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हाल ही में मुझे प्रस्तुतीकरण का गौरव प्राप्त हुआ 2024 के लिए फॉरेस्टर की भविष्यवाणियाँ एक हजार से अधिक तकनीकी और व्यापारिक नेताओं के लिए। इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि जेनरेटिव एआई (जेनएआई) के बारे में ढेर सारे प्रश्न थे। मैं हमें प्राप्त कुछ और तकनीकी प्रश्नों का उत्तर देना चाहूँगा।
तकनीकी नेता 2024 में जेनएआई का लाभ कैसे उठा सकते हैं, इसके बारे में और अधिक जानकारी के लिए, विशेष रूप से हमारे ऑन-डिमांड भविष्यवाणियां 2024 वेबिनार देखें। तकनीकी नेताओं की ओर उन्मुख.
आप GenAI रणनीति बनाने की अनुशंसा कैसे करते हैं?
यहां पांच चरण दिए गए हैं जिन्हें आप अपनी जेनएआई रणनीति लॉन्च करने के लिए उठा सकते हैं:
- अनौपचारिक जेनएआई टूल के इर्द-गिर्द दिशानिर्देशों का एक सुरक्षित और लचीला सेट बनाने के लिए कर्मचारियों के साथ जुड़ें।
- आरंभिक जेनएआई उपयोग मामलों का अन्वेषण करें। आंतरिक रूप से विकसित क्षमताओं और विक्रेता-समर्थित कार्यक्षमताओं दोनों को शामिल करें। इन उपयोग मामलों को समन्वयित करने और सूचीबद्ध करने के लिए एक टीम को सशक्त बनाएं।
- प्रारंभिक तैनाती को आंतरिक उपयोग के मामलों पर केन्द्रित करें जो कर्मचारी उत्पादकता, अनुसंधान, सामग्री प्रारूपण, या ग्राहक जुड़ाव और समर्थन को बढ़ाएगा।
- जेनएआई अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग के लिए और निर्देश-ट्यूनिंग डेटा सेट के रूप में लाभ उठाने के लिए, एंटरप्राइज़ डेटा तैयार करना शुरू करें। इसकी शुरुआत असंरचित डेटा से होनी चाहिए जिसे या तो पारंपरिक कीवर्ड या लेक्सिकल इंडेक्सिंग या वेक्टर डेटाबेस में एम्बेडिंग द्वारा एक्सेस किया जा सकता है।
- कर्मचारी उत्साह, कार्यकारी रुचि और एआई और जेनएआई के लिए आसन्न अनुप्रयोगों को जोड़ने के लिए ऊपर से नीचे और नीचे से ऊपर तक काम करें। जानबूझकर शैडो एआई के ख़िलाफ़ काम करें।
GenAI को काम करने के लिए डेटा की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका डेटा AI के लिए तैयार है, कंपनियों को अभी क्या करना चाहिए?
कंपनियों को अपना बेसिक दुरुस्त करना चाहिए डेटा प्रबंधन और शासन प्रथाएँ. वर्तमान में, जेनएआई अपने आउटपुट को ग्राउंड करने के लिए ज्यादातर असंरचित डेटा पर निर्भर करता है, इसलिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में डेटा की पुनर्प्राप्ति और वितरण का समर्थन करने के लिए प्रमुख असंरचित डेटा सेट को प्रबंधित, खोज के लिए अनुक्रमित और मेटाडेटा के साथ समृद्ध करना शुरू करें। यह सुनिश्चित करना कि आप आवश्यक डेटा स्रोतों (उचित एंटरप्राइज़ अनुमतियों के साथ) तक पहुंच सकते हैं, जेनएआई टूल द्वारा इस जानकारी की खपत को सक्षम करेगा।
आपके शोध के आधार पर, क्या डेटा इंजीनियरिंग या डेटा प्रबंधन-संबंधित परियोजनाओं या क्षमताओं में जेनएआई का उपयोग करने के कोई अवसर हैं?
डेटा इंजीनियरिंग और डेटा प्रबंधन में वर्तमान में अन्य अनुप्रयोगों की तुलना में जेनएआई क्षेत्र में उपयोग के मामले अधिक सीमित हैं, लेकिन इसमें महत्वपूर्ण संभावनाएं हैं। कुछ कंपनियों ने असंरचित सामग्री से मेटाडेटा बनाने के लिए एलएलएम का लाभ उठाना शुरू कर दिया है, जैसे कॉल सेंटर ट्रांस्क्रिप्ट – विषयों, संस्थाओं, विषयों आदि को निकालना। डेटा शब्दकोश बनाने और बनाए रखने में सहायता के लिए एलएलएम का उपयोग करने वाले शुरुआती एप्लिकेशन भी हैं। एलएलएम स्कीमा और रिश्तों को फीड करने के बाद डेटा परिभाषाओं का मसौदा तैयार करने में मदद कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, कुछ विक्रेता हैं जो मॉडल प्रशिक्षण, उत्पाद प्रदर्शन और अनुप्रयोग विकास और परीक्षण सहित उपयोग के मामलों के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए एलएलएम का उपयोग कर रहे हैं। ये आज ज्यादातर असंरचित पक्ष पर हैं, साथ ही कुछ संरचित डेटा भी कर रहे हैं।
एआई परियोजनाओं की निगरानी और मूल्यांकन के लिए संगठनों में जोखिम प्रबंधन टीमों को क्या भूमिका या दृष्टिकोण अपनाना चाहिए?
जोखिम प्रबंधन की भूमिका में संगठन के लिए सबसे बड़े संभावित लाभ वाले जेनएआई उपयोग मामलों की पहचान करना शामिल है। परिवर्तनकारी मुख्य जोखिम अधिकारी (सीआरओ) पर हमारे शोध में, फॉरेस्टर जोखिम प्रबंधन में लागत को कम करने पर केंद्रित लेनदेन संबंधी कार्य से परिवर्तनकारी कार्य में एक बुनियादी बदलाव का वर्णन करता है जो संगठनों को नए अवसरों को भुनाने में सक्षम बनाता है। परिवर्तनकारी सीआरओ अनावश्यक या महंगी गलत कदमों से बचते हुए उनके संगठन को बेहतर, तेज रणनीतिक निर्णय लेने में मदद करता है।
यह नया फोकस उन क्षेत्रों की पहचान करने और ऐसे मामलों का उपयोग करने के लिए ड्राइवर की सीट पर जोखिम प्रबंधन डालता है जहां जेनएआई तेजी से सबसे बड़ा मूल्य जोड़ सकता है। इसमें जेनएआई को नैतिक रूप से कैसे लागू किया जाए और किन एआई परियोजनाओं की आवश्यकता होगी, यह शामिल है अतिरिक्त रेलिंग, निरीक्षण, और नियंत्रण। परिणामों पर ध्यान केंद्रित करके, जोखिम प्रबंधन किसी जोखिम घटना या अनुपालन उल्लंघन से केवल वित्तीय प्रभाव के बजाय ग्राहक अनुभव, कर्मचारी अनुभव, गुणवत्ता, सुरक्षा और नवाचार पर जेनएआई के प्रभाव को माप सकता है। जोखिम प्रबंधन जेनएआई के आरओआई का एहसास करने के लिए एयर कवर प्रदान करेगा।
हमें अपनी भविष्यवाणियाँ साझा करने में आनंद आया और हम अंदर और बाहर ग्राहकों से जुड़ने के लिए उत्सुक हैं जीन. आप इसकी जांच कर सकते हैं भविष्यवाणियाँ 2024 वेबिनार यहां, या यदि आप अधिक लिखित-शब्द वाले व्यक्ति हैं, तो इसे देखें भविष्यवाणियाँ 2024 मार्गदर्शिका.
यदि आप फॉरेस्टर ग्राहक हैं और आपके पास जेनएआई प्रश्न हैं, तो अपनी खाता टीम से संपर्क करें। यदि आप अभी तक ग्राहक नहीं हैं, तो मुझे आशा है कि आप जल्द ही हमसे जुड़ेंगे। आप इसके बारे में जान सकते हैं यहां तकनीकी नेताओं के लिए हमारी सेवाएं.
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