ग्राहक संचालन में अधिकांश एआई पहल विफल क्यों होती हैं - और उन्हें काम करने के लिए वास्तव में क्या करना पड़ता है

गुड़गांव, अगस्त 2026: आज मैं जिस भी ग्राहक परिचालन नेता से मिलता हूं वह एआई पायलट चलाता हुआ प्रतीत होता है। नेतृत्व बैठकों में, दिन-प्रतिदिन के कार्यों को बदलने के लिए जेनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई का उपयोग करने पर चर्चा लगभग अपरिहार्य हो गई है। सीईओ उच्च उत्पादकता, कम परिचालन लागत और बेहतर ग्राहक अनुभव की मांग कर रहे हैं, जबकि कार्यात्मक प्रमुखों और परिचालन नेताओं पर यह प्रदर्शित करने का दबाव बढ़ रहा है कि एआई इन तीनों को कैसे प्रदान कर सकता है।

फिर भी उत्साह, प्रभावशाली प्रस्तुतियों और महत्वाकांक्षी रोडमैप के पीछे एक असहज वास्तविकता छिपी हुई है: कई एआई व्यावसायिक मामले बस टिक नहीं पाते हैं

दूरसंचार, आतिथ्य और अन्य उद्योगों में, मैंने सीएक्स नेताओं को सम्मोहक लेबल के साथ पहल शुरू करते देखा है - एक जेनएआई चैटबॉट, एक मानव-जैसा वॉयस बॉट, एक एजेंट एआई कोचिंग प्लेटफॉर्म, रीयल-टाइम वॉयस एनालिटिक्स या एक एजेंट-सहायता समाधान। कुछ प्रभावशाली प्रारंभिक परिणाम देते हैं लेकिन बड़े पैमाने पर असफल हो जाते हैं। अन्य को एक वर्ष के भीतर चुपचाप बंद कर दिया जाता है। सबसे अधिक चिंता की बात यह है कि जो बिना किसी को स्पष्ट रूप से बताए चालू रहते हैं कि वे वास्तव में व्यवसाय पर क्या प्रभाव डाल रहे हैं

मेरे अनुभव में, समस्या शायद ही कभी प्रौद्योगिकी या विक्रेता है

यह स्थिति मुझे टर्मिनेटर 2: जजमेंट डे की याद दिलाती है। स्काईनेट इसलिए विफल नहीं होता क्योंकि तकनीक अपर्याप्त है। यह विफल हो जाता है क्योंकि एक शक्तिशाली प्रणाली को एक संकीर्ण उद्देश्य के खिलाफ भारी अधिकार दिया जाता है, बिना इस बात पर पर्याप्त विचार किए कि वह उद्देश्य वास्तविक दुनिया में कैसे काम करेगा या परिणामों के लिए कौन जवाबदेह रहेगा।

एंटरप्राइज़ एआई के साथ समानता हड़ताली है। प्रौद्योगिकी बिल्कुल डिज़ाइन के अनुसार कार्य कर सकती है। समस्या यह है कि डिज़ाइन, ऑपरेटिंग मॉडल और व्यावसायिक उद्देश्य पर पहले ठीक से विचार नहीं किया गया

दूरसंचार और आतिथ्य क्षेत्र में सीएक्सओ के रूप में ग्राहक संचालन का नेतृत्व करने और एआई के नेतृत्व वाली परिवर्तन पहलों में शामिल होने के 25 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ, मैंने पाया है कि सफल एआई कार्यक्रमों का आश्चर्यजनक रूप से केवल सही तकनीक के चयन से कोई लेना-देना नहीं है।

वे बुनियादी बातों से शुरू करते हैं: प्रक्रिया को फिर से डिज़ाइन करें, परिणाम को परिभाषित करें, डेटा तैयार करें और जवाबदेही स्थापित करें

एआई पायलट संघर्ष क्यों करते हैं?