Fraunhofer पॉडकास्ट: AI को कैसे अपनाएँ? KI-ULTRA से मिली सीख

14 अक्टूबर 2026 को Fraunhofer-Verbund Innovationsforschung के पॉडकास्ट “Bridging Innovation” में एपिसोड “KI einführen, aber wie? Das Projekt KI-ULTRA” (AI को कैसे अपनाएँ? परियोजना KI-ULTRA) प्रकाशित हुआ। इसमें होस्ट Constantia Bernhardt, Fraunhofer IAO में KI-ULTRA का नेतृत्व करने वाले डॉ. Jan-Paul Leuteritz और Hawk Intelligent Technologies GmbH के प्रबंध निदेशक Cedric Oette से बात करती हैं। यह एपिसोड लगभग 48 मिनट का है और जर्मन भाषा में है।

KI-ULTRA किस बारे में थी

KI-ULTRA परियोजना में Fraunhofer IAO और सहयोगी संस्थान, स्टटगार्ट विश्वविद्यालय के IAT (Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement) ने सूक्ष्म उद्यमों से लेकर DAX में सूचीबद्ध कंपनियों तक लगभग 30 संगठनों को AI अपनाने में सहयोग दिया। Hawk भी इन कंपनियों में से एक थी।

इस परियोजना से दो दिशानिर्देश निकले, एक रणनीति और परिवर्तन पर और दूसरा ठोस AI परियोजनाओं के क्रियान्वयन पर। ये अंग्रेज़ी और फ़्रेंच में भी उपलब्ध हैं। इसके अलावा एक Evaluation Toolkit भी है, जिसकी मदद से कंपनियाँ AI के उपयोग की पूर्व-शर्तों और लागू की गई AI परियोजना के प्रभाव का आकलन कर सकती हैं।

Hawk के नज़रिये से अनुभव

KI-ULTRA के ज़रिये Hawk एक बड़े प्रभाव वाली पहल पर काम करना चाहती थी: कंपनी में किन परियोजनाओं को प्राथमिकता मिले, यह निर्णय व्यक्तिगत पसंद के बजाय निकाले गए संकेतकों पर अधिक आधारित हो। कई हितधारकों से जुड़ी इस पहल के लिए कोई आज़माया हुआ मॉडल मौजूद नहीं था। इसलिए वैज्ञानिक मार्गदर्शन ने एक व्यवस्थित तरीका दिया, जिसमें असफलता को भी एक सीख माना जाता है।

Cedric Oette AI की तुलना पहिये से करते हैं, जो अकेले पत्थर ढोने में बहुत कम मदद करता है। उस पर एक तख़्ता रख दें तो वह ठेला बन जाता है, और सोच-समझकर बनाई गई संरचना में वही कन्वेयर बेल्ट बन जाता है। यानी लाभ उस समग्र ढाँचे से आता है जिसमें तकनीक को जोड़ा गया है, न कि केवल AI को अपनाने के लिए अपनाने से।

आदान-प्रदान से Hawk को सबसे अधिक टीम में साथ मिलकर काम करने से जुड़ी सीख मिली। शोधकर्ताओं ने कंपनी को उसकी अपनी सोच का आईना दिखाया, और दूसरी कंपनियों के अनुभवों से पता चला कि AI को कितने अलग-अलग तरीकों से अपनाया जाता है। AI कंपनी में भी हर व्यक्ति इस तकनीक के प्रति समान रूप से खुला नहीं होता। इसलिए टीम में चिंताओं पर खुलकर बात करना और उन्हें गंभीरता से परखना सार्थक है।

तकनीकी रूप से, उस समय चुने गए डीप लर्निंग दृष्टिकोण के लिए बहुत अधिक प्रारंभिक काम करना पड़ता। आज बड़े भाषा मॉडल इनमें से कई रास्तों को छोटा कर देते हैं, क्योंकि वे मानवीय भाषा को अच्छी तरह समझ सकते हैं। शोध परियोजना के बाद भी Hawk ने इस पहल को जारी रखा और आज दिशानिर्देशों के आधार पर भी इसे सफल मानती है। Cedric Oette के आकलन में, मौजूदा सिस्टमों के साथ आवश्यक एकीकरण की गहराई और ऐसे डेटा गवर्नेंस को अक्सर कम आँका जाता है, जो संवेदनशील कार्मिक और वित्तीय डेटा के प्रबंधन को संभाल सके।

कर्मचारियों को शामिल करना

Jan-Paul Leuteritz बताते हैं कि सहयोग पाने वाली कंपनियों ने कितने अलग-अलग तरीके अपनाए। ऐसा कोई तरीका नहीं है जो सब पर लागू हो। दोनों अतिथि स्पष्ट लक्ष्य के बिना AI अपनाने की सलाह नहीं देते। उनके अनुसार, पहले यह स्पष्ट करना चाहिए कि कंपनी किस चीज़ से कमाई करती है और AI वहाँ कौन-से काम समझदारी से संभाल सकता है। Jan-Paul Leuteritz के अनुसार, निर्णयों में कर्मचारियों की सहभागिता और उनकी राय से कंपनियाँ कार्यान्वयन में कहीं अधिक सफल होती हैं, क्योंकि कर्मचारी ही अपने कार्यस्थल के विशेषज्ञ होते हैं।

एपिसोड सुनें

एपिसोड शो नोट्स और ट्रांसक्रिप्ट के साथ पॉडकास्ट पेज (नए टैब में खुलता है) पर उपलब्ध है, साथ ही Spotify, Apple Podcasts और अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर भी। परियोजना पेज और दिशानिर्देश Fraunhofer IAO (नए टैब में खुलता है) पर उपलब्ध हैं। परियोजना और Hawk के योगदान के बारे में अधिक जानकारी के लिए अनुसंधान परियोजना KI-ULTRA पर ज्ञान लेख पढ़ें।