AI में निवेश करने से पहले: सफल परियोजनाओं के 4 मूक हत्यारों की पहचान करें

कंपनियों में एआई कार्यान्वयन के साथ सबसे आम समस्याएं क्या हैं?

कंपनियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का कार्यान्वयन एक गंभीर तस्वीर पेश करता है: महत्वपूर्ण निवेश के बावजूद, अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाएँ उत्पादक उपयोग तक पहुँचने से पहले ही विफल हो जाती हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पायलट परियोजनाओं में से 80 से 95 प्रतिशत कभी भी स्केलिंग चरण तक नहीं पहुँच पाती हैं। समस्या शायद ही तकनीक में हो, बल्कि संरचनात्मक चुनौतियों में हो, जिन्हें कई कंपनियाँ कम आंकती हैं।

इस विफलता के कारण विविध और व्यवस्थित हैं। गार्टनर के एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि 34 प्रतिशत तक कंपनियाँ डेटा की उपलब्धता या डेटा की गुणवत्ता को एक प्रमुख बाधा मानती हैं। वहीं, 42 प्रतिशत कंपनियों ने बताया कि उनके आधे से ज़्यादा एआई प्रोजेक्ट डेटा उपलब्धता की समस्याओं के कारण विलंबित या पूरी तरह से रद्द कर दिए गए।

पायलट चरण में तकनीकी सफलताओं और व्यावहारिक पैमाने पर विस्तार के बीच का अंतर विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। एमआईटी के एक अध्ययन से पता चलता है कि जनरेटिव एआई से जुड़ी लगभग सभी पायलट परियोजनाएँ स्थायी मूल्य प्रदान करने में विफल रहती हैं क्योंकि वे रणनीतिक एजेंडे में अंतर्निहित नहीं होती हैं और अलग-थलग प्रयोगों के रूप में संचालित होती हैं।

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एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा अक्सर तैयार क्यों नहीं होता?

डेटा समस्या, सफल एआई कार्यान्वयन में सबसे बुनियादी बाधाओं में से एक है। कई संगठन यह मान लेते हैं कि एक पर्याप्त रूप से बुद्धिमान मॉडल मौजूदा डेटा से स्वचालित रूप से मूल्य सृजन कर सकता है, लेकिन व्यवहार में यह धारणा भ्रामक साबित होती है।

हकीकत कुछ और ही तस्वीर पेश करती है: संगठन जितना बड़ा होता है, उसकी डेटा संरचनाएँ उतनी ही अव्यवस्थित होती जाती हैं। डेटा अक्सर अलग-अलग प्रणालियों में बिखरा होता है, अधूरा, असंरचित होता है, या असंगत स्वरूपों का पालन करता है। इस विखंडन के कारण एक विरोधाभासी स्थिति पैदा होती है कि कंपनियों के पास बड़ी मात्रा में डेटा होता है, लेकिन यह एआई अनुप्रयोगों के लिए लगभग अनुपयोगी होता है।

एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण पहलू डेटा की गुणवत्ता है। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई परियोजनाओं का 80 प्रतिशत तक समय डेटा तैयार करने में व्यतीत होता है। आम समस्याओं में असंगत डेटा प्रारूप, अनुपलब्ध या गलत लेबल, पुरानी जानकारी और प्रशिक्षण डेटा में व्यवस्थित पूर्वाग्रह शामिल हैं। यह खराब डेटा गुणवत्ता मॉडल भ्रम या संदर्भ की कमी का कारण बन सकती है, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ता सिस्टम को छोड़ देते हैं।

इसके अलावा, डेटा सुरक्षा कानून, पहुँच प्रतिबंध और आंतरिक अवरोध प्रासंगिक डेटा तक पहुँच को काफ़ी जटिल बना देते हैं। जीडीपीआर और अन्य अनुपालन आवश्यकताएँ अतिरिक्त बाधाएँ पैदा करती हैं जिन पर एआई उद्देश्यों के लिए डेटा का उपयोग करते समय विचार किया जाना चाहिए। इसलिए कंपनियों को ऐसे एआई सिस्टम विकसित करना सीखना चाहिए जो संवेदनशील सामग्री को सुरक्षित रूप से संसाधित करते हुए बिखरे और अपूर्ण डेटा के साथ काम कर सकें।

एआई विफलता में आईटी अवसंरचना की क्या भूमिका है?

मौजूदा उद्यम आर्किटेक्चर में एआई प्रणालियों को एकीकृत करना एक जटिल तकनीकी चुनौती साबित हो रही है जो केवल एल्गोरिदम के कार्यान्वयन से कहीं आगे तक जाती है। एआई केवल उतना ही उपयोगी है जितना कि किसी संगठन की परिचालन वास्तविकताओं में सहजता से एकीकृत होने की उसकी क्षमता।

आधुनिक उद्यम वास्तुकला की विशेषता विरासत प्रणालियों और क्लाउड अनुप्रयोगों के एक विषम मिश्रण से होती है, जिन्हें विभागीय और राष्ट्रीय सीमाओं के पार परस्पर जोड़ा जाना आवश्यक है। यह जटिलता दशकों के आईटी विकास से उत्पन्न होती है, जिसमें एक सुसंगत समग्र वास्तुकला की योजना बनाए बिना, मौजूदा प्रणालियों पर नई प्रणालियाँ बनाई गईं।

विरासत प्रणालियाँ एक विशेष चुनौती पेश करती हैं। इन विरासत प्रणालियों में अक्सर एआई एकीकरण के लिए आवश्यक आधुनिक इंटरफेस और एपीआई का अभाव होता है। ये अक्सर पुराने डेटा प्रारूपों और मानकों का उपयोग करती हैं, दस्तावेज़ीकरण का अभाव होता है, और एकीकरण के लिए आवश्यक तकनीकी विशेषज्ञता का अभाव होता है। साथ ही, ये प्रणालियाँ कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं में गहराई से एकीकृत होती हैं और इन्हें महत्वपूर्ण व्यावसायिक जोखिमों के बिना आसानी से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है।

सुरक्षा और अनुपालन आवश्यकताएँ इन चुनौतियों को और बढ़ा देती हैं। पुरानी प्रणालियों में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए आवश्यक मज़बूत सुरक्षा उपायों और पहुँच नियंत्रणों का अभाव हो सकता है। इन परिवेशों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एकीकृत करने से, विशेष रूप से अत्यधिक विनियमित उद्योगों में, सुरक्षा और अनुपालन संबंधी गंभीर चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं।

बड़े भाषा मॉडलों को कठोर वातावरण में एकीकृत करने के महीनों के प्रयास और ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड समाधानों के बीच अंतहीन बहस ने प्रगति को काफी धीमा कर दिया है। नए एआई उपकरण अक्सर मौजूदा समस्याओं को हल करने के बजाय अतिरिक्त जटिलताएँ पैदा करते हैं। इसका समाधान एक सुसंगत आर्किटेक्चर विकसित करने में निहित है जो डेटा स्रोतों को मूल रूप से जोड़ता है, संगठनात्मक संदर्भ को समझता है, और शुरुआत से ही पारदर्शिता प्रदान करता है।

जब लक्ष्य स्पष्ट नहीं हैं तो आप एआई की सफलता को कैसे माप सकते हैं?

एंटरप्राइज़ AI में AI की सफलता को मापना सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है, खासकर जब शुरुआत से ही स्पष्ट उद्देश्य परिभाषित न किए गए हों। अस्पष्ट उद्देश्य AI की विफलता के सबसे आम कारणों में से एक हैं और ROI की कमी और स्केलिंग की कमी के दुष्चक्र को जन्म देते हैं।

बहुत सी पायलट परियोजनाएँ वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करने के बजाय विशुद्ध तकनीकी जिज्ञासा से उत्पन्न होती हैं। यह खोजपूर्ण दृष्टिकोण अनुसंधान में उपयोगी हो सकता है, लेकिन कंपनियों में यह बिना मापनीय सफलता मानदंडों वाली परियोजनाओं की ओर ले जाता है। प्रमुख प्रदर्शन संकेतक अक्सर पूरी तरह से अनुपस्थित होते हैं या इतने अस्पष्ट रूप से तैयार किए जाते हैं कि वे सार्थक मूल्यांकन की अनुमति नहीं देते।

ROI मापने के लिए एक संरचित ढाँचा व्यावसायिक उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने और उन्हें मापने योग्य KPI में रूपांतरित करने से शुरू होता है। इसमें सफलता या विफलता के शुरुआती संकेत देने वाले प्रमुख संकेतकों के साथ-साथ दीर्घकालिक प्रभावों को मापने वाले पिछड़े संकेतकों पर भी विचार किया जाना चाहिए। पारंपरिक ROI सूत्र इसका आधार है: निवेश पर प्रतिफल कुल लाभ में से कुल लागत घटाकर, कुल लागत से भाग देकर, 100 प्रतिशत से गुणा करने के बराबर होता है।

हालाँकि, यह सरल दृष्टिकोण एआई निवेश के लिए अपर्याप्त है, क्योंकि लागत और लाभ दोनों ही अधिक जटिल संरचनाएँ दर्शाते हैं। लागत पक्ष में न केवल लाइसेंस और हार्डवेयर के लिए स्पष्ट खर्च शामिल हैं, बल्कि डेटा क्लीनिंग, कर्मचारी प्रशिक्षण और निरंतर सिस्टम रखरखाव के लिए छिपे हुए खर्च भी शामिल हैं। विशेष रूप से महत्वपूर्ण परिवर्तन प्रबंधन लागतें हैं जिन्हें अक्सर कम करके आंका जाता है, जो तब उत्पन्न होती हैं जब कर्मचारियों को नए वर्कफ़्लो सीखने पड़ते हैं।

लाभ के संदर्भ में, विभिन्न श्रेणियों को अलग किया जा सकता है: लागत बचत या राजस्व वृद्धि के माध्यम से प्रत्यक्ष मौद्रिक लाभ को मापना सबसे आसान है। कम स्पष्ट, लेकिन अक्सर अधिक मूल्यवान, अप्रत्यक्ष लाभ होते हैं जैसे कि बेहतर निर्णय गुणवत्ता, कम त्रुटि दर, या बढ़ी हुई ग्राहक संतुष्टि। एआई के सभी लाभों को सीधे मापा नहीं जा सकता। डेटा-संचालित विश्लेषण के माध्यम से बेहतर निर्णय गुणवत्ता महत्वपूर्ण दीर्घकालिक मूल्य उत्पन्न कर सकती है, भले ही इसे मापना मुश्किल हो।

तकनीकी सफलताओं के बावजूद, संगठनात्मक बाधाएँ अक्सर स्केलिंग की ओर संक्रमण को रोकती हैं: बजट चक्र, कार्मिक परिवर्तन, अस्पष्ट प्रोत्साहन संरचनाएँ, या अनुपालन में देरी, सफल पायलट परियोजनाओं को भी ठप कर सकती हैं। इसका समाधान शुरू से ही अपेक्षाओं को परिभाषित करने और ठोस, मापनीय लक्ष्य निर्धारित करने में निहित है: राजस्व में वृद्धि, समय की बचत, जोखिम में कमी, या इन कारकों का संयोजन। इसके अलावा, आपको केवल तकनीकी परिनियोजन की ही नहीं, बल्कि अपनाने की भी योजना बनानी होगी।

एआई में विश्वास पैदा करना इतना कठिन क्यों है?

एआई प्रणालियों में विश्वास स्थापित करना, एंटरप्राइज़ एआई में सबसे जटिल और महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक है। यह चुनौती विशेष रूप से समस्याग्रस्त है क्योंकि विश्वास स्थापित करना कठिन है, लेकिन खोना आसान है, और विश्वास के बिना, सटीक और उपयोगी मॉडलों के लिए भी, उपयोग में तेज़ी से गिरावट आती है।

आधुनिक एआई प्रणालियों में पारदर्शिता की बुनियादी कमी से ही भरोसे का मुद्दा शुरू होता है। कई उन्नत एआई मॉडल तथाकथित "ब्लैक बॉक्स" की तरह काम करते हैं, जिनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया विशेषज्ञों के लिए भी समझ से परे होती है। पारदर्शिता की इस कमी का मतलब है कि उपयोगकर्ता और निर्णयकर्ता यह नहीं समझ पाते कि कोई प्रणाली कुछ खास नतीजों पर कैसे पहुँचती है, जिससे स्वाभाविक रूप से संदेह और प्रतिरोध पैदा होता है।

इस संदर्भ में, व्याख्या योग्य एआई एक महत्वपूर्ण सफलता कारक के रूप में उभर रहा है। एक्सएआई में वे विधियाँ और तकनीकें शामिल हैं जो एआई मॉडलों के निर्णयों और कार्यप्रणाली को मनुष्यों के लिए समझने योग्य और बोधगम्य बनाती हैं। आजकल, एआई के लिए केवल सही उत्तर देना ही पर्याप्त नहीं रह गया है - वह उस उत्तर तक कैसे पहुँचता है, यह भी महत्वपूर्ण है।

व्याख्यात्मकता का महत्व कई कारकों द्वारा पुष्ट होता है: यदि उपयोगकर्ता एआई निर्णयों को समझ सकते हैं, तो उनके स्वीकार करने की संभावना अधिक होती है। जीडीपीआर और यूरोपीय संघ एआई अधिनियम जैसी नियामक आवश्यकताएँ व्याख्या योग्य निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की माँग करती हैं। पारदर्शिता भेदभाव और व्यवस्थित त्रुटियों को उजागर करना और उन्हें सुधारना संभव बनाती है। यदि डेवलपर्स अपने निर्णयों के आधार को समझते हैं, तो वे मॉडलों को अधिक आसानी से अनुकूलित कर सकते हैं।

अगर सिस्टम में पारदर्शिता की कमी देखी जाती है, तो छोटी-छोटी गलतियाँ भी अविश्वास को बढ़ावा दे सकती हैं। यह उन क्षेत्रों में विशेष रूप से समस्याग्रस्त है जहाँ निर्णयों के दूरगामी परिणाम हो सकते हैं। इसलिए, व्याख्यात्मकता, फीडबैक लूप और पारदर्शिता वैकल्पिक विशेषताएँ नहीं हैं, बल्कि सफल एआई परिनियोजन के लिए आवश्यक आवश्यकताएँ हैं।

अनुपालन टीमें स्वाभाविक रूप से सावधानी से काम करती हैं, जिससे अनुमोदन प्रक्रिया धीमी हो जाती है। ब्लैक-बॉक्स मॉडल, डेटा गवर्नेंस आवश्यकताओं और नियामक अनिश्चितता को लेकर संशय वास्तविक हैं और इन्हें अपनाने में काफ़ी देरी होती है। विकास, परिनियोजन और मूल्यांकन के मानकों की कमी के कारण हर परियोजना सिद्ध प्रक्रियाओं पर आधारित होने के बजाय एक नया "विशेष प्रयास" बन जाती है।

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आप एआई के प्रति सांस्कृतिक प्रतिरोध पर कैसे काबू पाते हैं?

एआई कार्यान्वयन की सांस्कृतिक चुनौतियों को अक्सर कम करके आंका जाता है, लेकिन ये सफलता के सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक हैं। संगठनात्मक परिवर्तन प्रबंधन तकनीकी पहलुओं से कहीं आगे जाता है और गहरे प्रतिरोध पर काबू पाने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

पुरानी आईटी प्रणालियाँ अक्सर कंपनी के संचालन में गहराई से समाहित होती हैं, और नई एआई-संचालित प्रक्रियाओं को लागू करने पर, स्थापित कार्यप्रवाहों और विधियों के आदी कर्मचारियों से भारी प्रतिरोध का सामना करना पड़ सकता है। यह प्रतिरोध अनिच्छा से कम, अनिश्चितता और अज्ञात के भय से ज़्यादा उपजता है।

सांस्कृतिक परिवर्तन के लिए एक संरचित दृष्टिकोण में कई आयाम शामिल होते हैं। नवाचार की संस्कृति इसकी नींव रखती है और इसे कई प्रमुख मानदंडों का पालन करना चाहिए: सभी संगठनात्मक स्तरों पर परिवर्तन के प्रति खुलापन, स्पष्ट संचार, और एआई के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किए जाने वाले लक्ष्यों की पारदर्शिता, जिससे कंपनियों और कर्मचारियों के लाभों पर ज़ोर दिया जा सके। नई तकनीकों के प्रति मौजूदा भय और पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए सभी पदानुक्रमिक स्तरों पर खुला संवाद आवश्यक है।

जागरूकता और शिक्षा बढ़ाना पहला महत्वपूर्ण कदम है। कर्मचारियों और प्रबंधकों को यह समझना होगा कि कंपनी के लिए एआई क्यों प्रासंगिक है और यह रणनीतिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में कैसे योगदान दे सकता है। कार्यशालाएँ, प्रशिक्षण पाठ्यक्रम और सूचनात्मक कार्यक्रम ज्ञान प्रदान करने और चिंताओं का समाधान करने के प्रभावी तरीके हैं। "एआई साक्षरता" को बढ़ावा देना, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इसके संभावित अनुप्रयोगों की बुनियादी समझ को बढ़ावा देना, एक प्राथमिकता है।

एआई दक्षताओं को विकसित करने के लिए तकनीकी कौशल में निवेश और विशिष्ट व्यावसायिक संदर्भों में एआई के अनुप्रयोग की समझ, दोनों की आवश्यकता होती है। इस संबंध में, अनुकूलित प्रशिक्षण कार्यक्रम और बाहरी विशेषज्ञों के साथ सहयोग मूल्यवान हो सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि कर्मचारी एआई को एक खतरे के रूप में न देखें, बल्कि अपने काम को सहारा देने वाले एक उपकरण के रूप में देखें।

संरचनाओं और प्रक्रियाओं में बदलाव अपरिहार्य है। कंपनियों को काम करने के पारंपरिक तरीकों को चुनौती देने और नए, अधिक चुस्त तरीकों को अपनाने के लिए तैयार रहना चाहिए। इसमें नए संचार माध्यमों को शामिल करना, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना, या कार्यप्रवाह को नया स्वरूप देना शामिल हो सकता है। एआई को एक बाहरी तत्व के रूप में नहीं, बल्कि कॉर्पोरेट संस्कृति के एक अभिन्न अंग के रूप में देखा जाना चाहिए।

सांस्कृतिक परिवर्तन की प्रक्रिया में नेताओं की महत्वपूर्ण भूमिका होती है। उन्हें न केवल दृष्टिकोण और रणनीति निर्धारित करनी चाहिए, बल्कि आदर्श के रूप में भी कार्य करना चाहिए और एआई-उन्मुख संस्कृति के मूल्यों का उदाहरण प्रस्तुत करना चाहिए। प्रयोग और आजीवन सीखने की संस्कृति को बढ़ावा देना आवश्यक है। नेतृत्व विकास कार्यक्रम आवश्यक जागरूकता और कौशल बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।

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सफल एआई कार्यान्वयन की विशेषता क्या है?

विविध चुनौतियों के बावजूद, कुछ कंपनियाँ एआई के माध्यम से वास्तविक अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न कर रही हैं: जटिल दस्तावेज़ों के प्रसंस्करण समय को आधा करना, उच्च मूल्यांकन प्रयास वाले कार्यों को सुरक्षित रूप से स्वचालित करना, और दशकों पुराने कोडबेस को कुछ ही हफ़्तों में आधुनिक बनाना। महत्वपूर्ण अंतर सामान्य उपकरणों के उपयोग में नहीं, बल्कि प्रत्येक कंपनी की विशिष्ट स्थिति के लिए अनुकूलित समाधानों में निहित है।

सफल कार्यान्वयन की विशेषता एआई-मूल दृष्टिकोण है, जहाँ एआई को शुरू से ही अंतर्निहित किया जाता है और यह कार्य-प्रणाली को मौलिक रूप से बदल देता है। ये कंपनियाँ समझती हैं कि एआई को अपनाना केवल एक तकनीकी निर्णय नहीं है, बल्कि एक संगठनात्मक उन्नति है जिसके लिए विकास को गति देने वाले सिस्टम, संरचनाओं और लोगों के लिए वास्तविक समाधानों की आवश्यकता होती है।

एक व्यवस्थित परिपक्वता मॉडल सफल एआई स्केलिंग के लिए पाँच महत्वपूर्ण आयामों की पहचान करता है: रणनीति और संगठन, संस्कृति और परिवर्तन प्रबंधन, संसाधन और प्रक्रियाएँ, डेटा, और तकनीक एवं बुनियादी ढाँचा। प्रत्येक आयाम परिपक्वता स्तरों में विकसित होता है जो धीरे-धीरे पूर्ण एआई एकीकरण की दिशा में प्रगति का वर्णन करता है।

रणनीतिक रूप से सफल कंपनियाँ अपने कॉर्पोरेट उद्देश्यों के अनुरूप एक स्पष्ट एआई रणनीति विकसित करती हैं। वे विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्रों को परिभाषित करती हैं और वित्तीय तथा गैर-वित्तीय दोनों KPI के साथ सफलता का आकलन करती हैं। एआई परियोजनाओं को अलग-थलग प्रयोगों के रूप में चलाने के बजाय, एआई परियोजनाओं को रणनीतिक एजेंडे में शामिल करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

संस्कृति और परिवर्तन प्रबंधन के संदर्भ में, सफल संगठन व्यापक प्रशिक्षण और इसके लाभों व जोखिमों के बारे में पारदर्शी संचार के माध्यम से एआई की स्वीकृति और समझ को बढ़ावा देते हैं। वे एआई के साथ सहयोग करने के प्रति अधिक खुला दृष्टिकोण अपनाते हैं और नवीन एआई समाधान विकसित करने वाले कर्मचारियों को पुरस्कृत करते हैं।

संसाधन आवंटन की संरचना और एआई परियोजनाओं के कुशल प्राथमिकता निर्धारण और विस्तार के लिए निश्चित प्रक्रियाएँ स्थापित करना सफलता के अन्य कारक हैं। आईटी और प्रबंधन की प्रारंभिक भागीदारी बाधाओं को रोक सकती है और दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित कर सकती है।

आप एआई-नेटिव आर्किटेक्चर कैसे विकसित करते हैं?

एआई-नेटिव आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए कंपनियों द्वारा अपने तकनीकी बुनियादी ढाँचे को डिज़ाइन और कार्यान्वित करने के तरीके पर मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता है। एआई-नेटिव का अर्थ है कि एआई कार्यात्मकताओं को सिस्टम आर्किटेक्चर में शुरू से ही एकीकृत किया जाता है, न कि बाद में जोड़ा जाता है।

मॉड्यूलर दृष्टिकोण विशेष रूप से प्रभावी साबित हुआ है। अखंड प्रणालियाँ विकसित करने के बजाय, AI अनुप्रयोगों को छोटे, स्वतंत्र घटकों में विभाजित किया जाना चाहिए। इससे पूरे सिस्टम को प्रभावित किए बिना सिस्टम के अलग-अलग हिस्सों का लक्षित स्केलिंग और अपडेट संभव हो जाता है। यह मॉड्यूलरता जटिल कॉर्पोरेट परिवेशों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहाँ विभिन्न विभागों की अलग-अलग आवश्यकताएँ होती हैं।

एआई परियोजनाओं के स्थायी विस्तार के लिए एमएलओपीएस प्रथाओं का कार्यान्वयन आवश्यक है। स्वचालित सीआई/सीडी पाइपलाइन मॉडलों को शीघ्रता और विश्वसनीयता से परिनियोजित करने में सक्षम बनाती हैं, जबकि निरंतर निगरानी समय के साथ निरंतर प्रदर्शन सुनिश्चित करती है। एमएलओपीएस पाइपलाइन के प्रमुख घटकों में स्वचालित डेटा प्रबंधन, डेटा, कोड और मॉडलों के लिए संस्करण नियंत्रण, स्वचालित प्रशिक्षण, एक केंद्रीय मॉडल रजिस्ट्री और परिनियोजन स्वचालन शामिल हैं।

प्रभावी डेटा प्रबंधन किसी भी एआई-नेटिव आर्किटेक्चर की नींव रखता है। कंपनियों को अपने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के आधुनिकीकरण में निवेश करना चाहिए, जिसमें क्लाउड-आधारित समाधानों को लागू करना, डेटा की गुणवत्ता में सुधार करना और डेटा एक्सचेंज के लिए सुरक्षित प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करना शामिल है। मानकीकृत डेटा प्रारूप और इंटरऑपरेबिलिटी बेहद ज़रूरी हैं।

स्केलेबिलिटी पर शुरू से ही विचार किया जाना चाहिए। एआई-नेटिव आर्किटेक्चर को वर्तमान ज़रूरतों को पूरा करते हुए भविष्य के विकास को भी सक्षम बनाना चाहिए। इसके लिए रणनीतिक योजना की आवश्यकता होती है जो अपेक्षित डेटा वॉल्यूम, उपयोगकर्ता संख्या और प्रदर्शन मानदंडों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करे और इनके आधार पर एक स्केलेबल आर्किटेक्चर विकसित करे।

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एआई को किस प्रकार की शासन संरचनाओं की आवश्यकता है?

कंपनियों में एआई के सफल और ज़िम्मेदाराना इस्तेमाल के लिए उपयुक्त शासन संरचनाएँ स्थापित करना ज़रूरी है। खासकर अगस्त 2024 में यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के लागू होने के साथ, कंपनियों को तेज़ी से जटिल नियामक आवश्यकताओं का सामना करना पड़ेगा।

एआई गवर्नेंस में कई महत्वपूर्ण आयाम शामिल हैं। डेटा गवर्नेंस यह सुनिश्चित करता है कि व्यक्तिगत डेटा का प्रसंस्करण जीडीपीआर और अन्य डेटा सुरक्षा नियमों के अनुपालन में किया जाए। इसमें डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता और डिफ़ॉल्ट रूप से गोपनीयता के सिद्धांतों को लागू करना, उच्च जोखिम वाली एआई प्रणालियों के लिए डेटा सुरक्षा प्रभाव आकलन करना, और स्वचालित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता सुनिश्चित करना शामिल है।

यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धि अधिनियम कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों के लिए विभिन्न जोखिम श्रेणियों को परिभाषित करता है और विशिष्ट आवश्यकताएँ निर्धारित करता है। कंपनियों को प्रशिक्षण डेटा के स्रोतों का पारदर्शी रूप से दस्तावेज़ीकरण करना होगा और कृत्रिम बुद्धि द्वारा उत्पन्न सामग्री को स्पष्ट रूप से चिह्नित करना होगा। उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए, उन्हें अपने सिस्टम को छेड़छाड़ से सक्रिय रूप से सुरक्षित रखना होगा और निरंतर मानवीय निगरानी सुनिश्चित करनी होगी। अस्वीकार्य जोखिम वाले अनुप्रयोग पूरी तरह से प्रतिबंधित हैं।

एआई शासन का नैतिक आयाम निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही के मुद्दों को संबोधित करता है। इसमें पूर्वाग्रह निगरानी प्रणालियों को लागू करना, व्याख्या योग्य निर्णय सुनिश्चित करना और प्रभावित व्यक्तियों के लिए प्रतिक्रिया तंत्र स्थापित करना शामिल है। नवाचार और ज़िम्मेदार उपयोग के बीच संतुलन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

अनुपालन संरचनाओं को सक्रिय रूप से डिज़ाइन किया जाना चाहिए। कंपनियों को नियामक परिवेश को ध्यान में रखना चाहिए, सुदृढ़ डेटा प्रबंधन ढाँचे लागू करने चाहिए और नैतिक एआई सिद्धांतों का पालन सुनिश्चित करना चाहिए। स्पष्ट दिशानिर्देश और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने के लिए कंपनियों, नीति निर्माताओं और कानूनी विशेषज्ञों के बीच सहयोग अत्यंत महत्वपूर्ण है।

आप एआई पहल की दीर्घकालिक सफलता को कैसे मापते हैं?

एआई पहलों की दीर्घकालिक सफलता को मापने के लिए एक बहुआयामी मूल्यांकन प्रणाली की आवश्यकता होती है जो मात्रात्मक और गुणात्मक, दोनों कारकों पर विचार करती हो। एआई निवेश की सफलता अक्सर तुरंत प्रकट नहीं होती, बल्कि कई वर्षों में विकसित होती है।

एक व्यापक मापन अवधारणा अग्रणी और पिछड़ते संकेतकों की स्पष्ट परिभाषा से शुरू होती है। अग्रणी संकेतक सफलता या विफलता के शुरुआती संकेत प्रदान करते हैं और इनमें उपयोगकर्ता स्वीकृति, सिस्टम उपलब्धता और प्रारंभिक उत्पादकता माप जैसे मीट्रिक शामिल होते हैं। पिछड़ते संकेतक दीर्घकालिक प्रभावों जैसे ROI, ग्राहक संतुष्टि और बाज़ार हिस्सेदारी में वृद्धि को मापते हैं।

एआई कार्यान्वयन से पहले आधारभूत मापन, बाद में सफलता के मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। प्रारंभिक स्थिति की सटीक जानकारी के बिना, सुधारों का परिमाणन नहीं किया जा सकता। इस आधारभूत मापन में न केवल परिचालन मीट्रिक्स, बल्कि सांस्कृतिक और संगठनात्मक कारकों का भी दस्तावेज़ीकरण शामिल होना चाहिए।

सतत मूल्यांकन में परिचालनात्मक मीट्रिक्स एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। प्रक्रिया दक्षता को दोहराए जाने वाले कार्यों में समय की बचत से मापा जा सकता है। त्रुटि न्यूनीकरण एक अन्य महत्वपूर्ण संकेतक है, क्योंकि एआई प्रणालियाँ कई क्षेत्रों में मानवीय निर्णयों की सटीकता को पार कर सकती हैं। एआई समाधानों की मापनीयता विशेष मूल्य प्रदान करती है, क्योंकि एक बार लागू की गई प्रणालियों को अक्सर लागत में आनुपातिक वृद्धि के बिना बड़े डेटा सेट को संभालने के लिए विस्तारित किया जा सकता है।

गुणात्मक मूल्य-वर्धित आयामों की उपेक्षा नहीं की जानी चाहिए। डेटा-संचालित विश्लेषण के माध्यम से बेहतर निर्णय गुणवत्ता महत्वपूर्ण दीर्घकालिक मूल्य उत्पन्न कर सकती है, भले ही इसे मापना कठिन हो। जब एआई बार-बार दोहराए जाने वाले कार्यों को अपने हाथ में ले लेता है, तो कर्मचारी संतुष्टि बढ़ सकती है, जिससे कर्मचारी अधिक मूल्य-वर्धित गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

मापन अवधारणा की नियमित समीक्षा और समायोजन आवश्यक हैं, क्योंकि एआई प्रणालियाँ और व्यावसायिक आवश्यकताएँ, दोनों ही निरंतर विकसित हो रही हैं। आरओआई मापन को एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया के रूप में समझा जाना चाहिए जो बदलती परिस्थितियों के अनुसार लचीले ढंग से प्रतिक्रिया करती है और नई अंतर्दृष्टि को एकीकृत करती है।

स्थायी एआई मूल्य सृजन का मार्ग

चार प्रमुख बाधाओं के विश्लेषण से स्पष्ट है कि सफल एआई कार्यान्वयन तकनीकी पहलुओं से कहीं आगे जाता है। यह एक समग्र परिवर्तन प्रक्रिया है जिसके लिए संगठनात्मक, सांस्कृतिक और रणनीतिक बदलावों की आवश्यकता होती है।

कुंजी सभी चार चुनौती क्षेत्रों को व्यवस्थित रूप से संबोधित करने में निहित है: एक डेटा-केंद्रित वास्तुकला विकसित करना जो अपूर्ण डेटा के साथ भी काम कर सके; एक सुसंगत, एआई-मूल बुनियादी ढांचे का निर्माण करना; परियोजना की शुरुआत से स्पष्ट, मापनीय लक्ष्यों को परिभाषित करना; और पारदर्शिता और व्याख्या के माध्यम से विश्वास का निर्माण करना।

सच्चे बदलाव की चाहत रखने वाली कंपनियों को अपनी विशिष्ट प्रणालियों, संरचनाओं और लोगों के लिए अनुकूलित समाधानों की आवश्यकता होती है। इसके लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो एआई को एक अलग तकनीक के रूप में न देखकर, बल्कि व्यावसायिक रणनीति के एक अभिन्न अंग के रूप में देखे।

परिवर्तन प्रबंधन, कर्मचारी प्रशिक्षण और सांस्कृतिक परिवर्तन में निवेश तकनीकी कार्यान्वयन जितना ही महत्वपूर्ण है। केवल इस समग्र दृष्टिकोण के माध्यम से ही कंपनियाँ एआई की पूरी क्षमता का एहसास कर सकती हैं और स्थायी मूल्य सृजन प्राप्त कर सकती हैं।

Konrad Wolfenstein

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