2025 में सिर्फ महीनों, और एआई के आसपास नवाचार करने के लिए वैश्विक दौड़ पहले से ही प्रमुख घटनाक्रमों का एक स्लेट वितरित कर चुकी है। हाल ही में, (चीन में दीपसेक) के लॉन्च ने व्यवसायों के लिए एआई की लागत पर नीचे की ओर प्रवृत्ति के बारे में चर्चा की, और यूके सरकार द्वारा देश को एआई महाशक्ति बनाने की अपनी योजना निर्धारित करने के कुछ ही हफ्तों बाद था।
हम एआई नीति और व्यावसायिक प्रतिक्रिया की टक्कर देख रहे हैं, और यूके सरकार के वादा किए गए बुनियादी ढांचे में सुधार उन समाधानों को बनाने या लागू करने के लिए एक नई तात्कालिकता पैदा करेंगे जो लाभ उठा सकते हैं।
लेकिन क्या व्यवसाय तैयार हैं? जबकि संगठन पहले से ही उत्पादकता को बढ़ावा देने और बेहतर निर्णय लेने के लिए अलग -अलग क्षमताओं में एआई का उपयोग कर सकते हैं, उन लाभों के लिए प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के अनुरूप सुधार करने के लिए उन्हें एक प्रमुख कारक पर विचार करने की आवश्यकता है: उनके डेटा के कैलिबर।
कॉफाउंडर और सीपीओ ऑफ रेवेन्यू एआई प्लेटफॉर्म गोंग।
‘अच्छे’ डेटा के तीन तत्व
तीन स्तंभ हैं जो मजबूत डेटा नींव – मात्रा, गुणवत्ता और संदर्भ को रेखांकित करते हैं – जो व्यावसायिक कार्यों के दौरान नेताओं को अपनी टीमों के लिए एआई के वादों को प्राप्त करने के लिए समझने की आवश्यकता होगी। जैसा कि नवाचार की गति तेज हो जाती है, जितनी जल्दी इन सिद्धांतों को लागू किया जा सकता है, पहले की कंपनियां अपने एआई गोद लेने की यात्रा से मूल्य निकालना शुरू कर सकती हैं।
1। मात्रा
कई डेटा स्टोर मैन्युअल रूप से दर्ज किए गए डेटा पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, जो मानव त्रुटि और विसंगतियों का द्वार खोलता है। इन मौजूदा डेटा अंतरालों को किसी भी लंबे समय तक नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है या संगठनों को जोखिम में डाल दिया जाता है, जिससे उन्हें चौड़ा करने के लिए जारी रखा जा सकता है, उन्हें आगे और आगे पैक के पीछे डाल दिया जाता है क्योंकि अन्य लोग एआई को अपनाते हैं।
उदाहरण के लिए, एक तकनीकी फर्म जो पूरी तरह से एक नए उत्पाद के लिए बिक्री को चलाने के लिए सीआरएम डेटा का उपयोग करती है, खरीदार हिचकिचाहट के संकेतों को नजरअंदाज कर सकती है जो कभी भी इसके प्लेटफॉर्म में प्रवेश नहीं किया गया था। एक ऐसी दुनिया में प्रक्रियाओं में यह स्केल करें जहां एआई पूरे संगठनों में एकीकृत है, और जल्द ही आप बहुत सारे गुमराह निर्णयों के साथ छोड़ दिए जाते हैं। हालांकि, एक एआई समाधान जो स्वचालित रूप से कॉल और ईमेल जैसे कई स्रोतों से डेटा को कैप्चर करता है – जहां भी संभावनाएं उनके साथ जुड़ती हैं – इस बारे में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं कि वे उत्पाद के लाभों को कैसे बेहतर ढंग से संवाद कर सकते हैं।
व्यवसायों को आज डेटा गैप को पाटने की आवश्यकता है, उन उपकरणों और प्रक्रियाओं को अपनाना जो विभिन्न टचपॉइंट्स में स्वचालित डेटा कैप्चर को सक्षम करते हैं। यहां तक कि उन कार्यों के भीतर, जिन्होंने अभी तक एआई को एकीकृत नहीं किया है, प्रभावी रूप से डेटा एकत्र करना अब रोडमैप पर पहला कदम है जो अंततः ऐसा करने के लिए है।
2। गुणवत्ता
बहुत सारे डेटा होने का मतलब है कि अगर यह वस्तुनिष्ठ और भरोसेमंद नहीं है, और यह वह जगह है जहां मानवीय त्रुटि या अनजाने में पूर्वाग्रह एक नुकसान साबित हो सकता है। यदि किसी मॉडल को पावर करने वाला डेटासेट अधूरा, पक्षपाती या पुराना है, तो यहां तक कि सबसे शक्तिशाली एआई के आउटपुट भी त्रुटिपूर्ण होंगे और उन निर्णयों को प्रभावित करेंगे जो उनके आधार पर हैं।
यदि वे मैनुअल इनपुट को कम करने के लिए स्वचालित डेटा कैप्चर को अपनाते हैं, तो संगठन केवल एआई नवाचार की तीव्र गति का लाभ उठाने में सक्षम होंगे। अन्यथा, वे एक ही मुद्दों पर बार -बार चलते रहेंगे: आउटपुट जो वास्तविकता के बजाय पहली बार डेटा में प्रवेश करने वाले मान्यताओं और पूर्वाग्रहों को दर्शाते हैं।
3। संदर्भ
एआई केवल वास्तव में शक्तिशाली हो जाता है जब यह उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को उस विशिष्ट संदर्भ के साथ मर्ज कर सकता है जिसके लिए इसका उपयोग किया जा रहा है। एक कार्य परिदृश्य जहां प्रक्रियाओं को कार्यों में ए-एनहांस किया जाता है, अंततः प्रौद्योगिकी के लिए कई दृष्टि होती है, यदि संगठन अपने असतत डेटा को संबंधित व्यावसायिक संदर्भ में मैप नहीं करते हैं, तो प्राप्त नहीं किया जा सकता है।
कहते हैं कि एक ग्राहक मंथन करना चाहता है क्योंकि वे उस सेवा से नाखुश हैं जो उन्हें मिल रहे हैं। एक एआई मॉडल जो व्यवसाय या ग्राहक को नहीं समझता है वह उनकी चिंताओं के लिए एक सार्थक प्रतिक्रिया उत्पन्न नहीं करेगा। हालांकि, इसे सही प्रासंगिक डेटा के साथ आ रहा है, हालांकि, एआई को पिछले इंटरैक्शन, संबंधों और उपलब्ध उत्पादों या सेवाओं की लंबाई के लिए एक अनुरूप प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की अनुमति देगा जो वास्तव में ग्राहक की मदद करेगा।
क्यों डेटा मायने रखता है – अब और भविष्य में
सरकारी समर्थन की कोई भी राशि मौलिक सिद्धांत को नहीं बदलेगी कि सटीक और कार्रवाई योग्य आउटपुट देने के लिए, एंटरप्राइज-ग्रेड एआई समाधानों को उनमें सही डेटा फीडिंग करने की आवश्यकता है। डेटा इकट्ठा करने और इसके लिए सही संदर्भ को लागू करने के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण के बिना, यहां तक कि सबसे तकनीकी रूप से उन्नत एआई प्लेटफॉर्म भी कम आ जाएगा, यहां तक कि बुनियादी ढांचे के लाभ के साथ देशों को जगह देने के लिए दौड़ रहे हैं।
सीमित या गलत डेटा अविश्वसनीय या सतही परिणामों का उत्पादन करने के लिए एआई एप्लिकेशन का नेतृत्व करेगा, जैसे कि अपूर्ण सीआरएम डेटा के आधार पर संभावनाओं के साथ संलग्न होने के लिए सलाह, परिणामस्वरूप, पक्षपाती हो सकता है। दूसरी ओर, मजबूत डेटा नींव पर निर्मित एक एआई रणनीति संगठनों को अल्पावधि में बेजोड़ गति के साथ गहरी, अधिक प्रासंगिक अंतर्दृष्टि में टैप करने देती है, जबकि नई प्रगति का लाभ उठाने के लिए मंच की स्थापना करती है क्योंकि वे दुनिया के विभिन्न हिस्सों से निकलते हैं।
एआई के साथ सफलता के लिए कोई शॉर्टकट नहीं है। अस्थिर नींव पर निर्मित कुछ भी शुरू से ही अंडरडेलिविंग का खतरा है, और यह वह जगह है जहां हम एआई के साथ हैं। अभी भी अनलॉक करने की इतनी क्षमता है लेकिन कई संगठन अभी भी खुद को पूरी तरह से महसूस करने की स्थिति में नहीं डाल रहे हैं।
जो संगठन इसे अधिकार प्राप्त करते हैं, वे मौजूदा संचालन में एआई को अधिक प्रभावी ढंग से लागू करने में सक्षम होंगे और आवश्यक बुनियादी ढांचे का निर्माण करने के लिए वैश्विक दौड़ को भुनाने में खुद को एक प्रतिस्पर्धी बढ़त देंगे।
हमने सर्वश्रेष्ठ एआई वेबसाइट बिल्डर को चित्रित किया है।
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