ਗਲੋਬਲ ਕੰਸਲਟੈਂਸੀ EY ਨੇ 'AI ਵੈਲਿਊ ਰਿਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਫਿਸ' ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ AI 'ਤੇ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਰਿਟਰਨ (ROI) ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਕਦਮ ਵਿੱਤੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ EY ਭਾਰਤ 'ਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੰਪਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭਾਰਤੀ IT ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅਹਿਮ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI 'ਚ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾਲ ਅਸਲ 'ਚ ਮੁਨਾਫਾ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਖਰਚੇ ਹੀ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ।
EY ਨੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਇਕਾਈ, 'AI ਵੈਲਿਊ ਰਿਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਫਿਸ' (AI Value Realization Office) ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) 'ਤੇ ਹੋ ਰਹੇ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ 'ਹੈੱਡ ਆਫ ਏਜੰਟ ਇਕਨਾਮਿਕਸ' (head of agent economics) ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਹੁਦਾ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ AI ਵਰਕਫੋਰਸ 'ਤੇ ਹੋ ਰਹੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਰਿਟਰਨ (ROI) ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੇਗਾ।
ਇਹ ਕਦਮ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ 'ਚ ਆਇਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲੋਬਲ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਚ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਆਪਣੇ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਿੱਤੀ ਲਾਭਾਂ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਚੁੱਕ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹੁਣ ਸਖ਼ਤ ਵਿੱਤੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਭਾਰਤੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅਹਿਮ:
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ EY (Ernst & Young) ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ, ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਆਰਗੇਨਾਈਜੇਸ਼ਨ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ ਸਟਾਕ ਐਕਸਚੇਂਜਾਂ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਖ਼ਬਰ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਅਸਰ ਭਾਰਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰ 'ਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਭਾਰਤ ਦੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸੈਕਟਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਭਾਰਤੀ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ (benchmark) ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਵਧਦਾ ਬੋਝ:
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਗਲੋਬਲ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਟੂਲਜ਼ ਲਈ ਵਰਤੋਂ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ (usage-based pricing models) ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ AI ਟੂਲਜ਼ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੀ ਨਾ ਹੋਣ, ਸਗੋਂ ਅਸਲ 'ਚ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੁਨਾਫੇ (bottom line) ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੇ ਹੋਣ।
ਭਾਰਤੀ IT ਸਟਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਮਾਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ (quarterly earnings) ਵਿੱਚ, Tata Consultancy Services, Infosys, Wipro, ਅਤੇ HCL Technologies ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰਿਟਰਨ ਨਾ ਮਿਲਣ ਦਾ ਜੋਖਮ:
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਹਿੰਗੇ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੰਡਸਟਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਇਹ ਗੱਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਆਪਣੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਖਰਚਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਜਾਂ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਿੱਧੀ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੀ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
EY ਦਾ 'ਟੋਕਨ ਬਜਟ' ਮਾਡਲ:
EY ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਸਖ਼ਤ 'ਟੋਕਨ ਬਜਟ' (token budgets) ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਫਤਰੀ ਸਾਮਾਨ ਜਾਂ ਯਾਤਰਾ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕਿਫਾਇਤੀ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਨਾ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਲੋੜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਜਾਂ ਉੱਨਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ। ਗ੍ਰੈਨੂਲਰ ਕਾਸਟ ਕੰਟਰੋਲ (granular cost control) ਦਾ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਖਰਚੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਭਾਰਤੀ IT ਸੈਕਟਰ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਕਾਲਾਂ (investor calls) ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ (analyst presentations) ਦੌਰਾਨ AI 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਰਿਟਰਨ ਬਾਰੇ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਬਿਹਤਰ ਮੁਨਾਫਾ ਮਾਰਜਿਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਖਰਚੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਬੈਲੈਂਸ ਸ਼ੀਟਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾ ਰਹੇ ਹਨ।