व्यापारी आईए का बड़ा असफलता: यह तकनीक नहीं, मानव व्यवहार और लेखांकन है

व्यापारी आईए का बड़ा असफलता: यह तकनीक नहीं, मानव व्यवहार और लेखांकन है

पिछले वर्ष के दौरान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर सार्वजनिक चर्चा में प्रदर्शनों, वादों और कॉर्पोरेट खरीद के साथ भर गई। मॉडलों, लाइसेंसों, बुनियादी ढांचे और पायलट पर औद्योगिक स्तर पर निवेश किया गया। हालाँकि, एक बोर्ड रूम में महत्वपूर्ण लक्षण यह नहीं है कि कितने परीक्षण किए गए, बल्कि यह है कि त्रैमासिक समापन पर कितने लाभ बिंदु सामने आए।

MIT द्वारा उद्धृत एक अध्ययन, जो TheStreet द्वारा संकलित किया गया है, एक संख्या को दर्शाता है जो उत्साह की कहानी के साथ मेल नहीं खाती: 95% संगठनों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपने निवेश पर मापने योग्य रिटर्न नहीं देखा, जबकि कुल व्यय लगभग 30,000 से 40,000 मिलियन डॉलर था। यह समस्या शक्ति की गणना या मॉडल की "परिपक्वता" का नहीं है। यह, बड़ी मात्रा में, मानव अपनाने और आंतरिक संगठनों के समस्याओं का है जो आईए की वास्तविक अर्थव्यवस्था के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं।

मेरी उपभोक्ता व्यवहार और अपनाने की विफलताओं का विश्लेषण करते हुए, मैं इस कहानी को दो क्लासिकल विफलताओं की ऑटोप्सी के रूप में पढ़ता हूँ: पहली होती है कर्मचारी के डेस्क पर, जहां आईए "बेहतर खोज इंजन" में गिर जाती है; दूसरी होती है बैक ऑफिस में, जहां उपयोग होने पर भी कंपनी इसे सटीकता से मापने या वसूलने में असमर्थ होती है। दोनों मामलों में गलती वही है: मानव और लेखांकन के लिए डिज़ाइन करना जो मौजूद नहीं है।

जब आईए असली काम में आती है, तो यह प्रोत्साहनों, आदतों और त्रुटि के डर से टकराती है

ओसियास रामिरेज़, एक्सियालेंट के सीईओ ने इसे इस वाक्य में कहा जो हर परिवर्तन योजना में छपा होना चाहिए: "आईए को लोग अपनाते हैं, सर्वर नहीं। यदि लोग अपने काम करने के तरीके में बदलाव नहीं करते हैं, तो प्रौद्योगिकी वहीं की वहीं रह जाती है।" यह बयान दर्शन नहीं है; यह लागू अर्थशास्त्र है। यदि व्यवहार नहीं बदलता, तो तकनीकी संपत्ति डूबने वाली लागत बन जाती है।

TheStreet द्वारा उद्धृत अनुसंधान का पैटर्न जो मैं अपनाने में देखता हूँ वह निरंतर है: अधिकतम कर्मचारी आईए का उपयोग एक हल्के अधिक बुद्धिमान खोज इंजन के रूप में करते हैं, न कि वर्कफ़्लो के पुन: डिज़ाइन के रूप में। वह नात्विकता रिटर्न को नष्ट कर देती है। एक "बेहतर खोज इंजन" कुछ मिनटों की बचत करता है; एक पुन: डिज़ाइन वर्कफ़्लो चक्र समय बदलता है, फिर से काम करने को कम करता है, निर्णयों को मानकीकरण करता है और उन गतिविधियों को स्केलेबल बनाता है जो पहले आंतरिक नायकों पर निर्भर थीं।

टकराव तब होता है जब संगठन आईए को पुराने स्क्रिप्ट के साथ लागू करने का प्रयास करते हैं: उपकरण खरीदना, स्थापित करना, प्रशिक्षण देना और विजय की घोषणा करना। लेकिन अपनाने की विफलता प्रशिक्षण की कमी नहीं है; यह संज्ञानात्मक घर्षण और प्रति-सम्भावित जोखिमों के कारण होती है। कर्मचारी "आईए को अस्वीकार" नहीं करता है। वह इसका उपयोग करने की मानसिक लागत जब तत्काल लाभ से अधिक होती है, तब इसे टालता है या जब प्रोत्साहन प्रणाली प्रयोग को दंडित करती है।

व्यवहारिक दृष्टि से, धक्का मौजूद है — दोहराए गए कार्यों के प्रति निराशा और उत्पादकता के लिए दबाव — और मैग्नेटिज्म भी है — गति और बेहतर उत्तरों का वादा। समस्या यह है कि चिंता और आदत अक्सर जीतती हैं। चिंता, क्योंकि एक प्रायिकता प्रणाली को तय करने से उपयोगकर्ता को स्पष्ट त्रुटियों का सामना करना पड़ता है। आदत, क्योंकि статус को बनाए रखने के लिए पहले से ज्ञात मार्ग होते हैं: "जैसा हमेशा किया जाए" अक्सर करियर को प्रभावित नहीं करता; कुछ नया आजमाना और असफल होना कभी भी कर सकता है।

यहां की महत्वपूर्ण बात यह है कि कई पदानुक्रम और प्रोत्साहन आईए के अस्तित्व से पहले बनाये गए थे। यदि बिक्री टीम को ऐसे प्रक्षिप्तियाँ मिलती हैं जो आईए द्वारा उत्पन्न होती हैं और जो कोटा या आंतरिक कहानियों से टकराती हैं, तो डेटा "चर्चा" नहीं किया जाता; इसे अनदेखा किया जाता है। न तो बुराई से, बल्कि संरक्षण के लिए: मानव अपने सुरक्षा की ऑप्टिमाइज़ करता है। यदि मॉडल मौन सहमति को खतरे में डालता है कि कैसे श्रेय और दोष आवंटित किया जाता है, तो मॉडल खो जाता है।

इसलिए, वे कंपनियाँ जो परिणाम प्राप्त करती हैं, वे अक्सर वे नहीं होती हैं जिनके पास सबसे उन्नत मॉडल होता है, बल्कि वे काम को मॉडल के चारों ओर पुनः संरचना करती हैं। आईए एक "एड-ऑन" नहीं है; यह कार्य का मानसिक अनुबंध का पुनः डिज़ाइन है: कौन निर्णय लेता है, कौन मान्य करता है, कौन हस्ताक्षर करता है, कौन जोखिम उठाता है। उस पुनः डिज़ाइन के बिना, उपकरण का उपयोग छोटे कार्यों के लिए किया जाता है, ROI खत्म हो जाता है और संगठन गलत सबक सीखता है: आईए "काम नहीं करती" है, जबकि वास्तव में जो अच्छा नहीं है वह अपनाने का प्रणाली है।

ROI एक साधारण कारण से टूटता है: चमक खरीदी जाती है, घर्षण को कम किया जाता है

उद्धृत अध्ययन के आंकड़े एक विजयी कहानी पर एक धक्का हैं: 95% बिना मापने योग्य रिटर्न के 30,000-40,000 मिलियन डॉलर के निवेश के बाद। जब ऐसी एक प्रगति दिखाई देती है, तो व्याख्या अक्सर तकनीक की तुलना में कम ग्लैमरस होती है। उत्तर इस बात में है कि कैसे कंपनियाँ बजट और ध्यान आवंटित करती हैं।

प्रथागत रूप से, कई संगठन उत्साह से दिखाई देने वाले पर खर्च करते हैं: लाइसेंस, बुनियादी ढांचा, शानदार डेमोज़ वाले पायलट। यह एक प्रस्तुति में "चमकता" है। जो वास्तव में व्यवहार को बदलता है वह उतना समर्थन नहीं प्राप्त करता: प्रक्रियाओं का पुनः डिज़ाइन, प्रोत्साहनों में परिवर्तन, उपयोग की शासन, उचित त्रुटि से सुरक्षा और दोहराने का समय।

यहां एक सामान्य कॉर्पोरेट पूर्वाग्रह नजर आता है: परिवर्तन को एक TI परियोजना के रूप में देखा जाता है, ना कि एक संचालन की पुनः लेखन के रूप में। नतीजा प्रेडिक्टेबल है: उपयोग सतह पर ही रह जाता है। कर्मचारी उपकरण को एक ईमेल लिखने, दस्तावेज़ को संक्षिप्त करने या जानकारी खोजने के लिए खोलता है। ये ऐसी क्रियाएँ हैं जो न तो पेशेवर पहचान को जोखिम में डालती हैं और न ही पदानुक्रम को चुनौती देती हैं। आईए उत्पादकता की कॉस्मेटिक बन जाती है।

एक और विवरण है जो समस्या को और बढ़ाता है: असफलता के खिलाफ संगठनों की सहनशीलता। नोट में कहा गया है कि जब प्रयोग विफल होते हैं — और अक्सर होते हैं — तो कई कंपनियों में दृढ़ता और पुनः समायोजन की संस्थागत क्षमता नहीं होती है। व्यवहार से, यह महत्वपूर्ण है: यदि उपयोगकर्ता का पहला अनुभव दंडात्मक वातावरण में होता है, तो अपनाने की संभावना मर जाती है। एक प्रारंभिक नकारात्मक बातचीत एक आंतरिक ह्युरिस्टिक बनाती है: "यह समस्याएँ पैदा करता है"। वहां से, हर सूक्ष्म घर्षण निर्णय की पुष्टि करता है कि वह आदत पर लौटे।

अंतिम परिणाम C-लेवल के लिए गलत है: "आईए को लागू" करने की रिपोर्ट है, लेकिन कोई रिटर्न नहीं है। कार्यान्वयन का जश्न मनाया जाता है, परिवर्तन को दंडित किया जाता है। और फिर चक्र दोहराया जाता है: उपकरण पर अधिक खर्च, अधिक निराशा, ज्यादा निराशा। लागत केवल वित्तीय नहीं है; यह आंतरिक प्रतिष्ठा का है। हर विफलता जो पहल में कम राजनीतिक पूंजी घटाती है।

यहां तक कि अपनाने के साथ, कई कंपनियाँ पैसे खो देती हैं क्योंकि वे उपभोग का बिल नहीं लगा पातीं

कहानी की दूसरी भाग और अधिक शांत है और एक CFO के लिए अधिक खतरनाक है: भले ही आईए का उपयोग होता है, कई कंपनियाँ इसे वसूलने के लिए सुसज्जित नहीं हैं। एरेज़ अगमोन, वायू के सीईओ, इसे इस प्रकार संक्षेप में बताते हैं: "ज्यादातर SaaS बिलिंग प्रणालियाँ पहले से अनुमानित सदस्यता के विचार पर आधारित होती हैं। आईए अनियमित उपभोग की ओर ले जाती है।"

समस्या का मुख्य पहलू संरचनागत है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर को सीट, लाइसेंस या फ्लैट सदस्यता द्वारा बेचा जाता था। दूसरी तरफ, आईए को भिन्न यूनिट में उपभोग किया जाता है: नियमों को संसाधित करना, API कॉल, मॉडल निष्पादन। यह उपभोग न केवल भिन्न है; यह अस्थायी है, जिसमें कठिन-पठनीय पीक और घाट होते हैं। यह मान लेना कि एक पुराने बिलिंग प्रणाली के बिना नुकसान पहुंचाना वैसा ही है जैसे बिजली मापने के लिए रजिस्टर का उपयोग करना।

TheStreet ने एक विशिष्ट केस का वर्णन किया जो आय की कमी को दर्शाता है: एक CFO ने पाया कि उसकी प्रणाली केवल बिलिंग चक्र के दिन उपयोग को रिकॉर्ड करती थी। यदि कोई ग्राहक महीने के मध्य में स्तर बढ़ाता है और भुगतान के दिन से पहले वापस जाता है, तो पीक गायब हो जाता है। खुद CFO ने इसे कटुता के साथ कहा: "मैं केवल वही वसूल करता हूँ जो बिलिंग चक्र की तारीख में था। मुझे पीक का नुकसान हुआ। मैंने वह पैसा खो दिया।"

यह उदाहरण एक बड़े पैटर्न को उजागर करता है: आईए की अर्थव्यवस्था फर्म को दंडित करती है जो सटीक मापा नहीं जाता है। यहाँ ट्रैकिंग की दरारें, मैनुअल समायोजन स्प्रेडशीट के साथ और हाथ से बनाए गए बिल उभरते हैं। यह सब तब काम करता है जब ग्राहक कम होते हैं और वॉल्यूम कम होता है; यह तब ढह जाता है जब उत्पाद स्केल होता है।

आय की कमी कोई घटना नहीं है; यह एक टपकाव है। और एक टपकाव, उपभोग के मॉडल में, गुणा होता है। कंपनी न केवल पैसे छोड़ती है; यह मूल्य निर्धारित करने के लिए अंधी भी हो जाती है। यदि वास्तविक उपयोग नहीं पकड़ा गया, तो प्रबंधन टीम अंततः एक भ्रांति का प्रबंधन करना समाप्त कर देती है: वे विश्वास करते हैं कि उत्पाद का मूल्य X है, जबकि ग्राहक की व्यवहार Y कह रहा है।

ग्राहक मनोविज्ञान की दृष्टि से, यह विश्वास की बमबारी है। एक बिलिंग प्रणाली जो उपभोग को नहीं समझती, दो सममित जोखिमों को उत्पन्न करती है: अंडर-चार्ज करना और मूल्य देना, या ओवर-चार्ज करना और विवाद को सक्रिय करना। दोनों मामलों में व्यावसायिक संबंध कमजोर होते हैं। आईए सटीकता का वादा करती है; एक अव्यवस्थित बिल एक अव्यवस्थित के संबंध को व्यक्त करता है।

वह परिवर्तन जो वास्तव में भुगतान करेगा: मानव निर्णयों और वित्तीय मांसपेशियों को फिर से डिज़ाइन करना जो उन्हें मनीटाइज करते हैं

खबर एक कठोर पाठ छोड़ती है: व्यापारिक आईए दो दुनिया के बीच फंसी है। ऊपर, नवाचार की बात। नीचे, मानव आदतें और विरासत वित्तीय प्रणाली।

इस जाल से बाहर निकलने के लिए, रणनीति मॉडल के साथ शुरू नहीं होती है, बल्कि वह व्यवहार जो आप उत्पादन में देखना चाहते हैं। आने वाले मूल्य को कैप्चर करने वाली कंपनियाँ वे होंगी जो तीन अनुशासित आंदोलन करेंगी।

पहला, आईए को ठोस निर्णयों में अनुवादित करना, स्पष्ट जिम्मेदारी के साथ। यदि आईए का आउटपुट यह नहीं बदलता कि कौन निर्णय लेता है, कब निर्णय लेता है और मान्यता के कौन से मानदंड के साथ, तो उपयोग छोटे कार्यों पर रहेगा। वास्तविक अपनाना तब होता है जब ऑपरेशन प्रवाह उपकरण को "डिफ़ॉल्ट रास्ता" के हिस्से के रूप में सम्मिलित करता है, और जब इसे नजरअंदाज करने की लागत इसका उपयोग करने की लागत से अधिक हो जाती है।

दूसरा, प्रोत्साहनों को नए सिरे से बनाना ताकि कर्मचारी को व्यक्तिगत प्रदर्शन और अपनाने के बीच चुनाव न करना पड़े। जब प्रणाली ने सतत स्टेटस को बनाए रखने के लिए पुरस्कृत किया, तो आदत सही आकार में होती है। कंपनी को उस स्थिति में स्थितियाँ बनानी चाहिए जहां प्रयोग करना सुरक्षित हो और जहां उचित त्रुटि एक व्यक्तिगत पासिव नहीं होती, बल्कि सीखने की एक नियंत्रित लागत होती है।

तीसरा, एक आश्रित दुनिया में बिलिंग को आधुनिक बनाना। यदि उत्पाद का उपभोग के अनुसार चार्ज किया जाता है, तो लेखांकन को समय पर और पर्याप्त सूक्ष्मता से उपयोग को देखना चाहिए ताकि कोई प peak माउट न खो जाए। बिना इस आधार के, एक सफल अपनाना भी तब सेकंड के बिना बढ़ता जाता है।

C-लेवल के लिए सामग्री असुविधाजनक है, लेकिन संचालन योग्य है: आईए का रिटर्न कम्प्यूटिंग की शक्ति बढ़ाकर नहीं, मानव और वित्तीय घर्षण को कम कर के अनलॉक होता है। टेक्नोलॉजी चमक सकती है, पर कारोबार तभी जीतता है जब संगठन अपने पूरे पूंजी को उस चमक पर नहीं लगाता और उसे नियंत्रित रूप से उसमें निवेश करता है, जिससे डर और घर्षण को दूर किया जाता है जो उपयोगकर्ता को अपनाने से रोकता है और कंपनी को बिलिंग में मूल्य पकड़ने से रोकता है।