वेंचर कैपिटलिस्ट एक बार फिर एंटरप्राइज़ AI को अपनाने में उछाल की भविष्यवाणी कर रहे हैं, इस बार 2026 को निर्णायक वर्ष बता रहे हैं। यह पूर्वानुमान आशावादी अनुमानों के तीन साल बाद आया है जो OpenAI के ChatGPT के लॉन्च के बाद महत्वपूर्ण निवेश और एंटरप्राइज़ AI स्टार्टअप के प्रसार के बावजूद अभी तक पूरी तरह से साकार नहीं हुए हैं।

आशावाद को उन आंकड़ों से कम किया गया है जो निवेश पर धीमी गति से रिटर्न का संकेत देते हैं। अगस्त के एक MIT सर्वेक्षण से पता चला कि चौंका देने वाली 95% कंपनियों को अपने AI निवेश से सार्थक रिटर्न नहीं मिल रहा था। यह विसंगति महत्वपूर्ण सवाल उठाती है: व्यवसाय वास्तव में AI को अपने कार्यों में एकीकृत करने के लाभों को कब प्राप्त करना शुरू करेंगे?

TechCrunch ने एंटरप्राइज़ सेक्टर पर ध्यान केंद्रित करने वाले 24 वेंचर कैपिटलिस्ट का सर्वेक्षण किया, और एक मजबूत बहुमत का मानना है कि 2026 एक महत्वपूर्ण मोड़ होगा। उनका अनुमान है कि उद्यम अंततः AI को सार्थक रूप से अपनाना शुरू कर देंगे, मूर्त मूल्य का एहसास करेंगे, और बाद में प्रौद्योगिकी के लिए अपने बजट में वृद्धि करेंगे। हालाँकि, यह भविष्यवाणी पिछले वर्षों में किए गए समान पूर्वानुमानों को दोहराती है, जिससे इस बारे में संदेह पैदा होता है कि क्या 2026 वास्तव में अलग होगा।

एंटरप्राइज़ AI परिदृश्य को तेजी से नवाचार और पर्याप्त वित्तीय समर्थन द्वारा चिह्नित किया गया है। बढ़ी हुई दक्षता, स्वचालन और डेटा-संचालित निर्णय लेने के वादे से प्रेरित होकर, कई स्टार्टअप उभरे, जिससे महत्वपूर्ण वेंचर कैपिटल आकर्षित हुआ। हालाँकि, मौजूदा एंटरप्राइज़ इंफ्रास्ट्रक्चर में AI समाधानों को एकीकृत करने की जटिलता, AI की क्षमताओं और सीमाओं की स्पष्ट समझ की कमी के साथ, व्यापक रूप से अपनाने में बाधा उत्पन्न हुई है।

आगे देखते हुए, एंटरप्राइज़ AI की सफलता कई कारकों पर निर्भर करती है। एक महत्वपूर्ण पहलू AI की क्षमताओं की अधिक यथार्थवादी समझ है। जैसा कि Ascend में संस्थापक जनरल पार्टनर Kirby Winfield ने उल्लेख किया है, उद्यमों को यह एहसास होना शुरू हो गया है कि बड़े भाषा मॉडल (LLM) सभी समस्याओं के लिए एक सार्वभौमिक समाधान नहीं हैं। ध्यान विशिष्ट उपयोग के मामलों की पहचान करने की ओर बढ़ रहा है जहां AI प्रदर्शन योग्य मूल्य प्रदान कर सकता है, बजाय व्यापक, व्यापक AI परिवर्तनों को लागू करने का प्रयास करने के। उद्योग उद्यमों के भीतर अधिक लक्षित और व्यावहारिक AI अनुप्रयोगों की ओर बढ़ने की उम्मीद करता है, जिससे अपनाने और निवेश पर रिटर्न दोनों बढ़ेंगे।