AI का एकीकरण और उत्पादनीकरण

कई संगठन तदर्थ विश्लेषण के माध्यम से सफलतापूर्वक उपयोगी AI मॉडल तैयार कर चुके हैं, विशेष रूप से डेटा एनालिटिक्स विभागों में जो निर्णय समर्थन प्रदान करते हैं। एक महत्वपूर्ण चुनौती तदर्थ विश्लेषण के माध्यम से तैयार किए गए मॉडल को लेना और उक्त AI मॉडलों को व्यापक संगठन द्वारा उपयोग की अनुमति देना है। पूरे संगठन को AI का लाभ उठाने की अनुमति देने वाले व्यवसाय एक महत्वपूर्ण बढ़त की ओर ले जाएंगे।

यह लेख उत्पादन के साधनों के माध्यम से किसी संगठन के भीतर AI को कैसे एकीकृत किया जाए, इसका पता लगाएगा।

उत्पादन उपयोग के लिए उपयुक्त AI मॉडल की पहचान करना

उत्पादन उपयोग के लिए उपयुक्त कोई भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मशीन लर्निंग मॉडल वह मॉडल है जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि देता है या व्यावहारिक परिणाम देता है। मान लीजिए कि ऐसे मॉडलों को डेटा वैज्ञानिकों द्वारा लगातार मैन्युअल रूप से चलाया जाना चाहिए। उस स्थिति में, इस बात की अच्छी संभावना है कि प्रक्रिया का उत्पादन नहीं किया गया है और केवल कुछ तकनीकी कर्मचारियों के लिए ही सुलभ है।

जब किसी मॉडल का उपयोग व्यवसाय जैसा ही (BAU) प्रक्रियाओं में दैनिक रूप से किया जाता है तो उसे उत्पादन में लाया जाता है। तब से, यदि इसे तदर्थ रूप से चलाया जाता है, तो यह व्यापक संगठन के लिए सुलभ नहीं है।

AI को Business as Usual (BAU) प्रक्रियाओं में एकीकृत करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग और यहां तक कि पुराने सांख्यिकी-आधारित मॉडलों के साथ एक लंबे समय की समस्या यह है कि संगठन के भीतर बहुत कम लोगों के पास उन तक पहुँच होती है। इसके कई कारण हैं, हालांकि सबसे आम ऐसे मॉडलों का उपयोग करने के लिए पार करने की आवश्यकता वाली तकनीकी बाधा और ऐसे मॉडलों को चलाने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग सेटअप है।

वेब ब्राउज़र के आगमन और ब्राउज़र में निर्मित निरंतर कार्यक्षमता के साथ, केवल वेब ब्राउज़र तक पहुँच प्राप्त करके मॉडल का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है, ऐसे उपयोगकर्ताओं को ऐसी क्षमताएँ प्रदान करना संभव है। इसका कारण यह है कि आवश्यक कंप्यूटिंग सेटअप को एक दूरस्थ सर्वर के भीतर सारगर्भित किया जा सकता है जबकि उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदर्शित किया जा सकता है कि मॉडल को कैसे चलाया और इंटरैक्ट किया जाए। इस प्रकार, यह भविष्य में आगे बढ़ने की अनुमति देगा, न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता बल्कि कई अधिक कंप्यूटिंग कार्यों को तकनीकी क्षमताओं की परवाह किए बिना अधिक व्यक्तियों के लिए उपलब्ध कराया जाएगा।

AI मॉडल का AI सिस्टम में उत्पादनीकरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली एक ऐसी प्रणाली है जो वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए एक AI मॉडल या कई AI मॉडलों का उपयोग करती है। कई संगठनों को दोनों के बीच का अंतर स्पष्ट नहीं होता है क्योंकि प्रबंधन आमतौर पर AI को चलाने में सक्षम होने को ही AI क्षमताएं होना मानता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI अच्छे शासन के तहत कार्य करे, एक उचित रूप से आर्किटेक्टेड और इंजीनियर्ड प्रणाली की आवश्यकता होती है।

दोनों के बीच के अंतर का वर्णन करने का एक आसान तरीका प्रत्येक प्रक्रिया चरण के पीछे के कार्य कार्यों की जांच करना है। कंप्यूटर वैज्ञानिक AI तकनीकें विकसित करते हैं। डेटा वैज्ञानिक AI तकनीकों का उपयोग करते हैं और उन्हें संगठन के भीतर समस्याओं पर लागू करते हैं, और एक उचित मॉडल दिए जाने पर, सॉफ्टवेयर इंजीनियर तब मजबूत प्रणालियां बनाते हैं जो AI तकनीकों और उन्हें लागू करने के तरीके दोनों का उपयोग करती हैं।

आधुनिक युग में, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग आमतौर पर ऐसे वेब सॉफ़्टवेयर का निर्माण करेगी जो बैकएंड प्रक्रियाओं के माध्यम से ऐसे AI का उपयोग करता है, जबकि एक समृद्ध उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ एक अनुकूल फ्रंटएंड प्रस्तुत करता है। इस प्रकार, यह उपयोगकर्ताओं को बिना किसी तकनीकी विशेषज्ञता के एक डेटा वैज्ञानिक की तरह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने की अनुमति देता है। भविष्य में आगे बढ़ते हुए, यह महत्वपूर्ण है क्योंकि AI को लोकतांत्रिक बनाने की आवश्यकता है, इसे उन लोगों को जो इस तक पहुँच रखते हैं, वह बड़ा लाभ प्रदान करता है।

AI और क्लाउड का लाभ उठाना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल सुपरकंप्यूटर पर चलने की प्रवृत्ति रखते हैं, जो अनुसंधान क्षेत्र के भीतर बहुत आम है। सुपरकंप्यूटर महंगे होते हैं और उन तक पहुँचना कठिन होता है, क्योंकि कई अलग-अलग परियोजनाएँ कम्प्यूटेशनल समय के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। एक विकल्प वितरित क्लाउड कंप्यूटिंग की शक्ति का लाभ उठाना है।

क्लाउड कंप्यूटिंग अनुरोध के अनुसार कंप्यूटिंग पावर और स्टोरेज प्रदान करती है और इसे गतिशील रूप से स्केल भी किया जा सकता है। इसका लाभ यह है कि संगठनों को उक्त इन्फ्रास्ट्रक्चर के निर्माण और रखरखाव में भारी निवेश करने की आवश्यकता नहीं है। अतीत में संगठनों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तक पहुँचने में एक बाधा विशाल कंप्यूटिंग पावर और स्टोरेज तक पहुँच थी। इन संसाधनों तक अधिक सुलभ पहुँच के साथ, अब संगठनों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लाभ उठाना व्यावहारिक है।

जैसे-जैसे संगठन मौजूदा लीगेसी बुनियादी ढांचे और सिस्टम को क्लाउड पर माइग्रेट करते हैं और क्लाउड-फर्स्ट रणनीति अपनाते हैं, यह तार्किक होगा कि रणनीतिक निर्णय लेने वाले यह पता लगाएंगे कि क्लाउड बुनियादी ढांचा और कहाँ सहायता कर सकता है। भविष्य की क्षमताओं का पता लगाते समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता चर्चा के विषयों में से एक होगी।

व्यापक संगठन को AI परिणाम प्रस्तुत करना और प्रदर्शित करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल और सिस्टम ऐसे परिणाम उत्पन्न करते हैं जिनकी व्याख्या करने और कार्रवाई करने के लिए किसी व्यक्ति की आवश्यकता होती है। भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम किए जाने वाले उपायों का सुझाव भी दे सकते हैं। हालाँकि, वर्तमान स्थिति में आगे कैसे बढ़ना है, यह तय करना अभी भी बहुत हद तक निर्णय लेने वालों पर निर्भर है।

मौजूदा डेटा प्रस्तुति और विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें, जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस रिपोर्टिंग सुइट और डेटा एनालिटिक्स डैशबोर्ड का उपयोग करना, जिनमें Tableau और Power BI शामिल हैं, का उपयोग जारी रहेगा और विस्तार किया जाएगा। कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन का भी विकास जारी रहेगा, जैसे सेल्फ-ऑर्गनाइज़िंग मैप्स (SOM) में देखा गया है, ताकि लोग AI परिणामों को समझ सकें।

चूंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम किसी व्यक्ति की समझ से बहुत अधिक वेरिएबल प्रोसेस कर सकते हैं, यह आवश्यक है कि ऐसे आउटपुट किसी व्यक्ति के लिए व्यापक हों और ऐसे परिणामों और उनके संबंधित निहितार्थों को समझा जाए।

AI की व्याख्या करना और AI परिणामों का उपयोग करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम, या किसी भी सिस्टम, आमतौर पर आउटपुट उत्पन्न करते हैं। परिणामों की जटिलता को देखते हुए, उन्हें गलत समझा नहीं जाना चाहिए या डेटा के भीतर पूर्वाग्रह का विषय नहीं बनना चाहिए। AI द्वारा अनुचित पूर्वाग्रह के साथ रिपोर्टिंग के कई उदाहरण रहे हैं, केवल इसलिए कि जिस डेटा से इसने सीखा उसमें पूर्वाग्रहपूर्ण या सीमित फ़ीचर सेट शामिल थे।

AI परिणामों का उपयोग करने वाले संगठनों को एक संतुलित दृष्टिकोण सुनिश्चित करने के लिए व्याख्या को उसी क्षेत्र में काम करने वाले विषय-वस्तु विशेषज्ञों के डोमेन तक सीमित करना आवश्यक है। इस तरह के दृष्टिकोण को अपनाने से यह भी सुनिश्चित होगा कि AI परिणाम ठोस और पूर्ण हैं। हम यह विचार करना भी आवश्यक मानते हैं कि AI परिणामों पर किए गए कार्रवाई का दायरा क्या है, और यह AI कार्रवाइयों को सुरक्षित बनाने के लिए एक सीमित और संकीर्ण क्षेत्र के भीतर होना चाहिए।

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