गियर बदलना: ROI खोजने के लिए व्यवसाय एप्लाइड AI की ओर बढ़ रहे हैं

एप्लाइड एआई का युग आ गया है, और यह तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। हर दिन एआई में कोई न कोई नई सफलता मिलती दिख रही है, चाहे वह मल्टीमॉडल एआई हो, जीपीटी-4 हो, या एजेंटिक एआई हो। संघीय नीति के साथ अनुमति देने के लिए स्थानांतरण और भी ज़्यादा एआई विकास के लिए, नवाचार की यह लहर धीमी नहीं पड़ रही है – यह अभी शुरू ही हुई है। हम एक ऐसे दौर में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ एआई का निर्माण वास्तविक दुनिया के प्रभाव को ध्यान में रखकर किया जा रहा है।

लेकिन सुर्खियाँ अभी भी इस पर केंद्रित हैं एआई में मानवीय नौकरियों को बदलने की क्षमताअगले कुछ वर्षों के लिए वास्तविकता कहीं अधिक व्यावहारिक है: जनरेटिव एआई को अपनाने से मनुष्यों की सहायता करने वाले उपकरणों को बढ़ावा मिलेगा, नहीं ये एआई एजेंट दोहराव वाले या डेटा-भारी कार्यों को करने के लिए तैयार हैं, जिससे लोगों के पास उच्च-स्तरीय सोच और निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय खाली हो जाता है।

तो व्यवसाय अनुप्रयुक्त एआई के साथ क्या कर सकते हैं? अब हम सैद्धांतिक विकास से व्यावहारिक उपयोग की ओर बदलाव देख रहे हैं। अनुप्रयुक्त एआई केवल नवाचार के बारे में नहीं है, बल्कि प्रभाव के बारे में भी है। अब ध्यान केवल इस बात पर नहीं है कि एआई क्या कर सकता है, बल्कि इस बात पर है कि इसे रोज़मर्रा की प्रणालियों में कैसे एकीकृत किया जा सकता है ताकि व्यावसायिक मूल्य को विश्वसनीय और ज़िम्मेदार तरीके से बढ़ाया जा सके।

एआई का अवसर डेटा में निहित है

एआई में आधुनिक व्यवसाय की सबसे कम इस्तेमाल की जाने वाली संपत्तियों में से एक, डेटा, को उजागर करने की क्षमता है। संगठनों के पास विशाल मात्रा में डेटा होता है – वास्तव में, 64% लोग कम से कम एक पेटाबाइट डेटा का प्रबंधन करते हैं, और 41% लोग कम से कम 500 पेटाबाइट डेटा का प्रबंधन करते हैंइस जानकारी पर बैठे रहने के बजाय, एआई इसका विश्लेषण कर सकता है और इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है, जिससे नेताओं को सूचित निर्णय लेने और प्रतिस्पर्धा में आगे रहने में मदद मिल सके।

उदाहरण के लिए, बिक्री और राजस्व पूर्वानुमान दोनों में एक बड़ी बाधा डेटा की मैन्युअल प्रविष्टि है। पहले ऐसे सिस्टम थे जो इन समय लेने वाले व्यावसायिक कार्यों को संभालते थे, लेकिन वे बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने या प्राप्त डेटा का सटीक उपयोग करने के लिए उपकरणों से लैस नहीं थे। वे आज के डेटा वॉल्यूम के साथ स्केल नहीं कर सकते या वास्तविक समय में कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान नहीं कर सकते। एआई के साथ, इन कार्यों को शुरू से अंत तक स्वचालित किया जा सकता है, कई स्रोतों से जानकारी प्राप्त करके, रुझानों की पहचान करके, और न्यूनतम मानवीय निगरानी के साथ सटीक पूर्वानुमान तैयार करके।

इन कार्यों को स्वचालित करने से कर्मचारियों को अन्य कार्यों को पूरा करने के लिए न केवल अधिक समय मिलता है, बल्कि और भी कई लाभ मिलते हैं। यह व्यावसायिक संचालन और डेटा प्रबंधन को भी केंद्रीकृत करता है, और मानवीय त्रुटि की संभावना को समाप्त करता है, जिससे अंततः बेहतर निर्णय और अधिक विश्वसनीय परिणाम प्राप्त होते हैं।

जबकि कई कंपनियों के पास विशाल मात्रा में ऐसी जानकारी होती है जो बेहतर निर्णय लेने में सहायक हो सकती है, उनके पास अक्सर इसका प्रभावी विश्लेषण करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचे या उपकरणों का अभाव होता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि पुराने सिस्टम गतिशील, एआई-संचालित डेटा परिवेशों का समर्थन करने के लिए नहीं बनाए गए थे और अधिकांश टीमें अकेले इस अंतर को पाटने में सक्षम नहीं हैं। एप्लाइड एआई इस अप्रयुक्त डेटा को वास्तविक रणनीतिक लाभ में बदलने का मार्ग प्रदान करता है।

व्यवसायों में सटीकता मूलभूत जोखिम है

उद्यमों के लिए, एआई को सही मायने में अपनाने में सबसे बड़ी चुनौती सटीकता है। ज़्यादातर व्यावसायिक वर्कफ़्लो, खासकर वित्त और बिक्री जैसे उद्योगों में, अत्यधिक उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है। आज के जनरेटिव एआई उपकरण, शक्तिशाली होते हुए भी, उच्च-दांव वाले व्यावसायिक वातावरण में स्वायत्त रूप से काम करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय नहीं हैं। एक छोटी सी गलती भी बड़े जोखिम का कारण बन सकती है। यही कारण है कि गुणवत्ता, जवाबदेही और विश्वास सुनिश्चित करने के लिए मनुष्य आवश्यक हैं।

दांव स्पष्ट हैं: 97% बिक्री और वित्त नेता मैं इस बात से सहमत हूँ कि सही डेटा सटीक पूर्वानुमान लगाना बहुत आसान बना देगा। लेकिन AI उतना ही अच्छा है जितना कि वह जिस डेटा पर प्रशिक्षित है। डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करना AI सिस्टम से वास्तविक ROI प्राप्त करने की कुंजी है। कचरा अंदर, कचरा बाहर अभी भी सच है: खासकर AI में।

जैसा कि कहा गया है, एआई पूर्वानुमान में मानवीय त्रुटि को कम कर सकता है और उन जानकारियों को सामने ला सकता है जिन्हें मैन्युअल रूप से पहचानना मुश्किल होता है। जब सही तरीके से एकीकृत किया जाता है, तो एआई मुख्य पूर्वानुमान कार्यों को स्वचालित कर सकता है, पूर्वाग्रहों को दूर कर सकता है, और एक ऐसी स्थिरता ला सकता है जो मैन्युअल प्रक्रियाएँ नहीं ला सकतीं।

व्यावसायिक सफलता का भविष्य मानवीय निगरानी और मशीनी बुद्धिमत्ता के संयोजन में निहित है। एआई सबसे महत्वपूर्ण संकेतों को चिह्नित कर सकता है, उच्च-संभावित लीड्स को प्राथमिकता दे सकता है, और सर्वोत्तम अगले कदमों की सिफारिश कर सकता है। लेकिन ये मानव प्रतिनिधि ही हैं जो संबंध बनाते हैं, बारीकियों की व्याख्या करते हैं, और अंततः सौदे पूरे करते हैं। जो व्यवसाय रणनीति को अनुकूलित करने और मानवीय रचनात्मकता को मुक्त करने के लिए एआई का लाभ उठाने के इस संतुलन को बनाए रखते हैं, वे अंततः अधिक सटीक पूर्वानुमान, बेहतर ग्राहक अनुभव और बेहतर बिक्री परिणाम प्रदान करेंगे।

व्यवसाय में एजेंटिक एआई का भविष्य

भविष्य की ओर देखते हुए, नेताओं को ऐसी एआई रणनीतियों को प्राथमिकता देनी चाहिए जो महत्वाकांक्षा और जवाबदेही के बीच संतुलन बनाए रखें और वास्तविक, मापनीय मूल्य प्रदान करें। यह सिर्फ़ इस बारे में नहीं है कि एआई क्या कर सकता है, बल्कि यह भी है कि यह बड़े पैमाने पर सार्थक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए मानवीय कार्यप्रवाह के साथ कैसे एकीकृत होता है।

एजेंटिक एआई, अनुप्रयुक्त एआई के सबसे शक्तिशाली रूपों में से एक है। आजकल, प्रैक्टिशनर्स अपने डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करके, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते हैं जिससे वे अधिक कुशलता से काम कर सकें। स्वायत्त रूप से अवसरों की पहचान करके, रणनीतियों को अपनाकर और कार्यों को क्रियान्वित करके, एजेंटिक सिस्टम टीमों को उच्च-प्रभावी कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता देते हैं। बिना निरीक्षण या सटीकता का त्याग करना।

यही वह क्षेत्र है जहाँ एआई अगले वर्ष और उसके बाद भी उद्यमों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। एप्लाइड एआई, खासकर जब ठोस आंकड़ों पर आधारित हो और विशेषज्ञ निर्णय द्वारा निर्देशित हो, दक्षता, सटीकता और नवाचार के नए स्तर खोल सकता है। असली अवसर प्रचार में नहीं है: यह ऐसे एआई उपकरण बनाने में है जो जमीनी स्तर पर, लक्षित हों और महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हों।