कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आज कॉर्पोरेट जगत की नई भाषा बन चुकी है। लगभग हर बड़ी कंपनी दावा कर रही है कि वह खुद को एआई-केंद्रित बना रही है। रणनीतियाँ बदली जा रही हैं, पदनाम अपडेट हो रहे हैं, और हर प्रबंधन बैठक में एआई-चालित बदलावों की गूंज सुनाई दे रही है। लेकिन Greyhound Research के अनुसार, यह चर्चा वास्तविकता से अधिक दिखावा बनती जा रही है। कंपनियाँ एआई अपनाने की होड़ में उन बुनियादी प्रणालियों को मजबूत करना भूल रही हैं, जिन पर यह तकनीक टिकती है।
वास्तविक समस्या तकनीक में नहीं, बल्कि संगठनों की तैयारी में है। पुरानी आईटी प्रणाली, असंगत डेटा, और कमजोर गवर्नेंस—ये सब एआई की राह में बड़ी बाधाएँ हैं। कई कंपनियों में एआई प्रोजेक्ट सफल इसलिए नहीं होते कि एल्गोरिदम खराब हैं, बल्कि इसलिए कि कंपनी की बुनियादी संरचना संभाल नहीं पाती।
Greyhound के वैश्विक अनुभव बताते हैं कि एक रिटेल कंपनी का एआई प्रोजेक्ट ग्राहकों की बेहतर समझ का वादा करता है, लेकिन डुप्लीकेट डेटा के कारण फेल हो जाता है। एक बैंक का प्रिडिक्टिव मॉडल रियल टाइम में काम नहीं कर पाता क्योंकि उसका कोर सिस्टम 10 साल पुराना है। यह तकनीक की विफलता नहीं, बल्कि संगठन की तैयारी की कमी है।
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MIT के एक अध्ययन में पाया गया कि 95% एआई प्रोजेक्ट कोई ठोस व्यावसायिक मूल्य नहीं दे पाते। क्योंकि एआई कंपनी को ठीक नहीं करता—यह सिर्फ कंपनी की वास्तविक स्थिति को बढ़ा-चढ़ाकर सामने ला देता है। अच्छी संरचना होने पर यह प्रगति तेज करता है, लेकिन कमजोर सिस्टम में यह खामियों को और गहरा कर देता है।
सबसे बड़ी समस्या गवर्नेंस की है। कई कंपनियाँ इसे सिर्फ कागजी प्रक्रिया मानती हैं, जबकि एआई टूल्स को किस डेटा से ट्रेन किया जा रहा है, यह अक्सर किसी को पता नहीं होता। इसी ढिलाई से “शैडो एआई” का खतरा बढ़ रहा है—अनधिकृत टूल्स जो डेटा लीक कर देते हैं।
एआई जितना भी शक्तिशाली हो जाए, दुनिया अब भी पुराने लेकिन भरोसेमंद डिजिटल सिस्टम्स पर चल रही है—बैंकिंग, लॉजिस्टिक्स, शासन—सबकी रीढ़ यही है। सफल कंपनियाँ वही हैं जो एआई से पहले अपनी बुनियाद मजबूत करती हैं—डेटा साफ करती हैं, सिस्टम अपग्रेड करती हैं, और गवर्नेंस मजबूत बनाती हैं।
अंततः, सवाल यह नहीं होगा कि किसने एआई सबसे पहले अपनाया, बल्कि यह होगा कि किसने उसके नीचे मजबूत नींव तैयार की। एआई ताकत नहीं बनाता—यह उसे उजागर करता है।
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