नवाचार फोमो से कैसे निपटें और विशिष्ट व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करने के लिए एआई/जेनएआई का उपयोग करें

हम कॉर्पोरेट नेतृत्व के लिए व्यस्त मौसम में प्रवेश कर रहे हैं जब प्रबंधक सभी कार्यों से मिलते हैं ताकि प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जा सके और आगे की योजना बनाई जा सके। एक वर्ष के बढ़ते लागत, लगातार आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दों और सतत प्रयासों के बाद जो स्थायित्व लक्ष्यों को पूरा करने के लिए किए जा रहे हैं, कई चुनौतियाँ हैं। लेकिन एक विषय अभी भी हर किसी के दिमाग में सबसे आगे है – कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)/जनरेटिव एआई (जेनएआई)।

यह नवाचार फोमो का युग है, और नेताओं को अपने संचालन में कुछ एआई/जेनएआई कार्यक्षमता शामिल करने के लिए कहा जा रहा है ताकि उनकी कंपनियाँ पीछे न रह जाएं। लेकिन सभी उत्साह के बीच, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि नवाचार एक प्रक्रिया है, एक समाधान नहीं। स्थायी प्रभाव बनाने के लिए, संगठनों को यह सुनिश्चित करना होगा कि कोई भी नई क्षमताएं विशिष्ट आवश्यकताओं से मेल खाती हों, जोखिम के लिए मूल्यांकन की जाती हैं, और मापनीय व्यावसायिक परिणामों से जुड़ी हुई हैं।

यहाँ तीन सामान्य प्रश्न/चुनौतियाँ हैं जो कॉर्पोरेट नेतृत्व टीमों से आती हैं और एआई/जेनएआई कैसे मदद कर सकता है, साथ ही कई उद्योगों के उदाहरण जहाँ यह नवाचार पहले से ही अंतर बना रहा है:

यह लगता है कि हर दिन नई तकनीक पेश की जा रही है, और हमारा बजट पहले से ही पतला है। हम अपने एआई/जेनएआई नवाचार में निवेश का सबसे अधिक आरओआई कहाँ प्राप्त करेंगे?

विरोधाभासी, जब हर कोई तेजी से आगे बढ़ने लगता है, तो यह आपकी नेतृत्व टीम के लिए धीमा करने और मूल बातों पर ध्यान केंद्रित करने का समय है। सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि हर कोई एआई/जेनएआई के बारे में सोचते हुए एक ही पृष्ठ पर है। एआई कुछ समय से आसपास है, और एक उच्च स्तर पर, यह सबसे अच्छा है कि इसे डेटा विश्लेषण, अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और स्मार्टर काम करने के लिए एक उपकरण के रूप में सोचें। जेनएआई अधिक नवाचार है और इसमें उन सभी अंतर्दृष्टि का उपयोग करके स्वायत्त रूप से वास्तविक सामग्री और सिफारिशें उत्पन्न करने के लिए कैसे उपयोग किया जाए। हर कंपनी एआई/जेनएआई क्षमताओं को शामिल करने से लाभान्वित हो सकती है, लेकिन यह मदद करता है कि संक्रमण को लोकतांत्रिक बनाया जाए ताकि श्रमिकों को मूल्यांकन किया जा सके।

कंपनियाँ जो एक उद्यम-व्यापी एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनाने की तलाश में हैं, वे टोयोटा द्वारा पioneered “काइजेन” विधि से प्रेरणा ले सकती हैं। इस दृष्टिकोण में निरंतर सुधार शामिल है, जहाँ संगठन के सभी स्तरों पर टीमों को छोटे, क्रमिक परिवर्तन करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है ताकि अपशिष्ट को समाप्त किया जा सके और प्रक्रियाओं को अनुकूलित किया जा सके। न केवल यह पहचानने में मदद करता है कि एआई/जेनएआई कहाँ सबसे अधिक प्रभाव डाल सकता है, यह एक “परीक्षण और सीखने” की मानसिकता को प्रोत्साहित करना शुरू कर देता है जो संगठन की संस्कृति में प्रवेश करेगा और परिणामस्वरूप अधिक खुश, अधिक उत्पादक कर्मचारी होंगे।

फोकस ऑन: परिवहन उद्योग

परिवहन में, एआई/जेनएआई कंपनियों को मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्रबंधन से लेकर पूर्वानुमानिक रखरखाव और मार्ग अनुकूलन तक सब कुछ बेहतर बनाने में मदद कर रहा है। डेल्टा एयर लाइन्स जेनएआई का उपयोग ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने और व्यक्तिगत यात्रा अनुभव प्रदान करने के लिए करता है, यूपीएस अपने एआई-संचालित ओरियन प्रणाली का उपयोग यातायात स्थितियों के बदलने पर डिलीवरी मार्गों को समायोजित करने के लिए करता है, और न्यूयॉर्क सिटी एमटीए किराया चोरी को कम करने के लिए एआई को तैनात करता है।

जैसे ही हम बढ़ते हैं, हम देख रहे हैं कि सी-सूट और कार्यात्मक नेतृत्व के बीच संचार अंतराल विकसित हो रहे हैं, विशेष रूप से आईटी। एआई/जेनएआई का उपयोग करके हम अपने आंतरिक और बाहरी संदेशों को अधिक प्रभावी बनाने के लिए कैसे कर सकते हैं बिना अपनी वास्तविकता को खोए?

जबकि जेनएआई आश्चर्यजनक रूप से वास्तविक संदेशों का उत्पादन कर सकता है, यह महत्वपूर्ण है कि ब्रांड प्रतिष्ठा की रक्षा के लिए कुछ मानकों को बनाए रखा जाए। दूसरे शब्दों में, शैली मायने रखती है, और लोग ऐसे तरीके से संवाद करना चाहते हैं जो वास्तविक लगता है। पीडब्ल्यूसी के एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, सी-सूट, उपभोक्ताओं और कर्मचारियों के बीच विश्वास स्थापित करना बढ़ती महत्वपूर्ण है, और 93% व्यावसायिक कार्यकारी सहमत हैं कि विश्वास बनाने और बनाए रखने से नीचे की रेखा में सुधार होता है। यह एक संगठन के भीतर भी सच है, और यह आम है कि श्रमिक नई प्रबंधन निर्देशों के प्रति सावधान होते हैं जो झूठे लगते हैं, या नई तकनीक के प्रति संदेह रखते हैं जो उचित संदर्भ में नहीं रखी जाती है।

संचार विफलता समय और पैसा बर्बाद करती है, जो नवाचार और संचालन की दक्षता को धीमा कर देती है। जेनएआई इसे सक्रिय रूप से संबोधित कर सकता है कि यह ग्राहकों और कर्मचारियों के साथ पिछली बातचीत के विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके संभावित प्रतिक्रियाओं को मॉडल कर सकता है, वास्तविक समय के अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, और दो “भाषाओं” (यानी, व्यवसाय क्या कहना चाहता है, और यह ग्राहकों/कर्मचारियों द्वारा कैसे प्राप्त किया जाता है) के बीच एक पुल के रूप में कार्य कर सकता है। जब कार्यकारी समय पर, एआई-संचालित अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं तो वे संचालन निर्णयों को रणनीतिक लक्ष्यों के साथ बेहतर ढंग से संरेखित कर सकते हैं। और जब श्रमिकों को शिक्षा और कौशल विकास की पहल के माध्यम से प्रक्रिया में शामिल किया जाता है, तो एआई/जेनएआई को एक संपत्ति के बजाय एक खतरे के रूप में देखा जा सकता है।

फोकस ऑन: रिटेल उद्योग

महामारी के बाद उपभोक्ता व्यवहार में नाटकीय रूप से बदलाव आया है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि खुदरा कंपनियां ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने और उच्च व्यक्तिगत सेवा, उत्पाद सिफारिशें और विपणन अभियान प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करें। पैमाने पर, एआई का उपयोग भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है, जो लक्षित बिक्री प्रयासों और ग्राहक अधिग्रहण में सुधार की अनुमति देता है। इस स्थान में भविष्य उत्साहजनक है, और पूरी तरह से क्रांति लाने के लिए तैयार है कि हम कैसे खरीदारी करते हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़न अपनी एआई-संचालित “जस्ट वॉक आउट” तकनीक को बेहतर बनाना जारी रखता है जो दुनिया भर में चेकआउट-मुक्त स्टोरों को शक्ति प्रदान करने के लिए कैमरों और स्टोर सेंसर से डेटा का विश्लेषण करता है।

हमारे उद्योग में, हम बड़ी मात्रा में संवेदनशील ग्राहक जानकारी से निपटते हैं और हम चिंतित हैं कि नई तकनीक की शुरुआत कैसे हमारे डेटा को बढ़ी हुई कमजोरियों के लिए उजागर कर सकती है। इन उद्योगों में एआई/जेनएआई का उपयोग करने के कुछ लाभ क्या हैं, और हम जोखिम को कैसे कम कर सकते हैं?

चिकित्सा की तरह, एआई/जेनएआई परिवर्तन में स्वर्ण नियम है, “पहले, कोई नुकसान नहीं करें।” चिकित्सा सेवा और वित्तीय सेवाओं जैसे कुछ उद्योगों में एआई का व्यापक रूप से अपनाना उनके जटिल, अत्यधिक विनियमित वातावरण के कारण धीमा रहा है, लेकिन विशिष्ट कार्यों में बड़ी प्रगति हुई है। सबसे दिखाई देने वाला प्रमाण ग्राहक सेवा में है, जहां एआई-संचालित चैटबॉट और वर्चुअल सहायक 24/7 समर्थन प्रदान कर सकते हैं और सामान्य लॉजिस्टिक प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में इसके लॉन्च के बाद से, बैंक ऑफ अमेरिका का एआई-संचालित चैटबॉट “एरिका” 42 मिलियन से अधिक ग्राहकों से 800 मिलियन प्रश्नों का उत्तर दे चुका है और 1.2 बिलियन से अधिक बार व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि/मार्गदर्शन प्रदान किया है।

विरोधाभासी रूप से, संवेदनशील उद्योगों में सुरक्षा के बारे में लINGERING चिंताओं के बावजूद, एआई/जेनएआई ने धोखाधड़ी का पता लगाने के क्षेत्र में शुद्ध सकारात्मक प्रभाव का आनंद लिया है। वित्त में धोखाधड़ी एक अंत: स्थापित समस्या है जो और भी बदतर होती जा रही है, और विशेषज्ञों का अनुमान है कि धोखाधड़ी वाला बैंकिंग 2029 तक उद्योग को $48 बिलियन का खर्च करेगा। एआई अल्गोरिदम विशाल डेटासेट को खंगाल सकते हैं जो संभावित धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत देने वाले विचलन की पहचान कर सकते हैं और सुरक्षा टीमें संदिग्ध गतिविधि के लिए सीमा निर्धारित कर सकती हैं, केवल जब इन सीमाओं को पार किया जाता है तो हस्तक्षेप को ट्रिगर किया जाता है। जेनएआई डेटा प्रविष्टि जैसे कुछ दिनचर्या कार्यों (सुलह, आदि) को स्वचालित करने में भी मदद कर सकता है और टीमों को अधिक सूक्ष्म निर्णय (ऋण अनुमोदन, चूक, आदि) के लिए समय मुक्त करने के लिए जो गहरे मानव विश्लेषण से लाभान्वित होते हैं।

फोकस ऑन: बैंकिंग उद्योग

2021 में, पीएनसी ने पिनैकल लॉन्च किया, एक कैश-मैनेजमेंट एप्लिकेशन जो कैश पूर्वानुमान के लिए एक कंपनी के ऐतिहासिक डेटा से प्रशिक्षित करने के लिए एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करता है। एक बार मॉड्यूल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसे दैनिक रूप से अद्यतन किया जा सकता है और भविष्य के नकदी प्रवाह की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए एक रोलिंग पूर्वानुमान उत्पन्न किया जा सकता है, संस्करण नियंत्रण समस्याओं को कम करें और विभिन्न परिदृश्यों के लिए वर्तमान और भविष्य की नकदी स्थिति में बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करें। एआई निवेशकों को भी सशक्त बना रहा है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो स्थायित्व पर केंद्रित हैं। मॉर्गन स्टैनली सलाह देता है कि एआई की विश्लेषणात्मक क्षमताएं “कंपनियों को मजबूत ईएसजी प्रदर्शन की पहचान करने में मदद कर सकती हैं, जोखिम को कम कर सकती हैं और स्थायित्व उद्देश्यों के साथ बेहतर ढंग से बोर्ड को संरेखित करने वाले पोर्टफोलियो को आकार दे सकती हैं।”

2025 के लिए टोन सेटिंग

कंपनियों के पास एआई/जेनएआई के साथ अपने संचालन को अनुकूलित करने का एक बार का अवसर है, लेकिन इस तरह के परिवर्तन के लिए अनुशासन की आवश्यकता है। अगले वर्ष में, नेतृत्व को यह स्पष्ट करना होगा: (1) परिवर्तन एक टीम का खेल है; (2) किसी भी नई तकनीक का आरओआई विशिष्ट व्यावसायिक परिणामों से जुड़ा होना चाहिए; और (3) दिशा के बिना गति अराजकता पैदा करती है। हype को बाहर निकालकर और अर्थपूर्ण प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करके, संगठन इस नए नवाचार युग में स्थायी सफलता के लिए तैयार होंगे।