KPMG की एक नई रिपोर्ट के अनुसार, एनर्जी और केमिकल सेक्टर की कंपनियां तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपना रही हैं। **69%** फर्म्स इसे टॉप प्रायोरिटी मान रही हैं। हालांकि, पुरानी टेक्नोलॉजी के चलते मुनाफे पर असर दिख रहा है, क्योंकि करीब **60%** कंपनियों का कहना है कि डिजिटल इन्वेस्टमेंट से बस लागत निकल पा रही है, यानी मुनाफा जीरो है।
क्या हुआ है?
KPMG द्वारा एनर्जी, नेचुरल रिसोर्सेज और केमिकल्स सेक्टर के 258 टेक्नोलॉजी लीडर्स पर किए गए सर्वे से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को लेकर कंपनियां तेजी से आगे बढ़ रही हैं। इनमें से करीब 69% कंपनियां अब AI को अपने निवेश का एक अहम हिस्सा मानती हैं। रिपोर्ट बताती है कि कंपनियां छोटे-मोटे एक्सपेरिमेंट्स से आगे बढ़कर अब अपने पूरे ऑपरेशन में AI का इस्तेमाल कर रही हैं। प्रोडक्शन को बेहतर बनाने से लेकर पावर ग्रिड मैनेज करने और बैक-ऑफिस के कामों को ऑटोमेट करने तक, AI का दायरा बढ़ रहा है।
एफिशिएंसी और प्रॉफिट के बीच खाई
AI को अपनाने की रफ्तार भले ही तेज हो, लेकिन शेयरधारकों के लिए इसके फाइनेंशियल फायदे अभी मिले-जुले हैं। KPMG की रिपोर्ट बताती है कि जहां 40% एनर्जी कंपनियां अपने टेक्नोलॉजी खर्च पर 200% से ज्यादा का जोरदार रिटर्न देख रही हैं, वहीं 57% कंपनियां सिर्फ ब्रेक-ईवन (लागत निकालना) पर हैं। इसका मतलब है कि आधी से ज्यादा कंपनियों के लिए, डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन पर किया गया खर्च अभी तक मुनाफे में कोई बड़ी बढ़ोतरी या लागत में कमी नहीं ला पाया है।
यह गैप निवेशकों के लिए काफी मायने रखता है। एनर्जी और केमिकल सेक्टर की कंपनियां भारी-भरकम कैपिटल लगाने वाली होती हैं। अगर बजट का एक बड़ा हिस्सा नई टेक्नोलॉजी पर खर्च हो रहा है जो सीधा फाइनेंशियल रिटर्न नहीं दे पा रही है, तो इससे प्रॉफिट मार्जिन और कैश फ्लो पर दबाव बढ़ सकता है। निवेशकों को यह देखना चाहिए कि क्या कंपनी का टेक्नोलॉजी पर खर्च ऑपरेटिंग एफिशिएंसी को बढ़ा रहा है या सिर्फ खर्चों की लिस्ट लंबी कर रहा है।
पुरानी सिस्टम की रुकावट
इन मिले-जुले नतीजों की एक बड़ी वजह मौजूदा टेक्नोलॉजी का पुराना होना है। लगभग 60% कंपनियों ने पुरानी टेक्नोलॉजी को एक बड़ी बाधा बताया है। कई पुरानी एनर्जी प्लांट्स और केमिकल फैसिलिटीज ऐसे लेगेसी डिजिटल आर्किटेक्चर पर निर्भर हैं जो नए AI टूल्स के साथ आसानी से कनेक्ट नहीं हो पाते। नई, स्मार्ट सिस्टम को पुरानी इंफ्रास्ट्रक्चर में इंटीग्रेट करने में अक्सर अतिरिक्त पूंजी और समय लगता है, जिससे प्रोजेक्ट में देरी या लागत बढ़ने का खतरा रहता है।
डेटा और सिक्योरिटी के जोखिम
खर्चों से परे, AI को तेजी से लागू करने की दौड़ में ऑपरेशनल रिस्क भी बढ़ जाते हैं। स्पीड की चाहत में अक्सर साइबर सिक्योरिटी और डेटा गवर्नेंस से समझौता करना पड़ता है। रिपोर्ट में कहा गया है कि 75% जवाबदाताओं ने माना कि तेज डिजिटल एडॉप्शन के चक्कर में उन्होंने सिक्योरिटी और स्केलेबिलिटी से समझौता किया है। एनर्जी और केमिकल्स जैसे सेक्टर में, जहां ऑपरेशनल सेफ्टी बहुत अहम है, डेटा सिक्योरिटी और सिस्टम की स्टेबिलिटी सिर्फ आईटी इशू नहीं हैं; ये गंभीर बिजनेस रिस्क हैं। प्रोडक्शन लाइन में सिक्योरिटी फेल होने या डेटा में गड़बड़ी से महंगा डाउनटाइम या सेफ्टी इंसिडेंट हो सकता है।
निवेशकों को क्या ध्यान देना चाहिए?
इस सेक्टर की कंपनियों को देखते समय, निवेशक मैनेजमेंट से उनकी डिजिटल स्ट्रेटेजी पर बातचीत को ट्रैक कर सकते हैं। मुख्य बातों में यह देखना शामिल है कि क्या कंपनी के पास पुराने सिस्टम को बदलने या अपग्रेड करने की कोई स्पष्ट योजना है और वे अपने टेक्नोलॉजी इन्वेस्टमेंट का रिटर्न कैसे माप रहे हैं। जो कंपनियां अपने पुराने इंफ्रास्ट्रक्चर और नए AI टूल्स के बीच की खाई को सफलतापूर्वक पाट पाएंगी, वे लागत को कंट्रोल करने और प्रोडक्शन बढ़ाने में बेहतर स्थिति में हो सकती हैं। वहीं, जो कंपनियां हाई-टेक खर्च और कमजोर रिटर्न से जूझ रही हैं, उन्हें मार्जिन प्रेशर का सामना करना पड़ सकता है।