కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence - AI) యొక్క భవిష్యత్తులో మార్పులు చోటుచేసుకుంటున్నాయి. AIని స్వీకరించడం కంటే సమర్థవంతంగా అమలు చేయడంపై దృష్టి సారించాల్సిన అవసరం ఉంది. ఈ కొత్త శకంలో AIని అమలు చేసేవారు కాకుండా, దానిని తమ ప్రధాన కార్యకలాపాలలో లోతుగా అనుసంధానించే వారు పోటీతత్వాన్ని పెంచుకుంటారు. ICONIQ కాపిటల్ యొక్క 2025 నివేదిక ప్రకారం, "ది బిల్డర్స్ ప్లేబుక్"లో "AI-నేటివ్" సంస్థలు AI పరిణతిలో చాలా ముందున్నాయి. ఈ డాక్యుమెంట్ అంతర్గత AI విస్తరణ, వ్యూహాత్మక అమరిక, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, నైపుణ్యాల నిర్వహణపై దృష్టి పెడుతుంది. అంతర్గత AI ఇంజిన్‌ల నిర్మాణం, AI వినియోగ సందర్భాల ప్రాధాన్యత, AI బడ్జెట్ కేటాయింపు, అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యయ నిర్మాణాలు, సాంస్కృతిక మార్పును నడపడం వంటి అంశాలను ఇది వివరిస్తుంది. చివరగా, ROIని ప్రదర్శించడానికి మరియు సంస్థ అంతటా AI కార్యక్రమాలను విస్తరించడానికి ఒక దశల కార్యాచరణ ప్రణాళికను రూపొందిస్తుంది.
కొత్త AI యుద్ధభూమి: స్వీకరణ నుండి అమలు వరకు
AI ఆధిపత్యం కోసం పోటీ అభివృద్ధి చెందింది. వ్యాపారాలు AI సాంకేతికతలను స్వీకరించడం సరిపోదు. ప్రధాన ఉత్పాదక ప్రక్రియలలో AIని లోతుగా అనుసంధానించే సంస్థలకు ప్రాధాన్యత ఉంటుంది. AI-నేటివ్ సంస్థలు మరియు AI-ఎనేబుల్డ్ సంస్థల మధ్య AI పరిణతిలో స్పష్టమైన వ్యత్యాసం ఉంది. AI-నేటివ్ సంస్థలు అంటే, పునాది నుండి AIతో నిర్మించబడినవి, AI-ఎనేబుల్డ్ సంస్థలు అంటే, ఇప్పటికే ఉన్న నిర్మాణాలలో AIని అమర్చడం.
AI-నేటివ్ vs AI-ఎనేబుల్డ్: పరిణతి అంతరం
AI-నేటివ్ మరియు AI-ఎనేబుల్డ్ సంస్థల మధ్య పరిణతిలో గణనీయమైన అంతరం ఉందని నివేదిక హైలైట్ చేస్తుంది. AI-నేటివ్ సంస్థలు AI పెట్టుబడులను స్పష్టమైన వ్యాపార ఫలితాలుగా మార్చగలవు. AI-నేటివ్ సంస్థలు ప్రారంభం నుండి AI చుట్టూ తమ కార్యకలాపాలు మరియు ప్రక్రియలను రూపొందిస్తాయి, AI-ఎనేబుల్డ్ సంస్థలు AI ని పాత వ్యవస్థలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలలో అనుసంధానించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. దీనివల్ల అసమర్థత, ఆలస్యం మరియు పెట్టుబడిపై తక్కువ రాబడి వస్తుంది. సంస్థాగత DNAలో AI ఎంత లోతుగా పొ embedded చేయబడిందనే దానిపైనే ప్రధాన వ్యత్యాసం ఆధారపడి ఉంటుంది. AI-నేటివ్ సంస్థలు AIని ఒక సాధనంగా కాకుండా నిర్ణయం తీసుకోవడం, ఆవిష్కరణ మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యంలో ఒక భాగంగా భావిస్తాయి.
అధిక-వృద్ధి సంస్థల కార్యాచరణ నమూనాలు
AI-నేటివ్ సంస్థల కార్యాచరణ పద్ధతులను అనుకరించడంలోనే విజయం ఉంది. ఈ అధిక-వృద్ధి సంస్థలు తమ AI పెట్టుబడుల నుండి గరిష్ట విలువను పొందడానికి వ్యూహాత్మకంగా ఉన్నాయి. AI-ఆధారిత ప్రకృతి దృశ్యంలో అభివృద్ధి చెందడానికి వారికి అనేక ముఖ్యమైన లక్షణాలు ఉన్నాయి:
- వ్యూహాత్మక దృష్టి: మొత్తం వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేసే స్పష్టమైన, బాగా నిర్వచించబడిన AI వ్యూహం.
- చురుకైన అవస్థాపన: అభివృద్ధి చెందుతున్న AI సాంకేతికతలకు త్వరగా అనుగుణంగా ఉండే సాంకేతిక అవస్థాపన.
- డేటా-ఆధారిత సంస్కృతి: డేటా, అంతర్దృష్టులు మరియు ప్రయోగాలను విలువైనవిగా భావించే సంస్కృతి.
- నైపుణ్యం కలిగిన పర్యావరణ వ్యవస్థ: AI పరిష్కారాలను నిర్మించడానికి, విస్తరించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యం కలిగిన శ్రామిక శక్తి.
ఈ లక్షణాలు AI ఆవిష్కరణ యొక్క ఒక చక్రంను సృష్టిస్తాయి, నిరంతర అభివృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తాయి మరియు ఉన్నతమైన వ్యాపార ఫలితాలను అందిస్తాయి.
వ్యూహాత్మక స్థానం: "ఏమి చేయవచ్చు" నుండి "ఏమి చేయాలి" వరకు
అంతర్గతంగా AIని అమలు చేయడంలో ప్రధాన సవాలు సాంకేతికత కాదు, వ్యూహం. కంపెనీలు "ఏమి చేయాలి" అనే ప్రశ్నను పరిష్కరించడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. ఎక్కువ విలువను ఉత్పత్తి చేసే ప్రాంతాలపై వనరులను కేంద్రీకరించాలి. ఇందులో వ్యాపార అవసరాల జాగ్రత్తగా అంచనా, అధిక-ప్రభావ AI వినియోగ సందర్భాల గుర్తింపు మరియు వ్యూహాత్మక లక్ష్యాలతో AI కార్యక్రమాల సమలేఖనం ఉంటాయి.
అంతర్గత AI విస్తరణలో ప్రధాన సవాళ్లు
అంతర్గతంగా AIని అమలు చేయడం సాంకేతిక రంగానికి మించిన అనేక సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. AI విస్తరణ యొక్క వ్యూహాత్మక అంశాలు తరచుగా ముఖ్యమైన అడ్డంకులను కలిగిస్తాయి. సంస్థలు తమ కార్యాచరణ నమూనాలను మరియు నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలను పునరాలోచించాల్సి ఉంటుంది.
- వ్యూహాత్మక అమరిక: AI కార్యక్రమాలు మొత్తం వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం. స్పష్టమైన అమరిక లేకుండా, AI ప్రాజెక్టులకు దృష్టి ఉండకపోవచ్చు మరియు అర్థవంతమైన ఫలితాలను అందించడంలో విఫలం కావచ్చు.
- డేటా లభ్యత మరియు నాణ్యత: AI అల్గారిథమ్‌లు సమర్థవంతంగా పనిచేయడానికి అధిక-నాణ్యత డేటా అవసరం. సంస్థలు డేటా సిలోస్, డేటా గవర్నెన్స్ సమస్యలు మరియు డేటా నాణ్యత సమస్యలను పరిష్కరించాలి.
- నైపుణ్యాల సముపార్జన మరియు నిలుపుదల: నైపుణ్యం కలిగిన AI నిపుణుల కోసం డిమాండ్ సరఫరా కంటే చాలా ఎక్కువ. కంపెనీలు AI నైపుణ్యాలను ఆకర్షించడానికి, నిలుపుకోవడానికి మరియు అభివృద్ధి చేయడానికి వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయాలి.
- ఇప్పటికే ఉన్న వ్యవస్థలతో అనుసంధానం: AI పరిష్కారాలను పాత వ్యవస్థలతో అనుసంధానించడం సంక్లిష్టంగా మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్నది కావచ్చు. సంస్థలు అంతరాయాన్ని తగ్గించడానికి మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి అనుసంధాన వ్యూహాలను జాగ్రత్తగా ప్లాన్ చేయాలి.
ఈ సవాళ్లను అధిగమించడానికి వ్యూహం, సాంకేతికత, డేటా, ప్రతిభ మరియు సంస్కృతిని కలిగి ఉన్న ఒక సమగ్ర విధానం అవసరం.
సాంకేతిక స్టాక్ యొక్క వ్యూహాత్మక భేదం
అంతర్గత AI సాంకేతిక స్టాక్ తప్పనిసరిగా "ఖర్చు-మొదటి" సూత్రాన్ని పాటించాలి. ఇది బాహ్య కస్టమర్-ఫేసింగ్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఉపయోగించే "ఖచ్చితత్వం-మొదటి" విధానానికి భిన్నంగా ఉంటుంది. సమర్థవంతమైన మరియు స్థిరమైన అంతర్గత AI సామర్థ్యాలను నిర్మించడానికి ఈ వ్యత్యాసం చాలా కీలకం. బ్యాంక్‌ను విచ్ఛిన్నం చేయకుండా అవసరమైన పనితీరును అందించే ఖర్చుతో కూడుకున్న సాంకేతికతలు మరియు నిర్మాణాలను ఉపయోగించడం లక్ష్యం.
అంతర్గత vs బాహ్య AI: ప్రధాన సాంకేతిక ప్రాధాన్యతలు
అంతర్గత మరియు బాహ్య AI యొక్క ప్రాధాన్యతలు వాటి ప్రత్యేక లక్ష్యాలు మరియు పరిమితుల కారణంగా గణనీయంగా మారుతాయి. అంతర్గత AI ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంపై దృష్టి పెడుతుంది, బాహ్య AI కస్టమర్ అనుభవాలను మెరుగుపరచడం మరియు ఆదాయాన్ని పెంచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ లక్ష్యాలలో వ్యత్యాసం విభిన్న సాంకేతిక ప్రాధాన్యతలను చేస్తుంది.
- అంతర్గత AI: స్కేలబుల్, ఖర్చుతో కూడుకున్న అవస్థాపన మరియు ఆటోమేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది.
- బాహ్య AI: అత్యాధునిక అల్గారిథమ్‌లు, వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాలు మరియు నిజ-సమయ ప్రతిస్పందనపై ఎక్కువ దృష్టి పెడుతుంది.
ప్రతిభ paradox మరియు పరిష్కారాలు
అర్హత కలిగిన AI ప్రతిభ యొక్క తీవ్ర కొరత(60% కంపెనీలు అతిపెద్ద అడ్డంకిగా పేర్కొన్నాయి) అంటే ఎక్కువ మంది వ్యక్తులను నియమించడం ఆచరణీయమైన పరిష్కారం కాదు. ప్రతిభను ఉపయోగించడాన్ని పెంచడానికి కంపెనీలు క్రమబద్ధమైన విధానాన్ని అవలంబించాలి.
- ఇప్పటికే ఉన్న జట్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం: AI సాధనాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించడానికి ప్రస్తుత ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వడంపై దృష్టి పెట్టండి. ఇది ప్రతిభావంతుల సంఖ్యను విస్తరిస్తుంది మరియు వేగవంతమైన AI స్వీకరణను అనుమతిస్తుంది.
ప్రతిభను పెంచడానికి వ్యూహాలు
AI ప్రతిభ కొరత ఉన్నందున, సంస్థలు తమ ప్రస్తుత శ్రామికశక్తి యొక్క ప్రభావాన్ని పెంచడానికి వినూత్న వ్యూహాలు అవసరం. ఇందులో AI-ఆధారిత సాధనాలతో జట్లను శక్తివంతం చేయడం, బాహ్య నైపుణ్యాన్ని ఉపయోగించడం మరియు అంతర్గత అభివృద్ధి కార్యక్రమాలను ప్రోత్సహించడం ఉన్నాయి.
ఇప్పటికే ఉన్న జట్లను శక్తివంతం చేయడం
కోడింగ్ సహాయకుల వంటి సాధనాలు (ఇప్పటికే 77% కంపెనీలు స్వీకరించాయి) సామర్థ్యాన్ని పెంచుతాయి, AI నిపుణులు ప్రధాన ఆవిష్కరణలపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తాయి. సాధారణ పనులను ఆటోమేట్ చేయడం మరియు తెలివైన సూచనలను అందించడం ద్వారా, ఈ సాధనాలు వ్యూహాత్మక కార్యక్రమాల కోసం సమయం మరియు వనరులను విడుదల చేస్తాయి.
బాహ్య వనరులను ఉపయోగించడం
క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు API సేవలు (64% కంపెనీలు ఆధారపడతాయి) జట్లను అవస్థాపన నిర్వహణ నుండి విముక్తి చేస్తాయి. సంస్థలు అంతర్నిర్మిత AI పరిష్కారాలు మరియు నైపుణ్యం యొక్క విస్తారమైన పర్యావరణ వ్యవస్థలోకి ప్రవేశించగలవు, అభివృద్ధిని వేగవంతం చేస్తాయి మరియు ఖర్చులను తగ్గిస్తాయి.
అంతర్గత సాగు మరియు పరివర్తన
విలువైన వ్యాపార జ్ఞానాన్ని నిలుపుకోవడానికి మరియు బాహ్య నియామక ఒత్తిళ్లను తగ్గించడానికి అంతర్గత శిక్షణ కార్యక్రమాలను ఏర్పాటు చేయండి. అంతర్గతంగా ప్రతిభను పెంచడం ద్వారా, సంస్థలు వ్యాపారం యొక్క ప్రత్యేక అవసరాలు మరియు సవాళ్లను అర్థం చేసుకునే స్థిరమైన AI శ్రామికశక్తిని నిర్మించగలవు.
అంతర్గత AI ఇంజిన్‌ను నిర్మించడం: వ్యూహం మరియు అమలు
విజయవంతమైన "నిర్మాతలు" తమ పెట్టుబడులలో దాదాపు 80% రెండు రంగాలపై దృష్టి పెడుతున్నారు: సంక్లిష్టమైన అంతర్గత ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేసే "ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలు" మరియు నిర్దిష్ట వ్యాపార రంగాలలోకి లోతుగా వెళ్లే "నిలువు అప్లికేషన్‌లు". ప్రాజెక్టులకు క్రమపద్ధతిలో ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి, కంపెనీలు "అంతర్గత AI వినియోగ కేసు ప్రాధాన్యత మాతృక"ను ఉపయోగించవచ్చు.
AI వినియోగ సందర్భాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం: అంతర్గత AI వినియోగ కేసు ప్రాధాన్యత మాతృక
ROIని పెంచడానికి మరియు AI కార్యక్రమాలు వ్యాపార అవసరాలతో సమలేఖనం చేయబడ్డాయని నిర్ధారించుకోవడానికి AI వినియోగ సందర్భాలను గుర్తించడం మరియు వాటికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం చాలా కీలకం. "అంతర్గత AI వినియోగ కేసు ప్రాధాన్యత మాతృక" వారి వ్యాపార ప్రభావం మరియు అమలు యొక్క సాధ్యత ఆధారంగా సంభావ్య AI ప్రాజెక్టులను మూల్యాంకనం చేయడానికి ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.
చతుర్భుజం 1: త్వరిత విజయాలు
అధిక వ్యాపార ప్రభావం, అధిక అమలు సాధ్యత. త్వరగా విలువను ప్రదర్శించడానికి మరియు అంతర్గత విశ్వాసాన్ని పెంపొందించడానికి మొదట వనరులను పెట్టుబడి పెట్టండి.
ఉదాహరణ: ఆర్థిక వ్యయ నివేదిక ఆమోదాలను ఆటోమేట్ చేయడం. ఈ రకమైన ప్రాజెక్ట్‌ను అమలు చేయడం చాలా సులభం మరియు ప్రాసెసింగ్ సమయం తగ్గించడం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం వంటి స్పష్టమైన ప్రయోజనాలను త్వరగా అందించగలదు.
చతుర్భుజం 2: వ్యూహాత్మక కార్యక్రమాలు
అధిక వ్యాపార ప్రభావం, తక్కువ అమలు సాధ్యత. దశల ప్రణాళిక మరియు ఉన్నత-స్థాయి మద్దతుతో దీర్ఘకాలిక R&D ప్రాజెక్టులుగా పరిగణించాలి.
ఉదాహరణ: సరఫరా గొలుసు అంచనా ఆప్టిమైజేషన్ ఇంజిన్‌ను అభివృద్ధి చేయడం. ఈ ప్రాజెక్టులకు పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో గణనీయమైన పెట్టుబడి అవసరం మరియు ఫలితాలను అందించడానికి సంవత్సరాలు పట్టవచ్చు. అయితే, తగ్గిన జాబితా ఖర్చులు మరియు మెరుగైన కస్టమర్ సంతృప్తి వంటి సంభావ్య ప్రయోజనాలు చాలా ముఖ్యమైనవి.
చతుర్భుజం 3: ప్రారంభ ప్రాజెక్టులు
తక్కువ వ్యాపార ప్రభావం, అధిక అమలు సాధ్యత. కోర్ వనరులను వినియోగించకుండా సాంకేతిక శిక్షణ లేదా ప్రతిభ అభివృద్ధి ప్రాజెక్టులుగా ఉపయోగించవచ్చు.
ఉదాహరణ: అంతర్గత IT హెల్ప్‌డెస్క్ ప్రశ్న-సమాధాన రోబోట్. ఈ ప్రాజెక్టులు AI జట్లకు విలువైన శిక్షణ మైదానంగా ఉపయోగపడతాయి, తక్కువ-ప్రమాద వాతావరణంలో వారి నైపుణ్యాలను మరియు నైపుణ్యాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
చతుర్భుజం 4: నివారించండి
తక్కువ వ్యాపార ప్రభావం, తక్కువ అమలు సాధ్యత. వనరుల వృథాను నివారించడానికి స్పష్టంగా నివారించాలి.
ఉదాహరణ: తక్కువ-ఫ్రీక్వెన్సీ పనుల కోసం సంక్లిష్టమైన AIని అభివృద్ధి చేయడం. ఈ ప్రాజెక్టులు పెట్టుబడిపై సానుకూల రాబడిని అందించే అవకాశం లేదు మరియు వాటిని నివారించాలి.
కోర్ AI బడ్జెటింగ్
AI-శక్తితో కూడిన కంపెనీలు తమ R&D బడ్జెట్‌లో 10-20% AI అభివృద్ధిలో పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి, AI ఒక ప్రధాన వ్యాపారంగా మారిందని సూచిస్తుంది. ఈ స్థాయి పెట్టుబడి AI యొక్క పరివర్తన సామర్థ్యం యొక్క పెరుగుతున్న గుర్తింపును ప్రతిబింబిస్తుంది.
అభివృద్ధి చెందుతున్న వ్యయ నిర్మాణం
AI ప్రాజెక్టుల వ్యయ కేంద్రం పరిణతితో అభివృద్ధి చెందుతుంది: ప్రారంభంలో, ఇది ఎక్కువగా ప్రతిభ, కానీ స్కేలింగ్ తర్వాత, ఇది ఎక్కువగా అవస్థాపన మరియు మోడల్ ఇన్ఫెరెన్స్ ఖర్చులు. కంపెనీలు ప్రారంభం నుంచే వ్యయ నియంత్రణను అంతర్గతీకరించాలి.
సాంస్కృతిక మార్పును నడపడం
AI సాధనాల యొక్క అంతర్గత స్వీకరణను ఎలా పెంచుతారు? అధిక-స్వీకరణ సంస్థలు సగటున 7.1 AI వినియోగ సందర్భాలను అమలు చేశాయని డేటా చూపిస్తుంది. AI ని సాధారణీకరించడానికి మరియు దానిని సంస్కృతిలో పాతుకుపోయేలా చేయడానికి AIని సర్వత్రా ఉండేలా చేసే "పోర్ట్‌ఫోలియో" వ్యూహాన్ని అమలు చేయడం ఉత్తమ మార్గం. ఉద్యోగులను వివిధ AI అప్లికేషన్‌లకు బహిర్గతం చేయడం ద్వారా, సంస్థలు AI గురించి మరియు దాని సంభావ్య ప్రయోజనాల గురించి ఎక్కువ అవగాహనను ప్రోత్సహించగలవు. ఇది స్వీకరణ మరియు నిశ్చితార్థానికి దారితీస్తుంది.
విలువ ప్రతిపాదన మరియు స్కేలింగ్: కార్యాచరణ బ్లూప్రింట్
అంతర్గత AI ప్రాజెక్టుల విజయానికి "ROIని నిరూపించడం" కీలకం. బృందాలు వ్యాపార విభాగాలుగా పనిచేయాలి మరియు గణించదగిన కొలమానాల ద్వారా విలువను తెలియజేయాలి. వ్యూహాన్ని శాశ్వత పోటీ ప్రయోజనంగా మార్చడంలో కంపెనీలకు సహాయపడటానికి ఒక దశల రోడ్‌మ్యాప్ ఇక్కడ ఉంది.
AI అమలు కోసం ఒక దశల రోడ్‌మ్యాప్
ఒక దశల రోడ్‌మ్యాప్ AI అమలుకు ఒక నిర్మాణాత్మక విధానాన్ని అందిస్తుంది, సంస్థలను క్రమంగా వారి AI సామర్థ్యాలను నిర్మించడానికి మరియు మార్గంలో విలువను ప్రదర్శించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రతి దశ నిర్దిష్ట లక్ష్యాలు మరియు డెలివర్‌లపై దృష్టి పెడుతుంది, AI కార్యక్రమాలు వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడ్డాయని నిర్ధారిస్తుంది.
దశ 1: పునాదిని వేయడం (0-6 నెలలు)
ఒక ముందున్న బృందాన్ని ఏర్పాటు చేయండి, 2-3 "క్విక్ విన్" పైలట్ ప్రాజెక్టులను ప్రారంభించండి మరియు త్వరగా విలువను ప్రదర్శించడానికి ROI డ్యాష్‌బోర్డ్‌ను ఏర్పాటు చేయండి. ఈ దశ ఊపందుకోవడానికి మరియు కీలక వాటాదారుల నుండి కొనుగోలును పొందడంపై దృష్టి పెడుతుంది.
- క్విక్ విన్ ప్రాజెక్టులను గుర్తించండి: అధిక వ్యాపార ప్రభావం మరియు తక్కువ అమలు సాధ్యత కలిగిన ప్రాజెక్టులు.
- క్రాస్-ఫంక్షనల్ బృందాన్ని ఏర్పాటు చేయండి: వ్యాపారం, IT మరియు డేటా సైన్స్ నుండి ప్రతినిధులను కలిగి ఉంటుంది.
- ROI డ్యాష్‌బోర్డ్‌ను ఏర్పాటు చేయండి: AI కార్యక్రమాల ప్రభావాన్ని కొలవడానికి కీలక కొలమానాలను ట్రాక్ చేయండి.
దశ 2: విస్తరణ మరియు ప్రమోషన్ (6-18 నెలలు)
ROI ఫలితాలను ప్రచురించండి, బహుళ-మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను నిర్మించండి, అప్లికేషన్ పోర్ట్‌ఫోలియోను 5-7 లేదా అంతకంటే ఎక్కువకు విస్తరించండి మరియు సంస్కృతి చొచ్చుకుపోవడానికి నడపండి. ఈ దశ AI కార్యక్రమాలను విస్తరించడం మరియు వాటిని ప్రధాన వ్యాపార ప్రక్రియలలో అనుసంధానించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- విజయ కథనాలను పంచుకోండి: AI యొక్క ప్రయోజనాలను విస్తృత ప్రేక్షకులకు తెలియజేయండి.
- బహుళ-మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అభివృద్ధి చేయండి: వివిధ AI మోడల్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లకు మద్దతు ఇవ్వండి.
- అప్లికేషన్ పోర్ట్‌ఫోలియోను విస్తరించండి: విలువను అందించగల కొత్త AI వినియోగ సందర్భాలను గుర్తించండి.
దశ 3: స్కేల్ మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ (18+ నెలలు)
సంస్థాగత స్థాయిలో వినియోగించండి, ప్రధాన ప్రక్రియలను పునరుద్ధరించండి మరియు AIని సహాయక ప్రాజెక్ట్‌గా కాకుండా ప్రధాన వ్యాపార సామర్థ్యంగా ఏకీకృతం చేయండి. ఈ దశ సంస్థను AI-ఆధారిత సంస్థగా మార్చడంపై దృష్టి పెడుతుంది.
- AIని ప్రధాన ప్రక్రియలలో పొ embedded చేయండి: సంబంధిత అన్ని వ్యాపార ప్రక్రియలలో AIని అనుసంధానించండి.
- అతి ఉత్తమ కేంద్రంగా అభివృద్ధి చేయండి: AI కార్యక్రమాలకు నాయకత్వం మరియు మద్దతును అందించండి.
- ఆవిష్కరణ సంస్కృతిని ప్రోత్సహించండి: ప్రయోగాలు మరియు నిరంతర అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించండి.