KPMG रिपोर्ट ने क्या दावा किया—और क्या गलत पाया गया

KPMG की रिपोर्ट उसके वार्षिक वैश्विक ग्राहक अनुभव उत्कृष्टता अध्ययन का हिस्सा थी, जिसे यह दिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि कैसे अग्रणी संगठन ऐसे AI के माध्यम से "टोटल एक्सपीरियंस के वादे को पूरा कर रहे हैं" जो व्यक्तिगत, सहज और पूर्वानुमानित है । अंतिम दस्तावेज़ को केस स्टडीज में व्यवस्थित किया गया था जिसमें विशिष्ट कंपनियों और सार्वजनिक निकायों का नाम लिया गया था, और उनके कथित एजेंटिक AI परिवर्तनों का विवरण दिया गया था।

समस्याएं तब शुरू हुईं जब AI-डिटेक्शन अनुसंधान फर्म GPTZero ने रिपोर्ट के 45 उद्धरणों का विश्लेषण किया। इसके निष्कर्ष दोषसिद्ध करने वाले थे :

• केवल 5 उद्धरण (लगभग 11%) सटीक और सत्यापन योग्य थे, जो इच्छित स्रोत की ओर सही इशारा करते थे।
• 28 उद्धरणों में पूरी तरह से मनगढ़ंत सामग्री थी या ऐसे संक्षिप्त शीर्षक थे जो किसी भी वास्तविक स्रोत से मेल नहीं खाते थे।
• 12 उद्धरण इतने अस्पष्ट या त्रुटिपूर्ण थे कि GPTZero यह निर्धारित नहीं कर सका कि कोई स्रोत मौजूद भी है या नहीं।
• उन 45 उद्धरणों द्वारा समर्थित लगभग आधे तथ्यात्मक दावे झूठे या गलत तरीके से जिम्मेदार ठहराए गए प्रतीत हुए।

सबसे चौंकाने वाला उदाहरण एक दावा था कि ईस्ट जापान रेलवे ने ग्राहक सहायता के लिए एजेंटिक AI का इस्तेमाल किया। उद्धरण 2019 की एक प्रेस विज्ञप्ति की ओर इशारा करता था—एजेंटिक AI के एक मान्यता प्राप्त शब्द बनने से वर्षों पहले । रिपोर्ट में एक और उद्धरण ने दावा किया कि 55% CEO, AI को अपनी शीर्ष निवेश प्राथमिकता मानते हैं, जो KPMG के अपने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध CEO सर्वेक्षण डेटा का खंडन करता है ।

वे संगठन जिन्होंने विरोध जताया

जब फाइनेंशियल टाइम्स ने KPMG रिपोर्ट के दावों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि की, तो कई प्रमुख संगठनों ने अपने AI उपयोग के चित्रण का खंडन किया या पुष्टि की कि वे गलत थे। रिपोर्टिंग के अनुसार, रिपोर्ट के दावों पर विवाद करने वाले संगठनों में शामिल थे :

• UBS – स्विस बैंक को निवेश सलाह, जोखिम प्रबंधन और अनुपालन निगरानी में AI एजेंट तैनात करने वाले के रूप में चित्रित किया गया था। UBS ने दावों को "तथ्यात्मक रूप से गलत" कहते हुए साफ इनकार कर दिया ।
• UK नेशनल हेल्थ सर्विस (NHS) – रिपोर्ट ने NHS संगठनों को महत्वपूर्ण एजेंटिक AI तैनातियों से जोड़ा, जिन्हें बाहरी रूप से सत्यापित किए जाने पर विवादित किया गया ।
• स्विस फेडरल रेलवे (SBB) – रिपोर्ट ने दावा किया कि SBB, AI एजेंटों द्वारा संचालित एक "समग्र गतिशीलता ऑर्केस्ट्रेटर" बन गया था। SBB ने पुष्टि की कि विवरण "सटीक नहीं" था ।
• ट्रांसपोर्ट फॉर लंदन (TfL) – TfL विवादित केस स्टडीज में नामित सार्वजनिक परिवहन संगठनों में से एक था ।

KPMG ने आरोपों की जांच करते हुए रिपोर्ट को हटा दिया ।

GPTZero का फैसला: AI हैलुसिनेशन, सिर्फ लापरवाह संपादन नहीं

GPTZero ने त्रुटियों को केवल संपादकीय गलतियों के रूप में पेश नहीं किया। फर्म ने व्यापक झूठे उद्धरणों और मनगढ़ंत केस स्टडीज को AI हैलुसिनेशन के लिए जिम्मेदार ठहराया—जनरेटिव AI मॉडलों से आउटपुट जो प्रशंसनीय लगता है लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या पूरी तरह से आविष्कार किया हुआ है ।

GPTZero ने पर्दे के पीछे जो हुआ होगा उसका वर्णन करने के लिए एक शब्द भी पेश किया: "वाइब साइटिंग।" यह अवधारणा बताती है कि AI उपकरण, जब किसी कथा का समर्थन करने के लिए प्रेरित किए जाते हैं, तो ऐसे उद्धरण उत्पन्न करते हैं जो "सही महसूस होते हैं" बजाय इसके कि वे वास्तविक स्रोतों से मेल खाते हों । KPMG के मामले में, इसका मतलब ऐसे संदर्भ थे जो अकादमिक रूप से कठोर या पत्रकारीय रूप से विश्वसनीय लगते थे, लेकिन जांच करने पर कहीं नहीं ले जाते थे।

फर्म की जांच ने निष्कर्ष निकाला कि रिपोर्ट की संरचना भारी AI सहायता के अनुरूप थी जिसे पर्याप्त मानवीय सत्यापन के अधीन नहीं किया गया था। भ्रामक फुटनोट्स, गलत आंकड़ों और गैर-मौजूद केस स्टडीज के संयोजन ने एक ऐसी शोध प्रक्रिया की तस्वीर पेश की जहां AI आउटपुट को न्यूनतम निगरानी के साथ प्रकाशित किया गया था ।

बड़ा पैटर्न: एक महीने पहले EY कनाडा की वापसी

KPMG की घटना शून्य में नहीं हुई। मई 2026 में, KPMG की रिपोर्ट के जांच के दायरे में आने से कुछ हफ्ते पहले, EY कनाडा ने GPTZero द्वारा व्यापक AI हैलुसिनेशन समस्याओं को चिह्नित करने के बाद "पॉइंट्स ऑफ अटैक: अनकवरिंग साइबर थ्रेट्स एंड फ्रॉड इन लॉयल्टी सिस्टम्स" शीर्षक वाला एक साइबर सुरक्षा अध्ययन वापस ले लिया ।

EY रिपोर्ट में पाया गया कि उसने अपने 27 संदर्भों में से 16 को गढ़ा था—लगभग 60%—जिसमें मैकिन्से एंड कंपनी के एक गैर-मौजूद दस्तावेज़ का उद्धरण शामिल था जिसे "लॉयल्टी इकोनॉमिक्स रिपोर्ट" कहा गया । GPTZero ने यह भी अनुमान लगाया कि रिपोर्ट की 72% सामग्री AI-जनित थी ।

EY कनाडा ने रिपोर्ट को अपनी वेबसाइट से हटा दिया और कहा कि वह उन परिस्थितियों की समीक्षा कर रहा है जिनके कारण इसका प्रकाशन हुआ । KPMG मामले की तरह, इस वापसी ने गंभीर सवाल खड़े कर दिए कि दुनिया की सबसे बड़ी पेशेवर सेवा फर्मों में से एक, समीक्षा के दौरान स्पष्ट रूप से झूठी जानकारी वाली मार्केटिंग सामग्री कैसे प्रकाशित कर सकती है।

दोनों घटनाओं ने बिग फोर में एक संरचनात्मक कमजोरी को उजागर किया: जैसे-जैसे फर्में AI विषयों पर थॉट लीडरशिप प्रकाशित करने की होड़ में हैं, वे तेजी से उन्हीं उपकरणों पर निर्भर हो रही हैं जिनके बारे में वे लिख रही हैं—कभी-कभी शर्मनाक और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने वाले परिणामों के साथ ।

पेशेवर सेवाओं और AI-सहायता प्राप्त शोध के लिए इसका क्या मतलब है

2026 में EY और KPMG में लगातार वापसी केवल अलग-थलग PR समस्याएं नहीं हैं। वे किसी भी ज्ञान-गहन उद्योग के लिए एक चेतावनी का प्रतिनिधित्व करती हैं जहां विश्वसनीयता ही मुद्रा है।

पेशेवर सेवा फर्मों ने ग्राहकों को "जिम्मेदारी से AI अपनाने" की सलाह देने में वर्षों बिताए हैं । जब वही फर्में AI-भ्रमित शोध प्रकाशित करते हुए पकड़ी जाती हैं—AI के बारे में, कम नहीं—तो यह विरोधाभास विश्वसनीय सलाहकारों के रूप में उनके अधिकार को कमजोर करता है। KPMG की रिपोर्ट कोई आंतरिक मसौदा या कम-दांव वाला ब्लॉग पोस्ट नहीं था। यह एक प्रमुख वैश्विक अध्ययन था जिसका उद्देश्य ग्राहक अनुभव और उभरती प्रौद्योगिकी में फर्म की विशेषज्ञता को प्रदर्शित करना था ।

यह प्रकरण एक बढ़ती हुई विषमता को उजागर करता है: जनरेटिव AI मिनटों में पॉलिश्ड, उद्धरण-सघन शोध रिपोर्ट तैयार कर सकता है, लेकिन प्रत्येक दावे को सत्यापित करने और प्रत्येक फुटनोट को उसके मूल स्रोत तक ट्रेस करने के लिए अभी भी कुशल मानव श्रम के घंटों की मांग होती है। दोनों मामलों में GPTZero की कार्यप्रणाली—प्रत्येक उद्धरण को उसके दावा किए गए स्रोत के विरुद्ध मैन्युअल रूप से जांचना—ने दिखाया कि सत्यापन अंतराल वह जगह है जहां विनाशकारी त्रुटियां घुस जाती हैं ।

2026 और उसके बाद शोध प्रकाशित करने वाले संगठनों के लिए, सबक स्पष्ट है: AI ड्राफ्टिंग को गति दे सकता है, लेकिन यह सत्यापन की जगह नहीं ले सकता। वापस ली गई रिपोर्ट की प्रतिष्ठित लागत, विशेष रूप से ऐसे स्रोतों का हवाला देते हुए पकड़ी गई जो मौजूद नहीं हैं, तथ्य-जांच चरण को छोड़ने से बचाए गए समय से कहीं अधिक है।

KPMG रिपोर्ट ने क्या दावा किया—और क्या गलत पाया गया

KPMG की रिपोर्ट उसके वार्षिक वैश्विक ग्राहक अनुभव उत्कृष्टता अध्ययन का हिस्सा थी, जिसे यह दिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि कैसे अग्रणी संगठन ऐसे AI के माध्यम से "टोटल एक्सपीरियंस के वादे को पूरा कर रहे हैं" जो व्यक्तिगत, सहज और पूर्वानुमानित है । अंतिम दस्तावेज़ को केस स्टडीज में व्यवस्थित किया गया था जिसमें विशिष्ट कंपनियों और सार्वजनिक निकायों का नाम लिया गया था, और उनके कथित एजेंटिक AI परिवर्तनों का विवरण दिया गया था।

समस्याएं तब शुरू हुईं जब AI-डिटेक्शन अनुसंधान फर्म GPTZero ने रिपोर्ट के 45 उद्धरणों का विश्लेषण किया। इसके निष्कर्ष दोषसिद्ध करने वाले थे :

• केवल 5 उद्धरण (लगभग 11%) सटीक और सत्यापन योग्य थे, जो इच्छित स्रोत की ओर सही इशारा करते थे।
• 28 उद्धरणों में पूरी तरह से मनगढ़ंत सामग्री थी या ऐसे संक्षिप्त शीर्षक थे जो किसी भी वास्तविक स्रोत से मेल नहीं खाते थे।
• 12 उद्धरण इतने अस्पष्ट या त्रुटिपूर्ण थे कि GPTZero यह निर्धारित नहीं कर सका कि कोई स्रोत मौजूद भी है या नहीं।
• उन 45 उद्धरणों द्वारा समर्थित लगभग आधे तथ्यात्मक दावे झूठे या गलत तरीके से जिम्मेदार ठहराए गए प्रतीत हुए।

सबसे चौंकाने वाला उदाहरण एक दावा था कि ईस्ट जापान रेलवे ने ग्राहक सहायता के लिए एजेंटिक AI का इस्तेमाल किया। उद्धरण 2019 की एक प्रेस विज्ञप्ति की ओर इशारा करता था—एजेंटिक AI के एक मान्यता प्राप्त शब्द बनने से वर्षों पहले । रिपोर्ट में एक और उद्धरण ने दावा किया कि 55% CEO, AI को अपनी शीर्ष निवेश प्राथमिकता मानते हैं, जो KPMG के अपने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध CEO सर्वेक्षण डेटा का खंडन करता है ।

वे संगठन जिन्होंने विरोध जताया

जब फाइनेंशियल टाइम्स ने KPMG रिपोर्ट के दावों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि की, तो कई प्रमुख संगठनों ने अपने AI उपयोग के चित्रण का खंडन किया या पुष्टि की कि वे गलत थे। रिपोर्टिंग के अनुसार, रिपोर्ट के दावों पर विवाद करने वाले संगठनों में शामिल थे :

• UBS – स्विस बैंक को निवेश सलाह, जोखिम प्रबंधन और अनुपालन निगरानी में AI एजेंट तैनात करने वाले के रूप में चित्रित किया गया था। UBS ने दावों को "तथ्यात्मक रूप से गलत" कहते हुए साफ इनकार कर दिया ।
• UK नेशनल हेल्थ सर्विस (NHS) – रिपोर्ट ने NHS संगठनों को महत्वपूर्ण एजेंटिक AI तैनातियों से जोड़ा, जिन्हें बाहरी रूप से सत्यापित किए जाने पर विवादित किया गया ।
• स्विस फेडरल रेलवे (SBB) – रिपोर्ट ने दावा किया कि SBB, AI एजेंटों द्वारा संचालित एक "समग्र गतिशीलता ऑर्केस्ट्रेटर" बन गया था। SBB ने पुष्टि की कि विवरण "सटीक नहीं" था ।
• ट्रांसपोर्ट फॉर लंदन (TfL) – TfL विवादित केस स्टडीज में नामित सार्वजनिक परिवहन संगठनों में से एक था ।

KPMG ने आरोपों की जांच करते हुए रिपोर्ट को हटा दिया ।

GPTZero का फैसला: AI हैलुसिनेशन, सिर्फ लापरवाह संपादन नहीं

GPTZero ने त्रुटियों को केवल संपादकीय गलतियों के रूप में पेश नहीं किया। फर्म ने व्यापक झूठे उद्धरणों और मनगढ़ंत केस स्टडीज को AI हैलुसिनेशन के लिए जिम्मेदार ठहराया—जनरेटिव AI मॉडलों से आउटपुट जो प्रशंसनीय लगता है लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत या पूरी तरह से आविष्कार किया हुआ है ।

GPTZero ने पर्दे के पीछे जो हुआ होगा उसका वर्णन करने के लिए एक शब्द भी पेश किया: "वाइब साइटिंग।" यह अवधारणा बताती है कि AI उपकरण, जब किसी कथा का समर्थन करने के लिए प्रेरित किए जाते हैं, तो ऐसे उद्धरण उत्पन्न करते हैं जो "सही महसूस होते हैं" बजाय इसके कि वे वास्तविक स्रोतों से मेल खाते हों । KPMG के मामले में, इसका मतलब ऐसे संदर्भ थे जो अकादमिक रूप से कठोर या पत्रकारीय रूप से विश्वसनीय लगते थे, लेकिन जांच करने पर कहीं नहीं ले जाते थे।

फर्म की जांच ने निष्कर्ष निकाला कि रिपोर्ट की संरचना भारी AI सहायता के अनुरूप थी जिसे पर्याप्त मानवीय सत्यापन के अधीन नहीं किया गया था। भ्रामक फुटनोट्स, गलत आंकड़ों और गैर-मौजूद केस स्टडीज के संयोजन ने एक ऐसी शोध प्रक्रिया की तस्वीर पेश की जहां AI आउटपुट को न्यूनतम निगरानी के साथ प्रकाशित किया गया था ।

बड़ा पैटर्न: एक महीने पहले EY कनाडा की वापसी

KPMG की घटना शून्य में नहीं हुई। मई 2026 में, KPMG की रिपोर्ट के जांच के दायरे में आने से कुछ हफ्ते पहले, EY कनाडा ने GPTZero द्वारा व्यापक AI हैलुसिनेशन समस्याओं को चिह्नित करने के बाद "पॉइंट्स ऑफ अटैक: अनकवरिंग साइबर थ्रेट्स एंड फ्रॉड इन लॉयल्टी सिस्टम्स" शीर्षक वाला एक साइबर सुरक्षा अध्ययन वापस ले लिया ।

EY रिपोर्ट में पाया गया कि उसने अपने 27 संदर्भों में से 16 को गढ़ा था—लगभग 60%—जिसमें मैकिन्से एंड कंपनी के एक गैर-मौजूद दस्तावेज़ का उद्धरण शामिल था जिसे "लॉयल्टी इकोनॉमिक्स रिपोर्ट" कहा गया । GPTZero ने यह भी अनुमान लगाया कि रिपोर्ट की 72% सामग्री AI-जनित थी ।

EY कनाडा ने रिपोर्ट को अपनी वेबसाइट से हटा दिया और कहा कि वह उन परिस्थितियों की समीक्षा कर रहा है जिनके कारण इसका प्रकाशन हुआ । KPMG मामले की तरह, इस वापसी ने गंभीर सवाल खड़े कर दिए कि दुनिया की सबसे बड़ी पेशेवर सेवा फर्मों में से एक, समीक्षा के दौरान स्पष्ट रूप से झूठी जानकारी वाली मार्केटिंग सामग्री कैसे प्रकाशित कर सकती है।

दोनों घटनाओं ने बिग फोर में एक संरचनात्मक कमजोरी को उजागर किया: जैसे-जैसे फर्में AI विषयों पर थॉट लीडरशिप प्रकाशित करने की होड़ में हैं, वे तेजी से उन्हीं उपकरणों पर निर्भर हो रही हैं जिनके बारे में वे लिख रही हैं—कभी-कभी शर्मनाक और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने वाले परिणामों के साथ ।

पेशेवर सेवाओं और AI-सहायता प्राप्त शोध के लिए इसका क्या मतलब है

2026 में EY और KPMG में लगातार वापसी केवल अलग-थलग PR समस्याएं नहीं हैं। वे किसी भी ज्ञान-गहन उद्योग के लिए एक चेतावनी का प्रतिनिधित्व करती हैं जहां विश्वसनीयता ही मुद्रा है।

पेशेवर सेवा फर्मों ने ग्राहकों को "जिम्मेदारी से AI अपनाने" की सलाह देने में वर्षों बिताए हैं । जब वही फर्में AI-भ्रमित शोध प्रकाशित करते हुए पकड़ी जाती हैं—AI के बारे में, कम नहीं—तो यह विरोधाभास विश्वसनीय सलाहकारों के रूप में उनके अधिकार को कमजोर करता है। KPMG की रिपोर्ट कोई आंतरिक मसौदा या कम-दांव वाला ब्लॉग पोस्ट नहीं था। यह एक प्रमुख वैश्विक अध्ययन था जिसका उद्देश्य ग्राहक अनुभव और उभरती प्रौद्योगिकी में फर्म की विशेषज्ञता को प्रदर्शित करना था ।

यह प्रकरण एक बढ़ती हुई विषमता को उजागर करता है: जनरेटिव AI मिनटों में पॉलिश्ड, उद्धरण-सघन शोध रिपोर्ट तैयार कर सकता है, लेकिन प्रत्येक दावे को सत्यापित करने और प्रत्येक फुटनोट को उसके मूल स्रोत तक ट्रेस करने के लिए अभी भी कुशल मानव श्रम के घंटों की मांग होती है। दोनों मामलों में GPTZero की कार्यप्रणाली—प्रत्येक उद्धरण को उसके दावा किए गए स्रोत के विरुद्ध मैन्युअल रूप से जांचना—ने दिखाया कि सत्यापन अंतराल वह जगह है जहां विनाशकारी त्रुटियां घुस जाती हैं ।

2026 और उसके बाद शोध प्रकाशित करने वाले संगठनों के लिए, सबक स्पष्ट है: AI ड्राफ्टिंग को गति दे सकता है, लेकिन यह सत्यापन की जगह नहीं ले सकता। वापस ली गई रिपोर्ट की प्रतिष्ठित लागत, विशेष रूप से ऐसे स्रोतों का हवाला देते हुए पकड़ी गई जो मौजूद नहीं हैं, तथ्य-जांच चरण को छोड़ने से बचाए गए समय से कहीं अधिक है।