द्वारा – श्री. आनंद महुरकर
2000 के दशक की शुरुआत से, डेटा ने व्यवसायों के लिए एक दोस्त और एक दुश्मन की भूमिका निभाई है। एक संगठन के डेटा रिपॉजिटरी की चौड़ाई, जो आसानी से पेटाबाइट स्तर तक पहुंच सकती है, सूचना अधिभार की ओर ले जाती है, भले ही अधिकांश अधिकारी डेटा के मूल्य को जानते हों। नतीजतन, पारंपरिक व्यवसायों को परेशानी हो रही है, और आईटी में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले “डेटा झीलों” और “डेटा गोदामों” जैसी शब्दावली को अब बोलचाल की भाषा में “डेटा डंपिंग ग्राउंड” कहा जाता है।
आज की चुनौती इन “डेटा डंपिंग ग्राउंड्स” को तार्किक अनुशंसाओं और भविष्यवाणियों में बदलने की है। यह वह जगह है जहां एक कृत्रिम बुद्धि (एआई) दृष्टिकोण उपयोगी और सूचनात्मक बनाने के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र करने और संयोजन करने का माध्यम प्रदान करके मदद कर सकता है।
उदाहरण के लिए, AI किसी कंपनी की आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन विश्लेषण को पुनर्जीवित कर सकता है। एक कंपनी को अपनी एआई यात्रा शुरू करने के बाद एक व्यापक डेटा रणनीति विकसित करनी चाहिए। इसमें आंतरिक से जानकारी एकत्र करना और संयोजन करना शामिल है ईआरपी, और सीआरएम सिस्टम और बाहरी संसाधनों जैसे समाचार और सोशल मीडिया फीड से जानकारी। एक बार सभी डेटा इकट्ठा और संसाधित हो जाने के बाद, कंपनी मांग अनुमानों के आधार पर सर्वोत्तम इन्वेंट्री का प्रस्ताव दे सकती है, कच्चे माल की लागत के बारे में बुद्धिमान भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकती है, संसाधन योजना को स्वचालित करने में मदद कर सकती है, और बहुत कुछ।
बाहरी डेटा योग्यता देना भी उतना ही महत्वपूर्ण है क्योंकि एक उद्यम कई निर्भरताओं को नियंत्रित नहीं कर सकता है। उदाहरण के लिए, बिक्री उद्योग में छुट्टियों, मौसम और सामाजिक आर्थिक स्थितियों से पूर्वानुमान बहुत अधिक प्रभावित होता है। ये तत्व राजस्व अनुमानों पर बड़ा प्रभाव डाल सकते हैं। एक मशीन को बिक्री भिन्नताओं के कारण को समझने और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न डेटा के लिए सहसंबंध सीखना चाहिए।
इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई-सक्षम व्यवसायों के लिए डेटा अगला गेम-चेंजर है और एक महत्वपूर्ण विभेदक के रूप में उभर रहा है। डेटा और एनालिटिक्स (AI द्वारा संचालित) के विश्लेषण से पता चलता है कि डेटा द्वारा संचालित संगठनों के सफल होने की संभावना 19 गुना अधिक है। बुद्धिमान डिजिटल प्रक्रियाओं को उभरती प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित किया जा रहा है, जिससे मशीनें मनुष्यों को उनके काम में सहायता कर सकती हैं। PwC की एक रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि 2030 तक, AI का वैश्विक अर्थव्यवस्था पर $15 ट्रिलियन का प्रभाव हो सकता है। केवल कुछ ही तकनीकों में इस प्रकार की क्षमता होती है।
इसके अलावा, मध्यम आकार और छोटे आकार के व्यवसायों में एआई अपनाने की संख्या पहले से ही बढ़ रही है। इसके अलावा, बैंकिंग, कृषि, खाद्य, स्वास्थ्य सेवा, और पर्यावरण शिक्षा, अपने समग्र प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए तेजी से एआई पर भरोसा करते हैं। उदाहरण के लिए, AI का उपयोग क्रेडिट पात्रता, वित्तीय सलाह, व्यापारिक निर्णयों और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जाता है। एआई और डीप लर्निंग द्वारा संचालित बुद्धिमान चैटबॉट्स द्वारा एक शानदार ग्राहक अनुभव सुनिश्चित किया जाता है, जो डिजिटल परिवर्तन की ओर उद्यमों को प्रेरित करता है।
केवल एक बार एआई व्यापक रूप से सुलभ हो जाएगा और हर कोई इसका उपयोग अपने लाभ के लिए कर सकता है, यह अपनी पूरी क्षमता का एहसास करेगा। शुक्र है, यह 2023 में पहले से कहीं ज्यादा आसान होगा। तकनीकी विशेषज्ञता के स्तर के बावजूद, ऐप्स की बढ़ती संख्या एआई क्षमता को हर किसी की उंगलियों पर रखती है। यह उतना ही बुनियादी हो सकता है जितना कि ऐप्स जो हमें एक माउस क्लिक के साथ जटिल विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्ट बनाने देते हैं, जिससे ईमेल खोजने या लिखने के लिए आवश्यक टाइपिंग कम हो जाती है।
अंतत: एआई के लोकतंत्रीकरण से कंपनियों और संगठनों के लिए योग्य डेटा वैज्ञानिकों और एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की कमी के कारण एआई कौशल के अंतर से उत्पन्न कठिनाइयों को दूर करना संभव हो जाएगा। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता और मूल्य किसी को भी “आर्मचेयर” डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर बनने में सक्षम बनाकर हम सभी के लिए सुलभ होंगे।
जाने-माने डीप-फेक जैसे प्रयोगों की बदौलत तकनीक सार्वजनिक रूप से पहचानी जा रही है टौम क्रूज़ फिल्में और मेटाफिजिक परफॉर्मेंस जो इस साल के अमेरिकाज गॉट टैलेंट में छाया रहा। लेकिन 2023 तक, हम देखेंगे कि सिंथेटिक डेटा का उत्पादन करने के लिए इसे और अधिक नियमित रूप से लागू किया जाएगा जिसका उपयोग कंपनियां विभिन्न चीजों के लिए कर सकती हैं। वह इनपुट करें जो आप चाहते हैं कि दर्शक आपके जेनेरेटिव टूल में देखें और सुनें। एआई इसे आपके लिए सिंथेटिक ऑडियो और वीडियो डेटा के सौजन्य से बनाएगा, जो भाषण और फिल्म रिकॉर्ड करने की आवश्यकता को समाप्त कर सकता है।
डेटा परिवर्तन उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ एक सतत बदलती प्रक्रिया में विकसित हुआ है, जो बाजार और उपभोक्ताओं की निरंतर गतिमान गतिशीलता के लिए अंतर्दृष्टि और समाधान प्रदान करता है। इससे पहले कि हम उस दिन तक पहुंचें जहां रोबोट हमारे लिए हमारे सभी काम करते हैं, अकेले दुनिया को खिलाने के लिए हमें प्रभावी एआई तकनीकों को अधिक व्यापक रूप से उपयोग और स्वीकार करने की आवश्यकता है। दुर्भाग्य से, भारी क्षमता वाले कुछ AI को अभी भी दैनिक रूप से उपयोग करने की आवश्यकता है, जैसे कि AI स्टैनफोर्ड रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में शोधकर्ता निमोनिया का बेहतर निदान करते थे।
कुल मिलाकर, एआई तकनीक अब कितनी आगे बढ़ सकती है, इसकी कोई सीमा नहीं है कि यह उस बिंदु तक बढ़ गई है जहां यह शतरंज और चेकर्स खेलने के अलावा जोखिम में प्रतिस्पर्धा कर सकती है। भले ही वास्तविक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का निर्माण अभी तक नहीं हुआ हो, यह संभवत: हमारी अपेक्षा से पहले ही हो जाएगा!
लेखक सीईओ और संस्थापक हैं, खोजे जाने योग्य विज्ञान.
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