सिंगापुर में AI अपनाने की रफ्तार धीमी: बड़ी कंपनियां आगे, ज्यादातर कारोबार अब भी इंतजार में

MOM के एक अलग विश्लेषण में 200 से कम कर्मचारियों वाली कंपनियों के लिए अपनाने की दर 27.2%, 200 से 500 कर्मचारियों वाली मध्यम आकार की कंपनियों के लिए 54.8% और 500 से अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी कंपनियों के लिए 76.4% बताई गई। पैटर्न साफ है: कंपनी जितनी बड़ी, AI में निवेश करने और उसे अपने संचालन में लागू करने की संभावना उतनी अधिक।

इससे कंपनियों की क्षमता का अंतर बढ़ सकता है। बड़ी कंपनियां लागू करने की लागत को कई टीमों में बांट सकती हैं, विशेषज्ञ प्रतिभाओं को नियुक्त या विकसित कर सकती हैं और डेटा, सुरक्षा तथा प्रशासन से जुड़ी चुनौतियों को बड़े पैमाने पर संभाल सकती हैं। छोटी कंपनियों को AI में वही संभावनाएं दिख सकती हैं, लेकिन उनके पास प्रयोग करने और बदलाव को व्यवस्थित ढंग से लागू करने के लिए कम संसाधन होते हैं।

डिजिटल और ज्ञान-आधारित क्षेत्र सबसे आगे

AI का इस्तेमाल उन क्षेत्रों में सबसे अधिक है जहां काम पहले से डिजिटल है और उसमें सॉफ्टवेयर विकास, सिस्टम विश्लेषण तथा डेटा एनालिटिक्स जैसे कार्य शामिल हैं। अपनाने की दर इन क्षेत्रों में सबसे अधिक रही:

• सूचना एवं संचार: 74.1%
• पेशेवर सेवाएं: 57.5%
• वित्तीय एवं बीमा सेवाएं: 56.4%

इन आंकड़ों से संकेत मिलता है कि किसी क्षेत्र की तैयारी केवल डिजिटल बुनियादी ढांचे तक सीमित नहीं होती। उपयुक्त उपयोग-मामले, डिजिटल दक्ष कर्मचारी और ऐसे कारोबारी तौर-तरीके भी जरूरी हैं जिनमें AI को शामिल किया जा सके। इसलिए इन अग्रणी क्षेत्रों की ऊंची दर को पूरी अर्थव्यवस्था का प्रतिनिधि नहीं माना जा सकता। इनके साथ ही छोटी कंपनियों और कम डिजिटल-प्रधान उद्योगों में अपनाने की दर काफी कम है।

AI अपनाने वाली कंपनियों को उत्पादकता लाभ

AI अपनाने वाली कंपनियों में 70.7% ने कर्मचारियों की उत्पादकता में सुधार की सूचना दी। 13.3% ने बेहतर निर्णय लेने और 11.9% ने अधिक नवाचार को लाभ के रूप में बताया।

इन आंकड़ों से पता चलता है कि AI का इस्तेमाल करने वाले कारोबारों को व्यावहारिक लाभ मिल रहे हैं। फिर भी इन्हें सावधानी से समझना चाहिए। ये AI अपनाने वाली कंपनियों द्वारा बताए गए परिणाम हैं, पूरे सिंगापुर की अर्थव्यवस्था में AI के कारण उत्पादकता बढ़ने का नियंत्रित या कारणात्मक अनुमान नहीं। यानी जहां कंपनियों को मूल्य मिल रहा है, ये आंकड़े उसे दिखाते हैं; हर कंपनी को समान लाभ मिलेगा, यह साबित नहीं करते।

लागत और विशेषज्ञता की कमी सबसे बड़ी रुकावट

AI अपनाने में सबसे बड़ी बाधाएं लागू करने की लागत थीं, जिसे 44.9% कंपनियों ने बताया, और कंपनी के भीतर पर्याप्त विशेषज्ञता की कमी, जिसका उल्लेख 42.4% कंपनियों ने किया। छोटी कंपनियों ने AI रणनीति के अभाव और AI पर कम भरोसे को भी महत्वपूर्ण अड़चन बताया।

कंपनी के आकार के साथ चुनौतियां कुछ बदल जाती हैं। बड़ी कंपनियों को मौजूदा सिस्टम के साथ AI जोड़ने की जटिलता और डेटा सुरक्षा से जुड़ी चिंताओं का सामना अधिक करना पड़ा। बड़े संगठनों में पुराने सिस्टम, कई विभागों और व्यापक डेटा नेटवर्क के बीच AI को सुरक्षित ढंग से जोड़ना आसान नहीं होता।

यही वजह है कि डिजिटल रूप से तैयार होना अपने-आप व्यापक कारोबारी इस्तेमाल में नहीं बदलता। चुनौती केवल AI टूल तक पहुंच की नहीं है। कंपनियों को सही उपयोग-मामले चुनने, लागू करने का खर्च उठाने, अंदरूनी क्षमता विकसित करने, जोखिम संभालने और तकनीक को मौजूदा कार्यप्रवाह में शामिल करने की जरूरत होती है।

अभी AI नौकरियां खत्म करने से ज्यादा काम का तरीका बदल रहा है

सर्वे से मिले शुरुआती रोजगार आंकड़े मुख्यतः काम और भूमिकाओं के पुनर्गठन की ओर इशारा करते हैं। AI अपनाने वाली कंपनियों में 18.9% ने नौकरी के कार्यों में बदलाव की सूचना दी और 13.9% ने AI से जुड़ी नई नौकरियां बनाई। इसके विपरीत, 6.2% ने AI से संबंधित कर्मचारियों की संख्या या नियुक्तियों में कमी बताई।

इस चरण में MOM को AI के कारण बड़े पैमाने पर नौकरियां खत्म होने के कोई संकेत नहीं मिले। निष्कर्ष इस बात से अधिक मेल खाते हैं कि AI कर्मचारियों की मदद कर रहा है और काम करने का तरीका बदल रहा है, न कि व्यापक स्तर पर नौकरियों की संख्या घटा रहा है।

हालांकि, इससे AI के दीर्घकालिक रोजगार प्रभाव की गारंटी नहीं मिलती। फिलहाल यह जरूर संकेत मिलता है कि प्राथमिकता कर्मचारियों को बदलते कार्यों के लिए तैयार करने, जरूरी कौशल सिखाने और नई या बदली हुई भूमिकाओं में जाने में मदद करने की होनी चाहिए।

सिंगापुर कुछ डिजिटल अग्रणी देशों से पीछे, लेकिन तुलना सावधानी से

सिंगापुर की डिजिटल प्रतिस्पर्धा की मजबूत छवि को देखते हुए कंपनियों में AI अपनाने की 28.5% दर उल्लेखनीय रूप से कम है। डेनमार्क, फिनलैंड और स्वीडन जैसे देशों से तुलना दिशा समझने में उपयोगी है, लेकिन इन आंकड़ों को पूरी तरह समान नहीं माना जा सकता। अलग-अलग सर्वे AI की अलग परिभाषाएं, कंपनी के आकार की अलग सीमाएं और अलग संदर्भ-अवधियां इस्तेमाल कर सकते हैं।

बड़ा सबक यह है कि डिजिटल बुनियादी ढांचा और राष्ट्रीय स्तर की तकनीकी तैयारी अपने-आप कंपनियों को AI को रोजमर्रा के संचालन में शामिल करने के लिए मजबूर नहीं करती। संगठनात्मक क्षमता, कर्मचारियों के कौशल, लागत, भरोसा, डेटा प्रशासन और व्यावहारिक उपयोग-मामलों की उपलब्धता—ये सभी तय करते हैं कि AI कितनी तेजी से फैलता है।

असली चुनौती AI का प्रसार है

MOM का सर्वे सिंगापुर की ‘दो रफ्तार वाली’ AI अर्थव्यवस्था दिखाता है। कुछ बड़ी कंपनियां और डिजिटल-प्रधान क्षेत्र पहले ही उत्पादकता लाभ दर्ज कर रहे हैं, जबकि अधिकांश कारोबार योजना, पायलट या AI अपनाने से पहले के चरण में हैं।

इसलिए सिंगापुर के लिए अगला चरण यह साबित करना नहीं है कि AI काम कर सकता है, बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि कहीं अधिक बड़ी संख्या में कंपनियां इसे जिम्मेदारी से अपना सकें। इसके लिए लागू करने की लागत घटानी होगी, कंपनी के भीतर विशेषज्ञता विकसित करनी होगी, भरोसे और प्रशासन की व्यवस्था मजबूत करनी होगी और कर्मचारियों को बदली हुई भूमिकाओं के लिए तैयार करना होगा।

सर्वे का सबसे स्पष्ट निष्कर्ष यही है: सिंगापुर में AI परिवर्तन शुरू हो चुका है, लेकिन अभी अधिकांश कंपनियों तक नहीं पहुंचा है। काम की दुनिया पर इसका पहला दिखाई देने वाला असर व्यापक प्रतिस्थापन नहीं, बल्कि काम और भूमिकाओं का बदलाव है।