डेटा को सक्रिय करना और एआई आरओआई अंतर को बंद करना: 4 चरण एआई के माध्यम से व्यवसायिक मूल्य को साकार करने के लिए

चूंकि हम चौथे लगातार “एआई के वर्ष” में प्रवेश कर रहे हैं, कई संगठनात्मक नेता दो विपरीत प्रश्नों पर विचार कर रहे हैं। पहला, क्या उत्पादक एआई 21वीं सदी की सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी है? और दूसरा, क्या एआई अतिरंजित है? मैं दोनों प्रश्नों का उत्तर विरोधाभासी रूप से हाँ दूंगा। लेकिन मुझे लगता है कि वे गलत प्रश्न हैं। इसके बजाय, मुझे लगता है कि इन नेताओं को खुद से एक अलग प्रश्न पूछना चाहिए: मेरा संगठन एआई से व्यवसायिक मूल्य कैसे प्राप्त कर सकता है?

वास्तविकता यह है कि कई कंपनियों ने पिछले तीन वर्षों में नए एआई प्रौद्योगिकियों में निवेश किया है और नए एआई टूल्स के साथ प्रयोग किया है, लेकिन उन्हें अभी तक कल्पना किए गए लाभ नहीं मिले हैं। सीईओ के “एआई सभी चीजों” पर दबाव के बावजूद, संगठन अपनी निवेश पर वापसी नहीं देख रहे हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं है। इतिहास हमें सिखाता है कि सबसे गहरी तकनीकी नवाचारों में समय लगता है trước они भुगतान करते हैं। तकनीकी आविष्कार और व्यवसायिक नवाचार के बीच एक अंतराल है।

थॉमस एडिसन ने 1882 में मैनहट्टन में बिजली की शक्ति का प्रदर्शन किया, लेकिन यह 1913 में फोर्ड द्वारा इलेक्ट्रिक चार्ज्ड असेंबली लाइन के अनावरण तक नहीं था कि बिजली ने पूरी तरह से भाप शक्ति को विनिर्माण में पछाड़ दिया। क्या आप 1885 में एक व्यवसायिक नेता को अपने कारखाने के श्रमिकों से इलेक्ट्रिक शक्ति के साथ प्रयोग करने का आग्रह करते हुए देख सकते हैं? फिर भी, इलेक्ट्रिक शक्ति ने प्रबल किया और 20वीं सदी के कई क्रांतिकारी नवाचारों के लिए मार्ग प्रशस्त किया, रेडियो प्रसारण से लेकर डिजिटल कंप्यूटिंग तक।

एक अधिक हाल के उदाहरण के रूप में, विश्व व्यापी वेब ने 1990 के दशक की शुरुआत में मुख्यधारा में प्रवेश किया। उपभोक्ता उपयोग तुरंत विस्फोट हुआ, लेकिन व्यवसायिक अपनाने में देरी हुई। यह आधे दशक तक नहीं था जब तक कि अधिकांश स्थापित उद्यमों ने ईकॉमर्स के माध्यम से वेब से लाभान्वित होना शुरू किया। फिर भी, वेब ने सोशल मीडिया, मोबाइल इंगेजमेंट, क्लाउड कंप्यूटिंग और अंततः एआई के लिए मार्ग प्रशस्त किया। व्यवसायिक मूल्य नए प्रौद्योगिकियों से क्रमिक रूप से उत्पन्न होता है।

यदि व्यवसायिक आयु की शुरुआत असेंबली लाइन के साथ हुई, और वेब आयु की शुरुआत ईकॉमर्स के साथ हुई, तो एआई व्यवसायिक आयु के लिए मार्केटिंग ऐप क्या होगी? 2022 के अंत में चैटजीपीटी के लॉन्च ने सार्वजनिक को बड़े भाषा मॉडल की शक्ति का परिचय दिया। इसकी लोकप्रियता के कारण, “मुझे समझने वाला चैटबॉट और मानवीय ध्वनि” एआई के लिए एक प्रतिमान बन गया। परिणामस्वरूप, कई व्यवसायों ने एआई के साथ शुरुआत की और अपनी कंपनी के लिए चैटजीपीटी के समान सहायकों को पेश किया। कई मामलों में, परिणाम उपयोगकर्ताओं द्वारा अच्छी तरह से प्राप्त किए गए हैं, लेकिन व्यवसायिक उत्पादकता पर रिटर्न को मापना मुश्किल है।

व्यवसायिक उपयोग के लिए एलएलएम के सबसे विकसित अनुप्रयोगों में से एक कोडिंग सहायकों के क्षेत्र में है। क्लाउड कोड, कर्सर और अन्य टूल्स ने व्यापक लोकप्रियता हासिल की है, जो लगभग जादुई परिणाम दिखा रहे हैं। हालांकि, अध्ययन संकेत देते हैं कि व्यक्तिगत विकासकर्ताओं के उत्पादकता लाभ अभी तक संगठनात्मक उत्पादकता में अनुवादित नहीं हुए हैं। इसके अलावा, विकास को तेज करना एक संगठन के व्यवसायिक प्रदर्शन में मदद नहीं करता है यदि जो उत्पादित किया जा रहा है वह स्वयं व्यवसायिक मूल्य प्रदान नहीं करता है। कोडिंग सहायक एआई अपनाने को तेज करने में मदद करेंगे, लेकिन वे मार्केटिंग ऐप नहीं हैं।

सबसे प्रभावी एआई अनुप्रयोग को खोजने के लिए, संगठनों को अपने स्वयं के व्यवसाय मॉडल के गियरों पर ध्यान केंद्रित करना होगा। हमारी पुस्तक अनबंडलिंग द एंटरप्राइज में, स्टीफन फिशमैन और मैं “मूल्य गतिविधियों” की अवधारणा की जांच करते हैं, जो व्यवसायिक मॉडल को विभिन्न मूल्य विनिमय में तोड़ने का एक तरीका है। मूल्य विनिमय में कई “मुद्राएं” शामिल हैं, जिनमें शुल्क, समय बचत, पहुंच और बेहतर गुणवत्ता शामिल हैं। सबसे अनोखी मुद्रा डेटा है। पुस्तक में, हम दिखाते हैं कि कैसे कंपनियां जैसे गूगल और मेटा ने डेटा संचय को डिजिटल प्रभुत्व में परिवर्तित किया। उनकी सफलता वास्तविक समय में स्वचालित लिंक प्रदान करने से मिली, जो मूल्य विनिमय में एक धारा बनाते हैं। दोनों कंपनियों ने ग्राहक डेटा को विज्ञापन लक्ष्यीकरण के रूप में संदर्भित किया, और फिर इसे अपने मुख्य राजस्व को चलाने और उपयोगकर्ता जुड़ाव के माध्यम से और अधिक डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किया।

जबकि कई संगठनों ने पिछले दो दशकों में डेटा इकट्ठा करने और परिष्कृत करने में बिताए हैं, उन्होंने अभी तक डेटा की संभावित उपज को पूरी तरह से भुनाने में सक्षम नहीं हैं। एक बड़े भाषा मॉडल का सार लागू किया गया डेटा है। यह एक ऐसा इंजन हो सकता है जो संगठनों के लिए मूल्य की एक धारा को चला सकता है, लेकिन उस इंजन को संदर्भित डेटा के रूप में ईंधन की आवश्यकता होती है, और इसे व्यवसायिक मॉडल के गियर से जोड़ा जाना चाहिए। यह “डेटा सक्रियण” प्रक्रिया डेटा को विश्वसनीय और बड़े पैमाने पर उपलब्ध कराती है, जो उद्यम में अधिक गतिशील स्वचालन के लिए आधार तैयार करती है, और अंततः ऐसे संगठनों के लिए मार्केटिंग ऐप का पता लगाती है।

एआई युग के लिए अपना डेटा सक्रिय करने वाले संगठन कैसे दिखेंगे? निम्नलिखित परिदृश्यों पर विचार करें:

• एक फार्मास्यूटिकल कंपनी जो वर्तमान में नए दवाओं पर कई मिलियन डॉलर, वर्षों लंबे दांव लगाने के लिए एक अधिक चपलता वाली कंपनी में बदल जाती है, जो डायनामिक, एआई-इन्फ्यूज्ड ऑटोमेशन के माध्यम से छोटे, समांतर नैदानिक परीक्षण चक्रों को सक्षम बनाती है
• एक खुदरा बैंक जो वर्तमान में अपने ग्राहकों को “आशा और प्रार्थना” उत्पाद प्रस्ताव भेजता है, जिसमें बहुत कम अपटेक और मैनुअल डाउनस्ट्रीम पूर्ति होती है, व्यक्तिगत प्रस्तावों में बदल जाता है जो स्ट्रीमलाइन क्रेडिट उत्पादों के साथ उच्च अपनाने की ओर ले जाते हैं
• एक खुदरा विक्रेता जिसकी वर्तमान इन्वेंट्री प्रबंधन प्रणाली ओवरस्टॉक्ड और ओवरसोल्ड आइटम दोनों से भरी हुई है, एक कंपनी में बदल जाती है जो अपनी इन्वेंट्री स्थिति को वास्तविक समय में समझती है, धन्यवाद सीधे आउटलेट, वेयरहाउस और सप्लायर कनेक्शन को हमेशा चालू एआई एजेंटों के माध्यम से विश्लेषण किया जाता है

इन परिदृश्यों में आरओआई का मार्ग इस नए रूप के गतिशील स्वचालन का अनुसरण करता है, और यह डेटा सक्रियण द्वारा संचालित है।

तो संगठन इस यात्रा कैसे शुरू कर सकते हैं? आगे बढ़ने के लिए चार चरण हैं…

चरण 1: अपने संगठन की मूल्य गतिविधियों को समझें

एक संगठन के व्यवसायिक मॉडल को इसके अंतर्निहित मूल्य विनिमय में तोड़ना कई कारणों से अमूल्य है। परिणामी मूल्य विनिमय मानचित्र दिखाता है कि कौन सी क्षमताएं व्यवसाय को चलाती हैं, कौन से व्यवसायिक कार्य सबसे महत्वपूर्ण हैं, और संगठन में प्रत्येक तत्व मूल्य के निर्माण, कब्जे और वितरण में कैसे योगदान करता है। हमारे उद्देश्यों के लिए, मूल्य विनिमय मानचित्र का उपयोग उन मुख्य व्यवसायिक प्रक्रियाओं को देखने के लिए किया जा सकता है जो गतिशील स्वचालन के लिए उम्मीदवार होंगे। एक अगले स्तर के रूप में, आप प्रत्येक मूल्य विनिमय और घटक को यह देखने के लिए मैप कर सकते हैं कि वे संगठन के भीतर कैसे संचालित हैं। यह सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों, डेटा स्टोर, या यहां तक कि कर्मचारी कार्यों के रूप में हो सकता है। स्वचालन के अवसरों को तब प्रभाव और कार्यान्वयन जटिलता द्वारा तौला जा सकता है ताकि एआई और डेटा सक्रियण को लागू करने के लिए सबसे अच्छी जगह पर शून्य हो जाए।

चरण 2: डेटा सक्रियण परत के माध्यम से वैकल्पिकता को प्रसारित करें

एक संगठन की डेटा को सक्रिय करने की क्षमता इसके डिजिटल लैंडस्केप की वैकल्पिकता पर निर्भर करती है। वैकल्पिकता तब होती है जब डिजिटल संपत्तियां – सॉफ्टवेयर कार्य, डेटा स्रोत, तृतीय-पक्ष सेवाएं – वास्तविक समय में सुलभ होती हैं। एआई संदर्भ में, इसका दो अर्थ है। पहला, एक संगठन को सटीक संदर्भ प्रदान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को संश्लेषित करने में सक्षम होना चाहिए जो एलएलएम को सटीक तर्क और हॉलुसिनेशन से बचने में मदद करता है। दूसरा, सॉफ्टवेयर घटक जो मूल व्यवसायिक कार्यों को निष्पादित करते हैं – जैसे कि एक बैंक की ऋण निर्णय सेवा या एक खुदरा विक्रेता की लाइव इन्वेंट्री प्रणाली – एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों द्वारा स्वचालन को पूरा करने के लिए बुलाया जाना चाहिए। दोनों मामलों में, एपीआई डेटा और कार्यों को उपयुक्त रूप से सुलभ बनाने के लिए सबसे अच्छा तंत्र है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (एमसीपी) डेटा सक्रियण के लिए एपीआई प्रोटोकॉल के रूप में लोकप्रियता हासिल कर रहा है। इस सुलभ क्षमताओं के सेट को संगठन के लिए एक संदर्भित मंच में बनाया जा सकता है। अपने डिजिटल लैंडस्केप को व्यवसाय-संरेखित एपीआई की परत में बदलना डेटा सक्रियण के माध्यम से आरओआई प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है।

चरण 3: डिजिटल समाधानों के एजेंटिक परिदृश्य को अपनाएं

एआई युग की प्रमुख सॉफ्टवेयर वास्तुकला उभर रही है। अनुकूलित सॉफ्टवेयर समाधानों में एआई-इन्फ्यूज्ड और गैर-एआई घटकों के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है। एआई एजेंट – इस उभरती वास्तुकला में एआई-इन्फ्यूज्ड घटक – संदर्भित जागरूकता में आधारित एलएलएम-आधारित तर्क का उपयोग करके अपने निपटान में उपकरणों के माध्यम से कार्यों को निष्पादित करते हैं। वे डेटा सक्रियण और गतिशील स्वचालन के उपकरण हैं। एपीआई (एमसीपी टूल्स सहित) के माध्यम से वैकल्पिक डिजिटल लैंडस्केप ऐसे एजेंटों के लिए सबसे उपजाऊ जमीन है। एजेंटिक वास्तुकला कई पैटर्न की अनुमति देती है जो मौजूदा बुनियादी ढांचे में निर्धारित सॉफ्टवेयर घटकों को ऐसे एआई एजेंटों के साथ जोड़ती है। ये पैटर्न सरल चैटबॉट और कार्यकर्ता एजेंटों से लेकर एजेंटिक कार्य प्रवाह तक और स्वायत्त बहु-एजेंट प्रणालियों तक हैं। जो संगठन इस वास्तुकला दृष्टिकोण को अपनाते हैं वे अपने मौजूदा डिजिटल संपत्तियों से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करने में सक्षम होंगे और एआई को एक ऐसी गति से अपना सकते हैं जो उन्हें समाधानों की बढ़ती जटिलता का प्रबंधन करने की अनुमति देती है जो अधिक मूल्य लाते हैं।

चरण 4: एआई का उपयोग उत्पादकता उपकरण के रूप में करें और एजेंटिक स्वचालन बनाएं

एआई को उत्पादकता के लिए लागू करना व्यवसायिक रिटर्न पर सबसे अधिक रिटर्न प्रदान नहीं कर सकता है। हालांकि, एआई उत्पादकता लाभ का उपयोग एक संगठन के डेटा को सक्रिय करने और एजेंटिक स्वचालन प्रदान करने के लिए करना वास्तविक रिटर्न को तेज कर सकता है। इसका मतलब केवल विकासकर्ताओं के काम को तेज करना नहीं है। एआई विस्फोट से पहले भी, व्यवसायिक डोमेन विशेषज्ञों के बीच और आईटी टीमों के बीच जो समाधान बनाते हैं उन्हें समझने के लिए एक बड़ा अंतर था। डेवओप्स जैसे संगठनात्मक रुझानों ने उस अंतर को पुल करने में मदद की है, लेकिन एआई मदद कर सकता है और अधिक ठोस तरीके से। एक भाषा-आधारित प्रौद्योगिकी के रूप में, एलएलएम आवश्यकताओं और समाधानों के बीच अनुवाद करने में सक्षम हैं जो पहले के बिना असंभव था। बहुमोड़ल एआई व्यवसायिक स्केच को कब्जे में लेने की अनुमति देता है जो डाउनस्ट्रीम विकास के लिए उपयोगी कलाकृतियों को उत्पन्न कर सकता है। लिप्यंतरण प्रोटोटाइप में बदले जा सकते हैं। यह डेटा सक्रियण का एक नया प्रकार है: व्यवसायिक डोमेन ज्ञान को वास्तविक समय में समाधान स्कैफोल्डिंग में बदलना।

इन चार चरणों का पालन करके, संगठन अपना डेटा सक्रिय कर सकते हैं और अपने एआई निवेश पर रिटर्न देखना शुरू कर सकते हैं। इसके अलावा, वे एआई अर्थव्यवस्था द्वारा बनाए गए नए पारिस्थितिकी, नौकरियों और अवसरों के लिए बेहतर तैयार होंगे। अपने व्यवसाय की मूल्य गतिविधियों को समझने, अपनी डिजिटल संपत्तियों को व्यायाम योग्य विकल्पों में बदलने और एजेंटिक वास्तुकला के चारों ओर उन्मुख करके, आप एआई भविष्य को खुद से आविष्कार करके अपने संगठन को तैयार करेंगे।