AI वर्कफ़्लो को अधिक उपयोगकर्ता-केंद्रित और कुशल बनाकर व्यवसायों के संचालन के तरीके को बदल रहा है। कठोर प्रक्रियाओं पर निर्भर होने के बजाय, AI टूल अब वास्तविक समय में व्यक्तिगत ज़रूरतों और व्यावसायिक लक्ष्यों को समायोजित कर लेते हैं। यहां बताया गया है कि यह क्यों मायने रखता है:

• बेहतर उत्पादकता: AI का उपयोग करने वाली कंपनियां कर्मचारी उत्पादकता में 25% की वृद्धि और संतुष्टि में 30% की वृद्धि की रिपोर्ट करती हैं।
• लागत बचत: AI अपनाने से लागत में 20-28% की कमी आई है और कार्य तेजी से पूरा हुआ है।
• कर्मचारी प्रतिधारण: वैयक्तिकृत AI उपकरण श्रमिकों को व्यस्त रहने और टर्नओवर को कम करने में मदद करते हैं।
• स्केलेबिलिटी: AI मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकृत होता है, जिससे सुरक्षित और लचीला स्वचालन सुनिश्चित होता है।

चाहे वह HR ऑनबोर्डिंग को सुव्यवस्थित करना हो, आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करना हो, या ग्राहक सेवा को बढ़ाना हो, AI टूल व्यवसायों को समय बचाने, लागत में कटौती करने और परिणामों को बेहतर बनाने में मदद कर रहे हैं। सफलता की कुंजी दोहराए जाने वाले कार्यों की पहचान करना, सही टूल को एकीकृत करना और बेहतर परिणामों के लिए वर्कफ़्लो को लगातार परिष्कृत करना है।

आइए देखें कि AI एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो को कैसे नया आकार दे रहा है और इसे प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए आप क्या कदम उठा सकते हैं।

[वेबिनार] एंटरप्राइज ऑटोमेशन फीट के लिए एआई वर्कफ़्लो का लाभ उठाना। शंकर गणेश

वैयक्तिकृत एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोज़ के प्रमुख घटक

प्रभावी बनाना एआई-संचालित वर्कफ़्लोज़ जो व्यक्तिगत और सहज महसूस करते हैं, उसके लिए तीन आवश्यक तत्वों के मिश्रण की आवश्यकता होती है। ये घटक कठोर प्रक्रियाओं को स्मार्ट सिस्टम में बदलने के लिए एक साथ काम करते हैं, जो वास्तविक समय में उपयोगकर्ता की ज़रूरतों और व्यावसायिक लक्ष्यों दोनों के अनुकूल होते हैं।

उपयोगकर्ता डेटा संग्रह और विश्लेषण

वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो का आधार उपयोगकर्ताओं के बारे में सही डेटा एकत्र करना और उनका विश्लेषण करना है। इस पर विचार करें: 71% उपभोक्ता वैयक्तिकृत इंटरैक्शन की अपेक्षा करते हैं, और 76% निराश महसूस करते हैं जब वे उन्हें प्राप्त नहीं करते हैं। वैयक्तिकरण की यह मांग ग्राहकों तक सीमित नहीं है - यह कार्यस्थलों में एक आवश्यकता बनती जा रही है, जहां कर्मचारी ऐसे टूल और सिस्टम चाहते हैं जो उनके काम करने के तरीके के अनुरूप हों।

इसे प्राप्त करने के लिए, संगठन कई डेटा स्रोतों का उपयोग करते हैं, जैसे कि ब्राउज़िंग इतिहास, सामाजिक इंटरैक्शन, जनसांख्यिकी, व्यवहार पैटर्न, सेवा इंटरैक्शन, और यहां तक कि प्रासंगिक विवरण जैसे स्थान और डिवाइस प्रकार। कंपनी के आंतरिक डेटा को तृतीय-पक्ष डेटासेट के साथ मिलाने से अधिक समृद्ध, अधिक संपूर्ण उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनती है।

कार्रवाई में इसका एक बेहतरीन उदाहरण है सेफ़ोरा2024 का साथी ऐप। यह पिछले खरीदारी इतिहास के साथ, ग्राहकों द्वारा आजमाए गए ब्रांड के इन-स्टोर इंटरैक्शन के डेटा को आसानी से मर्ज कर देता है। यह omnichannel दृष्टिकोण दिखाता है कि विविध डेटा स्रोतों का लाभ उठाने से वैयक्तिकरण के प्रयासों को कैसे बढ़ाया जा सकता है।

हालाँकि, वैयक्तिकरण को गोपनीयता और सुरक्षा के साथ संतुलित किया जाना चाहिए। कंपनियों को उल्लंघनों से बचाव के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है, डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, इस बारे में स्पष्ट संचार और AI सिस्टम को जिम्मेदारी से प्रशिक्षित करने और पूर्वाग्रह से बचने के लिए विविध डेटासेट की आवश्यकता होती है। और इसका भुगतान बहुत बड़ा है: ऐसे व्यवसाय जो ग्राहक अनुभव पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में तीन गुना तेजी से राजस्व बढ़ा सकते हैं।

“रणनीतिक रूप से और प्रभावी ढंग से अनुकूलित किए जाने पर वैयक्तिकृत AI वर्कफ़्लो संचालन को बढ़ा सकते हैं और उत्पादकता बढ़ा सकते हैं।” - डस्टिन डब्ल्यू स्टाउट, मगाई के संस्थापक

ठोस डेटा फाउंडेशन के साथ, AI सिस्टम गतिशील रूप से उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुकूल हो सकते हैं।

डायनामिक वर्कफ़्लो अनुकूलन

डायनामिक अनुकूलन से AI वर्कफ़्लो को नए इनपुट के आधार पर वास्तविक समय में समायोजित किया जा सकता है। ये सिस्टम डेटा का विश्लेषण करते हैं, निर्णय लेते हैं, और लगातार अनुकूलन करते हैं, चाहे वे ग्राहक के व्यवहार में बदलाव, आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान, या सामाजिक भावना में बदलाव का जवाब दे रहे हों।

यह क्षमता आम होती जा रही है। के मुताबिक़ आईबीएमका 2023 का ग्लोबल AI एडॉप्शन इंडेक्स, 54% संगठन अब AI-संचालित वर्कफ़्लो का उपयोग कर रहे हैं दक्षता और जवाबदेही में सुधार करने के लिए। गार्टनर भविष्यवाणी करता है कि 2028 तक, 33% एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में एजेंटिक AI की सुविधा होगी, साथ में दैनिक कार्य निर्णयों का 15% स्वायत्तता से किया गया।

एक वैश्विक रिटेलर ने अपनी आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करके इसका प्रदर्शन किया। मैनुअल, विलंबित समायोजन पर भरोसा करने के बजाय, कंपनी ने वास्तविक समय में मांग के रुझान, आपूर्तिकर्ता प्रदर्शन और शिपिंग बाधाओं की निगरानी के लिए AI- संचालित निर्णय इंटेलिजेंस को लागू किया। परिस्थितियों में बदलाव, लीड समय में कटौती, कचरे को कम करने और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार होने पर सिस्टम ने स्वचालित रूप से इन्वेंट्री को फिर से आवंटित किया।

जो चीज इन प्रणालियों को इतना प्रभावी बनाती है, वह है अनिश्चितता को संभालने और संभाव्य तर्क के माध्यम से इरादे का अनुमान लगाने की उनकी क्षमता।

“AI एजेंट भविष्य में कंप्यूटर के साथ बातचीत करने का प्राथमिक तरीका बन जाएंगे। वे हमारी ज़रूरतों और प्राथमिकताओं को समझने में सक्षम होंगे, और कार्यों और निर्णय लेने में हमारी सक्रिय रूप से मदद करेंगे।” - सत्या नडेला, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ

इन अनुकूली प्रणालियों को निर्बाध रूप से काम करने के लिए, उन्हें मौजूदा उद्यम अवसंरचना के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होना चाहिए।

एंटरप्राइज़ सिस्टम के साथ एकीकरण

AI वैयक्तिकरण को सफल बनाने के लिए, इसे कंपनी के मौजूदा सिस्टम में आसानी से घुल जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, 63% खुदरा संगठनों ने राजस्व में वृद्धि और परिचालन लागत को कम करने की रिपोर्ट की प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और चैटबॉट्स जैसे एआई टूल्स को लागू करने के बाद।

लेकिन एकीकरण हमेशा सहज नहीं होता है। लगभग 43% तकनीकी अधिकारी इस बात को लेकर चिंता करते हैं कि उनका इंफ्रास्ट्रक्चर जनरेटिव एआई के लिए तैयार है या नहीं, और जितने 87% AI प्रोजेक्ट उत्पादन तक पहुंचने में विफल, अक्सर खराब डेटा गुणवत्ता के कारण।

चरणबद्ध दृष्टिकोण मदद कर सकता है: सिस्टम की तत्परता का आकलन करके शुरू करें, सिस्टम कनेक्ट करने के लिए API या मिडलवेयर का उपयोग करें और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए क्लाउड सेवाओं को अपनाएं। उच्च डेटा गुणवत्ता बनाए रखना महत्वपूर्ण है। संगठनों को डेटा की सफाई और सामान्यीकरण के लिए उपकरणों में निवेश करना चाहिए, अपने डेटा प्रबंधन प्रथाओं का आधुनिकीकरण करना चाहिए और AI के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए अपनी टीमों को प्रशिक्षित करना चाहिए।

“कुंजी ईमानदार मूल्यांकन है। अधिकांश संगठन AI को अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ काम करने के लिए मजबूर कर सकते हैं, लेकिन केवल तभी जब वे इस बारे में यथार्थवादी हों कि क्या बदलने की आवश्यकता है।” - डैनियल डुलत्सिन

संयुक्त होने पर, ये तीन तत्व - व्यापक डेटा संग्रह, गतिशील अनुकूलन, और सहज एकीकरण - एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो के लिए आधार तैयार करते हैं जो उपयोगकर्ता की ज़रूरतों और व्यावसायिक प्राथमिकताओं के साथ विकसित हो सकते हैं।

एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो को लागू करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लोज़ को सफलतापूर्वक एकीकृत करने के लिए, एक संरचित, सुविचारित प्रक्रिया का पालन करना महत्वपूर्ण है। पर्याप्त तैयारी के बिना AI की तैनाती में जल्दबाजी करने से अनावश्यक जटिलताएं हो सकती हैं, जबकि एक व्यवस्थित दृष्टिकोण मापने योग्य प्रगति और दक्षता सुनिश्चित करता है।

वैयक्तिकरण के लिए वर्कफ़्लो की पहचान करना

दोहराए जाने वाले, समय-गहन या त्रुटियों की संभावना वाले वर्कफ़्लो को इंगित करके प्रारंभ करें। ये अक्सर ऐसे क्षेत्र होते हैं जहां कर्मचारी मैन्युअल कार्यों पर काफी समय बिताते हैं या जहां काम की जटिलता या विशाल मात्रा के कारण त्रुटियां उत्पन्न होती हैं। अक्षमताओं की पहचान करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI को निर्बाध रूप से शामिल किया जा सकता है, अपनी वर्तमान प्रक्रियाओं की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें।

विभिन्न विभागों में बाधाओं या उच्च-घर्षण कार्यों को उजागर करने के लिए मौजूदा वर्कफ़्लो का मूल्यांकन करके एक व्यवस्थित दृष्टिकोण अपनाएं। कार्यों, डेटा और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में बेहतर दृश्यता प्राप्त करने के लिए वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन टूल का उपयोग करके एक रोडमैप बनाएं। उदाहरण के लिए, सर्विस नाउयह दिखाया गया है कि AI एजेंटों ने जटिल मामलों के प्रबंधन के लिए आवश्यक समय को 52% तक कम कर दिया है, जिससे महत्वपूर्ण दक्षता लाभ की संभावना पर प्रकाश डाला गया है। एक पायलट प्रोग्राम से शुरुआत करें, स्पष्ट उद्देश्य निर्धारित करें, और प्रगति को ट्रैक करने के लिए मेट्रिक्स स्थापित करें।

एक बार जब आप सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान कर लेते हैं, तो अगला चरण AI टूल को कॉन्फ़िगर करना होता है जो इन संवर्द्धन को शक्ति प्रदान करेंगे।

AI टूल और प्लेटफ़ॉर्म को कॉन्फ़िगर करना

सही AI टूल चुनना और सेट करना आवश्यक है। इसमें आपके मौजूदा डिजिटल इकोसिस्टम में मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विज़न जैसी तकनीकों को एकीकृत करना शामिल है। ऐसे समाधान चुनें जो आपकी व्यावसायिक ज़रूरतों, बुनियादी सुविधाओं और टीम की विशेषज्ञता के अनुरूप हों। मॉड्यूलर, एपीआई-फर्स्ट आर्किटेक्चर विशेष रूप से उपयोगी होते हैं, क्योंकि वे आपको अपने मौजूदा सिस्टम को पूरी तरह से ओवरहाल करने की आवश्यकता के बिना AI क्षमताओं को जोड़ने की अनुमति देते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म जैसे prompts.ai 35 से अधिक प्रमुख बड़े भाषा मॉडल को एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस में समेकित करके इस प्रक्रिया को सरल बनाएं। यह कई टूल को प्रबंधित करने की परेशानी को दूर करता है, रीयल-टाइम लागत नियंत्रण प्रदान करता है, और सुसंगत, अनुरूप वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है।

एकीकरण महत्वपूर्ण है। सुचारू डेटा प्रवाह और स्वचालन को सक्षम करने के लिए अपने AI टूल को CRM, ERP, ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म या API, वेबहुक या मिडलवेयर का उपयोग करके कस्टम एप्लिकेशन जैसे सिस्टम से कनेक्ट करें। डेटा की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए एक विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन महत्वपूर्ण है। जैसा कि स्ट्रीम के क्लाउड सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट बेंजामिन केनेडी कहते हैं:

“किसी कंपनी की सर्वोत्तम निर्णय लेने की क्षमता आंशिक रूप से उसकी डेटा पाइपलाइन द्वारा निर्धारित होती है। डेटा पाइपलाइन जितनी सटीक और समय पर सेट की जाती हैं, एक संगठन को अधिक तेज़ी से और सही तरीके से सही निर्णय लेने में मदद मिलती है।”

डेटा इंजीनियरों, आईटी टीमों और व्यापार जगत के नेताओं के बीच सहयोग भी महत्वपूर्ण है। एक क्षेत्रीय रिटेल ब्रांड ने इसके साथ साझेदारी करके इसका प्रदर्शन किया स्मार्टओएससी एआई-संचालित इन्वेंट्री पूर्वानुमान समाधान को लागू करने के लिए मशीन लर्निंग प्रेडिक्शन मॉडल को अपने ERP और POS सिस्टम में एकीकृत करके, रिटेलर ने केवल छह महीनों में स्टॉकआउट में 35% की कमी की - यह सब दैनिक कार्यों को बाधित किए बिना।

आपके AI टूल के मौजूद होने से, आपका ध्यान आपके वर्कफ़्लो के परीक्षण और परिशोधित करने पर केंद्रित हो जाता है, ताकि चरम प्रदर्शन सुनिश्चित हो सके।

वर्कफ़्लो का परीक्षण, निगरानी और रिफाइनिंग

अंतिम चरण यह है कि आप अपने एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो का कड़ाई से परीक्षण करें और लगातार परिशोधित करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे इष्टतम परिणाम प्रदान करते हैं। वर्तमान में, 65% QA टीमें दोहराए जाने वाले परीक्षण कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करती हैं, जबकि AI- आधारित विसंगति का पता लगाने से झूठी सकारात्मकता को 90% तक कम किया जा सकता है। उत्पादकता और दक्षता में निरंतर सुधार सुनिश्चित करने के लिए मॉडल सटीकता, विलंबता और निर्णय प्रभाव जैसे प्रमुख मैट्रिक्स को ट्रैक करने के लिए मॉनिटरिंग सिस्टम सेट करें।

अपने AI समाधानों के लिए मजबूत परीक्षण फ्रेमवर्क डिज़ाइन करें। AI को मौजूदा परीक्षण प्रक्रियाओं में एकीकृत करें और विसंगतियों का तुरंत पता लगाने और उन्हें दूर करने के लिए सिस्टम व्यवहार में दृश्यता बनाए रखें। सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने के लिए यूज़र फ़ीडबैक एकत्र करें। जैसा कि कार्ली फियोरिना ने एक बार कहा था:

“लक्ष्य डेटा को जानकारी में और जानकारी को अंतर्दृष्टि में बदलना है।”

अपने वर्कफ़्लो को प्रासंगिक और प्रभावी बनाए रखने के लिए, बदलती ज़रूरतों के अनुकूल होने के लिए अपने AI मॉडल को लगातार फिर से प्रशिक्षित करें। AI को ताज़ा डेटा प्रदान करने के लिए फ़ीडबैक लूप स्थापित करें, जिससे वह अपनी सिफारिशों को परिष्कृत कर सके। निर्णयों और कार्रवाइयों पर नज़र रखने के लिए टैम्पर-प्रूफ लॉग बनाए रखें, जो विनियामक अनुपालन और आपके AI सिस्टम में विश्वास बनाने के लिए आवश्यक है।

अंत में, AI-संचालित जोखिम-आधारित परीक्षण का उपयोग करने पर विचार करें। यह दृष्टिकोण उपयोगकर्ता के व्यवहार, प्रदर्शन मेट्रिक्स और कोड अपडेट का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाता है, प्रत्येक सुविधा या वर्कफ़्लो को “जोखिम स्कोर” प्रदान करता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपके वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो समय के साथ प्रभावी और मूल्यवान बने रहें।

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एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोज़ में AI के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

विभिन्न उद्योगों के व्यवसाय वर्कफ़्लो को कारगर बनाने और कर्मचारियों और ग्राहकों दोनों के लिए अनुरूप अनुभव प्रदान करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं। यहां बताया गया है कि मापने योग्य परिणाम प्राप्त करने के लिए विभिन्न विभाग AI का लाभ कैसे उठा रहे हैं।

IT & HR: सुव्यवस्थित ऑनबोर्डिंग और सहायता

AI क्रांति ला रहा है कि कैसे HR टीमें नए कर्मचारियों को शामिल करती हैं। उदाहरण के लिए, IBM के वॉटसन असिस्टेंट ने नियमित HR कार्यों पर खर्च होने वाले समय में 75% की कटौती की है, जिससे HR पेशेवर इसके बजाय सार्थक कर्मचारी जुड़ाव पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एआई-संचालित ऑनबोर्डिंग के लाभ समय की बचत से परे हैं। रिपोर्टों से पता चलता है कि ऑनबोर्डिंग के लिए AI का उपयोग करने वाले 62% संगठनों ने बेहतर दक्षता देखी है, और 41% ने पहले 90 दिनों के भीतर उच्च प्रतिधारण दर का अनुभव किया है। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने से, HR टीमें प्रति नए किराए पर 25 घंटे से अधिक की बचत करती हैं।

“AI प्रशासनिक कार्यों को संभालने, व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने और डेटा के आधार पर बेहतर निर्णय लेने में मदद करके ऑनबोर्डिंग को बदल सकता है।” - बर्नार्ड मार

AI कर्मचारी जुड़ाव और प्रतिधारण को भी बढ़ाता है। ऑनबोर्डिंग को वैयक्तिकृत करने के लिए AI का उपयोग करने वाली कंपनियों ने नए किराए के प्रतिधारण में 82% की वृद्धि और सहभागिता के स्तर में 54% की वृद्धि देखी है। यह विशेष रूप से तब महत्वपूर्ण होता है जब आप समझते हैं कि नौकरी से निकाले गए कर्मचारियों के कारोबार पर सालाना लगभग $90 मिलियन का खर्च आता है। दूसरी ओर, अत्यधिक व्यस्त टीमों के औसत से बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना 83% अधिक होती है और उत्पादकता में 14% तक की वृद्धि हो सकती है।

इसी तरह, AI अधिक लक्षित संचार रणनीतियों को सक्षम करके ग्राहक-सामना करने वाले कार्यों को बढ़ाता है।

सेल्स एंड मार्केटिंग: पर्सनलाइज्ड आउटरीच और स्मार्ट लीड मैनेजमेंट

सेल्स और मार्केटिंग टीमें हाइपर-पर्सनलाइज्ड एप्रोच के पक्ष में जेनेरिक अभियानों को छोड़ रही हैं। उदाहरण के लिए, लार्स निमन को लें, जिन्होंने आउटबाउंड पिच तैयार करने के लिए AI का इस्तेमाल किया, जिसे केवल 30 मिनट में प्रतिक्रिया मिली।

मार्शल ग्रुप अपनी बिक्री प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए AI को भी अपनाया है। संस्थापक वीटो विश्नेपोलस्की ग्राहक प्रोफाइल और आशय संकेतों के आधार पर लाखों संपर्कों को फ़िल्टर करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। सिस्टम नई तकनीक के विस्तार, किराए पर लेने या अपनाने की संभावना की पहचान करता है, फिर प्रत्येक सेगमेंट के लिए अनुकूलित संदेश तैयार करता है।

“AI हमारे प्रतिनिधि की जगह नहीं ले रहा है। यह शोर को दूर कर रहा है, ताकि वे क्लाइंट्स के साथ रणनीति बनाने और हाई-फिट लीड को बंद करने में अधिक समय बिता सकें।” - वीटो विश्नेपोलस्की, संस्थापक और निदेशक, मार्टल ग्रुप

पूर्वेक्षण और आउटरीच जैसे मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करके, AI बिक्री टीमों को संबंध बनाने और रणनीतिक बातचीत करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। बिक्री के अलावा, AI उन्नत चैटबॉट समाधानों के साथ ग्राहक सेवा को भी बदल रहा है।

ग्राहक सेवा: स्मार्ट चैटबॉट्स और कुशल एस्केलेशन

एआई-संचालित चैटबॉट ग्राहक इतिहास, व्यवहार और वास्तविक समय की भावना विश्लेषण के आधार पर व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करके ग्राहक सेवा को फिर से परिभाषित कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, सीपी ऑल, का ऑपरेटर 7-इलेवन थाईलैंड में स्टोर, 250,000 से अधिक दैनिक कॉल को संभालने के लिए AI चैटबॉट का उपयोग करते हैं। उनके चैटबॉट, द्वारा संचालित NVIDIA NeMo तकनीक, बोली जाने वाली थाई को 97% सटीकता के साथ समझती है और इसने मानव एजेंटों के लिए काम का बोझ 60% तक कम कर दिया है, जिससे वे अधिक जटिल मुद्दों को हल कर सकते हैं।

बंक, एक यूरोपीय डिजिटल बैंक, अपने 2 मिलियन ग्राहकों का समर्थन करने के लिए अपने AI सहायक फिन का उपयोग करता है। फिन केवल 3 से 7 मिनट में संभावित धोखाधड़ी का पता लगा सकता है, जबकि इससे पहले एआई के बिना 30 मिनट लगते थे।

एक अन्य उदाहरण पोलैंड के GOCC संचार केंद्र से आता है, जहाँ एक AI चैटबॉट ने एक प्रमुख कार्यक्रम के दौरान 80% प्रश्नों को संभाला। इसने मैसेंजर पर लगभग 5,000 संदेशों का प्रबंधन किया और 100 अद्वितीय प्रश्नों के स्वचालित जवाब दिए, जिससे उच्च मांग वाली स्थितियों में इसकी स्केलेबिलिटी साबित हुई।

आगे देखते हुए, गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2025 तक, 85% तक ग्राहक इंटरैक्शन को मानवीय भागीदारी के बिना प्रबंधित किया जा सकता है। फॉरेस्टर रिसर्च कहते हैं कि सक्रिय AI समर्थन वृद्धि दर को 30% तक कम कर सकता है। चैटबॉट बाजार के 2025 तक बढ़कर 1.25 बिलियन डॉलर हो जाने की उम्मीद है, जिसमें 62% उपभोक्ता मानव सहायता की प्रतीक्षा करने के बजाय चैटबॉट को प्राथमिकता देंगे।

एआई-संचालित सिस्टम एस्केलेशन मैनेजमेंट में भी उत्कृष्ट हैं। जब एक चैटबॉट एक जटिल समस्या का सामना करता है, तो यह सहजता से चैट इतिहास और भावना विश्लेषण को मानव एजेंट को स्थानांतरित कर देता है। यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट पूरी तरह से सूचित हो और ग्राहक की चिंताओं को संभालने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित हो।

प्रभाव को मापना और जिम्मेदार AI उपयोग सुनिश्चित करना

एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लोज़ को रोल आउट करना केवल पहला कदम है; असली चुनौती उनके मूल्य को साबित करने और नैतिक, आज्ञाकारी उपयोग सुनिश्चित करने में निहित है। 2027 तक AI सॉफ़्टवेयर खर्च $300 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद के साथ, संगठनों को सफलता को मापने और जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए ठोस ढांचे की आवश्यकता होती है। आइए देखें कि व्यवसाय AI के प्रभाव को कैसे माप सकते हैं और जिम्मेदार उपयोग को बनाए रख सकते हैं।

ROI और उत्पादकता लाभ पर नज़र रखना

निवेश पर AI के रिटर्न (ROI) को मापना पारंपरिक IT परियोजनाओं के मूल्यांकन के समान नहीं है। जबकि 74% संगठनों की रिपोर्ट है कि उन्नत AI पहल 2024 में ROI की अपेक्षाओं को पूरा कर रही हैं या उससे आगे निकल रही हैं, लेकिन 97% अभी भी अपने शुरुआती GenAI प्रयासों से ठोस मूल्य दिखाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

आरंभ करने के लिए, व्यवसायों को स्पष्ट आधार रेखा स्थापित करनी चाहिए और विविध मैट्रिक्स को ट्रैक करना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक फॉर्च्यून 500 वित्तीय सेवा कंपनी को लें, जिसने AI टूल का उपयोग करके अपने पुराने ट्रेडिंग सिस्टम का आधुनिकीकरण किया। 18 महीनों में, कंपनी ने AI क्षमताओं में $850,000 का निवेश किया, जिसमें 120 डेवलपर्स शामिल थे। चरणबद्ध मापन दृष्टिकोण अपनाने से, समय की बचत और जोखिम को कम करने के माध्यम से पहले छह महीनों में इसने 23% ROI देखा। यह ROI महीने 18 तक बढ़कर 187% हो गया और पांच वर्षों में इसके 340% तक पहुंचने का अनुमान है।

मापने के लिए प्रमुख क्षेत्रों में वित्तीय बचत, उत्पादकता में वृद्धि, और रणनीतिक लाभ जैसे कि बाजार की स्थिति में सुधार शामिल हैं।

Microsoft की 2024 वर्क ट्रेंड इंडेक्स रिपोर्ट AI के मानवीय लाभों पर भी प्रकाश डालती है। रिपोर्ट के अनुसार, 90% यूज़र समय बचाते हैं, 85% को लगता है कि AI उन्हें महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है, 84% ने रचनात्मकता में वृद्धि की रिपोर्ट की, और 83% को नौकरी से अधिक संतुष्टि का अनुभव होता है। हालांकि इन गुणात्मक लाभों को मापना कठिन होता है, लेकिन वे समग्र संगठनात्मक मूल्य को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

उदाहरण: इनवॉइस प्रोसेसिंग मेट्रिक्स

मेट्रिक बेसलाइन (AI से पहले) पोस्ट-डिप्लॉयमेंट सुधार इनवॉइस प्रोसेसिंग का समय 15 मिनट प्रति इनवॉइस 5 मिनट प्रति इनवॉइस 10 मिनट तेज़ (67% तेज़) मासिक इनवॉइस प्रोसेस किए गए 2,000 6,000 +4,000 (3× वृद्धि) प्रोसेसिंग लागत प्रति इनवॉइस $4.00 $1.50 - $2.50 (लागत में 62% की कमी) वार्षिक प्रोसेसिंग लागत $96,000 $54,000 $42,000 प्रति वर्ष बचाए गए इनवॉइस में त्रुटि दर 5% 1% -4 प्रतिशत अंक (80% कम त्रुटियां)

अल्पकालिक जीत और दीर्घकालिक लाभ दोनों को पकड़ने के लिए मापन ढांचे को विकसित किया जाना चाहिए। आगे की सोच रखने वाले संगठन विस्तारित मूल्य प्राप्ति अवधि के लिए योजना बनाते हैं, यह मानते हुए कि कुछ AI लाभों को पूरी तरह से कार्यान्वित होने में एक वर्ष से अधिक का समय लग सकता है। आधारभूत मापन और पायलट कार्यक्रमों से शुरुआत करके, वे प्रौद्योगिकी में सभी सुधारों को जिम्मेदार ठहराने के बजाय AI के विशिष्ट योगदानों को अलग कर सकते हैं।

पारदर्शिता और अनुपालन सुनिश्चित करना

ROI की मात्रा निर्धारित करने के बाद, पारदर्शिता बनाए रखने और नियमों का पालन करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। चूंकि 72% व्यवसाय अब AI और EU AI अधिनियम का उपयोग कर रहे हैं, जो गैर-अनुपालन के लिए €35 मिलियन या वार्षिक टर्नओवर के 7% तक के दंड की धमकी दे रहे हैं, इसलिए शासन के शीर्ष पर बने रहना गैर-परक्राम्य है। वास्तव में, लगभग 70% कंपनियां अगले दो वर्षों में AI गवर्नेंस में निवेश बढ़ाने की योजना बना रही हैं।

अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए, संगठनों को डेटा स्रोतों, मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रियाओं, निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम और आउटपुट सत्यापन का विस्तृत रिकॉर्ड रखना चाहिए। नियमित ऑडिट में डेटा उपयोग, एल्गोरिथम निष्पक्षता और सुरक्षा प्रोटोकॉल का मूल्यांकन करना चाहिए। व्याख्यात्मक AI (XAI) प्रौद्योगिकियां विशेष रूप से मूल्यवान हैं, क्योंकि वे व्यवसायों को यह समझने में मदद करती हैं कि AI सिस्टम कैसे निर्णय लेते हैं - विनियामक अनुपालन और हितधारकों के विश्वास के लिए एक महत्वपूर्ण कारक, विशेष रूप से भर्ती, ग्राहक सेवा और वित्त जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में।

एम्बेडिंग डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता शुरू से सिद्धांत आवश्यक हैं। इसमें AI कार्यक्षमता को सक्षम करते हुए संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए मजबूत डेटा गवर्नेंस नीतियां, एन्क्रिप्शन और एक्सेस नियंत्रण लागू करना शामिल है।

वैयक्तिकरण और शासन को संतुलित करना

एक बार प्रभाव का आकलन करने के बाद, संगठनों को शासन या सुरक्षा से समझौता किए बिना AI वैयक्तिकरण को बढ़ाने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। 2027 तक, 60% कंपनियों के कमजोर नैतिक ढांचे के कारण अपने AI लक्ष्यों से वंचित होने का अनुमान है। नवोन्मेष और निरीक्षण के बीच सही संतुलन बनाना महत्वपूर्ण है। नैतिक सिद्धांतों को बनाए रखने वाली लचीली शासन संरचनाएं महत्वपूर्ण हैं, खासकर जब 89% अनुपालन नेता डेटा गोपनीयता जोखिमों के बारे में चिंता व्यक्त करते हैं, और 88% शासन की चुनौतियों के बारे में चिंता व्यक्त करते हैं।

“सुरक्षा, निष्पक्षता और जवाबदेही सुनिश्चित करते हुए तेजी से AI परिनियोजन को सक्षम करते हुए अनुमोदन को सुव्यवस्थित करता है और घर्षण को कम करता है।” - ट्रेब गेट, एमबीए, एमसीटीएस, एमवीपी

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म एकीकृत AI ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम के भीतर एंटरप्राइज़-ग्रेड गवर्नेंस टूल की पेशकश करके इन चुनौतियों का समाधान करते हैं। रियल-टाइम FinOps ट्रैकिंग जैसी सुविधाएँ AI खर्च और उपयोग पैटर्न में पूर्ण दृश्यता प्रदान करती हैं, जबकि अंतर्निहित अनुपालन उपकरण यह सुनिश्चित करते हैं कि वर्कफ़्लो विनियामक मानकों को पूरा करते हैं। पारदर्शी लागत निगरानी और पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट के साथ, व्यवसाय वित्त और संचालन पर सख्त नियंत्रण बनाए रखते हुए AI वैयक्तिकरण को बढ़ा सकते हैं।

क्रॉस-फ़ंक्शनल गवर्नेंस टीमें तब सबसे प्रभावी होती हैं जब उनमें व्यवसाय, कानूनी, जोखिम और अनुपालन विभागों के सदस्य शामिल होते हैं। इन टीमों को स्पष्ट AI सिद्धांत स्थापित करने चाहिए, AI- विशिष्ट जोखिमों को दूर करने के लिए नीतियों को अपडेट करना चाहिए और नैतिक चिंताओं के लिए वृद्धि प्रक्रिया तैयार करनी चाहिए। ऐसे संगठन जहां सीईओ सीधे एआई गवर्नेंस की देखरेख करते हैं, कार्यकारी भागीदारी के महत्व पर बल देते हुए उच्चतम वित्तीय लाभों की रिपोर्ट करते हैं। इसके अतिरिक्त, सुरक्षा और स्वचालन के लिए AI का लाभ उठाने वाली कंपनियां ऐसे उपायों के बिना उन लोगों की तुलना में उल्लंघन से संबंधित लागतों में औसतन $2.22 मिलियन की बचत करती हैं।

पूर्वाग्रह, प्रदर्शन संबंधी समस्याओं और अनुपालन जोखिमों के बढ़ने से पहले उनकी पहचान करने के लिए निरंतर निगरानी प्रणालियां महत्वपूर्ण हैं। इन प्रणालियों को अलग-अलग उपयोगकर्ता समूहों में मॉडल के प्रदर्शन को ट्रैक करना चाहिए, अप्रत्याशित आउटपुट देखना चाहिए, और विनियामक समीक्षाओं के लिए विस्तृत ऑडिट ट्रेल्स बनाए रखने चाहिए। इन उपायों को लागू करके, संगठन भरोसेमंद, उच्च प्रभाव वाले AI वर्कफ़्लो का निर्माण कर सकते हैं, जो उद्यम दक्षता को आगे बढ़ाते हैं।

निष्कर्ष: AI के साथ एंटरप्राइज़ दक्षता में सुधार

एआई-संचालित वर्कफ़्लो वैयक्तिकरण उद्यमों के संचालन के तरीके को नया आकार दे रहा है। जेनेरिक ऑटोमेशन पर निर्भर होने के बजाय, ये सिस्टम अब व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं, विभागों और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित हो जाते हैं। वैयक्तिकृत AI वर्कफ़्लो अपनाने वाली कंपनियां न केवल प्रतिस्पर्धी बनी हुई हैं - वे गति निर्धारित कर रही हैं।

सबूत अपने लिए बोलता है। उन्नत AI को एकीकृत करने वाले उद्योगों में नाटकीय लाभ देखने को मिलता है: श्रम उत्पादकता लगभग पांच गुना बढ़ जाती है, ROI पहले वर्ष के भीतर 30% से 200% तक होता है, और लीड, रूपांतरण और कर्मचारी संतुष्टि में उल्लेखनीय सुधार होते हैं। एक महत्वपूर्ण 89% पूर्णकालिक कर्मचारी के साथ, उनकी भूमिकाओं में और अधिक पूर्ण महसूस करने की रिपोर्ट करें 91% समय की बचत और बेहतर कार्य-जीवन संतुलन का हवाला देते हुए।

“मेरे पास इसके लिए समय नहीं है.” AI वर्कफ़्लो ऑटोमेशन सीधे इस चुनौती का समाधान करता है, बहुत सारे कार्यों के अंतहीन चक्र और बहुत कम समय से निपटता है। आज के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में, जहां दक्षता सफलता को निर्धारित करती है, वैयक्तिकृत AI वर्कफ़्लो लीडर्स को पीछे छूट गए लोगों से अलग करते हैं।

अग्रणी कंपनियों के वास्तविक दुनिया के उदाहरण इस बदलाव को सुदृढ़ करते हैं। सिटीग्रुपउदाहरण के लिए, ने अपने 40,000 कोडर्स में से अधिकांश को GenAI टूल तक पहुंच प्रदान की है, उन्हें बदलने के बजाय उनकी क्षमताओं को बढ़ाकर उत्पादकता और दक्षता में वृद्धि की है। इसी तरह, मॉर्गन स्टैनले ने एआई-संचालित सहायक को रोल आउट किया है, जिसे बनाया गया है ओपनएआईGPT-4, अनुसंधान और प्रशासनिक कार्यों को संभालने के लिए, जिससे सलाहकारों को क्लाइंट इंटरैक्शन पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शित करते हैं कि AI टूल को समेकित करने से इन लाभों को बड़े पैमाने पर कैसे बढ़ाया जा सकता है। 35 से अधिक प्रमुख बड़े भाषा मॉडल को एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस में एकीकृत करके, संगठन शासन और लागत दक्षता को बनाए रखते हुए टूल के फैलाव को कम करते हैं। रियल-टाइम FinOps ट्रैकिंग और पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट जैसी सुविधाओं के साथ, व्यवसाय अप्रत्याशित खर्चों के बिना AI समाधानों को स्केल कर सकते हैं।

प्रतिस्पर्धा में बढ़त स्पष्ट है। इसके मुताबिक मैकिन्से, 92% बिजनेस लीडर्स उत्पादकता बढ़ाने और संचालन को कारगर बनाने के लिए AI स्वचालन में निवेश कर रहे हैं। तेजी से बढ़ती कंपनियां उत्पादन करती हैं वैयक्तिकरण से 40% अधिक राजस्व उनके धीमे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में। इसके अतिरिक्त, साथ में 71% उपभोक्ता अनुकूलित सामग्री की अपेक्षा करते हैं और बातचीत में वैयक्तिकरण की कमी होने पर 67% निराशा व्यक्त करते हैं, AI वर्कफ़्लो वैयक्तिकरण में देरी से व्यवसायों को नुकसान हो सकता है।

AI वर्कफ़्लो वैयक्तिकरण केवल नई तकनीक को अपनाने के बारे में नहीं है - यह स्वचालन के माध्यम से स्थायी लाभ बनाने के बारे में है जो समय के साथ अनुकूल और बेहतर होता है। जो संगठन आज व्यापक AI प्लेटफ़ॉर्म में निवेश करते हैं, वे सुरक्षा, अनुपालन और लागत नियंत्रण को बनाए रखते हुए AI की क्षमता का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए खुद को तैयार कर रहे हैं।

सवाल यह है कि क्या आपकी कंपनी इस परिवर्तन का नेतृत्व करेगी या पीछे छूट जाने का जोखिम उठाएगी?

पूछे जाने वाले प्रश्न

वर्कफ़्लो को वैयक्तिकृत करने के लिए AI का उपयोग करते समय व्यवसाय डेटा गोपनीयता की रक्षा कैसे कर सकते हैं और सुरक्षा सुनिश्चित कर सकते हैं?

एआई-संचालित वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो में डेटा गोपनीयता की रक्षा करने और सुरक्षा बनाए रखने के लिए, व्यवसायों को कुछ महत्वपूर्ण कदम उठाने होंगे। इसके साथ शुरू करें मजबूत एन्क्रिप्शन विधियाँ संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए। इसे इसके साथ पेयर करें रियल-टाइम मॉनिटरिंग सिस्टम संभावित खतरों का शीघ्र पता लगाने और उनका समाधान करने के लिए। बोर्ड भर में सुसंगत प्रथाओं को सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट और अच्छी तरह से प्रलेखित डेटा प्रबंधन नीतियां स्थापित करना भी आवश्यक है।

उपयोग करना गोपनीयता-प्रथम उपकरण और अनुपालन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से संवेदनशील डेटा के लिए सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत की पेशकश करते समय मानवीय त्रुटियों को कम करने में मदद मिल सकती है। ये उपकरण सुरक्षा उपायों को सरल बनाते हैं, जिससे जोखिमों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना आसान हो जाता है।

संगठनों के लिए यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि वे अपने AI सिस्टम का नियमित ऑडिट करें। बदलते नियमों के बारे में सूचित रहना और कर्मचारियों को डेटा सुरक्षा की सर्वोत्तम प्रथाओं पर गहन प्रशिक्षण प्रदान करना भी महत्वपूर्ण है। इन चरणों का पालन करके, व्यवसाय अपने उपयोगकर्ताओं के विश्वास को बनाए रखते हुए नवाचार सुनिश्चित करते हुए, AI को जिम्मेदारी से अपना सकते हैं।

AI को मौजूदा एंटरप्राइज़ सिस्टम में एकीकृत करते समय कंपनियों को किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और वे उन्हें कैसे संबोधित कर सकते हैं?

AI को एंटरप्राइज़ सिस्टम में एकीकृत करना हमेशा सीधा नहीं होता है। चुनौतियां जैसे पुरानी विरासत प्रणालियां, खराब डेटा गुणवत्ता, सुरक्षा संबंधी चिंताएं, और सीमित कुशल प्रतिभा प्रक्रिया को मुश्किल बना सकते हैं। कई पुराने सिस्टम बस आधुनिक AI का समर्थन करने के लिए नहीं बनाए गए हैं, अक्सर सुचारू एकीकरण के लिए आवश्यक API या इंटरऑपरेबिलिटी गायब हो जाती है। इसके अलावा, असंगत या अधूरा डेटा AI की प्रभावशीलता को गंभीर रूप से प्रभावित कर सकता है। सुरक्षा जोखिम, विशेष रूप से संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के इर्द-गिर्द, और विशिष्ट विशेषज्ञता की कमी इस जटिलता को और बढ़ा देती है।

इन बाधाओं से निपटने के लिए कंपनियां कई कदम उठा सकती हैं। उपयोग करना मिडलवेयर समाधान संगतता अंतराल को पाटने में मदद कर सकता है, जबकि कस्टम एपीआई विकसित करना बेहतर सिस्टम एकीकरण सुनिश्चित करता है। प्राथमिकता देना डेटा की सफाई और सुरक्षा के उपाय AI के प्रदर्शन और सुरक्षा में काफी सुधार कर सकता है। साथ ही, लक्षित प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करने से कर्मचारियों को AI को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और लागू करने के लिए आवश्यक कौशल बनाने में मदद मिल सकती है। इन बाधाओं को दूर करके, व्यवसाय परिचालन को कारगर बनाने और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए AI का बेहतर उपयोग कर सकते हैं।

व्यवसाय एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लो के ROI का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं, जिसमें मापने योग्य और अमूर्त लाभ दोनों शामिल हैं?

एआई-वैयक्तिकृत वर्कफ़्लोज़ के निवेश पर रिटर्न (ROI) को मापने के लिए, व्यवसायों को दोनों को देखना होगा मात्रात्मक मेट्रिक्स और गुणात्मक फायदे।

मात्रात्मक पक्ष पर, लागत में कटौती, राजस्व वृद्धि, बढ़ी हुई दक्षता और कम परिचालन अड़चनें जैसे मेट्रिक्स वित्तीय प्रभाव में मापने योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। ये संख्याएं सीधे तौर पर कंपनी की निचली पंक्ति में सुधार को दर्शाती हैं।

गुणात्मक लाभ, हालांकि मापना कठिन है, वे उतने ही प्रभावशाली हैं। इनमें बेहतर यूज़र अनुभव, मज़बूत ब्रांड इमेज, और संगठन के भीतर ज़्यादा लचीलापन शामिल है। कठिन संख्याओं और अमूर्त लाभ दोनों का मूल्यांकन करके, व्यवसाय इस बात की पूरी तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं कि एआई-संचालित वर्कफ़्लो कैसे मूल्य जोड़ते हैं और दीर्घकालिक विकास में योगदान करते हैं।

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