2035 तक MSMEs के निर्माण क्षेत्र में AI का योगदान 150 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान: रिपोर्ट में दावा

रिपोर्ट में यह भी उल्लेख किया गया है कि "गैर-तकनीकी पूंजी वस्तुएं" इस प्रकार के परियोजनाओं पर पूंजीगत व्यय का 20-30 प्रतिशत हिस्सा बनाती हैं, जो एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें MSMEs की मजबूत उपस्थिति है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) 2035 तक निर्माण क्षेत्र में सूक्ष्म, लघु और मझोले उद्यमों (MSMEs) के लिए 135.6 बिलियन डॉलर से लेकर 149.9 बिलियन डॉलर तक का योगदान कर सकता है। यह अनुमान PwC की रिपोर्ट “Unlocking the AI Edge for MSMEs” में बताया गया है, जो इस पर निर्भर करता है कि ये उद्यम देश के निर्माण मूल्य वर्धित (Manufacturing Value Added – MVA) का 50 प्रतिशत हिस्सा बनाते हैं।

रिपोर्ट के अनुसार, MSMEs 2047 तक 3.13-3.21 ट्रिलियन डॉलर तक के विकास के अवसरों को खोल सकते हैं। इसके लिए आवश्यक कदम है कि भारत अपने सकल घरेलू उत्पाद (GDP) में निर्माण क्षेत्र की हिस्सेदारी को 25 प्रतिशत तक बढ़ाए और MSMEs अपनी योगदान को 35.4 प्रतिशत (FY 2023-24) से बढ़ाकर 50 प्रतिशत तक ले जाएं।

रिपोर्ट में कहा गया है कि इस “19x मूल्य सृजन में वृद्धि” को हासिल करने के लिए MSMEs को AI को अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं में अपनाना होगा और वैश्विक मूल्य श्रृंखलाओं में सक्रिय भागीदार बनने के लिए इस तकनीक का लाभ उठाना होगा।

AI से MSMEs के लिए केवल प्रत्यक्ष उत्पादन के अलावा, AI इंफ्रास्ट्रक्चर और चिप निर्माताओं के लिए गैर-तकनीकी निर्माण उत्पादों की आपूर्ति करने का एक महत्वपूर्ण मांग-आधारित अवसर भी है। रिपोर्ट में “हॉर्नेस, चेम्बर्स, कूलिंग उपकरण और अन्य गैर-तकनीकी निर्माण उत्पादों” का बाजार 100 बिलियन डॉलर से लेकर 150 बिलियन डॉलर तक का बताया गया है।

AI के 2035 तक समग्र अर्थव्यवस्था में 1.7 ट्रिलियन डॉलर का योगदान करने की उम्मीद है, और AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुमानित निवेश 500 बिलियन डॉलर होगा। रिपोर्ट में यह भी उल्लेख किया गया है कि “गैर-तकनीकी पूंजी वस्तुएं” इस प्रकार के परियोजनाओं पर पूंजीगत व्यय का 20-30 प्रतिशत हिस्सा बनाती हैं, जो एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें MSMEs की मजबूत उपस्थिति है।

AI तकनीकी एकीकरण MSMEs को “लागत-आधारित आपूर्तिकर्ताओं” से “प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्माताओं” के रूप में पुनः स्थानांतरित करने का अवसर देता है। AI का उपयोग विभिन्न प्रकार की एप्लिकेशनों में किया जा सकता है, जैसे कि भविष्यवाणी आधारित रखरखाव, दृष्टि-आधारित गुणवत्ता नियंत्रण, और स्मार्ट इन्वेंट्री प्रबंधन। साथ ही, AI के स्थानीय भाषा मॉडल के साथ संयोजन से इंटरफेस को सरल बनाना और तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता को कम करना संभव होता है।

रिपोर्ट में AI की भूमिका को तीन मुख्य कार्यों के माध्यम से परिभाषित किया गया है: “Scaler” जो प्रसंस्करण समय को घटाता है, “Enricher” जो मानव निर्णय-निर्माण को बढ़ाता है, और “Reinventor” जो मूल्य को प्राप्त करने के तरीके को बदलता है।

इस संक्रमण को प्रबंधित करने के लिए, अध्ययन में “3A2I फ्रेमवर्क” का प्रस्ताव किया गया है, जो “पहुंच, स्वीकृति, आत्मसात, कार्यान्वयन और संस्थानिकरण” पर आधारित है, जिससे उद्यमों को अपनाने को मापनीय मूल्य में परिवर्तित करने में मदद मिलेगी।

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