اے آئی رسائی: جدید کاروبار کے لئے اگلا اسپریڈشیٹ انقلاب؟

مواد

• ڈیٹا سائنس سے بہتر کاروباری نتائج کی کلید
• ڈومین مہارت کے حامل افراد میں AI کی توسیع کرنا
• فیصلوں میں کیا جاتا ہے کو سمجھنا
• کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
• انٹرنیٹ کے عروج سے سبق
• ابھی تک ٹکنالوجی کو قابل رسائی بنانا
• وقت اور لاگت کو کم کرکے خطرات کو کم کرنا

ماخذ: ڈینیسماگیلوف / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام

ٹیکا وے:

اے آئی کا مستقبل متاثر کن چاندنیوں کا نہیں بلکہ روزانہ استعمال ہونے والا استعمال ہے جس کو ہم اسپریڈشیٹ کے ساتھ منسلک کرتے ہیں۔ یہی کچھ ہے جو کچھ کے بارے میں AI کے نایاب شعبوں سے عام کاروباری استعمال میں اضافے کے بارے میں ہے۔

ڈیٹا سائنس سے بہتر کاروباری نتائج کی کلید

ایک ___ میں ہارورڈ بزنس ریویو مضمون ، Alessandro دی Fiore ، کے بانی اور سی ای او یورپی سینٹر برائے اسٹریٹجک انوویشن (ای سی ایس آئی) نے اس مفروضے کا مقابلہ کیا کہ "زیادہ کمپنیوں کے ساتھ ڈیٹا سائنسدانوں کاروباری اثرات پیدا کرنے کا ایک بہتر موقع ہے۔ "ان کے مشاورتی کام اور دونوں پر مبنی ہے تحقیق، وہ اس نتیجے پر پہنچا ہے کہ بڑی تعداد میں ڈیٹا سائنسدانوں کی خدمات حاصل کرنا ضروری نہیں ہے کہ وہ کسی کاروبار کے بہتر نتائج برآمد کرے۔

وہی مشاہدہ مجھے فنکراس انٹرنیشنل کے بانی اور ڈپٹی سی ای او ہینری جیمس کے ساتھ ایک حالیہ انٹرویو میں کیا گیا تھا ، جس نے کہا تھا کہ وہ جس کاروبار میں سرمایہ کاری کے ل vast وسیع وسائل کے حامل کاروبار میں نظر آرہا ہے۔ ڈیٹا سائنس کیا وہ حقیقت میں 50 سے پانچ کی ٹیم کے ساتھ بہتر کام کرسکتے ہیں؟

ڈومین مہارت کے حامل افراد میں AI کی توسیع کرنا

ایک کمپنی ، ڈی فائر ، نے واقعتا What کیا فرق پیدا کیا ، اس کی نشاندہی کی ، “تک رسائی کو جمہوری بنانا ہے عی ان مینیجرز اور ملازمین کے درمیان ٹولز اور فیصلہ سازی کی طاقت جس سے زیادہ ٹھوس قدر پیدا ہوتی ہے۔ "انہوں نے مشاہدہ کیا ،" بہترین طریقوں سے پتہ چلتا ہے کہ جمہوری نظام تیزی اور بہتر تقسیم سے متعلق فیصلے کس طرح انجام دے سکتا ہے ، جس سے کمپنیوں کو مارکیٹ میں ہونے والی تبدیلیوں اور مواقع کے بارے میں زیادہ فرتیلی اور ذمہ دار بنایا جا.۔ ”(کچھ کاروبار پہلے ہی AI کو کس طرح استعمال کررہے ہیں اس بارے میں جاننے کے ل check ، چیک کریں AI آج: کون ابھی استعمال کررہا ہے ، اور کیسے.)

اگرچہ وہ "جمہوری بنانے" کی اصطلاح کی پرواہ نہیں کرتا ہے اور "ٹیم کھیل" کی بات کو ترجیح دیتا ہے ، اوپل کے سی او ، ٹوڈ ہی نے اس خیال سے اتفاق کیا ہے۔ جیسا کہ اس نے ٹیکوپیڈیا کے ساتھ ایک انٹرویو میں وضاحت کی ، وہ نایاب اور مرکزیت والے AI سے عوام میں تبدیلی کا تصور کرتا ہے جیسا کہ اپنانے کے مترادف ہے اسپریڈشیٹ، ایک مفید آلہ جو تمام کاروباری افراد کو استعمال کرنا چاہئے۔

"مضامین اور ڈومین کے ماہرین اس پیش گوئی کا اندازہ لگانے کے لئے بہترین پوزیشن میں ہیں جس سے کاروبار پر اثر پڑ سکتا ہے۔" لیکن ایک ایسے سیٹ اپ کے ساتھ جو ڈیٹا سائنسدانوں کو ان کا انچارج بناتا ہے پیشن گوئی ماڈل، "وہ اس عمل سے خارج ہیں۔" یہ کاروبار کے فائدہ میں نہیں ہے۔

اگرچہ اس نے اعتراف کیا کہ ڈیٹا سائنسدانوں کو ریاضی اور اعدادوشمار میں مہارت حاصل ہے کہ وہ فیصلہ کریں کہ کوئی ماڈل اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے یا نہیں ، لیکن ان میں یہ صلاحیت نہیں ہے کہ وہ ان سوالوں کو حل کرنے کے لئے اے آئی کے سامنے رکھنا چاہئے۔ اور ماڈل مہارت اور اسٹیک ہولڈر کی مہارت کے مابین یہی فرق اس حقیقت کا ہے کہ "70٪ -80٪ ​​کیس ماڈل کبھی استعمال نہیں ہوتے ہیں۔"

فیصلوں میں کیا جاتا ہے کو سمجھنا

ماڈل کے کام کرنے کے طریقے کو سمجھنے کے قابل نہ ہونے کے لئے مزید نقائص موجود ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال ، انشورنس یا فنانس جیسی منضبط صنعتوں میں ، ہی نے کہا ، تشویش اس پوزیشن میں ہے جس میں انہیں فیصلہ سازی کے عمل کو آڈیٹرز کو سمجھانا ہوگا اور وہ اس پر قادر نہ ہوں۔

رک سیلٹا ، اوپل کے سینئر سیلز مارکیٹنگ ایگزیکٹو ، مشین لرننگ & ڈیٹا سائنس ، نے انٹرویو میں اپنے معاہدے کو نوٹ کیا اور کہا کہ اسی وجہ سے کاروبار اب "شفاف AI" تیار کرنے کے خواہاں ہیں ، جسے بطور بھی جانا جاتا ہے قابل فہم AI. جیسا کہ ہم نے دیکھا اے آئی کو کچھ کرنے کی وضاحت کرنی پڑی، اس بات کی واضح وضاحت کی عدم موجودگی میں کہ AI کس طرح اپنے نتائج پر پہنچتا ہے ، آپ کو یقین نہیں آسکتا کہ وہ "تعصب سے پاک" ہے۔ ان کا مزید کہنا تھا ، "یہ کہتے ہوئے کہ اس کے منصفانہ انداز میں چلنے کے لئے کاروبار کی ذمہ داری کو ختم کرنا اب قابل قبول نہیں ہے۔ یہ."

کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ

جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔

انٹرنیٹ کے عروج سے سبق

وہ خوف جو AI کے چہرے پر رہتا ہے جیسے بلیک باکس کی طرح کام کرتا ہے وہ کاروبار کو مکمل فوائد حاصل کرنے سے روکتا ہے جس سے یہ ممکن ہوتا ہے۔ گھاس کے مطابق ، یہ ایک ذہنیت ہے جسے تبدیل کرنا ہوگا۔ اس نے مشورہ دیا تھا آج 90 کی دہائی کے آخر میں انٹرنیٹ کی طرح ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جیسے کچھ شاندار ناکامی ہوگی پالتو جانور ڈاٹ کام اور اس طرح کی دیگر غلط کاریوں کی وجہ سے لوگوں کو اس بات کا یقین نہیں ہے کہ نئی ٹیک کو کس طرح استعمال کیا جاسکتا ہے۔ اور نئی ٹیک کے خوف نے لوگوں کو پیچھے چھوڑ دیا ، انہوں نے کہا: "یہ نئی اور خوفناک اور بہت پیچیدہ ہے۔"

لیکن ان لوگوں کے لئے بھی یہ بہت اچھا موقع ہے جو اس کا پتہ لگاتے ہیں۔ ہی نے کہا ، "اب ہم جو سب چیزیں دیکھ رہے ہیں وہ انٹرنیٹ کے ذریعہ کھول دیا گیا تھا کیونکہ لوگ نئی چیزوں کو آزمانے کے لئے تیار تھے۔" آج بھی وہی صورتحال ہے اے آئی لوگوں کو قابل بناتا ہے "انھیں پتہ ہی نہیں تھا کہ انھیں ڈھونڈنا چاہئے۔" ان چیزوں کو تلاش کرنے کے ل They ، انہیں اپنی صلاحیت پر بھی شبہ نہیں کرنا چاہئے ، کیونکہ بہت سے لوگوں کو "کمپنی میں اپنی صلاحیتوں سے زیادہ مہارت حاصل ہے ،" خاص طور پر "مضامین کے ماہرین اور وہ لوگ جو اعداد و شمار کو جانتے ہیں۔ “

ابھی تک ٹکنالوجی کو قابل رسائی بنانا

ہیے نے اعلان کیا ، "ہم دیکھنا چاہتے ہیں کہ ہر کمپنی آج - آج AI کا فائدہ کیسے اٹھا سکتی ہے۔ ایسا ہونے کے ل AI ، ضروری ہے کہ اے آئی کو ڈیٹا سائنس ماہرین کے دائرے سے باہر قابل رسائی بنایا جائے۔ انہوں نے وضاحت کرتے ہوئے کہا ، "دنیا میں قابل اعداد و شمار کے سائنس دانوں کی تعداد ان کمپنیوں کی تعداد سے بہت کم ہے جو اس سے فائدہ اٹھائیں گی۔" اسی مناسبت سے ، مزید کاروباری مسائل حل کرنے کی کلید یہ ہے کہ "زیادہ سے زیادہ لوگوں کو اینڈریو این جی بننے کی تربیت نہ دینا بلکہ لوگوں کو ٹکنالوجی دستیاب کر کے۔"

در حقیقت ، یہ مستقبل کی لہر ہے گارٹنر، جس میں اس سال کی پیش گوئی کی گئی ہے اس میں اضافہ دیکھا جائے گا "سیلف سروس" تجزیات. اے آئی میں اہم پیشرفت ، نیز تکمیلی تکنالوجی جیسے “ساس (بادل) تجزیات اور BI گارٹنر کے ریسرچ ڈائریکٹر کارلی جے ایڈڈین نے مشاہدہ کیا کہ پلیٹ فارمز ماہر تجزیہ کاروں کے لئے موثر تجزیہ کرنے اور ان کے فیصلے کو بہتر طور پر آگاہ کرنے کے لئے پہلے سے کہیں زیادہ آسان اور زیادہ سرمایہ کاری مؤثر بنارہے ہیں۔

جب اس کو کسی کاروبار میں جگہ دی جاتی ہے ، اور زیادہ سے زیادہ ملازمین AI کے فوائد میں مدد کرنے میں اپنی ہچکچاہٹ پر قابو پاتے ہیں ، تو یہ تنظیم کے اندر تماشائی کھیل کے بجائے واقعتا شریک بن سکتا ہے۔ اس شفٹ کا زبردست اثر پڑ سکتا ہے۔ (اگر آپ نے اپنے کاروبار کے لئے اے آئی کے بارے میں زیادہ نہیں سوچا ہے تو ، یہاں کچھ نفاذات ہیں جن پر آپ غور کرنا چاہتے ہیں: 5 طریقے کمپنیاں AI کے استعمال پر غور کرنا چاہیں.)

وقت اور لاگت کو کم کرکے خطرات کو کم کرنا

"لوگ قیاس آرائیاں چلانے کے لئے چھ مہینے گزارنے سے بہت خوفزدہ ہیں ،" ہی نے وضاحت کی ، کیونکہ یہ وقت اور رقم کی اتنی بڑی سرمایہ کاری ہے جو بالآخر ناکام ہوسکتی ہے۔ تاہم ، اگر عی ان بڑے چاند شاٹ پروجیکٹس کے لئے طویل وقت افق کے ساتھ مختص نہیں ہے بلکہ زیادہ عام کاموں کے لئے جو زیادہ تیزی سے مکمل ہوجاتے ہیں ، ممکنہ طور پر یہاں تک کہ روزانہ کی بنیاد پر ، وہ "مزید اسپریڈ شیٹ کی طرح" بن جاتے ہیں ، جس کا مطلب ہے ایک قابل رسائی ، سستا آلہ جس سے لوگ نہیں ہوسکتے ہیں۔ کوشش کرنے سے ڈرتے ہیں ، حتی کہ ان کی ضروریات کو پورا کرنے کے ل several کئی مختلف چیزوں کے ذریعے کام کرتے ہو۔

تاہم ، اڈوائن نے متنبہ کیا ہے کہ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ کاروباری اداروں سے توقع کی جانی چاہئے کہ وہ اپنے ملازمین کو اس بات کا انتخاب کریں کہ وہ اسے اپنی ضروریات کے مطابق کس طرح استعمال کریں اور ان کی موافقت کریں۔ وہ اصرار کرتی ہیں کہ "زیادہ تر سیلف سروس استعمال کرنے والوں کو معنی بخش پیداوار پیدا کرنے میں مدد کے لئے تربیت ، تعاون اور جہاز رانی کے عملوں کی ضرورت ہے۔" اس کے مطابق ، جلدی سے اٹھنے اور چلانے کے بارے میں صحیح رہنمائی فراہم کرنے کے ساتھ ساتھ اس کا اطلاق بھی کیا کرنا ہے۔ ان کے اپنے مخصوص کاروباری مسائل کے لئے ان کے نئے اوزار۔ ”اور وہ - ڈیٹا سائنس ٹیم کی تعداد بڑھانے کے بجائے کاروباری مسائل کے بہتر حل کی کلید ہے۔