31 | 08 | 2021

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 कदम?

स्वचालन, उत्कृष्टता की ओर छोटे कदम | लेख

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।


स्वचालन - यह क्या है?
सरल शब्दों में कहें तो, एक ऐसी तकनीक का इस्तेमाल करके एक ऐसा सिस्टम बनाया जाता है जो बिना किसी मानवीय सहायता के या बहुत कम मदद के स्वतंत्र रूप से काम कर सके। असल में, AI/ML उस क्षेत्र में ऑटोमेशन से पीछे है जहाँ हमें प्रतिभाशाली लोगों की भारी कमी का सामना करना पड़ता है।

स्वचालन का जादू थकाऊ और दोहराव वाले कार्यों में मानवीय प्रयासों को कम कर रहा है। स्वचालन लोगों को उनके लिए काम करने वाली सबसे व्यापक AI/ML सेवाओं के साथ तेज़ी से नवाचार करने की अनुमति देता है। उनकी उत्पादकता में सुधार हो रहा है, और वे तेज़, अधिक बुद्धिमान और सटीक निर्णय ले सकते हैं - एक सीधा उदाहरण।

 

स्वचालन का उद्देश्य क्या है?
स्वचालन और सहायक सेवाओं के साथ, हम कंपनी के कार्यप्रवाह में सुधार कर सकते हैं, लागत, समय और बर्बादी को कम कर सकते हैं, तथा उत्पादकता और सटीकता को बढ़ा सकते हैं।

स्वचालन | v500 सिस्टम

'स्मार्ट बनें: थकाऊ कार्यों को एआई पर छोड़ दें, और रचनात्मकता पर खाली समय का आनंद लें।'


  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 चाहती है, वह कौन सी समस्याएँ हल करना चाहती है? फिर, क्या मशीन लर्निंग मॉडल इसे हल करने में सक्षम है?
    यह पता लगाना आवश्यक है कि कौन सी गतिविधियां अकुशल या मानव पूंजी-गहन हैं और यह निर्धारित करना है कि एआई और एमएल प्रणालियां इन समस्याओं को कैसे कम कर सकती 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 प्लेटफ़ॉर्म से जोड़कर और मशीन लर्निंग (पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित) का उपयोग करके मूल्य स्थापित कर सकते हैं ताकि सिस्टम को “एक दूसरे से बात करने” के लिए जोड़ा जा सके ताकि रुझानों को इकट्ठा करने और डेटा पैटर्न को उजागर करने के लिए जानकारी दी जा सके। ये पैटर्न ग्राहकों के साथ मूल्य बना सकते हैं और आर्थिक प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं।

  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 लेकर शॉप फ्लोर तक) की मानसिकता में बदलाव के साथ इसे पूरक बनाया जाना चाहिए। सभी स्तरों पर व्यवसाय का डिजिटल परिवर्तन सफलता की अधिकांश कहानियों का समर्थन करता है।

    विस्तृत परिस्थितियों के आधार पर, एक स्पष्ट रूप से परिभाषित समय-सीमा में किसी विशिष्ट कार्रवाई के लिए या कंपनी की दैनिक प्रक्रियाओं के लिए एआई मॉडल की आवश्यकता होती है; यह निर्णय लिया जाएगा कि एक कस्टम उत्पाद, एक मानकीकृत समाधान या एक अस्थायी सेवा प्राप्त की जाए।

    क्लाउड कम्प्यूटिंग के लिए मामला

    'एआई की सहायता से जानकारी का सारांश तैयार करें; यदि आप साहसी हैं, तो व्याख्या के लिए पूछें।'


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

    एआई मॉडल की उत्कृष्टता सीधे तौर पर 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 को प्रशिक्षित करना है जो एआई सिस्टम को स्वतंत्र रूप से कार्य करना सीखने के लिए प्रेरित कर सकता है; इसलिए, गुणवत्तापूर्ण ऐतिहासिक डेटा होना महत्वपूर्ण है।

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

    इन प्रश्नों का ईमानदारी से उत्तर देने के लिए, उद्देश्यों और KPI (प्रमुख निष्पादन संकेतक) का एक ठोस ढांचा और इसे यथासंभव सबसे मूल्यवान तरीके से निचोड़ने के लिए एक व्यापक स्पेक्ट्रम डेटा रणनीति होना आवश्यक है।

  5. क्या सारा डेटा डिजिटल फॉर्मेट में है?

    क्या मेरे पास डिजिटल सिस्टम/फ़ॉर्मेट में डेटा संग्रहीत है? डेटा को सही तरीके से प्रबंधित करने के लिए, इसे डिजिटलीकृत, केंद्रीकृत, व्यवस्थित और विभिन्न डिजिटल टूल (CRM, ERP, SharePoint) या विभिन्न डेटाबेस में एकीकृत किया जाना चाहिए।
    फ़ाइल प्रकारों में पीडीएफ, वर्ड और जेपीजी (स्कैन या फोटो) शामिल हैं। सिस्टम को जानकारी निकालने, प्रोसेस करने, ज़रूरत पड़ने पर अनुवाद करने और समझने में सक्षम होना चाहिए। अगर ऐसा नहीं है, तो इन डेटा का विश्लेषण करने के लिए डिजिटलीकरण और एआई का उपयोग करने में लंबा समय लग सकता है और कभी-कभी यह एक चुनौतीपूर्ण निवेश 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 के स्तर पर परिवर्तन को आत्मसात करने के लिए आवश्यक संसाधन हैं। मूलभूत प्रश्न: हमें AI को लागू करने के लिए विशेषज्ञ प्रतिभा कहाँ से मिलेगी? क्या मुझे इस कार्य में सहायता के लिए किसी तृतीय-पक्ष कंपनी की तलाश करने पर विचार करना चाहिए? ML मॉडल प्राप्त करने के लिए कंपनी का बजट क्या है?

    एक तकनीकी टीम का होना बहुत ज़रूरी है जो कंपनी के माहौल को अच्छी तरह से समझे ताकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का सहज संक्रमण हो और आंतरिक सिस्टम के साथ सही एकीकरण हो सके। ज़्यादातर मामलों में, आंतरिक और बाहरी टीमें एक साथ काम करती हैं। इसके अलावा, इन टीमों को कंपनी के सिस्टम में लागू किए जाने वाले मॉडल को एकीकृत करने का अनुभव होना चाहिए।

    दूसरी ओर, AI मॉडल की सटीकता बजट, पर्यावरण (क्लाउड) और कंपनी को इसे विकसित करने के लिए दिए गए समय पर निर्भर करेगी। यह सब यह भी निर्धारित करेगा कि व्यवसाय ऑन-डिमांड सेवा चुनता है या अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप विकसित मौजूदा बेस्पोक समाधान का अधिग्रहण करता है।

    आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) – 10 प्रश्न?

    'जटिल चुनौतियों को सुलझाने में आपकी सहायता करने के लिए एआई की अथक शक्ति।'


  7. आप AI का परीक्षण कैसे करते हैं, और समस्या आने पर आप क्या करते हैं?

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

    उपलब्ध प्रणालियों और डेटा सेटों के आधार पर, कंपनी को यह मूल्यांकन करना होगा कि क्या संचालित मॉडलों की सटीकता आगे बढ़ने की अपेक्षाओं को पूरा करती है।

    हम सुझाव देते हैं कि AI को प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) के रूप में छोटे पैमाने पर परखा जाए और फिर, परिणाम आने तक, आवश्यकतानुसार इसका विस्तार किया जाए। याद रखें कि AI पहली बार में ठीक से काम नहीं कर सकता है, और हम कई परिदृश्यों में परीक्षण करने की सलाह देते हैं।

  8. किस तरह से एआई को कंपनी के विजन में पूरी तरह से एकीकृत किया जाएगा?

    व्यवसाय प्रक्रियाओं और लोगों के साथ एआई को कैसे एकीकृत करेगा? क्या ऐसे मोड़ हैं जहाँ एआई प्रक्रियाओं से टकराएगा? यह बहुत ही असंभव है; एआई समग्र व्यवसाय रणनीति को बढ़ाता है।

    एआई को एक स्टैंड-अलोन सिस्टम के रूप में लागू नहीं किया जाना चाहिए, बल्कि एक एकीकृत समाधान के रूप में लागू 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 पक्षों के साथ मिलकर काम करेगा और आने वाली किसी भी समस्या की पहचान करेगा।

  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; AI उनकी उत्पादकता और रचनात्मकता को बढ़ाएगा, त्रुटियों को कम करेगा, और 90% से अधिक डेटा सटीकता प्रदान करेगा ताकि व्यवसाय प्रतिस्पर्धी बना रहे और राजस्व उत्पन्न करे। कर्मचारियों पर अत्यधिक दबाव नहीं डाला जाएगा, उनका पारिवारिक जीवन अच्छा रहेगा, और शायद वे थोड़े कम घंटे काम करेंगे, और वेतन में कमी नहीं होनी चाहिए। आखिरकार, AI और कार्मिक बेहतर, अतिरिक्त मूल्य लाते हैं। अतिरिक्त राजस्व प्राप्त करने के लिए व्यवसाय के लिए नए रास्ते हैं - "अधिक मेहनत न करें, बल्कि अधिक समझदारी से काम करें।"

    कर्मचारी नए बदलावों को लेकर संशयी हो सकते हैं। नैतिक स्थिति क्या है? क्या व्यवसाय में उनकी स्थिति अल्पावधि या दीर्घावधि में प्रभावित होगी? इसलिए, उन बिंदुओं को संप्रेषित और स्पष्ट किया जाना चाहिए (जैसा कि ऊपर बताया गया है)।

    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 रिटर्न के मापदंडों को निर्धारित करने के लिए यथार्थवादी अनुमान लगाए जाने चाहिए। AI और ML योजना को क्रियान्वित करने के लिए, रिटर्न को मापने और मॉडल कंपनी के लिए कितना मूल्य लाता है, यह मापने के लिए शुरुआत में संभावित प्रदर्शन संकेतक (KPI) परिभाषित किए जाने चाहिए।

    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।

 

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डिकोडिंग दस्तावेज़: v500 सिस्टम्स शो हाइलाइट्स एआई द्वारा संचालित, सेकंडों में स्पष्टता प्रदान करता है (वीडियो)

एआई दस्तावेज़ संकलन (डेटा समीक्षा) - वाणिज्यिक पट्टा समझौते के संबंध में जटिल प्रश्न पूछना (वीडियो)

v500 सिस्टम | दिमाग के लिए एआई | यूट्यूब चैनल

मूल्य निर्धारण और एआई मूल्य

'एआई शो हाइलाइट्स' | 'एआई दस्तावेज़ तुलना'

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अधिक जानने के लिए कृपया हमारे केस स्टडीज और अन्य पोस्टों पर एक नज़र डालें:

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स्टीफ़न ज़ारनेकी

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