ओगार्टनर, इंकप्रमुख पूर्वानुमान की घोषणा कीडेटा और विश्लेषण(डी एंड ए) 2025 और उसके बाद के लिए। प्रमुख बिंदुओं में, व्यवसायिक निर्णयों का आधा भाग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंटों द्वारा बेहतर या स्वचालित किया जाएगा; एआई में कार्यकारी साक्षरता अधिक वित्तीय प्रदर्शन को प्रेरित करेगी; और सिंथेटिक डेटा प्रबंधन में महत्वपूर्ण त्रुटियां एआई की शासन व्यवस्था, मॉडल की सटीकता और अनुपालन को खतरे में डालेंगी।
आज लगभग हर चीज – हम कैसे काम करते हैं से लेकर निर्णय कैसे लेते हैं – सीधे या अप्रत्यक्ष रूप से एआई द्वारा प्रभावित है। लेकिन यह स्वयं मूल्य प्रदान नहीं करता है – कृत्रिम बुद्धिमत्ता को डेटा के साथ मजबूत रूप से संरेखित होना चाहिए।विश्लेषणात्मकताऔर कंपनी भर में स्मार्ट और अनुकूल निर्णय और कार्यवाही की अनुमति देने के लिए शासन और प्रबंधन, कहता हैकार्ली इडोइनगार्टनर के उपाध्यक्ष विश्लेषक।
गार्टनर सलाह देता है कि कंपनियां अपने अगले 2 से 3 वर्षों की योजना बनाने के लिए निम्नलिखित रणनीतिक मान्यताओं का उपयोग करें।
2027 तक, व्यवसाय निर्णयों का 50% भाग निर्णय बुद्धिमत्ता के लिए AI एजेंटों द्वारा सुधारित या स्वचालित किया जाएगा।
निर्णय बुद्धिमत्ता मिलती हैडेटा,विश्लेषणात्मकताऔर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके निर्णय प्रवाह बनाना जो जटिल निर्णयों का समर्थन और स्वचालन करता है। एआई एजेंट इस प्रक्रिया को बेहतर बनाते हैं जटिलता, विश्लेषण और विभिन्न डेटा स्रोतों की पुनर्प्राप्ति से निपटने में। गार्टनर सलाह देता है कि डेटा और एनालिटिक्स के नेता व्यवसाय हितधारकों के साथ मिलकर कंपनी की सफलता के लिए महत्वपूर्ण निर्णयों की पहचान और प्राथमिकता तय करें और उन निर्णयों को अधिक प्रभावी ढंग से लागू करने का लाभ उठाएं।विश्लेषणात्मकताऔर आईए।
निर्णय बुद्धिमत्ता के लिए एआई एजेंट कोई जादू की छड़ी नहीं हैं, न ही वे त्रुटिहीन हैं, कहती हैं इडोइन। उन्हें प्रभावी शासन और जोखिम प्रबंधन के साथ सामूहिक रूप से उपयोग किया जाना चाहिए। मानवीय निर्णयों के लिए अभी भी उचित ज्ञान, डेटा साक्षरता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है।
2027 तक, आईए शिक्षा पर जोर देने वाली कंपनियां उन कंपनियों की तुलना में 20% अधिक वित्तीय प्रदर्शन प्राप्त करेंगी जो ऐसा नहीं करती हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यवसायिक क्षमता को पूरी तरह से Unlock करने के लिए, कार्यकारी अधिकारियों में AI साक्षरता का विकास करना आवश्यक है। उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अवसरों, जोखिमों और लागतों के बारे में सूचित किया जाना चाहिए ताकि वे प्रभावी और भविष्य के लिए तैयार निर्णय ले सकें, जो संगठनात्मक परिणामों को तेज करने वाले AI में निवेश को बढ़ावा दें। गार्टनर सलाह देता है कि डी एंड ए के नेताओं को कार्यकारी अधिकारियों के लिए प्रयोगात्मक सुधार कार्यक्रम शुरू करने चाहिए, जैसे कि क्षेत्र-विशिष्ट प्रोटोटाइप विकसित करना ताकि एआई को साकार किया जा सके। यह अधिक और अधिक उपयुक्त निवेश करेगा आईए संसाधनों में।
2027 तक, डेटा और एनालिटिक्स के 60% नेता सिंथेटिक डेटा प्रबंधन में गंभीर विफलताओं का सामना करेंगे, जो AI शासन, मॉडल की सटीकता और अनुपालन को खतरे में डालेंगे।
कृत्रिम डेटा का उपयोग करके एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना अब एक हैआवश्यक रणनीतिगोपनीयता बढ़ाने और विविध डेटा सेट बनाने के लिए। हालांकि, जटिलताएँ इस बात की आवश्यकता से उत्पन्न होती हैं कि कृत्रिम डेटा वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करें, प्रभावी ढंग से स्केल करें ताकि बढ़ती डेटा मांग को पूरा किया जा सके और पूरी तरह से एकीकृत हों।पाइपलाइनोंऔर मौजूदा डेटा प्रणालियों।
इन जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए, कंपनियों को प्रभावी मेटाडेटा प्रबंधन की आवश्यकता है, कहती हैं इडोइन। मेटाडेटा आवश्यक संदर्भ, वंशावली और शासन प्रदान करता है ताकि सिंथेटिक डेटा को जिम्मेदारी से ट्रैक, सत्यापित और प्रबंधित किया जा सके, जो AI की सटीकता बनाए रखने और अनुपालन मानकों को पूरा करने के लिए आवश्यक है।
2028 तक, बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए जाने वाले GenAI पायलटों का 30% आंतरिक रूप से विकसित किया जाएगा, बजाय तैयार अनुप्रयोगों का उपयोग करने के, ताकि लागत कम हो और नियंत्रण बढ़े।
मॉडल बनाने की प्रक्रियाजनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(GenAI) आंतरिक रूप से लचीलापन, नियंत्रण और दीर्घकालिक मूल्य प्रदान करता है जो कई तैयार टूल्स समान नहीं कर सकते। जैसे-जैसे आंतरिक संसाधन बढ़ते हैं, गार्टनर सलाह देता है कि कंपनियां निर्माण निर्णयों के लिए एक स्पष्ट ढांचा अपनाएंविरुद्धखरीद उसे लागत, बाजार में लॉन्च समय, उपलब्ध कौशल सेट, एकीकरण संसाधन, अनुपालन और जोखिमों को ध्यान में रखना चाहिए।
2027 तक, जो कंपनियां डेटा की अर्थवत्ता को प्राथमिकता देंगी, वे अपने GenAI मॉडल की सटीकता में 80% तक वृद्धि करेंगी और लागत में 60% तक कमी करेंगी।
कम गुणवत्ता वाली सेमांटिक्स GenAI में अधिक कल्पनाओं, अधिकtokensआवश्यक और अधिक लागतें। डेटा प्रबंधन को पुनः विचार करने वाली कंपनियां जो सक्रिय मेटाडेटा पर ध्यान केंद्रित करती हैं, मॉडल की सटीकता और दक्षता बढ़ाती हैं, उनके पास अधिक होता हैआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए तैयार डेटाऔर कंप्यूटिंग लागत को कम करते हैं। गार्टनर के अनुसार, यह एआई एजेंटों को अधिक प्रभावी ढंग से काम करने की अनुमति देता है और पूरे कंपनी में अधिक स्मार्ट और तेज़ निर्णय लेने में मदद करता है।
2029 तक, वैश्विक निदेशक मंडल का 10% AI मार्गदर्शन का उपयोग करेंगे ताकि उनके व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण कार्यकारी निर्णयों को चुनौती दी जा सके।
जैसे-जैसे आईए को बोर्ड की रणनीति में शामिल किया जाएगा, मजबूत की आवश्यकता होगीडेटा शासनरेगुलेटरी स्पष्टता और प्रतिष्ठा प्रबंधन मजबूत होगा। गार्टनर सलाह देता है कि परामर्श समितियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता की निर्णय लेने में भागीदारी की सीमाएं निर्धारित करें और निगरानी, जिम्मेदारी और नियामक अनुपालन के बारे में स्पष्ट नीतियां स्थापित करें। यह उन्हें एक रणनीतिक सलाहकार के रूप में एआई का उपयोग करने की अनुमति देगा और साथ ही विश्वास और नियंत्रण बनाए रखेगा।
गार्टनर के ग्राहक अधिक पढ़ सकते हैं "2025 का पूर्वानुमान: एआई-संचालित विश्लेषण निर्णय लेने में क्रांति लाएगाऔर "2025 का पूर्वानुमान: सीडीयाओ को अपने एआई में भूमिका अपनानी होगी या विश्वसनीयता खोने का खतरा”.अतिरिक्त जानकारी Gartner के मुफ्त वेबिनार में उपलब्ध है।गार्टनर के 2025 के शीर्ष डेटा और विश्लेषण भविष्यवाणियां”.
