एक्सेंचर एआई पायलटों में डूब रहे उद्यमों के लिए अभी-अभी एक रियलिटी चेक छोड़ा गया है। कंसल्टिंग दिग्गज के नए शोध से पता चलता है कि ज्यादातर कंपनियां “साइलोएड एआई” में फंसी हुई हैं – ऐसे डिस्कनेक्टेड प्रयोग चला रही हैं जो कभी भी व्यवसाय-व्यापी प्रभाव नहीं डालते हैं। बढ़ते एआई बजट से आरओआई दिखाने के लिए सीआईओ पर दबाव बढ़ने के साथ ही यह खोज जमीन पर उतर रही है, कई संगठन अभी भी एआई को रणनीतिक परिवर्तन लीवर के बजाय एक विज्ञान परियोजना के रूप में मान रहे हैं।
एआई पायलट जाल वास्तविक है, और इससे उद्यमों की क्षमता लाखों में बर्बाद हो रही है। एक्सेंचर का नवीनतम शोध से पता चलता है कि कई तकनीकी नेताओं को पहले से ही संदेह है – अधिकांश कंपनियां डिस्कनेक्ट किए गए एआई प्रयोगों को चलाने में फंस गई हैं जो कभी भी उत्पादन पैमाने पर स्नातक नहीं होती हैं।
परामर्शदाता समस्या को एक संक्रमण संकट के रूप में प्रस्तुत करता है। संगठनों ने “साइलोएड एआई” में महारत हासिल कर ली है – अलग-अलग उपयोग के मामले जो साबित करते हैं कि प्रौद्योगिकी काम करती है लेकिन व्यवसाय के संचालन के तरीके में मौलिक परिवर्तन नहीं करती है। उन्हें जिस चीज़ की सख्त ज़रूरत है वह है “प्रणालीगत एआई” – बुनियादी ढाँचा और प्रक्रियाएँ जो पूरे उद्यम में बुद्धिमत्ता को समाहित करती हैं।
यह उद्यम प्रौद्योगिकी अपनाने की एक परिचित कहानी है। शुरुआती जीत उत्साह पैदा करती है, बजट प्रवाहित होता है, और फिर परियोजनाएं प्रोटोटाइप और उत्पादन के बीच की उलझन में फंस जाती हैं। लेकिन एआई के साथ, जोखिम अधिक है। कंपनियों को पसंद है माइक्रोसॉफ्ट और गूगल पहले से ही हर उत्पाद और वर्कफ़्लो में एआई को शामिल किया जा रहा है, जिससे प्रतिस्पर्धी दबाव पैदा हो रहा है जो पायलट पक्षाघात को अस्तित्व के लिए खतरे में बदल देता है।
अनुसंधान महत्वपूर्ण उत्प्रेरक के रूप में निरंतर शुरुआती जीत की पहचान करता है। यह दिखाना पर्याप्त नहीं है कि AI एक विभाग या कार्य में काम कर सकता है। कंपनियों को दोहराने योग्य, स्केलेबल मूल्य प्रदर्शित करने की आवश्यकता है जो संगठनात्मक आत्मविश्वास और गति का निर्माण करता है। इसका मतलब है कि एआई परिनियोजन को बुनियादी ढांचे के निर्माण की तरह माना जाए, न कि विज्ञान प्रयोगों को चलाने की तरह।
इसे कुछ इलेक्ट्रिक बसों को सड़क पर उतारने और पूरे चार्जिंग नेटवर्क के निर्माण के बीच के अंतर के रूप में सोचें। साइल्ड एआई मुट्ठी भर बसें हैं – दृश्यमान, कार्यात्मक, लेकिन अंततः सीमित। सिस्टमिक एआई चार्जिंग सुपरहाइवे है जो विद्युतीकरण को अपरिहार्य और अपरिवर्तनीय बनाता है।
सुपरहाइवे रूपक मायने रखता है क्योंकि यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि वास्तव में क्या टूटा हुआ है। अधिकांश उद्यमों में एआई को स्केल करने के लिए मूलभूत पाइपलाइन का अभाव है। डेटा विभागीय साइलो में फंसा हुआ है। वर्कफ़्लो मैन्युअल और डिस्कनेक्टेड रहता है। शासन संरचनाएं एआई पुनरावृत्ति की गति के साथ तालमेल नहीं रख सकती हैं। उस संयोजी ऊतक के बिना, हर नई एआई पहल शून्य से शुरू होती है।
एक्सेंचर का नुस्खा सीधा लेकिन मांग वाला है – कंपनियों को एआई को स्केलेबल बनाने वाले अप्रभावी बुनियादी ढांचे के काम में निवेश करने की जरूरत है। इसमें एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म, मानकीकृत परिनियोजन ढाँचे, क्रॉस-फ़ंक्शनल गवर्नेंस मॉडल और बड़े पैमाने पर कौशल विकास शामिल हैं। यह एक प्रकार का मूलभूत कार्य है जो आकर्षक डेमो उत्पन्न नहीं करता है बल्कि बाकी सब कुछ संभव बनाता है।
इस शोध का समय खुलासा कर रहा है। हम अब जनरेटिव एआई बूम में इतने आगे बढ़ चुके हैं कि आसान जीतें कम होती जा रही हैं। हर किसी ने चैटबॉट बनाया है, बुनियादी वर्कफ़्लो को स्वचालित किया है, और पायलट प्रोग्राम चलाए हैं। अब सवाल यह है कि वास्तव में उद्यम पैमाने पर एआई का संचालन कौन कर सकता है बनाम कौन सतत प्रयोग मोड में फंसा रहता है।
पृष्ठभूमि में एक प्रतिभा आयाम भी छिपा हुआ है। साइल्ड एआई कंपनियों को विशेष टीमों में विशेषज्ञता प्रदान करता है। सिस्टमिक एआई को व्यावसायिक इकाइयों में व्यापक-आधारित क्षमता विकास की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि हजारों कर्मचारियों को प्रशिक्षित करना, न कि केवल कुछ डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करना। इसका अर्थ है नौकरी विवरण, प्रदर्शन मेट्रिक्स और संगठनात्मक संरचना बदलना।
प्रतिस्पर्धात्मक निहितार्थ स्पष्ट हैं। स्केलिंग चुनौती को पार करने वाली कंपनियां अपने फायदे तेजी से बढ़ा सकती हैं। एक क्षेत्र में एआई सुधार से दूसरे क्षेत्र में लाभ में तेजी आती है। डेटा नेटवर्क प्रभाव शुरू हो गया है। नेताओं और पिछड़ों के बीच अंतर तेजी से बढ़ रहा है। वीरांगना AWS के साथ इस प्लेबुक का प्रदर्शन किया, टेस्ला स्वायत्त ड्राइविंग डेटा के साथ, और मेटा सामग्री अनुशंसा इंजन के साथ।
जो चीज़ इस परिवर्तन को विशेष रूप से पेचीदा बनाती है वह यह है कि इसके लिए संगठनात्मक मांसपेशी मेमोरी को बदलने की आवश्यकता होती है। अधिकांश बड़े उद्यमों को स्थिरता और जोखिम प्रबंधन के लिए अनुकूलित किया जाता है, न कि बड़े पैमाने पर तेजी से पुनरावृत्ति और प्रयोग के लिए। सिस्टमिक एआई दोनों की मांग करता है – सैकड़ों या हजारों एआई-संचालित प्रक्रियाओं में शासन और नियंत्रण बनाए रखते हुए तेजी से आगे बढ़ने की क्षमता।
यह शोध प्रौद्योगिकी संभावना और संगठनात्मक तत्परता के बीच अंतर को भी उजागर करता है। एआई उपकरण मौजूद हैं। ओपनएआई, गूगल, माइक्रोसॉफ्टऔर अन्य ने तेजी से सक्षम मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म प्रदान किए हैं। लेकिन अधिकांश उद्यम उस क्षमता को बड़े पैमाने पर अवशोषित करने के लिए संरचनात्मक रूप से तैयार नहीं हैं। वे पिछले युग के लिए बनाए गए संगठनात्मक कंटेनरों में एआई डालने की कोशिश कर रहे हैं।
से संदेश एक्सेंचर स्पष्ट है – एआई पर्यटन का युग समाप्त हो रहा है। कंपनियां अलग-अलग प्रयोग जारी रखने का जोखिम नहीं उठा सकतीं, जबकि प्रतिस्पर्धी वास्तविक एआई-संचालित ऑपरेटिंग मॉडल का निर्माण कर रहे हैं। विजेता वे संगठन होंगे जो एआई स्केलिंग को बुनियादी ढांचे की चुनौती के रूप में मानते हैं, जिसके लिए प्लेटफार्मों, प्रक्रियाओं और लोगों में निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है। सीआईओ और परिवर्तनकारी नेताओं के लिए, इसका मतलब है कि बजट और संगठनात्मक फोकस को आकर्षक पायलटों से हटाकर गैर-ग्लैमरस प्लंबिंग कार्य पर स्थानांतरित करना जो प्रणालीगत एआई को संभव बनाता है। सुपरहाइवे रूपक सिर्फ आकर्षक नहीं है – यह एक रोडमैप है कि उद्यमों को आगे चलकर एआई निवेश के बारे में कैसे सोचने की जरूरत है।
