చాలా మంది UK ఎగ్జిక్యూటివ్లకు, AI పెట్టుబడి ఒక అవసరంగా మారింది, ఆవిష్కరణలో ప్రయోగం కాదు. బోర్డులు ఇప్పుడు కొలవగల ప్రభావం యొక్క సాక్ష్యాలను డిమాండ్ చేస్తాయి – సమర్థత లాభాలు, రాబడి పెరుగుదల లేదా తగ్గిన కార్యాచరణ ప్రమాదం. ఇంకా, పీట్ స్మిత్, CEO గా ప్రముఖ తీర్మానాలు గమనికలు, అనేక SMEలు AIని నిర్మాణాత్మక వ్యాపార వ్యూహంగా కాకుండా అన్వేషణాత్మక వ్యాయామంగా పరిగణిస్తాయి. ఫలితంగా వృధా పెట్టుబడి మరియు రాబడి లేకపోవడం.
వ్యాపార ప్రభావం
AIని ప్రభావవంతంగా అమలు చేస్తున్న సంస్థలు వ్యాపార ఫలితాలపై దృష్టి సారిస్తున్నాయి. వివిక్త పైలట్లకు బదులుగా, వారు వ్యూహాత్మక లక్ష్యాలతో చొరవలను సమలేఖనం చేస్తారు – ఆపరేషన్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడం, ఉదాహరణకు. ఏ పరిమాణంలోనైనా సంస్థల నాయకులు తమ ఆశయాలను పరిమాణాత్మక మెట్రిక్లుగా అనువదించడం ద్వారా AIని ఊహాజనిత సాంకేతికత నుండి పనితీరు మెరుగుదలకు మార్చవచ్చు.
స్మిత్ మాన్యువల్ వర్క్ఫ్లోలను తగ్గించడానికి సాధారణ విశ్లేషణను ఆటోమేట్ చేయడం, ఇన్వెంటరీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ని వర్తింపజేయడం లేదా కస్టమర్ సేవను క్రమబద్ధీకరించడానికి సహజ భాషా నమూనాలను ఉపయోగించడం వంటి ఉదాహరణలను అందిస్తుంది. ప్రభావం కొలవదగినది, అతను చెప్పాడు: మెరుగైన మార్జిన్లు, వేగవంతమైన నిర్ణయాలు మరియు వ్యాపార స్థితిస్థాపకత.
అమలు & సవాళ్లు
స్మిత్ యొక్క ప్రముఖ తీర్మానాల ప్రకారం, అమలు విజయం ప్రాధాన్యతలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. వివిధ విభాగాలలో AI కోసం సంభావ్య ఉపయోగాలను గుర్తించే వాటాదారుల నిశ్చితార్థంతో ప్రక్రియ ప్రారంభమవుతుంది. ప్రతి ఆలోచన వ్యాపార విలువ మరియు అమలు చేయడానికి సంసిద్ధత కోసం మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది; ఈ ప్రక్రియలు సంభావ్య పైలట్ పథకాల కోసం షార్ట్లిస్ట్ను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
తదుపరి నిర్మాణాత్మక విలువ అంచనా, అమలు సాధ్యత మరియు ప్రమాద సహనంతో ఖర్చు-ప్రయోజన విశ్లేషణను కలపడం. ఏదైనా పైలట్ ప్రారంభించే ముందు విజయాన్ని నిర్వచించే కొలమానాలపై నాయకులు అంగీకరించాలి. వీటిలో ట్రాకింగ్ KPIలు ఉండవచ్చు (ఖర్చు తగ్గింపు, కస్టమర్ నిలుపుదల, ఉత్పాదకత లాభాలు మొదలైనవి). ఒకసారి ధృవీకరించబడిన తర్వాత, AI యొక్క ఉపయోగం వివిక్త వ్యాపార యూనిట్లలో జాగ్రత్తగా స్కేల్ చేయబడుతుంది.
వ్యూహాత్మక టేకావే
డేటా లీడర్లు మరియు బిజినెస్ డెసిషన్-మేకర్ల కోసం, కొలవగల ROIకి ఆచరణాత్మకంగా ప్రయోగాల నుండి కార్యాచరణ జవాబుదారీతనం వరకు మార్పు అవసరం. మూడు సూత్రాలపై దృష్టి కేంద్రీకరించాలి, స్మిత్ అభిప్రాయాలు:
- ముందుగా అంగీకరించిన KPIలతో AI ప్రాజెక్ట్లను నేరుగా వ్యాపార ఫలితాలతో ముడిపెట్టండి.
- గవర్నెన్స్, రిస్క్ కంట్రోల్స్ మరియు ఎక్స్ప్రెలబిలిటీని ముందుగానే పొందుపరచండి.
- డేటా నాణ్యత, సహకారం మరియు సాక్ష్యం-ఆధారిత నిర్ణయాధికారం ఆధారంగా AI సంస్కృతిని రూపొందించండి.
ఎంటర్ప్రైజెస్ కఠినమైన నియంత్రణలు మరియు పెరుగుతున్న AI అంచనాలను నావిగేట్ చేస్తున్నందున, విజయం అనేది వారు ఎంత పెట్టుబడి పెట్టడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, కానీ అవి ఎంత ప్రభావవంతంగా సానుకూల ఫలితాలను అంచనా వేస్తాయి మరియు స్కేల్ చేస్తాయి. ఊహాజనిత ఆశయం నుండి కొలవగల పనితీరుకు మారడం అనేది విశ్వసనీయ AI అమలు యొక్క ముఖ్య లక్షణం.
(ప్రధాన చిత్ర మూలం: “M4 AT Night” Paulio Geordio ద్వారా CC BY 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.
