एआई व्यवसाय रिपोर्टिंग टूल के रूप में स्प्रेडशीट को पछाड़ता है: 6 कारण

व्यापार जगत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के बारे में चर्चा पहले से कहीं ज्यादा तेज है, सेल्सफोर्स के हालिया शोध के अनुसार, आने वाले वर्ष में 83% निर्णय निर्माताओं की योजना अपने AI निवेश को बढ़ाने की है। स्पष्ट है कि सेवा संगठन सिर्फ पानी में पैर डालने के बजाय, AI और स्वचालन की दुनिया में सिर झुका कर कूद रहे हैं, अपने वर्तमान उपकरणों की जांच कर रहे हैं कि वे व्यापारिक संचालन को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं। वास्तव में, इन संगठनों का एक बड़ा बहुमत पहले से ही AI में संसाधनों का निवेश कर रहा है, और मात्र 6% ही ऐसे हैं जो इस तकनीक से जुड़ने की कोई योजना नहीं बना रहे हैं।

जेनरेटिव AI भी लहरें बना रहा है, जिसका 24% सेवा कर्मचारी पहले से ही उपयोग कर रहे हैं। लाभ? खैर, उन्हें नजरअंदाज करना मुश्किल है। AI का उपयोग करने वाले 90% से अधिक संगठनों ने समय और लागत में महत्वपूर्ण बचत की रिपोर्ट की है। AI के द्वारा सेवा को बदलने के शीर्ष पांच तरीकों में ग्राहक-सामने वाले बुद्धिमान सहायक, स्वचालित सारांश और रिपोर्ट, सेवा प्रतिक्रियाएं, एजेंट-सामने वाले बुद्धिमान सहायक, और बुद्धिमान प्रस्ताव और सिफारिशें शामिल हैं। और यह सिर्फ सेवा तक सीमित नहीं है; AI पूर्वानुमान और रिपोर्टिंग में भी प्रगति कर रहा है, विशेष रूप से पेशेवर सेवाओं में, जहां AI में निवेश करने वाले संगठनों के 93% पेशेवरों ने कहा कि यह तकनीक दक्षता के लिए एक खेल-परिवर्तक है।

जो थॉमस, वैश्विक विश्लेषणीय एवंजेलिस्ट, पेशेवर सेवाओं में स्प्रेडशीट्स से AI की ओर बदलाव के बारे में अपने विचार साझा करते हैं। वे बताते हैं कि स्प्रेडशीट्स बिलिंग उपयोगिता गणना से लेकर राजस्व पूर्वानुमान तक सब कुछ के लिए जाने-माने उपकरण रहे हैं। लेकिन डेटा की जटिलता बढ़ने के साथ, ये पुराने उपकरण बनाए रखने में संघर्ष कर रहे हैं। जो का अनुमान है कि 2027 तक, AI स्प्रेडशीट्स की जगह उपयोगिता रिपोर्टिंग और राजस्व पूर्वानुमान के लिए जाना-माना तरीका बन जाएगा, और यह और भी जल्दी हो सकता है। यहां बताया गया है कि क्यों:

स्प्रेडशीट्स उत्तर नहीं हैं

चलिए मान लेते हैं: स्प्रेडशीट्स एक पुराने युग के अवशेष हैं। वे आधुनिक सेवा व्यवसायों द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा और विविधता को संभालने के लिए नहीं बनाए गए थे। आज स्प्रेडशीट्स के साथ पूर्वानुमान करने की कोशिश करना विभिन्न प्रणालियों से डेटा एक साथ जोड़ने जैसा है, जो न केवल समय लेने वाला है बल्कि त्रुटियों से भरा भी है। हाल ही में फॉरेस्टर के 600 से अधिक पेशेवर सेवा नेताओं के सर्वेक्षण ने उजागर किया कि उनके सामने आने वाली शीर्ष पांच चुनौतियों में से चार स्प्रेडशीट्स से जुड़ी हुई हैं। दूसरी ओर, AI निरंतर काम करता है, लाइव डेटा को प्रोसेस करता है और मैनुअल अपडेट की झंझट के बिना रियल-टाइम में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

उपयोगिता एक चलता हुआ लक्ष्य है

पेशेवर सेवाओं में, उपयोगिता दरों पर नजर रखना महत्वपूर्ण है, जिसमें लगभग सभी संगठनों का मानना है कि वे इसे सुधार सकते हैं। लेकिन पारंपरिक रिपोर्टिंग विधियां केवल बताती हैं कि क्या हुआ, न कि क्या आने वाला है। AI इसे बदल देता है, रियल-टाइम डेटा का विश्लेषण करके, उपयोगिता में गिरावट की भविष्यवाणी करके और नेताओं को प्रोएक्टिव उपाय करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, AI प्रबंधकों को अलर्ट कर सकता है जब कोई उच्च-बिलिंग वाला परामर्शदाता एक प्रोजेक्ट पूरा करने वाला होता है बिना किसी नए प्रोजेक्ट के, जिससे समय पर कार्रवाई संभव हो सके।

राजस्व का पूर्वानुमान जटिलता की मांग करता है

सेवा राजस्व का पूर्वानुमान करना बहुत आसान नहीं है; इसमें प्रोजेक्ट जीत दर, ग्राहक व्यवहार और बाजार की स्थितियों जैसे कई चर को संभालना शामिल है। स्प्रेडशीट्स इस जटिलता से निपटने में संघर्ष करते हैं, अक्सर पुराने डेटा पर निर्भर रहते हैं। हालांकि, AI इन चरों को प्रोसेस करने में उत्कृष्ट है, पिछले अनुभवों से सीखता है, और लगातार पूर्वानुमानों को बेहतर बनाता है। यह यहां तक कि ऐसे पैटर्न भी देख सकता है जो मनुष्यों की नजर से बच सकते हैं, जिससे यह जटिल पूर्वानुमान के लिए एक बेहतर उपकरण बन जाता है।

सेवा टीमों के पास समय नहीं है

सेवा संचालन नेता अपने सप्ताह का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रिपोर्ट तैयार करने के लिए डेटा को चेज करने, साफ करने और मान्य करने में बिताते हैं। यह मैनुअल प्रक्रिया न तो टिकाऊ है और न ही कुशल। PSA, ERP, और CRM जैसे संचालन प्रणालियों में AI को एकीकृत करने से डेटा सहज रूप से प्रवाहित होता है, और मुख्य मीट्रिक्स को प्राकृतिक भाषा क्वेरी के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है, जिससे अधिक रणनीतिक कार्यों के लिए समय मुक्त होता है।

AI अंतर्दृष्टि लाता है

जबकि स्प्रेडशीट्स आपको बता सकते हैं कि क्या हुआ, AI आगे बढ़कर यह बताता है कि यह क्यों हुआ और अगला क्या हो सकता है। आधुनिक AI उपकरण स्पष्टीकरण मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं ताकि भविष्यवाणियों के साथ संदर्भ प्रदान कर सकें, नेताओं को उपयोगिता में गिरावट या राजस्व पूर्वानुमान के पीछे के कारणों को समझने में मदद करें। इसके अलावा, AI "क्या होगा अगर?" स्थितियों को चला सकता है, संभावित समस्याओं के समाधान प्रदान कर सकता है इससे पहले कि वे उत्पन्न हों।

स्प्रेडशीट्स एक अनुपालन जोखिम हैं

अशुद्ध पूर्वानुमान गंभीर परिणामों जैसे कि आय लक्ष्यों को चूकने या बजट को बर्बाद करने की ओर ले जा सकते हैं। स्प्रेडशीट्स की ऑडिट करना मुश्किल है और उन्हें मैनिपुलेट करना आसान है, जिससे वे एक अनुपालन जोखिम पैदा करते हैं। हालांकि, AI-आधारित प्लेटफॉर्म पूर्ण डेटा लाइनेज और ऑडिट ट्रेल्स प्रदान करते हैं, जो नियमित उद्योगों के लिए एक सुरक्षित विकल्प बनाते हैं।

उद्योग आगे कहां जाता है

अग्रणी PSA, CRM, और ERP विक्रेता पहले से ही अपने पूर्वानुमान और योजना उपकरणों में AI को एकीकृत कर रहे हैं। योजना और पूर्वानुमान के लिए अभी भी स्प्रेडशीट्स पर निर्भर 80% फर्मों को जल्द ही प्रतिस्पर्धी नुकसान का सामना करना पड़ेगा। भविष्य उनका है जो पूर्वानुमान और रिपोर्टिंग को एक बुद्धिमान, स्वायत्त क्षमता के रूप में देखते हैं।

AI की शक्ति को पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, संगठनों को डेटा और AI साक्षरता पर ध्यान देने की आवश्यकता है। नेताओं को एकीकरण रणनीतियों और कर्मचारी प्रशिक्षण में निवेश करना चाहिए ताकि AI को विश्वसनीय डेटा तक पहुंच मिल सके। स्प्रेडशीट्स के प्रभुत्व का युग समाप्त हो रहा है, और AI व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्मार्ट और अधिक पूर्वानुमानी बनाने के लिए कदम रख रहा है। पेशेवर सेवा फर्म जो इस बदलाव को अपनाते हैं, उन्हें एक रणनीतिक लाभ मिलेगा जिसे आसानी से दोहराया नहीं जा सकता।

यह लेख जो थॉमस, Certinia में उद्यम समाधान निदेशक और वैश्विक विश्लेषणीय एवंजेलिस्ट द्वारा सह-लिखा गया है।