कंपनियाँ AI-आधारित नवाचार के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ कैसे हासिल कर सकती हैं
Brief news summary
प्रबंधन परामर्शदाता अक्सर AI को अपनाने का समर्थन करते हैं ताकि कार्यों को स्वचालित किया जा सके, कागजी कार्रवाई को सरल बनाया जा सके, और डेटा का विश्लेषण किया जा सके, जिससे उत्पादकता बढ़े और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त हो सके। हालांकि, शुरुआती दक्षता लाभ आमतौर पर तब घटने लगते हैं जब AI उपकरण व्यापक रूप से उपयोग में आते हैं, जिससे भिन्नता कम हो जाती है। व्हार्टन के ईथन मोलिक का कहना है कि स्थायी लाभ कर्मचारियों द्वारा AI के साथ प्रयोग करने, प्रतिबद्ध नेतृत्व, उचित प्रोत्साहनों, और सफल परियोजनाओं को масштабित करने के लिए समर्पित लैबों के द्वारा प्रेरित AI-आधारित नवाचार से प्राप्त होता है। यह नीचे से ऊपर का दृष्टिकोण तेज़ और लागत प्रभावी AI के वास्तविक समस्याओं पर लागू करने की अनुमति देता है, जैसा कि अध्ययन से स्पष्ट है जिसमें GPT-4 के साथ गुणवत्ता में 40% की वृद्धि जैसे महत्वपूर्ण सुधार दिखाए गए हैं। नेताओं को खुले मुखर AI लक्ष्यों कोJob security के साथ संतुलित करना चाहिए, उदाहरण के साथ नेतृत्व करना चाहिए, और मात्रा मेट्रिक्स से महत्वपूर्ण परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। मोलिक के अनुसार, AI की पूरी क्षमता को खोलने में मुख्य कारक हैं, AI को स्व proprietary डेटा पर प्रशिक्षित करना, इसे कार्यप्रणाली में समेकित करना, और एक निरंतर सीखने वाली संस्कृति को प्रोत्साहित करना। AI उपकरणों की व्यापक उपलब्धता के बावजूद, सच में मूल्य और भिन्नता कंपनी की अनूठी संस्कृति और संदर्भ से ही निकलती है।प्रबंधन सलाहकारों के साथ समय बिताना, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर सलाह देते हैं, सामान्य सुझावों को प्रकट करता है: repetitive tasks को ऑटोमेट करें, कागजी कार्रवाई को सरल बनाएं, और बड़े डेटा सेट को तेज़ी से संसाधित करें ताकि उत्पादकता बढ़ सके। प्रारंभिक एआई अपनाना प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्राप्त करने का एक तरीका माना जाता है। जहाँ इससे होने वाले उत्पादकता लाभ वास्तविक हैं, वहाँ यह दक्षता-प्रधान लाभ टिकने की संभावना कम है क्योंकि केवल कुछ बड़े भाषा मॉडल—जैसे कि जो ChatGPT को शक्ति देते हैं—बाजार पर हावी हैं, और कई कंपनियों के पास उन्हें सस्ते में पहुंच है। जब प्रतिस्पर्धी समान दक्षता लक्ष्यों के लिए एक जैसे एआई उपकरणों पर निर्भर करते हैं, तो वे एक जैसी कार्यप्रणालियों और सेवाओं पर समाहित हो जाते हैं, जिससे भिन्नता कम हो जाती है। व्हार्टन स्कूल के एथन मोलिंक का तर्क है कि सच्ची प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त के लिए, कंपनियों को एआई का अधिक सार्थक उपयोग चाहिए। अर्थशास्त्रकार इम्पैक्ट के साथ बातचीत में, मोलिक ने एआई-संचालित नवाचार का एक ढांचा प्रस्तुत किया है, जो तीन स्तंभों पर केंद्रित है: “आर्थिक” कर्मचारियों का एक समूह जो एआई के साथ प्रयोग कर रहा है, नेतृत्व जो उचित प्रोत्साहन देता है, और एक समर्पित “प्रयोगशाला” जो सफल सफलताओं को पकड़कर उन्हें बढ़ावा देने का काम करती है। इन तीनों तत्वों का होना किसी भी कंपनी को वास्तव में अलग बनाता है। नवाचार की शुरुआत “नीचे से” होनी चाहिए—उन कर्मचारियों से जो रोज़ाना अक्षम्यताओं और रचनात्मक अवसरों का सामना करते हैं। चूंकि एआई उपकरण व्यापक रूप से उपलब्ध हैं और सस्ते हैं, इसलिए कार्य के सबसे करीब मौजूद कर्मचारी आसानी से एआई की संभावित क्षमताओं का परीक्षण कर सकते हैं, जैसे कि मार्केटिंग प्रबंधक अभियान विचारों के लिए एआई का परीक्षण कर रहा हो या वकील मेमో ड्राफ्ट करने के लिए इसका प्रयोग कर रहा हो। ये प्रयोग समय के अलावा कुछ भी खर्च नहीं करते और उपयोगी अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं। इस दृष्टिकोण का समर्थन करते हुए, मोलिक, हार्वर्ड, MIT, और BCG द्वारा एक संयुक्त फील्ड प्रयोग में पाया गया कि 750 से अधिक परामर्शकारियों ने OpenAI के GPT-4 का उपयोग जटिल, ज्ञान-गहन कार्यों पर किया, तो उनके काम की गुणवत्ता उन लोगों की तुलना में 40% अधिक थी जिन्होंने AI का प्रयोग नहीं किया, विशेष रूप से जहां AI की लेखन, विचार-विमर्श, और संश्लेषण में ताकतें लागू होती हैं। नेतृत्व एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो महत्वाकांक्षा को reassurance के साथ संतुलित करता है। कर्मचारियों को समझना चाहिए कि एआई-प्रधान परिवर्तन की उम्मीद है, परंतु प्रयोग से नौकरी नहीं जाएगी, यह स्पष्ट होना चाहिए। मोलिक का कहना है कि कर्मचारी अक्सर “उत्पादन में वृद्धि” को छंटनी से जोड़ते हैं, इसलिए स्पष्ट संचार जरूरी है। नेताओं को (1) व्यक्तिगत रूप से AI का उपयोग करके उदाहरण स्थापित करना चाहिए, (2) AI-सक्षम दुनिया में कंपनी के भविष्य का स्पष्ट और विशिष्ट दृष्टिकोण प्रस्तुत करना चाहिए—सिर्फ “AI का उपयोग करें” की अस्पष्ट अपील से आगे— और (3) यह स्पष्ट करना चाहिए कि कंपनी किस मूल्य को महत्व देती है, प्रक्रियाओं और परिणामों के बीच भिन्नता करना चाहिए। उदाहरण के लिए, AI अनेक रिपोर्ट या कोड बना सकता है, पर यदि केवल आउटपुट मात्रा महत्वपूर्ण हो, तो कंपनी गलत लक्ष्यों के लिए अनुकूलित हो सकती है। नेताओं को यह तय करना चाहिए कि मूल्य सहयोगी प्रक्रिया में है या उनके परिणामों में, और पारंपरिक मानकों जैसे घंटों काम करने या पूरे कार्यों की संख्या को चुनौती देनी चाहिए। एआई-संचालित नवाचार को प्रोत्साहित करने के लिए, कंपनियों को “संदर्भ” प्रदान करना चाहिए—सिर्फ तकनीकी रूप से नहीं, बल्कि संगठनात्मक रूप से भी। मोलिक का ढांचा कंपनियों को प्रोत्साहित करता है कि वे प्रयोग, सीखने, और सफलता को बढ़ाने के चक्र में संलग्न रहें, ताकि पता चले कि AI वास्तव में किस स्थान पर मूल्य जोड़ता है। यह सतत सीखने की क्षमता, जो हर कंपनी के विशिष्ट संदर्भ के अनुकूल है, उन्हें उन संगठनों से अलग कर देगी जो AI का लाभ सिर्फ छोटे-छोटे सुधारों में देखते हैं। जबकि AI जल्द ही सर्वव्यापी हो जाएगा, वह संगठनात्मक संदर्भ—जो इसकी संपन्नता को Unlock करता है—अभी भी एक दुर्लभ संसाधन बना रहेगा।
Watch video about
कंपनियाँ AI-आधारित नवाचार के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ कैसे हासिल कर सकती हैं
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
