पब्लिसिस सैपिएंट के निगेल वाज़ के अनुसार, कई कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी क्षमता का लाभ उठाने के बजाय, केवल लागत कम करने पर ध्यान केंद्रित करके इसका दुरुपयोग कर रही हैं। वाज़ का तर्क है कि यह दृष्टिकोण AI को इंटरनेट के समान "एक पीढ़ी में एक बार मिलने वाले अवसर" के रूप में पहचानने में विफल रहता है, जो व्यापार मॉडल को मौलिक रूप से नया आकार देने में सक्षम है।

वाज़ ने समझाया कि AI के कार्यान्वयन के लिए मौजूदा प्रक्रियाओं की व्यापक पुनर्कल्पना की आवश्यकता है। उन्होंने AI को एक अखंड इकाई के रूप में देखने के खिलाफ चेतावनी दी, इसके बजाय दो-चरणीय दृष्टिकोण की वकालत की। सबसे पहले, व्यवसायों को अपने डेटा से शुरू करके एक मजबूत बुनियादी ढांचा स्थापित करना होगा। "क्या आपका डेटा कनेक्टेड है? क्या यह व्यवस्थित है? क्या यह एक ऐसे प्रारूप में है जिसका लाभ उठाया जा सकता है?" वाज़ ने सवाल किया, AI के "कचरा-इन, कचरा-आउट" सिद्धांत पर जोर दिया।

दूसरे, कंपनियों को एक या दो उच्च-मूल्य वाली परियोजनाओं का चयन करना चाहिए जो न तो इतनी बड़ी हों कि जल्दी से मूल्य प्रदान किया जा सके और न ही इतनी छोटी हों कि पूरे व्यवसाय में लागू हो सकें। वाज़ ने कहा कि कई CEO लागत-आधारित AI अनुप्रयोगों की ओर उनकी कार्यान्वयन में कथित आसानी के कारण आकर्षित हुए हैं।

AI का उद्योग प्रभाव महत्वपूर्ण होने की उम्मीद है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक विभिन्न क्षेत्रों में संभावित अनुप्रयोग हैं। हालाँकि, इस क्षमता को साकार करने के लिए मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता है, जो सरल स्वचालन से आगे बढ़कर वास्तविक परिवर्तन को अपनाए। वाज़ ने इस परिवर्तन की तुलना "कैटरपिलर के तितलियों बनने" से की, न कि केवल "तेज़ कैटरपिलर" बनाने से।

प्रयोग AI कार्यान्वयन का एक आवश्यक हिस्सा है, लेकिन बुनियादी समझ और रणनीतिक फोकस की कमी के कारण कई प्रयोग विफल हो जाते हैं। एक ठोस डेटा नींव स्थापित करना महत्वपूर्ण है, यह सुनिश्चित करना कि डेटा कनेक्टेड, व्यवस्थित और AI एल्गोरिदम के लिए आसानी से सुलभ है। इस नींव के बिना, AI पहल के अविश्वसनीय या अप्रासंगिक परिणाम उत्पन्न होने की संभावना है।

वर्तमान में, कई व्यवसाय AI अनुप्रयोगों की खोज के शुरुआती चरणों में हैं। अगली घटनाओं में संभवतः डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर पर अधिक जोर और परियोजना चयन के लिए अधिक रणनीतिक दृष्टिकोण शामिल होगा, जो उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करेगा जहां AI महत्वपूर्ण और स्थायी मूल्य प्रदान कर सकता है।