Comparative study of AI adoption strategy using Hofstede model between Kazakhstan and Uzbekistan

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब विज्ञान कथाओं (साइंस फिक्शन) तक सीमित कोई दूर की अवधारणा नहीं रह गई है; यह एक व्यावहारिक उपकरण है जो इस बात को नया रूप दे रहा है कि राष्ट्र अपनी अर्थव्यवस्थाओं को कैसे चलाते हैं और सेवाएं प्रदान करते हैं। फिर भी, इन तकनीकों को अपनाने का मार्ग हर देश के लिए एक जैसा नहीं है। जबकि कुछ राष्ट्र बाजार की शक्तियों के आधार पर तेजी से आगे बढ़ते हैं, अन्य सरकारी दिशा-निर्देशों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। यह समझने के लिए कि ऐसा क्यों है, शोधकर्ता अक्सर संस्कृति की ओर देखते हैं। सांस्कृतिक अंतरों को मापने के सबसे स्थापित तरीकों में से एक गीर्ट हॉफस्टेड (Geert Hofstede) द्वारा विकसित एक ढांचा है, जो यह जांचता है कि समाज शक्ति, जोखिम और समूह निष्ठा को कैसे संभालते हैं। उदाहरण के लिए, उच्च "पावर डिस्टेंस" (शक्ति दूरी) वाली संस्कृतियों में, लोग आम तौर पर यह स्वीकार करते हैं कि सत्ताधारी व्यक्ति नियम बनाते हैं और उनसे यह अपेक्षा की जाती है कि उन्हें बताया जाए कि क्या करना है। उच्च "अनिश्चितता परिहार" (uncertainty avoidance) वाली संस्कृतियों में, लोग अस्पष्टता से असहज महसूस करते हैं और जोखिम भरे प्रयोगों के बजाय सख्त नियमों और सिद्ध तरीकों को पसंद करते हैं। जब ये सांस्कृतिक गुण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तीव्र उदय से मिलते हैं, तो वे सरल अर्थशास्त्र या तकनीक से परे अद्वितीय चुनौतियां और अवसर पैदा करते हैं।

नाज़ारबयेव यूनिवर्सिटी और अस्ताना आईटी यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक हालिया अध्ययन इस सटीक संगम की जांच करता है, जिसमें मध्य एशिया के दो सबसे बड़े आर्थिक देशों: कजाकिस्तान और उज्बेकिस्तान की तुलना की गई है। दोनों देशों ने अपनी सार्वजनिक सेवाओं और उद्योगों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एकीकृत करने के लिए महत्वाकांक्षी राष्ट्रीय योजनाएं शुरू की हैं। हालांकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि उनके लक्ष्य समान हैं, उनके दृष्टिकोण मौलिक रूप से भिन्न हैं। सरकारी रिपोर्टों, निवेश डेटा और सांस्कृतिक ढांचों का विश्लेषण करके, टीम ने पाया कि कजाकिस्तान हार्डवेयर और डिजिटल बुनियादी ढांचे की नींव बना रहा है, जबकि उज्बेकिस्तान प्रगति को गति देने के लिए मजबूत, ऊपर-से-नीचे (top-down) सरकारी समन्वय पर भरोसा कर रहा है। अध्ययन बताता है कि दोनों में से कोई भी दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से श्रेष्ठ नहीं है, बल्कि दोनों प्रत्येक राष्ट्र की विशिष्ट सांस्कृतिक और संस्थागत वास्तविकताओं में गहराई से निहित हैं।

शोधकर्ताओं ने ठोस आंकड़ों से शुरुआत की। उन्होंने जांचा कि प्रत्येक देश ने तकनीक में कितना निवेश किया है, उनके पास कितने कुशल श्रमिक हैं, और उनकी सरकारें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के लिए कितनी तैयार हैं। डेटा ने एक स्पष्ट विभाजन दिखाया। कजाकिस्तान ने डिजिटल कार्य के लिए एक मजबूत भौतिक आधार बनाया है। देश ने विशाल मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम शक्तिशाली सुपरकंप्यूटिंग केंद्र स्थापित किए हैं और अपने प्रौद्योगिकी क्षेत्र में महत्वपूर्ण निजी निवेश आकर्षित किया है। इसके विपरीत, उज्बेकिस्तान के पास इन भौतिक संसाधनों की कमी है और तकनीकी स्टार्टअप में कम निजी पैसा बह रहा है। इसके बजाय, उज्बेकिस्तान ने एक एकीकृत राष्ट्रीय रणनीति बनाने पर अपनी ऊर्जा केंद्रित की है। वहां की सरकार ने अग्रणी भूमिका निभाई है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा से लेकर भ्रष्टाचार विरोधी प्रयासों तक, सार्वजनिक सेवाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग को निर्देशित करने के लिए सख्त समय सीमा और कानूनी ढांचे निर्धारित किए गए हैं।

रणनीति में यह अंतर उन सांस्कृतिक पैटर्न के साथ निकटता से मेल खाता है जिन्हें शोधकर्ताओं ने देखा। अध्ययन "पावर डिस्टेंस" और "अनिश्चितता परिहार" को प्रमुख चालक के रूप में इंगित करता है। उज्बेकिस्तान में, जहां पदानुक्रम (hierarchy) का सम्मान करने और जोखिम को कम करने की प्रबल प्रवृत्ति है, वहां सरकार का केंद्रीकृत दृष्टिकोण तर्कसंगत लगता है। लोग और व्यवसाय नई तकनीक को तभी अपनाएंगे जब वह राज्य के स्पष्ट समर्थन के साथ आए, जो गलत निर्णय लेने के डर को कम करता है। डेटा इसका समर्थन करता है: उज्बेकिस्तान की सरकार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रबंधन के लिए अत्यधिक रेटेड है, लेकिन निजी क्षेत्र पीछे है। देश के कई छोटे व्यवसायी इस बात से डरते हैं कि ये नए उपकरण उनके काम को छीन लेंगे, जिससे वे पारंपरिक तरीकों पर ही टिके रहते हैं जब तक कि सरकार स्पष्ट रूप से उन्हें बदलने के लिए न कहे।

दूसरी ओर, कजाकिस्तान एक अलग पैटर्न दिखाता है। हालांकि वहां भी सरकार की एक मजबूत भूमिका है, इसकी संस्कृति और आर्थिक संरचना ने एक अधिक बुनियादी ढांचे-केंद्रित रणनीति के लिए मार्ग प्रशस्त किया है। देश ने डिजिटल दुनिया के "प्लंबिंग" (नली व्यवस्था)—हाई-स्पीड इंटरनेट, डेटा सेंटर और सुपरकंप्यूटर—में भारी निवेश किया है। यह दृष्टिकोण यह मानता है कि यदि उपकरण उपलब्ध और विश्वसनीय हैं, तो व्यवसाय और संगठन उनका उपयोग करने के तरीके खोज लेंगे। अध्ययन में पाया गया कि कजाकिस्तान में अपने पड़ोसी की तुलना में प्रति व्यक्ति प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों की संख्या अधिक है और सूचना प्रौद्योगिकी में समर्पित अर्थव्यवस्था का हिस्सा भी बड़ा है। हालांकि, यहां भी, निजी क्षेत्र पूरी तरह से परिपक्व नहीं है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि जबकि सरकार ने मंच तैयार किया है, लेकिन अभिनेता—निजी कंपनियां—अभी भी प्रदर्शन करना सीख रही हैं।

अध्ययन का एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि दोनों देशों में, निजी क्षेत्र अभी तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने का नेतृत्व नहीं कर रहा है। शोधकर्ताओं को किसी भी देश में ऐसा जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र नहीं मिला जहां छोटे व्यवसाय स्वतंत्र रूप से इन तकनीकों के साथ प्रयोग कर रहे हों। इसके बजाय, प्रगति लगभग पूरी तरह से सरकारी आदेशों और सार्वजनिक-क्षेत्र की परियोजनाओं पर निर्भर है। अध्ययन का सुझाव है कि यह नियोजन की विफलता नहीं है, बल्कि वर्तमान वास्तविकता का प्रतिबिंब है। संक्रमणकालीन अर्थव्यवस्थाओं (transitional economies) में जहाँ संस्थानों में विश्वास महत्वपूर्ण है और नई तकनीक के जोखिमों को गहराई से महसूस किया जाता है, वहां सरकार को परिवर्तन के प्राथमिक इंजन के रूप में कार्य करना चाहिए। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि एक "नीचे-से-ऊपर" (bottom-up) दृष्टिकोण को लागू करने का प्रयास करना, जहाँ व्यक्तिगत कंपनियां नेतृत्व करती हैं, विफल हो सकता है क्योंकि सांस्कृतिक वातावरण अभी उस तरह के स्वतंत्र जोखिम लेने के लिए तैयार नहीं है।

शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक यह नोट किया कि उनका कार्य यह सिद्ध नहीं करता कि संस्कृति इन अंतरों का एकमात्र कारण है। उन्होंने स्वीकार किया कि उपलब्ध धन, शिक्षा स्तर और मौजूदा कानून जैसे कारक एक बड़ी भूमिका निभाते हैं। उन्होंने यह भी बताया कि उनका अध्ययन नए सर्वेक्षणों या साक्षात्कारों के बजाय मौजूदा रिपोर्टों और डेटा पर आधारित था, जिसका अर्थ है कि उनके निष्कर्ष उपलब्ध जानकारी में देखे गए पैटर्न पर आधारित हैं न कि प्रत्येक परिकल्पना के प्रत्यक्ष परीक्षण पर। फिर भी, सांस्कृतिक ढांचे और देखी गई रणनीतियों के बीच का तालमेल उल्लेखनीय है। अध्ययन बताता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को वास्तव में मध्य एशिया में जड़ जमाने के लिए, नीतियों को इन विशिष्ट सांस्कृतिक संदर्भों के अनुरूप बनाया जाना चाहिए। उज्बेकिस्तान में, इसका अर्थ विश्वास बनाने और डर को कम करने के लिए मजबूत सरकारी नेतृत्व का उपयोग जारी रखना हो सकता है। कजाकिस्तान में, इसका अर्थ देश के मजबूत तकनीकी बुनियादी ढांचे को उन व्यावहारिक उपकरणों में बदलना हो सकता है जिनका उपयोग रोजमर्रा के व्यवसाय कर सकें।

अंततः, यह शोध पत्र यह समझने के लिए एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करता है कि दुनिया के विभिन्न हिस्सों में तकनीक कैसे फैलती है। यह इस विचार को चुनौती देता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने का एक एकल, सार्वभौमिक तरीका है। इसके बजाय, यह दिखाता है कि सफल रणनीतियों को स्थानीय संस्कृति का सम्मान करना चाहिए। उन स्थानों पर जहाँ लोग मार्गदर्शन के लिए सत्ता की ओर देखते हैं और अनिश्चितता से डरते हैं, वहां सरकार को रास्ता दिखाना चाहिए। उन स्थानों पर जहाँ तकनीकी क्षमता उच्च है, ध्यान उन उपकरणों के निर्माण पर होना चाहिए जो उस क्षमता को फलने-फूलने में मदद करें। मध्य एशिया के नीति निर्माताओं और व्यावसायिक नेताओं के लिए संदेश यह है कि कोई "एक-आकार-सभी-के-लिए-उपयुक्त" (one-size-fits-all) समाधान नहीं है। आगे का रास्ता उन लोगों और संस्थानों की गहरी समझ की मांग करता है जो अंततः यह तय करेंगे कि ये नई तकनीकें दैनिक जीवन का हिस्सा बनेंगी या केवल एक दूर की उम्मीद बनकर रह जाएंगी।