भारत में एंटरप्राइज AI के अगले चरण को परिभाषित करने वाला सवाल यह है कि वास्तविक व्यावसायिक माहौल में AI को सफलतापूर्वक लागू करना क्यों चुनौतीपूर्ण है। जबकि भारत AI अपनाने में दुनिया से आगे है, असली मुद्दा मॉडल का निर्माण नहीं बल्कि मॉडल को विश्वसनीय रूप से उत्पादन में काम करना है।
भारतीय एंटरप्राइज AI की स्थिति
Deloitte के रिपोर्ट के अनुसार, 40% भारतीय संगठन AI को आंशिक या पूर्ण रूप से अपना चुके हैं, जो वैश्विक औसत 28% से काफी अधिक है। इसके बावजूद, MIT Sloan और Boston Consulting Group के अध्ययन से पता चलता है कि 5% से कम कंपनियां AI से बड़े वित्तीय लाभ उठा पा रही हैं।
पिछले दो वर्षों में, AI क्षमता और मॉडल चयन पर अधिक ध्यान दिया गया था। अब जब AI सिस्टम उत्पादन में आ चुके हैं, तो मुख्य चुनौती उनका विश्वसनीय संचालन है, जो पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तरह सहज नहीं होता क्योंकि AI का व्यवहार सन्दर्भ-निर्भर होता है।
EY और CII की रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 47% भारतीय व्यवसायों में कई जनरेटिव AI उपयोग मामलों का उत्पादन स्तर पर संचालन होता है, लेकिन 95% कंपनियां AI के लिए अपनी IT बजट का 20% से कम खर्च करती हैं। यह दर्शाता है कि भारत सीमित संसाधनों में AI को बड़े पैमाने पर लागू कर रहा है।
फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियरों की भूमिका
परंपरागत सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के विपरीत, AI सिस्टम प्रायिकता और परिवर्तनशीलता पर आधारित होते हैं, इसलिए इन्हें वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रिया और ग्राहक जरूरतों के अनुकूल बनाना कठिन होता है। यह चुनौती हल करने वाले इंजीनियर फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर कहलाते हैं।
OpenAI, Anthropic, Microsoft जैसी कंपनियां अब FDE की भर्ती कर रही हैं जो केवल मॉडल नहीं बनाते बल्कि उन्हें ग्राहक के व्यवसाय में प्रभावी ढंग से लागू करते हैं। BCG की रिपोर्ट में भी इसी बात को रेखांकित किया गया है कि मॉडल के बजाय AI के कार्यान्वयन और निगरानी क्षमता ही व्यावसायिक मूल्य निर्धारित करती है।
भारत में बैंकिंग, बीमा, रिटेल, हेल्थकेयर और मैन्युफैक्चरिंग जैसे क्षेत्रों में ऐसे इंजीनियरों की मांग बढ़ रही है, जो जेनरल AI क्षमताओं को व्यावसायिक जरूरतों के अनुरूप बना सकें। यह केवल तकनीकी क्षेत्र तक सीमित नहीं है।
शिक्षा के क्षेत्र में भी बदलाव की जरूरत है ताकि इंजीनियरिंग शिक्षा उत्पादन-स्तर AI के लिए आवश्यक कौशल पर केंद्रित हो। इसके बिना भारत का AI नेतृत्व स्थायी नहीं होगा, बल्कि केवल AI को अपनाने की गति ही सीमित संभावना प्रदान करेगी।
