వ్యాపార నాయకులు ఇన్ఫోసిస్ కాకుండా ప్రత్యామ్నాయ సేవా ప్రదాతలతో ఇప్పటికే భాగస్వామ్యంలో ఉన్నప్పటికీ, AI అమలుల కోసం అవసరమైన కార్యాచరణ ప్రాంతాలను గుర్తించే కంపెనీ వ్యూహం గణనీయమైన విలువను అందిస్తుంది. వివరించిన ఆరు ప్రాంతాలు ప్రాజెక్ట్లను ప్లాన్ చేయడానికి లేదా కొనసాగుతున్న అమలు ప్రయత్నాలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి ఏదైనా సంస్థలో ఉపయోగించగల ఆచరణాత్మక సూచన పాయింట్లను అందిస్తాయి.
వీటిలో డేటా తయారీ ప్రధానమైనది. AI వ్యవస్థలు డేటా నాణ్యత మరియు అనుగుణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటాయి, కాబట్టి మోడల్లకు మద్దతు ఇచ్చే డేటా ప్లాట్ఫారమ్లు, డేటా గవర్నెన్స్ మరియు ఇంజినీరింగ్ ప్రాక్టీస్లలో పెట్టుబడి పెట్టడం అనేది AI చొరవలను రూపొందించే కేంద్ర సిద్ధాంతం.
వర్క్ఫ్లోలలో AIని పొందుపరచడం అంటే కొన్నిసార్లు ఉద్యోగులు పని చేసే విధానాన్ని పునఃరూపకల్పన చేయడం అవసరం. AI ఏజెంట్లు మరియు ఉద్యోగులు ఎలా ఇంటరాక్ట్ అవుతారు మరియు పనితీరు మెరుగుదలలను అంచనా వేయడం గురించి నాయకులు తెలుసుకోవాలి. అమలు చేయబడిన సాంకేతికతలకు మరియు ఇప్పటి వరకు ఉన్న పని పద్ధతులకు మార్పులు చేయవచ్చు. రెండోది అయితే, బాధిత ఉద్యోగులకు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు విద్యను అందించడం అవసరం, దానితో పాటు ఖర్చులు ఉంటాయి.
అనేక సంస్థలు సంక్లిష్టమైన ఎస్టేట్లను నిర్వహిస్తున్నందున లెగసీ సిస్టమ్ల సమస్యపై జాగ్రత్తగా శ్రద్ధ అవసరం, ఇది కార్యకలాపాలను మెరుగుపరచడానికి AIకి అవసరమైన చురుకుదనాన్ని పరిమితం చేస్తుంది. AI సాధనాలు ఇప్పటికే ఉన్న డిపెండెన్సీలను విశ్లేషించడంలో సహాయపడతాయి మరియు అనేక దశల్లో లేదా ప్రత్యేక స్ప్రింట్లలో ఆదర్శంగా అమలు చేయబడిన ఆధునికీకరణను కూడా ప్లాన్ చేస్తాయి.
భౌతిక కార్యకలాపాలు డిజిటల్ వ్యవస్థలతో ఎక్కువగా కలుస్తాయి. తయారీ లేదా లాజిస్టిక్స్ వంటి భౌతిక ఉత్పత్తులను కలిగి ఉన్న కంపెనీల కోసం, పరికరాలు మరియు పరికరాలలో AIని పొందుపరచడం పర్యవేక్షణ మరియు పరికరాల ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది. దీనికి IT, OT, ఇంజనీరింగ్ మరియు కార్యాచరణ బృందాల మధ్య సమన్వయం అవసరం, మరియు వ్యాపార శ్రేణి నాయకులను ప్రత్యేకంగా సంప్రదించాలి.
ఏ స్కేల్ AI అమలుతోనైనా పరిపాలన ఉండాలి. రిస్క్ అసెస్మెంట్, సెక్యూరిటీ టెస్టింగ్, సెక్యూరిటీ పాలసీ ఫార్ములేషన్ మరియు AI-నిర్దిష్ట గార్డ్రైల్ల రూపకల్పన ముందుగానే ఏర్పాటు చేయాలి. AI యొక్క రెగ్యులేటరీ పరిశీలన పెరుగుతోంది, ముఖ్యంగా సున్నితమైన డేటాను నిర్వహించే రంగాలలో, మరియు సంస్థలో దాని మూలం – AI లేదా ఇతరత్రా – సంబంధం లేకుండా డేటా నష్టం లేదా తప్పు నిర్వహణ కోసం చట్టబద్ధమైన జరిమానాలు వర్తిస్తాయి. క్లియర్ అకౌంటబిలిటీ స్ట్రక్చర్స్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ ఈ రిస్క్లను కార్యకలాపాలు మరియు కీర్తికి తగ్గిస్తాయి.
కలిసి చూస్తే, AI అమలు పూర్తిగా సాంకేతికంగా కాకుండా సంస్థాగతంగా ఉంటుందని ఈ ప్రాంతాలు సూచిస్తున్నాయి. విజయం నాయకత్వ అమరిక, స్థిరమైన పెట్టుబడి మరియు ఏదైనా సామర్థ్య అంతరాలను వాస్తవిక అంచనాపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వేగవంతమైన పరివర్తన యొక్క దావాలను జాగ్రత్తగా పరిగణించాలి మరియు వ్యూహం, డేటా, ప్రక్రియ రూపకల్పన, ఆధునికీకరణ, కార్యాచరణ ఏకీకరణ మరియు పాలన సమాంతరంగా పరిష్కరించబడినప్పుడు మన్నికైన ఫలితాలు ఎక్కువగా ఉంటాయి.
(చిత్ర మూలం: Theqspeaks ద్వారా “Infosys, Bangalore, India” CC BY-NC-SA 2.0 ప్రకారం లైసెన్స్ పొందింది.)
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది. క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
