सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2] संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को 27% उत्तरदाताओं ने सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया—यह चुनौती पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।...
प्रकाशितकर्ताGPT-6 Luna से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the 2026 ASEAN Business Outlook Survey, released by the American Chamber of Commerce in Singapore (AmChamSG) in partnership with A. Article summary: The survey points to a large gap between experimenting with agentic AI and being organisationally ready to scale it: adoption is widespread, but enterprise-wide readiness remains low.[3] Alongside ASEAN’s growing strateg. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
आसियान की बड़ी कंपनियां AI एजेंट आज़माने और इस्तेमाल करने में तेज़ी दिखा रही हैं, लेकिन उन्हें पूरे कारोबार में फैलाने की तैयारी अभी बहुत कम कंपनियों में है। 2026 ASEAN Business Outlook Survey के मुताबिक, 87% बड़ी कंपनियों के पास AI एजेंट पायलट कार्यक्रमों या उत्पादन में थे, जबकि सिर्फ़ 7% ही बड़े पैमाने पर विस्तार के लिए तैयार थीं। सर्वे में औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।2
यह सर्वे अमेरिकन चैंबर ऑफ कॉमर्स इन सिंगापुर (AmChamSG) ने Accenture और Google के साथ मिलकर जारी किया। इसके नतीजे एक अहम अंतर दिखाते हैं: किसी तकनीक को आज़माना और उसे भरोसेमंद ढंग से पूरे संगठन में लागू कर पाना एक जैसी बात नहीं है।
AI एजेंट ऐसे सिस्टम होते हैं जो किसी लक्ष्य की दिशा में योजना बनाकर कदम उठा सकते हैं; वे केवल दिए गए निर्देश का जवाब देने तक सीमित नहीं होते।3 लेकिन किसी विभाग में एजेंट का पायलट चलना अपने-आप यह नहीं बताता कि कंपनी उसे व्यापक रूप से लागू करने, उसके असर को मापने और उससे जुड़े काम की जवाबदेही तय करने के लिए तैयार है।
इसीलिए 87% और 7% के आंकड़े एक-दूसरे से टकराते नहीं हैं। पहला बताता है कि कंपनियों ने एजेंट को पायलट या उत्पादन के चरण तक पहुंचाया है; दूसरा यह कि कितनी कंपनियां उसे बड़े पैमाने पर फैलाने के लिए तैयार हैं।2
सर्वे में 27% उत्तरदाताओं ने संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को विस्तार की सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया। यह चिंता पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।2 Accenture Singapore के कंट्री मैनेजिंग डायरेक्टर मार्क थाम की टिप्पणियां भी इसी संगठनात्मक चुनौती की ओर ध्यान दिलाती हैं: केवल नया टूल लाना काफी नहीं, काम करने के तरीके और जिम्मेदारियों को भी उसके अनुरूप ढालना पड़ता है।
9
12
सर्वे के मुताबिक, कंपनियों को स्पष्ट जवाबदेही तय करनी होगी, AI के इस्तेमाल के अनुकूल डेटा तैयार रखना होगा और उन अलग-अलग बाज़ारों को समझना होगा जहां वे काम करती हैं।12
स्पष्ट जवाबदेही से पता चलता है कि AI की मदद से हुए काम और उसके नतीजों की जिम्मेदारी किसकी है। AI-तैयार डेटा उन प्रणालियों को बेहतर आधार देता है जो इस जानकारी का उपयोग करती हैं। वहीं, बाज़ारों की समझ इसलिए अहम है क्योंकि आसियान एक जैसा कारोबारी माहौल नहीं है—कंपनियों को क्षेत्र के अलग-अलग बाज़ारों के मुताबिक अपना तरीका ढालना पड़ सकता है।
ये बातें तकनीक की अहमियत कम नहीं करतीं। सर्वे का संकेत यह है कि तकनीक को उपयोगी बनाने के लिए उसके साथ संगठन, डेटा और जवाबदेही की तैयारी भी चाहिए।
सर्वे में क्षेत्र के प्रति कंपनियों की बढ़ती दिलचस्पी भी सामने आई। सिंगापुर से बाहर के आसियान बाज़ारों को अपने कारोबार के लिए ‘बहुत महत्वपूर्ण’ मानने वाले उत्तरदाताओं का हिस्सा 2022 में 46% था, जो 2026 में बढ़कर 68% हो गया।4
निवेश के कारणों में उपभोक्ता बाज़ारों की वृद्धि के साथ आपूर्ति-श्रृंखला को अधिक मजबूत बनाना और चीन में केंद्रित परिचालन का विविधीकरण भी शामिल है।12 इस बढ़ती क्षेत्रीय दिलचस्पी के बीच AI की तैयारी का सवाल और अहम हो जाता है: अलग-अलग बाज़ारों में विस्तार करने वाली कंपनियों को अपनी तकनीक और कामकाज—दोनों को स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप ढालना होगा।
AmChamSG की CEO ह्सिएन-ह्सिएन लेई ने सिंगापुर को एक भरोसेमंद क्षेत्रीय आधार के रूप में पेश किया है। उनके आकलन में, यहां की प्रतिभा, बुनियादी ढांचा और संस्थागत व्यवस्थाएं आसपास के बाज़ारों में AI एजेंट के व्यापक उपयोग को सहारा दे सकती हैं। यह भूमिका कंपनियों की अपनी तैयारी का विकल्प नहीं, बल्कि उसे आगे बढ़ाने में मददगार हो सकती है।12
आसियान में AI एजेंट अपनाने की रफ्तार तेज़ है, लेकिन संगठनात्मक तैयारी उसके साथ कदम नहीं मिला पा रही। 87% बड़ी कंपनियों ने एजेंट को पायलट या उत्पादन में पहुंचाया है, फिर भी सिर्फ़ 7% विस्तार के लिए तैयार हैं।2 सर्वे का संदेश साफ़ है: बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए तैनाती के साथ स्पष्ट जवाबदेही, उपयुक्त डेटा और अलग-अलग बाज़ारों के अनुरूप कामकाज भी ज़रूरी है।
Studio Global AI
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2]
सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2] संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को 27% उत्तरदाताओं ने सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया—यह चुनौती पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।[2]
सिंगापुर से बाहर के आसियान बाज़ारों को ‘बहुत महत्वपूर्ण’ मानने वाले उत्तरदाताओं का हिस्सा 2022 के 46% से बढ़कर 2026 में 68% हुआ।[4]
सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2] संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को 27% उत्तरदाताओं ने सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया—यह चुनौती पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।...
प्रकाशितकर्ताGPT-6 Luna से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the 2026 ASEAN Business Outlook Survey, released by the American Chamber of Commerce in Singapore (AmChamSG) in partnership with A. Article summary: The survey points to a large gap between experimenting with agentic AI and being organisationally ready to scale it: adoption is widespread, but enterprise-wide readiness remains low.[3] Alongside ASEAN’s growing strateg. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
आसियान की बड़ी कंपनियां AI एजेंट आज़माने और इस्तेमाल करने में तेज़ी दिखा रही हैं, लेकिन उन्हें पूरे कारोबार में फैलाने की तैयारी अभी बहुत कम कंपनियों में है। 2026 ASEAN Business Outlook Survey के मुताबिक, 87% बड़ी कंपनियों के पास AI एजेंट पायलट कार्यक्रमों या उत्पादन में थे, जबकि सिर्फ़ 7% ही बड़े पैमाने पर विस्तार के लिए तैयार थीं। सर्वे में औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।2
यह सर्वे अमेरिकन चैंबर ऑफ कॉमर्स इन सिंगापुर (AmChamSG) ने Accenture और Google के साथ मिलकर जारी किया। इसके नतीजे एक अहम अंतर दिखाते हैं: किसी तकनीक को आज़माना और उसे भरोसेमंद ढंग से पूरे संगठन में लागू कर पाना एक जैसी बात नहीं है।
AI एजेंट ऐसे सिस्टम होते हैं जो किसी लक्ष्य की दिशा में योजना बनाकर कदम उठा सकते हैं; वे केवल दिए गए निर्देश का जवाब देने तक सीमित नहीं होते।3 लेकिन किसी विभाग में एजेंट का पायलट चलना अपने-आप यह नहीं बताता कि कंपनी उसे व्यापक रूप से लागू करने, उसके असर को मापने और उससे जुड़े काम की जवाबदेही तय करने के लिए तैयार है।
इसीलिए 87% और 7% के आंकड़े एक-दूसरे से टकराते नहीं हैं। पहला बताता है कि कंपनियों ने एजेंट को पायलट या उत्पादन के चरण तक पहुंचाया है; दूसरा यह कि कितनी कंपनियां उसे बड़े पैमाने पर फैलाने के लिए तैयार हैं।2
सर्वे में 27% उत्तरदाताओं ने संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को विस्तार की सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया। यह चिंता पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।2 Accenture Singapore के कंट्री मैनेजिंग डायरेक्टर मार्क थाम की टिप्पणियां भी इसी संगठनात्मक चुनौती की ओर ध्यान दिलाती हैं: केवल नया टूल लाना काफी नहीं, काम करने के तरीके और जिम्मेदारियों को भी उसके अनुरूप ढालना पड़ता है।
9
12
सर्वे के मुताबिक, कंपनियों को स्पष्ट जवाबदेही तय करनी होगी, AI के इस्तेमाल के अनुकूल डेटा तैयार रखना होगा और उन अलग-अलग बाज़ारों को समझना होगा जहां वे काम करती हैं।12
स्पष्ट जवाबदेही से पता चलता है कि AI की मदद से हुए काम और उसके नतीजों की जिम्मेदारी किसकी है। AI-तैयार डेटा उन प्रणालियों को बेहतर आधार देता है जो इस जानकारी का उपयोग करती हैं। वहीं, बाज़ारों की समझ इसलिए अहम है क्योंकि आसियान एक जैसा कारोबारी माहौल नहीं है—कंपनियों को क्षेत्र के अलग-अलग बाज़ारों के मुताबिक अपना तरीका ढालना पड़ सकता है।
ये बातें तकनीक की अहमियत कम नहीं करतीं। सर्वे का संकेत यह है कि तकनीक को उपयोगी बनाने के लिए उसके साथ संगठन, डेटा और जवाबदेही की तैयारी भी चाहिए।
सर्वे में क्षेत्र के प्रति कंपनियों की बढ़ती दिलचस्पी भी सामने आई। सिंगापुर से बाहर के आसियान बाज़ारों को अपने कारोबार के लिए ‘बहुत महत्वपूर्ण’ मानने वाले उत्तरदाताओं का हिस्सा 2022 में 46% था, जो 2026 में बढ़कर 68% हो गया।4
निवेश के कारणों में उपभोक्ता बाज़ारों की वृद्धि के साथ आपूर्ति-श्रृंखला को अधिक मजबूत बनाना और चीन में केंद्रित परिचालन का विविधीकरण भी शामिल है।12 इस बढ़ती क्षेत्रीय दिलचस्पी के बीच AI की तैयारी का सवाल और अहम हो जाता है: अलग-अलग बाज़ारों में विस्तार करने वाली कंपनियों को अपनी तकनीक और कामकाज—दोनों को स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप ढालना होगा।
AmChamSG की CEO ह्सिएन-ह्सिएन लेई ने सिंगापुर को एक भरोसेमंद क्षेत्रीय आधार के रूप में पेश किया है। उनके आकलन में, यहां की प्रतिभा, बुनियादी ढांचा और संस्थागत व्यवस्थाएं आसपास के बाज़ारों में AI एजेंट के व्यापक उपयोग को सहारा दे सकती हैं। यह भूमिका कंपनियों की अपनी तैयारी का विकल्प नहीं, बल्कि उसे आगे बढ़ाने में मददगार हो सकती है।12
आसियान में AI एजेंट अपनाने की रफ्तार तेज़ है, लेकिन संगठनात्मक तैयारी उसके साथ कदम नहीं मिला पा रही। 87% बड़ी कंपनियों ने एजेंट को पायलट या उत्पादन में पहुंचाया है, फिर भी सिर्फ़ 7% विस्तार के लिए तैयार हैं।2 सर्वे का संदेश साफ़ है: बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए तैनाती के साथ स्पष्ट जवाबदेही, उपयुक्त डेटा और अलग-अलग बाज़ारों के अनुरूप कामकाज भी ज़रूरी है।
Studio Global AI
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2]
सर्वे में शामिल आसियान की 87% बड़ी कंपनियों के पास पायलट या उत्पादन में AI एजेंट थे, लेकिन केवल 7% उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करने के लिए तैयार थीं। औसत तैयारी स्कोर 100 में 42 रहा।[2] संस्कृति और बदलाव प्रबंधन को 27% उत्तरदाताओं ने सबसे बड़ी अंदरूनी बाधा बताया—यह चुनौती पुरानी तकनीक और डेटा की तैयारी से भी आगे रही।[2]
सिंगापुर से बाहर के आसियान बाज़ारों को ‘बहुत महत्वपूर्ण’ मानने वाले उत्तरदाताओं का हिस्सा 2022 के 46% से बढ़कर 2026 में 68% हुआ।[4]