AI बजट का 93% तकनीक पर जाता है, और परिणाम तय करता है बचा हुआ 7%
एक विरोधाभास है जो दुनिया के सबसे बड़े निगमों के वित्त कक्षों में गूंजता रहता है: जो संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सबसे अधिक निवेश कर रहे हैं, वे अक्सर उससे सबसे कम हासिल कर रहे हैं। यह कोई तकनीकी विफलता नहीं है। तकनीक काम करती है। समस्या समीकरण के दूसरी तरफ है — उस तरफ जिसे किसी ने पर्याप्त गंभीरता से बजट में नहीं रखा।
Workday के साथ साझेदारी में Fortune द्वारा आयोजित Emerging CFO फोरम में, Fortune 500 कंपनियों के मुख्य वित्तीय अधिकारियों के एक समूह और Deloitte में मानव पूंजी अभ्यास के निदेशक और नेता Casey Caram ने एक ऐसा आंकड़ा पेश किया जो निरंतर ध्यान का पात्र है: संगठन औसतन अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं में निवेश का 93% डेटा, तकनीक और बुनियादी ढांचे पर खर्च करते हैं, और मात्र 7% लोगों को उन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम बनाने पर। यह कोई सजावटी आंकड़ा नहीं है। यह निवेश की वास्तुकला का एक ऐसा निदान है जिसके प्रत्यक्ष परिणाम रिटर्न पर पड़ते हैं।
इन कार्यकारियों ने जो वर्णन किया वह तकनीकी अर्थ में तकनीक अपनाने की कोई समस्या नहीं है। यह एक संगठन द्वारा प्राथमिकता के रूप में जो घोषित किया जाता है और उसके खर्च के निर्णय वास्तव में क्या प्रकट करते हैं, उनके बीच सुसंगतता की समस्या है।
जब खर्च परिवर्तन का भ्रम खड़ा करता है
93/7 पैटर्न के पीछे एक समझ में आने वाला, हालांकि दोषपूर्ण, तर्क है। तकनीक खरीदना दृश्यमान है, मापने योग्य है और प्रगति की एक ऐसी कथा उत्पन्न करता है जो बोर्ड और बाहरी विश्लेषकों दोनों को संतुष्ट करती है। एक स्थापित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मंच, एक आधुनिक डेटा वास्तुकला, एक कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर लाइसेंस — ये सभी गति के पठनीय संकेत हैं। लेकिन लेखाकारों की एक टीम को प्रशिक्षित करना, वित्तीय नियोजन क्षेत्र के कार्यप्रवाह को फिर से डिज़ाइन करना, बीस साल के अनुभव वाले किसी पेशेवर को यह बदलने में निवेश करना कि वह अपने विश्लेषण कैसे तैयार करता है — यह सब अदृश्य है, धीमा है, और तिमाही डैशबोर्ड पर प्रस्तुत करना कठिन है।
Caram ने इसे सटीकता से व्यक्त किया: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमताएं वस्तु बन जाएंगी। जो वस्तु नहीं बनती वह है मानवीय निर्णय — यह जानना कि कौन सा प्रश्न पूछना है, किस डेटा को संदर्भ में रखना है और बढ़ती जानकारी की मात्रा में किस संकेत को नज़रअंदाज़ करना है। यही उस दक्षता मॉडल की उच्चतम परत है जो उन्होंने प्रस्तावित किया: पारंपरिक वित्तीय कौशल की नींव पर — लेखांकन, अनुमान, प्रदर्शन प्रबंधन — डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता की एक परत बैठती है, और उन दोनों के ऊपर वह टिका होता है जिसे उन्होंने आवश्यक मानवीय कौशल कहा: निर्णय क्षमता, आलोचनात्मक सोच, सही प्रश्न पूछने की योग्यता।
समस्या यह नहीं है कि संगठन उस मॉडल को नहीं जानते। समस्या यह है कि वे रणनीति बैठक में उसे स्वीकृत करते हैं और बजट आवंटन में उसे नकार देते हैं।
Hewlett Packard Enterprise की मुख्य वित्तीय अधिकारी Marie Myers ने इस परिघटना को अंदर से ऐसी स्पष्टता के साथ वर्णित किया जो सार्वजनिक मंचों पर कम ही सुनाई देती है। उनकी टीम ने आंतरिक परिचालन समीक्षाओं को फिर से डिज़ाइन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया, जिससे मैनुअल कार्य कम हुआ और व्यावसायिक स्तर पर दृश्यमान मूल्य उत्पन्न हुआ। परिणाम ठोस था। फिर भी, Myers ने वास्तविक बाधा को कुछ ऐसी चीज़ के रूप में पहचाना जो कार्यान्वयन के बाद होती है, पहले नहीं: सबसे लंबे करियर वाले पेशेवर, जिनके पास सबसे अधिक संचित ज्ञान है, वे ही काम करने के तरीके को बदलने में सबसे अधिक प्रतिरोध करते हैं। "जब हम नई तकनीकें लागू करते हैं, तो हम तकनीक को लेकर जुनूनी हो जाते हैं, और मुझे लगता है कि हम लोगों पर पड़ने वाले प्रभाव के बारे में सोचने में पर्याप्त समय नहीं देते," उन्होंने कहा। और उन्होंने एक बात जोड़ी जो एक परिचालन सिद्धांत के रूप में काम करती है: "अगर आप सभी को अपने साथ नहीं ले चलते, तो आप कोई सफल बदलाव नहीं ला पाएंगे।"
वह आखिरी वाक्य कोई प्रेरणात्मक बयानबाज़ी नहीं है। यह उस तंत्र का विवरण है जिसके द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुनियादी ढांचे में नौ अंकों का निवेश सीमांत रिटर्न दे सकता है, क्योंकि टीम का वह 15% जिसे अपना कार्यप्रवाह बदलना था, उसने बस नहीं बदला।
घोषित महत्वाकांक्षा और वास्तविक चुनाव के बीच की दरार
Prologis के मुख्य वित्तीय अधिकारी Tim Arndt ने एक पूरक दृष्टिकोण प्रस्तुत किया जो मामले के रणनीतिक आयाम को रोशन करता है। उन्होंने वर्णित किया कि कैसे CFO की भूमिका प्रशासन और रिपोर्टिंग से रणनीति और व्यावसायिक नेतृत्व की ओर स्थानांतरित हुई है, और कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता नियमित कार्यों को स्वचालित करके और उच्च-मूल्य कार्य के लिए समय मुक्त करके इस परिवर्तन को गति दे रही है। "अब अपेक्षा यह है कि आप कार्यकारी मेज पर एक भागीदार बनें," उन्होंने कहा, जो केवल परिणाम रिपोर्ट करने से अधिक रणनीति निर्माण में योगदान देते हैं।
यह विकास वास्तविक है। लेकिन इसकी एक शर्त है जो डिजिटल परिवर्तन की प्रस्तुतियों में शायद ही कभी दिखती है: यह केवल तभी होता है जब वित्त टीम के पास उस स्थान पर कब्जा करने की क्षमता हो। एक CFO जो कॉर्पोरेट रणनीति का वास्तुकार बनने की आकांक्षा रखता है, लेकिन उसकी टीम अभी भी मैनुअल रिपोर्टिंग मोड में काम करती है, उसके पास रणनीतिक महत्वाकांक्षा नहीं है, उसके पास एक संगठनात्मक विरोधाभास है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता समय मुक्त कर सकती है। वह यह गारंटी नहीं दे सकती कि वह समय समझदारी से उपयोग किया जाएगा यदि किसी ने उस समझदारी को विकसित करने में निवेश नहीं किया।
J.M. Smucker के मुख्य वित्तीय अधिकारी Tucker Marshall ने अधिक परिचालन दृष्टिकोण से इस प्रक्रिया का वर्णन किया। कंपनी वित्तीय प्रणालियों को आधुनिक बना रही है, कार्यप्रवाह को स्वचालित कर रही है और प्रतिभा विकास में निवेश कर रही है — करियर के शुरुआती चरण के पेशेवरों के लिए कार्यक्रमों से लेकर डेटा और विश्लेषण में अनुभव के साथ मध्य स्तर की भर्तियों तक। और उन्होंने कुछ ऐसी बात की ओर इशारा किया जो अक्सर परिवर्तन योजनाओं से बाहर रह जाती है: संवाद करने की क्षमता। वित्त टीम के बेहतर विश्लेषण तैयार करना पर्याप्त नहीं है यदि वह उन विश्लेषणों को निर्णय लेने वालों के लिए समझने योग्य व्यावसायिक निर्णयों में अनुवाद नहीं कर सकती। डेटा साक्षरता, उसके निहितार्थों को संप्रेषित करने की क्षमता के बिना, तकनीकी परिष्कार के वेश में रणनीतिक मौन उत्पन्न करती है।
Moody's की मुख्य वित्तीय अधिकारी Noémie Heuland ने निदान में एक अलग आयाम जोड़ा। उपलब्ध डेटा की मात्रा में वृद्धि के साथ, वित्त टीमों पर दबाव केवल अधिक मेट्रिक्स उत्पन्न करने का नहीं है, बल्कि यह जानने का है कि कौन सी मायने रखती हैं। उन्होंने उस चीज़ के जोखिम का वर्णन किया जिसे उन्होंने KPI अधिभार कहा: रणनीतिक स्पष्टता की कीमत पर अत्यधिक मात्रा में मापने की प्रवृत्ति। CFO की भूमिका में, बढ़ते हुए, डेटा को संदर्भ में रखना, वित्तीय मेट्रिक्स को व्यापक व्यावसायिक उद्देश्यों और बाज़ार की गतिशीलता से जोड़ना शामिल है। यह कोई तकनीकी कार्य नहीं है। यह निर्णय का एक कार्य है — ठीक वही उच्चतम परत जो Caram ने प्रस्तावित की और ठीक वही जिसे औसत कॉर्पोरेट बजट कम वित्त पोषित कर रहा है।
जो छोड़ना है उसे न चुनने की कीमत
एक बात है जो इन सभी कार्यकारियों की कहानियों में व्याप्त है और जिसे सटीकता से नाम देना ज़रूरी है: इस प्रकार का कोई भी परिवर्तन तब तक नहीं होता जब तक कोई कुछ छोड़ न दे। लंबे करियर वाले वे पेशेवर जिन्हें Myers ने परिवर्तन-प्रतिरोधी के रूप में पहचाना, वे अतार्किक जड़ता से नहीं बल्कि इसलिए प्रतिरोध करते हैं क्योंकि वर्षों तक उनकी विशेषज्ञता वह संपत्ति थी जो उन्हें अलग करती थी, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता उस संपत्ति की दृश्यता को खतरे में डालती है। उनसे यह मांग करना कि वे उसे छोड़ दें — बदले में कुछ दिए बिना, उनसे अपेक्षित मूल्य के प्रकार को फिर से परिभाषित किए बिना, काम के एक अलग तरीके की ओर एक सेतु बनाए बिना — यह उनसे प्रतिस्थापन की कथा के बिना एक हानि स्वीकार करने के लिए कहना है।
जो संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने में विफल हो रहे हैं, वे तकनीक खरीदने में विफल नहीं हो रहे। वे उस त्याग को प्रबंधित करने में विफल हो रहे हैं जो हर परिवर्तन मांगता है। और वे विफल हो रहे हैं क्योंकि वह त्याग बजट की किसी भी पंक्ति में नहीं दिखता।
93/7 निवेश मॉडल कोई गणना की गलती नहीं है। यह एक अव्यक्त निर्णय है जो यह प्रकट करता है कि एक संगठन किस प्रकार का परिवर्तन ग्रहण करने के लिए तैयार है: वह जिसे स्थापित बुनियादी ढांचे में मापा जा सकता है, या वह जिसे व्यवहार में वास्तविक बदलाव में मापा जा सकता है। पहला वाला ठोस प्रस्तुतियाँ देता है। दूसरा वाला रिटर्न देता है।
Fortune के फोरम में इन मुख्य वित्तीय अधिकारियों ने जो वर्णित किया वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य के बारे में कोई चेतावनी नहीं है। यह असामान्य ईमानदारी के साथ ज़ोर से कहा गया उनके अपने संगठनों के वर्तमान का निदान है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही वहाँ है। 93% पहले से खर्च हो चुका है। जो सवाल उनकी कंपनियाँ अभी जवाब दे रही हैं — हर उस प्रशिक्षण निर्णय के साथ जिसे प्राथमिकता दी जाती है या टाल दिया जाता है — वह यह है कि क्या बाकी 7% कुछ बदलने के लिए पर्याप्त होगा।
जो संगठन यह समझेंगे कि वह प्रतिशत कोई खर्च की मद नहीं है, बल्कि बाकी सब कुछ पर रिटर्न की व्यवहार्यता की शर्त है — उन्हें उन संगठनों पर एक ठोस लाभ होगा जो प्रशिक्षण को एक बजटीय अवशेष के रूप में देखना जारी रखते हैं।
