ఎంటర్ప్రైజ్ AI స్వీకరణ ఇటీవలి చరిత్రలోని ఏ సాంకేతిక మార్పుకన్నా వేగంగా పెరుగుతోంది. ప్రతి నాయకత్వ సమావేశం చివరికి ఒకే అంచనాకు చేరుకుంటుంది. AI కొలవగలిగే, సంస్థవ్యాప్తంగా విలువను అందించాలి. ChatGPT విడుదలైన తర్వాత, ఇంజినీరింగ్ బృందాలు Copilotను స్వీకరించాయి, విశ్లేషకులు Perplexityను ఆమోదించారు, మరియు ఆపరేషన్స్ బృందాలు ఆటోమేషన్తో ప్రయోగాలు చేశాయి. ఉత్పాదకత దాదాపు వెంటనే మెరుగుపడింది.
అయితే కేవలం కొన్ని నెలలకే, స్వీకరణ వక్రాలు నెమ్మదించాయి. పైలట్లు నిలిచిపోయాయి. ROI అసంగతంగా మారింది. ఈ మందగమనం బలహీనమైన మోడళ్ల వల్లా లేదా ఎగ్జిక్యూటివ్ ఆశయాల లోపం వల్లా కాదు. ఇది AI సామర్థ్యాలు మరియు ఎంటర్ప్రైజ్ వాతావరణాల మధ్య ఉన్న నిర్మాణాత్మక అసమతుల్యత ఫలితం.
ఇటీవల, AI స్వీకరణలోని సంస్థాగత కోణాన్ని తరచూ పరిశీలించే సృష్టికర్త Caleb చేసిన ఒక విశ్లేషణ నాకు కనిపించింది. అతని ఫ్రేమింగ్ కొత్త భావనలను పరిచయం చేయలేదు, కానీ అనేక ఎంటర్ప్రైజ్ నాయకులు ఇప్పటికే గమనించిన ఒక ఉద్రిక్తతను స్పష్టంచేసింది. AI వేరుచేసిన వినియోగ సందర్భాల్లో ఎందుకు మెరిసిపోతుందో, కానీ సిస్టమ్ స్థాయి రూపాంతరం తీసుకురావడంలో ఎందుకు ఇబ్బంది పడుతుందో అది వివరించింది.
AI స్వీకరణ మోడల్ బలంపై ఆధారపడదు. AIని ఎంటర్ప్రైజ్లో ఏ పొరలో ప్రవేశపెడతామన్నదానిపై ఆధారపడుతుంది.
డెమోల్లో AI ఎందుకు ఆకట్టుకుంటుందో కానీ అమలులో ఎందుకు నిలిచిపోతుందో అనుకుంటున్న CIOలు, CTOలు, మరియు రూపాంతర నాయకుల కోసం, ఈ వ్యాసం దాగి ఉన్న పరిమితులను మరియు స్థిరమైన సంస్థవ్యాప్త స్వీకరణకు అవసరమైన వ్యూహాత్మక మార్గాలను మ్యాప్ చేస్తుంది.
“మనం AIని స్వీకరించాలా” నుంచి “స్వీకరణ ఎందుకు ఇంత నెమ్మదిగా ఉంది” వరకు
రెండు సంవత్సరాల క్రితం ఎంటర్ప్రైజ్లు తమకు AI అవసరమా అని చర్చించేవి. ఈరోజు ప్రశ్న దాన్ని స్థిరంగా మరియు సురక్షితంగా ఎలా సమీకరించాలన్నది. ఎంటర్ప్రైజ్ అవుట్పుట్లో గణనీయమైన భాగం త్వరలో AI ద్వారా ఉత్పత్తి కావచ్చని విశ్లేషకులు అంచనా వేస్తున్నారు. కాగితంపై ఇది తప్పనిసరిగా కనిపిస్తుంది. ఆచరణలో మాత్రం ప్రభావం అసమానంగానే ఉంది.
ఇంజినీరింగ్ బృందాలు వేగంగా కదులుతున్నాయి, అయినప్పటికీ క్రాస్-ఫంక్షనల్ అమలు మాత్రం పెద్దగా మెరుగుపడటం లేదు. సేల్స్ బృందాలు అవుట్రీచ్ను ఆటోమేట్ చేస్తున్నాయి, కానీ ఇంకా మాన్యువల్ సమన్వయానికి సమయం కోల్పోతున్నాయి. operations వేగంగా అంతర్దృష్టులను సృష్టిస్తున్నాయి కానీ విభజిత డేటాను ఇంకా మాన్యువల్గా సరిపోలుస్తున్నాయి.
ఎంటర్ప్రైజ్లు రేఖీయ యంత్రాల్లా పనిచేయవు. అవి పాలన, ప్రోత్సాహకాలు, సంస్కృతి, మరియు లెగసీ టెక్నాలజీ ద్వారా ఆకృతీకరించబడిన సంక్లిష్ట వ్యవస్థలుగా పనిచేస్తాయి. AI ఈ సంక్లిష్టతను తగ్గించదు; దానిని మరింత పెంచుతుంది.
ఉపయోగకరమైన ఒక ఫ్రేమింగ్ ఏమిటంటే, ఎంటర్ప్రైజ్ AIని మూడు పరిపక్వత స్థాయిల్లో చూడటం.
స్థాయి 1. AI సహాయంతో జరిగే పనులు
ఉపయోగకరం, కానీ మౌలికంగా పరిమితమైనది
చాలా సంస్థలు ప్రారంభించే స్థానం ఇదే. ఉద్యోగులు పరిశోధన, సారాంశం తయారు చేయడం, కోడింగ్ సూచనలు, మరియు కంటెంట్ సృష్టి కోసం generative AI ను ఉపయోగిస్తారు. ఈ సాధనాలు వెంటనే విలువను అందిస్తాయి.
కానీ పనులను వేగవంతం చేయడం అనేది workflow మార్పు కాదు. చుట్టూ ఉన్న ప్రక్రియలు approvals, handoffs, reporting layers యథాతథంగానే ఉంటాయి. ఫలితంగా, సంస్థ యొక్క వేగం గణనీయంగా మెరుగుపడదు.
పని వేగం అనేది సంస్థాగత వేగంతో సమానం కాదు.
ఈ దశ సురక్షితంగా అనిపిస్తుంది, ఎందుకంటే ఎలాంటి నిర్మాణాత్మక సర్దుబాట్లు అవసరం ఉండవు. కానీ దీర్ఘకాలంలో ROI రూపకల్పన పరంగానే పరిమితమై ఉంటుంది.
స్థాయి 2. Agentic Workflows
అధిక సామర్థ్యం, అధిక ప్రతిఘటన
Agentic AI అనేక దశల workflows ను స్వయంచాలకంగా అమలు చేస్తుంది. Agents ఫైళ్లను సవరిస్తాయి, outputs ను సమీక్షిస్తాయి, పనులను నిర్వహిస్తాయి, లేదా కార్యకలాపాలను సమన్వయం చేస్తాయి. దీని వాగ్దానం అపారమైనది.
అయితే దాని స్వీకరణ మాత్రం అలాంటిది కాదు.
అడ్డంకి సాంకేతిక సామర్థ్యం కాదు, సంస్థాగత సిద్ధత. Agentic systems కు నమ్మకం, పర్యవేక్షణ, governance, మరియు automation పట్ల సహనం అవసరం. అవి స్థిరపడిన హైరార్కీలు మరియు compliance routines ను భంగం కలిగిస్తాయి. అవి పరిచయం లేని ఆపరేషనల్ ప్రమాదాన్ని తీసుకువస్తాయి.
దీని ఫలితంగా, అనేక agentic tools సురక్షిత పరిమితులలో మాత్రమే పనిచేసే semi autonomous assistants గా వెనక్కి తగ్గిపోతాయి.
సంస్థలు autonomy ను భయంతో తిరస్కరించవు. అవి దాన్ని అసమతుల్యత కారణంగా తిరస్కరిస్తాయి.
స్థాయి 3. AI Native Systems
దీర్ఘకాలిక ప్రయోజనం
AI native systems అత్యున్నత పరిపక్వత స్థాయిని సూచిస్తాయి. ఇవి మొదటి నుంచే AI భాగస్వామ్యంతో రూపకల్పన చేయబడతాయి. మనుషులకు అనుకూలంగా రూపొందించిన workflows ను తర్వాత జోడించడం బదులుగా, AI డేటా ప్రవాహం, నిర్ణయ క్రమాలు, మరియు పని రిథమ్లను సమన్వయం చేసే కొత్త ఆపరేషనల్ నిర్మాణాలను సంస్థలు నిర్మిస్తాయి.
ఇది predictive operations ను తెరుస్తుంది, bottlenecks ను తగ్గిస్తుంది, మరియు నిరంతర నిర్ణయ ప్రక్రియను సాధ్యమం చేస్తుంది.
అడ్డంకి పెద్దదే. కానీ దీర్ఘకాలిక ప్రయోజనం incremental gains కంటే చాలా ఎక్కువ.
అయితే AI native systems వరకు ప్రయాణం దీర్ఘమైనది. నిజమైన ప్రమాదం మధ్యంతర దశలోనే ఉద్భవిస్తుంది.
Ferrari సమస్య
నిర్వహణలేని AI అనేది అధిక పనితీరు గల ముప్పు
Caleb ఒక రూపకాన్ని ఉపయోగించాడు; అది సంస్థల సందర్భంలో మరింత శక్తివంతంగా మారుతుంది. ఉద్యోగులకు ChatGPT లేదా Copilot వంటి శక్తివంతమైన AI సాధనాలకు ప్రాప్యత ఇవ్వడం అనేది కేవలం వారికి ఒక Ferrari ఇవ్వడమే కాదు.
అది వారికి ఎలాంటి శిక్షణ లేకుండా, రోడ్డు నియమాలు లేకుండా, బీమా లేకుండా, ఆ కారు నిజంగా ఎక్కడికి వెళ్తుందో ఎలాంటి స్పష్టత లేకుండా ఒక Ferrari ఇచ్చినట్టే.
ఇంజిన్ అసాధారణం. అయినప్పటికీ సున్నితమైన డేటా, అనుగుణత అవసరాలు, మరియు లెగసీ సిస్టమ్లతో కూడిన క్లిష్టమైన ఎంటర్ప్రైజ్ వాతావరణంలో, ఈ స్థాయి నియంత్రణలేని శక్తి ఒక నిర్మాణాత్మక ముప్పు.
నియంత్రణలేని AI అనుకోని డేటా లీకేజ్, షాడో IT వినియోగం, ధృవీకరించలేని అవుట్పుట్లు, నియంత్రణలేని మోడల్ ఇన్పుట్లు, మరియు ఆడిటబిలిటీని పూర్తిగా కోల్పోవడానికి దారితీస్తుంది.
Ferrari కేవలం వేగంగా మాత్రమే కదలదు. ఎంటర్ప్రైజ్కు కనిపించని దిశల్లో కూడా కదులుతుంది.
వర్క్ఫ్లోలు, గవర్నెన్స్ సరిహద్దులు, వాలిడేషన్ లేయర్లు, మరియు ఇంటిగ్రేషన్ ఆర్కిటెక్చర్ మళ్లీ నిర్మించబడే వరకు, నిర్వహణలేని AI ఒక ఆస్తి కాదు, బాధ్యతగానే మిగులుతుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ స్థాయి ఎందుకు వ్యవస్థాత్మక ఘర్షణను సృష్టిస్తుంది
సంస్థలు పెరుగుతున్న కొద్దీ, సమన్వయ క్లిష్టత ఇంకా వేగంగా పెరుగుతుంది. ఒక టీమ్ను రెండింతలు చేయడం క్లిష్టతను రెండింతలు చేయదు. అది దానిని గుణింతం చేస్తుంది.
AI వ్యక్తిగత పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. కానీ ఎంటర్ప్రైజ్లు నెట్వర్క్ స్థాయిలో పనిచేస్తాయి. ఈ అసమతుల్యతే ప్రభావంలో ఎక్కువ భాగాన్ని గ్రహిస్తుంది.
పరిశోధన ఒక కేంద్రీయ సత్యాన్ని చూపిస్తుంది.
AI ఇప్పటికే ఉన్నదాన్నే విస్తరిస్తుంది. సమన్వయం వేగవంతమవుతుంది. విభజన కూలిపోతుంది.
మళ్లీ రూపకల్పన చేసిన వర్క్ఫ్లోలు మరియు గవర్నెన్స్ లేకుండా, AI వ్యవస్థవ్యాప్త మార్పు బదులుగా విడివిడిగా మెరుగుదలలను మాత్రమే అందిస్తుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ వాస్తవం
భద్రత, నమ్మకం, డేటా ప్రమాదం, మరియు అంతర్గత ప్రతిఘటన
ఎంటర్ప్రైజ్లు స్వయంప్రతిపత్తి లేదా AI-నేటివ్ వర్క్ఫ్లోలను అనుసరించే ముందు, అవి తప్పించలేని పరిమితులను ఎదుర్కొంటాయి.
భద్రతా అవసరాలు డేటా సరిహద్దులు లేదా నియంత్రణ అనుగుణతపై ఎలాంటి రాజీని అనుమతించవు.
LLM నమ్మకార్హత లోపం హాల్యూసినేషన్లను సహించలేమనే కారణంగా సంకోచాన్ని కలిగిస్తుంది.
షాడో IT అధికారిక సాధనాలు ఉద్యోగుల అవసరాలకు వెనుకబడినప్పుడు ఉద్భవిస్తుంది.
వ్యూహాత్మక మరియు వ్యక్తిగత డేటా చట్టపరమైన మరియు ప్రతిష్ఠాపరమైన ప్రమాదాన్ని తెస్తుంది.
కేంద్రీకృత గవర్నెన్స్ లోపం వాలిడేషన్ మరియు పర్యవేక్షణ చుట్టూ అనిశ్చితిని సృష్టిస్తుంది.
ఇవి సంరక్షణవాదానికి సంకేతాలు కావు.
ఇవి సంస్థాగత బాధ్యతకు సంకేతాలు.
ఈ పునాదులను గౌరవించినప్పుడే AI స్వీకరణ వేగవంతమవుతుంది.
నిజమైన మార్కెట్ లోటు
ప్రతి వర్క్ఫ్లో పునర్నిర్మాణాన్ని కోరుకోదు
కొన్ని AI కథనాలు ఉద్యోగులు ఆటోమేషన్ను కోరుకుంటారని ఊహిస్తాయి. కానీ వాస్తవంలో, అనేక వర్క్ఫ్లోలు స్థిరంగానే ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి ముందే అంచనా వేయగలిగినవిగా మరియు సాంస్కృతికంగా సురక్షితమైనవిగా అనిపిస్తాయి.
నిజమైన అవకాశం ఇంకెక్కడో ఉంది.
మాన్యువల్ డేటా బదిలీలు.
పునరావృత డాక్యుమెంటేషన్.
సందర్భ మార్పులు.
విభజిత ప్లాట్ఫారమ్లు.
అనుసంధానం లేని వర్క్ఫ్లోలు.
ఈ ఘర్షణ బిందువులు నిశ్శబ్దంగా ఉత్పాదకతను దెబ్బతీస్తాయి.
కనిపించని ఘర్షణను తొలగించండి; అప్పుడు స్వీకరణ సహజంగా మారుతుంది.
స్థిరమైన ఎంటర్ప్రైజ్ రూపాంతరానికి ఆచరణాత్మక దశలు
విజయం సాధించే ఎంటర్ప్రైజ్లలో కొన్ని సామాన్య పద్ధతులు కనిపిస్తాయి.
అత్యంత సూక్ష్మ స్థాయి వర్క్ఫ్లో ఆడిట్లు నిర్వహించండి.
పర్యవేక్షణతో agentic behavior ను క్రమంగా ప్రవేశపెట్టండి.
టెక్నాలజీని మళ్లీ రూపకల్పన చేయడానికి ముందు పాత్రలను మళ్లీ రూపకల్పన చేయండి.
పాత వ్యవస్థల పరిమితులు తక్కువగా ఉన్న ప్రాంతాల్లో ప్రారంభించండి.
టాస్క్ వేగాన్ని కాదు, సంస్థాగత వేగాన్ని కొలవండి.
ఈ దశలు సులభంగా కనిపిస్తాయి. వాటి ప్రభావం ఘాతాంకంగా పెరుగుతుంది.
ఎంటర్ప్రైజ్ నాయకుల కోసం ఒక ముగింపు ఆలోచన
ఎంటర్ప్రైజ్ AI స్వీకరణ అనేది మోడల్ సవాలు కాదు. అది నిర్మాణాత్మక మరియు సాంస్కృతిక సవాలు. చాలా సంస్థలు ఇప్పటికీ టాస్క్ స్థాయి లాభాలకే పరిమితమై ఉన్నాయి, ఎందుకంటే వాటి వర్క్ఫ్లోలు స్వయంచాలక వ్యవస్థల కోసం రూపకల్పన చేయబడలేదు.
దీనిని గుర్తించి ఉద్దేశపూర్వకంగా పునర్రూపకల్పన చేసే నాయకులే ఎంటర్ప్రైజ్ ఉత్పాదకత యొక్క తదుపరి యుగాన్ని మలుస్తారు.
AI సమన్వయంతో ఉన్న సంస్థలను బలపరుస్తుంది; విభజిత సంస్థలను మరింత పెంచి చూపిస్తుంది. ముందుగా పునాదిని బలపరచండి. తర్వాత విస్తరించండి.
ఒక ఆచరణాత్మక గమనిక
సురక్షితమైన మరియు సమగ్ర ఎంటర్ప్రైజ్ లేయర్ అవసరం
CIOలు మరియు రూపాంతర బృందాలతో జరిగిన సంభాషణలన్నింటిలో ఒక అంశం మళ్లీ మళ్లీ వినిపిస్తుంది. ఎంటర్ప్రైజ్లకు మరో స్వతంత్ర అసిస్టెంట్ అవసరం లేదు. వాటికి అప్లికేషన్లను అనుసంధానించే, డేటాను రక్షించే, గవర్నెన్స్కు అనుగుణంగా ఉండే, మరియు ప్రస్తుత వ్యవస్థలను అస్థిరపరచకుండా వర్క్ఫ్లోల్లో AIని ప్రవేశపెట్టే సురక్షితమైన, ఆడిట్ చేయగల, లోతుగా సమగ్రపరచబడిన ఉత్పాదకత లేయర్ అవసరం.
లోతైన ఇంటిగ్రేషన్లు, privacy first architecture, మరియు enterprise grade oversight తో నిర్మించబడిన ప్లాట్ఫారమ్లు నియంత్రణలేని AIని ప్రమాదం నుంచి వ్యూహాత్మక ప్రయోజనంగా మారుస్తాయి. అవి Ferrariకి ఎప్పుడూ లేని ఇంజినీర్డ్ రోడ్ సిస్టమ్ను అందిస్తాయి.
ఇదే Dvina వెనుక ఉన్న తత్వం. ఇది టాస్క్ టూల్గా లేదా వేరుపడిన ఏజెంట్గా కాదు, అప్లికేషన్లను ఏకీకృతం చేసే, సున్నితమైన డేటాను రక్షించే, మరియు నియంత్రణను త్యజించకుండా బృందాలు workflow level transformation సాధించేందుకు సహాయపడే workflow aware productivity layer గా రూపకల్పన చేయబడింది.
తుది ఆలోచన
సరైన రహదారులను నిర్మించే ఎంటర్ప్రైజ్లదే భవిష్యత్తు
AI మార్పులో గెలిచే ఎంటర్ప్రైజ్లు అత్యధిక మోడల్లు కలిగినవిగా ఉండవు. AI పనిచేయడానికి అత్యంత సురక్షితమైన, స్పష్టమైన, మరియు అత్యంత అనుకూలించగల మార్గాలను నిర్మించే సంస్థలుగానే అవి నిలుస్తాయి.
వర్క్ఫ్లోలు, గవర్నెన్స్, మరియు డేటా ప్రవాహాలు సమన్వయమైతే, AI ప్రయోగాత్మక ఇంజిన్లా ప్రవర్తించడం ఆపి నిజమైన ఎంటర్ప్రైజ్ మౌలిక సదుపాయంగా మారుతుంది.
వేగవంతమైన ఇంజిన్లు ఉన్న సంస్థలకే భవిష్యత్తు చెందదు. అత్యంత బలమైన రహదారులు ఉన్నవారికే అది చెందుతుంది.
