कैसे व्यवसाय अपने AI क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं

आज कई संगठन पहले से ही artificial intelligence में अपने पैरों की उंगलियों को डुबो चुके हैं। यहां एक टीम chatbot चलाती है, वहां एक विभाग रिपोर्ट को स्वचालित करता है. फिर भी कुछ कंपनियां इन बिखरे हुए पायलटों से आगे बढ़ने का प्रबंधन करती हैं। यह लेख उन व्यापारिक नेताओं, उत्पाद प्रबंधकों और प्रौद्योगिकी टीमों के लिए लिखा गया है जो समझना चाहते हैं कि जिन कंपनियों ने केवल AI के साथ प्रयोग किया है उन्हें स्थायी, संगठन-व्यापी मूल्य में बदलने वाले लोगों से अलग क्या है। आप चार स्तंभ सीखेंगे जो सबसे अधिक मायने रखते हैंः विश्वास, शासन, कार्यप्रवाह डिजाइन और पैमाने पर गुणवत्ता।

क्यों AI पायलट कभी कहीं नहीं जाते

यह पैटर्न उद्योगों में परिचित है। एक छोटी टीम साबित करती है कि एक मॉडल नियंत्रित सेटिंग में कुछ प्रभावशाली कर सकता है, हर कोई डेमो की सराहना करता है, और फिर परियोजना चुपचाप रुक जाती है। इसका कारण शायद ही कभी प्रौद्योगिकी स्वयं होती है। अधिक बार, पायलट को एकीकृत करने के बजाय प्रभावित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट आमतौर पर वास्तविक संचालन के बाहर रहता है। यह स्वच्छ नमूना डेटा का उपयोग करता है, किनारे मामलों से बचा जाता है, और लॉन्च के बाद क्या होता है इसके लिए कोई मालिक जिम्मेदार नहीं होता है। जब इसे रोल आउट करने का समय आता है, तो टीमों को पता चलता है कि उनकी डेटा पाइपलाइन गड़बड़ हैं, उनकी प्रक्रियाएं स्वचालित चरणों को समायोजित नहीं करती हैं, और उनके कर्मचारी नहीं जानते हैं कि उन्हें उपकरण पर भरोसा करने की अनुमति है या नहीं। Scaling AI, दूसरे शब्दों में, स्मार्ट मॉडल बनाने के बारे में कम है और आसपास की परिस्थितियों के निर्माण के लिए अधिक है जो एक मॉडल को हर दिन विश्वसनीय रूप से संचालित करने देता है।

भरोसा: वह नींव जिस पर बाकी सब कुछ टिका है

एंटरप्राइज AI अपनाने में विश्वास पहला और सबसे कम महत्व वाला घटक है। कर्मचारी एक ऐसी प्रणाली का उपयोग नहीं करेंगे जिस पर उन्हें भरोसा न हो, और ग्राहक उन परिणामों को स्वीकार नहीं करेंगे जिन्हें वे समझ नहीं सकते हैं।

विश्वास के निर्माण में कई व्यावहारिक कदम शामिल हैं। सबसे पहले, लोगों को यह देखने की आवश्यकता होती है कि एक प्रणाली अपने निष्कर्षों तक कैसे पहुंचती है। इसका मतलब यह नहीं है कि हर मॉडल को खुद को पूरी तरह से समझाया जाना चाहिए, लेकिन उपयोगकर्ताओं को पता होना चाहिए कि सिस्टम क्या आकर्षित कर रहा है और इसकी सीमाएं कहां हैं। दूसरा, स्पष्ट जवाबदेही होनी चाहिए एक नामित व्यक्ति या टीम जो इस बात के लिए जिम्मेदार है कि उपकरण उत्पादन में कैसा व्यवहार करता है। तीसरा, ट्रस्ट ट्रैक रिकॉर्ड के माध्यम से बढ़ता है। कम-स्टेक उपयोग मामलों से शुरू होकर और लगातार प्रदर्शन प्रदर्शित करने से संगठनों को अधिक महत्वपूर्ण कार्यप्रवाहों में विस्तार करने का प्रमाण मिलता है।

विश्वास भी दूसरी दिशा में काम करता है: नेतृत्व को कर्मचारियों पर भरोसा करना चाहिए कि वे इन उपकरणों का समझदारी से उपयोग करें। कंबल प्रतिबंध या अस्पष्ट नीतियां छाया में उपयोग को धक्का देती हैं, जहां इसे प्रबंधित करना कठिन होता है।

ऐसा शासन जो बाधाओं के बजाय अवसर प्रदान करे

सुशासन को अक्सर अनुमोदनों और प्रतिबंधों की दीवार के रूप में गलत समझा जाता है। व्यवहार में, प्रभावी AI शासन यातायात नियमों की तरह काम करता है - यह गति को धीमा नहीं बल्कि तेज और सुरक्षित बनाता है।

एक व्यवहार्य शासन ढांचे में आमतौर पर कुछ मुख्य प्रश्न शामिल होते हैं। किस डेटा को किन प्रणालियों में प्रवाह करने की अनुमति है? भर्ती या ग्राहक संचार जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में एआई-सहायता वाले निर्णयों की समीक्षा कौन करता है? समय के साथ त्रुटियों, पूर्वाग्रह या बहाव के लिए मॉडल आउटपुट की निगरानी कैसे की जाती है? और जब कुछ गलत हो जाता है तो प्रक्रिया क्या है?

कुंजी आनुपातिकता है। एक विपणन प्रति सहायक और ऋण निर्णयों को प्रभावित करने वाली प्रणाली को समान समीक्षा प्रक्रियाओं से नहीं गुजरना चाहिए। जो संगठन जोखिम के अनुसार उपयोग मामलों को वर्गीकृत करते हैं, वे सरल अनुप्रयोगों पर हल्के वजन की जांच लागू कर सकते हैं और उच्च दांव वाले लोगों के लिए गहरी जांच आरक्षित कर सकते हैंः यह जोखिम-आधारित दृष्टिकोण नवाचार को बनाए रखता है जबकि उन क्षेत्रों की रक्षा करता है जो वास्तव में मायने रखते हैं।

कार्यप्रवाह डिजाइनिंग, नहीं JUST तैनाती उपकरण

उद्यमों द्वारा की जाने वाली सबसे आम गलतियों में से एक AI को मौजूदा प्रक्रियाओं के लिए प्लग-इन जोड़ के रूप में व्यवहार करना है। केवल पुराने वर्कफ़्लो पर एक मॉडल को बोल्ट करने से आमतौर पर बचत के बजाय घर्षण पैदा होता है।

वास्तविक लाभ तब आता है जब टीमें उस कार्यप्रवाह को फिर से डिज़ाइन करती हैं जो प्रौद्योगिकी अच्छी तरह से करती है। इसका मतलब यह पूछना हैः एक इंसान को अभी भी कौन-कौन से चरणों का स्वामित्व लेना चाहिए? AI ड्राफ्ट और एक व्यक्ति को कहां मंजूरी देनी चाहिए? स्वचालन नए विफलता मोड पेश करता है जिन्हें चेकपॉइंट की आवश्यकता होती है? उदाहरण के लिए, customer support टीम, जटिल या भावनात्मक रूप से चार्ज वार्तालाप पूरी तरह से मानव रखते हुए नियमित टिकट ट्रायएज और पहले मसौदों को संभाल सकती है।

यहां काम करने वाले लोगों को शामिल करना आवश्यक है। फ्रंटलाइन कर्मचारी जानते हैं कि बाधाएं और वर्कअराउंड कहां हैं, और उनकी खरीद अक्सर यह निर्धारित करती है कि क्या एक फिर से डिज़ाइन की गई प्रक्रिया वास्तव में चिपक जाती है।

स्केल पर गुणवत्ता: एकमुश्त जीत से लेकर मिश्रित मूल्य तक

अंतिम स्तंभ उपयोग बढ़ने पर गुणवत्ता को बनाए रखना है। एक मॉडल जो दस उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छा प्रदर्शन करता है, वह बहुत अलग तरीके से व्यवहार कर सकता है जब सैकड़ों दैनिक रूप से इस पर निर्भर होते हैं। उद्यमों का स्केल सफलतापूर्वक चल रहे मूल्यांकन, प्रतिक्रिया लूप और निरंतर सुधार में निवेश करने की बजाय लॉन्च को फिनिश लाइन के रूप में मानता है।

यह भी है जहां मिश्रण प्रभाव दिखाई देते हैं. प्रत्येक तैनाती क्या काम करता है, प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के लिए साझा पैटर्न और उपकरणों के साथ बढ़ रही कर्मचारी प्रवाह के बारे में डेटा उत्पन्न करता है। समय के साथ, इन परिसंपत्तियों हर नई परियोजना को तेजी से और सस्ता लॉन्च करते हैं जो वास्तव में उन संगठनों को अलग करती है जहाँ AI संयोजन मूल्य में डिस्कनेक्ट किए गए प्रयोगों की एक लूप में फंसे लोगों से जुड़े होते हैं।

शुरुआत करना

यात्रा की शुरुआत में उद्यमों के लिए, आगे का व्यावहारिक मार्ग सीधा है: एक सार्थक लेकिन निहित उपयोग मामले चुनें, इसके आसपास कार्यप्रवाह को उन लोगों के साथ डिज़ाइन करें जो इसका उपयोग करेंगे, पहले दिन से ही सरल शासन स्थापित करें और गुणवत्ता को लगातार मापें। कंपनियां जो संगठनात्मक चुनौती के रूप में स्केलिंग का इलाज करती हैं केवल तकनीकी नहीं वे सबसे अधिक संभावना देखती हैं AI एक दिलचस्प प्रयोग से लाभ के टिकाऊ स्रोत तक जाना।