07 | 07 | 2021

एक संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे शुरू कर सकता है?

एआई और एमएल की शक्ति को अनलॉक करें: आरंभ करने के लिए संगठनों के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

परिचय

क्या आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की शक्ति के साथ अपने संगठन को अगले स्तर पर ले जाने के लिए तैयार हैं? दुनिया तेजी से बदल रही है, और प्रौद्योगिकी चार्ज का नेतृत्व कर रही है। एआई और एमएल अब केवल शब्द नहीं रह गए हैं; वे ऐसे उपकरण हैं जो आपके व्यवसाय को प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, बेहतर निर्णय लेने और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं। एआई और एमएल के लाभ असंख्य हैं, लेकिन आरंभ करना कठिन लग सकता है। यह लेख यह पता लगाएगा कि आप अपनी एआई और एमएल यात्रा कैसे शुरू कर सकते हैं, बुनियादी बातों को समझने से लेकर उन्हें अपने संगठन के भीतर लागू करने तक। तो कमर कस लें और अपने व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए एआई और एमएल की शक्ति का उपयोग करने के लिए तैयार हो जाएं।

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भविष्य के रहस्यों को खोलना: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की शक्ति को उजागर करना

मुख्य कहानी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तेजी से व्यापार परिदृश्य को बदल रहे हैं, और जो संगठन इस तकनीक को अपनाएंगे वे भविष्य में फलने-फूलने वाले होंगे। एआई और एमएल को अपने संचालन में शामिल करने के कई फायदे हैं, बढ़ी हुई दक्षता और लागत बचत से लेकर बेहतर ग्राहक अनुभव तक। अधिक रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए नियमित कार्यों को स्वचालित करके संगठन मूल्यवान समय और संसाधनों को मुक्त कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई और एमएल एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, संगठनों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं और अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं जो उन्हें अन्यथा नहीं मिली होगी।

आपके संगठन में एआई और एमएल को लागू करने की दिशा में पहला कदम बुनियादी बातों को समझना है। प्रौद्योगिकी और उपलब्ध एआई और एमएल एल्गोरिदम के साथ खुद को परिचित करके प्रारंभ करें। इसके बाद, देखें कि आपके उद्योग में अन्य संगठन एआई और एमएल के साथ क्या कर रहे हैं, और देखें कि वे अपने व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए तकनीक का उपयोग कैसे करते हैं। इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि एआई और एमएल आपके संगठन के लिए क्या कर सकते हैं और आप अपने कार्यान्वयन के लिए क्या लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं।

अगला, एआई और एमएल का समर्थन करने के लिए क्या परिवर्तन किए जाने की आवश्यकता है, यह निर्धारित करने के लिए अपने वर्तमान प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे का आकलन करना आवश्यक है। इसमें नए हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर में निवेश करना या अपने मौजूदा सिस्टम को अपग्रेड करना शामिल हो सकता है। एआई और एमएल सिस्टम को प्रबंधित और संचालित करने के लिए आपको नए कर्मियों को नियुक्त करने या मौजूदा कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता हो सकती है।

एक बार जब आप स्पष्ट रूप से समझ जाते हैं कि आपको क्या करने की आवश्यकता है, तो आप अपने संगठन में AI और ML को कैसे लागू करेंगे, इसके लिए एक योजना विकसित करना शुरू कर सकते हैं। इस योजना में उन लक्ष्यों और उद्देश्यों की रूपरेखा होनी चाहिए जिन्हें आप प्राप्त करना चाहते हैं, जिन तकनीकों का आप उपयोग करेंगे, और वहां तक ​​पहुंचने के लिए आपको क्या कदम उठाने होंगे। फिर से, अपनी टीम और हितधारकों के साथ मिलकर काम करना यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि हर कोई एक ही पृष्ठ पर हो और एआई और एमएल के लाभों को समझे।

अंत में, एआई और एमएल को अपने संगठन में शामिल करने से दक्षता में वृद्धि और लागत बचत से लेकर बेहतर ग्राहक अनुभव तक कई लाभ मिल सकते हैं। इसके अलावा, प्रौद्योगिकी को समझने और एक कार्यान्वयन योजना विकसित करने के लिए समय निकालकर, आप एक सुचारु परिवर्तन सुनिश्चित कर सकते हैं और आने वाले वर्षों के लिए एआई और एमएल के पुरस्कारों को प्राप्त कर सकते हैं।

संगठनों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सफल उपयोग के बारे में कुछ रोचक तथ्य और आंकड़े:

  1. एक्सेंचर का अनुमान है कि एआई संभावित रूप से उन व्यवसायों के लिए लाभप्रदता में 38% की वृद्धि कर सकता है जो प्रौद्योगिकी को अपने संचालन में पूरी तरह से एकीकृत करते हैं।
  2. मैकिन्से एंड कंपनी के एक सर्वेक्षण के अनुसार, एआई को अपनाने वाले संगठनों ने उत्पादकता में औसतन 45% सुधार देखा है।
  3. गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2024 तक एआई 2.3 लाख नौकरियां सृजित करेगा जबकि केवल 1.8 लाख नौकरियां खत्म करेगा।
  4. PwC की एक रिपोर्ट में कहा गया है कि AI में 15.7 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था में 2030 ट्रिलियन डॉलर जोड़ने की क्षमता है।
  5. डेलॉइट के एक अध्ययन के अनुसार, एआई को लागू करने वाले 91% संगठनों ने केवल 16 महीनों की औसत पेबैक अवधि के साथ निवेश पर रिटर्न देखा है।
  6. बीसीजी का अनुमान है कि एआई संगठनों को परिचालन लागत पर 60% तक बचा सकता है।
  7. कैपजेमिनी रिसर्च इंस्टीट्यूट के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि एआई को लागू करने वाले लगभग 75% संगठनों ने ग्राहकों की संतुष्टि में महत्वपूर्ण सुधार देखा।
  8. एक्सेंचर का अनुमान है कि एआई संभावित रूप से प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने वाले संगठनों के लिए राजस्व में 34% की वृद्धि कर सकता है।
  9. गार्टनर के एक अध्ययन में पाया गया कि 2022 तक एआई का उपयोग करके 40% नई व्यावसायिक प्रक्रियाओं का विकास किया जाएगा।
  10. गार्टनर के इसी अध्ययन में यह भी भविष्यवाणी की गई है कि 2023 तक, AI 60% डिजिटल व्यवसायों की नई राजस्व धाराएँ बनाने के लिए जिम्मेदार होगा।

ये कुछ उदाहरण हैं कि कैसे संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सफलतापूर्वक लाभ उठाते हैं। बेशक, वास्तविक परिणाम संगठन के विशिष्ट कार्यान्वयन और लक्ष्यों पर निर्भर करेगा। फिर भी, एआई व्यापार परिदृश्य को बदल रहा है और इसे अपनाने वालों को महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर रहा है।

 

 

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प्रगति की सच्ची शक्ति का खुलासा: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के चमत्कारों को उजागर करना


"डेटा तेल से अधिक मूल्यवान है।"

सवाल यह है कि आप उस डेटा को कैसे निकालने जा रहे हैं? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को अपनाते समय सभी प्रमुख बिंदुओं को संबोधित करना चाहते हैं। वैश्विक, उद्यम संगठन पहले से ही एआई और एमएल सहित नवीनतम तकनीकों का सफलतापूर्वक उपयोग कर रहे हैं, अपने व्यवसाय को पीछे न आने दें।

"डेटा ड्राइव व्यवसाय"

  1. कौन सी समस्या केवल AI और ML का उपयोग करके हल की जा सकती है?

    असंरचित डेटा - 80% डेटा संगठनों में असंरचित है। इसका क्या मतलब है? डेटा हर जगह बिखरा हुआ है; कोई नहीं जानता कि यह कहां है और कौन से महत्वपूर्ण डेटा सेट हैं। तो हम इस तरह की बर्बादी क्यों होने दे रहे हैं? संगठन ने सूचना एकत्र करने के लिए अतीत में समय और संसाधन खर्च किए हैं। एआई और एमएल का उपयोग करके, हमारे पास हर समय उपलब्ध सभी डेटा हमारी उंगलियों पर हो सकते हैं।

    समझने - एक दस्तावेज़ से दस लाख अंक समझने वाला मानव लगभग असंभव होगा। इसलिए डेटा को वर्गीकृत, सरलीकृत और एक औसत आधार रेखा पेश करनी पड़ी।
    एआई और एमएल व्यक्तिगत रूप से एक लाख में से प्रत्येक बिंदु का इलाज करेंगे। तभी कई पैटर्न उभर कर सामने आएंगे, जो ऐसी जानकारी देते हैं जो इंसानों को अक्सर याद आती है।

    स्वचालन - अभिनव व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सहित क्लाउड सेवाओं का पूरी तरह से उपयोग करते हैं। एमएल पूरी तरह से स्वचालित, खुद से सीख सकता है। एक बार जब यह स्थापित हो जाता है, तो आप इसके बारे में भूल जाते हैं; वह वहाँ भी है। आप अपने दैनिक कार्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डेटा परिणामों से लाभान्वित होते हैं। स्वचालन किसी भी संगठन के लिए सफलता की कुंजी है।

    कंसिस्टेंसी (Consistency) - क्लाउड में स्वचालन के साथ, हम अधिक स्थिरता और डेटा सटीकता प्राप्त कर सकते हैं। इसके बाद, यह किसी भी संभावित त्रुटि को बहुत कम कर देगा। इसके अतिरिक्त, प्रक्रियाएं बिना किसी बाहरी हस्तक्षेप के सुव्यवस्थित और सुसंगत हैं। यह नए व्यवसाय का लक्ष्य है।

    गुणवत्ता - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पूरे समाधान में आवश्यक कारक हैं। वे लगातार डेटासेट और स्वयं से सीखते हैं और किसी भी विसंगतियों को दूर करते हैं जो संभावित रूप से गुणवत्ता को प्रभावित कर सकती हैं।
    गुणवत्ता सुसंगत और स्वचालित प्रक्रियाओं के साथ हासिल की जाती है। ये दो प्रमुख तत्व सभी स्तरों पर गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

    वापस समय - समय अपूरणीय है और बहुत बार थकाऊ, दोहराव वाले काम पर बर्बाद हो जाता है। रचनात्मक कार्यों को मनुष्यों के लिए छोड़ दें; हम इसमें अच्छे हैं। 2017 फोर्ब्स के सर्वेक्षण के अनुसार, 84% अधिकारियों ने कहा कि एआई और एमएल उन्हें प्रतिस्पर्धा में बढ़त दिलाते हैं क्योंकि उनके लोगों के पास अधिक समय है और वे अधिक साधन संपन्न हैं।

  2. क्या आपका इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार है?

    इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार होना चाहिए चाहे आप ऑन-प्रिमाइसेस, हाइब्रिड या क्लाउड वातावरण चलाते हों। दिमाग में आने वाला पहला बिंदु; यदि आप एक दशक पुरानी अवसंरचना चला रहे हैं, और यह डिजिटल परिवर्तन के लिए कदम प्रदान करता है, तो नवीनतम नवीन तकनीक प्राप्त करने के लिए पुराना नहीं होना चाहिए।
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  3. क्लाउड की ओर प्रावधान कदम

    क्लाउड कम्प्यूटिंग के लिए चालक अब बहुत सम्मोहक है। नियंत्रित और पूर्वानुमेय लागतों के माध्यम से फुर्तीले व्यवसाय का समर्थन करने की क्षमता, आसानी से एकीकृत और कई अन्य सेवाओं से जुड़ना। इसे ध्यान में रखते हुए, क्लाउड अपनाने के लिए कुछ योजना की आवश्यकता होती है। जटिल विरासत अवसंरचना, सुरक्षा और आवश्यक स्टॉकहोल्डर सेवाओं के प्रवास के कारण कुछ व्यवसाय क्लाउड कंप्यूटिंग को अधिक 'सामरिक दृष्टिकोण' के रूप में देख रहे हैं जो समग्र व्यावसायिक रणनीति में पूरी तरह से अंतर्निहित नहीं है।
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  4. सुरक्षा के बारे में सोचो

    इसे बाद का विचार नहीं माना जाना चाहिए। यह बिल्कुल शुरुआत में ही किया जाना आवश्यक है। ग्राहकों की संपत्ति, व्यवसाय, संसाधन, बुनियादी ढांचे और डेटा सेट को सुरक्षित करना अत्यंत आवश्यक है। हम अपने ग्राहकों को क्लाउड या उच्चतर में PCI DSS का अनुपालन करने के लिए दृढ़ता से प्रोत्साहित करते हैं। यह विभिन्न उपकरणों का उपयोग करके और पर्यावरण को नियंत्रण में रखते हुए लगातार निगरानी करके प्राप्त किया जा सकता है। ये कदम किसी भी गलती को खत्म करते हैं; एक दिन, इंफ्रास्ट्रक्चर सुरक्षित होगा, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि कल यह सुरक्षित रहेगा; कोई मूर्खतापूर्ण गलती कर सकता था।
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  5. आप किन चुनौतियों का सामना कर रहे हैं?

    अब जबकि हमने ऊपर के चार मूलभूत चरणों को कवर कर लिया है। इस बारे में सोचें कि आप अभी किन चुनौतियों का सामना कर रहे हैं और उन समस्याओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग से कैसे हल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, क्या आप बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा के साथ काम कर रहे हैं? कई मामलों में, व्यवसाय अपने डेटा से अनभिज्ञ होते हैं और उन्हें विश्लेषण करने और उत्तर प्रदान करने के लिए एक प्रणाली की आवश्यकता होती है।
    कृत्रिम बुद्धिमत्ता

  6. उपयुक्त एआई और एमएल समाधान खोजने के लिए अनुसंधान।

    इस बारे में कुछ शोध करें कि अन्य व्यवसाय आपकी जैसी समस्याओं से कैसे निपटते हैं। फिर, अपने संचालन के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित करने वाली पेशेवर कंपनियों से सलाह लें। वे आपको अगले कदमों पर सलाह दे सकते हैं।

  7. विचार का परीक्षण करें - पीओसी

    शुरुआत में बहुत अधिक समय, धन और संसाधन न लगाएं। इसके बजाय, अवधारणा के प्रमाण (पीओसी) के साथ विचार का परीक्षण करें। एक आधार रेखा, एक प्रोटोटाइप स्थापित करें और उस पर निर्माण करें। क्लाउड में, यह बहुत अधिक प्रतिबद्धता के बिना शीघ्रता से किया जा सकता है।
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  8. जितना हो सके स्वचालित करें

    अभिनव व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग सहित क्लाउड सेवाओं का पूरी तरह से उपयोग करते हैं। एमएल पूरी तरह से स्वचालित, खुद से सीख सकता है। एक बार जब यह स्थापित हो जाता है, तो आप इसके बारे में भूल जाते हैं; वह वहाँ भी है। आप अपने दैनिक कार्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डेटा परिणामों से लाभान्वित होते हैं। स्वचालन किसी भी संगठन के लिए सफलता की कुंजी है।

    व्यवसाय डेटा द्वारा संचालित होते हैं

    एआई और एमएल को अपने संचालन में शामिल करने के कई फायदे हैं, बढ़ी हुई दक्षता और लागत बचत से लेकर बेहतर ग्राहक अनुभव तक।

  9. परियोजना वितरित करें

    आप अपने कॉन्सेप्ट पर काफी मेहनत कर रहे हैं। अपने विचार को क्रियान्वित करने से डरो मत। परियोजना वितरित करें; फिर भी, क्रीज को ठीक किया जा सकता है। यह किया जा सकता है क्योंकि आपको अधिक प्रतिक्रिया मिलती है। मत भूलो कि एआई और एमएल लगातार अपने आप सीख रहे हैं; आप जितना अधिक डेटा देते हैं, वह उतना ही बेहतर और सटीक होता है।

  10. अशिक्षित शिक्षा

    अप्रशिक्षित सीखने का एक बड़ा लाभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम का उपयोग डेटा बिंदुओं वाले डेटा सेटों में पैटर्न की पहचान करने के लिए होता है जो न तो वर्गीकृत होते हैं और न ही लेबल किए जाते हैं। दूसरे शब्दों में, अप्रशिक्षित शिक्षा प्रणाली को डेटा सेट के भीतर पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देती है। इस प्रकार, किसी प्रोग्रामिंग या लोगों की टीम की आवश्यकता नहीं है; एआई अपने आप पता लगा लेगा और उस डेटा को डिलीवर कर देगा जिसे इंसानों ने मिस कर दिया है।

  11. परिणामों की जांच करें

    यह पूर्णता के लिए लक्ष्य है और अपने लक्ष्यों को प्राप्त करना है। इसलिए, एआई द्वारा दिए गए डेटा को जांचना और उससे सीखना और उसमें सुधार करना आवश्यक है।

"एआई जटिल - सरल बनाता है।"

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पठन बोध में एआई क्रांति: यह लोगों को कैसे संवर्धित करता है और डेटा को अनलॉक करता है

 

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#आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस #मशीन लर्निंग #एडवांटेज #संगठन

MC

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