McKinsey & Company की एक नई रिपोर्ट के अनुसार, सरकारी क्षेत्रों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपनाने की गति वैश्विक औसत से काफी पीछे है। रिपोर्ट में कहा गया है कि सरकारी AI अपनाने का स्कोर **28** है, जबकि वैश्विक औसत **33** है।
Detailed Coverage
पायलट प्रोजेक्ट्स की समस्या
McKinsey की रिपोर्ट बताती है कि सरकारी AI पहलें अक्सर प्रयोग के स्तर से आगे नहीं बढ़ पाती हैं। जबकि कंपनियां AI को मुख्य व्यावसायिक परिवर्तन उपकरण के रूप में देखती हैं, सरकारी परियोजनाओं में दैनिक संचालन के साथ एकीकरण की कमी अक्सर देखी जाती है। McKinsey को पता चला कि जब AI का उपयोग अलग-अलग, विशिष्ट कार्यों के लिए किया जाता है, तो ऐसे लगभग 30% प्रोग्राम ही पूरी तरह से उत्पादन में पहुंचते हैं। इसके विपरीत, जब कार्यक्रमों को एक पूरी सेवा यात्रा को कवर करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है - जैसे टैक्स रिटर्न या सामाजिक लाभ आवेदन को संसाधित करने की पूरी प्रक्रिया - तो सफलता की दर लगभग 70% तक बढ़ जाती है।
सरकारी AI अपनाने में चुनौतियाँ
AI-संचालित शासन में संक्रमण महत्वपूर्ण बाधाओं के साथ आता है। प्रौद्योगिकी के अलावा, सरकारों को पुरानी डेटा प्रणालियों को अपडेट करने, मॉडल जोखिमों का प्रबंधन करने और परिचालन लागतों को नियंत्रित करने में लगातार कठिनाई का सामना करना पड़ता है। रिपोर्ट से पता चलता है कि चुनौती केवल तकनीकी ही नहीं, बल्कि परिचालन संबंधी भी है। सरकारें अक्सर पुरानी वर्कफ़्लो पर AI को लागू करने का प्रयास करती हैं, जो तकनीक की प्रभावशीलता को सीमित करता है। वास्तविक परिणाम प्राप्त करने के लिए, McKinsey का सुझाव है कि सार्वजनिक संस्थानों को AI को एक अतिरिक्त सुविधा के रूप में देखने के बजाय अपनी एंड-टू-एंड सेवा वितरण प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करना चाहिए।
वित्तीय और रणनीतिक प्राथमिकताएँ
IT और डिजिटल परिवर्तन क्षेत्र पर नज़र रखने वालों के लिए, रिपोर्ट खर्च की प्राथमिकताओं पर एक स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करती है। McKinsey सलाह देता है कि AI तकनीक पर खर्च किए गए प्रत्येक डॉलर के लिए, सरकारों को पांच डॉलर को अपनाने, कार्यबल प्रशिक्षण और क्षमता निर्माण में आवंटित करना चाहिए। कार्यान्वयन के मानवीय और प्रक्रिया-उन्मुख पक्ष पर यह ध्यान स्केलिंग के लिए आवश्यक माना जाता है। रिपोर्ट इस बात पर जोर देती है कि सरकारों को AI अपनाने से पहले पूर्ण डेटा आधुनिकीकरण की प्रतीक्षा नहीं करनी चाहिए; इसके बजाय, इन दोनों प्रक्रियाओं को समानांतर में चलना चाहिए।
निवेशक इस बात पर नज़र रख सकते हैं कि क्या सरकारी अनुबंध छोटे, खंडित सॉफ़्टवेयर पायलटों के बजाय व्यापक, एंड-टू-एंड डिजिटल परिवर्तन परियोजनाओं की ओर बढ़ना शुरू कर देंगे। IT सेवाओं, क्लाउड कंप्यूटिंग और साइबर सुरक्षा स्पेस में कंपनियों पर दीर्घकालिक प्रभाव इस बात पर निर्भर करेगा कि सरकारें इन बड़े पैमाने पर संगठनात्मक पुन: डिजाइनों को कितनी प्रभावी ढंग से निष्पादित कर सकती हैं और क्या वे अपने भविष्य के बजट में सेवा की गति और धोखाधड़ी में कमी जैसे परिणामों को प्राथमिकता देते हैं।