AI ട്രെൻഡുകൾ സ്റ്റാഫ്  

AI പ്രോജക്റ്റുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധത പുലർത്തുകയും കുറച്ച് വിജയങ്ങൾ അനുഭവിക്കുകയും ചെയ്ത ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, എന്റർപ്രൈസിനായി പ്രോജക്റ്റ് വിജയകരമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന് ചുറ്റുമുള്ള വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു.   

എല്ലാ ആനുകൂല്യങ്ങളും അനുഭവിക്കാൻ, ഓർഗനൈസേഷനെ ബിസിനസ്സ് തന്ത്രവുമായി സമന്വയിപ്പിക്കുകയും ക്രോസ്-ഫങ്ഷണൽ സഹകരണം ഉറപ്പാക്കുകയും ശരിയായ കഴിവുകളിലും പരിശീലനത്തിലും നിക്ഷേപിക്കുകയും ശക്തമായ ഡാറ്റാ പ്രാക്ടീസുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്, ഒരു സമീപകാല അക്കൗണ്ട് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു ടെക് വയർ.   

ഇവ ചെറിയ ജോലികളല്ല. AI- നെക്കുറിച്ച് അടുത്തിടെ നടത്തിയ ഒരു ആഗോള സർവേ മക്കിൻസി AI- യിൽ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരായ ഭൂരിഭാഗം ആളുകളും മൂല്യം നേടുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്തി, എന്നാൽ ചിലത് വലിയ തോതിൽ നേടുന്നു, വരുമാനം വർദ്ധിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവരെ അപേക്ഷിച്ച് ചെലവ് ലാഭിക്കുന്നു.  

ഒരു പ്രത്യേക സർവേ ഓട്ടോമോട്ടീവ് AI തന്ത്രപരമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്ന കമ്പനികൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത കമ്പനികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ നിക്ഷേപത്തിന്റെ അഞ്ചിരട്ടി വരുമാനം ഉണ്ടാക്കുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്തി. 86% എക്സിക്യൂട്ടീവുകളും തങ്ങളുടെ AI സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ അവരുടെ വളർച്ചാ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കൈവരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നില്ലെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തു. കൂടാതെ, സർവേയിൽ പങ്കെടുത്ത സി-ലെവൽ എക്സിക്യൂട്ടീവുകളിൽ മുക്കാൽ ഭാഗവും തങ്ങളുടെ കമ്പനികളിലുടനീളം എഐയെ ആക്രമണാത്മകമായി വിന്യസിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ തങ്ങളുടെ കമ്പനികൾ ബിസിനസിൽ നിന്ന് പുറത്തുപോകാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു.   

ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, അടുത്ത ദശകത്തിൽ AI ആഗോള സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയിലേക്ക് 13 ട്രില്യൺ ഡോളർ ചേർക്കുമെന്ന് മക്കിൻസി കണക്കാക്കുന്നു. വിപുലമായ വിന്യാസത്തിൽ നിന്ന് ഗണ്യമായ ബിസിനസ്സ് നേട്ടങ്ങളോടെ, കമ്പനികൾ അവരുടെ വികസന AI യുടെ മുൻ‌നിര ചെലവുകൾ നികത്തുമ്പോൾ മാത്രമേ AI യുടെ മുഴുവൻ മൂല്യവും ഫലപ്രദമാകൂ. എന്നിരുന്നാലും, “മിക്ക കമ്പനികളും AI സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ പാടുപെടുകയാണ്,” അക്കൗണ്ട് പറയുന്നു.  

AI സ്കെയിലിംഗ് വളരെ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണെന്നതിന്റെ പ്രധാന കാരണങ്ങൾ നാല് തീമുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു: ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ, ഡാറ്റ, കഴിവ്, വിശ്വാസം എന്നിവ സമീപകാലത്തെ ഒരു അക്കൗണ്ടിന്റെ രചയിതാവ് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു VentureBeat.   

ഇഷ്ടാനുസൃതം: AI പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള മിക്ക മോഡലുകളും-എം‌എൽ‌, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്-ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്ഡ്, ആർക്കും സ available ജന്യമായി ലഭ്യമാണ്. നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്‌നം, ഡാറ്റ, ഡൊമെയ്‌ൻ എന്നിവയ്‌ക്ക് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ എന്റർപ്രൈസ് ടീമുകൾ ഓരോ മോഡലും ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കി പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ബിസിനസ്സിന്റെ പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങളിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിന് മോഡൽ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. വിന്യസിക്കുന്നതിന്, മോഡലുകൾ നിലവിലുള്ള ഐടി ആർക്കിടെക്ചറിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.   

“എല്ലാ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കും ഡൊമെയ്‌നിനുമായി ആദ്യം മുതൽ‌ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ‌ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒരു ടൺ‌ ഇച്ഛാനുസൃതമാക്കൽ‌ പ്രവർ‌ത്തനം ആവശ്യമാണ്,” രചയിതാവ് പറഞ്ഞു ഗണേഷ് പദ്മനാഭൻ വിപി, ഗ്ലോബൽ ബിസിനസ് ഡവലപ്മെന്റ് & സ്ട്രാറ്റജിക് പാർട്ണർഷിപ്പുകൾ ബിയോണ്ട് മൈൻഡ്സ്. ടെൽ അവീവ് ആസ്ഥാനമാക്കി, യഥാർത്ഥ ലോക ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഒരു മോഡുലാർ AI എഞ്ചിൻ കമ്പനി നൽകുന്നു. “എഐ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം കസ്റ്റമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ കഴിയുന്നത്ര കാര്യക്ഷമമാക്കുകയാണ്,” അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.  

ഡാറ്റ: AI പ്രോജക്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്താനും തയ്യാറാക്കാനും ആക്‌സസ് ചെയ്യാനും ആവശ്യമായ ശ്രമം പലപ്പോഴും കുറച്ചുകാണുന്നു, ഇത് പല AI പ്രോജക്റ്റുകളും പരാജയപ്പെടുന്നതിന്റെ കാരണവുമാണ്. മിക്ക കേസുകളിലും, തങ്ങൾക്ക് സ്റ്റാൻ‌ഡേർ‌ഡ് ഡാറ്റാ നിർ‌വ്വചനങ്ങളോ ശരിയായ ഡാറ്റാ നിർ‌വ്വചനങ്ങളോ ഇല്ലെന്ന് ഓർ‌ഗനൈസേഷൻ‌ മനസ്സിലാക്കുന്നു, മാത്രമല്ല അവ വിതരണം ചെയ്ത ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളുമായി പൊരുതുന്നു. “ഇത് ഒരു മൾട്ടി-ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ യാത്ര ആരംഭിക്കുന്നു,” പദ്മനാഭൻ പറഞ്ഞു. AI പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റുകൾ ഉൽ‌പാദനത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നതിന് ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളും ഉൽ‌പാദനത്തിലെ ഗ is രവമുള്ള ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ആവശ്യമാണ്.  

കഴിവ്: സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ (എം‌എൽ) കഴിവുകൾ, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം, സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസന അനുഭവം എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന എം‌എൽ എഞ്ചിനീയർമാരും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും. “ഒരു ടീമിനെ വളർത്തിയെടുക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത AI യുമായുള്ള നിങ്ങളുടെ മൂല്യം തിരിച്ചറിയാൻ കാലതാമസം വരുത്തുന്നു,” അദ്ദേഹം കൂട്ടിച്ചേർത്തു, “ഈ ടീമുകൾക്ക് യഥാർത്ഥ ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ ആരംഭിക്കാൻ വർഷങ്ങളെടുക്കും.” ചില ഓർ‌ഗനൈസേഷനുകൾ‌ ആന്തരിക എ‌ഐ ടീമുകളെ ബാഹ്യ പങ്കാളികളുമായി വർദ്ധിപ്പിക്കും, വേഗത്തിലുള്ള പൈലറ്റ്-ടു-പ്രൊഡക്ഷൻ പാതയ്ക്കായി, അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിച്ചു.   

വിശ്വസിക്കുക: AI ജോലികൾ കാലഹരണപ്പെടുമെന്ന ഭയം കണക്കിലെടുത്ത്, AI സംവിധാനങ്ങൾ ഫ foundation ണ്ടേഷനിൽ മനുഷ്യ-യന്ത്ര സഹകരണത്തോടെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. “ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിൽ ഉടനീളം എഐയെ വലിയ തോതിൽ സ്വീകരിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ, ഐടി സംവിധാനങ്ങൾ, സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയിലുടനീളം വാങ്ങൽ, പിന്തുണ, സംയോജനം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്,” പത്മനാഭൻ പറഞ്ഞു.  

ആന്തരിക ഓഡിറ്റ്, റെഗുലേറ്ററി ആവശ്യകതകൾ എന്നിവ പാലിക്കുന്നത് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്. ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് AI എടുക്കുന്ന പക്ഷപാതപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ ഒരു അപകടമുണ്ടാക്കാം. “തങ്ങളുടെ സംഘടനകളിലുടനീളം AI സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും നൂതനമായ ടീമുകൾ പോലും ഓടുന്ന ഒരു നിർണായക തടസ്സമാണിത്,” അദ്ദേഹം പറഞ്ഞു.  

ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന് ചുറ്റുമുള്ള “സൈലഡ് വർക്ക് കൾച്ചർ” പോകേണ്ടതുണ്ട്  

എന്റർപ്രൈസിലെ AI സ്കെയിൽ ചെയ്യാനുള്ള ശ്രമത്തിന്റെ ഭാഗമായി, “ഡേറ്റാ മാനേജ്മെന്റിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള“ നിസ്സാര വർക്ക് സംസ്കാരത്തിന്റെ ”പരിവർത്തനം ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം, AI സ്വീകരിക്കുന്നത് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു കമ്പനിയുടെ സ്ഥാപകൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.   

"എന്റർപ്രൈസസുകളിൽ AI സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ബിസിനസ്സ്, സാങ്കേതികവിദ്യ, ഡാറ്റ എന്നിവയുമായി ഒത്തുചേരേണ്ടതുണ്ട്, ”സ്ഥാപകനും സിഇഒയുമായ സുമന്ത് വകഡ പറഞ്ഞു ക്വാളിറ്റിക്സ് ഡാറ്റാ മെഷീനുകൾ‌, സ്കിൽ‌മാൻ‌, എൻ‌ജെ, a ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്. "ഓർ‌ഗനൈസേഷനിലുടനീളം അതിന്റെ സ flow ജന്യ ഒഴുക്ക് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഓർ‌ഗനൈസേഷണൽ‌ ഡാറ്റ അൺ‌ലോക്ക് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. നിസ്സാരമായ ഒരു തൊഴിൽ സംസ്കാരത്തിൽ ഇത് സംഭവിക്കാൻ കഴിയില്ല, കൂടാതെ ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ AI- നെ നയിക്കാൻ സംഘടനകൾ ഒരു ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി ടീമിനെ സൃഷ്ടിക്കണം, ”അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.  

വർക്ക് ടീമുകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, ക്ലയന്റുകൾ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, സേവനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഒന്നിലധികം ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ശ്രമത്തിന് ആവശ്യമാണ്. “ഈ മേഖലകളിൽ ഓരോന്നിനും മറ്റ് മേഖലകളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രാപ്തിയുണ്ട്,” വക്കാഡ പ്രസ്താവിച്ചു, ക്രോസ്-ഫങ്ഷണൽ ഡാറ്റ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് പ്രതിബന്ധം മറികടക്കേണ്ടതുണ്ട്. 

സ്ഥലത്ത് ഇല്ലെങ്കിൽ, AI സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷന് ഒരു “AI ഗവേണൻസ് മോഡൽ” ആവശ്യമാണ്, സി-സ്യൂട്ടിൽ നിന്ന് വാങ്ങൽ, ബിസിനസ്സ് തന്ത്രവുമായി വിന്യാസം, നിർവ്വഹണത്തിനുള്ള പങ്കും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ക്രമീകരിക്കുക. കാര്യക്ഷമമായ ഒരു സമീപനമാണ് “ഹബ് ആൻഡ് സ്‌പോക്ക്: തന്ത്രത്തിന്റെയും ആസൂത്രണത്തിന്റെയും ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുന്ന മോഡൽ, വിവിധ വകുപ്പുകളിലെ ചെറിയ ടീമുകൾ വധശിക്ഷ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു,” അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. 

ഓട്ടോമേഷൻ, ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയുടെ താഴ്ന്ന പഴങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ മാത്രമല്ല, ഭാവിയിലേക്കുള്ള ശേഷി വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിലും ഇന്ന് സ്കെയിലിംഗ് എഐ സംഘടനകൾക്ക് വലിയ തുടക്കം നൽകുന്നു, ”വകഡ പറഞ്ഞു. 

ഉറവിട ലേഖനങ്ങളും വിവരങ്ങളും വായിക്കുക in ടെക് വയർ, നിന്നുള്ള റിപ്പോർട്ടുകളിൽ മക്കിൻസി ഒപ്പം  ഓട്ടോമോട്ടീവ്, in VentureBeat ഒപ്പം അതിൽ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ് നിന്ന് ക്വാളിറ്റിക്സ് ഡാറ്റ മെഷീനുകൾ.

ചെക്ക് out ട്ട് പ്രൈം എക്സ്ബിടി
എസി മിലാന്റെ CF ദ്യോഗിക സി‌എഫ്‌ഡി പങ്കാളികളുമായി വ്യാപാരം നടത്തുക
ക്രിപ്റ്റോ ട്രേഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള എളുപ്പവഴി.
ഉറവിടം: https://www.aitrends.com/infrastructure-for-ai/how-to-meet-the-enterprise-grade-challenge-of-scaling-ai/