एआई को व्यावसायिक सफलता से जोड़ने में कंपनियों को हो रही मुश्किलें: क्यूलिक के सीईओ माइक कैपोन

क्यूलिक के सीईओ माइक कैपोन का कहना है कि कई कंपनियाँ एआई से जुड़ी समस्याओं का सामना कर रही हैं, न कि इसलिए कि तकनीकी रूप से यह उपलब्ध नहीं है, बल्कि इसलिए कि वे इसे व्यावसायिक परिणामों से जोड़ नहीं पा रही हैं। उनका कहना है कि एआई के साथ संघर्ष मुख्य रूप से इस कारण हो रहा है कि इन कंपनियों के पास सही ढांचा नहीं है और एआई-आधारित निर्णय लेने की संस्कृति की कमी है।

कंपनियों की एआई में नवाचार, विकास और चुनौतियों पर बात करते हुए, कैपोन ने भारतीय एक्सप्रेस के साथ एक साक्षात्कार में बताया कि एआई के क्षेत्र में लगातार हो रहे बदलावों का दिशा स्पष्ट हो रही है। उन्होंने कहा, “दुनिया छोटे, अधिक कुशल और व्यावसायिक रूप से तैयार मॉडलों की ओर बढ़ रही है।” उन्होंने एक आईडीसी रिपोर्ट का हवाला देते हुए बताया कि 2026 तक 90 प्रतिशत एंटरप्राइज के एआई उपयोग मामलों में बड़े मॉडलों के बजाय उद्देश्य-निर्मित और व्यावसायिक रूप से तैयार एआई का उपयोग होगा।

कैपोन ने कहा, “हम जो कर रहे हैं वह एआई को इस तरह से कार्यान्वित करना है कि यह वर्कफ्लो में सहज रूप से समाहित हो जाए और वास्तविक समय में बेहतर निर्णय लेने में मदद करे। भविष्य का एआई मॉडल के आकार से नहीं, बल्कि यह है कि एआई सही जगह पर प्रभावी तरीके से काम करे।”

इस बीच, चीन की एआई स्टार्टअप कंपनी दीपसीक एआई का उदाहरण देते हुए उन्होंने कहा कि एआई की सफलता केवल निवेश के आकार पर निर्भर नहीं करती। आजकल एआई मॉडल्स के विशेषीकरण पर जोर दिया जा रहा है, जहाँ कंपनियाँ अपने विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए मॉडलों को तैयार कर रही हैं। दीपसीक एआई ने साबित किया है कि यह केवल सबसे बड़े निवेशकों का खेल नहीं है, बल्कि इस पर निर्भर करता है कि कौन सबसे अच्छा कार्यान्वयन करता है।

कैपोन ने यह भी बताया कि एआई के लिए पहले जहां भारी निवेश की आवश्यकता थी, वहीं अब यह अधिक सुलभ हो गया है। अब चुनौती सिर्फ एआई बनाने की नहीं, बल्कि इसे सही तरीके से लागू करने की है। उन्होंने कहा, “सस्ती लागतों के कारण कंपनियों पर दबाव है कि वे एआई को केवल प्रयोगशाला में ही न रखें, बल्कि उसे वास्तविक व्यावसायिक कार्यों में लागू करें।”

इसके अलावा, उन्होंने एआई को व्यावसायिक निर्णय लेने, स्वचालन और उत्पादकता में प्रभावी रूप से लागू करने के महत्व को रेखांकित किया। उन्होंने बताया कि विशेष रूप से भारत जैसे क्षेत्रों के लिए यह परिवर्तन एक गेम-चेंजर साबित हो सकता है, जहां कंपनियों को स्केलेबिलिटी और लागत-कुशलता की आवश्यकता है।

कैपोन ने आगे कहा कि एआई को वास्तविक व्यापारिक परिणामों से जोड़ना सबसे बड़ी चुनौती है। डेटा के टुकड़े-टुकड़े होने, एआई विशेषज्ञता की कमी और एआई-आधारित निर्णय लेने में सांस्कृतिक प्रतिरोध जैसी समस्याएँ कंपनियों के लिए मुश्किलें उत्पन्न करती हैं।

अंत में, उन्होंने एआई के लिए मजबूत डेटा नीति, स्पष्ट डेटा एक्सेस प्रोटोकॉल और कार्यप्रवाह में आसान एकीकरण की आवश्यकता पर जोर दिया। उनके अनुसार, भविष्य में एआई और डेटा एनालिटिक्स की दुनिया में बड़ा परिवर्तन होगा, जहाँ सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि कौन एआई को सबसे अच्छे तरीके से एकीकृत करता है।