2026 के लिए एआई रुझान: उद्यमियों को क्या जानना आवश्यक है?

आओ अंग्रेजी को खत्म करेंएआई एजेंसी, यानी, यह स्वतंत्र रूप से कार्य करता है: यह भविष्य के 'सबसे हॉट एआई ट्रेंड' के लिए एक सुरक्षित दांव है। एजेंट एआई अपरिहार्य रूप से बढ़ रहा है: प्रौद्योगिकी प्रदाताओं और विश्लेषकों की दुनिया में हर कोई एआई कार्यक्रमों की संभावना के बारे में उत्साहित है जो केवल सामग्री तैयार करने के बजाय वास्तविक काम करने के लिए मिलकर काम करते हैं, भले ही कोई भी पूरी तरह से आश्वस्त न हो कि यह कैसे काम करेगा। कुछ आईटी नेता सोचते हैं कि उनके पास यह पहले से ही है37%, UiPath द्वारा प्रायोजित एक आगामी सर्वेक्षण में252अमेरिकी आईटी नेता); अधिकांश को उम्मीद है कि यह जल्द ही होगा और वे इस क्षेत्र में निवेश करने के लिए तैयार हैं68%छह महीने या उससे कम के भीतर); कुछ संशयवादी (जिनसे हम मुख्य रूप से साक्षात्कार के दौरान मिले थे) मानते हैं कि यह मुख्य रूप से आपूर्तिकर्ताओं द्वारा एक विज्ञापन अभियान है। प्रौद्योगिकी-संबंधित भूमिकाओं में अधिकांश प्रबंधकों का मानना ​​​​है कि ये स्वायत्त और सहयोगी एआई कार्यक्रम मुख्य रूप से लक्षित जेनरेटिव एआई बॉट्स पर आधारित होंगे जो विशिष्ट कार्य करेंगे। अधिकांश का मानना ​​है कि इन एजेंटों का एक नेटवर्क होगा, और कई आशा करते हैं कि एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र को अतीत में एआई की तुलना में कम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी। कुछ लोगों का मानना ​​है कि प्रौद्योगिकी पूरी तरह से रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन उपकरणों द्वारा संचालित होगी; दूसरों का प्रस्ताव है कि एजेंटों को उद्यम लेनदेन प्रणालियों से पुनर्प्राप्त किया जाएगा; फिर भी अन्य लोग एक 'सुपर एजेंट' के उद्भव की परिकल्पना करते हैं जो सब कुछ नियंत्रित करेगा।

यहां हम क्या सोचते हैं: जेनरेटिव एआई (जेन एआई) बॉट होंगे (और कुछ मामलों में पहले से ही हैं) जो विशिष्ट सामग्री निर्माण कार्यों पर लोगों के आदेशों का पालन करेंगे। आपको कुछ सार्थक करने के लिए इनमें से एक से अधिक जनरल एआई टूल की आवश्यकता होगी, जैसे यात्रा आरक्षण करना या बैंकिंग लेनदेन करना। लेकिन ये प्रणालियाँ अभी भी अगले शब्द की भविष्यवाणी करके काम करती हैं, और कभी-कभी ऐसा होता हैत्रुटियाँहेअशुद्धियों. इसलिए इंसानों को समय-समय पर इनकी जांच करने की जरूरत अभी भी बनी रहेगी। पहले एजेंट वे होंगे जिनके लिएछोटे संरचित आंतरिक कार्यजिसमें थोड़ा पैसा शामिल है, उदाहरण के लिए आईटी दृष्टिकोण से पासवर्ड बदलने में मदद करना या एचआर सिस्टम में छुट्टियों की बुकिंग करना। हमें नहीं लगता कि इसकी बहुत अधिक संभावना है कि कंपनियां निकट अवधि में वास्तविक पैसा खर्च करने वाले वास्तविक ग्राहकों के साथ इन एजेंटों का उपयोग करेंगी, जब तक कि मानवीय समीक्षा या लेनदेन को रद्द करने की संभावना न हो। परिणामस्वरूप, हमें उम्मीद नहीं है कि इस तकनीक का मानव कार्यबल पर कोई महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा, नई नौकरियों को छोड़कर जिनमें एजेंटिक एआई के बारे में ब्लॉग पोस्ट लिखना शामिल है (रुको, क्या एजेंट ऐसा कर सकते हैं?)।

जेनरेटिव एआई प्रयोगों के परिणामों को मापना

एजेंटों के बारे में हर किसी के उत्साहित होने का एक कारण यह है कि जनरल एआई के आर्थिक मूल्य को प्रदर्शित करना अभी भी मुश्किल है। कुछ साल पहले के एआई ट्रेंड्स लेख में हमने तर्क दिया था कि जनरल एआई का मूल्य अभी तक सिद्ध नहीं हुआ है। रैंडी के "2025 एआई और डेटा लीडरशिप एक्जीक्यूटिव बेंचमार्क सर्वे" में भाग लेने वाले डेटा और एआई नेताओं ने कहा कि उन्हें विश्वास है कि जनरल एआई मूल्य पैदा कर रहा है:58%ने कहा कि उनके संगठन ने तेजी से वृद्धि हासिल की हैउत्पादकताओ डेल'क्षमताएआई को धन्यवाद, संभवतः विशेष रूप से जेनरेटिव एआई को। एक और16%जनरल एआई टूल्स के उपयोग के माध्यम से "ज्ञान कार्यकर्ताओं को सांसारिक कार्यों से मुक्त" करने का दावा किया गया है। आइए आशा करें कि ये अत्यधिक सकारात्मक मान्यताएँ सही हैं।

लेकिन कंपनियों को आंख मूंदकर भरोसा नहीं करना चाहिए। बहुत कम कंपनियाँ सावधानीपूर्वक उत्पादकता लाभ को मापती हैं या यह समझने की कोशिश करती हैं कि नियमित काम से मुक्त हुए ज्ञान कार्यकर्ता अपने पास मौजूद समय के साथ क्या करते हैं। केवल कुछ अकादमिक अध्ययनों ने जनरल एआई के उत्पादकता लाभ को मापा है, और जब उन्होंने ऐसा किया है, तो उन्होंने आम तौर पर कुछ पाया हैसुधार, लेकिन घातीय नहीं। गोल्डमैन सैक्स उन दुर्लभ फर्मों में से एक है जिसने प्रोग्रामिंग उद्योग में उत्पादकता लाभ को मापा है। डेवलपर्स ने बताया कि उनकी उत्पादकता में लगभग वृद्धि हुई है20%. अधिकांश समान अध्ययनों में उत्पादकता में आकस्मिक कारक पाए गए हैं, जहां अनुभवहीन श्रमिकों को अधिक लाभ मिलता है (जैसे ग्राहक सेवा और परामर्श में) या अनुभवी श्रमिकों को बेहतर परिणाम मिलते हैं (जैसा कि कोड पीढ़ी में)।

कई मामलों में, उत्पादकता लाभ को मापने का सबसे अच्छा तरीका स्थापित करना होगानियंत्रित प्रयोग. उदाहरण के लिए, एक कंपनी विपणक के एक समूह को मानव समीक्षा के बिना सामग्री बनाने के लिए जेन एआई का उपयोग करने के लिए कह सकती है, दूसरे को मानव समीक्षा के साथ इसका उपयोग करने के लिए कह सकती है, और एक नियंत्रण समूह को इसका बिल्कुल भी उपयोग नहीं करने के लिए कह सकती है। फिर, कुछ कंपनियाँ ऐसा कर रही हैं, और इसे बदलना होगा। यह देखते हुए कि जेन एआई वर्तमान में मुख्य रूप से कई व्यवसायों के लिए सामग्री निर्माण के बारे में है, अगर हम वास्तव में इसके लाभों को समझना चाहते हैं, तो हमें सामग्री की गुणवत्ता को मापना भी शुरू करना होगा। बौद्धिक कार्यों के परिणामों के साथ ऐसा करना अत्यंत कठिन है। हालाँकि, यदि जनरल एआई बहुत तेजी से ब्लॉग पोस्ट लिखने में मदद करता है, लेकिन पोस्ट उबाऊ और अस्पष्ट हैं, तो इसे मापना महत्वपूर्ण है: उस विशेष उपयोग के मामले में थोड़ा लाभ होगा।

दुखद वास्तविकता यह है कि, यदि कई संगठन वास्तव में उत्पादकता में तेजी से वृद्धि हासिल करते हैं, तो उन सुधारों को मापा जा सकता हैछँटनीबड़े पैमाने पर. लेकिन रोज़गार के आँकड़ों में बड़े पैमाने पर छँटनी के कोई संकेत नहीं हैं। इसके अलावा, अर्थशास्त्र में 2025 के नोबेल पुरस्कार के विजेता, एमआईटी के डारोन एसेमोग्लू ने टिप्पणी की कि अब तक हमने एआई की बदौलत उत्पादकता में वास्तविक वृद्धि नहीं देखी है और उन्हें आने वाले वर्षों में कुछ भी असाधारण होने की उम्मीद नहीं है, शायद इसमें वृद्धि होगी।0,5%अगले दशक में. भले ही, अगर कंपनियां वास्तव में जेन एआई को देखना और उससे लाभ उठाना चाहती हैं, तो उन्हें इसके लाभों को मापने और अनुभव करने की आवश्यकता होगी।

डेटा-संचालित संस्कृति की वास्तविकता स्वयं स्पष्ट होती है

हमें यह एहसास हो रहा है कि जनरल एआई बहुत दिलचस्प है। लेकिन यह सब कुछ नहीं बदलता है, यह विशेष रूप से लंबी अवधि में सांस्कृतिक विशेषताओं को बदलता है। हमारे 2023 रुझान लेख में, हमने नोट किया कि रैंडी के सर्वेक्षण में पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल कंपनियों का प्रतिशत जिन्होंने कहा था कि उन्होंने "एक डेटा- और एआई-संचालित संगठन बनाया है" और "एक डेटा- और एआई-संचालित संगठनात्मक संस्कृति स्थापित की है" पिछले वर्ष से दोगुना हो गया है (तब से)24%अल48%डेटा और एआई और से संचालित संगठन बनाने के लिए21%अल43%डेटा-संचालित संस्कृतियों की स्थापना के लिए)। हम दोनों इस भारी सुधार से काफी आश्चर्यचकित थे और बदलावों के लिए जनरल एआई को जिम्मेदार ठहराया, क्योंकि इसे व्यापक रूप से प्रचारित किया गया था और संगठनों द्वारा तुरंत अपनाया गया था।

संख्याएँ थोड़ी और अधिक धरातल पर वापस आ गई हैं।37%उत्तरदाताओं ने कहा कि वे डेटा- और एआई-संचालित संगठन में काम करते हैं, जबकि33%कहा कि इसमें डेटा- और एआई-संचालित संस्कृति है। यह अभी भी सकारात्मक है कि डेटा और एआई नेताओं का मानना ​​​​है कि उनके संगठनों ने इस संबंध में अतीत की तुलना में सुधार किया है, लेकिन हमारी दीर्घकालिक भविष्यवाणी यह ​​है कि अकेले जेनरेटिव एआई संगठनों और संस्कृतियों को डेटा-संचालित बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है।

उसी सर्वेक्षण में,92%उत्तरदाताओं में से कुछ ने कहा कि उनका मानना ​​है कि सांस्कृतिक और परिवर्तन प्रबंधन चुनौतियाँ डेटा- और एआई-संचालित बनने में सबसे बड़ी बाधा हैं। इससे पता चलता है कि कोई भी तकनीक अकेले अपर्याप्त है। यह ध्यान देने योग्य है कि साक्षात्कार में शामिल अधिकांश कर्मचारी संगठनों से थेपरंपरागतएक पीढ़ी से भी पहले स्थापित और परिवर्तन के इतिहास के साथक्रमिक. इनमें से कई कंपनियों ने पिछले दो दशकों की तुलना में महामारी के दौरान अपनी डिजिटल रणनीतियों को क्रियान्वित करने के लिए अधिक काम किया है।

असंरचित डेटा फिर से महत्वपूर्ण है

जनरल एआई का संगठनों पर एक और प्रभाव पड़ा है: यह असंरचित डेटा को फिर से प्रासंगिक बना रहा है। 2025 "एआई और डेटा लीडरशिप एक्जीक्यूटिव बेंचमार्क सर्वे" में94%डेटा और एआई में अग्रणी नेताओं ने कहा कि एआई में रुचि डेटा पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रही है। चूंकि पारंपरिक विश्लेषणात्मक एआई कई दशकों से मौजूद है, हमें लगता है कि वे जनरल एआई के प्रभाव का जिक्र कर रहे थे। एक अन्य सर्वेक्षण में जिसका हमने पिछले साल के एआई ट्रेंड्स लेख में हवाला दिया था, इस बात के पर्याप्त सबूत थे कि अधिकांश कंपनियों ने अभी तक जनरल एआई की तैयारी के लिए डेटा का सही प्रबंधन करना शुरू नहीं किया है।

जनरल एआई जिस डेटा के साथ काम करता है उसका विशाल बहुमत टेक्स्ट, छवियों, वीडियो और इसी तरह के रूपों में अपेक्षाकृत असंरचित है। एक बड़ी बीमा कंपनी के प्रबंधक ने हाल ही में रैंडी के साथ साझा किया कि97%कंपनी का अधिकांश डेटा असंरचित था। कई कंपनियां अपने डेटा और दस्तावेज़ों को प्रबंधित करने और उन तक पहुंच प्रदान करने में सहायता के लिए जनरल एआई का उपयोग करने में रुचि रखती हैं, आमतौर पर पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी, या आरएजी नामक दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं। हालाँकि, कुछ कंपनियों ने 20 साल से भी पहले ज्ञान प्रबंधन के दिनों से अपने असंरचित डेटा पर ज्यादा काम नहीं किया है। उन्होंने संरचित डेटा पर ध्यान केंद्रित किया, आमतौर पर लेन-देन प्रणालियों से संख्याओं की पंक्तियों और स्तंभों पर।

असंरचित डेटा को अव्यवस्थित करने के लिए, संगठनों को प्रत्येक दस्तावेज़ प्रकार के सर्वोत्तम उदाहरणों का चयन करना होगा, सामग्री को टैग या ग्राफ़ करना होगा, और इसे सिस्टम में लोड करना होगा (एंबेडिंग, वेक्टर डेटाबेस और समानता खोज एल्गोरिदम की रहस्यमय दुनिया में आपका स्वागत है)। ये दृष्टिकोण कर्मचारियों के लिए ज्ञान तक पहुंच के संदर्भ में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं, यही वजह है कि कई संगठन इन्हें अपना रहे हैं। हालाँकि, इस कार्य के लिए अभी भी बहुत अधिक मानवीय प्रयास की आवश्यकता है। किसी बिंदु पर, शायद, हम जेन एआई प्रॉम्प्ट विंडो में ढेर सारे आंतरिक दस्तावेज़ आसानी से लोड करने में सक्षम होंगे। जब यह संभव होगा, तब भी काफी कुछ करने की आवश्यकता होगीमानव देखभालडेटा का, क्योंकि ChatGpt यह स्थापित करने में सक्षम नहीं है कि 20 विभिन्न बिक्री प्रस्तावों में से कौन सा सबसे अच्छा है।

डेटा और AI का प्रबंधन किसे करना चाहिए?

शायद इसमें कोई आश्चर्य नहीं होना चाहिए कि जबकि डेटा और एआई के साथ इसका उपयोग करने के प्रयासों को संगठनों से अधिक ध्यान और निवेश मिल रहा है, डेटा नेतृत्व कार्य स्वयं संघर्ष करना जारी रखता है। भूमिका अभी भी अपेक्षाकृत प्रारंभिक है: बस12%2012 में रैंडी के पहले वार्षिक सर्वेक्षण में संगठनों ने एक मुख्य डेटा अधिकारी नियुक्त किया था। प्रगति हो रही है: द85%रैंडी के नवीनतम सर्वेक्षण में कई संगठनों ने एक मुख्य डेटा अधिकारी नियुक्त किया है, और इन डेटा लीडरों का बढ़ता प्रतिशत मुख्य रूप से किस पर केंद्रित हैविकास,नवाचारईरूपान्तरण(जोखिम या नियामक मुद्दों से बचने के बजाय)। आश्चर्यजनक रूप से, अधिक संगठनों ने भी मुख्य एआई अधिकारियों को नियुक्त किया है33%.

जैसे-जैसे ये भूमिकाएँ विकसित होती रहती हैं, संगठन अपने अधिदेशों, जिम्मेदारियों और पदानुक्रमित संरचनाओं के साथ संघर्ष करना जारी रखते हैं। रैंडी के एआई और डेटा लीडरशिप एक्जीक्यूटिव बेंचमार्क सर्वे पर प्रतिक्रिया देने वाले आधे से भी कम डेटा लीडर्स (ज्यादातर मुख्य डेटा अधिकारी) ने कहा कि उनका कार्य बहुत प्रभावी और अच्छी तरह से स्थापित है, और केवल51%उन्होंने कहा कि उनका मानना ​​है कि उनके काम को उनके संगठनों के भीतर अच्छी तरह से समझा जाता है। हम अभी तक निश्चित नहीं हैं कि मुख्य एआई अधिकारी और मुख्य डेटा (और एनालिटिक्स-एआई) अधिकारी (सीडीएओ) की जिम्मेदारियों के लिए अलग-अलग भूमिकाओं की आवश्यकता है या नहीं, हालांकि कैपिटल वन और क्लीवलैंड क्लिनिक सहित कुछ संगठनों ने मुख्य एआई अधिकारी की भूमिका को मुख्य डेटा अधिकारी के बराबर स्थापित किया है।

केवल एक ही बात हम निश्चितता के साथ कह सकते हैं किनेतृत्व प्रश्नडेटा और एआई के क्षेत्र में विकास होना तय है, भले ही इस मांग का रूप, संरचना और तरीके कुछ भी हों। हम डेटा प्रबंधन और एआई के व्यापक भविष्य के बारे में अनिश्चित हैं। रैंडी का दृढ़ विश्वास है कि सीडीएओ की भूमिका एक कॉर्पोरेट भूमिका होनी चाहिए जो कॉर्पोरेट नेतृत्व को रिपोर्ट करे। उन्होंने नोट किया कि36%इस वर्ष अपने सर्वेक्षण में डेटा और एआई नेताओं ने सीईओ, अध्यक्ष या सीओओ को रिपोर्ट दी। रैंडी का दृढ़ विश्वास है कि डेटा और एआई नेताओं को मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करना चाहिए और व्यवसाय की भाषा को समझना और बोलना चाहिए।

टॉम इस बात से सहमत हैं कि प्रौद्योगिकी नेताओं को व्यावसायिक मूल्य पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। हालाँकि, जैसा कि हमने 2024 रुझान रिपोर्ट में तर्क दिया था, उनका मानना ​​है कि सीडीएओ सहित अधिकांश संगठनों में बहुत सारे "प्रौद्योगिकी नेता" हैं। इनमें से कई सीडीएओ पाते हैं कि उनके आंतरिक ग्राहक सभी सी-स्तरीय प्रौद्योगिकी प्रबंधकों द्वारा भ्रमित हैं और ऐसी भूमिकाओं के प्रसार से सहयोग मुश्किल हो जाता है और सीईओ को रिपोर्ट करना असंभव हो जाता है। टॉम "सुपरटेक लीडर्स" को देखना पसंद करेंगे, जिनकी सभी तकनीकी भूमिकाएँ उन्हें सौंपी जाएंगी, जैसा कि उन कंपनियों की बढ़ती संख्या में हो रहा है जिन्होंने इस भूमिका को भरने के लिए परिवर्तन-केंद्रित सीआईओ को बढ़ावा दिया है। सही उत्तर जो भी हो, यह स्पष्ट है कि संगठनों को इसमें कदम उठाने और इसे साकार करने की आवश्यकता हैजो लोग डेटा का प्रबंधन करते हैं उनका उतना ही सम्मान किया जाता है जितना डेटा का.

मूल लेख "2025 के लिए एआई और डेटा साइंस में पांच रुझान", जनवरी 2025 का अनुवाद