Razorpay ਦੇ CEO, Harshil Mathur, ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹਾਲੇ ਵੀ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਟੂਲਜ਼ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਪਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਮਹਿੰਗੇ AI ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਭਾਰਤੀ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਜਗਤ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। Razorpay ਦੇ CEO, Harshil Mathur, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ AI ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੀ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਗਲੋਬਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲੀਡਰਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਅਜੇ ਵੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ AI ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਭੁਗਤਾਨ ਗੇਟਵੇ ਅਤੇ ਫਿਨਟੈਕ ਫਰਮਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, AI ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਠੋਰ ਹਨ। ਆਮ ਰਚਨਾਤਮਕ ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਉਲਟ, ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਰਗੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਸਟੀਕ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Mathur ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਕੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਔਖੇ ਕੰਮ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਮਾਰਜਿਨ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਠੋਸ ਮਾਲੀਆ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ-ਸਿਰਜਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਘੱਟ-ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਟੈਕ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਾਹ
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਪਰਖ-ਅਤੇ-ਗਲਤੀ ਦੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ, ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਕਿੰਨੀਆਂ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸੈਕਟਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਅਪਡੇਟਸ, ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਹੋਰ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਣਗੇ ਕਿ ਕੀ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਪੜਾਅ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮੁਨਾਫੇ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਬਣਾਏ ਰੱਖੇਗਾ।