एआई की वर्तमान स्थिति कंपनियों में उपयोग करती है: एआई के उत्पादक कार्यान्वयन में चुनौतियां

सिद्धांत और व्यवहार के बीच: आधुनिक एआई प्रौद्योगिकी की छिपी हुई कमजोरियां

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने हाल के वर्षों में प्रभावशाली विकास किया है और आवेदन के कई क्षेत्रों में अपने कौशल को प्रेरित करता है। फिर भी, कई कंपनियों को विरोधाभासी स्थिति का सामना करना पड़ता है कि एआई सिस्टम जटिल कार्यों में महारत हासिल कर सकते हैं, लेकिन अक्सर कथित रूप से सरल चुनौतियों के कारण विफल हो जाते हैं। सैद्धांतिक क्षमता और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच यह विसंगति महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है जो हम इस लेख में अधिक विस्तार से प्रकाशित करेंगे।

के लिए उपयुक्त:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

एआई की वर्तमान स्थिति कंपनियों में उपयोग करती है

आज की कामकाजी दुनिया में, यह अधिक से अधिक कर्मचारियों के लिए सामान्य हो रहा है कि वे अपने रोजमर्रा के काम में CHATGPT जैसे AI टूल को एकीकृत करें। इस चयनात्मक उपयोग में आमतौर पर इंटरनेट अनुसंधान, पाठ अनुवाद या छोटे सॉफ्टवेयर कोड अनुभागों के लेखन जैसे कार्य शामिल हैं। विशेष रूप से बड़ी कंपनियों में, इन-हाउस एआई पोर्टल्स स्थापित हो गए हैं जो बाहरी आवाज मॉडल के लिए कानूनी और डेटा सुरक्षा-अनुपालन पहुंच को सक्षम करते हैं या आंतरिक व्यावसायिक ज्ञान तक पहुंच की सुविधा प्रदान करते हैं।

वर्तमान अध्ययनों से पता चलता है कि 35% बड़ी जर्मन कंपनियां पहले से ही एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रही हैं, जबकि छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों के लिए गोद लेने की दर लगभग 12% पर काफी कम है। ये आंकड़े यह स्पष्ट करते हैं कि एआई तेजी से कॉर्पोरेट दुनिया में आगे बढ़ रहा है, लेकिन अभी भी बोर्ड भर में लागू होने से बहुत दूर है। यह विशेष रूप से हड़ताली है कि एआई उपकरणों के बढ़ते प्रसार के बावजूद, उदाहरणों की संख्या जिसमें एआई ने वास्तव में व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मौलिक सुधार का नेतृत्व किया था, आश्चर्यजनक रूप से कम बनी हुई है।

कंपनियों में एआई के आवेदन के विशिष्ट क्षेत्र

कंपनियों में एआई का वर्तमान उपयोग मुख्य रूप से निम्नलिखित क्षेत्रों पर केंद्रित है:

1. ग्राहक सेवा: स्वचालित प्रतिक्रिया विश्लेषण और एआई चैट बॉट्स को ग्राहक की जरूरतों के तेज और अधिक कुशल पूर्ति के लिए।
2. पाठ और छवि की स्थिति: विपणन, समाचार पत्र और अन्य सामग्री के लिए ग्रंथों, छवियों और वीडियो के तेज और सस्ते निर्माण के लिए एआई उपकरण।
3. बैठकें: कार्यक्रम जो वीडियो कॉल को रिकॉर्ड करते हैं, लिखते हैं और उन्हें संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं और एक नियुक्ति खोजने में उनका समर्थन करते हैं।
4. भर्ती: एआई-आधारित पूर्व-चयन और अनुप्रयोगों के विश्लेषण के माध्यम से भर्ती प्रक्रियाओं में दक्षता बढ़ाना और समय की बचत करना।
5. निगरानी: निगरानी प्रक्रियाएं, त्रुटि के स्रोतों का प्रारंभिक पता लगाना और आगामी रुझानों के साथ -साथ अभियानों के मूल्यांकन में समर्थन भी।

इन विविध संभव उपयोगों के बावजूद, कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं पर एआई का परिवर्तनकारी प्रभाव अक्सर उम्मीदों के पीछे रहता है। सैद्धांतिक क्षमता और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच विसंगति मौलिक चुनौतियों को इंगित करती है जो नई प्रौद्योगिकियों की सामान्य परिचयात्मक कठिनाइयों से परे जाती हैं।

एआई की उत्पादकता विरोधाभास

दिलचस्प बात यह है कि अध्ययनों से पता चलता है कि AI उपकरण जैसे कि CHATGPT कार्यालय के कर्मचारियों की उत्पादकता को 40%तक बढ़ा सकता है, विशेष रूप से ग्रंथों और अन्य रचनात्मक कार्यों को बनाते समय। स्वतंत्र रेटिंग औसतन 18%की पुष्टि करती है। ये संख्या सफल कंपनी-व्यापी एआई परिवर्तनों की छोटी संख्या के लिए एक स्पष्ट विरोधाभास में हैं।

इस विरोधाभास को आंशिक रूप से इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि व्यक्तिगत कर्मचारियों द्वारा एआई उपकरणों का चयनात्मक उपयोग उनकी व्यक्तिगत उत्पादकता बढ़ा सकता है, लेकिन स्वचालित रूप से व्यावसायिक प्रक्रियाओं के व्यापक परिवर्तन का नेतृत्व नहीं करता है। कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं में एआई के सफल एकीकरण के लिए केवल उपकरणों के प्रावधान से अधिक की आवश्यकता होती है - इसके लिए एक मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता होती है कि कैसे काम को व्यवस्थित और निष्पादित किया जाता है।

चयनात्मक उपयोग और वास्तविक परिवर्तन के बीच का अंतर

व्यक्तिगत कर्मचारियों द्वारा एआई टूल का चयनात्मक उपयोग स्थानीय दक्षता में वृद्धि कर सकता है, लेकिन अक्सर अलग -थलग रहता है और कंपनी की प्रक्रियाओं के एक प्रणालीगत परिवर्तन का नेतृत्व नहीं करता है। दूसरी ओर, एक वास्तविक एआई परिवर्तन, कंपनी की मुख्य प्रक्रियाओं में एआई का रणनीतिक एकीकरण शामिल है और काम और व्यावसायिक मॉडल के तरीके में मूलभूत परिवर्तनों की ओर जाता है।

आईबीएम इंस्टीट्यूट फॉर बिजनेस वैल्यू के एक अध्ययन के अनुसार, एआई को उनकी परिवर्तन प्रक्रिया में एकीकृत करने वाली कंपनियां अक्सर अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में अधिक सफल होती हैं। हालांकि, इस तरह के परिवर्तन के लिए केवल नई तकनीकों को लागू करने से अधिक की आवश्यकता होती है -इसमें कॉर्पोरेट रणनीतियों और संस्कृतियों में बदलाव की आवश्यकता होती है। ये गहन परिवर्तन कई कंपनियों को काफी चुनौतियों के साथ पेश करते हैं जो विशुद्ध रूप से तकनीकी पहलुओं से परे हैं।

एआई कार्यान्वयन के लिए केंद्रीय बाधाएं

विफलता के कारण या कंपनियों में एआई परियोजनाओं की विलंबित परिचय विविध और जटिल हैं। सबसे महत्वपूर्ण बाधाओं की जांच नीचे की गई है:

1। डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता

एआई को लागू करने में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता है। एआई सिस्टम उतने ही अच्छे हैं जितना कि डेटा जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। कई कंपनियां असंरचित या गलत डेटा के साथ संघर्ष करती हैं, जो एआई अनुप्रयोगों की प्रभावशीलता को काफी प्रभावित कर सकती हैं।

एक मौजूदा अध्ययन से पता चलता है कि 42% कंपनियां बताती हैं कि उनकी आधी से अधिक एआई परियोजनाओं में डेटा प्रावधान के साथ समस्याओं के कारण देरी हुई है या आशा के लिए परिणाम नहीं आए हैं। उन कंपनियों के लिए जिनमें उनके आधे से भी कम डेटा केंद्रीकृत होते हैं, एआई परियोजनाओं की रिपोर्ट में विफल या देरी के कारण 68% बिक्री होती है।

डेटा गुणवत्ता के क्षेत्र में चुनौतियों में शामिल हैं:

• विभिन्न विभागों में सिलोस में डेटा
• असंगत आंकड़ा प्रारूप
• एआई प्रशिक्षण के लिए ऐतिहासिक डेटा का अभाव
• डेटा सुरक्षा और सुरक्षा चिंताएं जो डेटा एक्सेस को प्रतिबंधित करती हैं

योग्य विशेषज्ञों की दूसरी कमी

एक सक्षम डेटा विज्ञान टीम की स्थापना कई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा है। एआई तकनीक के लिए बाजार अभी भी एक प्रारंभिक चरण में है, और एआई विशेषज्ञों की मांग हाल के वर्षों में तेजी से बढ़ी है, जबकि उपलब्ध विशेषज्ञों की संख्या इस वृद्धि के साथ नहीं रख पा रही है।

लिंक्डइन की एक रिपोर्ट के अनुसार, पिछले चार वर्षों में एआई विशेषज्ञों की मांग में 74% की वृद्धि हुई है। विशेष रूप से छोटी और मध्यम -सुस्त कंपनियों को आवश्यक विशेषज्ञों को खोजने और वित्तपोषण करने में कठिनाई होती है। जर्मनी में केवल 25% प्रबंधक एआई के लिए अच्छी तरह से तैयार महसूस करते हैं, जबकि वैश्विक औसत केवल 8% है।

कुशल श्रमिकों की इस कमी का मुकाबला करने के लिए, कंपनियों को चाहिए:

• अपने मौजूदा कर्मचारियों के प्रशिक्षण में निवेश करें
• बाहरी विशेषज्ञों से परामर्श करने के लिए
• ज्ञान विनिमय की संस्कृति बनाएं

3। मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण

मौजूदा आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर में एआई समाधानों का एकीकरण कई कंपनियों के लिए प्रमुख चुनौतियां हैं। विशेष रूप से पुराने सिस्टम जो एआई के एकीकरण के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं, महत्वपूर्ण समस्याओं को जन्म दे सकते हैं। चुनौतियों में शामिल हैं:

• पुरानी बुनियादी ढांचा जो आधुनिक एआई की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है
• निर्बाध कनेक्शन के लिए मानकीकृत इंटरफेस की कमी
• असंगत डेटा भंडारण प्रणालियाँ
• बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण के संबंध में उच्च लागत

एक सर्वेक्षण के अनुसार, 67% कंपनियां जो अपने डेटा का प्रबंधन करती हैं, वे डेटा पाइपलाइनों को बनाए रखने के लिए अपने तकनीकी संसाधनों के 80% से अधिक पर लागू होती हैं। रखरखाव कार्यों के लिए यह उच्च संसाधन बाध्यकारी अभिनव एआई समाधानों के विकास और कार्यान्वयन में बाधा डालता है।

4। अस्पष्ट लक्ष्य और अपेक्षाएं

एआई परियोजनाओं में एक लगातार गलती स्पष्ट और औसत दर्जे के लक्ष्यों की कमी है। कंपनियां अक्सर एआई पहल शुरू करती हैं, जो वे हासिल करना चाहते हैं, इसकी सटीक परिभाषा के बिना। यह अवास्तविक अपेक्षाओं और अंततः निराशा की ओर जाता है यदि एआई वांछित परिणाम प्रदान नहीं करता है।

एआई परियोजनाओं की सफलता के लिए स्पष्ट, यथार्थवादी और औसत दर्जे का लक्ष्यों की परिभाषा महत्वपूर्ण है। कंपनियों को खुद से पूछना चाहिए:

• एआई को क्या विशिष्ट समस्या हल करनी चाहिए?
• सफलता को कैसे मापा जा सकता है?
• कार्यान्वयन के लिए कौन से संसाधन आवश्यक हैं?
• कौन सी समय सीमा यथार्थवादी है?

5। स्वीकृति और सांस्कृतिक परिवर्तन

एआई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत नौकरी के नुकसान की आशंका या कर्मचारियों के लिए एक बढ़े हुए कार्यभार को ट्रिगर कर सकती है। इसलिए अच्छा परिवर्तन प्रबंधन स्वीकृति बनाने और परिवर्तन को सफलतापूर्वक डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है।

शीर्ष प्रबंधन का समर्थन इसमें एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। प्रबंधन स्तर की प्रतिबद्धता के बिना, आवश्यक संसाधन प्रदान करना और आवश्यक संगठनात्मक परिवर्तनों को लागू करना मुश्किल हो जाता है। एआई परिवर्तन की सफलता सुनिश्चित करने के लिए कर्मचारियों का प्रशिक्षण और आगे का प्रशिक्षण भी महत्वपूर्ण है।

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सफलता के उदाहरण: जब एआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदल देता है

कई चुनौतियों के बावजूद, ऐसी कंपनियां हैं जो अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलने के लिए एआई का सफलतापूर्वक उपयोग करती हैं। इन उदाहरणों से पता चलता है कि एआई की सही रणनीति और कार्यान्वयन के साथ वास्तव में मौलिक सुधार हो सकता है।

सीमेंस: उत्पादन में भविष्य कहनेवाला रखरखाव

सीमेंस अपनी विनिर्माण प्रक्रियाओं में भविष्य कहनेवाला रखरखाव (फॉरवर्ड -लूकिंग रखरखाव) को लागू करने के लिए KI का उपयोग करता है। मशीनों और प्रणालियों से बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके, सीमेंस एक प्रारंभिक चरण में संभावित विफलताओं को पहचान सकते हैं और लगातार रखरखाव के उपायों की योजना बना सकते हैं। यह डाउनटाइम को कम करता है और उत्पादकता बढ़ाता है। सीमेंस के एआई सिस्टम लगातार सीखते हैं कि समय के साथ भविष्यवाणियों की सटीकता में और क्या सुधार होता है।

जेपी मॉर्गन: वित्तीय क्षेत्र में धोखाधड़ी मान्यता

जेपी मॉर्गन वित्तीय लेनदेन में धोखाधड़ी पैटर्न को मान्यता देने के लिए एआई का उपयोग करता है। एआई वास्तविक समय में भारी मात्रा में लेनदेन डेटा का विश्लेषण करता है और संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करता है जो धोखाधड़ी का संकेत दे सकते हैं। जेपी मॉर्गन ने इस तकनीक को आपकी वित्तीय सेवाओं की सुरक्षा बढ़ाने और वित्तीय नुकसान को कम करने में मदद की। एआई-आधारित सिस्टम नए धोखाधड़ी पैटर्न के अनुकूल होने में सक्षम हैं, जो धोखाधड़ी मान्यता की दक्षता और सटीकता में लगातार सुधार करता है।

Beiersdorf: त्वचा देखभाल क्षेत्र में AI नवाचार

स्किन केयर कंपनी बीयर्सडॉर्फ का इनोवेशन मैनेजमेंट ट्रेंड-सेटिंग एआई टूल्स के उपयोग को बढ़ावा देता है। कंपनी ने एआई प्रौद्योगिकियों को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए आईटी और विशेषज्ञ विभागों के बीच एक पायलट फ़ंक्शन लिया है। 2019 में, हैम्बर्ग -आधारित कंपनी ने एक बुद्धिमान चैट बॉट पेश किया, जिसे बाद में CHATGPT के आंतरिक उदाहरण द्वारा पूरक किया गया। इन जेनेरिक एआई सिस्टम का उद्देश्य कर्मचारियों की ताकत का विस्तार करना और न ही नहीं है।

इन उदाहरणों से पता चलता है कि एआई वास्तव में व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मौलिक रूप से सुधार करने की क्षमता रखता है। हालांकि, इस तरह की सफलताओं में एक अच्छी तरह से विचार-आउट रणनीति, पर्याप्त संसाधनों और एआई कार्यान्वयन के तकनीकी और संगठनात्मक दोनों पहलुओं की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

सफल एआई परिवर्तन के लिए समाधान दृष्टिकोण

एआई को लागू करने और सफल परिवर्तन को प्राप्त करने की चुनौतियों को दूर करने के लिए, कंपनियां विभिन्न रणनीतियों का पीछा कर सकती हैं:

1। ठोस योजना और स्पष्ट उद्देश्य

ठोस योजना सफल एआई परियोजनाओं की नींव है। शुरुआत में लक्ष्यों की स्पष्ट परिभाषा है: एआई समाधान के साथ वास्तव में क्या हासिल किया जाना चाहिए? इसके लिए कंपनी में वर्तमान तकनीकी स्थितियों और प्रक्रियाओं के व्यापक वास्तविक विश्लेषण की आवश्यकता है। उपयुक्त डेटा स्रोतों का चयन और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना भी महत्वपूर्ण है।

नियोजन प्रक्रिया को पुनरावृत्त होना चाहिए, नियमित जांच और समायोजन के साथ, ताकि परिवर्तन के लिए लचीलेपन से प्रतिक्रिया करने में सक्षम हो। कंपनियों को पहले छोटी, अच्छी तरह से -अच्छी परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो त्वरित सफलताओं को सक्षम करते हैं और अधिक व्यापक परिवर्तनों के लिए आधार के रूप में काम करते हैं।

2। एआई कार्यान्वयन के लिए फुर्तीली तरीके

एआई परियोजनाओं को लागू करते समय सॉफ्टवेयर विकास से ज्ञात फुर्तीली तरीके भी उनके फायदे हैं। पुनरावृत्त विकास प्रक्रियाओं और नियमित प्रतिक्रिया के माध्यम से, परियोजना टीमें नई आवश्यकताओं और निष्कर्षों पर जल्दी से प्रतिक्रिया कर सकती हैं। स्क्रैम और कानबन चुस्त दृष्टिकोण के उदाहरण हैं जो छोटे विकास चक्रों और स्प्रिंट के माध्यम से काम करने के एक केंद्रित और लचीले तरीके को सक्षम करते हैं।

यह दृष्टिकोण एआई परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि ये अक्सर अनिश्चितताओं और बदलती आवश्यकताओं से जुड़े होते हैं। नियमित जांच और समायोजन के साथ, कंपनियां यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनकी एआई परियोजनाएं पाठ्यक्रम पर रहें और वांछित परिणाम प्रदान करें।

3। प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन

AI की शुरूआत कार्य प्रक्रियाओं और कॉर्पोरेट संरचनाओं में गहरा परिवर्तन लाती है। इसलिए ठोस परिवर्तन प्रबंधन प्रतिरोध को कम करने और कर्मचारियों की स्वीकृति को बढ़ाने के लिए अपरिहार्य है। सभी हितधारकों को एक प्रारंभिक चरण में शामिल करना और एआई परियोजनाओं के लक्ष्यों और लाभों पर पारदर्शी रूप से संवाद करना महत्वपूर्ण है।

प्रशिक्षण और आगे का प्रशिक्षण एआई के साथ काम करने और भय को कम करने के लिए कर्मचारियों को तैयार करने में एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। परिवर्तन प्रक्रिया में कर्मचारियों की सक्रिय भागीदारी के लिए धन्यवाद, कंपनियां न केवल प्रतिरोध को कम कर सकती हैं, बल्कि एआई समाधानों के अनुकूलन के लिए मूल्यवान प्रतिक्रिया और विचार भी प्राप्त कर सकती हैं।

4। एआई दक्षताओं का निर्माण

योग्य विशेषज्ञों की कमी का मुकाबला करने के लिए, कंपनियों को आंतरिक एआई दक्षताओं की स्थापना में निवेश करना चाहिए। यह विभिन्न उपायों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है:

• एआई-प्रासंगिक कौशल में मौजूदा कर्मचारियों का प्रशिक्षण
• प्रमुख पदों के लिए एआई विशेषज्ञों की स्थापना
• बाहरी सलाहकारों और सेवा प्रदाताओं के साथ सहयोग
• विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों के साथ साझेदारी

एक अंतःविषय टीम की स्थापना जो तकनीकी जानकारी और उद्योग ज्ञान दोनों को जोड़ती है, एआई परियोजनाओं की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। विभिन्न दृष्टिकोणों के संयोजन से, कंपनियां यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनके एआई समाधान तकनीकी रूप से ठोस और व्यावसायिक दोनों प्रासंगिक हैं।

5। डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में सुधार

चूंकि डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता एआई कार्यान्वयन में एक केंद्रीय चुनौती है, इसलिए कंपनियों को अपने डेटा बुनियादी ढांचे में सुधार करने में निवेश करना चाहिए। यह भी शामिल है:

• डेटा सिलोस का समेकन और एक केंद्रीय डेटाबेस का निर्माण
• डेटा गुणवत्ता प्रबंधन प्रक्रियाओं का कार्यान्वयन
• एक स्केलेबल और लचीली डेटा आर्किटेक्चर का निर्माण
• डेटा सुरक्षा और सुरक्षा सुनिश्चित करना

एक ठोस डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर सफल एआई परियोजनाओं के लिए आधार बनाता है और कंपनियों को उनके डेटा की पूरी क्षमता का फायदा उठाने में सक्षम बनाता है। डेटा प्रबंधन और सरकार में निवेश करके, कंपनियां यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनके एआई सिस्टम उच्च -गुणवत्ता और प्रासंगिक डेटा पर आधारित हैं।

के लिए उपयुक्त:

• यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफार्म

कंपनियों में एआई का भविष्य

एआई परिवर्तन आने वाले वर्षों में तेजी लाना जारी रखेगा और रोजमर्रा की जिंदगी और काम के एक अभिन्न अंग में विकसित होगा। नई प्रौद्योगिकियां डिजिटल और भौतिक दुनिया के बीच की सीमाएँ बनाती हैं और नेटवर्क के लिए अभिनव अवसर प्रदान करती हैं, चीजों को बनाती हैं या एक साथ बेहतर काम करती हैं।

वैयक्तिकृत एआई सहायक

चैट जैसे सरल उपकरणों के साथ जो शुरू हुआ वह अब बहुत अधिक शक्तिशाली हो रहा है: व्यक्तिगत एआई एजेंट गेम चेंजर बन जाते हैं। ये एआई सहायक व्यक्तिगत जरूरतों में तेजी से बदलेंगे और जिस तरह से लोग अपने रोजमर्रा के जीवन का प्रबंधन करते हैं और कामकाजी जीवन गंभीरता से बदल जाएगा।

व्यक्तिगत सहायकों से, जो कर्मचारियों को अपने समय का प्रबंधन करने में मदद करते हैं, एआई विश्लेषण करने के लिए एआई विश्लेषण-ये व्यक्तिगत एजेंट उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के डेटा लाने और उन्हें अंतर्दृष्टि और कार्यों की पेशकश करने का अवसर देंगे जो पहले केवल बड़ी कंपनियों के लिए आरक्षित थे जो काफी वित्तीय संसाधनों के साथ थे।

व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई का एकीकरण

व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई का एकीकरण भविष्य में और भी अधिक सहज और व्यापक हो जाएगा। मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रिया मॉडल के साथ एआई को मिलाकर, कंपनियों में एआई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत पहले से कहीं अधिक आसान बनाती है। एआई प्रौद्योगिकियों का एकीकरण सीधे एक ग्राफिक बीपीएमएन मॉडलिंग के माध्यम से है, जिसका अर्थ है कि व्यावसायिक डेटा को बुद्धिमानी से व्यावसायिक प्रक्रियाओं से जोड़ा जा सकता है।

यह एकीकरण नियमित कार्यों के स्वचालन और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुकूलन को सक्षम करता है, जिससे दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि होती है। इस एकीकरण में जल्दी निवेश करने वाली कंपनियां अपने प्रतिद्वंद्वियों पर एक रणनीतिक लाभ प्राप्त करेंगी।

एआई के माध्यम से प्रतियोगिता का लाभ

एआई के बढ़ते प्रसार के साथ, भविष्य में कंपनियां दो श्रेणियों में विभाजित होने में सक्षम होंगी: जो लोग एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं और जो लोग रहते हैं। जो कंपनियां प्रशिक्षण में जल्दी निवेश करती हैं और उपयुक्त बुनियादी ढांचे को एक रणनीतिक लाभ मिलता है और यह परीक्षण कर सकती है कि क्या काम करता है और क्या व्यवहार में नहीं है।

कंपनियों में चैट और अन्य एआई उपकरणों का एकीकरण जल्द या बाद में प्रतिस्पर्धा पर निर्णय लेगा। जो कोई भी नई तकनीकों को बंद करता है, वह कम से कम लंबी अवधि में प्रतिस्पर्धी कंपनियों के खिलाफ प्रबल नहीं हो पाएगा - एक ऐसा अनुभव जो पहले से ही डिजिटलीकरण में बनाया गया है।

एआई समाधान के लिए एक नई सोच

कंपनियों में एआई के उत्पादक कार्यान्वयन में चुनौतियां विविध और जटिल हैं। वे तकनीकी बाधाओं जैसे डेटा गुणवत्ता और मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण से लेकर योग्य विशेषज्ञों की कमी से लेकर संगठनात्मक पहलुओं जैसे कि अस्पष्ट लक्ष्यों और कार्यबल में विपक्ष के रूप में हैं।

एआई के माध्यम से वास्तविक परिवर्तन के साथ कंपनियों के साथ एकरूपता एक गहन समस्या को इंगित करती है। यह केवल नई प्रौद्योगिकियों को पेश करने के बारे में नहीं है, बल्कि इसके समाधान के बारे में एक बुनियादी पुनर्विचार के बारे में है जो हम इसे डिजाइन और कार्यान्वित करते हैं।

सफल एआई परिवर्तनों को एक समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो तकनीकी, संगठनात्मक और सांस्कृतिक पहलुओं को समान रूप से ध्यान में रखता है। कंपनियों को फिर से सोचना होगा और एआई को एक पृथक उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि उनकी रणनीति का एक अभिन्न अंग के रूप में विचार करना होगा।

भविष्य उन कंपनियों से संबंधित है जो एआई को अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मूल रूप से एकीकृत करने और निरंतर नवाचार और अनुकूलन की संस्कृति को स्थापित करने का प्रबंधन करती हैं। स्पष्ट उद्देश्यों, फुर्तीले तरीके, प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन, एआई दक्षताओं का निर्माण और ठोस डेटा बुनियादी ढांचा के माध्यम से, कंपनियां एआई कार्यान्वयन की चुनौतियों को पार कर सकती हैं और इस परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी की पूरी क्षमता का फायदा उठा सकती हैं।

एआई के उत्पादक कार्यान्वयन के लिए एक नई सोच की आवश्यकता होती है - अलग -अलग प्रौद्योगिकी परियोजनाओं से दूर एक समग्र परिवर्तन के लिए जो लोगों, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी को समान रूप से ध्यान में रखता है। यह सैद्धांतिक क्षमता और एआई के व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच अंतर को दूर करने और वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए एकमात्र तरीका है।

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