साक्षात्कार
एरिक श्वार्ट्ज, चीफ एआई ऑफिसर (सीएआईओ) ट्रिकॉन इन्फोटेक – साक्षात्कार श्रृंखला
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एरिक श्वार्ट्ज ट्रिकॉन इन्फोटेक के चीफ एआई ऑफिसर (सीएआईओ) हैं। ट्रिकॉन इन्फोटेक एक प्रमुख परामर्श और सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी है। ट्रिकॉन इन्फोटेक कस्टम उत्पादों और उद्यम कार्यान्वयन के माध्यम से कुशल, स्वचालित समाधान और पूर्ण डिजिटल परिवर्तन प्रदान करता है।
एरिक श्वार्ट्ज एक अनुभवी प्रौद्योगिकी कार्यकारी और उद्यमी हैं जिनके पास दो दशक से अधिक का अनुभव है, जो एआई, सूचना पुनर्प्राप्ति और ज्ञान खोज के क्षेत्र में विशेषज्ञता रखते हैं। अपने करियर के दौरान, एरिक ने बड़े पैमाने पर मंचों का निर्माण करने और खोज प्रौद्योगिकियों में एआई को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जिससे उपयोगकर्ता इंटरैक्शन और सूचना पहुंच में काफी सुधार हुआ है। उन्होंने कॉमकास्ट, एल्सेवियर और माइक्रोसॉफ्ट में प्रमुख वरिष्ठ भूमिकाएं निभाई हैं, जहां उन्होंने एआई, खोज और एलएलएम पहलों का नेतृत्व किया है।
एरिक की पेशेवर यात्रा नवाचार के प्रति उनकी प्रतिबद्धता और सहयोग की शक्ति में उनके विश्वास से चिह्नित है। उन्होंने लगातार टीमों को नए और अभिनव समाधानों के तेजी से वितरण की ओर प्रेरित किया है, जिससे उन्हें प्रौद्योगिकी समुदाय में एक विश्वसनीय नेता के रूप में स्थापित किया गया है। उनका काम, हाल ही में एल्सेवियर में स्कोपस एआई परियोजना पर, जानकारी के साथ जुड़ने और उपयोगकर्ताओं के साथ विश्वसनीय संबंध बनाने की सीमाओं को फिर से परिभाषित करने के उनके प्रयासों को दर्शाता है।
चीफ एआई ऑफिसर (सीएआईओ) के रूप में, एरिक अपने व्यापक अनुभव का लाभ उठाते हैं ताकि ट्रिकॉन ग्राहकों के लिए व्यापक एआई रणनीतियों का विकास और कार्यान्वयन किया जा सके। उनकी प्रक्रिया न केवल एआई को सरल बनाती है, बल्कि यह सुनिश्चित भी करती है कि व्यवसाय एआई प्रौद्योगिकी के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में सफल होने और पनपने के लिए सुसज्जित हैं। एरिक विकास और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए उत्साहित हैं, और वे संगठनों को एआई की शक्ति का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रेरित करने और सशक्त बनाने के लिए अपने अंतर्दृष्टि साझा करते हैं।
क्या आप अपने करियर की कुछ मुख्य बातें साझा कर सकते हैं जो आपको ट्रिकॉन इन्फोटेक में चीफ एआई ऑफिसर की अपनी वर्तमान भूमिका में ले आईं?
मैं अपने पूरे करियर में सूचना पुनर्प्राप्ति डोमेन में डूबा हुआ हूं। मेरी यात्रा 90 के दशक की शुरुआत में वेब मास्टर के रूप में शुरू हुई, जब इंटरनेट का उदय हो रहा था। इस निर्माणकारी अवधि के दौरान, मैं सरकारी एजेंसियों, विश्वविद्यालयों और मीडिया कंपनियों के लिए डिजिटल पुस्तकालयों का निर्माण करने पर केंद्रित था, जिसने मेरी डिजिटल सूचना प्रणालियों में विशेषज्ञता की नींव रखी।
2000 के दशक में, मैं खोज इंजन विक्रेताओं के साथ काम करने में चला गया, जहां मैंने खोज प्रौद्योगिकियों में अपने कौशल को विकसित किया। मेरे करियर का यह चरण विभिन्न अधिग्रहणों के माध्यम से महत्वपूर्ण विकास और सीखने से चिह्नित था, जो अंततः मुझे 2008 में माइक्रोसॉफ्ट में शामिल होने के लिए प्रेरित किया। माइक्रोसॉफ्ट में, मैंने ज्ञान खोज मंचों को विकसित करने और सुधारने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए जानकारी की पहुंच और नवाचार में सुधार हुआ।
माइक्रोसॉफ्ट में अपने कार्यकाल के बाद, मैंने कॉमकास्ट और एल्सेवियर जैसी प्रमुख निगमों में पहलों का नेतृत्व किया, जहां मैं बड़े पैमाने पर ज्ञान खोज मंचों का संचालन करने के लिए जिम्मेदार था। ये अनुभव मेरे एआई और सूचना पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोण को आकार देने में महत्वपूर्ण रहे हैं, जो अंततः मुझे ट्रिकॉन इन्फोटेक में चीफ एआई ऑफिसर की अपनी वर्तमान भूमिका में ले आए। यहां, मैं अपने व्यापक अनुभव का लाभ उठाता हूं ताकि एआई रणनीतियों और समाधानों को चला सकूं जो हमारे ग्राहकों को अपने डेटा की पूरी क्षमता का दोहन करने में सक्षम बनाते हैं।
कॉमकास्ट, एल्सेवियर और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों में आपके अनुभवों ने एआई और खोज प्रौद्योगिकियों के एकीकरण के आपके दृष्टिकोण को कैसे प्रभावित किया है?
मेरे करियर के दौरान, मैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों और मशीन लर्निंग पर गहराई से केंद्रित रहा हूं। शुरुआत में, ये प्रौद्योगिकियां सरल नियम-आधारित प्रणालियों पर आधारित थीं। हालांकि, जब डेटा सेट बड़े हो गए और कंप्यूटिंग शक्ति अधिक मजबूत हो गई, तो हमने उपयोगकर्ता अनुभवों में काफी सुधार किया डेटा को स्वचालित रूप से काटने और इसे अल्गोरिदम में वापस फीड करने से जो उनके प्रदर्शन में सुधार करता है।
माइक्रोसॉफ्ट में, फास्ट के अधिग्रहण के बाद, मैं शेयरपॉइंट टीम पर एक उत्पाद प्रबंधक के रूप में कार्य करता था। इस भूमिका में, मैं उद्यम सामग्री प्रबंधन प्रणालियों में उन्नत खोज प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने में शामिल था, जिससे व्यवसायों के लिए सूचना पुनर्प्राप्ति और सहयोग क्षमताओं में सुधार हुआ।
कॉमकास्ट में, मैंने एक ज्ञान खोज मंच बनाया जो उनके पूरे वीडियो व्यवसाय को संचालित करता था, जिससे उपयोगकर्ता सेट-टॉप बॉक्स, मोबाइल और वेब डिवाइसों पर सामग्री खोज और खोज सकते थे। यह खोज इंजन प्रतिदिन 1 अरब से अधिक अनुरोधों को संभालने के लिए स्केल किया गया था, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में काफी सुधार हुआ क्योंकि यह तेज और सटीक सामग्री अनुशंसाएं और खोज परिणाम प्रदान करता था।
सबसे परिवर्तनकारी अनुभव एल्सेवियर में था, जहां हमने स्कोपस के लिए एक जेनरेटिव एआई अनुभव लॉन्च किया, जो उनके सबसे विश्वसनीय उत्पादों में से एक है। इस पहल ने स्कॉलरली संचार डेटाबेस में गहरे तकनीकी सामग्री से अधिक सटीक उत्तर प्राप्त करने और बेहतर प्रश्न पूछने में उपयोगकर्ताओं की सहायता के लिए एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग किया। इस एलएलएम-चालित दृष्टिकोण ने डेटाबेस में 90 मिलियन से अधिक लेखों की पूरी सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित की, जो अकादमिक अनुसंधान और ज्ञान प्रसार को बढ़ाने के लिए एआई की शक्ति का प्रदर्शन करता है।
वर्तमान में जेनरेटिव एआई में प्रगति और इसके संभावित अनुप्रयोगों के बारे में आपको क्या सबसे ज्यादा उत्साहित करता है?
सूचना पुनर्प्राप्ति में सबसे बड़ी ऐतिहासिक चुनौतियों में से एक संदर्भ को बनाए रखना रहा है। मानवों के लिए, यह एक प्राकृतिक प्रक्रिया है, लेकिन मशीनों के लिए, जानकारी खोजना पारंपरिक रूप से एक बहुत ही लेन-देन अनुभव रहा है: एक प्रश्न पूछें, एक उत्तर प्राप्त करें। विषय में गहराई से जाने के लिए अधिक विशिष्ट प्रश्न पूछने की आवश्यकता थी। जेनरेटिव एआई इस दृष्टिकोण को क्रांतिकारी बनाता है क्योंकि यह एक अधिक संवादात्मक और संदर्भ-आधारित इंटरैक्शन को सक्षम बनाता है, जो किसी ऐसे व्यक्ति के साथ एक प्राकृतिक बातचीत की तरह है जिसे आप अभी मिले हैं।
इसके अलावा, जेनरेटिव एआई में अतिरिक्त तकनीकें शामिल हैं जो गहरी समझ में सुधार करती हैं, जो पारंपरिक खोज इंजनों के लिए ऐतिहासिक रूप से कठिन रही हैं। उदाहरण के लिए, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) स्वर, भावना विश्लेषण, सेमेंटिक समझ और विसंवाद को संभाल सकते हैं। ये क्षमताएं एलएलएम को मानव भाषा और संदर्भ की नुकसान को समझने में सक्षम बनाती हैं, जो बॉक्स से बाहर अधिक सटीक और अर्थपूर्ण प्रतिक्रियाएं प्रदान करती हैं। यह प्रगति मुझे सबसे ज्यादा उत्साहित करती है, क्योंकि यह विभिन्न क्षेत्रों में अधिक संवादात्मक, प्रतिक्रियाशील और बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए कई संभावनाओं को खोलती है।
ट्रिकॉन इन्फोटेक का जेनएआई के क्षेत्र में अन्य कंपनियों से अलग दृष्टिकोण क्या है?
जेनरेटिव एआई स्थान में दो प्राथमिक फोकस क्षेत्र हैं। पहला, जो कुछ सबसे बड़े प्रौद्योगिकी विक्रेताओं से महत्वपूर्ण ध्यान प्राप्त करता है, एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने और फाइन-ट्यून करने पर केंद्रित है। दूसरा क्षेत्र, जहां जेनरेटिव एआई पractioners वास्तव में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, अनुमान है – जेनरेटिव एआई का उपयोग मूल्यवान उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए किया जाता है।
ट्रिकॉन इन्फोटेक में, हम बाद वाले पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हमारा दृष्टिकोण व्यावहारिक अनुप्रयोग और तेजी से तैनाती पर जोर देने के कारण अद्वितीय है। हमने व्यवसायिक नेताओं को जेनरेटिव एआई के लिए सबसे प्रभावी उपयोग के मामलों की जल्दी से पहचान करने में मदद करने के लिए एक व्यापक कार्यक्रम विकसित किया है। हमारी प्रक्रिया में एक तेजी से प्रोटोटाइप समाधान शामिल है, जो ग्राहकों को अपने स्वयं के डेटा के साथ एक एआई सैंडबॉक्स में काम करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि वे शुरुआती चरण में ही टैंगिबल परिणाम देख सकें और एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के साथ जुड़ सकें।
इसके अलावा, हमारा समय-समय पर मूल्य पर एक कट्टर फोकस है। हमारा लक्ष्य ग्राहकों को 90 दिनों के भीतर उपभोक्ता-सामने वाले अनुप्रयोगों का निर्माण और तैनाती करने में मदद करना है। यह त्वरित समयरेखा न केवल तेजी से नवाचार को चलाती है, बल्कि यह सुनिश्चित भी करती है कि व्यवसाय जेनरेटिव एआई के लाभों का जल्दी से लाभ उठा सकें, जिससे नए राजस्व धाराओं का सृजन हो और ग्राहक संतुष्टि में सुधार हो।
व्यवसायिक समाधानों में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जेनरेटिव एआई को लागू करने में कुछ प्रमुख चुनौतियां क्या हैं?
व्यवसायिक समाधानों में एलएलएम और जेनरेटिव एआई को लागू करना कई उभरती चुनौतियों को प्रस्तुत करता है। पहली और सबसे महत्वपूर्ण चुनौती विश्वास है। व्यवसायों को यह आश्वस्त करने की आवश्यकता है कि एआई प्रणाली उनकी बौद्धिक संपदा या संवेदनशील निगमित जानकारी को समझौता नहीं करेगी। डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना और यह आश्वस्त करना कि एआई डेटा का दुरुपयोग नहीं करेगा, विश्वास हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण है।
दूसरी चुनौती हॉल्यूसिनेशन का मुद्दा है। जेनरेटिव एआई कभी-कभी वास्तविक रूप से गलत उत्तर प्रदान कर सकता है। यह एआई प्रणालियों की विश्वसनीयता को कमजोर कर सकता है। तकनीकों जैसे मॉडल को फाइन-ट्यून करना और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) का उपयोग करना हॉल्यूसिनेशन की घटना को कम करने में मदद कर सकता है, यह सुनिश्चित करके कि एआई प्रतिक्रियाएं सटीक डेटा पर आधारित हैं।
तीसरी महत्वपूर्ण चुनौती लागत है। एलएलएम को लाइसेंस देना और स्केल करना बहुत महंगा हो सकता है। यहां तक कि माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन और गूगल जैसे प्रमुख प्रदाताओं से उद्यम पेशकशों में भी सख्त प्रवेश शुल्क और न्यूनतम हैं। इसलिए, व्यवसायों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपने एआई समाधानों की लागत पर नज़र रखें और यह सुनिश्चित करें कि एआई की तैनाती आर्थिक रूप से व्यवहार्य है।
क्या आप ट्रिकॉन इन्फोटेक द्वारा विकसित किए जाने वाले अनुकूलित जेनएआई व्यवसायिक समाधानों के लिए संरचित दृष्टिकोण के बारे में बता सकते हैं?
ट्रिकॉन इन्फोटेक एक उत्पाद विकास कंपनी है जो पारंपरिक कर्मचारी पूरकता के बजाय प्रबंधित सेवाओं के माध्यम से पूर्ण-स्टैक उत्पाद टीमों की पेशकश करके अलग है। हमारा दृष्टिकोण पूरी उत्पाद विकास जीवन चक्र के प्रत्येक पहलू का प्रबंधन करने में सक्षम पूर्ण-स्टैक उत्पाद टीमों को तैनात करना शामिल है, जिसमें उपयोगकर्ता अनुसंधान, उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन (यूएक्स), फ्रंट-एंड और बैक-एंड विकास, परीक्षण स्वचालन, तैनाती, स्केलिंग और निरंतर संचालन शामिल हैं।
यह व्यापक प्रबंधित सेवा मॉडल सुनिश्चित करता है कि हमारे ग्राहक अपने डेटा से मूल्य प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, पृथक संसाधनों के प्रबंधन की जटिलताओं और ओवरहेड के बिना। हमारा प्रमुख चालक समय-समय पर मूल्य है, जिसका अर्थ है कि हम तेजी से और कुशलता से टैंगिबल लाभ प्रदान करने पर प्राथमिकता देते हैं। हमारी महत्वाकांक्षा हमारे ग्राहकों के साथ दीर्घकालिक जेनरेटिव संबंध बनाने की है, जो लगातार मूल्य जोड़कर और विकास प्रक्रिया के माध्यम से पुनरावृत्ति करके करते हैं।
हमारा संरचित दृष्टिकोण लचीला और प्रतिक्रियाशील होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो हमें एआई परिदृश्य में नए चुनौतियों और अवसरों का तेजी से अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है। हमारी बहु-विषयक टीमों की पूर्ण क्षमता का लाभ उठाकर, हम उच्च अनुकूलित जेनरेटिव एआई समाधान प्रदान करते हैं जो प्रत्येक उद्यम की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप हैं। यह दृष्टिकोण न केवल हमें पारंपरिक कर्मचारी पूरकता से अलग करता है, बल्कि यह सुनिश्चित भी करता है कि हम समग्र, अंत-से-अंत समाधान प्रदान करते हैं जो महत्वपूर्ण व्यवसायिक प्रभाव डालते हैं।
ट्रिकॉन के जेनएआई समाधानों ने वास्तविक दुनिया की समस्याओं का सफलतापूर्वक समाधान किया है, कुछ उदाहरण क्या हैं?
- ई-लर्निंग – पारंपरिक मीडिया और विरासत शैक्षिक सामग्री को इंटरैक्टिव मल्टी-मॉडल सामग्री में परिवर्तित करना। यह हमारे ग्राहकों को मौजूदा सामग्री को नए तरीके से सीखने और विभिन्न प्लेटफार्मों पर पहुंचाने में सक्षम बनाता है जहां वे पहले से ही मौजूद हैं। इसके अलावा, सामग्री को तब हाइपर-व्यक्तिगत学习 कार्यक्रमों में परिवर्तित किया जा सकता है जो स्वचालित रूप से शिक्षार्थी की आवश्यकताओं और सीखने की शैली (ऑडियो, दृश्य, आदि) के अनुसार अनुकूलित हो सकते हैं।
- प्राइवेट एआई – ग्राहकों को निजी एआई समाधान बनाने में मदद करना जो निजी रहते हैं और ग्राहकों के एक्सेस नियमों का सम्मान करते हैं, जबकि लागत और स्केलिंग को बनाए रखते हैं। ये निजी एआई न केवल उद्यम की सेवा करेंगे, बल्कि ग्राहकों के लिए नए राजस्व स्ट्रीम भी उत्पन्न करेंगे।
- प्रक्रिया स्वचालन – अभी भी कई संगठन हैं जो मैनुअल प्रक्रियाओं और स्विवेल चेयर डेटा एकीकरण पर निर्भर हैं। एआई इन प्रणालियों को एक साथ जोड़ने में मदद करता है और डेटा को मान्य करने और बेस्पोक सिग्नल को समझने में सक्षम होता है जो विशिष्ट डेटासेट या टूलिंग द्वारा उत्पन्न होता है, जिससे कार्य प्रवाह को कुशलता से मार्गदर्शन करने और आपूर्ति श्रृंखला मुद्दों की पहचान करने में मदद मिलती है।
तेजी से विकसित हो रहे एआई क्षेत्र में आगे रहने के लिए निरंतर शिक्षा और विकास की भूमिका क्या है?
एआई क्षेत्र में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक प्रतिभा पूल को अपस्किल करना है। एक नई पीढ़ी के श्रमिक हैं जो एआई टूल और प्रौद्योगिकियों को सहजता से समझते हैं। हालांकि, एक पुरानी पीढ़ी भी है जिसे यह समझने की आवश्यकता है कि ये टूल क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। निरंतर शिक्षा इस अंतर को पाटने के लिए महत्वपूर्ण है।
एआई टूल उत्पादकता में नाटकीय रूप से सुधार करने की क्षमता रखते हैं, जिससे व्यवसाय कम संसाधनों के साथ बहुत कुछ हासिल कर सकते हैं, जिससे समय और लागत में कमी आती है। इन लाभों को महसूस करने के लिए, कर्मचारियों को नए तरीकों से काम करने और अपने कार्य प्रवाह में इन टूल को एकीकृत करने के लिए खुले रहने की आवश्यकता है।
इसके अलावा, नौकरी की सुरक्षा के डर को संबोधित करना आवश्यक है। कर्मचारियों को यह समझने की आवश्यकता है कि जो निरंतर शिक्षा और विकास को अपनाते हैं, वे अपने दैनिक कार्यों में इन नए एआई टूल को एकीकृत करने के लिए बेहतर सुसज्जित होंगे, जिससे अंततः उनकी नौकरी की सुरक्षा में वृद्धि होगी। वास्तविकता यह है कि एआई-संचालित भविष्य में सफलता उन लोगों के पास आएगी जो सक्रिय रूप से इन विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों को समझने और लागू करने का प्रयास करते हैं।
आप अगले दशक में एआई के भविष्य को खोज प्रौद्योगिकी और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को बदलने के रूप में कैसे देखते हैं?
हम पहले से ही पारंपरिक खोज इंजनों से जेनरेटिव एआई टूल की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव देख रहे हैं जो प्रारंभिक प्रश्नों के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह बदलाव जेनरेटिव एआई की क्षमता से संचालित है जो सीधे उत्तर और समाधान प्रदान कर सकता है, जिससे विभिन्न वेबसाइटों या संसाधनों को स्वतंत्र रूप से नेविगेट करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। निकट भविष्य में, यह सामान्य हो जाएगा कि एआई बैठकों में भाग लेगा, कार्रवाई करेगा और दिनचर्या कार्यों को संभालेगा, जिससे उद्यमों के भीतर कुछ कार्यों की भूमिकाओं में काफी कमी आएगी।
एक प्रमुख चुनौती जो बनी हुई है वह यह है कि जेनरेटिव एआई को कैसे मुद्रीकृत किया जाए, क्योंकि पारंपरिक विज्ञापन मॉडल इस नए परिदृश्य में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना कर सकता है। मेरा अनुमान है कि डेटा बढ़ती महत्ता की ओर बढ़ेगा, जो एक मुद्रा की तरह कार्य करेगा क्योंकि हम इस साहसिक नए दुनिया में नेविगेट करते हैं। यह बदलाव नवीन व्यवसाय मॉडल की मांग करेगा जो एआई की विशिष्ट क्षमताओं का लाभ उठाते हैं, सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता और उद्यम अपने इंटरैक्शन से वास्तविक मूल्य प्राप्त करें।
कुल मिलाकर, खोज प्रौद्योगिकी और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन में एआई का भविष्य परिवर्तनकारी होने का वादा करता है, जिससे जानकारी प्राप्त करना अधिक सहज और कुशल हो जाएगा, और डिजिटल इंटरैक्शन और उद्यम कार्यों के तरीके को फिर से परिभाषित करेगा।
व्यवसायों को एआई का लाभ उठाने और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए आपकी क्या व्यावहारिक सलाह है?
प्रौद्योगिकी से न डरें। अपने कर्मचारियों को एआई टूल तक पहुंच प्रदान करना शुरू करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आपका डेटा और बौद्धिक संपदा सुरक्षित रहे। कई कर्मचारी पहले से ही एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उचित शासन के बिना, डेटा के दुरुपयोग का जोखिम है। इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने कर्मचारियों को अपस्किल करें ताकि वे जोखिमों को समझें और इन टूल का सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग करना जानें।
इसके अलावा, सफलता के उपायों पर करीब से नजर रखें। एआई टूल महंगे हो सकते हैं, लेकिन लागत समय के साथ कम होने की उम्मीद है। हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने एआई समाधानों पर रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) पर ध्यान दें, ताकि आप लागत का प्रबंधन कर सकें और अपने व्यवसाय पर इसके प्रभाव को समझ सकें। ऐसा करके, आप एआई का लाभ उठा सकते हैं नवाचार को बढ़ावा देने और सुनिश्चित करने के लिए कि लाभ व्यय से अधिक हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें ट्रिकॉन इन्फोटेक की वेबसाइट पर जाना चाहिए।
