భారతీయ కంపెనీల్లో AI అమలు: కేవలం **15%** విజయవంతం!

భారతీయ కార్పొరేట్ సంస్థల్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఒక ప్రధానాంశంగా మారింది. అయితే, ప్రారంభ దశ నుంచి పూర్తి స్థాయి వ్యాపార ప్రభావం వరకు చేరే మార్గం చాలా ఇరుకైనదిగా ఉంది. ప్రస్తుత గణాంకాల ప్రకారం, దేశంలోని 47% సంస్థలు లైవ్ AI అప్లికేషన్లను వాడుతున్నప్పటికీ, వాటిలో కేవలం 15% మాత్రమే ఈ టెక్నాలజీలను అనేక విభాగాలు లేదా వ్యాపార కార్యకలాపాలలో విజయవంతంగా అనుసంధానించగలిగాయి. చాలా సంస్థలు పరిమిత ట్రయల్ దశలను (పైలట్ ప్రాజెక్టులు) దాటి, సంస్థాగత స్థాయిలో కొలవగల ఫలితాలను సాధించడంలో ఇబ్బందులు ఎదుర్కొంటున్నాయని ఇది సూచిస్తుంది.

పునాదులపై దృష్టి

AIని విజయవంతంగా స్కేల్ చేయడంలో సాఫ్ట్‌వేర్ సంక్లిష్టత కంటే పునాదులే కీలకం. టాటా స్టీల్, అపోలో హాస్పిటల్స్ వంటి నిలకడైన ఫలితాలను సాధించిన కంపెనీలు సంవత్సరాల తరబడి పునాది పనులపై దృష్టి సారించాయి. ఉదాహరణకు, టాటా స్టీల్ తన డేటా ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను నిర్మించడానికి దాదాపు దశాబ్దం పాటు కృషి చేసింది మరియు ఇప్పుడు 680 కి పైగా AI-ఆధారిత అప్లికేషన్లను నిర్వహిస్తోంది. ఈ వ్యూహం మానవ ఉత్పాదకతను పెంచడంపై దృష్టి పెడుతుంది, దాని కోసం ప్రత్యేక ప్రతిభ మరియు బలమైన డిజిటల్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లపై నిరంతర పెట్టుబడి అవసరం.

అదేవిధంగా, అపోలో హాస్పిటల్స్ కఠినమైన కార్యాచరణ క్రమశిక్షణ మరియు పాలనతో AIని తమ క్లినికల్ నిర్ణయ ప్రక్రియలలోకి అనుసంధానించింది. వారి మోడల్ EASE ఫ్రేమ్‌వర్క్‌పై దృష్టి పెడుతుంది - నైతికత, స్వీకరణ, అనుకూలత మరియు వివరణాత్మకతకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. దీని ద్వారా టెక్నాలజీ కేవలం స్వల్పకాలిక మార్కెటింగ్ ప్రకటనగా కాకుండా, రోగి సంరక్షణకు స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను సృష్టిస్తుంది.

కార్యాచరణ అడ్డంకి

అనేక వ్యాపారాలు విశ్లేషకులు 'శాండ్‌బాక్స్ ట్రాప్' అని పిలిచే పరిస్థితిని ఎదుర్కొంటాయి. ఇక్కడ, విజయవంతమైన చిన్న-స్థాయి ప్రయోగాలు విస్తరించడంలో విఫలమవుతాయి, ఎందుకంటే అంతర్లీన కంపెనీ ప్రక్రియలు అసమర్థంగా ఉంటాయి. పాత లేదా విఫలమైన వర్క్‌ఫ్లోకు AIని జోడించడం తరచుగా నిజమైన ఉత్పాదకత లాభాలకు బదులుగా ప్రస్తుత సమస్యలను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. IBM కన్సల్టింగ్ వంటి సంస్థల నిపుణుల అభిప్రాయం ప్రకారం, కోర్ వ్యాపార కార్యకలాపాలను పునఃరూపకల్పన చేయాలనే నిజమైన ఉద్దేశ్యం లేకపోవడం - తరచుగా AIని పబ్లిక్ ఇమేజ్ లేదా బోర్డ్-లెవల్ రిపోర్టింగ్ కోసం మాత్రమే ఉపయోగించడం - స్కేలింగ్‌లో అధిక వైఫల్య రేటుకు ప్రధాన కారణం.

హైందవ ఉనిలీవర్ (Hindustan Unilever) మరియు ఎయిర్‌టెల్ (Airtel) వంటి తమ కోర్ ఆపరేషన్లను పునర్నిర్మించడంలో విజయవంతమైన కంపెనీలు సప్లై చైన్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు నెట్‌వర్క్ పనితీరును సమూలంగా మార్చడానికి AIని ఉపయోగించుకున్నాయి. ఈ సంస్థలు తమ డేటా సైలోలను పునర్వ్యవస్థీకరించడంలో గణనీయంగా పెట్టుబడి పెట్టాయి, ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయ తయారీకి మద్దతు ఇవ్వడానికి సమాచారం కంపెనీ అంతటా స్వేచ్ఛగా ప్రవహించేలా చూసుకున్నాయి.

పెట్టుబడిదారులకు భవిష్యత్ సూచికలు

కార్పొరేట్ బాటమ్ లైన్లపై AI ప్రభావాన్ని అంచనా వేసే పెట్టుబడిదారులకు, కాస్ట్-సేవింగ్ పైలట్లు మరియు నిజమైన స్కేల్ మధ్య వ్యత్యాసం చాలా ముఖ్యం. కార్పొరేట్ రిపోర్టింగ్ యొక్క తదుపరి దశలో, దీర్ఘకాలిక మౌలిక సదుపాయాల పెట్టుబడి ద్వారా కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని సాధించిన సంస్థలకు మరియు ప్రయోగాత్మక ఖర్చుల చక్రాలలో చిక్కుకున్న వారికి మధ్య స్పష్టమైన విభజన కనిపించే అవకాశం ఉంది. కంపెనీలు AI-నడిచే మార్జిన్ మెరుగుదలలు లేదా ప్రారంభ పైలట్ దశలకు మించిన ఆదాయ వృద్ధికి సంబంధించిన రుజువులను అందించగలవా అని పెట్టుబడిదారులు ట్రాక్ చేయవచ్చు. మార్పును నిర్వహించడం, వర్క్‌ఫోర్స్‌ను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు తెరవెనుక డేటా ఆర్కిటెక్చర్ పనికి సంవత్సరాల తరబడి కట్టుబడి ఉండటం అనే సామర్థ్యం దీర్ఘకాలిక విజయానికి ప్రాథమిక సూచికగా కొనసాగుతుంది.