एआई में निवेश बढ़ता है, लेकिन कौशल और डेटा चुनौतियां इसके प्रभाव को सीमित करती हैं

लगभग एकमत (96%) सीआईओ, सूचना प्रौद्योगिकी निदेशकों ने कहा कि वे इस वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में निवेश बढ़ाएंगे, लेकिन उन्हें एक विरोधाभास का सामना करना पड़ा: पीडब्ल्यूसी के एक हालिया अध्ययन के अनुसार, केवल 49% ने कहा कि उनकी टीमें तैयार हैं और 46% ने परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए अपर्याप्त डेटा की रिपोर्ट दी।

लेकिन तब क्या किया जाए जब कंपनी पहले से ही एआई के मूल्य को समझती है और डेटा या टीम की तैयारी की कमी से जूझ रही हो?

"केवल तकनीक ही पर्याप्त नहीं है। पर्याप्त प्रशिक्षण और गुणवत्तापूर्ण डेटा के बिना, एआई में निवेश अपेक्षित प्रभाव नहीं दे सकता। और यही नेताओं की भूमिका भी है: लोगों को प्रशिक्षित करना, मज़बूत तकनीकी सहायता सुनिश्चित करना, और एआई को वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदलने के लिए प्रणालियों को एकीकृत करना," यूनेंटेल के सीआरओ जोआओ नेटो कहते हैं।

एआई गवर्नेंस भी निर्माणाधीन है: लॉजिकलिस के अनुसार, केवल 42% कंपनियों के पास संरचित नीतियाँ हैं, और 49% उन्हें लागू कर रही हैं। फिर भी, परिणाम तेज़ गति से आ रहे हैं: पिछले 12 महीनों में निवेश करने वाली 77% कंपनियों को अपने निवेश पर पहले ही लाभ मिल चुका है।

सीआरओ आगे कहते हैं, "दूसरे शब्दों में, संरचनात्मक कमियों के बावजूद, एआई पहले से ही ठोस परिणाम दिखा रहा है, जिससे प्रशिक्षण और सुशासन प्रथाओं में निवेश करना और भी ज़रूरी हो जाता है। इनका विस्तार करने और बेहतर लाभ प्राप्त करने के लिए अभी भी बहुत गुंजाइश है।"

गार्टनर द्वारा उजागर किया गया एक और महत्वपूर्ण आँकड़ा बताता है कि उच्च स्तर की एआई परिपक्वता वाली 63% कंपनियाँ पहले से ही ठोस ROI और ग्राहक संतुष्टि मानकों के माध्यम से अपनी परियोजनाओं के परिणामों पर नज़र रखती हैं। हालाँकि, इनमें से आधे से भी कम संगठन अपनी एआई परियोजनाओं को तीन साल या उससे अधिक समय तक चालू रख पाते हैं, जो संरचित, दीर्घकालिक रणनीतियों के महत्व को पुष्ट करता है।

इन एआई निवेशों को स्थायी और परिवर्तनकारी बनाने के लिए, टीमों के आत्मविश्वास और परिचालन क्षमता को बढ़ाना, डेटा प्रबंधन को मजबूत करना और निरंतर सीखने की संस्कृति को मजबूत करना आवश्यक है - एक ऐसा त्रिकोण जो, जोआओ नेटो के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि नवाचार वास्तव में व्यावसायिक मूल्य में परिवर्तित हो।

कार्यकारी ने निष्कर्ष देते हुए कहा, "निवेश करना पर्याप्त नहीं है: हमें आधार तैयार करने की आवश्यकता है ताकि डेटा, लोग और संस्कृति एक साथ आगे बढ़ सकें।"