భారత్ AI దూకుడు: ప్రపంచంలో రెండో స్థానం.. అయినా కంపెనీలకు పెద్ద సవాల్!

AI లో దూకుడు.. కానీ ఆచరణలో ఆంక్షలా?

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగంలో భారతదేశం ప్రపంచ వేదికపై దూసుకుపోతోంది. ముఖ్యంగా ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI/ML లావాదేవీల (transactions) విషయంలో అమెరికా తర్వాత మన దేశం రెండో స్థానంలో నిలిచింది. ఈ AI మార్కెట్ లో గణనీయమైన వృద్ధి నమోదవుతుందని అంచనాలు చెబుతున్నాయి. ప్రభుత్వ ప్రోత్సాహకాలు, ప్రైవేట్ పెట్టుబడులు, పెరుగుతున్న AI నిపుణుల సంఖ్య ఈ వృద్ధికి కారణాలు. విప్రో (Wipro) ఎగ్జిక్యూటివ్ చైర్మన్ రిషద్ ప్రేమ్‌జీ చెప్పినట్లు, AI విషయంలో ఇప్పుడు చర్చ కేవలం 'సాధ్యత' (possibility) నుంచి 'ఆచరణ' (practicality) వైపు మళ్లింది. 2026 నాటికి కంపెనీలు AIని పైలట్ దశ (piloting) నుంచి విస్తృతంగా అమలు చేసే (scaling) దశకు వెళ్తాయని ఆయన అంచనా వేస్తున్నారు.

ఇంటిగ్రేషన్ చిక్కుముడులు, డేటా సమస్యలు

అయితే, ఈ ఆశాజనక వృద్ధి వెనుక కొన్ని పెద్ద సవాళ్లున్నాయి. చాలా భారతీయ కంపెనీలు AIని ప్రయోగాత్మకంగా (experimental phases) వాడినా, వాటిని పూర్తిస్థాయిలో అమలు చేయడంలో ఇబ్బందులు పడుతున్నాయి. దీనికి ప్రధాన కారణాలు.. సంస్థల్లోని విభిన్న డేటా వ్యవస్థలు (fragmented data landscapes), డేటా సైలోలు (data silos), ఇంకా పాత టెక్నాలజీ (legacy systems)తో AIని అనుసంధానం (integrating) చేయడంలో ఉన్న సంక్లిష్టత. AI మోడల్స్ ప్రయోగశాలల్లో (controlled environments) బాగా పనిచేసినా, నిజ జీవిత కార్యకలాపాల్లోకి (real-world processes) తెచ్చినప్పుడు ఇంటిగ్రేషన్, గవర్నెన్స్ (governance) వంటి అంశాలు అడ్డంకిగా మారుతున్నాయి. అంతేకాకుండా, AI పెట్టుబడులపై రాబడిని (Return on Investment - ROI) స్పష్టంగా, కొలవదగిన రీతిలో చూపించడంలో చాలా సంస్థలు విఫలమవుతున్నాయి. ఈ 'ప్రీ-స్కేల్' (pre-scale) దశలోని సవాళ్లను అధిగమించడానికి పటిష్టమైన డేటా గవర్నెన్స్, టీమ్ వర్క్ అవసరం.

నైపుణ్యాల కొరత, భద్రతా ఆందోళనలు

ఇంటిగ్రేషన్ తో పాటు, AI విస్తరణకు మరికొన్ని అంశాలు అడ్డుపడుతున్నాయి. ముఖ్యంగా, AIని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి, నిర్వహించడానికి అవసరమైన నిపుణుల కొరత (skills gap) పెద్ద సమస్యగా మారింది. దీంతో చాలా కంపెనీలు బయటి సంస్థలపై (external partners) ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్నాయి. AI మోడల్స్ కు కావాల్సిన అధిక నాణ్యత గల డేటా (high-quality data) లభ్యత కూడా ఒక ఆందోళన. విభిన్న సిస్టమ్స్ కారణంగా సరైన డేటాను సేకరించడం, నిర్వహించడం, విశ్లేషించడం కష్టమవుతోంది. AI వాడకం పెరిగేకొద్దీ, భద్రత (security) మరియు గోప్యత (privacy) ఆందోళనలు కూడా పెరుగుతున్నాయి. ముఖ్యంగా 'ఏజెంటిక్ AI' (agentic AI) వంటి కొత్త ఆవిష్కరణలు సైబర్ దాడులకు కొత్త మార్గాలను సృష్టిస్తున్నాయి.

మానవ వనరుల రూపకల్పన, అనుసరణ

AIని విజయవంతంగా అమలు చేయాలంటే టెక్నాలజీతో పాటు మానవ వనరులు కూడా కీలకమని రిషద్ ప్రేమ్‌జీ నొక్కి చెబుతున్నారు. భవిష్యత్తులో మనుషులు, యంత్రాల మధ్య కాకుండా.. 'మారుతున్న కాలానికి అనుగుణంగా మారేవారు, మారడానికి సంకోచించేవారు' అనే విభజన ఉంటుందని ఆయన అభిప్రాయపడ్డారు. దీనికోసం ఉద్యోగులకు కొత్త నైపుణ్యాలు (reskilling) నేర్పించడం, ఉద్యోగ పాత్రలను (job roles) పునఃరూపకల్పన చేయడం, AI ఆధారిత నిర్ణయాలపై నమ్మకం పెంచడం చాలా ముఖ్యం. AI ఫ్లూయెన్సీ (AI fluency) అనేది భవిష్యత్ ఉపాధికి కీలకమని ఆయన అన్నారు. AI వల్ల కొన్ని ఉద్యోగాలు పోయినా, కొత్త ఉద్యోగాలు సృష్టించబడతాయని, కాబట్టి వర్క్‌ఫోర్స్ ఎప్పటికప్పుడు అప్‌డేట్ అవుతూ ఉండాలని ఆయన సూచించారు.

మార్కెట్ అంచనాలు, IT రంగంపై ప్రభావం

ప్రస్తుతం భారతీయ IT రంగం మందగమనాన్ని (slowdown) ఎదుర్కొంటోంది. AI adoption భవిష్యత్తులో వృద్ధికి దోహదపడినప్పటికీ, IT సేవల కంపెనీల ఆదాయాలపై (revenue) దాని తక్షణ ప్రభావం మిశ్రమంగా ఉంది. AI వల్ల ఉత్పాదకత (productivity) పెరిగి, 'తక్కువ మందితో ఎక్కువ పని' (more with fewer people) చేయగలిగితే, అది క్లయింట్లకు ప్రయోజనకరంగా ఉన్నా, స్వల్పకాలంలో IT కంపెనీల ఆదాయ వృద్ధికి (top-line expansion) ఆటంకంగా మారవచ్చు. అయినప్పటికీ, ప్రతిభ (talent) మరియు పెద్ద ఎత్తున AIని అమలు చేసే సామర్థ్యం వంటి భారతదేశపు బలమైన పునాదులు, మన దేశాన్ని ప్రత్యేకంగా నిలుపుతాయి. స్థానిక అవసరాలకు తగినట్లుగా AI ఆవిష్కరణలు జరుగుతున్నాయి. ఇప్పుడు ప్రభుత్వ విధానాల (policy cycles) రూపకల్పనలో AI అమలు, అనుసరణకు ప్రాధాన్యత పెరుగుతోంది.