एआई जब मानक बन जाए, तो प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की उम्मीद न करें

प्रौद्योगिकी नवाचार का प्रभाव

तकनीकी नवाचारों ने ऐतिहासिक रूप से व्यावसायिक कार्यों को बदल दिया है। भाप इंजन, बिजली और कंप्यूटर इसके उदाहरण हैं। ये प्रौद्योगिकियां मूल्य तो बनाती हैं लेकिन स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त की गारंटी नहीं देतीं। नई प्रौद्योगिकियां अक्सर मैदान को समतल कर देती हैं, जिससे नए प्रवेशकों को स्थापित खिलाड़ियों को चुनौती देने की अनुमति मिलती है।

जेनरेटिव एआई नवीनतम तकनीक है जो व्यापार को मौलिक रूप से बदलने के लिए तैयार है। यह मानव-जैसी सामग्री बना सकता है और डेटा से लगातार सीख सकता है। एआई निस्संदेह महत्वपूर्ण मूल्य उत्पन्न करेगा। शुरुआती अपनाने वालों को अल्पकालिक लाभ मिल सकता है। हालाँकि, व्यापक रूप से अपनाने से किसी भी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के समाप्त होने की संभावना है। एआई के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पैदा करने की तुलना में उन्हें खत्म करने की अधिक संभावना है। एआई उन मौजूदा लाभों को बढ़ा सकता है जिन्हें प्रतिस्पर्धियों के लिए दोहराना मुश्किल है।

मूल्य निर्माण और कैप्चर पर एआई का प्रभाव

एआई लागत कम करके दक्षता में सुधार कर रहा है। ग्राहक इंटरैक्शन को सारांशित करना, कोड उत्पन्न करना और सामग्रियों को संसाधित करना इसके उदाहरण हैं। एआई-संचालित सहायक ग्राहक सेवा को संभाल रहे हैं, जिससे लागत कम हो रही है और गति में सुधार हो रहा है। हालाँकि, ये लाभ किसी भी कंपनी के लिए उपलब्ध हैं जो एआई का उपयोग कर रही है। मूल्य बनाया जाता है लेकिन जरूरी नहीं कि बनाए रखा जाए।

एआई नए उत्पाद विचारों को उत्पन्न करके नवाचार को चला सकता है। एआई विचारों को उत्पन्न करने में अनुभवी पेशेवरों की तुलना में अधिक प्रभावी हो सकता है। हालाँकि, एआई का उपयोग करने वाले प्रतिस्पर्धी समान विचार उत्पन्न करेंगे। एआई समान एल्गोरिदम और डेटाबेस का उपयोग करता है, जिससे समान परिणाम मिलते हैं। एआई की सीखने की क्षमता प्रौद्योगिकी से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के विचार को बाधित करती है। शुरुआती अपनाने वालों का डेटा एआई की सीखने की प्रक्रिया में अवशोषित हो जाता है, जिससे बाद में अपनाने वालों को लाभ होता है। "पहले मूवर" होने का लाभ शायद लंबे समय तक नहीं रहेगा।

अनुकूलित एआई की चुनौती

अनुकूलित एआई विशिष्ट उद्योगों में लाभ दे सकता है। यह विशेष रूप से सच है जब उद्योग-विशिष्ट डेटा या अद्वितीय पैटर्न शामिल होते हैं। हालाँकि, एक "बेहतर" सामान्य-उद्देश्यीय एआई विकसित करना मुश्किल है। अधिकांश कंपनियां संभवतः विशेष फर्मों को एआई विकास आउटसोर्स करेंगी। एआई एल्गोरिदम अक्सर ओपन-सोर्स होते हैं, जिससे तेजी से ज्ञान साझा करना आसान हो जाता है। यहां तक ​​कि अगर कोई कंपनी एक विशेष एआई विकसित करती है, तो प्रतिस्पर्धी भी संभवतः इसका पालन करेंगे। अनुकूलित एआई से कोई भी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अस्थायी होने की संभावना है।

स्वामित्व वाले डेटा की भूमिका

स्वामित्व वाले डेटा के साथ एआई का उपयोग करने से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त मिल सकती है। विभिन्न डेटाबेस अलग-अलग परिणाम दे सकते हैं। स्वामित्व वाला डेटा अक्सर समय के साथ जमा होता है और इसे दोहराना महंगा होता है। हालाँकि, प्रतिस्पर्धियों के पास समान डेटा हो सकता है, जिससे समान एआई परिणाम मिल सकते हैं। बड़े डेटाबेस हमेशा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की गारंटी नहीं देते हैं।

एआई बिना सीधी पहुंच के भी निर्णय लेने के लिए आवश्यक प्रमुख डेटा प्रकारों की पहचान कर सकता है। एआई उनके परिणामों को देखकर सफल रणनीतियों की नकल भी कर सकता है। सुरक्षा उल्लंघनों और मानवीय त्रुटि के कारण स्वामित्व वाले डेटा की सुरक्षा करना मुश्किल है।

मौजूदा लाभों का लाभ उठाना

एआई अपने आप में स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का स्रोत होने की संभावना नहीं है। हालाँकि, एआई अद्वितीय संसाधनों और क्षमताओं के मूल्य को बढ़ा सकता है। एआई कंपनियों को अपने मौजूदा संसाधनों का उपयोग करने के तरीके में सुधार कर सकता है। यह विशेष रूप से सच है जब संसाधन दुर्लभ होते हैं और उनकी नकल करना मुश्किल होता है। अद्वितीय संसाधनों और क्षमताओं वाली कंपनियां प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन के अद्वितीय संसाधनों और क्षमताओं को एआई द्वारा बढ़ाया गया है।

एआई का लाभ उठाने का एक और तरीका है कि इसके चारों ओर एक व्यवसाय मॉडल बनाया जाए। इसमें एआई अंतर्दृष्टि को हर व्यावसायिक प्रक्रिया में एकीकृत करना शामिल है। एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में इन अंतर्दृष्टि को शामिल किया जाना चाहिए। यह चपलता पैदा करता है जिसे प्रतिस्पर्धियों के लिए दोहराना मुश्किल है। हालाँकि, यह स्पष्ट नहीं है कि यह दृष्टिकोण निवेश के लायक होने के लिए पर्याप्त रूप से परिपक्व है या नहीं।

प्रमुख अवधारणा व्याख्याएं

• जेनरेटिव एआई: एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो मौजूदा डेटा से सीखकर नई सामग्री, जैसे टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो उत्पन्न कर सकती है।
• प्रतिस्पर्धात्मक लाभ: एक कारक जो किसी कंपनी को अपने प्रतिद्वंद्वियों से बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति देता है, जैसे कि अद्वितीय संसाधन, क्षमताएं या एक मजबूत ब्रांड।
• स्वामित्व वाला डेटा: डेटा जो किसी कंपनी के लिए अद्वितीय है और उसके प्रतिस्पर्धियों के लिए उपलब्ध नहीं है।