13 નવેમ્બર, 2026 ના રોજ, IIM બેંગલોર માં 'ET AI Business Transformation Masterclass' નું આયોજન થશે. આ ઇવેન્ટમાં ભારતના ટોચના એક્ઝિક્યુટિવ્સ ભેગા મળીને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ના પ્રાયોગિક ઉપયોગોથી આગળ વધીને વ્યવસાયિકરણ અને નફાકારકતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરશે.
પ્રાયોગિક AI થી આગળ વધીને...
વર્ષ 2026 માં, ભારતીય કોર્પોરેટ જગત માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ના પ્રાયોગિક તબક્કામાંથી સંપૂર્ણ વ્યવસાયિકીકરણ તરફનું સ્થળાંતર એક મુખ્ય થીમ બની ગયું છે. 13 નવેમ્બર, 2026 ના રોજ, ઇન્ડિયન ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ મેનેજમેન્ટ (IIM) બેંગલોરમાં 'The Economic Times AI Business Transformation Masterclass' નું આયોજન કરવામાં આવ્યું છે. આ કાર્યક્રમનો મુખ્ય ઉદ્દેશ્ય એવા વ્યવહારુ AI એપ્લિકેશન્સની વધતી જરૂરિયાતને સંબોધવાનો છે જે ફક્ત નવી ટેકનોલોજીનું પરીક્ષણ કરવાને બદલે માપી શકાય તેવું મૂલ્ય પ્રદાન કરે.
ROI પર ફોકસ
ઘણી મોટી કંપનીઓ માટે, મુખ્ય પડકાર AI અપનાવવાથી માંડીને તેના રોકાણ પર વળતર (ROI) સાબિત કરવાનો બની ગયો છે. નાણાકીય સંસ્થાઓ, લોજિસ્ટિક્સ ફર્મ્સ અને ઉત્પાદન ક્ષેત્રની કંપનીઓ હવે આ સાધનોને હાલની જટિલ કામગીરીમાં કેવી રીતે એકીકૃત કરવા તેના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહી છે. IndusInd Bank, PhonePe અને Shadowfax જેવી સંસ્થાઓના સ્પીકર્સ બેંકિંગ અને પેમેન્ટ્સ જેવા ઉચ્ચ-જોખમી વાતાવરણમાં AI ના ઉપયોગ સાથે સંકળાયેલ ગવર્નન્સ અને અનુપાલન (compliance) આવશ્યકતાઓને કેવી રીતે હેન્ડલ કરી રહ્યા છે તેની ચર્ચા કરે તેવી અપેક્ષા છે.
ટેકનોલોજી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને અમલીકરણ
આ માસ્ટરક્લાસ અંતર્ગત ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની ભૂમિકા પર પણ પ્રકાશ પાડવામાં આવશે. AI ને વિશ્વસનીય રીતે મોટા પાયે કાર્ય કરવા માટે, કંપનીઓને મજબૂત કમ્પ્યુટિંગ પાવર અને ડેટા સિસ્ટમ્સની જરૂર પડે છે. NVIDIA જેવી કંપનીઓના નેતાઓ આ પહેલને સમર્થન આપવા માટે જરૂરી મૂળભૂત ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પર ચર્ચા કરવાના છે. અન્ય સેશન્સ AI-સંચાલિત લોજિસ્ટિક્સ, વૉઇસ-આધારિત ગ્રાહક સેવા અને ભૌતિક સેટિંગ્સમાં ઓટોનોમસ રોબોટિક્સ જેવા નક્કર ઉપયોગના કિસ્સાઓ (use cases) દર્શાવશે.
વ્યૂહાત્મક જોખમો અને ઓપરેશનલ પડકારો
AI અપનાવવાથી ઉત્પાદકતામાં સુધારો કરવાની સંભાવના છે, પરંતુ તે નોંધપાત્ર જોખમો પણ લાવે છે જેને રોકાણકારોએ ઓળખવા જોઈએ. મુખ્ય ચિંતા ટેકનિકલ અમલીકરણ અને વાસ્તવિક વ્યવસાય વ્યૂહરચના વચ્ચેનો અંતર છે. જો કંપનીઓ સ્પષ્ટ એકીકરણ યોજના વિના AI પર ભારે ખર્ચ કરે, તો તેઓ બિનકાર્યક્ષમ ખર્ચ ફાળવણી અને મર્યાદિત નફાકારકતાનું જોખમ ધરાવે છે. ગવર્નન્સ એક મોટી અડચણ રહે છે, ખાસ કરીને નાણાકીય અને ગ્રાહક-લક્ષી કંપનીઓ માટે જે કડક ડેટા ગોપનીયતા અને અનુપાલન નિયમોનું પાલન કરવું પડે છે. ગવર્નન્સ અને જોખમ સંચાલન પર આ માસ્ટરક્લાસનું ધ્યાન એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે વ્યવસાયો દ્વારા લેવામાં આવતા સાવચેતીભર્યા અભિગમને પ્રતિબિંબિત કરે છે કે તેમના રોકાણો ઓપરેશનલ નિષ્ફળતા અથવા નિયમનકારી દંડ તરફ દોરી ન જાય.
આ કાર્યક્રમ આ કંપનીઓ માટે નવીનતા અને ખર્ચ નિયંત્રણ વચ્ચે સંતુલન જાળવવામાં તેમના અનુભવો શેર કરવા માટે એક પ્લેટફોર્મ તરીકે સેવા આપે છે. આગામી મહિનાઓ માટે મુખ્ય મોનિટરિંગ મુદ્દો એ હશે કે આ કંપનીઓ તેમના AI પ્રયોગોને નીચા ઓપરેશનલ ખર્ચ, સુધારેલી સેવા ડિલિવરી અને સંવર્ધિત ઉત્પાદન મૂલ્ય જેવા નક્કર લાભોમાં કેટલી અસરકારક રીતે રૂપાંતરિત કરી શકે છે.