एआई की क्षमता सभी उद्योगों के विशेषज्ञों को मंत्रमुग्ध कर देती है। ग्राहक सहायता विशेषज्ञों के लिए, जेनरेटिव एआई समाधानों ने उत्पादकता में सुधार किया है 35% तक. सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के लिए, AI दोहराए जाने वाले कोडिंग और स्वचालित परिनियोजन जैसे सांसारिक कार्यों को संभाल सकता है, जिससे इंजीनियरों को आवश्यक गुणवत्ता वाले कोड अपडेट पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया जा सकता है। परिवहन सेवाओं के लिए, एआई-समर्थित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण यात्री की मांग के आधार पर पुन: रूट कर सकता है, जिससे संगठन के संसाधन आवंटन कौशल में वृद्धि हो सकती है।
उपयोग के मामले यथावत जारी रहते हैं।
सफल एआई कार्यान्वयन के इतने सारे उदाहरणों के साथ, कुछ नेताओं को चिंता है कि वे एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) तैनाती में पहले ही चूक गए हैं। मैं यहां आपको इस गलत धारणा से मुक्ति दिलाने के लिए आया हूं - वास्तव में, अब उद्यम के लिए एआई की योजना बनाने और उसे लागू करने का सही समय है।
नेताओं के पास एआई पर शुरुआत करने का समय है
आम धारणा के विपरीत, केवल 35% संगठनों के पास है पायलटिंग शुरू कर दी अल्टेयर के अनुसार, एआई उपयोग के मामले, 42% वर्तमान में अपने एआई विकल्पों की समीक्षा कर रहे हैं। इसलिए, AI को सार्थक तरीके से लागू करने का अभी भी समय है। लेकिन समय घट रहा है: आधे से अधिक संगठन (59%) अगले 12 महीनों में बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए एआई को लागू करने के इच्छुक हैं।
पूरे साल इंतजार क्यों करें? क्योंकि एआई योजना, कार्यान्वयन और परिपक्वता सभी विशिष्ट हैं - लेकिन समान रूप से लंबी - प्रक्रियाएं। तैनाती में जल्दबाजी करने वाले नेता अपने कार्यबल को अलग-थलग कर सकते हैं या गलत एआई आउटपुट को आमंत्रित कर सकते हैं।
उद्योग अनुसंधान के अनुसार, केवल 14% फ्रंटलाइन कर्मचारी काम करते हैं एआई-सक्षम संगठन विश्वास है कि उन्हें पर्याप्त प्रशिक्षण प्राप्त हुआ है। शायद इससे भी अधिक चिंताजनक बात यह है कि 63% गोद लेने वाले इसका हवाला देते हैं सामग्री की अशुद्धियाँ एआई के साथ सह-कार्य करते समय एक बड़ी चुनौती के रूप में - फिर भी वे इन उपकरणों का उपयोग करना जारी रखते हैं। अनुमानित रूप से गलत एआई एकीकरण पर निरंतर निर्भरता से त्रुटियों की संभावना बढ़ जाती है, उपकरण का मूल्य घट जाता है और संभावित रूप से ब्रांड प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचता है।
नेता आज अच्छी तरह से तैयार और संपूर्ण तैनाती रणनीति अपनाकर इन परेशान करने वाले एआई दुष्प्रभावों से बच सकते हैं।
यह एक मैराथन है, दौड़ नहीं
जिन नेताओं ने अभी तक एआई और एमएल को लागू नहीं किया है, उन्हें नए साल में एआई की प्रयोज्यता के बारे में रणनीति बनाने, अपने कार्यबल को शिक्षित करने और संगठनात्मक डेटा तैयार करने के लिए समय देना चाहिए।
- रणनीति बनाना: तैनाती में जल्दबाजी करने से पहले, नेताओं को यह समझना चाहिए कि एआई से उनके संगठन को कैसे लाभ होगा। अपने संगठन की ताकत और कमजोरियों की पहचान करके इस प्रक्रिया को शुरू करें, फिर प्रासंगिक एआई समाधानों की रणनीति बनाएं। उदाहरण के लिए, यदि आपकी परिचालन लागत मार्जिन में कटौती करती है, तो दक्षता अंतर्दृष्टि प्रदान करने वाले विश्लेषणात्मक समाधान अपनाना फायदेमंद हो सकता है।
इस समय एआई अपनाने से जुड़े जोखिमों पर भी विचार करें, जिनमें अशुद्धि, साइबर सुरक्षा, बौद्धिक संपदा का उल्लंघन, नियामक अनुपालन और व्याख्यात्मकता शामिल हैं। मैकिन्से के अनुसार, केवल 16.5% संगठन सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं जोखिमों और चुनौतियों को कम करें एआई से जुड़ा - एक महत्वपूर्ण गलत कदम जो संगठनों को नियामक जुर्माने के लिए खुला छोड़ देता है। इस चरण के दौरान सभी विभागों के विविध दृष्टिकोणों को शामिल करने के लिए हितधारकों को शामिल करना महत्वपूर्ण है। ऐसा करने से यह सुनिश्चित होता है कि सभी संबंधित कर्मचारी एआई के उपयोग के दूरगामी प्रभावों को समझते हैं।
अंत में, एक AI रोडमैप विकसित करें। इस चरण के दौरान कर्मचारियों को समय-सीमा की अपेक्षाओं के बारे में बताएं - और एआई की सफलता के लिए अपने रोडमैप में कई चरणों में से एक के रूप में शिक्षा को शामिल करें।
- शिक्षित: जो कर्मचारी एआई की उपयोगिता को समझते हैं, उनके इन उपकरणों को अपनाने की अधिक संभावना है, जिससे सहज एकीकरण और बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। इसके अलावा, कर्मचारियों को यह समझना चाहिए कि एआई का उपयोग कैसे करना है - और उपयोग नहीं करना है। अन्यथा, वे विनियमों और अनुपालन आवश्यकताओं का उल्लंघन कर सकते हैं।
कर्मचारियों को एआई री-स्किलिंग के महत्व के बारे में शिक्षित करना भी आवश्यक है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि जनरेटिव एआई मानव कार्य घंटों का 30% अवशोषित कर लेगा 2030 द्वारा. हिसाब-किताब करने के लिए यह काफी नया समय है। उत्पादक बने रहने के लिए, कर्मचारियों को नए कौशल हासिल करने होंगे और नवोन्मेषी वर्कफ़्लो को अपनाना होगा जो अधिक गहराई और उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्रदान कर सके।
एआई को लागू करने से पहले, नेताओं को विशेष रूप से विभिन्न भूमिकाओं के लिए डिज़ाइन की गई अंतर्दृष्टि के साथ अनुरूप प्रशिक्षण कार्यक्रम पेश करना चाहिए। इसके अतिरिक्त, उन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए निरंतर सीखने की संस्कृति को बढ़ावा देना चाहिए कि कर्मचारी अपने एआई सहकर्मियों के बारे में आशावादी रहें, सतर्क नहीं।
- तैयार करें: एआई को कुशलतापूर्वक चलाने और सही आउटपुट प्रदान करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। जेनरेटिव एआई उपकरण अभूतपूर्व दर से समाधान उत्पन्न करते हैं, लेकिन त्रुटिपूर्ण सिस्टम तर्क गंभीर अशुद्धियों को जन्म दे सकता है। और यदि नेता उन अशुद्धियों के आधार पर संगठनात्मक निर्णय लेते हैं, तो राजस्व और विश्वास जैसे महत्वपूर्ण KPI को नुकसान हो सकता है।
इस संभावना से निपटने के लिए, नेताओं को उचित भंडारण, संश्लेषण और विश्लेषण प्रोटोकॉल सहित उचित डेटा प्रबंधन को प्राथमिकता देनी चाहिए। स्पष्ट डेटा नीतियां स्थापित करके और यह परिभाषित करके प्रारंभ करें कि डेटा को कैसे एकत्र, संग्रहीत और उपयोग किया जाना चाहिए। मिटाने पर विचार करें डार्क डेटा जो संगठनात्मक अधिभार या अनावश्यक लागतों में योगदान दे सकता है। डेटा-केंद्रित संस्कृति को बढ़ावा दें जो कर्मचारियों को डेटा के महत्व और एआई की प्रभावशीलता में इसकी भूमिका को समझने के लिए प्रोत्साहित करे।
शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि नेताओं को बेहतर डेटा बुनियादी ढांचे में निवेश करने पर विचार करना चाहिए, जैसे कि मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम) समाधान। ये सिस्टम बड़े डेटासेट को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने के लिए एक सामंजस्यपूर्ण मंच प्रदान करते हैं। जब एक केंद्रीय भंडार सभी डेटा को संग्रहीत और विश्लेषण करता है, तो एआई को अपनाना बहुत आसान हो जाता है - और डेटा-समर्थित निर्णय लेना आदर्श बन जाता है।
एआई 2024 में नई ऊंचाइयों पर पहुंच जाएगा
इसके बारे में प्रचार से बचना असंभव है जनरेटिव ए.आई. और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) समाधान। हालाँकि, एआई अपनाने में जल्दबाजी करने के बजाय, बुद्धिमान नेता पहले उचित आधार तैयार करेंगे। इस प्रक्रिया में प्रारंभिक उपयोग के मामलों की पहचान करना, जोखिमों को कम करना, समयसीमा और अपेक्षाओं को संप्रेषित करना, अनुरूप प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान करना, निरंतर सीखने को बढ़ावा देना, डेटा प्रबंधन सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना और डेटा बुनियादी ढांचे में निवेश करना शामिल होना चाहिए।
पर्याप्त रूप से योजना बनाने में विफल रहने वाले संगठन गलत आउटपुट, कार्यबल अलगाव, अनुपालन मुद्दों और चूक गए बाजार के अवसरों का जोखिम उठाते हैं। हालाँकि, जो लोग एआई को व्यवस्थित रूप से अपनाते हैं, वे उत्पादकता लाभ, लागत बचत, उन्नत पेशकश, तेज निर्णय लेने और स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ हासिल करने के लिए तैयार होंगे।
रनवे अभी भी काफी लंबा है, लेकिन अब विचारशील एआई तैयारी का समय आ गया है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
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