अधिकांश एआई में निवेश कम प्रदर्शन करेगा या विफल होगा

लोग और व्यवसाय एआई की संभावनाओं से इतने प्रभावित हैं कि 80% एआई परियोजनाएं विफल हो जाएंगी – और यह इच्छा या उत्साह की कमी के कारण नहीं है।

जबकि एआई हर उद्योग और क्षेत्र में प्रवेश कर रहा है, समस्या यह है कि व्यवसाय इस तकनीकी परिवर्तन के लिए खुद को पर्याप्त रूप से तैयार नहीं कर रहे हैं।

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप की रिपोर्ट है कि दुनिया भर में एक तिहाई कंपनियां एआई पर $25 मिलियन से अधिक खर्च करने की योजना बना रही हैं। इसलिए, यदि व्यवसाय योजना बनाए बिना एआई समाधानों में कूदते रहते हैं, तो लाखों डॉलर बर्बाद हो जाएंगे।

हालांकि, मजबूत परिवर्तन प्रबंधन पहल और नए नवाचारों को समर्थन देने और मापने योग्य केपीआई के लिए एक प्रणाली के साथ, व्यवसाय अपने एआई की सफलता की कहानी को बदल सकते हैं।

आइए उन तीन शीर्ष कारणों पर गहराई से जाएं कि एआई पहल विफल क्यों होती हैं।

व्यवसाय के दूसरे और प्रौद्योगिकी को पहले रखना

सैकड़ों रिपोर्ट और अध्ययन, विशेष रूप से जनरेटिव एआई के संबंध में, एआई एल्गोरिदम और प्रोग्राम की गति और प्रभावशाली बौद्धिक चपलता को दिखाते हैं।

एआई में बहुत सारा नवाचार हुआ है, जिससे कंपनियां नए एआई सिस्टम में निवेश करने और उन्हें व्यवसाय प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के लिए उत्सुक हैं। हालांकि, जोखिम यह है कि वे एक ऐसे समाधान पर लाखों डॉलर खर्च कर सकते हैं जिसका व्यवसायिक लक्ष्य स्पष्ट नहीं है या इसका कोई मापने योग्य प्रभाव नहीं है।

वास्तव में, गार्टनर का अनुमान है कि 30% जनरेटिव एआई परियोजनाएं 2025 के अंत तक खराब डेटा गुणवत्ता, अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण, और बढ़ती लागत या अस्पष्ट व्यवसायिक मूल्य के कारण त्याग दी जाएंगी।

गरीब डेटा एक विशेष बाधा है जिसे अधिकांश व्यवसाय पार नहीं कर पाते हैं, खासकर जब यह एआई समाधानों की दक्षता और प्रभावशीलता को अधिकतम करने की बात आती है। सिलोइड डेटा सबसे प्रमुख मुद्दों में से एक है, और यह एक व्यवसायिक समस्या है जिसे नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। टीमें रणनीतिक निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण जानकारी का पता लगाने में घंटों बर्बाद कर सकती हैं।

और यह न केवल टीमों को कमजोर करता है, बल्कि उपकरणों को भी। मशीन लर्निंग मॉडल, उदाहरण के लिए, तब ठीक से काम नहीं कर पाते हैं जब डेटा अव्यवस्थित और त्रुटियों से भरा होता है।

निवेश पर सकारात्मक आरओआई सुनिश्चित करने के लिए, और किसी भी तकनीकी कार्य शुरू होने से पहले, संगठनों को यह पहचानना होगा कि एआई समाधान किस विशिष्ट व्यवसायिक समस्या का समाधान करने के लिए है। इसमें मापने योग्य केपीआई और लक्ष्य निर्धारित करना शामिल है, जैसे कि लागत में कमी, राजस्व वृद्धि, या दक्षता में सुधार जैसे डेटा पुनर्प्राप्ति के समय को कम करना।

विशेष रूप से, व्यवसायिक रणनीति को पहले आना चाहिए, और प्रौद्योगिकी कार्यान्वयन के बाद इसका पालन करना चाहिए। अंततः, प्रौद्योगिकी समाधानों को व्यवसायिक परिणामों को चलाने के साधन के रूप में कार्य करना चाहिए। इसके अलावा, व्यवसायिक आवश्यकता मूल रूप से एआई और अन्य प्रौद्योगिकी कार्यान्वयन की रीढ़ है।

उदाहरण के लिए, एक लॉजिस्टिक कंपनी जो एआई का लाभ उठाना चाहती है, वह अपने एआई सॉफ़्टवेयर के लिए मापने योग्य लक्ष्य निर्धारित कर सकती है ताकि मांग की भविष्यवाणी को अनुकूलित किया जा सके और बेड़े के प्रबंधन में सुधार किया जा सके, पहले छह महीनों में कम उपयोग किए जाने वाले ट्रकों की संख्या को 25% तक कम किया जा सके और लाभ को 5% तक बढ़ाया जा सके।

व्यवसायिकों को मापने योग्य लक्ष्यों की आवश्यकता है ताकि वे लगातार यह जांच सकें कि एआई न केवल दक्षता में सुधार कर रहा है, बल्कि यह मापने योग्य भी है। यह तब आवश्यक है जब कंपनी के हितधारकों को यह समझाने के लिए कि महंगा एआई दांव न केवल इसके लायक था, बल्कि उनके पास यह साबित करने के लिए डेटा भी है।

एआई कार्यान्वयन में अत्यधिक महत्वाकांक्षा

एआई का वादा सब कुछ क्रांतिकारी बनाने के लिए लगातार मीडिया में दोहराया जाता है और अक्सर इसे एक चांदी की गोली के रूप में गलत तरीके से प्रस्तुत किया जाता है। इससे व्यवसायिक नेताओं में एक झूठा विश्वास पैदा हो सकता है, जिससे उन्हें लगता है कि वे नए एआई सिस्टम का लाभ उठा सकते हैं और उन्हें व्यवसाय प्रक्रियाओं में एक साथ एकीकृत कर सकते हैं।

हालांकि, एक ही बार में समस्या का समाधान करने के प्रयास आमतौर पर विफलता की ओर ले जाते हैं। इसके बजाय, व्यवसायों को छोटे से शुरू करना चाहिए और रणनीतिक रूप से बढ़ाना चाहिए ताकि बेहतर परिणाम मिलें।

उदाहरण के लिए, वॉलमार्ट के साथ बड़े पैमाने पर सफलता दिखाई गई है, जिसने इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को चरणबद्ध तरीके से पेश किया। परिणाम? अधिक स्टॉक इन्वेंट्री में 30% की कमी और शेल्फ पर उपलब्धता में 20% की वृद्धि।

इसमें मदद करने के लिए, व्यवसायों को एआई कार्यान्वयन के लिए ‘ज़ोन टू विन’ फ्रेमवर्क को अपनाना चाहिए, जो एक प्रमाणित विधि है जो टीमों को यह समझने में मदद करती है कि उन्हें वर्तमान संचालन के साथ भविष्य के नवाचार को संतुलित करना होगा।

फ्रेमवर्क व्यवसायिक गतिविधियों को चार ज़ोन में विभाजित करता है: प्रदर्शन, उत्पादकता, इनक्यूबेशन, और परिवर्तन। एआई एक ही बार में सब कुछ बाधित नहीं कर सकता है, और इनक्यूबेशन ज़ोन में एआई प्रौद्योगिकियों के साथ प्रयोग करने के लिए एक समर्पित स्थान बनाया जाता है जो मुख्य व्यवसायिक को बाधित नहीं करता है।

उदाहरण के लिए, यह एक ठंडे स्टोरेज लॉजिस्टिक कंपनी के लिए ‘ज़ोन टू विन’ फ्रेमवर्क का अनुप्रयोग हो सकता है:

• प्रदर्शन ज़ोन: कंपनी के मुख्य व्यवसायिक संचालन, जैसे कि गोदाम अनुसूची और सामानों की तैनाती, राजस्व उत्पन्न करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। गोदाम की दक्षता में सुधार और डिलीवरी में वृद्धि जैसे केपीआई प्राथमिकता हैं।
• उत्पादकता ज़ोन: यहाँ, आंतरिक प्रक्रियाओं को दक्षता में सुधार और लागत में कटौती के लिए संबोधित किया जाता है, जैसे कि डिटेंशन शुल्क को कम करने के लिए डेटा साइंस क्षमताओं को एकीकृत करना जैसे पूर्वानुमानिक विश्लेषण और वास्तविक समय विश्लेषण उपकरण।
• इनक्यूबेशन ज़ोन: कंपनी कुछ गोदामों में डेटा-संचालित उपकरणों के पायलट के लिए समय देती है, जिससे टीमें यह निर्धारित कर सकती हैं कि कौन से नवाचार भविष्य के राजस्व धाराओं बन सकते हैं।
• परिवर्तन ज़ोन: यह वह स्थान है जहाँ कंपनी अपने डिजिटल परिवर्तन को संगठनव्यापी स्तर पर विस्तारित करती है, एक व्यापक डिजिटल बुनियादी ढांचे का पालन करती है जो नियमित व्यवसायिक परिणामों को सुनिश्चित करता है।

फ्रेमवर्क नेतृत्व को यह निर्णय लेने में मदद करता है कि वर्तमान संचालन को बनाए रखने और एआई-संचालित भविष्य की क्षमताओं में निवेश के बीच संसाधनों का आवंटन कैसे किया जाए। यह जागरूकता एआई निवेश को बहुत पतला करने और विभिन्न विभागों और प्रक्रियाओं में फैलाने से होने वाली समस्या और अपरिहार्य विफलता से बचने में मदद करती है।

उपयोगकर्ता अपनाने की कमी

कंपनियां एआई और मशीन लर्निंग के लाभों का लाभ उठाने के लिए दौड़ रही हैं, बिना यह पहले विचार किए कि वे इन्हें कौन उपयोग करेगा। यहां तक कि सबसे जटिल एआई समाधान भी विफल हो जाते हैं यदि अंतिम उपयोगकर्ता प्रौद्योगिकी को नहीं समझते हैं – यह सभी विश्वास और व्यापक प्रशिक्षण पर निर्भर करता है।

एआई को एकीकृत करने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक यह है कि इसे संचालन में लाया जाए। इसका अर्थ है कि एआई टूल्स को कार्य प्रवाह में प्लग किया जाना चाहिए और व्यवसायिक प्रक्रियाओं में मुख्यधारा बनाया जाना चाहिए।

अन्य कार्य उपकरण, जैसे कि सीआरएम, पूरी प्रक्रिया को अनुकूलित और नियंत्रित करते हैं। यह प्रशिक्षण को आसान बनाता है क्योंकि प्रक्रिया के प्रत्येक चरण को दिखाया और समझाया जा सकता है। हालांकि, जनरेटिव एआई एक पूरी प्रक्रिया को शामिल करने के बजाय एक अधिक सूक्ष्म ‘कार्य स्तर’ पर काम करता है। यह विभिन्न विधियों के विभिन्न चरणों में छिटपुट रूप से उपयोग किया जा सकता है; प्रत्येक उपयोगकर्ता अपने विशिष्ट कार्यों के लिए एआई का थोड़ा अलग तरीके से उपयोग कर सकता है।

केपीएमजी यूके के एक भागीदार रूथ स्वेन्सन ने फोर्ब्स को बताया: “क्योंकि जनरेटिव एआई एक प्रक्रिया स्तर के बजाय एक कार्य स्तर पर काम करता है, आप प्रशिक्षण अंतराल को उतनी आसानी से नहीं देख सकते हैं।” नतीजतन, कर्मचारी एआई टूल का उपयोग बिना यह समझे कि यह व्यापक व्यवसायिक लक्ष्यों में कैसे फिट बैठता है, इसका उपयोग कर सकते हैं।

इस मामले में, उपयोगकर्ता अपनाने के लिए प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन महत्वपूर्ण हो जाता है। परिवर्तन प्रबंधन संगठनों को यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि उनके कर्मचारी न केवल नई प्रौद्योगिकी को अपना रहे हैं, बल्कि इसके पूर्ण निहितार्थों को भी समझ रहे हैं और व्यवसायिक प्रक्रियाओं में।

बिना उचित परिवर्तन प्रबंधन के, कंपनियां एआई टूल्स के उपयोगकर्ता अपनाने को लेकर चूक जाएंगी, जबकि प्रौद्योगिकी अंतराल को बढ़ाने का जोखिम भी चला रही होंगी, जो और अधिक अकुशलता, गलतियों और एआई समाधान की क्षमता को अधिकतम करने में विफलता की ओर ले जा सकता है।

परिवर्तन प्रबंधन पहल के लिए काम करने के लिए, उन्हें एक नामित योग्य नेतृत्व टीम की आवश्यकता होती है जो आंदोलन का नेतृत्व करे। नेताओं को कार्य स्तर पर प्रशिक्षण अंतराल की पहचान करनी चाहिए और कर्मचारियों के लिए विशिष्ट कार्यों के आधार पर अनुकूलित प्रशिक्षण प्रदान करना चाहिए जिनका वे एआई का उपयोग करेंगे।

विचार यह है कि कर्मचारियों को नए सिस्टम में अधिक समझ और आत्मविश्वास दिलाना है। केवल तभी समझ और स्वीकृति आएगी, जिससे व्यवसाय व्यापक अपनाने और प्रौद्योगिकी के बेहतर अनुप्रयोग का आनंद ले सकेंगे।

यह स्पष्ट है कि एआई इस दशक की परिभाषित प्रौद्योगिकी है, लेकिन संचालन के बिना इसका प्रभाव जारी रहेगा। परिवर्तन प्रबंधन पहल को अपग्रेड करने, एआई पहल को धीरे-धीरे लागू करने, और मापने योग्य केपीआई का उपयोग करके, व्यवसाय केवल एआई पर खर्च नहीं करेंगे; वे इसका लाभ उठाएंगे।