AI के लिए विरासत IT आधुनिकीकरण का मामला आर्थिक परीक्षा में

आधुनिकीकरण अब भी अधूरा काम

संगठन दशकों से पुराने तकनीकी ढांचे को आधुनिक बनाने की कोशिश कर रहे हैं। मेनफ्रेम और अन्य विरासत प्रणालियों को वेब सेवाओं, माइक्रोसर्विसेज, वर्चुअलाइजेशन, क्लाउड तथा x86-आधारित Windows और Linux सर्वरों के साथ स्थानांतरित या जोड़ा गया है। फिर भी आधुनिकीकरण महंगा, धीमा और अधूरा माना जाता है।

अब विक्रेता नया वादा कर रहे हैं। उनका कहना है कि Agentic AI आधुनिकीकरण कार्यक्रमों को पहले की तकनीकों से अधिक समन्वय और स्वचालन दे सकता है। लेकिन ZDNET के विश्लेषण में उद्धृत प्रमाण बताते हैं कि यह विचार अभी शुरुआती चरण में है।

मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि AI आधुनिकीकरण में भाग ले सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या वह देरी, लागत बढ़ने, सीमित परिचालन सुधार और अस्पष्ट कारोबारी मूल्य जैसी पुरानी समस्याओं को बदल सकता है।

अपनाना अभी सीमित

ZDNET ने IT सेवा विशेषज्ञ Kyndryl के 2,000 वरिष्ठ IT निर्णयकर्ताओं के सर्वेक्षण का हवाला दिया। केवल 10% ने कहा कि वे आधुनिकीकरण के लिए Agentic AI का उपयोग कर रहे हैं।

विरासत वातावरण का आधुनिकीकरण केवल एक तकनीकी बदलाव नहीं है। इसमें अनुप्रयोग, प्रक्रियाएं, निर्भरताएं और ऐसे लंबे समय से चल रहे सिस्टम शामिल हो सकते हैं जिन्हें तुरंत बंद नहीं किया जा सकता।

इतने कम उपयोग के कारण यह साबित करना कठिन है कि Agentic AI लगातार डिलीवरी सुधारता, लागत नियंत्रित करता या मापने योग्य नवाचार लाभ देता है।

मौजूदा परिणाम असमान

ZDNET के अनुसार Kyndryl के निष्कर्ष आधुनिकीकरण का मिश्रित रिकॉर्ड दिखाते हैं। लगभग आधे संगठनों ने बेहतर IT संचालन बताया, जबकि आधे से कम ने नवाचार लाभ बताए। 18% ने सीमित या अस्पष्ट मूल्य की बात कही।

लगभग आधे उत्तरदाताओं ने देरी और लागत बढ़ने की सूचना दी। इसलिए Agentic AI के लिए अपेक्षा का स्तर ऊंचा है। केवल प्रभावशाली एजेंट दिखाना पर्याप्त नहीं होगा; बेहतर संचालन, नवाचार या समय और लागत में सुधार दिखाना होगा।

AI को एकीकृत परत के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है

AI एजेंट अनुप्रयोगों, बुनियादी ढांचे और टीमों के बीच बिखरे काम को जोड़ सकते हैं। लेकिन समन्वय अपने आप आर्थिक लाभ सिद्ध नहीं करता। आधुनिकीकरण का मूल्य उपकरणों से नहीं, कार्यान्वयन के बाद के परिणामों से तय होता है।

प्रश्न यह है कि क्या एजेंट वे परिणाम दे सकते हैं जो पहले के तरीकों से नहीं मिले। AI पुराने समाधान की कमी को दूर कर सकता है या केवल एक और वादा बन सकता है।

तकनीकी नेताओं के लिए व्यावहारिक परीक्षा

तत्काल सबक संयम है। संगठन को AI क्षमता के प्रदर्शन और बेहतर आर्थिक परिणाम के प्रमाण में अंतर करना चाहिए।

• क्या आधुनिकीकरण से IT संचालन बेहतर हुआ?
• क्या नए तकनीकी ढांचे के अलावा नवाचार लाभ मिला?
• क्या समय और लागत की समस्याएं कम हुईं?
• क्या स्पष्ट मूल्य दिखा, या परिणाम सीमित और अस्पष्ट रहे?

ये प्रश्न AI तक सीमित नहीं हैं, लेकिन दशकों पुरानी चुनौती के नए समाधान के रूप में AI पेश किए जाने पर विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं। Kyndryl के आंकड़े अवसर और अतिशयोक्ति—दोनों का जोखिम दिखाते हैं।

यह लेख ZDNET की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।