आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बुलबुला और एक पुरानी बाजार की गलती की पुनरावृत्ति

प्रत्येक प्रमुख तकनीकी परिवर्तन में एक विरोधाभास होता है, जबकि यह अपरिहार्य है, इसे अल्पावधि में भी कम करके आंका जाता है। ऐसा लगता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ठीक उसी बिंदु पर पहुंच गई है, इसलिए नहीं कि यह नाजुक या क्षणभंगुर है, बल्कि इसलिए कि यह अपरिहार्य गंतव्य की स्थिति में बहुत जल्द बढ़ गया है।.

इसलिए, सवाल यह नहीं है कि क्या एआई प्रासंगिक है, यह पहले ही हल हो चुका है। सबसे ईमानदार सवाल यह है कि क्या बाजार बुनियादी ढांचे को उत्साह, वास्तविक कथा मूल्य और अच्छी तरह से पैक किए गए वादों के ठोस परिणाम से अलग करने का प्रबंधन कर रहा है।.

इतिहास इस परिदृश्य के समानांतर प्रदान करता है, जहां 19 वीं शताब्दी के अंत में, रेलमार्ग भविष्य का प्रतीक थे और रेल में निवेश करने का मतलब प्रगति पर दांव लगाना था। समस्या यह है कि एक निश्चित समय में, जहां रेल ले गई, वहां आयात करना बंद कर दिया, उनके लिए यह पर्याप्त था। लाइनों को बिना मांग के बनाया गया था, कंपनियां एक स्थायी व्यापार मॉडल के बिना उभरीं और गलत मेट्रिक्स सफलता को परिभाषित करने लगे, जैसे कि स्थापित और गैर-यात्री किलोमीटर।.

आज, भाषण अलग है, लेकिन पैटर्न बड़े मॉडल, अधिक मापदंडों और अधिक संसाधित टोकन के साथ दोहराया जाता है। हालांकि, परिष्कृत तकनीकी मेट्रिक्स अक्सर परिचालन प्रभाव से अलग हो जाते हैं। पहले की तरह, प्रगति को रेल नेटवर्क के विस्तार से मापा जाता था, नवाचार को अब मॉडल पैमाने से मापा जाता है, न कि वितरित परिणाम से।.

डीलरूम, डेटा प्लेटफॉर्म और इंटेलिजेंस के एक विश्लेषण के अनुसार, अकेले 2024 में, एआई स्टार्टअप्स में वैश्विक निवेश लगभग US$ 110 बिलियन तक पहुंच गया। ये निवेश ज्यादातर उन पहलों में केंद्रित थे जो अभी भी अनिश्चित थे, अस्पष्ट वापसी चक्रों के साथ। उसी समय, हमने देखा कि बड़े पैमाने पर एआई परियोजनाओं को शुरू करने वाली कंपनियों का एक हिस्सा पायलट से उत्पादन तक लगातार नहीं जा सका। यह अड़चन शायद ही कभी तकनीकी, आर्थिक, संगठनात्मक और परिचालन हो।.

यह बेमेल प्रौद्योगिकी को अमान्य नहीं करता है, इसके विपरीत, जैसे रेलमार्ग का बुलबुला फट गया, निवेशकों ने पैसा खो दिया, कंपनियां गायब हो गईं और फिर भी, ट्रैक बने रहे और अगले दशकों के औद्योगिक विकास के लिए महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा बन गए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ भी ऐसा ही होता है।.

सबसे बड़ा जोखिम बाजार में सुधार में नहीं है, बल्कि मनोवैज्ञानिक में है जो किसी भी बुलबुले की ऊंचाई के साथ है, जो पीछे छूटने का डर है। जब प्रवचन हो जाता है “यदि आप अभी नहीं अपनाते हैं, तो आप अप्रासंगिक हो जाएंगे”, तर्कसंगतता जल्दबाजी का रास्ता देती है और रणनीतिक निर्णय चिंता के आधार पर लिए जाते हैं, विश्लेषण के बजाय।.

इस बिंदु पर, कुछ प्रश्न किसी भी प्रमुख एआई पहल से पहले होना चाहिए, जैसे: क्या इस आवेदन की वास्तविक मांग है या क्या हम समाधान को सही ठहराने के लिए किसी समस्या को मजबूर कर रहे हैं? क्या निवेश पर प्रतिफल मापने योग्य है या सिर्फ प्रस्तुतियों पर अनुमानित है? क्या कम्प्यूटेशनल, ऊर्जा और परिचालन लागत अपेक्षित लाभ की बात करती है? क्या प्रणालीगत त्रुटि, मॉडल मतिभ्रम और नियामक प्रभावों जैसे जोखिमों से निपटने के लिए पर्याप्त शासन है? इन मुद्दों को नजरअंदाज करना जहां कोई रास्ता नहीं है वहां ट्रैक लगा रहे हैं।.

यह दबाव के इस माहौल में है कि इसका उपयोग करने वालों के बीच का अंतर एक रणनीतिक सहारा के रूप में बनता है और जो इसे संरचनात्मक लाभ के रूप में शामिल करता है। संगठन जो परिपक्वता के साथ बुलबुले को पार करते हैं, वे वे हैं जो प्रौद्योगिकी को एक साधन के रूप में मानते हैं, अंत नहीं, इसे स्पष्ट प्रक्रियाओं, उद्देश्य संकेतकों और ठोस व्यावसायिक निर्णयों से जोड़ते हैं। यह समझना कि स्मार्ट ऑटोमेशन सब कुछ बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि जो पहले से मौजूद है उसे बेहतर तरीके से व्यवस्थित करने के बारे में है।.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, वास्तव में, संचालन, उत्पादकता और निर्णय मॉडल को फिर से परिभाषित करेगा, लेकिन उस जादुई तरीके से नहीं जो कई कथाओं का सुझाव देता है। जिस तरह ट्रेल्स वास्तव में पनपते हैं, वे शहरों, उद्योगों और लोगों से जुड़े हुए थे, एआई जो जीवित रहेगा वह वास्तविक समस्याओं, स्पष्ट मेट्रिक्स और स्थायी परिणामों से जुड़ा होगा।.