आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अगले साल अपने 70वें जन्मदिन की ओर बढ़ रहा है। लेकिन इस उत्सव पर अब तक के सबसे काले AI सर्दी का साया पड़ सकता है। शेयर बाजार एक नाटकीय गिरावट के लिए तैयार है, जो डॉटकॉम क्रैश की याद दिलाती है, जबकि तीन मुख्य धारणाएँ जो वर्तमान AI बूम को संचालित कर रही हैं, ध्यान में आने पर धरती के साथ टकरा रही हैं।
तकनीकी बोर्डरूम में डरावना साया सिर्फ एक और बाजार सुधार नहीं है—यह AI के टूटी हुई वादों और अस्थायी अर्थशास्त्र के साथ एक मौलिक औकात का सामना है।
क्यों अधिकांश AI निवेश अब विफल हो रहे हैं
MIT का एक महत्वपूर्ण शोध दर्शाता है कि 95% AI निवेश शून्य शुद्ध लाभ उत्पन्न करते हैं। यह IBM के निष्कर्षों के साथ मेल खाता है, जिसमें केवल एक में से चार AI परियोजनाएँ सकारात्मक ROI प्राप्त करती हैं, और केवल 16% को व्यापक रूप से लागू करने के लिए उपयुक्त माना जाता है।
मुख्य समस्या AI की मौलिक अविश्वसनीयता में निहित है। जनरेटिव AI एक “बातूनी तोता” और “भाषाई चालबाज़” की तरह काम करता है, न कि एक विश्वसनीय व्यावसायिक उपकरण के रूप में। कंपनियाँ तकनीक के साथ गंभीर कार्यों को स्वचालित करने में संघर्ष कर रही हैं, जो मिशन-क्रिटिकल ऑपरेशनों के लिए बहुत अस्थिर है।
लॉइड्स अब AI-प्रेरित संचालन से होने वाली “अनपेक्षित प्रदर्शन समस्याओं” के लिए विशेष बीमा प्रदान कर रहा है—यह एक स्पष्ट संकेत है कि बीमा कंपनियाँ भी AI की अंतर्निहित नाजुकता को पहचान रही हैं। यदि AI वह विश्वसनीयता प्रदान करता जो तकनीकी विक्रेता वादा करते हैं, तो यह बीमा उत्पाद अस्तित्व में नहीं होता।
$100 बिलियन का पूंजी जाल
तकनीकी दिग्गज डेटा केंद्रों और उन्नत ग्राफिक्स चिप्स पर अरबों डाल रहे हैं, यह मानते हुए कि विशाल पूंजी निवेश प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की गारंटी देता है। यह रणनीति मौलिक रूप से flawed है।
विक्टोरियन रेलवे कंपनियों या दवाई कंपनियों की तरह जिनके पास पेटेंट हैं, AI कंपनियों के पास सुरक्षा “खाइयाँ” नहीं हैं। हर जनरेटिव AI फ़ीचर कुछ ही दिनों में नकल हो जाता है। ओपन-सोर्स मॉडल विशेष रूप से अनुप्रति के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एक अरब डॉलर के AI मॉडल प्रशिक्षण का निवेश रातों-रात बेकार हो जाता है जब प्रतिस्पर्धी तुरंत परिणामों की नकल करते हैं।
चीन की दृष्टिकोण पश्चिमी अक्षमता को उजागर करता है। चीनी कंपनियाँ प्रदर्शन अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं, जो पश्चिमी प्रतिद्वंद्वियों की लागत का एक-सौवाँ हिस्सा दर्शाती हैं। इस बीच, OpenAI की GPT-5 लॉन्च ने साबित किया कि अधिक खर्च करने का मतलब बेहतर परिणाम नहीं है।
छिपी लागतें जो उद्यम मूल्य को दबा रही हैं
जनरेटिव AI विशाल बाह्य लागतें उत्पन्न करता है जिन्हें उद्यमों को समाहित करना चाहिए। इनमें शैक्षिक योग्यताओं का अवमूल्यन, रचनात्मक उद्योग के बाजारों का विनाश, निम्न गुणवत्ता की सामग्री के साथ डिजिटल चैनलों की बाढ़ और महत्वपूर्ण सुरक्षा कमजोरियों का खुलासा शामिल हैं, जिन्हें तात्कालिक समाधान की आवश्यकता है।
व्यवसाय जो पहले छूटने के डर (FOMO) के आधार पर प्रेरित थे, अब मानते हैं कि वे कीमतों के गिरने का इंतजार कर सकते हैं। केवल वे संगठन जिनमें रणनीतिक दृष्टि की कमी है, स्पष्ट ROI रास्ता के बिना AI का कार्यान्वयन करने की जल्दी करते हैं।
बाजार की वास्तविकता जांच: इस बार कोई सुरक्षा जाल नहीं
डॉटकॉम क्रैश के विपरीत, पुनःपूर्ति के लिए कोई अंतर्निहित मांग नहीं है। 2000 के बाद, अधिकांश उपभोक्ताओं के पास ब्रॉडबैंड पहुंच नहीं थी, जिससे स्ट्रीमिंग, सोशल मीडिया, और ऑनलाइन बैंकिंग के लिए अपेक्षित मांग उत्पन्न हुई। आज का AI बाजार समान अंतर्निहित मांग के लिए वंचित है।
AI के आलोचक गैरी मार्कस ने वास्तव में AI बाजार की क्षमता का अनुमान $50-100 बिलियन लगाया है—महत्त्वपूर्ण लेकिन आज के वैश्विक विज्ञापन बाजार के आकार का केवल एक-तिहाई। इस पूर्वानुमान के अनुसार AI को डेटा विश्लेषण, भाषा सेवाओं, और प्रोटोटाइपिंग जैसे संकीर्ण अनुप्रयोगों में उत्कृष्टता प्राप्त करनी चाहिए।
व्यापार नेताओं द्वारा किए जाने वाले रणनीतिक परिवर्तनों
समझदार कार्यकारी हाइप-चालित AI रणनीतियों को ROI-केंद्रित कार्यान्वयन के लिए छोड़ रहे हैं। इस वातावरण में सफल होने वाली कंपनियाँ व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्राथमिकता देती हैं, जो मापनीय परिणाम प्रदान करती हैं, भव्य दिखावे के बजाय।
FTSE100 को डॉटकॉम नुकसानों से उबरने में 15 वर्ष लगे, जिससे बचत और पेंशन को गंभीर नुकसान हुआ। AI का 70 वर्षीय इतिहास कई “AI सर्दियों” को दर्शाता है, जहां यह क्षेत्र लंबे समय तक उपेक्षित और निवेश में कमी का सामना करता रहा है।
यह उद्यम रणनीति के लिए क्या अर्थ रखता है
व्यापार नेताओं को तुरंत AI निवेश पोर्टफोलियो का पुनर्मूल्यांकन करना चाहिए। संगठनों को उन विशिष्ट उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जहाँ AI स्पष्ट प्रतिस्पर्धात्मक लाभ और मापनीय रिटर्न दर्शाता है। बिना ठोस व्यावसायिक लक्ष्यों के सामान्य AI कार्यान्वयन विफल हो सकते हैं।
कंपनियाँ भी बाजार समेकन के लिए तैयार रहनी चाहिए क्योंकि ओवरवैल्यूड AI विक्रेता वास्तविकता जांच का सामना कर रहे हैं। प्रदर्शन के बजाय हाइप को प्राथमिकता देने वाले बाजारों से लागत-कुशल AI प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारियाँ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान कर सकती हैं।
आने वाली AI सर्दी वास्तव में सबसे ठंडी हो सकती है, लेकिन जो संगठन तेजी से व्यावहारिक, परिणाम-निर्धारित AI अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे मार्केट स्थिरीकरण के समय में मजबूत उभरेगा।
क्या आप इन बाजार वास्तविकताओं के आधार पर अपनी संगठन की AI रणनीति पर पुनर्विचार कर रहे हैं? इस संभावित मंदी के सन्दर्भ में अपनी दृष्टि साझा करें।
