Wharton–GBK की “अनुकूलन का लाभ: एआई के साथ कौन और कैसे जीत रहा है” रिपोर्ट ने एआई निवेश पर प्रतिफल की खाई उजागर की

Wharton Human-AI Research और GBK Collective की नई रिपोर्ट, अनुकूलन का लाभ: एआई के साथ कौन और कैसे जीत रहा है, बताती है कि उद्यमों में एआई का प्रसार कितनी दूर तक हो चुका है—और इसके इस्तेमाल को कारोबार के ठोस प्रतिफल में बदलना कितना कठिन है। प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत 80% उत्तरदाताओं का कहना है कि उनके विभाग के एआई निवेश से सकारात्मक प्रतिफल मिला है, लेकिन केवल 28% इसे बहुत सकारात्मक बताते हैं। चौथे वार्षिक अध्ययन के अनुसार, जिन संगठनों ने अधिक मजबूत नतीजे दर्ज किए हैं, उनकी खासियतों में कार्यप्रवाह का पुनर्गठन, जिम्मेदारी का अधिक स्पष्ट निर्धारण और विकास-केंद्रित मापन शामिल हैं।

13 अक्टूबर को जारी यह अध्ययन उद्यमों में एआई पर चर्चा को इस सवाल से आगे ले जाता है कि कर्मचारी इस तकनीक का इस्तेमाल करते हैं या नहीं। इससे भी महत्वपूर्ण सवाल यह है कि क्या कंपनियों ने इसके इर्द-गिर्द प्रक्रियाओं, प्रोत्साहनों और प्रबंधन संरचनाओं में बदलाव किया है।

विकास को मापने से एआई के मूल्य की तस्वीर बदलती है

रिपोर्ट में सबसे उल्लेखनीय अंतर इस बात को लेकर है कि विभाग सफलता किसे मानते हैं। कम-से-कम एक विकास संकेतक पर नज़र रखने वालों में से 35% ने एआई से बहुत सकारात्मक प्रतिफल मिलने की बात कही। इसके मुकाबले, केवल दक्षता मापने वालों में यह आंकड़ा 13% था। यानी विकास मापने वाले समूह में बहुत सकारात्मक प्रतिफल मिलने की संभावना लगभग 2.7 गुना अधिक है।

यह अंतर केवल राजस्व तक सीमित नहीं है। अध्ययन नए स्रोतों से अर्जित राजस्व, बिक्री रूपांतरण, उत्पादन की मात्रा और ग्राहक संतुष्टि को विकास के संकेतक मानता है। दक्षता के संकेतकों में परिचालन लागत, बचाए गए घंटे, काम पूरा करने में लगने वाला समय और त्रुटि दर शामिल हैं। विभाग अधिकतम तीन संकेतक चुन सकते थे, इसलिए विकास मापने वाले समूह में ऐसे संगठन भी शामिल हो सकते हैं जो दक्षता पर भी नज़र रखते हैं।

यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि समय की बचत को कारोबार के विस्तार की तुलना में बताना अब भी आसान है। बचाए गए घंटे सबसे अधिक चुना गया संकेतक है—इसे 40% ने चुना—जबकि नए स्रोतों से अर्जित राजस्व को 27% ने चुना। इस बीच, प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत 83% उत्तरदाताओं को उम्मीद है कि अगले दो से पांच वर्षों में एआई उनके उद्योग में बुनियादी बदलाव लाएगा या उस पर बड़ा असर डालेगा।

व्यावहारिक रूप से, एआई परियोजनाओं को उन नतीजों से जोड़ना चाहिए जिन्हें कारोबार वास्तव में हासिल करना चाहता है। उदाहरण के लिए, बिक्री कार्यप्रवाह में तेजी का आकलन बचाए गए समय और रूपांतरण प्रदर्शन—दोनों के आधार पर किया जा सकता है। सर्वेक्षण यह साबित नहीं करता कि डैशबोर्ड बदलने से बेहतर प्रतिफल मिलता है; यह केवल व्यापक मापन पद्धति और दर्ज किए गए अधिक मजबूत नतीजों के बीच संबंध दिखाता है।

एआई एजेंट आम हैं, लेकिन उनका गहरा एकीकरण दुर्लभ है

एजेंटों का इस्तेमाल पहले ही व्यापक हो चुका है: 67% विभागों का कहना है कि वे किसी न किसी रूप में एआई एजेंटों का उपयोग करते हैं। फिर भी, केवल 28% बताते हैं कि एआई उनकी मुख्य कारोबारी प्रक्रियाओं में पूरी तरह शामिल है। वहीं, केवल 17% विभाग ऐसे हैं जहाँ एजेंटों को स्वायत्त रूप से काम करने की अनुमति है और मनुष्य बाद में उनके काम की समीक्षा करते हैं, या उनकी जगह निगरानी और सुरक्षा-सीमाएँ लागू होती हैं।

सबसे बड़ा समूह—48%—कहता है कि एआई काम करता है, लेकिन कार्रवाई से पहले कोई व्यक्ति उसकी समीक्षा और मंजूरी देता है। अन्य 35% सुझाव या प्रारूप तैयार करने के लिए एआई का इस्तेमाल करते हैं, जबकि अंतिम निर्णय मनुष्य लेते हैं। ये अंतर दिखाते हैं कि “एजेंट तैनात” होने का पड़ाव यह बताने के लिए पर्याप्त नहीं है कि कार्यप्रवाह में वास्तव में कितना बदलाव आया है।

रिपोर्ट में कार्यप्रवाह के रूपांतरण के लिए तय मानक के अनुसार तीनों शर्तें एक साथ पूरी होनी चाहिए: कार्यप्रवाह में महत्वपूर्ण बदलाव आया हो, एआई मुख्य प्रक्रियाओं में शामिल हो और किसी न किसी रूप में एजेंटों का उपयोग होता हो। इस संयुक्त परिभाषा पर खरे उतरने वाले विभागों में से 67% ने निवेश पर बहुत सकारात्मक प्रतिफल मिलने की बात कही।

यह निष्कर्ष तैनाती के अधिक कठोर मानदंड का समर्थन करता है। किसी सहायक को स्थापित करना काम का केवल एक हिस्सा है; टीमों को यह भी तय करना होता है कि जानकारी कैसे आगे बढ़ेगी, किन अपवादों पर हस्तक्षेप ज़रूरी होगा और नतीजे की जिम्मेदारी किसकी होगी। इसका यह अर्थ नहीं है कि हर काम स्वायत्त रूप से किया जाना चाहिए। रिपोर्ट सुरक्षा, नियमन और भरोसे को एजेंटों को अधिक स्वतंत्रता देने में बाधाएँ बताती है। इसलिए, हर कार्यप्रवाह इस उपयोग के लिए कितना उपयुक्त है, यह निर्णय का अहम हिस्सा है।

जिम्मेदारी का स्पष्ट निर्धारण बेहतर प्रतिफल के साथ जुड़ा है

नए मुख्य एआई अधिकारी का पद बनाने वाले संगठन सबसे अलग दिखाई देते हैं। ऐसे संगठनों में प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत 58% उत्तरदाताओं ने बहुत सकारात्मक प्रतिफल की बात कही। इसके मुकाबले, जहाँ एआई की निगरानी की जिम्मेदारी किसी मौजूदा कार्यकारी के दायित्वों में जोड़ दी गई थी, वहाँ यह आंकड़ा 24% था। जहाँ ऐसा कोई पद नहीं है और उसे बनाने की योजना भी नहीं है, वहाँ यह आंकड़ा 8% है।

प्लेटफ़ॉर्म रणनीति में भी एक और अंतर दिखता है। जिन उत्तरदाताओं के संगठनों ने एक स्वीकृत एआई प्लेटफ़ॉर्म को मानक बनाया है, उनमें से 50% ने बहुत सकारात्मक प्रतिफल की बात कही। इसके मुकाबले, बिना किसी तय रणनीति के अब भी प्रयोग कर रहे संगठनों में यह आंकड़ा 9% था। ये तुलनाएँ केवल अवलोकन पर आधारित हैं: समर्पित नेतृत्व और प्लेटफ़ॉर्म में एकरूपता के साथ संसाधन और संगठनात्मक परिपक्वता जैसे अन्य लाभ भी जुड़े हो सकते हैं।

एजेंटों की गलतियों की जवाबदेही किसकी है, इस पर अब भी सहमति नहीं बनी है। उत्तरदाताओं ने सबसे अधिक जिम्मेदारी शासन या जोखिम टीमों (28%), एजेंट तैनात करने वाले कर्मचारी के प्रबंधक (26%) या स्वयं कर्मचारी (25%) को सौंपी। कोई एक जवाब सबसे आगे नहीं है। एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने वाले कारोबारों के लिए जिम्मेदारी तय करना परिचालन व्यवस्था का हिस्सा है—ठीक वैसे ही जैसे अनुमतियाँ और निगरानी।

कर्मचारी बदलाव की अलग तस्वीर देखते हैं

पहली बार, वार्षिक अध्ययन में प्रबंधकों और वरिष्ठ नेतृत्व के साथ शुरुआती और मध्यम स्तर के कर्मचारी भी शामिल हैं। इन समूहों की तुलना से तैयारी को लेकर उनकी धारणाओं में बड़ा अंतर सामने आता है।

जहाँ 73% प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत लोगों का कहना है कि AI के कारण विभागीय कार्यप्रवाहों में काफ़ी बदलाव आया है, वहीं प्रवेश और मध्य-स्तर के 58% कर्मचारियों का भी यही कहना है। प्रशिक्षण का अंतर इससे भी बड़ा है: 78% वरिष्ठ अधिकारियों का मानना है कि कर्मचारियों को AI का पर्याप्त प्रशिक्षण मिलता है, जबकि ऐसा मानने वाले कर्मचारियों का अनुपात 56% है।

इन अंतरों का यह अर्थ नहीं है कि कर्मचारियों ने पूरी तरह AI को नकार दिया है। प्रवेश और मध्य-स्तर के 73% कर्मचारियों का कहना है कि AI का उनकी भूमिका पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा है, और इसका इस्तेमाल करने वालों में से 84% कहते हैं कि इससे समय बचता है। तनाव का कारण व्यक्तिगत स्तर पर इसकी उपयोगिता और किसी संगठन में इसे सफलतापूर्वक अपनाने के लिए ज़रूरी सहयोग के बीच का अंतर है।

कार्यबल पर पड़ने वाले प्रभावों को लेकर भी स्थिति अब तक स्पष्ट नहीं है। प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत लोगों में से 37% ने AI से जुड़ी कर्मचारियों की छँटनी की सूचना दी, जबकि 33% ने भर्ती धीमी होने या रोक दिए जाने की बात कही। हालाँकि, मज़बूत रिटर्न की सूचना देने वाले विभागों में इन कटौतियों या भर्ती पर रोक की सूचना देने की संभावना दूसरे विभागों से अधिक नहीं है। इसके बजाय, बेहतर रिटर्न के साथ प्रबंधन संरचनाओं, कार्यप्रवाहों, निगरानी और प्रशिक्षण में बदलाव देखने को मिलते हैं।

यह सर्वे कारोबारों को क्या बता सकता है—और क्या नहीं

इस शोध में अमेरिका के निजी क्षेत्र की उन कंपनियों के 1,416 पूर्णकालिक कर्मचारियों का सर्वेक्षण किया गया, जिनमें कम से कम 1,000 कर्मचारी थे और जिनका राजस्व $50 मिलियन से अधिक था। साक्षात्कार 9–29 जुलाई, 2026 के बीच हुए। नमूने में प्रबंधक और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत 1,007 लोग तथा प्रवेश और मध्य-स्तर के 409 कर्मचारी शामिल थे; दोनों समूहों के परिणाम अलग-अलग प्रस्तुत किए गए हैं।

ये स्वयं प्रतिभागियों द्वारा बताए गए आकलन हैं, निवेश पर मिलने वाले ऐसे रिटर्न नहीं जिनका स्वतंत्र रूप से ऑडिट किया गया हो। ये नतीजे अमेरिका की बड़ी वाणिज्यिक कंपनियों का वर्णन करते हैं; इन्हें छोटे कारोबारों या दूसरे देशों पर स्वतः लागू नहीं मानना चाहिए। पहले के वर्षों से तुलना में केवल प्रबंधकों और उनसे वरिष्ठ पदों पर कार्यरत लोगों के आँकड़े शामिल हैं, क्योंकि 2026 में कनिष्ठ कर्मचारियों को पहली बार सर्वेक्षण में शामिल किया गया।

उद्यमों की टीमों के लिए, यह रिपोर्ट AI में प्रगति परखने का एक उपयोगी तरीका पेश करती है: इस्तेमाल की संख्या से आगे बढ़कर मापने योग्य कारोबारी नतीजों, मुख्य कार्यों में एकीकरण, स्पष्ट जवाबदेही और कर्मचारियों के वास्तविक अनुभव पर ध्यान दें। व्यापक पहुँच के बावजूद क्रियान्वयन कमज़ोर हो सकता है, और उत्पादकता में बताए गए सुधारों के साथ संगठन के स्तर पर काफ़ी काम अधूरा रह सकता है।

जो पाठक निष्कर्षों, कार्यप्रणाली तथा उद्योग और विभागों के बीच तुलना के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, वे Wharton–GBK की पूरी रिपोर्ट अनुकूलन का लाभ: AI के साथ कौन और कैसे जीत रहा है पढ़ सकते हैं।