AI के बारे में कब सोचना चाहिए?

Artificial Intelligence (AI) Strategy

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

हाइप और वास्तविकता अलग रखें

AI का हाइप अपेक्षाएँ जरूरत से ज्यादा बढ़ा देता है, जो भ्रामक हो सकता है और ML बिज़नेस डिप्लॉयमेंट्स में असफलता दर बढ़ा सकता है.

¹ Harvard Business Review

हाइप और वास्तविकता अलग रखें

AI का हाइप अपेक्षाएँ जरूरत से ज्यादा बढ़ा देता है, जो भ्रामक हो सकता है और ML बिज़नेस डिप्लॉयमेंट्स में असफलता दर बढ़ा सकता है.

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

                  Traditional software

• पूर्व-निर्धारित नियम
• लॉजिक कोड में
• कोड-ड्रिवन
• निर्धारक
• टैक्स कैलकुलेटर

                  AI software

• कोई स्पष्ट निर्देश नहीं
• डेटा-ड्रिवन
• बदलते डेटा पैटर्न
• संभाव्य
• ChatGPT

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर मेंटेनेंस

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर इम्प्लीमेंटेशन

• पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल से आगे

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर इम्प्लीमेंटेशन

• पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल से आगे

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर इम्प्लीमेंटेशन

• पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल से आगे

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर इम्प्लीमेंटेशन

• पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल से आगे

पारंपरिक बनाम AI सॉफ्टवेयर इम्प्लीमेंटेशन

• पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकल से आगे

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

AI के लिए अतिरिक्त रणनीतिक विचार

मुख्य व्यवसाय प्रेरक

हितधारक

• प्राथमिकता

 

 

मुख्य व्यवसाय प्रेरक

हितधारक

• प्राथमिकता, लेकिन किस कीमत पर?

 

 

मुख्य व्यवसाय प्रेरक

• टीमें, बिज़नेस यूनिट्स या प्रक्रियाएँ

मुख्य व्यवसाय प्रेरक

• लाभ बनाम प्रभाव की तीव्रता

मुख्य व्यवसाय प्रेरक - विकल्प

 

• अस्तित्व से समय
• हाल ही में पहचाना गया?

 

• वैकल्पिक non-AI समाधान
• बिज़नेस रूल्स
• समाधान पर भरोसा

मुख्य व्यवसाय प्रेरक - डायमेंशन

• सभी बिज़नेस यूनिट्स को संबोधित करता है या किसी खास वर्टिकल को?

मुख्य व्यवसाय प्रेरक - समस्या जटिलता

 

• चुनौतीपूर्ण समस्या?
• अतिरिक्त स्टेप्स या प्रक्रियाएँ?

 

• अप्रत्याशित चुनौतियाँ
• प्रगति में बाधा

ऑटोमेशन का डर

 

• अब तक कवर - हाइप और डिज़ाइन थिंकिंग

 

• अगला - ऑटोमेशन से नौकरियाँ जाने का डर
• संज्ञानात्मक और मैनुअल कौशल की कम माँग
• उदाहरण: डेटा कलेक्शन और प्रोसेसिंग

¹ McKinsey report on "Generative AI and the future of work in America"

परिवर्तन प्रबंधन

परिवर्तन प्रबंधन

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अभ्यास करते हैं!

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