ਆਰਪੀਏ ਅਤੇ ਏਆਈ: ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (RPA) ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੋਬੋਟ ਪਹਿਲਾਂ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਸਨ, ਹੁਣ ਉਹ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ BPM ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੌਰਾਨ, ਰਵਾਇਤੀ RPA ਨੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਣਥੱਕ ਅਤੇ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾ ਕੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, RPA ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ - ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਰਧ-ਫਾਰਮੈਟਡ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ "ਸਮਝ" ਨਹੀਂ ਸਕਦੀ।

ਏਆਈ ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਰਪੀਏ (ਜਾਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਆਈਪੀਏ) ਆਰਪੀਏ ਦਾ ਤਰਕਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਹੈ: ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਰੋਬੋਟ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ, ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ AI ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ BPM (ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ) ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਲਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁੱਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ AI ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ।

ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ: ਚੁਣੌਤੀ ਤੋਂ ਮੌਕੇ ਤੱਕ

ਲਗਭਗ 80% ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ - ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਦਾ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, PDF ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਵੌਇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਰਹੀ ਹੈ: ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ। ਆਰਪੀਏ ਦਾ ਏਆਈ ਨਾਲ ਸੁਮੇਲ ਇਸ ਬੁਝਾਰਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਐਨਐਲਪੀ) ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ, ਬੋਟ ਹੁਣ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਈਮੇਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਅਤੇ ਕੱਢਦੇ ਹਨ; ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਓਸੀਆਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਪੀਡੀਐਫ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ "ਪੜ੍ਹ" ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਈਮੇਲ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੇ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣਾ, ਜਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣਾ।

ਇਸਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜੋ ਕਦੇ ਹੱਥੀਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ, ਹੁਣ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣ ਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ ਹੈ: ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟੂਲ PDF ਜਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ RPA ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਰਾਦੇ, ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ RPA ਦੁਆਰਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਾਲਮੇਲ ਮੁੜ-ਵਰਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, RPA ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 85% ਤੱਕ ਦੀ ਕਮੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਚੌਗੁਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਹੁਣ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਜਿਤ ਖੇਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਅੱਜ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਜ਼ਾਨੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੁਝਾਨ

ਆਰਪੀਏ ਦਾ ਏਆਈ ਨਾਲ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਹਾਈਪਰਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ, ਜਿਸਨੂੰ ਗਾਰਟਨਰ ਦੁਆਰਾ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰ ਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, RPA, AI/ML, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਰਕਫਲੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਈ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੋਹਰੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਪੂਰਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਧੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੂਝ ਕੱਢਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਚੱਜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਚਾਲੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਅੰਦੋਲਨ ਨੇ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਰੁਝਾਨ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੀਆ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਸੰਦਰਭ ਕੱਢਣਾ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਵੀ।

RPA ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਸਹਿਜੀਵਤਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਹਿੱਸਾ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਚਾਲਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਸੂਚਕ ਇਸ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਗਲੋਬਲ ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟ 2032 ਤੱਕ US$53 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ। ਖਾਸ RPA ਮਾਰਕੀਟ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਿਰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਸੀ, ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ 2029 ਤੱਕ US$15 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤੀ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ

ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਮੌਕੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਵੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਗੋਂ ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਕਸਰ ਵਿਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਾਧੂ ਜਟਿਲਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ (ROI) ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣਾ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਭ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ ਸਰੋਤ ਬੱਚਤਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਰਗੇ ਰਣਨੀਤਕ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਨੇਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਹੁਣ ਸਮਾਂ ਹੈ: ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ, ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਵ ਹੈ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਜੋ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ ਉਹ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਫਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ।