8 जून को, वॉल स्ट्रीट जर्नल ने रविवार को एक लेख प्रकाशित किया, जिसमें पता लगाया गया कि एआई कब पूरी तरह से अपनी क्षमता का एहसास करेगा और बिजली और इंटरनेट जैसी सामाजिक अर्थव्यवस्था पर परिवर्तनकारी प्रभाव डालेगा। लेख में कहा गया है कि यह मानने के कई कारण हैं कि एआई का विकास इसके सबसे आशावादी समर्थकों की तुलना में धीमा होगा, लेकिन संशयवादियों की तुलना में तेज़ होगा।
एआई को वास्तव में बदलने में समय लगेगा
OpenAI को ChatGPT लॉन्च किए लगभग 1,200 दिन ही हुए हैं। फिर भी अगर सबसे चरम एआई आशावादियों पर विश्वास किया जाए, तो माना जाता है कि प्रौद्योगिकी ने व्यापार जगत में क्रांति ला दी है। दूसरे शब्दों में, यह परिवर्तन किसी भी समय होगा. साथ ही, एआई आलोचकों को ढूंढना भी उतना ही आसान है, जो तर्क देते हैं कि एआई सिर्फ नवीनतम तकनीकी सनक है जो किसी भी वास्तविक परिणाम प्राप्त होने से पहले जल्दी ही खत्म हो जाना तय है। उनकी नजर में यह गिरावट कभी भी हो सकती है.
सच्चाई एआई समर्थकों और आलोचकों के कहे से कहीं अधिक जटिल है। आज ही किसी बड़ी कंपनी में जाएँ और आप पाएंगे कि AI हर जगह है और प्रतीत होता है कि यह कहीं नहीं मिलेगा।कर्मचारी इसका उपयोग बैठकों को सारांशित करने, ईमेल का मसौदा तैयार करने और प्रस्तुतियों के पहले ड्राफ्ट तैयार करने के लिए करते हैं। लेकिन इन दक्षता लाभों का अभी भी स्पष्ट, अर्थव्यवस्था-व्यापी उत्पादकता में उछाल या लोगों के काम करने के तरीके में बुनियादी बदलावों में तब्दील होना बाकी है।
तो, AI को अपनी क्षमता का एहसास करने और बदलाव लाने में कितना समय लगेगा? इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए व्यापार जगत के सामने आने वाली कई चुनौतियों का सामना करने की आवश्यकता है: संगठनात्मक जड़ता, परिवर्तन के प्रति मानवीय प्रतिरोध, सीमित और अक्सर काफी गड़बड़ डेटा, गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएं, और संगठनों के वास्तव में काम करने के तरीके को फिर से डिजाइन करने के लिए आवश्यक कल्पनाशील छलांग।
इसके साथ मिलजुल कर रहना
तमाम शिकायतों और नकारात्मक प्रेस के बावजूद, एआई वास्तव में व्यापार जगत में प्रगति कर रहा है। मुख्य सूचना अधिकारियों (सीआईओ) और सीईओ के सर्वेक्षण लगातार दिखाते हैं कि कंपनियां इस साल और अगले साल एआई में निवेश बढ़ाने की योजना बना रही हैं। डेलॉइट द्वारा जनवरी में जारी एक शोध रिपोर्ट और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल के एक अलग अध्ययन से संकेत मिलता है कि बड़ी कंपनियां प्रयोग चरण से बाहर निकल रही हैं और एआई को मुख्य संचालन में एकीकृत करना शुरू कर रही हैं। पिछली बार जारी व्हार्टन शोध में यह भी पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल 801 अधिकारियों में से तीन-चौथाई ने अपने एआई निवेश पर सकारात्मक रिटर्न की सूचना दी।
ये परिणाम धीरे-धीरे कई उद्योगों में सामने आ रहे हैं। खुदरा विक्रेता वास्तविक समय मूल्य निर्धारण और उत्पाद अनुशंसाओं के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं; निजी इक्विटी फर्मों ने अनुसंधान जानकारी को एकीकृत करने और निवेश निर्णयों में सहायता के लिए एआई विश्लेषकों का निर्माण किया है; और विनिर्माण कंपनियाँ उत्पादन लाइनों पर दोषों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीक का उपयोग कर रही हैं।
वह क्षेत्र जहां प्रगति सबसे महत्वपूर्ण रही है वह सॉफ्टवेयर विकास है। एआई कोड लिखने में इतना शक्तिशाली हो गया है कि कई सॉफ्टवेयर इंजीनियर केवल प्राकृतिक भाषा में आवश्यकताओं का वर्णन कर सकते हैं और एआई बाकी काम कर देगा।
प्रोफ़ेसर मॉलिक एआई अनुप्रयोग में ठहराव से इनकार करते हैं
पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के व्हार्टन स्कूल के प्रोफेसर एथन मॉलिक, जो अध्ययन करते हैं कि कंपनियां एआई को कैसे अपनाती हैं, ने कहा कि उपरोक्त स्थिति को देखते हुए, यह सोचना पूरी तरह से गलत है कि "एआई अनुप्रयोग स्थिर हो रहे हैं।" उन्होंने कहा, "यह विचार कि हम अभी भी पायलट मोड में फंसे हुए हैं, पुराना और गलत है।" "मैं लगातार उन कंपनियों से बात कर रहा हूं जिन्हें एआई से वास्तविक मूल्य मिल रहा है।"
सीमित प्रभाव
लेकिन व्यापार जगत में एआई क्रांति को अभी भी कई बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है। सबसे पहले, सभी प्रचार के बारे में एक बुनियादी संदेह है: निदेशक मंडल और निवेशक कंपनियों से स्पष्ट सबूत की मांग करते रहते हैं कि एआई निवेश से लाभ मिल रहा है। इसके अलावा, कम से कम अब तक, एआई ने यह साबित करने के लिए अपनी व्यापकता का प्रदर्शन नहीं किया है कि यह बड़े पैमाने पर उद्यमों और उद्योगों को बदल सकता है।
शोधकर्ताओं ने एआई की इस असमान क्षमता का वर्णन करने के लिए एक शब्द गढ़ा है: "जैग्ड फ्रंटियर।" बेनेडिक्ट इवांस, एक स्वतंत्र विश्लेषक जो उद्यम एआई अपनाने पर नज़र रखते हैं, ने कहा कि एआई मॉडल कुछ चीजों में महान हैं और दूसरों में आश्चर्यजनक रूप से खराब हैं, और अक्सर यह पता नहीं चलता है कि कौन से कार्य किस श्रेणी में आते हैं जब तक कि कंपनियां पहले से ही उनका उपयोग नहीं कर रही हैं।
उदाहरण के लिए, AI प्रोग्रामिंग, कानूनी दस्तावेज़ समीक्षा और वित्तीय विश्लेषण जैसे स्पष्ट रूप से संरचित कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। लेकिन जब उन कार्यों की बात आती है जो अधिक संदर्भ-निर्भर होते हैं और अधिकांश कार्य समय लेते हैं, तो यह "असमानता" उजागर हो जाती है। यह अत्यधिक आत्मविश्वास के साथ गलत उत्तर देगा और उन मानवीय कारकों पर भरोसा नहीं कर सकता है जिन्हें प्रशिक्षण डेटा में कभी शामिल नहीं किया गया है, जैसे निर्णय निर्णय, अलिखित नियम और दीर्घकालिक अंतर्ज्ञान।
यह वर्तमान AI क्षमताओं के लिए एक स्पष्ट "हार्ड सीलिंग" है। नोबेल पुरस्कार विजेता और एमआईटी अर्थशास्त्री डारोन एसेमोग्लू ने कहा: "चाहे आप सीईओ हों, प्रबंधक हों, पत्रकार हों, प्रोफेसर हों या निर्माण श्रमिक हों, मुझे लगता है कि आपका कौशल स्तर मौजूदा एआई से ऊपर है।" उनका मानना है कि मौजूदा एआई उपकरण केवल कुछ ही नौकरियों पर प्रभाव डालेंगे।
इसके अलावा, एआई को वास्तव में काम करने के लिए, बहुत सारी "पैकेजिंग" की आवश्यकता होती है: उचित डेटा, उचित अनुमति सेटिंग्स, पूर्ण सुरक्षा और संयम तंत्र, और एआई की निगरानी करने वाले मनुष्यों के लिए परिभाषित स्पष्ट भूमिकाएं। चूँकि हर कंपनी के सिस्टम और वर्कफ़्लो अलग-अलग होते हैं, इसलिए इस सहायक "आर्किटेक्चर" को अक्सर नए सिरे से बनाना पड़ता है। और यह जितना लगता है उससे कहीं अधिक कठिन है।
मानव विकार
लेकिन जहाँ तक बाधाओं की बात है, मानवीय समस्याओं की तुलना में तकनीकी समस्याओं से पार पाना आसान हो सकता है। सीधे शब्दों में कहें तो एआई क्रांति वास्तव में शुरू होने से पहले बहुत से लोगों को आश्वस्त होने की जरूरत है।
कॉर्पोरेट अधिकारियों को पांच साल के नियोजन चक्र, तीन साल पुरानी खरीद प्रणालियों के लिए मूल्यह्रास कार्यक्रम और रिटर्न की मांग करने वाले बोर्डों का सामना करना पड़ता है। ऐसे माहौल में, जोखिम से बचना अतार्किक नहीं है। साथ ही, कर्मचारी स्तर पर भी मुद्दे हैं: वे कर्मचारी जो सोचते हैं कि वे "एआई को प्रशिक्षित कर रहे हैं जो भविष्य में उनकी जगह लेगा" एआई के कार्यान्वयन में सक्रिय रूप से सहयोग करने की संभावना नहीं है।
एआई नीति अनुसंधान केंद्र, एआई नाउ इंस्टीट्यूट के एसोसिएट डायरेक्टर केट ब्रेनन ने कहा, "जिसका विपणन किया जा रहा है वह उत्पादकता और दक्षता का विचार है।" "वास्तविक काम करने वाले लोगों के लिए इसका क्या मतलब है, इसे शायद ही कभी चर्चा में शामिल किया जाता है।"
प्रबंधन और कर्मचारी भी वास्तव में एआई को संचालन में एकीकृत करने में झिझक रहे होंगे, न कि केवल छोटे-मोटे कामों के लिए इसका उपयोग करने में। लोगों की प्रवृत्ति अक्सर पूरी प्रक्रिया पर पुनर्विचार करने के बजाय मौजूदा प्रक्रियाओं के कुछ पहलुओं को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करने की होती है।
उदाहरण के लिए, एक बीमा कंपनी को लें जो छोटी कार दुर्घटना के दावों को संभालती है। आमतौर पर, कंपनियां मूल बहु-परत समीक्षा और अनुमोदन प्रक्रिया को बनाए रखते हुए दस्तावेज़ प्रसंस्करण को तेज करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं। लेकिन वास्तविक अवसर पूरी प्रक्रिया को पूरी तरह से नया स्वरूप देने में निहित है, जिससे एआई ग्राहक द्वारा ली गई तस्वीरों के आधार पर क्षति की सीमा का आकलन कर सके, फिर दावे को मंजूरी दे सके और लगभग तुरंत भुगतान शुरू कर सके। यह पुनर्कल्पना कठिन है और स्थापित पदानुक्रमों और काम करने के पारंपरिक तरीकों को खतरे में डालती है।
परिवर्तन का समय
अंत में, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियाँ अक्सर अपने समर्थकों द्वारा किए गए गहन परिवर्तन को लाने में अपेक्षा से अधिक समय लेती हैं।
बिजली ने सभ्यता को नया आकार दिया, लेकिन इसका प्रभाव उत्पादकता डेटा में स्पष्ट रूप से दिखने में पूरे चार दशक लग गए। इंटरनेट ने व्यवसाय, कार्य और वैश्विक प्रतिस्पर्धा की नींव को पुनर्गठित किया, लेकिन अर्थव्यवस्था की रीढ़ में प्रवेश करने में इसे दस से पंद्रह साल लगेंगे। उस समय के आंतरिक परिप्रेक्ष्य से, इंटरनेट के शुरुआती चरण एआई की वर्तमान स्थिति के समान थे: आशाजनक संभावनाएं, असमान परिणाम, और पूरे उद्योग के पास आपको यह बताने का अच्छा कारण था: क्रांति आ गई है।
"वास्तव में किसी संगठन को बदलने और महत्वपूर्ण परिवर्तन प्राप्त करने के लिए, आपको समय को मानवीय पैमाने पर मापने की आवश्यकता है।" स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के मानव-केंद्रित एआई संस्थान के सह-निदेशक जेम्स लैंडे ने कहा, जो कई वर्षों से नई प्रौद्योगिकियों को अवशोषित करने की कोशिश में कंपनियों को आने वाली कठिनाइयों पर ध्यान दे रहे हैं।
उन्होंने कहा, "मेरा फैसला अगले दो या तीन साल नहीं, बल्कि पांच से 10 साल जैसा है।"
एआई का लगभग निश्चित रूप से इंटरनेट जितना ही गहरा प्रभाव होगा, और अर्थव्यवस्था को नया आकार देने में लगभग उतना ही समय लगेगा। विकास की दिशा के बारे में समर्थक आम तौर पर सही हैं। इसमें कितना समय लगेगा, इस बारे में संदेह करने वाले भी शायद सही हैं।
शायद इस समय किसी भी व्यावसायिक कार्यकारी, निवेशक या नीति निर्माता के लिए सोचने का सबसे मूल्यवान तरीका दोनों निर्णयों को एक साथ स्वीकार करना है।