हाल के वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक में निरंतर सफलताओं के साथ, नवाचारों को उभरा है और उपयोग में डाल दिया गया है, और "एआई द्वारा क्या प्राप्त किया जा सकता है" की चर्चा एक वास्तविकता बन गई है। मशीन लर्निंग प्रक्रियाओं के स्वचालन और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों पर बहु-किरायेदार तैनाती के स्वचालन जैसे समाधानों में चल रहे शोध को आज एआई में एक प्रमुख मोड़ है, और इसका मतलब है कि डेवलपर्स और इंजीनियरों के पास अपने एआई परियोजनाओं को प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट स्टेज से निवेश पर रिटर्न प्राप्त करने के चरण तक ले जाने के लिए उपकरण हैं। अगले कुछ वर्षों में, हम वास्तव में एआई को व्यवसायों और उनके संचालन के लिए मूर्त लाभ लाते हुए देखना शुरू कर देंगे।
एक क्लिक के साथ AI को तैनात करें
उद्यमों सहित संगठन, वर्तमान में एआई शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को काम पर रखने की उच्च लागत से त्रस्त हैं, लेकिन उपकरण और कम-कोड समाधान परिपक्व होने के रूप में, कंपनियां इन-हाउस में समाधान विकसित कर सकेंगी और उन्हें एक माउस के कुछ क्लिकों के साथ किनारे पर तैनात कर सकेंगी। यह भी दिखाता है कि उद्यम न केवल बाजार को चला सकते हैं, बल्कि इसे सरल भी कर सकते हैं क्योंकि वे क्लाउड में, किनारे पर, मोबाइल पर, या हाइब्रिड तरीके से अपने स्वयं के एआई सिस्टम को विकसित करने और तैनात करने की क्षमता देखते हैं।
एआई सॉल्यूशंस को प्रशिक्षण और तैनाती करने का यह लोकतंत्रीकरण उद्यमों के लिए कई लाभ लाता है, नवाचार के लिए संभावनाओं को खोलता है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एक स्तर का खेल मैदान बनाता है जिसमें सभी उद्यम भाग ले सकते हैं। इसके अलावा, जबकि उद्यम अधिक बुद्धिमान हो रहे हैं, वे स्वचालन के माध्यम से दक्षता बढ़ा सकते हैं, ग्राहकों को व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं और सुविधा-समृद्ध अनुभव बना सकते हैं।
एआई जो ग्राहक गोपनीयता का सम्मान करता है
व्यक्तिगत उपयोगकर्ता स्तर पर, जैसा कि जनता अधिक गोपनीयता-सचेत हो जाती है, लोग अपने द्वारा साझा किए गए व्यक्तिगत डेटा के बारे में अधिक सावधान रहते हैं, जिसका अर्थ है कि कंपनियों को ग्राहक व्यवहार डेटा बनाने के लिए नए तरीकों का पता लगाने और ग्राहकों को और संलग्न करने के लिए अपने स्वयं के एल्गोरिदम को चलाने की आवश्यकता है।
यद्यपि एआई और डेटा सुरक्षा की धारणा हमेशा कुछ हद तक नकारात्मक लगती है, अगर एआई तकनीक को ठीक से लागू किया जाता है और प्रौद्योगिकी के दुरुपयोग की घटना टूट गई है, तो यह विभिन्न उद्योगों में डेटा सुरक्षा में सुधार करने का एक अच्छा तरीका हो सकता है। यह सब कार्यान्वयन के लिए नीचे आता है। उदाहरण के लिए, खुदरा उद्योग में, एक खुदरा हानि रोकथाम एआई प्रणाली को वास्तविक समय में निगरानी करने के लिए स्वयं-सेवा चेकआउट चैनल पर स्थापित किया जा सकता है कि क्या ग्राहक कोड और चेकआउट को स्कैन करते समय कम कीमतों पर सामान खरीदने के लिए "मूल्य टैग को बदल देंगे", और जब कोई विसंगति होती है तो क्लर्क को याद दिलाएं, और फिर ग्राहक समय में त्रुटि को ठीक कर सकते हैं। सिस्टम किसी भी व्यक्ति के चेहरे के बारे में जानकारी संग्रहीत किए बिना सेल्फ-चेकआउट डिवाइस, मॉनिटर, मॉनिटर, डिटेक्ट और अलर्ट पर काम करेगा, और त्वरित निर्णय लेने और स्टोर के कर्मचारियों को सतर्क करने में सक्षम होगा।
एज पर प्रसंस्करण के लिए IoT उपकरणों और AI एल्गोरिदम का उदय मतलब है कि कंपनियां डेटा के साथ वास्तविक समय में बेहतर व्यावसायिक निर्णय ले रही हैं, और इससे आगे के सभी कच्चे डेटा को छोड़ दिया जा रहा है। यह प्रवृत्ति, प्रासंगिक कानूनों और नियमों के परिचय और प्रवर्तन के साथ मिलकर, इंजीनियरों और शोधकर्ताओं को लोगों की गोपनीयता की रक्षा करने और व्यावसायिक लाभप्रदता बढ़ाने के लिए कुशल प्रणालियों के निर्माण के बारे में अधिक सोचने के लिए प्रेरित कर रही है।
कैसे एआई मुनाफे को बढ़ावा दे सकता है
AI लाभप्रदता बढ़ाने के लिए दो मुख्य क्षेत्रों में काम कर रहा है, पहला ग्राहकों को लक्षित करने के लिए व्यक्तिगत सामग्री या उत्पादों का उपयोग कर रहा है। अपने ग्राहकों को यह जानना लंबे समय से एक मंत्र रहा है, यह देखते हुए कि ग्राहकों की जरूरतों का सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता लाभप्रदता और ग्राहक वफादारी को चलाने में मदद कर सकती है। व्यक्तिगत डेटा साझा करके उठाए गए कई मुद्दों के कारण ग्राहक व्यवहार को मापना एक चुनौती बन गया है, समाधान की कोई कमी नहीं है। उदाहरण के लिए, कंपनियां एल्गोरिदम का उपयोग कानूनी अनुपालन के संदर्भ में ग्राहक व्यवहार की "तुलना और भविष्यवाणी" करने के लिए कर सकती हैं, जिससे ग्राहकों को उत्पाद की जरूरतों की खोज करने में सक्षम बनाया जा सकता है, उन्हें उन्हें एहसास नहीं था, या उन सामग्री की खोज करने के लिए जो उन्हें अपील करती हैं।
दूसरा ग्राहकों के लिए एक सुविधा-समृद्ध अनुभव बनाने और उद्यम में क्षमता को चलाने के लिए विभिन्न एआई उपकरणों का लाभ उठाने के लिए है। उदाहरण के लिए, एआई चैटबॉट्स का उपयोग करके ग्राहक पूछताछ का जल्दी और कुशलता से जवाब दें, या फ़ीचर-समृद्ध और सस्ती ग्राहक अनुभव के लिए छवियों और वीडियो को स्वचालित रूप से टैग करके सगाई बढ़ाएं।
दिन के अंत में, व्यवसाय जो बिक्री बढ़ाकर या परिचालन दक्षता में सुधार करके अपने मुनाफे को बढ़ाना चाहते हैं, उन्हें पहले सोचने और पहचानने की आवश्यकता है कि उनके लक्ष्य क्या हैं, और फिर उन्हें प्राप्त करने के लिए उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करें। कंपनियां दक्षता में सुधार करने के लिए रिटेल स्टोर में वास्तविक समय के कार्य असाइनमेंट को प्राप्त करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग कर सकती हैं, और उत्पाद पहचान के लिए कई गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग कर सकती हैं। कुंजी यह है कि निवेश पर रिटर्न प्राप्त करने और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए उत्पादन में एआई और मशीन लर्निंग के शोध निष्कर्षों को लागू किया जाए।