कार्लहेन्ज़ ज़ुएरल की विशेषज्ञ सलाह और सफलता की कुंजी: अकेले एआई पोप के बजाय हाइब्रिड टीमों के लिए एआई क्षमता केंद्र

👨🏻जर्मन टेक्नोलॉजी एंड इंजीनियरिंग कॉरपोरेशन (जीटीईसी) के सीईओ कार्लहेन्ज़ ज़ुएरल हाइब्रिड टीमों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पेश करने की आवश्यकता पर जोर देते हैं। ज़ुएरल बताते हैं कि एआई के प्रति शीर्ष प्रबंधन के उत्साह और रोजमर्रा के कार्यों में इसकी वास्तविक स्वीकृति के बीच अक्सर एक बड़ी विसंगति होती है। वह बताते हैं कि एआई क्षमता केंद्रों और विशेषज्ञ विभागों के बीच सहयोग के माध्यम से इस अंतर को सबसे अच्छी तरह से भरा जा सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इर्द-गिर्द प्रचार को देखते हुए, कई कंपनियां हमारे समय के सबसे महत्वपूर्ण विषय को कंपनी में लाने के लिए एक शीर्ष-स्तरीय एआई प्रबंधक की नियुक्ति कर रही हैं। लेकिन ज़ुएरल इसे एक गलती के रूप में देखते हैं। वह इस बात पर जोर देते हैं कि कंपनियां एआई से तभी लाभान्वित हो सकती हैं जब इसे संपूर्ण कार्यबल में पेश किया जाए। उन्होंने अंतरिम प्रबंधक के रूप में अपनी भूमिका में ये अंतर्दृष्टि प्राप्त की, एक पद जिसके लिए उन्हें 2024 में स्टीनबीस ऑग्सबर्ग बिजनेस स्कूल और अंतरिम प्रबंधक समुदाय यूनाइटेड अंतरिम द्वारा नामांकित किया गया था।

कार्लहेन्ज़ ज़ुएरल ने समस्या का स्पष्ट रूप से वर्णन किया है: प्रक्रिया आम तौर पर नए तकनीकी विकास के बारे में प्रबंधन सीखने से शुरू होती है। इसके बाद एक चरण आता है जिसमें टीमें आशावादी, लेकिन अक्सर विरोधाभासी प्रस्तुत करती हैं, प्रबंधन के लिए मामलों का उपयोग करती हैं। इस उत्साह से प्रेरित, लेकिन कोई स्पष्ट दिशा न होने के कारण, जिम्मेदारी अंततः उस व्यक्ति को दी जाती है जो अक्सर अभिभूत होता है।

🌟 समाधान के रूप में एआई क्षमता केंद्र

कार्लहेन्ज़ ज़ुएरल इस बात पर ज़ोर देते हैं कि शीर्ष पर एक कथित एआई पोप का होना पर्याप्त नहीं है। बल्कि, व्यवहार में अनुमान लगाने में सक्षम होने के लिए परिचालन प्रक्रियाओं का गहन ज्ञान आवश्यक है जहां एआई वास्तव में उपयोगी है। उनकी राय में, एआई प्रबंधन आमतौर पर रोजमर्रा के कार्यों से बहुत दूर है। यह न केवल एआई परियोजनाओं पर लागू होता है, बल्कि आम तौर पर नई प्रौद्योगिकियों की शुरूआत पर भी लागू होता है। हालाँकि, एआई के साथ अपेक्षाओं और वास्तविक परिणामों के बीच विसंगति विशेष रूप से बड़ी है।

समाधान के रूप में, ज़्यूरल एक एआई क्षमता केंद्र स्थापित करने का सुझाव देता है जहां प्रबंधन और परिचालन विशेषज्ञता को एक साथ लाया जाता है। परिचालन एआई मुख्यालय एआई से निपटने के लिए आवश्यक प्लेटफॉर्म, डेटा और शासन यानी नियमों का सेट प्रदान करता है। वह बताते हैं कि विभिन्न विभागों में कार्यान्वयन संबंधित विशेषज्ञ क्षेत्र की टीमों द्वारा किया जाता है, जो इस प्रक्रिया की जिम्मेदारी भी लेते हैं।

⚖️ मिश्रित दृष्टिकोण या भव्य और छोटे दिमाग वाले दफन के लाभ

एआई को पेश करने के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण निर्णायक लाभ लाता है। इसके माध्यम से, नवाचारों को व्यापक मोर्चे पर संगठन में एकीकृत किया जाता है और रोजमर्रा के संचालन का एक अभिन्न अंग बन जाता है। इसके विपरीत, पारंपरिक टॉप-डाउन दृष्टिकोण के साथ, यह जोखिम है कि परियोजनाएं भव्य रूप से लॉन्च की जाएंगी और कुछ महीनों या वर्षों बाद चुपचाप दफन कर दी जाएंगी, जिससे संगठन में कोई महत्वपूर्ण निशान नहीं बचेगा। अक्सर परियोजना की प्रगति में कमी के कारण निराश होने वाले "एआई पोप" कुछ समय बाद कंपनी छोड़ देते हैं, जिससे शेष कर्मचारी निराश हो जाते हैं और भविष्य के नवाचारों के बारे में लंबे समय तक संदेह बना रहता है।

अपने दशकों के परामर्श और प्रबंधन कार्य के दौरान, ज़ुएरल ने देखा है कि जितनी अधिक बार प्रबंधन और कर्मचारियों को नवाचार परियोजनाओं को विफल होने का अनुभव करना पड़ता है, सभी नए दृष्टिकोणों के प्रति अविश्वास उतना ही अधिक हो जाता है। इन नकारात्मक अनुभवों के कंपनी संस्कृति के लिए घातक परिणाम होंगे: कार्यबल का बड़ा हिस्सा कंपनी में बदलावों को स्पष्ट रूप से अस्वीकार करता है क्योंकि उन्होंने अक्सर देखा है कि कैसे आज का पोप कल का व्यक्तित्वहीन व्यक्ति बन गया। एआई के टॉप-डाउन परिचय के साथ, इस परिदृश्य को दोहराने का जोखिम बहुत अधिक है।

📣समान विषय

• हाइब्रिड टीमों में एआई क्षमता केंद्रों का महत्व
• 🌐 एआई को व्यापक रूप से अपनाना: साइलो सोच से दूर जाना
• 💡हाइब्रिड एआई कार्यान्वयन के माध्यम से नवाचार संस्कृति को मजबूत करें
• ⚙️ रोजमर्रा के संचालन में एआई: सफलता मॉडल क्षमता केंद्र
• 📊 एआई क्षमता केंद्र: स्थायी सफलता की कुंजी
• 📈 हाइब्रिड एआई रणनीति: फायदे और चुनौतियां
• 🔍 एक केंद्रीय AI नेता अक्सर विफल क्यों हो जाता है
• 🏢 रोजमर्रा के काम में एआई का एकीकरण: व्यावहारिक सुझाव
• 🚀 एआई को आगे बढ़ाना: सक्षमता केंद्रों की भूमिका
• 💼 ऊपर से या साइट पर: तुलना में एआई रणनीतियाँ

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AI जर्मनी के औद्योगिक परिदृश्य को कैसे आकार दे रहा है - AI प्रौद्योगिकियाँ एक नए निर्यात अवसर के रूप में - छवि: Xpert.Digital

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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🏥🕶️ हाइब्रिड दृष्टिकोण के व्यावहारिक कार्यान्वयन के लिए निम्नलिखित चरणों की अनुशंसा की जाती है:

1. 💡एआई सक्षमता केंद्र की स्थापना

इस केंद्र में ऐसे विशेषज्ञ शामिल होने चाहिए जिनके पास तकनीकी जानकारी और कंपनी प्रक्रियाओं की गहरी समझ दोनों हो। मुख्य कार्य AI के उपयोग के लिए डेटा प्लेटफ़ॉर्म और नियम प्रदान करना है।

2. 📚 प्रशिक्षण एवं सतत शिक्षा

पूरे कार्यबल को एआई के बुनियादी सिद्धांतों और अनुप्रयोगों पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। सक्षमता केंद्र कार्यशालाओं और प्रशिक्षण कार्यक्रमों के लिए केंद्रीय संपर्क बिंदु के रूप में कार्य कर सकता है।

3. 🔍 विशेषज्ञ विभागों में पायलट प्रोजेक्ट

बड़े पैमाने पर, जोखिम भरी परियोजनाएं शुरू करने के बजाय, पहले संबंधित विशेषज्ञ विभागों में छोटी पायलट परियोजनाएं शुरू की जानी चाहिए। एआई के लाभों को ठोस रूप से प्रदर्शित करने में सक्षम होने के लिए इन परियोजनाओं में स्पष्ट रूप से परिभाषित लक्ष्य और मापने योग्य परिणाम होने चाहिए।

4. 🤝 सहयोग एवं संचार

एआई क्षमता केंद्र और विशेषज्ञ विभागों के बीच घनिष्ठ सहयोग आवश्यक है। नियमित बैठकें और निरंतर आदान-प्रदान आगे के तकनीकी कार्यान्वयन की समझ और स्वीकृति को बढ़ावा देते हैं।

5. 📈निगरानी एवं समायोजन

पेश किए गए एआई समाधानों की निरंतर निगरानी और एकत्रित डेटा और परिणामों के आधार पर रणनीतियों और प्रक्रियाओं का समायोजन दीर्घकालिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

🚀 सफलता की कहानियाँ और चुनौतियाँ

हाइब्रिड टीमों में एआई को पेश करने का एक सफल तरीका विभिन्न उद्योगों में देखा जा सकता है। एक उदाहरण ऑटोमोटिव उद्योग है, जहां उत्पादन योजना और नियंत्रण में एआई के उपयोग के माध्यम से दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि हासिल की गई है। प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों ने ऐसे अनुरूप एप्लिकेशन विकसित करने के लिए उत्पादन प्रबंधकों के साथ मिलकर काम किया, जिन्हें मौजूदा प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से एकीकृत किया जा सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• एआई और डिजिटल टेक्नोलॉजीज: पारंपरिक औद्योगिक कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से कैसे प्रतिस्पर्धी बनी रहती हैं

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में भी हाइब्रिड दृष्टिकोण सफल साबित हुआ है। अस्पतालों में, एआई विशेषज्ञ निदान और रोगी निगरानी के लिए एआई सिस्टम विकसित करने के लिए चिकित्सा पेशेवरों के साथ काम करते हैं। ये प्रणालियाँ वास्तविक समय डेटा प्रदान करके और सटीक भविष्यवाणियाँ सक्षम करके डॉक्टरों और नर्सों को काम करने और रोगी देखभाल में सुधार करने में मदद करती हैं।

के लिए उपयुक्त:

• एआई और स्मार्ट हेल्थकेयर: बेहतर स्वास्थ्य सेवाओं और स्वास्थ्य निदान 4.0 के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना

हालाँकि, ऐसी चुनौतियाँ भी हैं जिन्हें कम करके नहीं आंका जाना चाहिए:

📊 डेटा गुणवत्ता

एआई अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा साफ़, संपूर्ण और अद्यतित हो।

🔒 सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ

एआई का उपयोग हमेशा अपने साथ डेटा सुरक्षा और डेटा सुरक्षा के प्रश्न लेकर आता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि संवेदनशील डेटा सुरक्षित है और कानूनी आवश्यकताओं का अनुपालन करता है।

🔄परिवर्तन प्रबंधन

एआई-संचालित संगठन में बदलाव के लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है। कार्यबल को परिवर्तन प्रक्रिया में शामिल किया जाना चाहिए और भय और प्रतिरोध को कम करने के लिए पारदर्शी संचार की आवश्यकता है।

🤖✨ नवोन्मेषी क्षमता को उजागर करना: हाइब्रिड टीमें और कृत्रिम बुद्धिमत्ता

हाइब्रिड टीमों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरूआत से एआई परियोजनाओं की सफलता की संभावना काफी बढ़ जाती है। तकनीकी जानकारी और कंपनी प्रक्रियाओं की गहरी समझ के संयोजन से, विशेष समाधान विकसित किए जा सकते हैं जो वास्तविक अतिरिक्त मूल्य पैदा करते हैं। हाइब्रिड दृष्टिकोण न केवल नई प्रौद्योगिकियों की स्वीकृति को बढ़ावा देता है, बल्कि नवाचार परियोजनाओं की विफलता को भी रोकता है और इस प्रकार एक सकारात्मक कंपनी संस्कृति में योगदान देता है।

📣समान विषय

• 🤖आधुनिक एआई क्षमता केंद्रों की स्थापना
• 📚 लक्षित प्रशिक्षण: एआई-फिट टीम का मार्ग
• 🚀 एआई कार्यान्वयन के लिए सफलता की गारंटी के रूप में पायलट प्रोजेक्ट
• विशेषज्ञ विभागों और एआई विशेषज्ञों के बीच सहयोग
• 🔍एआई समाधानों को अनुकूलित करने के लिए निरंतर निगरानी
• 🚗सफलता की कहानियाँ: ऑटोमोटिव उद्योग में एआई
• 🏥 स्वास्थ्य देखभाल में एआई: बेहतर देखभाल के लिए सहयोग
• 📊 एआई अनुप्रयोगों की सफलता की कुंजी के रूप में डेटा गुणवत्ता
• 🛡️ AI सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताएँ
• 🔄 परिवर्तन प्रबंधन: एआई कार्यान्वयन का फोकस लोग हैं

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