नई दिल्ली, 15 अप्रैल
मंगलवार को आई एक रिपोर्ट में बताया गया है कि भारत में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पर खर्च सालाना 35 प्रतिशत की दर से बढ़कर 2028 तक 9.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने वाला है।
Qlik की रिपोर्ट के अनुसार, यह AI की क्षमता को अधिकतम करने के लिए बेहतर डेटा गुणवत्ता, शासन और क्लाउड माइग्रेशन की आवश्यकता पर जोर देता है, जबकि इंटरनेशनल डेटा कॉरपोरेशन (IDC) द्वारा एक नया शोध पत्र जारी किया गया है।
लगभग 51 प्रतिशत भारतीय उद्यम क्लाउड में AI समाधान होस्ट करते हैं, लेकिन खराब डेटा गुणवत्ता एक चुनौती बनी हुई है।
रिपोर्ट में डेटा गुणवत्ता को एक बड़ी बाधा के रूप में उजागर किया गया है, जिसमें 54 प्रतिशत भारतीय संगठनों ने इसे एक चुनौती के रूप में उद्धृत किया है, जो ऑस्ट्रेलिया में 40 प्रतिशत, आसियान में 40 प्रतिशत और एशिया प्रशांत में 50.4 प्रतिशत के औसत से अधिक है।
इसके अतिरिक्त, 62 प्रतिशत भारतीय संगठनों ने डेटा गवर्नेंस और गोपनीयता नीतियों में सुधार की आवश्यकता को पहचाना, जबकि 28 प्रतिशत ने एआई डेटा पूर्वाग्रह से संघर्ष किया, जो आसियान (21.8 प्रतिशत) और ऑस्ट्रेलिया (20 प्रतिशत) से अधिक है, रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है।
इन चुनौतियों से पार पाने के लिए, भारतीय उद्यम एआई-तैयार डेटा रणनीतियों को स्थापित करने के लिए डेटा एकीकरण, एमएल परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म और एनालिटिक्स में निवेश कर रहे हैं। डेटा अखंडता, पारदर्शिता और अनुपालन को मजबूत करना सफल एआई अपनाने की कुंजी है।
भारत में क्यूलिक के उपाध्यक्ष वरुण बब्बर ने कहा, "भारतीय संगठन क्लाउड अपनाने को एआई की सफलता की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में देखते हैं।"
उन्होंने कहा, "एआई-संचालित नवाचार को बढ़ाने के लिए, व्यवसायों को एक मजबूत, स्केलेबल डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है जो उच्च-प्रदर्शन एआई अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।"