நிறுவன AI வரைவு: ஏற்பிலிருந்து செயலாக்கம்

செயற்கை நுண்ணறிவின் நிலப்பரப்பு ஒரு அடிப்படை மாற்றத்திற்கு உட்பட்டுள்ளது, கவனம் வெறுமனே தத்தெடுப்பதில் இருந்து பயனுள்ள செயலாக்கத்திற்கு உறுதியாக நகர்கிறது. இந்த புதிய சகாப்தத்தில் வெற்றி பெறுபவர்கள் AI ஐ வெறுமனே செயல்படுத்துபவர்கள் அல்ல, மாறாக அதை அவர்களின் முக்கிய செயல்பாடுகளில் ஆழமாக ஒருங்கிணைத்து, ஒரு போட்டி நன்மையை உருவாக்குபவர்கள். ICONIQ கேபிட்டலின் 2025 அறிக்கையின்படி, “கட்டிடரின் விளையாட்டு புத்தகம்,” “AI- பூர்வீக” என்று வகைப்படுத்தப்படும் நிறுவனங்கள் வெறுமனே “AI- செயல்படுத்தப்பட்ட” நிறுவனங்களை விட அவர்களின் AI முதிர்ச்சியில் கணிசமாக முன்னேறியுள்ளன. இந்த ஆவணம் உள் AI வரிசைப்படுத்தல், மூலோபாய சீரமைப்பு, தொழில்நுட்ப அடுக்கு வேறுபாடு மற்றும் திறமை மேலாண்மை ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தி, AI- பூர்வீக அமைப்புகளைப் போல செயல்பட உயர் வளர்ச்சி நிறுவனங்கள் பயன்படுத்தும் உத்திகளை ஆராய்கிறது. இது உள் AI இயந்திரங்களின் கட்டுமானம், AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளின் முன்னுரிமை, AI பட்ஜெட் ஒதுக்கீடு, வளர்ந்து வரும் செலவு கட்டமைப்புகள் மற்றும் கலாச்சார மாற்றத்தை இயக்குவதன் முக்கியத்துவம் ஆகியவற்றை மேலும் ஆராய்கிறது. இறுதியாக, இது ROI ஐ நிரூபிப்பதற்கும் நிறுவனத்தில் AI முயற்சிகளை அளவிடுவதற்கும் ஒரு கட்டம் வாரியான செயல் திட்டத்தை கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

புதிய AI போர்க்களம்: தத்தெடுப்பதில் இருந்து செயலாக்கத்திற்கு

AI மேலாதிக்கத்திற்கான பந்தயம் வளர்ந்துள்ளது. வணிகங்கள் AI தொழில்நுட்பங்களை வெறுமனே ஏற்றுக்கொள்வது இனி போதுமானதாக இல்லை. புதிய போர்க்களம் AI உத்திகளை திறமையாக செயல்படுத்தக்கூடிய நிறுவனங்களுக்கு ஆதரவாக உள்ளது, AI ஐ அவற்றின் முக்கிய உற்பத்தித்திறன் செயல்முறைகளின் கட்டமைப்பில் ஆழமாக பின்னிப்பிணைக்கிறது. AI- பூர்வீக நிறுவனங்கள், AI ஒரு அடிப்படை அங்கமாக பூஜ்ஜியத்திலிருந்து உருவாக்கப்பட்டவை மற்றும் “AI- செயல்படுத்தப்பட்டவை” அல்லது AI ஐ இருக்கும் கட்டமைப்புகளில் பழுது பார்ப்பவை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான AI முதிர்ச்சியில் ஒரு வேலைநிறுத்தம் வேறுபாடு தரவு வெளிப்படுத்துகிறது.

AI- பூர்வீகம் எதிராக AI- செயல்படுத்தப்பட்டது: முதிர்ச்சி இடைவெளி

AI- பூர்வீக மற்றும் AI- செயல்படுத்தப்பட்ட நிறுவனங்களுக்கிடையில் குறிப்பிடத்தக்க முதிர்ச்சி இடைவெளியை அறிக்கை எடுத்துக்காட்டுகிறது. AI- பூர்வீக அமைப்புகள் முக்கியமான நிறை அல்லது சந்தை பொருத்தத்தை அடைந்த முக்கிய தயாரிப்புகளை வைத்திருக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது, இது AI முதலீடுகளை உறுதியான வணிக விளைவுகளாக மாற்றும் சிறந்த திறனைக் குறிக்கிறது. இந்த வேறுபாடு அணுகுமுறையில் ஒரு அடிப்படை வேறுபாட்டிலிருந்து வருகிறது: AI- பூர்வீக நிறுவனங்கள் அவற்றின் செயல்பாடுகள் மற்றும் செயல்முறைகளை ஆரம்பத்திலிருந்தே AI ஐச் சுற்றி வடிவமைக்கின்றன, அதே நேரத்தில் AI- செயல்படுத்தப்பட்ட நிறுவனங்கள் பழைய அமைப்புகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளில் AI ஐ ஒருங்கிணைக்க பெரும்பாலும் போராடுகின்றன. இந்த ஒருங்கிணைப்பு சிரமம் திறமையின்மை, தாமதங்கள் மற்றும் இறுதியில், குறைந்த முதலீட்டு வருவாய்க்கு வழிவகுக்கிறது. AI நிறுவனத்தின் டிஎன்ஏவில் எவ்வளவு ஆழமாக பதிக்கப்பட்டுள்ளது என்பதில் முக்கிய வேறுபாடு உள்ளது. AI ஒரு கருவி மட்டுமல்ல, முடிவெடுப்பது, புதுமை மற்றும் செயல்பாட்டு திறன் ஆகியவற்றின் முக்கிய அங்கமாக இருக்கும் ஒரு சூழலை AI- பூர்வீக நிறுவனங்கள் வளர்க்கின்றன.

உயர் வளர்ச்சி நிறுவனங்களின் இயக்க மாதிரிகள்

வெற்றிக்கான ரகசியம் AI- பூர்வீக நிறுவனங்களின் செயல்பாட்டு நடைமுறைகளை பிரதிபலிப்பதில் உள்ளது. இந்த உயர் வளர்ச்சி அமைப்புகள் அவர்களின் AI முதலீடுகளிலிருந்து அதிகபட்ச மதிப்பை பிரித்தெடுக்க மூலோபாய ரீதியாக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளன. AI- இயங்கும் நிலப்பரப்பில் செழித்து வளர அவர்களுக்கு உதவும் பல முக்கியமான பண்புகளை அவர்கள் கொண்டுள்ளனர்:

• மூலோபாய பார்வை: ஒட்டுமொத்த வணிக இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போகும் ஒரு தெளிவான, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட AI வியூகம்.
• சுறுசுறுப்பான உள்கட்டமைப்பு: வளர்ந்து வரும் AI தொழில்நுட்பங்களுக்கு விரைவாக ஏற்றுக் கொள்ளக்கூடிய ஒரு நெகிழ்வான தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பு.
• தரவு சார்ந்த கலாச்சாரம்: தரவு, நுண்ணறிவு மற்றும் சோதனைக்கு மதிப்பளிக்கும் ஒரு கலாச்சாரம்.
• திறமை சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: AI தீர்வுகளை உருவாக்க, பயன்படுத்த மற்றும் நிர்வகிக்க தேவையான ஒரு திறமையான பணியாளர்.

இந்த பண்புகள், ஒன்றிணைந்தால், AI கண்டுபிடிப்புகளின் ஒரு நல்ல சுழற்சியை உருவாக்குகின்றன, தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தை இயக்குகின்றன மற்றும் சிறந்த வணிக விளைவுகளை வழங்குகின்றன.

மூலோபாய நிலைப்பாடு: “என்ன செய்ய முடியும்” என்பதிலிருந்து “என்ன செய்ய வேண்டும்” என்பதற்கு

உள்நாட்டில் AI ஐ செயல்படுத்துவதில் உள்ள முதன்மை சவால் தொழில்நுட்பம் இல்லை, மாறாக வியூகம். “என்ன செய்ய வேண்டும்” என்ற கேள்வியை நிவர்த்தி செய்வதற்கு நிறுவனங்கள் முன்னுரிமை அளிக்க வேண்டும் - அதிகபட்ச மதிப்பை உருவாக்கக்கூடிய பகுதிகளில் வளங்களை மையப்படுத்துதல். மூலோபாய நோக்கங்களுடன் வணிக தேவைகள், அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் AI முயற்சிகளை சீரமைத்தல் ஆகியவை இதில் அடங்கும்.

உள் AI வரிசைப்படுத்தலில் மிக முக்கியமான சவால்கள்

உள்நாட்டில் AI ஐ செயல்படுத்துவது தொழில்நுட்பத் துறையைத் தாண்டிச் செல்லும் பல சவால்களை முன்வைக்கிறது. AI வரிசைமுறையின் மூலோபாய அம்சங்கள் பெரும்பாலும் மிக முக்கியமான தடைகளை ஏற்படுத்துகின்றன, செயல்பாட்டு மாதிரிகள் மற்றும் முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகளை மீண்டும் சிந்திக்க நிறுவனங்களுக்குத் தேவைப்படுகிறது.

• மூலோபாய சீரமைப்பு: AI முயற்சிகள் ஒட்டுமொத்த வணிக இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போவதை உறுதி செய்வது மிக முக்கியமானது. தெளிவான சீரமைப்பு இல்லாமல், AI திட்டங்களுக்கு கவனம் இல்லாமல் போய் அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை வழங்கத் தவறலாம்.
• தரவு கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் தரம்: AI வழிமுறைகளுக்கு திறம்பட செயல்பட ஏராளமான உயர்தர தரவு தேவைப்படுகிறது. நிறுவனங்கள் தரவு சிலோக்கள், தரவு ஆளுகை சிக்கல்கள் மற்றும் தரவு தர சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்ய வேண்டும்.
• திறமை கையகப்படுத்தல் மற்றும் தக்கவைத்தல்: திறமையான AI நிபுணர்களுக்கான தேவை விநியோகத்தை விட அதிகமாக உள்ளது. AI திறமையை ஈர்ப்பதற்கும், தக்கவைப்பதற்கும், மேம்படுத்துவதற்கும் நிறுவனங்கள் உத்திகளை உருவாக்க வேண்டும்.
• இருக்கும் அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைத்தல்: பழைய அமைப்புகளுடன் AI தீர்வுகளை ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானது மற்றும் விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும். இடையூறுகளைக் குறைக்கவும், திறனை அதிகரிக்கவும் நிறுவனங்கள் ஒருங்கிணைப்பு உத்திகளை கவனமாக திட்டமிட வேண்டும்.

இந்த சவால்களை சமாளிக்க ஒரு முழுமையான அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது, இது வியூகம், தொழில்நுட்பம், தரவு, திறமை மற்றும் கலாச்சாரம் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.

தொழில்நுட்ப அடுக்கின் மூலோபாய வேறுபாடு

உள் AI தொழில்நுட்ப அடுக்கு ஒரு “செலவு-முதல்” கொள்கையை கடைபிடிக்க வேண்டும், இது வெளிப்புற வாடிக்கையாளர்களை எதிர்கொள்ளும் பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் “துல்லியம்-முதல்” அணுகுமுறையிலிருந்து முற்றிலும் வேறுபட்டது. திறமையான மற்றும் நிலையான உள் AI திறன்களை உருவாக்குவதற்கு இந்த வேறுபாடு முக்கியமானது. வங்கியை உடைக்காமல் தேவையான செயல்திறனை வழங்கக்கூடிய செலவு குறைந்த தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளை மேம்படுத்துவதே குறிக்கோள்.

உள் எதிராக வெளிப்புற AI: முக்கிய தொழில்நுட்ப முன்னுரிமைகள்

உள் மற்றும் வெளிப்புற AI க்கான முன்னுரிமைகள் அவற்றின் தனித்துவமான நோக்கங்கள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகள் காரணமாக கணிசமாக வேறுபடுகின்றன. உள் AI செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவதிலும், திறனை மேம்படுத்துவதிலும் கவனம் செலுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் வெளிப்புற AI வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை மேம்படுத்துவதையும் வருவாயை அதிகரிப்பதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. நோக்கங்களில் இந்த வேறுபாடு வெவ்வேறு தொழில்நுட்ப முன்னுரிமைகளை அவசியமாக்குகிறது.

• உள் AI: அளவிடக்கூடிய, செலவு குறைந்த உள்கட்டமைப்பு மற்றும் தானியங்கி பணிப்பாய்வுகளுக்கு ஆதரவாக உள்ளது.
• வெளிப்புற AI: அதிநவீன வழிமுறைகள், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்கள் மற்றும் நிகழ்நேர பதிலளிப்பு ஆகியவற்றில் அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது.

திறமை முரண்பாடு மற்றும் தீர்வுகள்

தகுதிவாய்ந்த AI திறமையின் தீவிர பற்றாக்குறை (60% நிறுவனங்கள் மிகப்பெரிய தடையாகக் குறிப்பிட்டது) அதிக நபர்களை பணியமர்த்துவது என்பது ஒரு சாத்தியமான தீர்வு அல்ல. திறமை மேம்பாட்டை அதிகரிக்க நிறுவனங்கள் ஒரு முறையான அணுகுமுறையை ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும்.

• இருக்கும் குழுக்களை மேம்படுத்துதல்: தற்போதைய ஊழியர்களுக்கு AI கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த பயிற்சி அளிப்பதில் கவனம் செலுத்துங்கள். இது திறமை குளத்தை விரிவுபடுத்துகிறது மற்றும் வேகமான AI தத்தெடுப்பை செயல்படுத்துகிறது.

திறமை மேம்பாட்டை அதிகரிக்க உத்திகள்

AI திறமையின் பற்றாக்குறை கொடுக்கப்பட்டால், அமைப்புகளுக்கு அவர்களின் இருக்கும் பணியாளர்களின் தாக்கத்தை அதிகரிக்க புதுமையான உத்திகள் தேவை. AI- இயங்கும் கருவிகளுடன் குழுக்களை மேம்படுத்துதல், வெளிப்புற நிபுணத்துவத்தை மேம்படுத்துதல் மற்றும் உள் மேம்பாட்டுத் திட்டங்களை வளர்ப்பது ஆகியவை இதில் அடங்கும்.

இருக்கும் குழுக்களை மேம்படுத்துதல்

குறியீட்டு உதவியாளர்கள் (ஏற்கனவே 77% நிறுவனங்களால் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டவர்கள்) திறனை அதிகரிக்க முடியும், AI நிபுணர்கள் முக்கிய புதுமைகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. வழக்கமான பணிகளை தானியக்கமாக்குவதன் மூலமும், அறிவார்ந்த ஆலோசனைகளை வழங்குவதன் மூலமும், இந்த கருவிகள் அதிக மூலோபாய முயற்சிகளுக்காக மதிப்புமிக்க நேரத்தையும் வளங்களையும் விடுவிக்கின்றன.

வெளிப்புற வளங்களை மேம்படுத்துதல்

கிளவுட் தளங்கள் மற்றும் API சேவைகள் (64% நிறுவனங்களால் நம்பப்படுகின்றன) உள்கட்டமைப்பு பராமரிப்பிலிருந்து குழுக்களை விடுவிக்கின்றன. நிறுவனங்கள் முன் கட்டப்பட்ட AI தீர்வுகள் மற்றும் நிபுணத்துவத்தின் ஒரு பெரிய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைத் தட்ட முடியும், இது வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்துகிறது மற்றும் செலவுகளைக் குறைக்கிறது.

உள் பயிர்ச்செய்கை மற்றும் மாற்றம்

மதிப்புமிக்க வணிக அறிவைத் தக்கவைத்துக்கொள்ளவும், வெளிப்புற ஆட்சேர்ப்பு அழுத்தங்களைக் குறைக்கவும் உள் பயிற்சித் திட்டங்களை நிறுவுங்கள். உள்நாட்டில் திறமையை வளர்ப்பதன் மூலம், வணிகத்தின் தனித்துவமான தேவைகளையும் சவால்களையும் புரிந்து கொள்ளும் நிலையான AI பணியாளர்களை நிறுவனங்கள் உருவாக்க முடியும்.

ஒரு உள் AI இயந்திரத்தை உருவாக்குதல்: வியூகம் மற்றும் செயலாக்கம்

வெற்றிகரமான “கட்டுமானதாரர்கள்” தங்கள் முதலீடுகளில் ஏறக்குறைய 80% இரண்டு முக்கிய பகுதிகளில் கவனம் செலுத்துகிறார்கள்: “ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகள்”, இது சிக்கலான உள் செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குகிறது மற்றும் “செங்குத்து பயன்பாடுகள்”, இது குறிப்பிட்ட வணிகப் பகுதிகளில் ஆழமாக ஆராய்கிறது. திட்டங்களுக்கு முறையாக முன்னுரிமை அளிக்க, நிறுவனங்கள் ஒரு “உள் AI பயன்பாட்டு நிகழ்வு முன்னுரிமை மேட்ரிக்ஸ்” ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு முன்னுரிமை அளித்தல்: உள் AI பயன்பாட்டு நிகழ்வு முன்னுரிமை மேட்ரிக்ஸ்

ROI ஐ அதிகரிப்பதற்கும் AI முயற்சிகள் வணிக தேவைகளுடன் ஒத்துப்போவதை உறுதி செய்வதற்கும் AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் கண்டு முன்னுரிமை அளிப்பது மிக முக்கியமானது. “உள் AI பயன்பாட்டு நிகழ்வு முன்னுரிமை மேட்ரிக்ஸ்” வணிக தாக்கம் மற்றும் செயல்படுத்தும் சாத்தியக்கூறு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் சாத்தியமான AI திட்டங்களை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.

சதுரம் 1: விரைவான வெற்றிகள்

அதிக வணிக தாக்கம், அதிக செயல்படுத்தல் சாத்தியக்கூறு. மதிப்பை விரைவாக நிரூபிக்கவும் உள் நம்பிக்கையை உருவாக்கவும் முதலில் வளங்களை முதலீடு செய்யுங்கள்.

உதாரணம்: நிதி செலவு அறிக்கை ஒப்புதல்களை தானியக்கமாக்குதல். இந்த வகை திட்டத்தை செயல்படுத்துவது ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது மற்றும் குறைக்கப்பட்ட செயலாக்க நேரம் மற்றும் மேம்பட்ட துல்லியம் போன்ற உறுதியான நன்மைகளை விரைவாக வழங்க முடியும்.

சதுரம் 2: மூலோபாய முயற்சிகள்

அதிக வணிக தாக்கம், குறைந்த செயல்படுத்தல் சாத்தியக்கூறு. நீண்ட கால R&D திட்டங்களாக கட்டம் கட்டப்பட்ட திட்டமிடல் மற்றும் உயர்மட்ட ஆதரவுடன் நடத்தப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: ஒரு சப்ளை செயின் முன்னறிவிப்பு மேம்பாட்டு இயந்திரத்தை உருவாக்குதல். இந்த திட்டங்களுக்கு ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் குறிப்பிடத்தக்க முதலீடு தேவைப்படுகிறது மற்றும் முடிவுகளை வழங்க பல வருடங்கள் ஆகலாம். இருப்பினும், குறைக்கப்பட்ட சரக்கு செலவுகள் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட வாடிக்கையாளர் திருப்தி போன்ற சாத்தியமான நன்மைகள் கணிசமானதாக இருக்கும்.

சதுரம் 3: செயல்படுத்தல் திட்டங்கள்

குறைந்த வணிக தாக்கம், அதிக செயல்படுத்தல் சாத்தியக்கூறு. முக்கிய வளங்களைப் பயன்படுத்தாமல் தொழில்நுட்ப பயிற்சி அல்லது திறமை மேம்பாட்டு திட்டங்களாகப் பயன்படுத்தலாம்.

உதாரணம்: உள் IT உதவி மையம் கேள்வி பதில் ரோபோ. இந்த திட்டங்கள் AI குழுக்களுக்கான மதிப்புமிக்க பயிற்சி площадமாக செயல்படுகின்றன, இது குறைந்த ஆபத்து சூழலில் அவர்களின் திறன்களையும் நிபுணத்துவத்தையும் வளர்த்துக் கொள்ள அனுமதிக்கிறது.

சதுரம் 4: தவிர்த்தல்

குறைந்த வணிக தாக்கம், குறைந்த செயல்படுத்தல் சாத்தியக்கூறு. மூல வள இழப்பைத் தடுக்க தெளிவாகத் தவிர்க்கப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: குறைந்த அதிர்வெண் பணிகளுக்கான சிக்கலான AI ஐ உருவாக்குதல். இந்த திட்டங்கள் முதலீட்டில் நேர்மறையான வருவாயை வழங்க வாய்ப்பில்லை மற்றும் தவிர்க்கப்பட வேண்டும்.

முக்கிய AI பட்ஜெட்

AI- மேம்படுத்தப்பட்ட நிறுவனங்கள் AI வளர்ச்சியில் தங்கள் R&D பட்ஜெட்களில் 10-20% முதலீடு செய்கின்றன, இது AI ஒரு முக்கிய வணிகச் செயல்பாடாக மாறியிருப்பதைக் குறிக்கிறது. இந்த அளவிலான முதலீடு AI இன் மாற்றும் திறனைப் பற்றிய வளர்ந்து வரும் அங்கீகாரத்தை பிரதிபலிக்கிறது.

வளர்ந்து வரும் செலவு அமைப்பு

AI திட்டங்களின் செலவு மையம் முதிர்ச்சியுடன் உருவாகிறது: ஆரம்பத்தில், இது பெரும்பாலும் திறமை, ஆனால் அளவிடுதலுக்குப் பிறகு, இது பெரும்பாலும் உள்கட்டமைப்பு மற்றும் மாதிரி ஊக செலவுகள் ஆகும். நிறுவனங்கள் ஆரம்பத்திலிருந்தே செலவு கட்டுப்பாட்டை உள்வாங்கிக் கொள்ள வேண்டும்.

கலாச்சார மாற்றத்தை இயக்குதல்

AI கருவிகளின் உள் ஏற்றுக்கொள்ளலை எவ்வாறு அதிகரிப்பது? அதிக தத்தெடுப்பு நிறுவனங்கள் சராசரியாக 7.1 AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை வரிசைப்படுத்தியுள்ளதாக தரவு காட்டுகிறது. AI ஐ இயல்பானதாக்குவதற்கும் கலாச்சாரத்தில் வேரூன்றுவதற்கும் “போர்ட்ஃபோலியோ” உத்தியை செயல்படுத்துவது, AI ஐ எங்கும் நிறைந்ததாக ஆக்குவது சிறந்த வழியாகும். பல்வேறு AI பயன்பாடுகளுக்கு ஊழியர்களை வெளிப்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் AI மற்றும் அதன் சாத்தியமான நன்மைகளைப் பற்றிய ஒரு பெரிய புரிதலை வளர்க்க முடியும். இது அதிக தத்தெடுப்பு மற்றும் ஈடுபாட்டிற்கு வழிவகுக்கிறது.

மதிப்பு முன்மொழிவு மற்றும் அளவிடுதல்: செயல் வரைபடம்

உள் AI திட்டங்களின் வெற்றிக்கு “ROI ஐ நிரூபிப்பது” முக்கியமாகும். குழுக்கள் வணிக அலகுகளைப் போல செயல்பட வேண்டும் மற்றும் அளவிடக்கூடிய அளவீடுகள் மூலம் மதிப்பைத் தெரிவிக்க வேண்டும். உத்தியை நீடித்த போட்டி நன்மையாக மாற்ற நிறுவனங்களுக்கு உதவ ஒரு கட்டம் வாரியான சாலை வரைபடம் இங்கே உள்ளது.

AI செயல்படுத்தலுக்கான ஒரு கட்டம் வாரியான சாலை வரைபடம்

ஒரு கட்டம் வாரியான சாலை வரைபடம் AI செயல்படுத்தலுக்கு ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, இது AI திறன்களை படிப்படியாக உருவாக்கவும் வழியில் மதிப்பை நிரூபிக்கவும் நிறுவனங்களை செயல்படுத்துகிறது. ஒவ்வொரு கட்டமும் குறிப்பிட்ட நோக்கங்கள் மற்றும் வழங்கக்கூடியவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது, AI முயற்சிகள் வணிக இலக்குகளுடன் ஒத்துப்போவதை உறுதி செய்கிறது.

கட்டம் 1: அடித்தளத்தை அமைத்தல் (0-6 மாதங்கள்)

ஒரு Vanguard குழுவை உருவாக்குங்கள், 2-3 “விரைவான வெற்றி” பைலட் திட்டங்களைத் தொடங்கவும், மதிப்பை விரைவாக நிரூபிக்க ஒரு ROI டாஷ்போர்டை நிறுவவும். இந்த கட்டம் முக்கியமான பங்குதாரர்களிடமிருந்து உத்வேகத்தை உருவாக்குவதிலும் வாங்குவதை உறுதி செய்வதிலும் கவனம் செலுத்துகிறது.

• விரைவான வெற்றி திட்டங்களை அடையாளம் காணுதல்: அதிக வணிக தாக்கம் மற்றும் குறைந்த செயல்படுத்தல் சாத்தியக்கூறு கொண்ட திட்டங்கள்.
• குறுக்கு-செயல்பாட்டு குழுவை உருவாக்குதல்: வணிகம், IT மற்றும் தரவு அறிவியலில் இருந்து பிரதிநிதிகள் அடங்கும்.
• ஒரு ROI டாஷ்போர்டை நிறுவவும்: AI முயற்சிகளின் தாக்கத்தை அளவிட முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்.

கட்டம் 2: விரிவாக்கம் மற்றும் ஊக்குவிப்பு (6-18 மாதங்கள்)

ROI முடிவுகளை வெளியிடவும், ஒரு பல மாதிரி கட்டமைப்பு, பயன்பாட்டு போர்ட்ஃபோலியோவை 5-7 அல்லது அதற்கு மேற்பட்டதாக விரிவாக்கவும் மற்றும் கலாச்சார ஊடுருவலை இயக்கவும். இந்த கட்டம் AI முயற்சிகளை அளவிடுவதையும் அவற்றை முக்கிய வணிக செயல்முறைகளில் ஒருங்கிணைப்பதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

• வெற்றி கதைகளைப் பகிரவும்: AI இன் நன்மைகளை ஒரு பரந்த பார்வையாளர்களுக்குத் தெரிவிக்கவும்.
• ஒரு பல மாதிரி கட்டமைப்பை உருவாக்குதல்: பல்வேறு AI மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளை ஆதரிக்கவும்.
• பயன்பாட்டு போர்ட்ஃபோலியோவை விரிவாக்குதல்: மதிப்பை வழங்கக்கூடிய புதிய AI பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணவும்.

கட்டம் 3: அளவு மற்றும் மாற்றம் (18+ மாதங்கள்)

நிறுவனம் முழுவதும் உருட்டவும், முக்கிய செயல்முறைகளை மாற்றவும் மற்றும் AI ஐ ஒரு துணை திட்டமாக இல்லாமல் முக்கிய வணிகத் திறனாக உருவாக்கவும். இந்த கட்டம் நிறுவனத்தை AI- இயங்கும் நிறுவனமாக மாற்றுவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

• AI ஐ முக்கிய செயல்முறைகளில் உட்பொதிக்கவும்: அனைத்து தொடர்புடைய வணிக செயல்முறைகளிலும் AI ஐ ஒருங்கிணைக்கவும்.
• சிறப்பின் மையத்தை உருவாக்குதல்: AI முயற்சிகளுக்கு தலைமை மற்றும் ஆதரவை வழங்கவும்.
• புதுமை கலாச்சாரத்தை வளர்த்தல்: சோதனை மற்றும் தொடர்ச்சியான மேம்பாட்டை ஊக்குவிக்கவும்.