31 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

अपने संगठन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को लागू करने से पहले 10 सवालों के जवाब

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) संगठनों को अपनी उत्पादन प्रणालियों में सफलता प्रदान कर सकते हैं और यहां तक ​​​​कि अगर सोच-समझकर और उचित संदर्भ में उपयोग किया जाए तो प्रतिस्पर्धात्मक लाभ भी मिल सकता है। चौथी डिजिटल क्रांति और इसकी कई प्रगति ने कंपनियों पर दबाव पैदा किया है, जो पीछे छूट जाने के डर से उत्पन्न हुई है। इसके बाद, इसके परिणामस्वरूप नेताओं में इन तकनीकों को अपनी कंपनियों में लागू करने की पूर्व-इच्छा हुई है।

  1. एआई के साथ आप किन चुनौतियों का समाधान करने की योजना बना रहे हैं?

    इस मामले में मूल उद्देश्य समस्या को परिभाषित करके शुरू करना है। कंपनी क्या ढूंढ रही है, किन समस्याओं का समाधान करना है? फिर, क्या यह मशीन लर्निंग मॉडल है जो इसे हल कर सकता है?
    एक ओर, यह पता लगाना आवश्यक है कि किस प्रकार की गतिविधियाँ अक्षम हैं या मानव पूंजी गहन हैं। दूसरी ओर, यह निर्धारित करना आवश्यक है कि एआई और एमएल सिस्टम इन समस्याओं को कैसे कम कर सकते हैं।

  2. एआई को अतिरिक्त मूल्य में शामिल करने के लिए व्यवसाय योजना क्या है?

    समस्या का समाधान करने और पूर्ण विकसित AI और ML समाधान को लागू करने के लिए व्यवसाय की योजना कैसे है?
    व्यवसाय एआई को डेटा प्लेटफॉर्म से जोड़कर मूल्य स्थापित कर सकते हैं और फसल के रुझानों के साथ जानकारी पास करके और डेटा पैटर्न को उजागर करके सिस्टम को "एक-दूसरे से बात करने" के लिए मशीन लर्निंग (पर्यवेक्षित या अनुपयोगी) का उपयोग कर सकते हैं। इन पैटर्न का उपयोग ग्राहकों के साथ मूल्य बनाने और आर्थिक प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।

  3. क्या आप अस्थायी या स्थायी समाधान के बारे में सोच रहे हैं?

    एआई तकनीक को कंपनी के मुख्य व्यावसायिक उद्देश्यों का हिस्सा बनना चाहिए और प्रबंधन टीम (बोर्डरूम से शॉप फ्लोर तक) की मानसिकता में बदलाव के साथ पूरक होना चाहिए। सफलता की अधिकांश कहानियों को सभी स्तरों पर व्यवसाय के डिजिटल परिवर्तन द्वारा समर्थित किया जाता है।

    विस्तृत परिस्थितियों के आधार पर, स्पष्ट रूप से परिभाषित समय के पैमाने में या कंपनी की दैनिक प्रक्रियाओं के लिए एक विशिष्ट कार्रवाई के लिए एआई मॉडल की आवश्यकता होती है; एक बीस्पोक उत्पाद, एक मानकीकृत समाधान या एक अस्थायी सेवा प्राप्त करने का निर्णय लिया जाएगा।

    क्लाउड कम्प्यूटिंग के लिए मामला

  4. एआई स्कीमा में आयात करने के लिए डेटा संरचना क्या है?

    AI मॉडल की उत्कृष्टता सीधे कंपनी के लिए उपलब्ध डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भर करती है। इसके अलावा, एआई के उपयोग का तात्पर्य एक सटीक और सार्थक डेटा मॉडल का प्रशिक्षण देना है जो एआई सिस्टम को अपने दम पर कार्य करना सीखने के लिए खिला सकता है; इसलिए, गुणवत्तापूर्ण ऐतिहासिक डेटा होना महत्वपूर्ण है।

    क्या मेरी कंपनी के पास व्यापक मात्रा में डेटा है?
    क्या AI द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा स्रोत विश्वसनीय हैं?
    क्या कंपनी के पास एक मजबूत डेटा आर्किटेक्चर है?

    इन सवालों का ईमानदारी से जवाब देने के लिए, उद्देश्यों का एक ठोस ढांचा और KPI (प्रमुख प्रदर्शन संकेतक) और एक व्यापक स्पेक्ट्रम डेटा रणनीति का होना आवश्यक है ताकि इसे सबसे मूल्यवान तरीके से निचोड़ा जा सके।

  5. क्या सारा डेटा डिजिटल फॉर्मेट में है?

    क्या मेरे पास डेटा डिजिटल सिस्टम/प्रारूप में संग्रहीत है? डेटा को सही ढंग से प्रबंधित करने के लिए, इसे डिजीटल, केंद्रीकृत, संगठित और विभिन्न डिजिटल टूल (सीआरएम, ईआरपी, शेयरपॉइंट) या विभिन्न डेटाबेस में एकीकृत किया जाना चाहिए।
    फ़ाइलें प्रकार जैसे; पीडीएफ, वर्ड, जेपीजी (स्कैन या फोटो)। यदि आवश्यक हो तो सिस्टम को निकालने, संसाधित करने, अनुवाद करने और जानकारी को समझने में सक्षम होना चाहिए। यदि ऐसा नहीं है, तो इन डेटा के एआई के डिजिटलीकरण और उपयोग में लंबा समय लग सकता है और कभी-कभी एक चुनौतीपूर्ण निवेश भी हो सकता है।

     

  6. क्या कंपनी के पास एंड-टू-एंड समाधान लागू करने की जानकारी और संसाधन हैं?

    कंपनी को इस बारे में यथार्थवादी होना चाहिए कि क्या उसके पास मानव और वित्तीय पूंजी स्तर पर परिवर्तन को अवशोषित करने के लिए आवश्यक संसाधन हैं। मौलिक प्रश्न: एआई को तैनात करने के लिए हमें विशेषज्ञ प्रतिभा कहां मिलेगी? क्या मुझे 3 . की तलाश करने पर विचार करने की आवश्यकता है?rd पार्टी कंपनी कार्य के साथ हमारी सहायता करने के लिए? एमएल मॉडल प्राप्त करने के लिए कंपनी का बजट क्या है?

    एक सहज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संक्रमण और आंतरिक प्रणालियों के साथ एक सही एकीकरण प्राप्त करने के लिए, एक तकनीकी टीम का होना महत्वपूर्ण है जो कंपनी के वातावरण को जानता हो। ज्यादातर मामलों में, आंतरिक और बाहरी टीमें एक साथ काम कर रही हैं। इसके अलावा, इन टीमों को कंपनी के सिस्टम में लागू किए जाने वाले मॉडलों को एकीकृत करने का अनुभव होना चाहिए।

    सिक्के के दूसरी ओर, एआई मॉडल की सटीकता बजट, पर्यावरण (क्लाउड) और कंपनी को इसे विकसित करने के लिए प्रस्तुत समय पर निर्भर करेगी। यह सब यह भी निर्धारित करेगा कि व्यवसाय ऑन-डिमांड सेवा चुनता है या मौजूदा विकसित बीस्पोक समाधान का अधिग्रहण उनकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए करता है।

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

  7. AI का परीक्षण कैसे करें, और समस्या होने पर क्या करें?

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बहुत परिष्कृत एल्गोरिदम और सांख्यिकीय सहसंबंधों के माध्यम से काम करते हैं, और हमेशा त्रुटि का एक मार्जिन होता है (हम त्रुटियों को खत्म करने के लिए A2I का उपयोग करते हैं)। क्या व्यवसाय उच्च परिवर्तनशीलता और कम सटीकता दर, या बिल्कुल विपरीत प्रक्रिया में एआई को लागू करना चाहता है? व्यक्तिगत आधार पर किन जोखिमों और प्राथमिकताओं का मूल्यांकन किया जाता है।

    कौन से सिस्टम और डेटा सेट उपलब्ध हैं, इसके आधार पर, कंपनी को मूल्यांकन करना चाहिए कि क्या संचालित मॉडल की सटीकता आगे बढ़ने की अपेक्षाओं को पूरा करती है।

    हम सुझाव देते हैं कि एआई को छोटे पैमाने पर प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (पीओसी) के रूप में परीक्षण करें और फिर, परिणामों को लंबित करते हुए, इसे आवश्यकतानुसार विस्तारित करें। ध्यान रखें कि एआई पहली बार अच्छी तरह से काम नहीं कर सकता है, और हम कई परिदृश्यों का परीक्षण करने की सलाह देते हैं।

  8. कंपनी के विजन के भीतर AI को किस तरह से पूरी तरह से एकीकृत किया जाएगा?

    व्यवसाय एआई को प्रक्रियाओं और लोगों के साथ कैसे एकीकृत करेगा? क्या ऐसे मोड़ हैं जहां एआई प्रक्रियाओं से टकराएगा? बहुत कम संभावना है, AI समग्र व्यावसायिक रणनीति को बढ़ाता है।

    एआई को एक स्टैंड-अलोन सिस्टम के रूप में और एक एकीकृत समाधान के रूप में लागू नहीं किया जाना चाहिए जो उत्पादकता और परिणामों को अधिकतम करने के लिए सभी कंपनी क्षेत्रों के साथ तालमेल बिठाता है। इसलिए, कंपनी को खुद से पूछना चाहिए कि क्या एआई मॉडल बाकी पार्टियों के साथ मिलकर काम करेगा और यह पहचानेगा कि क्या समस्याएं पैदा हो सकती हैं।

  9. एआई कंपनी कर्मियों को कैसे लाभ और प्रभावित करेगा?

    श्रमिकों द्वारा अब की जाने वाली गतिविधियों को स्वचालित करने की AI की क्षमता किस हद तक कार्यबल के आकार को प्रभावित करेगी?
    कार्यबल का आकार वही रहना चाहिए; एआई उनकी उत्पादकता और रचनात्मकता को बढ़ाएगा, त्रुटियों को कम करेगा, 90% से अधिक डेटा सटीकता प्रदान करेगा, इसलिए व्यवसाय प्रतिस्पर्धी बना रहेगा और राजस्व उत्पन्न करेगा। कर्मचारियों को अधिक नहीं खींचा जाएगा, एक अच्छा पारिवारिक जीवन होगा, शायद थोड़े कम घंटे काम करें, और वेतन में गिरावट नहीं होनी चाहिए। आखिरकार, AI और कार्मिक एक बेहतर, अतिरिक्त मूल्य लाते हैं। व्यवसाय के लिए अतिरिक्त राजस्व लाने के लिए तलाशने के नए रास्ते हैं - "अधिक चतुराई से काम करें, कठिन नहीं।"

    जैसा कि कर्मचारियों को नए परिवर्तनों पर संदेह हो सकता है, और नैतिक स्थिति क्या है, क्या व्यवसाय के भीतर उनकी स्थिति छोटी या लंबी अवधि में प्रभावित होगी? इसलिए, उन बिंदुओं को स्पष्ट रूप से संप्रेषित और स्पष्ट करने की आवश्यकता है (जैसा कि ऊपर)।

    सम्मोहक परिवर्तन कार्यक्रम कंपनी में कर्मचारियों और प्रबंधकों को शामिल करने के लिए विशिष्ट प्रशिक्षण और हस्तक्षेप पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

  10. AI तकनीक को लागू करने का समग्र ROI क्या है?

    कंपनी को निवेश की वसूली में कितना समय लगेगा? एआई लागू होने के बाद कंपनी की लागत कितनी कम हो जाएगी? किसी कंपनी में AI और ML मॉडल को एकीकृत करने का अर्थ है एक लागत और इसलिए, एक महत्वपूर्ण निवेश।

    इस कारण से, निवेश पर प्रतिफल के मापदंडों को निर्धारित करने के लिए एक यथार्थवादी अनुमान लगाया जाना चाहिए। एआई और एमएल योजना को निष्पादित करने के लिए, संभावित प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) को शुरुआत में परिभाषित किया जाना चाहिए ताकि रिटर्न को मापा जा सके और मॉडल कंपनी के लिए कितना मूल्य लाए।

    जो लोग तत्काल उत्तर की उम्मीद करते हैं, उनके लिए सेटअप और चल रही लागत बहुत प्रतिस्पर्धी हैं, क्योंकि कई मामलों में, सिस्टम और बुनियादी ढांचे को क्लाउड प्लेटफॉर्म से चलाया जाता है। आप कितना लाभ प्राप्त कर सकते हैं, निवेश पर लाभ (आरओआई), कृपया हमारे कैलकुलेटर की जांच करें।

 

व्यवसाय डेटा द्वारा संचालित होते हैं

 

अपने व्यवसाय में AI को लागू करने के लिए तैयार हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यवसायों के लिए अनगिनत संभावनाओं के द्वार खोलता है, और भले ही प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (पीओसी) के रूप में तैनात किया गया हो, हितधारकों के लिए इसकी सभी क्षमता की कल्पना करेगा। हमारी सलाह है कि किसी विशेष कार्य, उद्देश्य के लिए एआई को लागू करें और आस-पास के क्षेत्रों में विस्तार करना शुरू करें। हम इसे विकास के रूप में करने की सलाह देते हैं, क्रांति के रूप में नहीं।

मशीन लर्निंग का मूल अनुप्रयोग विभिन्न उन्नत एल्गोरिदम के प्रबंधन और विस्तार और वास्तविक समय में उत्पादन प्रक्रिया में उनके सुलभ परिचय की अनुमति देता है। हम डेटा से अधिकतम मूल्य जोड़ना चाहते हैं।

v500 सिस्टम्स पर हमें क्या प्रेरित करता है?
जब हम उन समस्याओं को हल करते हैं जो कई नहीं कर सकते हैं तो हमें एक 'भारी किक' मिलती है।
हमारा मुख्य उद्देश्य मूल्य जोड़ना है

अधिक जानकारी के लिए हमसे संपर्क करें और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को तैनात करें, और हमारे उपकरण आपके डेटा को और अधिक सटीक कैसे बना सकते हैं। हम आपके सभी सवालों का जवाब दे सकते हैं।
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