एआई कार्यान्वयन की कमी के कारण उद्यमों की लागत $4.26T हो सकती है, सिग्नल एआई पाता है

अपनी एंटरप्राइज़ डेटा तकनीक और रणनीति को ऊपर उठाएं रूपांतरण 2021.


इस सप्ताह प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिकी अर्थव्यवस्था पर AI का संभावित प्रभाव खरबों डॉलर तक पहुंच सकता है।

सिग्नल एआई, जो एआई से प्रभावित एक निर्णय वृद्धि मंच प्रदान करता है, ने अध्ययन के लिए अमेरिका में 1,000 सी-सूट अधिकारियों का साक्षात्कार लिया। रिपोर्ट में पाया गया कि 85% उत्तरदाताओं का अनुमान है कि राजस्व में $ 4.26 ट्रिलियन से ऊपर का नुकसान हो रहा है क्योंकि संगठनों के पास बेहतर निर्णय लेने के लिए एआई प्रौद्योगिकियों तक पहुंच की कमी है।

सिग्नल एआई सर्वेक्षण के अनुसार, 96% व्यापारिक नेताओं ने कहा कि उनका मानना ​​​​है कि एआई निर्णय वृद्धि निर्णय लेने को बदल देगी, 92% सहमत कंपनियों को अपनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बढ़ाने के लिए एआई का लाभ उठाना चाहिए।

तीन-चौथाई से अधिक उत्तरदाताओं (79%) ने यह भी नोट किया कि उनके संगठन निर्णय लेने में मदद करने के लिए पहले से ही एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहे हैं।

सामान्य तौर पर, 96% व्यापारिक नेताओं ने कहा कि उनका मानना ​​​​है कि वे अपनी व्यावसायिक निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए एआई का लाभ उठा सकते हैं, 80% ने नोट किया कि उन्हें पहले से ही लगता है कि निर्णय लेते समय उनके पास वजन करने के लिए बहुत अधिक डेटा है। औसतन, 63% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे निर्णयों पर सप्ताह में 40 घंटे से अधिक समय व्यतीत करते हैं।

प्रतिष्ठा और अपेक्षाएं

दो-तिहाई से अधिक उत्तरदाताओं (69%) ने व्यावसायिक निर्णयों पर प्रभाव के संदर्भ में डेटा को वृत्ति से अधिक स्थान दिया, भले ही कई निष्पादन विश्लेषिकी और व्यावसायिक खुफिया (बीआई) अनुप्रयोगों के भीतर नियोजित डेटा की गुणवत्ता पर संदेह कर रहे हैं।

सिग्नल एआई के सीईओ डेविड बेनिगसन ने कहा कि यकीनन सबसे आश्चर्यजनक सर्वेक्षण परिणाम यह है कि केवल 85% से अधिक प्रतिष्ठा को लाभ मार्जिन की तुलना में बड़ी प्राथमिकता के रूप में स्थान दिया गया है। उन्होंने कहा कि लाभप्रदता और राजस्व दोनों पर प्रतिष्ठा के प्रभाव की सराहना बढ़ रही है।

लेकिन कुछ व्यापारिक नेताओं को अवास्तविक एआई उम्मीदें हो सकती हैं, बेनिगसन ने बताया। “अन्य तकनीकों की तरह, वे अल्पावधि में एआई के प्रभाव को कम कर रहे हैं और लंबी अवधि में इसे कम करके आंक रहे हैं,” उन्होंने कहा।

एआई के संभावित राजस्व प्रभाव का अनुमान लगाना एक सटीक विज्ञान है। लेकिन बहुत सी जटिल व्यावसायिक प्रक्रियाएं निकट वास्तविक समय में घटित हो रही हैं जिनका अनुकूलन करना मनुष्यों के लिए असंभव है एआई वृद्धि. चुनौती एआई मॉडल का निर्माण कर रही है जो उन व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सटीक रूप से दर्शाती है। एआई मॉडल बनाने के लिए जिन डेटा साइंस टीमों को काम पर रखा गया है, उनमें से कई को उस प्रक्रिया की गहरी समझ नहीं है, जिसे उन्हें स्वचालित करने का काम सौंपा जा रहा है। कई एआई मॉडल, परिणामस्वरूप, कभी भी उत्पादन वातावरण में तैनात नहीं होते हैं।

फिर भी, तैनात किए जा रहे एआई मॉडल की मात्रा में वृद्धि जारी है। संगठनों के लिए अगली बड़ी चुनौती उन सभी एआई मॉडलों का रखरखाव होगी, जिनमें से कई नए डेटा स्रोत उपलब्ध होने के कारण बहाव के अधीन हैं। इसका मतलब है कि एक एआई मॉडल उतना कुशल नहीं हो सकता है जितना एक बार था क्योंकि इसे फिर से प्रशिक्षित करने या पूरी तरह से बदलने की आवश्यकता होती है।

आगे का रास्ता चाहे जो भी हो, एआई मॉडल तेजी से अनुप्रयोग विकास प्रक्रिया में शामिल होने के लिए एक अन्य प्रकार की कलाकृति बन जाएगा। चुनौती एप्लिकेशन डेवलपर्स के प्रयासों को डेटा साइंस टीमों के साथ संरेखित करने की होगी जो एआई मॉडल का निर्माण करती हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि किसी एप्लिकेशन को तैनात करने से पहले न तो किसी प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए दूसरे का इंतजार है।

इस बीच, कारोबारी नेता अपनी एआई अपेक्षाओं को कम करना चाह सकते हैं। एक लागू करना एआई मॉडल मोटे तौर पर एक टीम के एक कनिष्ठ सदस्य को काम पर रखने के समान है जिसे सीखने के लिए कुछ समय चाहिए कि प्रक्रियाएं कैसे काम करती हैं। एक इंसान के विपरीत, हालांकि, एआई मॉडल कभी भी एक दिन की छुट्टी नहीं लेता है, छोड़ता है, या जो सीखता है उसे भूल जाता है जब तक कि इसे फिर से प्रशिक्षित न किया जाए। एकमात्र वास्तविक मुद्दा यह है कि जब कोई एआई मॉडल गलती करता है तो यह उस स्तर के स्तर पर हो सकता है जो व्यवसाय के लिए तब तक मुश्किल हो जाता है जब तक कि उचित रेलिंग न हो।

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