ಭಾರತ AI ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಶೃಂಗಸಭೆ 2026 ರ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ಟಾಟಾ AI ಕಾನ್ಕ್ಲೇವ್ನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಯು ತೆರೆದುಕೊಂಡಿತು – ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿವರ್ತಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ವಿಶ್ವದ ಕೆಲವು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ CEO ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಚಿಂತನೆಯ ನಾಯಕತ್ವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲಿನ ಚರ್ಚೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, AI ಆಧುನಿಕ ಉದ್ಯಮದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವಾಗಿದೆ.
ಚರ್ಚೆಯು ಟಾಟಾ ಕ್ಯಾಪಿಟಲ್ನ ಎಂಡಿ ಮತ್ತು ಸಿಇಒ ರಾಜೀವ್ ಸಬರ್ವಾಲ್ ಅವರಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು; ಪ್ರವೀಣಾ ರೈ, MD & CEO, MCX; ನೆಹಾಲ್ ವೋರಾ, MD & CEO, CDSL; ಸಂದೀಪ್ ಘೋಷ್, ಗ್ರೂಪ್ ಕಂಟ್ರಿ ಮ್ಯಾನೇಜರ್, ಭಾರತ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾ, ವೀಸಾ; ಮತ್ತು ನೀರಜ್ ಅರೋರಾ, CEO ಇಂಡಿಯಾ, MENA & MD, ಜನರಲ್ ಕ್ಯಾಟಲಿಸ್ಟ್. ಒಟ್ಟಾಗಿ, AI ಕೇವಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಜಾಗತಿಕ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ತಂತ್ರ, ಆಡಳಿತ, ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಮರುವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಪರಿಶೋಧಿಸಿದರು.
ಸಾಲ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ AI
ಸಾಲ ನೀಡುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಕಾಲ್ ಸೆಂಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಂತಹ “ಕಡಿಮೆ ನೇತಾಡುವ ಹಣ್ಣು” ವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿ AI ವಿಕಸನಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ರಾಜೀವ್ ಸಬರ್ವಾಲ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ವಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಈಗ ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. “AI ಕಾರ್ಯ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ; ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ನಾನು ಈಗ ಅದನ್ನು ನೋಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, AI ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.” ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದಾಗ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮವು ಸದ್ಯದಲ್ಲಿಯೇ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಇದೀಗ, AI ಮಾದರಿಗಳು ಸಣ್ಣ ಸಾಲಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿವೆ – ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ₹10 ಲಕ್ಷ – ಆದರೆ ಸಭರ್ವಾಲ್ ಗಮನಿಸಿ, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸಣ್ಣ ಸಾಲಗಳಿಗೆ ನಿಮಗೆ AI ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು “ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಿಲಿಯನ್ಗಳನ್ನು ತಿಂಗಳಿಗೆ” ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪರಿಕರಗಳ ಮೇಲಿನ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ AI ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ.
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಾದ್ಯಂತ AI ಯ “ಪ್ರಸರಣ” ದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಅಡ್ಡಿ ಇದೆ ಎಂದು ನೀರಜ್ ಅರೋರಾ ನಂಬುತ್ತಾರೆ. “ನೀವು ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ವೇಗವಾಗಿ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಹೋದರೆ, ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ನಾವು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾನವರು ದಿನನಿತ್ಯದ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.”
ಜಾಗತಿಕ ಪಾವತಿ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆ
ವೀಸಾದ ಸಂದೀಪ್ ಘೋಷ್ ಒಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಅಂಶವನ್ನು ಮಂಡಿಸಿದರು: ವೀಸಾ 30 ವರ್ಷಗಳಿಂದ AI ಯ ಸರಳ ರೂಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ದಿನಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು ಒಂದು ಶತಕೋಟಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸಾಧನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇಂದು, ಅವರ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ AI ಪರಿಕರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದಂತೆ ಕೇವಲ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ 500 ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಆದರೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. “ನಾವು ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಯಂತೆಯೇ ಇದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ವೀಸಾದಂತಹ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂಬದಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚ, ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆಯೂ ಸಹ 25 ರಿಂದ 30% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, AI ಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು. ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ.”
ವಂಚನೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಹ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಘೋಷ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. US ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಭಾರತಕ್ಕೆ “ಎತ್ತಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು” ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಅವರ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವು ಶ್ರೇಣಿ 2, 3 ಮತ್ತು 4 ನಗರಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಬರ್ವಾಲ್ ಗಮನಸೆಳೆದಿದ್ದಾರೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಯಾವುದೇ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ. ನಂತರ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಮಸ್ಯೆಯೂ ಇದೆ, ಅದು ಅಂತಹ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹರಿದಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಯೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಚಿನ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟವಾಗಿದೆ.
ಸಮತೋಲನ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ
ಸ್ಟಾಕ್ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, AI ಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯವು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಯಲ್ಲಿದೆ. MCX ನ ಪ್ರವೀಣಾ ರೈ ಅವರು AI ಅನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಚುಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು, ಮಾನವರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು “ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನ” ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾನವ ಅಂಶವು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಬಂದಾಗ. “ಇದು ಎಂದಿಗೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಲ್ ಚಾಲಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಕೆಳಗಿಳಿಯಬೇಕಾಗಿದೆ: ಇವು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜವು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂದಿದೆ. ಅಲ್ಲಿಯೇ ಮಾನವ ಅಂಶವು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.” ಈ ಹಂತವು ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ನೆಹಾಲ್ ವೋರಾ ಇದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ, “ಡೇಟಾ ಬೆಳೆದಂತೆ [to 17.5 crores in the case of TCS]ಮನುಷ್ಯನು ಅದನ್ನು ನೋಡುವುದು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಅಸಾಧ್ಯ. AI ಮಾದರಿಗಳು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಡಬಹುದು.
ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
‘ಸ್ಮೆಲ್ ಟೆಸ್ಟ್’ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ – ಮಾನವನ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ – AI ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರ, ಸಾಲ ಅಥವಾ ಇತರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವರು ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಗೆ ಇದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನ್ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುವುದರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿಯೂ ಸಹ.
ಘೋಷ್ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, “ಬ್ಯಾಂಕರ್ಗಳು ಇದನ್ನು ವಾಸನೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಮುಖಾಮುಖಿ ಭೇಟಿಯ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವುದೇ AII ಮಾದರಿಯು ನಿಮಗೆ ಅದನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.”
