एंटरप्राइज़ AI प्रोजेक्ट्स के फेल होने का सबसे कॉमन कारण क्या बताया जाता है?

उद्यम-स्तरीय AI परियोजनाओं के निराश करने की सबसे आम वजह है नए टूल को बिना बदले हुए वर्कफ़्लो में यूँ ही जड़ देना — AI को उन्हीं पुराने कदमों, मंज़ूरियों और आदतों में डाल देना जो पहले से मौजूद थे, ताकि टूल असल में यह न बदले कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं या काम कैसे होता है, बल्कि सिर्फ ऊपर एक परत जोड़ दे।

टाइपिंग की गति और इंटरनेट की गति ऐसे मामूली तकनीकी कारक हैं जो लगभग कभी भी यह तय नहीं करते कि कोई AI पहल सफल होगी या नहीं; यहाँ इन्हें स्पष्ट रूप से असंभव भटकाने वाले विकल्पों के रूप में रखा गया है, असल कारणों के रूप में नहीं।

फैक्ट्रियों में बिजली से तुलना यहाँ ठीक बैठती है: शुरुआती फैक्ट्रियों ने बस उसी ढाँचे में भाप के इंजनों की जगह बिजली के मोटर लगा दिए और बहुत कम फ़ायदा देखा, जब तक कि उन्होंने पूरी उत्पादन लाइन को बिजली के हिसाब से नए सिरे से नहीं गढ़ा — असली फ़ायदा प्रक्रिया को फिर से सोचने से आया, बस ऊर्जा स्रोत बदलने से नहीं।