आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) आज के समय में तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी परिदृश्य का एक अभिन्न अंग बन गया है। शिक्षा, स्वास्थ्य, वित्त, मनोरंजन, उद्योग आदि को एआई बदल रहा है।
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- डेटा गुणवत्ता है जरूरी
- एआई कोई जादू की छड़ी नहीं है
- एक विशेष कौशल सेट की मांग करता है एआई
- एआई के इस्तेमाल से नैतिकता पर संदेह बढ़ा
- एआई को निरंतर सीखने की आवश्यकता है
- स्केलेबिलिटी चुनौतियां
- अनुपालन चुनौतियाँ
- मानव तत्व अपरिहार्य
1. डेटा गुणवत्ता है जरूरी
फोर्ब्स के अनुसार, खराब डेटा गुणवत्ता से अमेरिकी अर्थव्यवस्था को प्रति वर्ष अनुमानित $3.1 ट्रिलियन का नुकसान होता है।
किसी भी सफल एआई प्रयास की नींव उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता में निहित है।संगठनों को यह सुनिश्चित करके ही डेटा संग्रह, सफाई और रखरखाव में निवेश करना चाहिए कि उनकी एआई पहल एक ठोस आधार पर बनी है।
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2. एआई कोई जादू की छड़ी नहीं है
गार्टनर सर्वेक्षण से पता चलता है कि 54% एआई परियोजनाएं अवधारणा के प्रमाण के चरण से आगे नहीं बढ़ पाती हैं। एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह कोई जादू की छड़ी नहीं है। कई संगठन एआई कार्यान्वयन से तत्काल चमत्कार की उम्मीद के जाल में फंस जाते हैं। वास्तव में, एआई के जरिये विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है। स्पष्ट रणनीति के बिना एआई को आंख बंद करके लागू करने से संसाधनों की बर्बादी और निराशा हो सकती है।
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3. एक विशेष कौशल सेट की मांग करता है एआई
विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2025 तक 85 मिलियन तकनीकी-संबंधित नौकरियों की कमी होगी।
एआई सिस्टम का निर्माण और रखरखाव एक विशेष कौशल सेट की मांग करता है जो कम आपूर्ति में है।
डेटा वैज्ञानिक, मशीन लर्निंग इंजीनियर और एआई शोधकर्ता उच्च मांग में हैं, जिससे उन्हें काम पर रखना महंगा हो गया है।
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4. एआई के इस्तेमाल से नैतिकता पर संदेह बढ़ा
मैकिन्जी ग्लोबल इंस्टीट्यूट के एक उपभोक्ता सर्वेक्षण में बताया गया है कि 71% उत्तरदाताओं ने कहा है कि अगर उन्हें पता चला कि कंपनी अनैतिक रूप से एआई का उपयोग कर रही है तो वे उस कंपनी पर से भरोसा खो देंगे। जैसे-जैसे एआई हमारे जीवन में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, नैतिक चिंताएं बढ़ती जा रही हैं। पक्षपाती एल्गोरिदम से लेकर डेटा गोपनीयता के मुद्दों तक, संगठनों को एआई विकास और उपयोग में नैतिकता को प्राथमिकता देनी चाहिए।
5. एआई को निरंतर सीखने की आवश्यकता है
देश दुनियां में तकनीकी के कारण लगातार परिवर्तन बढ़ रहा है। एआई के जरिये प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, संगठनों को निरंतर सीखने और अनुकूलन के लिए प्रतिबद्ध होना चाहिए। इसमें नवीनतम एआई प्रगति पर अपडेट रहना, कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करना और उभरते एआई परिदृश्य के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए रणनीतियों को समायोजित करना शामिल है।
6. स्केलेबिलिटी चुनौतियां
मैकिन्जी ग्लोबल इंस्टीट्यूट के अनुसार, केवल 8% संगठनों ने अपने व्यवसाय में एआई को सफलतापूर्वक बढ़ाया है। पायलट परियोजनाओं से बड़े पैमाने पर एआई कार्यान्वयन की ओर बढ़ना एक कठिन काम है, स्केलेबिलिटी चुनौतियां, तकनीकी और संगठनात्मक दोनों, प्रगति में बाधा बन सकती हैं, संगठनों को शुरू से ही स्केलेबिलिटी की योजना बनानी चाहिए और एआई पहल के विस्तार के लिए एक स्पष्ट रोडमैप रखना चाहिए।
7.अनुपालन चुनौतियां
यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) में स्वचालित निर्णय लेने से संबंधित प्रावधान शामिल हैं, जो एआई के उपयोग को प्रभावित करते हैं। एआई विनियमों के जाल के अधीन है जो क्षेत्र और उद्योग के अनुसार अलग-अलग होता है, इस जटिल नियामक परिदृश्य से निपटना एक चुनौती है जिसका संगठनों को समाधान करना चाहिए। कानूनी जटिलताओं से बचने के लिए डेटा सुरक्षा, पारदर्शिता और जवाबदेही आवश्यकताओं का अनुपालन महत्वपूर्ण है।
8. मानव तत्व अपरिहार्य
एमआईटी स्लोअन मैनेजमेंट रिव्यू के एक सर्वेक्षण में, 63% उत्तरदाताओं का मानना है कि एआई उनके संगठनों में नई नौकरियां पैदा करेगा।
जबकि एआई कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, मानवीय स्पर्श अपरिहार्य बना हुआ है।
संगठनों को एआई सिस्टम के साथ काम करने और उनकी पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
