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 वर्षों के बाद आया है जो OpenAI के ChatGPT के लॉन्च के बाद महत्वपूर्ण निवेश और AI स्टार्टअप के प्रसार के बावजूद, अभी तक पूरी तरह से साकार नहीं हुए हैं।

आशावाद इस वास्तविकता से कम हो गया है कि कई उद्यम अभी भी अपने AI निवेशों से ठोस लाभ प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। MIT के एक हालिया सर्वेक्षण से पता चला है कि आश्चर्यजनक रूप से 95% उद्यम अपने AI निवेशों पर सार्थक प्रतिफल नहीं देख रहे हैं। इससे महत्वपूर्ण सवाल उठता है: व्यवसाय वास्तव में AI को एकीकृत और उपयोग करने से मूल्य कब देखना शुरू करेंगे?

TechCrunch ने एंटरप्राइज़ AI में विशेषज्ञता रखने वाले 24 वेंचर कैपिटलिस्टों का सर्वेक्षण किया, और भारी सहमति 2026 को उस वर्ष के रूप में इंगित करती है जब उद्यम सार्थक रूप से AI को अपनाएंगे, इसके मूल्य को देखेंगे, 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 बाजार ने बढ़ी हुई दक्षता, स्वचालन और डेटा-संचालित निर्णय लेने के वादे से प्रेरित होकर पर्याप्त वृद्धि का अनुभव किया है। हालाँकि, AI समाधानों को मौजूदा बुनियादी ढांचे में एकीकृत करने की जटिलता, AI क्षमताओं की स्पष्ट समझ की कमी के साथ मिलकर, व्यापक रूप से अपनाने में बाधा उत्पन्न हुई है। इसके अलावा, शुरुआती अपनाने वालों ने बड़े भाषा मॉडल (LLM) की क्षमताओं को अधिक आंका होगा, उन्हें विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए सबसे उपयुक्त उपकरण के बजाय एक सार्वभौमिक समाधान के रूप में देखा होगा। जैसा कि Ascend में संस्थापक जनरल पार्टनर किर्बी विनफील्ड ने उल्लेख किया, उद्यमों को यह एहसास होने लगा है कि LLM अधिकांश समस्याओं के लिए रामबाण नहीं हैं।

आगे देखते हुए, उद्यम में AI का सफल एकीकरण कई कारकों पर निर्भर करता है। सबसे पहले, व्यवसायों को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं की स्पष्ट समझ विकसित करने और उन AI समाधानों की पहचान करने की आवश्यकता है जो सीधे उन आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। दूसरा, प्रशिक्षण और शिक्षा में निवेश यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि कर्मचारी AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग और प्रबंधन कर सकें। अंत में, डेटा गुणवत्ता और शासन पर ध्यान केंद्रित करना यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि AI एल्गोरिदम को विश्वसनीय और सटीक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाए। यदि इन चुनौतियों का समाधान किया जाता है, तो 2026 वास्तव में वह वर्ष हो सकता है जब एंटरप्राइज़ AI अंततः अपनी लंबे समय से प्रतीक्षित क्षमता को पूरा करे।