एआई टाइट्रोप पर चलना: ऑपरेशन्स टीमों को प्रभाव के साथ जोखिम को संतुलित करने की आवश्यकता क्यों है

एआई इतनी तेजी से विकसित हो रहा है कि आगे बढ़ने का हर कदम अनजाने में एक कदम है। अवसर बड़ा है, लेकिन जोखिम भी उतना ही बड़ा है। जबकि एआई उद्योगों को क्रांतिकारी बनाने का वादा करता है – नियमित कार्यों को स्वचालित करने से लेकर डेटा विश्लेषण के माध्यम से गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करने तक – यह भी नैतिक संघर्ष, पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता चिंताओं और यहां तक कि गलत तरीके से लागू किए जाने पर नकारात्मक रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) का मार्ग प्रशस्त करता है।

विश्लेषक पहले से ही भविष्यवाणी कर रहे हैं कि एआई का भविष्य जोखिम द्वारा कैसे आकार दिया जाएगा।

2025 की एक रिपोर्ट के अनुसार गार्टनर द्वारा राइडिंग द एआई व्हर्लविंड शीर्षक से, हमारा एआई के साथ संबंध तकनीक के विकास के साथ बदलने जा रहा है। उदाहरण के लिए, रिपोर्ट में भविष्यवाणी की गई है कि व्यवसाय भावनात्मक-एआई से संबंधित कानूनी सुरक्षा को अपनी शर्तों और शर्तों में शामिल करना शुरू करेंगे – स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को अगले दो वर्षों के भीतर इन अद्यतनों को शुरू करने की उम्मीद है। रिपोर्ट यह भी सुझाव देती है कि 2028 तक, सभी उद्यम डेटा उल्लंघनों में से अधिक एक चौथाई को किसी तरह के एआई एजेंट दुरुपयोग से जोड़ा जाएगा, चाहे वह अंदरूनी खतरों से हो या बाहरी दुर्भाग्यपूर्ण अभिनेताओं से।

नियमन और डेटा सुरक्षा से परे, एक और – अपेक्षाकृत अदृश्य – जोखिम है, जिसके स्टेक उतने ही उच्च हैं। सभी व्यवसाय “एआई के लिए तैयार” नहीं हैं, और जबकि एआई तैनाती के साथ जल्दी करने के लिए यह प्रलोभन दे सकता है, ऐसा करने से बड़े वित्तीय नुकसान और परिचालन सेटबैक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय सेवाओं जैसे डेटा-गहन उद्योग लें। जबकि एआई इस क्षेत्र में ऑपरेशन्स टीमों के लिए निर्णय लेने को सुपरचार्ज करने की क्षमता रखता है, यह केवल तभी काम करता है जब वे टीमें जिन अंतर्दृष्टि पर कार्रवाई कर रही हैं उन पर भरोसा कर सकती हैं। 2024 की एक रिपोर्ट में, एक्टिवओप्स ने खुलासा किया कि 98% वित्तीय सेवाओं के नेता डेटा संग्रह, विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए एआई अपनाने में “महत्वपूर्ण चुनौतियों” का हवाला देते हैं। यहां तक कि तैनाती के बाद, 9 में से 10 अभी भी आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में कठिनाई का सामना करते हैं। संरचित शासन, स्पष्ट जवाबदेही और एआई-संचालित सिफारिशों की व्याख्या करने के लिए एक कुशल कार्यबल के बिना, वास्तविक “जोखिम” इन व्यवसायों के लिए यह है कि उनकी एआई परियोजनाएं अधिक देनदारी बन सकती हैं बजाय एक संपत्ति के। एआई टाइट्रोप पर चलना तेजी से आगे बढ़ने के बारे में नहीं है; यह स्मार्ट तरीके से आगे बढ़ने के बारे में है।

उच्च दांव, उच्च जोखिम

एआई का व्यवसाय को बदलने की क्षमता को नकारा नहीं जा सकता है, लेकिन इसके गलत होने की लागत भी नहीं है। जबकि व्यवसाय दक्षता, स्वचालन और वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए एआई का लाभ उठाने के लिए उत्सुक हैं, जोखिम भी उतनी ही तेजी से बढ़ रहे हैं। एआई शासन में एक गलत कदम, पर्यवेक्षण की कमी, या अपर्याप्त या खराब रखे गए डेटा पर आधारित एआई-जनित अंतर्दृष्टि पर अत्यधिक निर्भरता नियामक जुर्माना से लेकर एआई-संचालित सुरक्षा उल्लंघन, दोषपूर्ण निर्णय लेने और प्रतिष्ठा को नुकसान तक कुछ भी परिणाम कर सकती है। एआई मॉडल बढ़ते हुए महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय ले रहे हैं – या कम से कम उन्हें प्रभावित कर रहे हैं – व्यवसायों के लिए एआई पहलों को स्केल करने से पहले डेटा शासन को प्राथमिकता देने की तत्काल आवश्यकता है। जैसा कि मैकिन्से कहते हैं, व्यवसायों को यह सुनिश्चित करने के लिए एक “सब कुछ, हर जगह, एक साथ” मानसिकता अपनाने की आवश्यकता होगी कि पूरे उद्यम में डेटा का उपयोग सुरक्षित रूप से और सुरक्षित रूप से किया जा सकता है इससे पहले कि वे अपनी एआई पहलों को विकसित करें।

यह एआई से जुड़ा सबसे बड़ा जोखिमों में से एक है। स्वचालन और दक्षता का वादा आकर्षक हो सकता है, जिससे कंपनियां एआई-संचालित परियोजनाओं में संसाधनों को डाल देती हैं trước यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका डेटा उन्हें समर्थन देने के लिए तैयार है। कई संगठन एआई को लागू करने से पहले मजबूत डेटा शासन, क्रॉस-फंक्शनल सहयोग या आंतरिक विशेषज्ञता स्थापित करने में विफल रहते हैं, अंततः एआई मॉडल को मजबूत करते हैं जो मौजूदा पूर्वाग्रहों को मजबूत करते हैं, अविश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करते हैं और अंततः संतोषजनक आरओआई उत्पन्न करने में विफल रहते हैं। वास्तविकता यह है कि एआई एक “प्लग और प्ले” समाधान नहीं है – यह एक दीर्घकालिक रणनीतिक निवेश है जिसके लिए योजना, संरचित पर्यवेक्षण और एक कार्यबल की आवश्यकता होती है जो इसका प्रभावी ढंग से उपयोग करना जानता है।

एक मजबूत आधार स्थापित करना

टाइट्रोप वॉकर और व्यवसायिक नेता, मार्टी वोल्नर के अनुसार, टाइट्रोप पर चलना सीखने का सबसे अच्छा सलाह यह है कि छोटे से शुरू करें: “तुरंत एक कаньन के पार एक टाइट्रोप पर चलने की कोशिश न करें। एक कम तार से शुरू करें और धीरे-धीरे दूरी और कठिनाई बढ़ाएं क्योंकि आप अपने कौशल और आत्मविश्वास का निर्माण करते हैं।” वह सुझाव देते हैं कि व्यवसाय के लिए भी यही सच है: “छोटे जीत बड़ी चुनौतियों के लिए तैयारी कर सकती हैं।”

एआई को दीर्घकालिक, स्थायी मूल्य प्रदान करने के लिए, ये “छोटे जीत” महत्वपूर्ण हैं। जबकि कई संगठन एआई की तकनीकी क्षमताओं और प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे निकलने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वास्तविक चुनौती एआई अपनाने के लिए सही परिचालन ढांचे का निर्माण करना है। इसके लिए तीन-तरफा दृष्टिकोण की आवश्यकता है: मजबूत शासन, निरंतर सीखने और नैतिक एआई विकास के लिए प्रतिबद्धता।

शासन: एआई बिना एक संरचित शासन ढांचे के प्रभावी ढंग से काम नहीं कर सकता है जो यह निर्धारित करता है कि यह कैसे डिज़ाइन किया गया है, तैनात किया गया है और निगरानी की जाती है। बिना शासन के, एआई पहल खतरनाक, अव्यवस्थित या खतरनाक हो सकती है। व्यवसायों को डेटा प्रबंधन, निर्णय लेने की पारदर्शिता और प्रणाली पर्यवेक्षण पर स्पष्ट नीतियां स्थापित करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई-संचालित अंतर्दृष्टि पर भरोसा किया जा सकता है, समझाया जा सकता है और लेखा परीक्षित किया जा सकता है। नियामक पहले से ही एआई शासन के आसपास अपेक्षाओं को कस रहे हैं, जिसमें यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम और विकसित होते अमेरिकी नियमों जैसे ढांचे शामिल हैं जो कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए जवाबदेह ठहराएंगे कि एआई निर्णय लेने में कैसे उपयोग किया जाता है। गार्टनर के अनुसार, एआई शासन मंच एआई प्रणालियों के कानूनी, नैतिक और संचालन प्रदर्शन को प्रबंधित करने में व्यवसायों को सक्षम बनाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा, जिससे अनुपालन सुनिश्चित हो सके जबकि लचीलापन बनाए रखा जा सके।

लोग: एआई उतनी ही प्रभावी है जितनी लोग जो इसका उपयोग करते हैं। जबकि व्यवसाय अक्सर तकनीक पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एआई को दैनिक संचालन में एकीकृत करने की कार्यबल की क्षमता उतनी ही महत्वपूर्ण है। कई संगठन इस धारणा में फंस जाते हैं कि एआई स्वचालित रूप से निर्णय लेने में सुधार करेगा, जब वास्तव में कर्मचारियों को एआई-संचालित अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। कर्मचारियों को न केवल एआई-संचालित प्रक्रियाओं के अनुकूल होना चाहिए, बल्कि उन्हें आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल भी विकसित करना चाहिए ताकि वे आवश्यकतानुसार एआई आउटपुट को चुनौती दे सकें। इसके बिना, व्यवसाय एआई पर अत्यधिक निर्भरता का जोखिम उठाते हैं – जिससे दोषपूर्ण मॉडल को बिना जांचे रणनीतिक निर्णयों को प्रभावित करने की अनुमति मिलती है। प्रशिक्षण कार्यक्रम, अपस्किलिंग पहल और क्रॉस-फंक्शनल एआई शिक्षा को प्राथमिकता देनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सभी स्तरों पर कर्मचारी एआई के साथ सहयोग कर सकते हैं, न कि इसके द्वारा प्रतिस्थापित या दरकिनार किए जा सकते हैं।

नैतिकता: यदि एआई व्यवसायिक सफलता का दीर्घकालिक सुविधाजनक बनना है, तो यह नैतिक सिद्धांतों पर आधारित होना चाहिए। एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता उल्लंघन और पारदर्शी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं ने पहले से ही कुछ उद्योगों में एआई में विश्वास को कम कर दिया है। संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एआई-संचालित निर्णय कानूनी और नियामक मानकों के अनुरूप हैं, और ग्राहकों, कर्मचारियों और हितधारकों को एआई-संचालित प्रक्रियाओं में विश्वास हो सकता है। इसका मतलब है कि पूर्वाग्रह को खत्म करने, गोपनीयता की रक्षा करने और पारदर्शी रूप से काम करने वाले एआई प्रणाली बनाने के लिए सक्रिय कदम उठाना। विश्व बैंक के अनुसार, “एआई शासन समान अवसर पैदा करने, अधिकारों की रक्षा करने और – महत्वपूर्ण रूप से – तकनीक में विश्वास बनाने के बारे में है।”

डेटा: पूरी ऑपरेशन में एक ही समेकित डेटा सेट होना एआई की भागीदारी के लिए दोनों शुरुआती और अंतिम स्थिति का पता लगाने के लिए महत्वपूर्ण है। यह जानना कि एआई पहले से कहीं उपयोग की जा रही है, यह समझना कि एआई को कहां तैनात किया जाना चाहिए, और एआई की भागीदारी के लिए अवसरों को देखने में सक्षम होना आगे बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा एआई के लाभों को मापने के लिए सबसे अच्छा मैट्रिक भी है – यदि व्यवसाय अपनी “प्रारंभ” स्थिति को नहीं समझते हैं और एआई की यात्रा को नहीं मापते हैं, तो वे इसके लाभों को प्रदर्शित नहीं कर सकते हैं। जैसा कि गैलीलियो ने कहा, “जो मापा जा सकता है उसे मापें, और जो मापा नहीं जा सकता है उसे मापें।”

टाइट्रोप पर चलना तैयारी, शांति और आगे बढ़ने के साथ संतुलन के बारे में है। एआई के साथ मापा जोखिम, संरचित डेटा शासन और एक कुशल कार्यबल के साथ व्यवसाय जो आगे बढ़ते हैं वे सुरक्षित रूप से पार कर जाएंगे, जबकि वे जो अपने पैरों को सुरक्षित किए बिना आगे बढ़ते हैं वे एक महंगी गिरावट का जोखिम उठाते हैं।