एअर इंडिया एंटरप्राइज के लिए क्या कर सकता है

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• एआई बनाम स्वचालन
  
• किसी भी डाउनसाइड्स?
  
• नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ

स्रोत: चार्लीअजा / आईस्टॉकफोटो

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एआई आपके विचार से करीब है, और यह वास्तव में हमारे काम करने और जीने के तरीके में कुछ क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) इन दिनों उद्यम में एक गर्म विषय है, जिसमें उद्योग के नेता स्मार्ट उत्पादों से लेकर आत्म-चिकित्सा - यहां तक ​​कि स्वयं-अवगत - कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे तक के अनुप्रयोगों को देखते हैं।

लेकिन इनमें से कितना वास्तविक है और कितना विज्ञान कथा है? क्या हम वास्तव में रोबोट के अधिपति के रूप में अपनी मानवता को बेचने की कगार पर हैं? या तकनीक बिल्कुल भी सार्थक बदलाव लाने में विफल रहेगी?

अभी जो उपलब्ध है उसे देखते हुए और जहां विकास के रुझान बढ़ रहे हैं, उसे देखते हुए अंतिम दो प्रश्नों का उत्तर "नहीं" है।

एआई बनाम स्वचालन

आज के एआई के बारे में समझने वाली पहली बात यह है कि यह मौजूदा स्वचालन का विस्तार नहीं है। पारंपरिक स्वचालन का उपयोग मशीनों, उपकरणों और अनुप्रयोगों को बनाने के लिए किया जा सकता है, जो आमतौर पर एक सुसंगत दर पर और एक सुसंगत तरीके से दोहराए जाने वाले कार्य करते हैं। AI- चालित स्वचालन प्रोग्राम्ड एंटिटी को पहले उत्तेजनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अनुकूल और प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है और फिर अपने बदलते परिवेश के अनुरूप अपनी प्रोग्रामिंग और ऑपरेटिंग पैटर्न को समायोजित करता है। इसलिए जब एक स्वचालित रोबोट हाथ को एक निश्चित पैनल को एक निश्चित प्रकार की कार के दरवाजे से संलग्न करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है उसी तरह अनंत बार, एक एआई आर्म विभिन्न प्रकार के पैनलों का विश्लेषण कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि उन्हें कैसे संलग्न करना है। विभिन्न प्रकार के दरवाजे। (स्वचालन के बारे में अधिक जानने के लिए, स्वचालन देखें: डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का भविष्य?)

एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर के संदर्भ में, एआई डिजिटल रूपांतरण को लागू करने की कुंजी है जो सेवा-उन्मुख अर्थव्यवस्था में पनपने के लिए आवश्यक है, ऑटोमेशन फर्म रेज फ्रेमवर्क के अध्यक्ष और सीईओ वेंकट श्रीनिवासन कहते हैं। एआई पहले से ही पारंपरिक डेटाबेस एल्गोरिदम के स्थान पर डेटा विश्लेषण के लिए एक अधिक भाषाविज्ञान दृष्टिकोण का उपयोग करके बुनियादी ढाँचा संचालन के लिए कई महत्वपूर्ण क्षमताओं का परिचय दे रहा है। इस तरह, एंटरप्राइज़ डेटा सिस्टम अपने कोन में डेटा को समझने और वास्तविक दुनिया के लिए प्रासंगिकता प्राप्त करने की क्षमता प्राप्त करते हैं, जो बदले में उन्हें असंरचित डेटा के उन रीम्स का बोध कराने की अनुमति देता है जो एंटरप्राइज़ अभिलेखागार में अछूता और विस्मृत है। इसी समय, यह उच्च स्तर के तर्क और पारगम्यता को सक्षम बनाता है, जिससे मानव ऑपरेटरों और अन्य बुद्धिमान प्रणालियों को एनालिटिक्स और अन्य प्रक्रियाओं में ड्रिल करने की क्षमता मिलती है कि वे कैसे और क्यों निर्णय ले रहे हैं।

लेकिन कैसे, वास्तव में, यह सब एक परिचालन स्तर पर बाहर खेलेंगे? एआई-संचालित प्रक्रियाओं से हम किस प्रकार के अनुप्रयोगों की उम्मीद कर सकते हैं?

गिल प्रेस के अनुसार, रिसर्च कंसल्टेंसी gPress के पार्टनर, दो अधिक गहन भाषण मान्यता और प्राकृतिक भाषा पीढ़ी हैं। तंत्रिका नेटवर्क और अन्य उन्नत तकनीकों का उपयोग करते हुए, Google और अमेज़ॅन जैसी कंपनियां पहले से ही Google होम और एलेक्सा के माध्यम से घर में संवादी कम्प्यूटिंग को आगे बढ़ा रही हैं। यह केवल कुछ समय की बात है, कि ये वही प्रौद्योगिकियां डेटा सेंटर पर आक्रमण करती हैं, यहां तक ​​कि गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को भी अपने डेटा वातावरण को पूछने की अनुमति देता है कि उन्हें टाइपिंग, क्लिक या आईएनजी के बजाय क्या जानना चाहिए। साथ ही, आत्म-शिक्षा, आत्म-सही क्षमताओं के साथ जो एआई तालिका में लाती है, संभावना है कि सिस्टम जीवन चक्र और उन्नयन पैटर्न नाटकीय रूप से बदल जाएंगे - उपकरण समय के साथ ख़राब नहीं हुए; यह बहुत कम या कोई मानवीय भागीदारी के साथ बेहतर हो जाएगा। साथ ही, डेटा वातावरण स्वयं अपने संचालन में और अधिक सक्रिय हो जाएगा, जिससे यह सुझाव दिया जाएगा कि कैसे केवल कमांड का जवाब नहीं देते हुए डेटा प्रदर्शन का अनुकूलन किया जाए।

किसी भी डाउनसाइड्स?

क्या उद्यम में एआई के लिए उज्ज्वल, चमकदार भविष्य की दृष्टि है? चढ़ाव के बारे में क्या?

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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।

यह सुनिश्चित करने के लिए, eWeek के क्रिस प्राइम्सबर्गर कहते हैं, एआई को किसी भी अन्य तकनीक की तरह, नियंत्रित, समन्वित फैशन में लागू किया जाना चाहिए। वास्तव में, कई प्रमुख नुकसान मौजूदा डेटा प्लेटफार्मों के साथ ही हैं, जैसे कि समाधान की तलाश में एक तकनीक को तैनात करना और स्वचालित प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करने में विफल होना व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए जर्मे हैं। लेकिन एआई को कुछ विशेष ध्यान देने की भी आवश्यकता है, जैसे कि इस तथ्य को पहचानना कि एआई केवल उन परिणामों को वितरित कर सकता है जो डेटा के रूप में अच्छे हैं। एआई की बात आती है, तो चौड़ाई और गहराई के बीच एक व्यापार-बंद भी होता है; किसी भी प्रणाली को कार्य की एक विस्तृत श्रृंखला को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उत्पादकता को संचालित करने वाली अत्यधिक बारीक प्रक्रियाओं में नीचे ड्रिल करने में सक्षम नहीं होगी। (एआई के भविष्य के बारे में अधिक जानकारी के लिए, यह मत देखिए, वे यहां आते हैं! आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अग्रिम।)

और शायद सभी के लिए सबसे महत्वपूर्ण: कोई फर्क नहीं पड़ता कि कैसे "स्मार्ट" एक एआई प्लेटफॉर्म बन जाता है, इसे मार्गदर्शन करने के लिए हमेशा एक मानव मस्तिष्क की आवश्यकता होगी।

इसलिए यद्यपि यह क्लिच लग सकता है, तथ्य यह है कि एआई वास्तव में कगार पर है या डेटा पर्यावरण को कुछ इस तरह से बदल रहा है कि हमने इन वर्षों में विज्ञान-फाई फिल्मों में क्या देखा है: एक बात कर, सोच पर्यावरण डेटा जो कि सचमुच है हमारे चारों ओर, स्टारशिप एंटरप्राइज के ऑनबोर्ड कंप्यूटर की तरह।

इस प्रकाश में, ऐसा लगता है कि हम सभी को इस विचार के लिए उपयोग करना होगा कि उद्यम अब केवल उपकरणों और सॉफ़्टवेयर का संग्रह नहीं है जो हमारे डेटा का समर्थन करता है, बल्कि व्यवसाय टीम का एक संवेदनशील और अत्यधिक प्रभावी सदस्य है।