एआई एक्सपर्ट बताते हैं कि एआई इंजीनियर किस तरह से कारोबार को बदल रहे हैं

Rishon Blumberg द्वारा, 10x प्रबंधन सह-संस्थापक

व्यापार की दुनिया तेजी से बदल रही है और एक प्रतिभाशाली एआई इंजीनियर ढूंढना आपकी कंपनी को महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ ला सकता है। जबकि उद्यमियों ने अपने व्यवसायों की दिशा को लंबे समय तक निर्धारित करने के लिए उनकी प्रवृत्ति और अंतर्ज्ञान पर भरोसा किया है, एआई इंजीनियर व्यवसायों को उनके कुछ लंबे समय से आयोजित विश्वासों को सत्यापित या बदनाम करने में मदद कर रहे हैं।

एक AI इंजीनियर के पास कंपनी में आने और हमारे व्यवसाय करने के तरीके को बदलने की क्षमता है। और व्यापारिक नेता निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं जैसे पहले कभी नहीं हुआ। कार्यकारी अधिकारी अभी भी अंतर्ज्ञान पर भरोसा कर सकते हैं, लेकिन एआई हमारी मान्यताओं को सत्यापित या बदनाम करने में हमारी मदद करने के लिए यहां है।

स्वयं एक टेक उद्यमी के रूप में, जो दुनिया के कुछ सर्वश्रेष्ठ AI इंजीनियरों के साथ काम कर रहा है, मैंने परिवर्तनकारी शक्ति देखी है जो AI इंजीनियर किसी व्यवसाय में हो सकता है। मुझे एआई इंजीनियर और कौतुक का साक्षात्कार करने का सौभाग्य मिला, जिसने 12 साल की उम्र में विश्वविद्यालय शुरू किया (!), ज़ैक डेवे-अहरोन, इस बात पर कि नए व्यवसाय के लिए नए डेटा-चालित युग में एआई का उपयोग कैसे शुरू होगा।

रिशन (बोल्ड में): मेरे साथ बोलने के लिए समय निकालने के लिए धन्यवाद ज़ैक। AI का आपका पसंदीदा उपयोग क्या है जो आपने व्यक्तिगत रूप से काम किया है?

Zack: एक AI इंजीनियर के रूप में, मैंने स्वास्थ्य सेवा कंपनियों को यह समझने में मदद की कि उनका इलाज सबसे अच्छा होने पर डेटा का विश्लेषण करता है। मैंने साइबर सिक्योरिटी कंपनियों को सुरक्षा उद्देश्यों के लिए असामान्य नेटवर्क व्यवहार की पहचान करने में मदद की है, ऊर्जा कंपनियों को महासागर ड्रिलिंग क्षमता को बेहतर ढंग से समझने में मदद की है, वाणिज्यिक कंपनियां अपने pricings और प्रसाद का अनुकूलन करती हैं, सूची आगे बढ़ती है ... अगर मैंने पसंदीदा चुना, तो मुझे कुछ नाराज पत्र मिल सकते हैं। उन लोगों से मेल जो मैंने छोड़ दिया! मेरे सभी ग्राहक मेरे लिए विशेष हैं और मैं वास्तव में मेरे द्वारा किए गए हर प्रोजेक्ट पर काम करने का आनंद लेता हूं।

काफी कूटनीतिक जवाब! आपको लगता है कि एआई भविष्य में मुद्रीकृत हो जाएगा कि कुछ तरीके क्या हैं?

मैं एक साधारण उदाहरण का उपयोग करूँगा जो प्रदर्शित करता है कि कैसे AI सबसे मौजूदा सेवाओं और उत्पादों को बेहतर बना सकता है, और जरूरी नहीं कि नए बनाए जाएं। एक एआई इंजीनियर एक रेफ्रिजरेटर विकसित कर सकता है जो फ्रिज के अंदर की सामग्री का प्रबंधन कर सकता है और आदर्श रूप से आपकी किराने के सामान से तापमान को समायोजित कर सकता है। कंपनी जो एआई इंजीनियर को रोजगार देती है, वह प्रतिस्पर्धा से अधिक इकाइयों को बेचकर कमाई करेगी। यह सिर्फ एक उदाहरण है। मूल रूप से, जो कंपनियां वास्तव में एआई की बुद्धिमत्ता का लाभ उठाती हैं, वे प्रतिस्पर्धा से बेहतर होकर बस कमाई कर सकेंगी।

आइए इसकी तुलना बेसबॉल और मनीबॉल के प्रसिद्ध उदाहरण और सेकंड के लिए ओकलैंड एथलेटिक्स से करें। 2002 में, ओकलैंड ने किसी भी अन्य टीम से पहले प्रमुख और मामूली लीग में अघोषित खिलाड़ियों का विश्लेषण करने और खोजने के लिए गहरे आंकड़ों का उपयोग करना शुरू कर दिया। जबकि अधिकांश टीमों में स्काउट्स थे जो एक खिलाड़ी का मूल्यांकन करने के लिए वृत्ति पर भरोसा करेंगे, ओकलैंड ने खिलाड़ियों का मूल्यांकन करने के लिए उद्देश्य आंकड़ों और एल्गोरिदम का उपयोग किया। इसने ऑकलैंड को $ 44 मिलियन के पेरोल के साथ - न्यूयॉर्क यैंकीज जैसी टीमों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति दी - $ 125 मिलियन के पेरोल के साथ। डेटा हमें एक खिलाड़ी के मैदान पर होने वाले सटीक प्रभाव का मूल्यांकन करने देता है। एक खिलाड़ी ने बाड़ के ऊपर आउटफील्ड बनाम आउटफील्ड बनाम 82mph की यात्रा करने वाले एक खिलाड़ी को कितने प्रतिशत समय तक मारा? जैसे बेसबॉल को आँकड़ों द्वारा रूपांतरित किया गया था, वैसे ही व्यापक व्यापार जगत को भी AI द्वारा रूपांतरित किया जा रहा है। कोई भी तरीका (जैसे मनीबॉल) जो आपको एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है वह खुद को विमुद्रीकृत कर देगा।

यांकीस प्रशंसक के रूप में, मैं बेसबॉल सादृश्य की सराहना करता हूं। AI अतीत में अन्य तकनीकों की तुलना में कैसे भिन्न है?

डेटा विश्लेषण के माध्यम से, एआई इंजीनियर कंपनियों को अधिक कुशलता से काम करने, परिवर्तनों को समायोजित करने, अनावश्यक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को रद्द करने और महंगे विकल्पों को बदलने की अनुमति दे सकते हैं, जिसमें मानव रोजगार भी शामिल है।

एआई पूरी तरह से डेटा-संचालित है, इसलिए एल्गोरिदम हमें यह समझने में मदद करेगा कि हम अंतर्ज्ञान का उपयोग करने के विपरीत हमारी प्रक्रियाओं में सुधार कर सकते हैं (जैसा कि मैंने अभी उल्लेख किया है) या डेटा का विश्लेषण करने वाले लोग। ऐसा पहले कभी नहीं हुआ।

डेटा एक सच्ची सोने की खान है और आकाश की सीमा है कि इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है। एकल AI इंजीनियर या कई AI इंजीनियरों को नियुक्त करके, कंपनियों के पास अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने, उन्हें बेहतर बनाने, उन्हें अनुकूलित करने और नई अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए अंतहीन अवसर हैं जो नाटकीय रूप से नीचे की रेखा को बदल सकते हैं।

बिछाने के संदर्भ में, डेटा साइंस, एआई और मशीन लर्निंग के बीच अंतर क्या हैं?

डेटा विश्लेषण के लिए डेटा विज्ञान सबसे सामान्य शब्द है। डेटा को किसी भी एल्गोरिदम या सीखने के तंत्र के बिना मैन्युअल रूप से विश्लेषण किया जा सकता है, जिसका अर्थ कुछ परिस्थितियों में है, यह एआई बिल्कुल नहीं है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) डेटा को सीखने और उस पर बेहतर प्रतिक्रिया देने के लिए सभी कम्प्यूटरीकृत / एल्गोरिथम तरीके शामिल करता है।

मशीन लर्निंग (ML) AI का एक उप-डोमेन है। मशीन लर्निंग में सेल्फ-लर्निंग मैकेनिज्म है जो अधिक डेटा होने के कारण अधिक स्मार्ट हो जाता है।

इसलिए मशीन लर्निंग और AI के बीच अंतर यह है कि AI में हार्ड-कोडेड फॉर्मूले शामिल हो सकते हैं जो डेटा से नहीं सीखते हैं, जबकि मशीन लर्निंग इंजीनियर हमेशा सेल्फ-लर्निंग मैकेनिज्म का निर्माण करेंगे।

आपको क्या लगता है कि भविष्य में AI परिदृश्य पर कौन सी कंपनी हावी होगी? उदाहरण के लिए, अमेरिका में इंटरनेट खोज का 68% Google पर किया जाता है। क्या एआई का गूगल होगा?

यह कहना कठिन है कि एक कंपनी उद्योग पर एकाधिकार कर लेगी। मेरी भविष्यवाणी यह ​​है कि अब से कई साल बाद, एआई और अधिक विशेष रूप से मशीन लर्निंग, स्वाभाविक रूप से हर जगह और सभी के द्वारा एकीकृत किया जाएगा। जैसे Google और उसका सर्च इंजन हर जगह हैं, AI और मशीन लर्निंग हर जगह होगा। एक AI इंजीनियर किसी भी कंपनी में होने के लिए एक बहुत ही आकर्षक स्थिति होगी।

एआई को गले लगाने वाली कंपनियों के लिए सबसे बड़ी चुनौतियां क्या हैं?

स्पष्ट संख्या एक चुनौती एक कंपनी की मदद करने या किसी कंपनी में शामिल होने के लिए एक मजबूत पर्याप्त एआई इंजीनियर को ढूंढना है। अगर हम AI की तुलना शतरंज खेलने से करते हैं, तो दुनिया में एक अरब शतरंज खिलाड़ी हैं, लेकिन केवल एक हजार दादी हैं। हालांकि कई लोग खुद को विशेषज्ञ इंजीनियर के रूप में पेश करते हैं, लेकिन मशीन सीखने में वास्तव में मजबूत, विविध परियोजना अनुभव के साथ कुछ दर्जन एआई इंजीनियर या टीम हैं। एक महान एआई समाधान का निर्माण करना फिलहाल मुश्किल है क्योंकि प्रतिभा इतनी दुर्लभ है।

एआई के बारे में सबसे बड़ी गलतफहमी क्या हैं?

फिल्मों में, हम अक्सर ऐसी मशीनें देखते हैं जो इंसानों की तरह, स्मार्ट ’होती हैं जो अप्रत्याशित परिस्थितियों में अपनी भाषा और व्यवहार को अनुकूलित कर सकती हैं। 1950 के दशक में एलन ट्यूरिंग द्वारा एक चुनौती के रूप में वास्तविक रूप से पेश किए जाने के बाद से यह लंबे समय से मनुष्यों के लिए एक कल्पना थी। सच्चाई यह है कि इस तरह की तकनीक अभी भी हमारी पहुंच से बाहर है, इसलिए मैं कहता हूं कि यह सबसे बड़ी गलत धारणा है। एआई इंजीनियर हमें वहां पहुंचाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं, लेकिन हम इतने करीब नहीं हैं।

आज आपके AI तकनीक का पसंदीदा उपयोग क्या है?

एआई इंजीनियर के रूप में, पसंदीदा चुनना कठिन है। मुझे क्रांति अपने आप में अद्भुत लगती है। बीमा कंपनियां अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझती हैं, मीडिया कंपनियां अपने कलाकारों का बेहतर मूल्यांकन करती हैं, एयरलाइन कंपनियां अपने सीट टिकट की कीमतों का बेहतर अनुकूलन करती हैं, सूची आगे बढ़ती है।

एआई के एक आवेदन का एक उदाहरण क्या है जो आपको अपरिहार्य लगता है, फिर भी आज आपके द्वारा ज्ञात कोई भी व्यक्ति वास्तव में इस पर काम नहीं कर रहा है?

मुझे लगता है कि एआई एक व्यक्ति के बारे में लिखा गया पाठ लेता है, और उस व्यक्ति द्वारा, कई अलग-अलग स्रोतों से और एक स्मार्ट, एकीकृत विश्लेषण इकट्ठा करता है और रिपोर्ट व्यक्तिगत ग्राहकों, कंपनियों और खुफिया एजेंसियों के लिए उपयोगी होगी। एक संभावित ग्राहक के बारे में जानकारी का पता लगाने की कोशिश कर रहा है, और प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए बिंदु A से बिंदु B और सभी प्रकार के स्थानों पर जाने की कोशिश कर रहा है। एआई उपयोगी डेटा को एकत्र करके और उपयोगी जानकारी के बिट्स के साथ सैकड़ों स्रोतों के विपरीत आपको एक उपयोगी रिपोर्ट देने के द्वारा उस प्रक्रिया को इतना आसान बना सकता है।

एअर इंडिया की प्रतिभा को स्रोत बनाने की कोशिश करने वाली कंपनी आपको क्या सलाह देगी?

एआई इंजीनियरों पर शोध करना महत्वपूर्ण है जिन्हें प्रतियोगियों या अन्य कंपनियों द्वारा क्षेत्र में अनुबंधित किया गया है। मेरी फर्म ने 40 से अधिक एआई परियोजनाओं को ग्राहकों तक पहुंचाया है, और प्रत्येक क्षेत्र में, मेरे पिछले एआई इंजीनियर अनुभव समान समस्याओं के साथ एक महत्वपूर्ण कारक बन गए हैं।

एआई इंजीनियरों और विकास प्रतिभा को स्रोत करने वाली कंपनियों को दो प्रमुख मापदंडों को समझना चाहिए:

  1. इंजीनियर कितना मजबूत और अनुभवी है?
  2. उनका काम कंपनी, उसकी आईटी टीम और फर्म के सामान्य "डेटा डीएनए" के साथ कितनी आसानी से एकीकृत किया जा सकता है?

आज की अर्थव्यवस्था में, यहां तक ​​कि अनुभवहीन डेटा वैज्ञानिक और एआई इंजीनियर बहुत महंगे हो गए हैं, इसलिए एक टीम बनाना ज्यादातर कंपनियों के लिए कम यथार्थवादी लगता है।

क्या आपने वास्तव में 12 साल की उम्र में विश्वविद्यालय शुरू किया था?

मेने पक्का किया था। बचपन में, मैंने हमेशा नई चुनौतियों और सीखने के नए तरीकों की तलाश की। मैंने अपने माता-पिता को आश्वस्त किया कि मुझे विश्वविद्यालय की कक्षा में जाने की कोशिश करें, और जब मैं कक्षा के साथ रखने में सक्षम था, तो मैंने और अधिक में दाखिला लिया। मैं हाई स्कूल स्नातक होने से पहले अपनी विश्वविद्यालय की डिग्री समाप्त करने में सक्षम था।

यदि आप इस लेख को पसंद करते हैं, तो आपको हाउ वन ब्लॉकचैन डेवलपर सीज़ द फ्यूचर ऑफ़ टेक्नोलॉजी पढ़ने में मज़ा आ सकता है

रिशॉन ब्लमबर्ग एक उद्यमी और 10x प्रबंधन के संस्थापक हैं, जो एक प्रमुख तकनीकी प्रतिभा एजेंसी है। वह काम के स्थान के भविष्य में एक विचारशील नेता हैं, जो हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में प्रकाशित हुए हैं, और ब्लूमबर्ग टेलीविजन और सीएनबीसी पर लगातार दिखाई देते हैं। रिशॉन ने 1994 में व्हार्टन स्कूल ऑफ बिजनेस से उद्यमशीलता प्रबंधन में डिग्री हासिल की।

27 अप्रैल, 2018 को मूल रूप से www.10xmanagement.com पर प्रकाशित हुआ।

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