$227 बिलियन. आईडीसी का अनुमान है कि उद्यम 2025 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर इतना खर्च करेंगे। पैसा बह रहा है। महत्वाकांक्षा वास्तविक है. परिणाम नहीं हैं. एमआईटी की नंदा पहल में पाया गया कि लगभग 95% उद्यम एआई परियोजनाएं सार्थक व्यावसायिक प्रभाव तक पहुंचने से पहले ही रुक जाती हैं। एसएंडपी ग्लोबल ने बताया कि 2025 में 42% कंपनियों ने अपनी अधिकांश एआई पहल को खत्म कर दिया, जो पिछले वर्ष 17% से अधिक है। चार में से केवल एक संगठन ही एआई प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट को उत्पादन में स्थानांतरित कर सकता है।
पारंपरिक व्याख्या खराब डेटा, अस्पष्ट उद्देश्य, लापता शासन है। वे असली हैं. लेकिन ये लक्षण हैं. अंतर्निहित समस्या संरचनात्मक है, और यह डिलीवरी मॉडल के अंदर रहती है जिस पर उद्यम एआई को लागू करने के लिए भरोसा करते हैं।
प्रौद्योगिकी सेवा उद्योग, $400 बिलियन का वैश्विक परामर्श पारिस्थितिकी तंत्र, 1990 के दशक के मध्य में डिज़ाइन किए गए मॉडल पर काम करता है। एक उद्यम एक सेवा फर्म को काम पर रखता है। सलाहकार आते हैं, वे ग्राहक के व्यावसायिक संदर्भ, प्रौद्योगिकी स्टैक, अनुपालन परिदृश्य और संस्थागत विचित्रताओं को सीखने में सप्ताह, कभी-कभी महीनों बिताते हैं। वे कुछ बनाते हैं. वो जातें हैं। ज्ञान दरवाजे से बाहर चला जाता है। अगला प्रोजेक्ट शुरू होता है, कभी-कभी एक ही कंपनी, लेकिन अधिकतर अलग टीम। वही सीखने की अवस्था. उद्यम वह भुगतान करता है जिसे मैं लर्निंग टैक्स कहता हूं – शून्य से संदर्भ के पुनर्निर्माण की अदृश्य लागत, परियोजना दर परियोजना, साल दर साल। विशेषज्ञता मिश्रित नहीं होती, विकसित नहीं होती, रीसेट हो जाती है।
वर्षों से अधिक समय से, हमारी फर्म इसी मॉडल के अंतर्गत काम कर रही है। हमने परियोजनाएं वितरित कीं, टीमों को घुमाया, संदर्भ का पुनर्निर्माण किया। हम इसमें अच्छे रहे हैं, लेकिन हमने देखा कि हमारे ग्राहकों ने क्या अनुभव किया, बार-बार शामिल होना, संस्थागत ज्ञान का खोना, दो साल में तीसरी टीम को समान व्यावसायिक नियमों को समझाने की निराशा, अतीत की सीख या गलतियों का उपयोग नहीं करना, और हमने फैसला किया कि यह अब स्वीकार्य नहीं था। एआई ने निर्माण समय को ध्वस्त कर दिया है। बड़े भाषा मॉडल घंटों में उत्पन्न करते हैं जो एक बार हफ्तों में हो जाते थे। कोड, दस्तावेज़ीकरण, प्रोटोटाइप, सॉफ़्टवेयर डिलीवरी का यांत्रिक कार्य परिमाण के क्रम से संकुचित हो गया है।
किसी ग्राहक के व्यावसायिक नियमों, अनुपालन आवश्यकताओं, सुरक्षा दिशानिर्देशों, रेलिंगों, संगठनात्मक सर्वोत्तम प्रथाओं और परिचालन संबंधी विचित्रताओं को समझने में अभी भी महीनों लग जाते हैं। यह मानवीय कार्य है. यह स्वचालन का विरोध करता है. और पारंपरिक परामर्श मॉडल में, जब भी कोई परियोजना समाप्त होती है या कोई टीम घूमती है तो यह रीसेट हो जाता है। यह एक विनाशकारी उलटाव पैदा करता है. एआई जितनी तेजी से निर्माण चरण बनाता है, रीसेट चरण उतना ही अधिक समयरेखा पर हावी होता है। संदर्भ-निर्माण बाधा बन जाता है। और क्योंकि डिलीवरी मॉडल डिज़ाइन द्वारा संदर्भ को रीसेट करता है, बाधा स्थायी है। इसके साथ ही; एंटरप्राइज़ तकनीकी क्षेत्र में डेवलपर समुदाय कोड जनरेशन टूल से निराश है क्योंकि वह जिस गति से कोड बनाता है; डिलीवरी पर अवशिष्ट प्रभाव, विशेष रूप से उद्यम संदर्भ में, बहुत गहरा और परेशानी भरा है।
रीसेट पैटर्न बुरे इरादों का परिणाम नहीं है. यह प्रोत्साहन वास्तुकला का परिणाम है। वाणिज्यिक संरचनाएं शायद ही कभी किसी सेवा भागीदार को इन मुद्दों को जमीनी स्तर से देखने के लिए प्रोत्साहित करती हैं। दशकों से, ये पैटर्न डिज़ाइन के कारण नहीं, बल्कि जड़ता के कारण व्यावसायिक मॉडल में अंतर्निहित हो गए। सिस्टम ने जो मापा उसके लिए अनुकूलित किया, और इसने आउटपुट को मापा, परिणामों को नहीं। एमआईटी ने पाया कि आधे से अधिक उद्यम एआई बजट बिक्री और विपणन पायलटों के लिए प्रवाहित होते हैं, फिर भी निवेश पर सबसे अधिक रिटर्न (आरओआई) बैक-ऑफिस ऑटोमेशन से आता है। परिणाम दृश्यमान, प्रदर्शन योग्य परियोजनाओं की ओर एक स्वाभाविक झुकाव है, भले ही डेटा लगातार अन्यत्र उच्च रिटर्न दिखाता है। उद्यम सबसे अधिक निवेश वहां कर रहे हैं जहां रिटर्न सबसे कम है, इसलिए नहीं कि व्यक्तिगत सलाहकारों में ईमानदारी की कमी है, बल्कि इसलिए क्योंकि वाणिज्यिक संरचनाएं एआई की सफलता के लिए आवश्यक गहन, जटिल, संदर्भ-समृद्ध कार्य को पुरस्कृत नहीं करती हैं। इसे अब बदलना होगा, विशेषकर उन क्षमताओं के साथ जो हमारे पास मौजूद हैं।
यदि आप एआई में निवेश करने वाले एक उद्यम नेता हैं, तो यहां फ़िल्टर है:
- क्या हर बार जब आप साथ काम करते हैं तो आपका टेक्नोलॉजी पार्टनर अधिक स्मार्ट हो जाता है? यदि प्रत्येक परियोजना शून्य से शुरू होती है, यदि प्रत्येक नई टीम के साथ संदर्भ का पुनर्निर्माण होता है, यदि प्रत्येक कार्य के अंत में संस्थागत ज्ञान बाहर चला जाता है, तो आप सीखने का कर चुका रहे हैं। और इससे भी महत्वपूर्ण बात – एआई आपको इससे नहीं बचाएगा, एआई इसे बढ़ाएगा।
- क्या आपका साथी सफलता का आकलन इस आधार पर करता है कि आपने क्या हासिल किया, या इस आधार पर कि उसने क्या दिया? भेजी गई सुविधाएँ और मिले SLAs आउटपुट हैं। राजस्व प्रभाव, निर्णय की गति और जोखिम न्यूनीकरण परिणाम हैं। उनमें से केवल एक ही मायने रखता है।
- क्या आपका साथी आपको यह बताता है कि रिटर्न वास्तव में कहां हैं? डोमेन-विशिष्ट, बैक-ऑफिस एआई कार्यान्वयन सामान्य फ्रंट-ऑफिस पायलटों की तुलना में लगभग दोगुनी दर से सफल होता है। एक भरोसेमंद साथी डेमो की ओर नहीं, बल्कि प्रभाव की ओर अग्रसर होता है।
मेरा मानना है कि उद्योग को उद्यम प्रौद्योगिकी वितरण की मौलिक रूप से नई श्रेणी की आवश्यकता है। मौजूदा मॉडल में वृद्धिशील सुधार नहीं। इससे एक संरचनात्मक तोड़. मैं इस श्रेणी को कंपाउंडिंग बिल्ड कह रहा हूं। कंपाउंडिंग बिल्ड को एक सरल सिद्धांत द्वारा परिभाषित किया गया है: प्रत्येक जुड़ाव को व्यावसायिक परिणाम संचालित, तेज, सुरक्षित, नियंत्रित और सुसंगत होना चाहिए और सबसे महत्वपूर्ण बात यह होनी चाहिए कि अगले को तेज, सस्ता और अधिक सटीक बनाया जाए। ज्ञान आगे बढ़ाता है. गुणवत्ता प्रणालीगत है, यह इस बात पर निर्भर नहीं है कि किस टीम को काम सौंपा गया है। जब कोई परियोजना समाप्त होती है और लोग चले जाते हैं तो निर्णय वाष्पित होने के बजाय सिस्टम में कूटबद्ध हो जाते हैं।
यह कस्टम बिल्ड नहीं है – जो अनुरूप है लेकिन धीमा है, और जहां ज्ञान दरवाजे से बाहर चला जाता है। यह एक सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर (SaaS) नहीं है – जो तेज़ लेकिन सामान्य है, जिसमें कोई एंटरप्राइज़ मेमोरी नहीं है। यह प्लेटफ़ॉर्म कॉन्फ़िगरेशन नहीं है – जो स्थिर लेकिन कठोर है, उद्यमों की आवश्यकता के अनुसार गति को अनुकूलित करने में असमर्थ है। कंपाउंडिंग बिल्ड उस स्थान पर कब्जा कर लेता है जहां इनमें से कोई भी मॉडल नहीं पहुंच सकता: उच्च प्रतिधारण के साथ उच्च चपलता। तेज और बुद्धिमान. कस्टम और लगातार. इसके पीछे की वास्तुकला को मैं एंटरप्राइज़ मेमोरी लेयर कहता हूं – संगठनात्मक बुद्धिमत्ता की एक सतत परत जो व्यावसायिक इरादे, सुरक्षा नियंत्रण, नियामक आवश्यकताओं और निष्पादन निर्णयों/पथों को जोड़ती है ताकि एआई एंटरप्राइज़ वास्तविकता के भीतर काम करे, शून्य में नहीं। प्रत्येक जुड़ाव इस परत में जुड़ता है। प्रसंग को बरकरार रखा गया है, पुनर्निर्मित नहीं किया गया है। शासन स्थापित किया जाता है, थोपा नहीं जाता।
अंतर पर विचार करें. पारंपरिक मॉडल में, पहली भागीदारी को उत्पादन तक पहुंचने में छह से नौ महीने लगते हैं। दूसरा जुड़ाव शून्य से शुरू होता है और लगभग उतना ही आगे बढ़ता है। कंपाउंडिंग बिल्ड मॉडल में, वही पहला जुड़ाव छह से आठ सप्ताह में उत्पादन तक पहुंच जाता है – 30-40% उत्पादकता लाभ और एंटरप्राइज मेमोरी आरंभ होने के साथ। दूसरे जुड़ाव के लिए शून्य रैंप-अप की आवश्यकता होती है क्योंकि मान्य कौशल का पुन: उपयोग किया जाता है और संदर्भ को तुरंत याद किया जाता है। तीसरे जुड़ाव से, सिस्टम स्वयं को मजबूत कर रहा है, हर बार परिवर्तन की कम कुल लागत के साथ आरओआई को बढ़ा रहा है।
यह कोई उत्पाद पिच नहीं है. यह एक संरचनात्मक आवश्यकता है. इसे सक्षम करने की तकनीक आज भी मौजूद है। सवाल यह है कि क्या वाणिज्यिक मॉडल और वितरण प्रथाएं एंटरप्राइज़ एआई निवेश के एक और चक्र को रीसेट करने से पहले पकड़ लेंगी।
प्रौद्योगिकी सेवा उद्योग एक निर्णायक मोड़ पर खड़ा है। जो कंपनियां अनुकूलन नहीं करती हैं, उनके लिए परिणाम मापने योग्य होंगे: मार्जिन संपीड़न, ग्राहक मंथन, और परिणाम-लिंक्ड सौदों की ओर लगातार गिरावट जहां पुराना राजस्व मॉडल अब लागू नहीं होता है। उद्यम ऐसे साझेदारों के पात्र हैं जिनकी विशेषज्ञता रीसेट होने के बजाय बढ़ती है। श्रेणी अब मौजूद है. इसे कंपाउंडिंग बिल्ड कहा जाता है. और यह उसके बाद आने वाली प्रत्येक प्रौद्योगिकी पहल के अर्थशास्त्र को बदल देता है।
यह लेख कारा के संस्थापक और सीईओ अश्विनी सुमन द्वारा लिखा गया है।
