आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ऑटोमेशन का उपयोग करके अपने व्यवसाय की दक्षता में सुधार कैसे करें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग के साथ स्वचालन 2023 में डिजिटल परिवर्तन की एक संगठन की यात्रा के मूलभूत तत्वों में से एक है। जबकि पिछले कुछ दशकों के दौरान व्यवसायों को उन्नत करने के लिए क्लाउड संचालन विवेकपूर्ण विकल्प रहा है, स्वचालन और एआई पवित्र कब्र में समाप्त हो गए हैं। व्यवसायों और आउटपुट को बदलने के लिए। गार्टनर के अनुसार, 70% संगठन 2025 तक लचीलापन और दक्षता प्रदान करने के लिए संरचित अवसंरचना स्वचालन को लागू करेंगे।

जैसे-जैसे यह तकनीक आगे बढ़ती जा रही है, वैसे-वैसे इसका कार्यान्वयन और उद्योगों में अपनाना सफलता के लिए आवश्यक हो जाता है। हालांकि, नवाचार की यह तीव्र गति एआई और स्वचालन की वास्तविक क्षमता का उपयोग करने के लिए मजबूत सर्वोत्तम प्रथाओं की मांग करती है, सुरेश राजशेखरन, NVIDIA में प्रोजेक्ट मैनेजमेंट लीड और क्षेत्र में एक दूरदर्शी कहते हैं। वह इन सर्वोत्तम प्रथाओं को डिजिटल युग की ‘पवित्र कब्र’ के रूप में संदर्भित करता है।

एआई और स्वचालन के सर्वोत्तम अभ्यासों के लाभ

एआई और ऑटोमेशन में सर्वोत्तम अभ्यास बेहतर दक्षता, बढ़ी हुई सटीकता, बेहतर निर्णय लेने, जोखिम कम करने और अधिक मापनीयता सहित कई फायदे प्रदान करते हैं।

टेस्ला 2020 में एआई-संचालित विनिर्माण प्रक्रियाओं में लाया गया, जिसने उत्पादन क्षमता में 30% की वृद्धि की, रिकॉर्ड-ब्रेकिंग 500,000 वाहनों का उत्पादन करने में योगदान दिया।

एक अन्य उदाहरण के रूप में, Google के डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड ने प्रोटीन फोल्डिंग की भविष्यवाणी करने में अपनी उल्लेखनीय सटीकता का प्रदर्शन करते हुए 2020 क्रिटिकल असेसमेंट ऑफ स्ट्रक्चर प्रेडिक्शन (CASP) प्रतियोगिता में 100 में से 92.4 का औसत ग्लोबल डिस्टेंस टेस्ट (GDT) स्कोर हासिल किया। इस सफलता में दवा के विकास और बीमारियों के बारे में हमारी समझ में क्रांति लाने की क्षमता है।

जेपी मॉर्गन चेज़ ने ट्रेडिंग एल्गोरिदम के रूप में एआई-संचालित सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करके अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को परिष्कृत किया, जिससे बैंक को 2020 में अनुमानित $1.5 बिलियन की ट्रेडिंग लागत बचाने में मदद मिली। बड़ी मात्रा में डेटा का त्वरित और सटीक विश्लेषण करके, एआई संगठनों को सक्षम बनाता है अधिक सूचित निर्णय लें।

प्रमुख सर्वोत्तम अभ्यास

इस क्षेत्र में 16 वर्षों से एआई विशेषज्ञ सुरेश राजशेखरन के अनुसार, संगठन कार्यान्वयन, प्रबंधन और मूल्यांकन के विभिन्न पहलुओं को संबोधित करने वाली सर्वोत्तम प्रथाओं के व्यापक सेट को अपनाकर एआई और स्वचालन के लाभों को अधिकतम कर सकते हैं।

नीचे, वह एआई और ऑटोमेशन में काम करने वालों के लिए प्रमुख सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करता है:

· स्पष्ट लक्ष्यों की स्थापना करें: एआई और स्वचालन पहलों के उद्देश्यों को परिभाषित करें, और उन्हें समग्र संगठनात्मक लक्ष्यों के साथ संरेखित करें।

· डेटा गुणवत्ता पर जोर दें: एआई और ऑटोमेशन डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा सेट की सटीकता, स्थिरता और पूर्णता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।

· फोस्टर सहयोग: साइलो को तोड़ें और नवाचार को चलाने के लिए डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और डोमेन विशेषज्ञों के बीच क्रॉस-फंक्शनल सहयोग को प्रोत्साहित करें।

· नैतिकता और गोपनीयता को प्राथमिकता दें: पूर्वाग्रहों को रोकने, संवेदनशील जानकारी की रक्षा करने और प्रासंगिक नियमों का पालन करने के लिए नैतिक दिशानिर्देश स्थापित करें और गोपनीयता उपायों को लागू करें।

· और अंत में, निरंतर सीखने को बढ़ावा देना: कर्मचारियों को नए कौशल प्राप्त करने के लिए प्रोत्साहित करना और नवीनतम एआई और स्वचालन प्रवृत्तियों के साथ अद्यतित रहना, निरंतर सीखने और अनुकूलन की संस्कृति को बढ़ावा देना।

सुरेश एक सम्मानित एआई विशेषज्ञ और एआई प्रौद्योगिकी के लोकतंत्रीकरण के हिमायती के रूप में उभरे हैं। उनके पास उन बाधाओं को तोड़कर एआई तकनीक को अपनाने में उद्यमों की मदद करने का सोलह वर्षों का अनुभव है, जिन्होंने पहले व्यवसायों के लिए एआई को अपनाना मुश्किल बना दिया था।

निष्कर्ष

सहायक डेटा और वास्तविक जीवन के उदाहरण एआई और ऑटोमेशन के समय में ‘पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती’ के रूप में सर्वोत्तम प्रथाओं के महत्व को रेखांकित करते हैं। समय के साथ, सर्वोत्तम प्रथाओं को प्राथमिकता देने वाले संगठनों के सबसे आगे रहने और तकनीकी नवाचार के हमेशा विकसित होने वाले परिदृश्य में पनपने की संभावना है।