వ్యాపారాలు ఏకీకరణతో పోరాడటానికి 3 కారణాలు

కృత్రిమ మేధస్సు సర్వత్రా ఉంది మరియు దాదాపు ప్రతి పరిశ్రమలో వేగంగా అంతర్భాగంగా మారుతోంది. స్టాటిస్టా ప్రకారం, AI మార్కెట్ 2030 నాటికి $7.4 బిలియన్లకు చేరుకుంటుంది, సమ్మేళనం వార్షిక వృద్ధి రేటు 17.3%.

ఇది పూర్తిగా కొత్త పరిణామం కాదు. డేటా సేకరణ, డేటా ఎంట్రీ మరియు ఇన్‌వాయిస్ వంటి రొటీన్, పునరావృత విధులను ఆటోమేట్ చేయడానికి వ్యాపారాలు చాలా కాలంగా AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి. మేము సాధారణ కస్టమర్ విచారణలకు ప్రతిస్పందించడానికి AI-ప్రారంభించబడిన చాట్‌బాట్‌లను కూడా ఉపయోగిస్తాము, పెద్ద మొత్తంలో డేటాను కార్యాచరణ అంతర్దృష్టులుగా మార్చడానికి AI అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాము మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తనను మెరుగుపరచడానికి వివిధ AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తాము. విక్రయ బృందాల అంచనా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరిచాము.

అయినప్పటికీ, అనేక AI విజయ గాథలు ఉన్నప్పటికీ, కంపెనీలు తమ ప్రక్రియల్లో సాంకేతికతను పూర్తిగా అనుసంధానించడానికి ఇప్పటికీ కష్టపడుతున్నాయి. దీనికి కారణం, అడ్వాన్స్‌లు చాలా త్వరగా జరుగుతున్నందున, ఏ పరిష్కారాలు సమర్థత మరియు ఉత్పాదకతను ఎక్కువగా మెరుగుపరుస్తాయో గుర్తించడం కష్టం, కానీ చాలా కంపెనీలు కూడా ఊహించని అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటాయి.

ఇక్కడ అత్యంత సాధారణమైన కొన్ని అడ్డంకులు మరియు వాటిని ఎలా అధిగమించాలి.

1. నైపుణ్యం లేకపోవడం.

మెకిన్సే యొక్క 2022 గ్లోబల్ AI సర్వే ప్రకారం, ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI స్వీకరణ 2017 నుండి రెట్టింపు కంటే ఎక్కువగా ఉంది, అయితే AI ప్రతిభను నిలుపుకోవడానికి కంపెనీలు ఇప్పటికీ కష్టపడుతున్నాయి. సర్వే చేయబడిన చాలా సంస్థలు AI- సంబంధిత పాత్రల కోసం నియమించుకోవడం “చాలా” లేదా “కొంత” కష్టమని భావించాయి.

AI నిపుణులతో భాగస్వామ్యాన్ని బలోపేతం చేయడం మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ఉద్యోగులను రీస్కిల్ చేయడం లేదా నైపుణ్యం పెంచడం కంపెనీలు ఈ సవాలును అధిగమించడంలో సహాయపడతాయి. వాస్తవానికి, మెకిన్సే సర్వే చేసిన దాదాపు సగం కంపెనీలు ఈ విధానాన్ని అనుసరించాయి. AI యొక్క జ్ఞానం విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా, సాంకేతికతను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంలో కీలకం. అగ్రశ్రేణి సాంకేతిక విశ్వవిద్యాలయాలు, గ్లోబల్ టెక్నాలజీ కంపెనీలు, పరిశ్రమ సంఘాలు, శిక్షణా అకాడమీలు మరియు వైవిధ్యం-కేంద్రీకృత కార్యక్రమాలు వంటి మూలాధార AI ప్రతిభను మరియు నైపుణ్యాల అంతరాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడే ఇతర ఛానెల్‌లు.

2. అధిక ధర.

AI విషయానికి వస్తే నైపుణ్యం లేకపోవడం మాత్రమే కంపెనీలు ఎదుర్కొనే అడ్డంకి కాదు. AIని అమలు చేయడానికి అయ్యే ఖర్చు వాస్తవానికి ఊహించిన దాని కంటే చాలా ఎక్కువగా ఉందని చాలా కంపెనీలు కనుగొన్నాయి. WEKAచే నియమించబడిన S&P గ్లోబల్ యొక్క 2023 AI గ్లోబల్ ట్రెండ్స్ నివేదిక ప్రకారం, AI నిర్ణయాధికారులలో సగానికి పైగా వారు ఖర్చు అడ్డంకుల కారణంగా తాజా AI సాధనాలను అమలు చేయడంలో కష్టపడుతున్నారని నివేదించారు. ఈ వ్యయ అడ్డంకులు స్వల్పకాలికంగా ఉన్నప్పటికీ, అవి AIని అందుబాటులోకి తీసుకురాలేనట్లు లేదా AI ప్రాజెక్ట్‌లను అభివృద్ధి పైలట్ దశలోనే ఉంచగలవు.

దురదృష్టవశాత్తూ, AI సాధనాలు సంక్లిష్టతలో మారుతూ ఉంటాయి, కాబట్టి ఖర్చు అడ్డంకులను అధిగమించడానికి పరిష్కారాలు చాలా అరుదుగా సూటిగా ఉంటాయి. కొన్ని కంపెనీలు వేల డాలర్లు, మరికొన్ని మిలియన్ల డాలర్లు ఖర్చు చేయవచ్చు. ఏదేమైనప్పటికీ, ఏదైనా వ్యాపార చొరవ వలె, సాంకేతికత మీ సంస్థకు ఎక్కడ ఎక్కువ ప్రయోజనం చేకూరుస్తుందో మరియు ఖర్చులకు వ్యతిరేకంగా ప్రయోజనాలను అంచనా వేయడం ముఖ్యం. కస్టమ్ సొల్యూషన్‌లను తొలగించడం AIని మరింత సరసమైనదిగా చేయడంలో సహాయపడుతుంది మరియు ఆఫ్-ది-షెల్ఫ్ ఉత్పత్తులు చాలా కంపెనీలకు తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన ప్రత్యామ్నాయంగా ఉంటాయి.

3. సాంకేతిక సవాళ్లు.

“కంపెనీ దృష్టి, లక్ష్యం మరియు ఆర్థిక లక్ష్యాలకు అనుగుణంగా AI పరిష్కారాలను రూపొందించే మరియు సహ-నిర్వహించే మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ లాజిక్‌ప్లమ్‌తో భాగస్వామిగా ఉండటానికి మేము సంతోషిస్తున్నాము” అని లాజిక్‌ప్లమ్ ప్రెసిడెంట్ మరియు CEO డామియన్ మింగిల్ అన్నారు. AI సిస్టమ్‌లకు నేర్చుకోవడం మరియు ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి అధిక-నాణ్యత, నిర్మాణాత్మక మరియు సంబంధిత డేటా పెద్ద మొత్తంలో అవసరం. కానీ చాలా సంస్థలకు, వారి డేటా యొక్క ప్రస్తుత స్థితి అది కాదు. ఇది విచ్ఛిన్నం, నిర్మాణాత్మకం లేదా నాణ్యత లేనిది. . డేటా క్లీన్సింగ్ మరియు స్ట్రక్చరింగ్‌తో కలిపి మరింత పటిష్టమైన డేటా మేనేజ్‌మెంట్‌ని అమలు చేయడం AIని అమలు చేయడంలో ఉన్న అనేక టెక్నిక్‌లలో ఒకటి. ఇది మీ ప్రధాన సవాళ్లలో ఒకదానిని అధిగమించడంలో మీకు సహాయం చేస్తుంది.

అదేవిధంగా, అనేక కంపెనీలకు మరో సాధారణ సవాలు IT మౌలిక సదుపాయాలతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. కాలం చెల్లిన సిస్టమ్‌లు లేదా అననుకూల సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా హార్డ్‌వేర్ AI సాధనాల ఏకీకరణకు ఆటంకం కలిగిస్తాయి. ఇప్పటికే ఉన్న సిస్టమ్‌లను అప్‌గ్రేడ్ చేయడం ఈ సమస్యకు స్పష్టమైన పరిష్కారంగా కనిపిస్తున్నప్పటికీ, పాత మరియు కొత్త టెక్నాలజీల మధ్య వారధిగా పనిచేసే మిడిల్‌వేర్ సొల్యూషన్‌లను ఉపయోగించాలని మింగిల్ సూచిస్తోంది. అదనంగా, AI సిస్టమ్‌లలోని అనేక సాధనాలు సున్నితమైన డేటాను నిర్వహిస్తాయి మరియు సంభావ్య భద్రతా లోపాల కోసం తప్పనిసరిగా ఆడిట్ చేయబడాలి.

మీ కంపెనీ AIని అమలు చేయడంలో కష్టపడుతుంటే, కారణం అంతర్గతంగా ఉండవచ్చు. మీ బృందానికి సరైన అనుభవం మరియు నైపుణ్యం లేకపోతే డిజిటల్ సాధనాలను ఏకీకృతం చేయడం కష్టంగా ఉంటుంది మరియు ఇది AIకి ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది. ఇది మీ వ్యాపారం యొక్క సరైన ప్రాంతం కోసం సరైన AI సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం మరియు పరిష్కారం ఉపయోగించడానికి సులభమైనదని మరియు మీ కార్యకలాపాలకు విలువను జోడిస్తుంది.

నన్ను అనుసరించు ట్విట్టర్ లేదా లింక్డ్ఇన్. తనిఖీ చేయండి నా వెబ్‌సైట్ మరియు ఇతర రచనలు ఇక్కడ చూడవచ్చు.