कई कंपनियां अपने काम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल बढ़ा रही हैं, लेकिन हर जगह यह साफ नहीं है कि इस निवेश से कितना वास्तविक फायदा हो रहा है। AI टूल का खर्च, इस्तेमाल की मात्रा और काम की गुणवत्ता अलग-अलग प्रणालियों में बंटी हो सकती है। 23 अक्टूबर 2026 को सामने आई टेक खबरों के अनुसार, Cognizant ने AI Nexus नाम का एक मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म पेश किया है। इसका लक्ष्य कंपनियों को AI खर्च, काम की गुणवत्ता और कारोबारी नतीजों को एक साथ समझने में मदद देना है।
Cognizant AI Nexus क्या है?
AI Nexus को ऐसे प्लेटफॉर्म के रूप में पेश किया गया है जिसे कंपनियां अपनी जरूरत के अनुसार अलग-अलग हिस्सों में इस्तेमाल कर सकती हैं या कई क्षमताओं को जोड़ सकती हैं। इसका मुख्य विचार यह है कि AI परियोजना का मूल्यांकन केवल इस आधार पर न हो कि टूल कितनी बार इस्तेमाल हुआ। कंपनी को यह भी देखना चाहिए कि उससे काम कितना बेहतर हुआ, कितना समय बचा और खर्च के मुकाबले क्या नतीजा मिला।
Cognizant के अनुसार, प्लेटफॉर्म में Engage, Orchestrate, Reveal, Coach और Route नाम के पांच मॉड्यूल हैं। ये नियंत्रित वातावरण, प्रक्रियाओं को व्यवस्थित करने, खर्च देखने, आउटपुट की गुणवत्ता जांचने और उचित AI मॉडल चुनने जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित हैं। अलग-अलग मॉड्यूल होने से कंपनी छोटी शुरुआत कर सकती है और जरूरत बढ़ने पर दूसरे हिस्से जोड़ सकती है। हालांकि, किसी प्लेटफॉर्म का असर तभी दिखेगा जब कंपनी अपने लक्ष्य और मापने के तरीके पहले से तय करेगी।
AI निवेश का हिसाब रखना क्यों जरूरी है?
AI सेवाओं का खर्च केवल सदस्यता शुल्क तक सीमित नहीं हो सकता। इसमें मॉडल का उपयोग, क्लाउड कंप्यूटिंग, डेटा तैयार करना, सुरक्षा, सिस्टम एकीकरण और कर्मचारियों का प्रशिक्षण भी शामिल हो सकता है। यदि किसी विभाग को अपने खर्च की पूरी जानकारी न हो, तो कंपनी को यह पता लगाने में कठिनाई हो सकती है कि कौन-सा उपयोग मूल्य दे रहा है और कौन-सा केवल लागत बढ़ा रहा है। AI Nexus का एक उद्देश्य इस खर्च को परियोजनाओं और नतीजों से जोड़ना है।
Cognizant के हवाले से प्रकाशित जानकारी में बताया गया कि कई बड़ी कंपनियां अब तक AI से मापने योग्य उत्पादकता लाभ दिखाने में सफल नहीं हुई हैं। कंपनी के शोध के अनुसार, Global 2000 समूह के लगभग दो-तिहाई नेताओं ने मापने योग्य उत्पादकता लाभ साबित नहीं किया था और करीब एक-चौथाई ने AI परियोजनाओं को रोक दिया या छोड़ दिया। ये आंकड़े Cognizant के अपने शोध से जुड़े हैं, इसलिए इन्हें सभी कंपनियों पर लागू होने वाला सार्वभौमिक निष्कर्ष नहीं समझना चाहिए।
📊 AI Nexus के पांच मॉड्यूल
- Engage: नियंत्रित AI कार्यस्थल
- Orchestrate: प्रक्रियाओं को AI वर्कफ्लो में बदलना
- Reveal: AI खर्च और उपयोग पर नजर
- Coach: AI आउटपुट की गुणवत्ता का आकलन
- Route: गुणवत्ता, लागत और नियंत्रण के आधार पर मॉडल चुनना
पांच मॉड्यूल कैसे काम कर सकते हैं?
Engage एक ऐसा नियंत्रित कार्यस्थल देने पर केंद्रित है जहां कर्मचारी AI की मदद से काम कर सकें। इससे कंपनी के नियमों के अनुसार उपयोग को व्यवस्थित करना आसान हो सकता है। Orchestrate का उद्देश्य व्यावसायिक प्रक्रिया को AI आधारित वर्कफ्लो से जोड़ना है। उदाहरण के लिए, किसी अनुरोध को प्राप्त करना, संबंधित जानकारी जुटाना और शुरुआती मसौदा तैयार करना एक तय प्रक्रिया में व्यवस्थित किया जा सकता है। फिर भी अंतिम मंजूरी किस व्यक्ति को देनी है, यह कंपनी को तय करना होगा।
Reveal मॉड्यूल AI के उपयोग और खर्च को परियोजनाओं या परिणामों से जोड़कर देखने के लिए बनाया गया है। इससे प्रबंधक यह समझ सकते हैं कि कौन-सा काम अधिक संसाधन ले रहा है। Coach आउटपुट की गुणवत्ता पर ध्यान देता है। AI द्वारा तैयार उत्तर तेज हो सकता है, लेकिन तेज होना और सही होना अलग बातें हैं। गुणवत्ता की जांच के लिए सटीकता, उपयोगिता, सुरक्षा, पक्षपात और मानवीय समीक्षा जैसे मापदंड निर्धारित किए जा सकते हैं।
Route का काम जरूरत के अनुसार AI मॉडल चुनने में मदद करना है। कुछ कामों में महंगा और शक्तिशाली मॉडल जरूरी हो सकता है, जबकि सामान्य सारांश या वर्गीकरण के लिए कम लागत वाला विकल्प पर्याप्त हो सकता है। मॉडल चुनते समय केवल कीमत नहीं, बल्कि जवाब की गुणवत्ता, डेटा सुरक्षा, गति और कंपनी के नियमों को भी देखना चाहिए। यह चयन स्वचालित हो, तब भी उच्च जोखिम वाले मामलों में मानवीय नियंत्रण बनाए रखना उपयोगी है।
⚠️ कंपनियों को किन बातों पर ध्यान देना चाहिए?
- बजट: हर परियोजना के खर्च को दर्ज करें
- गुणवत्ता: जवाब और काम की मानवीय जांच करें
- गोपनीयता: संवेदनशील डेटा पर स्पष्ट नियम रखें
- जवाबदेही: जिम्मेदार व्यक्ति और मंजूरी की सीमा तय करें
- माप: समय, लागत और नतीजे की तुलना करें
AI बजट बढ़ने की समस्या
AI की लागत का अनुमान लगाना कठिन हो सकता है, खासकर जब कर्मचारी अलग-अलग टूल इस्तेमाल करते हों या AI एजेंट लंबे समय तक कई चरणों में काम करते हों। Cognizant के एक सर्वेक्षण में 250 FinOps नेताओं से मिली जानकारी के अनुसार, 72 प्रतिशत संगठनों ने पिछले साल अपने AI बजट से अधिक खर्च किया था। रिपोर्ट में यह भी कहा गया कि बड़ी संख्या में संगठनों के AI एजेंट सत्र अनुमान से ज्यादा खर्च या गतिविधि तक पहुंच गए। ये सर्वेक्षण आधारित आंकड़े हैं और हर कंपनी की स्थिति अलग हो सकती है।
खर्च नियंत्रित करने के लिए कंपनियां उपयोग की सीमा, चेतावनी, बजट मंजूरी और नियमित रिपोर्ट लागू कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, किसी विभाग का AI उपयोग तय सीमा के करीब पहुंचे तो वित्त टीम को सूचना मिल सकती है। इसी तरह एक ही काम के लिए अलग-अलग टूल पर खर्च हो रहा हो, तो कंपनी बेहतर विकल्प चुन सकती है। लेकिन लागत घटाने के चक्कर में गुणवत्ता या सुरक्षा को नजरअंदाज नहीं करना चाहिए।
AI से मिले परिणाम को मापना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। यदि किसी टूल से रिपोर्ट तैयार करने में समय आधा हो जाता है, लेकिन बाद में बड़ी मात्रा में सुधार करना पड़ता है, तो वास्तविक बचत कम हो सकती है। इसलिए केवल उत्पादन की मात्रा गिनने के बजाय काम पूरा होने का कुल समय, त्रुटियों की दर और उपयोगकर्ता की संतुष्टि जैसे संकेतकों को देखना चाहिए। ऐसे माप से कंपनी समझ सकती है कि AI उपयोगी है या प्रक्रिया में बदलाव की जरूरत है।
निजता, नियंत्रण और मानव निगरानी
AI Nexus की उपयोगिता के साथ डेटा सुरक्षा और जवाबदेही भी अहम हैं। कंपनियों को तय करना होगा कि कौन कर्मचारी कौन-सा डेटा इस्तेमाल कर सकता है, किस मॉडल को जानकारी भेजी जा सकती है और गतिविधियों का रिकॉर्ड कैसे रखा जाएगा। Cognizant ने प्लेटफॉर्म में विशेष भूमिकाओं, अनुमतियों, ऑडिट रिकॉर्ड और महत्वपूर्ण फैसलों के लिए मानवीय मंजूरी जैसी व्यवस्थाओं का उल्लेख किया है। इन नियंत्रणों से जोखिम कम करने में मदद मिल सकती है, लेकिन संगठन को अपने नियमों और कानूनों के अनुसार सेटिंग्स लागू करनी होंगी।
किसी भी AI प्रणाली में गलत या अधूरी जानकारी देने की संभावना रहती है। इसलिए ग्राहक, वित्त, स्वास्थ्य, कानून या कर्मचारियों से जुड़े महत्वपूर्ण मामलों में AI के उत्तर को अंतिम निर्णय नहीं मानना चाहिए। जिम्मेदार व्यक्ति को संदर्भ देखना चाहिए और आवश्यकता होने पर मूल दस्तावेज से जानकारी की पुष्टि करनी चाहिए। स्पष्ट शिकायत प्रक्रिया भी जरूरी है ताकि गलत परिणाम मिलने पर उसे सुधारा जा सके।
Cognizant ने बताया है कि वह पहले अपने आंतरिक काम में AI Nexus का इस्तेमाल कर रहा है और फिर इसे ग्राहकों तक पहुंचाने की दिशा में काम करेगा। इससे स्पष्ट है कि कंपनियों को इसकी उपलब्धता, पैकेज, लागत और लागू करने की शर्तों के बारे में आधिकारिक जानकारी लेनी चाहिए। घोषणा को हर ग्राहक के लिए तत्काल उपलब्ध उत्पाद का प्रमाण नहीं समझना चाहिए।
इस खबर का विस्तृत संदर्भ ET Enterprise AI की रिपोर्ट में देखा जा सकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. Cognizant AI Nexus किस समस्या को हल करना चाहता है?
यह कंपनियों को AI खर्च, काम की गुणवत्ता और कारोबारी नतीजों को एक साथ समझने में मदद करने के लिए बनाया गया है। इसका उद्देश्य यह देखना है कि AI पर खर्च से वास्तविक लाभ मिल रहा है या नहीं और किन प्रक्रियाओं में सुधार जरूरी है।
2. AI Nexus में कितने मॉड्यूल हैं?
प्लेटफॉर्म में Engage, Orchestrate, Reveal, Coach और Route नाम के पांच मॉड्यूल बताए गए हैं। ये नियंत्रित कार्यस्थल, वर्कफ्लो, खर्च की निगरानी, गुणवत्ता जांच और मॉडल चयन जैसे अलग-अलग कामों पर ध्यान देते हैं।
3. क्या AI Nexus AI खर्च को अपने आप कम कर देगा?
यह खर्च को देखने और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है, लेकिन अपने आप हर लागत कम होने की गारंटी नहीं है। परिणाम कंपनी की सेटिंग, उपयोग के नियम, मॉडल चयन और कर्मचारियों द्वारा अपनाई गई प्रक्रियाओं पर निर्भर करेंगे।
4. AI आउटपुट की गुणवत्ता कैसे मापी जा सकती है?
कंपनी जवाब की सटीकता, काम पूरा होने का समय, त्रुटियों की संख्या, सुरक्षा और उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया जैसे संकेतक तय कर सकती है। महत्वपूर्ण परिणामों की मानवीय समीक्षा भी जरूरी है, क्योंकि तेज जवाब हमेशा सही जवाब नहीं होता।
5. क्या सभी कंपनियां AI Nexus तुरंत इस्तेमाल कर सकती हैं?
हर कंपनी के लिए उपलब्धता और शर्तें समान हों, इसकी पुष्टि नहीं है। Cognizant ने पहले अपने आंतरिक उपयोग का उल्लेख किया है। इच्छुक संगठनों को आधिकारिक जानकारी से उपलब्धता, लागत, डेटा नियंत्रण और लागू करने की शर्तें जांचनी चाहिए।
निष्कर्ष
Cognizant AI Nexus कंपनियों को AI के खर्च और परिणाम समझने के लिए एक व्यवस्थित तरीका देने का प्रयास है। इसका फायदा तभी होगा जब संगठन स्पष्ट लक्ष्य, मजबूत डेटा नियंत्रण और गुणवत्ता मापदंड अपनाएं तथा महत्वपूर्ण फैसलों में मानवीय निगरानी बनाए रखें।
डिस्क्लेमर: आंकड़े कंपनी के शोध और सर्वेक्षण पर आधारित हैं। उत्पाद की उपलब्धता और शर्तों के लिए आधिकारिक जानकारी देखें।
