एआई के साथ केवल ५१ टीपी ३ टी कंपनियां वास्तविक परिणाम क्यों प्राप्त करती हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बुखार ने बाजार पर कब्जा कर लिया है सभी आकार की कंपनियां पायलटों को लॉन्च करने, एजेंटों को बनाने और यह दिखाने के लिए दौड़ती हैं कि वे लहर सर्फिंग कर रहे हैं प्रवचन कुल परिवर्तन का है, लेकिन संख्या एक और कहानी बताती है एमआईटी की एक रिपोर्ट के अनुसार, कंपनियों में जेनरेटिव एआई परियोजनाओं के ९५१ टीपी ३ टी अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में विफल डेटा प्रभावित करता है, लेकिन यह आश्चर्य की बात नहीं है, आखिरकार, इनमें से अधिकांश पहल वास्तव में हल करने की आवश्यकता के बारे में स्पष्टता के एआईंबोल के साथ “टर में भीड़ से अधिक पैदा होती हैं।

यह अपनाने का अंधा स्थान है, क्योंकि समस्या प्रौद्योगिकी में ही नहीं है, लेकिन व्यवसाय की समझ की कमी में ही मैंने स्टार्टअप से लेकर १३ हजार से अधिक कर्मचारियों वाली कंपनियों का पालन किया है, यहां तक कि अपने वर्कफ़्लो को परिभाषित किए बिना स्वचालन में भाग्य का निवेश करते हैं दो अलग-अलग चरणों के बीच एक खतरनाक भ्रम है: मानचित्र कैसे काम होना चाहिए और एआई एजेंट बनाएं जो इसे स्वचालित करेगा जब यह मिश्रण होता है, तो विफलता अपरिहार्य है और खराब डिजाइन की गई प्रक्रिया को बचाने में सक्षम कोई एल्गोरिदम नहीं है।

एक और आवर्ती त्रुटि हैजुनून के साथ जुनून“जादुई” यह विश्वास है कि एक प्रणाली खुद को बेचने में सक्षम होगी, अकेले सेवा करेगी और पूरे ऑपरेशन को स्वायत्त रूप से प्रबंधित करेगी फिर भी अधिकारियों को लुभाती है यह सिर्फ इतना है कि यह दृष्टि, अवास्तविक के अलावा, एक व्याकुलता है एआई का भविष्य आत्मनिर्भर रोबोट में नहीं है, लेकिन मजबूत और अधिक उत्पादक मानव-मशीन टीमों में है ग्राहक के साथ अग्रिम पंक्ति में सबसे बड़ी प्रगति नहीं हो रही है, लेकिन पर्दे के पीछे।

यह ठीक बैकऑफिस में है कि क्रांति पहले से ही ठोस है ईमेल के जवाबों का स्वचालन, प्रतिलेखन और बैठकों का सारांश, सीआरएम का स्वचालित भरना, निरंतर बाजार विश्लेषण, सामग्री उत्पादन के लिए समर्थन, ये उपयोग हैं जिन्होंने वास्तविक लाभ दिखाया है मैंने देखा कि बीमाकर्ता प्रक्रियाओं को चार दिनों से घटाकर ३० मिनट कर देते हैं और टीमें एक ही दिन में जीत जाती हैं जो पहले एक सप्ताह लेती थीं कल्पना के विपरीत, आप इस मॉडल को मूर्त उत्पादकता के रूप में मान सकते हैं यह स्पष्ट है कि एआई परियोजनाएं तकनीकी सीमाओं के कारण विफल नहीं होती हैं, लेकिन रणनीतिक स्पष्टता की कमी के कारण चमत्कार की तलाश में गलती है, जब वास्तविक अवसर प्रक्रियाओं को फिर से डिजाइन करने और मानव सुदृढीकरण के विकल्प के रूप में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य पूरी तरह से स्वतंत्र मशीनों में नहीं है, लेकिन हाइब्रिड टीमों के निर्माण में, जहां मनुष्य और एल्गोरिदम एक साथ काम करते हैं जो कंपनियां अपनी प्रक्रियाओं में एआई को रणनीतिक रूप से एकीकृत कर सकती हैं, वे उत्पादकता बढ़ाने, लागत कम करने और अधिक चुस्त और कुशल सेवाओं की पेशकश करने में सक्षम होंगी वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ उन लोगों से आएगा जो एआई को एक विकल्प के रूप में नहीं, बल्कि मानव प्रतिभा के एक एम्पलीफायर के रूप में देखते हैं, अधिक रणनीतिक और रचनात्मक निर्णयों के लिए समय में दोहराए जाने वाले कार्यों को बदलते हैं जो कोई भी जादू करने के लिए एआई की प्रतीक्षा करने पर जोर देता है, वह ९५१ टीपी ३ टी के आंकड़ों को खिलाना जारी रखेगा।

*रेनाटो एसे लैटिन अमेरिका के सबसे बड़े नो कोड और एआई स्कूल कम्युनिटी विदाउट कोडर के संस्थापक हैं, जिसके 20 हजार से अधिक सदस्य हैं, जिन्होंने पहले ही 13 हजार कर्मचारियों वाली कंपनियों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट लागू कर दिए हैं।