AI का प्रभाव अब तक दिखाई नहीं दिया है

"AI हर जगह है, सिवाय आने वाले व्यापक आर्थिक आंकड़ों के।"

Apollo के मुख्य अर्थशास्त्री टॉर्स्टन स्लोक का यह सटीक कथन दिखाता है कि मौजूदा प्रचार के बावजूद, AI से अपेक्षित प्रभाव नहीं दिख रहा है। ऐसा लगता है कि सोलो का उत्पादकता विरोधाभास AI पर भी लागू हो रहा है।

इसकी पुष्टि Fortune के इस लेख से भी होती है, जिसमें कहा गया है: 

"इस महीने National Bureau of Economic Research द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि अमेरिका, ब्रिटेन, जर्मनी और ऑस्ट्रेलिया में व्यावसायिक परिदृश्य से जुड़े विभिन्न सर्वेक्षणों का जवाब देने वाली कंपनियों के 6,000 CEO, मुख्य वित्तीय अधिकारियों और अन्य वरिष्ठ अधिकारियों में से अधिकांश को अपने संचालन पर AI का बहुत कम प्रभाव दिखाई देता है" (...) शोध में कहा गया है कि लगभग 90% कंपनियों ने बताया कि पिछले तीन वर्षों में AI का रोज़गार या उत्पादकता पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा है।"

हम अब भी प्रचार के दौर में हैं

यह ध्यान देने योग्य है कि AI का उपयोग बढ़ने के बावजूद, इस तकनीक की उपयोगिता को लेकर भरोसा 18% घट गया है, जो लगातार बने अविश्वास का संकेत है।

मेरे व्यक्तिगत आकलन में, अगर हम Gartner Hype Cycle [चित्र 1] देखें, तो AI अभी उत्पादकता के पठार पर नहीं पहुँचा है। हम अब भी "बढ़ा-चढ़ाकर की गई अपेक्षाओं के शिखर" पर हैं। उत्पादकता के पठार तक पहुँचने से पहले हमें "मोहभंग की गर्त" और "ज्ञानोदय की ढलान" से भी गुज़रना होगा।
 

चित्र 1 - Gartner Hype Cycle (स्रोत: Wikipedia)

इंटरनेट के शुरुआती दौर की तरह, तब भी अवास्तविक उम्मीदें हर ओर थीं। .COM कंपनियों का बाज़ार मूल्य आसमान छू रहा था, जबकि उनकी "इंटरनेट से जुड़ी" आमदनी में कोई खास बढ़ोतरी नहीं दिख रही थी। अब AI कंपनियों के साथ भी यही होता दिख रहा है।

कुछ अफवाहें हैं कि AI क्षेत्र की कुछ कंपनियाँ अधिग्रहणों के ज़रिए या अपने ग्राहकों को अपनी ही AI तकनीक खरीदने के लिए भुगतान करके अपने उत्पादों की मांग बढ़ाने की कोशिश कर रही हैं। इससे पता चलता है कि इस प्रचार चक्र में कुछ गड़बड़ है: पैसे का प्रवाह जारी रखने के लिए AI से जुड़े नतीजों को जानबूझकर बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जा रहा है।

लेकिन जब वरिष्ठ अधिकारी साल-दर-साल अपनी आमदनी के आंकड़ों को देखते हुए अधूरे वादों से थकने लगेंगे, तो वास्तविकता का असर बहुत गहरा हो सकता है और AI का बुलबुला फूट सकता है।

इसके बाद, AI बुलबुले की राख से उठकर, क्या हम ज्ञानोदय की ढलान पर पहुँचेंगे, जहाँ हम तर्कसंगत ढंग से समझ सकेंगे कि क्या सिर्फ प्रचार था और किसमें वास्तविक मूल्य देने की क्षमता थी? केवल इसके बाद ही AI वास्तविक, ठोस मूल्य दे पाएगा और "उत्पादकता के पठार" पर पहुँच सकेगा।

अविवेकपूर्ण फैसले लेना, AI की दौड़ में शामिल न होने से भी बदतर है

प्रचार चक्रों की पहचान इस बात से की जा सकती है कि क्या ऐसे लोग भी किसी विषय पर खुलकर बात कर रहे हैं जिन्हें उसकी जानकारी नहीं है। आसपास नज़र डालें, तो हर तरह के लोग AI पर बात कर रहे हैं। इन दिनों AI ही वह विषय है। अगर आप अपनी कारोबारी प्रस्तुति में AI का ज़िक्र नहीं करते, तो आप ज़ाइटगाइस्ट यानी समय की भावना से बाहर हैं। लेकिन अगर आपको पर्याप्त अनुभव है और इस क्षेत्र की कुछ जानकारी है, तो आप जानते हैं कि AI का विकास कई दशकों से हो रहा है। पिछले कुछ दशकों में कई वैज्ञानिक सफलताएँ मिली हैं, फिर भी AI हर कारोबारी समस्या का समाधान नहीं है।

प्रचार चक्रों की समस्या यह है कि वे आसानी से प्रभावित होने वाले निर्णयकर्ताओं को अविवेकपूर्ण फैसले लेने के लिए उकसा सकते हैं। आपने कई कंपनियों को कर्मचारियों को नौकरी से निकालते देखा होगा, और फिर यह समझते हुए कि उन्हें वापस रखना ज़रूरी था; या फिर निवेश करने के बावजूद यह जानना पड़ा होगा कि AI के 95% पायलट प्रोजेक्ट विफल होते हैं। 

अधिकांश संगठनों के लिए AI और जनरेटिव AI में पूरी तरह उतर जाना (अभी) समझदारी नहीं है। इसमें पूंजीगत व्यय और अपनाने से जुड़ी अतिरिक्त लागतें शामिल हैं, जबकि उत्पादकता में होने वाले लाभ स्पष्ट नहीं हैं।

हालाँकि, ऐसे उदाहरण भी हैं जहाँ AI अपनाने से अच्छे नतीजे और मूल्य मिल रहे हैं। सॉफ़्टवेयर विकास उनमें से एक है (हालाँकि प्रक्रिया का सावधानी से प्रबंधन न किया जाए, तो तकनीकी ऋण का जोखिम और रखरखाव की लागत बढ़ सकती है), वित्तीय सेवाओं में धोखाधड़ी का पता लगाना, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, स्वास्थ्य निदान, मार्ग अनुकूलन आदि भी इसके उदाहरण हैं। यानी, तमाम प्रचार के नीचे AI में वास्तविक मूल्य मौजूद है।

AI के प्रति समझदारी भरा दृष्टिकोण

मौजूदा समय में, जब तक आप AI के अग्रणी अनुसंधान क्षेत्र में काम नहीं कर रहे हैं, अपने निवेश को ठोस आंकड़ों और समझदारी पर आधारित रखें।

हम अपने ग्राहकों को हमेशा यह सलाह देते हैं: "ठोस बिज़नेस केस और ROI की स्पष्ट संभावनाओं के बिना AI में निवेश न करें।" ठोस बिज़नेस केस बनाने के लिए सबसे पहले आपको प्रदर्शन, जोखिम, व्यवहार्यता, लागत और कारोबारी रणनीति के साथ तालमेल से जुड़ी जानकारी जुटानी होगी। इसके लिए सबसे आशाजनक उपयोग के मामलों का विश्लेषण करें, प्रोटोटाइप बनाएँ, तकनीक की परिपक्वता जाँचें, बाज़ार की प्रतिक्रिया और संगठन पर पड़ने वाले प्रभाव को परखें। इस तरह आप प्रचार के पीछे भागने के बजाय ठोस बिज़नेस केस विकसित करने के लिए ज़रूरी जानकारी जुटा सकते हैं। इससे आप वास्तविक आंकड़ों पर आधारित तर्कसंगत फैसले ले पाएँगे और उच्च गुणवत्ता वाला निर्णय कर सकेंगे।

Mourinho Solutions इस प्रक्रिया में आपका साथ दे सकता है। हम आपके साथ मिलकर AI के वास्तविक मूल्य को प्रचार से अलग करते हैं, आपके व्यवसाय और रणनीति के लिए सबसे उपयुक्त तरीका तैयार करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि आपके निवेश का हर सेंट आपके व्यवसाय और संचालन को अधिकतम लाभ दे। हम आपको उच्च गुणवत्ता वाले फैसले लेने में मदद करते हैं, ताकि आपका व्यवसाय आगे बढ़ सके।