𝗧𝗵𝗲 𝗔𝗜 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗥𝗲𝗮𝗱𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗚𝗮𝗽

९५% एंटरप्राइझ AI पायलट अयशस्वी ठरतात.

मॉडेल्स अपयशी ठरत नाहीत. डेटा अपयशी ठरतो.

बहुतेक कंपन्यांना पायलट दरम्यान इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील तफावत आढळते. तोपर्यंत, त्या आपला बजेट आणि विश्वासार्हता गमावतात. केवळ १५% कंपन्या 'agentic AI' साठी तयार असल्याचे मानतात.

यशस्वी होण्यासाठी, तुम्हाला एकाच वेळी चार गोष्टींची आवश्यकता आहे:

उपलब्ध नसलेला डेटा प्रगती थांबवतो. तुमचा डेटा CRM, ERP आणि लेगसी डेटाबेस सारख्या अनेक ठिकाणी असतो. AI ला हा डेटा अद्ययावत आणि संघटित असणे आवश्यक आहे.

डेटाची खराब गुणवत्ता अधिक समस्या निर्माण करते. माहितीमधील त्रुटी (Missing fields) आणि विसंगत फॉरमॅट्समुळे चुका होतात. AI या चुका तुमच्या संपूर्ण व्यवसायात पसरवते.

सिस्टिममधील तफावत तुमच्या AI ला एकाकी पाडते. जर एखादे procurement AI तुमच्या बजेट सिस्टिम किंवा व्हेंडर कॉन्ट्रॅक्ट्सपर्यंत पोहोचू शकत नसेल, तर ते निरुपयोगी आहे.

Agentic AI केवळ प्रश्नांची उत्तरे देण्यापलीकडे काम करते. ते कृती करते. त्याला डेटा वाचणे, सिस्टिममध्ये माहिती लिहिणे आणि वर्कफ्लो ट्रिगर करणे आवश्यक आहे. बहुतेक एंटरप्राइझ इन्फ्रास्ट्रक्चर यासाठी बनवलेले नाही.

रेडीनेस असेसमेंटशिवाय (readiness assessment) पायलट सुरू करू नका. एका चांगल्या असेसमेंटमध्ये खालील गोष्टी असणे आवश्यक आहे:

जे कंपन्या हे काम आधी करतात, तेच प्रोडक्शनपर्यंत पोहोचतात. जे कंपन्या हे टाळतात, त्या पायलटच्या मध्यंतरीच अपयशी ठरतात.

स्रोत: https://dev.to/arthicksdev/the-ai-data-readiness-gap-why-95-of-enterprise-ai-pilots-stall-before-they-start-2jif

वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi