AI से अमेरिकी कंपनियों का मुनाफा और उत्पादकता बढ़ी: मॉर्गन स्टेनली

मॉर्गन स्टेनली की एक नई रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिकी कंपनियां अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से मापने योग्य वित्तीय और उत्पादकता लाभ की रिपोर्ट कर रही हैं, जो केवल वादों से आगे बढ़कर ठोस परिणामों का प्रमाण है। यह विकास निवेशकों की इस चिंता को कम कर रहा है कि AI पर भारी खर्च के बावजूद सार्थक रिटर्न नहीं मिल रहा है।

आंकड़ों में AI का प्रभाव

बैंक ने 17,000 से अधिक कॉर्पोरेट अर्निंग कॉल्स और कॉन्फ्रेंस प्रेजेंटेशन्स का विश्लेषण किया। विश्लेषण से पता चला है कि दूसरी तिमाही में मापने योग्य AI लाभों पर चर्चा लगातार बढ़ी है, खासकर उन कंपनियों में जिन्हें पहले से ही AI अपनाने वाला माना जाता है।

• मॉर्गन स्टेनली द्वारा AI अपनाने वाली वर्गीकृत कंपनियों में से 40% ने दूसरी तिमाही में कम से कम एक मापने योग्य लाभ का उल्लेख किया, जो पिछली तिमाही में 37% और एक साल पहले 21% था।
• व्यापक S&P 500 सूचकांक में, लगभग एक-चौथाई कंपनियों ने ठोस AI लाभों पर चर्चा की, जबकि एक साल पहले यह आंकड़ा केवल 14% था।

वित्तीय लाभ और क्षेत्रवार प्रदर्शन

रिपोर्ट के अनुसार, कंपनियां अब प्रयोगात्मक उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय ठोस व्यावसायिक परिणामों पर जोर दे रही हैं। चर्चा में सबसे बड़ा हिस्सा वित्तीय लाभों का रहा, जिसमें राजस्व सृजन, कम परिचालन लागत और पूंजी दक्षता शामिल है। इसके बाद उत्पादकता में सुधार का स्थान रहा।

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क्षेत्रों के हिसाब से, टेक्नोलॉजी कंपनियां मापने योग्य AI लाभों के बारे में सबसे मुखर रहीं, जिनमें से 51% ने ठोस लाभों का हवाला दिया। इसके बाद कम्युनिकेशन सर्विसेज (44%) और वित्तीय कंपनियों (37%) का स्थान रहा, जो यह दर्शाता है कि AI का प्रभाव पारंपरिक टेक्नोलॉजी क्षेत्र से आगे बढ़ रहा है। उदाहरण के लिए, HP Inc. ने AI-सक्षम संचालन से $1 बिलियन की वार्षिक बचत का लक्ष्य रखा है, जबकि Verizon ने ऊर्जा बचत में $200 मिलियन से अधिक की सूचना दी है।

रोजगार पर असर

AI का रोजगार पर पड़ने वाला प्रभाव भी कॉर्पोरेट चर्चाओं का एक बड़ा हिस्सा बन रहा है, हालांकि यह अभी भी उत्पादकता पर होने वाली चर्चा से बहुत कम है। S&P 500 की लगभग 10% कंपनियों ने दूसरी तिमाही के दौरान श्रम पर पड़ने वाले प्रभावों पर चर्चा की, जो एक साल पहले 6% थी।

व्यापक नौकरी कटौती के बजाय, कंपनियां AI को काम पर रखने की गति को धीमा करने, नियमित कार्यों को स्वचालित करने और कर्मचारियों को जोड़े बिना राजस्व बढ़ाने के एक तरीके के रूप में वर्णित कर रही हैं। मॉर्गन स्टेनली ने कहा कि सबसे तेजी से बढ़ने वाला विषय "राजस्व-कर्मचारी संख्या को अलग करना" (revenue-headcount decoupling) था, जहां व्यवसाय कर्मचारी वृद्धि को अपेक्षाकृत सपाट रखते हुए उत्पादन और बिक्री बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करते हैं।