अपने स्टार्टअप की सफलता को बढ़ावा देने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे करें

सर्वश्रेष्ठ स्टार्टअप संस्थापक कुछ नया करने का साहस करते हैं। उनकी उभरती प्रौद्योगिकियों और न केवल अपने व्यवसाय के मूल्य प्रस्ताव को बढ़ाने बल्कि अपने ग्राहकों के जीवन को बेहतर बनाने की क्षमता पर गहरी नजर है। अब तक आप पहले से ही जानते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन महत्वपूर्ण तकनीकों में से एक है और यह आपके व्यवसाय के लिए एक बड़ा वरदान हो सकती है। अगला कदम अपने स्टार्टअप की सफलता को बढ़ावा देने के लिए एआई को शामिल करने के तरीके ढूंढना है।

आइए आपके व्यवसाय में एआई लागू करने के कुछ सिद्ध, लागत प्रभावी और कुशल तरीकों का पता लगाएं।

एआई को वास्तविक व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ जोड़ें

स्टार्टअप मालिकों पर प्रौद्योगिकी के बदलते रुझानों के साथ बने रहने का इतना अधिक दबाव होने के कारण, चूक जाने का डर तीव्र हो सकता है। व्यवसाय के मालिक अक्सर यह सोचे बिना कि वे किन जरूरतों को संबोधित कर रहे हैं, प्रौद्योगिकी को लागू करने के लिए संघर्ष करते हैं। इस संदर्भ में, इसका परिणाम व्यवसायों में एआई के लिए एआई को शामिल करना है।

परिणामस्वरूप, इन व्यवसायों को कभी भी अपने ब्रांड को लाभ पहुंचाने के लिए प्रौद्योगिकी की पूरी क्षमता का एहसास नहीं होता है। हालांकि वे एआई को पेश करके अल्पकालिक लाभ कमा सकते हैं, लेकिन विशिष्ट लक्ष्यों और बाजार की जरूरतों को संबोधित नहीं करने से वे लंबी बाजी हार जाते हैं। एआई को अपने व्यवसाय में शामिल करने से पहले स्टार्टअप्स को कुछ प्रश्न खुद से पूछने चाहिए:

• AI हमारे रोजमर्रा के कार्यों में कैसे मदद कर सकता है?
• क्या AI का उपयोग हमारे लक्षित दर्शकों को उनकी समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है?
• AI वास्तव में हमारे मूल्य प्रस्ताव को कैसे बढ़ाएगा?
  

आगे बढ़ने का एकमात्र तरीका उस व्यावसायिक समस्या को समझना है जिसे आप एआई का उपयोग करके हल करना चाहते हैं और स्पष्ट और यथार्थवादी लक्ष्य निर्धारित करना चाहते हैं। तभी आप यह समझ पाएंगे कि आपके स्टार्टअप में एआई को पेश करने के लिए किस प्रकार के निवेश की आवश्यकता होगी, और आपकी विकास टीम आपके लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सबसे कुशल तकनीकी दृष्टिकोण ढूंढने में सक्षम होगी।

एआई परामर्श की ओर रुख करना इस समस्या को हल करने का एक तरीका है। सफल स्टार्टअप उन विशेषज्ञों की मदद लेते हैं जिनके पास एआई परियोजनाओं को लागू करने में तकनीकी और व्यावसायिक अनुभव है और वे बाजार की जरूरतों, व्यावसायिक लक्ष्यों और तकनीकी क्षमताओं के बीच सर्वोत्तम समाधान ढूंढ सकते हैं।

तृतीय-पक्ष सेवाओं और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करें

आप सोच सकते हैं कि एआई को सर्वोत्तम रूप से काम करने के लिए कस्टम मॉडल की आवश्यकता होती है। और हाँ, कुछ अनुप्रयोगों के लिए, कुछ कार्यों को पूरा करने के लिए नए मॉडलों को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। यह उन अनूठे मामलों पर लागू होता है जहां कुछ असामान्य समस्याओं का समाधान किया जाता है। कस्टम मॉडल विकसित करने में अद्वितीय डेटा भी शामिल होता है।

लेकिन कई कार्यों के लिए, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल ठीक प्रदर्शन कर सकता है। आपके उपयोग के मामले के आधार पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में बहुत कम लागत शामिल है। अनुभवी स्टार्टअप मालिक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों में मूल्य देखते हैं और जानते हैं कि रचनात्मक कैसे बनें और पूरी तरह से कुछ नया बनाने से पहले इन मॉडलों का उपयोग करने के तरीकों के बारे में सोचें।

दो प्रकार के पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल हैं जो स्टार्टअप के लिए उपयोगी हो सकते हैं: मानक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और फाउंडेशन मॉडल।

मानक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल

जैसा कि कहा जाता है, हमें पहिये का दोबारा आविष्कार करने की कोशिश नहीं करनी चाहिए। एआई प्रशिक्षण मॉडल के लिए भी यही बात लागू होती है। यदि आपसे पहले किसी ने ऑब्जेक्ट डिटेक्शन करने के लिए एआई के लिए एक कुशल तरीका निकाला था, तो उस मॉडल को फिर से बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है। आप इसे बस अपने डेटा के साथ समायोजित कर सकते हैं।

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को व्यवसाय के लिए वांछित आउटपुट के अनुसार भी ठीक किया जा सकता है, ताकि यदि आवश्यक हो तो उन्हें आपके विशिष्ट उपयोग के मामले में अनुकूलित किया जा सके। यह डेटा वैज्ञानिकों द्वारा सबसे अच्छा किया जाता है जो समझ सकते हैं कि मॉडल कैसे काम करता है और सर्वोत्तम परिणामों के लिए इसे कैसे ठीक किया जाए।

फाउंडेशन मॉडल

ये नए एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए विशाल डेटासेट का उपयोग करते हैं। चैटजीपीटी इन फाउंडेशन मॉडलों में से एक है, और जैसा कि आपने देखा होगा, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल होने के बावजूद, यह थोड़ी सी फाइन-ट्यूनिंग के साथ डाउनस्ट्रीम कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को अनुकूलित कर सकता है।

फाउंडेशन मॉडल केवल पाठ के बारे में नहीं हैं। ऐसे मॉडल हैं जो ध्वनि, छवियों और यहां तक कि वीडियो के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जैसे-जैसे फाउंडेशन मॉडल बढ़ते हैं, उच्च गुणवत्ता वाले एआई कार्यान्वयन तक पहुंच आसान हो जाती है। इन मॉडलों को अक्सर एपीआई के माध्यम से एक्सेस किया जाता है। ये एपीआई ग्राहकों को शक्तिशाली मशीन-लर्निंग मॉड्यूल प्रदान करते हैं जो पहले से ही उपयोग के लिए तैयार हैं।

इससे आप अपने स्वयं के एआई समाधानों के विकास और तैनाती पर पैसा बचा सकते हैं। हालाँकि, किसी अन्य व्यवसाय द्वारा महत्वपूर्ण एआई समाधानों की मेजबानी करने में शामिल जोखिमों को पहचानना महत्वपूर्ण है।

कुछ संभावित एप्लिकेशन जो आउट-ऑफ़-द-बॉक्स तृतीय-पक्ष AI सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं उनमें शामिल हैं:

• OCR: दस्तावेज़ों से जानकारी निकालें, जैसे क्रेडिट कार्ड नंबर, ग्राहक के नाम, पते और बहुत कुछ।
• वाक्-से-पाठ: वाक् पहचान सेवाएँ अदालत कक्षों, कार्यालय अधिकारियों और वीडियो स्ट्रीमिंग सेवाओं की मदद कर सकती हैं।
• बायोमेट्रिक्स: एआई एपीआई का उपयोग करने वाली प्रमाणीकरण और सत्यापन सेवाएं आपको कम परेशानी के साथ आसानी से अपने एप्लिकेशन/सेवा में बायोमेट्रिक सुरक्षा लागू करने की अनुमति देती हैं।

ऐसे समाधान अक्सर शुरुआती चरण में किसी स्टार्टअप के विकास के लिए पर्याप्त हो सकते हैं। तृतीय-पक्ष सेवाओं और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग करते समय, आपको केवल उन डेवलपर्स को ढूंढना है जो इन समाधानों को प्रभावी ढंग से एकीकृत कर सकते हैं और यदि आवश्यक हो तो उन्हें अनुकूलित कर सकते हैं।

अपनी मार्केटिंग रणनीति में AI को शामिल करें

सामग्री निर्माण और दर्शकों के डेटा के मूल्यांकन के लिए एआई की समृद्ध क्षमता इसे आपके स्टार्टअप की मार्केटिंग रणनीति के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है। ऐसे कई उदाहरण हैं कि कैसे ब्रांड अपनी मार्केटिंग के लिए एआई का सफलतापूर्वक लाभ उठा रहे हैं। भले ही इन उदाहरणों में बड़े ब्रांड शामिल हैं, वे आपको आपके स्टार्टअप के लिए अनुकूलित कुछ नए विचारों तक ले जा सकते हैं।

ग्राहक अंतर्दृष्टि: एआई डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। कोका-कोला भविष्य में वैयक्तिकृत मार्केटिंग के लिए ग्राहकों का डेटा एकत्र करने के लिए वेंडिंग मशीनों में एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है ।

आभासी सहायता: सेफोरा जैसे कुछ ब्रांड अपने ग्राहकों से जुड़ने और उन्हें जो चाहिए उसे ढूंढने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। उनके ऑनलाइन स्टोर पर सेफोरा का एआई वर्चुअल असिस्टेंट ग्राहकों को खरीदारी करते समय प्रश्न पूछने और वैयक्तिकृत सुझाव प्राप्त करने की अनुमति देता है।

सामग्री निर्माण: कई ब्रांड एआई की सामग्री निर्माण क्षमता का उपयोग कर रहे हैं। हेडलाइंस, कैप्शन, सारांश और यहां तक कि संपूर्ण लेख या वीडियो को तैयार और अनुकूलित करके, स्टार्टअप अपनी मार्केटिंग सामग्री की निर्माण प्रक्रिया को काफी सुव्यवस्थित कर सकते हैं। वाशिंगटन पोस्ट खेल, चुनाव और मौसम पर लघु कथाएँ और अपडेट बनाने के लिए हेलियोग्राफ , एक एआई लेखन उपकरण का उपयोग करता है।

बिक्री पूर्वानुमान: एआई व्यवसायों को समय के साथ बिक्री पैटर्न की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। यह कंपनियों को उन्नत लक्षित विपणन रणनीतियों के साथ बिक्री की लहरों के लिए तैयार करने की अनुमति देता है। वॉलमार्ट जैसी कई खुदरा कंपनियां बिक्री या मांग में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं।

आपके व्यवसाय के विपणन में बदलाव लाने के लिए एआई के पास कई अन्य अवसर हैं। रचनात्मक बनें और ध्यान से सोचें कि एआई की क्षमता आपको और आपके ग्राहकों को कैसे लाभ पहुंचा सकती है।

एआई को अपनाने की चुनौतियाँ और उनसे पार पाने के तरीके

एआई को लागू करना चुनौतियों से रहित नहीं है। हालाँकि, अच्छे स्टार्टअप मालिक जानते हैं कि उनके व्यवसाय को समय की कसौटी पर खरा उतरने के लिए चुनौतियों से पार पाना जरूरी है। इसमें शामिल कुछ प्राथमिक चुनौतियाँ डेटा संग्रह, गुणवत्ता और एआई गिरावट हैं।

डेटा संग्रहण

एआई के साथ अनुभवी कोई भी स्टार्टअप मालिक जानता है कि एआई की सबसे महत्वपूर्ण बाधा उच्च गुणवत्ता वाला डेटा है। यह सुनिश्चित करना कि यह डेटा सटीक, पूर्ण और सुसंगत है, एआई प्रोजेक्ट की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। नई परियोजनाओं के लिए, यह जल्दी ही महंगा हो सकता है और इसे बनाए रखना मुश्किल हो सकता है।

कुछ मामलों में, व्यवसाय एआई मॉडल को मौजूदा डेटा के साथ प्रशिक्षित कर सकते हैं जिसे वे पहले से ही एकत्र कर रहे हैं। यह पर्याप्त हो सकता है, या इसके लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता हो सकती है। अन्य मामलों में, आवश्यक डेटा इकट्ठा करने के लिए निगरानी की पूरी तरह से नई प्रणालियों की आवश्यकता हो सकती है। इन स्थितियों को 'स्वयं-संग्रह' कहा जाता है, जहां आप मॉडल प्रशिक्षण के कार्यान्वयन के लिए स्वयं डेटा एकत्र करते हैं।

हालाँकि, एआई के लिए उपयोगी डेटा प्राप्त करने के ये एकमात्र तरीके नहीं हैं। यहां कुछ विकल्प दिए गए हैं:

• सिंथेटिक डेटा: सॉफ्टवेयर में वास्तविक डेटा सेट का अनुकरण। डेटा उत्पन्न करने के लिए यूनिटी और अनरियल इंजन का उपयोग किया जा सकता है। यदि डेटा पर्याप्त यथार्थवादी है, तो परिणाम वास्तविक दुनिया के सेटों से तुलनीय होंगे।
• डेटा खरीद: यह संभव है, आपकी स्थिति के आधार पर, किसी और ने मूल्यवान डेटासेट को क्यूरेट करने का काम पहले ही कर लिया है। यदि यह विकल्प उपलब्ध है, तो डेटा खरीदने के मुकाबले इसे स्वयं करने की लागत का आकलन करें।
• आउटसोर्स डेटासेट निर्माण: व्यवसाय अन्य कंपनियों से डेटासेट के निर्माण का आदेश दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन मैकेनिकल तुर्क आपको डेटासेट संग्रह को क्राउडसोर्स करने की अनुमति देता है।
• वेब स्क्रैपिंग: हालांकि गोपनीयता, सहमति और बौद्धिक संपदा अधिकारों के कारण विवादास्पद है, लेकिन इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता है कि वेब स्क्रैपिंग के माध्यम से बनाए गए डेटासेट ने चैटजीपीटी जैसे दुनिया के कुछ सबसे शक्तिशाली एआई मॉडल बनाए हैं।

आधार सामग्री की गुणवत्ता

प्रत्येक डेटासेट में त्रुटि की कुछ गुंजाइश होगी। कुछ नामों की वर्तनी ग़लत हो सकती है. कुछ फ़ोन नंबरों में अग्रणी देश कोड हो सकता है, और अन्य में नहीं हो सकता है। कुछ फ़ील्ड खाली छोड़ी जा सकती हैं. ये त्रुटियाँ क्यों हो सकती हैं, इसके कई अलग-अलग कारण हैं। यदि आधे से अधिक डेटासेट त्रुटियों से भरा है, तो यह एआई के साथ कई कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं होगा। वास्तव में, यह मददगार से अधिक हानिकारक हो सकता है।

डेटा गुणवत्ता समस्याओं से जुड़े अधिकांश मुद्दों के लिए अभ्यास और प्रक्रिया को जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। एआई ऐप विकास विशेषज्ञ और डेटा विज्ञान टीमें जानते हैं कि इन समस्याओं से कैसे निपटना है। विकास चरणों से पहले सबसे प्रासंगिक इनपुट बनाने के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार आवश्यक है।

एआई गिरावट

समय के साथ, AI मॉडल के प्रदर्शन में गिरावट आती है। इसका कारण यह है कि मॉडल जिस डेटा का उपयोग करता है वह समय के साथ पुराना हो जाएगा। एआई की स्थापना के बाद से दिखाई देने वाली कमियों को भरने के लिए नया डेटा आवश्यक है। स्टार्टअप मालिकों को इस समस्या के समाधान के लिए लगातार तत्पर रहना चाहिए, या जरूरत पड़ने पर एक बिल्कुल नया मॉडल बनाने की योजना बनानी चाहिए।

हालाँकि, कुछ व्यवसाय ऐसे मॉडल का उपयोग करते हैं जो हफ्तों या दिनों में समाप्त हो जाते हैं। कुछ सबसे अस्थिर मॉडल का उपयोग मांग पूर्वानुमान या स्टॉक मूल्य पूर्वानुमान के लिए किया जाता है। कहा जाता है कि इन कार्यों में मॉडल क्षरण की उच्च दर होती है। इस समस्या से निपटने के लिए, व्यवसायों को डेटा संग्रह और सोर्सिंग को स्वचालित करने पर विचार करना चाहिए। इसमें एक अलग पारिस्थितिकी तंत्र शामिल है जहां आपका एआई मॉडल उत्पादन वातावरण में संचालन करते समय पुनः प्रशिक्षण के लिए डेटा स्रोत कर सकता है।

यदि आप अपने स्टार्टअप को एआई से जोड़ने का निर्णय लेते हैं तो डेटा क्षरण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की अन्य चुनौतियों का सामना करना आपके काम का एक अनिवार्य हिस्सा है। एआई इंजीनियर और एमएलओपीएस विशेषज्ञ आपके मशीन लर्निंग मॉडल के लिए सही बुनियादी ढांचा स्थापित करने में आपकी मदद करेंगे, जो स्वचालित रूप से डेटा गुणवत्ता और मॉडल प्रदर्शन की निगरानी करने में सक्षम होंगे, और फिर तुरंत प्रतिक्रिया देंगे (मॉडल का पुनर्निर्माण)।

स्टार्टअप्स के लिए अगला कदम

स्टार्टअप मालिकों को पहले इस बात पर विचार करना चाहिए कि एआई से उन्हें कैसे लाभ होगा और इस बारे में ध्यान से सोचना चाहिए कि प्रौद्योगिकी को अपने बिजनेस मॉडल के साथ कैसे एकीकृत किया जाए। फिर, उन्हें उन व्यावसायिक लक्ष्यों के आधार पर एआई को कैसे लागू किया जाए, इस पर विचार करना शुरू करना चाहिए।

ज्यादातर मामलों में, स्टार्टअप के पास अपने एआई समाधानों को सर्वोत्तम तरीके से काम करने के लिए आवश्यक डेटा की कमी होगी। इसका श्रेय व्यवसाय के युवा होने को दिया जा सकता है, या हो सकता है कि उनका उपयोग मामला अद्वितीय हो।

चाहे आप वैकल्पिक डेटा स्रोतों का उपयोग करने का निर्णय लें या इसे स्वयं उत्पन्न करना शुरू करें, निवेश पर सबसे अच्छा रिटर्न एआई सलाहकारों तक पहुंचना होगा जिनके पास क्षेत्र में अनुभव है। वे एआई मॉडल में प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने, क्यूरेट करने और लागू करने का अपना तरीका जानते हैं। वे गिरावट के स्तर के आधार पर मॉडल को अद्यतन करने की योजना भी बना सकते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके बौद्धिक संपदा अधिकारों को बनाए रखते हुए आपका उत्पाद विकसित किया गया है, सही विशेषज्ञ भी आपके साथ काम करने में सक्षम होंगे।

चाहे आप कोई भी दृष्टिकोण चुनें, आपको याद रखना चाहिए कि एआई कोई जादू नहीं है, और सभी विचार मौजूदा तकनीकों के साथ व्यवहार्य होने चाहिए। इसलिए, एआई के साथ अपने स्टार्टअप की सफलता को वास्तव में बढ़ावा देने के लिए, आपको इसे लागू करने का सबसे अच्छा तरीका और इस कार्य में आपकी सहायता के लिए सही लोगों को ढूंढना होगा।

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