भारत में रिस्पॉन्सिबल AI को अपनाना बढ़ा, नैस्कॉम रिपोर्ट में रणनीतिक अनिवार्यता और लगातार चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया

रिस्पॉन्सिबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (RAI) अब केवल एक नैतिक विचार नहीं, बल्कि भारतीय उद्यमों के लिए एक मुख्य व्यावसायिक उद्देश्य बन गया है, जो नैस्कॉम की 'स्टेट ऑफ रिस्पॉन्सिबल AI इन इंडिया 2025' रिपोर्ट से पता चलता है। अक्टूबर-नवंबर 2025 के बीच 574 वरिष्ठ अधिकारियों के बीच किए गए इस अध्ययन से पता चलता है कि किसी संगठन की AI क्षमताओं और उसकी जिम्मेदार शासन प्रथाओं में परिपक्वता के बीच एक मजबूत संबंध है। AI को स्केल करने में आत्मविश्वास रखने वाली लगभग 60% फर्मों ने मजबूत RAI ढांचे स्थापित किए हैं, जो विश्वास, शासन और दीर्घकालिक मूल्य सृजन से इसके संबंध को रेखांकित करता है। यह 2023 के बाद से स्पष्ट साल-दर-साल प्रगति को दर्शाता है, जिसमें 30% व्यवसायों ने परिपक्व RAI प्रथाओं की सूचना दी है और 45% सक्रिय रूप से औपचारिक ढांचे लागू कर रहे हैं। बड़े उद्यम RAI परिपक्वता में अग्रणी हैं, जिनमें 46% उन्नत ढांचे की रिपोर्ट करते हैं। इसके विपरीत, छोटे और मध्यम उद्यमों (SMEs) के 20% और स्टार्टअप्स के 16% में समान परिपक्वता स्तर प्रदर्शित होते हैं, हालांकि छोटी फर्मों में जिम्मेदार AI मानदंडों को अपनाने की इच्छा बढ़ रही है। उद्योग परिप्रेक्ष्य से, बैंकिंग, वित्तीय सेवाएँ और बीमा (BFSI) क्षेत्र 35% परिपक्वता के साथ अग्रणी है, इसके बाद टेक्नोलॉजी, मीडिया और टेलीकम्युनिकेशन (TMT) 31% पर और स्वास्थ्य सेवा 18% पर है। इन क्षेत्रों के भीतर लगभग आधे व्यवसाय सक्रिय रूप से अपने RAI ढांचे को बढ़ा रहे हैं। नैस्कॉम की वरिष्ठ उपाध्यक्ष और मुख्य रणनीति अधिकारी, संगीता गुप्ता ने इस बात पर जोर दिया कि जिम्मेदार AI विश्वास और जवाबदेही के लिए मौलिक है, खासकर जब AI को वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एकीकृत किया जा रहा है। उन्होंने अनुपालन से परे जाकर, AI जीवनचक्र में जिम्मेदारी को एकीकृत करने की वकालत की। संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण ध्यान कार्यबल को सशक्त बनाना है, जिसमें लगभग 90% AI संवेदीकरण और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश कर रहे हैं। कंपनियों ने डेटा संरक्षण दायित्वों को पूरा करने की अपनी क्षमता में सबसे अधिक विश्वास व्यक्त किया। जवाबदेही संरचनाएं भी विकसित हो रही हैं, जिसमें 48% संगठन AI शासन जिम्मेदारियों को C-suite या बोर्ड को सौंप रहे हैं, जबकि 26% इसे विभागीय प्रमुखों को सौंपते हैं। AI नैतिकता बोर्ड और समितियों की स्थापना तेजी से की जा रही है, विशेष रूप से परिपक्व संगठनों के बीच, जिनमें से 65% ने ऐसी संस्थाएं अपनाई हैं। प्रगति के बावजूद, महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रभावी RAI कार्यान्वयन में बाधा डालना जारी रखती हैं। सबसे अधिक उद्धृत AI जोखिमों में मतिभ्रम (56%), गोपनीयता उल्लंघन (36%), स्पष्टता की कमी (35%), और अनजाने में पूर्वाग्रह या भेदभाव (29%) शामिल हैं। सफल RAI के प्राथमिक बाधाओं में उच्च-गुणवत्ते वाले डेटा की कमी (43%), नियामक अनिश्चितता (20%), और कुशल कर्मियों की कमी (15%) शामिल हैं। SMEs, विशेष रूप से, उच्च कार्यान्वयन लागत को एक महत्वपूर्ण बाधा के रूप में उजागर करते हैं। जैसे-जैसे AI सिस्टम अधिक स्वायत्त होते जा रहे हैं, उच्च RAI परिपक्वता वाली कंपनियां उभरती प्रौद्योगिकियों जैसे एजेंटिक AI को संबोधित करने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित महसूस करती हैं। हालांकि, उद्योग के नेताओं का कहना है कि इन उन्नत स्वायत्त प्रणालियों द्वारा प्रस्तुत अद्वितीय जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए वर्तमान ढांचों को महत्वपूर्ण अपडेट की आवश्यकता होगी। डेटा की गुणवत्ता और पहुंच, विशेष रूप से भारतीय भाषाओं के लिए, भारत की विशाल डेटा निर्माण क्षमताओं के बावजूद एक प्रमुख बाधा बनी हुई है।