पिछले 25 वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास से हमें भविष्य के बारे में बहुत उत्सुक होना चाहिए। लगभग सभी उद्योग क्षेत्रों में एआई और अन्य हाई-एंड तकनीकों में रुचि बढ़ रही है, अधिकांश कंपनियां परिचालन दक्षता और उत्पादकता में सुधार, रखरखाव रणनीतियों को बढ़ाने और अधिक स्थिरता को चलाने में मदद करने के लिए उपयोगिताओं को अनुकूलित करने के लिए डिजिटल तकनीकों की तलाश कर रही हैं।
लेकिन सबसे पहले, इन सभी लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए परिवर्तन, मूल्यों और मानसिकता के प्रतिरोध सहित सांस्कृतिक और संगठनात्मक बाधाओं पर काबू पाने की आवश्यकता होगी। परिवर्तन भीतर से आना चाहिए, और सुधारों को शीघ्रता से करने की आवश्यकता है, न कि अर्थव्यवस्था में सुधार के बाद। प्राप्त कौशल व्यवसाय को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ भी देंगे।
इसके अलावा, अन्य डेटा-संबंधित चुनौतियों को संबोधित करने की आवश्यकता है, जैसे डेटा संग्रह और गुणवत्ता, बुनियादी ढाँचा, सरकारी नियम और डेटा शासन।
हालांकि, उनमें से 76 प्रतिशत ने स्वीकार किया कि वे एआई को अपनाने का विस्तार करने के लिए काम कर रहे हैं। अभी तक, प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट को प्रोडक्शन और स्केल में बदलने का कोई खाका नहीं हो सकता है, इसलिए अधिकांश उद्योगों के लिए, संक्रमण एक संघर्ष बन जाता है।
मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं, वर्कफ़्लोज़ और ग्राहक यात्राओं में AI को एकीकृत करके, यह अपने दैनिक संचालन और निर्णय लेने के कार्यों को अनुकूलित कर सकता है।
इंजीनियरिंग कौशल में भी, जनसांख्यिकीय चुनौतियाँ अब पहले से कहीं अधिक प्रचलित हैं। आप अगली पीढ़ी के इंजीनियरों को विशेषज्ञता और अनुभव, कार्य रवैया, अनुशासन और गुणवत्ता, विश्वसनीयता और वफादारी कैसे प्रदान करते हैं? एक आदर्श दुनिया में, अच्छी तरह से लागू किए गए डिजिटल समाधान व्यवसायों के लिए भारी लाभ लाते हैं, और इंजीनियरों की नवीनतम पीढ़ी डिजिटल मूल निवासी होगी।
एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और अंततः डिजिटल परिवर्तन के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, पहला कदम ठीक से योजना बनाना होना चाहिए। नीति निर्माताओं को बड़ी तस्वीर देखने और त्वरित, मूल्य-आधारित कदमों की तलाश करने की जरूरत है।
