ನಿಗಮದಲ್ಲಿ ಎಐಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. *ಕಂಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ವಾಸ್ತವಗಳ ಎದುರು ಹೇಗಾದರೂ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಉದಯಿಸುತ್ತವೆ*. ಫ್ರಾಂಸ್‌ನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಂಗೀಕಾರ ಮಾಡಲು ಇಚ್ಛಿಸುವುದಾದರೂ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶ್ರೇಷ್ಟ ನೆಲೆಗಳಿಂದ ಇಲ್ಲದ ತೀವ್ರವಾದ ಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತವೆ. ಹಿರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕನಿಷ್ಠ ಮುಖ್ಯ ಅಡ್ಡಿಗಳಿಗೆ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಸೇರಿದಂತೆ.
ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ಅಪಾಯದ ಯೋಜನೆಗಳು ಸದಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲ್ಯಾಮವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯೆಂದು ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ. *ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಜವಾದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಹುಭೊಲನಾಗುತ್ತಿದೆ*. ಹೊಸತನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಗ್ಮತಾವಾದದ ನಡುವಿನ ವಿಭಿನ್ನತೆ ನಾಳೆಯ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಒಂದು ತಪ್ಪಣಿಯ ಕಾರಣವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಗಮದಲ್ಲಿ ಎಐಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು
ಫ್ರಾಂಸ್‌ನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕುಶಲತೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಿಸ್ಟೆಕ್ಸ್ ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಹಲವಾರು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಳಿಯುವ ಮುನ್ನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅವರ ವಾಸ್ತವ ಪಡೆಯುವುದರಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಜಯಗಳಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳು ಸತ್ಯವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆರ್‌ಜೀವಿಸುತ್ತವೆ. ಹೀಗೆ, ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಪುನರಷ್ಟಾರ ಆಗಿಲ್ಲ.
ಖಚಿತ ಅಗತ್ಯಗಳ ಗುರುತಿಸುವುದು
ತಜ್ಞರಿಂದ ಮೂಡಿ ಬರುವ ಸಮರ್ಥವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾಡುವುದು: “ಎಐಗೆ ಮರೆಯಿರಿ, ನಿಮ್ಮ ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?” ಎಐಗೆ ಅಂಗೀಕರಿಸಲು ಒತ್ತುವ ಬದಲು, ಕಂಪನಿಗಳು ಮೊದಲು ತಮ್ಮ ಎದುರಾದ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಶ್ನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯ, ಇದು ವಾಸ್ತವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಒತ್ತುತ್ತಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ, ಯೋಜನೆಗಳು ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯವಾದ ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲ್ಯಾಮಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿಗಣನೆಯಿಲ್ಲದೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಿದ್ದವು.
ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೊದಲು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅಗತ್ಯ. ಡೇಟಾದ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಊಟಿದ ಮತ್ತು ಪ್ರವೆಶಿತ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಎಐ ಪರಿಹಾರಗಳು ಕೂಡ ಅವರು обещанияಗಳು ನೀಡಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಮಾತ್ರ ಕಂಡುಬರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದ ప్రత్యేకತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತವೆಯೆಾ ಎಂಬುದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ.
ಆರ್‌ಎಜ್ (ರಿಟ್ರೀವೆಲ್ ಓಗ್ಮೆಟ್ ಜನೇಶನ್) ಕೃತಕಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ ಶ್ರಷ್ಟಾರ ಪುನರಾವೃತ್ತಗಳ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಬೀಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವು ನಿಯಮಾನುಸಾರವನ್ನು ಕುರಿತು ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
ಗಟ್ಟಿಗೋಲುಕಲ್ಪಿತ ತೀರ್ಮಾನಗಳು
ಎಐ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಎನ್ಪಿಎಸ್ (ನೇಟ್ ಪ್ರೊಮೊಟರ್ ಸ್ಕೋರ್), ಉತ್ತರಕಾಲ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರ ದರ ಮುಂತಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತಲೇಬೇಕು; ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು 74% ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಧಿಗಳನ್ನು ವಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಲಾಭ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಅವರು ತಮ್ಮ ಕೆಪಿಐಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಾಂಡಿರುತ್ತಾರೆ.
ಕಾನೂನು ವಿಧಾನ, ಕಾನೂನು ಒತ್ತುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲ ಸಾಧನದ ಪರಿಗಣನೆಯಾದರೂ, ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಮೂದಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಆನ್‌ರೋಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಅನುಸ್ಥಾನವಿಲ್ಲದಾದರೆ, ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಸಾಧನೆಯಾದ ಪರಿಷ್ಕನದ ವಿರುದ್ಧ ಎಚ್ಚರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾರಣ, ಇವುಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೇರುವ ಸಿದ್ದಾಂತಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಟಾನದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಇವರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅಗತ್ಯ.
ಫ್ರಾನ್ಸೈ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶೇಷ ಸವಾಲುಗಳು
ಎಐಗೆ ಅಳವಡಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫ್ರಾನ್ಸೀ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಇನ್ಸೀಇಯು ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶ, ಫ್ರಾನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 10% ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಎಐ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ 13% ಮತ್ತು ನೆದರ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ 28% ಗೆ ವಿರುದ್ಧ. ಈ ವಿಳಂಬವು ಪ್ರಾರ್ಥನೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿ ಶ್ರೀಮಂತ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಪಂಚರಾಜೂಕಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಐಗೆ ತಮ್ಮನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠಗೊಳ್ಳಿಸಿದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ನೇಹಿತರಲ್ಲಿ 1.5 ಶೇಕಡಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಮಂದಿ ಮುಂದೆ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ ಅವರು ತಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಬಗ್ಗೆ ಅದನ್ನು ಬಾಯಿ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಈ ಯಶಸ್ಸು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕೀಕೃತ ಎಐ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ ತರುವ ಸಾಧ್ಯೋಜನೆಯಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ತಮ್ಮ ಆರಾಮಕ್ಕೆ ದಾಖಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಸರದಿಂದ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಹೊರತು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೇರುವ ಅನುಮತಿ ಅದರಿಂದ ಬಂದಿದೆ.
ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಓಡಾಟವಲ್ಲ
ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು ನಿಜವಾದ ಓಡಾಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ತ್ವರಿತ ಹುಡುಕಾಟದ ಬದಲು ಹಿಡಿದ ಹೋಗುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಫ್ರಾನ್ಸೀ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ scalable, ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಪ್ರಕಟನೆಗೊಳಿಸಲು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಎಐ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅದೃಷ್ಟವರೆಗೂ ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವಿದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಸಮಯ եկելಿದೆ. ಉತ್ತರದೋಜಿತರು ಈ ಪ್ರೀತಿಯ ಉಪಯೋಗವನ್ನು ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಭವಿಷ್ಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಗುರುತೆಗಳು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಇವೆ, ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಸಮಯ ಬಂದಿದೆ.
ಏಕಾಂತರ ಮಟ್ಟದ ಸೋಲುಗಳ ತಿಂಗಲ್
ನಿಗಮದಲ್ಲಿ ಎಐನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಮೊದಲ ಹಂತವೇನು?
ಬಯದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ತೀವ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದ್ದು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಾಗುವುದು ಅಲ್ಲ.
ಎಐ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಾತ್ರಿಯಾಗಿಸುವುದು?
ಡೇಟಾ ಅನ್ನು ಶನಿವಾರಿಸಲು, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ, ಏಕೀಕೃತ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿತವಾಗಿರಬೇಕಾದ ಕಾರಣ ಎಲ್ಲ ಬಾರಿಯು ಔದ್ರಿವು ವಿನಿಯೋಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ತನ್ನಳ್ಳಿ ನಡೆಸುವುದು অত্যಂತ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ.
ಎಐ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಾವು ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಡಬೇಕು?
ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಳಾದ ಎನ್ಪಿಎಸ್ (ನೇಟ್ ಪ್ರೊಮೊಟರ್ ಸ್ಕೋರ್), ಉತ್ತರಕಾಲ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ ದರವನ್ನು ನಿವೇರಿಸುವಂತೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದಾಗಿಯ ತನಕ ಪರೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲ ಮಾಡುವುದು.
ಎಐ ಅಳವಡಿಸಲು ನಾವು ಯಾವ ಕಾನೂನಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು?
ಕಾನೂನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹುಟ್ಟಿಸಿ, ಕಾಯ್ದೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯದಿಂದ ಕರ್ತವ್ಯ ಮೂಲ ಪಡೆದಿರುವಂತಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿದ್ದು ಚಿಂತಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಐನಲ್ಲಿ ಪ್ರಥಮ ಬೆಂಬಲಿಗಳು ಯಾವ ಹಿತ್ತಲ್ಸ್ ಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಆದರೆ ಸೋಲುಗಳನ್ನು ಕೃತಕಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ?
ಫ್ರಾನ್ಸೀ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸ್ವಂತ ಉತ್ಕೃಷ್ಟಾಂಕ ಮತ್ತು ಹೆಮ್ಮೆಗಳನ್ನು ಬೀರುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ತರುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಎಲ್ಲವೂ ಸುದ್ದಿಗಳ ವೈದ್ಯ ನಿಜವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಗಳಿಗೆ ಆಣೆ ಮಾಡುವುದು.
ಎಐಗೆ ಬಳಸುವುದು ಸ್ನೇಹಿತೆಯನ್ನು ಹೊಡೆಯುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವೇ?
ಚಿಂತನೆ ಜೊತೆಗೆ ಅಳವಡಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿವಾರಕವಾಗಿ ಆಗಿದೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಾರ್ದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಕೋಣೆಗಳು.
ಎಐ ಯೋಜನೆಗಳ ಹೂಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಹೋಟೆಲ್ (ಆರ್‌ಒಐ) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಬೇಕು?
ಹೂಡಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಪರಿಮಾಣಿತ ಪ್ರತಿತನವನ್ನು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು.
ಎಐ ಅಳವಡಿಸುವಾಗ ನಾವು ಯಾವ ನೈತಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು?
ಮೋಚನೆಯು, ಉತ್ತರಕೋಷ್ಟೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ, ಇಲಾಖೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನೈತಿಕ ದೂರವೇ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಹಿತ್ತಲ್ಸ್ ಹೊಂದಿಲ್ಲ.
