3 कोर सिद्धांत जो जेनएआई डिप्लॉयमेंट से आरओआई को बढ़ाने में मदद करते हैं

कंपनी के नेता अपने व्यवसाय में जनरेटिव एआई (जेनएआई) को लागू करने के लिए उत्सुक हैं। तो इतने सारे परियोजनाएं प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (पीओसी) चरण से बाहर निकलने में विफल क्यों हो रही हैं? एक हालिया गार्टनर इवेंट में, रीता सलाम, वरिष्ठ उपाध्यक्ष विश्लेषक, ने कहा कि कम से कम 30% जेनएआई परियोजनाएं 2025 के अंत तक पीओसी के बाद छोड़ दी जाएंगी ऐसे मुद्दों के कारण जैसे कि खराब डेटा गुणवत्ता, अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण, तेजी से बढ़ती लागत, या वांछित व्यवसायिक मूल्य को प्राप्त करने में असमर्थता।

इन मुद्दों के कारण गार्टनर ने कहा कि जेनएआई अपनी नवाचारी प्रौद्योगिकी के लिए हYPE साइकिल में निराशा की खाई में प्रवेश कर रहा है। हालांकि, एक अलग गार्टनर सर्वेक्षण में, उत्तरदाताओं ने बताया कि उनके जेनएआई डिप्लॉयमेंट ने कंपनियों को 15.8% राजस्व वृद्धि, 15.2% लागत बचत, और 22.6% उत्पादकता सुधार में मदद की है।

तो क्या उन उद्यमों को अलग करता है जो जेनएआई को अपने मुख्य कार्य प्रवाह में एकीकृत करने में सफल होते हैं और जो विफल रहते हैं? ये नेता और टीमें एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जो कठोर तैयारी और परिवर्तन प्रबंधन द्वारा विशेषता है। जेनएआई के साथ उपयोग के मामलों का मूल्यांकन, चयन और सक्षम करने के लिए यहां तीन मुख्य सिद्धांत हैं ताकि टीमें जोखिमों को कम कर सकें और लागतों को प्रबंधित कर सकें जबकि व्यवसायिक प्रक्रियाओं को बदल रही हैं।

1. कोर सिद्धांत 1: शुरू से ही व्यवसायिक मूल्य को कठोरता से मापें:

व्यवसायिक नेता जेनएआई प्रयोग को प्राथमिकता देने के लिए उत्सुक थे, लेकिन अब वे निवेश से स्पष्ट व्यवसायिक मूल्य प्राप्त करने के लिए उत्सुक हैं।

साझेदार उद्यमों को विस्तृत व्यवसायिक मामलों को विकसित करने में मदद कर सकते हैं bằng कार्यशालाओं का आयोजन करके जो समग्र लक्ष्यों, डेटा प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे की वर्तमान स्थिति को समझने के लिए हैं। इस प्रक्रिया के भाग के रूप में, वे उद्यम टीमों के साथ काम करते हैं ताकि वे संभावित उपयोग के मामलों का मूल्यांकन कर सकें, उन्हें व्यवसायिक दर्द को हल करने के लिए प्राथमिकता दे सकें, प्रयास के स्तर और अपेक्षित आरओआई का निर्धारण कर सकें, और प्रगति को मापने के लिए प्रमुख प्रदर्शन संकेतक विकसित कर सकें। गूगल क्लाउड नेक्स्ट ’24 में, कंपनी ने 101 कहानियों को हाइलाइट किया जो उद्योग के नेताओं से जेनएआई के साथ सफल होने वाली संगठनों की कहानियां हैं जो ग्राहक, कर्मचारी, रचनात्मक, डेटा, कोड और सुरक्षा एजेंटों को तैनात करके जेनएआई के साथ सफल हो रहे हैं।

बाजार की क्षमताएं मूल्य निर्माण के मार्ग को सुव्यवस्थित करने के लिए विकसित होती रहती हैं। माइक्रोसॉफ्ट और गूगल ने अपने खोज इंजनों में बड़े भाषा मॉडल एकीकृत किए हैं। इंटरनेट उपयोगकर्ता अब सारांशित उत्तर और लिंक प्राप्त कर सकते हैं, जो उनके ज्ञान तक पहुंचने के समय को तेज करता है। इसी तरह, साझेदार जेनएआई एक्सेलरेटर प्लेटफ़ॉर्म प्रदान कर रहे हैं जिनमें कंपनियां अपने वातावरण में कुछ हफ्तों के भीतर कस्टमाइज़ और तैनात करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग मॉडल होते हैं। उद्यमों को लाभ होता है क्योंकि वे परीक्षणित उपकरण प्राप्त करते हैं, तैनाती की लागत और जोखिम को कम करते हैं, और नई व्यवसायिक क्षमताओं को तेजी से बढ़ाते हैं।

2. कोर सिद्धांत 2: डेटा गुणवत्ता, गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करें。

मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उच्च गुणवत्ता वाले, गोपनीयता-अनुपालन और सुरक्षित डेटा प्रदान करना प्रत्येक सफल जेनएआई कार्यान्वयन का आधार है। उद्यमों को डेटा को तैयार करना होगा ताकि एआई मॉडल सटीक और विश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न कर सकें। इसके अलावा, वे संवेदनशील जानकारी की रक्षा के लिए गार्डरेल और नए उपकरण लागू कर रहे हैं, जिनमें मॉडल आउटपुट भी शामिल हैं। इसी तरह, जेनएआई का उपयोग सुरक्षा मुद्दों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिन्हें टीमों या स्वचालन द्वारा समाधान किया जा सकता है।

मास्टरकार्ड जेनएआई का उपयोग ग्राहक इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाने और धोखाधड़ी को कम करने के लिए कर रहा है। इसके एआई-संचालित चैटबॉट ग्राहकों को व्यक्तिगत अनुशंसाएं, खाता जानकारी और लेनदेन इतिहास तक तुरंत पहुंच प्रदान करते हैं।

कंपनी जेनएआई पूर्वानुमान मॉडलिंग का भी उपयोग असामान्य खर्च पैटर्न की पहचान करने के लिए करती है, जो संभावित धोखाधड़ी का संकेत हो सकता है। जेनएआई के साथ, मास्टरकार्ड ने समझौता किए गए कार्डों का पता लगाने की दर को दोगुना कर दिया है; झूठी सकारात्मकता को 200% तक कम कर दिया है; और धोखाधड़ी के लिए असुरक्षित व्यापारियों की पहचान करने की गति को 300% तक बढ़ा दिया है।

3. कोर सिद्धांत 3: मानव-जेनएआई सहयोग को मजबूत करें।

जबकि जेनएआई कुछ प्रक्रियाओं को स्वचालित करेगा, अधिकांश समय यह मानवों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करेगा। जेनएआई सिंथेटिक डेटा बना सकता है, डेटा संसाधित कर सकता है, पैटर्न को पहचान सकता है और संयुक्त निर्णय लेने और नए सेवाओं के निर्माण के लिए पूर्वानुमान विश्लेषण बना सकता है। उदाहरण के लिए, जेनएआई निर्णय लेने वालों के लिए परिदृश्य और अनुशंसाएं प्रदान कर सकता है ताकि वे परिणामों को अनुकूलित कर सकें। मानव बाजार और संदर्भ जागरूकता, व्यवसायिक ज्ञान, निर्णय और सहानुभूति निर्णय लेने में लाते हैं, जेनएआई की क्षमताओं पर निर्माण करते हैं।

तो कंपनियां मानव-जेनएआई सहयोग की क्षमता को कैसे अधिकतम कर सकती हैं? नेताओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित भूमिकाएं और जिम्मेदारियां स्थापित करने के लिए समय लेना चाहिए, नियमित रूप से नवीनतम क्षमताओं पर टीमों को प्रशिक्षित करना चाहिए, और जेनएआई के अपेक्षित प्रदर्शन के मामले में गार्डरेल और एस्केलेशन पथ प्रदान करना चाहिए। इसके अलावा, उन्हें अपने व्यवसाय को जेनएआई द्वारा पुनर्निर्मित करने के लिए अपनी दृष्टि साझा करनी चाहिए और जोर देना चाहिए कि वे मानव क्षमताओं को प्रतिस्थापित करने के बजाय उन्हें बढ़ाने के लिए हैं। एक फोरेस्टर सर्वेक्षण में पाया गया कि 36% कर्मचारी अपनी नौकरी को स्वचालन या एआई के लिए खोने से डरते हैं, लेकिन केवल 1.5% खो देंगे, जबकि 6.5% की भूमिकाएं जेनएआई से प्रभावित होंगी। इसके परिणामस्वरूप, कर्मचारियों को इस प्रौद्योगिकी को अपनाना चाहिए, न कि उससे बचना चाहिए।

अलस्टेट ने एक जेनएआई-संचालित चैटबॉट लागू किया है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का लाभ उठाकर वास्तविक समय में, बहुभाषी समर्थन प्रदान करता है और ग्राहक व्यवहार के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करता है।

चैटबॉट दावा प्रक्रिया को स्ट्रीमलाइन करके एक केंद्रीकृत मंच प्रदान करता है जो प्रासंगिक जानकारी एकत्र करने और समीक्षा करने के लिए है। जबकि मानव एजेंट जटिल दावों को संभालते हैं जिन्हें विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता होती है, चैटबॉट कार्यक्षमता में काफी सुधार करता है bằng नियमित कार्यों को स्वचालित करना और प्रसंस्करण समय को कम करना। एआई का उपयोग फॉर्म पूर्ति को सुव्यवस्थित करने के लिए करके, अलस्टेट सटीकता और ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर रहा है।

जेनएआई से अधिक आरओआई प्राप्त करने के लिए इन 3 कोर सिद्धांतों को अपनाएं

जब जेनएआई ने दुनिया के ध्यान में प्रवेश किया, तो नेताओं ने जल्दी से अपने व्यवसाय में इसका अनुप्रयोग किया, प्रयोग और नवाचार को प्रोत्साहित किया। हालांकि, कभी-कभी पीओसी मूलभूत बातों से आगे निकल गए, लागतों को बढ़ाया और वांछित मूल्य को वितरित नहीं किया।

नेता इन तीन मुख्य सिद्धांतों का उपयोग करके – एक मजबूत व्यवसायिक मामला विकसित करना, डेटा आवश्यकताओं को संबोधित करना, और टीमों को एआई के साथ सहयोग करने में मदद करना – नए जेनएआई पहलों को सफल बना सकते हैं। वे उच्च मूल्य वाले उपयोग के मामलों, उपकरणों, डेटा सुरक्षा उपायों, और उत्पादकता और नवाचार में सुधार की ओर इशारा कर सकते हैं जो सी-सूट, बोर्ड, ग्राहकों और निवेशकों को प्रभावित करेंगे।