व्यवसायों के लिए मूल्य सृजन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से शुरू होती है, जिसका आधार है कि एआई को क्या ऊर्जा प्रदान करता है। इस तकनीक की क्रांति ने अविश्वसनीय लाभ लाए और कंपनियों के अपने रणनीतियों में डेटा को देखने के तरीके को पूरी तरह से बदल दिया। हालांकि, इस पूरी तरह से परिवर्तनकारी नवाचार को वास्तव में कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण बनाने के लिए अभी भी एक महत्वपूर्ण रास्ता तय करना बाकी है। कई कृत्रिम बुद्धिमान अभी भी गलत या बहुत ही खराब गुणवत्ता की जानकारी से प्रेरित हैं। और इसके परिणामस्वरूप, वे केवल समान स्तर के परिणाम ही प्रदान करते हैं। ज्ञात अवधारणा कागंदगी इन, गंदगी आउट(कचरा अंदर जाता है, कचरा बाहर निकलता है) कभी इतना सही नहीं था।
जनरेटिव AI में प्रगति और कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि के साथ, हम असाधारण मात्रा में जानकारी और संदर्भ उत्पन्न होते देख रहे हैं। इस पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए, आईए को आधार बनाने के लिए सटीक और विश्वसनीय डेटा का उपयोग करना मुख्य कुंजी है। आखिरकार, वे ही ईंधन हैं जो एआई एल्गोरिदम को पोषण देते हैं, और इसलिए, जो कंपनियां और संगठन मजबूत डेटा आधार में निवेश नहीं करते हैं, उन्हें इन समाधानों को लागू करने में देरी हो सकती है। या भी खराब। वे गलत तरीके से तकनीक को अपन सकते हैं और इस पहल को एक बड़ा समस्या बना सकते हैं।
ताकि एआई सटीक और उपयोगी परिणाम उत्पन्न कर सके, इसके समर्थन में डेटा को बाजार और कंपनी की वास्तविकता को बिना किसी त्रुटि या विकृति के दर्शाना चाहिए। यह आवश्यक है कि वे विविध हों, विभिन्न स्रोतों से एकत्रित किए गए हों, ताकि पक्षपात कम हो और यह सुनिश्चित किया जा सके कि आवेदन कम पक्षपाती निर्णय लेने की संभावना रखते हैं। इसके अलावा, यह आवश्यक है कि जानकारी का निरंतर अद्यतन किया जाए और उसकी सटीकता सुनिश्चित की जाए, क्योंकि जब वे पुरानी या गलत होती हैं, तो वे गलत उत्तर उत्पन्न करती हैं, जिससे उसकी विश्वसनीयता प्रभावित होती है। अपडेट किए गए डेटा आईए मॉडल को रुझानों का पालन करने, कई परिदृश्यों के अनुकूल होने और सर्वोत्तम संभव परिणाम प्रदान करने की अनुमति देते हैं।
वित्तीय बाजार में, उदाहरण के लिए, गलत आधार क्रेडिट जोखिम के अनुचित विश्लेषण और पूर्वानुमान का कारण बन सकते हैं, जिससे दिवालिया ग्राहकों के लिए ऋण स्वीकृत हो सकते हैं या अच्छे भुगतानकर्ताओं को अस्वीकृत किया जा सकता है। लॉजिस्टिक्स क्षेत्र में, अद्यतन नहीं की गई और गुणवत्ता से रहित जानकारी वितरण की समस्याएं पैदा करती हैं, जिससे स्टॉक से बाहर उत्पादों की बिक्री होती है, और डिलीवरी में देरी होती है। और इसके परिणामस्वरूप, ग्राहकों का नुकसान।
डेटा की सुरक्षा भी अत्यंत महत्वपूर्ण है। एआई अनुप्रयोगों में उन्हें कमजोर छोड़ना जैसे तिजोरी का दरवाजा खोलना है, जिससे वे संवेदनशील जानकारी की चोरी या पूर्वाग्रह उत्पन्न करने के लिए प्रणालियों के हेरफेर के लिए उजागर हो जाते हैं। सिर्फ सुरक्षा के माध्यम से ही गोपनीयता की रक्षा, मॉडल की अखंडता बनाए रखना और इसकी जिम्मेदार विकास सुनिश्चित करना संभव है।
आइए के लिए तैयार डेटा भी पहचानने योग्य होना चाहिए और सिस्टम में पहुंच योग्य होना चाहिए, नहीं तो यह बंद किताबों की एक लाइब्रेरी के समान होगा। ज्ञान मौजूद है, लेकिन इसका उपयोग नहीं किया जा सकता। लेकिन, यहाँ सही लोगों और क्षेत्रों को पहुंच प्रदान करने के महत्व को रेखांकित करना आवश्यक है। उसी डेटा को एक क्षेत्र द्वारा उसकी संपूर्णता में एक्सेस किया जा सकता है, यानी, पूर्ण और विस्तृत। एक अन्य में, केवल डेटा का सारांशित संक्षेप में कुल योग तक पहुंच की अनुमति दी जा सकती है। किसी निश्चित डेटा को सभी के द्वारा समान रूप से एक्सेस किया जाना हमेशा संभव नहीं होता। पहचान योग्य जानकारी, जो व्यापार और तकनीकी मेटाडेटा के उपयोग से संभव है, मशीन लर्निंग और जनरेटिव AI की सच्ची क्षमता को उजागर करती है, ताकि ये उपकरण सीख सकें, अनुकूलित हो सकें और नवीन अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकें।
अंत में, डेटा को मशीन लर्निंग प्रयोगों या बड़े भाषा मॉडल (LLM) अनुप्रयोगों के लिए सही प्रारूप में होना चाहिए। जानकारी के उपभोग को आसान बनाना इन एआई प्रणालियों की क्षमता को अनलॉक करने में मदद करता है, ताकि वे उन्हें आसानी से ग्रहण और संसाधित कर सकें और उन्हें बुद्धिमान और रचनात्मक कार्यों में परिवर्तित कर सकें।
व्यवसायों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता को अधिकतम करने का रास्ता अनिवार्य रूप से उस डेटा की गुणवत्ता से गुजरता है जो इसे प्रदान करता है। उन कंपनियों और संगठनों को जो एक मजबूत, सुरक्षित और अद्यतन डेटाबेस के महत्व को समझते हैं, प्रतिस्पर्धा में आगे निकल जाते हैं, AI को एक रणनीतिक सहयोगी और बाजार में एक अलग पहचान बनाने वाले के रूप में बदल देते हैं। हम जिस नई युग में जी रहे हैं, उसमें कंपनियों को सही सामग्री—उनके डेटा—में निवेश करना आवश्यक है ताकि एआई मशीन को सही दिशा में ले जाया जा सके, जिससे व्यवसायों के लिए एक नई दृष्टिकोण आए।
