अपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) रणनीति कैसे विकसित करें

एआई रणनीति परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए एआई को व्यवसाय में एकीकृत करने के लिए एक रोडमैप को परिभाषित करती है। कुशल व्यावसायिक उत्पाद और सेवाएँ बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जा सकता है। यह दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकता है। लेकिन एआई क्षमता को साकार करने के लिए, किसी संगठन को अपनी एआई परिपक्वता निर्धारित करने, चुनौतियों को सूचीबद्ध करने और इसकी प्रगति को ट्रैक करने के लिए एक रणनीतिक योजना की आवश्यकता होती है।

एआई व्यवसाय परिदृश्य पर गहरा प्रभाव डालता है और नवाचार को बढ़ावा देता है। ऐ बाजार 330 में आकार लगभग 2021 बिलियन डॉलर था, और 1400 में यह लगभग 2029 बिलियन डॉलर होगा, जो 20.1% की सीएजीआर से बढ़ रहा है। इसके अलावा, ए गार्टनर अध्ययन में पाया गया कि

• 80% व्यावसायिक अधिकारियों का मानना ​​है कि एआई ऑटोमेशन का उपयोग किसी भी व्यावसायिक निर्णय के लिए किया जा सकता है।
• 72% अधिकारियों ने बताया कि उनके पास आवश्यक एआई प्रतिभा है या वे उसे प्राप्त कर सकते हैं।
• 54% एआई अनुप्रयोग पायलट से उत्पादन में सफलतापूर्वक परिवर्तित हो गए।

इस ब्लॉग में, हम जानेंगे कि एआई रणनीति क्या है, इसकी योजना और कार्यान्वयन चरण और इसके लाभ क्या हैं।

एआई रणनीति क्या है?

एआई रणनीति के बिना एआई उद्यम शुरू करने से जटिलताएं, अस्पष्ट अपेक्षाएं, अवांछित देरी और अंततः परियोजना का परित्याग हो जाएगा। किसी संगठन को व्यवसाय वृद्धि का मार्गदर्शन करने के लिए एक कार्रवाई योग्य एआई रणनीति बनाने के लिए अपनी एआई आवश्यकताओं, आवश्यक संसाधनों और समयरेखा को परिभाषित करने की आवश्यकता है।

चरण 1- बिजनेस प्लान और एआई

व्यापार रणनीति और एआई रणनीति

किसी संगठन के लिए अपनी AI रणनीति बनाने में पहला कदम अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों की पहचान करना है। संगठन को अपनी व्यावसायिक रणनीति पर फिर से विचार करना चाहिए और इसे एआई रणनीति के साथ संरेखित करने के लिए सुव्यवस्थित करना चाहिए। इस चरण में, संगठन को निम्नलिखित प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए:

• हमारे व्यावसायिक लक्ष्य क्या हैं और AI उन्हें हासिल करने में हमारी मदद कैसे कर सकता है?
• हम AI का उपयोग क्यों और कहाँ कर रहे हैं?
• एआई रणनीति को क्रियान्वित करने में किस प्रकार और कितने संसाधनों की आवश्यकता होगी?

उपयोग के मामलों की पहचान करें

उपयोग के मामलों की पहचान करना ऊपर पूछे गए प्रश्नों से एक स्वाभाविक परिवर्तन है। इस चरण में, संगठन को अपने समस्या बिंदुओं की पहचान करनी चाहिए। उस अंत तक, संगठन को 3-5 प्रासंगिक उपयोग मामलों को सूचीबद्ध करना चाहिए, उन्हें उनके महत्व के अनुसार रैंक करना चाहिए और उन लोगों का चयन करना चाहिए जो महत्वपूर्ण व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने या प्रमुख व्यावसायिक समस्या को कम करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर विज़न का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल में चिकित्सा छवि (उदाहरण के लिए, सीटी स्कैन) विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।

चरण 2- निष्पादन (व्यवहार्य एआई रणनीति के लिए चरण-दर-चरण प्रक्रिया)

डेटा रणनीति

डेटा के बिना कोई AI नहीं है। डेटा किसी संगठन के लिए एक संपत्ति है। डेटा रणनीति किसी संगठन के लिए अपने डेटा को प्रबंधित करने की एक व्यापक योजना को संदर्भित करती है। एक कंपनी को अपने डेटा स्रोतों की पहचान करनी चाहिए, उन्हें संग्रहीत करना चाहिए, उन्हें अपडेट करना चाहिए और व्यावसायिक लक्ष्यों और एआई/एमएल पाइपलाइनों के लिए उनका उपयोग करना चाहिए। एआई रणनीति तैयार करते समय, कंपनी को अपनी डेटा रणनीति को एआई रणनीति के साथ संरेखित करना चाहिए।

लेखापरीक्षा और जोखिम मूल्यांकन

जब रंग, लिंग या नस्ल जैसे चर बदले जाते हैं तो एआई एप्लिकेशन को अज्ञेयवादी होने की आवश्यकता होती है। पक्षपातपूर्ण AI अनुप्रयोग हानिकारक हो सकते हैं। कानूनी, नैतिक और सामाजिक विचारों के लिए संपूर्ण जोखिम मूल्यांकन आवश्यक है।

इसके लिए, ऑडिटर एआई फ्रेमवर्क, डेटा विनियम और एआई नैतिकता का उपयोग करते हैं लेखा परीक्षा एआई/एमएल पाइपलाइन। एमएल पाइपलाइनों के जोखिम मूल्यांकन का संचालन करके, एक संगठन विश्वास बनाता है इसके AI सिस्टम में।

प्रौद्योगिकी अवसंरचना

टेक्नोलॉजी इंफ्रास्ट्रक्चर से तात्पर्य आपकी एआई रणनीति के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर से है। इस चरण में, संगठन एआई सिस्टम के निर्माण के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति, प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी, फ्रेमवर्क, क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाएं, डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण उपकरण और तैनाती उपकरण निर्धारित करता है।

कुशल जनशक्ति

संगठन को एआई प्रणाली के निर्माण के लिए आवश्यक टीम की पहचान करने की आवश्यकता है। एआई एप्लिकेशन बनाने के लिए डेटा इंजीनियर, डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक, मशीन लर्निंग इंजीनियर, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और एआई आर्किटेक्ट की आवश्यकता होती है। संगठन को ज्ञान के अंतर को समझने और उसे पाटने के लिए एचआर टीम को प्रतिभा आवश्यकताओं के बारे में बताना चाहिए। किसी संगठन को जिस प्रकार के एआई उत्पाद की आवश्यकता होती है, उसके आधार पर प्रतिभा की भर्ती अलग-अलग होती है। भाषा मॉडल के लिए, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) में विशेषज्ञता वाले कर्मचारियों की आवश्यकता होती है, और सीवी (कंप्यूटर विजन) में अनुभव वाले स्थानीयकरण कर्मचारियों की आवश्यकता होती है।

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कार्यान्वयन

एक बार जब सब कुछ ठीक हो जाए, तो योजना को क्रियान्वित करने का समय आ गया है। कार्यान्वयन में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

• डेटा इक्कट्ठा करना
• डेटा प्रीप्रोसेसिंग
• डेटा विश्लेषण
• मॉडलिंग और मूल्यांकन
• तैनाती

एआई आर्किटेक्ट संगठन के एआई उद्देश्यों को समझता है और टीम का नेतृत्व करता है। डेटा विश्लेषक डेटा इंजीनियरों से डेटा प्राप्त करता है और उसे प्रीप्रोसेस करता है। प्रीप्रोसेसिंग और विश्लेषण के बाद, डेटा विश्लेषक टीम और हितधारकों के साथ प्रमुख अंतर्दृष्टि साझा करता है। मशीन लर्निंग इंजीनियर मॉडलिंग के लिए उचित सत्यापन रणनीति बनाता है। एक बार जब सर्वोत्तम परिणाम वाला मॉडल चुना जाता है, तो मॉडल को तैनात करने के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टीम द्वारा एक सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म चुना जाता है। तैनाती के बाद, वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल की लगातार निगरानी और अद्यतन किया जाता है।

एआई रणनीति होने के लाभ

बढ़ी हुई दक्षता: एआई निर्णय लेने में कुशल है और दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है। सांसारिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, कर्मचारी उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

स्पष्टता: स्पष्ट रूप से परिभाषित एआई रणनीति एक रोडमैप बनाती है जिसका पालन करना आसान है और सफल होने की संभावना है। एआई रणनीति में, टीम में सभी की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां बताई जाती हैं। इसके अलावा, यह उद्यम में निवेश करने में हितधारकों का विश्वास बढ़ाता है।

प्रतिस्पर्धात्मक लाभ: एआई रणनीति रखने से असंगत लाभ मिलता है। उदाहरण के लिए, एआई अनुप्रयोगों का उपयोग करने वाली एक ऑडिटिंग फर्म तेजी से काम करेगी और बदले में, अधिक व्यवसाय करेगी।

एआई रणनीति - आगे का रास्ता

एआई रणनीति एक संगठन की डेटा रणनीति के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनी व्यावसायिक रणनीति में एकीकृत करने की व्यापक योजना है। अत्याधुनिक अनुसंधान विधियों, बड़े पैमाने पर डेटा और विकास को उत्प्रेरित करने वाले जबरदस्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ एआई पारिस्थितिकी तंत्र का तेजी से विस्तार जारी रहेगा। किसी संगठन को एआई बूम से अधिकतम लाभ उठाने के लिए गति बनाए रखने और अपनी एआई रणनीति को संशोधित करने की आवश्यकता है।

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