ਭਾਰਤ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਚ ਅੱਗੇ, ਪਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮੁਨਾਫਾ ਕਮਾਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ: BCG

ਭਾਰਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਵਰਕਪਲੇਸ AI ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਨੂੰ ਬੌਟਮ-ਲਾਈਨ ਬਿਜ਼ਨਸ ਗਰੋਥ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਨਵੀਂ BCG ਰਿਪੋਰਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਜ਼ਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨੂੰ ਰੀ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਅਸਲ ਪਰਖ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ, ਮੁੱਲ-ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੀ ਹੋਇਆ?

ਬੋਸਟਨ ਕੰਸਲਟਿੰਗ ਗਰੁੱਪ (BCG) ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਸਲ ਬਿਜ਼ਨਸ ਨਤੀਜੇ। 14 ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ 11,700 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਚਾਨਣਾ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਧ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਭਾਵੇਂ ਭਾਰਤ ਵਰਕਪਲੇਸ AI ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ—95% ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਈ ਵਾਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ—ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਠੋਸ ਬਿਜ਼ਨਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਕੁਸ਼ਲਤਾ-ਮੁਨਾਫਾ ਅੰਤਰ (Efficiency-Profit Gap)

ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣੀ ਗਈ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ "ਟਾਈਮ ਲੀਕੇਜ" (Time Leakage) ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਚਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਮੁਨਾਫਾ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਰਣਨੀਤਕ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਘੱਟ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। BCG ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ 66% ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਬਚਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਕੋਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 58% ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਬਚਾਏ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਮੋੜਦੇ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਉੱਚ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦਰਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਬਿਹਤਰ ਮੁਨਾਫਾ ਮਾਰਜਿਨ ਜਾਂ ਉੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀਆਂ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਅਸਲ ਮਾਪ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਇਹਨਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਲੀਆ-ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਲਾਗਤ-ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤੀ ਟੂਲਜ਼ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਕਿਉਂ ਹੈ?

BCG ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ AI ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਢੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ "ਟੂਲ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ" (Tool Deployment) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ—ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ—60% ਬਿਜ਼ਨਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ AI ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, 80% ਮਾਪਣਯੋਗ ਬਿਜ਼ਨਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖੁਦ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖਰਚ ਨੂੰ ਅਸਲ ਰਿਟਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਵਿਆਪਕ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਜੋਖਮ (Organizational Readiness)

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ (governance) ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ 36% ਪ੍ਰਤੀਵਾਦੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਉਲਝਣ, ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਸਿਧਾਂਤਕ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਠੋਸ ਨਹੀਂ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ "ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ" (adoption numbers) ਤੋਂ "ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ" (execution quality) ਵੱਲ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਆਮ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਵਰਕਫੋਰਸ ਰੀ-ਟਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੰਕੇਤਕ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਇਸਨੂੰ ਬਿਜ਼ਨਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਡਰਾਈਵਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਵੱਲ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।