AI અપનાવણી: ડેટા ગુણવત્તા અને સુરક્ષા પડકારો ટપર્ય
Brief news summary
સંસ્થાઓ વધુમાં વધુ આશાવાદે છે કે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) બિઝનેસ પરફોર્મન્સમાં સુધારો કરવા માટે. રિવરબેડનો એક સર્વે દર્શાવે છે કે 94% નેણિયાનો AI રોકાણમાં પ્રાથમિકતા આપે છે. જોકે, 82% પોતાના AI અપનાવણને અદ્ભુત માને છે, માત્ર 37% તેના અમલને તૈયાર માને છે. મુખ્ય પડકારો ડેટાની ગુણવત્તા, સુરક્ષા મુદ્દા અને નેટવર્ક તૈયાર રાખવામાં અવરોધ છે. જ્યારે નાણાધારકો પ્રેમ AI સફળતા માટે ગુણવત્તાયુક્ત માહિતીના મહત્વને માન્ય માને છે, સાથે 43% તેમના ડેટાને કાયમગ્ન જાણે છે. 76% AIમાં રોકાણ નિવારણ માટે તરા, સંવેદનણીત માહિતીના રક્ષણના આવશ્યકારક થાય છે. કંપનીઓ કે જેઓ AI સાથે એક મજબૂત ડિજિટલ કર્મચારી અનુભવ (DEX) જોડે છે, તેઓ આગળ ચાલશે, યુવા કર્મચારીઓની AI કૌશલ યોજનામાં તાલીમ માટે ઉપયોગમાં લાવે છે. AIની પૂર્ણ શક્તિ નો ઉપયોગ કરવા માટે, સંગઠનોએ ડેટા ગુણવત્તા અને સુરક્ષા ચિંતાઓનો ઊટાર શોધવો જોઈએ અને રીઓવિન્વેશન સંસ્કૃતિને પ્રમોશન આપવું જોઈએ અને ટેલેન્ટ વિકાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ.સંસ્થાઓને આશાવાદ છે કે AI વ્યવસાયિક પહેલને સકારાત્મક બનાવી શકે છે, પરંતુ પ્રથમ તેમને ડેટાની ગુણવત્તા, સુરક્ષા અને અમલની પડકારોને દૂર કરવાની જરૂર છે. રીવરબેડ દ્વારા 1, 200 IT અને વ્યાપારી નિર્દેશકોએ ભાંગ કરેલ તાજેતરમાં વિશ્વ સ્તરીય સર્વે બતાવે છે કે AIની ક્ષમતા વ્યવસાયિક પ્રદર્શન માટે મજબૂત આત્મવિશ્વાસ લાવે છે, જેમાં 94% AIને તેમના કાર્યપાલકો માટે એક પ્રાથમિકતા ગણાવે છે. თუმცა, જ્યારે 82% પ્રતિભાવદાતાઓના વિશ્વાસ છે કે તેમનું સંસ્થા AI અપનાવવામાં આગળ છે, ત્યારે માત્ર 37% માને છે કે તેઓ તેના અમલ માટે યોગ્ય તૈયાર છે. મુખ્ય પડકારોમાં સુરક્ષા જોખમો, AI મોડેલ તાલીમ માટે આડુંકચું ડેટા ગુણવત્તા અને AI ઉકેલો લાગુ કરવાની વ્યવહારિક અટકાવ અનેક હોય છે. ઓવરકોન્ફિડન્સના કારણો સ્પષ્ટ છે; આઇના ઉપયોગનુ ચાર વર્ષની સરેરાશ હોવા છતાં, ઘણા સંસ્થાઓ તેમનો ઉન્નતિ તમામ પાયે બરાબર અકસ્માત મૂલ્યરે છે. લગભગ 23% પ્રોજેક્ટ્સ ખેસ ખાવું છે, અપેક્ષાઓ અને વાસ્તવિક પરિણામો વચ્ચે એક ખાડો દર્શાવે છે. ડેટા ગુણવત્તિ વિષે, જ્યારે 86% તેની મહત્વાને માનસીને, માત્ર 43% તેમના ડેટાને શ્રેષ્ઠ ગણાવે છે જે 42%ના મતે બરાબર ડેટા ગુણવત્તીએ AIમાં વધુ રોકાણ માટે એક અવરોધ ગણાય છે. કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ (76%) અને સુરક્ષા ખથરો (43%) વિશેની ચિંતાઓ પણ ઉન્નત પદાર્થતી અટકાવે છે. હાલના માળખું એ બીજી એક વાદ છે, કારણ કે પરંપરાગત નેટવર્ક આગળવાંચાયેલ AI વર્કલોડ્સને સમર્થન કરવામાં મુશ્કેલ હોય છે.
નિષ્ણાતો મહત્તમ ઉદ્ધાર કરવા માટે સંસ્થાઓને તેમની ગણનશક્તિ અને નેટવર્કિંગ ક્ષમતાઓ સુધારવાની જરૂર પર ભાર મૂકે છે. આ પડકારો છતાં, કેટલાક સંસ્થાઓએ ઉપલબ્ધીઓ કરી છે, ખાસ કરીને ઉચ્ચ પ્રદર્શન કરનાર કર્મચારીઓ સાથે AI જોડીને ડિજિટલ એમ્પ્લૉઇ એક્સપિરિયન્સ (DEX) સુધારવા. ઉચ્ચ પિષ્ઠ્યુંકીય AI ઉપયોગ કરીને, 94% પ્રતિભાવદાતાઓ તેની IT ઓપરેશન સુધારવાની ક્ષમતાને માન્ય ગણાવે છે. આવી કંપનીઓ ખૂબ જ સુધારાની સંખ્યાઓ માટે ફરીથી બનાવવામાં આવે છે અને યુઝર અનુભવ સુધારે છે. યુવા પેઢીઓ વધુમાં વધુ AI સાથે આરામદાયક છે અને DEXની મહત્વતા પર ભાર મૂકે છે. આ પેઢી પરિવર્તન તાલીમ અને જ્ઞાન-સાંઠીને ખોટી કલ્પંતમાં બદલવા તકો આપે છે જેના માટે કામસ્થળ પર AIના ઉપયોગમાં આરામ વધે છે. છતાં, AIના ડેટાનો ઉપયોગ ઉપરથી પારદર્શિતા માટે સંખ્યાઓના ભાવના મજબૂત છે. સારાંશમાં, જ્યારે સંસ્થાઓ AIની પણીતાવાર શક્તિમાં માનવા યોગ્ય છે, ત્યારે તે ડેટા ગુણવત્તા, સુરક્ષા અને અમલ સંબંધિત પડકારોને ઉકરી જોવું પડે છે. DEXને સુધારવા માટે કુનીપણે રહેનાર કર્મચારીઓને AI સાથે જોડવા કે જે AIની પૂર્ણ ક્ષમતા અને ટેલેન્ટને સન્માનિત કરવાનું ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
Watch video about
AI અપનાવણી: ડેટા ગુણવત્તા અને સુરક્ષા પડકારો ટપર્ય
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
