मंगलवार को जारी “एंटरप्राइज़ एआई रेडीनेस” शीर्षक वाली इंफोसिस रिसर्च रिपोर्ट के अनुसार, उद्यमों को अपने मौजूदा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रोजेक्ट्स से 15 प्रतिशत की औसत उत्पादकता वृद्धि की उम्मीद है, जबकि कुछ को 40 प्रतिशत तक का लाभ होने की उम्मीद है। इंफोसिस नॉलेज इंस्टीट्यूट की रिपोर्ट से पता चलता है कि हालांकि दुनिया भर की कंपनियां एआई की परिवर्तनकारी क्षमता को पहचानती हैं, लेकिन अधिकांश इसे अपने संचालन में एकीकृत करने के लिए पूरी तरह से तैयार नहीं हैं।
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अध्ययन, जिसमें ऑस्ट्रेलिया, न्यूजीलैंड, फ्रांस, जर्मनी, यूके और यूएस के 1,500 से अधिक अधिकारियों का सर्वेक्षण किया गया, यह दर्शाता है कि केवल 2 प्रतिशत संगठन पांच महत्वपूर्ण आयामों में पूरी तरह से तैयार हैं: प्रतिभा, रणनीति, शासन, डेटा और प्रौद्योगिकी। .
हालाँकि, रिपोर्ट महत्वपूर्ण कमियों को उजागर करती है, विशेष रूप से प्रौद्योगिकी तत्परता में, जहां केवल 9 प्रतिशत कंपनियों के पास मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, प्रीबिल्ट एल्गोरिदम और डायनेमिक कंप्यूटिंग जैसी आवश्यक एआई क्षमताएं हैं। डेटा-संबंधी चुनौतियाँ भी बनी हुई हैं, केवल 10 प्रतिशत ने एआई परियोजनाओं के लिए डेटा तक आसान पहुँच की सूचना दी है।
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इन कमियों को दूर करने के लिए, इंफोसिस रिपोर्ट पांच आवश्यक कदम बताती है:
1. एक व्यापक एआई रणनीति विकसित करें: केवल 23 प्रतिशत उत्तरदाताओं के पास व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप एक मजबूत एआई रणनीति है।
2. जिम्मेदार एआई शासन स्थापित करें: केवल 10 प्रतिशत के पास जोखिमों को कम करने के लिए अच्छी तरह से परिभाषित शासन प्रक्रियाएं हैं। रिपोर्ट में बताया गया है कि इन्फोसिस का जिम्मेदार एआई कार्यालय, इन्फोसिस टोपाज का हिस्सा, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने और जोखिमों को कम करने, उद्यमों के लिए एआई के मूल्य को बढ़ाने के लिए नीतियां स्थापित करके इस दृष्टिकोण का उदाहरण देता है।
3. कार्यबल को उन्नत करें: उद्यमों में एआई की महत्वपूर्ण भूमिका के बावजूद, केवल 21 प्रतिशत उत्तरदाताओं का कहना है कि उनके कर्मचारियों के पास एआई उपकरण अपनाने के लिए आवश्यक ज्ञान है, केवल 12 प्रतिशत को पर्याप्त प्रशिक्षण प्राप्त हुआ है। इंफोसिस ने कहा, “आगे की सोच रखने वाली कंपनियां तत्परता सुनिश्चित करने के लिए एआई कौशल मार्ग तैयार कर रही हैं।”
4. डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर तैयार करें: केवल 10 प्रतिशत कंपनियों को अपने डेटा तक पहुंच आसान लगती है, और 30 प्रतिशत अपनी डेटा सटीकता और प्रशासन को खराब मानते हैं, जो डेटा स्वास्थ्य को बढ़ाने के महत्व को रेखांकित करता है।
5. नवाचार की संस्कृति विकसित करें: केवल 9 प्रतिशत कंपनियां इस क्षेत्र में पूरी तरह से तैयार हैं, जो मशीन लर्निंग और ऑटोमेशन जैसी मूलभूत प्रौद्योगिकियों में निवेश की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं, जो ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकती हैं, त्रुटियों को कम कर सकती हैं और अनुपालन बढ़ा सकती हैं।
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इन्फोसिस के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, मोहम्मद रफी तरफदार ने कहा: “उद्यम-व्यापी एआई-तैयार बनने और जनरल एआई सहित इस तकनीक के वादे को साकार करने के लिए, एक मजबूत और स्केलेबल नींव स्थापित करना जरूरी है। हमारे शोध और सीख एआई-प्रथम परिवर्तन यात्रा ने दिखाया है कि डेटा तत्परता, जिम्मेदार एआई रेलिंग के साथ एंटरप्राइज जेन एआई प्लेटफॉर्म और एआई प्रतिभा परिवर्तन एआई विकास को तेज करने और लोकतांत्रिक बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसे एआई पहल को बढ़ाने के लिए एआई फाउंड्री और फैक्ट्री मॉडल द्वारा पूरक किया जाना चाहिए उद्यम।”
इन्फोसिस नॉलेज इंस्टीट्यूट के प्रमुख जेफ कवानुघ ने कहा, “हमारे शोध में पाया गया कि जनरल एआई सहित एंटरप्राइज एआई, उत्पादकता लाभ में 40 प्रतिशत तक अनलॉक करने का वादा करता है, फिर भी केवल 2 प्रतिशत कंपनियां ही वास्तव में तैयार हैं। यह तत्परता अंतर दोनों का प्रतिनिधित्व करता है चुनौती और एक बड़ा अवसर। जो लोग अभी कार्य करते हैं – जेन एआई सहित एक स्पष्ट एआई रणनीति का निर्माण करके, मजबूत शासन की स्थापना, और प्रतिभा को निखारना – न केवल नवाचार की अगली लहर का नेतृत्व करेंगे बल्कि मौलिक रूप से अपने एआई उद्योगों को नया आकार देंगे दूर का लक्ष्य; यह भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए आवश्यक आधार है। अब एआई तत्परता में निवेश करने का समय आ गया है।”