गैर-प्रौद्योगिकी कंपनियां बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करना शुरू करती हैं

एलेक्जेंड्रा सुइच बास के अनुसार, कृत्रिम बुद्धि तकनीकी क्षेत्र से परे फैली हुई है, कंपनियों, श्रमिकों और उपभोक्ताओं के लिए गंभीर परिणाम हैं।

झूठ डिटेक्टरों को व्यापार में बहुत व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन चीनी बीमा कंपनी पिंग एन का मानना ​​है कि यह धोखाधड़ी का पता लगा सकता है। कंपनी ग्राहकों को अपने आवेदन के माध्यम से ऋण के लिए आवेदन करने की अनुमति देती है। संभावित उधारकर्ता एक वीडियो प्रसारण की मदद से अपनी आय और पुनर्भुगतान योजनाओं के बारे में सवालों के जवाब देते हैं जो उनके फैसलों की ईमानदारी को निर्धारित करने के लिए लगभग 50 छोटे चेहरे के भावों को ट्रैक करते हैं। कार्यक्रम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के आधार पर काम करता है और उन ग्राहकों को सही ढंग से निर्धारित करने में मदद करता है जिनके साथ आपको काम करना जारी रखना चाहिए।

एआई उधारकर्ताओं के बैंक खातों की स्थिति के सबसे अनिवार्य चेक की जगह लेगा। जॉनसन एंड जॉनसन, एक उपभोक्ता सामान की फर्म, और एक्सेंचर, एक परामर्श कंपनी, एआई को रिज्यूमे को छाँटने और सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों का चयन करने के लिए उपयोग करती है। AI कैसर, कैसिनो और होटल कंपनियों के एक समूह की मदद करता है, ग्राहकों के संभावित खर्चों की भविष्यवाणी करता है और उन्हें आकर्षित करने के लिए व्यक्तिगत पदोन्नति प्रदान करता है। मीडिया होल्डिंग और वित्तीय सूचना देने वाली कंपनी ब्लूमबर्ग, कंपनी की आय रिपोर्ट को स्कैन करने और स्वचालित रूप से समाचार लेख बनाने के लिए एआई का उपयोग करती है। वोडाफोन, एक मोबाइल वाहक, उपयोगकर्ताओं के संचार और उपकरणों के साथ समस्याओं का अनुमान लगा सकता है। प्रत्येक आर्थिक उद्योग की कंपनियां साइबर सुरक्षा खतरों और अन्य जोखिमों जैसे कि बर्नआउट की निगरानी के लिए एआई का उपयोग करती हैं।

अंतर्ज्ञान और किसी न किसी पूर्वानुमान पर भरोसा करने के बजाय, अधिक उचित और तेज़ AI- आधारित पूर्वानुमान व्यवसाय को और अधिक कुशल बनाने का वादा करते हैं। फ्रांसीसी घर सुधार की दुकान लेरॉय मर्लिन में, प्रबंधकों ने शुक्रवार को नए प्रचार किए, लेकिन डिफ़ॉल्ट रूप से अपने सप्ताहांत को तेज करने के लिए पिछले सप्ताह के समान सामान का उपयोग किया। वर्तमान में, कंपनी पिछले बिक्री डेटा और अन्य जानकारी प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती है जो बिक्री को प्रभावित कर सकती है। उदाहरण के लिए, मौसम के पूर्वानुमान, शेल्फ स्थान के अधिक कुशल उपयोग के लिए। एआई स्टार्टअप प्रोग्राम डेवलपर, वेकिया के मैनुअल डेवी कहते हैं, इससे कंपनी को अपनी इन्वेंट्री को 8% कम करने में मदद मिली, भले ही बिक्री 2% बढ़ गई।

एआई और मशीन लर्निंग (शब्द जो अक्सर विनिमेय रूप से उपयोग किए जाते हैं) में कंप्यूटर होते हैं जो मॉडल को खोजने और इस कार्य के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना भविष्यवाणियां करने के लिए भारी मात्रा में डेटा जमा करते हैं। बड़े डेटा वॉल्यूम, अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम, और जबरदस्त प्रसंस्करण शक्ति ने एआई को महान प्रभाव और विशाल क्षमताओं के साथ प्रदान किया। परिणाम अक्सर उन लोगों के समान होते हैं जो असीमित समय और संसाधनों के साथ एक्स्ट्रा की एक सेना प्रदान कर सकते हैं, लेकिन वे बहुत तेजी से, सस्ते और अधिक कुशलता से हासिल किए जाते हैं।

एआई के मुख्य लाभों में से एक पूर्वानुमान की लागत में तेज कमी होगी, टोरंटो विश्वविद्यालय के अजय अग्रवाल और नई पुस्तक, "प्रिडिक्शन मशीन" के सह-लेखक। जिस तरह बिजली ने प्रकाश को और अधिक किफायती बना दिया है - प्रकाश के इस स्तर की लागत 1800 की तुलना में लगभग 400 गुना सस्ती है, इसलिए एआई पूर्वानुमान को अधिक किफायती, विश्वसनीय और व्यापक रूप से उपयोग करेगा।

कंप्यूटर दशकों से पाठ और संख्याओं को पढ़ने में सक्षम हैं, लेकिन केवल हाल ही में देखने, सुनने और बोलने के लिए सीखा है। "ऐनी विभिन्न खंडों और विषयों से सलाद कटोरे के लिए एक सार्वभौमिक शब्द है," स्टैनफोर्ड में एआई लैब के निदेशक और गूगल पर क्लाउड कंप्यूटिंग के प्रमुख फी फी कहते हैं। एआई उपविभागों में रोबोटिक्स शामिल हैं, जो कारखानों और कन्वेयर को बदल देता है, और अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटर विज़न को फोटो में सेल्फ ड्राइविंग तकनीक में कुछ या किसी की पहचान करने से उपयोग किया जाता है। सुश्री ली के अनुसार, कंप्यूटर दृष्टि एआई का "हत्यारा" है, क्योंकि इसका उपयोग कई स्थितियों में किया जा सकता है, हालांकि, एआई भी भाषण मान्यता प्रौद्योगिकी में अपनी क्षमता में सुधार करता है। यह फोन और होम स्पीकर पर वॉयस असिस्टेंट को कम करता है, और एल्गोरिदम को कॉल सुनने और स्पीकर के टोन और संदर्भ को देखने की अनुमति देता है।

तकनीकी परिवर्तन

अब तक, प्रौद्योगिकी क्षेत्र एआई प्रौद्योगिकी का मुख्य लाभार्थी रहा है। अधिकांश प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियां, जैसे पश्चिम में Google और अमेज़न, चीन में अलीबाबा और Baidu, उत्पाद सिफारिशों, लक्षित विज्ञापन और मांग पूर्वानुमान के लिए उपयोग किए गए AI के बिना इतनी बड़ी और सफल नहीं हो सकती थीं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन अपने गोदामों में रोबोटों को नियंत्रित करने, पैकेजिंग और वितरण का अनुकूलन करने, नकली सामान का पता लगाने के लिए और इसके आवाज सहायक एलेक्सा को संचालित करने के लिए एआई का व्यापक उपयोग करता है। अलीबाबा, एक चीनी प्रतियोगी, उदाहरण के लिए, रसद में एआई का व्यापक उपयोग करता है; और इसकी ऑनलाइन भुगतान सहायक, एंट फाइनेंशियल, लेनदेन को मंजूरी देने के लिए चेहरे की पहचान के साथ प्रयोग कर रही है। Google के प्रमुख सैंडर पिचाई ने कहा कि AI में बिजली या आग की तुलना में "गहरा" प्रभाव होगा।

अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों से गैर-प्रौद्योगिकी कंपनियों के नेताओं को यह चिंता सताने लगी है कि AI उन्हें बाजार से हटा सकता है और उनकी अग्रणी स्थिति सुनिश्चित करने के लिए आशाजनक प्रौद्योगिकी स्टार्टअप खरीद रहा है। एक डेटा प्रदाता, पिचबुक के अनुसार, 2017 में, दुनिया भर की कंपनियों ने AI से संबंधित विलय और अधिग्रहण पर लगभग 21.8 बिलियन डॉलर खर्च किए, जो 2015 की तुलना में लगभग 26 गुना अधिक है (चार्ट देखें)। राजस्व के बिना स्टार्टअप अपने मूल्य से आकर्षित होते हैं, जो एआई प्रौद्योगिकी के एक विशेषज्ञ के लिए 5 से 10 मिलियन डॉलर तक है।



जैसा कि एआई प्रौद्योगिकी क्षेत्र से परे है, यह मौजूदा कंपनियों को चुनौती देने वाली नई कंपनियों की संख्या में वृद्धि को प्रभावित करेगा। यह पहले से ही ऑटो उद्योग में हो रहा है, जिसमें ड्रोन स्टार्टअप और उबेर जैसी फर्म हैं। यह पारंपरिक कार्यों को बदलकर अन्य कंपनियों के काम करने के तरीके को भी बदल देगा, जैसे कि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, ग्राहक सेवा और भर्ती।

इस तकनीक का भविष्य में विकास उत्साहजनक है, लेकिन इसके जोखिम भी हैं। एमआईटी स्लोन मैनेजमेंट रिव्यू और बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप की एक रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 85% कंपनियों का मानना ​​है कि एआई एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करेगा, लेकिन बीस कंपनियों में से केवल एक ही इसका उपयोग करता है। बड़ी कंपनियों और औद्योगिक उद्यमों, जैसे कि वित्त, बहुत सारी जानकारी पैदा करते हैं, अक्सर प्रमुख पदों पर कब्जा कर लेते हैं, और इसलिए बेहतर AI के साथ अपने स्वयं के सिस्टम बनाते हैं। लेकिन कई कंपनियां क्लाउड प्रदाताओं, सलाहकारों और स्टार्टअप्स सहित स्वतंत्र AI विक्रेताओं की बढ़ती सेना के साथ काम करना पसंद करेंगी।

यह न केवल एक कॉर्पोरेट दौड़ है, बल्कि एक अंतरराष्ट्रीय भी है, खासकर अमेरिका और चीन के बीच। चीनी फर्मों का एक बड़ा, महत्वपूर्ण लाभ यह है कि चीनी सरकार उन चेहरों के व्यापक डेटाबेस का प्रबंधन करती है जो चेहरा पहचान एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में मदद कर सकते हैं। चीन में, गोपनीयता पश्चिम में उतनी महत्वपूर्ण नहीं है।

भविष्य में गलत निर्णय लेने के कई मौके होंगे। कंपनियों के लिए मुश्किल मुद्दों में से एक समय वितरण का मुद्दा होगा। ब्लूमबर्ग बीटा के रॉय बहत, एक उद्यम पूंजी कोष, 1990 के दशक के अंत में आज और डॉट-कॉम उछाल के बीच एक समानांतर खींचता है: "कंपनियां यह पता लगाने की कोशिश कर रही हैं कि पैसा किस पर खर्च करना है।" यदि वे AI में बहुत बड़ी मात्रा में धन का निवेश करते हैं, तो वे गंभीर रूप से खुद को सीमित करने या बेकार स्टार्टअप्स के लिए बड़ी रकम का भुगतान करने का जोखिम उठाते हैं, जैसा कि कई लोगों ने इंटरनेट के शुरुआती दिनों में किया था। लेकिन अगर वे बहुत लंबे समय तक प्रतीक्षा करते हैं, तो वे तकनीकी रूप से उन कंपनियों से पीछे रह सकते हैं जिन्होंने जल्दी से सफलता हासिल की है, साथ ही साथ प्रतिस्पर्धी जिन्होंने प्रौद्योगिकी को तेजी से महारत हासिल की है।

भारतीय मीडिया कंपनी गौतम श्रॉफ, एक भारतीय कंपनी, गौतम श्रॉफ का कहना है कि किसी को सुंदर मीडिया रिपोर्टों द्वारा बेवकूफ बनाया जा सकता है, यह विश्वास करते हुए कि एआई एक जादू की छड़ी है जिसे Microsoft सॉफ़्टवेयर के भाग के रूप में आसानी से स्थापित किया जा सकता है। एआई सिस्टम को सावधानीपूर्वक डेटा तैयार करने, एल्गोरिदम की सावधानीपूर्वक निगरानी और लाभ के लिए बड़ी संख्या में सेटिंग्स की आवश्यकता होती है। माइक्रोसॉफ्ट के गौरदीप सिंह एआई सिस्टम को "पागल वैज्ञानिक" बोलते हैं: वे आसानी से वह काम कर सकते हैं जो लोग अपने दिमाग में समझ से बाहर करते हैं, उदाहरण के लिए, औद्योगिक उत्पादों में छोटे खामियों का पता लगाते हैं या चेहरे की लाखों तस्वीरों को जल्दी वर्गीकृत करते हैं, लेकिन उन्हें चीजों की समस्या है यह लोगों को आसान लगता है, जैसे कि बुनियादी तर्क। 1956 में वापस, जब अनुसंधान वैज्ञानिकों ने एआई पर चर्चा करने के लिए अपनी पहली बैठक आयोजित की, तो वे जटिल तर्क सहित "मानव" सामान्य बुद्धि के साथ मशीनों को भरने के लिए एक रास्ता तलाश रहे थे। लेकिन वह दूर की आकांक्षा है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास का प्रचार वास्तविकता से प्रचार को अलग करना मुश्किल बनाता है। 2017 की अंतिम तिमाही में, दुनिया भर की सार्वजनिक कंपनियों ने एआई और मशीन लर्निंग का उल्लेख अपनी आय रिपोर्ट में 700 गुना से अधिक, सात गुना अधिक 2015 की इसी अवधि (चार्ट देखें) से किया। इतने सारे फर्म एआई क्षमताओं पर अटकलें लगाते हैं, बिना ठोस सबूत दिए, इसलिए किसी को एक नकली समाचार चैनल लॉन्च करना चाहिए, जो सिलिकॉन वैली के एक अनुभवी टॉम सिबेल कहते हैं।



कंपनी के अधिकारियों को आने वाले वर्षों के लिए सोचने की जरूरत है। निकट भविष्य में, AI सामान्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं, जैसे वित्त, कार्मिक प्रबंधन और ग्राहक सेवा की जगह लेगा, एक विश्लेषणात्मक परामर्श केंद्र, मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट के माइकल चुई ने कहा। लेकिन समय के साथ, यह पूरे उद्योगों को भी बदल देगा, उदाहरण के लिए, मानवरहित वाहनों की वृद्धि या पूरी तरह से नई दवाओं की खोज से। जबकि लोगों को औद्योगिक उत्पादों के डिजाइन या दवाओं के संयोजन के बारे में एक पक्षपाती राय हो सकती है जो अधिक फायदेमंद हो सकते हैं, एल्गोरिदम नए और स्वीकार्य समाधान खोजने की अधिक संभावना रखते हैं।

डेलॉयट के जॉन हेगेल कहते हैं, विशेष रूप से, कई अधिकारी लागतों को कम करने और उन व्यापक अवसरों की तुलना में श्रम को बचाने में रुचि रखते हैं जो एआई की पेशकश कर सकते हैं। यह, ज़ाहिर है, कर्मचारियों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा, लेकिन, फलस्वरूप, व्यापार। "यदि आप लागत में कटौती करते हैं और ग्राहकों के लिए मूल्य नहीं जोड़ते हैं, तो आप खेल से बाहर हो जाएंगे," वे कहते हैं। कुछ कंपनियां मौजूदा नौकरियों को कम करने में सक्षम नहीं हो सकती हैं, लेकिन नई बनाने से बचने के लिए प्रौद्योगिकियों का उपयोग करती हैं। और जो श्रमिक अपनी नौकरी रखते हैं, वे अपने नियोक्ताओं के संरक्षण में महसूस करने की अधिक संभावना रखते हैं। कुछ फर्म कानून तोड़ने के बिना पहले से ही अपने कर्मचारियों के संचार को केंद्रीकृत करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। गोपनीयता की चिंताओं को बढ़ाकर इस प्रथा को बढ़ावा दिया जाएगा।

एक बड़ी समस्या यह है कि एआई एक आभासी फ़नल या "फ्लाईव्हील" का प्रभाव पैदा करता है, जो कंपनियों को इसे और अधिक कुशलता से काम करने की अनुमति देता है: अधिक डेटा उत्पन्न करना, अपनी सेवाओं में सुधार करना, अधिक ग्राहकों को आकर्षित करना और कम कीमतों की पेशकश करना। यह बहुत अच्छा लगता है, लेकिन यह अधिक से अधिक कॉर्पोरेट एकाग्रता और एकाधिकार प्रभाव को जन्म दे सकता है, जैसा कि प्रौद्योगिकी क्षेत्र में पहले ही हो चुका है।