AI डेटा तत्परता का अंतर
95% एंटरप्राइज AI पायलट विफल हो जाते हैं।
मॉडल विफल नहीं होते। डेटा विफल होता है।
अधिकांश कंपनियाँ पायलट के दौरान इंफ्रास्ट्रक्चर की कमियों का पता लगाती हैं। तब तक, वे अपना बजट और विश्वसनीयता खो चुकी होती हैं। केवल 15% कंपनियाँ ही एजेंटिक AI के लिए तैयार महसूस करती हैं।
सफल होने के लिए, आपको एक ही समय में चार चीजों की आवश्यकता होती है:
- सुलभ डेटा
- स्वच्छ और संरचित डेटा
- जुड़े हुए सिस्टम
- एकीकृत सुरक्षा
अप्राप्य डेटा प्रगति को रोकता है। आपका डेटा CRMs, ERPs और लेगेसी डेटाबेस जैसी कई जगहों पर मौजूद होता है। AI को इस डेटा के अद्यतित और व्यवस्थित होने की आवश्यकता होती है।
खराब डेटा गुणवत्ता अधिक समस्याएं पैदा करती है। छूटे हुए फ़ील्ड और असंगत फॉर्मेट त्रुटियों का कारण बनते हैं। AI इन त्रुटियों को आपके पूरे व्यवसाय में फैला देता है।
सिस्टम की कमियां आपके AI को अलग-थलग कर देती हैं। एक प्रोक्योरमेंट AI तब बेकार है यदि वह आपके बजट सिस्टम या वेंडर कॉन्ट्रैक्ट्स तक नहीं पहुँच सकता।
एजेंटिक AI केवल सवालों के जवाब देने से कहीं अधिक करता है। यह कार्रवाई करता है। इसे डेटा पढ़ना, सिस्टम में वापस लिखना और वर्कफ़्लो को ट्रिगर करना चाहिए। अधिकांश एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर इसके लिए नहीं बनाया गया था।
तत्परता मूल्यांकन के बिना पायलट शुरू न करें। एक अच्छे मूल्यांकन में ये शामिल होने चाहिए:
- अपने यूज़ केस के लिए प्रत्येक डेटा स्रोत का मानचित्रण करें
- सुलभता की कमियों की पहचान करें
- डेटा गुणवत्ता की जाँच करें
- एकीकरण की जरूरतों का दस्तावेजीकरण करें
- एक तकनीकी रोडमैप तैयार करें
जो कंपनियाँ पहले यह काम करती हैं, वे ही प्रोडक्शन तक पहुँच पाती हैं। जो कंपनियाँ इसे छोड़ देती हैं, वे पायलट के बीच में ही विफल हो जाती हैं।
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