AI का ROI आप उसी तरह मापते हैं जैसे बजट की किसी भी दूसरी मद को: तुलना के लिए एक आधार वर्ष, नाम दी गई एक लागत श्रेणी, एक मध्यवर्ती पड़ाव वाली समय-सीमा, उसे हासिल करने के लिए चुकाई गई राशि के साथ दिखाई गई सकल बचत, और लागत मीट्रिक के साथ एक गुणवत्ता मीट्रिक। इसका सबसे स्पष्ट सार्वजनिक उदाहरण 5 अक्टूबर 2026 को सामने आया, जब जर्मन दूरसंचार समूह Deutsche Telekom ने बॉन में निवेशकों को बताया कि उसे उम्मीद है कि AI और ऑटोमेशन 2023 की तुलना में 2030 तक उसकी अप्रत्यक्ष लागतों में लगभग 2.5 बिलियन यूरो की कमी लाएँगे।

कई कंपनियाँ अब भी AI को अपने पायलट प्रोजेक्ट्स और सब्सक्रिप्शन की संख्या से मापती हैं। सऊदी अरब ने 2026 को आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का वर्ष घोषित किया है, इसलिए आप इस पर होने वाले खर्च को कैसे मापते हैं, यह इस साल का सवाल बन गया है। मापने के टूल्स के लिए देखें AI का असली ROI कैसे मापें।

Deutsche Telekom ने क्या घोषणा की, आँकड़ों में

  • 2027 का लक्ष्य: 2023 की तुलना में अमेरिका के बाहर AI और ऑटोमेशन से लगभग 1.1 बिलियन यूरो की सकल बचत। 2024 के Capital Markets Day में तय किया गया लक्ष्य लगभग 800 मिलियन यूरो था, यानी कंपनी ने इसे बढ़ा दिया।
  • 2030 का लक्ष्य: 2023 की तुलना में अप्रत्यक्ष लागतों में लगभग 2.5 बिलियन यूरो की कमी।
  • राजस्व: 2026 में अमेरिका के बाहर की कंपनियों के साथ कारोबार से लगभग 250 मिलियन यूरो के AI से जुड़े राजस्व की उम्मीद, जो 2030 में बढ़कर लगभग 800 मिलियन यूरो हो जाएगा।
  • ग्राहक सेवा: Frag Magenta चैटबॉट ने 2026 की पहली छमाही में लगभग 2.6 मिलियन ग्राहक सेवा कॉल संभालीं। उसके अमेरिकी कारोबार में ग्राहक सेवा कॉल 55% घटीं, और अब AI एजेंट ग्राहकों के 40% संपर्क संभालते हैं।
  • नेटवर्क: RAN Guardian नाम के एक एजेंट ने मोबाइल नेटवर्क पर दबाव की घटनाओं पर प्रतिक्रिया का समय कई घंटों से घटाकर लगभग एक मिनट कर दिया।
  • गुणवत्ता: जब AI कनेक्शन स्थापित करने की समस्याओं को पहले ही पहचान लेता है, तो शिकायतें 30% घट गईं।
  • लोग: AI for All पहल के तहत 1,00,000 से अधिक कर्मचारियों को AI टूल्स का प्रशिक्षण दिया गया है।

ये ऐसे आँकड़े हैं जो कोई कंपनी निवेशकों के कार्यक्रम में अपने बारे में प्रकाशित करती है, और 2027 तथा 2030 के लक्ष्य पूर्वानुमान हैं, नतीजे नहीं। लेकिन जिस तरह उन्हें लिखा गया है, वह अपनाने लायक है।

चार तत्व जो किसी लक्ष्य को जवाबदेह बनाते हैं

  • एक आधार वर्ष: हर आँकड़े की तुलना 2023 से की गई है। अगर आपको नहीं पता कि आपने कहाँ से शुरुआत की, तो बचत का कोई मतलब नहीं, और जो व्यवसाय आज अपनी लागतें दर्ज नहीं करता, वह कल कोई बचत साबित नहीं कर सकता।
  • नाम दी गई लागत श्रेणी: 2030 का लक्ष्य अप्रत्यक्ष लागतों पर है, कुल लागत पर नहीं। कंपनी ने यह नहीं बताया कि इस श्रेणी में क्या-क्या शामिल है, लेकिन सिर्फ़ उसका नाम लेना ही AI की बचत को बाकी हर तरह की लागत कटौती के साथ गड्डमड्ड होने से रोकता है।
  • समय-सीमा और मध्यवर्ती पड़ाव: पहले 2027, फिर 2030। मध्यवर्ती पड़ाव की वजह से ही कंपनी अपनी उपलब्धि मापने के बाद अपना लक्ष्य बढ़ा पाई।
  • सकल, शुद्ध नहीं: 2027 के लक्ष्य को सकल बचत बताया गया है, यानी टूल्स और विकास पर होने वाले खर्च से पहले। अपने व्यवसाय में आपको दोनों संख्याएँ साथ-साथ चाहिए: आपने कितना बचाया, और उसे बचाने के लिए कितना चुकाया।

एक पाँचवाँ तत्व भी है जो आसानी से छूट जाता है: लागत मीट्रिक के साथ एक गुणवत्ता मीट्रिक। शिकायतों में 30% की गिरावट बताती है कि बचत ग्राहक की कीमत पर नहीं हुई। जो बचत शिकायतें बढ़ाए, वह बचत नहीं है। वह टाली गई लागत है।

बचत कहाँ से आती है: दोहराव वाला काम, दिखावटी प्रोजेक्ट नहीं

कंपनी ने जो उदाहरण दिखाए, वे कोई अनोखे प्रोजेक्ट नहीं हैं। वे रोज़मर्रा के काम हैं जो हज़ारों बार दोहराए जाते हैं:

  • ग्राहकों के दोहराए जाने वाले सवाल: ऑर्डर की स्थिति, बिल, कोई जानी-पहचानी खराबी। Frag Magenta यही संभालता है, और यही वह तरह के सवाल हैं जो WhatsApp और फ़ोन पर आपकी ग्राहक सेवा तक पहुँचते हैं।
  • ग्राहक के बताने से पहले समस्या पकड़ना: RAN Guardian ग्राहकों को जवाब नहीं देता। वह नेटवर्क पर नज़र रखता है और एक मिनट के भीतर कार्रवाई करता है। आपके व्यवसाय में इसका समकक्ष है खत्म होने वाले स्टॉक, बकाया तारीख पार कर चुके इनवॉइस या देर से चल रहे ऑर्डर पर अलर्ट।
  • कर्मचारियों के रोज़मर्रा के टूल्स: कंपनी कहती है कि वह ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot और अपने आंतरिक असिस्टेंट AskT का उपयोग करती है। व्यापक प्रशिक्षण ही किसी सशुल्क सब्सक्रिप्शन को वास्तविक उपयोग में बदलता है।

अपने पैमाने पर ऐसा लक्ष्य कैसे लिखें

30 लोगों का व्यवसाय अरबों की बात नहीं करेगा, लेकिन यही ढाँचा किसी भी आकार पर काम करता है। एक पन्ने से शुरुआत करें:

  • तीन दोहराव वाली प्रक्रियाएँ चुनें, इससे ज़्यादा नहीं: उदाहरण के लिए ग्राहकों की पूछताछ का जवाब देना, सप्लायर के इनवॉइस दर्ज करना, साप्ताहिक बिक्री रिपोर्ट तैयार करना। जो प्रक्रिया रोज़ दोहराई जाती है, वहीं बचत दिखती है।
  • किसी भी टूल से पहले, इसी महीने आधार रेखा दर्ज करें: प्रक्रिया कितनी बार चलती है, कितना समय लेती है, उसे कौन करता है, और उससे कितनी गलतियाँ या शिकायतें होती हैं। उस संख्या के बिना बाद की हर बचत एक आँकड़ा नहीं, बल्कि एक राय होगी।
  • हर प्रक्रिया को एक लागत मीट्रिक और एक गुणवत्ता मीट्रिक दें: प्रति लेनदेन लगने वाला समय और त्रुटि दर, या कर्मचारियों के बिना बंद हुई बातचीत और शिकायतों की संख्या।
  • 90 दिन पर एक जाँच बिंदु और एक साल पर लक्ष्य तय करें: नज़दीकी जाँच बिंदु बताता है कि लक्ष्य में बदलाव करना है या टूल बदलना है।
  • शुद्ध बचत निकालें: बचत में से सब्सक्रिप्शन की लागत, मानवीय समीक्षा का समय और प्रशिक्षण का समय घटाएँ।
  • पहले से तय करें कि बचत कहाँ जाएगी: Deutsche Telekom ने कहा कि वह 2027 की अतिरिक्त बचत को अपने डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन को तेज़ करने और जर्मनी में फ़ाइबर के विस्तार में दोबारा निवेश करेगी। आपके व्यवसाय में इसका मतलब कर्मचारियों के घंटों को डेटा एंट्री से हटाकर ग्राहक फ़ॉलो-अप में लगाना हो सकता है।

किसी प्रोजेक्ट से पहले और बाद में रिटर्न कैसे मापें, यह हमने AI के असली रिटर्न को मापने पर अपने लेख में बताया है, और ग्राहक सेवा असिस्टेंट के रिटर्न का चरण-दर-चरण हिसाब AI असिस्टेंट के ROI पर अपने लेख में लगाया है।

क्या आपके व्यवसाय पर लागू नहीं होता

  • पैमाना: इतने बड़े आकार की कंपनी टूल्स और टीमों की लागत को लाखों ग्राहकों पर बाँट देती है। छोटे व्यवसाय को चाहिए कि एक ही प्रक्रिया में हुई बचत टूल की लागत को सालों में नहीं, बल्कि महीनों में निकाल दे।
  • डेटा: एक मिनट के भीतर कार्रवाई करने वाले एजेंट को ऐसा डेटा चाहिए जो घटनाओं के होते ही उस तक पहुँचे। आपके व्यवसाय में शुरुआती अलर्ट के लिए पहले ज़रूरी है कि ऑर्डर, स्टॉक और इनवॉइस बिखरी फ़ाइलों में नहीं, एक ही सिस्टम में हों।
  • घोषित संख्या कोई नतीजा नहीं है: 2.5 बिलियन यूरो 2030 का लक्ष्य है। किसी वेंडर के वादों को इससे न मापें। वेंडर से आधार रेखा और वह मीट्रिक माँगें जिस पर उसकी जवाबदेही तय होगी।

Origami का नज़रिया

हम Deutsche Telekom की घोषणा को इस सवाल से कि AI का उपयोग करें या नहीं, इस सवाल की ओर बदलाव के रूप में देखते हैं कि यह कितना और कहाँ बचाता है। यही वह सवाल है जो किंगडम के हर प्रबंधक को कोई नया सब्सक्रिप्शन साइन करने से पहले पूछना चाहिए, खासकर ऑफ़र से भरे इस साल में।

हम जो प्रोजेक्ट बनाते हैं, उनमें हम इसी क्रम से शुरुआत करते हैं: प्रक्रिया आज जैसे चलती है वैसे उसे मापना, टूल को उस सिस्टम से जोड़ना जहाँ प्रक्रिया वास्तव में होती है, और फिर लागू होने के बाद लागत और गुणवत्ता को साथ-साथ मापना। जो AI आपके ऑर्डर और इनवॉइस का डेटा नहीं देख सकता, वह एक लेखन सहायक ही रहता है, लागत घटाने वाला टूल नहीं।

निष्कर्ष

  • Deutsche Telekom का लक्ष्य 2027 में अमेरिका के बाहर लगभग 1.1 बिलियन यूरो की सकल बचत और 2030 में अप्रत्यक्ष लागतों में लगभग 2.5 बिलियन यूरो की कमी है, दोनों 2023 की तुलना में।
  • घोषणा का मूल्य उसके ढाँचे में है: एक आधार वर्ष, एक लागत श्रेणी, मध्यवर्ती पड़ाव वाली समय-सीमा, और लागत के साथ एक गुणवत्ता मीट्रिक।
  • दिखाई गई बचत दोहराव वाले काम से आई: ग्राहकों के सवाल, समस्याओं को जल्दी पकड़ना, और व्यापक प्रशिक्षण के बाद कर्मचारियों के रोज़मर्रा के टूल्स।
  • तीन प्रक्रियाओं से शुरू करें, इसी महीने आधार रेखा दर्ज करें, बचत को शुद्ध रूप में निकालें, और पहले से तय करें कि वह कहाँ जाएगी।

स्रोत