कृत्रिम बुद्धिमत्ता खुदरा, उद्योग और सेवा क्षेत्र में डिजिटल परिवर्तन के मुख्य वैक्टरों में से एक बनने का वादा नहीं रह गया है फिर भी, कंपनियों में प्रमुख बहस विकृत बनी हुई है एआई के साथ मूल्य उत्पन्न करने के तरीके पर चर्चा करने के बजाय, कई संगठन गलत प्रश्न पर अटके रहते हैं “एआई परिणाम क्यों नहीं देता?” इसका उत्तर, जैसा कि अभ्यास और छवि डेटा दोनों से पता चलता है, प्रौद्योगिकी में कम और रणनीतिक स्पष्टता और संगठनात्मक तैयारियों की कमी में अधिक है।.
केंद्रीय बिंदु सरल है: एआई अपने आप में विफल नहीं होता है यह विफल रहता है जब इसे एक फैशन, शॉर्टकट या सामान्य समाधान के रूप में माना जाता है अपरिभाषित समस्याओं के लिए यह बताता है कि निवेश की बढ़ती मात्रा के बावजूद, कई पहल पायलट चरण को पारित नहीं करते हैं या उम्मीद से कम रिटर्न उत्पन्न करते हैं।.
एआई अब कौन सी प्रक्रियाओं की प्रवृत्ति नहीं है, इस बारे में चर्चा पहले से ही दूर हो गई है आज, एआई अग्रणी संगठनों के मूल का एक संरचनात्मक हिस्सा है खुदरा क्षेत्र में, यह गतिशील मूल्य निर्धारण, प्रस्ताव अनुकूलन, मांग पूर्वानुमान और सूची प्रबंधन के साथ एकीकृत है उद्योग में, यह पूर्वानुमानित रखरखाव, प्रक्रिया स्वचालन, गुणवत्ता नियंत्रण और उत्पादन श्रृंखला के अनुकूलन के लिए आवश्यक हो गया है सेवाओं में, यह ग्राहक सेवा, परिचालन योजना, वित्तीय विश्लेषण और जोखिम प्रबंधन को फिर से परिभाषित करता है।.
अंतर एआई का उपयोग करने में नहीं है, लेकिन इसे गहन, एकीकृत और मूल्य उन्मुख तरीके से उपयोग करने में वास्तविक परिणाम निकालने वाली कंपनियां एआई को एक अलग परियोजना के रूप में नहीं देखती हैं, लेकिन एक क्रॉस-लेयर के रूप में जो विपणन, बिक्री, रसद, वित्त, मानव संसाधन और संचालन को पार करती है।.
व्यवहार में, एआई का सबसे बड़ा प्रारंभिक प्रभाव अभी भी परिचालन दक्षता और लागत में कमी पर केंद्रित है दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन, मानवीय त्रुटियों में कमी, प्रक्रिया त्वरण और पैमाने पर लाभ स्पष्ट और मापने योग्य लाभ हैं।.
हालांकि, यह केवल परिपक्वता का पहला चरण है अधिकांश उन्नत संगठन पहले से ही राजस्व वृद्धि, बढ़े हुए मार्जिन और बेहतर निर्णय लेने के लिए एआई का उपयोग करते हैं यहां, मूल्य तब उत्पन्न होता है जब नेता अधिक तथ्य-आधारित तरीके से काम करना शुरू करते हैं, जो भविष्य कहनेवाला मॉडल, वास्तविक समय विश्लेषण और परिदृश्य सिमुलेशन द्वारा समर्थित है एआई अब केवल एक परिचालन उपकरण नहीं है और रणनीतिक निर्णयों को प्रभावित करना शुरू कर देता है एआई कार्यान्वयन में अधिकांश विफलताएं तकनीकी नहीं हैं वे संगठनात्मक, समाधान डिजाइन, सांस्कृतिक हैं सबसे अधिक आवर्तक त्रुटियों में, वे बाहर खड़े हैंः
- भूमिकाओं, दिनचर्या और निर्णय लेने की शक्ति पर एआई के प्रभाव को नजरअंदाज करके सांस्कृतिक प्रभावों को कम आंकें।.
- कम-स्केलेबिलिटी पायलटों पर ध्यान केंद्रित करें, जो तकनीकी प्रदर्शन के रूप में कार्य करते हैं लेकिन बड़े पैमाने पर उत्पादन को बनाए नहीं रखते हैं।.
- पुराने मूल्य वितरण मॉडल में केवल “fit” AI को आज़माने की कोशिश करके प्रक्रियाओं के पुनर्आविष्कार से बचें।.
- ग्राहक से प्रौद्योगिकी को डिस्कनेक्ट करें, यह ध्यान न देते हुए कि यात्रा को फिर से डिज़ाइन करने से किसी भी एआई एप्लिकेशन का मार्गदर्शन होना चाहिए।.
ये गलतियाँ बताती हैं कि क्यों इतनी सारी पहल प्रारंभिक उत्साह पैदा करती हैं, लेकिन समय की कसौटी पर खरी नहीं उतरतीं।.
के संस्थापक और सीईओ एमर्सन पिन्हा द्वारा बाजार-अग्रणी अधिकारियों के सर्वेक्षण से डेटा AITOUR.AI, इस पढ़ने को सुदृढ़ करें प्रस्तुत सर्वेक्षण में, एआई और नवाचार से जुड़ा सबसे बड़ा दर्द था “तैयार लोगों की कमी”, वोटों के एक बड़े बहुमत के साथ पृष्ठभूमि में प्रकट होता है “स्पष्टता की कमी” “आरओआई की कमी एक कथित परिणाम के रूप में उभरती है, न कि संरचनात्मक कारण के रूप में।.
आरओआई बीमारी नहीं है, यह लक्षण है जिस तरह एक बुरी रिपोर्ट अकेले स्कूल की विफलता की व्याख्या नहीं करती है, वित्तीय रिटर्न की अनुपस्थिति एआई की विफलता की व्याख्या नहीं करती है यह केवल पिछली समस्याओं को प्रकट करता है: खराब तरीके से तैयार किए गए निर्णय, खराब डिजाइन किए गए समाधान और मॉडल को संचालित करने, स्केल करने और विकसित करने के लिए तैयार टीमें।.
रणनीतिक स्पष्टता और तैयारी: समस्या का आधार
स्पष्टता की कमी खुद को प्रकट करती है जब कंपनियां स्पष्ट तर्क के बिना एआई को अपनाती हैं एआई का उपयोग किया जाता है जहां एक डैशबोर्ड हल करेगा जनरेटिव एआई को सरल गणना और इंटरैक्शन के लिए लागू किया जाता है समाधान वास्तुकला को फिर से डिज़ाइन किए बिना पूरी प्रक्रियाओं को बदलने की कोशिश की जाती है।.
तैयारी की कमी लोगों से परे है इसमें अपर्याप्त तकनीकी वास्तुकला, कम गुणवत्ता वाले डेटा, शासन की कमी और डिजिटल साक्षरता के बिना नेताओं में केंद्रीकृत निर्णय शामिल हैं एआई समाधान ठोस इंजीनियरिंग, डेटा एकीकरण और योग्य टीमों के बिना एंड टू एंडंबेम्ब् के पैमाने पर “ नहीं करते हैं।.
दिलचस्प बात यह है कि कई कंपनियां बहुत प्रदर्शन करती हैं लेकिन खराब प्रदर्शन करती हैं अति-निष्पादन और कम दिशा है।.
खुदरा क्षेत्र में, डिजिटल देशी कंपनियां उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के साथ संयुक्त होने पर हर दिन एआई की शक्ति दिखाती हैं। वे पेशकशों को अनुकूलित करते हैं, चैनलों को एकीकृत करते हैं, रूपांतरण बढ़ाते हैं और विस्तार करते हैं लाइफटाइम वैल्यू ग्राहक का यह जादू नहीं है यह डेटा की महारत में जोड़े गए उद्देश्य की स्पष्टता है।.
उद्योग में, वैश्विक नेता अक्षमताओं को कम करने, उत्पादन चक्र में तेजी लाने और संरचनात्मक लागत को कम करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। प्रौद्योगिकी उत्पादकता गुणक के रूप में कार्य करती है, जो उन्हें तेजी से दबाव वाले किनारे के वातावरण में प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम बनाती है।.
सेवाओं में, एआई पहले से ही ग्राहक सेवा, इन्वेंट्री योजना, वित्तीय प्रबंधन और आंतरिक संचालन को बदल देता है। अंतर उन लोगों के बीच है जो पृथक चैटबॉट लागू करते हैं और जो केंद्र में एआई के साथ पूरी प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करते हैं।.
व्यापार लचीलापन के चालक के रूप में एआई
आर्थिक और राजनीतिक अनिश्चितता के वातावरण में, एआई प्रतिस्पर्धी अस्तित्व का एक साधन बन जाता है, जो आपको बड़े पैमाने पर खर्चों को कम करने, बाजार में बदलावों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने और डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, न कि अंतर्ज्ञान के आधार पर।.
लचीला कंपनियों का उपयोग परिदृश्यों का अनुमान लगाने, रणनीतियों को समायोजित करने और मार्जिन की रक्षा करने के लिए एआई जो ऐसा नहीं करते हैं वे चपलता, प्रतिस्पर्धात्मकता और प्रासंगिकता खो देते हैं।.
एआई को एक बिंदु उपकरण के रूप में उपयोग करने वाली कंपनियों और जो इसे रणनीतिक इंजन के रूप में मानते हैं, उनके बीच का अंतर परिणामों में दिखाई देता है उत्तरार्द्ध में बेहतर वित्तीय प्रदर्शन, अधिक ग्राहक संतुष्टि, तेज निर्णय और अधिक परिचालन स्थिरता है।.
वे नहीं पूछते हैं कि “एआई” का उपयोग कहां करें, लेकिन “इसेसे व्यवसाय को फिर से डिज़ाइन कैसे करें” आरओआई चार्ज करने से पहले स्टेजिंग, स्पष्टता और वास्तुकला में निवेश करें।.
इसलिए, एआई विफल नहीं होता है संगठन स्पष्टता और तैयारी के बिना इसे अपनाने में विफल रहते हैं असली चुनौती तकनीकी नहीं है, लेकिन रणनीतिक और मानव जब तक कंपनियां आरओआई को शुरुआती बिंदु के रूप में मानने पर जोर देती हैं, तब तक वे निराश रहेंगे सही रास्ता आधार के साथ शुरू होता है: उद्देश्य की स्पष्टता, योग्य लोग और अच्छी तरह से डिजाइन किए गए समाधान।.
