AI) ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਬਾਰੇ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਗਲੋਬਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ 93.5 ਵਿੱਚ AI ਹੱਲਾਂ 'ਤੇ $2018 ਬਿਲੀਅਨ ਖਰਚ ਕੀਤੇ, ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ $67.85 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, 80% ਤੱਕ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ 11% ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਾਰਥਕ ਵਾਪਸੀ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।

ਕੀ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਵਾਅਦੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ?

ਉਲਟਾ ਸੱਚ ਹੈ। AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਖਿੱਚੀਆਂ ਗਈਆਂ ROI ਇਸ ਤੱਥ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਲੱਭੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮਿਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। Deloitte ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਸਥਾਪਤ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਕੋਲ 5 ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਅਦਾਇਗੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ 1.2% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ROI ਹੈ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਕਮਾਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪੰਜ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

ਇੱਥੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੰਜ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

  • AI ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਪਯੋਗਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ।
  • AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਯੋਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।
  • AI ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਸਕੇਲਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
  • ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਬੱਚੇ ਦੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋ।
  • AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਕਦਮ 1: ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ AI ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਕਰੋ।

ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜੋ ਕੰਮ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤੰਗ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਭਰੀਆਂ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਪਾਰਕਿੰਗ ਥਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨਾ।

ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਣ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ML ਹੱਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਫਿਰ ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕਰ ਕੇ ਸਿੱਖੋ, ਜਾਂ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ। ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਇਹਨਾਂ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਖੁਸ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ AI ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬਹੁਤ ਡੂੰਘੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਹੱਲ ਹੁਣ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ CV ਅਤੇ NLP ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਨਯੂਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। .

ਹਰੇਕ AI ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਸਮੀਖਿਆ ਸਾਈਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਊਰਜਾ ਲਾਗਤ ਅਚਾਨਕ ਕਿਉਂ ਵਧ ਗਈ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਕਰਤੱਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋਵੋਗੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ ਤੱਕ ਘਟਾ ਕੇ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਜਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਟਿਊਮਰ ਸੁਭਾਵਕ ਜਾਂ ਕੈਂਸਰ ਵਾਲੇ ਹਨ।

ਕਦਮ 2: ਆਪਣੇ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਯੋਗ, ਠੋਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ।

ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ।

ਸਾਰੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸੜਕ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰੋ।

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇਕਾਈ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀ-ਸੂਟ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਾਂ ਸਮੇਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਸਬੂਤ (ਪੀਓਸੀ) ਬਣਾਉਣਾ AI ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸੀ-ਸੂਟ ਨੂੰ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਹਾਡੇ AI ਟੀਚੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਸਮਾਰਟ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਮਾਪਣਯੋਗ, ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ, ਸੰਬੰਧਿਤ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਬੱਧ). ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (IPA) ਹੱਲ ਤੁਹਾਨੂੰ NLP ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 70% ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

3. ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿੰਨੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਇਹ AI ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪੜਾਅ 2 ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਟੀਚਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੀਂ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ IT ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ AI ਸਲਾਹਕਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰੀ ਮਦਦ ਹਾਇਰ ਕਰੋ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਨੋ-ਕੋਡ ਜਾਂ ਘੱਟ-ਕੋਡ SaaS ਹੱਲ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ AI ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਭਾਵ, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਹੈ) ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ (ਭਾਵ, ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ). ਇੱਕ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਲਗਭਗ 90% ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਰੁਟੀਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਹੋਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, Google, Amazon, ਅਤੇ Microsoft ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਹਿਣ ਲਈ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ AI ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਇਨਸੁਲਰ, ਪੁਰਾਣੇ ਐਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹਨ।

ਤੁਹਾਡੇ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਇੱਕ ਆਮ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦਾ, ਸਟਾਫ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਫੋਰਸ ਫੀਲਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

AI ਦੇ ਫੈਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਧਿਐਨ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਅੰਕ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਚਤ ਸਕੋਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

4. ਵਿਸਥਾਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਬਾਕੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਾਰਟਨਰ ਤੋਂ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ 53% ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਘਟੀਆ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕਲੇ POCs ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ।

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਡੀ AI ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਨਾ ਡਰੋ ਜੇਕਰ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਕੋਈ ਖਾਸ AI ਸਬੂਤ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

5. AI ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਵੱਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਫਲ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਠੋਸ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੈ (ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਮਵਰ ਵੱਡੀ ਡਾਟਾ ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ)।

ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਾਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।

ਬਾਹਰੀ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਏਆਈ ਐਕਸੀਲੈਂਸ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ ਘਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਹਰ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਵਿਭਾਗਾਂ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਸਿੱਟਾ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੈਨ ਆਊਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ 'ਤੇ ਬਣੇ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਹੈ, ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਦਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਹੋਸਟਰੋਸਟਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵੈੱਬ ਹੋਸਟਿੰਗ ਹੱਲ ਕੰਪਨੀ ਹੈ. 2019 ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਸਥਾਪਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, HostRooster ਨੇ ਸਾਡੇ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਕੱਢੇ ਹਨ: ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਲੰਡਨ, ਇੰਗਲੈਂਡ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਤ, ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ, ਨਵਾਂ ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੋ ਸਕੇ ਵੈੱਬ ਹੋਸਟਿੰਗ ਪੈਕੇਜ.

%d ਇਸ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਵੇਬਸਾਇਟਾ: