Significance of AI-Powered Enterprise(एआई-पावर्ड एंटरप्राइज का महत्व)

 Significance of AI-Powered Enterprise(एआई-पावर्ड एंटरप्राइज का महत्व)

पिछले कुछ समय से, कई संगठनों ने अपने संचालन को बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग किया है, लेकिन महामारी ने उद्यमों को स्वचालित और पुन: स्थापित करने के लिए अधिक तात्कालिकता ला दी है।  इन अनिश्चित और लगातार बदलते समय के दौरान, एआई व्यावसायिक अधिकारियों को कंपनी के संचालन को सुव्यवस्थित करने और उत्पादन और ग्राहक सेवा को बढ़ाने में मदद करना चाहता है।

एआई भी क्रांतिकारी बदलाव कर रहा है कि हम अभूतपूर्व दर पर व्यापार कैसे करते हैं, फिर भी परिवर्तनकारी एआई समाधानों पर स्विच कर रहे हैं, जो आपकी अपेक्षा से आसान है।  अब अपने आप में निवेश करने का समय है ताकि आप अपने खेल में शीर्ष पर रह सकें।

आगे जाने से पहले, आइए AI व्यवसाय स्थापित करने से बचने के लिए गलतियों की जाँच करें।

एआई-पावर्ड एंटरप्राइज की स्थापना करते समय गलतियों से बचें(Mistakes To Avoid While Setting Up AI-Powered Enterprise)

AI-संचालित उद्यम बनाने की प्रक्रिया में, कई व्यवसाय कुछ सामान्य गलतियाँ कर रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:

● एआई टेक्नोलॉजीज के बारे में अपर्याप्त ज्ञान(Inadequate Knowledge About AI Technologies)

कार्यकारी अधिकारी अक्सर मानते हैं कि एआई तकनीक उनकी समझ से परे है।  बहुत से लोग परिष्कृत प्रोग्रामिंग को नहीं समझ सकते हैं, लेकिन आवश्यक संचालन को व्यावसायिक शब्दों में समझाया और समझा जाना चाहिए।  व्यवसायियों के लिए अवधारणाएँ स्पष्ट हैं, और आपूर्तिकर्ता अपने समाधानों का स्पष्ट और संक्षिप्त रूप से वर्णन कर सकते हैं।  दोनों पक्षों को प्रयास करना चाहिए।

● विक्रेता और बाजार प्रचार के कारण अवास्तविक अपेक्षाएं(Unrealistic Expectations Owing To Vendor And Market Hype)

यह एक अहम मुद्दा है।  हर तकनीकी बदलाव के कारण विक्रेताओं, सलाहकारों और कंपनियों को तकनीकी रूप से बोधगम्य चीज़ों के साथ मिलाना पड़ता है जो तकनीकी रूप से संभव है।  25 साल पहले DARPA प्रयोग के हिस्से के रूप में सिरी को विकसित करने वाली फर्म SRI ने बुद्धिमान सहायकों का बीड़ा उठाया था।  जो संभव था उसे प्रदर्शित करते हुए अनुसंधान और विकास पर कुल $150 मिलियन खर्च किए गए।  केवल पिछले कई वर्षों में ये उपकरण उपयोगी साबित हुए हैं।

● आवश्यक धन की मात्रा को कम करके आंकना(Underestimating The Amount Of Money Needed)

बहुत बार, आरओआई की गणना इस बात की पूरी समझ के बिना की जाती है कि चीजों को काम करने के लिए क्या आवश्यक है और इससे जुड़े खर्चे।  स्टार्टअप अक्सर उन चीजों को हासिल करने का प्रयास करते हैं जो पहले कभी नहीं की गई हैं और जिसे हम "आकांक्षी कार्यक्षमता" कहते हैं, उसे पेश करते हैं।  वे महसूस कर सकते हैं कि वे जो वादा करते हैं उसे हासिल कर सकते हैं, लेकिन ऐसा करने के लिए बहुत अधिक उपभोक्ता निवेश और दुख होगा।  जिन पहलों को "मूनशॉट्स" माना जाता है, उनके असफल होने की सबसे अधिक संभावना है।

● अपरिपक्व सहायक प्रक्रियाएं(Immature Supporting Processes)

एआई तकनीक की तुलना कभी-कभी उच्च प्रदर्शन वाली सुपरकार से की जाती है।  दूसरी ओर, आवश्यक सहायक प्रक्रियाएं एक साफ स्तर के रेसट्रैक के बजाय उबड़-खाबड़ गंदगी वाली सड़कों से मिलती-जुलती हैं, जहां ऑटोमोबाइल अपने चश्मे के अनुसार काम करेगा।  इसे व्यक्तिगत अनुभवों के रूप में देखा जा सकता है।  कुछ विपणक ग्राहकों को खंडित करते हैं, लेकिन वे नहीं जानते कि उन श्रेणियों में अपने अनुभवों को कैसे अलग किया जाए।  हालाँकि प्रौद्योगिकियाँ और वास्तुकला मौजूद हैं, लेकिन सहायक संचार और सामग्री प्रक्रियाएँ नहीं हैं।

● प्रौद्योगिकियां जो जुड़ी नहीं हैं(Technologies That Are Not Linked)

कंपनियां विभिन्न तकनीकों के साथ प्रयोग कर रही हैं, और कुछ कार्यों, जैसे कि मार्केटिंग, ने उपयोग में आसान क्लाउड-आधारित समाधानों के कारण तेजी से विकास देखा है।  इसके परिणामस्वरूप कई मामलों में डेटा, प्रक्रियाओं और अनुभव के विखंडन में वृद्धि हुई है।  पुराने सिस्टम को अपडेट करना या बदलना मुश्किल है, और पुराने बुनियादी ढांचे के शीर्ष पर परिवर्तनकारी एआई समाधान तकनीकों को रखना समस्या को बढ़ा सकता है।

 डेटा जो खराब गुणवत्ता का है(Data That Is Of Poor Quality)

यह सब संख्याओं के बारे में है।  डेटा, वास्तव में, एल्गोरिथम से अधिक आवश्यक है।  कई प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट (POC) प्रोजेक्ट अच्छी तरह से काम करते हैं, लेकिन केवल तभी जब डेटा को हाथ से चुना गया, मर्ज किया गया, साफ किया गया, बढ़ाया गया और AI के लिए चुना गया हो।  विनिर्माण सेटिंग में कंपनियों के पास समान परिस्थितियाँ या विलासिता नहीं होती है।

एआई को प्रभावी ढंग से अपनाने में डेटा प्रबंधन इतनी आवश्यक भूमिका क्यों निभाता है?(Why does data management play such an essential role in the effective adoption of AI?)

डेटा का उपयोग AI एल्गोरिदम (प्रोग्राम) को चलाने के लिए किया जाता है।  चूंकि एल्गोरिदम को "प्रशिक्षित" करने के लिए बहुत अधिक डेटा उपलब्ध है, हाल के वर्षों में एआई अधिक यथार्थवादी हो गया है।  सीखने के लिए डेटा विभिन्न स्वरूपों और संरचनाओं में आता है।  उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने के लिए एआई को सिखाने के लिए वास्तविक और धोखाधड़ी दोनों लेनदेन के कई उदाहरण प्रस्तुत करना आवश्यक है।

परिवर्तनकारी एआई समाधान आपके उत्पादों, सेवाओं और समाधानों के बारे में जानने में मदद करते हैं - ज्ञान वास्तुकला जो आपकी कंपनी के बाजार मूल्य को निर्धारित करती है।  यही कारण है कि सफल बॉट बनाना चुनौतीपूर्ण और महंगा है।  ऊपर दिए गए बीमा उदाहरण जैसी परियोजनाओं की लागत $1 मिलियन या उससे अधिक हो सकती है, लेकिन वे निवेश पर भारी प्रतिफल प्रदान करती हैं।  मान लें कि आप उपभोक्ता अनुभव को वैयक्तिकृत करने का प्रयास कर रहे हैं।  जब विज़िटर आपकी साइट पर आते हैं, तो लक्ष्य उनकी "डिजिटल बॉडी लैंग्वेज" को पढ़ना होता है।

निष्कर्ष(Conclusion)

परिवर्तन की बाधाओं को दूर करने के लिए अपनी उंगलियों पर क्लिक करना उतना आसान नहीं है।  विरासत प्रणाली, कौशल अंतराल, और शासन सभी जटिल मुद्दे हैं जिन्हें दीर्घकालिक सफलता के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए - लेकिन काम इसके लायक है।  संगठन मौन प्रक्रियाओं को संशोधित करके एआई की गति और सटीकता में सुधार करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप तेज, अधिक विश्वसनीय और उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट होते हैं जिनका ऊपर और नीचे की रेखाओं पर ध्यान देने योग्य प्रभाव होता है।

इस प्रकार, एआई के परिणाम रणनीतिक उद्देश्य से निर्धारित होते हैं, जिसे सांस्कृतिक परिवर्तन और निवेश के माध्यम से सुगम बनाया जाता है।  इन चुनौतीपूर्ण समय में भी, अग्रणी फर्मों ने डेटा और एआई को अपने संचालन के ताने-बाने में एकीकृत करने में कामयाबी हासिल की है, जिससे उन्हें अपने व्यवसायों को विकसित करने और सहायता करने की अनुमति मिली है।

इसलिए, यदि आप समझ गए हैं कि आपके व्यवसाय में AI को सिखाना कितना महत्वपूर्ण है और आप अपने व्यवसाय के लिए AI उत्पादों पर स्विच करना चाहते हैं, तो ONPASSIVE के AI उत्पाद आपके लिए यहां हैं।  हमारी सेवाओं और उत्पादों के बारे में जानने के लिए, हमसे संपर्क करें।

Source: onpassive.com