चॅटबॉट्सच्या पलीकडे उद्योग जनरेटिव्ह AI चा वापर कसा करतात

खरा बदल चॅट विंडोजमध्ये घडत नाहीये. तो तुम्ही दररोज वापरत असलेल्या साधनांमध्ये घडत आहे.

चॅटबॉट्स ही केवळ सुरुवात होती. त्यांनी या तंत्रज्ञानाशी परिचय करून दिला. पण खरा बदल अधिक खोलवर आहे. AI आता वर्कफ्लो (workflows), सिस्टिम्स आणि निर्णयांमध्ये प्रवेश करत आहे. ते तुमच्या सॉफ्टवेअर आणि इन्फ्रास्ट्रक्चरचा एक मूक भाग बनत आहे.

आज उद्योग AI चा वापर कसा करतात ते खालीलप्रमाणे आहे:

एम्बेडेड सॉफ्टवेअर (Embedded Software)

कंपन्या आता कर्मचाऱ्यांना डेटा वेगळ्या चॅट विंडोमध्ये कॉपी आणि पेस्ट करण्यास सांगत नाहीत. त्या थेट CRM, स्प्रेडशीट्स आणि डॅशबोर्डमध्ये AI समाविष्ट करत आहेत.

• सेल्स मॅनेजरला डील अपडेट करताना फॉलो-अप ईमेलसाठी सूचना मिळतात.
• सपोर्ट एजंटला तिकीट वाचताना योग्य उपाय दिसतो.
• फायनान्स ॲनालिस्टला Excel मध्ये ऑटोमेटेड सारांश मिळतात.

AI हे कोणतेही अंतिम गंतव्य स्थान नाही. ते प्रवासाचा एक भाग आहे.

डेटाचे ज्ञानात रूपांतर करणे

बहुतेक कंपन्यांकडे मोठ्या प्रमाणात अनस्ट्रक्चर्ड डेटा (unstructured data) असतो. यामध्ये ईमेल, कॉन्ट्रॅक्ट्स आणि मीटिंग नोट्सचा समावेश होतो. AI या डेटाचे उत्तरांमध्ये रूपांतर करते.

फोल्डर्समध्ये शोधण्याऐवजी, तुम्ही विचारू शकता:

• गेल्या वर्षी आम्ही या क्लायंटला काय वचन दिले होते?
• या कॉन्ट्रॅक्टमधील जोखमींचा सारांश द्या.
• आम्ही यापूर्वी ही समस्या कशी सोडवली होती?

AI तुम्हाला लिंक्सची यादी देण्याऐवजी थेट उत्तर देते.

वर्कफ्लो ऑटोमेशन (Automating Workflows)

AI आता केवळ एका कामापुरते मर्यादित न राहता संपूर्ण प्रक्रियेकडे वळत आहे. बहु-स्तरीय कामे हाताळण्यासाठी ते विविध साधनांना एकमेकांशी जोडते.

• फायनान्स: AI इनव्हॉइसेसना (invoices) खरेदी ऑर्डरशी (purchase orders) मॅच करते.
• मार्केटिंग: AI एका ब्रीफवरून ॲड कॉपी आणि ईमेल सिक्वेन्स तयार करते.
• HR: मानवी हस्तक्षेपापूर्वी AI रिझ्युमे तपासते आणि त्यांना रँकिंग देते.
• IT: AI सपोर्ट तिकीट्सचे वर्गीकरण करते आणि साध्या समस्या सोडवते.

या समन्वयामुळे (orchestration) सिस्टिम्समध्ये डेटा हलवण्याचे पुनरावृत्तीचे काम कमी होते.

सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट (Software Development)

डेव्हलपर्स AI चा वापर केवळ कोड लिहिण्यासाठीच करत नाहीत. ते याचा वापर खालील गोष्टींसाठी करतात:

• युनिट टेस्ट्स तयार करण्यासाठी.
• जुन्या सिस्टिम्सचे डॉक्युमेंटेशन करण्यासाठी.
• जुना कोड नवीन फ्रेमवर्कमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी.
• पुल रिक्वेस्टमध्ये (pull requests) सुरक्षा त्रुटी शोधण्यासाठी.

यामुळे इंजिनिअर्सना अशा लेगसी सिस्टिम्सशी (legacy systems) संवाद साधणे शक्य होते, ज्या आता कोणालाही पूर्णपणे समजत नाहीत.

मोठ्या प्रमाणावर वैयक्तिकीकरण (Personalization at Scale)

वैयक्तिकीकरण पूर्वी केवळ लहान गटांसाठी असायचे. आता, कंपन्या प्रत्येक व्यक्तीसाठी खास अनुभव तयार करतात. एखादी बँक प्रत्येक ग्राहकासाठी सानुकूलित आर्थिक सारांश लिहू शकते. एखादा रिटेलर विशिष्ट खरेदीदाराच्या आवडीनुसार उत्पादनांचे वर्णन लिहू शकतो.

जोखीम आणि अनुपालन (Risk and Compliance)

AI अनुपालन (compliance) टीमला नवीन नियम सारांशित करण्यास आणि अंतर्गत धोरणांमधील त्रुटी शोधण्यास मदत करते. सायबर सुरक्षेमध्ये, ते तांत्रिक धोक्यांचे रूपांतर व्यावसायिक जोखमींमध्ये करते. येथे वेग हे मुख्य उद्दिष्ट आहे.

याचा तुमच्यासाठी अर्थ काय?

जनरेटिव्ह AI आता केवळ एक वैशिष्ट्य (feature) न राहता एक पाया (foundation) बनत आहे. सर्वात यशस्वी AI हे अदृश्य असेल. तुम्हाला AI वापरत असल्याचा भासही होणार नाही. तुम्हाला फक्त असे वाटेल की तुम्ही तुमचे काम अधिक वेगाने आणि कोणत्याही अडथळ्याशिवाय करत आहात.

स्रोत: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2