जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तक पहुंच ने प्रयोग करने की बाधा को कम कर दिया है, लेकिन यह उत्पादन में सिस्टम को लागू करने के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग आवश्यकताओं को समाप्त नहीं करता है। हालांकि एआई की क्षमताओं का प्रदर्शन करना आश्चर्यजनक रूप से आसान हो गया है, लेकिन इसका प्रभावी ढंग से परिनियोजन अभी भी काफी अधिक जटिल कार्य बना हुआ है।
आज, कुछ ही घंटों या दिनों में एक ठोस प्रोटोटाइप बनाया जा सकता है। हालांकि, असली काम तब शुरू होता है जब कोई संगठन उम्मीद करता है कि सिस्टम संवेदनशील डेटा के साथ काम करेगा, मौजूदा प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होगा, नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करेगा, ग्राहकों को सेवा प्रदान करेगा और मापने योग्य रिटर्न सुनिश्चित करेगा।
लेखक बताते हैं कि पिछले दो वर्षों में अफ्रीकी उद्यमों के साथ बातचीत में यह सबसे महत्वपूर्ण बदलाव है जो उन्होंने देखा है। अब नेता इस बात पर विचार करने में कम समय बिताते हैं कि एआई क्या कर सकता है, और अधिक समय उन क्षेत्रों की पहचान करने में बिताते हैं जहां यह धोखाधड़ी को कम कर सकता है, ग्राहक सेवा में सुधार कर सकता है, सॉफ्टवेयर विकास में तेजी ला सकता है, दस्तावेजों को संसाधित कर सकता है या महंगी कार्यप्रवाहों में बाधाओं को दूर कर सकता है।
यह जिज्ञासा से वाणिज्यिक मूल्यांकन की ओर बदलाव अफ्रीका में एआई की क्षमताओं में विश्वास को मजबूत करता है। उत्पादन प्रणाली में विश्वसनीय डेटा, सुरक्षित पहुंच, स्पष्ट जवाबदेही, मुख्य प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण और समय के साथ प्रदर्शन की निगरानी का तंत्र होना चाहिए। इसे पता होना चाहिए कि कब निर्णय लेना है, कब रुकना है और कब निर्णय को व्यक्ति को सौंपना है।
ये आवश्यकताएं विशेष रूप से बैंकिंग, बीमा, स्वास्थ्य सेवा और दूरसंचार जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हैं, जहां गलत उत्तर अभी भी संभव है। प्रदर्शन केवल विचार की तकनीकी व्यवहार्यता को साबित करता है; उत्पादन में परिनियोजन को बिना अस्वीकार्य परिचालन, सुरक्षा या नियामक जोखिम पैदा किए मूल्य बनाने की क्षमता प्रदर्शित करनी चाहिए। भविष्य में कॉर्पोरेट एआई में निवेश का मूल्यांकन इसी मानक पर किया जाएगा।
कभी-कभी अफ्रीका को विकसित बाजारों की तुलना में पुरानी तकनीक की कम मात्रा के कारण एआई में लाभ वाला बताया जाता है। हालांकि, यह केवल आंशिक सत्य है। कई अफ्रीकी संगठन दशकों से बनाए गए जटिल तकनीकी परिसरों का प्रबंधन करते हैं, जबकि महाद्वीप का एक बड़ा हिस्सा असमान कनेक्टिविटी, सीमित कंप्यूटिंग शक्ति और विशिष्ट कौशल की कमी का सामना करता है।
अधिक मजबूत लाभ इस बात में निहित है कि अफ्रीकी बाजार सीमाओं के तहत नवाचार कैसे अपनाते हैं। यहां के उद्यम खंडित बुनियादी ढांचे, कई भाषाओं और विभिन्न स्तरों के एक्सेस की स्थितियों में मोबाइल-डिवाइस उन्मुख ग्राहकों की सेवा करने के आदी हैं। ये स्थितियां व्यावहारिक नवाचारों को प्रोत्साहित करती हैं, क्योंकि प्रौद्योगिकी को बड़े पैमाने पर वित्त पोषण शुरू करने से पहले एक स्पष्ट समस्या का समाधान करना चाहिए।
यह अफ्रीका की वास्तविकताओं के अनुकूल एआई सिस्टम के लिए जगह बनाता है। स्थानीय डेटासेट, भाषाएं, नियम और उपभोक्ता व्यवहार को अंतिम चरण में जोड़ा जाने वाला स्थानीयकरण परत नहीं माना जा सकता है। वे इस बात को प्रभावित करते हैं कि सिस्टम उस संदर्भ को समझता है जिसमें उसे कार्य करना चाहिए।
स्थानीय क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का विस्तार इस अगले चरण के लिए आधार को मजबूत करता है। माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर ने 2019 में अपने दक्षिण अफ्रीकी क्लाउड क्षेत्र खोले, एवीएस ने 2020 में अफ्रीका में केप टाउन क्षेत्र लॉन्च किया, और गूगल क्लाउड ने जनवरी 2024 में अपना जोहान्सबर्ग क्षेत्र खोला। ये निवेश संगठनों को विलंबता, उच्च उपलब्धता, डेटा निवास और विनियमित वर्कलोड पर विचार करते समय अधिक विकल्प प्रदान करते हैं। वे कॉर्पोरेट पैमाने पर एआई का समर्थन करने में सक्षम आधुनिक डेटा प्लेटफॉर्म बनाने में भी मदद करते हैं।
स्थानीय बुनियादी ढांचा अपने आप में संप्रभु एआई नहीं बनाता है। लेखक संप्रभुता को डेटा, पहुंच, प्रबंधन, ऑडिटेबिलिटी और उन प्रणालियों पर महत्वपूर्ण नियंत्रण के रूप में परिभाषित करते हैं जिन्हें एआई मॉडल प्रभावित कर सकता है। अफ्रीका को जिम्मेदार अनुप्रयोग के लिए आवश्यक स्थानीय डेटा, कौशल और उद्योग विशेषज्ञता विकसित करते हुए वैश्विक क्लाउड प्लेटफॉर्म और प्रमुख आधार मॉडलों का उपयोग करना जारी रखना चाहिए।
वित्तीय क्षेत्र पहले से ही उपयोग के सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक प्रदर्शित कर रहा है, क्योंकि आर्थिक व्यवहार्यता स्पष्ट है। धोखाधड़ी का पता लगाना, जोखिम मूल्यांकन, दस्तावेज़ों का बुद्धिमान विश्लेषण, ग्राहक सेवा का स्वचालन और नियामक रिपोर्टिंग निश्चित लागतों, सेवा परिणामों या जोखिम के संपर्क को कम करने से जुड़ी हो सकती है।
वही सिद्धांत अन्य क्षेत्रों में अपनाने को बढ़ावा देगा। एआई तब व्यापक होगा जब यह मौजूदा ऑपरेटिंग सिस्टम का हिस्सा बन जाएगा, प्रक्रिया से काम को हटा देगा, न कि एक नया इंटरफ़ेस जोड़ेगा जिसे कर्मचारियों को याद रखना होगा। एजेंट एआई कार्यप्रवाहों के बीच कार्यों के समन्वय के माध्यम से इसे बढ़ाएगा, हालांकि इसका मूल्य इसके आसपास के डेटा, नियमों और नियंत्रण की गुणवत्ता पर निर्भर करेगा।
व्यवसाय प्रबंधकों के लिए अगला निर्णय उस परिणाम से शुरू होना चाहिए जिसे संगठन बेहतर बनाने का प्रयास कर रहा है, उसके समर्थन के लिए उपलब्ध डेटा और वह स्वायत्तता स्तर जिसे उचित ठहराया जा सकता है। मॉडल का चयन तब तक टालना चाहिए जब तक कि कार्य परिदृश्य स्पष्ट न हो जाए। अफ्रीका में एआई का भविष्य उन संगठनों द्वारा आकार लेगा जो आशाजनक विचारों को विश्वसनीय प्रणालियों में बदलने में सक्षम हैं जो ग्राहकों की सेवा करते हैं, जोखिमों का प्रबंधन करते हैं और कार्य निष्पादन की आर्थिक दक्षता बढ़ाते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अक्सर चरम शब्दों में देखा जाता है: या तो एक ऐसा खतरा जो श्रमिकों को प्रतिस्थापित कर देगा, या विकास और उत्पादकता के अगले दौर को बढ़ावा देने वाला एक उपकरण। हालांकि, वास्तविक तस्वीर शायद अधिक जटिल होगी। दक्षिण अफ्रीका में संभावित प्रभाव अमेरिका जैसे अर्थव्यवस्थाओं में देखे जाने वाले प्रभाव से अलग होगा, हालांकि वहां का विकास स्थानीय स्तर पर क्या उम्मीद की जा सकती है, इस बारे में कुछ संकेत दे सकता है।
अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष के अध्ययनों से पता चलता है कि विश्व स्तर पर लगभग 40% रोजगार किसी न किसी तरह से एआई से प्रभावित है। विकसित देशों में यह आंकड़ा लगभग 60% तक बढ़ जाता है। गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है कि अगले दशक में एआई दुनिया भर में लगभग 300 मिलियन नौकरियों को प्रभावित करेगा।
यह दिलचस्प है कि वर्तमान में हम बड़े पैमाने पर नौकरियों के नुकसान को नहीं देख रहे हैं। इसके बजाय, एआई संभवतः लोगों के श्रम बाजार में प्रवेश करने और उनके करियर की प्रगति के तरीकों को बदल रहा है। सेवा क्षेत्र और शुरुआती पदों पर सबसे अधिक दबाव महसूस किया जा रहा है, जहां कंपनियां पहले की तुलना में अधिक सावधानी से नई पद सृजित कर सकती हैं।
प्रभाव कार्यबल की संरचना पर भी निर्भर करता है। सबसे अधिक जोखिम उन पदों पर है जो अत्यधिक प्रशासनिक, दोहराव वाले, नियमित और प्रक्रिया-आधारित होते हैं। इसके विपरीत, उच्च पद अधिक सुरक्षित लगते हैं। इनमें ऐसे काम शामिल हैं जहां अनुभव, निर्णय और पर्यवेक्षण महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से वे जो एआई द्वारा उत्पन्न परिणामों का मूल्यांकन करने और उनकी सटीकता और प्रासंगिकता निर्धारित करने से संबंधित हैं।
यह तर्क भी है कि भले ही एआई कुछ नौकरियाँ खत्म कर सकता है, लेकिन यह तकनीक संभवतः नई नौकरियाँ भी पैदा करेगी। प्रोग्रामर, इंजीनियर और प्रक्रिया डेवलपर्स जैसी भूमिकाएं इन परिवर्तनों से लाभान्वित हो सकती हैं।
अमेरिका में, स्नातक ग्रहण करने की दर धीमी हो गई है क्योंकि कंपनियां पहले की तुलना में कम सक्रिय रूप से नई रिक्तियां बना रही हैं। आईईएसई बिजनेस स्कूल द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद एआई से प्रभावित कंपनियों में जूनियर कर्मचारियों का वेतन कम हो गया है। यहां तक कि नौकरी पाने वालों के लिए भी वेतन वृद्धि प्रतिकूल रही है।
दक्षिण अफ्रीका जैसे देश में, जहां अर्थव्यवस्था पहले से ही युवा बेरोजगारी की एक महत्वपूर्ण समस्या का सामना कर रही है, कई स्नातकों को पहले से ही सार्थक शुरुआती अवसरों को खोजने में कठिनाई हो रही है। यदि एआई शुरुआती पदों की आवश्यकता को कम करता है या उनके सृजन को धीमा करता है, तो यह शिक्षा से कार्यस्थल में संक्रमण को और अधिक जटिल बना सकता है।
यह एक सामाजिक समस्या और एक व्यावसायिक मुद्दा दोनों है। कई संगठन स्वाभाविक रूप से मार्जिन में सुधार के लिए प्रौद्योगिकी में निवेश करते हैं, लेकिन उन्हें अल्पकालिक दक्षता से परे भी देखना होगा। उत्तराधिकार की योजना बनाना, ज्ञान हस्तांतरण और क्षमता निर्माण महत्वपूर्ण बने हुए हैं। यदि व्यवसाय संगठन के भीतर युवा प्रतिभाओं को आकर्षित करना और विकसित करना बंद कर देते हैं, तो वे उस प्रवाह को कमजोर करने का जोखिम उठाते हैं जो भविष्य के नेताओं को प्रदान करेगा और तेजी से जटिल प्रणालियों की निगरानी करेगा।
यही बात तब भी लागू होती है जब एआई रोबोटिक्स के साथ विलय करना शुरू करता है। विनिर्माण में भविष्य केवल रोबोटिक्स नहीं है, बल्कि रोबोटिक्स और एआई का एकीकरण है। यह बदलाव उच्च कुशल तकनीकी पर्यवेक्षण की मांग बढ़ा सकता है जबकि नियमित पदों की संख्या कम कर सकता है। असमानता से जूझ रहे देश के लिए, समस्या उन नौकरियों से हटकर यह हो जाती है कि श्रमिक प्रौद्योगिकी द्वारा बनाई गई भूमिकाओं के लिए कैसे तैयार और सुसज्जित होते हैं।
श्रमिकों के लिए एआई के बारे में तकनीकी जागरूकता महत्वपूर्ण है, लेकिन मानवीय क्षमताएं भी उतनी ही महत्वपूर्ण हैं जिन्हें स्वचालित करना कठिन है, जिसमें निर्णय लेना, संबंध बनाना, जिम्मेदारी और संदर्भ में परिणामों की व्याख्या करने की क्षमता शामिल है।
निवेश के दृष्टिकोण से, उन कंपनियों की तलाश करना महत्वपूर्ण है जो केवल मार्जिन विस्तार पर ध्यान केंद्रित नहीं करती हैं। लागत बचत की एक प्राकृतिक सीमा मौजूद है, जबकि विकास कम सीमित है। एआई रणनीतियों का मूल्यांकन तेजी से राजस्व वृद्धि में उनके योगदान के दृष्टिकोण से किया जाना चाहिए। विजेता वे कंपनियां नहीं होंगी जो सबसे अधिक स्वचालन करेंगी, बल्कि वे होंगी जो विवेक, जिम्मेदारी और समय के साथ व्यवसाय का समर्थन करने वाले मानव संसाधन भंडार को बनाए रखते हुए विकास के लिए एआई का उपयोग करेंगी।
