कृत्रिम बुद्धिमत्ता
जेनरेटिव एआई कॉरपोरेट भीड़ व्यवहार को कम कर सकता है
एआई उत्पादकता उपकरण से पूंजी आवंटन उपकरण की ओर बढ़ रहा है
जबकि खुदरा ध्यान अभी भी एआई के कार्यकर्ता उत्पादकता पर प्रभाव पर दृढ़ता से केंद्रित है, संस्थागत अनुसंधान इसके पूंजी आवंटन और बाजार प्रत्यावर्तन पर प्रणालीगत प्रभाव की ओर मुड़ रहा है।
जेनरेटिव एआई से उम्मीद है कि कंपनियों की उत्पादकता में वृद्धि होगी, क्योंकि यह कई कार्यों को स्वचालित करेगा जो अब तक मानव श्रम पर निर्भर थे: ग्राहक सेवा, कानूनी सलाह, अनुवाद, प्रूफ़रीडिंग, डेटा एंट्री, गुणवत्ता बीमा, आदि।
इस परिवर्तन का नौकरी बाजार और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य पर प्रभाव निवेशकों और जनता का मुख्य फोकस रहा है।
लेकिन यह संभावना है कि एआई का प्रभाव कहीं अधिक आगे तक जाएगा। उदाहरण के तौर पर, मानव शीर्ष प्रदर्शनकर्ता नई तकनीकों को अपनाने और उन्हें नवाचारी उपयोग में लाने की अधिक संभावना रखते हैं। सामान्यतः, यह बढ़ते हुए माना जा रहा है कि एआई ज्ञान अर्थव्यवस्था में एक “फोर्स मल्टीप्लायर” है।
इसलिए यह समझ में आता है कि जेनरेटिव एआई बड़े निगमों के उच्चतम स्तर पर निर्णय लेने पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है, जहाँ प्रबंधन इसका उपयोग अपने निर्णयों को समर्थन या प्रभावित करने के लिए करेगा।
बीजिंग (चीन) में कैपिटल यूनिवर्सिटी ऑफ इकोनॉमिक्स एंड बिजनेस के शोधकर्ताओं द्वारा एक हालिया लेख ऐसा प्रतीत होता है कि इसे पुष्टि करता है। लेख का दावा है कि जेनरेटिव एआई प्रबंधन की निर्णय-निर्धारण स्वतंत्रता को बढ़ाकर कॉरपोरेट भीड़ व्यवहार को कम कर सकता है।
लेख अंतर्राष्ट्रीय रिव्यू ऑफ इकोनॉमिक्स & फाइनेंस1 में प्रकाशित हुआ, शीर्षक “Blind imitation or rational decision-making? The impact of generative artificial intelligence on corporate investment herd behavior” के तहत।
कॉरपोरेट निवेश भीड़ व्यवहार का क्या अर्थ है
यह एक अच्छी तरह से अध्ययन किया गया परिघटना है कि निगम समूह के रूप में व्यवहार कर सकते हैं, जहाँ प्रत्येक व्यक्तिगत कंपनी एक निश्चित अवधि में अपने समकक्षों के समान निर्णय लेती है। यह विशेष रूप से कंपनियों के निवेश निर्णयों में एक मजबूत प्रभाव है, जहाँ प्रतिस्पर्धियों की नकल कई कारणों से की जाती है: प्रमुख तकनीकों को प्रतिस्पर्धियों से दूर रखना, बदलते बाजार स्थितियों में निष्क्रिय दिखने के जोखिम से बचना, नवाचार पर प्रतिक्रिया देना, आदि।
इस रवैये का एक मुख्य चालक यह है कि विभिन्न निगमों में निर्णय-निर्धारण अक्सर साझा जानकारी द्वारा संचालित होता है।
“जब कंपनियां अत्यधिक समान सूचना स्रोतों पर निर्भर करती हैं या सार्वजनिक संकेतों को अधिक महत्व देती हैं, तो व्यक्तिगत रूप से तर्कसंगत निर्णय भी समग्र स्तर पर प्रणालीगत विकृतियां उत्पन्न कर सकते हैं।”
लेकिन यह कॉरपोरेट भीड़ व्यवहार भी बड़े गलतियों की ओर ले जा सकता है। एक आशाजनक विचार बहुत आगे धकेलने पर एक विनाशकारी बबल में बदल सकता है। एक नई तकनीक आशा के अनुसार उपयोगी नहीं साबित हो सकती। एक नई प्रबंधन विधि अप्रत्याशित नई समस्याएं ला सकती है।
इसलिए जबकि इसे पूरी तरह से टालना संभवतः असंभव है, भीड़ व्यवहार कुल मिलाकर अच्छा नहीं है, और जो कुछ भी इसे कम करता है वह निगमों और समग्र अर्थव्यवस्था के लिए लाभकारी होगा।
अध्ययन ने क्या पाया
अध्ययन ने कॉरपोरेट इकाइयों के निवेश निर्णयों पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें डेटा नमूने के रूप में चीनी कंपनियों का उपयोग किया गया।
इस अध्ययन ने यह खोजा कि, कंपनी स्तर तक, इस बात का प्रमाण है कि जेनरेटिव एआई को अपनाने से निवेश भीड़ पर प्रभाव पड़ता है।
यह न केवल कॉरपोरेट निवेश निर्णयों में भीड़ व्यवहार को कम करता है बल्कि सामान्य रूप से निर्णय-निर्धारण स्वतंत्रता को भी बढ़ाता है।
यह संकेत देता है कि जेनरेटिव एआई को अपनाने से कॉरपोरेट रणनीति पर व्यापक प्रभाव पड़ सकता है, जो केवल कार्यकर्ता और विभाग स्तर पर उत्पादकता सुधार से कहीं अधिक है।
यह भी पाया गया कि कंपनी की स्वामित्व और उद्योग महत्वपूर्ण हैं। प्रभाव गैर-राज्य स्वामित्व वाली कंपनियों और हाई-टेक उद्योगों में अधिक मजबूत था, जबकि यह गैर-हाई-टेक उद्योगों और राज्य स्वामित्व वाली कंपनियों में कम था।
जेनरेटिव एआई क्यों ब्लाइंड इमीटेशन को कम कर सकता है
पहले यह अपेक्षित किया गया था कि एआई का उपयोग निगमों में प्रबंधन की प्रक्रिया और भूमिकाओं को मूल रूप से पुनः आकार दे सकता है।
“क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल-चालित और एल्गोरिद्म-सहायित निर्णय लेने पर ज़ोर देती है, इसका उपयोग निर्णय प्रक्रिया में प्रबंधकों की भूमिकाओं को पुनः परिभाषित कर सकता है, जिससे निर्णय लेना व्यक्तिगत अनुभव और निर्णय के बजाय प्रणालीगत विश्लेषण की ओर स्थानांतरित हो जाता है।”
इस अध्ययन के संदर्भ में, समझने के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ यह है कि निवेश निर्णय आमतौर पर अपूर्ण जानकारी वाले वातावरण में किए जाते हैं।
एक कंपनी को न केवल परियोजनाओं के नकदी प्रवाह की संभावनाओं का आकलन करना चाहिए, बल्कि बाजार मांग, प्रतिस्पर्धियों की कार्रवाइयों, ग्राहकों की प्राथमिकताओं और व्यापक आर्थिक स्थितियों में बदलाव की भी भविष्यवाणी करनी चाहिए। इन प्रत्येक डेटा बिंदुओं के लिए उपलब्ध जानकारी अक्सर अपूर्ण या विरोधाभासी होती है।
और जटिलता जोड़ते हुए, कंपनियों की इस जानकारी को प्राप्त करने और प्रसंस्करण करने की क्षमता में काफी अंतर होता है।
यह जटिलता अक्सर इस कारण से मानी जाती है कि समकक्षों का अवलोकन वास्तविक निर्णय प्रक्रिया में इतना बड़ा भूमिका निभाता है।
“समकक्ष कंपनियों का निवेश व्यवहार एक देखी जा सकने वाली और सारांशित बाहरी संकेत बन जाता है। यह देख कर कि समकक्ष निवेश करते हैं या नहीं, कितना निवेश करते हैं, और उनके निवेश का समय क्या है, एक कंपनी आंशिक रूप से बाजार-व्यापी अपेक्षाओं का अनुमान लगा सकती है और अपने स्वयं के निर्णय लेने में अनिश्चितता को कम कर सकती है।”
वित्तीय बाजारों में, इस भीड़ व्यवहार को रिफ्लेक्सिविटी के रूप में वर्णित किया गया है, जो नकल और साझा धारणा पर आधारित एक स्व-प्रेरित प्रतिक्रिया लूप है, और यह वित्तीय बबल के उद्भव का एक प्रमुख कारण हो सकता है।
जेनरेटिव एआई को अपनाने से कंपनियों की सूचना-प्रसंस्करण प्रथाओं को पुनः आकार देकर अधिक विशिष्ट निर्णयों को बढ़ावा मिलता है। जैसे-जैसे निर्णय लेने के लिए सूचना पूल अधिक समृद्ध होता है, लिए गए निर्णय पहले की तुलना में अधिक विविध होते हैं।
“एल्गोरिद्म-चालित विश्लेषण निरंतर सूचना अद्यतन को सक्षम करता है, जिससे कंपनियों को प्रारंभिक चरणों में अपेक्षाकृत स्पष्ट मूल्यांकन बनाने में मदद मिलती है और दूसरों के कार्यों की प्रतीक्षा करके सीखने की प्रेरणा कम होती है।”
एआई क्यों नई भीड़ व्यवहार की नई रूपरेखाएँ भी बना सकता है
इसलिए ऐसा प्रतीत होता है कि एआई अधिक मूल और कार्यात्मक डेटा प्रदान करके समकक्षों, प्रतिस्पर्धियों और उद्योग प्रवृत्तियों की नकल पर निर्भरता को कम कर सकता है।
हालांकि इसे अधिक नहीं बढ़ा-चढ़ा कर कहा जाना चाहिए, क्योंकि यह संभव है कि एआई अपनाना छिपी हुई, कंपनी-विशिष्ट विशेषताओं के साथ सहसंबंधित हो जो निवेश निर्णयों में अंतर को समझाती हैं। उदाहरण के लिए, अधिक नवाचारी कंपनी जिसमें अधिक सूझबूझ वाला प्रबंधन हो, संभवतः अधिक मूल निवेश निर्णय लेगी और एआई अपनाने में अग्रणी होगी।
“कंपनी की प्रबंधन गुणवत्ता, तकनीकी नवाचार क्षमताएं, या बाजार में स्थिति जैसे कारक उसके जेनरेटिव एआई अपनाने और उसके निवेश व्यवहार दोनों को प्रभावित कर सकते हैं। यदि ये कारक मॉडल में शामिल नहीं किए जाते हैं, तो यह जेनरेटिव एआई के प्रभाव का अधिक या कम अनुमान लगाने का कारण बन सकता है।”
यह भी उल्लेखनीय है कि निष्कर्ष केवल चीनी कंपनियों के अवलोकन से निकाला गया है, और विभिन्न संस्कृतियों और व्यावसायिक पारिस्थितिक तंत्र में अलग परिणाम हो सकते हैं।
इस अध्ययन का परिणाम यह भी नहीं दर्शाता कि एआई अपनाना नई भीड़ व्यवहार की नई रूपरेखाओं की ओर नहीं ले जा सकता।
उदाहरण के लिए, समान एआई मॉडल का उपयोग करने से कंपनियों में समान निष्कर्ष निकल सकते हैं।
एक और संभावित समस्या यह है कि एआई डेटा निर्वात में उत्पन्न नहीं होते। यदि उद्योग-व्यापी डेटा कुछ प्रवृत्तियों की ओर संकेत करता है, तो यह संभावना है कि विभिन्न एआई मॉडल भी इसे स्वतंत्र रूप से पकड़ेंगे और कंपनी के प्रबंधन को समान निष्कर्ष देंगे। इसलिए एआई स्वयं भी एक मानव प्रबंधक की तरह ही भीड़ व्यवहार के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं।
यह निवेशकों के लिए क्या मतलब रखता है
निवेशकों के लिए, यह खोज कि एआई निवेश भीड़ व्यवहार को तोड़ या बदल सकता है, कई निष्कर्षों की ओर ले गई।
पहला यह है कि एआई को शुरुआती चरण में अपनाना, न केवल साधारण कार्यों के लिए बल्कि बुद्धिमत्ता और प्रबंधन निर्णयों के लिए भी, एक निर्णायक लाभ साबित हो सकता है। इसलिए वे ऐसी कंपनियों में प्राथमिकता से निवेश करना चाह सकते हैं।
यह यह भी संकेत दे सकता है कि यह मोमेंटम और भीड़ व्यवहार पर निर्भर निवेश रणनीतियों के लिए एक गंभीर झटका हो सकता है। यदि एआई सभी के निर्णयों को अधिक विशिष्ट बनाते हैं, तो हम देख सकते हैं कि एक सेक्टर-व्यापी बूम में एक साथ कम धन प्रवाहित हो, या विशिष्ट तकनीक या निवेश थीम अचानक “नई हॉट ट्रेंड” बन जाए।
निष्कर्ष: बेहतर निर्णय बेहतर शासन पर निर्भर करते हैं
इसलिए ऐसा प्रतीत होता है कि निवेश निर्णयों को मार्गदर्शन करने के लिए एआई को अपनाने से भीड़ व्यवहार कम हो रहा है। यह विशेष रूप से निजी स्वामित्व वाली टेक कंपनियों में प्रचलित था, और कारण स्पष्ट करने के लिए आगे की जांच आवश्यक होगी।
यह भी संभव है कि शुरुआती एआई अपनाना केवल बेहतर और अधिक लचीले शासन का प्रतिबिंब हो, न कि अधिक मूल निवेश विकल्पों का प्रत्यक्ष कारण।
अप्रत्याशित नहीं है, यह स्पष्ट है कि बेहतर शासन बेहतर निर्णयों की ओर ले जाता है, चाहे वह रणनीतिक कदम हों, निवेश निर्णय हों, या अधिक मूल विकल्पों के लिए एआई डेटा का स्मार्ट उपयोग हो।
यह इस बात पर ज़ोर देता है कि स्टॉक मार्केट में निवेशकों के लिए, कंपनी की बुनियादी बातों का अध्ययन केवल वित्तीय आंकड़ों, बाजार हिस्सेदारी, या नवाचार का विश्लेषण नहीं है। इसमें शासन और प्रबंधन के निर्णयों की गुणवत्ता का ठोस मूल्यांकन भी शामिल है।
इसलिए, वास्तव में स्वतंत्र सोच, जो अक्सर अनोखे और मूल निवेशों द्वारा सिद्ध होती है, एक बहुत महत्वपूर्ण मानदंड है, चाहे वह एआई के उपयोग की खुलापन से उत्पन्न हो या केवल मानव-केवल मूल्यांकन से।
अध्ययन संदर्भित
1. Yongxiang Wang, Zhanhong Wu, Jun Zhang. Blind imitation or rational decision-making? The impact of generative artificial intelligence on corporate investment herd behavior. International Review of Economics & Finance. 19 March 2026. 10.1016/j.iref.2026.105139.
