હું વ્યાપાર જગતમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા દ્વારા થયેલા પરિવર્તનને નજીકથી અનુસરી રહ્યો છું. આ ક્રાંતિના કેન્દ્રમાં, CIO ની ભૂમિકા ઝડપથી વિકસિત થઈ છે. હવે ટેકનોલોજીને સક્ષમ બનાવવી પૂરતી નથી. પરિવર્તનનું નેતૃત્વ કરવું જરૂરી છે. અને આ તે જગ્યા છે જ્યાં એક કાર્યકારી CIO અને ખરેખર પરિવર્તનશીલ CIO વચ્ચે તફાવત રહેલો છે.
CIO જે ફક્ત AI ના ટેકનિકલ સક્ષમકર્તા તરીકે કાર્ય કરે છે તે સમીકરણના સૌથી મહત્વપૂર્ણ ભાગને ચૂકી જાય છે: વ્યવસાય પર અસર. અલબત્ત, માહિતી સુરક્ષા, ડેટા આર્કિટેક્ચર અને પાલન મૂળભૂત મુદ્દાઓ છે, પરંતુ પૂરતા નથી. સાચું પરિવર્તન ત્યારે થાય છે જ્યારે AI ને કંપનીના કાર્ય કરવાની રીત બદલવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવે છે, અને આ માટે વ્યવસાય મોડેલની ઊંડી સમજ જરૂરી છે.
આજે, જનરેટિવ AI નું મોટાભાગનું મૂલ્ય પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા, રીઅલ-ટાઇમ નિર્ણયો લેવા અને સમગ્ર વિભાગોના કાર્ય કરવાની રીત બદલવા માટે સક્ષમ મલ્ટિ-એજન્ટ સોલ્યુશન્સનું આયોજન કરવામાં રહેલું છે. આ હાંસલ કરવા માટે, CIO ને IT થી આગળ વધવાની જરૂર છે. તેમને વ્યૂહાત્મક ડિઝાઇન, વપરાશકર્તા અનુભવ અને સેવા યાત્રામાં નિપુણતા મેળવવાની જરૂર છે. ફક્ત ત્યારે જ ટેકનોલોજીને હેતુ અને અસર સાથે સંરેખિત કરવી શક્ય છે.
આ ગોઠવણી ઘણા લોકો માટે અવરોધ બની રહે છે. ગાર્ટનર CIO એજન્ડા 2025 અભ્યાસ મુજબ , વિશ્વભરમાં 72% CIO કહે છે કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ તેમની વ્યૂહાત્મક ટેકનોલોજી પ્રાથમિકતાઓમાંની એક છે. જો કે, ફક્ત 24% જ દર્શાવી શકે છે કે તેઓ આ પહેલો સાથે મૂર્ત મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરી રહ્યા છે. આ હેતુ અને અમલ વચ્ચેના અંતરને પ્રકાશિત કરે છે, જે AI પ્રવાસમાં CIO માટે વધુ સક્રિય અને વ્યૂહાત્મક ભૂમિકાની જરૂરિયાતને મજબૂત બનાવે છે.
લેબમાંથી બહાર નીકળવા માટે ત્રણ મુખ્ય કુશળતા
જો તમે CIO છો અને હજુ પણ પ્રયોગના તબક્કામાં અટવાયેલા છો, તો મારું સૂચન સ્પષ્ટ છે: પરિસ્થિતિને ફેરવવા અને વાસ્તવિક મૂલ્ય પહોંચાડવા માટે ત્રણ મૂળભૂત ક્ષમતાઓ વિકસાવો.
- વ્યૂહાત્મક અને સેવા ડિઝાઇન: વ્યવસાયમાં અર્થપૂર્ણ AI ઉકેલો બનાવવા માટે કાર્યપ્રવાહ અને અનુભવો કેવી રીતે જોડાય છે તે સમજવું જરૂરી છે.
- ચપળ પ્રયોગ: ઝડપી પરીક્ષણ કરવાની, ઝડપથી નિષ્ફળ જવાની અને વધુ ઝડપથી શીખવાની ક્ષમતાનું સ્થાન કંઈ લઈ શકતું નથી. સ્ક્રમ, લીન અને ડિઝાઇન સ્પ્રિન્ટ જેવા મોડેલો મહાન સાથી છે.
- અનુકૂલનક્ષમતા: AI દરરોજ બદલાય છે. નવા મોડેલો ઉભરી આવે છે, API બદલાય છે, નિયમો દેખાય છે. CIO અને તેમની ટીમને જ્યારે પણ જરૂર પડે ત્યારે ફરીથી નિર્માણ કરવા માટે તૈયાર રહેવાની જરૂર છે. તે રમતનો એક ભાગ છે.
હકીકતમાં, BCG સાથે ભાગીદારીમાં MIT સ્લોન મેનેજમેન્ટ રિવ્યુ દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે વિશ્લેષણ કરાયેલી કંપનીઓમાંથી માત્ર 11% કંપનીઓ AI સાથે સકારાત્મક નાણાકીય વળતર મેળવવામાં સફળ રહી છે. તેમની વચ્ચે શું સામ્યતા છે? ટેકનોલોજી અને વ્યવસાય વ્યૂહરચના વચ્ચે મજબૂત એકીકરણ, તેમજ સ્પષ્ટ શાસન અને શરૂઆતથી જ મૂલ્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત.
મેં આને વ્યવહારમાં કેવી રીતે લાગુ કર્યું?
હું જે કંપનીમાં CIO તરીકે સેવા આપું છું, ત્યાં અમે શરૂઆતથી જ AI ની ઍક્સેસને લોકશાહી બનાવવાનો નિર્ણય લીધો હતો. અમે એક આંતરિક પ્લેટફોર્મ બનાવ્યું, એક સાચું AI હબ, જે વિવિધ મોડેલો (બજારમાં અગ્રણી LLM સહિત) ને એક જ ઇન્ટરફેસમાં જોડે છે, જે તમામ 900 કર્મચારીઓ માટે સુલભ છે.
આ પગલું બે સામાન્ય ભૂલોને ટાળે છે: જાહેર સાધનોનો અનિયંત્રિત ઉપયોગ (જે સંવેદનશીલ ડેટા સાથે ચેડા કરી શકે છે) અને AI ના ઉપયોગને અલગ-અલગ ક્ષેત્રો સુધી મર્યાદિત કરવો. અહીં, ગ્રાહક સેવાથી લઈને નેતૃત્વ સુધી, દરેકને ઍક્સેસ છે.
વધુમાં, અમે એક જાહેર નવીનતા રોડમેપ બનાવ્યો છે, જે અઠવાડિયામાં બે વાર અપડેટ થાય છે, જે સ્પષ્ટપણે ચાલુ પ્રોજેક્ટ્સ, તેમના તબક્કાઓ, ડિલિવરેબલ્સ અને આગામી પગલાં દર્શાવે છે. આ પારદર્શિતા, જોડાણ અને જવાબદારીને પ્રોત્સાહન આપે છે.
બીજું ધ્યાન માસિક AI વર્કશોપ પર કેન્દ્રિત છે, જેમાં ઓટોનોમસ એજન્ટ્સ, પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ, LLM વચ્ચે સરખામણી અને વધુ જેવા વિષયો આવરી લેવામાં આવે છે. 400 થી વધુ લોકો સક્રિયપણે ભાગ લે છે. અને સૌથી અગત્યનું, અમારી પાસે C-સ્તરનું બોર્ડ છે જે રોકાણ પરના વળતરના આધારે AI પહેલોને પ્રાથમિકતા આપે છે.
બ્રાઝિલમાં આ પ્રકારનું માળખું અને પહેલ વધુને વધુ જોવા મળી રહી છે. IDC લેટિન અમેરિકા AI ખર્ચ માર્ગદર્શિકા 2025 નો અંદાજ છે કે બ્રાઝિલની કંપનીઓએ આ વર્ષે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉકેલોમાં US$1.9 બિલિયનથી વધુનું રોકાણ કરવું જોઈએ. મુખ્ય ધ્યાન પ્રક્રિયા ઓટોમેશન, ગ્રાહક સેવા, ડેટા વિશ્લેષણ અને નિર્ણય સપોર્ટ પર છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, સ્થાનિક બજાર પહેલાથી જ AI ને એક વ્યૂહાત્મક સ્તંભ તરીકે સમજે છે, હવે એક અલગ પ્રયોગ તરીકે નહીં.
AI હવે પ્રયોગશાળા નથી - તે મૂલ્ય માટેનું એક પ્લેટફોર્મ છે
જો હું અન્ય CIO ને એક સલાહ આપી શકું, તો તે હશે: AI ને પ્રયોગશાળાના પ્રયોગની જેમ ગણવાનું બંધ કરો. ઉચ્ચ સંભવિત અસર અને ઝડપી અમલીકરણવાળા નાના ઉપયોગના કિસ્સાઓ પસંદ કરો, અને તેમને ઉત્પાદનમાં મૂકો. જો અપૂર્ણ હોય તો પણ, આ ક્ષેત્ર પરીક્ષણો ઉકેલને સુધારવા માટે મૂલ્યવાન પ્રતિસાદ પ્રદાન કરશે.
વાસ્તવિક પ્રગતિ ત્યારે થાય છે જ્યારે વિકાસ ટીમ અને અંતિમ વપરાશકર્તાઓ સાથે મળીને કામ કરે છે. ટેકનોલોજી અને વ્યવસાય વચ્ચે સતત સહયોગ વધુ સુસંગત, અસરકારક અને સ્થાયી ઉકેલો ઉત્પન્ન કરે છે.
આખરે, સારી AI એ AI છે જે વાસ્તવિક દુનિયામાં કામ કરે છે. અને જે CIO આ સમજે છે, જે વપરાશકર્તાઓ સાથે મળીને તેનું નિર્માણ કરે છે, તે ફક્ત ટેકનોલોજી મેનેજર રહેવાનું બંધ કરે છે અને વ્યવસાયના પરિવર્તનમાં મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે.
