एआई आरओआई को उद्यम में अधिकतम करना

जैसा कि इसके पहले कई प्रौद्योगिकियों के साथ हुआ है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को अगली बड़ी नवाचार के रूप में पेश किया जा रहा है जिसका उपयोग उद्यमों को करना चाहिए। विडंबना यह है कि अंतर्निहित प्रौद्योगिकी दशकों से आसपास है, लेकिन नवीनतम संस्करणों के साथ, हाइप वास्तविकता को पार कर गया है – उद्यम भर में कार्यान्वयन की वास्तविकता को पार करते हुए। फिर भी, जैसे ही आईटी टीमें बढ़ती दबाव का सामना करती हैं आईटी ट्रेन पर चढ़ने के लिए, उन्हें उत्साह को नीचे की रेखा की वास्तविकता के साथ संतुलित करना होगा। विभिन्न कार्यान्वयन के लिए विभिन्न स्तरों के निवेश की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि उन्हें अलग-अलग रिटर्न देना होगा – अक्सर अलग-अलग समय सारिणी पर।

सफल एआई उत्पादों को वितरित करने की क्षमता कई कारकों पर निर्भर करती है: व्यवसायिक नेताओं द्वारा चुने गए विशिष्ट रणनीतियों, योजना और कार्यान्वयन; कुशल संसाधनों की उपलब्धता; उत्पाद रोडमैप के भीतर फिट; संगठनात्मक जोखिम स्वीकृति; और अपेक्षित रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) के खिलाफ समय प्रबंधन।

इन कारकों को संतुलित करना चुनौती है, लेकिन इन तीन चरणों का पालन करके संगठन एआई आरओआई की ओर रास्ते पर रह सकते हैं।

प्रौद्योगिकी को समझें

बहुत से उद्यम एआई में प्रवेश करते हैं मानो वे पीछे हैं, लेकिन वे पूरी तरह से नहीं समझते हैं कि क्यों, कैसे, या यहां तक कि प्रौद्योगिकी क्या है। परिणामस्वरूप, उनका पहला कार्य विभिन्न प्रकार के एआई के बीच अंतर करना है, जिसमें सटीक एआई बनाम जनरेटिव एआई शामिल है।

सटीक एआई मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करके परिणामों में सुधार करने के लिए किया जाता है। यह उद्यमों को निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है, जिससे दक्षता और आरओआई में वृद्धि होती है। सटीक एआई एक स्थापित कार्यशील प्रौद्योगिकी में परिपक्व हो गई है जो उद्यमों के लिए दिन-प्रतिदिन अधिक मुख्यधारा बनती जा रही है।

जनरेटिव एआई (जेनएआई) नया है और 2022 के अंत में ओपनएआई द्वारा चैटजीपीटी जारी करने के बाद प्रमुखता से बढ़ा है। अरबों पैरामीटर के साथ प्रशिक्षित मूलभूत बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से बना, जेनएआई व्यवसायिक प्रभाव और परिचालन दक्षता के लिए महत्वपूर्ण अवसर प्रदान करता है, लेकिन यह अपने गोद लेने के जीवन चक्र में शुरुआती है।

एक महत्वपूर्ण बाधा जेनएआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा गुणवत्ता मानक है, जो जेनएआई के लिए उठाया गया है क्योंकि कम गुणवत्ता वाले डेटासेट पारदर्शिता और नैतिक मुद्दों को पेश कर सकते हैं।

डेटा विश्वसनीयता कार्य प्रवाह को डिज़ाइन और लागू करने से शुरू होती है; प्रदर्शन करने के लिए पाइपलाइन स्थापित करना; एपीआई के माध्यम से सारांशित करना; डेटा प्रकारों को क्यूरेट और लोकतांत्रिक बनाना; और प्रसंस्करण करना। पिछली पीढ़ी की डेटा गुणवत्ता आवश्यकताओं की तुलना में जो 4 वी (वॉल्यूम, वेलोसिटी, वेरासिटी और वेराइटी) शामिल थी, एआई को नई आवश्यकताओं की आवश्यकता होती है जिसमें 4 पी शामिल हैं: पूर्वानुमान, उत्पादकता, सटीकता और व्यक्ति को मापने की क्षमता।

पूर्वानुमान: एआई एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न खोजने और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण का उपयोग करने की अनुमति देते हैं जो ऐतिहासिक डेटा को वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए संबंधित करते हैं।

उत्पादकता: एआई व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन को सक्षम बनाता है, जो उद्यमों की परिचालन दक्षता और उत्पादकता को बढ़ाता है, दोहराए जाने वाले कार्यों को कम करता है और कर्मचारियों को अधिक रणनीतिक असाइनमेंट पर काम करने के लिए मुक्त करता है।

सटीकता: यह माप मॉडल परिणामों को एक ऐसे तरीके से मापता है जिसमें मशीन लर्निंग मॉडल स्वीकार्य सीमा के भीतर सटीकता पैदा कर सकते हैं। सटीकता की गणना सच्चे सकारात्मक की संख्या को कुल सकारात्मक भविष्यवाणियों की संख्या से भी की जाती है।

व्यक्ति को मापने की क्षमता: यह ग्राहक खरीद इतिहास, साइट पर क्रियाओं, विशिष्ट उत्पादों के लिए ग्राहकों की भावना विश्लेषण और सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं जैसे विश्वसनीय डेटा का उपयोग करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। यह विभिन्न जनसांख्यिकी में व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करता है।

डेटा गुणवत्ता के अलावा, उद्यमों को अपनी एआई तैयारी का मूल्यांकन करते समय कई अन्य कारकों पर विचार करना होगा – दोनों आंतरिक और बाहरी: शासन, अनुपालन संरेखण, क्लाउड निवेश, प्रतिभा, नए व्यवसाय संचालन मॉडल, जोखिम प्रबंधन और नेतृत्व प्रतिबद्धता।

संगठनों को पहले एक एआई दृष्टि स्थापित करना होगा जो उनके लक्ष्यों और रणनीतिक उद्देश्यों से मेल खाती हो। सी-सूट से खरीदारी महत्वपूर्ण है, क्योंकि एआई तैनाती के लिए महत्वपूर्ण अग्रिम निवेश की आवश्यकता होती है। सीआईओ को पूरे सी-सूट को आरओआई के मार्ग को स्पष्ट रूप से बताना होगा – आईटी को एक सक्षम कार्य से एक रणनीतिक में बढ़ाने के लिए सीआईओ के लिए एक सच्चा परीक्षण।

इसके बाद, संगठन को लोगों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी को संरेखित करना होगा। एआई के लिए गहरे शिक्षा मॉडल और मशीन लर्निंग जैसे नए कौशल और प्रमाणन की आवश्यकता होती है, क्योंकि संगठनों ने पारंपरिक रूप से मानव कार्य प्रवाह में एआई एकीकृत किया है। हालांकि, जेनएआई गतिविधि को उलट देता है, लेकिन अधिकांश सर्वोत्तम अभ्यास और जिम्मेदार उपयोग दिशानिर्देश अभी भी एक “मानव लूप” घटक को शामिल करते हैं ताकि नैतिक मानकों और मूल्यों को बनाए रखा जा सके।

एक एआई तैनाती के लिए निगरानी और डेटा गुणवत्ता आश्वासन के लिए नए व्यवसाय प्रक्रियाओं की भी मांग है, जो डेटा वैज्ञानिकों को सक्षम बनाता है जो जटिल व्यवसायिक समस्याओं को हल करने के लिए नए एआई मॉडल वितरित करते हैं।

जैसे ही नए एआई उत्पादों को डिज़ाइन, विकसित और उत्पादन के लिए निर्मित किया जाता है, उद्यमों को एआई उद्योग की नवीनतम नियामक नीतियों के प्रति सतर्क रहना होगा। यूरोपीय एआई अधिनियम ने एआई का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास स्थापित किए हैं – और उन नीतियों का पालन नहीं करने के परिणामस्वरूप। परिणामस्वरूप, उद्यमों ने एआई नियमों के आसपास प्रयासों को बनाने, मूल्यांकन करने और अद्यतन करने के लिए टीमों का निर्माण किया है।

जैसे ही उद्यम अधिक डेटा-संचालित होते जा रहे हैं, उन्हें अपने डेटा संपत्तियों की रक्षा के लिए मूलभूत रणनीतियों को विकसित करना होगा जो उन्हें विश्लेषण प्रक्रिया स्वचालन प्लेटफार्मों के माध्यम से सर्वोत्तम अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम बनाता है। वहां से, वे अपने लिए सबसे समझदार एआई प्रौद्योगिकियों और नए प्लेटफार्मों का चयन कर सकते हैं।

व्यवसायिक मामला परिभाषित करें

अंत में, एआई निवेश पर वास्तविक रिटर्न प्राप्त करने के लिए, ग्राहकों को लाभ बेचना आवश्यक है, जिसका अर्थ है कि एआई तैयारी के लिए एक नई व्यवसायिक मानसिकता की आवश्यकता है क्योंकि प्रौद्योगिकी उद्योगों भर में उद्यमों के लिए परिवर्तन को चला रही है।

सफल एआई उत्पाद विकास के लिए उद्योग-विशिष्ट ग्राहक यात्राओं और व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ एआई समाधानों को संरेखित करने की एक गहन समझ की आवश्यकता होती है। ग्राहक-केंद्रितता नए संचालन मॉडल विकसित करने में एक प्रमुख भूमिका निभाती है, और आधुनिक प्रौद्योगिकियों का उपयोग दक्षता बढ़ाने के लिए किया जाता है।

उदाहरण के लिए, एआई परिपक्वता में छोटी जीत की तलाश में ग्राहक अपने सॉफ्टवेयर संपत्ति और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर भरोसा कर सकते हैं ताकि नए उत्पाद और समाधान विकसित किए जा सकें। यह कर्मचारियों के बीच संतुष्टि को उच्च बनाए रखता है और उन्हें ग्राहकों की अपेक्षाओं को पार करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

यह कहा जा रहा है, संगठन का मुख्य ध्यान समय-समय पर बाजार और नई प्रक्रिया प्रबंधन में सुधार करना चाहिए ताकि उत्पाद विकास जीवन चक्र को छोटा किया जा सके और नए उत्पादों को वितरित करने की दक्षता बढ़ सके। उदाहरण के लिए, एक वितरित ऑगमेंटेड डेटा विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग वास्तविक समय में डेटा के अवशोषण, क्यूरेशन, लोकतांत्रिकरण, प्रसंस्करण और विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए किया जाता है – जो सभी उत्पादकता और आरओआई को बढ़ाते हैं।

एआई आरओआई की पूर्ण क्षमता अनलॉक करें

एआई अपने मूल में उन्नत एल्गोरिदम, डेटा गुणवत्ता, कंप्यूटिंग शक्ति, इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में कोड, शासन, जिम्मेदार एआई के साथ नैतिकता के साथ डेटा गोपनीयता और गोपनीयता की रक्षा के लिए खड़ा है। एआई अनुप्रयोग तैयारी की मूलभूत आवश्यकताओं और डेटा प्रबंधन की चुनौतियों के लिए डेटा-संचालित फ्रेमवर्क, लोगों, प्रक्रिया, रणनीति, नैतिकता और प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों की आवश्यकता होती है।

साथ ही, मैककिंसे की रिपोर्ट है कि 65% उद्यम एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहे हैं – पिछले वर्ष से दोगुना। यह गति को प्रदर्शित करता है, लेकिन तैनाती अभी भी वास्तविक व्यवसायिक उपयोग के मामलों में जिज्ञासा से धीमी गति से बढ़ रही है। जेनएआई नए अवसर प्रदान कर रहा है, जो संगठनों को सेमेंटिक और मल्टी-मॉडल एलएलएम के विकास के माध्यम से नए क्षमताओं को हार्नेस करने में सक्षम बनाता है। यह एआई की पूरी श्रृंखला की क्षमताओं को लोकतांत्रिक बनाता है, जो उन्हें नए राजस्व धाराओं को उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।

सही रणनीति, नेतृत्व प्रतिबद्धता और सही उपयोग के मामलों में निवेश के साथ, व्यवसाय एआई के माध्यम से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त कर सकते हैं और परिवर्तनकारी विकास को चला सकते हैं।