ವ್ಯವಹಾರ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉಂಟಾದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ನಾನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ, CIO ಪಾತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ CIO ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುವ CIO ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ.
AI ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವವನಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ CIO, ಸಮೀಕರಣದ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಾನೆ: ವ್ಯವಹಾರದ ಮೇಲಿನ ಪರಿಣಾಮ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಮಾಹಿತಿ ಸುರಕ್ಷತೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಆದರೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕಂಪನಿಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು AI ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದಾಗ ನಿಜವಾದ ರೂಪಾಂತರ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಇಂದು, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಇಲಾಖೆಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, CIO ಐಟಿಯನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗಬೇಕಾಗಿದೆ. ಅವರು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಿನ್ಯಾಸ, ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಆಗ ಮಾತ್ರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ.
ಈ ಜೋಡಣೆಯು ಹಲವರಿಗೆ ಒಂದು ತಡೆಗೋಡೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಗಾರ್ಟ್ನರ್ CIO ಅಜೆಂಡಾ 2025 ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ , ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ 72% CIO ಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆದ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೇವಲ 24% ರಷ್ಟು ಜನರು ಮಾತ್ರ ಈ ಉಪಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಇದು ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, AI ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ CIO ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಕ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪಾತ್ರದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಿಂದ ಹೊರಬರಲು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು
ನೀವು CIO ಆಗಿದ್ದು, ಇನ್ನೂ ಪ್ರಯೋಗ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ, ನನ್ನ ಸಲಹೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಲು ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.
- ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ವಿನ್ಯಾಸ: ವ್ಯವಹಾರದೊಳಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಚುರುಕಾದ ಪ್ರಯೋಗ: ವೇಗವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ, ವೇಗವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ವೇಗವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಯಾವುದೂ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ. ಸ್ಕ್ರಮ್, ಲೀನ್ ಮತ್ತು ಡಿಸೈನ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಟ್ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ತಮ ಮಿತ್ರರಾಷ್ಟ್ರಗಳಾಗಿವೆ.
- ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: AI ಪ್ರತಿದಿನ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ, API ಗಳು ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ನಿಯಮಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. CIO ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡವು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಬೇಕು. ಇದು ಆಟದ ಒಂದು ಭಾಗ.
ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, BCG ಜೊತೆಗಿನ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ MIT ಸ್ಲೋನ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ರಿವ್ಯೂ , ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 11% ಮಾತ್ರ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಆರ್ಥಿಕ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನು ಇದೆ? ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ತಂತ್ರದ ನಡುವಿನ ಬಲವಾದ ಏಕೀಕರಣ, ಹಾಗೆಯೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು.
ನಾನು ಇದನ್ನು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇನೆ?
ನಾನು CIO ಆಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, ಆರಂಭದಿಂದಲೇ AI ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಾವು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಆಂತರಿಕ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದೇವೆ, ನಿಜವಾದ AI ಹಬ್, ಇದು ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ LLM ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಒಂದೇ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ 900 ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಈ ಕ್ರಮವು ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ: ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪರಿಕರಗಳ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆ (ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು) ಮತ್ತು AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗೂಡುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವುದು. ಇಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಿಂದ ನಾಯಕತ್ವದವರೆಗೆ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಪ್ರವೇಶವಿದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾವು ವಾರಕ್ಕೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅದು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಯೋಜನೆಗಳು, ಅವುಗಳ ಹಂತಗಳು, ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತೊಂದು ಗಮನವು ಮಾಸಿಕ AI ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, LLM ಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 400 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನಮ್ಮಲ್ಲಿ C- ಮಟ್ಟದ ಮಂಡಳಿ ಇದ್ದು ಅದು ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲಿನ ಲಾಭದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಉಪಕ್ರಮವು ಬ್ರೆಜಿಲ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿದೆ. IDC ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಅಮೇರಿಕಾ AI ಖರ್ಚು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ 2025 ರ ಅಂದಾಜಿನ ಪ್ರಕಾರ, ಬ್ರೆಜಿಲಿಯನ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ವರ್ಷ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ US$1.9 ಶತಕೋಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲವು ಮುಖ್ಯ ಗಮನಗಳಾಗಿವೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಈಗಾಗಲೇ AI ಅನ್ನು ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಧಾರಸ್ತಂಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ, ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಯೋಗವಲ್ಲ.
AI ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವಲ್ಲ - ಇದು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ
ನಾನು ಇತರ CIO ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದಾದರೆ, ಅದು ಹೀಗಿರುತ್ತದೆ: AI ಅನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪ್ರಯೋಗದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಇರಿಸಿ. ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದಾಗ ನಿಜವಾದ ಮುನ್ನಡೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ನಡುವಿನ ನಿರಂತರ ಸಹಯೋಗವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಶಾಶ್ವತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ AI ಎಂದರೆ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ AI. ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ, ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ CIO, ಕೇವಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ, ವ್ಯವಹಾರದ ರೂಪಾಂತರದಲ್ಲಿ ನಾಯಕನಾಗುತ್ತಾನೆ.
