حالیہ برسوں میں مصنوعی ذہانت (اے آئی) ٹکنالوجی میں مسلسل کامیابیوں کے ساتھ ، بدعات سامنے آئیں اور استعمال میں آئیں ، اور "اے آئی کے ذریعہ کیا حاصل کیا جاسکتا ہے" کی گفتگو ایک حقیقت بن گئی ہے۔ انٹرنیٹ آف چیزوں (IOT) آلات پر مشین لرننگ کے عملوں اور کثیر کرایہ دار تعیناتیوں جیسے حل جیسے حل جیسے حل آج اے آئی میں ایک اہم موڑ ہے ، اور اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈویلپرز اور انجینئروں کے پاس اپنے AI پروجیکٹس کو پروف آف تصوراتی مرحلے سے لے کر سرمایہ کاری کے حصول کے حصول تک پہنچانے کے مرحلے تک پہنچانے کے لئے کس طرح تیار کیا جاسکتا ہے۔ اگلے چند سالوں میں ، ہم واقعی میں اے آئی کو کاروبار اور ان کے کاموں میں ٹھوس فوائد لانا شروع کریں گے۔
AI کو ایک کلک کے ساتھ تعینات کریں
تنظیمیں ، بشمول انٹرپرائزز ، اے آئی کے محققین اور انجینئروں کی خدمات حاصل کرنے کی اعلی قیمت سے دوچار ہیں ، لیکن ٹولز اور کم کوڈ حل بالغ ہونے کے ناطے ، کمپنیاں گھر میں حل تیار کرسکیں گی اور انہیں ماؤس کے صرف چند کلکس کے ساتھ کنارے پر تعینات کرسکیں گی۔ اس سے یہ بھی ظاہر ہوتا ہے کہ کاروباری ادارے نہ صرف مارکیٹ کو چلا سکتے ہیں ، بلکہ اسے آسان بھی بنا سکتے ہیں کیونکہ وہ اپنے اے آئی سسٹم کو بادل میں ، کنارے ، موبائل پر ، یا ہائبرڈ انداز میں تیار کرنے اور ان کی تعیناتی کرنے کی صلاحیت کو دیکھتے ہیں۔
تربیت اور اے آئی حل کی تعیناتی کی یہ جمہوری کاروباری اداروں کو بہت سے فوائد لاتی ہے ، جدت کے امکانات کھل جاتی ہے ، اور اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ ایک سطح کا کھیل کا میدان پیدا ہوتا ہے جس میں تمام کاروباری ادارے حصہ لے سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، جب کاروباری ادارے زیادہ ذہین ہوتے جارہے ہیں ، وہ آٹومیشن کے ذریعے کارکردگی میں بھی اضافہ کرسکتے ہیں ، صارفین کو ذاتی نوعیت کی سفارشات فراہم کرسکتے ہیں اور خصوصیت سے مالا مال تجربات تشکیل دے سکتے ہیں۔
AI جو صارفین کی رازداری کا احترام کرتا ہے
صارف کی انفرادی سطح پر ، جیسے ہی عوام زیادہ رازداری سے واقف ہوجاتے ہیں ، لوگ اپنے ذاتی اعداد و شمار کے بارے میں زیادہ محتاط رہتے ہیں ، جس کا مطلب ہے کہ کمپنیوں کو صارفین کو مزید مشغول کرنے کے لئے کسٹمر سلوک کا ڈیٹا بنانے اور اپنے الگورتھم چلانے کے لئے نئے طریقے تلاش کرنے کی ضرورت ہے۔
اگرچہ اے آئی اور ڈیٹا کے تحفظ کا تصور ہمیشہ کسی حد تک منفی معلوم ہوتا ہے ، اگر اے آئی ٹکنالوجی کو مناسب طریقے سے نافذ کیا گیا ہے اور ٹکنالوجی کے ساتھ بدسلوکی کا رجحان ٹوٹ گیا ہے تو ، مختلف صنعتوں میں ڈیٹا کے تحفظ کو بہتر بنانے کا یہ ایک اچھا طریقہ ہوسکتا ہے۔ یہ سب عمل درآمد پر آتا ہے۔ مثال کے طور پر ، خوردہ صنعت میں ، حقیقی وقت میں نگرانی کے لئے سیلف سروس چیک آؤٹ چینل پر خوردہ نقصان کی روک تھام AI سسٹم انسٹال کیا جاسکتا ہے کہ آیا صارفین کوڈ اور چیک آؤٹ کو اسکین کرتے وقت کم قیمتوں پر سامان خریدنے کے لئے "قیمتوں کے ٹیگ کو تبدیل کریں گے" ، اور جب کوئی عدم استحکام ہوتا ہے تو کلرک کو یاد دلاتے ہیں ، اور پھر صارفین وقت کے ساتھ غلطی کو درست کرسکتے ہیں۔ یہ نظام کسی کے چہرے کے بارے میں معلومات کو ذخیرہ کیے بغیر سیلف چیک آؤٹ ڈیوائسز پر کام کرے گا ، نگرانی ، پتہ لگانے اور انتباہ کرے گا ، اور فوری فیصلے کرنے اور اسٹور ملازمین کو الرٹ کرنے میں کامیاب ہوگا۔
ایج پر پروسیسنگ کے لئے آئی او ٹی ڈیوائسز اور اے آئی الگورتھم کے عروج کا مطلب ہے کہ کمپنیاں اعداد و شمار کے ساتھ حقیقی وقت میں بہتر کاروباری فیصلے کر رہی ہیں ، اور اس سے آگے کے تمام خام ڈیٹا کو مسترد کردیا جارہا ہے۔ یہ رجحان ، متعلقہ قوانین اور ضوابط کے تعارف اور ان کے نفاذ کے ساتھ مل کر ، انجینئروں اور محققین کو لوگوں کی رازداری کی حفاظت اور کاروباری منافع میں اضافے کے لئے موثر نظام کی تعمیر کے بارے میں مزید سوچنے پر مجبور کررہا ہے۔
AI منافع کو کس طرح بڑھا سکتا ہے
اے آئی منافع کو بڑھانے کے لئے دو اہم شعبوں میں کام کر رہا ہے ، پہلا صارفین کو نشانہ بنانے کے لئے ذاتی نوعیت کا مواد یا مصنوعات استعمال کررہا ہے۔ اپنے صارفین کو جاننا طویل عرصے سے ایک منتر رہا ہے ، اس وجہ سے کہ صارفین کی ضروریات کی درست پیش گوئی کرنے کی صلاحیت منافع اور صارفین کی وفاداری کو چلانے میں مدد کرسکتی ہے۔ اگرچہ ذاتی ڈیٹا کو شیئر کرکے اٹھائے گئے بہت سے مسائل کی وجہ سے صارفین کے طرز عمل کی پیمائش کرنا ایک چیلنج بن گیا ہے ، لیکن حل کی کوئی کمی نہیں ہے۔ مثال کے طور پر ، کمپنیاں قانونی تعمیل کے تناظر میں صارفین کے طرز عمل کو "موازنہ اور پیش گوئی" کرنے کے لئے الگورتھم کا استعمال کرسکتی ہیں ، جس سے صارفین کو مصنوعات کی ضروریات کو دریافت کرنے کے قابل بناتا ہے جس کی انہیں ضرورت نہیں تھی ، یا ان کو اپیل کرنے والے مواد کو دریافت کرنے کے لئے۔
دوسرا یہ ہے کہ صارفین کے لئے خصوصیت سے بھرپور تجربہ پیدا کیا جائے اور انٹرپرائز میں افادیت کو چلانے کے لئے مختلف AI ٹولز کا فائدہ اٹھایا جائے۔ مثال کے طور پر ، کسٹمر انکوائریوں کا جلدی اور موثر انداز میں جواب دینے کے لئے اے آئی چیٹ بوٹس کا استعمال کریں ، یا خصوصیت سے مالا مال اور سستی گاہک کے تجربے کے ل images خود بخود امیجز اور ویڈیوز کو ٹیگ کرکے مصروفیت میں اضافہ کریں۔
دن کے اختتام پر ، وہ کاروبار جو فروخت میں اضافہ کرکے یا آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنانے کے ذریعہ اپنے منافع میں اضافہ کرنا چاہتے ہیں ان کو پہلے سوچنے اور شناخت کرنے کی ضرورت ہے کہ ان کے اہداف کیا ہیں ، اور پھر ان کو حاصل کرنے کے لئے دستیاب ٹولز کا استعمال کریں۔ کمپنیاں کارکردگی کو بہتر بنانے کے ل retail خوردہ اسٹورز میں ریئل ٹائم ٹاسک اسائنمنٹ کے حصول کے لئے کمک سیکھنے کا استعمال کرسکتی ہیں ، اور مصنوعات کی شناخت کے ل multiple متعدد گہرے سیکھنے کے ماڈل استعمال کرسکتی ہیں۔ کلید یہ ہے کہ سرمایہ کاری پر واپسی کے حصول اور صارفین کے تجربے کو بڑھانے کے لئے اے آئی اور مشین لرننگ کے تحقیقی نتائج کو پیداوار میں لاگو کیا جائے۔