हाल के वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश तेजी से बढ़ा है, जिससे चिप निर्माण, डेटा सेंटर निर्माण और नए एआई मॉडल के विकास में तेजी आई है। इस तीव्र प्रगति और लगातार बढ़ते खर्च के बावजूद, विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से एआई को अपनाने में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ा।

जबकि एआई सिस्टम की तकनीकी क्षमताएं बढ़ीं, संगठनों को इन तकनीकों को अपनी मौजूदा कार्यप्रणाली में एकीकृत करने के लिए संघर्ष करना पड़ा। चुनौती तकनीकी सीमाओं से हटकर संस्थानों और संगठनों की एआई को प्रभावी ढंग से आत्मसात करने की तैयारी पर आ गई। संस्थान, जिन्हें नियमों, प्रोत्साहनों, मानकों और जवाबदेही संरचनाओं के रूप में परिभाषित किया गया है, नई तकनीकों में अनिश्चितता को कम करने और विश्वास को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन संस्थागत ढांचों के भीतर काम करने वाले संगठनों को तब एआई को समायोजित करने के लिए अपनी कार्यप्रणाली को अनुकूलित करना होगा।

रासायनिक उद्योग के ऐतिहासिक उदाहरण ने इस बात को स्पष्ट किया। जबकि जर्मनी ने उद्योग का बीड़ा उठाया, संयुक्त राज्य अमेरिका ने रसायन विज्ञान को विनिर्माण और रोजमर्रा के वाणिज्य में एकीकृत करके इसे सफलतापूर्वक फैलाया। यह उत्पादकता वृद्धि केवल तभी साकार हुई जब संस्थान विकसित हुए और संगठनों ने अपनी कार्यप्रणाली को फिर से डिजाइन किया। संयुक्त राज्य अमेरिका ने व्यवसाय प्रशासन के अनुशासन की भी स्थापना की, जिसने जटिल संगठनों के प्रबंधन और विस्तार के लिए एक ढांचा प्रदान किया।

एआई के साथ वर्तमान स्थिति इस ऐतिहासिक पैटर्न को दर्शाती है। तकनीक मौजूद है, लेकिन इसके व्यापक रूप से अपनाने के लिए संस्थानों और संगठनात्मक संरचनाओं के समान विकास की आवश्यकता है। इन परिवर्तनों के बिना, एआई के किनारे पर रहने वाली तकनीक बने रहने का खतरा है, जो अपनी पूरी संभावित आर्थिक प्रभाव देने में विफल है।