సారాంశం
కంపెనీలలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపయోగం వ్యూహాత్మకంగా ఉండాలి, నిజమైన సమస్యలను పరిష్కరించడం మరియు సంస్థాగత లక్ష్యాలతో అనుసంధానించబడి, దాని అమలును FAD ద్వారా మాత్రమే నివారించాలి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో కార్పొరేట్ ప్రపంచంలో రూపాంతర శక్తిగా నిరూపించబడింది, కంపెనీలు తమ ఉత్పాదక ప్రక్రియలను విప్లవాత్మకంగా మార్చడానికి మరియు పెరుగుతున్న నిశ్చయాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడతాయి. ప్రస్తుతం, ఐదు వేల మందికి పైగా ఉద్యోగులతో ఉన్న గ్లోబల్ కంపెనీలలో 52% కంటే ఎక్కువ మంది తమ ప్రక్రియలలో IA ని ఉపయోగిస్తున్నారు, 2024 లో ప్రయోగం నిర్వహించిన ఒక సర్వే ప్రకారం.
ఈ దృష్టాంతంలో, అనేక సంస్థలు తమ కార్యకలాపాలలో సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అమలు చేయమని ఒత్తిడి చేయబడ్డాయి, ఆవిష్కరణల తరంగాన్ని సర్ఫ్ చేయడానికి మరియు వారి పోటీ మార్కెట్ల ముందు వాడుకలో ఉండకూడదు.
ఏదేమైనా, వ్యామోహంలో పడకుండా ఉండటానికి మరియు వ్యక్తీకరణ ఫలితాలను కలిగి ఉండటానికి, వ్యూహాత్మక సమస్యను పరిష్కరించినప్పుడు మరియు వ్యాపారానికి విలువను జోడించినప్పుడు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపయోగం అవసరమని గుర్తుంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. అందువల్ల, అమలు చేయడానికి ముందు, మేనేజర్ ఈ క్రింది ప్రశ్నను అడుగుతారని సూచించబడింది: నా సంస్థ ఏ సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది మరియు AI ని ఉపయోగించడం ద్వారా ఏది ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు?
అనేక సంస్థలు ఇప్పటికీ కనుగొన్న ప్రధాన అవరోధాలలో ఒకటి వారి ఉద్యోగులు దినచర్యలో చేసే మాన్యువల్ పనుల మొత్తానికి సంబంధించినది. ఈ కోణంలో, AI ని ఉపయోగించి ఈ డిమాండ్లను ఆటోమేట్ చేయడం వల్ల రోజువారీ పనిని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు మరియు ఉద్యోగులను మరింత వ్యూహాత్మక మరియు సృజనాత్మక పనులపై దృష్టి పెట్టవచ్చు.
శక్తి, చమురు, గ్యాస్ మరియు వృత్తి భద్రత ఉన్న ప్రాంతంలో, ఉదాహరణకు, కృత్రిమ మేధస్సు చాలా విలువైన అవకాశాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ కోణంలో, సంఘటనలకు నిరంతర పర్యవేక్షణ మరియు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనను నిర్ధారించడానికి AI ఏజెంట్లను కార్యాచరణ సాధనాలలో ఏకీకృతం చేయడం, భద్రత మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి.
ఈ ప్రాంతంలో AI స్పష్టమైన మరియు స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను తెచ్చే మరో విషయం ఫలితాల నిర్వహణలో ఉంది. క్లిష్టమైన పరికరాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం గల బలమైన నమూనాను కలిగి ఉండటం, శక్తి వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం లేదా పని పరిసరాలలో నష్టాలను ntic హించడం. కార్యాచరణ మరియు చారిత్రక డేటా ఆధారంగా, ఈ పరిష్కారాలు ఖర్చులను తగ్గించడానికి, ఆస్తి నిర్వహణలో అంతరాయాలను నివారించడానికి మరియు ఉత్పాదకతను పెంచడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.
ఏదేమైనా, AI పరిష్కారం విజయవంతం కావాలంటే, సాంకేతికతకు సంబంధించిన లక్ష్యాలు మరియు అంచనాలను బాగా సమలేఖనం చేసి నిర్వచించాలి. స్వయంచాలకంగా ఉండటానికి ప్రక్రియల మ్యాపింగ్, ఇతర వ్యవస్థలతో అవసరమయ్యే నమూనాలు మరియు కనెక్షన్లను పోషించడానికి నాలెడ్జ్ బేస్ యొక్క నాణ్యత సాంకేతిక పరిజ్ఞానం కంపెనీకి పోటీతత్వాన్ని తీసుకురావడానికి చాలా ముఖ్యమైనది మరియు తలనొప్పి కాదు.
ఈ విస్తరణకు మద్దతు ఇవ్వడానికి సరఫరాదారుల ఎంపిక కూడా చాలా ముఖ్యం అని గమనించడం ముఖ్యం, ఎందుకంటే ఈ భాగస్వాముల యొక్క జ్ఞానం మరియు పరిపక్వత నిర్ణయాత్మక కారకాలు, తద్వారా పరిష్కారం యొక్క అభివృద్ధి విజయవంతమవుతుంది.
చివరగా, జట్టు శిక్షణ చాలా ముఖ్యమైనది. మోడల్ చురుకుగా పనిచేసేంతవరకు, మానవులు తమ డేటాబేస్ను గుణాత్మక మార్గంలో తినిపించడానికి సమాచారాన్ని తీసుకురావాలి. జట్టు మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మధ్య భాగస్వామ్యం రెండు -మార్గం రహదారి అయినప్పుడు మాత్రమే ఉపయోగం అర్ధమవుతుంది.
సంక్షిప్తంగా, కృత్రిమ మేధస్సు నమూనా యొక్క సాధారణ అమలు గొప్ప ఫలితాలకు పర్యాయపదంగా లేదు. మార్చడానికి కీ దాని వ్యూహాత్మక అనువర్తనంలో, ప్రతి సంస్థ యొక్క కేంద్ర లక్ష్యాలతో అనుసంధానించబడి ఉంటుంది. మనకు “AI ని దత్తత తీసుకోండి” మాత్రమే కాదు, సంస్థకు నిజమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి దాని శక్తిని ఉపయోగించడం.
ఆండ్రే సిహ్ FU2RE వ్యవస్థాపకుడు.
Source link
