இந்தியாவின் முன்னணி நிறுவனங்களின் தலைவர்கள், நவம்பர் 13, 2026 அன்று IIM பெங்களூருவில் நடைபெறும் ET AI Business Transformation Masterclass-ல் பங்கேற்க உள்ளனர். பரிசோதனை கட்டத்தைத் தாண்டி, லாபம் தரும் வகையில் AI-ஐ நிறுவனங்களில் எப்படி ஒருங்கிணைப்பது என்பது குறித்து இங்கு விவாதிக்கப்பட உள்ளது. பெரிய நிறுவனங்கள் எப்படி AI-ன் மாய வலையில் இருந்து வெளியேறி, செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்தி, முதலீடுகளுக்கு அளவிடக்கூடிய வருவாயைப் பெற திட்டமிடுகின்றன என்பதை முதலீட்டாளர்கள் உன்னிப்பாகக் கவனித்து வருகின்றனர்.
பரிசோதனை AI-க்கு அப்பால்!
2026 ஆம் ஆண்டில், இந்தியாவின் பெருநிறுவனத் தலைவர்களுக்கு, செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) பரிசோதனை நிலையில் இருந்து முழு அளவிலான வணிக ஒருங்கிணைப்புக்கு மாற்றுவது ஒரு முக்கிய இலக்காக உள்ளது. நவம்பர் 13, 2026 அன்று, இந்திய மேலாண்மை நிறுவனம் (IIM) பெங்களூருவில் நடைபெறும் 'தி எகனாமிக் டைம்ஸ் AI பிசினஸ் டிரான்ஸ்ஃபர்மேஷன் மாஸ்டர்கிளாஸ்'-ல் பல்வேறு துறைகளைச் சேர்ந்த முக்கிய நிர்வாகிகள் ஒன்றுகூடுகின்றனர். இந்த நிகழ்வு, வெறும் தொழில்நுட்ப சோதனைகளுக்கு அப்பால், அளவிடக்கூடிய மதிப்பை வழங்கும் நடைமுறை AI பயன்பாடுகளின் வளர்ந்து வரும் தேவையை நிவர்த்தி செய்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
பரிசோதனையிலிருந்து ROI வரை
பல பெரிய நிறுவனங்களுக்கு, AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்வதைத் தாண்டி, அதன் முதலீட்டு மீதான வருவாயை (ROI) நிரூபிப்பதே இப்போதுள்ள முக்கிய சவாலாக மாறியுள்ளது. நிதி நிறுவனங்கள், லாஜிஸ்டிக்ஸ் நிறுவனங்கள் மற்றும் உற்பத்தித் துறையினர், இந்த கருவிகளை தற்போதைய சிக்கலான செயல்பாடுகளில் எவ்வாறு ஒருங்கிணைப்பது என்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றனர். IndusInd Bank, PhonePe மற்றும் Shadowfax போன்ற நிறுவனங்களின் பேச்சாளர்கள், வங்கி மற்றும் கட்டணச் சேவைகள் போன்ற உயர்-அழுத்த சூழல்களில் AI-ஐப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படும் நிர்வாகம் மற்றும் இணக்கத் தேவைகளை எவ்வாறு கையாளுகிறார்கள் என்பதைப் பற்றி விவாதிப்பார்கள் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பு மற்றும் செயலாக்கம்
இந்த மாஸ்டர்கிளாஸ், அடிப்படை உள்கட்டமைப்பின் பங்கையும் எடுத்துக்காட்டுகிறது. AI பெரிய அளவில் நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்பட, நிறுவனங்களுக்கு வலுவான கணினி சக்தி மற்றும் தரவு அமைப்புகள் தேவை. NVIDIA போன்ற நிறுவனங்களின் தலைவர்கள், இந்த முயற்சிகளுக்குத் தேவையான அடித்தள உள்கட்டமைப்பு குறித்து விவாதிக்க உள்ளனர். மேலும், AI-ஆல் இயக்கப்படும் லாஜிஸ்டிக்ஸ், குரல் அடிப்படையிலான வாடிக்கையாளர் சேவை மற்றும் இயற்பியல் அமைப்புகளில் தானியங்கி ரோபாட்டிக்ஸ் போன்ற உறுதியான பயன்பாட்டு வழக்குகள் காட்சிப்படுத்தப்படும். இந்த விளக்கக்காட்சிகள், முந்தைய ஆய்வக சோதனைகளிலிருந்து உற்பத்தி-தரம் கொண்ட தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு வேறுபடுகிறது என்பதைக் காட்டுகின்றன.
உத்திசார்ந்த இடர்கள் மற்றும் செயல்பாட்டு சவால்கள்
AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்வது உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தும் திறனை வழங்கினாலும், முதலீட்டாளர்கள் அங்கீகரிக்க வேண்டிய குறிப்பிடத்தக்க அபாயங்களையும் இது கொண்டுவருகிறது. தொழில்நுட்ப அமலாக்கத்திற்கும் உண்மையான வணிக உத்திக்கும் இடையிலான இடைவெளி ஒரு முதன்மையான கவலையாக உள்ளது. நிறுவனங்கள் ஒரு தெளிவான ஒருங்கிணைப்பு திட்டமின்றி AI-ல் பெருமளவில் செலவிட்டால், திறமையற்ற செலவு ஒதுக்கீடு மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட லாப ஆதாயங்களின் அபாயத்தை எதிர்கொள்ள நேரிடும். குறிப்பாக வங்கி மற்றும் நுகர்வோர் சார்ந்த நிறுவனங்கள் கடுமையான தரவு தனியுரிமை மற்றும் இணக்க விதிமுறைகளைச் சமாளிக்க வேண்டியிருப்பதால், நிர்வாகம் ஒரு முக்கிய தடையாக உள்ளது. இந்த மாஸ்டர்கிளாஸின் நிர்வாகம் மற்றும் இடர் மேலாண்மையில் கவனம் செலுத்துவது, அவர்களின் முதலீடுகள் செயல்பாட்டுத் தோல்விகள் அல்லது ஒழுங்குமுறை அபராதங்களுக்கு வழிவகுக்காது என்பதை உறுதிசெய்ய வணிகங்கள் எடுக்கும் எச்சரிக்கையான அணுகுமுறையைப் பிரதிபலிக்கிறது.
இந்த நிகழ்வு, கண்டுபிடிப்புகளுக்கும் செலவுக் கட்டுப்பாடுக்கும் இடையில் சமநிலையை ஏற்படுத்துவதில் தங்கள் அனுபவங்களைப் பகிர்ந்து கொள்ள நிறுவனங்களுக்கு ஒரு தளமாக செயல்படுகிறது. அடுத்த சில மாதங்களுக்கான முக்கியக் கண்காணிப்பாக, இந்த நிறுவனங்கள் தங்கள் AI பரிசோதனைகளை, வெறும் தொழில்நுட்பச் செலவினங்களை அதிகரிப்பதற்குப் பதிலாக, குறைந்த செயல்பாட்டுச் செலவுகள், மேம்பட்ட சேவை வழங்கல் மற்றும் மேம்பட்ட தயாரிப்பு மதிப்பு போன்ற உறுதியான நன்மைகளாக எவ்வளவு திறம்பட மாற்றுகின்றன என்பதைப் பார்ப்பது முக்கியம்.