क्यों उद्यम एआई खरीदने के बाद रुक जाता है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) के बीच का अंतर जो वादा करता है और वास्तव में प्रदान करता है, हमारे समय की परिभाषित कहानी बन गया है।

पिछले कुछ वर्षों में, कॉर्पोरेट बोर्डों ने एआई बजट को एक मानक लाइन-आइटम व्यय के रूप में नहीं, बल्कि एक अस्तित्वगत आदेश के रूप में माना है। यह सहमति स्पष्ट हो गई: प्रौद्योगिकी खरीदें, इसे मानव रूप से संभव के रूप में तेजी से तैनात करें, और संचालन की दक्षता को देखें।

लेकिन मैक्रो-स्तर के आंकड़े एक अलग कहानी बताते हैं। प्रौद्योगिकी उद्यम वातावरण में उतर रही है, लेकिन परिवर्तनकारी रिटर्न अक्सर फ्रंटलाइन पर रुक जाते हैं।

बेन एंड कंपनी के एक वैश्विक सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग 40% कंपनियों को 10% या उससे कम की एआई-संचालित लागत में कमी देखी जा रही है। और भी अधिक चिंताजनक, केवल एक छोटी सी अंश संगठनों ने 30% की दक्षता लाभ प्राप्त की है। बेन ने खुद नोट किया कि ये आंकड़े कार्यकारियों को असहज बनाना चाहिए, विशेष रूप से यह देखते हुए कि एआई पहल को अक्सर असीमित रिटर्न के वादे पर हरी झंडी दी जाती है।

फिर भी, इन पिछड़े मेट्रिक्स के बावजूद, 90% उद्यम अपने एआई खर्च को बढ़ाने के लिए तैयार हैं। उद्योग प्रभावी रूप से एक अपूर्ण वादे पर दोगुना हो रहा है।

यह एक अलग सांख्यिकीय विचलन नहीं है। सिस्को की एआई सुरक्षा रिपोर्ट में एक समान बोतलनेक को उजागर किया गया है: जबकि 85% बड़े उद्यम सक्रिय रूप से एआई एजेंटों का परीक्षण कर रहे हैं, केवल 5% ने उन्हें पूरी तरह से उत्पादन वातावरण में तैनात किया है। इसके बीच, डेलॉइट की एआई इन द एंटरप्राइज रिपोर्ट से पता चलता है कि 79% संगठन अपने एआई निवेश को स्केल करने के दौरान गंभीर संचालन बाधाओं का सामना कर रहे हैं, लगातार एक तीव्र आंतरिक कौशल और गोद लेने के अंतर को अपने प्राथमिक बाधा के रूप में उद्धृत करते हैं।

तकनीकी मॉडल काम करते हैं। प्रोसेसिंग पावर है। मूल्य, हालांकि, कहीं प्रोक्योरमेंट अनुबंध और दैनिक कर्मचारी कार्यप्रवाह के बीच लीक हो रहा है।

उद्यम सॉफ़्टवेयर के अंदर, अंतर का एक नाम है: गैर-गोद लेना

उद्यम वास्तुकला की दुनिया में, विनाशकारी सॉफ़्टवेयर विफलताएं आमतौर पर जोरदार होती हैं। वे सिस्टम आउटेज, बड़े डेटा उल्लंघन, या अनुपालन उल्लंघनों की तरह दिखते हैं जो आपातकालीन बोर्ड बैठकों को ट्रिगर करते हैं।

एआई विफलता पूरी तरह से अलग दिखती है। यह शांत, सूक्ष्म और असाधारण रूप से महंगा है।

बजट को मंजूरी दी जाती है, समाधान लाइव हो जाता है, और छह महीने बाद, आमतौर पर एक तिमाही व्यवसाय समीक्षा (क्यूबीआर) में, आप महसूस करते हैं कि कार्यप्रवाह कभी भी अपनाया नहीं गया था, दस्तावेज़ उत्पन्न नहीं किए गए थे, और परिणाम प्राप्त नहीं हुए थे।

जब आप एक ऐसी स्थिति में बैठते हैं जहां आपका सॉफ़्टवेयर सेल्सफोर्स जैसे प्लेटफ़ॉर्म के भीतर सीधे लाखों व्यावसायिक महत्वपूर्ण दस्तावेजों को संसाधित करता है, तो यह पैटर्न अनदेखा करना असंभव हो जाता है। आप जल्दी से सीखते हैं कि एक उद्यम ग्राहक क्या कहता है कि वे उच्च-ऊर्जा खोज और कार्यान्वयन चरण के दौरान करेंगे, और उनके फ्रंटलाइन कर्मचारी वास्तव में छह महीने बाद क्या करते हैं, अक्सर दो पूरी तरह से अलग वास्तविकताएं होती हैं।

कारण प्रौद्योगिकी नहीं है, यह तेजी है

बाजार आमतौर पर गति को पुरस्कृत करता है। तेजी से चलें, प्रगति दिखाएं, और ग्राहकों के सामने कुछ रखें। लेकिन उद्यम एआई परिदृश्य में, कभी-कभी तेजी से मौत हो जाती है। तेजी से बिना इरादे के एक कंपनी को पीछे की ओर ले जाता है।

एआई विशेष रूप से खतरनाक है क्योंकि यह एक आश्वस्त करने वाले डेमो का निर्माण करना अविश्वसनीय रूप से आसान है। एक छोटी इंजीनियरिंग टीम एक सप्ताहांत में एक बड़े भाषा मॉडल से जुड़ सकती है और एक प्रदर्शनी प्रस्तुत कर सकती है जो एक सम्मेलन कक्ष में जादू जैसा दिखता है। यह शुरुआती वेग को वास्तविक संचालन प्रगति के लिए गलत समझना अविश्वसनीय रूप से आसान है।

जब आप एक अस्थिर, अस्थिर एआई परत को तेजी से एक जटिल उद्यम वातावरण में एम्बेड करते हैं, तो आप अक्षमता को जादुई रूप से हल नहीं करते हैं। आप इसे बढ़ाते हैं। एक गैर-रणनीतिक एआई कार्यप्रवाह अक्सर अनावश्यक जटिलता पेश करता है, ग्राहक को पहले से अधिक संचालन चरण और मूल्य के साथ छोड़ देता है।

वे संगठन जो इस वादा और वितरण अंतर को सफलतापूर्वक बंद कर रहे हैं, वे केवल प्रौद्योगिकी के लिए निर्माण के लिए एक अनुशासित इनकार बनाए रखते हैं। वे अपने कार्यकारी रणनीति सत्रों की शुरुआत इस प्रश्न से नहीं करते हैं: “हम एआई को कहां लागू कर सकते हैं?”

इसके बजाय, वे एक बहुत ही मूलभूत प्रश्न पूछते हैं: “हम वास्तव में ग्राहक के लिए क्या समस्या हल कर रहे हैं?” सब कुछ else – मॉडल चयन, डेटा वास्तुकला, एकीकरण सतह – वहां से आगे बढ़ना चाहिए।

आउटपुट उत्पन्न करने से लेकर विश्वसनीय कार्रवाई करने तक

उद्यम एआई का पहला चरण उत्पन्न करने वाली नवीनता की विशेषता थी: विपणन प्रतिलिपि, मूल बातें ईमेल, और लंबे समय से चली आ रही पाठ का सारांश। यह कम जोखिम वाला था क्योंकि एक मानव को हमेशा डाउनस्ट्रीम बैठने की उम्मीद थी, पाठ को संपादित करने के लिए, और इसे मैन्युअल रूप से अपने अंतिम गंतव्य में कॉपी करने के लिए। यदि एआई ने एक गलती की, तो लागत न्यूनतम थी।

अगला चरण पूरी तरह से दांव बढ़ाता है। हम सरल पाठ उत्पन्न से दूर तेजी से बढ़ रहे हैं और स्वायत्त, विश्वसनीय कार्रवाई की ओर बढ़ रहे हैं: प्रणाली जो जटिल कार्यप्रवाह शुरू करती है, सिस्टम-से-सिस्टम लेनदेन को निष्पादित करती है, और निगरानी वाले कॉर्पोरेट दस्तावेजों को बिना मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता के अंतिम रूप देती है। यह वह जगह है जहां जोखिम प्रोफ़ाइल पूरी तरह से बदल जाती है, और यह समझाने के लिए कि उद्यम गोद लेने में क्यों एक दीवार से टकरा गया है।

जब एक प्रणाली एक संदेश को ड्राफ्ट करने से एक उच्च-जोखिम वाले कार्यप्रवाह को निष्पादित करने की ओर बढ़ती है – जैसे कि एक रिकॉर्ड को सीआरएम के अंदर स्थानांतरित करना, एक वित्तीय अनुबंध को संशोधित करना, या एक स्वचालित अनुपालन दस्तावेज को अंतिम रूप देना – त्रुटि के लिए मार्जिन शून्य हो जाता है। उद्यमों के लिए जो सख्त नियामक ढांचे के तहत संचालित होते हैं, जैसे कि हिप्पा, फेडराम्प, या एसओसी 2, वह विश्वास अंतराल वास्तविक नहीं है; यह एक तात्कालिक कानूनी और वित्तीय देयता है।

एक एआई-उत्पन्न ड्राफ्ट अभी भी मानव की आवश्यकता है जो मान्य और कार्य करे। सही तरीके से किया गया, एक एआई-निष्पादित कार्यप्रवाह पूरे चक्र को संकुचित कर देता है, लेकिन केवल तभी जब यह व्यवसाय द्वारा पहले से विश्वसनीय प्रणालियों के माध्यम से चलता है। एआई को एक अनवरिफाइड इंफ्रास्ट्रक्चर पर बोल्ट करें जिसे संगठन पारदर्शी रूप से ऑडिट नहीं कर सकता है, और यह या तो बड़ा जोखिम पेश करेगा या बिल्कुल भी उपयोग नहीं किया जाएगा, चाहे मॉडल कितना भी कुशल क्यों न हो। और इस परिचालन विश्वास के आसपास के दांव दो अलग-अलग मोर्चों पर तेजी से बढ़ रहे हैं:

• बाहरी नियामक सतह: नियामक परिदृश्य तेजी से सख्त हो रहा है। गार्टनर का अनुमान है कि व्यापक एआई नियमन 2030 तक दुनिया की 75% से अधिक अर्थव्यवस्थाओं पर प्रभाव डालेगा।
• आंतरिक वित्तीय लागत: संचालन गलतियों की आंतरिक लागत पहले से ही गहराई से जड़ी हुई है। हमारी अपनी एस-डॉक्स 2025 स्टेट ऑफ डॉक्यूमेंट वर्कफ्लोज़ एंड कॉम्प्लायंस रिस्क रिपोर्ट में पाया गया कि 61% उद्यमों ने पिछले वर्ष में एक दस्तावेज़ या कार्यप्रवाह त्रुटि के कारण एक गंभीर व्यवसायिक व्यवधान का सामना किया, जो कि पूरी तरह से गंभीर ऑडिट, कठोर नियामक जांच, और गंभीर कानूनी जोखिम को ट्रिगर करता है, जो संगठनों को औसतन लगभग छह अंकों के सीधे जुर्माने और जुर्माने में लागत का भुगतान करता है।

चेतावनी संकेत शांत हैं, और वे उत्पाद वार्ता में होने चाहिए

यदि आप औपचारिक समर्थन टिकटों या स्पष्ट ग्राहक एस्केलेशन की प्रतीक्षा कर रहे हैं कि आपकी एआई रणनीति विफल हो रही है, तो आप पहले से ही बहुत देर हो चुके हैं। गैर-गोद लेना एक मौन हत्यारा है। एक स्थगित तैनाती के सच्चे चेतावनी संकेत त्रुटियों के रूप में नहीं दिखते हैं; वे एक गतिविधि की कमी के रूप में दिखते हैं।

किसी भी कार्यकारी के लिए एक संचालन समीक्षा के दौरान करने के लिए सबसे मूल्यवान तुलना यह है: हमारे उपयोगकर्ता वास्तव में अनुप्रयोग में हर दिन क्या कर रहे हैं, इसके विपरीत क्या है जो हितधारकों ने बिक्री चक्र के दौरान हमें बताया था? जब ये दो वास्तविकताएं विचलित होने लगती हैं, तो आप अपने उत्पाद तैनाती में एक पहचान संकट के सबसे शुरुआती और सबसे ईमानदार संकेत को देख रहे हैं।

वास्तविक अंतर: प्रतिक्रिया लूप अब उत्पाद रणनीति है

मेरे करियर के दौरान, मैंने कई प्रौद्योगिकी, उत्पाद और रणनीति टीमों को अत्यधिक प्रतिस्पर्धी उद्योगों में अनुभव किया है। यदि मैंने एक सार्वभौमिक सत्य सीखा है, तो यह है: नवीनतम, चमकदार प्रौद्योगिकी वितरित करना अक्सर एक टिकाऊ विकास के लिए एक रूपांतरण नहीं है। सच्ची संगठनात्मक सफलता के लिए प्रौद्योगिकी, लोगों और प्रक्रियाओं के बीच एक तंग रणनीतिक संरेखण और अपेक्षित परिणामों के लिए एक स्पष्ट पथ की आवश्यकता होती है।

वर्तमान युग में, बाजार में तेजी से पहुंचना टेबल स्टेक्स बन गया है। खुले स्रोत फ्रेमवर्क, मजबूत क्लाउड वास्तुकला और व्यावसायिक एपीआई के कारण, लगभग कोई भी सॉफ़्टवेयर संगठन एक एआई सुविधा को तेजी से बना और जहाज सकता है। आधुनिक उद्यम में वास्तविक, टिकाऊ अंतर यह नहीं है कि आप कितनी तेजी से कोड शिप कर सकते हैं; यह आपके संगठन को वास्तविक उपयोगकर्ताओं के हाथों में प्रौद्योगिकी होने के बाद से कितनी जल्दी सीखने, अनुकूलन और पुनरावृत्ति करने में सक्षम है।

ऐतिहासिक रूप से, गोद लेने का अंतराल – इरादित सॉफ़्टवेयर उपयोग और वास्तविक फ्रंटलाइन व्यवहार के बीच स्थायी स्थान – एक अलग पोस्ट-बिक्री समस्या के रूप में देखा जाता था। यह ग्राहक सफलता प्रबंधकों और कार्यान्वयन परामर्शदाताओं को प्रशिक्षण सत्रों और गोद लेने के अभियानों के माध्यम से हल करने के लिए सौंपा गया था।

लेकिन एक ऐसी दुनिया में जहां आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस सीधे उद्यम कार्यप्रवाह के मूल फैब्रिक में बुना जाता है, उस प्रतिक्रिया लूप को अब एक खाता प्रबंधन टीम को आउटसोर्स नहीं किया जा सकता है। यह आपकी समग्र उत्पाद रणनीति का एक मूल स्तंभ बनना चाहिए।

दुर्लभ उद्यम जो वादा और वितरण अंतर को सफलतापूर्वक बंद करते हैं और वास्तविक आरओआई को पकड़ते हैं, उन्होंने ऐसा नहीं किया क्योंकि उन्होंने एक गुप्त, श्रेष्ठ भाषा मॉडल का पता लगाया था। उन्होंने ऐसा किया क्योंकि उन्होंने वास्तविक दुनिया के संचालन उपयोग विश्लेषण और उनके मूल विकास रोडमैप के बीच एक तंग, हाइपर-प्रतिक्रियाशील लूप को इंजीनियर किया था।

नेताओं को इसे लेना चाहिए

कार्यकारियों के लिए जो इस असहज मोड़ का नेविगेशन कर रहे हैं, यह तेजी से स्पष्ट हो रहा है कि एआई के साथ सफलता नए उपकरण तैनात करने की तेजी से निर्धारित नहीं की जाएगी, बल्कि वे दिन-प्रतिदिन के काम की वास्तविकताओं में उन्हें कितनी प्रभावी ढंग से एकीकृत करते हैं। जो कंपनियां अर्थपूर्ण रिटर्न देख रही हैं, वे तैनाती के मील के पत्थर या हेडलाइन-ग्रैबिंग पायलट का पीछा नहीं कर रही हैं। वे विशिष्ट ग्राहक समस्याओं का समाधान कर रहे हैं, एआई को विश्वसनीय प्रणालियों और कार्यप्रवाह में एम्बेड कर रहे हैं, और स्थायी गोद लेने और परिणाम प्राप्ति के माध्यम से सफलता को माप रहे हैं, न कि लॉन्च तिथियों के माध्यम से।

सबसे महत्वपूर्ण बात, वे पहचानते हैं कि प्रतिरोध, हिचकिचाहट और काम के चारों ओर विफलता नहीं हैं। वे संकेत हैं। गोद लेने और वास्तविक व्यवहार के बीच हर अंतर यह बताता है कि विश्वास, शासन, उपयोगकर्ता-मित्रता या प्रक्रिया डिज़ाइन में अभी भी काम करने की आवश्यकता है। संगठन जो उन संकेतों को निरंतर सुधार के लिए इनपुट के रूप में मानते हैं, वे एआई के वादे और व्यावहारिक मूल्य के बीच के अंतर को बंद करने वाले होंगे। अंत में, एआई युग के विजेता वे नहीं होंगे जो सबसे तेजी से चलते हैं। वे वे होंगे जो प्रयोग को विश्वसनीय, पुनरावृत्ति परिणामों में बदलने के लिए संचालन अनुशासन बनाने की आवश्यकता को समझते हैं।