AI ఏ పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగిస్తుంది?

AI ఏ పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగిస్తుంది?

అంతరాయం ఎక్కడ తీవ్రమవుతుంది, ఎవరికి ప్రయోజనం చేకూరుతుంది మరియు మీ మనస్సును కోల్పోకుండా ఎలా సిద్ధం కావాలో చూపించే స్పష్టమైన, కొంచెం అభిప్రాయాలతో కూడిన మ్యాప్ క్రింద ఉంది. 

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI ఇంజనీర్లు ఏమి చేస్తారు?
AI ఇంజనీర్ల కీలక పాత్రలు, నైపుణ్యాలు మరియు రోజువారీ పనులను కనుగొనండి.

🔗 AI ట్రైనర్ అంటే ఏమిటి?
వాస్తవ ప్రపంచ డేటా ఉదాహరణలను ఉపయోగించి AI శిక్షకులు మోడల్‌లను ఎలా బోధిస్తారో తెలుసుకోండి.

🔗 AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి
మీ AI స్టార్టప్‌ను ప్రారంభించడానికి మరియు స్కేలింగ్ చేయడానికి దశల వారీ మార్గదర్శిని.

🔗 AI మోడల్‌ను ఎలా తయారు చేయాలి: పూర్తి దశలు వివరించబడ్డాయి
AI నమూనాలను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం యొక్క పూర్తి ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోండి.


త్వరిత సమాధానం: AI ఏ పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగిస్తుంది? 🧭

ముందుగా చిన్న జాబితా, తర్వాత వివరాలు:

  • వృత్తిపరమైన సేవలు మరియు ఆర్థికం - ముఖ్యంగా విశ్లేషణ, నివేదన మరియు క్లయింట్ సేవలో అత్యంత తక్షణ ఉత్పాదకత లాభాలు మరియు మార్జిన్ విస్తరణ. [1]

  • సాఫ్ట్‌వేర్, ఐటీ మరియు టెలికాం - ఇప్పటికే అత్యంత AI-పరిణతి చెందినవి, ఆటోమేషన్, కోడ్ కోపైలట్‌లు మరియు నెట్‌వర్క్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను ముందుకు తెస్తున్నాయి. [2]

  • కస్టమర్ సేవ, అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్ - కంటెంట్, లీడ్ నిర్వహణ మరియు కాల్ రిజల్యూషన్‌పై అధిక ప్రభావం, కొలవబడిన ఉత్పాదకత పెరుగుదలతో. [3]

  • ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు జీవ శాస్త్రాలు - నిర్ణయ మద్దతు, ఇమేజింగ్, ట్రయల్ డిజైన్ మరియు రోగి ప్రవాహం, జాగ్రత్తగా పాలనతో. [4]

  • రిటైల్ మరియు ఇ-కామర్స్ - ధర నిర్ణయం, వ్యక్తిగతీకరణ, అంచనా వేయడం మరియు ఆప్స్ ట్యూనింగ్. [1]

  • తయారీ మరియు సరఫరా గొలుసు - నాణ్యత, అంచనా నిర్వహణ మరియు అనుకరణ; భౌతిక పరిమితులు విస్తరణను నెమ్మదిస్తాయి కానీ తలక్రిందులుగా చేయవు. [5]

గుర్తుంచుకోవలసిన నమూనా: డేటా-రిచ్ డేటా-పేద కంటే ఎక్కువగా ఉంటుంది . మీ ప్రక్రియలు ఇప్పటికే డిజిటల్ రూపంలో ఉంటే, మార్పు వేగంగా వస్తుంది. [5]


ఈ ప్రశ్న నిజంగా ఉపయోగకరంగా ఉండటానికి కారణం ఏమిటి ✅

“AI ఏ పరిశ్రమలను అంతరాయం కలిగిస్తుంది?” అని మీరు అడిగినప్పుడు ఒక తమాషా జరుగుతుంది? మీరు చెక్‌లిస్ట్‌ను బలవంతం చేస్తారు:

  • పని డిజిటల్‌గా, పునరావృతమయ్యేలా మరియు మోడల్‌లు వేగంగా నేర్చుకునేంత

  • అంతులేని సమావేశాలు లేకుండా వ్యవస్థ మెరుగుపడటానికి ఒక చిన్న ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్ ఉందా?

  • పాలసీ, ఆడిట్‌లు మరియు మానవ సమీక్షతో ప్రమాదాన్ని నిర్వహించగలరా?

  • చట్టపరమైన మైగ్రేన్లు లేకుండా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు వాటిని సరిచేయడానికి తగినంత డేటా లిక్విడిటీ ఉందా?

వాటిలో చాలా వాటికి మీరు "అవును" అని చెప్పగలిగితే, అంతరాయం ఏర్పడే అవకాశం లేదు - ఇది దాదాపు అనివార్యం. అవును, మినహాయింపులు ఉన్నాయి. నమ్మకమైన క్లయింట్‌లతో కూడిన తెలివైన హస్తకళాకారుడు రోబోట్ కవాతులో భుజాలు తట్టకపోవచ్చు.


మూడు-సంకేతాల లిట్మస్ పరీక్ష 🧪

నేను ఒక పరిశ్రమ యొక్క AI ఎక్స్‌పోజర్‌ను విశ్లేషించినప్పుడు, నేను ఈ ముగ్గురి కోసం చూస్తాను:

  1. డేటా సాంద్రత - ఫలితాలతో ముడిపడి ఉన్న పెద్ద, నిర్మాణాత్మక లేదా సెమీ-స్ట్రక్చర్డ్ డేటాసెట్‌లు

  2. పునరావృత తీర్పు - అనేక పనులు స్పష్టమైన విజయ ప్రమాణాలతో కూడిన థీమ్‌పై వైవిధ్యాలు.

  3. రెగ్యులేటరీ థ్రూపుట్ - సైకిల్ సమయాలను నాశనం చేయకుండా మీరు అమలు చేయగల గార్డ్‌రెయిల్‌లు

ఈ మూడింటినీ వెలిగించే రంగాలు మొదటి వరుసలో ఉన్నాయి. స్వీకరణ మరియు ఉత్పాదకతపై విస్తృత పరిశోధన అడ్డంకులు తక్కువగా మరియు అభిప్రాయ చక్రాలు తక్కువగా ఉన్న చోట ఏకాగ్రత పెరుగుతుందనే అంశాన్ని సమర్థిస్తుంది. [5]


డీప్ డైవ్ 1: ప్రొఫెషనల్ సర్వీసెస్ మరియు ఫైనాన్స్ 💼💹

ఆడిట్, పన్ను, చట్టపరమైన పరిశోధన, ఈక్విటీ పరిశోధన, అండర్ రైటింగ్, రిస్క్ మరియు అంతర్గత రిపోర్టింగ్ గురించి ఆలోచించండి. ఇవి టెక్స్ట్, పట్టికలు మరియు నియమాల మహాసముద్రాలు. AI ఇప్పటికే సాధారణ విశ్లేషణ నుండి గంటల తరబడి తగ్గింపును పొందుతోంది, క్రమరాహిత్యాలను తెరపైకి తెస్తోంది మరియు మానవులు శుద్ధి చేసే డ్రాఫ్ట్‌లను రూపొందిస్తోంది.

  • ఇప్పుడు ఎందుకు అంతరాయం కలుగుతోంది: సమృద్ధిగా డిజిటల్ రికార్డులు, సైకిల్ సమయాన్ని తగ్గించడానికి బలమైన ప్రోత్సాహకాలు మరియు స్పష్టమైన ఖచ్చితత్వ కొలమానాలు.

  • ఏమి మారుతుంది: జూనియర్ పని కుదింపు, సీనియర్ సమీక్ష విస్తరిస్తుంది మరియు క్లయింట్ పరస్పర చర్యలు మరింత డేటాతో సమృద్ధిగా మారుతాయి.

  • ఆధారాలు: ప్రొఫెషనల్ మరియు ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ వంటి AI-ఇంటెన్సివ్ రంగాలు నిర్మాణం లేదా సాంప్రదాయ రిటైల్ వంటి వెనుకబడిన వాటి కంటే వేగంగా ఉత్పాదకత వృద్ధిని నమోదు చేస్తున్నాయి. [1]

  • హెచ్చరిక (ప్రాక్టీస్ నోట్): తెలివైన చర్య ఏమిటంటే, ప్రజలు పర్యవేక్షించడానికి, తీవ్రతరం చేయడానికి మరియు ఎడ్జ్ కేసులను నిర్వహించడానికి వర్క్‌ఫ్లోలను పునఃరూపకల్పన చేయడం - అప్రెంటిస్‌షిప్ పొరను ఖాళీ చేయవద్దు మరియు నాణ్యత అలాగే ఉంటుందని ఆశించవద్దు.

ఉదాహరణ: ఒక మిడ్-మార్కెట్ రుణదాత క్రెడిట్ మెమోలను ఆటో-డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి మరియు మినహాయింపులను ఫ్లాగ్ చేయడానికి రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ మోడల్‌లను ఉపయోగిస్తాడు; సీనియర్ అండర్ రైటర్లు ఇప్పటికీ సైన్-ఆఫ్‌ను కలిగి ఉంటారు, కానీ ఫస్ట్-పాస్ సమయం గంటల నుండి నిమిషాలకు పడిపోతుంది.


డీప్ డైవ్ 2: సాఫ్ట్‌వేర్, ఐటీ, మరియు టెలికాం 🧑💻📶

ఈ పరిశ్రమలు సాధన తయారీదారులు మరియు భారీ వినియోగదారులు రెండూ. కోడ్ కోపైలట్‌లు, పరీక్ష ఉత్పత్తి, సంఘటన ప్రతిస్పందన మరియు నెట్‌వర్క్ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రధాన స్రవంతిలో ఉన్నాయి, అంచు కాదు.

  • ఇప్పుడు ఎందుకు అంతరాయం: జట్లు పరీక్షలు, స్కాఫోల్డింగ్ మరియు నివారణను ఆటోమేట్ చేయడంతో డెవలపర్ ఉత్పాదకత సమ్మేళనాలు.

  • ఆధారాలు: AI ఇండెక్స్ డేటా రికార్డు స్థాయిలో ప్రైవేట్ పెట్టుబడి మరియు పెరుగుతున్న వ్యాపార వినియోగాన్ని చూపిస్తుంది, ఉత్పాదక AI పెరుగుతున్న భాగం. [2]

  • సారాంశం: ఇది ఇంజనీర్లను భర్తీ చేయడం గురించి తక్కువ మరియు చిన్న జట్లు ఎక్కువ షిప్పింగ్ చేయడం గురించి, తక్కువ రిగ్రెషన్లతో.

ఉదాహరణ: ఒక ప్లాట్‌ఫామ్ బృందం స్వయంచాలకంగా జనరేట్ చేయబడిన ఖోస్ పరీక్షలతో కోడ్ అసిస్టెంట్‌ను జత చేస్తుంది; ప్లేబుక్‌లు సూచించబడి స్వయంచాలకంగా అమలు చేయబడటం వలన సంఘటన MTTR పడిపోతుంది.


డీప్ డైవ్ 3: కస్టమర్ సర్వీస్, అమ్మకాలు మరియు మార్కెటింగ్ ☎️🛒

కాల్ రూటింగ్, సారాంశం, CRM గమనికలు, అవుట్‌బౌండ్ సీక్వెన్స్‌లు, ఉత్పత్తి వివరణలు మరియు విశ్లేషణలు AI కి అనుగుణంగా రూపొందించబడ్డాయి. ప్రతిఫలం గంటకు పరిష్కరించబడిన టిక్కెట్లు, లీడ్ వేగం మరియు మార్పిడిలో కనిపిస్తుంది.

  • ప్రూఫ్ పాయింట్: ఒక పెద్ద-స్థాయి క్షేత్ర అధ్యయనంలో జెన్-AI అసిస్టెంట్‌ని ఉపయోగించే సపోర్ట్ ఏజెంట్లకు సగటు ఉత్పాదకత పెరుగుదల 14% కొత్తవారికి 34% . [3]

  • ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది: వేగవంతమైన సమయం-సమర్థత మార్పులు నియామకం, శిక్షణ మరియు సంస్థ రూపకల్పన.

  • ప్రమాదం: అధిక ఆటోమేషన్ బ్రాండ్ నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది; మానవులను సున్నితమైన ఉద్రిక్తతలలో ఉంచండి.

ఉదాహరణ: మార్కెటింగ్ ఆప్‌లు ఇమెయిల్ వేరియంట్‌లను వ్యక్తిగతీకరించడానికి మరియు ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి ఒక నమూనాను ఉపయోగిస్తాయి; అధిక-రీచ్ పంపకాలపై చట్టపరమైన సమీక్ష బ్యాచ్ చేయబడుతుంది.


డీప్ డైవ్ 4: హెల్త్‌కేర్ మరియు లైఫ్ సైన్సెస్ 🩺🧬

ఇమేజింగ్ మరియు ట్రయేజ్ నుండి క్లినికల్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు ట్రయల్ డిజైన్ వరకు, AI చాలా వేగవంతమైన పెన్సిల్‌తో నిర్ణయ మద్దతు వలె పనిచేస్తుంది. కఠినమైన భద్రత, మూల ట్రాకింగ్ మరియు బయాస్ ఆడిట్‌లతో మోడళ్లను జత చేయండి.

  • అవకాశం: వైద్యుల పనిభారం తగ్గడం, ముందుగానే గుర్తించడం మరియు మరింత సమర్థవంతమైన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి చక్రాలు.

  • వాస్తవిక తనిఖీ: EHR నాణ్యత మరియు ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ ఇప్పటికీ పురోగతిని అడ్డుకుంటున్నాయి.

  • ఆర్థిక సంకేతం: స్వతంత్ర విశ్లేషణలు జీవ శాస్త్రాలు మరియు బ్యాంకింగ్‌ను తరం-AI నుండి అత్యధిక-సంభావ్య విలువ సమూహాలలో ఒకటిగా ర్యాంక్ చేస్తాయి. [4]

ఉదాహరణ: అధ్యయనాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి రేడియాలజీ బృందం సహాయక ట్రయాజ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది; రేడియాలజిస్టులు ఇప్పటికీ చదివి నివేదిస్తారు, కానీ క్లిష్టమైన ఫలితాలు త్వరగా బయటపడతాయి.


డీప్ డైవ్ 5: రిటైల్ మరియు ఇ-కామర్స్ 🧾📦

డిమాండ్‌ను అంచనా వేయడం, అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడం, రాబడిని ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ధరలను సర్దుబాటు చేయడం అన్నీ బలమైన డేటా ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లను కలిగి ఉంటాయి. AI కూడా ఇన్వెంటరీ ప్లేస్‌మెంట్ మరియు చివరి-మైలు రూటింగ్-బోరింగ్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది, ఇది అదృష్టాన్ని ఆదా చేసే వరకు.

  • రంగ గమనిక: రిటైల్ అనేది స్పష్టమైన సంభావ్య లాభదాయకం, ఇక్కడ వ్యక్తిగతీకరణ కార్యకలాపాలను కలుస్తుంది; AI- బహిర్గత పాత్రలలో ఉద్యోగ ప్రకటనలు మరియు వేతన ప్రీమియంలు ఆ మార్పును ప్రతిబింబిస్తాయి. [1]

  • క్షేత్ర స్థాయిలో: మెరుగైన ప్రోమోలు, తక్కువ స్టాక్‌అవుట్‌లు, తెలివైన రాబడి.

  • జాగ్రత్త: భ్రాంతికరమైన ఉత్పత్తి వాస్తవాలు మరియు అలసత్వమైన సమ్మతి సమీక్షలు కస్టమర్లకు హాని కలిగిస్తాయి. గార్డ్‌రెయిల్స్, మిత్రులారా.


డీప్ డైవ్ 6: తయారీ మరియు సరఫరా గొలుసు 🏭🚚

మీరు మీ ఇష్టం వచ్చినట్లు భౌతిక శాస్త్రాన్ని నేర్చుకోవలేరు. కానీ మీరు అనుకరించవచ్చు , అంచనా వేయవచ్చు మరియు నిరోధించవచ్చు . నాణ్యత తనిఖీ, డిజిటల్ కవలలు, షెడ్యూలింగ్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ నిర్వహణ మీకు ఉపయోగపడతాయని ఆశించండి.

  • దత్తత ఎందుకు అసమానంగా ఉంది: దీర్ఘ ఆస్తి జీవితచక్రాలు మరియు పాత డేటా వ్యవస్థలు నెమ్మదిగా విడుదల అవుతాయి, కానీ సెన్సార్ మరియు MES డేటా ప్రవహించడం ప్రారంభించినప్పుడు పెరుగుదల పెరుగుతుంది. [5]

  • స్థూల ధోరణి: పారిశ్రామిక డేటా పైప్‌లైన్‌లు పరిణతి చెందుతున్నప్పుడు, కర్మాగారాలు, సరఫరాదారులు మరియు లాజిస్టిక్స్ నోడ్‌లలో సమ్మేళనాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.

ఉదాహరణ: ఒక మొక్క ఉన్న లైన్లపై QC ని పొరలుగా విజన్ చేస్తుంది; తప్పుడు-ప్రతికూల లోపాలు తగ్గుతాయి, కానీ పెద్ద విజయం నిర్మాణాత్మక లోపం లాగ్‌ల నుండి వేగవంతమైన మూల-కారణ విశ్లేషణ.


డీప్ డైవ్ 7: మీడియా, విద్య మరియు సృజనాత్మక పని 🎬📚

కంటెంట్ జనరేషన్, స్థానికీకరణ, సంపాదకీయ సహాయం, అనుకూల అభ్యాసం మరియు గ్రేడింగ్ మద్దతు స్కేలింగ్ అవుతున్నాయి. వేగం దాదాపు అసంబద్ధం. అయితే, మూలం, కాపీరైట్ మరియు అంచనా సమగ్రతకు తీవ్రమైన శ్రద్ధ అవసరం.

  • గమనించవలసిన సంకేతం: పెట్టుబడి మరియు సంస్థ వినియోగం పెరుగుతూనే ఉంది, ముఖ్యంగా జెన్-AI చుట్టూ. [2]

  • ఆచరణాత్మక నిజం: AIని ఒక వెండింగ్ మెషీన్‌గా కాకుండా సహకారిగా భావించే జట్ల నుండి ఇప్పటికీ ఉత్తమ ఫలితాలు వస్తాయి.


విజేతలు మరియు పోరాడేవారు: పరిణతి అంతరం 🧗♀️

సర్వేలు విస్తృతమవుతున్న విభజనను చూపిస్తున్నాయి: సాఫ్ట్‌వేర్, టెలికాం మరియు ఫిన్‌టెక్‌లలో ఉన్న ఒక చిన్న సమూహం సంస్థలు కొలవగల విలువను సంగ్రహిస్తాయి, అయితే ఫ్యాషన్, రసాయనాలు, రియల్ ఎస్టేట్ మరియు నిర్మాణ రంగంలో వెనుకబడి ఉంటాయి. తేడా అదృష్టం కాదు - ఇది నాయకత్వం, శిక్షణ మరియు డేటా ప్లంబింగ్. [5]

అనువాదం: సాంకేతికత అవసరం కానీ సరిపోదు; ఆర్గ్ చార్ట్, ప్రోత్సాహకాలు మరియు నైపుణ్యాలు ఈ భారీ పనిని చేస్తాయి.


హైప్ చార్ట్ లేకుండా పెద్ద ఆర్థిక చిత్రం 🌍

మీరు అపోకలిప్స్ నుండి యుటోపియా వరకు ధ్రువణ వాదనలను వింటారు. ప్రశాంతమైన మధ్యస్థుడు ఇలా అంటాడు:

  • చాలా ఉద్యోగాలు AI పనులకు గురవుతాయి, కానీ ఎక్స్‌పోజర్ ≠ తొలగింపు; ప్రభావాలు వృద్ధి మరియు ప్రత్యామ్నాయం మధ్య విభజించబడ్డాయి. [5]

  • ముఖ్యంగా దత్తత నిజమైనది మరియు పాలన ప్రమాదాలను అదుపులో ఉంచే చోట మొత్తం ఉత్పాదకత పెరుగుతుంది

  • అంతరాయం మొదట డేటా అధికంగా ఉండే రంగాలలో వస్తుంది , తరువాత డేటా తక్కువగా ఉన్న రంగాలలో ఇప్పటికీ డిజిటలైజ్ అవుతుంది. [5]

మీకు ఒకే ఒక ఉత్తర నక్షత్రం కావాలంటే: పెట్టుబడి మరియు వినియోగ కొలమానాలు వేగవంతం అవుతున్నాయి మరియు అది ప్రక్రియ రూపకల్పన మరియు మార్జిన్లలో పరిశ్రమ స్థాయి మార్పులతో సహసంబంధం కలిగి ఉంటుంది. [2]


పోలిక పట్టిక: AI మొదట కొట్టే ప్రదేశం vs. వేగంగా కొట్టే ప్రదేశం 📊

మీరు మీటింగ్‌కి తీసుకెళ్లే ఉద్దేశపూర్వకంగా వ్రాసే చిన్న చిన్న నోట్స్ అసంపూర్ణమైనవి.

పరిశ్రమ ప్రధాన AI సాధనాలు ప్రేక్షకులు ధర* ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది / విచిత్రాలు 🤓
వృత్తిపరమైన సేవలు GPT కోపైలట్‌లు, తిరిగి పొందడం, డాక్ QA, క్రమరాహిత్య గుర్తింపు భాగస్వాములు, విశ్లేషకులు ఉచిత నుండి సంస్థ వరకు టన్నుల కొద్దీ శుభ్రమైన పత్రాలు + స్పష్టమైన KPIలు. జూనియర్ పని కుదింపు, సీనియర్ సమీక్ష విస్తరిస్తుంది.
ఫైనాన్స్ రిస్క్ మోడల్స్, సారాంశాలు, సినారియో సిమ్స్ రిస్క్, FP&A, ఫ్రంట్ ఆఫీస్ నియంత్రించబడితే $$$ అధిక డేటా సాంద్రత; పదార్థాన్ని నియంత్రిస్తుంది.
సాఫ్ట్‌వేర్ & ఐటీ కోడ్ అసిస్ట్, టెస్ట్ జనరేషన్, ఇన్సిడెంట్ బాట్‌లు డెవ్స్, SRE, PMలు సీటుకు + వినియోగం అధిక పరిపక్వత మార్కెట్. సాధన తయారీదారులు వారి స్వంత సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు.
కస్టమర్ సేవ ఏజెంట్ సహాయం, ఉద్దేశ్య రూటింగ్, QA సంప్రదింపు కేంద్రాలు టైర్డ్ ధర నిర్ణయం టిక్కెట్లు/గంటలో కొలవగల లిఫ్ట్ - ఇంకా మనుషులు అవసరం.
ఆరోగ్య సంరక్షణ & లైఫ్ సైన్స్ ఇమేజింగ్ AI, ట్రయల్ డిజైన్, స్క్రైబ్ టూల్స్ వైద్యులు, శస్త్రచికిత్సలు ఎంటర్‌ప్రైజ్ + పైలట్‌లు పాలన-భారీ, పెద్ద నిర్గమాంశ పెరుగుదల.
రిటైల్ & ఇ-కామర్స్ అంచనా, ధర, సిఫార్సులు వర్తకం, ops, CX మధ్య నుండి అధికం వేగవంతమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌లు; భ్రాంతులతో కూడిన స్పెక్స్‌ను చూడండి.
తయారీ విజన్ QC, డిజిటల్ కవలలు, నిర్వహణ ప్లాంట్ మేనేజర్లు కాపెక్స్ + SaaS మిక్స్ శారీరక పరిమితులు పనులను నెమ్మదిస్తాయి... తరువాత లాభాలను పెంచుతాయి.
మీడియా & విద్య జనరల్ కంటెంట్, అనువాదం, బోధన సంపాదకులు, ఉపాధ్యాయులు మిశ్రమ ఐపీ మరియు అంచనా సమగ్రత దీనిని మరింత ఆసక్తికరంగా ఉంచుతాయి.

*విక్రేత మరియు వినియోగాన్ని బట్టి ధరలు విపరీతంగా మారుతూ ఉంటాయి. మీ API బిల్లు హలో చెప్పే వరకు కొన్ని సాధనాలు చౌకగా కనిపిస్తాయి.


మీ రంగం జాబితాలో ఉంటే ఎలా సిద్ధం కావాలి 🧰

  1. ఉద్యోగ శీర్షికలు కాదు, ఇన్వెంటరీ వర్క్‌ఫ్లోలు. పనులు, ఇన్‌పుట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు మరియు ఎర్రర్ ఖర్చులను మ్యాప్ చేయండి. ఫలితాలు ధృవీకరించదగిన చోట AI సరిపోతుంది.

  2. సన్నని కానీ దృఢమైన డేటా వెన్నెముకను నిర్మించండి. మీకు మూన్‌షాట్ డేటా సరస్సు అవసరం లేదు - నిర్వహించబడిన, తిరిగి పొందగల, లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం.

  3. తక్కువ విచారం ఉన్న ప్రాంతాలలో పైలట్ చేయండి. తప్పులు చౌకగా ఉండే చోట ప్రారంభించండి మరియు వేగంగా నేర్చుకోండి.

  4. పైలట్‌లను శిక్షణతో జత చేయండి. ప్రజలు వాస్తవానికి సాధనాలను ఉపయోగించినప్పుడు ఉత్తమ లాభాలు కనిపిస్తాయి. [5]

  5. మీ మానవ-లోపలి అంశాలను నిర్ణయించుకోండి. మీరు సమీక్షను ఎక్కడ తప్పనిసరి చేస్తారు vs. నేరుగా ప్రాసెసింగ్‌ను అనుమతించండి

  6. ముందు/తర్వాత బేస్‌లైన్‌లతో కొలవండి. రిజల్యూషన్ సమయం, టికెట్‌కు అయ్యే ఖర్చు, ఎర్రర్ రేటు, NPS—మీ లాభనష్టాలను ఏది తాకినా.

  7. నిశ్శబ్దంగా కానీ దృఢంగా పరిపాలించండి. డేటా మూలాలు, మోడల్ వెర్షన్‌లు, ప్రాంప్ట్‌లు మరియు ఆమోదాలను డాక్యుమెంట్ చేయండి. మీరు అనుకున్నట్లుగా ఆడిట్ చేయండి.


అంచు కేసులు మరియు నిజాయితీ హెచ్చరికలు 🧩

  • భ్రాంతులు వస్తాయి. మోడల్స్‌ను నమ్మకంగా ఉన్న ఇంటర్న్‌లలా చూసుకోండి: వేగంగా, ఉపయోగకరంగా, కొన్నిసార్లు అద్భుతంగా తప్పుగా.

  • నియంత్రణా ప్రవాహం నిజమే. నియంత్రణలు అభివృద్ధి చెందుతాయి; అది సాధారణం.

  • సంస్కృతి వేగాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. ఒకే సాధనాన్ని కలిగి ఉన్న రెండు సంస్థలు చాలా భిన్నమైన ఫలితాలను చూడగలవు ఎందుకంటే ఒకటి వాస్తవానికి వర్క్‌ఫ్లోలను తిరిగి వైర్ చేస్తుంది.

  • ప్రతి KPI మెరుగుపడదు. కొన్నిసార్లు మీరు పనిని కదిలిస్తూనే ఉంటారు. అది ఇంకా నేర్చుకోవడమే.


మీ తదుపరి సమావేశంలో మీరు ఉదహరించగల సాక్ష్యాల స్నాప్‌షాట్‌లు 🗂️

  • ఉత్పాదకత లాభాలు AI-ఇంటెన్సివ్ రంగాలలో (ప్రో సర్వీసెస్, ఫైనాన్స్, IT) కేంద్రీకృతమై ఉన్నాయి. [1]

  • నిజమైన పనిలో కొలవబడిన పెరుగుదల: మద్దతు ఏజెంట్లు సగటు ఉత్పాదకతలో 14% లాభాలను చూశారు; కొత్తవారికి 34% . [3]

  • పరిశ్రమలలో పెట్టుబడి మరియు వినియోగం పెరుగుతున్నాయి. [2]

  • ఎక్స్‌పోజర్ విస్తృతంగా ఉంటుంది కానీ అసమానంగా ఉంటుంది; ఉత్పాదకత పెరుగుదల స్వీకరణ మరియు పాలనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. [5]

  • సెక్టార్ వాల్యూ పూల్స్: బ్యాంకింగ్ మరియు లైఫ్ సైన్సెస్ అతిపెద్ద వాటిలో ఉన్నాయి. [4]


తరచుగా అడిగే స్వల్పభేదం: AI తిరిగి ఇచ్చే దానికంటే ఎక్కువ తీసుకుంటుందా ❓

మీ సమయ క్షితిజం మరియు మీ రంగాన్ని బట్టి ఉంటుంది. అత్యంత విశ్వసనీయమైన స్థూల పని నికర ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది . దత్తత నిజమైనది మరియు పాలన సరైనది అయిన చోట లాభాలు వేగంగా పెరుగుతాయి. అనువాదం: దోపిడీలు డెక్ తయారీదారులకు కాదు, కార్యనిర్వాహకులకు వెళ్తాయి. [5]

TL;DR 🧡

మీకు ఒక్క విషయం గుర్తుంటే, దీన్ని గుర్తుంచుకోండి: AI ఏ పరిశ్రమలను దెబ్బతీస్తుంది? డిజిటల్ సమాచారం, పునరావృత తీర్పు మరియు కొలవగల ఫలితాలపై నడిచేవి. నేడు అవి ప్రొఫెషనల్ సర్వీసెస్, ఫైనాన్స్, సాఫ్ట్‌వేర్, కస్టమర్ సర్వీస్, హెల్త్‌కేర్ డెసిషన్ సపోర్ట్, రిటైల్ అనలిటిక్స్ మరియు తయారీ భాగాలు. డేటా పైప్‌లైన్‌లు పరిణతి చెందినప్పుడు మరియు పాలన స్థిరపడినప్పుడు మిగిలినవి అనుసరిస్తాయి.

మీరు విఫలమైన సాధనాన్ని ప్రయత్నిస్తారు. మీరు తర్వాత సవరించే విధానాన్ని వ్రాస్తారు. మీరు అతిగా ఆటోమేట్ చేసి దానిని వెనక్కి నడిపించవచ్చు. అది వైఫల్యం కాదు - అది పురోగతి యొక్క చురుకైన రేఖ. జట్లకు సాధనాలు, శిక్షణ మరియు బహిరంగంగా నేర్చుకోవడానికి అనుమతి ఇవ్వండి. అంతరాయం ఐచ్ఛికం కాదు; మీరు దానిని ఎలా ఛానెల్ చేస్తారనేది ఖచ్చితంగా అంతే. 🌊


ప్రస్తావనలు

  1. రాయిటర్స్ — AI-ఇంటెన్సివ్ రంగాలు ఉత్పాదకత పెరుగుదలను చూపిస్తున్నాయని PwC చెబుతోంది (మే 20, 2024). లింక్

  2. స్టాన్‌ఫోర్డ్ HAI — 2025 AI ఇండెక్స్ రిపోర్ట్ (ఆర్థిక శాస్త్ర అధ్యాయం) . లింక్

  3. NBER — బ్రైన్‌జోల్ఫ్సన్, లి, రేమండ్ (2023), జనరేటివ్ AI ఎట్ వర్క్ (వర్కింగ్ పేపర్ w31161). లింక్

  4. మెకిన్సే & కంపెనీ — ఉత్పాదక AI యొక్క ఆర్థిక సామర్థ్యం: తదుపరి ఉత్పాదకత సరిహద్దు (జూన్ 2023). లింక్

  5. OECD — ఉత్పాదకత, పంపిణీ మరియు వృద్ధిపై కృత్రిమ మేధస్సు ప్రభావం (2024). లింక్

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి

బ్లాగుకు తిరిగి వెళ్ళు