हम आपके साथ लेख का एक और उपयोगी अनुवाद साझा कर रहे हैं। इसके अलावा, हर कोई जो 3 महीने में इच्छा रखता है कि वह प्रोजेक्ट में डिजिटल स्पेस में उत्पादों और सेवाओं को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक आधुनिक विश्लेषणात्मक तंत्रों को पेश करने के लिए बेस्ट प्रैक्टिस सीखे, हम आपको खुद को बिग डेटा फॉर मैनेजर्स प्रोफेशनल कोर्स के कार्यक्रम से परिचित कराने के लिए आमंत्रित करते हैं। तो आप AI युग में किसी कंपनी का प्रबंधन कैसे करते हैं?

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीक सभी उद्योगों को बदलने के लिए तैयार है, ठीक उसी तरह जैसे 100 साल पहले बिजली करती थी। अनुमान के मुताबिक, 2030 तक की अवधि में, AI तकनीक से 13 ट्रिलियन डॉलर की जीडीपी में वृद्धि होगी। जबकि AI ने Google, Baidu, Microsoft, और Facebook जैसी अग्रणी प्रौद्योगिकी कंपनियों को पहले ही जबरदस्त मूल्य दिया है, लेकिन व्यावसायिक मूल्य सृजन में एक बड़ा उछाल सॉफ्टवेयर विकास उद्योग से आगे बढ़ेगा।

यह AI परिवर्तन योजना Google मस्तिष्क और Baidu AI समूह के नेतृत्व पर आधारित है, जिन्होंने Google और Baidu को AI कंपनियों में परिवर्तित करने में अग्रणी भूमिका निभाई है। कोई भी उद्यम इस रणनीति का पालन कर सकता है और एक मजबूत एआई कंपनी बन सकता है, हालाँकि ये सिफारिशें मुख्य रूप से बड़े उद्यमों के लिए हैं जिनका बाजार पूंजीकरण / मूल्यांकन 500 मिलियन से 500 बिलियन डॉलर है।

एआई का उपयोग करके अपने उद्यम को बदलने के लिए अनुशंसित कदम उठाए गए हैं:

1. तेजी से परिणाम प्राप्त करने के लिए पायलट प्रोजेक्ट करें।
2. अपनी AI टीम बनाएं।
3. व्यापक एआई प्रशिक्षण प्रदान करें।
4. एआई रणनीति विकसित करें।
5. आंतरिक और बाहरी संचार का विकास करना।

1. तेजी से परिणाम प्राप्त करने के लिए पायलट प्रोजेक्ट करें।

आपकी पहली AI परियोजनाओं के लिए, यह अधिक महत्वपूर्ण है कि वे विशेष रूप से मूल्यवान होने की तुलना में सफलतापूर्वक पूर्ण हो गए हैं। परियोजनाएं काफी महत्वपूर्ण होनी चाहिए ताकि पहली सफलता आपकी कंपनी को एआई से परिचित कराने में मदद करे, और आपकी कंपनी के अन्य लोगों को भी आगे की एआई परियोजनाओं में निवेश करने के लिए मना सके। वे इतने छोटे नहीं होने चाहिए कि दूसरे इसे तुच्छ समझें। यह महत्वपूर्ण है कि चक्का घूमता है और आपकी AI टीम गति प्राप्त कर सकती है।

पहले AI प्रोजेक्ट्स के लिए, आप निम्नलिखित विशेषताओं की पेशकश कर सकते हैं:

• आदर्श रूप से, एक नई या बाहरी AI टीम (जिसमें आपके व्यवसाय का गहरा ज्ञान नहीं हो सकता है) के लिए, आपकी आंतरिक टीमों (जिनके पास व्यावसायिक ज्ञान है) के साथ सहयोग करना और AI समाधान बनाना संभव है जो 6-12 महीनों के भीतर परिणाम दिखाते हैं।
• परियोजना तकनीकी रूप से व्यवहार्य होनी चाहिए। बहुत सी कंपनियां ऐसी परियोजनाएँ शुरू करती हैं जिन्हें आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके लागू नहीं किया जा सकता है। एआई इंजीनियरों पर भरोसा करते हुए, लॉन्च से पहले प्रोजेक्ट की जांच करें, जिससे इसकी व्यवहार्यता पर आपका विश्वास बढ़ेगा।
• आपके पास एक स्पष्ट और औसत दर्जे का लक्ष्य होना चाहिए जो व्यवसाय के लिए मूल्य बनाता है।

जब मैंने Google ब्रेन टीम का नेतृत्व किया, तो Google पर गहन सीखने की तकनीक (और आमतौर पर दुनिया भर में) के बारे में महत्वपूर्ण संदेह था। टीम की गति हासिल करने में मदद करने के लिए, मैंने Google भाषण टीम को अपना पहला आंतरिक ग्राहक चुना, और हमने Google भाषण में भाषण पहचान को बेहतर बनाने के लिए उनके साथ मिलकर काम किया। Google पर भाषण मान्यता एक महत्वपूर्ण परियोजना है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण नहीं है। उदाहरण के लिए, इंटरनेट की खोज या विज्ञापन के लिए एआई का उपयोग करने से कम महत्वपूर्ण नहीं है। लेकिन गहरी सीख के साथ भाषण को और अधिक सफल बनाने के बाद, अन्य टीमों ने हम पर भरोसा करना शुरू कर दिया, जिससे Google मस्तिष्क टीम को गति प्राप्त करने की अनुमति मिली।

जैसे ही अन्य टीमों ने Google मस्तिष्क के साथ Google भाषण की सफलता को देखना शुरू किया, हम अधिक आंतरिक ग्राहकों को आकर्षित करने में सक्षम थे। दूसरा प्रमुख आंतरिक ग्राहक Google मैप्स था, जिसने मैप डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए गहन शिक्षण का उपयोग किया था। दो सफल परियोजनाओं के साथ, मैंने विज्ञापन टीम के साथ बातचीत शुरू की। गति में वृद्धि से धीरे-धीरे तेजी से सफल एआई परियोजनाओं का उदय हुआ। आप अपनी कंपनी में उसी प्रक्रिया का उपयोग कर सकते हैं।

2. अपनी खुद की एआई टीम बनाएं

जबकि व्यापक एआई तकनीकी विशेषज्ञता वाले आउटसोर्सिंग पार्टनर आपकी प्रारंभिक गति को तेज़ी से प्राप्त करने में आपकी मदद कर सकते हैं, लंबे समय में यह आपकी एआई टीम के साथ कुछ परियोजनाओं को पूरा करने के लिए अधिक कुशल होगा। इसके अलावा, आप एक अद्वितीय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाने के लिए कंपनी के भीतर कुछ परियोजनाओं को रखना चाह सकते हैं।

इंटरनेट के बढ़ते प्रभाव की अवधि के दौरान एक आईटी निदेशक (CIO) की भर्ती कई कंपनियों के लिए इंटरनेट का उपयोग करने के लिए एक एकीकृत रणनीति विकसित करने के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण था। इसके विपरीत, कंपनियों ने कई स्वतंत्र प्रयोगों का आयोजन किया - डिजिटल मार्केटिंग और डेटा विज्ञान के प्रयोगों से लेकर नई वेबसाइटें लॉन्च करने तक - जब इंटरनेट का उपयोग नहीं किया जा सका तो ये छोटे पायलट प्रोजेक्ट कंपनी के बाकी हिस्सों को बदलने का पैमाना नहीं बना सके।

एआई के युग में, कई कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण एक केंद्रीकृत एआई टीम का गठन होगा जो पूरी कंपनी की मदद कर सकता है। यह AI टीम CTO, CIO या CDO (डेटा निदेशक या डिजिटल प्रौद्योगिकी के निदेशक) के अधीनस्थ हो सकती है यदि उनके पास सही कौशल सेट है। वह एक विशेष सीएआईओ (एआई निदेशक) के नेतृत्व में भी हो सकता है।

एआई इकाई की मुख्य जिम्मेदारियां:

• पूरी कंपनी को सपोर्ट करने के लिए AI क्षमताओं का निर्माण करें।
• विभिन्न इकाइयों का समर्थन करने के लिए प्रारंभिक क्रॉस-फ़ंक्शनल AI प्रोजेक्ट शुरू करें। प्रारंभिक परियोजनाओं को पूरा करने के बाद, मूल्यवान एआई परियोजनाओं की निरंतर डिलीवरी के लिए दोहराव प्रक्रियाएं निर्धारित करें।
• सामंजस्यपूर्ण भर्ती और प्रतिधारण मानकों का विकास करना।
• कॉर्पोरेट-वाइड प्लेटफ़ॉर्म विकसित करें जो विभिन्न विभागों के लिए उपयोगी होंगे और एक अलग विभाग द्वारा विकसित किए जाने की संभावना नहीं है। उदाहरण के लिए, डेटा गोदामों के लिए सामान्य मानकों को विकसित करने के लिए सीटीओ / सीआईओ / सीडीओ के साथ सहयोग करें।

कई कंपनियों की इकाइयां सीईओ को रिपोर्ट करती हैं। नई AI इकाई (AI) के साथ, आप क्रॉस-फ़ंक्शनल परियोजनाओं को लागू करने के लिए विभिन्न इकाइयों में AI प्रतिभाओं को लागू करने में सक्षम होंगे।

नई पोस्ट और टीमें दिखाई देंगी। जिस तरह से मैं मशीन लर्निंग इंजीनियर, डाटा इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट और प्रोडक्ट मैनेजर, जैसे पदों के साथ अपनी टीमों के काम का आयोजन कर रहा हूं, एआई से पहले के युग से अलग। एक अच्छा एआई नेता आपको सही प्रक्रियाएं स्थापित करने की सलाह दे सकेगा।

वर्तमान में, एआई विशेषज्ञों के लिए एक युद्ध है, और, दुर्भाग्य से, ज्यादातर कंपनियों के लिए स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय (या शायद एक स्नातक भी) में एक स्नातक छात्र को किराए पर लेना मुश्किल होगा। क्योंकि छोटी अवधि में, प्रतिभाओं का युद्ध काफी हद तक शून्य है। एक भर्ती भागीदार के साथ काम करने से आपको एक एआई टीम बनाने में मदद मिल सकती है जो आपको एक गैर-तुच्छ लाभ देती है। हालांकि, आपकी मौजूदा टीम को प्रशिक्षित करना कंपनी के भीतर कई नए पेशेवरों को प्राप्त करने का एक अच्छा तरीका हो सकता है।

3. व्यापक एआई प्रशिक्षण प्रदान करें

आज, किसी भी कंपनी के पास पर्याप्त आंतरिक एआई प्रतिभा नहीं है। और यद्यपि मीडिया एआई विशेषज्ञों के उच्च वेतन के बारे में बोलता है, ये वेतन अक्सर अत्यधिक होते हैं (प्रेस में दिए गए आंकड़े आमतौर पर भराई होते हैं)। एआई विशेषज्ञों को खोजना मुश्किल है। सौभाग्य से, डिजिटल सामग्री के विकास के साथ, जिसमें MOOC (बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ओपन कोर्स, मास ओपन ऑनलाइन पाठ्यक्रम) जैसे कौरसेरा, ई-बुक्स और यूट्यूब वीडियो शामिल हैं, एआई जैसे नए कौशल में बड़ी संख्या में कर्मचारियों को प्रशिक्षित करना अधिक लागत प्रभावी हो रहा है। । चतुर सीएलओ (मुख्य अध्ययन अधिकारी, मुख्य प्रशिक्षण विशेषज्ञ) जानता है कि उसका काम सामग्री बनाना नहीं है, बल्कि उन प्रक्रियाओं का समर्थन करना और बनाना है जो कर्मचारियों को प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।

दस साल पहले, प्रशिक्षण कर्मचारियों का मतलब उन सलाहकारों को आकर्षित करना था जो व्याख्यान देने के लिए आपके कार्यालय में आए थे। लेकिन यह अप्रभावी था और आरओआई अस्पष्ट था। इसके विपरीत, डिजिटल सामग्री अधिक सुलभ है और कर्मचारियों को अधिक व्यक्तिगत ज्ञान प्रदान करती है। यदि आपके पास सलाहकारों को काम पर रखने के लिए बजट है, तो सलाहकारों का काम ऑनलाइन सामग्री का पूरक होना चाहिए। (शिक्षाशास्त्र में, इसे "फ़्लिप्ड क्लासरूम" कहा जाता है। मैंने पाया कि, जब इसे सही तरीके से लागू किया जाता है, तो यह तेजी से और अधिक मजेदार सीखने की ओर जाता है। उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में, मेरे डीप लर्निंग कोर्स को इस शिक्षण के रूप में प्रयोग किया जाता है। ।) व्यक्तिगत सामग्री प्रदान करने के लिए कुछ कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञों को काम पर रखने से आपके कर्मचारियों को इन AI तकनीकों को सीखने के लिए प्रेरित किया जा सकता है।

एआई कई गतिविधियों को बदल देगा। आपको हर किसी को यह सिखाना होगा कि उन्हें एआई युग में नई भूमिकाओं के अनुकूल होने की आवश्यकता होगी। एक विशेषज्ञ के साथ परामर्श आपको अपनी टीम के लिए एक व्यक्तिगत पाठ्यक्रम विकसित करने की अनुमति देगा।

एक सशर्त प्रशिक्षण योजना इस तरह दिख सकती है

वरिष्ठ अधिकारी (hours 4 घंटे)
उद्देश्य: प्रबंधकों को यह समझने में सक्षम करना कि AI आपके उद्यम के लिए क्या कर सकता है, AI रणनीति विकसित करना शुरू कर सकता है, संसाधनों के आवंटन के बारे में निर्णय ले सकता है और AI टीम के साथ प्रभावी रूप से सहयोग कर सकता है जो मूल्यवान AI परियोजनाओं का समर्थन करता है।
पाठ्यक्रम:
- व्यापार में एआई की एक बुनियादी समझ, जिसमें बुनियादी तकनीक, डेटा, और एआई शामिल है और क्या नहीं कर सकता है।
- कॉर्पोरेट रणनीति पर एआई के प्रभाव को समझना।
- संबंधित उद्योगों में या आपके उद्योग में AI अनुप्रयोगों के उदाहरण।

एआई परियोजनाओं में शामिल विभागों के प्रमुख (hours12 घंटे)
उद्देश्य: विभाग के प्रमुखों को एआई परियोजनाओं के लिए दिशा निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए, संसाधनों का आवंटन करना चाहिए, निगरानी और ट्रैक प्रगति करना चाहिए, और परियोजना के सफल कार्यान्वयन को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक समायोजन भी करना चाहिए।
पाठ्यक्रम:
- व्यापार में एआई की एक बुनियादी समझ, जिसमें बुनियादी तकनीक, डेटा, और एआई शामिल है और क्या नहीं कर सकता है।
- एल्गोरिदम की मुख्य कक्षाओं और उनकी आवश्यकताओं सहित एआई की एक तकनीकी समझ के मूल सिद्धांत।
- एआई परियोजनाओं में वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं की एक बुनियादी समझ, एआई टीमों में भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ, साथ ही एआई टीम का प्रबंधन।

एआई इंजीनियर्स (hours 100 घंटे)
उद्देश्य: प्रशिक्षित एआई इंजीनियर डेटा एकत्र करने, एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और विशिष्ट एआई परियोजनाओं को लागू करने में सक्षम होना चाहिए।
पाठ्यक्रम:
- मशीन लर्निंग (मशीन लर्निंग) और डीप लर्निंग (गहन शिक्षा) की गहरी तकनीकी समझ; अन्य एआई उपकरण की बुनियादी समझ।
- AI और डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम बनाने के लिए उपलब्ध टूल (ओपन सोर्स और अन्य) को समझना।
- एक AI टीम में कार्य प्रक्रियाओं को लागू करने की क्षमता।
- वैकल्पिक: विकसित हो रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को जारी रखने के लिए शिक्षा जारी रखना।

4. एआई रणनीति विकसित करें

AI रणनीति आपकी कंपनी को मूल्य बनाने के साथ-साथ रक्षात्मक संरचनाएं बनाने की दिशा में निर्देशित करेगी। जैसे ही टीमें प्रारंभिक एआई परियोजनाओं की सफलताओं को देखना शुरू करती हैं और एआई की गहरी समझ का निर्माण करती हैं, आप उन स्थानों की पहचान कर सकते हैं जिनमें एआई सबसे बड़ा मूल्य बना सकता है, और इन क्षेत्रों में संसाधनों को केंद्रित कर सकता है।

कुछ नेता सोचेंगे कि एआई रणनीति विकसित करना पहला कदम होना चाहिए। मेरे अनुभव में, ज्यादातर कंपनियां तब तक अच्छी तरह से सोच-समझकर AI रणनीति विकसित नहीं कर पाएंगी, जब तक कि उनके पास कुछ बुनियादी AI अनुभव न हों, जो उन्हें 1-3 चरणों में मिल सकते हैं। जिस तरह से आप बचाव का निर्माण करते हैं वह एआई के साथ भी विकसित होता है।

यहाँ कुछ दृष्टिकोण हैं:

कुछ जटिल एआई संपत्ति बनाएं जो आम तौर पर सुसंगत रणनीति के अनुरूप हैं। एआई कंपनियों को अद्वितीय प्रतिस्पर्धी लाभ को फिर से बनाने की अनुमति देता है। माइकल पोर्टर के व्यापार रणनीति पर मौलिक काम से पता चलता है कि सुरक्षित व्यवसाय शुरू करने का एक तरीका कई जटिल संपत्ति बनाना है जो आम तौर पर एक सुसंगत रणनीति के साथ गठबंधन किए जाते हैं। इस प्रकार, एक प्रतियोगी के लिए एक ही समय में इन परिसंपत्तियों की नकल करना मुश्किल हो जाता है।

उद्योग-विशिष्ट लाभ पैदा करने के लिए AI का उपयोग करें: Google जैसी अग्रणी प्रौद्योगिकी कंपनियों के साथ AI में "समग्र" प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करने के बजाय, मैं आपके उद्योग में अग्रणी AI कंपनी बनने की सलाह देता हूं, जहां अद्वितीय AI क्षमताओं को विकसित करने की अनुमति देगा आपको एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलता है। एआई आपकी कंपनी की रणनीति को कैसे प्रभावित करता है यह आपके उद्योग और स्थिति पर निर्भर करता है।

सकारात्मक प्रतिक्रिया चक्र "एआई के प्रभावी चक्र" के अनुसार रणनीतियों का विकास: कई उद्योगों में, हम डेटा के संचय को एक सुरक्षित व्यवसाय के लिए अग्रणी देखेंगे:

उदाहरण के लिए, Google, Baidu, Bing, और Yandex जैसे प्रमुख वेब खोज इंजन में एक विशाल डेटा संसाधन होता है, जो विभिन्न खोज प्रश्नों के बाद उपयोगकर्ता के लिंक को दिखाता है। यह डेटा कंपनियों को अधिक सटीक खोज इंजन (ए) बनाने में मदद करता है, जो बदले में उन्हें और अधिक उपयोगकर्ता (बी) को आकर्षित करने में मदद करता है, जिसके कारण और भी अधिक उपयोगकर्ता डेटा ©। सकारात्मक प्रतिक्रिया के इस चक्र में प्रतियोगियों को तोड़ना कठिन है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए डेटा एक प्रमुख संपत्ति है। इस प्रकार, सबसे बड़ी एआई कंपनियों के पास एक जटिल डेटा रणनीति भी है । आपकी डेटा रणनीति के प्रमुख तत्वों में शामिल हो सकते हैं:

• डेटा संग्रह। 100,000 डेटा इकाइयों ("छोटे डेटा") से 100,000,000 डेटा इकाइयों ("बड़ा डेटा") का उपयोग करके उपयोगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का निर्माण किया जा सकता है। लेकिन अधिक डेटा होने से लगभग कभी चोट नहीं पहुंचेगी। AI टीमें डेटा एकत्र करने के लिए बहुत जटिल बहु-वर्षीय रणनीतियों का उपयोग करती हैं, और विशिष्ट डेटा संग्रह रणनीतियों उद्योग और स्थिति से भिन्न होती हैं। उदाहरण के लिए, Google और Baidu के पास कई मुफ्त उत्पाद हैं जो मुद्रीकृत नहीं हैं, लेकिन उन्हें अन्य स्थानों पर लाभ के लिए डेटा प्राप्त करने की अनुमति देता है।

  
  

• यूनिफाइड डेटा वेयरहाउस: यदि आपके पास 50 विभिन्न प्रबंधकों या विभागों के नियंत्रण में 50 अलग-अलग डेटाबेस हैं, तो इस डेटा तक पहुंचने और उनके बीच एक कनेक्शन खोजने के लिए एक इंजीनियर या एआई सॉफ़्टवेयर के लिए लगभग असंभव होगा। इसके बजाय, एक या बहुत कम डेटा स्टोर में डेटा को केंद्रीकृत करने पर विचार करें।

  
  

• निर्धारित करें कि कौन सा डेटा मूल्यवान है और कौन सा नहीं है: यह सोचना एक गलती है कि बड़ी मात्रा में टेराबाइट्स का डेटा स्वचालित रूप से होने का मतलब है कि AI टीम इस डेटा से लाभ ले पाएगी। बड़े डेटासेट से जादुई रूप से मूल्य बनाने के लिए एआई टीम की अपेक्षा करना एक ऐसा फॉर्मूला है जिसमें विफलता की संभावना अधिक होती है। और मैंने दुखद मामलों को देखा जब सीईओ ने कम-मूल्य डेटा एकत्र करने में अत्यधिक निवेश किया या यहां तक ​​कि अपने डेटा के लिए एक कंपनी का अधिग्रहण किया, केवल यह समझने के लिए कि लक्ष्य कंपनी के डेटा के कई टेराबाइट बेकार थे। डेटा संग्रह प्रक्रिया की शुरुआत में एआई टीम को शामिल करके इस गलती से बचें और उन्हें किस प्रकार के डेटा को इकट्ठा करने और संग्रहीत करने के लिए प्राथमिकता देने में आपकी मदद करें।

  
  

एक नेटवर्क प्रभाव और प्लेटफ़ॉर्म लाभ बनाएँ। अंत में, AI का उपयोग अधिक पारंपरिक बचाव बनाने के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, नेटवर्क प्रभाव प्लेटफ़ॉर्म एक अत्यधिक सुरक्षित व्यवसाय है। उनके पास अक्सर एक प्राकृतिक "विजेता को सब कुछ" गतिशील मिलता है, जो कंपनियों को या तो तेजी से बढ़ने या मरने के लिए मजबूर करता है। यदि AI आपको अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में तेज़ी से उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने की अनुमति देता है, तो आप इसका उपयोग सुरक्षा बनाने के लिए कर सकते हैं जो प्लेटफ़ॉर्म की गतिशीलता का उपयोग करके काम करता है। व्यापक अर्थ में, आप AI को कम लागत, उच्च मूल्य या अन्य व्यावसायिक रणनीति के प्रमुख घटक के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

5. आंतरिक और बाहरी संचार का विकास करना

एआई आपके व्यवसाय को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगा। आपको एआई तकनीक के बारे में सभी प्रमुख हितधारकों को सूचित करना चाहिए कि यह उनके हितों को किस हद तक प्रभावित करता है। यहां कुछ चीजें दी गई हैं, जिन पर आपको प्रत्येक दर्शक को विचार करना चाहिए:

निवेशक संबंध: Google और Baidu जैसी AI कंपनियां वर्तमान में बहुत अधिक महंगी कंपनियां हैं, क्योंकि उनकी AI क्षमताओं के कारण और AI का उनकी आय पर प्रभाव पड़ता है। यह बताते हुए कि एआई आपकी कंपनी के लिए मूल्य कैसे पैदा करता है और आपकी बढ़ती एआई क्षमताओं के साथ-साथ एक सुविचारित एआई रणनीति का वर्णन निवेशकों को आपकी कंपनी का सही मूल्यांकन करने में मदद करेगा।

राज्य के साथ संबंध: अत्यधिक विनियमित उद्योगों (मानव रहित वाहन, स्वास्थ्य सेवा) में कंपनियों को कानून के भीतर रहने के लिए अद्वितीय चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एक विश्वसनीय और सम्मोहक कहानी विकसित करना जो आपके एआई प्रोजेक्ट को उद्योग या समाज के लिए ला सकता है, जो मूल्य और लाभों की व्याख्या करता है, विश्वास और सद्भावना के निर्माण में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह आपकी परियोजना के प्रगति के रूप में नियामक अधिकारियों के साथ सीधे संचार और चल रहे संवाद के साथ जोड़ा जाना चाहिए।

ग्राहकों और उपयोगकर्ताओं के लिए प्रशिक्षण: AI आपके ग्राहकों के लिए महत्वपूर्ण लाभ लाने की संभावना है, इसलिए सुनिश्चित करें कि उचित विपणन सामग्री और उत्पाद रोडमैप वितरित किए गए हैं।

विशेषज्ञ / भर्ती: एआई विशेषज्ञों की कमी के कारण, एक अच्छा नियोक्ता ब्रांड ऐसे विशेषज्ञों को आकर्षित करने और बनाए रखने की क्षमता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। एआई इंजीनियर दिलचस्प और सार्थक परियोजनाओं पर काम करना चाहते हैं। अपनी प्रारंभिक सफलताओं को दिखाने का एक मामूली प्रयास एक लंबा रास्ता तय कर सकता है।

आंतरिक संचार: चूंकि AI को आज भी खराब समझा जाता है, और जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का विषय विशेष रूप से सम्मोहित है, कई में भय, अनिश्चितता और संदेह है। कई कर्मचारियों को यह भी चिंता है कि एआई का उपयोग करके उनका काम स्वचालित है, हालांकि यह संस्कृति के आधार पर बहुत भिन्न होता है (उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में यह डर जापान की तुलना में बहुत अधिक सामान्य है)। स्पष्ट संचार, एआई की व्याख्या करने और ऐसे कर्मचारियों की समस्याओं को हल करने के लिए दोनों, एआई को स्वीकार करने के लिए किसी भी आंतरिक प्रतिरोध को कम कर देंगे।

आपकी सफलता के लिए महत्वपूर्ण ऐतिहासिक पृष्ठभूमि

यह समझना कि एआई की बढ़ती लोकप्रियता को समझने के लिए इंटरनेट ने उद्योगों को कैसे बदल दिया है। एक गलती है जो कई कंपनियों ने इंटरनेट के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हुए की है, और मुझे आशा है कि जब आप एआई के विकास पर ध्यान केंद्रित करेंगे तो आप इससे बचेंगे। इंटरनेट के युग में, हमने सीखा कि:

"शॉपिंग सेंटर + वेबसाइट Company इंटरनेट कंपनी"

भले ही मॉल ने एक वेबसाइट बनाई और वेबसाइट के माध्यम से उत्पादों की बिक्री की, यह अकेले इसे एक वास्तविक इंटरनेट कंपनी में नहीं बदल गया। यह वही है जो एक सच्चे इंटरनेट कंपनी को परिभाषित करता है: क्या आपने अपनी कंपनी को इस तरह से व्यवस्थित किया है कि इंटरनेट आपको वास्तव में अच्छी तरह से क्या करने की अनुमति देता है?

उदाहरण के लिए, इंटरनेट कंपनियां व्यापक ए / बी परीक्षण करती हैं, जिसके दौरान हम आमतौर पर एक वेबसाइट के दो संस्करण लॉन्च करते हैं और जांचते हैं कि कौन सबसे अच्छा काम करता है। एक इंटरनेट कंपनी एक ही समय में सैकड़ों प्रयोग कर सकती है, लेकिन एक भौतिक शॉपिंग सेंटर के साथ ऐसा करना बहुत मुश्किल है। इंटरनेट कंपनियां हर हफ्ते एक नया उत्पाद भी दे सकती हैं और इस तरह एक मॉल की तुलना में बहुत तेजी से सीखती हैं जो एक चौथाई में केवल एक बार अपने डिजाइन को अपडेट कर सकता है। इंटरनेट कंपनियों में एक उत्पाद प्रबंधक और सॉफ्टवेयर डेवलपर जैसे अद्वितीय पद होते हैं, और उनके पास एक साथ काम करने के लिए अद्वितीय वर्कफ़्लोज़ होते हैं।

(deep learning), , . , :

« + Deep Learning ≠ -»

, , , .

, :

• -: - / -, .
• . -.
• : , .

- , . 2-3 , 6-12 . -, .