ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ **85%** ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ **3%** ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨਿਵੇਸ਼ **45%** ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (Integrate) ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
Detailed Coverage
SAP ਅਤੇ Oxford Economics ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਭਾਰਤ ਦੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਖੱਪਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਭਾਰਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ AI ਬਜਟਾਂ ਨੂੰ ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ 45% ਤੱਕ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਅਸਲ ਤਿਆਰੀ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਅੰਕੜੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 33% ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 50% ਤੋਂ ਪਾਰ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।
ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ (Integration Bottleneck)
ਭਾਵੇਂ 85% ਭਾਰਤੀ ਫਰਮਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ 3% ਹੀ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਵੰਡੀਆਂ ਹੋਈਆਂ (Fragmented) ਜਾਂ ਸਿਲੋਡ (Siloed) ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ਼ 17% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੀ AI ਨੂੰ ਕਈ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (Integrate) ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Investors) ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਖਰਚੇ ਦਾ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦਾ ਲਾਭ, ਕੰਪਨੀ-ਵਿਆਪੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਖਾਸ, ਵੱਖਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਲ ਵਧਣਾ
ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੇਂ AI ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ, ਪੂਰਨ-ਤੋਂ-ਅੰਤ (End-to-end) ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ (Embedding Intelligence) ਕਰਨ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਖੇਤਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਕਿਓਰਮੈਂਟ, ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਗਿਆ ਫੈਸਲਾ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਪੱਧਰ, ਨਿਰਮਾਣ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਪੂੰਜੀ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੰਦਰਭ (Context) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਦੇਖਣਯੋਗ ਗੱਲਾਂ (Investor Monitorables)
ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸੈਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਏਕੀਕਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ (Differentiator) ਹੋਵੇਗੀ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਇੱਕ 'ਆਟੋਨੋਮਸ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼' ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੱਲਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਗੀਆਂ, ਉਹ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਮਾਰਜਿਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਸੁਧਾਰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਤਿਮ ਮੁੱਲ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਫਰਮਾਂ ਸਧਾਰਨ AI ਖਪਤਕਾਰ ਬਣਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਅਜਿਹੇ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਮੁੱਚੀ ਵੈਲਯੂ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।