जब एआई को अपनाने की बात आती है, तो हर व्यवसाय को नए सिरे से शुरुआत करने या नए सिरे से शुरुआत करने की ज़रूरत नहीं होती। इसके बजाय, नेताओं को एक कदम पीछे हटकर यह पूछना चाहिए: मेरा संगठन आज कहाँ खड़ा है?

वास्तविकता यह है कि व्यवसाय एआई की तैयारी के विभिन्न पहलुओं में मौजूद हैं। कुछ अभी एआई की अवधारणा का अन्वेषण शुरू कर रहे हैं, जबकि अन्य पहले से ही नवाचार और रणनीति को आगे बढ़ाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं। सफलता की कुंजी अपने वर्तमान चरण का मूल्यांकन करना और आगे बढ़ने के लिए लक्षित कदम उठाना है।

एआई परिपक्वता के अपने वर्तमान स्तर को समझना पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम है। यह दृष्टिकोण आपकी एआई रणनीति को आपकी वास्तविक क्षमताओं और व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ संरेखित करके समय, धन और प्रयास बचाता है।

एआई तैयारी के पाँच चरण

आइए एंटरप्राइज़ एआई तैयारी ढाँचे को सरल शब्दों और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में विभाजित करें। प्रत्येक चरण आपकी यात्रा का मार्गदर्शन करने के लिए विशिष्ट लक्ष्यों और उदाहरणों के साथ आता है।

• जागरूकता: “AI क्या है, और हमें इसकी परवाह क्यों करनी चाहिए?”

यह कई व्यवसायों के लिए शुरुआती बिंदु है। इस स्तर पर, लक्ष्य AI के बारे में जागरूकता पैदा करना और यह आपके उद्योग में कैसे लागू हो सकता है, यह समझना है। कार्यशालाओं और सेमिनारों के माध्यम से नेतृत्व को शिक्षित करें। अपने संगठन के लिए संभावित AI उपयोग मामलों पर शोध करें। उन क्षेत्रों की पहचान करें जहाँ AI वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं का समाधान कर सकता है। अध्ययनों से पता चलता है कि 60 प्रतिशत संगठन अभी भी इस प्रारंभिक चरण में हैं, जहाँ कोई औपचारिक AI पहल नहीं है।

उदाहरण: AI की खोज कर रही एक निर्माण कंपनी यह जान सकती है कि पूर्वानुमानित रखरखाव से डाउनटाइम 20-30 प्रतिशत तक कम हो सकता है, जिससे सालाना लाखों की बचत होती है। लेकिन पहले उन्हें एआई के काम करने के तरीके की मूल बातें समझनी होंगी।

• अन्वेषण: “आइए छोटी परियोजनाओं के साथ संभावनाओं का परीक्षण करें”

यहाँ, व्यवसाय छोटे पैमाने की एआई परियोजनाओं के साथ प्रयोग शुरू करते हैं। ये कम जोखिम वाले, कम लागत वाले पायलट प्रोजेक्ट हैं जो एआई की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं। एक छोटी एआई टीम बनाएँ (जैसे, एक डेटा वैज्ञानिक, एक इंजीनियर)। तैयार एआई टूल्स का परीक्षण करें और पायलट परिणामों का विश्लेषण करें। गार्टनर की रिपोर्ट है कि इस चरण में 25 प्रतिशत कंपनियों को एआई पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने के छह महीने के भीतर ही मापनीय रिटर्न मिल जाता है।

उदाहरण: एक खुदरा कंपनी इन्वेंट्री की ज़रूरतों का अनुमान लगाने के लिए एक एआई टूल का पायलट प्रोजेक्ट बना सकती है। पिछले बिक्री आँकड़ों का विश्लेषण करके, वे ज़रूरत से ज़्यादा स्टॉक रखने से बचते हैं, जिससे एक ही तिमाही में 100,000 अमेरिकी डॉलर की बचत होती है।

• परिचालन: “आइए पूरे संगठन में AI को औपचारिक रूप दें”

इस चरण में, व्यवसाय पायलट प्रोजेक्ट से आगे बढ़कर स्केलेबल AI अपनाने के लिए बुनियादी ढाँचे का निर्माण करते हैं। इसमें शासन की स्थापना, डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करना और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों में AI का उपयोग शामिल है। एक AI उत्कृष्टता केंद्र (CoE) स्थापित करें, स्केलेबल डेटा प्लेटफ़ॉर्म (जैसे, डेटा लेक) बनाएँ, और अनुपालन के लिए शासन नीतियाँ बनाएँ। मैकिन्से के अनुसार, इस चरण में व्यवसायों की परिचालन दक्षता में 20 प्रतिशत सुधार होता है।

उदाहरण: एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता रोगी के डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI को अपनाता है, जिससे निदान का समय 30 प्रतिशत कम हो जाता है। वे यह सुनिश्चित करने के लिए एक केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं कि सभी AI मॉडल नियामक आवश्यकताओं को पूरा करें।

• कुशल: “AI हमारे काम करने के तरीके का हिस्सा है”

अब, AI पूरे संगठन में दैनिक कार्यों में एकीकृत हो गया है। उन्नत निगरानी प्रणालियाँ यह सुनिश्चित करती हैं कि मॉडल सटीक रहें, और कर्मचारियों को AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। विभागों में AI समाधानों का विस्तार करें। कर्मचारियों को उनकी भूमिकाओं में AI का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करें। प्रदर्शन और निष्पक्षता के लिए मॉडलों की निगरानी करें। कुशल संगठन AI का उपयोग करके विभिन्न कार्यों में उत्पादकता में 30-50 प्रतिशत की वृद्धि की रिपोर्ट करते हैं।

उदाहरण: एक ई-कॉमर्स कंपनी ग्राहक अनुभव को वैयक्तिकृत करने के लिए AI का उपयोग करती है, जिससे औसत ऑर्डर मूल्य में 15 प्रतिशत की वृद्धि होती है। AI उपकरण गोदाम संचालन को भी अनुकूलित करते हैं, जिससे लागत में 10 प्रतिशत की कमी आती है।

• नेता: “हम जो कुछ भी करते हैं, उसे AI संचालित करता है।”

यह AI परिपक्वता का चरम स्तर है। यहाँ व्यवसाय रणनीति, नवाचार और संचालन के मुख्य चालक के रूप में AI का उपयोग करते हैं। जनरेटिव AI और स्वायत्त प्रणालियों जैसी अत्याधुनिक AI तकनीकों का उपयोग करें। निरंतर कर्मचारी कौशल विकास के साथ AI-प्रथम संस्कृति को बढ़ावा दें। वैश्विक स्तर पर केवल 10 प्रतिशत संगठन इस स्तर पर हैं, लेकिन AI से होने वाले सभी आर्थिक लाभों में उनका योगदान 70 प्रतिशत है।

उदाहरण: टेस्ला न केवल अपनी कारों में, बल्कि फ़ैक्टरी उत्पादन को अनुकूलित करने के लिए भी AI का उपयोग करती है, जिससे विनिर्माण लागत में 25 प्रतिशत की कमी आती है। AI अनुसंधान एवं विकास में नवाचार को भी बढ़ावा देती है, जिससे पूरी तरह से नई उत्पाद श्रेणियाँ बनती हैं।

मूल्यांकन से शुरुआत करना क्यों ज़रूरी है

ज़रा सोचिए: अगर आपने अभी-अभी गाड़ी चलाना सीखा है, तो आप फ़ॉर्मूला 1 कार नहीं खरीदेंगे। इसी तरह, बिना सही आधार के सीधे उन्नत AI टूल्स में कूदने से निवेश बर्बाद हो सकता है। MIT के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 85 प्रतिशत AI प्रोजेक्ट विफल हो जाते हैं—इसलिए नहीं कि AI काम नहीं करता, बल्कि इसलिए कि संगठन इसके लिए तैयार नहीं थे।

अपनी वर्तमान परिपक्वता के स्तर का आकलन करके, आप उन कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए:

• जागरूकता चरण: नेतृत्व की सहमति और उच्च-प्रभाव वाले उपयोग मामलों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करें
• अन्वेषण चरण: AI के मूल्य को साबित करने के लिए छोटे, मापनीय पायलट प्रोजेक्ट में निवेश करें
• कुशल चरण: ROI पर ध्यान केंद्रित करते हुए, AI प्रयासों को रणनीतिक रूप से बढ़ाएँ

नेताओं के लिए व्यावहारिक सुझाव

• छोटी शुरुआत करें: यदि आप शुरुआती चरण में हैं, तो एक पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करें। उदाहरण के लिए, चैटबॉट के माध्यम से ग्राहक सेवा को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करने का प्रयास करें
• परिणामों का आकलन करें: अपनी सफलताओं और चुनौतियों का दस्तावेज़ीकरण करें। क्या आपके पायलट प्रोजेक्ट ने लागत कम की या दक्षता में सुधार किया? गति बनाने के लिए इन जानकारियों का उपयोग करें
• दीर्घकालिक सोचें: उन्नत AI परिपक्वता रातोंरात नहीं होती। प्रतिभा, बुनियादी ढाँचे और शासन में निवेश करके स्थायी विकास पर ध्यान केंद्रित करें

AI की सफलता का रोडमैप

तो, आज आपका संगठन कहाँ खड़ा है? अपनी तैयारी का आकलन करें, अपनी रणनीति को संरेखित करें, और AI की परिवर्तनकारी क्षमता को उजागर करने की दिशा में अगला कदम उठाएँ। याद रखें, AI कोई मंज़िल नहीं है—यह एक यात्रा है। और हर यात्रा इस बात को जानने से शुरू होती है कि आप कहाँ हैं।

स्रोत: e27 / Digpu NewsTex