2026 में AI में निवेश से पहले पूछने वाले तीन प्रश्न
Matt Nolan
संस्थापक
30 दिसंबर 2025 को अपडेट किया गया
यहाँ वह बात है जिसे कोई खुले में कहना नहीं चाहता: अधिकांश AI परियोजनाएं असफल हो रही हैं।
इसलिए नहीं कि तकनीक काम नहीं करती। जब इसे सही तरीके से लागू किया जाता है, तो परिणाम वास्तविक होते हैं। अध्ययन 10-40% उत्पादकता वृद्धि दिखाते हैं। समस्या AI में नहीं है। समस्या यह है कि कंपनियां समस्याओं को परिभाषित करने से पहले समाधान खरीद रही हैं।
आंकड़े कहानी बताते हैं: 42% कंपनियों ने इस साल अपनी अधिकांश AI पहलों को छोड़ दिया, जो पिछले साल 17% थी। 95% एंटरप्राइज पायलट कभी भी मापने योग्य रिटर्न नहीं देते। अरबों डॉलर गलत प्रश्नों का पीछा कर रहे हैं।
यह तकनीकी विफलता नहीं है। यह सोच की विफलता है, और आप इससे पैसा खर्च करके निकल नहीं सकते।
अवसर
जब AI काम करती है, तो आप इसे मुश्किल से नोटिस करते हैं। यह आपकी टीम की थकाऊ, दोहराव वाली काम को उठा लेती है और आपके बेहतरीन लोगों को वह करने की जगह देती है जो केवल वे कर सकते हैं। लक्ष्य कभी भी अपने लिए स्वचालन नहीं था। लक्ष्य लाभ उठाना है।
लेकिन आप नवीनतम ट्रेंड का पीछा करके या सबसे प्रभावशाली डेमो खरीदकर वहां नहीं पहुंचते। आप पहला चेक लिखने से पहले बेहतर प्रश्न पूछकर वहां पहुंचते हैं।
यहां तीन हैं जो महत्वपूर्ण हैं।
1. क्या यह मॉडल की समस्या है या डेटा की समस्या है?
सभी मॉडल के बारे में बात करना चाहते हैं। लगभग कोई भी डेटा के बारे में बात नहीं करना चाहता, जो अजीब है, क्योंकि डेटा वह जगह है जहां अधिकांश परियोजनाएं मरने जाती हैं।
आपका मॉडल उतना ही अच्छा है जितना आप इसे खिलाते हैं। यदि आपका डेटा गंदा, अलग-अलग जगह बिखरा, या अधूरा है, तो कोई भी एल्गोरिदम आपको नहीं बचाएगा। दुनिया की सबसे परिष्कृत AI आपको केवल आत्मविश्वास के साथ गलत जवाब तेजी से देगी।
किसी भी AI समाधान का मूल्यांकन करने से पहले, पूछें: क्या हमारे पास वास्तव में वह डेटा है जिसकी इसे आवश्यकता है? क्या हम बिल्कुल बता सकते हैं कि हम इस सिस्टम को क्या खिलाएंगे और यह कहां स्थित है?
यदि उस प्रश्न का उत्तर देने में कुछ मिनटों से अधिक समय लगता है, तो रुकें। आपके पास अभी तक AI की समस्या नहीं है। आपके पास डेटा की समस्या है, और वही पहले हल करने वाली है।
2. क्या इसे सबसे शक्तिशाली उपकरण की जरूरत है, या सही वाले की?
इस उद्योग में जटिलता की तरफ झुकाव है। बड़े मॉडल, अधिक पैरामीटर, अत्याधुनिक सब कुछ। यह एक पिच डेक में प्रभावशाली लगता है। अधिकतर समय, यह बिल्कुल गलत है।
गार्टनर की भविष्यवाणी है कि 2027 तक उद्यम सामान्य-उद्देश्य वाले बड़े भाषा मॉडल की तुलना में छोटे, कार्य-विशिष्ट मॉडल का तीन गुना अधिक उपयोग करेंगे। कारण सरल है: वे तेज़, सस्ते, और अक्सर केंद्रित समस्याओं के लिए अधिक सटीक होते हैं।
पूछने वाला प्रश्न “सबसे उन्नत विकल्प क्या है?” नहीं है। यह है “सबसे सरल चीज़ क्या है जो वास्तव में इसे हल करती है?” सरलता के लिए समस्या को इतनी गहराई से समझने की आवश्यकता होती है कि आप जान सकें कि क्या छोड़ सकते हैं। यह कठिन है। यही वह जगह भी है जहां मूल्य है।
अपने विक्रेता से, या अपनी टीम से पूछें: कुछ सरल के बजाय यह दृष्टिकोण क्यों? यदि उत्तर “क्योंकि यह अत्याधुनिक है” है, तो चले जाएं। यह कोई कारण नहीं है, यह मार्केटिंग है।
मैं पैटर्न जानने के लिए पर्याप्त विक्रेता डेमो में बैठा हूं: प्रभावशाली क्षमताएं, पायलट के बाद क्या होता है इसके बारे में अस्पष्ट उत्तर।
3. यह वास्तव में किस निर्णय का समर्थन करता है?
यह वह प्रश्न है जो उपयोगी AI को महंगे नाटक से अलग करता है।
क्षमताओं के लिए उत्साहित होना आसान है। डैशबोर्ड, चैटबॉट, भविष्यवाणियां। लेकिन क्षमताएं परिणाम नहीं हैं। केवल वह प्रश्न मायने रखता है: एक बार यह अस्तित्व में आने के बाद कोई अलग तरीके से क्या करेगा?
यदि आप इसका स्पष्ट उत्तर नहीं दे सकते, तो आप बनाने के लिए तैयार नहीं हैं।
इसे आजमाएं: वाक्य पूरा करें “एक बार यह लागू हो जाने के बाद, हम ______ कर सकेंगे जो हम पहले नहीं कर सकते थे।” यदि आप इसे ठोस शब्दों में पूरा नहीं कर सकते, तो तकनीक इंतजार कर सकती है। स्पष्टता नहीं कर सकती।
आगे क्या आता है
2026 एक सफाई का साल होने वाला है।
जिन कंपनियों ने AI को एक चेकबॉक्स की तरह माना, वे चुपचाप अपनी परियोजनाओं को शेल्फ कर देंगी। जिन्होंने उपकरण से नहीं, बल्कि समस्या से शुरुआत की, वे आगे निकल जाएंगी। यह इस बारे में नहीं है कि किसने सबसे अधिक खर्च किया या सबसे तेज़ चले। यह इस बारे में है कि किसने स्पष्ट रूप से सोचा, किसने कुछ करने के दबाव का विरोध किया और इसके बजाय पूछा कि क्या वह कुछ करने योग्य था।
सबसे अच्ची तकनीक काम में गायब हो जाती है। आप इसे नोटिस करना बंद कर देते हैं। यह बस सब कुछ को थोड़ा सा बेहतर बना देती है।
यही वह है जिसकी तरफ हम Gravitas Grove में निर्माण कर रहे हैं। AI के लिए AI नहीं, बल्कि ऐसे उपकरण जो लोगों को अधिक सक्षम बनाकर अपनी जगह कमाते हैं।
यदि आप इन प्रश्नों पर काम कर रहे हैं और दूसरी राय चाहते हैं, हमें मदद करने में खुशी होगी।