संगठन एआई अपनाने को कैसे कारगर बना सकते हैं? किसी संगठन में एआई को एकीकृत करने और अपनाने की सफलता सुनिश्चित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परामर्श विशेषज्ञों से कुछ टिप्स सीखें।

यह खबर नहीं है कि कंपनियां लागू कर रही हैं कृत्रिम होशियारी समय, लागत और शामिल स्टाफिंग को अनुकूलित करने के लिए उनकी व्यावसायिक प्रक्रिया में। एआई समाधान सम्मेलनों के लिए केंद्र स्तर ले रहे हैं और खुदरा और विनिर्माण सहित विभिन्न उद्योगों में अपनी विशाल क्षमता दिखा रहे हैं। औद्योगिक सुविधाओं में प्रक्रियाओं को आभासी सहायकों के साथ एम्बेड किया गया है, जबकि चैटबॉट ई-कॉमर्स या सामान्य रूप से अन्य वेबसाइटों पर ग्राहकों के सभी सवालों के जवाब देने के लिए स्थापित किए गए हैं।

हाल ही के अनुसार रिपोर्ट goodवित्तीय वर्ष 2021-25 के दौरान वैश्विक एआई बाजार के 76.44 अरब डॉलर बढ़ने की उम्मीद है, जो 21% सीएजीआर से आगे बढ़ रहा है। संगठनों और व्यवसायों में एआई की लोकप्रियता के बावजूद प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए इसके महत्व से अवगत होने के बावजूद, एआई को अपनाना आसान नहीं है। चुनने और लागू करने के लिए कई एआई सेवाएं उपलब्ध होने के बावजूद, कंपनियां इस प्रक्रिया को व्यापक और चुनौतीपूर्ण मानती हैं। डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर मॉडल निगरानी तक, AI के प्रत्येक चरण का अपना लाभ होता है। हालांकि, इसे सही तरीके से लागू करने की जरूरत है।

यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं जिन्हें हमने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंसल्टिंग विशेषज्ञों से एक संगठन में एआई को एकीकृत करने और अपनाने को सुनिश्चित करने के लिए एकत्र किया है।

1. प्रौद्योगिकी के साथ परिचित

एक संगठन में विभिन्न पृष्ठभूमि से कार्यरत लोग होते हैं और विभिन्न जॉब प्रोफाइल में काम करते हैं। सभी को विकास में सुधार और फर्म के लिए विस्तार प्रदान करने के लिए एक प्रौद्योगिकी को लागू करने की आवश्यकता और महत्व को समझना चाहिए। विशेषज्ञों का सुझाव है कि फर्म और टीमों के लिए आधुनिक एआई क्या करने में सक्षम है, इससे परिचित होना आवश्यक है। जानकारी का एक महासागर ऑनलाइन उपलब्ध है। टीम के लिए यह सलाह दी जाती है कि वह खुद को परिचित करे और दूसरों के साथ प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के बारे में ज्ञान साझा करे।

2. समस्याओं की पहचान

एक बार जब हर कोई मूल बातें सीख लेता है, तो उन मुद्दों की पहचान करें जिन्हें एआई से खत्म करने की उम्मीद है। विभिन्न समाधानों के साथ समस्याओं की खोज करने से मौजूदा प्रक्रिया को नए के साथ एकीकृत करने में मदद मिलती है। इस तरह, संगठन को व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई और इसकी क्षमताओं को अपनाते हुए प्रक्रिया की मौलिकता को बनाए रखने के लिए मिलता है। हालांकि, समाधान के लिए प्रदर्शन योग्य मूल्य प्रदान करने के लिए एक बात पर विचार किया जाना चाहिए- एआई कार्यान्वयन उदाहरण या उसी उद्योग या समान व्यवसाय में मामलों का उपयोग करना। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक खुदरा दुकान का मालिक अपने स्टोर के लिए AI का उपयोग करना चाहता है। उस स्थिति में, वह खुदरा विक्रेताओं या सुपरमार्केट फ़्रैंचाइजी के उपयोग के मामलों की तलाश कर सकता है जिन्होंने अपने व्यवसाय के विकास के लिए कंप्यूटर दृष्टि विश्लेषण लागू किया है।

3. आंतरिक क्षमता अंतराल का पता लगाएं

फर्म में एआई अपनाने की प्रक्रिया में बहुत कुछ है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि हर कोई समान स्तर पर है, इस पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है कि संगठन के व्यावसायिक लक्ष्य क्या हैं जिन्हें AI कार्यान्वयन के माध्यम से प्राप्त करने की आवश्यकता है और वे उपकरण जिन्हें आपको पहचानने और उनका विश्लेषण करने की आवश्यकता है। अपनी आंतरिक क्षमता के अंतर को पहचानने और उसे दूर करने का मतलब होगा कि आप एक टीम के रूप में विकसित हों। व्यवसाय के आधार पर, मौजूदा परियोजनाएं या टीम हो सकती हैं जो व्यवस्थित रूप से इसका समर्थन कर सकती हैं। हालाँकि, यदि कई आवश्यकताएँ हैं और टीम के पास कौशल या ज्ञान की कमी है जो अकेले ही AI अपनाने को संभाल सकता है, एआई परामर्श फर्म कार्यान्वयन योजना प्रदान कर सकता है।

4. आरओआई

हां, प्रत्येक व्यावसायिक सौदे की तरह, आपको प्रौद्योगिकी की क्षमता और इसके कार्यान्वयन के वित्तीय मूल्य का आकलन करने की आवश्यकता है। यहां तक ​​कि सफल एआई प्रोजेक्ट भी आरओआई उत्पन्न करने में लंबा समय लेते हैं। वास्तव में, पायलट परियोजनाओं से कोई लाभ नहीं हो सकता है। हालांकि, पायलट प्रोजेक्ट में ज्यादा खर्च नहीं होता है और इसे हमेशा AI और ML कंसल्टिंग फर्मों को आउटसोर्स किया जा सकता है। वे यह निर्धारित करने में आपकी सहायता कर सकते हैं कि किस प्रकार का डेटा अधिक मात्रा में एकत्र किया जाना चाहिए और वर्तमान अंतराल की पहचान करना चाहिए। जितना अधिक आप विश्लेषण करते हैं, उतना ही अधिक ज्ञान आप प्राप्त करते हैं, जिससे लंबी अवधि में अधिक आरओआई के द्वार खुलते हैं।

5. विक्रेताओं के साथ एक इन-हाउस टीम या भागीदार बनाएं

हालांकि किसी कंपनी को लंबे समय में आंतरिक रूप से AI बनाने का सुझाव दिया जाता है, लेकिन इनकी भी कई सीमाएँ हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यवसाय शॉपिंग रिटेल, एसएमई या विनिर्माण उद्योग के अंतर्गत आता है, तो एआई आवश्यकताओं को देखने के लिए एक पूरी टीम को काम पर रखना सबसे अच्छा निर्णय नहीं लगता है। न केवल उपयुक्त उम्मीदवारों को शामिल करने के लिए बहुत अधिक प्रयास की आवश्यकता होगी, बल्कि यह आर्थिक रूप से भी समाप्त हो जाएगा। अनुकूलित एआई उपकरण बनाने के लिए एआई विक्रेता के साथ साझेदारी करना भी एक अनुरूप समाधान के लिए सबसे अच्छा विकल्प है। एक उदाहरण का हवाला देते हुए, एचएसबीसी ने एक एआई विक्रेता के साथ एक एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग टूल विकसित करने के लिए भागीदारी की, भले ही उनके पास एक आंतरिक एआई टीम उपलब्ध हो।

6. सभी स्तरों पर डेटा संचालित निर्णय लेने को एकीकृत करें

एक फर्म में एआई अपनाने से डेटा अंतर्दृष्टि वाले लोगों को सशक्त बनाकर दैनिक संचालन में सुधार की उम्मीद है। चूंकि लोग दैनिक संचालन करते हैं, इसलिए फर्म को डेटा-संचालित निर्णय लेने की संस्कृति को अपनाना चाहिए, जहां सी-सूट में से नीचे के लोगों तक लोगों को इसका हिस्सा बनाया जाता है।

जब एआई को अपनाया जाता है, तो सही तरीके से कर्मचारी अपने कौशल और निर्णय को एल्गोरिथम अनुशंसाओं के साथ बढ़ा सकते हैं ताकि मानव की तुलना में बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकें। यह तभी हो सकता है जब कर्मचारी अपने AI टूल्स पर भरोसा करें और निर्णय लेने के लिए सशक्त महसूस करें।

उदाहरण के लिए, एक राष्ट्रीय सुपरमार्केट श्रृंखला लें, जहां प्रबंधक को मौजूदा डेटा का उपयोग करके फ्लोर स्पेस और उत्पाद प्लेसमेंट को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। एआई टूल का उपयोग करने वाले स्थानीय प्रबंधक रीयल-टाइम इन-स्टोर ग्राहक व्यवहार को ट्रैक कर सकते हैं और यह तय कर सकते हैं कि वर्ष के किसी विशेष समय के दौरान उच्च मांग वाले उत्पादों को कहां रखा जाए।

7. डेटा साइलो को तोड़ें

AI को संगठन के कई हिस्सों से बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। कॉर्पोरेट विभाग डेटा को साइलो में संग्रहीत करते हैं जो हस्तक्षेप नहीं करते हैं और केवल विशिष्ट टीमों द्वारा ही पहुँचा जा सकता है। यह लंबे समय से एआई को अपनाने में बाधा रहा है, क्योंकि एआई के कार्यान्वयन के लिए विभिन्न व्यवसायों की अलग-अलग आवश्यकताएं हैं।

एक डेटा पूल आम तौर पर बड़ी मात्रा में डेटा से बना होता है जो संरचना या लेबल के बिना होता है। एआई विशेषज्ञों का मानना ​​​​है कि डेटा वेयरहाउस से मदद लेने से मूल्यवान डेटा को दूसरों से अलग करने में मदद मिल सकती है, क्योंकि डेटा वेयरहाउस विशिष्ट उद्देश्यों के लिए संरचित डेटा और लेबल किए गए डेटा को स्टोर करते हैं। डेटा साइलो को तोड़ना कोई आसान काम नहीं है और इसे रातोंरात पूरा नहीं किया जा सकता है। यह एक और कारण है कि एआई को लागू करने से पहले फर्मों को महंगे, बड़े पैमाने पर डेटा परिवर्तन में निवेश करने की सलाह दी जाती है।

एआई पायलट प्रोजेक्ट ज्यादातर ऐसे मामलों में मददगार होते हैं क्योंकि वे मौजूदा अंतराल को प्रकट करते हैं, जिससे फर्मों को डेटा साइलो को आसानी से तोड़ने में मदद मिलती है।

8. एआई अपनाने के लिए बजट

एआई पहल के लिए कर्मचारी खरीद के साथ मिलकर विभिन्न टीमों में एआई जागरूकता एआई जागरूकता की नींव रखती है। हालाँकि, ये अकेले AI को सुचारू रूप से अपनाने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। फर्मों को गोद लेने की गतिविधियों के लिए उतना ही बजट तैयार करने की आवश्यकता है जितनी उन्हें अनुसंधान और विकास गतिविधियों के लिए चाहिए।

एआई टूल को एकीकृत करने में वर्कफ़्लो डिज़ाइन, प्रशिक्षण और परिवर्तन प्रबंधन शामिल है। एआई परिनियोजन की रणनीति की योजना बनाने से पहले इन परिवर्तनों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। क्यों? क्योंकि यह कर्मचारियों को एआई टूल के साथ काम करने में मदद करता है और उन्हें अप्रिय आश्चर्य के साथ खुद को समायोजित करने के लिए पर्याप्त समय देता है।

निष्कर्ष

एआई आज सबसे अधिक कार्यान्वित डिजिटल समाधानों में से एक हो सकता है, लेकिन इसे अपनाना आसान नहीं है। समस्या की पहचान, कर्मचारियों की जागरूकता, अनुकूलित समाधान- इन सभी चरणों में समय लगता है और इन्हें पार करने के लिए अज्ञात क्षेत्र होंगे।

संक्रमण सुचारू हो सकता है यदि संगठन सभी स्तरों पर जागरूकता पैदा करते हुए खुद को अपनाने और तैनात करने के लिए कुछ स्केलिंग-अप समय देता है।





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