हर क्षेत्र में आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का दायरा और हस्तक्षेप बढ़ता जा रहा है। एआई से आने वाले वर्षों में मानव जीवन के लगभग हर पहलू के बदलने की उम्मीद है। माना जा रहा है कि 2045 तक मशीनें स्वयं सीखने और स्वयं को सुधारने में सक्षम हो जाएंगी और इतनी तेज गति से सोचने, समझने और काम करने लगेंगी कि मानव विकास का पथ हमेशा के लिये बदल जाएगा। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भारत में शैशवावस्था में है और देश में कई ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें इसे लेकर प्रयोग किये जा सकते हैं। देश के विकास में इसकी संभावनाओं को देखते हुए उद्योग जगत ने सरकार को सुझाव दिया है कि वह उन क्षेत्रों की पहचान करे जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल लाभकारी हो सकता है। सरकार भी चाहती है कि सुशासन के लिहाज से देश में जहां संभव हो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल किया जाए। सरकार ने उद्योग जगत से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस्तेमाल के लिये एक मॉडल बनाने में सहयोग करने की अपील की है। उद्योग जगत ने सरकार से इसके लिये कुछ बिंदुओं पर फोकस करने को कहा है। उद्योग जगत यह मानता है कि सभी क्षेत्रों के लिये सॉल्यूशन तैयार करने के लिए सर्वप्रथम क्लीन डाटा की आवश्यकता होगी और इस दिशा में सरकार को समुचित कदम उठाने होंगे। सरकार को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस्तेमाल के लिये नीतिगत प्राथमिकताएँ भी तय करनी होंगी। इससे उन क्षेत्रों के लिये रणनीति बनाने में आसानी होगी जिसकी देश को सर्वप्रथम आवश्यकता है।
एआई तकनीक उन प्रक्रियाओं या कार्यों को स्वचालित करके उद्यम के प्रदर्शन और उत्पादकता में सुधार कर रही है, जिनके लिए पहले मानव शक्ति की आवश्यकता होती थी। एआई डेटा को उस पैमाने पर भी समझा जा सकता है, जो कोई इंसान कभी नहीं कर सकता। यह क्षमता पर्याप्त व्यावसायिक लाभ लौटा सकती है। अधिकांश कंपनियों ने डेटा साइंस को प्राथमिकता दी है और इसमें भारी निवेश कर रही हैं। एआई पर 2021 के मैकिन्से सर्वेक्षण में पाया गया कि कम से कम एक फंक्शन में एआई अपनाने वाली कंपनियों की संख्या बढ़कर 56 प्रतिशत हो गई है, जो एक साल पहले 50 प्रतिशत थी। इसके अलावा, 27 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने बताया कि कम से कम 5 प्रतिशत आय एआई के कारण हो सकती है, जो एक साल पहले 22 प्रतिशत थी। एआई का महत्व लगभग हर कार्य, व्यवसाय और उद्योग के लिए है। इसमें सामान्य और उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोग शामिल हैं जैसे लेन-देन संबंधी और जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके यह अनुमान लगाना कि कुछ ग्राहक किसी व्यवसाय के साथ अपने संबंधों के दौरान कितना खर्च करेंगें। या ग्राहक का जीवनकाल मूल्य ग्राहक व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर मूल्य निर्धारण को अनुकूलित करना, कैंसर के लक्षणों के लिए एक्स-रे छवियों का विश्लेषण करने के लिए छवि पहचान का उपयोग करना, उद्यम एआई का उपयोग कैसे करते हैं। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार उद्यम मुख्य रूप से एआई का उपयोग कर रहे हैं। सस्ती, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्षमता आसानी से उपलब्ध है। क्लाउड में कमोडिटी कंप्यूट पावर की प्रचुरता सस्ती, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग पावर तक आसान पहुंच को सक्षम बनाती है। इस विकास से पहले, एआई के लिए उपलब्ध एकमात्र कंप्यूटिंग वातावरण गैर-क्लाउड-आधारित और लागत निषेधात्मक थे। प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा उपलब्ध है। सही पूर्वानुमान लगाने के लिए एआई को बहुत सारे डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। डेटा लेबलिंग की आसानी और संरचित और असंरचित डेटा का किफायती भंडारण और प्रसंस्करण अधिक एल्गोरिदम निर्माण और प्रशिक्षण को सक्षम कर रहा है। एप्लाइड एआई प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है। उद्यम तेजी से व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए एआई अंतर्दृष्टि को लागू करने के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को पहचान रहे हैं और इसे व्यवसाय-व्यापी प्राथमिकता बना रहे हैं। मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने और उन्हें लागू करने में कई चरण होते हैं, जिनमें प्रशिक्षण और अनुमान लगाना शामिल है। एआई प्रशिक्षण और अनुमान लगाना किसी समस्या को हल करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ प्रयोग करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।
बड़े पैमाने पर एआई प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा प्रौद्योगिकियों में क्लस्टर नेटवर्किंग, जैसे आरडीएमए और इनफिनिबैंड, बेयर मेटल जीपीयू कंप्यूट और उच्च प्रदर्शन भंडारण शामिल हैं। ऐसी कई सफलता की कहानियाँ हैं जो एआई के महत्व को साबित करती हैं। जो संगठन पारंपरिक व्यावसायिक प्रक्रियाओं और अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग और संज्ञानात्मक इंटरैक्शन जोड़ते हैं, वे उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बना सकते हैं और उत्पादकता बढ़ा सकते हैं। हालांकि, कुछ बाधाएँ हैं। कई कारणों से कुछ कंपनियों ने बड़े पैमाने पर एआई को तैनात किया है। उदाहरण के लिए, यदि वे क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग नहीं करते हैं, तो मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट अक्सर कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे होते हैं। उन्हें बनाना भी जटिल है और इसके लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जिसकी मांग बहुत अधिक है लेकिन आपूर्ति कम है। इन परियोजनाओं को कब और कहाँ शामिल करना है, साथ ही कब किसी तीसरे पक्ष की ओर रुख करना है, यह जानना इन कठिनाइयों को कम करने में मदद करेगा। एआई-संचालित समाधानों और उपकरणों के उद्भव का मतलब है कि अधिक कंपनियां कम लागत और कम समय में एआई का लाभ उठा सकती हैं। रेडी-टू-यूज एआई उन समाधानों, उपकरणों और सॉफ्टवेयर को संदर्भित करता है जिनमें या तो अंतर्निहित एआई क्षमताएँ होती हैं या जो एल्गोरिदमिक निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा विज्ञान प्लेटफॉर्म पर डेटा तैयार करते हैं, उसका अन्वेषण करते हैं, उसे विजुअलाइज करते हैं और उसका मॉडल तैयार करते हैं। आईटी आर्किटेक्ट डेटा विज्ञान को बड़े पैमाने पर समर्थन देने के लिए आवश्यक अंतर्निहित बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करते हैं, चाहे वह परिसर में हो या क्लाउड में एप्लिकेशन डेवलपर्स डेटा-संचालित उत्पाद बनाने के लिए एप्लिकेशन में मॉडल तैनात करते हैं। एआई क्षमताएं मुख्यधारा के उद्यम संचालन में अपना रास्ता बना चुकी हैं, इसलिए एक नया शब्द विकसित हो रहा है, अनुकूली बुद्धिमत्ता। अनुकूली बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग वास्तविक समय के आंतरिक और बाहरी डेटा की शक्ति को निर्णय विज्ञान और अत्यधिक स्केलेबल कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के साथ जोड़कर उद्यमों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करते हैं। ये एप्लिकेशन अनिवार्य रूप से व्यवसाय को और भी स्मार्ट बनाते हैं। एआई किसी भी व्यवसाय के लिए एक रणनीतिक अनिवार्यता है जो अधिक दक्षता, नए राजस्व अवसर प्राप्त करना चाहता है और ग्राहक वफादारी को बढ़ावा देना चाहता है। यह कई संगठनों के लिए तेजी से एक प्रतिस्पर्धी लाभ बन रहा है। एआई के साथ, उद्यम कम समय में अधिक लाभ हासिल कर सकते हैं, व्यक्तिगत और आकर्षक ग्राहक अनुभव बना सकते हैं और अधिक लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए व्यावसायिक परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

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