उत्पादकता, दक्षता, रचनात्मकता.
ये तीन शब्द हैं जिनका हर उद्योग और संगठन में बहुत महत्व है। जेनरेटिव एआई में किसी भी व्यक्ति को इन मापदंडों पर सुधार करने की अनुमति देने की क्षमता है। लेकिन वह कौन सी चीज़ है जो आश्चर्यजनक जेनरेटर को महान बनाती है जो हर तकनीकी और गैर-तकनीकी संगठन चाहता है?
जेनरेटिव एआई काफी समय से मौजूद है, लेकिन चैटजीपीटी, मिडजर्नी, डीपफेक आदि जैसे एप्लिकेशन ने इसे बेहद लोकप्रिय बना दिया है। हमारे जीवन में एआई की बढ़ती पैठ से सवाल उठता है: कोई इस एआई उछाल का सामना कैसे कर सकता है? हम आज व्यापक शोध, उदाहरणों और अध्ययनों की मदद से इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास कर रहे हैं।
मूल बातें पहले | जेनरेटिव एआई को समझना
जेनरेटिव एआई मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित एल्गोरिदम के एक सेट का प्रतिनिधित्व करता है जिसका उपयोग हम सामग्री बनाने के लिए कर सकते हैं। जिस प्रकार मनुष्य किसी भी प्रकार की सामग्री बना सकता है, जैसे ऑडियो, वीडियो, चित्र, टेक्स्ट इत्यादि। जेनरेटिव एआई, अपने समर्पित टूल के माध्यम से, वही कर सकता है।
अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के माध्यम से, जेनरेटिव एआई सिस्टम में दी गई आवश्यकताओं को समझ सकता है और वांछित प्रारूप में उचित परिणाम तैयार कर सकता है। आप टेक्स्ट सामग्री बनाने के लिए ChatGPT जैसे टूल का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें टैगलाइन, ब्लॉग, न्यूज़लेटर आदि शामिल हैं।
एआई ट्रेंड पर क्यों आएं?
A मैकिन्से की रिपोर्ट पता चलता है कि जेनरेटिव एआई अर्थव्यवस्था में खरबों डॉलर का मूल्य जोड़ सकता है। जेनेरिक एआई के अब तक पाए गए सीमित उपयोग के मामलों के साथ, वे $2.6 ट्रिलियन और $4.4 ट्रिलियन के बीच जोड़ सकते हैं।
इस मान का अधिकांश भाग चार डोमेन में योगदान देगा:
- ग्राहक संचालन
- विपणन और बिक्री
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग
- अनुसंधान और विकास
इनमें से प्रत्येक डोमेन में, जेनरेटिव एआई, जब सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो किसी व्यक्ति के काम करने के तरीके को बढ़ा सकता है। इसमें दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके कर्मचारी की उत्पादकता में सुधार करने की क्षमता है।
जेनरेटिव एआई के अनुप्रयोग
जेनरेटिव एआई के कई अनुप्रयोग हैं जो हर प्रकार के संगठन को लाभ पहुंचाते हैं;
छवि निर्माण
एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट फ़ीड करें, और मिडजॉर्नी या डैल-ई जैसा एआई टूल एक छवि उत्पन्न करेगा। इसी तरह, आप छवियों को बेहतर बनाने, सौंदर्यशास्त्र में सुधार करने और अधिक विवरण जोड़ने के लिए ऐसे टूल का उपयोग कर सकते हैं।
अधिक भागों को जोड़कर या छवि शैली, प्रकाश व्यवस्था, रूप आदि को बदलकर छवियों को पूरा करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करें। आप छवि अभिविन्यास को यहां से बदल सकते हैं;
- छवि की हल्की बनावट को गहरे से उज्ज्वल या दिन से रात में बदलें।
- छवि का रंग मोनोक्रोम से रंगीन में बदलें।
- छवि शैली को मूल से पेंटिंग, मोनेट, वैन गॉग, सिनक्वेसेंटो, 3डी, कलात्मक आदि में बदलें।
- स्केच-आधारित और सिमेंटिक छवियों को यथार्थवादी छवियों में परिवर्तित करना।
- क्लोज़-अप पोर्ट्रेट को इमोजी और एनिमेटेड पात्रों में बदलें।
वीडियो बनाएं
अब आप जनरेटिव एआई की शक्ति का उपयोग करके बिल्कुल शुरुआत से वीडियो बना सकते हैं। एआई आपको वीडियो निर्माण में दोहराए जाने वाले और कठिन कार्यों को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, जिसमें रचना, प्रभाव जोड़ना, एनिमेशन, वर्णन करना, पात्र जोड़ना आदि शामिल हैं।
AI की मदद से आप किसी वीडियो में भविष्य के फ्रेम का अनुमान भी लगा सकते हैं। अस्थायी और स्थानिक तत्वों की समझ के साथ, एआई लगभग सटीकता के साथ वीडियो में अगला अनुक्रम तैयार कर सकता है।
वीडियो निर्माण में कुछ विशिष्ट उपयोग के मामलों में शामिल हैं:
- एआई-पावर्ड अपस्केलिंग के साथ उनकी गुणवत्ता में सुधार करने के लिए पुराने वीडियो की बहाली।
- डीप फेक तकनीक के साथ फेस सिंथेसिस और वॉयस क्लोनिंग।
संगीत बनाओ
एआई द्वारा पूरा किया जाने वाला अगला अद्भुत कार्य मौजूदा पैटर्न और संगीत इनपुट को सीखकर संगीत बनाना है। लगभग किसी भी उद्देश्य के लिए मौलिक संगीत बनाने के लिए AI का उपयोग करें।
एआई टेक्स्ट टू स्पीच (टीटीएस) जनरेटर का उपयोग करता है जो टेक्स्ट से यथार्थवादी ऑडियो बना सकता है। यह केवल समान ऑडियो सामग्री बनाने के लिए मौजूदा ऑडियो फ़ाइल और उसकी आवाज़ का भी आकलन कर सकता है।
टेक्स्ट बनाएं और जेनरेट करें
जेनेरिक एआई के अत्यधिक प्रचलित अनुप्रयोगों में से एक टेक्स्ट बनाना है। यहां चैटजीपीटी जैसे उपकरण उद्योग में तूफान ला रहे हैं और हर किसी को संकेतों के साथ सामग्री तैयार करने की अनुमति दे रहे हैं।
टेक्स्ट जेनरेशन की खूबसूरती यह है कि एक एआई मॉडल आवश्यक प्रारूप और मानक में सामग्री बनाने के लिए लेखन शैली और टोन सीख सकता है।
टेक्स्ट जेनरेशन में, AI कुछ अद्भुत चीजें कर सकता है, जिनमें शामिल हैं:
- स्वर और प्रारूप की पूर्व समझ के साथ पाठ में हेरफेर।
- लिखित सामग्री के विस्तृत अंशों का पाठ सारांश।
- हम जटिल सामग्री को सरल बना रहे हैं।
- भावना, विषय, स्वर आदि जैसे पूर्व-चयनित मापदंडों के आधार पर पाठ को वर्गीकृत करना।
कोड निर्माण और समापन
जेनरेटिव एआई का एक और अद्भुत अनुप्रयोग यह है कि यह कोड पूरा करने और जेनरेशन में मदद कर सकता है। आप एक प्रोग्रामिंग कोड स्निपेट सबमिट कर सकते हैं और इसे पूरा करने के लिए कह सकते हैं या एआई टूल से स्क्रैच से कोड बनाने के लिए कह सकते हैं।
कोड जनरेशन में, जेनरेटिव AI निम्नलिखित में मदद कर सकता है:
- कोड विश्लेषण और सॉफ़्टवेयर कार्यक्षमता का आकलन करने के लिए परीक्षण मामले बनाना।
- लिखित कोड में स्वचालित बग फिक्सिंग।
- मौजूदा सॉफ़्टवेयर में मशीन लर्निंग मॉडल लागू करना।
ग्राहकों की समस्याओं को समझने और हल करने के लिए AI का उपयोग शुरू करें। एआई में किसी समस्या को हल करने के चरणों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने या आपके प्रतिस्पर्धियों द्वारा गायब की गई कमी का लाभ उठाने के चरणों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने में आपकी मदद करने की क्षमता है।
एआई बूम को अपनाना और उसका अनुसरण करना
यहां तक कि चैटजीपीटी जैसे आत्मनिर्भर, स्मार्ट एआई मॉडल को भी प्रशिक्षण और सहायता की आवश्यकता है। चैटजीपीटी को 45 टेराबाइट डेटा दिया गया है, और 1 टेराबाइट स्टोरेज 250 फुल एचडी फिल्में या 500 घंटे के एचडी वीडियो स्टोर कर सकता है।
प्रशिक्षण के बाद, चैटजीपीटी और अन्य एआई मॉडल वांछित प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकते हैं। इसलिए किसी व्यवसाय को वर्तमान गतिशीलता के साथ अपडेट रहने के लिए, उन्हें अपने एआई गेम पर कदम रखने की आवश्यकता है।
कोई भी कदम उठाने से पहले, आपको इस तथ्य को समझना होगा कि एआई यहां है और यह अब एक अवधारणा नहीं है। एआई पहले से ही फल-फूल रहा है, और व्यवसाय इसकी क्षमताओं का उपयोग करने से लाभान्वित हो रहे हैं।
जनरेटिव एआई उपयोग मामलों को पहचानें और उनका परीक्षण करें
जेनरेटिव एआई में परिपक्व होने के लिए पहला कदम उन उपयोग मामलों की पहचान करना है जहां आप संबंधित समाधान लागू कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई से संबंधित अधिकांश कार्यों में टेक्स्ट, चित्र और वीडियो बनाना शामिल है। पता लगाएँ कि क्या आपके व्यवसाय और नौकरियों से संबंधित अन्य उपयोग के मामले हैं।
एक बार जब आप उपयोग के मामलों की पहचान कर लें, तो अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ निम्नलिखित का परीक्षण करें। वांछित परिणामों के साथ प्रत्येक उपकरण और उपयोग के मामले को मापें।
मौजूदा मॉडल में फाइन ट्यूनिंग और रणनीतिक बदलाव
चाहे मौजूदा एआई मॉडल को अपडेट करना हो या नया मॉडल बनाना हो, निर्बाध कार्यान्वयन के लिए सही रणनीति आवश्यक है। फाइन-ट्यूनिंग के लिए, इन-हाउस क्षमताओं में सुधार करने का प्रयास करें और एआई कार्यान्वयन भाग को आगे बढ़ाने के लिए मौजूदा प्रतिभा, संसाधनों और निवेश का लाभ उठाएं।
हालाँकि, यहां महत्वपूर्ण हिस्सा कार्यक्षमता को पूरी तरह से समझना और व्यापक डोमेन ज्ञान रखना है। आवश्यक ज्ञान के बिना एआई बूम से निपटना संभव नहीं है। इसलिए, प्रशिक्षण के लिए समय निकालें और नौकरी के सभी हिस्सों के लिए सही लोगों को ढूंढें।
प्रत्येक उपयोग के मामले की जाँच करें
एक बार जब आप कार्यान्वयन के लिए एआई मॉडल की पहचान कर लेते हैं, तो प्रत्येक उपयोग के मामले को मॉडल के साथ मापें। प्रगति को मापें और हर गुण-दोष का गहराई से आकलन करें। व्यापार प्रवाह में सहायता करने और मौजूदा समस्याओं को हल करने और नई क्षमताएं लाने में मदद करने के लिए एआई की क्षमता की पहचान करें।
इस योजना का उपयोग करके, आप सर्वोच्च प्राथमिकता वाली परियोजनाओं की पहचान कर सकते हैं और उन मामलों का उपयोग कर सकते हैं जिन्हें एआई द्वारा संचालित बेहतर निष्पादन के साथ पूरा किया जा सकता है। एक उपयोग मामला आपके ग्राहकों को समझने के लिए एआई का उपयोग करना हो सकता है।
प्रत्येक प्रक्रिया को सावधानीपूर्वक डिज़ाइन करें
आप मानव-एआई कनेक्शन का दावा करते हुए एआई द्वारा संचालित एक निष्पादन योजना जल्दी से बना सकते हैं। न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ एक सरल वर्कफ़्लो बनाने से लेकर एक जटिल वर्कफ़्लो बनाने तक जहां एआई और मनुष्य कंधे से कंधा मिलाकर एक साथ काम करेंगे, कई संभावनाएं हैं।
एआई कार्यान्वयन के लिए सही उपकरण चुनें
जब सामग्री निर्माण की बात आती है तो चैटजीपीटी एक अनकहा राजा है, लेकिन विपणन, बिक्री, ग्राहक सेवा आदि जैसे अन्य उद्देश्यों के लिए समर्पित उपकरण हैं।
अधिकांश AI उपकरण क्लासिफायरियर हैं। विभिन्न विषयों की छवियों के बीच अंतर करने के लिए क्लासिफायर को प्रशिक्षित और मॉडलिंग किया जा सकता है। क्लासिफायर के अलावा, फाउंडेशन मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर भी हैं। पूर्व को डेटा स्रोतों के विशाल हिस्से पर प्रशिक्षित किया जाता है, और इसे मौजूदा और भविष्य की समस्याओं को हल करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
पायलट परीक्षण चलाएँ
पायलट परीक्षण चलाएँ और परिणामों को आसानी से मापें। उदाहरण के लिए, AI टूल के साथ एक ब्लॉग बनाएं और उसे अपनी वेबसाइट पर प्रकाशित करें। ब्लॉग पोस्ट के प्रदर्शन को किसी मानव द्वारा लिखे गए पोस्ट से मापें। आप क्या अंतर देखते हैं? क्या AI मानव-लिखित सामग्री से बेहतर है या ख़राब?
सुधारों को मापें, जांचें और पहचानें
पायलट परीक्षणों के परिणामों के आधार पर, एआई निष्पादन योजना में सुधार करें। ये सुधार करने से आपको बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलेगी। हालाँकि, ये सुधार नहीं रुकेंगे; जैसे-जैसे एआई को उच्च क्षमताएं मिलती हैं, कार्यान्वयन प्रक्रिया में और बदलाव और सुधार हो सकता है।
निष्कर्ष
एआई वैश्विक विकास प्रणाली का एक हिस्सा है, और इसमें व्यवसायों को बेहतरी के लिए बदलने की क्षमता है। जहां यह नई संभावनाएं पैदा करता है, वहीं एआई में मौजूदा प्रणालियों और प्रक्रियाओं में सुधार करने की भी क्षमता है।
एआई सिस्टम लागू करते समय, अपनी संगठनात्मक संरचना, आवश्यकताओं और उपयोग के मामलों पर ध्यान दें। जेनेरिक एआई की सफलता की कुंजी इसकी विशिष्टता की पहचान करना और आपके संगठन के लिए कार्यान्वयन को अनुकूलित करना है।
आवश्यकताओं को पहचानें, एक कस्टम योजना बनाएं और इसे रणनीतिक रूप से लागू करें।
