Whalesbook
ఇటీవలి EY-CII నివేదిక ప్రకారం, 47% భారతీయ సంస్థలు ఇప్పుడు బహుళ జనరేటివ్ AI (GenAI) వినియోగ కేసులను ప్రత్యక్షంగా ఉపయోగిస్తున్నాయి, మరియు 23% పైలట్ దశలలో ఉన్నాయి. ఇది AI అమలును పెద్ద ఎత్తున చేపట్టడాన్ని సూచిస్తుంది. వ్యాపార నాయకులు అధిక విశ్వాసంతో ఉన్నారు, 76% మంది GenAI తమ సంస్థలను లోతుగా ప్రభావితం చేస్తుందని నమ్ముతారు, మరియు 63% మంది దానిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారని భావిస్తున్నారు. వ్యయాలను ఆదా చేయడం కంటే, ఐదు-డైమెన్షనల్ ROI నమూనాని స్వీకరించడం ద్వారా, విజయాన్ని కొలిచే విధానంలో మార్పు వచ్చినట్లు నివేదిక పేర్కొంది. ఈ ఉత్సాహం ఉన్నప్పటికీ, AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) లో పెట్టుబడులు మితంగానే ఉన్నాయి, 95% కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు తమ IT బడ్జెట్‌లలో 20% కంటే తక్కువ AI కోసం కేటాయిస్తున్నాయి.
EY మరియు కాన్ఫెడరేషన్ ఆఫ్ ఇండియన్ ఇండస్ట్రీ (CII) ల యొక్క సమగ్ర నివేదిక, భారతీయ సంస్థలలో జనరేటివ్ AI (GenAI) స్వీకరణలో వేగవంతమైన వృద్ధిని హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ పరిశోధన ప్రకారం, దాదాపు సగం వ్యాపారాలు (47%) బహుళ GenAI వినియోగ కేసులను విజయవంతంగా అమలు చేశాయి, ప్రయోగాత్మక దశల నుండి ప్రత్యక్ష ఉత్పత్తి వాతావరణాలకు మారాయి. అంతేకాకుండా, 23% ప్రస్తుతం పైలట్ దశలో ఉన్నాయి, ఇది బలమైన వేగాన్ని సూచిస్తుంది. వ్యాపార నాయకులు AI యొక్క పరివర్తన శక్తి గురించి ఎక్కువగా ఆశాజనకంగా ఉన్నారు. నివేదిక ప్రకారం, 76% మంది అధికారులు GenAI తమ సంస్థలను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుందని నమ్ముతారు, మరియు 63% మంది దాని సామర్థ్యాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారని భావిస్తున్నారు. AI ప్రయత్నాల విజయాన్ని కంపెనీలు ఎలా అంచనా వేస్తాయనే దానిలో ఒక ముఖ్యమైన మార్పు గమనించబడింది. సంస్థలు కేవలం ఖర్చు ఆదా మరియు ఉత్పాదకత లాభాలపై సంకుచిత దృష్టి పెట్టడం నుండి, మరింత సమగ్రమైన ఐదు-డైమెన్షనల్ రిటర్న్ ఆన్ ఇన్వెస్ట్‌మెంట్ (ROI) నమూనా వైపు మళ్లుతున్నాయి. ఈ విస్తృత నమూనాలో ఆదా అయిన సమయం, సామర్థ్యంలో మెరుగుదలలు, మొత్తం వ్యాపార ప్రయోజనం, వ్యూహాత్మక భేదం మరియు మెరుగైన సంస్థాగత స్థితిస్థాపకత వంటి కొలమానాలు ఉన్నాయి. EY ఇండియాలో భాగస్వామి మరియు టెక్నాలజీ కన్సల్టింగ్ లీడర్ మహేష్ మఖిజా ప్రస్తుత దృష్టిని నొక్కి చెప్పారు: "దాదాపు సగం సంస్థలు ఇప్పటికే ఉత్పత్తిలో బహుళ వినియోగ కేసులను కలిగి ఉన్నాయి. ఇప్పుడు దృష్టి పైలట్లను నిర్మించడం నుండి, మానవులు మరియు AI ఏజెంట్లు సజావుగా సహకరించుకునే ప్రక్రియలను రూపొందించడం వైపు మళ్లాలి. డేటా సంసిద్ధత, మోడల్ హామీ మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI లకు ప్రాధాన్యత ఇచ్చే సంస్థలు ఈ దశాబ్దపు పోటీ ప్రయోజనాన్ని రూపొందిస్తాయి." ఈ సానుకూల దృక్పథం మరియు విస్తృత స్వీకరణ ఉన్నప్పటికీ, AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) లో పెట్టుబడుల స్థాయిలు సాపేక్షంగా సంప్రదాయబద్ధంగా ఉన్నాయి. 95% కంటే ఎక్కువ సంస్థలు తమ మొత్తం IT బడ్జెట్‌లలో 20% కంటే తక్కువ AI కోసం కేటాయిస్తున్నాయి, కేవలం కొద్ది శాతం (4%) మాత్రమే ఈ పరిమితిని అధిగమిస్తున్నాయి. ప్రభావం: GenAI యొక్క ఈ విస్తృత స్వీకరణ మరియు పెరుగుతున్న విశ్వాసం, భారతీయ వ్యాపారాలు మరింత వినూత్నమైన, సమర్థవంతమైన మరియు పోటీతత్వంతో ఉండే భవిష్యత్తును సూచిస్తుంది. GenAI ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకునే కంపెనీలు మెరుగైన కార్యాచరణ పనితీరును చూస్తాయి మరియు తమ తమ మార్కెట్లలో గణనీయమైన ఆధిక్యాన్ని పొందుతాయి. పెట్టుబడిదారులు ఈ సాంకేతిక ఏకీకరణలో ముందున్న కంపెనీలను పర్యవేక్షించాలి. రేటింగ్: 7/10. కష్టమైన పదాలు: GenAI (జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్): భారీ డేటా నుండి నేర్చుకున్న నమూనాల ఆధారంగా టెక్స్ట్, చిత్రాలు, సంగీతం మరియు కోడ్ వంటి కొత్త కంటెంట్‌ను సృష్టించగల ఒక రకమైన కృత్రిమ మేధస్సు. వినియోగ కేసులు (Use Cases): ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడానికి లేదా నిర్వచించిన లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి ఒక టెక్నాలజీని అమలు చేసే నిర్దిష్ట అనువర్తనాలు లేదా దృశ్యాలు. పైలట్ దశలు (Pilot Stages): పూర్తి-స్థాయి అమలుకు ముందు, పరిమిత లేదా నియంత్రిత వాతావరణంలో ఒక కొత్త ఉత్పత్తి, సేవ లేదా టెక్నాలజీ కోసం పరీక్ష లేదా ప్రయోగం యొక్క ప్రారంభ దశ. ROI (పెట్టుబడిపై రాబడి): పెట్టుబడి యొక్క లాభదాయకతను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఆర్థిక కొలమానం. ఇది పెట్టుబడి ఖర్చుతో పోలిస్తే లాభం లేదా నష్టాన్ని కొలుస్తుంది. AI/ML (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్/మెషిన్ లెర్నింగ్): సాధారణంగా మానవ మేధస్సు అవసరమయ్యే పనులను చేయడానికి రూపొందించబడిన వ్యవస్థలను AI సూచిస్తుంది. ML అనేది AI యొక్క ఉపసమితి, ఇది సిస్టమ్‌లు డేటా నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయబడకుండా కాలక్రమేణా వాటి పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. IT బడ్జెట్లు: ఒక నిర్దిష్ట కాలానికి ఒక సంస్థ యొక్క సమాచార సాంకేతిక విభాగం యొక్క హార్డ్‌వేర్, సాఫ్ట్‌వేర్, సిబ్బంది మరియు సేవల కోసం కేటాయించిన ఆర్థిక కేటాయింపు.
