AI परिपक्वता: आपके संगठन के लिए इसका क्या अर्थ है

AI परिपक्वता का क्या अर्थ है

AI परिपक्वता यह मापती है कि किसी संगठन में AI का उपयोग केवल AI टूल होने से आगे बढ़कर कितना विकसित और विचारपूर्वक किया गया है। अधिकांश फ्रेमवर्क इसे AI परिपक्वता मॉडल के रूप में वर्णित करते हैं, जो शुरुआती, असंरचित प्रयोग से पूर्ण AI एकीकरण की ओर बढ़ता है।

सबसे शुरुआती चरण में, मुट्ठीभर कर्मचारी अपनी पहल पर AI का उपयोग करते हैं। किसी ने इसे स्वीकृत नहीं किया है और न ही इस पर किसी को प्रशिक्षित किया है। परिणाम असंगत होते हैं, और उस काम का उपयोग शायद ही कभी कोई दूसरा व्यक्ति करता है।

अगले चरण में, टीमें संरचित पायलट प्रोजेक्ट चलाती हैं। कोई विभाग एक विशिष्ट कार्य चुनता है, उसे AI के साथ चलाता है, और मापता है कि यह कितना अच्छा काम करता है। Inteleos, जो चिकित्सा प्रमाणन परीक्षा संचालित करने वाला एक गैर-लाभकारी संगठन है, ने कम जोखिम वाले क्विज़ प्रश्नों का मसौदा तैयार करने में मदद के लिए Perplexity Enterprise पेश किया। एक बार पायलट के सफल साबित होने के बाद, Perplexity को Inteleos टीम के 88% हिस्से तक रोल आउट कर दिया गया।

जैसे-जैसे कंपनियाँ अधिक AI परिपक्व होती जाती हैं, वे मानक वर्कफ़्लो में AI टूल बनाना शुरू कर देती हैं और उन्हें कंपनी के डेटा और सिस्टम से जोड़ती हैं। उदाहरण के लिए, Paypal में, एंटरप्राइज़ रिस्क की टीमें स्वामित्व विवरणों को क्रॉस-रेफरेंस करके और संदिग्ध खातों को फ़्लैग करके आईडी सत्यापित करते हुए, एक मानक सुरक्षा वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में Perplexity का उपयोग करती हैं।

और, सबसे परिपक्व चरण में, कंपनी ने AI को पूरी तरह से शामिल करने के लिए अपने उत्पादों, व्यावसायिक मॉडल या संचालन को अनुकूलित कर लिया है। वे एजेंटिक AI सिस्टम और ऐसे मॉडल का भी उपयोग कर सकते हैं जो एक-दूसरे को काम सौंपते हैं। उदाहरण के लिए, Rox में, AI को उत्पाद में ही बनाया गया है: एजेंट बिक्री अनुसंधान और CRM रखरखाव के कुछ हिस्सों को स्वचालित करते हैं, जबकि Perplexity के API बाहरी इंटेलिजेंस प्रदान करते हैं जो उन वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं।

AI परिपक्वता क्यों महत्वपूर्ण है

AI से व्यक्तिगत उत्पादकता में लाभ अपेक्षाकृत आम हैं, जिन्हें McKinsey के 2026 सर्वेक्षण में 80% उत्तरदाताओं द्वारा रिपोर्ट किया गया है। लेकिन केवल 37% ने कहा कि इसने उनके संगठन के EBIT में योगदान दिया है।

परिणामों में अंतर कंपनी के AI उपयोग की परिपक्वता से संबंधित प्रतीत होता है। McKinsey के AI में उच्च प्रदर्शन करने वाले, जो उत्तरदाताओं का लगभग 6% हैं, EBIT का कम से कम 5% AI को श्रेय देते हैं और इस मूल्य को महत्वपूर्ण बताते हैं।

परिपक्व AI प्रोग्राम वाली कंपनियाँ कुछ मुख्य व्यवहार साझा करती हैं:

• उन्होंने AI समाधानों के आस-पास वर्कफ़्लो को पुनर्गठित किया है। McKinsey के उच्च प्रदर्शन करने वालों में से लगभग तीन-चौथाई ने AI के कारण वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन किया था, जबकि अन्य उत्तरदाताओं में से एक-चौथाई ने ऐसा किया था।
• वरिष्ठ नेतृत्व AI के उपयोग के प्रति प्रतिबद्ध है। 1,250 कार्यकारी अधिकारियों के BCG के 2025 अध्ययन में, उच्चतम AI परिपक्वता स्कोर वाली 5% कंपनियों में से लगभग सभी ने गहराई से जुड़े C-सुइट की रिपोर्ट की, जबकि सबसे कम स्कोर वाले 60% में से 8% ने ऐसा किया।
• वे कर्मचारियों के लिए AI कौशल विकास को प्राथमिकता देते हैं। शीर्ष स्कोरिंग वाली उन्हीं कंपनियों ने उस वर्ष अपनी 50% से अधिक कार्यबल को AI पर प्रशिक्षित करने की उम्मीद की थी, जबकि सबसे कम स्कोरिंग वाली कंपनियों में यह 20% था।
• उन्होंने एजेंटिक AI समाधान पेश किए हैं। McKinsey के उच्च प्रदर्शन करने वाले अधिकांश व्यावसायिक कार्यों में एजेंटों को स्केल करने की संभावना से 3 गुना से अधिक थे।

AI परिपक्वता: लोकप्रिय फ्रेमवर्क

Gartner का AI परिपक्वता मॉडल किसी संगठन की परिपक्वता के अपने मूल्यांकन को इस बात पर आधारित करता है कि AI उसकी प्रक्रियाओं में कितना अच्छी तरह एकीकृत है। यह सात क्षेत्रों में किसी संगठन को अलग-अलग स्कोर करता है: रणनीति, डेटा, शासन (गवर्नेंस), इंजीनियरिंग, ऑपरेटिंग मॉडल, संस्कृति और AI मूल्य। इसके बाद संगठनों को पाँच चरणों में से एक में समूहीकृत किया जाता है:

• बुनियादी (फाउंडेशनल): प्रायोगिक उपयोग, बहुत कम समन्वय
• उभरता हुआ (इमर्जिंग): शुरुआती पायलट चलाए गए, कुछ कार्यकारी रुचि
• परिचालन संबंधी (ऑपरेशनल): व्यावसायिक प्रक्रियाओं में उपयोग किया जाने वाला AI
• स्केल्ड: कई कार्यों में उपयोग किया जाने वाला AI, जो मापने योग्य ROI प्रदान करता है
• परिवर्तनकारी (ट्रांसफॉर्मेशनल): निर्णय लेने और ऑपरेटिंग मॉडल को प्रभावित करने वाला AI, जो सार्थक प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करता है

Deloitte का AI स्वचालन परिपक्वता मॉडल विशेष रूप से इस बात से परिपक्वता को मापता है कि किसी कंपनी की प्रक्रियाओं में एजेंट कितनी गहराई से बनाए गए हैं।

• स्तर 1: मानक स्वचालन जिसमें कोई एजेंट शामिल नहीं है।
• स्तर 2: बुनियादी स्वचालन, मौजूदा प्रक्रियाओं में एजेंटों को शामिल किया गया।
• स्तर 3: एजेंट क्या कर सकते हैं, इसके इर्द-गिर्द प्रक्रियाओं को सक्रिय रूप से फिर से डिज़ाइन किया गया।
• स्तर 4: संगठन स्वयं AI क्षमता के इर्द-गिर्द पुनर्गठित है।

Google Cloud का AI एडॉप्शन फ्रेमवर्क तीन चरणों में परिपक्वता को ट्रैक करता है।

• सामरिक (टैक्टिकल): सरल, संकीर्ण AI उपयोग के मामले, अक्सर आगे क्या होगा इसके लिए किसी सुसंगत योजना के बिना।
• रणनीतिक (स्ट्रैटेजिक): AI टिकाऊ व्यावसायिक मूल्य प्रदान करता है, उत्पादन में कई प्रणालियाँ तैनात और अनुरक्षित होती हैं।
• परिवर्तनकारी (ट्रांसफॉर्मेशनल): AI संगठन के केंद्र में है, जो नवाचार को चलाता है और इसे आगे बढ़ाने के लिए एक संरचना द्वारा समर्थित है।

यह परिपक्वता को छह विषयों में भी विभाजित करता है, जिनमें से प्रत्येक का निर्माण तब होता है जब दो मुख्य क्षेत्र—लोग, प्रक्रिया, प्रौद्योगिकी और डेटा—एक दूसरे को काटते हैं।

• सीखें (Learn): AI कौशल बनाने के लिए कार्यक्रमों की गुणवत्ता और पैमाना।
• नेतृत्व करें (Lead): क्या AI कार्य को नेतृत्व का समर्थन प्राप्त है और टीमों के बीच समन्वय है।
• एक्सेस: डेटा और AI संपत्तियों को संगठन भर में कितनी आसानी से साझा और पुन: उपयोग किया जा सकता है।
• स्केल: क्या क्लाउड-नेटिव सेवाएँ वास्तविक वॉल्यूम पर AI वर्कलोड को संभाल सकती हैं।
• सुरक्षित करें (Secure): डेटा और AI प्रणालियों को कितनी अच्छी तरह सुरक्षित और ज़िम्मेदारी से प्रबंधित किया जाता है।
• स्वचालित करें (Automate): उत्पादन में AI प्रणालियाँ कितनी मज़बूती से चलती हैं।

जबकि फ्रेमवर्क फोकस और माप के मामले में भिन्न हैं, वे एक ही परिपक्वता यात्रा को चित्रित करते हैं: असंरचित प्रयोग, फिर नेतृत्व के समर्थन के साथ पायलट, फिर दैनिक कार्य में निर्मित AI, और अंत में संगठन को ही नया रूप देने वाला AI।

AI परिपक्वता: आम बाधाएँ

चार बाधाएँ अक्सर संगठनों में AI परिपक्वता के आड़े आती हैं। उनसे निपटने का तरीका यहाँ दिया गया है:

1. डेटा गुणवत्ता

क्रॉस-फ़ंक्शनल AI पायलट पेश करते समय, AI का उपयोग करने का पहला मामला चुनें, फिर उन एक या दो डेटा स्रोतों की पहचान करें जिन पर यह निर्भर करता है। सुनिश्चित करें कि वे स्रोत निम्नलिखित हैं:

• संगठित: केवल उन रिकॉर्डों को रखें जिनकी उपयोग के मामले में आवश्यकता है, एक ही स्थान पर।
• सटीक: डुप्लिकेट हटाएँ, पुराने रिकॉर्ड ठीक करें, और त्रुटियों की जाँच करें।
• स्वामित्व वाला: किसी ऐसे व्यक्ति का नाम दें जो डेटा को सटीक रखता है और तय करता है कि इसे कौन बदल सकता है।

पहले स्रोतों के विश्वसनीय उत्तर देने के बाद ही अधिक डेटा स्रोत जोड़ें। साझा शर्तों को परिभाषित करें, जैसे कि सक्रिय ग्राहक क्या माना जाता है, एक ही स्थान पर जिससे AI टूल पढ़ता है।

2. कौशल

लोगों के लिए अकेले या समूह में, अपने स्वयं के काम पर AI का अभ्यास करने के लिए कैलेंडर पर दैनिक या साप्ताहिक रूप से एक आवर्ती ब्लॉक रखें। कर्मचारियों को सिखाएँ कि AI स्रोतों की जाँच कैसे करें और इसके आउटपुट का मूल्यांकन कैसे करें।

एक नया AI वर्कफ़्लो रोल आउट करने से पहले, उस कार्य को करने वाले लोगों से चरणों को लिखने, AI संस्करण को आज़माने और यह बताने के लिए कहें कि यह कहाँ कम पड़ता है। AI को पहले से उपयोग में आ रहे टूल से कनेक्ट करें, और व्यापक रोलआउट से पहले कुछ उपयोगकर्ताओं के साथ परीक्षण करें।

3. शासन (गवर्नेंस)

टूल, डेटा और समीक्षा के बारे में स्पष्ट नियम जोखिम जोड़े बिना AI के उपयोग को तेज़ी से बढ़ने और स्केल करने की अनुमति देते हैं। स्वीकृत टूल की एक छोटी सूची प्रकाशित करें और कंपनी साइन-इन की आवश्यकता रखें। डेटा टीयर सेट करें जो बताते हैं कि किस प्रकार का डेटा किन टूल में जा सकता है।

तय करें कि प्रत्येक प्रकार के काम को कितनी मानवीय समीक्षा की आवश्यकता है, प्रत्येक AI-सहायता प्राप्त वर्कफ़्लो को तीन श्रेणियों में से एक में छाँटना: AI के स्वामित्व वाला, मानव द्वारा समीक्षित, या मानव के स्वामित्व वाला। और इस बात का लॉग रखें कि किस कार्य के लिए किस AI टूल का उपयोग किया गया था और किसने आउटपुट की समीक्षा की, ताकि किसी गलती को उसके स्रोत तक वापस खोजा जा सके और सुधारा जा सके।

4. व्यावसायिक मूल्य

BCG ने पाया कि उच्चतम परिपक्वता स्कोर वाली 60% से अधिक कंपनियाँ AI मूल्य को सख्ती से ट्रैक करती हैं, जबकि ठहराव वाली कंपनियों में यह 17% है। मापने योग्य एक वर्कफ़्लो चुनें और बेसलाइन रिकॉर्ड करें: समय, लागत और त्रुटि दर। पायलट शुरू होने से पहले सफलता मानदंड और निर्णय तिथि निर्धारित करें। पहले दिन से प्रति उपयोग लागत को ट्रैक करें, और परिणाम बेसलाइन से बेहतर होने के बाद ही स्केल करें।

AI परिपक्वता: एक शब्दावली

AI अपनाना (एडॉप्शन): AI टूल का किस सीमा तक उपयोग किया जा रहा है। इसका उपयोग अक्सर AI परिपक्वता के साथ परस्पर रूप से किया जाता है, लेकिन दोनों अलग-अलग हैं: परिपक्वता का तात्पर्य किसी संगठन में AI के व्यवस्थित उपयोग से है। अपनाने का मतलब सिर्फ यह है कि कितने लोग इसका उपयोग कर रहे हैं।

AI तत्परता (रेडिनेस): क्या बुनियादी ढांचा और डेटा AI का अच्छी तरह से उपयोग करने के लिए मौजूद हैं। यदि किसी संगठन ने AI की क्षमताओं के इर्द-गिर्द अपने संचालन को समायोजित नहीं किया है, तो उसके पास साफ डेटा और ठोस बुनियादी ढांचा होने के बावजूद वह परिपक्वता में पिछड़ सकता है।

AI परिपक्वता: AI का कितनी सोच-समझकर और प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा रहा है। अपनाना और तत्परता परिपक्वता को संभव बनाते हैं लेकिन इसकी गारंटी नहीं देते।

AI शासन (गवर्नेंस): वे नियम और प्रक्रियाएँ जो यह निर्धारित करती हैं कि किसी संगठन के भीतर AI का जिम्मेदारी से उपयोग कैसे किया जाता है, नए उपयोग के मामलों को कौन स्वीकृत करता है, और किसकी समीक्षा की जाती है।

एजेंटिक AI: AI सिस्टम जो केवल एक संकेत (प्रॉम्प्ट) का जवाब देने के बजाय अपने दम पर कार्रवाई कर सकते हैं और बहु-चरण कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं।

ऑर्केस्ट्रेशन: एकांत में प्रत्येक का उपयोग करने के बजाय, कई AI एजेंटों को चलाना, जहाँ एक एजेंट किसी कार्य का एक हिस्सा दूसरे को सौंप सकता है।

AI परिपक्वता: त्वरित स्व-मूल्यांकन

कुछ सवालों के जवाब देने से किसी भी कर्मचारी को एक मोटा अंदाजा मिल सकता है कि उनका संगठन कहाँ खड़ा है।

Perplexity कहाँ फिट बैठता है

Perplexity Computer अनुसंधान, विश्लेषण, सामग्री और कोड को कवर करते हुए 20 उन्नत मॉडल को एक सिस्टम में लाकर संगठनात्मक AI परिपक्वता की दिशा में यात्रा का समर्थन करता है, बजाय इसके कि प्रत्येक को एक अलग टूल के रूप में चलाया जाए। यह उन मॉडलों के बीच सीधे काम को रूट करता है, जो उस प्रकार का ऑर्केस्ट्रेशन है जो परिपक्वता के अधिक उन्नत चरणों को चिह्नित करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)

AI परिपक्वता मॉडल क्या है?
एक ऐसा फ्रेमवर्क जो किसी संगठन की AI क्षमता को स्कोर करता है और AI का उपयोग कितना विकसित और विचारपूर्वक किया गया है, उसके आधार पर इसे एक स्तर प्रदान करता है।

AI परिपक्वता के चरण क्या हैं?
अधिकांश फ्रेमवर्क एक समान चाप का वर्णन करते हैं: असंरचित प्रयोग, फिर संरचित पायलट, फिर दैनिक वर्कफ़्लो में निर्मित AI, और अंत में स्वायत्तता के साथ संगठन भर में चलने वाला AI।

AI परिपक्वता AI अपनाने (एडॉप्शन) से किस प्रकार भिन्न है?
अपनाना (एडॉप्शन) यह मापता है कि क्या AI टूल का उपयोग किया जा रहा है या नहीं। परिपक्वता यह मापती है कि उनका कितनी प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा रहा है।

AI परिपक्वता और AI तत्परता (रेडिनेस) के बीच क्या अंतर है?
तत्परता यह मापती है कि क्या बुनियादी ढांचा और डेटा AI का अच्छी तरह से उपयोग करने के लिए मौजूद हैं। परिपक्वता यह मापती है कि क्या संगठन ने वास्तव में उस क्षमता के इर्द-गिर्द अपने संचालन का निर्माण किया है।

AI शासन (गवर्नेंस) का क्या अर्थ है?
वे नियम और प्रक्रियाएँ जो यह निर्धारित करती हैं कि किसी संगठन के भीतर AI का जिम्मेदारी से उपयोग कैसे किया जाता है, जिसमें यह भी शामिल है कि नए उपयोग के मामलों को कौन स्वीकृत करता है और तैनाती से पहले किसकी समीक्षा की जाती है।

एजेंटिक AI क्या है?
AI सिस्टम जो केवल एक संकेत (प्रॉम्प्ट) का जवाब देने के बजाय, बहु-चरण कार्यों को अंजाम देते हुए अपने दम पर कार्रवाई कर सकते हैं।

AI ऑर्केस्ट्रेशन क्या है?
एक साथ कई AI मॉडल या सिस्टम चलाना, ताकि प्रत्येक टूल का अलग-अलग उपयोग करने के बजाय, एक टूल किसी कार्य का एक हिस्सा दूसरे को सौंप सके।

कोई संगठन अपनी AI परिपक्वता में कैसे सुधार कर सकता है?
स्पष्ट स्वामित्व के साथ संरचित पायलटों की ओर अलग-थलग प्रयोग से आगे बढ़कर, फिर AI को वास्तविक डेटा और वर्कफ़्लो से जोड़कर, और इस बात के लिए शासन (गवर्नेंस) का निर्माण करके कि AI बिना समीक्षा के कहाँ कार्य कर सकता है।