आपके संगठन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को एकीकृत करना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हमारे जीने और काम करने के पूरे तरीके को बदलने की क्षमता है। वैज्ञानिक AI को आगे बढ़ाते रहेंगे, और जबकि तकनीक अभी भी प्रारंभिक अवस्था में है, इसमें बहुत आशाजनक संकेत हैं। इस बीच, संगठनों को यह निर्धारित करना होगा कि कौन से अनुप्रयोग AI के लिए उपयुक्त हैं।
पारंपरिक रूप से संगठन उच्च-स्तरीय निर्णय लेने में सहायता के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) रिपोर्टों और एम्बेडेड डेटा एनालिटिक्स पर निर्भर करते हैं। हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग टूल और तकनीकों को डेटा एनालिटिक्स क्षमताओं के व्यापक सूट में शामिल किया गया है जिसका उपयोग कोई संगठन डेटा एनालिटिक्स आउटपुट को बेहतर बनाने के लिए कर सकता है। निर्णय लेने में सुधार के लिए AI का उपयोग एक लंबे समय से चली आ रही धारणा है, हालांकि संगठनों को यह अधिक व्यापक रूप से सोचना चाहिए कि AI को कहाँ लागू किया जाए।
कम समझी जाने वाली बातें ऑपरेशन सेवा लाइनों पर अनुप्रयोग हैं जो व्यावसायिक कार्य करने के लिए जिम्मेदार हैं। शास्त्रीय एल्गोरिथम प्रोग्रामिंग की आवश्यकता वाली परिष्कृत स्क्रिप्टिंग तकनीकों का उपयोग करके मानव श्रम को बढ़ाने के लिए पहले से ही स्वचालन की ओर एक प्रवृत्ति है। जबकि स्क्रिप्टिंग तकनीकें कई FTE घंटे बचाती हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वचालन को अगले स्तर पर ले जाएगी, जिससे मशीनें एक मानव की तरह मानवों की तुलना में अधिक श्रम-गहन कार्य कर सकेंगी।
जबकि स्वचालन की बढ़ती मात्रा से नौकरियों के विस्थापन को लेकर वैध चिंताएँ हैं, तकनीकी प्रगति एक निश्चितता है, और संबंधित राजनीतिक संरचनाएँ भविष्य में ऐसी परिस्थितियों का समाधान करेंगी। एक मुक्त बाजार और तेजी से वैश्विक होती दुनिया में, संगठन ऐसी तकनीक को नियोजित न करने का जोखिम नहीं उठा सकते क्योंकि एक प्रतिस्पर्धी संभवतः ऐसा करेगा और बढ़त हासिल करेगा। साथ ही, यही बात सरकारों और गैर-लाभकारी संगठनों के लिए भी कही जा सकती है, क्योंकि साथियों की तुलना में ऐसी तकनीक तक पहुँच के बिना उनका प्रभाव कम हो जाएगा।
यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों द्वारा हल की गई सामान्य समस्याओं और इस बात का पता लगाएगा कि उन्हें संगठनात्मक अनुप्रयोगों को हल करने के लिए कैसे लागू किया जा सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से लागू किए गए हाल के अनुप्रयोग
निम्नलिखित अनुप्रयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं और वर्तमान में मानक के रूप में उत्पादन प्रणालियों में सक्रिय हैं:
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एप्लिकेशन |
विवरण |
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फेशियल रिकग्निशन |
किसी विशेष व्यक्ति के चेहरे का पता लगाना और पहचानना। सिस्टम अब उतने ही सटीक हैं जितने इंसान। |
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व्यक्तिगत खोज इंजन परिणाम |
व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर सर्च इंजन परिणामों को अनुकूलित करना और आमतौर पर Google द्वारा उपयोग किया जाना यदि खोज करते समय किसी खाते में लॉग इन किया हो। |
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अनुशंसा प्रणालियाँ |
लोगों के लिए उनकी पसंद के आधार पर सिफारिशें बनाएं कि उन्हें क्या पसंद हो सकता है, जिसका उपयोग अक्सर ऑनलाइन खुदरा स्टोर और एंटरटेनमेंट प्लेटफ़ॉर्म जैसे Netflix द्वारा किया जाता है। |
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लक्षित विज्ञापन |
कई व्यक्तिगत चर का उपयोग करते हुए, वह डिस्प्ले विज्ञापन दिखाएँ जिन्हें किसी व्यक्ति की रुचि का माना जाता है। |
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वर्चुअल सहायक |
बोले गए या लिखित कमांड को देखते हुए, वर्चुअल असिस्टेंट संदेश भेजने या ऑनलाइन ऑर्डर करने जैसे विशिष्ट कार्य प्रदान करते हैं। सबसे आम होम असिस्टेंट उत्पाद Amazon Alexa और Google Home हैं। |
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धोखाधड़ी का पता लगाना |
अरबों-अरबों लेन-देन का विश्लेषण करके, संदिग्ध गतिविधि में पाए जाने वाले सामान्य पैटर्न को सीखकर धोखाधड़ी का पता लगाएं। |
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स्पैम फ़िल्टरिंग |
इसी तरह प्रस्तुत होने वाले अन्य मेल का आकलन करके और उन्हें सीधे स्पैम मेलबॉक्स में भेजकर स्पैम मेल रिपोर्ट प्राप्त करने का जवाब दें। |
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भाषा पहचान/अनुवाद |
किसी दिए गए मौखिक या पाठ इनपुट की भाषा निर्धारित करें और इसे दूसरी भाषा में अनुवाद करें। |
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ऑब्जेक्ट डिटेक्शन |
किसी छवि या वीडियो के भीतर वस्तुओं की एक श्रृंखला देखे जाने पर, वस्तुओं को लेबल करें और उनकी सीमाओं का पता लगाएं। |
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साइबर सुरक्षा |
कंप्यूटर नेटवर्क के संदिग्ध उपयोग पैटर्न का विश्लेषण करें और साइबर सुरक्षा खतरों का जवाब दें। |
वे अनुप्रयोग जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों का सक्रिय रूप से पता लगाया जा रहा है
निम्नलिखित अनुप्रयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं और वर्तमान में सक्रिय R&D और इस प्रकार, उत्पादन सिस्टम उपयोग में सीमित रहे हैं:
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एप्लिकेशन |
विवरण |
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स्वास्थ्य देखभाल |
डायग्नोस्टिक छवियों की एक श्रृंखला देखे जाने पर, बीमारियों या अन्य संभावित समस्याओं का पता लगाने के लिए छवियों के विश्लेषण में सहायता करें। |
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स्व-चालित वाहन |
मानव नियंत्रण की आवश्यकता के बिना सुरक्षित रूप से स्व-चालन की अनुमति देने के लिए वाहन के नियंत्रण सिस्टम में क्षमता का निर्माण करें। |
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प्रोग्रामिंग सहायता |
कंप्यूटर सिस्टम के लिए आवश्यकताओं को पूरा करने हेतु प्रोग्रामिंग कोड लिखने में प्रोग्रामर की सहायता करना। |
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प्रोटीन फोल्डिंग |
प्रोटीन अनुक्रमों की एक श्रृंखला देखे जाने पर, प्रोटीन के फोल्ड होने के बाद 3D संरचना निर्धारित करें। |
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कृषि उत्पादन में सुधार करना |
कृषि उत्पादन की उपज में सुधार करना। |
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वर्चुअल ट्यूटर |
छात्रों को सीखने की अवधारणाओं में मदद करें। |
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एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग |
लाभ को अधिकतम करने के लिए शेयर बाजार, विदेशी मुद्रा या अन्य बाजारों में कुशलतापूर्वक व्यापार करें। |
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बैंकिंग/बीमा |
किसी व्यक्ति के जोखिम प्रोफ़ाइल को देखते हुए निर्धारित करें कि ऋण दिया जाना चाहिए या बीमा प्रदान किया जाना चाहिए। |
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निरंतर ऑडिट |
कंपनियों का आमतौर पर वार्षिक आधार पर ऑडिट किया जाता है, संगठन का लगातार ऑडिट करने वाला AI बेहतर अनुपालन सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है। |
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डिजिटल सामग्री निर्माण |
विभिन्न ऑनलाइन और पारंपरिक मीडिया प्लेटफार्मों पर उपयोग के लिए स्वचालित रूप से सामग्री बनाएँ। |
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कला और ग्राफिक्स निर्माण |
दिए गए पाठ्य विवरण के आधार पर दृश्य कलाकृति और ग्राफिक्स बनाएँ। |
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वीडियो गेम में NPCs |
गेमर्स के लिए वीडियो में अधिक यथार्थवादी कंप्यूटर प्लेयर बनाएँ। |
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बुनियादी ढांचा संपत्ति प्रतिस्थापन |
किफ़ायती तरीके से, यह निर्धारित करें कि बुनियादी ढांचे को विफलता की स्थिति में पहुँचने से पहले इसे बदलने का सबसे अच्छा समय कब है। |
ऐसी नई समस्याओं की पहचान कैसे करें जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपके व्यवसाय के भीतर उपयुक्त है
यह लाभदायक होगा कि यह निर्धारित करने के लिए एक प्रत्यक्ष विधि हो कि संगठन के भीतर किए गए कौन से कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम का उपयोग करने के लिए उपयुक्त होंगे, तकनीक की नवीनता को देखते हुए, सामान्य निर्णय लेने वाले ढांचे अभी भी विकसित किए जा रहे हैं।
Telemus AI™ में हमारे अनुभव से पता चला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ क्या संभव है, इसे प्रदर्शित करना आमतौर पर रणनीतिक निर्णय निर्माताओं को यह सर्वोत्तम ढंग से समझने में मदद करता है कि इसे कहाँ लागू किया जाए, क्योंकि उन्हें अपने संगठन का सबसे अच्छा ज्ञान होता है।
हम उपरोक्त सूची और विभिन्न केस स्टडी की समीक्षा करने, संगठन के भीतर एक उपयुक्त समस्या की पहचान करने जिसमें AI लाभ पहुंचा सकता है और फिर AI विशेषज्ञों से बात करने की सलाह देते हैं ताकि चर्चा की जा सके कि क्या AI को उस विशिष्ट डोमेन में लागू किया जा सकता है।
पहचानी गई समस्याओं के लिए सही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान चुनना
यह चुनने में कोई सटीक विज्ञान नहीं है कि किसी दिए गए अनुप्रयोग के लिए कौन सी कृत्रिम बुद्धिमत्ता सबसे अच्छा काम करेगी। अधिकांश शोधकर्ता एक अन्वेषणात्मक दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जिसमें वह डोमेन जिसके लिए AI उपयुक्त है, के ज्ञान, यह जानने की मानवीय अंतर्ज्ञान कि क्या अच्छा काम करता है, और यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सी प्रणालियाँ सबसे अच्छा काम करती हैं, कई कार्यप्रणालियों का उपयोग करके प्रयोगों की एक श्रृंखला चलाने का संयोजन शामिल है। यह प्रक्रिया महंगी और जोखिम भरी हो सकती है क्योंकि वांछित परिणाम, सभी शोधों की तरह, प्राप्त किए जाएंगे, और हम अधिक ऊपरी खर्च को कम करने के लिए विशाल अनुभव वाले AI प्रदाता का चयन करने की अनुशंसा करते हैं।
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