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एंटरप्राइज़ AI: इस्तेमाल बढ़ा, निवेश पर रिटर्न का हिसाब पीछे छूटा
AI का इस्तेमाल गिनना आसान है, लेकिन किसी कामकाजी प्रक्रिया में हुए सुधार को उसके पूरे खर्च से जोड़ना कठिन। अलग अलग सर्वे खर्च की जानकारी और ROI मापने में बड़ी कमियाँ दिखाते हैं।[23][25][34] बैंक ऑफ अमेरिका अपने डेवलपरों की कोडिंग उत्पादकता में 15%–20% सुधार बताता है। यह एक खास काम का मापनीय नतीजा है, पूरी कंपनी के व...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- AI का इस्तेमाल गिनना आसान है, लेकिन किसी कामकाजी प्रक्रिया में हुए सुधार को उसके पूरे खर्च से जोड़ना कठिन। अलग अलग सर्वे खर्च की जानकारी और ROI मापने में बड़ी कमियाँ दिखाते हैं।[23][25][34]
- बैंक ऑफ अमेरिका अपने डेवलपरों की कोडिंग उत्पादकता में 15%–20% सुधार बताता है। यह एक खास काम का मापनीय नतीजा है, पूरी कंपनी के वित्तीय रिटर्न का स्वतः प्रमाण नहीं।[3][4]
AI संकेत
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कंपनियों के सामने अब सवाल सिर्फ यह नहीं है कि कर्मचारी AI इस्तेमाल करेंगे या नहीं। असली सवाल है: जिस काम के लिए AI लगाया गया, उसमें कितना सुधार हुआ और उसे हासिल करने की पूरी लागत क्या रही? 2026 के सर्वे इस हिसाब में बड़ी कमियाँ दिखाते हैं। वे यह साबित नहीं करते कि AI से लाभ मिल ही नहीं सकता।23
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खर्च दिख नहीं रहा, तो रिटर्न कैसे मापें?
Flexera के मुताबिक, केवल 31% संगठनों को AI सॉफ्टवेयर पर अपने खर्च की सटीक जानकारी है; 59% का कहना है कि पिछले एक साल में AI पर व्यर्थ गया खर्च बढ़ा है।34 Battery Ventures के 100 वरिष्ठ प्रौद्योगिकी अधिकारियों वाले सर्वे में 94% ने कहा कि उनकी कंपनियों के पास AI के निवेश पर रिटर्न (ROI) को पूरे संगठन में एक समान तरीके से परखने का ढाँचा नहीं है। सिर्फ 16% ने अपने आधे से अधिक AI प्रोजेक्टों पर सकारात्मक ROI बताया।
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बजट का दबाव भी दिखता है। Futurum के 2026 की दूसरी छमाही के सर्वे में 46.9% उत्तरदाताओं ने कहा कि AI खर्च योजना से अधिक रहा, जबकि 5.6% ने इसे योजना से कम बताया।33 लेकिन इन आँकड़ों को जोड़कर कोई एक ‘AI विफलता दर’ नहीं निकाली जा सकती: सर्वे के समूह अलग हैं और वे खर्च की जानकारी, कथित बर्बादी, प्रोजेक्ट के रिटर्न तथा बजट से अंतर जैसी अलग-अलग चीजें मापते हैं।
लाइसेंस खरीदना और काम बेहतर होना अलग बातें हैं
कितने कर्मचारियों को AI की सुविधा मिली या कितने पायलट पूरे हुए—इनसे वित्तीय लाभ अपने-आप साबित नहीं होता। उसके लिए पहले यह दर्ज करना होगा कि बिना AI के काम में कितना समय और खर्च लगता था। फिर तय करना होगा कि सफलता का पैमाना क्या है, मसलन सेवा में लगने वाला समय या काम की गुणवत्ता। आखिर में उस लाभ की तुलना सिस्टम चलाने की पूरी लागत से करनी होगी।
KPMG के मुताबिक, डैशबोर्ड और मंज़ूरी की प्रक्रियाएँ होने के बावजूद ज्यादातर संगठनों को AI के परिचालन खर्च की शुरू से अंत तक, वास्तविक समय की पूरी जानकारी नहीं है।19 उसके वैश्विक सर्वे में जिन संगठनों को इस खर्च की पूरी जानकारी थी, उनमें स्थापित ROI बताने वालों की हिस्सेदारी 15% थी; बाकी में 3%। यह दोनों के बीच संबंध है, इस बात का प्रमाण नहीं कि केवल खर्च की जानकारी बढ़ाने से रिटर्न पैदा हो जाएगा।
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लाभ के लिए काम करने का तरीका भी बदलना पड़ता है। बैंक ऑफ अमेरिका के प्रौद्योगिकी प्रमुख ने AI प्रोजेक्ट बड़े पैमाने पर सफल बनाने के लिए पूरी प्रक्रिया में बदलाव, समाधानों का दोबारा इस्तेमाल, निगरानी और ROI को प्राथमिकताएँ बताया है।14 इस बीच, CIO में प्रकाशित एक सर्वे के अनुसार 61% संगठनों ने पिछले दो वर्षों में अपने IT सिस्टम को आधुनिक बनाने की पहल रोकी, टाली, घटाई या छोड़ दी। AI की ओर बजट जाना एक बताई गई वजह थी, लेकिन इससे यह निष्कर्ष नहीं निकलता कि हर देरी AI खर्च के कारण हुई।
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अपने स्तर पर काम आगे बढ़ा सकने वाले एजेंटिक AI प्रोजेक्टों में खर्च, कारोबारी लाभ और जोखिम पर नियंत्रण स्पष्ट रखना और भी अहम है। Gartner ने 2025 में अनुमान जताया था कि बढ़ती लागत, अस्पष्ट कारोबारी मूल्य या अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण जैसे कारणों से 2027 के अंत तक ऐसे 40% से अधिक प्रोजेक्ट रद्द हो सकते हैं। यह भविष्यवाणी है, 2026 में दर्ज की गई रद्द होने की दर नहीं।51
बैंक ऑफ अमेरिका: लाभ दिखता है, पर सवाल भी बाकी हैं
बैंक ऑफ अमेरिका का कहना है कि करीब 2 लाख कर्मचारियों के लिए AI टूल उपलब्ध हैं। उसके लगभग 19,000–20,000 डेवलपरों में कोडिंग उत्पादकता करीब 15%–20% बढ़ी है।3
4 कर्मचारियों तक पहुँच की संख्या के मुकाबले यह किसी खास काम में सुधार का अधिक उपयोगी पैमाना है। बैंक ने करीब 40 करोड़ डॉलर की लागत के मुकाबले 80 करोड़ डॉलर के लाभ का अनुमान भी दिया है। लेकिन ये प्रबंधन के अनुमान हैं—हर इस्तेमाल से लाभ हो रहा है, इसकी स्वतंत्र पुष्टि नहीं।
2 बैंक के सह-अध्यक्ष के अनुसार, अब तक सबसे स्पष्ट लाभ कोडिंग जैसे प्रौद्योगिकी संबंधी काम में दिखाई देते हैं।
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कंपनियों के लिए व्यावहारिक कसौटी है: हर प्रस्तावित AI इस्तेमाल की जवाबदेही किसी व्यक्ति या टीम को दें; काम के पहले और बाद का माप तय करें; पूरा खर्च दर्ज करें; और गुणवत्ता व जोखिम की जाँच करें। इस्तेमाल बढ़ने भर पर नहीं, बल्कि सभी लागतें जोड़ने के बाद भी लाभ कायम रहने पर विस्तार करें। इससे वास्तविक AI लाभ को पहचानने का मौका मिलता है, बिना गतिविधि को ROI समझने की गलती किए।19
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"एंटरप्राइज़ AI: इस्तेमाल बढ़ा, निवेश पर रिटर्न का हिसाब पीछे छूटा" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
AI का इस्तेमाल गिनना आसान है, लेकिन किसी कामकाजी प्रक्रिया में हुए सुधार को उसके पूरे खर्च से जोड़ना कठिन। अलग अलग सर्वे खर्च की जानकारी और ROI मापने में बड़ी कमियाँ दिखाते हैं।[23][25][34]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
AI का इस्तेमाल गिनना आसान है, लेकिन किसी कामकाजी प्रक्रिया में हुए सुधार को उसके पूरे खर्च से जोड़ना कठिन। अलग अलग सर्वे खर्च की जानकारी और ROI मापने में बड़ी कमियाँ दिखाते हैं।[23][25][34] बैंक ऑफ अमेरिका अपने डेवलपरों की कोडिंग उत्पादकता में 15%–20% सुधार बताता है। यह एक खास काम का मापनीय नतीजा है, पूरी कंपनी के वित्तीय रिटर्न का स्वतः प्रमाण नहीं।[3][4]