शारीरिक एआई क्यों चैटजीपीटी के साथ पैर नहीं हो सकता

जब चैटजीपीटी आत्मविश्वास से कहता है कि नेपोलियन ने माइक्रोवेव का आविष्कार किया, तो हम इसे हंसी में उड़ा देते हैं। लेकिन जब एआई एक सर्जिकल रोबोट, एक स्वायत्त वाहन या एक औद्योगिक प्रणाली को नियंत्रित करता है, तो वहाँ भ्रम के लिए कोई जगह नहीं है। सटीकता महत्वपूर्ण है। यह एक वास्तविक चुनौती पैदा करता है कि हम कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण और तैनाती करते हैं।

भौतिक एआई की ओर बढ़ रहे अधिकांश संगठन एक मूलभूत गलती कर रहे हैं: वे भौतिक एआई चुनौतियों पर डिजिटल एआई रणनीतियों को लागू कर रहे हैं। यह काम नहीं करता है। भौतिक एआई के लिए अलग बुनियादी ढांचे, अलग समयसीमा और अलग व्यावसायिक मॉडल की मांग करता है जो हमने पहले कभी नहीं बनाया है।

मैंने इस बदलाव को पहले से देखा है, तेल क्षेत्रों से लेकर खुदरा स्टोरों तक एआई को तैनात करने वाले उद्यमों के साथ काम करते हुए। सफल होने वाली कंपनियां केवल प्रौद्योगिकी को बदल नहीं रही हैं – वे पूरी तरह से अलग धारणाओं के साथ काम कर रही हैं कि तैनाती का क्या अर्थ है।

बुनियादी ढांचे की वास्तविकता जिस पर कोई बात नहीं करता

भौतिक एआई के बारे में जो बातें अक्सर लोगों द्वारा अनदेखी की जाती हैं: यह क्लाउड में नहीं चलता है। यह नहीं कर सकता है।

जब रोबोटिक्स कंपनियां मुझे अपनी वास्तुकला का वर्णन करती हैं, तो अक्सर यह चित्र पारंपरिक आईटी नेताओं को आश्चर्यचकित करता है। रोबोट मूल कार्यों को स्थानीय रूप से संभालते हैं। उसी सुविधा में एज कंप्यूटर जटिल निर्णय लेते हैं। क्लाउड प्रशिक्षण और अपडेट का प्रबंधन करता है। यह एक वितरित दृष्टिकोण है जो कंपनियों को बुनियादी ढांचे को जमीन से ऊपर से पुनः सोचने के लिए मजबूर करता है।

कार वॉश पारंपरिक रूप से उच्च तकनीक व्यवसाय नहीं हैं, लेकिन कुछ ऑपरेटर संचालन के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, कंप्यूटर दृष्टि के लिए वाहन पहचान और ग्राहक इंटरफेस के लिए संवादात्मक। उन प्रणालियों को स्थानीय प्रसंस्करण और वास्तविक समय की प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है क्योंकि क्लाउड कनेक्टिविटी पर्याप्त नहीं है।

एनवीडिया का नया जेटसन थोर चिप दिखाता है कि यह कहां जा रहा है – कॉम्पैक्ट एज डिवाइस में डेटा सेंटर-स्तर की शक्ति डाल रहा है। यह एक सुविधा सुविधा नहीं है। यही इस प्रणाली को काम करने का कारण है।

उभरता मानक तीन परतों जैसा दिखता है: डिवाइस तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं; स्थानीय एज प्रणाली एक डिवाइस समूह के लिए भारी निर्णय लेती है; और क्लाउड प्रशिक्षण का ध्यान रखता है। अधिकांश संगठन अभी भी क्लाउड-पहले सोच रहे हैं – और यह मानसिकता उन्हें बहुत दूर नहीं ले जाएगी।

क्यों उद्यम तैनाती अलग है

डिजिटल एआई उपयोगकर्ता अपनाने और सटीकता में सुधार पर केंद्रित है। भौतिक एआई को वितरित बुनियादी ढांचे का प्रबंधन, सुरक्षा अनुपालन सुनिश्चित करना और परंपरागत आईटी समर्थन के अस्तित्व में नहीं होने वाले वातावरण में संचालन को चलाना आवश्यक है।

स्वास्थ्य सेवा तैनाती वास्तविकताओं पर नजर डालें। जनरेटिव एआई चिकित्सा स्कैन का विश्लेषण बहुत उच्च सटीकता के साथ कर सकता है, लेकिन रोगी डेटा को एचआईपीएए नियमों के कारण अस्पताल परिसर से बाहर नहीं निकाला जा सकता है। चिकित्सा इमेजिंग फ़ाइलें अक्सर प्रसंस्करण के लिए क्लाउड में अपलोड करने के लिए बहुत बड़ी होती हैं। अस्पतालों को ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो स्थानीय रूप से संवेदनशील डेटा को संसाधित कर सकती हैं और अभी भी उन्नत क्लाउड-ग्रेड विश्लेषण प्रदान कर सकती हैं।

बाधाएं केवल तकनीकी नहीं हैं। हमारे हाल के सर्वेक्षण में, 37% उद्यम सीआईओ ने प्रतिभा की कमी को अपनी शीर्ष चुनौती के रूप में इंगित किया। ये सामान्य एआई कौशल नहीं हैं – उन्हें एआई, एज कंप्यूटिंग, सुरक्षा और उद्योग-विशिष्ट नियमों के बीच के कोने में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। जो कौशल पांच साल पहले मौजूद नहीं थे।

समयसीमा एक और अंतर है। डिजिटल एआई अनुप्रयोग तेजी से तैनात और पुनरावृत्ति करते हैं। भौतिक एआई प्रणालियों को व्यापक परीक्षण, नियामक अनुमोदन और सुरक्षा मान्यकरण की आवश्यकता होती है। स्वायत्त वाहनों का विकास एक दशक से अधिक समय से चल रहा है और अभी भी सीमित क्षेत्रों में संचालित होते हैं।

जब एआई भौतिक प्रणालियों को नियंत्रित करता है, तो विफलता उपयोगकर्ता अनुभव के बारे में नहीं है। यह सुरक्षा, अनुपालन और स्थिरता के बारे में है।

“ब्लैक बॉक्स” समस्या से परे जाना

पारंपरिक उद्यम एआई अक्सर विक्रेता-विशिष्ट हार्डवेयर समाधानों को शामिल करता है। एक खुदरा प्रौद्योगिकी कार्यकारी ने उन्हें “ब्लैक बॉक्स” के रूप में वर्णित किया जो अपनी खुद की जादुई गैजेट चीजें करते हैं। परिणाम: प्रबंधन सिरदर्द के रूप में कंपनियां अलग-अलग एआई अनुप्रयोगों को संभालती हैं, प्रत्येक के अपने हार्डवेयर और सुरक्षा चुनौतियों के साथ।

अग्रणी उद्यम प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण की ओर बढ़ रहे हैं जो साझा बुनियादी ढांचे पर कई एआई कार्यभार चलाते हैं। प्रत्येक एआई उपयोग के मामले के लिए एक नए उपकरण की खरीद के बजाय, वे एक संयुक्त एज प्रणाली पर अनुप्रयोगों के रूप में मॉडल तैनात करते हैं।

खुदरा विक्रेता तुरंत आकर्षण देखते हैं। उन्हें सूची के लिए कंप्यूटर दृष्टि, एचवीएसी और रेफ्रिजरेशन प्रणालियों के लिए पूर्वानुमानिक विश्लेषण और ग्राहक सेवा के लिए एआई-संचालित ग्राहक सेवा की आवश्यकता हो सकती है। इसके बजाय तीन अलग-अलग प्रणालियों को चलाने के, वे सब कुछ एक ही बुनियादी ढांचे पर एकजुट करते हैं और केंद्रीकृत प्रबंधन के साथ।

आईटी नेता अंतर देखते हैं – अनुप्रयोगों का प्रबंधन बॉक्स को संभालने से बेहतर है।

निवेश वास्तविकता जांच

व्यापक उत्साह के बावजूद, अधिकांश एआई निवेश आरओआई माप के साथ संघर्ष करते हैं। डिजिटल एआई अनुप्रयोगों जैसे जनरेटिव एआई को एक विशिष्ट चुनौती का सामना करना पड़ता है: जबकि वे तैनात करने में अपेक्षाकृत आसान हैं, ज्ञान कार्यकर्ता उत्पादकता पर उनके प्रभाव को मापना कठिन बना हुआ है।

भौतिक एआई एक अलग मूल्य प्रस्ताव प्रस्तुत करता है। तैनाती बाधाएं अधिक हैं – वितरित बुनियादी ढांचे, सुरक्षा मान्यकरण और नियामक अनुपालन की आवश्यकता – लेकिन संभावित रिटर्न अधिक ठोस हैं। आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, उपकरण अपटाइम और श्रमिक सुरक्षा में सुधार संचालन और वित्तीय शर्तों में सीधे मापे जा सकते हैं।

इस मापनीयता में अंतर यह समझा सकता है कि क्यों उद्यम बजट बदल रहे हैं। 2025 में, 90% संगठन एज कंप्यूटिंग निवेश में वृद्धि की रिपोर्ट कर रहे हैं, जिनमें से लगभग एक तिहाई 25% से अधिक खर्च बढ़ा रहे हैं। ये निवेश इस तथ्य को दर्शाते हैं कि भौतिक एआई, जटिलता के बावजूद, व्यावसायिक प्रभाव के लिए स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है।

प्रतिस्पर्धी खिड़की बंद हो रही है

संगठनों के पास अनुकूलन के लिए असीमित समय नहीं है। भौतिक एआई विकास और तैनाती चक्र वर्षों में मापा जाता है, महीनों में नहीं। शुरुआती अपनाने वाले ऐसी परिचालन क्षमताएं बना रहे हैं जिन्हें प्रतिद्वंद्वी दोहराना मुश्किल पाएंगे।

सफल कंपनियां अलग सोचती हैं। तकनीक पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, वे इस पर ध्यान केंद्रित करती हैं कि यह उनकी प्रतिस्पर्धी स्थिति को कैसे फिर से परिभाषित करता है।

निर्माता जो पूर्वानुमानिक रखरखाव के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं वे महंगी डाउनटाइम को रोक रहे हैं। खुदरा विक्रेता जो सूची प्रबंधन के लिए एज एआई का उपयोग कर रहे हैं वे ग्राहक अनुभव प्रदान कर रहे हैं जो उनके प्रतिद्वंद्वियों को मेल नहीं खा सकते। स्वास्थ्य सेवा प्रणाली जो निदान सहायता के लिए स्थानीय एआई का उपयोग कर रही हैं वे रोगी परिणामों में सुधार कर रही हैं और गोपनीयता की रक्षा कर रही हैं।

ये फायदे समय के साथ जुड़ते हैं क्योंकि भौतिक एआई क्षमताएं विकसित करने और प्रभावी ढंग से तैनात करने में वर्ष लगते हैं।

व्यवसाय नेताओं के लिए इसका क्या अर्थ है

भौतिक एआई डिजिटल एआई अक्सर विफल होने वाली जगह पर सफल होता है: यह वास्तविक दुनिया के वातावरण में मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम प्रदान करता है। प्रौद्योगिकी को ऐसी प्रणाली की आवश्यकता होती है जो हर समय, हर स्थिति में, मापने योग्य व्यावसायिक प्रभाव के साथ काम करती है। यह मूलभूत रूप से डिजिटल एआई से अलग है।

जो संगठन इस बदलाव को पहचानते हैं और अब अपनी रणनीतियों को समायोजित करते हैं, वे अगले एआई तैनाती युग का नेतृत्व करेंगे। जो डिजिटल एआई प्लेबुक को भौतिक एआई चुनौतियों पर मजबूर करने का प्रयास करते हैं, वे पिछड़ जाएंगे जब यह मानक अभ्यास बन जाएगा।

भौतिक एआई व्यवसाय संचालन को बदल देगा। एकमात्र वास्तविक प्रश्न यह है कि क्या आपका संगठन इस बदलाव का नेतृत्व करता है – या पकड़ने के लिए संघर्ष करता है।

यह वास्तविक दुनिया में बुद्धिमत्ता की तैनाती में एक संरचनात्मक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। जो कंपनियां इसे जल्दी पहचान लेती हैं और इसके अनुसार योजना बनाती हैं, वे अगले दशक के व्यावसायिक लाभ को परिभाषित करेंगी।