१३ नोव्हेंबर २०२६ रोजी IIM बंगळूर येथे 'ET AI बिझनेस ट्रान्सफॉर्मेशन मास्टरक्लास' आयोजित केला जाणार आहे. या कार्यक्रमात भारतातील प्रमुख उद्योगपती AI च्या प्रायोगिक टप्प्यावरून पुढे जाऊन नफा मिळवणाऱ्या व्यावसायिक उपक्रमांवर चर्चा करतील.
AI चा व्यवसायात वापर: प्रयोगांकडून नफ्याकडे वाटचाल
भारतातील कंपन्यांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (Artificial Intelligence - AI) वापर आता केवळ प्रयोगशाळेपुरता मर्यादित राहिलेला नाही. येत्या १३ नोव्हेंबर २०२६ रोजी बंगळूरमधील इंडियन इन्स्टिट्यूट ऑफ मॅनेजमेंट (IIM) येथे 'The Economic Times AI Business Transformation Masterclass' चे आयोजन करण्यात आले आहे. या कार्यक्रमात विविध क्षेत्रांतील दिग्गज उद्योगपती एकत्र येऊन AI च्या माध्यमातून नफा कसा मिळवावा यावर विचारमंथन करणार आहेत.
प्रायोगिक AI च्या पलीकडे
मोठ्या कंपन्यांसमोर आता AI स्वीकारण्यासोबतच, त्यावर केलेल्या गुंतवणुकीतून (ROI) परतावा मिळवणे हे मोठे आव्हान आहे. बँकिंग, लॉजिस्टिक्स आणि उत्पादन क्षेत्रातील कंपन्या आता AI तंत्रज्ञानाला त्यांच्या सध्याच्या कार्यान्वयन प्रक्रियेत कसे समाविष्ट करावे यावर लक्ष केंद्रित करत आहेत. IndusInd Bank, PhonePe आणि Shadowfax सारख्या कंपन्यांचे प्रतिनिधी AI चा वापर करताना येणाऱ्या प्रशासकीय आणि नियामक (Governance and Compliance) बाबींवर मार्गदर्शन करतील.
तंत्रज्ञानाचा पाया आणि अंमलबजावणी
AI च्या यशस्वी वापरासाठी आवश्यक असलेल्या मजबूत संगणकीय क्षमतेवर (Computing Power) आणि डेटा सिस्टीम्सवरही या मास्टरक्लासमध्ये चर्चा होईल. NVIDIA सारख्या कंपन्यांचे नेते AI उपक्रमांसाठी आवश्यक असलेल्या पायाभूत सुविधांवर (Infrastructure) माहिती देतील. याव्यतिरिक्त, AI-आधारित लॉजिस्टिक्स, व्हॉईस-आधारित ग्राहक सेवा आणि स्वयंचलित रोबोटिक्स (Autonomous Robotics) यांसारख्या प्रत्यक्ष वापराच्या उदाहरणांचे (Use Cases) प्रदर्शन केले जाईल, जे प्रयोगशाळेतील तंत्रज्ञान आणि प्रत्यक्ष उत्पादन-दर्जाच्या (Production-grade) तंत्रज्ञानातील फरक स्पष्ट करेल.
धोरणात्मक धोके आणि कार्यान्वयन आव्हाने
AI च्या वापरामुळे उत्पादकता वाढण्याची शक्यता असली तरी, गुंतवणूकदारांनी काही धोके ओळखणेही महत्त्वाचे आहे. तांत्रिक अंमलबजावणी (Technical Implementation) आणि प्रत्यक्ष व्यावसायिक धोरण (Business Strategy) यांच्यातील तफावत ही एक मोठी चिंता आहे. जर कंपन्यांनी स्पष्ट योजनेशिवाय AI वर जास्त खर्च केला, तर संसाधनांचा अकार्यक्षम वापर आणि मर्यादित नफा मिळण्याचा धोका आहे. बँकिंग आणि ग्राहक-केंद्रित कंपन्यांसाठी डेटा गोपनीयता (Data Privacy) आणि नियामक नियमांचे (Regulatory Compliance) पालन करणे हे मोठे आव्हान आहे. या मास्टरक्लासमध्ये प्रशासकीय आणि जोखीम व्यवस्थापनावर (Risk Management) लक्ष केंद्रित करणे, हे कंपन्यांच्या AI गुंतवणुकीतून अपयश टाळण्याच्या आणि दंड टाळण्याच्या सावध दृष्टिकोनाचे प्रतीक आहे.
हा कार्यक्रम कंपन्यांना नवकल्पना (Innovation) आणि खर्च नियंत्रण (Cost Control) यांचा समतोल साधण्याचा अनुभव शेअर करण्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान करेल. आगामी काळात, कंपन्या त्यांच्या AI प्रयोगांचे रूपांतर कमी परिचालन खर्च (Lower Operational Costs), सुधारित सेवा वितरण (Improved Service Delivery) आणि वाढलेले उत्पादन मूल्य (Enhanced Product Value) यांसारख्या ठोस फायद्यांमध्ये किती प्रभावीपणे करू शकतात, यावर लक्ष ठेवावे लागेल, केवळ तंत्रज्ञानावरील खर्च वाढवून भागणार नाही.