एआई ऋण क्या है, और व्यवसायिक नेता 2026 में इसे कैसे साफ़ करें?

हाल के महीनों में, वैश्विक अर्थव्यवस्था में यह डर फैल गया है कि एआई पर आक्रामक खर्च वास्तविक लाभ में परिणत नहीं होगा। निवेशकों और व्यवसायिक नेताओं के लिए, यह अब अनिवार्य है कि 2026 वह वर्ष है जब एआई के कुल परिवर्तन के वादे वास्तविकता में बदल जाएंगे, जिसमें अक्षम रिटर्न और एआई को पूरी तरह से बढ़ाने का स्पष्ट मार्ग होगा। एआई प्रयोग की अनुग्रह अवधि वास्तव में समाप्त हो गई है।

इसके सीधे विपरीत, एक चौंकाने वाली 2025 रिपोर्ट एमआईटी से संकेत करती है कि ‘एआई बूम’ की शुरुआत के वर्षों के बाद भी, 95% उद्यम एआई परियोजनाएं अभी भी पायलट चरण से परे वितरित करने में विफल रहीं। यह नए उपकरणों को अपनाने के लिए सही आधार के बिना एक सामूहिक भीड़ से उत्पन्न होता है।

यह अप्रभावी एकीकरण एआई ऋण के रूप में जमा हुआ है: एआई परियोजनाओं पर छोटकट लेने के परिणामस्वरूप असमाप्त डिजिटल परिवर्तन की भविष्य की लागत।

यह एक अदृश्य लेकिन बढ़ती हुई देयता है जो उद्यम बुनियादी ढांचे के भीतर गहराई से दफन है। एआई ऋण विरासत प्रणालियों के लिए नीचे आता है जो कभी पूरी तरह से सेवानिवृत्त नहीं हुए, डेटा सिलोस जो कभी एकजुट नहीं हुए, और क्लाउड प्रवास जो कभी पूरी तरह से पूरे नहीं हुए। ये निर्णय उस समय मांगे जाने वाली गति से एआई को एकीकृत करने का एक व्यावहारिक तरीका हो सकते थे, लेकिन उन्होंने अब एक जटिल वेब बनाया है जो विरासत और आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म का है जो बड़े पैमाने पर एआई को दबा रहा है।

जैसा कि किसी भी वित्तीय ऋण के साथ होता है, अब इसे प्रबंधित करना और एक रणनीति के साथ चुकाना होगा जो वास्तव में उद्यम एआई की आवश्यकता के लिए आधार बनाती है।

एआई ऋण की लागत

इस अधूरे व्यवसाय की लागत बहुत बड़ी है, हाल के मैककिंसे से विश्लेषण एक महत्वपूर्ण छूटे हुए अवसर पर जोर देता है। एआई उपकरणों के आज के प्रसार के बावजूद, 63% व्यवसाय अभी भी प्रारंभिक एआई परियोजनाओं के साथ प्रयोग कर रहे हैं या पायलट कर रहे हैं। यह जनरेटिव एआई के पूर्ण मूल्य को पकड़ने के लिए संघर्ष को इंगित करता है, जो वैश्विक स्तर पर 2.6 ट्रिलियन और 4.4 ट्रिलियन के बीच अनुमानित है।

यह एक भाग्य है जो शुद्ध संरचनात्मक अक्षमता के कारण छोड़ दिया गया है। आईटी नेताओं को अत्यधिक खंडित डिजिटल वास्तुकला का सामना करना पड़ रहा है, जिसमें वर्षों से बोल्ट-ऑन सिस्टम और विरोधाभासी डेटा मॉडल हैं, जिन्होंने घने से जुड़े डेटा एस्टेट बनाए हैं जो हर नए एआई पहल को रोकते हैं जिसे एक संगठन试 करता है। जब स्वायत्त एआई प्लेटफ़ॉर्म इतने सालों से इन अपर्याप्त आधारों पर परतदार होते हैं, तो उलटाव बढ़ते हुए कठिन होता जाता है। न केवल यह, बल्कि पुराने और नए सिस्टम को साथ-साथ चलाने से रखरखाव लागत 20-50% तक बढ़ जाती है और जीडीपीआर और डीओआरए फ्रेमवर्क के तहत गंभीर सुरक्षा जोखिम पैदा होते हैं।

एक और बात, अनुमान सुझाव देते हैं कि 50-70% उद्यम डेटा जो एआई एकीकरण के लिए आवश्यक है वह अभी भी सिलो में और जुड़ा हुआ है। बिना एक ठोस आधार बनाने के लिए परिवर्तन के, यहां तक कि सबसे आशाजनक एआई पायलट भी बंद हो जाएंगे।

मशीन में गाँठ

स्वायत्त प्रणालियों की ओर बढ़ने का दबाव, जो स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम हैं, ने हाल के वर्षों में मुद्दे को बढ़ा दिया है, विफलता के जोखिम को काफी बढ़ा दिया है।

जबकि अधिकांश संगठनों की योजना निकट भविष्य में एआई एजेंटों को तैनात करने की है, केवल एक अंश ने अपने डेटा को केंद्रीकृत किया है या सुनिश्चित किया है कि उनका बुनियादी ढांचा काम के बढ़ते भार को संभाल सकता है। सिस्को से हाल के निष्कर्ष सुझाव देते हैं कि एक से कम कंपनियों ने एआई एक्सेस के लिए अपने डेटा को पूरी तरह से केंद्रीकृत किया है।

इसके अलावा, 60 प्रतिशत से अधिक कंपनियां उम्मीद करती हैं कि उनके काम का भार अगले कुछ वर्षों में 30 प्रतिशत से अधिक बढ़ जाएगा, जबकि एक तिहाई से कम महसूस करती हैं कि वे उभरते खतरों से एआई प्रणालियों को सुरक्षित करने के लिए तैयार हैं।

यहां तक कि सबसे अधिक डिजिटल रूप से उन्नत कंपनियां भी कम्प्यूट की लागत में वृद्धि और साइबर सुरक्षा और एआई इंजीनियरिंग में प्रतिभा की कमी से जूझ रही हैं। उसी तरह जैसे तकनीकी ऋण ने पिछले दशकों में सॉफ़्टवेयर विकास को धीमा कर दिया, एआई बुनियादी ढांचे का ऋण वर्तमान परिवर्तन की लहर को रोकने की धमकी देता है इससे पहले कि यह महत्वपूर्ण रिटर्न दे।

इसका मूल एक डेटा समस्या है। एआई प्रणालियां जिस पर प्रशिक्षित होती हैं उसे बढ़ाती हैं, इसलिए यदि डेटा अधूरा या संदर्भ से क्षतिग्रस्त है, तो आउटपुट दोषपूर्ण होंगे। हम अक्सर लिंक्डइन पर व्यवसायिक नेताओं को इस तरह के परिणामों को ‘एआई स्लोप’ के रूप में दोष देते हुए सुनते हैं, जो बिना जांचे रहे व्यावसायिक और प्रतिष्ठित जोखिम पैदा करता है जो प्रौद्योगिकी और इसके पीछे की कंपनी में विश्वास को कम करता है।

बिल का निपटान

एआई के बारे में गंभीर होने के लिए, संगठनों को अल्पकालिक समझौतों के चक्र को रोकना होगा और विखंडन को उसके स्रोत पर संबोधित करना होगा। सिराटा में, हम सलाह देते हैं कि पहला कदम स्रोत को केंद्रीकृत करना है। इसका अर्थ है बिखरे हुए स्प्रेडशीट और सिलो किए गए सर्वर से दूर जाना और एक现代 क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की ओर बढ़ना जहां जानकारी आसानी से एक्सेस की जा सकती है और वास्तविक समय में है।

अगली प्राथमिकता जानकारी के प्रवाह को स्वचालित करना है। मैनुअल डेटा मूवमेंट धीमा और त्रुटि-प्रवण है, लेकिन डेटा समाधान हैं जो एक स्वचालित डेटा पाइपलाइन बनाने में मदद कर सकते हैं ताकि डेटा तैयार और उपलब्ध रहे।

अंत में, यह महत्वपूर्ण है कि अच्छे शासन की स्थापना नियमों के माध्यम से की जाए। यह परिभाषित करना कि डेटा का मालिक कौन है, कौन एक्सेस कर सकता है, और यह कैसे सत्यापित किया जाता है, पूरे सिस्टम की अखंडता सुनिश्चित करता है। डेटा ऑर्केस्ट्रेशन को अंतर्निहित बुनियादी ढांचे से डिकपलिंग करके, संगठन ऑन-प्रिमाइसेस और मल्टी-क्लाउड वातावरण में बिना व्यवधान के डेटा को स्थानांतरित और एकीकृत कर सकते हैं।

एक ठोस आधार पर निर्माण

एक एआई परियोजना के बीच का अंतर जो विफल होती है और जो एक व्यवसाय को परिवर्तित करती है वह शायद ही कभी एआई स्वयं के बारे में होता है; यह डेटा के बारे में है जो इसे खिलाता है। एआई का वादा अभी भी विशाल है, लेकिन कोई भी एल्गोरिदम एक कमजोर आधार के लिए क्षतिपूर्ति नहीं कर सकता। जैसे एक इमारत को अतिरिक्त मंजिल जोड़ने से पहले संरचनात्मक अखंडता की आवश्यकता होती है, एआई को भी स्थायी मूल्य देने से पहले विश्वसनीय डेटा बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।