कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विफलता के प्रमुख कारण और कार्यान्वयन में सफलता के लिए रणनीतियाँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योगों को नया रूप देने का वादा करती है, फिर भी अधिकांश कंपनियां अभी भी इसके परिणाम देखने के लिए संघर्ष कर रही हैं। रिकॉर्ड निवेश के बावजूद, लगभग सभी एआई परियोजनाएं वास्तविक प्रभाव तक पहुंचने से पहले ही रुक जाती हैं। इतनी सारी परियोजनाएं विफल क्यों होती हैं—और कुछ सफल कहानियां बाकी से कैसे अलग हैं? यह लेख "जनरल एआई विभाजन" की पड़ताल करता है और संगठनों को इसे पार करने में मदद करने के लिए रणनीतियां साझा करता है। आइए इस लेख के 15 मुख्य बिंदुओं का सारांश प्रस्तुत करते हैं। एमआईटी नंदा की रिपोर्ट.
1. परिचय: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाएं और समस्याएं
कृत्रिम होशियारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को 21वीं सदी की सबसे क्रांतिकारी तकनीक के रूप में सराहा गया है। मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और हाल ही में जनरेटिव एआई के उदय के साथ, व्यवसायों ने इन उपकरणों को अपनाने में होड़ लगा दी है; हालांकि, किसी कंपनी का दृष्टिकोण ही सफलता और मूल्य प्राप्ति में विफलता के बीच का अंतर हो सकता है। फिर भी, एआई अनुसंधान, बुनियादी ढांचे और पायलट परियोजनाओं में अरबों डॉलर खर्च करने के बावजूद, अधिकांश संगठन मापने योग्य लाभ प्राप्त करने में विफल रहते हैं।.
हाल ही में किए गए एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि व्यापक प्रचार और उपयोग के बावजूद, 951 टीपी3टी संगठनों को जनरेटिव एआई परियोजनाओं से बहुत कम या नगण्य लाभ प्राप्त हुआ है। यह अंतर प्रौद्योगिकी में नवाचार की कमी के कारण नहीं, बल्कि इसके अनुप्रयोग, एकीकरण और प्रबंधन के तरीके के कारण है।.
यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि एआई परियोजनाएं क्यों विफल होती हैं, व्यवसायों के लिए "जेन एआई डिवाइड" का क्या अर्थ है, और कौन सी रणनीतियां संगठनों को एआई की वास्तविक क्षमता को उजागर करने में मदद कर सकती हैं।.
2. एआई को अपनाने का पैमाना
चैटजीपीटी, मिडजर्नी या कोपायलट जैसे जनरेटिव एआई उपकरण आम बोलचाल में लोकप्रिय हो गए हैं। दुनिया भर में लाखों कर्मचारी प्रतिदिन इनका प्रयोग कर रहे हैं। बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा और खुदरा जैसे क्षेत्रों में इनका उपयोग काफी अधिक है। हालांकि, इनका उपयोग करना परिवर्तन लाने के समान नहीं है।.
पायलट प्रोजेक्ट शुरू करना तो आसान है, लेकिन उन्हें उत्पादन के लिए तैयार और मूल्य उत्पन्न करने वाले सिस्टम में बदलना कहीं अधिक कठिन है। कई संगठन पायलट प्रोजेक्ट के बीच में ही अटके रह जाते हैं—कई एआई प्रयोग तो करते रहते हैं, लेकिन उन्हें कभी भी व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में विस्तारित नहीं कर पाते।.
3. GenAI विभाजन की व्याख्या
“GenAI डिवाइड” से तात्पर्य AI को अपनाने और AI के माध्यम से उसमें परिवर्तन लाने के बीच के अंतर से है। एक ओर वे संगठन हैं जो AI को एक आकर्षक प्रयोग मानते हैं और ऐसे अलग-थलग पायलट प्रोजेक्ट चलाते हैं जिनका मुख्य कार्यप्रवाह पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता। दूसरी ओर कुछ ही संगठन हैं—लगभग 51 TP3T—जो अनुकूलनीय, सीखने में सक्षम प्रणालियों को सफलतापूर्वक एकीकृत करते हैं और उनके संचालन में परिवर्तन लाते हैं।.
यह अंतर तकनीक तक पहुंच का नहीं है। आज हर संगठन शक्तिशाली मॉडलों का उपयोग कर सकता है। असली अंतर दृष्टिकोण और एकीकरण में है।.
4. एआई परियोजना की विफलता के सामान्य कारण
अधिकांश एआई परियोजनाएं विफल क्यों हो जाती हैं? कई मुख्य कारण सामने आते हैं:
- स्पष्ट उद्देश्यों का अभाव: कई परियोजनाएं परिभाषित व्यावसायिक लक्ष्यों के बिना शुरू होती हैं।.
- अवास्तविक अपेक्षाएं: कंपनियां एआई की अल्पकालिक क्षमता को जरूरत से ज्यादा आंकती हैं।.
- खराब डेटा गुणवत्ता: खराब डेटा गुणवत्ता के कारण एआई मॉडल पक्षपातपूर्ण या गलत परिणाम उत्पन्न कर सकता है, जिससे पक्षपातपूर्ण, अपूर्ण या अप्रासंगिक डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करने पर परियोजना विफल हो सकती है।.
- एकीकरण में कमियां: पायलट प्रोजेक्ट अलग-थलग रहकर काम करते हैं लेकिन उन्हें लाइव सिस्टम में लागू नहीं किया जा सकता।.
- सांस्कृतिक प्रतिरोध: कर्मचारियों में अक्सर प्रशिक्षण की कमी होती है या वे एआई के परिणामों पर भरोसा नहीं करते हैं।.
एमआईटी और मैककिन्से के अध्ययनों से पता चलता है कि लगभग 801 टीपी3टी एआई पायलट प्रोजेक्ट कभी भी उत्पादन में नहीं आ पाते हैं, जो इस बात को रेखांकित करता है कि महत्वाकांक्षा नहीं, बल्कि क्रियान्वयन ही मुख्य बाधा है।.
5. डेटा की भूमिका: जैसा इनपुट वैसा आउटपुट
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उसे किस प्रकार का डेटा मिलता है। उच्च गुणवत्ता वाला और सुव्यवस्थित डेटा सफलता के लिए आवश्यक है, फिर भी कई संगठन इस आवश्यकता को कम आंकते हैं। गलत तरीके से लेबल किए गए डेटासेट, गुम डेटा मान और प्रशिक्षण नमूनों में विविधता की कमी अक्सर एआई पहलों को विफल कर देती है। वास्तविक दुनिया में एआई के उपयोग में विफलता का एक प्रमुख कारण खराब डेटा प्रबंधन प्रथाएं हैं।.
डेटा संग्रहण, प्रबंधन, शुद्धिकरण और लेबलिंग जैसी सुदृढ़ डेटा प्रबंधन पद्धतियाँ वैकल्पिक नहीं हैं। इनके बिना, एआई परियोजनाएँ गलत इनपुट के बोझ तले दबकर विफल हो जाती हैं।.
6. वे पायलट प्रोजेक्ट जो व्यापक स्तर पर सफल नहीं हो पाते
एआई पायलट प्रोजेक्ट आकर्षक होते हैं क्योंकि इन्हें जल्दी लॉन्च किया जा सकता है और आसानी से प्रदर्शित किया जा सकता है। लेकिन स्केलिंग रणनीति के बिना पायलट प्रोजेक्ट असफल हो जाते हैं। कई अधिकारी ऐसे प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट डेमो की सराहना करते हैं जो कभी भी एंटरप्राइज वर्कफ़्लो में परिवर्तित नहीं होते।.
मुख्य प्रश्न यह होना चाहिए: “"यह पायलट प्रोजेक्ट हमारे दैनिक कार्यों, प्रणालियों और प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) में कैसे एकीकृत होगा?"” यदि उत्तर स्पष्ट नहीं है, तो परियोजना पहले से ही विफलता की ओर अग्रसर है। पायलट प्रोजेक्ट को उत्पादन प्रणालियों में सफलतापूर्वक विस्तारित करने के लिए प्रभावी परियोजना प्रबंधन आवश्यक है।.
7. गलत तरीके से संरेखित उपयोग के मामले
एआई पहलें अक्सर गंभीर समस्याओं को हल करने के बजाय प्रचार-प्रसार के पीछे भागती हैं। उदाहरण के लिए, जनरेटिव एआई के 50% बजट को बिक्री में लगाया जाता है और विपणन परियोजनाओं को मुख्य रूप से इसलिए प्राथमिकता दी जाती है क्योंकि उनसे प्रत्यक्ष परिणाम प्राप्त होते हैं। फिर भी, अध्ययनों से पता चलता है कि बैक-ऑफिस स्वचालन अक्सर बेहतर निवेश पर लाभ (आरओआई) प्रदान करता है।.
सफल परियोजनाएं वास्तविक समस्याओं से शुरू होती हैं—ऐसी प्रक्रियाएं जहां स्वचालन, पूर्वानुमान या अंतर्दृष्टि से दक्षता या ग्राहक अनुभव में उल्लेखनीय सुधार हो सकता है। वास्तविक उपयोग के मामले की पहचान सबसे प्रभावी समाधान के चयन में मार्गदर्शन करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि चुना गया दृष्टिकोण वास्तव में अंतर्निहित व्यावसायिक समस्या का समाधान करता है।.
8. मानव-एआई सहयोग: प्रतिस्थापन नहीं, बल्कि साझेदारी
आम धारणा के विपरीत, एआई का उद्देश्य मनुष्यों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना नहीं है। इसके बजाय, सबसे सफल परियोजनाएं ऐसे मानव-सहभागिता वाले सिस्टम तैयार करती हैं जहां एआई मानवीय निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रतिस्थापित करने के बजाय उसमें सहायता करता है।.
उदाहरण के लिए, एआई ग्राहकों की पूछताछ को छांट सकता है, सरल पूछताछ को स्वचालन के लिए चिह्नित कर सकता है और जटिल मुद्दों को मानव एजेंटों को भेज सकता है। यह हाइब्रिड मॉडल विश्वास पैदा करता है, जोखिम को कम करता है और केवल एआई या मनुष्यों की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त करता है। मानव-एआई सहयोग को प्रबंधित और निगरानी करने के लिए एक कुशल टीम का निर्माण इन प्रणालियों के प्रभावी संचालन और सर्वोत्तम परिणामों को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।.
9. छाया एआई अर्थव्यवस्था
एक उल्लेखनीय प्रवृत्ति है शैडो एआई का उदय—कर्मचारी उत्पादकता बढ़ाने के लिए अनौपचारिक रूप से जनरेटिव टूल्स का उपयोग कर रहे हैं। चाहे रिपोर्ट लिखना हो, बैठकों का सारांश तैयार करना हो या स्प्रेडशीट को स्वचालित करना हो, एआई के ये व्यक्तिगत प्रयास अक्सर औपचारिक पहलों की तुलना में बेहतर रिटर्न देते हैं। अक्सर, सही काम के लिए सही टूल का चुनाव ही इन अनौपचारिक सफलताओं का मुख्य कारण होता है।.
गुप्त एआई को अनदेखा करने या दंडित करने के बजाय, दूरदर्शी संगठन इसका अध्ययन करते हैं और इससे सीखते हैं। अनौपचारिक उपयोग के तरीके आधिकारिक रणनीति को दिशा दे सकते हैं, जिससे नेताओं को यह समझने में मदद मिलती है कि एआई वास्तव में कहाँ मूल्य जोड़ता है।.
10. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में अनुकूलनशीलता का महत्व
सामान्य, स्थिर मॉडल जल्दी ही अपनी सीमाओं तक पहुँच जाते हैं। फीडबैक और संदर्भ के अनुसार अनुकूलन करने में सक्षम सीखने की क्षमता वाले सिस्टम ही भविष्य हैं। अनुकूलन क्षमता के बिना, एआई कमजोर हो जाता है—प्रदर्शन में तो उपयोगी, लेकिन जटिल, परिवर्तनशील कार्यप्रवाहों में बेकार।.
जनरेशनल इंटेलिजेंस (GenAI) के क्षेत्र में आगे बढ़ने वाले स्टार्टअप संकीर्ण लेकिन अत्यधिक अनुकूलनीय प्रणालियाँ विकसित करते हैं। वे व्यापक सामान्य-उद्देश्यीय क्षमता के बजाय विशिष्ट उद्योग या प्रक्रिया के गहन ज्ञान को प्राथमिकता देते हैं। इन अनुकूलनीय प्रणालियों को जीवंत उत्पादों के रूप में माना जाता है: गतिशील, परिचालन इकाइयाँ जिनकी निरंतर निगरानी की जाती है, संस्करण बनाए जाते हैं और वास्तविक समय की प्रतिक्रिया और मानवीय देखरेख के माध्यम से उनमें सुधार किया जाता है, जिससे निरंतर व्यावसायिक प्रभाव और उद्यम कार्यप्रवाह में सहज एकीकरण सुनिश्चित होता है।.
11. एआई मॉडल और समाधानों को समझना
सफल एआई पहलों को पूर्णतः विफल पहलों से अलग करने वाला महत्वपूर्ण कारक क्या है? एआई मॉडल और समाधानों की गहन, व्यावहारिक समझ। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की जल्दबाजी में, आप उन जटिलताओं को नज़रअंदाज़ कर रहे हैं जो प्रभावी एआई परियोजनाओं को संचालित करती हैं। यही चूक आपकी एआई परियोजना की विफलता का प्रमुख कारण है—आप उच्च गुणवत्ता वाले डेटा, मजबूत प्रशिक्षण डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल की बारीकियों के महत्व को कम आंक रहे हैं।.
आज के कारोबारी जगत में, आपके एआई पायलट प्रोजेक्ट्स से कोई मापने योग्य लाभ नहीं मिल पा रहा है। यह "जेन एआई डिवाइड" सिर्फ नवीनतम एआई टूल्स या हालिया सॉफ्टवेयर अपडेट्स तक आपकी पहुंच से संबंधित नहीं है—यह इस बात से संबंधित है कि क्या आप वास्तव में यह समझते हैं कि एआई सिस्टम कैसे काम करते हैं, उनकी सीमाएं क्या हैं और उन्हें अपनी वास्तविक व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ कैसे जोड़ा जाए। प्रचार-प्रसार से प्रेरित आपकी अत्यधिक अपेक्षाएं आपको उन एआई फीचर्स में निवेश करने के लिए प्रेरित करती हैं जो डेमो में तो प्रभावशाली दिखते हैं लेकिन उत्पादन में विफल हो जाते हैं, खासकर तब जब आप विशेष परिस्थितियों और एकीकरण संबंधी चुनौतियों को अनदेखा करते हैं।.
डेटा साइंस और आपके डेटा वैज्ञानिकों की विशेषज्ञता, आपके हर सफल एआई प्रोजेक्ट की बुनियाद है। ये पेशेवर सुनिश्चित करते हैं कि आपके एआई मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित हों, उनका कड़ाई से परीक्षण किया जाए और वे फीडबैक को ग्रहण करने और नए परिदृश्यों के अनुकूल ढलने के लिए डिज़ाइन किए गए हों। इस आधार के बिना, आपकी सबसे उन्नत एआई तकनीकें भी अविश्वसनीय परिणाम देती हैं, जिससे कोई मापने योग्य लाभ नहीं मिलता और निवेश व्यर्थ हो जाता है।.
एमआईटी के अध्ययन और एआई घटना डेटाबेस जैसे संसाधनों से आपकी बार-बार सामने आने वाली समस्या उजागर होती है: आपके एआई प्रोजेक्ट अक्सर अंतर्निहित मॉडलों की खराब समझ, अपर्याप्त परीक्षण और वास्तविक समस्याओं को हल करने पर ध्यान न देने के कारण विफल हो जाते हैं। चाहे आपकी मध्यम आकार की कंपनियां हों या बड़ी कंपनियां, सभी के लिए यह स्पष्ट है कि आपकी सफलता केवल एआई उपकरणों को तैनात करने पर निर्भर नहीं करती। आपको यह समझने के लिए प्रतिबद्धता दिखानी होगी कि ये उपकरण कैसे काम करते हैं, ये आपके मौजूदा सिस्टम के साथ कैसे एकीकृत होते हैं, और आप इन्हें वास्तविक मूल्य प्रदान करने के लिए कैसे अनुकूलित कर सकते हैं।.
जो संगठन इस समझ को प्राथमिकता देते हैं, वे एआई पहलों की जटिलताओं से निपटने में बेहतर रूप से सक्षम होते हैं। आप एकीकरण संबंधी चुनौतियों का समाधान करने, अप्रत्याशित परिस्थितियों के लिए योजना बनाने और व्यावसायिक आवश्यकताओं में बदलाव के साथ-साथ अपने एआई मॉडल को विकसित करने के महत्व को समझते हैं। यह दृष्टिकोण न केवल एआई परियोजना की विफलता के जोखिम को कम करता है, बल्कि निवेश पर अधिकतम लाभ भी सुनिश्चित करता है, जिससे एआई आपके लागत केंद्र से व्यवसायिक विकास का एक वास्तविक चालक बन जाता है।.
आज के दौर में, जब आप एआई (आरआईटी) पहलों में लाखों का निवेश कर रहे हैं और सफलता और असफलता के बीच का अंतर बहुत कम है, तो एआई मॉडल और समाधानों को समझना और उन पर नियंत्रण रखना अत्यंत महत्वपूर्ण है। आपकी टीमें और नेता जो केवल प्रचार या नवीनतम तकनीक पर निर्भर रहने के बजाय इस समझ पर ध्यान केंद्रित करते हैं, उनके द्वारा बड़े पैमाने पर सफल परियोजनाएं देने, मापने योग्य लाभ प्रदान करने और आपकी वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने की संभावना कहीं अधिक होती है।.
अंत में, अपनी पिछली गलतियों से सीखना अत्यंत आवश्यक है। एआई घटना डेटाबेस आपको इस बात की बहुमूल्य जानकारी प्रदान करता है कि एआई परियोजनाएं कहां और क्यों विफल होती हैं, जिससे गहन शोध, एकाग्रता और निरंतर शिक्षा की आपकी आवश्यकता और भी पुष्ट होती है। प्रत्येक एआई पहल को समझने पर आधारित करके, आप जनरेशनल एआई के अंतर को कम कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में आपका निवेश स्थायी और परिवर्तनकारी मूल्य प्रदान करे।.
11. सफल बिल्डरों से सीखे गए सबक
आज जो एआई कंपनियां फल-फूल रही हैं, वे एक सामान्य पैटर्न का पालन करती हैं:
- वे ऐसे अनुकूलनीय सिस्टम बनाते हैं जो समय के साथ बेहतर होते जाते हैं।.
- वे व्यापक फीचर सेट के बजाय विशिष्ट उच्च-मूल्य वाले उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।.
- वे वर्कफ़्लो एकीकरण को प्राथमिकता देते हैं और दैनिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई को शामिल करते हैं।.
यह उन फर्मों के विपरीत है जो आकर्षक डेमो तो बनाती हैं लेकिन उन्हें उन वास्तविक उपकरणों में शामिल नहीं करतीं जिनका उपयोग कर्मचारी करते हैं।.
12. सफल खरीदारों से सीखे गए सबक
खरीददार पक्ष की बात करें तो, सबसे प्रभावी संगठन एआई खरीद को पारंपरिक सॉफ्टवेयर-एज़-ए-सर्विस (सास) की तुलना में बिजनेस प्रोसेस आउटसोर्सिंग (बीपीओ) की तरह मानते हैं। उनकी मांगें इस प्रकार हैं:
- उनकी कार्यशैली के अनुरूप अनुकूलन।.
- परिणाम आधारित निष्कर्ष, न कि केवल विशेषताएं।.
- समाधानों को सह-विकसित करने के लिए विक्रेताओं के साथ साझेदारी।.
यह मानसिकता एआई को "एक ऐसा उत्पाद जिसे आप इंस्टॉल करते हैं" से बदलकर एक ऐसी साझेदारी में बदल देती है जिसे आप विकसित करते हैं।.
13. अगली सीमा: एजेंटिक वेब
भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक एजेंटिक वेब की ओर अग्रसर हो रही है—स्वायत्त प्रणालियों का एक नेटवर्क जो निरंतर मानवीय हस्तक्षेप के बिना संवाद और कार्यों का समन्वय करता है। ये परिवर्तन कुछ उद्योगों में पहले से ही हो रहे हैं, जहाँ स्वायत्त प्रणालियों को कार्यप्रवाह में एकीकृत किया जा रहा है और कार्य के संगठन के तरीके को बदल रहा है। एमसीपी (मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल) और ए2ए (एजेंट-टू-एजेंट) जैसे उभरते प्रोटोकॉल इस दिशा में मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं।.
भविष्य में, सिस्टम केवल टेक्स्ट या इमेज ही नहीं बनाएंगे; वे याद रखेंगे, योजना बनाएंगे और कार्य करेंगे, और न्यूनतम निगरानी के साथ वर्कफ़्लो में अनुकूलन करेंगे। जो कंपनियां अभी से इस बदलाव के लिए तैयार हैं, वे भविष्य में लाभ प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगी।.
14. जेनरल एआई के अंतर को पाटने की रणनीतियाँ
संगठन प्रायोगिक कार्यान्वयन और सार्थक परिवर्तन के बीच के अंतर को कैसे पाट सकते हैं? प्रमुख रणनीतियों में शामिल हैं:
- स्पष्ट उद्देश्य निर्धारित करें: प्रत्येक एआई पहल को मापने योग्य व्यावसायिक परिणामों से जोड़ें।.
- डेटा में निवेश करें: शासन, विविधता और प्रासंगिकता को प्राथमिकता दें।.
- आरओआई से भरपूर उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करें: केवल प्रचार का अनुसरण न करें—जहां आवश्यक हो वहां स्वचालन लागू करें।.
- मानव-एआई सहयोग का समर्थन करें: निगरानी और विश्वास के लिए लोगों को जानकारी में शामिल रखें।.
- शैडो एआई से सीखें: औपचारिक रणनीति को निर्देशित करने के लिए अनौपचारिक अपनाने के पैटर्न का अध्ययन करें।.
- रणनीतिक रूप से साझेदारी करें: एआई विक्रेताओं को केवल आपूर्तिकर्ता के रूप में नहीं, बल्कि सहयोगी के रूप में मानें।.
- अनुकूलनीय प्रणालियों का चयन करें: सीखने में सक्षम और उपयोग के साथ विकसित होने वाले उपकरणों को प्राथमिकता दें।.
इन रणनीतियों के बिना, संगठनों को एआई में किए गए निवेश पर शून्य प्रतिफल मिलने का खतरा है।.
15. निष्कर्ष: विफलता से परिवर्तन की ओर
आज एआई की कहानी संभावनाओं और व्यवहार के बीच का अंतर है। अरबों डॉलर का निवेश होने के बावजूद, केवल कुछ ही परियोजनाएं सार्थक परिणाम दे पाती हैं। जेन एआई का यह विभाजन दर्शाता है कि समस्या केवल तकनीक नहीं है—बल्कि दृष्टिकोण, एकीकरण और क्रियान्वयन में है।.
असफलताओं से सीखकर, अनुकूलनशीलता को अपनाकर और एकीकरण को प्राथमिकता देकर, संगठन एआई को लागत केंद्र से विकास के चालक में बदल सकते हैं। भविष्य प्रायोगिक परियोजनाओं में नहीं, बल्कि सीखने, सहयोग करने और काम करने के तरीके को बदलने वाली प्रणालियों में निहित है।.