ఒక కొనసాగుతున్న ప్రాతిపదికన కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఉపయోగించడం నుండి స్థిరమైన ఊహాజనిత ప్రయోజనాన్ని సేకరించండి, ఈ దిశను క్రమబద్ధీకరించే తర్వాత వ్యాపార మాత్రమే. ఇది వ్యాపారానికి II అభ్యాసం యొక్క స్కేలింగ్ యొక్క అంతర్భాగమైనది మాత్రమే కాదు, వృద్ధి యొక్క ప్రతిజ్ఞ. పరిశ్రమ లేదా నియంత్రకాలు తమపై తమను తాము ప్రామాణీకరణ చేస్తాయని కంపెనీలు అంచనా వేయకూడదు, వారు వారి చేతుల్లో ప్రక్రియ తీసుకోవాలి.
కృత్రిమ మేధస్సు (AI) అధిక ప్రాధాన్యత దిశగా మారింది - గత మూడు సంవత్సరాలలో AI పరిష్కారాలకు $ 306 బిలియన్ల ఖర్చుతో ప్రపంచ స్థాయిలో వ్యాపారం. సిద్ధాంతంలో, ఈ పెట్టుబడులు మూడు సార్లు తిరిగి రావచ్చు. అయితే, అనేక కంపెనీలు అంచనా ఫలితాలను చేరుకోవు.
ప్రధాన కారణం AI పరిష్కారాల యొక్క సమర్థవంతమైన స్కేలింగ్కు వ్యాపారం యొక్క అసమర్థత. ఇది AI యొక్క తగినంత ప్రామాణీకరణ కారణంగా జరుగుతోంది. ఉదాహరణకు, నిర్మాణానికి మేము ఒక సారూప్యతను గీస్తాము. వాస్తుశిల్పులు, ఇటుక స్టాకెర్స్, ఎలక్ట్రిసియన్లు మరియు ఇతర నిర్మాణ నిపుణులు దాని దశలో ప్రతి ఒక్కరిని ఎలా నిర్మించాలో మాకు తెలుసు. వారు శిక్షణ పొందారు, వారి పాత్రను అర్థం చేసుకున్న భద్రతా ప్రమాణాలతో సుపరిచితులు. కుడి మనస్సులో ఉన్న ఎవరైనా ఇంటి రూపకల్పనను ఆర్కిటెక్చర్-ఔత్సాహికతకు అప్పగిస్తారని మరియు దాని నిర్మాణం యాదృచ్ఛిక ప్రజల సమూహం. అదే సమయంలో, ఒక విషయం, ఉదాహరణకు, ఎలివేటర్, మరియు ఇతర వస్తువులు వివిధ రకాల, వివిధ అనుభవం మరియు జ్ఞానం నిపుణులు అవసరం, ఒక అపార్ట్మెంట్ భవనం ఉంది.
ఇది కూడా AI తో ఉండాలి - నిబంధనలు, ప్రమాణాలు మరియు ప్రాథమిక సూత్రాల సాధారణ సెట్ యొక్క కమిషన్ ద్వారా దిశను అధికారికంగా, వ్యాపార పనులకు సంబంధించి టెక్నాలజీ సామర్ధ్యాలను అంచనా వేయడం లేదా పునరావృతం చేయడం సాధ్యమవుతుంది, తప్పుడు వివరణ పనులు, అలాగే గణన మరియు ఫైనాన్సింగ్ ప్రాజెక్టులు. IA టెక్నాలజీస్ చాలా త్వరగా అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, ప్రభుత్వాలు మరియు రెగ్యులేటరీ అధికారులు పరిశ్రమ సంస్కరణలను నిర్వహించడానికి మరియు ప్రమాణాలను అమలు చేయడానికి సమయం లేదు. అందువలన, సంస్థలు వారి చేతుల్లో వృత్తిపరమైన పనిని తీసుకోవాలి.
సమయం వచ్చిందిప్రాక్టికల్ మొత్తం వ్యాపార అభివృద్ధి వ్యూహం యొక్క ప్రణాళికలో విజయవంతంగా AI విజయవంతంగా ఒక అధ్యయనం నిర్వహించారు - వారు వ్యూహాత్మక స్కేలర్లు అని. వారు AI మరియు ఇంటర్డిసిప్లినరీ ఆదేశాల ఆదేశాల యొక్క ప్రామాణీకరణ వ్యూహాలను ఉపయోగిస్తారు. ఈ విధానం 1.5-2.5 రెట్లు ఎక్కువగా సమర్థవంతమైన రూపకల్పన మరియు ఉత్పత్తి ఉత్పత్తులను సృష్టించేందుకు, శిక్షణ మరియు పాల్గొనేవారి మధ్య బాధ్యత యొక్క స్పష్టమైన పంపిణీని సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
92% సంస్థలు సంస్థ అంతటా interdisclisinary జట్లు ఉపయోగించడానికి విజయవంతంగా స్కేల్. వారిలో 72% వారి ఉద్యోగులు పూర్తిగా ఎలా కృత్రిమ మేధస్సు దరఖాస్తు లేదా వారి పాత్రలలో పనులకు వర్తించవచ్చని అర్థం చేసుకున్నారు. తన ఆచరణలో వ్యూహాత్మక స్కేలర్లు త్వరగా పునరావృత విధులను తొలగించటం మరియు సంస్థలోని AI జట్ల సహజీవనం యొక్క ఆచరణలో రెండింటిలోనూ మరియు సాధారణంగా బాధ్యత యొక్క సరిహద్దులను స్పష్టం చేస్తాయి.
అటువంటి జట్లలో పాత్రల కలయిక మరియు నిష్పత్తి నిర్దిష్ట కేసులు మరియు ప్రాజెక్టులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. భాగస్వామి అనుభవం మరియు / లేదా అభివృద్ధి ప్రణాళికను పని చేయడానికి మరియు అభివృద్ధి చేసే ప్రణాళికను ఉపయోగించి ఈ ప్రక్రియను సంస్థకు ప్రామాణికమైన మరియు పారదర్శకంగా ఉండటానికి ఈ ప్రక్రియ స్థాపనకు సహాయం చేస్తుంది. కానీ ఒక విషయం అన్ని ప్రాజెక్టులకు కీలకం - ఇది చాలా ప్రారంభం మరియు పరిష్కరించడానికి అంచనాలను నుండి బాధ్యతను గుర్తించడం అవసరం.
తప్పనిసరి విద్య మరియు మొత్తం AI అక్షరాస్యతసంస్థలు AI నేర్చుకోవడం లో పెట్టుబడి, కానీ, ఒక నియమం వలె, వాస్తవ ప్రపంచంలో, అనేక అంతర్జాతీయ నిపుణులు కృత్రిమ మేధస్సుతో సమర్థవంతమైన పని కోసం అవసరమైన శిక్షణ మరియు అర్హతలు ఉండదు. సంస్థలు AI యొక్క ప్రాజెక్టులలో పాల్గొన్న ఉద్యోగుల కోసం విద్య, సామర్ధ్యాలు మరియు శిక్షణ కోసం అవసరాలను తీర్చడం ముఖ్యం.
అదే సమయంలో, కంపెనీలు, విజయవంతంగా scalating AI, వ్యాపార రంగంలో, IT మరియు డేటా నిర్వహణ మరియు AI లో రెండు నైపుణ్యాలు మరియు అర్హతలు కుడి కలయిక తో ఫ్రేములు ఆధారపడి. కాబట్టి, 70% వ్యూహాత్మక స్కేలర్ ప్రొఫైల్ కంపెనీలలో వారి ఉద్యోగులు AI రంగంలో అధికారిక అభ్యాసనను ఎదుర్కొంటున్నారని మరియు డేటాతో పని చేస్తున్నారని పేర్కొన్నారు.
నేడు, వ్యాపార తరచూ శిక్షణ మరియు నైపుణ్యాల స్థాయికి అవసరాలు మరియు వారి అమలుకు విధానాలకు వర్గీకరణగా పని చేయకుండా, శిక్షణ మరియు నైపుణ్యాల స్థాయికి అవసరాలను తీర్చకుండా వ్యాపారం చేయబడుతుంది. AI రంగంలో గ్రాడ్యుయేట్ లేదా సర్టిఫికేట్ నిపుణులలో కూడా, ఆచరణాత్మక నైపుణ్యాలు మరియు ఉపకరణాల మరియు ఒక నిర్దిష్ట వ్యాపారం యొక్క లక్షణాలను అర్ధం చేసుకునేందుకు వివిధ కవరేజ్ మరియు యాజమాన్యం యొక్క స్థాయిలు ఉన్నాయి.
క్రొత్త ప్రతిభ సంస్థలను టైప్ చేసినప్పుడు తరచుగా ఒక ప్రత్యేక పాత్రను నిర్వహించడానికి అవసరమైన స్థాయిని అంచనా వేయడానికి అభ్యర్థుల సాంకేతిక స్క్రీనింగ్ను ఉపయోగిస్తారు. AI జట్లు మరింత బాధ్యత మరియు స్వాతంత్ర్యం యొక్క పాల్గొనే ఇవ్వాలని, AI యొక్క ఆచరణలో అసలు పరిస్థితి అర్థం, సంస్థలు జ్ఞానం మరియు ప్రణాళిక అభివృద్ధి యొక్క ఔచిత్యం తనిఖీ ఉద్యోగి యొక్క కెరీర్ అంతటా సాధారణ మూల్యాంకన ఈవెంట్స్ నిర్వహించడానికి ఉండాలి.
AI లో పెట్టుబడిలో బేషరతు పెరుగుదల ఉన్నప్పటికీ, ఈ ప్రాంతంలో నిజమైన నైపుణ్యానికి విజయం సంస్థ అంతటా మొత్తం మరియు అక్షరాస్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
AI- డ్రీం టీంమరొక లక్షణం సవాలు సమర్థవంతమైన ఇంటర్డిసిప్లినరీ ఆదేశం నిర్మించడానికి అసమర్థత. AI యొక్క రియల్ బిజినెస్ విలువ వ్యాపార సహచరులతో ఉన్న విశ్లేషణలు, డేటా మరియు కృత్రిమ మేధస్సు పని చేతిలో నిపుణులప్పుడు మాత్రమే అమలు చేయబడుతుంది. పరిపూర్ణ జట్టు ఇలా ఉండాలి:
- ఉత్పత్తి యజమాని (ఉత్పాదనీకరణ), ఉత్పాదక కొలమానాలకు "స్కిన్" బాధ్యత వహిస్తుంది మరియు వ్యాపారం నుండి అవసరాలు మరియు అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించడానికి ఒకే ఎంట్రీ పాయింట్;
- విషయం ప్రాంతం యొక్క నిపుణుల పద్దతి, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న వ్యాపార ప్రక్రియ పనితీరును ఎలా అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు, ఆదర్శంగా, ఇతర సంస్థలలో ఎలాంటి పనులను పరిష్కరిస్తాయనే దాని గురించి జ్ఞానానికి మద్దతు ఇస్తుంది;
- ఒక కేసును సరిగ్గా జారీ చేసే వ్యాపార విశ్లేషకుడు - II ఉత్పత్తి అవసరాల యొక్క అవసరాలకు అనుగుణంగా డాక్యుమెంటేషన్, పరికల్పనలు, వివరణలు మరియు పరిమితులను మారుస్తుంది;
- డేటా విశ్లేషకుడు / డేటా Sintist, ఇది విజువల్ Analytics నుండి విశ్లేషణాత్మక అవరోధాలను విస్తృత శ్రేణిని నిర్వహించగలదు, ఇది క్లిష్టమైన దాచిన నమూనాల గుర్తింపును ఎంచుకోవడం మరియు వాటిని తనిఖీ చేయడానికి MVP ను నిర్మించడం. అటువంటి నిపుణుల కోసం సామర్ధ్యాలలో ఒకటి డేటా కధాంశం - డేటా తిరగండి మరియు అర్థమయ్యే వ్యాపార అంతర్దృష్టిలో విశ్లేషణ యొక్క ఫలితాలు;
- డేటాెంజీనర్ ఇంజనీర్ (Dataengineer), ఇది Analytics మరియు డేటా SayStetist డేటా సిద్ధం, ఉదాహరణకు, వివిధ మూలాల నుండి మిళితం, ఒకే ఫార్మాట్ మార్చడానికి; ఈ పాత్ర స్వతంత్రంగా ఉండవచ్చని అనుభవం చూపిస్తుంది, ఎందుకంటే డేటా స్కోరింగ్ దాని అమలులో అసమర్థంగా ఉంటుంది;
- పార్ట్ టైమ్ డేటా ఆర్కిటెక్ట్ (Dataarchitect) మరియు డేటా స్టీవార్డ్ ప్రతినిధి (డేటా స్టీవార్డ్), ఇది త్వరగా సమాచారం యొక్క లభ్యత మరియు నాణ్యత యొక్క సారాంశం మరియు సమాచార భద్రత, క్లౌడ్ మరియు ఇతర ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్, devsecops / dataops ప్రక్రియలు / mlops కాబట్టి ప్రారంభ దశల్లో అది సాధించడానికి మరియు సాధ్యం ప్రమాదాలు మరియు ప్రభావాలు స్పష్టం సరైనది.
పాత్రల ఆధారంగా, అటువంటి జట్లలో సంస్థలలో చాలా ఉండవని చూడవచ్చు - ఈ నిపుణులు ఎల్లప్పుడూ బేకింగ్ చేస్తారు. వాస్తవాలు అలాంటి కమాండ్కు వనరులను కేటాయించే ముందు ప్రభావాన్ని చూడాలని కోరుకుంటున్నారు. అటువంటి జట్లు ఏకరీతి ప్రమాణాలు మరియు నియమాల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయాలి. ఏకీకృత సూత్రాల ప్రకారం పని నిర్వహిస్తే, అది సరిగ్గా మరియు స్కేల్ చేయబడుతుంది మరియు కొత్త పనులను పరిష్కరించడానికి, కొత్త పరికల్పనలను తనిఖీ చేయడానికి కూడా త్వరగా ప్రతిరూపం చేయవచ్చు. నిపుణుల భాగం అధికారిక ప్రక్రియలు ఆవిష్కరణను కత్తిరించగలవు; ప్రాణాంతక అధ్యయనాలు సరసన చూపించాయి.
ప్రొఫెషనల్ కంపెనీలలో, ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను సృష్టించే మరియు అభివృద్ధి చేసేటప్పుడు పరీక్షించడానికి మరియు బెంచ్మార్క్స్కు ప్రామాణిక పద్ధతి ఉంది. సంస్థ ఆన్లైన్ రిటైలే యొక్క క్లయింట్ అనుభవం మెరుగుపరచడానికి మేధో పరికరాలు లేదా యంత్రం యొక్క నమూనాను సృష్టిస్తుంది లేదో సంబంధం లేకుండా, AI- ఉత్పత్తి అభివృద్ధికి మద్దతు ఒక వ్యవస్థ మరియు ప్రక్రియలు లభ్యత ఉద్యోగులు ఊహించలేని మరియు సమర్ధవంతంగా అమలు అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, సాఫ్ట్వేర్ కోడ్ను ఉత్పాదక మాధ్యమానికి బదిలీ చేయడానికి మీరు ఎల్లప్పుడూ అధికారిక విధానాన్ని అవసరం. డేటా శాస్త్రవేత్త డేటా శాస్త్రవేత్త డేటా ఇంజనీర్లు ప్రసారం చేసినప్పుడు పేలవంగా నిర్మాణాత్మక మరియు నమోదుకాని కోడ్ ప్రసారం చేసినప్పుడు, పైథాన్ నుండి స్కాలాకు బదిలీ చేయడానికి,
ఆచరణలో, IA- అభివృద్ధి ప్రమాణాలు టెంప్లేట్లు, లాగింగ్ మరియు పర్యవేక్షణ నియమాలు, ఏకం పరీక్షలు, కోడ్ వెర్షన్లు నియంత్రణ, లైబ్రరీ వెర్షన్లు ఉపయోగించే డేటా మరియు మరింత.
రష్యా మరియు ప్రపంచంలోరష్యాలో II అభివృద్ధి రంగంలో, యంత్ర అభ్యాస నిపుణుల మరియు కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సామర్ధ్యాల పరంగా ఇతర దేశాలకు మంచి సాపేక్షంగా ఉంది. థీమ్ కూడా సంస్థల ఎజెండాలో మరియు రాష్ట్ర స్థాయిలో ఉంది. AI ఫంక్షన్ మరియు అభివృద్ధి యొక్క అంకితమైన కార్పొరేట్ ప్రయోగశాలలు, ఒక చిన్న వ్యాపార ప్రక్రియలలో AI పరిష్కారాల యొక్క పారిశ్రామిక పొందుపర్చడం జరుగుతుంది.
సాంకేతిక కంపెనీలు, ఇ-కామర్స్ మరియు రిటైల్లో ఈ పరిస్థితి ఉత్తమం, టెలికాం మరియు బ్యాంకులలో చాలా వరకు జరుగుతుంది. ఈ పరిశ్రమలలో, కార్పొరేట్ నిర్మాణంలో ఒక ఇంటిగ్రేటెడ్ II జట్టుతో అభివృద్ధి యొక్క దృష్టి ఇప్పటికే ఏర్పడింది. ఆర్థిక వ్యవస్థ యొక్క నిజమైన రంగంలో ఇప్పటికీ ఒక పెద్ద మార్గం ఉంది, అయితే నా ఆచరణలో విజయవంతమైన రష్యన్ భాషలలో ఒకటి చమురు మరియు వాయువు పరిశ్రమ నుండి సంస్థకు చెందినది.
అధునాతన విశ్లేషణల ఆధారంగా అత్యంత విజయవంతమైన పరివర్తనలో అత్యంత విజయవంతమైన పారిశ్రామిక విధానాల్లో ఒకటి నేను బ్యాంకింగ్ రంగంలో చూశాను. అంతర్జాతీయ బ్యాంకింగ్ సమూహం అధునాతన విశ్లేషణలు మరియు ఆన్లైన్ సహకారానికి ఒకే సాంకేతిక వేదికపై పెట్టుబడి పెట్టింది, అలాగే దాదాపు ఏకకాలంలో అంతర్జాతీయ డేటా సైన్స్ కమ్యూనిటీని ప్రారంభించింది. పైన సూచించిన పాత్రలతో ఇంటర్డిసిప్లినరీ ఉత్పత్తి జట్ల స్థిరీకరణతో కలిసి, మొదటి ఆరు నెలలపాటు 10 II-కేసుల ఉత్పాదకంలోకి ప్రవేశించడానికి మరియు మరొక 20 యొక్క వివరణాత్మక అధ్యయనాన్ని ప్రారంభించడానికి అనుమతించింది.
ప్రారంభంలో ఉన్న సమయంలో సంస్థలో ఇప్పటికే బాగా ఏర్పడిన డేటా మేనేజ్మెంట్ ఫంక్షన్ (డేటా గవర్నెన్స్) ఉంది, ఇది పరివర్తన కోసం ఆధారపడి, ఒక విధానం, ప్రక్రియలు మరియు సాంకేతికతలను గుర్తించింది.
AI లో ప్రామాణీకరణను ఎలా పరిష్కరిస్తుందిఅంతేకాక, ఒక సమర్థ బృందం మరియు పారదర్శక సూత్రాలు మరియు ప్రమాణాల కలయిక చొరవల నుండి ఆర్థిక ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్న సమస్యను అధిగమించింది. ఇది ఖర్చు యొక్క ముగింపు-ముగింపు గొలుసు యొక్క విశ్లేషణతో ఉత్పత్తికి ప్రాజెక్ట్ మరియు ప్రాసెస్ విధానం నుండి పరివర్తనకు దగ్గరగా ఉంటుంది. జట్లు AI-Metrics యొక్క ఆచరణలో ప్రవేశపెట్టండి, ఇది మీకు అవసరమైన లేదా AI ప్రాజెక్టుల యొక్క సమస్యలను మరియు సూక్ష్మ ప్రదేశాలను తొలగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు వెంటనే P & L ఉత్పత్తి యొక్క మార్పు కోసం ఒక సూచనను నిర్వహించవచ్చు మరియు అధునాతన విశ్లేషణలను ప్రవేశపెట్టిన తర్వాత మరియు ఒక నిర్దిష్ట వ్యాపార ప్రక్రియలో AI యొక్క అమలు యొక్క వ్యయ-ప్రయోజన విశ్లేషణను మరింత ఖచ్చితంగా కలిగి ఉంటుంది.
మొత్తంగా, ఇది కంపెనీల సంసిద్ధతను AI యొక్క అభివృద్ధిని డిజిటల్ పరివర్తన యొక్క వ్యూహాత్మక దిశగా పరిగణించటానికి మరియు ఒక పూర్తిస్థాయి II వ్యూహానికి "ప్రయోగశాల ప్రయోగాలు" నుండి మార్పును నిర్వహిస్తుంది.