திறன் மேம்பாட்டிற்கு அப்பால்

உருவாக்க AI-இன் மாற்றும் திறனை விடுவித்தல்

தானியங்குமயமாக்கலில் இருந்து புதுமைக்கு #

உருவாக்க AI-இன் மாற்றும் திறனை விடுவித்தல்

வணிகத்தில் AI ஏற்பின் முதல் அலை பெரும்பாலும் வழக்கமான பணிகளை தானியங்குமயமாக்குவதில் கவனம் செலுத்தியபோது, உருவாக்க AI (GenAI) புதுமை மற்றும் படைப்பாற்றல் மிக்க பிரச்சினை தீர்வுக்கான முன்னெப்போதும் இல்லாத வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது. மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் மாற்றத்தை உந்துவதற்கும் புதிய மதிப்பு ஆதாரங்களை உருவாக்குவதற்கும் GenAI-இன் முழு திறனை நிறுவனங்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை இந்தப் பிரிவு ஆராய்கிறது.

1. செயல்முறை மேம்பாட்டிற்கு அப்பால் நகர்தல் #

GenAI-இன் திறனை உண்மையிலேயே பயன்படுத்த, நிறுவனங்கள் வெறும் திறன் ஆதாயங்களிலிருந்து தங்கள் முழு வணிக மாதிரி மற்றும் மதிப்பு முன்மொழிவை மறுபரிசீலனை செய்வதற்கு தங்கள் மனநிலையை மாற்ற வேண்டும்.

முக்கிய உத்திகள்: #

  1. தயாரிப்பு மற்றும் சேவை வழங்கல்களை மறுவரையறை செய்தல்

    • பூர்த்தி செய்யப்படாத வாடிக்கையாளர் தேவைகளை நிவர்த்தி செய்யும் புதிய தயாரிப்புகள் அல்லது சேவைகளுக்கான யோசனைகளை உருவாக்க GenAI-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.
    • ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் தனித்துவமான மதிப்பை உருவாக்கி, பெரிய அளவில் வழங்கல்களை தனிப்பயனாக்க AI உந்துதல் நுண்ணறிவுகளைப் பயன்படுத்துங்கள்.
  2. வாடிக்கையாளர் அனுபவங்களை மறுகற்பனை செய்தல்

    • மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, சூழல்-விழிப்புணர்வு கொண்ட தொடர்புகளை வழங்கும் GenAI ஆற்றல் பெற்ற இடைமுகங்களை செயல்படுத்துங்கள்.
    • வாடிக்கையாளர் தேவைகளை முன்கூட்டியே கணித்து தீர்வுகளை முன்னெடுத்து வழங்க கணிப்பு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துங்கள்.
  3. வணிக மாதிரிகளை மாற்றுதல்

    • GenAI புதிய வருவாய் ஓட்டங்களை அல்லது முற்றிலும் புதிய வணிக மாதிரிகளை எவ்வாறு இயக்கலாம் என்பதை ஆராயுங்கள்.
    • AI உருவாக்கிய உள்ளடக்கம் அல்லது நுண்ணறிவுகள் எவ்வாறு தனித்த தயாரிப்பு வழங்கல்களாக மாறலாம் என்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
  4. ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு செயல்முறைகளை துரிதப்படுத்துதல்

    • ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் கருதுகோள்களை விரைவாக உருவாக்கி சோதிக்க GenAI-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.
    • தயாரிப்பு முன்மாதிரி மற்றும் சோதனையை விரைவுபடுத்த AI உந்துதல் உருவகப்படுத்தல்களை செயல்படுத்துங்கள்.

செயல்படுத்தும் குறிப்பு: #

GenAI-இன் மாற்றும் பயன்பாடுகளை ஆராய துறை நிபுணத்துவத்தையும் AI திறன்களையும் இணைக்கும் குறுக்கு-செயல்பாட்டு புதுமை குழுக்களை நிறுவுங்கள்.

2. AI உந்துதல் புதுமை கலாச்சாரத்தை வளர்த்தல் #

GenAI-இன் திறனை முழுமையாகப் பயன்படுத்த, நிறுவனங்கள் அனைத்து நிலைகளிலும் AI உந்துதல் புதுமையை ஏற்றுக்கொள்ளும் கலாச்சாரத்தை வளர்க்க வேண்டும்.

முக்கிய கூறுகள்: #

  1. தொடர்ச்சியான கற்றல் மற்றும் திறன் மேம்பாடு

    • தொழில்நுட்ப ஊழியர்களுக்கு மட்டுமல்லாமல் அனைத்து ஊழியர்களுக்கும் AI எழுத்தறிவு திட்டங்களை செயல்படுத்துங்கள்.
    • AI கருவிகளுடன் பரிசோதனை செய்ய ஊக்குவித்து சுய-வழிகாட்டல் கற்றலுக்கான வளங்களை வழங்குங்கள்.
  2. கூட்டு மனித-AI பணிப்பாய்வுகள்

    • மனித படைப்பாற்றலை AI திறன்களுடன் சிறப்பாக இணைக்கும் பணிப்பாய்வுகளை வடிவமைக்கவும்.
    • AI-ஐ போட்டியாளராக அல்லாமல் கூட்டாளியாகப் பார்க்க ஊழியர்களை ஊக்குவிக்கவும்.
  3. தரவு உந்துதல் முடிவெடுத்தல்

    • அனைத்து நிலைகளிலும் முடிவுகள் AI உருவாக்கிய நுண்ணறிவுகளால் தகவல் அளிக்கப்படும் கலாச்சாரத்தை வளர்க்கவும்.
    • AI நுண்ணறிவுகளை அனைத்து ஊழியர்களுக்கும் அணுகக்கூடியதாகவும் செயல்படுத்தக்கூடியதாகவும் மாற்றும் அமைப்புகளை செயல்படுத்துங்கள்.
  4. கணக்கிடப்பட்ட அபாயத்தை ஏற்றுக்கொள்ளுதல்

    • AI உந்துதல் பரிசோதனை மற்றும் புதுமைக்கான பாதுகாப்பான இடங்களை உருவாக்குங்கள்.
    • யோசனை உருவாக்கம் மற்றும் சோதனைக்கு GenAI-ஐப் பயன்படுத்தும் விரைவான முன்மாதிரி செயல்முறைகளை செயல்படுத்துங்கள்.
  5. நெறிமுறை AI நடைமுறைகள்

    • அனைத்து AI உந்துதல் புதுமை செயல்முறைகளிலும் நெறிமுறை பரிசீலனைகளை உள்ளடக்குங்கள்.
    • AI புதுமைகளின் சமூக தாக்கங்கள் குறித்த திறந்த விவாதங்களை ஊக்குவிக்கவும்.

செயல்படுத்தும் குறிப்பு: #

AI ஏற்பை ஊக்குவிக்கவும் சிறந்த நடைமுறைகளைப் பகிரவும் வெவ்வேறு துறைகளில் AI தூதர்களை நியமிக்கவும்.

3. மாற்றும் GenAI பயன்பாடுகளின் வழக்கு ஆய்வுகள் #

வழக்கு ஆய்வு 1: மருந்து கண்டுபிடிப்பை புரட்சிகரமாக்கும் மருந்து நிறுவனம் #

முன்னணி மருந்து நிறுவனம் தனது மருந்து கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையை மாற்றியமைக்க GenAI-ஐ செயல்படுத்தியது:

  • சவால்: பாரம்பரிய மருந்து கண்டுபிடிப்பு முறைகள் நேரம் எடுக்கும் மற்றும் செலவு அதிகம், அதிக தோல்வி விகிதங்களுடன்.
  • தீர்வு: புதிய மூலக்கூறு கட்டமைப்புகளை உருவாக்கி மதிப்பீடு செய்யவும், அவற்றின் பண்புகளை கணிக்கவும், விரும்பிய பண்புகளுக்கு உகந்ததாக்கவும் கூடிய GenAI அமைப்பை உருவாக்கியது.
  • செயல்படுத்துதல்:
    • அறியப்பட்ட மூலக்கூறு கட்டமைப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பண்புகளின் பெரிய தரவுத்தளங்களில் GenAI மாதிரியை பயிற்றுவித்தது.
    • AI உருவாக்கிய வேட்பாளர்களை விரைவாக சோதிக்க உயர்-உற்பத்தித்திறன் திரையிடல் தொழில்நுட்பங்களுடன் AI அமைப்பை ஒருங்கிணைத்தது.
    • விஞ்ஞானிகள் AI-இன் வெளியீடுகளை வழிநடத்தி சுத்திகரிக்கக்கூடிய மனிதன்-வளையத்தில் அணுகுமுறையை செயல்படுத்தியது.
  • **முடிவுகள்:
    • ஆரம்ப கண்டுபிடிப்பில் இருந்து முன் மருத்துவ சோதனை வரை 60% நேரம் குறைப்பு.
    • ஆண்டுதோறும் அடையாளம் காணப்பட்ட நம்பிக்கைக்குரிய மருந்து வேட்பாளர்களின் எண்ணிக்கையில் 35% அதிகரிப்பு.
    • ஆண்டுக்கு $100 மில்லியன் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு செலவுகளில் சேமிப்பு.
    • AI உருவாக்கிய நுண்ணறிவுகளைப் பயன்படுத்தி அரிய நோய்க்கான முன்னேற்றகரமான சிகிச்சையை வெற்றிகரமாக உருவாக்கியது.

வழக்கு ஆய்வு 2: சில்லறை நிறுவனம் AI உந்துதல் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஷாப்பிங் அனுபவங்களை உருவாக்குகிறது #

ஒரு பெரிய சில்லறை நிறுவனம் தனது வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை புரட்சிகரமாக்க GenAI-ஐப் பயன்படுத்தியது:

  • சவால்: ஆன்லைன் மற்றும் கடைகள் இரண்டிலும் பெரிய அளவில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஷாப்பிங் அனுபவங்களை வழங்குதல்.
  • தீர்வு: ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட “பாணி சுயவிவரங்களை” உருவாக்கி, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் மற்றும் பாணி ஆலோசனைகளை உருவாக்கும் ஒருங்கிணைந்த GenAI அமைப்பை உருவாக்கியது.
  • செயல்படுத்துதல்:
    • வாடிக்கையாளர் விருப்பங்கள், கொள்முதல் வரலாறு மற்றும் ஃபேஷன் போக்குகளின் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் GenAI மாதிரியை பயிற்றுவித்தது.
    • ஆன்லைன் மற்றும் கடை அனுபவங்கள் இரண்டிற்கும் AI ஆற்றல் பெற்ற அரட்டை பாட்கள் மற்றும் மெய்நிகர் பாணி வல்லுநர்களை செயல்படுத்தியது.
    • வாடிக்கையாளர் நடத்தை முறைகளின் அடிப்படையில் உடல் கடைகளுக்கான AI உந்துதல் தள அமைப்பு உகப்பாக்க அமைப்பை உருவாக்கியது.
  • **முடிவுகள்:
    • தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளுடன் வாடிக்கையாளர் ஈடுபாட்டில் 40% அதிகரிப்பு.
    • சராசரி பரிவர்த்தனை மதிப்பில் 25% அதிகரிப்பு.
    • சிறந்த தேவை கணிப்பின் காரணமாக விற்கப்படாத சரக்குகளில் 50% குறைப்பு.
    • வெற்றிகரமான “AI பாணி வல்லுநர்” சந்தா சேவையை அறிமுகப்படுத்தி, புதிய வருவாய் ஓட்டத்தை உருவாக்கியது.

நிர்வாக முக்கிய கருத்துக்கள் #

தலைமை நிர்வாக அதிகாரிகளுக்கு:

  • உங்கள் நீண்ட கால உத்தியில் GenAI-ஐ புதுமை மற்றும் போட்டி நன்மையின் முக்கிய இயக்கியாக நிலைநிறுத்துங்கள்.
  • AI உந்துதல் புதுமை மற்றும் கணக்கிடப்பட்ட அபாயம் எடுப்பதை ஏற்றுக்கொள்ளும் கலாச்சாரத்தை வளர்க்கவும்.
  • துறை நிபுணத்துவத்தை AI தேர்ச்சியுடன் இணைக்கும் நிறுவன திறன்களை உருவாக்குவதில் முதலீடு செய்யுங்கள்.

தகவல் தொழில்நுட்ப தலைமை அதிகாரிகளுக்கு:

  • பல்வேறு AI உந்துதல் புதுமை முயற்சிகளை ஆதரிக்கக்கூடிய நெகிழ்வான, விரிவாக்கக்கூடிய IT உள்கட்டமைப்பை உருவாக்குங்கள்.
  • GenAI அமைப்புகளுக்கான உயர்தர உள்ளீடுகளை உறுதிசெய்ய வலுவான தரவு ஆளுமை நடைமுறைகளை செயல்படுத்துங்கள்.
  • மாற்றும் AI பயன்பாட்டு வழக்குகளை அடையாளம் காணவும் முன்னுரிமைப்படுத்தவும் வணிகப் பிரிவுகளுடன் நெருக்கமாக ஒத்துழைக்கவும்.

தலைமை புதுமை அதிகாரிகளுக்கு:

  • பாரம்பரிய புதுமை செயல்முறைகளை மேம்படுத்தவும் துரிதப்படுத்தவும் GenAI-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.
  • மனித படைப்பாற்றலை AI திறன்களுடன் இணைக்கும் குறுக்கு-செயல்பாட்டு புதுமை ஆய்வகங்களை நிறுவுங்கள்.
  • வணிக விளைவுகளில் AI உந்துதல் புதுமையின் தாக்கத்தை அளவிட அளவீடுகளை உருவாக்குங்கள்.

மனிதவள தலைமை அதிகாரிகளுக்கு:

  • பணியாளர்களின் திறனை மேம்படுத்த விரிவான AI எழுத்தறிவு திட்டங்களை உருவாக்குங்கள்.
  • AI திறன்களின் அதிகரித்து வரும் முக்கியத்துவத்தை பிரதிபலிக்க வேலை பாத்திரங்கள் மற்றும் தொழில் பாதைகளை மறுவடிவமைக்கவும்.
  • வெளிப்படையான தகவல் தொடர்பு மற்றும் மறுதிறன் முயற்சிகள் மூலம் வேலைகளில் AI-இன் தாக்கம் குறித்த ஊழியர்களின் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்யுங்கள்.

தகவல் பெட்டி: வணிக வரலாற்றில் புரட்சிகர புதுமைகள் மற்றும் GenAI-இன் திறன்

வரலாற்று ரீதியான புரட்சிகர புதுமைகளின் எடுத்துக்காட்டுகள் GenAI-இன் மாற்றும் திறனைப் புரிந்துகொள்வதற்கான சூழலை வழங்குகின்றன:

  1. 1910கள்: ஃபோர்டின் தொடர் உற்பத்தி உற்பத்தியை புரட்சிகரமாக்குகிறது, ஆட்டோமொபைல்களின் செலவுகளை கணிசமாக குறைத்து அணுகல்தன்மையை அதிகரிக்கிறது.

  2. 1950கள்: கிரெடிட் கார்டுகளின் அறிமுகம் நுகர்வோர் செலவினம் மற்றும் வங்கி சேவைகளை மாற்றியமைக்கிறது.

  3. 1980கள்: தனிப்பட்ட கணினிகள் வெளியீடு முதல் நிதி வரை பல தொழில்களை சீர்குலைக்கின்றன.

  4. 1990கள்: இணையம் தகவல் தொடர்பு, வணிகம் மற்றும் தகவல் அணுகலை அடிப்படையில் மாற்றுகிறது.

  5. 2000கள்: ஸ்மார்ட்ஃபோன்கள் புதிய தொழில்களை உருவாக்கி, சில்லறை விற்பனை முதல் போக்குவரத்து வரை ஏற்கனவே உள்ள தொழில்களை மாற்றுகின்றன.

  6. 2010கள்: கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு புதிய வணிக மாதிரிகள் மற்றும் முடிவெடுக்கும் அணுகுமுறைகளை இயக்குகின்றன.

  7. 2020 முதல்: GenAI இந்த வரலாற்று எடுத்துக்காட்டுகளுக்கு ஒப்பிடக்கூடிய அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அளவில் சீர்குலைவுக்கான சாத்தியத்தைக் காட்டத் தொடங்குகிறது.

முக்கிய பாடங்கள்:

  • உண்மையிலேயே மாற்றும் புதுமைகள் பெரும்பாலும் முற்றிலும் புதிய சந்தைகளை உருவாக்குகின்றன அல்லது ஏற்கனவே உள்ளவற்றை தீவிரமாக மாற்றியமைக்கின்றன.
  • மிகவும் தாக்கம் மிக்க புதுமைகள் பல தொழில்களில் அலை விளைவுகளைக் கொண்டிருக்கும்.
  • புரட்சிகர தொழில்நுட்பங்களை வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் பெரும்பாலும் குறிப்பிடத்தக்க நீண்ட கால நன்மைகளைப் பெறுகின்றன.
  • மாற்றும் தொழில்நுட்பங்களின் முழு தாக்கம் பெரும்பாலும் முழுமையாக உணரப்பட ஆண்டுகள் ஆகலாம் மற்றும் எதிர்பாராத விளைவுகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.

GenAI புரட்ச