McKinsey ਦੀ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਅਪਣਤ ਦਾ ਸਕੋਰ **28** ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਔਸਤ **33** ਤੋਂ ਕਾਫੀ ਘੱਟ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ-ਇਕੱਲੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਕਸਰ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਪੂਰੇ ਜਨਤਕ ਸੇਵਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
Detailed Coverage
ਸਰਕਾਰੀ AI ਅਪਣਤ ਵਿੱਚ ਪਛੜਨ ਦਾ ਮਾਮਲਾ
McKinsey & Company ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਅਨੁਸਾਰ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਗੱਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਖੇਤਰ ਦਾ AI ਅਪਣਤ ਸਕੋਰ ਇਸ ਸਮੇਂ 28 ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਗਲੋਬਲ ਔਸਤ 33 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਸਰਕਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਐਡਵਾਂਸ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਕੱਲੇ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ
McKinsey ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਹਾਲੇ ਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਫਸੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਸਰਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। McKinsey ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਜਦੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਜਿਹੇ ਲਗਭਗ 30% ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਸੇਵਾ ਯਾਤਰਾ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸ ਰਿਟਰਨ ਜਾਂ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭ ਅਰਜ਼ੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ - ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਦਰ ਲਗਭਗ 70% ਤੱਕ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਰਕਾਰੀ AI ਅਪਣਤ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ਾਸਨ ਵੱਲ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹਨ। ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੌਤੀ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸੰਚਾਲਨ ਸੰਬੰਧੀ ਵੀ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਕਸਰ ਪੁਰਾਣੇ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, McKinsey ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ ਜਨਤਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੀ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਤਰਜੀਹਾਂ
IT ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਖਰਚ ਤਰਜੀਹਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। McKinsey ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਹਰ ਡਾਲਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਤ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਪੰਜ ਡਾਲਰ ਅਲਾਟ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਸੰਬੰਧੀ ਪਹਿਲੂਆਂ 'ਤੇ ਇਹ ਫੋਕਸ, ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ AI ਅਪਣਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਚੱਲਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਰਕਾਰੀ ਠੇਕੇ ਛੋਟੇ, ਖੰਡਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਾਇਲਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਆਪਕ, ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵੱਲ ਮੋੜ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। IT ਸੇਵਾਵਾਂ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਸਰਕਾਰਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬਜਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਵਰਗੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।