जागतिक स्तरावर AI वर होणारा खर्च **$2.52 ट्रिलियन** पर्यंत पोहोचणार आहे, आणि याबाबतीत भारत आघाडीवर आहे. मात्र, अनेक कंपन्यांना या तंत्रज्ञानाचा थेट आर्थिक फायदा मिळवण्यात अडचणी येत आहेत. पुढील दोन वर्षे कंपन्यांसाठी अतिशय महत्त्वाची आहेत, जेणेकरून स्पर्धेत टिकून राहता येईल.
AI च्या जगात मोठे बदल
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) क्षेत्रात आता केवळ प्रयोग करण्याऐवजी प्रत्यक्ष कामावर लक्ष केंद्रित केले जात आहे. 2026 पर्यंत जगभरातील AI वरील खर्च $2.52 ट्रिलियन पर्यंत पोहोचण्याचा अंदाज आहे. यातला मोठा हिस्सा, म्हणजे सुमारे $1.366 ट्रिलियन, पायाभूत सुविधांवर (Infrastructure) खर्च केला जात आहे. यावरून AI-आधारित व्यवसाय ऑपरेशन्ससाठी एक मजबूत पाया तयार होत असल्याचे स्पष्ट होते.
कंपन्यांसमोरील कामगिरीतील तफावत
भारतात AI चा वापर मोठ्या प्रमाणात होत आहे. 58% कंपन्या AI सोल्युशन्स वापरत आहेत आणि भारतीय कर्मचारी जगभरात AI टूल्सचा नियमित वापर करण्यात आघाडीवर आहेत. मात्र, या वापराचे रूपांतर नफ्यात करणे हे अजूनही एक आव्हान आहे. जागतिक स्तरावर, केवळ 6% कंपन्याच अशा आहेत ज्या AI मुळे त्यांच्या नफ्यात (EBIT) लक्षणीय वाढ साधू शकल्या आहेत. अनेक कंपन्या उत्पादकता वाढल्याचा दावा करत असल्या तरी, खऱ्या अर्थाने आर्थिक फायदा मिळवण्यासाठी AI चा वापर उत्पादन विकास (Product Development), क्रेडिट अंडररायटिंग (Credit Underwriting) आणि मागणीचा अंदाज (Demand Forecasting) यांसारख्या महत्त्वाच्या व्यावसायिक कामांमध्ये खोलवर समाविष्ट करावा लागेल.
AI गुंतवणुकीस विलंब करण्याचे धोके
AI तंत्रज्ञानामुळे लवकर गुंतवणूक करणाऱ्यांना मोठा फायदा मिळतो. ज्या कंपन्यांनी वर्षांपूर्वीच मशीन लर्निंग मॉडेल्स (Machine Learning Models) त्यांच्या पुरवठा साखळीत (Supply Chains) किंवा ग्राहक डेटाबेसमध्ये (Customer Databases) समाविष्ट केली आहेत, त्यांच्याकडे आज भरपूर मालकीचा डेटा (Proprietary Data) जमा झाला आहे. हा डेटा एक फीडबॅक लूप तयार करतो, ज्यामुळे त्यांचे मॉडेल्स अधिक अचूक बनतात आणि प्रतिस्पर्ध्यांसाठी त्यांची नक्कल करणे कठीण होते. ज्या कंपन्यांनी अजूनही AI धोरण (AI Strategy) तयार केले नाही, त्यांच्यासाठी केवळ वेळेचा अपव्ययच नाही, तर डेटाच्या बाबतीत ते मागे पडण्याचा धोका आहे. जसजसे उद्योग क्षेत्रातील आघाडीचे खेळाडू त्यांचे मॉडेल्स सुधारत राहतील, तसतसे उशिरा येणाऱ्यांसाठी समानता गाठण्याचा प्रयत्न अधिक खर्चिक आणि वेळखाऊ होईल.
प्रत्यक्ष परतावा मोजणे
गुंतवणूकदार आणि व्यवस्थापनासाठी, अनिश्चित परताव्याचा टप्पा आता जवळ येत आहे. सर्वेक्षणानुसार, शिस्तबद्धपणे AI चा अवलंब करणाऱ्या कंपन्यांना महसुलात सुमारे 15% वाढ आणि खर्चातही तितकीच घट दिसून येत आहे. ग्राहक सेवा (Customer Support) आणि सॉफ्टवेअर इंजिनिअरिंग (Software Engineering) यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये उत्पादकतेत 45% ते 80% पेक्षा जास्त वाढ झाली आहे. हे आकडे कंपन्यांचा AI वरील खर्च हा धोरणात्मक गुंतवणूक आहे की केवळ तंत्रज्ञानावरील खर्च, हे तपासण्यासाठी एक मापदंड देतात. पुढील 24 महिने हे स्पष्ट करतील की कोणत्या कंपन्यांनी AI ला त्यांच्या मूल्य साखळीत (Value Chain) यशस्वीरित्या समाविष्ट केले आहे आणि कोणी त्याला दुय्यम प्रकल्प मानले आहे. गुंतवणूकदार कंपन्यांच्या ऑपरेशनल मार्जिन (Operational Margins) आणि ग्राहक प्रतिबद्धता मेट्रिक्समध्ये (Customer Engagement Metrics) झालेल्या स्पष्ट सुधारणांचा मागोवा घेऊ शकतात, जे AI एकत्रीकरणाच्या (AI Integration) यशाचे पुरावे ठरतील.