मूल निवासी ऐप विकास लागत को प्रभावित करने वाले कारकों की सूची

☕ वेब अनुप्रयोग विकास की लागत को प्रभावित करने वाले कारक क्या हैं?

वेब अनुप्रयोग विकास उन महत्वपूर्ण चीजों में से एक है जिस पर एक कंपनी को महामारी वर्ष 2021 में ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। सामान्य वेबसाइट विकास ठीक है लेकिन प्रत्येक व्यवसाय के लिए वेब एप्लिकेशन की अपनी विशिष्टताएं और लाभ हैं। पहली बात सबसे पहले, एक एप्लिकेशन हमेशा वेबसाइट की तुलना में अधिक आकर्षक और सुविधा संपन्न होता है। एक कंपनी जिसके पास बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने और प्रदान करने की दृष्टि है, वेब एप्लिकेशन विकास के साथ सही दिशा में एक कदम उठाती है।

वेबसाइट विज़िटर को वेब एप्लिकेशन की तुलना में एक अलग अनुभव प्रदान करती है। केवल इसी कारण से, बहुत से व्यवसायों ने मोबाइल या वेब ऐप डेवलपमेंट कंपनी को चुना है । वेब एप्लिकेशन ऐसी वेबसाइटें हैं जो एप्लिकेशन के रूप में व्यवहार करती हैं। वे अपने उपयोगकर्ताओं और उन व्यवसायों के लिए बहुत सारे लाभ प्रदान करते हैं जिनके लिए वे बने हैं। लेख में हम चर्चा करेंगे:

• वेब एप्लिकेशन क्या हैं?
• वे एक व्यवसाय के लिए कैसे महत्वपूर्ण हैं?
• वेब एप्लिकेशन होने के क्या लाभ हैं?
• वेब ऐप विकास की लागत को प्रभावित करने वाले कारक कौन से हैं?
• क्या वेब ऐप विकसित करना वेबसाइट से बेहतर है?

ऊपर पूछे गए सभी सवालों के जवाब नीचे दिए गए लेख में दिए जाएंगे। प्रत्येक व्यवसाय को यह समझने की आवश्यकता है कि "वेब ऐप्स बेहतर हैं या वेबसाइट" जैसे प्रश्नों का कोई मानक उत्तर नहीं है। इस प्रकार के प्रश्नों का उत्तर आपकी आवश्यकताओं के अनुसार भिन्न होता है, और लागत के मामले में भी यही स्थिति है। विभिन्न मोबाइल एप्लिकेशन विकास सेवाओं में विकास लागत भिन्न होती है। जब आप अपने लिए काम करने वाली कंपनी को काम पर रखने की तुलना में इन-हाउस टीम को काम पर रखते हैं तो विकास लागत अलग होगी। इस आलेख में वेब एप्लिकेशन विकसित करने की अंतिम लागत के कारकों पर चर्चा की जाएगी। यह लागत तब भिन्न हो सकती है जब आपके वेब एप्लिकेशन को विकसित करने वाली कंपनी बदल जाती है या आपकी आवश्यकताओं को कम करने या बढ़ाने पर।

वेब अनुप्रयोग क्या हैं?

वेब अनुप्रयोग केवल वे अनुप्रयोग हैं जो PWA विकास कंपनी द्वारा निर्मित वेब ब्राउज़र पर चलते हैं। इसका मतलब है कि उन्हें चलाने के लिए एक विशिष्ट ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता नहीं है। उन्हें बस एक ऐसे ब्राउज़र की आवश्यकता होती है जो किसी भी ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलता हो। इन अनुप्रयोगों के साथ एक वेबसाइट के समान एक वेब पता जुड़ा होता है, लेकिन वे एक मूल एप्लिकेशन की तरह खुलते और व्यवहार करते हैं। यद्यपि उनका प्रदर्शन देशी अनुप्रयोगों के लिए थोड़ा धीमा लग सकता है, फिर भी अनुप्रयोग व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए बहुत अच्छे हैं। जिस तरह से विकास उद्योग बढ़ रहा है, जल्द ही वेब एप्लिकेशन देशी एप्लिकेशन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करेंगे। ऐसा करने का एक तरीका ब्राउज़रों के आधार में सुधार करना और उन्हें इन अनुप्रयोगों को संभालने के लिए मजबूत बनाना है। Google Chrome वेब अनुप्रयोगों को बेहतर तरीके से समर्थन देने के लिए स्वयं में सुधार कर रहा है। वेब एप्लिकेशन के व्यवसायों के लिए कई लाभ हैं जिनके बारे में आप बाद के अनुभागों में पढ़ सकते हैं।

वे एक व्यवसाय के लिए कैसे महत्वपूर्ण हैं?

एक व्यवसाय क्या चाहता है? काम होने पर दक्षता में सुधार करना और अधिक ग्राहकों/ग्राहकों को आकर्षित करना। इन दोनों लक्ष्यों को वेब एप्लिकेशन द्वारा पूरा किया जा सकता है। वेब एप्लिकेशन ऐसे एप्लिकेशन हैं जिनका उपयोग कंपनी के कर्मचारी और ग्राहक और ग्राहक कर सकते हैं। इसकी कोई सीमा नहीं है क्योंकि इनका उपयोग किसी भी उपकरण पर और कई उपकरणों पर भी किया जा सकता है। इससे संभावनाएं बढ़ जाती हैं क्योंकि ग्राहक आपके वेब ऐप से जुड़ सकते हैं, भले ही उनके पास डिवाइस न हो। यह संभव है क्योंकि एप्लिकेशन को वेब ब्राउज़र में दर्ज करने के लिए केवल उससे संबंधित वेब पते की आवश्यकता होती है। अधिक उपयोगकर्ता इसे एक नज़र देंगे क्योंकि वे बुनियादी सुविधाओं के साथ एक और स्थिर दिखने वाली वेबसाइट को देखने से बच सकते हैं। मोबाइल एप्लिकेशन विकास सेवाओं की एक टीम के माध्यम से निर्मित, यह एक बेहतर अनुभव देगा।

वेब एप्लिकेशन होने के क्या लाभ हैं?

वेब एप्लिकेशन के कई फायदे हैं। हम उनमें से कुछ पर चर्चा करेंगे जो वास्तव में महत्वपूर्ण हैं। वेब एप्लिकेशन स्वीकार नहीं किए जाते हैं क्योंकि व्यवसाय यह नहीं समझ सकते हैं कि वे उनके लिए फायदेमंद क्यों हैं। ज्यादातर लोग सोचते हैं कि वे कुछ अतिरिक्त सुविधाओं के साथ सिर्फ एक और वेबसाइट हैं जो महत्वपूर्ण नहीं हैं। आइए एक नज़र डालते हैं उन लाभों पर जो व्यवसाय को वेब अनुप्रयोग विकास का विकल्प चुनने पर प्राप्त होंगे:

1. पॉकेट फ्रेंडली:

देशी एप्लिकेशन के विपरीत, वेब एप्लिकेशन पॉकेट-फ्रेंडली होते हैं। वे प्रत्येक PWA विकास कंपनी द्वारा एक वेबसाइट के आधार पर बनाए जाते हैं, वे जटिलता और लागत पर अपेक्षाकृत हल्के होते हैं। इन अनुप्रयोगों में बस कुछ लक्षणों और वेबसाइट के घर के साथ एक एप्लिकेशन का अनुभव और इंटरफ़ेस होता है। एक व्यवसाय के लिए, यह एक महान निवेश हो सकता है क्योंकि यह दोनों चीजों के उद्देश्य को पूरा करता है। इसे तब खोजा जा सकता है जब ग्राहक Google खोज में कुछ टाइप करता है और फिर भी एक एप्लिकेशन की तरह व्यवहार करेगा। एक सामान्य एप्लिकेशन को भी खोजा जा सकता है यदि इसे उपयोग करने से पहले डिवाइस पर इंस्टॉल किया गया हो। ये एप्लिकेशन सीधे ब्राउज़र में ही खुलते हैं। इन ऐप्स पर कंपनी को जो बजट खर्च करना पड़ता है, वह बदले में मिलने वाले बजट की तुलना में बहुत कम होता है। एक वेबसाइट और एक एप्लिकेशन दोनों को वास्तव में सस्ती कीमत पर विकसित किया गया है और इसमें बहुत अच्छी गुणवत्ता होगी।

2. किसी भी उपकरण से पहुँचा जा सकता है:

एक बात जो कंपनियों के लिए फायदेमंद हो सकती है, वह यह है कि एप्लिकेशन को किसी भी डिवाइस से इस्तेमाल किया जा सकता है। किसी भी डिवाइस का मतलब स्मार्टफोन, लैपटॉप या डेस्कटॉप से है। इसका कारण यह है कि यह एक वेब ब्राउज़र पर चलता है और इसके ऑपरेटिंग सिस्टम के बावजूद किसी भी डिवाइस पर चल सकता है। वे वेबसाइटों की तरह ही व्यवहार करते हैं। वेब एप्लिकेशन डेस्कटॉप, टैबलेट और मोबाइल दृश्यों के लिए भी अनुकूलित हैं। यह उपयोगकर्ताओं के लिए इसे और अधिक लचीला बनाता है। उपयोगकर्ताओं को वही अनुभव नहीं मिल सकता है जब उन्हें किसी ब्रांड के मूल एप्लिकेशन का उपयोग करना होता है। उन्हें इस एप्लिकेशन को डाउनलोड करने की भी आवश्यकता नहीं है, इसलिए यह डिवाइस पर कोई स्थान नहीं लेता है। उपयोगकर्ताओं को बस वेबसाइट को सहेजना है या इसे बुकमार्क करना है और वे इसे बिना अधिक प्रयास के फिर से खोल सकते हैं।

3. अनुकूलित करने में आसान:

डेवलपर्स कंपनी की आवश्यकताओं के अनुसार एप्लिकेशन को आसानी से अनुकूलित कर सकते हैं। देशी अनुप्रयोगों के साथ यह संभव नहीं है। देशी अनुप्रयोगों को भी अनुकूलित करना संभव है, लेकिन यह आसान नहीं है। डेवलपर्स को बहुत संघर्ष करना पड़ता है जब उन्हें देशी एप्लिकेशन के कोड में एक छोटा सा बदलाव भी करना पड़ता है। वेब एप्लिकेशन के साथ ऐसा नहीं है। वे कुछ समय में परिवर्तन कर सकते हैं और अनुप्रयोगों को अनुकूलित कर सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन्हें किसी भी समय अपने व्यवसाय को बढ़ाने में मदद कर सकता है। दूसरी ओर, देशी एप्लिकेशन जो ठीक से विकसित नहीं होते हैं, वे कभी भी एप्लिकेशन को बढ़ाने की संभावना नहीं दे सकते हैं। व्यवसाय को इसे संभव बनाने के लिए एक महंगे ढांचे और एक महंगे डेवलपर के लिए जाना होगा। यह एक प्रगतिशील वेब ऐप विकास कंपनी द्वारा बहुत आसानी से और कम लागत पर किया जा सकता है।

4. संभालने में आसान:

वेब अनुप्रयोगों को बनाए रखना आसान है। अनुकूलन के समान कारण से, बैकएंड में परिवर्तन करना आसान है। इसके अलावा, वे वेब एप्लिकेशन हैं, और वेबसाइट आसानी से बनाए रखने योग्य हैं और इसलिए वेब ऐप्स को आसानी से बनाए रखा जा सकता है। यदि देशी अनुप्रयोगों की तुलना में, वे रखरखाव में कम समय और लागत लेते हैं। यह एक बड़ा लाभ है जो एक कंपनी मांग सकती है।

वेब ऐप डेवलपमेंट की लागत को प्रभावित करने वाले कारक क्या हैं?

1. डेवलपर या वेब ऐप डेवलपमेंट कंपनी ढूँढना:

भौगोलिक स्थिति विकास की लागत को उच्च स्तर तक प्रभावित करती है। विभिन्न देशों में डेवलपर्स या यहां तक कि एक वेब या मोबाइल ऐप डेवलपमेंट कंपनी के संबंध में अलग-अलग लागत संरचनाएं हैं। उदाहरण के लिए, यूरोप में प्रोजेक्ट आउटसोर्सिंग भारत की तुलना में बहुत महंगा है। लेकिन कौशल में अंतर न्यूनतम है। किसी को हमेशा एक कुशल विकास टीम या कंपनी की तलाश करनी चाहिए जो एक किफायती दर पर आवश्यकताओं को पूरा कर सके। मध्य और दक्षिण एशियाई देश कम शुल्क लेते हैं जबकि अमेरिकी देशों में शुल्क अधिक होता है।

2. अनुसंधान:

एक बार जब व्यावसायिक विचार उपलब्ध हो जाता है और पूरी टीम द्वारा स्वीकार कर लिया जाता है, तो अगला कदम शोध की ओर ले जाता है। बाजार, उत्पादों, लक्षित दर्शकों और उत्पाद की भविष्य की संभावनाओं के उचित शोध के बिना आगे बढ़ना असंभव है। यह इस पर किया जाना है कि क्या कंपनी को हाइब्रिड ऐप डेवलपमेंट सेवाओं की आवश्यकता है या केवल वेब ऐप ही काम करेंगे। अनुसंधान उस क्षेत्र में पहले से किए गए विकास के पैमाने के बारे में भी प्रमुख जानकारी देता है और आवेदन उस उद्योग को कैसे लाभ पहुंचाएगा।

3. खोजने की आवश्यकताएं:

जब शोध समाप्त होने के कगार पर होगा तब आवश्यकताओं की सूची सामने आने लगती है। इस सूची में आमतौर पर वे विशेषताएं शामिल होंगी जिन्हें वेब ऐप में एकीकृत किया जा सकता है। इस स्तर पर किए गए निर्णयों में मौजूद आइकनों की संख्या, किस प्रकार के बटन मौजूद होंगे, और सोशल मीडिया एकीकरण होगा या नहीं, इस पर निर्णय शामिल हैं। आवश्यकताएं विकास की अंतिम लागत को प्रभावित करती हैं, क्योंकि संख्या और जटिलता में वृद्धि से मूल्य वृद्धि होगी।

4. प्रोटोटाइप बिल्डिंग:

प्रोटोटाइप बिल्डिंग एप्लिकेशन और वेबसाइट डेवलपमेंट का एक हिस्सा है। विकास प्रक्रिया शुरू करने से पहले मोबाइल एप्लिकेशन विकास सेवाओं की टीम उसी के लिए एक प्रोटोटाइप तैयार करती है। यह दर्शाता है कि अंतिम उत्पाद अंत में कैसा दिखता है। यह दर्शकों को कैसे प्रभावित करेगा इसका एक सिंहावलोकन देता है।

5. यूआई और यूएक्स डिजाइन:

एनिमेशन की संख्या, ग्राफिक्स की गुणवत्ता भी विकास की कुल लागत को अत्यधिक प्रभावित करती है। आइकनों की संख्या, उनके प्लेसमेंट, सोशल मीडिया एकीकरण और वेब ऐप के समग्र स्वरूप और अनुभव का इसकी ऑडियंस इंटरैक्शन के साथ बहुत कुछ है। यूआई/यूएक्स डिजाइन दर्शकों को आकर्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है और उत्पाद की थीम के अनुरूप होना चाहिए। अतिरिक्त लागत से बचने के लिए किसी को नवीनतम लेकिन न्यूनतम डिज़ाइन थीम के लिए जाना चाहिए जो सुविधाओं को अधिक उजागर करती हैं।

6. विकास:

जब योजना से लेकर UI और UX तक सब कुछ तय हो जाता है, तो अगला कारक जो लागत को प्रभावित करता है, वह है वेब एप्लिकेशन का विकास। इन-हाउस डेवलपमेंट टीम के मामले में यह अपेक्षाकृत अधिक होगा क्योंकि उन्हें अतिरिक्त संसाधनों, प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, और उन्हें मासिक वेतन भी देना पड़ता है। विकास में समय लगता है और बहुत प्रयास भी। दूसरी ओर, एक वेबसाइट विकास कंपनी को अनुबंध देना एक बुद्धिमान विचार प्रतीत होता है। हालांकि दोनों चीजों के अपने फायदे और नुकसान हैं, यह पूरी तरह से कंपनी, इसकी टीम और ऐप की जटिलता पर निर्भर करता है कि यह इन-हाउस टीम या किसी तीसरे पक्ष के सेवा प्रदाता द्वारा किया गया है या नहीं।

7. परिक्षण:

एक बार एप्लिकेशन विकसित हो जाने के बाद इसे बग और त्रुटियों के लिए परीक्षण करना होगा। यह एक महत्वपूर्ण कार्य है जिसके लिए अलग से टीम तैनात करनी पड़ती है। इसका कारण यह नहीं है कि सभी डेवलपर परीक्षण में विशेषज्ञ हैं। यदि आप एक वेब एप्लिकेशन डेवलपमेंट कंपनी को काम पर रख रहे हैं, तो उनके पास पहले से ही अलग-अलग टीमें होंगी और विकास के साथ-साथ परीक्षण भी शुरू कर देंगे। घर में काम पर रखने पर परीक्षण लागत में इजाफा कर सकता है। यहां प्रमुख लागत परीक्षकों की भर्ती होगी। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एप्लिकेशन को सभी त्रुटियों और बगों के साथ तैनात नहीं किया जा सकता है। चूंकि विकास त्रुटि मुक्त नहीं है, इसलिए परीक्षण महत्वपूर्ण है।

8. कंप्यूटर प्रोग्राम या प्रणाली में बग को दूर करना:

विकास प्रक्रिया और परीक्षण प्रक्रिया समाप्त होने के बाद, विकास टीम अंततः लाइव होस्ट किए जाने से पहले सभी त्रुटियों और बगों को हटा देती है। साथ ही, यह जानने के लिए कि क्या वे वेब एप्लिकेशन के हिस्से के रूप में ऐप का उपयोग कर सकते हैं, कुछ अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा एप्लिकेशन का परीक्षण करवाना एक अच्छा अभ्यास है। यह सुनिश्चित करता है कि एप्लिकेशन विकास के लिए उपयुक्त है और अंतिम-उपयोगकर्ता इसे प्राप्त करने पर कोई नकारात्मक समीक्षा प्राप्त नहीं करेगा। लागत बग को ठीक करने में लगने वाले समय पर निर्भर करेगी जो आमतौर पर एक समय लेने वाली प्रक्रिया होती है। यदि पीडब्ल्यूए विकास कंपनी द्वारा काम किया जाता है तो लागत बहुत अधिक नहीं होगी, भले ही वह समय सीमा तक पूरा न हो। वहीं, अगर इन-हाउस टीम इस पर काम कर रही है, तो वे जितना अधिक समय लेंगे, कंपनी को उतना ही अधिक खर्च आएगा।

9. परिनियोजन:

विकास कंपनी को कुछ ईवेंट और कुछ मार्केटिंग करने की आवश्यकता होती है जब वे अंततः अपने आवेदन को तैनात करते हैं। एक स्टोर पर परिनियोजन की लागत यहां नहीं लगाई जाती है क्योंकि यह एक वेब एप्लिकेशन है। लेकिन, होस्टिंग और डोमेन लागतें हैं जिनका हर साल नवीनीकरण किया जाता है। इस लागत को कम नहीं किया जा सकता है। यदि कंपनी अच्छी होस्टिंग और डोमेन नहीं चुनती है तो वेब एप्लिकेशन की प्रतिष्ठा और पहुंच प्रभावित होगी। नेटिव, हाइब्रिड और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म ऐप डेवलपमेंट की भी अलग-अलग लागत होती है। (यह भी एक कारण है कि कंपनियां वेब ऐप्स पर स्विच कर रही हैं) साथ ही, उन्हें एक परिनियोजन कार्यक्रम आयोजित करना पड़ सकता है। यदि घटना वस्तुतः की जाती है, तो लागत को कम किया जा सकता है। भौतिक विकास कार्यक्रम महंगे हैं लेकिन वे बेहतर नेटवर्किंग और ब्रांडिंग के अवसर प्रदान करते हैं।

10. रखरखाव:

यह तैनाती के बाद की लागत के लिए बनाता है। वेब ऐप जिसे सर्वश्रेष्ठ मोबाइल ऐप डेवलपमेंट कंपनी द्वारा भी विकसित किया गया है, उसे रखरखाव की आवश्यकता होगी। यदि आपके पास डेवलपर्स की इन-हाउस टीम है, तो उनका वेतन लागत में जुड़ जाएगा। किराए पर ली गई वेब विकास कंपनियों के पास रखरखाव पैकेज हो सकते हैं या उन्हें भुगतान-प्रति-विज़िट के आधार पर प्रदान कर सकते हैं। यह कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि समय-समय पर वेब ऐप का रखरखाव नहीं किया जाता है तो उसे कार्यक्षमता संबंधी समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है। वेबसाइट का रखरखाव भी महत्वपूर्ण है क्योंकि कुछ सुविधाओं को अपडेट या बदलने की आवश्यकता हो सकती है। यह एक लागत है जिसे कंपनियों को इनकार नहीं करना चाहिए यदि वे चाहते हैं कि उनका वेब ऐप अच्छा प्रदर्शन करे।

एक वेबसाइट से बेहतर एक वेब ऐप विकसित करना?

जैसा कि लेख की शुरुआत में उल्लेख किया गया है, इस प्रश्न का कोई मानक उत्तर नहीं है। यह पूरी तरह से संगठन के बजट, आवश्यकताओं और भविष्य की योजनाओं पर निर्भर करता है। कुछ व्यवसायों के पास ऐसा बजट नहीं हो सकता है जो वेब एप्लिकेशन के लिए भी उपयुक्त हो। उस परिदृश्य में, वेबसाइट के साथ जाना हमेशा बेहतर होता है। एक वेब डेवलपमेंट कंपनी द्वारा एक खराब तरीके से बनाया गया वेब एप्लिकेशन सस्ते दरों पर प्रदान किया जा सकता है, लेकिन अंत में अधिक नुकसान का निमंत्रण हो सकता है। कोई भी ग्राहक ऐसे आवेदन को स्वीकार नहीं करेगा जो अंतरराष्ट्रीय मानकों से मेल नहीं खाता। यदि प्रतिस्पर्धियों के पास महान अनुप्रयोग हैं और आपके पास एक खराब है, तो नुकसान केवल आपका है। वेब एप्लिकेशन या हाइब्रिड ऐप डेवलपमेंट सेवाएं उन व्यवसायों के लिए बहुत अच्छी हैं, जो एक वेब ब्राउज़र पर चलने वाले फीचर-समृद्ध एप्लिकेशन चाहते हैं। ये देशी एप्लिकेशन की तुलना में सस्ते हैं लेकिन एक साधारण वेबसाइट से महंगे हैं। यदि कोई व्यवसाय केवल अधिक पहुंच चाहता है और केवल सामग्री साझा करना चाहता है, तो उसे एक वेबसाइट के साथ आगे बढ़ना चाहिए। किसी वेब एप्लिकेशन पर उसकी आवश्यकता के बिना पैसा खर्च करना कोई समझदारी की बात नहीं है। अपनी आवश्यकताओं, अपने बजट और फिर उस ऐप या वेबसाइट से आप क्या चाहते हैं, इसका विश्लेषण करें। यह आपको ऐसे अंक देगा जो आपको यह समझने में मदद करेंगे कि आप वास्तव में क्या चाहते हैं और वास्तव में आपके पास क्या हो सकता है। यदि आप अपने व्यवसाय को लाभदायक बनाए रखना चाहते हैं, तो गहन विश्लेषण और भविष्य की भविष्यवाणियों के बाद निर्णय लें। आप केवल तभी जोखिम ले सकते हैं जब आप जानते हैं कि इसका निश्चित रूप से व्यापार पर जल्द ही बहुत बड़ा प्रभाव पड़ेगा।

बहुत सी कंपनियां भविष्य का विश्लेषण करने में विफल रहती हैं और गलत योजनाओं के साथ आगे बढ़ती हैं। और फिर, या तो उनके पास पैसे खत्म हो जाते हैं और फिर व्यवसाय समाप्त कर देते हैं या लंबे समय तक संघर्ष करते हैं। संघर्ष व्यवसाय का एक हिस्सा है, लेकिन अपेक्षा से अधिक समय तक संघर्ष करना गलत निर्णयों का परिणाम है। इसलिए आपको आवेगी होने के बजाय सबसे पहले यह सोचना चाहिए कि आप क्या करने जा रहे हैं। फिर यह सोचना अच्छा है कि आप इसे कैसे कर सकते हैं और अगर इसका पालन किया जाए तो इसका क्या प्रभाव पड़ेगा। इसमें समय लगता है लेकिन यह पता लगाने का एक शानदार तरीका है कि आपके व्यवसाय के लिए कुछ सही है या गलत। सफलता का कोई शॉर्टकट नहीं होता, लेकिन किसी गलती के कारण लंबा रास्ता तय करने की जरूरत नहीं है। बस यह समझें कि आपके व्यवसाय के लिए क्या सही है और फिर निर्णय लें। अंत में किसी निष्कर्ष पर पहुंचने से पहले आपको बहुत सी चीजें देखने की जरूरत है।

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इसे सारांशित करें

समाप्त करने से पहले हमने आपको वेब अनुप्रयोग विकास के लाभों, लागत को प्रभावित करने वाले कारकों और वे व्यवसायों के लिए कैसे प्रासंगिक हैं, के बारे में बताया है। यह तय करना आपके व्यक्तिगत विश्लेषण और विवेक पर निर्भर करता है कि वेब एप्लिकेशन आपके व्यवसाय के लिए सहायक हैं या नहीं। हालाँकि वेब एप्लिकेशन एक वेबसाइट की तुलना में महंगे हैं, लेकिन उनमें बहुत अधिक सुविधाएँ भी हैं। जैसे-जैसे आप इसमें उन्नत सुविधाओं की संख्या बढ़ाते हैं, वैसे-वैसे वेब अनुप्रयोग विकास की लागत भी बढ़ती जाती है। अधिकांश व्यवसाय कुछ ऐसा चाहते हैं जो उनके वेब ऐप को अलग और विशिष्ट बना दे। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह कुछ भी होने के बारे में नहीं है, बल्कि एप्लिकेशन में शामिल सुविधाओं को एक उद्देश्य पूरा करना चाहिए। सुविधाएँ उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी होनी चाहिए। ऐसी सुविधाएँ जो देखने में अच्छी लगती हैं, लेकिन ग्राहकों के लिए किसी काम की नहीं होती हैं या जो लीड उत्पन्न नहीं करती हैं, वे पैसे की बर्बादी हैं। और, सुविधाएँ लागत को बढ़ाती हैं और वेब एप्लिकेशन की जटिलता को भी बढ़ाती हैं।

वेब एप्लिकेशन एक प्रकार का क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म ऐप डेवलपमेंट है जो व्यवसायों के लिए बहुत अच्छा है क्योंकि वे ब्रांड की छवि को बेहतर बना सकते हैं और वे उन्हें अधिक व्यवसाय भी दे सकते हैं। व्यवसाय की बेहतरी के लिए या ग्राहकों के लिए जो कुछ भी किया जाता है, वह वापस प्रतिबिंबित होता है, इसमें कुछ समय लग सकता है, लेकिन यह वापस प्रतिबिंबित होगा। बहुत सी वेब विकास कंपनियां हैं जो वेब एप्लिकेशन के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए काम कर रही हैं। आने वाले समय में वेब एप्लिकेशन बेहतर होंगे और वे देशी एप्लिकेशन के बाजार को भी कम करेंगे।

जैसे-जैसे लोग फिर से वेब की ओर बढ़ रहे हैं और व्यवसाय भी अधिक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म समाधानों की कामना करते हैं, वेब ऐप्स फल-फूल रहे हैं। कारोबारियों को आने वाले समय में और अधिक लाभ होगा। वेब ऐप्स को तेज़, सुरक्षित और अधिक आकर्षक बनाने के लिए वेब डेवलपर समुदाय आक्रामक तरीके से काम कर रहा है। ये एप्लिकेशन किसी भी व्यवसाय को मूल ऐप्स की तुलना में बहुत अधिक लोगों तक पहुंचाने की क्षमता रखते हैं। कारण यह है कि इन्हें किसी भी डिवाइस से एक्सेस किया जा सकता है। वेब अनुप्रयोग विकास भविष्य हो सकता है।

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हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं जिसने अकेले पिछले एक दशक में बड़ी तकनीकी प्रगति की है। आज हमारी तकनीक कितनी उन्नत है, इसके साथ ही सभी के लिए स्मार्टफोन और ढेर सारे मोबाइल ऐप तक पहुंच बनाना संभव है।

☕ व्यवसाय पर एआई को लागू करते समय पूछे जाने वाले प्रश्न

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अनिवार्य रूप से मानव ज्ञान का पुनरुत्पादन है। लोगों के व्यवहार को समझने और दोहराने के लिए इसे यंत्रीकृत किए जाने की संभावना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक दृष्टिकोण के रूप में वर्णित किया गया है जो लगभग किसी भी प्रणाली पर लागू हो सकता है जिसमें मानव मस्तिष्क में पाए जाने वाले गुणों के समान गुण होते हैं, जैसे कि सोच और पारस्परिक क्षमता।

यह समझने के लिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास कॉर्पोरेट क्षेत्र को कैसे प्रभावित करता है, पहले इस विचार को परिभाषित करना आवश्यक है। शब्दावली "कृत्रिम बुद्धि" का तात्पर्य है कि सभी प्रकार की प्रौद्योगिकी प्रणाली मानव गतिविधियों से जुड़ी हुई है। इसमें अन्य बातों के अलावा सीखने, सोचने और पारस्परिक क्षमताएं शामिल हैं। "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" विशिष्ट अनुप्रयोगों को उसी तरह संदर्भित करता है जैसे 2013 होंडा एकॉर्ड एक "वाहन" को संदर्भित करता है - जो तकनीकी रूप से सही है लेकिन कोई विवरण नहीं देता है। एआई विकास सेवाओं के प्रकार जो कॉर्पोरेट जगत में लोकप्रिय हैं, उनका निर्धारण गहन शोध करके किया जाएगा।

मशीन लर्निंग पर एक नजर

मशीन लर्निंग वर्तमान में व्यवसाय विस्तार में सबसे प्रचलित प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता में से एक है। मशीन लर्निंग अब मुख्य रूप से कुशल डेटा प्रबंधन के लिए तैनात किया गया है। इस प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऐसी प्रौद्योगिकियाँ हैं जो हमेशा समय के साथ "बढ़ती" लगती हैं, जिससे उनकी उत्पादकता बढ़ती है - मशीन-लर्निंग सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए अधिक जानकारी और प्रसंस्करण प्रदान करना। मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा को व्यक्तियों के लिए उपयोग करने योग्य प्रारूप में ला सकता है - लगातार परस्पर जुड़े उपकरणों और इंटरनेट ऑफ थिंग्स द्वारा एकत्र किया जाता है।

उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति प्रसंस्करण संयंत्र चलाता है, तो एआई प्रणाली निस्संदेह मशीनरी को नेटवर्क से जोड़ेगी। कनेक्टेड डिवाइस एआई मोबाइल ऐप डेवलपमेंट कंपनी के प्रदर्शन और निर्माण से संबंधित केंद्रीय स्थान पर डेटा की एक सुसंगत धारा प्रदान करते हैं। दुर्भाग्य से, किसी व्यक्ति के पास जाने के लिए बहुत अधिक जानकारी है। अगर उन्होंने किया भी, तो निस्संदेह अधिकांश कनेक्शन गायब होंगे। मशीन लर्निंग सूचना की कुशलता से समीक्षा कर सकता है, प्रवृत्तियों और अनियमितताओं को पहचान सकता है। मान लीजिए कि एक मशीन उत्पादन सुविधा में गहन परिवर्तन में काम करती है। उस स्थिति में, इसे मशीन लर्निंग तकनीकों द्वारा रिकॉर्ड किया जा सकता है और निर्णय लेने वाले को सूचित किया जा सकता है कि यह एक भविष्य कहनेवाला निर्माण दल भेजने का समय है।

लेकिन मशीन लर्निंग एक विशाल स्पेक्ट्रम प्रतीत होता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के विकास और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हब के इंटरकनेक्टेड वेब ने "गहरी शिक्षा" के रूप में संदर्भित किया है।

गहरी शिक्षा पर एक नज़र

डीप लर्निंग जटिल बुद्धि के लिए तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग का अधिक प्रामाणिक संस्करण है। धोखाधड़ी का पता लगाने जैसी अधिक जटिल गतिविधियों के लिए गहन शिक्षण आवश्यक है। लोग विभिन्न प्रकार के मापदंडों की लगातार जांच करके इसे निष्पादित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल के लिए कई तत्वों का मूल्यांकन, विश्लेषण और उन पर कार्रवाई की जानी चाहिए। गहन सीखने के तरीके सेल्फ-ड्राइविंग कारों को उनके डिटेक्टरों द्वारा एकत्रित जानकारी को एकीकृत करने की अनुमति देते हैं। इनमें अन्य वस्तुओं से दूरी, जिस वेग से वे चलते हैं, और 5-10 सेकंड में पूर्वानुमान शामिल हैं। ड्राइवर को यह निर्धारित करने में मदद करने के लिए कि क्या उसे लेन बदलनी चाहिए या नहीं, इस सारी जानकारी का साथ-साथ विश्लेषण किया जाता है।

डीप लर्निंग व्यवसाय में काफी प्रभावी है, और गहरी समझ इसे जल्द ही और अधिक लगातार लागू करेगी। जब एक निश्चित मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है तो पुराने शिक्षण एल्गोरिदम काम करते हैं। इसके विपरीत, गहन शिक्षण मॉडल अपने प्रदर्शन में सुधार करते रहते हैं क्योंकि नई जानकारी प्राप्त होती है। यह गहन शिक्षण मॉडल को अधिक अनुकूलनीय और सटीक बनाता है, और इससे भी अधिक मजबूत, आप कह सकते हैं।

वर्तमान डिजाइनों का बौद्धिक कार्य अपेक्षाकृत प्रतिबंधित है और केवल कम प्रकार की बुद्धि का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, मानव मन ने विभिन्न जीवन स्थितियों के माप और तार्किक स्पष्टीकरण से परे सोचने के तरीकों का आविष्कार किया है। अन्यथा क्या होता एआई सिस्टम मानव बुद्धि के बजाय एक आसान और चुनौतीपूर्ण समस्या को डिजिटाइज़ कर सकता है। यह दो मॉडल वर्गों की ओर ले जाता है: संरचनावादी और कार्यात्मकवादी। संरचनात्मक मॉडल मोटे तौर पर तर्क और तर्क जैसी आवश्यक बौद्धिक गतिविधियों की नकल करना चाहते हैं। कार्यात्मक मॉडल इसकी निर्धारित प्रति के साथ सहसंबद्ध जानकारी को संदर्भित करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्राथमिक एजेंडा नई तकनीकों का विकास करना है जो कंप्यूटर और अन्य मशीनों को अपने दैनिक कार्यों में बुद्धिमान निर्णय लेने की अनुमति देगा।

भविष्य अब है: प्रभाव वैश्विक है

शायद ही कोई आवश्यक आधुनिक AI क्षेत्र अप्रभावित रहे, और "संकीर्ण AI" एक उदाहरण हो सकता है। ये एआई वास्तव में डेटा-प्रशिक्षित एल्गोरिदम को लागू करते हैं और डीप लर्निंग या मशीन लर्निंग समूहों के अंतर्गत आते हैं। हाल के वर्षों में, यह विशेष रूप से लिंक किए गए उपकरणों के प्रसार और कभी-कभी तेज कंप्यूटर प्रसंस्करण और मजबूत IoT कनेक्शन के कारण डेटा संग्रह और विश्लेषण में काफी वृद्धि के साथ सच है।

जब यह काफी दूर नहीं है, तो एक सास उत्पाद विकास कंपनी से डिजिटल तकनीक को दो-आयामी, स्क्रीन-कैद आकार से बाहर ले जाने का अनुमान है जिसका उपयोग मनुष्यों द्वारा किया गया है। इसके बजाय, प्राथमिक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस व्यक्ति का भौतिक परिवेश बन जाता है।

कुछ क्षेत्र आपके एआई साहसिक कार्य की शुरुआत में हैं, जबकि अन्य अनुभवी यात्री हैं। दोनों बहुत आगे जाते हैं। फिर भी, हमारे जीवन पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव को अब नज़रअंदाज करना मुश्किल है:

• परिवहन : हालांकि उन्हें विकसित करने में एक दशक या उससे अधिक समय लग सकता है, चालक रहित ऑटोमोबाइल हमें एक दिन हर जगह ले जाते हैं।
• फैब्रिकेशन : एआई-संचालित रोबोट लोगों के साथ सहयोग करते हैं, जिसमें इंस्टॉलेशन और स्टैकिंग सहित गतिविधियों की एक सीमित श्रेणी को निष्पादित किया जाता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स उपकरण के निर्बाध कामकाज को बनाए रखता है।
• स्वास्थ्य देखभाल : स्वास्थ्य देखभाल के अपेक्षाकृत उभरते हुए क्षेत्र में बीमारियों की जल्दी और अधिक सटीक पहचान की जाती है; दवा अनुसंधान में तेजी और सरलीकरण किया जाता है; आभासी देखभालकर्ता रोगियों की निगरानी करते हैं, और व्यापक डेटा विश्लेषण रोगियों के लिए अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में मदद करता है।
• शिक्षा : एआई का उपयोग पाठ्यपुस्तकों को स्कैन करने के लिए किया जाता है। प्रारंभिक चरण के आभासी ट्यूटर मानव प्रशिक्षकों की सहायता करते हैं, और चेहरे का विश्लेषण छात्र की भावनाओं को मापने के लिए यह पता लगाने में मदद करता है कि कौन संघर्ष कर रहा है या ऊब गया है। वे अनुभव को अपनी विशेष आवश्यकताओं के अनुकूल बनाते हैं।
• मीडिया : पत्रकारिता भी एआई का उपयोग करती है और लाभ कमाती है। विस्तृत वित्तीय जानकारी को शीघ्रता से समझने योग्य बनाने के लिए ब्लूमबर्ग साइबोर्ग तकनीक का उपयोग करता है। एसोसिएटेड प्रेस साल में 3,700 रिपोर्ट बनाने के लिए ऑटोमेटेड इनसाइट्स के प्राकृतिक भाषा कौशल का उपयोग करता है - पिछले साल की तुलना में लगभग चार गुना अधिक।
• ग्राहक सेवा : Google एक ऐसा AI सहायक भी विकसित कर रहा है जो अपॉइंटमेंट के लिए आपके पड़ोस के हेयर शॉप, उदाहरण के लिए, मानव-समान कॉल कर सकता है। प्रौद्योगिकी शब्दों के अलावा संदर्भ और सूक्ष्मता को पहचानती है।

विभिन्न क्षेत्रों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लगातार बढ़ रहा है। मशीनों को एक बहु-विषयक दृष्टिकोण का उपयोग करके एक साथ जोड़ा जाता है जिसमें गणित, कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान, मनोविज्ञान और अन्य विषय शामिल हैं। हालाँकि, सुधार (और कई अन्य, जिसमें नई फसल भी शामिल है) केवल शुरुआत है। काफी अधिक की आवश्यकता है - सबसे प्रसिद्ध पूर्वानुमानों सहित, किसी से भी अधिक, समझ सकता है।

अधिक महत्वपूर्ण कंपनियां प्रति वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादों और सेवाओं पर लगभग $20 बिलियन खर्च कर रही हैं। Google, Apple, Microsoft और Amazon जैसे प्रौद्योगिकी दिग्गज हर साल AI उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने में खरबों डॉलर खर्च करते हैं। (अकेले एमआईटी कंप्यूटर उद्योग को समर्पित एक नए कॉलेज में 1 अरब डॉलर का निवेश कम कर रहा है)। यूनाइटेड स्टेट्स डिपॉजिटरी हर साल AI वस्तुओं और सेवाओं की स्थापना में लाखों और लाखों डॉलर का निवेश करता है (यूनाइटेड स्टेट्स डिपॉजिटरी एक नए कॉलेज में $1 बिलियन के निवेश का प्रस्ताव कर रहा है जो पूरी तरह से प्रौद्योगिकी क्षेत्र (AI) पर केंद्रित है। इनमें से कुछ AI मोबाइल ऐप विकास कंपनी की प्रगति अपने रास्ते पर है; अन्य केवल काल्पनिक हैं और भविष्य में भी ऐसा ही रह सकता है। वे सभी बेहतर या बदतर के लिए विघटनकारी प्रतीत होते हैं, इसलिए धीमे दृष्टिकोण का कोई सबूत नहीं है।

व्यापार के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने से पहले पूछे जाने वाले 10 प्रश्न

AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) और ML (मशीन लर्निंग) कंपनियों को उनकी उत्पादन प्रक्रियाओं में सफलता दिला सकते हैं। कुछ उदाहरणों में, पीछे छूट जाने के डर के कारण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को सही ढंग से और पर्याप्त रूप से लागू किया जाता है। डिजिटल परिवर्तन और इसकी विभिन्न प्रगति के कारण कंपनियों पर अधिक दबाव डाला गया है। इसका परिणाम यह हुआ है कि अधिकारी अपने संगठनों में नई तकनीकों का उपयोग करने के लिए अधिक इच्छुक हैं।

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हालांकि, भले ही प्राथमिक बाधाएं दूर हो जाएं, ज्यादातर स्थितियों में, वे मौजूद रहती हैं। कम संख्या में कंपनियों के पास केवल प्रमुख घटक होते हैं जो एआई को बड़े पैमाने पर मूल्य उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं - यह जानना कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहाँ रह सकती है और सास विकास सेवाओं को प्राप्त करने के लिए बुनियादी और परिभाषित प्रक्रियाएं हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को उन सभी के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में काम करना चाहिए जो इस परिवर्तन में पूरी तरह से डूब जाने की इच्छा रखते हैं। एआई और एमएल रणनीति को लागू करने से पहले, व्यवसायों को खुद से निम्नलिखित प्रश्न पूछने चाहिए:

1. एआई के साथ क्या समस्या है जिसे आप हल करना चाहते हैं?

इस स्थिति में महत्वपूर्ण बात यह है कि पहले समस्या को परिभाषित किया जाए। फर्म क्या चाहती है? क्या मशीन लर्निंग मॉडल इसे हल कर सकता है? क्या यह ठीक-ठीक ज्ञात है कि लोग एआई सिस्टम का उपयोग किसके लिए करेंगे?

एक ओर, यह पता लगाना आवश्यक हो जाता है कि मानव पूंजी में किस प्रकार के कार्य अक्षम या गहन हैं। और, दूसरी ओर, यह पहचानने के लिए कि एआई और एमएल सिस्टम इस समस्या को कैसे कम कर सकते हैं।

2. AI को मौका देने के लिए कंपनी का लक्ष्य क्या है?

फर्म समस्या के समाधान की योजना और कार्यान्वयन कैसे करती है? इस स्तर पर, यह जानना महत्वपूर्ण है कि स्वचालित सीखने की समस्या में समस्या विवरण को फिर से कैसे काम करना है और इसे कैसे निष्पादित करना है। यह परिवर्तन प्रक्रिया के दौरान किसी भी तरह की सुस्ती या मूल्य हानि को दूर करता है।

3. क्या संगठन को स्थायी या अस्थायी समाधान की आवश्यकता है?

एआई विकास सेवाओं को फर्म के मुख्य व्यवसाय का हिस्सा बनना चाहिए।

इसे प्रबंधन टीम के रवैये में बदलाव से पूरित होना चाहिए। कंपनी का डिजिटल परिवर्तन सभी स्तरों पर सफलता की अधिकांश कहानियों का समर्थन करता है।

यह एक विशेष उपाय या फर्म की रोजमर्रा की गतिविधियों, एक व्यक्तिगत उत्पाद, एक मानकीकृत समाधान, या एक अस्थायी सेवा के लिए एआई मॉडल खरीदने के लिए चुना जाएगा।

4. क्या फर्म के पास AI मॉडल को फीड करने के लिए आवश्यक जानकारी है?

एआई मॉडल की गुणवत्ता सीधे फर्म द्वारा पेश किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भर करती है। एआई का उपयोग करने का अर्थ है स्वतंत्र रूप से काम करना सीखने के लिए एआई सिस्टम को खिलाने के लिए एक सटीक और प्रासंगिक डेटा मॉडल विकसित करना। इसलिए, गुणवत्ता का ऐतिहासिक डेटा होना आवश्यक है।

क्या फर्म के पास उत्कृष्ट और विश्वसनीय डेटा स्रोत हैं जिनका AI उपयोग कर सकता है? उद्देश्यों की एक व्यापक संरचना और KPI (प्रमुख प्रदर्शन संकेतक) और एक अच्छी डेटा रणनीति यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि यह इन मुद्दों का उत्तर देने के लिए यथासंभव सहायक हो।

5. क्या यह जानकारी डिजीटल है?

क्या मेरे पास डिजिटल सिस्टम डेटा संग्रहीत है? विभिन्न डिजिटल उपकरणों (जैसे, कस्टम सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट सर्विसेज , ईआरपी, स्काडास, आदि) या डेटाबेस, सीएसवी फाइलों, एक्सेल आदि के साथ डिजीटल, केंद्रीकृत, संगठित और एकीकृत, डेटा को उचित रूप से संभालने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए। जब ऐसा नहीं होता है, तो इस डेटा से एआई को डिजिटाइज़ करने और उसका उपयोग करने में एक लंबा समय और कभी-कभी अपराजेय निवेश लग सकता है।

6. क्या फर्म के पास आवश्यक कार्यान्वयन संसाधन हैं?

फर्म को इस बारे में स्पष्ट होना चाहिए कि क्या उसके पास परिवर्तन को अवशोषित करने के लिए आवश्यक लोग और वित्तीय संसाधन हैं। हम एआई का उपयोग करने के लिए कुशल प्रतिभाओं को कहां ढूंढेंगे? एमएल मॉडल खरीदने के लिए फर्म का बजट क्या है? एक तकनीकी कर्मचारी जो फर्म को समझता है और डेवलपर या डेटा वैज्ञानिक को समझता है, एक निर्बाध संक्रमण और आंतरिक प्रणालियों में मॉडल के सही एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, इन टीमों को संगठन की योजनाओं में तैनात किए जाने वाले मॉडलों को एकीकृत करना होगा।

दूसरी ओर, AI मॉडल की सटीकता कंपनी के पैसे, उपकरण और इसे बनाने में लगने वाले समय पर निर्भर करती है। यह यह भी तय करेगा कि फर्म ऑन-डिमांड समाधान का विकल्प चुनती है या उसकी टीम अपने मॉडल का अधिग्रहण करती है या नहीं।

7. एआई विफलता के निहितार्थ क्या हैं?

एआई मॉडल जटिल एल्गोरिदम के माध्यम से कार्य करते हैं, लेकिन त्रुटि मार्जिन हमेशा बना रहता है। क्या फर्म एआई को अत्यधिक परिवर्तनशील और कम सटीक प्रक्रिया में लागू करना चाहती है, या फिर? क्या खतरे खत्म हो जाएंगे, और कितना निवेश काम नहीं करेगा? फर्म को यह निर्धारित करना होगा कि क्या ऐसे मॉडलों की सटीकता उपलब्ध सिस्टम और डेटा के आधार पर आगे बढ़ने के लिए पर्याप्त होने की संभावना है।

8. एआई को कंपनी की व्यापक रणनीति में कैसे एकीकृत किया जाएगा?

एआई को प्रक्रियाओं और लोगों में कैसे एकीकृत किया जाएगा? क्या एआई टर्निंग पॉइंट कार्यों के साथ संघर्ष करते हैं?

एआई का उपयोग एक स्टैंड-अलोन तकनीक के रूप में नहीं बल्कि एक एकीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान के रूप में किया जाना चाहिए जो सभी संगठनात्मक क्षेत्रों के साथ उत्पादकता और परिणामों को अधिकतम करने के लिए तालमेल में प्रवेश कर सके। फर्म को यह सवाल करना चाहिए कि क्या एआई मॉडल किसी भी कठिनाई का पता लगाने के लिए अन्य पार्टियों के साथ सहयोग कर सकता है।

9. इस बदलाव का कंपनी के कर्मचारियों पर क्या असर पड़ने वाला है?

श्रमिकों के कार्यों को स्वचालित करने की AI की क्षमता वर्तमान में कार्यबल के आकार को कितना प्रभावित करेगी? श्रमिकों को परिवर्तन के बारे में अत्यधिक संदेह हो सकता है, और फर्म को यह सुनिश्चित करने के लिए नैतिक तरीके विकसित करना चाहिए कि उनकी योग्यता और ड्राइव खो न जाए। कार्यक्रमों में प्रभावी बदलाव कंपनी के कर्मचारियों और प्रबंधन से जुड़े विशेष प्रशिक्षण और संचालन पर केंद्रित होगा।

10. इस तकनीक के उपयोग पर अनुमानित प्रतिफल क्या हैं?

फर्म को निवेश की वसूली में कितना समय लगेगा? एआई लागू होने पर फर्म की लागत कितनी कम हो जाएगी? एआई और एमएल मॉडल को एक फर्म में एकीकृत करने का मतलब है एक कीमत और इसलिए एक महत्वपूर्ण निवेश।

इसलिए, निवेश की स्थिति पर प्रतिफल निर्धारित करने के लिए, एआई प्रौद्योगिकी को एक सार्थक पूर्वानुमान विकसित करना चाहिए। इस रणनीति को क्रियान्वित करने के लिए, प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) को कंपनी के लिए प्रतिफल को मापने और मॉडल के मूल्य का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।

एआई दुनिया भर में विस्तार करने में कंपनियों की सहायता करके उनके लिए लाभदायक है

वैश्विक विस्तार और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच की कड़ी असाधारण रूप से विकसित हुई है। दुनिया भर में आगे बढ़ने पर एआई विभिन्न तरीकों से व्यवसायों का समर्थन करता है:

• डिजिटल प्लेटफॉर्म का विस्तार करना आसान है: एआई द्वारा डिजिटल प्लेटफॉर्म ऑटोमेशन दुनिया भर में विस्तार के लिए एक सीधा दृष्टिकोण प्रदान करता है। अमेरिका में, एआई का उपयोग करके ईबे पर काम करने वाली 97% छोटी कंपनियां अपने कुछ उत्पादों का निर्यात करती हैं। केवल 4% ऑफ़लाइन कंपनियाँ जो AI का उपयोग नहीं करती हैं, अपने उत्पादों को शिप करती हैं। तुलना में।
• सही अनुवाद सेवाएं: AI त्वरित, सटीक अनुवाद सेवाएं भी प्रदान करता है जो बातचीत में सुधार करती हैं, गलत संचार को कम करती हैं, और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की दक्षता को बढ़ाती हैं और बढ़ाती हैं। कंपनियों में एआई अनुवादों के उपयोग से वाणिज्यिक राजस्व पर लाभकारी प्रभाव पड़ता है, जो देशों के बीच की दूरी को 35% से अधिक कम करने के बराबर है।
• व्यापार वार्ता में सुधार: एआई न केवल संचार में सुधार करता है बल्कि उनके परिणामों को भी बढ़ाता है। लोग विभिन्न परिदृश्यों में बातचीत करने वाले दलों के आर्थिक रास्ते का आकलन करने के लिए एआई सास विकास सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं। यह व्यापार परिदृश्य के विभिन्न कारकों के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है और गैर-बातचीत करने वाले देशों से व्यापार प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगा सकता है। उदाहरण के लिए, ब्राजील ने एक इंटेलिजेंट टेक प्लस ट्रेड इनिशिएटिव बनाया है, जिसमें एआई को व्यापार चर्चा के हिस्से के रूप में उजागर किया गया है।
• आपूर्ति श्रृंखला का प्रबंधन: एआई सिस्टम वास्तविक समय में भी आपूर्ति श्रृंखला पर प्रतिक्रिया कर सकता है। आप पैटर्न और रुझानों की खोज कर सकते हैं और पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि मांग कहाँ और कब बढ़ती है। वे उस मांग को पूरा करने के लिए उत्पादन को स्वचालित रूप से बढ़ा सकते हैं या घटती मांग के अनुकूल होने के लिए उत्पादन को कम कर सकते हैं, अपशिष्ट और अधिशेष सूची को कम कर सकते हैं। एआई उन कंपनियों के विस्तार में मददगार साबित हुआ है जिन्हें यह समझने की जरूरत है कि नए बाजार में वस्तुओं की इष्टतम मात्रा कैसे पेश की जाए।
• स्वचालित नियमित गतिविधियाँ: जब संगठन का विस्तार होता है, तो वे आमतौर पर अपनी ऊर्जा को उच्च-स्तरीय गतिविधियों पर केंद्रित करना पसंद करते हैं। इसमें नौकरशाही जैसी निम्न-स्तरीय गतिविधियों के बजाय रणनीति शामिल है। एआई सांसारिक नौकरशाही गतिविधियों के स्वचालन में सहायता करता है। जैसा कि विभिन्न देशों में फर्मों के अतिरिक्त कर्मचारी हैं, वे पेरोल और लाभों को संभालने के लिए लड़ सकते हैं। एआई इन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और लोगों को परेशानी और तनाव से बचाने में मदद कर सकता है।
• बेहतर दक्षता और सटीकता: एआई दक्षता और सटीकता के माध्यम से एक फर्म के अंदर कई कार्यों को सरल बनाने में मदद कर सकता है। मान लीजिए कि कोई कर्मचारी पेरोल के लिए काम करता है या चिकित्सा बीमा योजनाओं में कर्मचारियों का नामांकन करता है। उस स्थिति में, वे एक या दो गलती कर सकते हैं, जिससे देरी, गलत भुगतान, या कवरेज का नुकसान हो सकता है। एक स्वचालित प्रणाली के साथ त्रुटियों की संभावना काफी कम हो जाती है, जो कभी थकी हुई या विचलित नहीं होती है। और एक AI सिस्टम अपनी गणना और डेटा इनपुट को मानव कर्मचारियों की तुलना में अधिक कुशलता से पूरा कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इसके उपयोग में पूरी तरह से अप्रतिबंधित है। उदाहरण के लिए, विचार करें कि व्यवसाय के अनुभव के क्रमिक नुकसान को अवसरों के एक झरने में बदलना कैसे संभव है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस द्वारा दी जाने वाली बढ़ी हुई अंतर्दृष्टि के साथ-साथ परिचालन व्यय में कमी के परिणामस्वरूप प्रदर्शन में सुधार देखने का अनुमान लगाने के लिए। एक और विचार यह है कि दो संगठन कई तरह से नियमों की व्याख्या या कार्यान्वयन कर सकते हैं। दूसरी ओर, विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम सुलभ हैं। ज्ञान या पहले से मौजूद राय के बिना भी, इस डेटा को संसाधित किया जाता है, और शायद मानकों को पूरा करने वाला एक आउटपुट विकसित किया जाता है। वे उस तरीके से काम करते हैं जिस तरह से वे शुरू में बनाए गए थे। यह आपको यह गारंटी देने में मदद करता है कि अनुपालन जांच को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता को समाप्त करने के लिए आपका वातावरण किसी भी प्रासंगिक विषयवस्तु से रहित है।

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कुछ अंतिम शब्द

प्रौद्योगिकी के विकास के रूप में, उपभोक्ताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए दुनिया भर में नए स्टार्ट-अप, विभिन्न कॉर्पोरेट एप्लिकेशन और कस्टम सॉफ्टवेयर विकास सेवाएं विकसित की जा रही हैं। तकनीकी विकास के परिणामस्वरूप, कुछ व्यवसायों को समाप्त कर दिया गया है, और इस विकास के कारण एआई सिस्टम पूरी तरह से नए बनाएगा। इंटरनेट ऑफ थिंग्स के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अर्थव्यवस्था पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है। प्रत्येक फर्म अपने व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुकूल होने के लिए अनिवार्य रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करेगी। मान लीजिए कि एक फर्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ने पर विचार कर रही है। उस स्थिति में, इसे पहले अपनी मौजूदा ताकत, सीमाओं और दीर्घकालिक उद्देश्यों का आकलन करना चाहिए। बाद में, जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण पूरी कंपनी में गति प्राप्त कर लेते हैं, तो आप देखेंगे कि पदानुक्रम समतल और समतल होने लगते हैं। यह सच है: भविष्य पहले से ही यहाँ है, और कृत्रिम बुद्धि का सामान्य उपयोग केवल समय की बात है। हाँ, आप काफी सटीक हैं।

उल्लेख करने वाली तीसरी वस्तु यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) व्यवसायों को बेहतर अनुमान लगाने और अपने उपभोक्ताओं की जरूरतों को समझने की क्षमता प्रदान करती है। नतीजतन, यह उपभोक्ताओं को नई सेवाओं और प्रथाओं को अनुकूलित और विकसित करने की अनुमति दे रहा है। सभी उद्योगों में, यह सच है। भले ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग शुरू करने में कभी देर न हो, लेकिन जब तक संभव हो, भविष्य के तुलनात्मक लाभों की संभावना को देखने की सिफारिश की जाती है।