ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਨਜ਼ਾਰਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੋਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੱਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ICONIQ Capital ਦੀ 2025 ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, “The Builder’s Playbook,” ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, “AI-ਨੇਟਿਵ” ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀ AI ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੱਗੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ “AI-ਸਮਰੱਥ” ਹਨ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਉਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI-ਨੇਟਿਵ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਤਾਇਨਾਤੀ, ਰਣਨੀਤਕ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਇੰਜਣਾਂ ਦੀ ਉਸਾਰੀ, AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ, AI ਬਜਟ ਵੰਡ, ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲਾਗਤ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਵੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ROI ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
ਨਵਾਂ AI ਜੰਗੀ ਮੈਦਾਨ: ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੱਕ
AI ਦਬਦਬੇ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਲੜਾਈ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰਮੰਦ ਹਨ, AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਫੈਬਰਿਕ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਬੁਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੇਟਾ “AI-ਨੇਟਿਵ” ਕੰਪਨੀਆਂ, ਉਹਨਾਂ ਜੋ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਜੋ “AI-ਸਮਰੱਥ” ਹਨ, ਜਾਂ AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਢਾਂਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਤੋਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ AI ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI-ਨੇਟਿਵ ਬਨਾਮ AI-ਸਮਰੱਥ: ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਪਾੜਾ
ਰਿਪੋਰਟ AI-ਨੇਟਿਵ ਅਤੇ AI-ਸਮਰੱਥ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI-ਨੇਟਿਵ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਕੋਰ ਉਤਪਾਦ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪੁੰਜ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟ ਫਿੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਤਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: AI-ਨੇਟਿਵ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI-ਸਮਰੱਥ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ, ਦੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਵਾਪਸੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ AI ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ DNA ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। AI-ਨੇਟਿਵ ਫਰਮਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਹੌਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ, ਨਵੀਨਤਾ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਡਲ
ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਰਾਜ਼ AI-ਨੇਟਿਵ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੀਆਂ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਥਿਤ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਵਧਣ-ਫੁੱਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ: ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ AI ਰਣਨੀਤੀ ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ।
- ਚੁਸਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ: ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੱਭਿਆਚਾਰ: ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਜੋ ਡੇਟਾ, ਸਮਝਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਇੱਕ ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜੋ AI ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ, ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈਸ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਦੋਂ ਜੋੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਗੁਣਕਾਰੀ ਚੱਕਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਤਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਰਣਨੀਤਕ ਸਥਿਤੀ: “ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ” ਤੋਂ “ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ” ਤੱਕ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ “ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ” ਦੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ‘ਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਤਾਇਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹਨ। AI ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲੂ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਲਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਰਣਨੀਤਕ ਇਕਸਾਰਤਾ: ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਸਮੁੱਚੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ ਇਕਸਾਰਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਕਸ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰਥਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ: AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਿਲੋਸ, ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਮੁੱਦਿਆਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਧਾਰਨ: ਹੁਨਰਮੰਦ AI ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਸਪਲਾਈ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ: ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਘਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਏਕੀਕਰਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤੀ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਡੇਟਾ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਦਾ ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਇੱਕ “ਲਾਗਤ-ਪਹਿਲੀ” ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਬਾਹਰੀ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ “ਸ਼ੁੱਧਤਾ-ਪਹਿਲੀ” ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਨਾਮ ਬਾਹਰੀ AI: ਕੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤਰਜੀਹਾਂ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ AI ਲਈ ਤਰਜੀਹਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ। ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਹਰੀ AI ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਆਮਦਨ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਭਿੰਨਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਅੰਦਰੂਨੀ AI: ਸਕੇਲੇਬਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ।
- ਬਾਹਰੀ AI: ਕਟਿੰਗ-ਐਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਅਤੇ ਹੱਲ
ਕਾਬਲ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਘਾਟ (60% ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਈ ਗਈ) ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ‘ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲੀਵਰੇਜ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਸਕਿਲ ਕਰਨਾ: AI ਟੂਲ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ। ਇਹ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪੂਲ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲੀਵਰੇਜ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਕਰਨਾ, ਬਾਹਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ
ਕੋਡਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਰਗੇ ਟੂਲ (ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 77% ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਏ ਗਏ) ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਮਾਹਿਰ ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰੁਟੀਨ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਟੂਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਖਾਲੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ API ਸੇਵਾਵਾਂ (64% ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ) ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਮਿਤ AI ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ
ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੋ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਭਰਤੀ ਦੇ ਦਬਾਅ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰੋ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦਾ ਪਾਲਣ ਪੋਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ AI ਕਰਮਚਾਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਇੰਜਣ ਬਣਾਉਣਾ: ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ
ਸਫਲ “ਨਿਰਮਾਤਾ” ਆਪਣੀਆਂ 80% ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਦੋ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ: “ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ,” ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ “ਲੰਬਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ,” ਜੋ ਖਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ “ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਤਰਜੀਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ” ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ: ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਤਰਜੀਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
ROI ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। “ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਤਰਜੀਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ” ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੌਥਾਈ 1: ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ
ਉੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਉੱਚ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ। ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਵਿੱਤੀ ਖਰਚੇ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਜਲਦੀ ਹੀ ਠੋਸ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਸਾਧਨ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ।
ਚੌਥਾਈ 2: ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ
ਉੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਘੱਟ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ। ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੜਾਅਵਾਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ R&D ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਇੰਜਣ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਾਲ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘਟੀ ਹੋਈ ਵਸਤੂ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਚੌਥਾਈ 3: ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਘੱਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਉੱਚ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਅੰਦਰੂਨੀ IT ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਰੋਬੋਟ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ AI ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਦਾਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਚੌਥਾਈ 4: ਬਚੋ
ਘੱਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਘੱਟ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ। ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਘੱਟ-ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਟਿਲ AI ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਾਪਸੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੋਰ AI ਬਜਟਿੰਗ
AI-ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ R&D ਬਜਟ ਦਾ 10-20% ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਕੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਜ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ AI ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲਾਗਤ ਢਾਂਚਾ
AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦਾ ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਲਾਗਤ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ
ਤੁਸੀਂ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਪਣਾਉਣਾ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋ? ਡੇਟਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਔਸਤਨ 7.1 AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ “ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ” ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, AI ਨੂੰ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਬਣਾਉਣਾ, AI ਨੂੰ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਜੜ੍ਹ ਦੇਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਵਧੇਰੇ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ: ਕਾਰਵਾਈ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ
“ROI ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ” ਅੰਦਰੂਨੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇਕਾਈਆਂ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਮੁੱਲ ਦਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦੇ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ ਰੋਡਮੈਪ ਇੱਥੇ ਹੈ।
AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ ਰੋਡਮੈਪ
ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ ਰੋਡਮੈਪ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਆਪਣੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਰਹਿਣ।
ਪੜਾਅ 1: ਨੀਂਹ ਰੱਖਣਾ (0-6 ਮਹੀਨੇ)
ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਟੀਮ ਬਣਾਓ, 2-3 “ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤ” ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਾਂਚ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ROI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਗਤੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਤੋਂ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ: ਉੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।
- ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਟੀਮ ਬਣਾਓ: ਕਾਰੋਬਾਰ, IT, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਇੱਕ ROI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ: AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।
ਪੜਾਅ 2: ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ (6-18 ਮਹੀਨੇ)
ROI ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਓ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ 5-7 ਜਾਂ ਵੱਧ ਤੱਕ ਵਧਾਓ, ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਚਲਾਓ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰੋ: AI ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਓ।
- ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ: ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ।
- ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ: ਨਵੇਂ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜੋ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪੜਾਅ 3: ਸਕੇਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਦਲੋ (18+ ਮਹੀਨੇ)
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਵਿਆਪਕ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ, ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿਓ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਕੋਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਗਤਾ ਵਜੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੋ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਧਿਆਨ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
- AI ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕਰੋ: ਸਾਰੀਆਂ ਢੁਕਵੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ।
- ਉੱਤਮਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ: AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਲਈ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
- ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।