AI मॉडल उन्माद से परे: व्यापार कार्यान्वयन की सच्चाई

तकनीकी दुनिया हमेशा अगली बड़ी चीज़ के प्रति आकर्षित रहती है, और अभी, सारी रोशनी DeepSeek पर केंद्रित है। इस चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फर्म ने निश्चित रूप से हलचल मचा दी है, उच्च-क्षमता वाले, ओपन-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) प्रदान करके उद्योग में लहरें पैदा कर दी हैं। पंडित, नीति निर्माता और तकनीकी अधिकारी इसके निहितार्थों पर ज़ोर-शोर से बहस कर रहे हैं। क्या यह वैश्विक AI शक्ति संतुलन में एक बड़े बदलाव का संकेत है? क्या अमेरिकी प्रभुत्व का युग समाप्त हो रहा है? DeepSeek के ओपन-सोर्स दृष्टिकोण का नवाचार के भविष्य के पथ के लिए क्या मतलब है?

ये निस्संदेह आकर्षक प्रश्न हैं। फिर भी, नवीनतम एल्गोरिथम चमत्कार के आसपास अटकलों और उत्साह के इस बवंडर के बीच, एक कहीं अधिक महत्वपूर्ण बिंदु को काफी हद तक अनदेखा किया जा रहा है। DeepSeek, अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, मूल रूप से तेजी से बढ़ते AI टूलबॉक्स में सिर्फ एक और उपकरण है। महत्वपूर्ण मुद्दा यह नहीं है कि कौन सा विशिष्ट मॉडल वर्तमान में प्रदर्शन बेंचमार्क में अग्रणी है। कहीं अधिक गंभीर वास्तविकता, और वह चुनौती जो बोर्डरूम और रणनीति सत्रों पर हावी होनी चाहिए, वह कड़वा सच है कि कंपनियों का केवल एक छोटा सा हिस्सा - कथित तौर पर केवल 4% - अपने AI निवेशों को पर्याप्त, मूर्त व्यावसायिक मूल्य में सफलतापूर्वक बदल पा रहा है। DeepSeek के आसपास की चर्चा एक साइडशो है; मुख्य घटना प्रभावी कार्यान्वयन के लिए संघर्ष है।

नए मॉडलों का मोहक आकर्षण: क्यों DeepSeek (और अन्य) सुर्खियाँ बटोरते हैं

यह पूरी तरह से समझा जा सकता है कि DeepSeek जैसे विकास इतना ध्यान क्यों आकर्षित करते हैं। कहानी सम्मोहक है, जो तकनीकी और व्यावसायिक समुदायों के भीतर गूंजने वाले कई प्रमुख विषयों को छूती है:

• बदलता भू-राजनीतिक परिदृश्य: DeepSeek के उद्भव को कई लोग इस बात के पुख्ता सबूत के रूप में व्याख्या करते हैं कि चीन तेजी से AI अनुयायी से एक दुर्जेय नेता के रूप में परिवर्तित हो रहा है। यह इस महत्वपूर्ण क्षेत्र में अमेरिकी तकनीकी वर्चस्व के बारे में लंबे समय से चली आ रही धारणाओं को चुनौती देता है और वैश्विक मंच पर भविष्य की प्रतिस्पर्धा और सहयोग के बारे में जटिल प्रश्न उठाता है। उनके आउटपुट की गति और गुणवत्ता राष्ट्रीय क्षमताओं के पुनर्मूल्यांकन के लिए मजबूर करती है।
• प्रदर्शित प्रतिस्पर्धी कौशल: बेंचमार्क झूठ नहीं बोलते। DeepSeek के मॉडल OpenAI और Google जैसे स्थापित पश्चिमी दिग्गजों के प्रस्तावों के बराबर हैं, और कुछ मामलों में उनसे आगे निकल रहे हैं। यह एक शक्तिशाली प्रदर्शन के रूप में कार्य करता है कि अत्याधुनिक AI विकास केवल Silicon Valley के दिग्गजों का डोमेन नहीं है। यह साबित करता है कि परिष्कृत मॉडल उल्लेखनीय दक्षता के साथ और संभावित रूप से पहले सोचे गए की तुलना में कम संसाधन व्यय के साथ इंजीनियर किए जा सकते हैं।
• खुलेपन को अपनाना: एक ऐसे परिदृश्य में जो अक्सर मालिकाना, बंद प्रणालियों की विशेषता है, DeepSeek की ओपन-सोर्स सिद्धांतों के प्रति प्रतिबद्धता सबसे अलग है। यह दृष्टिकोण एक अधिक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है, संभावित रूप से दुनिया भर के शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को उनके काम पर निर्माण करने की अनुमति देकर विश्व स्तर पर नवाचार की गति को तेज करता है। यह कई प्रमुख पश्चिमी मॉडलों की ‘ब्लैक बॉक्स’ प्रकृति के बिल्कुल विपरीत है, जो AI विकास में पारदर्शिता और पहुंच के बारे में बहस को बढ़ावा देता है।
• सांस्कृतिक रूढ़ियों को चुनौती देना: DeepSeek की सफलता सीधे उन पुरानी कहानियों का सामना करती है जिन्होंने पहले चीनी नवाचार की गहराई और मौलिकता को कम करके आंका हो सकता है। यह तकनीकी उन्नति के लिए एक विशिष्ट मार्ग दिखाता है, जो संभावित रूप से विभिन्न अनुसंधान प्राथमिकताओं, इंजीनियरिंग संस्कृतियों या राष्ट्रीय रणनीतियों में निहित है, जो वैश्विक नवाचार गतिशीलता के पुनर्मूल्यांकन को प्रेरित करता है।
• तकनीकी प्रतिबंधों से निपटना: DeepSeek की तीव्र प्रगति मुख्य रूप से अमेरिका द्वारा चीन की उन्नत सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकी तक पहुंच को सीमित करने के चल रहे प्रयासों के बावजूद हुई है। यह AI नेतृत्व को निश्चित रूप से कम करने के लिए निर्यात नियंत्रणों का उपयोग करने में निहित कठिनाइयों को रेखांकित करता है, यह सुझाव देता है कि सरलता और वैकल्पिक दृष्टिकोण अक्सर ऐसे प्रतिबंधों को दरकिनार कर सकते हैं, खासकर सॉफ्टवेयर और एल्गोरिथम विकास के क्षेत्र में।
• लागत दक्षता को उजागर करना: रिपोर्टों से पता चलता है कि DeepSeek कुछ पश्चिमी समकक्षों की तुलना में काफी कम लागत पर अपने उच्च प्रदर्शन स्तरों को प्राप्त कर रहा है। यह प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में एक नया आयाम पेश करता है, AI दौड़ में महत्वपूर्ण कारकों के रूप में दक्षता और संसाधन अनुकूलन पर जोर देता है। यह खगोलीय पूंजी निवेश के बिना शक्तिशाली AI विकसित करने के लिए एक संभावित नया बेंचमार्क स्थापित करता है।
• अनुसंधान शक्ति को रेखांकित करना: मॉडलों से परे, DeepSeek की उपलब्धियां चीन से उत्पन्न होने वाले मौलिक AI अनुसंधान में बढ़ती ताकत और प्रभाव को दर्शाती हैं। यह एक गहरे बदलाव का संकेत देता है, जो प्रतिभा की एक मजबूत पाइपलाइन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सैद्धांतिक आधारों को आगे बढ़ाने पर राष्ट्रीय ध्यान केंद्रित करता है।

जबकि इनमें से प्रत्येक बिंदु चर्चा और विश्लेषण के योग्य है, वे सामूहिक रूप से अधिक तत्काल और दबाव वाली परिचालन चुनौती से ध्यान भटकाते हैं। इनमें से कोई भी विकास मौलिक रूप से उस मूल यांत्रिकी को नहीं बदलता है जिसके द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक व्यावसायिक संदर्भ में मूल्य बनाता है। नए मॉडलों की चमक सफल परिनियोजन के लिए आवश्यक धैर्य को अस्पष्ट करती है। कड़वा सच बना हुआ है: संगठनों का विशाल बहुमत AI को प्रयोगात्मक प्रयोगशालाओं से मुख्य प्रक्रियाओं में ले जाना बेहद मुश्किल पा रहा है जहाँ यह सार्थक रिटर्न उत्पन्न कर सकता है।

कमरे में हाथी: AI का स्पष्ट कार्यान्वयन अंतर

जबकि तकनीकी प्रेस LLM प्रदर्शन में हर वृद्धिशील सुधार को सांस रोककर कवर करता है और आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की दौड़ के बारे में अनुमान लगाता है, अधिकांश कंपनियों के भीतर एक बहुत कम ग्लैमरस वास्तविकता सामने आती है। AI उत्साह से AI-संचालित परिणामों तक की यात्रा अनुमान से कहीं अधिक खतरनाक साबित हो रही है। कई अध्ययन और उद्योग विश्लेषण एक चिंताजनक तस्वीर पर केंद्रित हैं:

• AI की खोज करने वाली कंपनियों का एक महत्वपूर्ण बहुमत प्रारंभिक चरणों में अटका हुआ है। उन्होंने प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट आयोजित किए होंगे या अलग-थलग पायलट प्रोजेक्ट लॉन्च किए होंगे, लेकिन ये पहल शायद ही कभी बड़े पैमाने पर संचालन में सार्थक रूप से एकीकृत होती हैं। अनुमान बताते हैं कि शायद केवल 22% ही इन प्रारंभिक चरणों से परे कुछ प्रदर्शन योग्य मूल्य निकालने में कामयाब रहे हैं।
• अपने AI निवेशों से वास्तव में पर्याप्त, गेम-चेंजिंग व्यावसायिक प्रभाव प्राप्त करने वाला समूह खतरनाक रूप से छोटा है। लगातार उद्धृत किया जाने वाला आंकड़ा मात्र 4% के आसपास मँडराता है। इसका मतलब है कि AI में निवेश करने वाली प्रत्येक पच्चीस कंपनियों में से, शायद केवल एक ही प्रौद्योगिकी की क्षमता के अनुरूप महत्वपूर्ण रणनीतिक या वित्तीय लाभ प्राप्त कर रही है।

AI के वादे और इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच इस चौंका देने वाले अंतर का क्या कारण है? कारण बहुआयामी हैं, लेकिन एक केंद्रीय विषय उभरता है: प्रौद्योगिकी पर ही ध्यान केंद्रित करना, बजाय इसके प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए आवश्यक रणनीतिक और परिचालन परिवर्तनों पर ध्यान केंद्रित करना। कंपनियाँ नवीनतम मॉडल की क्षमताओं से मंत्रमुग्ध हो जाती हैं - चाहे वह DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic, या किसी अन्य प्रदाता से हो - निष्पादन के कठिन काम पर गहन ध्यान केंद्रित करने के बजाय।

यह ‘पायलट पर्गेटरी’ घटना कई सामान्य नुकसानों से उत्पन्न होती है:

• स्पष्ट रणनीति का अभाव: AI पहल को हल करने के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित व्यावसायिक समस्या या प्रौद्योगिकी कैसे मूल्य पैदा करेगी, इसके स्पष्ट दृष्टिकोण के बिना शुरू किया जाता है।
• चमकदार वस्तुओं का पीछा करना: संसाधनों को हर नए मॉडल या तकनीक के साथ प्रयोग करने के लिए डायवर्ट किया जाता है जो उभरता है, बजाय सिद्ध समाधानों को तैनात करने और स्केल करने पर ध्यान केंद्रित करने के।
• अपर्याप्त डेटा फाउंडेशन: गंदे, साइलो वाले, या दुर्गम डेटा के शीर्ष पर AI को लागू करने का प्रयास किया जाता है, जिससे खराब प्रदर्शन और अविश्वसनीय परिणाम मिलते हैं।
• कौशल अंतराल और प्रतिरोध: कार्यबल में AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल की कमी हो सकती है, या काम करने के नए तरीकों को अपनाने के लिए सांस्कृतिक प्रतिरोध हो सकता है।
• एकीकरण जटिलता को कम आंकना: मौजूदा वर्कफ़्लो और सिस्टम में AI को एम्बेड करने की तकनीकी और संगठनात्मक चुनौतियों को अक्सर कम करके आंका जाता है।
• प्रभाव मापने में विफलता: AI पहलों द्वारा उत्पन्न वास्तविक व्यावसायिक मूल्य को ट्रैक करने के लिए स्पष्ट मेट्रिक्स और प्रक्रियाओं की कमी से आगे के निवेश को सही ठहराना या सफलता प्रदर्शित करना मुश्किल हो जाता है।

इसलिए, मुख्य चुनौती उपलब्ध AI मॉडलों में कमी नहीं है। बाधा सीधे तौर पर इन शक्तिशाली उपकरणों को प्रभावी ढंग से एकीकृत और संचालित करने की संगठनात्मक क्षमता में निहित है।

कोड क्रैक करना: AI उच्च-उपलब्धि प्राप्तकर्ता अलग क्या करते हैं

उन कंपनियों के छोटे प्रतिशत का अवलोकन करना जो बड़े पैमाने पर AI का सफलतापूर्वक उपयोग कर रही हैं, प्राथमिकताओं और प्रथाओं का एक अलग सेट प्रकट करता है। तकनीकी दिग्गजों और विशेष परामर्श फर्मों में नेतृत्व की भूमिकाओं से प्राप्त अंतर्दृष्टि सहित बड़े पैमाने पर AI अपनाने पर अग्रणी वैश्विक फर्मों के साथ काम करने के व्यापक अनुभव के आधार पर, उच्च-उपलब्धि प्राप्तकर्ताओं के बीच तीन महत्वपूर्ण विभेदक लगातार उभरते हैं:

पुरस्कार पर ध्यान केंद्रित करें - केवल लागत में कटौती नहीं, राजस्व बढ़ाना

एक आम गलत कदम शुरू में AI को मुख्य रूप से आंतरिक दक्षता लाभ या लागत में कमी के लिए तैनात करना है। जबकि इन अनुप्रयोगों का अपना स्थान है, सबसे महत्वपूर्ण सफलताएं प्राप्त करने वाली कंपनियां शीर्ष-पंक्ति वृद्धि को चलाने के लिए AI का उपयोग करने को प्राथमिकता देती हैं। वे समझते हैं कि सबसे बड़ी संभावित वापसी अक्सर राजस्व सृजन को सीधे प्रभावित करने वाले क्षेत्रों को बढ़ाने में निहित है:

• बिक्री त्वरण: उच्च-क्षमता वाले लीड की पहचान करने, बिक्री प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करने, या आउटरीच प्रयासों को वैयक्तिकृत करने के लिए AI का उपयोग करना।
• गतिशील मूल्य निर्धारण: वास्तविक समय की मांग, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण, ग्राहक विभाजन और इन्वेंट्री स्तरों के आधार पर मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए AI एल्गोरिदम लागू करना।
• उन्नत ग्राहक जुड़ाव: हाइपर-पर्सनलाइज्ड मार्केटिंग अभियानों, बुद्धिमान ग्राहक सेवा चैटबॉट्स, भविष्य कहनेवाला ग्राहक जरूरतों के विश्लेषण और बेहतर ग्राहक अनुभव प्रबंधन के लिए AI का लाभ उठाना।

उदाहरण के लिए, एक अरब-डॉलर के एयरोस्पेस घटक निर्माता के मामले पर विचार करें जो जटिल अनुरोध प्रस्तावों (RFPs) की बढ़ती मात्रा से जूझ रहा था। इन दस्तावेजों की सरासर संख्या और जटिलता ने उनकी बिक्री और इंजीनियरिंग टीमों पर दबाव डाला, जिससे अवसर चूक गए और उप-इष्टतम बोली रणनीतियाँ बनीं। RFPs का तेजी से विश्लेषण करने, प्रमुख आवश्यकताओं की पहचान करने, कंपनी की क्षमताओं के साथ संरेखण का आकलन करने और यहां तक कि प्रारंभिक प्रस्ताव अनुभागों का मसौदा तैयार करने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किए गए AI समाधान को लागू करके, उन्होंने एक उल्लेखनीय परिवर्तन हासिल किया। AI ने केवल कार्यों को स्वचालित नहीं किया; इसने टीम को सक्षम किया:

1. प्रभावी ढंग से प्राथमिकता दें: सफलता और रणनीतिक मूल्य की उच्चतम संभावना वाले RFPs की शीघ्रता से पहचान करें।
2. संसाधनों का बुद्धिमानी से आवंटन करें: सबसे होनहार और जटिल बोलियों पर विशेषज्ञ मानव प्रयास केंद्रित करें।
3. प्रस्ताव की गुणवत्ता और गति में सुधार करें: सुसंगत, उच्च-गुणवत्ता वाली प्रस्ताव सामग्री को तेज़ी से उत्पन्न करने के लिए AI सहायता का लाभ उठाएं।

मात्रात्मक परिणाम केवल मामूली दक्षता बचत नहीं था; यह पर्याप्त $36 मिलियन प्रति वर्ष अतिरिक्त राजस्व था, जो उच्च जीत दरों और अधिक अवसरों को प्रभावी ढंग से आगे बढ़ाने की क्षमता से प्रेरित था। यह राजस्व-उत्पादक गतिविधियों की ओर AI को लक्षित करने की शक्ति का उदाहरण है जहां संभावित लाभ अक्सर लागत-बचत उपायों की तुलना में परिमाण के क्रम में अधिक होता है। 4% समझते हैं कि AI का सबसे शक्तिशाली अनुप्रयोग अक्सर विकास के लिए एक इंजन के रूप में होता है, न कि केवल खर्चों में कटौती के लिए एक उपकरण।

AI को टिकाऊ बनाना - प्रोत्साहन और संस्कृति की शक्ति

परिष्कृत AI उपकरणों को तैनात करना केवल आधी लड़ाई है; यह सुनिश्चित करना कि वे कार्यबल द्वारा लगातार और प्रभावी ढंग से उपयोग किए जाते हैं, मानव व्यवहार और संगठनात्मक संस्कृति को संबोधित करने की आवश्यकता है। प्रौद्योगिकी अपनाना मूल रूप से एक परिवर्तन प्रबंधन चुनौती है। महत्वपूर्ण AI प्रभाव को महसूस करने वाली कंपनियां इसे पहचानती हैं और AI एकीकरण को प्रोत्साहित करने और पुरस्कृत करने के लिए सक्रिय रूप से अपने संगठनों और प्रोत्साहनों की संरचना करती हैं। दृष्टिकोण भिन्न हो सकते हैं, लेकिन अंतर्निहित सिद्धांत संरेखण है:

• प्रत्यक्ष वित्तीय प्रोत्साहन: कुछ संगठन, जैसे फिनटेक कंपनी Klarna, ने प्रत्यक्ष दृष्टिकोण अपनाया है। वे स्पष्ट रूप से कर्मचारी मुआवजे - इक्विटी और नकद बोनस सहित - को उनकी संबंधित भूमिकाओं और टीमों के भीतर AI के सफल अपनाने और प्रभाव से जोड़ते हैं। यह एक शक्तिशाली आंतरिक गतिशील बनाता है जहां व्यक्ति और विभाग AI-संचालित दक्षताओं और सुधारों को खोजने और लागू करने के लिए दृढ़ता से प्रेरित होते हैं, AI के योगदान को अधिकतम करने पर केंद्रित प्रतिस्पर्धी माहौल को बढ़ावा देते हैं।
• कैरियर विकास और मान्यता कार्यक्रम: सभी प्रभावी प्रोत्साहन संरचनाओं को विशुद्ध रूप से वित्तीय होने की आवश्यकता नहीं है। एक वैकल्पिक, अत्यधिक सफल मॉडल में AI नेतृत्व के आसपास केंद्रित कैरियर उन्नति के लिए समर्पित रास्ते बनाना शामिल है। उदाहरण के लिए, ‘AI चैंपियन प्रोग्राम’ लागू करने से विभिन्न विभागों में प्रेरित कर्मचारियों को सशक्त बनाया जा सकता है। इन कार्यक्रमों में आमतौर पर शामिल होते हैं:
  • सशक्तिकरण: कर्मचारियों को उनके काम से संबंधित अपनी स्वयं की AI-संचालित पहलों की पहचान करने और प्रस्तावित करने के लिए प्रोत्साहित करना।
  • सक्षमता: उनके विचारों को विकसित करने और लागू करने में मदद करने के लिए लक्षित प्रशिक्षण, संसाधन और परामर्श प्रदान करना।
  • मान्यता: इन चैंपियनों के लिए कंपनी के भीतर आंतरिक AI नेता, प्रशिक्षक और अधिवक्ता बनने के लिए दृश्यमान भूमिकाएँ और अवसर पैदा करना।

यह दृष्टिकोण कौशल विकास, व्यावसायिक विकास और मूर्त प्रभाव डालने की इच्छा जैसी आंतरिक प्रेरणाओं का उपयोग करके व्यापक जुड़ाव को बढ़ावा देता है। यह AI-प्रथम सोच की नीचे से ऊपर की संस्कृति विकसित करता है, जहां नवाचार केवल ऊपर से निर्देशित नहीं होता है, बल्कि पूरे संगठन में व्यवस्थित रूप से उभरता है। विशिष्ट तंत्र के बावजूद, मुख्य बात यह है कि सफल AI अपनाने के लिए केवल प्रौद्योगिकी तक पहुंच प्रदान करने से अधिक की आवश्यकता होती है; यह दैनिक कार्यों में AI को एम्बेड करने के रणनीतिक लक्ष्य के साथ व्यक्तिगत और टीम प्रेरणाओं को संरेखित करने के लिए सचेत प्रयासों की मांग करता है।

सफलता का आधार - डेटा अभी भी क्यों सर्वोच्च है

शायद सबसे कम ग्लैमरस, फिर भी यकीनन सबसे महत्वपूर्ण, सफल AI परिवर्तन के लिए पूर्वापेक्षा एक मजबूत डेटा नींव है। एल्गोरिथम परिष्कार की कोई भी मात्रा खराब गुणवत्ता, दुर्गम, या खराब प्रबंधित डेटा की भरपाई नहीं कर सकती है। कई संगठन, AI बैंडवागन पर कूदने के लिए उत्सुक, यह सुनिश्चित करने से पहले उन्नत मॉडल तैनात करने का प्रयास करने की महत्वपूर्ण त्रुटि करते हैं कि उनका अंतर्निहित डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर मजबूत है। 4% समझते हैं कि डेटा AI के लिए ईंधन है, और वे तदनुसार निवेश करते हैं। इस नींव के निर्माण में कई प्रमुख तत्व शामिल हैं:

• डेटा गुणवत्ता और संरचना: यह सुनिश्चित करना कि डेटा सटीक, पूर्ण, सुसंगत है, और एक संरचित प्रारूप में संग्रहीत है जिसे AI मॉडल आसानी से ग्रहण और संसाधित कर सकते हैं। इसके लिए अक्सर डेटा सफाई, मानकीकरण और सत्यापन में महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है।
• डेटा पहुंच और एकीकरण: विभागों और प्रणालियों के बीच डेटा साइलो को तोड़ना। एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म या डेटा लेक लागू करना जो सत्य का एकल स्रोत प्रदान करते हैं और विभिन्न टीमों और AI अनुप्रयोगों को सुरक्षित और कुशलता से आवश्यक डेटा तक पहुंचने की अनुमति देते हैं।
• एकीकृत डेटा रणनीति: डेटा कैसे एकत्र, संग्रहीत, प्रबंधित, शासित और उपयोग किया जाएगा, इसके लिए एक स्पष्ट, उद्यम-व्यापी रणनीति विकसित करना। यह रणनीति व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित होनी चाहिए और भविष्य की AI जरूरतों का अनुमान लगाना चाहिए।
• मजबूत डेटा शासन और सुरक्षा: डेटा स्वामित्व, उपयोग अधिकार, गोपनीयता अनुपालन (जैसे GDPR या CCPA), और सुरक्षा प्रोटोकॉल के लिए स्पष्ट नीतियां और प्रक्रियाएं स्थापित करना। यह विश्वास बनाता है और जिम्मेदार AI परिनियोजन सुनिश्चित करता है।

एक कमजोर डेटा नींव पर परिष्कृत AI अनुप्रयोगों का निर्माण करने का प्रयास रेत पर गगनचुंबी इमारत बनाने के समान है। परिणाम अनिवार्य रूप से अविश्वसनीय, पक्षपाती, या बस गलत होंगे (‘कचरा अंदर, कचरा बाहर’)। जबकि डेटा इंजीनियरिंग और शासन में अत्याधुनिक LLMs का तत्काल आकर्षण नहीं हो सकता है, यह आवश्यक, श्रमसाध्य कार्य है जो किसी भी स्थायी AI सफलता को रेखांकित करता है। AI का लाभ उठाने के बारे में गंभीर कंपनियों को अपने डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को द्वितीयक चिंता के रूप में नहीं, बल्कि समर्पित निवेश और निरंतर सुधार की आवश्यकता वाली प्राथमिक रणनीतिक संपत्ति के रूप में मानना चाहिए।

असली प्लेबुक: एक AI-तैयार संगठन का निर्माण

DeepSeek, Gemini, GPT-4, या अगले महीने का अग्रणी मॉडल जो भी हो सकता है, पर तीव्र ध्यान, तकनीकी दृष्टिकोण से समझने योग्य होते हुए भी, मौलिक रूप से अधिकांश व्यवसायों के लिए मुद्दे से चूक जाता है। सफलता का महत्वपूर्ण निर्धारक किसी भी क्षण में पूर्ण ‘सर्वश्रेष्ठ’ एल्गोरिथम का मालिक होना नहीं है। यदि कोई संगठन सही रणनीतिक ढांचा बनाता है, सही संस्कृति विकसित करता है, और एक ठोस डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर स्थापित करता है, तो एक LLM को दूसरे के लिए स्वैप करना अक्सर एक अपेक्षाकृत मामूली तकनीकी कार्य बन जाता है - संभावित रूप से बस कुछ API कॉल दूर।

असली विभेदक आज चुने गए विशिष्ट मॉडल में नहीं, बल्कि AI का प्रभावी ढंग से, लगातार और रणनीतिक रूप से लाभ उठाने के लिए संगठनात्मक तत्परता में निहित है। इसमें परिप्रेक्ष्य में बदलाव शामिल है:

• प्रौद्योगिकी-केंद्रित से समस्या-केंद्रित तक: व्यावसायिक चुनौतियों या अवसरों से शुरू करें, फिर निर्धारित करें कि AI कैसे समाधान प्रदान कर सकता है, बजाय इसके कि प्रौद्योगिकी से शुरू करें और समस्या की तलाश करें।
• पृथक पायलटों से एकीकृत पैमाने तक: छोटे प्रयोगों से आगे बढ़ें और AI को मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एम्बेड करने पर ध्यान केंद्रित करें जहां यह औसत दर्जे का, निरंतर मूल्य प्रदान कर सके।
• स्थिर कार्यान्वयन से निरंतर अनुकूलन तक: पहचानें कि AI परिदृश्य लगातार विकसित हो रहा है। रणनीतियों को अनुकूलित करने, मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने और आवश्यकतानुसार नए उपकरण अपनाने के लिए संगठनात्मक चपलता का निर्माण करें।
• आईटी-नेतृत्व वाली पहल से व्यवसाय-नेतृत्व वाले परिवर्तन तक: व्यवसाय के उच्चतम स्तरों से मजबूत खरीद-फरोख्त और नेतृत्व सुनिश्चित करें, जिसमें क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमें अपनाने को चलाने के लिए सहयोग कर रही हों।

AI-संचालित संगठन बनने की यात्रा नवीनतम मॉडल को अपनाने के लिए स्प्रिंट जीतने के बारे में नहीं है। यह लंबी अवधि की क्षमता - रणनीति, संस्कृति, प्रतिभा और डेटा नींव - बनाने के बारे में है ताकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को व्यवसाय के ताने-बाने में प्रभावी ढंग से एकीकृत किया जा सके। अगले LLM सफलता के क्षणभंगुर प्रचार का पीछा करना बंद करें। वास्तविक, यद्यपि कम ग्लैमरस, काम में कार्यान्वयन, एकीकरण और संगठनात्मक परिवर्तन की व्यवस्थित प्रक्रिया शामिल है। यहीं पर सच्चा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ निहित है, और जहां अधिकांश कंपनियों को अभी भी महत्वपूर्ण आधार कवर करना है।