तेज़, रणनीतिक निर्णय लेने के लिए एआई का लाभ उठाना

जेनरेटिव एआई के आसपास बहुत सारी जानकारी है, और तथ्य को कल्पना से अलग करना मुश्किल है। जेनरेटिव एआई में विशेषज्ञता के साथ लॉजिलिटी की अनुसंधान और विकास टीम के सदस्य के रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के तेजी से विस्तार को देखने के लिए मेरे पास अग्रिम पंक्ति की सीट है। एआई ने दक्षता में सुधार और लाभप्रदता बढ़ाने के लिए अपने संगठनों में इसकी क्षमता का लाभ उठाने के इच्छुक व्यापारिक नेताओं के लिए चुनौतियां और अवसर प्रस्तुत किए हैं। इस ब्लॉग में, मैं इस रोमांचक तकनीक के मूल्य को प्रदर्शित करने के लिए 10 सामान्य जेनरेटिव एआई मिथकों को संबोधित करूंगा।

मिथक 1: जेनरेटिव एआई पिछले कुछ वर्षों में एक हालिया विकास है

जनरेटिव एआई पिछले एक या दो वर्षों में जन जागरूकता में सबसे आगे बढ़ गया है। हालाँकि, AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग पद्धतियों पर आधारित है जो 1950 के दशक से लगातार विकसित हुई हैं। इस समय के दौरान, वही एआई उपकरण जो नई प्रौद्योगिकियों को रेखांकित करते हैं, पूर्वानुमान, आपूर्ति योजना, इन्वेंट्री प्रबंधन, विनिर्माण, नेटवर्क अनुकूलन, और अधिक सहित रसद और आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं के सभी क्षेत्रों की दक्षता में सुधार और अनुकूलन में महत्वपूर्ण रहे हैं।

मिथक 2: जेनरेटिव AI आपके डेटा को निजी रखने में असमर्थ है

हमारी शीर्ष चिंताओं में से एक यह है कि ग्राहकों को पूरा भरोसा है कि उनका डेटा सुरक्षित है। गोपनीयता की सुरक्षा के उपायों के साथ जेनरेटिव एआई बिल्कुल बनाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, साथ लॉजिलिटी जेनएआई यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपकी संवेदनशील जानकारी गोपनीय और संरक्षित रहे, आपका डेटा उन्नत एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल और मजबूत एक्सेस नियंत्रण से सुरक्षित है।

मिथक 3: जेनेरिक एआई ब्लैक बॉक्स के रूप में सर्वोत्तम है

पहली नज़र में, 100% स्वचालित वर्कफ़्लो का समर्थन करने वाले जेनरेटिव एआई की संभावना आपकी आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं के लिए एक वांछित लक्ष्य की तरह लग सकती है। हालाँकि, अनुभवी दैनिक योजनाकारों को पता है कि रणनीति निर्धारित करने, पूर्वानुमान विकसित करने, आपूर्ति योजनाएँ बनाने और इन्वेंट्री प्रबंधित करने में अच्छे परिणामों के लिए मानवीय निरीक्षण महत्वपूर्ण है। जेनरेटर एआई का सुचारू एकीकरण विषय विशेषज्ञों के साथ प्रौद्योगिकी अपवादों, अंतिम मिनट के अनुरोधों और अप्रत्याशित व्यवधानों के मामलों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

मिथक 4: जेनरेटिव एआई हमेशा इंसानों से ज्यादा स्मार्ट होता है

हाँ, जनरेटिव एआई में मानवीय क्षमताओं से परे ताकतें हैं। यह इंसानों की तुलना में तेजी से सीख सकता है और प्रशिक्षण डेटा, एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर बड़ी मात्रा में जानकारी को संसाधित और विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित है। हालाँकि, जेनरेटिव एआई स्थितियों से प्रासंगिक जानकारी को बाहर नहीं निकाल सकता है या समझ, भावनाओं और अंतर्ज्ञान की मानवीय अवधारणाओं का उपयोग नहीं कर सकता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि किसी प्रमुख ग्राहक का ऑर्डर देर से आने वाला है। व्यक्तिगत संबंध के कारण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक को पता है कि वे शिपमेंट में तेजी लाने के लिए अपने विक्रेताओं पर निर्भर रहने के लिए सोर्सिंग से अपने सहयोगी को बुला सकते हैं। जेनरेटिव एआई केवल अपने प्रशिक्षण डेटा से सीखी गई बातों के आधार पर कार्य कर सकता है जबकि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधक निर्णय लेने और कार्य करने के लिए स्थिति के संदर्भ के आधार पर अपने अंतर्ज्ञान का उपयोग कर सकता है। 

मिथक 5: जेनरेटिव एआई आपकी कंपनी में कार्यबल को कम कर देगा

जेनरेटिव एआई नौकरियों को आसान बनाकर और श्रमिकों को थकाऊ दोहराव वाले श्रम के बजाय रणनीतिक निर्णय लेने पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देकर मानव कार्यबल को पूरक करता है, न कि प्रतिस्थापित करता है।

कल्पना करें कि अपनी द्वि-साप्ताहिक एसएंडओपी बैठक के लिए तैयार होते समय, एक विश्लेषक को यह निर्धारित करना होगा कि किन उत्पादों को सबसे महत्वपूर्ण रिपोर्ट और केपीआई के साथ अतिरिक्त जांच की आवश्यकता है। एक सुव्यवस्थित जनरेटिव एआई सहायक बैठक से पहले विश्लेषक के लिए यह डेटा स्वचालित रूप से उत्पन्न होगा, जिससे विश्लेषक नवीनतम मेट्रिक्स की व्याख्या और योजना पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र हो जाएगा। विश्लेषक की ज़िम्मेदारियाँ अब डेटा को खंगालने से लेकर प्रमुख कारकों के आधार पर निर्णय लेने तक बढ़ा दी गई हैं।

मिथक 6: बड़ा बेहतर है

जब जेनेरिक एआई मॉडल की बात आती है तो यह विचार कि "बड़ा बेहतर है" एक आम गलत धारणा है। यहां बहुत अधिक तकनीकी हुए बिना, जेनरेटिव एआई मॉडल में अरबों पैरामीटर हो सकते हैं, यानी मॉडल के लिए गणितीय भार और पूर्वाग्रह। उदाहरण के लिए, मेटा के Llama2 में 70 बिलियन पैरामीटर हैं, और यह अफवाह है कि OpenAI के G PT-4 में 1.7 ट्रिलियन पैरामीटर हैं। ये मॉडल आंशिक रूप से इतने बड़े हैं क्योंकि ये कथित तौर पर विशेषज्ञ हैं सब कुछ. जब एक बहुत ही विशिष्ट डोमेन पर प्रशिक्षित और परिष्कृत किया जाता है तो छोटे मॉडल इन विशाल मॉडलों के समान या बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे बड़े मॉडलों के विषयों की विस्तृत श्रृंखला के बजाय गहन विषय वस्तु पर केंद्रित हैं।

मिथक 7: जेनरेटिव एआई समाधान 100% विश्वसनीय हैं और लगातार

यहां तक ​​कि अपनी अद्भुत क्षमताओं के बावजूद, मानव सत्यापन के बिना अकेले जेनेरिक एआई भविष्यवाणियों पर भरोसा करने से खराब परिणाम हो सकते हैं। आपने "मतिभ्रम" के बारे में भी सुना होगा, जब एक चैटबॉट ऐसा उत्तर देता है जो वास्तविक डेटा पर आधारित नहीं होता है। हम जेनरेटिव एआई मॉडल द्वारा उपयोग किए जाने वाले इनपुट और दृष्टिकोण की पारदर्शिता सुनिश्चित करके इस प्रकार के बुरे परिणामों से बच सकते हैं। GenAI की क्षमताएं उपयोगकर्ता को वह डेटा स्रोत दिखाती हैं जो उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए प्रत्येक प्रश्न के उत्तर से मेल खाता है। यह उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रिया में विश्वास प्रदान करता है और साथ ही यदि कोई अशुद्धियाँ मौजूद हैं तो उन्हें पहचानने का मौका भी प्रदान करता है।

मिथक 8: जेनरेटिव एआई प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों से प्रतिरक्षित है

जेनरेटिव एआई अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करता है। यदि प्रशिक्षण डेटा "पक्षपातपूर्ण" है, या वास्तविकता का गलत प्रतिनिधित्व है, तो परिणाम इन पूर्वाग्रहों पर आधारित होंगे।

उदाहरण के लिए, एक इन्वेंट्री प्रबंधक इन्वेंट्री लागत को कम करने के लिए अत्यधिक दबाव में है। ऐसा करने के लिए, वे अपनी प्रारंभिक अनुकूलित योजना को ओवरराइड करते हैं और स्टॉक को एक छोटे प्रतिशत से कम करने के लिए इन्वेंट्री नीतियां निर्धारित करते हैं। एक एआई मॉडल इन पक्षपातपूर्ण नीतियों का उपयोग एक इन्वेंट्री योजना तैयार करने के लिए कर सकता है जिससे कमी और बिक्री में कमी आती है। इस उदाहरण में, एआई इन्वेंट्री मॉडल के इनपुट में अंतर्निहित पूर्वाग्रह से लाभप्रदता में कमी आती है। सही समाधान के साथ, इन मुद्दों को मॉडल इनपुट और मान्यताओं से पूछताछ करके और पूर्वाग्रह के लिए सतर्क रहने और सही करने के लिए प्रशिक्षण मॉडल द्वारा संबोधित किया जा सकता है।

मिथक 9: जेनरेटिव एआई में विचार और भावनाएं होती हैं

जेनरेटिव एआई संवेदनशील नहीं है। हालांकि कभी-कभी ऐसा लगता है, जेनरेटिव एआई में भावनाएं या सहानुभूति नहीं होती है और यह वास्तव में यह नहीं समझता है कि यह क्या कह रहा है, जिस तरह से मनुष्य समझते हैं। जब आप चैटबॉट से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो प्रतिक्रिया एक जटिल भविष्यवाणी मॉडल द्वारा उत्पन्न शब्दों या वाक्यांशों का एक सेट होती है। हालाँकि प्रतिक्रियाएँ अक्सर बेहद विश्वसनीय और सटीक होती हैं, वे सांख्यिकीय रूप से शब्दों और पात्रों के "संभावित" संयोजनों पर आधारित होती हैं, न कि किसी भावना या भावनाओं पर।

मिथक 10: जनरेटिव एआई मानव अंतर्ज्ञान और निर्णय लेने की जगह ले सकता है

जैसा कि हमने ऊपर चर्चा की है, विश्वसनीय निर्णय लेने के लिए अक्सर मानवीय अंतर्ज्ञान की आवश्यकता होती है। जेनरेटिव एआई मॉडल और मानव अनुभव के बीच सहयोग हमें आपूर्ति श्रृंखला योजना और प्रबंधन में मजबूत समाधान बनाने में दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ प्रदान करता है।

अंत में, मुझे आशा है कि आप जेनेरिक एआई के बारे में थोड़ी जानकारी प्राप्त करने में सक्षम हो गए हैं और कुछ संभावित जेनेरिक एआई मिथकों और गलतफहमियों को दूर कर लिया है। लॉजिलिटी इन शक्तिशाली क्षमताओं को हमारे पूरे प्लेटफॉर्म पर एकीकृत करने पर केंद्रित है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए तकनीकी और विषय वस्तु विशेषज्ञता को जोड़ते हैं कि आपके व्यवसाय के पास योजना संबंधी प्रश्नों का उत्तर देने और व्यवसाय को सुचारू, कुशलतापूर्वक और लाभप्रद रूप से चलाने के लिए आवश्यक उपकरण हैं।

जनरेटिव एआई की शक्ति और गति और लोगों की सहानुभूति, अंतर्ज्ञान और रिश्तों के साथ, व्यवसाय सफलता के नए स्तर तक पहुंच सकते हैं।