AI क्षमता क्षमता के साथ रणनीतिक नेतृत्व में बदलाव को सक्षम करता है

सीआईओ और व्यवसाय के नेताओं को पता है कि वे पेशेवर डेटा के सोने की खान पर बैठे हैं। और जबकि पारंपरिक उपकरण जैसे कि बिजनेस इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म और सांख्यिकीय विश्लेषण एस। सॉफ्टवेयर फैटवेयर प्रभावी रूप से कोलेस्टेड डेटा संसाधनों की अंतर्दृष्टि को सतह पर ले जा सकता है, इतनी तेजी से कर रहा है, वास्तविक समय और पैमाने पर एक अनसुलझे चुनौती है।

एंटरप्राइज एआई, जब जिम्मेदारी से और पैमाने पर तैनात किया जाता है, तो इन बाधाओं को अवसरों में बदल सकता है। डेटा पर जल्दी से कार्रवाई करना, यहां तक ​​कि ‘लाइव’ (उदाहरण के लिए, ग्राहक की बातचीत के दौरान) प्रौद्योगिकी की क्षमताओं में से एक है, जैसे कि स्केलेबिलिटी: एआई आसानी से विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में जानकारी को संसाधित कर सकता है क्योंकि वे एक-पानिया स्प्रेडशीट को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकते हैं।

लेकिन आधुनिक उद्यम में एआई समाधान को तैनात करना आसान नहीं है। यह संरचना, आत्मविश्वास और सही प्रतिभा लेता है। व्यावहारिक कार्यान्वयन चुनौतियों के साथ, एआई का उपयोग अपनी चुनौतियों को लाता है, जैसे कि डेटा गवर्नेंस, एआई उत्तर और प्रशिक्षण डेटा और निरंतर कर्मचारियों के मुद्दों पर गार्ड लगाने की आवश्यकता है।

हम के साथ मिले रानी राधाकृष्णनPWC प्रिंसिपल, टेक्नोलॉजी -ऑपरेटेड सर्विसेज – AI, डेटा एनालिटिक्स और इनसाइट्स, इस बारे में स्पष्ट रूप से बात करने के लिए कि क्या काम कर रहा है – और CIO अपनी AI यात्रा में क्या है। हमने उनके भाषण सगाई से पहले बात की थी TACX AI और BIG DATA EXPO उत्तरी अमेरिकासांता क्लारा कन्वेंशन सेंटर में 4 और 5 जून।

रानी विशेष रूप से कुछ शासन, डेटा गोपनीयता और संप्रभुता के मुद्दों से जुड़ी है, जिन्होंने अपने करियर में कई वर्षों तक स्वास्थ्य क्षेत्र में कई ग्राहकों के साथ काम किया है-जहां गोपनीयता, डेटा ओवरसाइट और उपरोक्त सभी डेटा सटीकता जैसे मुद्दे तकनीकी तैनाती या ब्रेक पहलू हैं।

“यह एक त्वरित इंजीनियर या पायथन डेवलपर के लिए पर्याप्त नहीं है।

समर्थन से रणनीति: एआई के लिए अपेक्षाएं बदलना

रानी ने कहा कि एआई-संचालित प्रबंधित सेवाओं के लिए पीडब्ल्यूसी के ग्राहकों से एक बढ़ता उत्साह है जो प्रत्येक क्षेत्र में व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, और तथाकथित एजेंटों में प्रौद्योगिकी में अधिक सक्रिय रूप से उपयोग किया जा सकता है, जहां एजेंट डेटा और उपयोगकर्ता इनपुट पर स्वतंत्र रूप से काम कर सकते हैं; जहां स्वायत्त एआई एजेंट मनुष्यों, डेटा संसाधनों और उपकर और ऑटो टमाटर के साथ बातचीत के आधार पर कदम उठा सकते हैं।

उदाहरण के लिए, पीडब्ल्यूसी एजेंट ओएस एक मॉड्यूलर एआई प्लेटफॉर्म है जो सिस्टम और तराजू को बुद्धिमान एजेंटों से जोड़ता है, अक्सर पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में तेजी से। यह एक उदाहरण है कि पीडब्ल्यूसी अपने ग्राहकों से एआई की मांग का जवाब कैसे देता है, जिनमें से कई इस नई तकनीक की संभावना को देखते हैं, लेकिन उनकी आवश्यकताओं पर काम करने के लिए घर के कौशल और कर्मचारियों की कमी है।

संगठन के क्षेत्र के आधार पर, एआई में रुचि व्यवसाय में कई अलग -अलग स्थानों से आ सकती है। भौतिक या डिजिटल प्रणालियों की सक्रिय देखरेख; विनिर्माण या इंजीनियरिंग में भविष्यवाणी रखरखाव; या एक जटिल, उपभोक्ता-सामना करने वाले वातावरण में ऑटो टोमेशन द्वारा जीत की लागत की दक्षता, केवल कुछ उदाहरण हैं।

लेकिन एआई जहां एआई मूल्य ला सकता है, उसकी परवाह किए बिना, अधिकांश कंपनियों को अभी तक घर के कौशल और प्रभावी एआई परिनियोजन के लिए लोगों की आवश्यकता नहीं है-या कम से कम, आरओआई प्राप्त करने वाली तैनाती और महत्वपूर्ण जोखिम के साथ नहीं आती है।

रानी ने कहा, “यह एक शीघ्र इंजीनियर या पायथन डेवलपर होने के लिए पर्याप्त नहीं है।” “आपको यह सब बहुत संरचनात्मक रूप से रखना होगा, और आपको अभी भी आउटपुट में किसी भी पूर्वाग्रह की समीक्षा करने और संबोधित करने के लिए लूप में एक मानव की आवश्यकता है, सही प्रशिक्षण डेटा सेट को क्यूरेट करने के लिए।”

सफाई घर: एआई के पीछे डेटा चुनौती

रानी का कहना है कि प्रभावी एआई कार्यान्वयन को तकनीकी कौशल के संगठन के डोमेन कौशल के साथ संयोजन में संयोजन की आवश्यकता होती है – डेटा इंजीनियरिंग, डेटा विज्ञान, शीघ्र इंजीनियरिंग। आंतरिक डोमेन कौशल सही परिणाम निर्धारित कर सकते हैं, और तकनीकी कर्मचारी जिम्मेदार एआई प्रथाओं जैसे डेटा टकराव और शासन को कवर कर सकते हैं और पुष्टि कर सकते हैं कि एआई सिस्टम जिम्मेदारी से और कंपनी के दिशानिर्देशों में काम करते हैं।

“एआई से उच्चतम मूल्य प्राप्त करने के लिए, संगठन को अंतर्निहित डेटा को ठीक से प्राप्त करना होगा।” “मैं एक भी कंपनी को नहीं जानता, जो कहती है कि इसका डेटा बहुत आकार में है … आपको इसे सही संरचना में दर्ज करना होगा और इसे ठीक से बनाना होगा ताकि आप इसे क्वेरी, विश्लेषण और नोटिट कर सकें और उभरते रुझानों की पहचान कर सकें।”

कार्य उद्योग के एक हिस्से को प्रभावी एआई उपयोग, एआई सिस्टम के उत्पादन और प्रशिक्षण और परिचालन डेटा के निहित संभावित पूर्वाग्रह के विश्लेषण के लिए रखा जाना है – पूर्वाग्रह का निरीक्षण और सुधार है।

यह महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम के तहत आर्किटेक्चर के हिस्से के रूप में, टीमें सख्त डेटा सैनिटाइजेशन, सामान्यीकरण और डेटा ओटी नोटेशन प्रक्रियाओं को लागू करती हैं। रानी ने कहा कि बाद में “कई प्रयासों” की आवश्यकता होती है, और आवश्यक कुशल कर्मचारी डेटा पेशेवरों की एक नई नस्ल में हैं जो बाहर आ रहे हैं।

यदि डेटा और कर्मचारियों की चुनौतियों को दूर किया जा सकता है, तो फीडबैक लूप एआई को वास्तव में मूल्यवान बनाने के संभावित परिणाम बनाता है, रानी ने कहा। “अब आपके पास एआई के साथ अवसर है कि आपको जो उत्तर मिलता है वह वापस जाना है और इसे सुधारना है। और यही वह है जो इसे इतना अनोखा और इतना मूल्यवान बनाता है क्योंकि अब आप उन सवालों के जवाब के लिए प्रशिक्षण ले रहे हैं जिनका आप उत्तर देना चाहते हैं।”

CIO के लिए, शिफ्ट केवल सक्षम तकनीक के बारे में नहीं है। यह एआई को एंटरप्राइज आर्किटेक्चर में एकीकृत करने, व्यावसायिक रणनीतियों के साथ गठबंधन करने और शासन के जोखिमों को प्रबंधित करने के बारे में है जो एक पैमाने के साथ आता है। CIO AI स्टूवर्स बन रहे हैं – न केवल सिस्टम, बल्कि आत्मविश्वास और परिवर्तन।

अंत

ए.आई. अकादमिक कंप्यूटर विज्ञान अनुसंधान के मूल से बाहर निकलने के बाद से कुछ साल हो गए हैं, इसलिए यह समझ में आता है कि आज के उद्यम संगठन एआई की संभावनाओं को साकार करने के अपने तरीके को महसूस करते हैं।

लेकिन एक नई प्लेबुक उभर रही है-एक जो सीआईओ को अपने डेटा भंडार, व्यावसायिक रणनीतियों, परिचालन सुधारों, ग्राहक-संचार के अनुभवों और व्यवसाय के एक दर्जन और क्षेत्रों तक पहुंचने में मदद करती है।

एक कंपनी जो दुनिया भर के बड़े और छोटे उपभोक्ताओं के साथ अनुभव में झूठ बोल रही है, PWC एक प्रमुख विकल्प है कि अपनी मौजूदा AI यात्रा या प्रत्यक्ष और प्रत्यक्ष शुरू करने के लिए निर्णय किए जा रहे हैं।

कैसे अन्वेषण करें पीडब्ल्यूसी मुख्य ऑपरेशन में सीआईओ एम्बेड एआई की मदद कर रहा हैऔर जून में रानी की नवीनतम अंतर्दृष्टि देखें TACX AI और BIG DATA EXPO उत्तरी अमेरिका।

(छवि स्रोत: एक व्यक्ति को “नेटवर्क रैक” सीसी खरीदें-एस 2 के तहत लाइसेंस प्राप्त है।)