CAIO से परे: कंपनियों को AI प्रोडक्टिविटी डायरेक्टर की क्यों जरूरत है

CAIO का अंतर

पिछले तीन वर्षों में हजारों कंपनियों ने Chief AI Officers की नियुक्ति करने की दौड़ लगाई है, 2010 के दशक की Chief Digital Officer लहर द्वारा स्थापित नीति का पालन करते हुए। परिणाम सर्वोत्तम रूप से मिश्रित रहे हैं। AI बजट बढ़े हैं, proof-of-concept परियोजनाएं बढ़ी हैं, और फिर भी जो बहुसंख्यक enterprises ने generative AI में भारी निवेश किया है, उनके लिए संगठनात्मक स्तर पर मापने योग्य उत्पादकता लाभ मायावी बने हुए हैं।

समस्या, enterprise technology analysts और executives की बढ़ती संख्या के अनुसार जो failed AI transformation प्रयासों से गुजरे हैं, तकनीक नहीं है। यह इसके चारों ओर संगठनात्मक संरचना है। CAIO भूमिका, जैसा कि आमतौर पर निर्मित है, productive AI adoption के लिए आवश्यक व्यवहार परिवर्तन चलाने के लिए operational authority की कमी है।

परंपरागत CAIO क्या गलत करता है

Chief AI Officers को आमतौर पर technology evangelists और strategic advisors के रूप में स्थापित किया जाता है। वे AI centers of excellence बनाते हैं, vendor platforms का मूल्यांकन करते हैं, governance frameworks स्थापित करते हैं, और roadmaps तैयार करते हैं। जो चीज उनके पास शायद ही कभी होती है वह operational authority है जो यह निर्धारित करे कि individual business units कैसे समय आवंटित करते हैं, employees को retrain करते हैं, या AI tools के चारों ओर workflows को restructure करते हैं।

यह एक fundamental mismatch बनाता है। एक generative AI writing assistant को marketing team में deploy करना तकनीकी रूप से सीधा है। उस team को वास्तव में अपने content production के तरीके को बदलने के लिए प्राप्त करना — AI output को scratch से फिर से लिखने के लिए एक first draft के रूप में व्यवहार करना बंद करना, prompt engineering skills विकसित करना, AI-accelerated production के चारों ओर editorial calendar को redesign करना — sustained organizational pressure की आवश्यकता है जो एक CAIO बिना operational authority के लागू नहीं कर सकता है।

उभरता हुआ विकल्प

उभरता हुआ विकल्प एक senior AI productivity leader है जो CTO से अधिक एक COO के करीब स्थित है — कोई जिसके पास actually change करने के लिए cross-functional mandate है कि काम कैसे किया जाता है। इस मॉडल के practitioners तीन मुख्य अंतर traditional CAIO भूमिका से बताते हैं।

पहला, भूमिका AI adoption metrics के बजाय productivity outcomes पर मापी जाती है। Tools को deploy करना सफलता नहीं है। output per employee में demonstrable improvements, cycle time reductions, या specific workflows में cost-per-unit improvements वे metrics हैं जो मायने रखते हैं।

दूसरा, भूमिका को embedded team authority की आवश्यकता है — workflow experiments को mandate करने की, AI training की ओर team bandwidth को redirect करने की, और उन projects को veto करने की क्षमता जो AI complexity को बिना productivity upside के जोड़ते हैं।

तीसरा, सबसे प्रभावी practitioners data leaders पहले हैं और AI enthusiasts दूसरे हैं। वे समझते हैं कि AI productivity gains fundamentally data quality, workflow design, और change management के बारे में हैं — न कि most sophisticated model को deploy करने के बारे में।

अभी क्यों

CAIO model से परे विकसित होने का दबाव तीव्र हो रहा है क्योंकि आसान जीतें चली गई हैं। enterprise generative AI deployment की पहली लहर ने low-hanging fruit को लक्षित किया — drafting assistance, summarization, code completion, customer service deflection। ये use cases meaningful लेकिन bounded value deliver करते थे और deep organizational change के बिना achieve किए जा सकते थे।

productivity gains की अगली लहर के लिए AI को core business processes में embedded होने की आवश्यकता है — financial modeling में, R&D workflows में, supply chain decision-making में, customer success operations में। integration का यह स्तर fundamentally एक change management challenge है, और यह एक different kind of leader की मांग करता है जो technology evangelist नहीं है जो CAIO भूमिका produce करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

भूमिका का निर्माण

इस मॉडल की ओर बढ़ने वाली organizations लगातार कई structural decisions कर रहे हैं। वे AI productivity function को CTO organization के अंदर की बजाय operations या finance के अंदर रख रहे हैं, यह signal करते हुए कि productivity outcomes — न कि technology deployment — primary mandate है। वे भूमिका को executive committee table पर एक seat दे रहे हैं, न कि केवल dotted-line access। और वे explicitly अलग कर रहे हैं AI infrastructure और platform function को AI productivity और workflow transformation function से।

जो companies सबसे strong results देख रहे हैं वे वे हैं जिन्होंने यह structural shift 12 से 18 महीने पहले किया था। वे अब compounding productivity gains को realize कर रहे हैं जैसे-जैसे AI-transformed workflows standard operating procedure बन जाते हैं न कि pilot projects।

यह लेख ZDNET द्वारा reporting के आधार पर है। मूल लेख पढ़ें।