Technology टेक्नोलॉजी: आज के कॉर्पोरेट परिदृश्य में, अधिकारी तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अपना रहे हैं, और कई लोग इसे 2024 के लिए सर्वोच्च प्राथमिकता के रूप में पहचान रहे हैं। उनके उत्साह के बावजूद, हाल के सर्वेक्षणों ने एक महत्वपूर्ण चुनौती को उजागर किया है: बड़ी संख्या में संगठन अपनी AI पहलों से सफल परिणाम प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। एक उल्लेखनीय रिपोर्ट से पता चला है कि केवल कुछ नेताओं ने अपनी प्रगति पर संतुष्टि व्यक्त की है, जो महत्वाकांक्षा और उपलब्धि के बीच एक उल्लेखनीय वियोग को दर्शाता है।
अनुमान बताते हैं कि लगभग 80% AI प्रोजेक्ट विफलता का सामना करते हैं, जो कि सामान्य IT प्रोजेक्ट की तुलना में काफी अधिक है। यह उच्च विफलता दर विभिन्न कारकों से उत्पन्न हो सकती है, जिसमें अपर्याप्त डेटा, सिस्टम की अशुद्धियाँ या उपयोगकर्ता के भरोसे और परिचितता की कमी शामिल है। क्षेत्र के विशेषज्ञ जोर देते हैं कि कंपनियों को इन मुद्दों को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए अपनी AI परियोजना प्रबंधन रणनीतियों का पुनर्मूल्यांकन और परिशोधन करने की आवश्यकता है।
इसके अलावा, AI प्रोजेक्ट पारंपरिक IT पहलों से काफी भिन्न हैं। वे विभिन्न प्रौद्योगिकी घटकों पर निर्भरता के कारण अधिक जटिल होते हैं, जो निर्बाध एकीकरण और डेटा गुणवत्ता की आवश्यकता को उजागर करते हैं। ये परियोजनाएँ स्वाभाविक रूप से पुनरावृत्तीय हैं, जिसके लिए वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के आधार पर एल्गोरिदम और कार्यप्रणाली में निरंतर समायोजन की आवश्यकता होती है।
जैसे-जैसे संगठन अपनी AI परियोजनाओं को आगे बढ़ाते हैं, उन्हें उपयोगकर्ताओं से अवास्तविक अपेक्षाओं और संभावित प्रतिरोध की चुनौती का भी सामना करना पड़ता है, जो स्पष्ट संचार और मजबूत प्रशिक्षण के महत्व पर जोर देता है। AI की विकसित होती प्रकृति यह दर्शाती है कि निरंतर बदलते कारोबारी माहौल में सफल कार्यान्वयन के लिए निरंतर शिक्षा और अनुकूलन महत्वपूर्ण होगा।