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:
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
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:
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।
- 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।