AI ಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ: ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅದು ಏಕೆ ಲಾಭದಾಯಕವಾಗಿದೆ

ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಬಳಕೆಯಿಂದ ಸ್ಥಿರವಾದ ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಈ ದಿಕ್ಕನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾತ್ರ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ II ಅಭ್ಯಾಸದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ನ ಸಮಗ್ರ ಭಾಗವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಪ್ರತಿಜ್ಞೆಯನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಉದ್ಯಮ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಕರು ತಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆಂದು ಕಂಪನಿಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಾರದು, ಅವರು ತಮ್ಮ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ವಿಧಾನವು ಆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಉನ್ನತ-ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ದೇಶನವಾಯಿತು - ವಿಶ್ವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರವು ಕಳೆದ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ AI ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಸುಮಾರು $ 306 ಶತಕೋಟಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದೆ. ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಈ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಮೂರು ಬಾರಿ ಆದಾಯವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಲ್ಲ.

ಎಐ ಪರಿಹಾರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗೆ ವ್ಯವಹಾರದ ಅಸಮರ್ಥತೆಯು ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. AI ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಕಾರಣ ಇದು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ನಾವು ಒಂದು ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತೇವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ಮಾಣ. ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿಗಳು, ಇಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ಟೇಕರ್ಗಳು, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಷಿಯನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ನಿರ್ಮಾಣ ವೃತ್ತಿಪರರು ಅದರ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಅವರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರು, ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಅವರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು. ಸರಿಯಾದ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿರುವ ಯಾರೊಬ್ಬರು ಮನೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ-ಹವ್ಯಾಸಿ, ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ಮಾಣವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಜನರ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ, ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಎಲಿವೇಟರ್, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬರು ಅಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಕಟ್ಟಡವಾಗಿದ್ದು, ವಿಭಿನ್ನ ಅನುಭವಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ತಜ್ಞರು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಇದು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಇರಬೇಕು - ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೆಟ್ನ ಆಯೋಗದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದೇಶನವನ್ನು ಮಾತ್ರ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಅಂದಾಜು ಅಥವಾ ಪುನರ್ವಸತಿ ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ತಪ್ಪು ಅಂಕಣಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಯೋಜನೆಗಳು. IA ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ತುಂಬಾ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಸರ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಉದ್ಯಮ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಮಯವಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸಂಘಟನೆಗಳು ತಮ್ಮ ಕೈಯಲ್ಲಿ ವೃತ್ತಿಪರತೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಮಯ ಬಂದಿದೆ

ಒಟ್ಟಾರೆ ಉದ್ಯಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂತ್ರದ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಎಐ ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವ ಕಂಪೆನಿಗಳ ನಡುವೆ ಅಕ್ಸೆನ್ಚರ್ ನಡೆಸಿದ - ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸ್ಕೇಪರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು AI ಮತ್ತು ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಆಜ್ಞೆಗಳ ನಿರ್ದೇಶನದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು 1.5-2.5 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ನಡುವಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿತರಣೆ.

92% ನಷ್ಟು ಕಂಪನಿಗಳು ಎಐಐ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಮಾಪನ ಮಾಡಿದ ಇಂಟರ್ಡಿಸ್ಪಿಪ್ಲಿನರಿ ತಂಡಗಳನ್ನು ಸಂಘಟನೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಹೇಗೆ ಅಥವಾ ಅವರ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಹೇಗೆ ಅವರ ನೌಕರರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅವರಲ್ಲಿ 72% ರಷ್ಟು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ತನ್ನ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸ್ಕೇಪರ್ಸ್ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಧಿಕಾರಿಯ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಂಪೆನಿಯೊಳಗೆ AI ತಂಡಗಳ ಸಹಬಾಳ್ವಿಕೆಯ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅಂತಹ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿನ ಪಾತ್ರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಅನುಪಾತವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪಾಲುದಾರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಕಂಪನಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಒಂದು ವಿಷಯವು ಎಲ್ಲಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಕೀಲಿಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ - ಇದು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕ.

ಕಡ್ಡಾಯ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು AI ಸಾಕ್ಷರತೆ

ಸಂಘಟನೆಗಳು AI ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ, ಆದರೆ, ನಿಯಮದಂತೆ, ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಆಂತರಿಕ ತಜ್ಞರು ಇನ್ನೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಸಂಘಟನೆಗಳು ಎಐ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, AI ಅನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸ್ಕೇಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ಇದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು AI ನಲ್ಲಿ ಕೌಶಲಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಹತೆಗಳ ಸರಿಯಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, 70% ರಷ್ಟು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸ್ಕೇಲರ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ನೌಕರರು AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಔಪಚಾರಿಕ ಕಲಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಇಂದು, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸದೆಯೇ, ತಮ್ಮ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡದೆಯೇ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ II ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪದವೀಧರ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ತಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಸಹ, ವಿವಿಧ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇವೆ.

ಹೊಸ ಪ್ರತಿಭೆ ಕಂಪೆನಿಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. AI ತಂಡಗಳ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, AI ಯ ಅಭ್ಯಾಸದ ನಿಜವಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನೌಕರರ ವೃತ್ತಿಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿಯಮಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು.

AI ನಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬೇಷರತ್ತಾದ ಹೆಚ್ಚಳದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ವೃತ್ತಿಪರತೆಯ ಸಾಧನೆಯು ಸಂಘಟನೆಯದಾದ್ಯಂತ ಒಟ್ಟು ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಐ-ಡ್ರೀಮ್ ತಂಡ

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಸಾಮರ್ಥ್ಯವೆಂದರೆ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸವಾಲು. AI ಯ ನೈಜ ವ್ಯಾಪಾರ ಮೌಲ್ಯವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೆಲಸದ ಕೈಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪರಿಪೂರ್ಣ ತಂಡವು ಈ ರೀತಿ ಇರಬೇಕು:

• ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಲೀಕರು (ಉತ್ಪನ್ನೌನರ್), "ಸ್ಕಿನ್" ಎಂಬುದು ಉತ್ಪಾದಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದಿಂದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಏಕೈಕ ನಮೂದು ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ;
• ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದ ತಜ್ಞ ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ;
• II ಉತ್ಪನ್ನದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಅಗತ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು, ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು, ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಕ;
• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕ / ಡೇಟಾ ಸಿಂಟ್ಸ್ಟ್, ಇದು ವಿಷುಯಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗುಪ್ತ ಮಾದರಿಗಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು MVP ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು; ಅಂತಹ ತಜ್ಞರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಪೈಕಿ ಒಂದು ಡೇಟಾ ಕಥೆ ಹೇಳುವುದು - ಡೇಟಾವನ್ನು ತಿರುಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ವ್ಯವಹಾರದ ಒಳನೋಟಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿರುತ್ತವೆ;
• ಡೇಟಾಇಂಜಿನಿಯರ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ (ಡೇಟಾಇಂಜಿನಿಯರ್), ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವು ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಒಂದೇ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ; ಈ ಪಾತ್ರವು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಅನುಭವವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾ-ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿ ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ;
• ಭಾಗ ಸಮಯ ಡೇಟಾ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ (ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್) ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿ (ಡೇಟಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಕ), ಡೇಟಾ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತೆ, ಮೋಡ ಮತ್ತು ಇತರ ಸೇರಿದಂತೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, devsecops / ಡೇಟಾಪ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು / Mlops ಆದ್ದರಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧನೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸರಿಯಾಗಿವೆ.

ಪಾತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಅಂತಹ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಇರಬಾರದು ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು - ಈ ತಜ್ಞರು ಯಾವಾಗಲೂ ಬೇಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸತ್ಯಗಳು ಅಂತಹ ಆಜ್ಞೆಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೋಡಲು ಬಯಸುತ್ತಾನೆ. ಅಂತಹ ತಂಡಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಬೇಕು. ಏಕೀಕೃತ ತತ್ವಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಹೊಸ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ತಜ್ಞರ ಭಾಗವು ಔಪಚಾರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ; ಅಕ್ಸೆನ್ಚರ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ತೋರಿಸಿವೆ.

ವೃತ್ತಿಪರ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನವಿದೆ. ಕಂಪೆನಿಯು ಆನ್ಲೈನ್ ​​ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಯಂತ್ರದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, AI- ಉತ್ಪನ್ನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯು ನೌಕರರನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಔಪಚಾರಿಕವಾದ ವಿಧಾನ ಬೇಕು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ದತ್ತಾಂಶ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ಕಳಪೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆರಹಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಪೈಥಾನ್ನಿಂದ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ಗೆ ವಿತರಿಸಲು ಸ್ಟೆಥಾನ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬೇಕು.

ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ia-ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು, ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ನಿಯಮಗಳು, ಯುನೈಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಕೋಡ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು.

ರಷ್ಯಾ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ

ರಷ್ಯಾದಲ್ಲಿ, II ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಇತರ ದೇಶಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಥೀಮ್ ಸ್ವತಃ ನಿಗಮಗಳು ಮತ್ತು ರಾಜ್ಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ. AI ಫಂಕ್ಷನ್ನ ಮೀಸಲಾದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಪರಿಹಾರಗಳ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಂಪೆನಿಗಳು, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಟೆಲಿಕಾಂ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ II ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ದೃಷ್ಟಿ ಈಗಾಗಲೇ ರಚನೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ನಿಜವಾದ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ದೊಡ್ಡ ಮಾರ್ಗವಿದೆ, ಆದರೂ ನನ್ನ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿ ರಷ್ಯನ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲ ಉದ್ಯಮದಿಂದ ಬಂದ ಕಂಪನಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ನಾನು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವಲಯದಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮುಂದುವರಿದ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಆಧರಿಸಿ ಸಮಗ್ರ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಗುಂಪು ಮುಂದುವರಿದ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ​​ಘಟಕದ ಒಂದು ತಾಂತ್ರಿಕ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿತು, ಅಲ್ಲದೆ ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಮೇಲೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಪಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳ ಸ್ಥಿರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ, ಈ ಹಂತಗಳು ಸುಮಾರು 10 II- ಪ್ರಕರಣಗಳ ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು 20 ರ ವಿವರವಾದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸಿ.

ಆರಂಭದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ರೂಪುಗೊಂಡ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯ (ದತ್ತಾಂಶ ಆಡಳಿತ) ಇತ್ತು, ಇದು ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು, ಒಂದೇ ವಿಧಾನ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿತು.

AI ಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಏನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಎಐನ ಸಮರ್ಥ ತಂಡ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮದ ಸಾಕ್ಷಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಚ್ಚದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯ ಸರಪಳಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ವಿಧಾನದಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಇದು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ತಂಡಗಳು AI-METRICS ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಥವಾ AI ಯೋಜನೆಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಂದುವರಿದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಪರಿಚಯದ ನಂತರ ಪಿ & ಎಲ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ನೀವು ತಕ್ಷಣವೇ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಯ ಅನುಷ್ಠಾನದ ವೆಚ್ಚ-ಲಾಭದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಎಐನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ದೇಶನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮತ್ತು "ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು" ನಿಂದ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ II ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಇದು ಕಂಪೆನಿಗಳ ಸಿದ್ಧತೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುರಿತವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.