वैश्विक विस्तार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभाव

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का वैश्विक प्रभाव गहरा होगा - कुछ हद तक, यह पहले से ही है, और अभी और भी बहुत कुछ विकसित करना बाकी है।

विषयसूची

1. Artificial Intelligence क्या है?
2. AI के मुख्य घटक
3. इतिहास में एआई के प्रसिद्ध उदाहरण
4. AI के प्रकार
5. विश्व अर्थव्यवस्था पर एआई का प्रभाव
6. एआई कंपनियों को वैश्विक स्तर पर विस्तार करने में कैसे मदद कर रहा है
7. भविष्य में एआई वैश्विक विस्तार को कैसे प्रभावित करेगा?
8. के बारे में अधिक जानने Globalization Partners 'वैश्विक विस्तार मंच

अंतर्राष्ट्रीय व्यापार वृद्धि, कृत्रिम बुद्धि, और वैश्विक विस्तार अक्सर हाथ में जाते हैं। मैकिंजी ग्लोबल इंस्टीट्यूट ने हाल ही में संयुक्त राष्ट्र, विश्व बैंक और विश्व आर्थिक मंच से आर्थिक आंकड़ों का विश्लेषण किया और बताया कि 2030, एआई में वैश्विक अर्थव्यवस्था में 16% – या लगभग $13 ट्रिलियन जोड़ने की क्षमता है। यह वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) को भी 26% तक बढ़ा सकता है।

मैकिन्से यह भी रिपोर्ट करता है कि उसी वर्ष तक, कम से कम70% कंपनियों ने एआई प्रौद्योगिकी के कम से कम एक रूप को अपनाया होगा - शायद कंप्यूटर दृष्टि, उन्नत मशीन सीखने, प्राकृतिक भाषा, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन, या आभासी सहायक।

लेकिन एआई वास्तव में क्या है, और यह वैश्विक विस्तार में कैसे योगदान देता है? नीचे, हम बताएंगे कि एआई कैसे काम करता है, यह आर्थिक विकास को कैसे प्रभावित करता है, और यह अब और भविष्य में वैश्विक विस्तार में कैसे योगदान करने की संभावना है।

Artificial Intelligence क्या है?

कृत्रिम बुद्धि के पिता को व्यापक रूप से एलन ट्यूरिंग माना जाता है, शायद उनके कोडब्रेकिंग कंप्यूटर के लिए सबसे प्रसिद्ध है जिसने द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान सहयोगियों की मदद की थी। ट्यूरिंग ने यह भी प्रस्तावित किया कि बाद में ट्यूरिंग टेस्ट के रूप में जाना जाने लगा - एक परीक्षण जो कंप्यूटर केवल तभी पारित कर सकता है जब प्रश्नों के जवाब मानव प्रतिक्रियाओं से अलग नहीं थे।

चूंकि1950s, वैज्ञानिक दिमागों ने "सोच" और "खुफिया" का गठन किया है,  जब मशीनों और एल्गोरिदम की बात आती है, जो वे डेटा की व्याख्या करने और सवालों के जवाब देने के लिए उपयोग करते हैं।

एआई को परिभाषित करना मुश्किल हो सकता है, लेकिन आम तौर पर, एक मशीन  को कृत्रिम बुद्धि माना  जाता है यदि यह आम तौर पर मनुष्यों के जवाब देने के तरीके में प्रश्नों का जवाब देता है और यदि यह निर्णय लेने में सक्षम है जिसके लिए मानव स्तर की बुद्धि की आवश्यकता होती है।

AI के मुख्य घटक

ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन के एक हालिया पेपर का तर्क है कि एआई में  तीन मुख्य गुण हैं:

• जानबूझकर: एआई के संदर्भ में, जानबूझकर इसका मतलब है कि सिस्टम केवल पूर्व निर्धारित प्रतिक्रियाओं के साथ प्रोग्राम किए जाने के बजाय निर्णय लेता है। जानबूझकर एआई को एक प्रश्न के अर्थ को समझने और उत्तर निर्धारित करने के इरादे से डेटा को पार्स करने की आवश्यकता होती है। ऐसा करने के लिए, एआई सिस्टम को विभिन्न स्रोतों से डेटा को जोड़ना चाहिए, तुरंत इसका विश्लेषण करना चाहिए, और इसके निष्कर्ष पर कार्य करना चाहिए।
• खुफिया: एआई की खुफिया अक्सर मशीन सीखने और डेटा एनालिटिक्स कार्यक्रमों के साथ अपनी बातचीत से आती है। इन प्रौद्योगिकियों का संयोजन सक्षम बनाता है कि हम बुद्धिमान निर्णय लेने के रूप में क्या सोचते हैं। उदाहरण के लिए, एक एआई प्रणाली जो छात्रों को विभिन्न स्कूल प्रणालियों में असाइन करती है, वह रट गणना पर भरोसा नहीं कर सकती है - यह सभी के लिए लाभकारी परिणाम बनाने के लिए इक्विटी और न्याय जैसे मूल्यों का भी वजन करना चाहिए।
• अनुकूलनशीलता: अनुकूलनशीलता का अर्थ है एआई सिस्टम समायोजित करते हैं क्योंकि वे नए डेटा प्राप्त करते हैं, निर्णय लेते हैं, और परिणामों की व्याख्या करते हैं। यदि वित्तीय या पर्यावरणीय स्थितियां बदलती हैं - या, स्व-ड्राइविंग कारों के मामले में, यदि सड़क की स्थिति बिगड़ती है - एआई नए डेटा को ध्यान में रख सकता है और तदनुसार अपने निर्णय को समायोजित कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, एआई मशीन लर्निंग और गहरे तंत्रिका नेटवर्क को शामिल करता है।

मशीन लर्निंग पूर्वानुमान बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और परिष्कृत कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करता है। डेटा की भारी मात्रा महत्वपूर्ण है क्योंकि मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को सही भविष्यवाणियों का उत्पादन करने के लिए जितना संभव हो उतना पिछले परिणामों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है। जैसे-जैसे एआई विकसित होता है और अधिक सक्षम हो जाता है, यह बेहतर और बेहतर सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने में सक्षम होने की संभावना है।

मशीन लर्निंग या तो पर्यवेक्षित या असुरक्षित हो सकती है।

• पर्यवेक्षित मशीन सीखने में, डेटा सहायक जानकारी के साथ आता है, जैसे लेबल या व्याख्या किए गए तथ्य - कहते हैं कि पानी 0 डिग्री सेल्सियस पर जम जाता है - मशीन सीखने की प्रगति में मदद करने के लिए।
• असुरक्षित मशीन लर्निंग केवल संबंधित लेबल या तथ्यों के बिना डेटा प्रदान करता है, इसलिए एल्गोरिथ्म को पैटर्न की व्याख्या करना सीखना चाहिए और अपने दम पर सही व्याख्या करना चाहिए। असुरक्षित मशीन सीखने में सुदृढीकरण सीखने के रूप में जाना जाता है, जिसमें एल्गोरिदम सीखते समय अपना डेटा चुनते हैं और उत्पादन करते हैं।

एआई भी गहरे तंत्रिका नेटवर्क, या DNNs के रूप में जाना जाता है का उपयोग करके काम करता है। डीप न्यूरल नेटवर्क सामान्य उद्देश्य मशीन लर्निंग, या जीपीएमएल बनाने के लिए कई सीखने के कार्यों को एक पैकेज में जोड़ते हैं। जीपीएमएल का लाभ यह है कि यह आसानी से इनपुट के वर्गीकरण की समझ बना सकता है, जैसे कि वीडियो, ऑडियो और टेक्स्ट जानकारी।

इतिहास में एआई के प्रसिद्ध उदाहरण

एआई सिस्टम ने पिछले कुछ दशकों में सुर्खियां बटोरी हैं। आईबीएम का डीप ब्लू कंप्यूटर 20 वर्षों पहले शतरंज में ग्रैंडमास्टर्स को हरा सकता था, और हाल ही में, इसके वाटसन ने  खतरे में खतरे के चैंपियन को हराया है।

आईबीएम के एआई प्रयोग दशकों से अस्तित्व में हैं, लेकिन वे धीरे-धीरे अधिक शक्तिशाली एल्गोरिदम के निर्माण के साथ अधिक परिष्कृत हो गए हैं। उदाहरण के लिए, खतरे में जीतना शतरंज में जीतने की तुलना में एक बड़ी चुनौती है क्योंकि खतरे एक भाषा-आधारित खेल है। इसलिए मशीन को केवल बोर्ड पर आंदोलनों के बारे में रणनीति बनाने के बजाय भाषा, मुहावरों, सांस्कृतिक संदर्भों और मानव संचार के अन्य पहलुओं की अनंत बारीकियों को पार्स करना होगा।

एक कारण एआई प्रोग्राम शतरंज में इतने कुशल हैं कि वे मनुष्यों की तुलना में समस्या से अलग तरीके से संपर्क करते हैं। जब हम शतरंज खेलते हैं, तो हम आम तौर पर अपनी रणनीति के हिस्से के रूप में पैटर्न मान्यता और अंतर्ज्ञान के मिश्रण को नियोजित करते हैं। एक कंप्यूटर पैटर्न पहचान भी करता है, लेकिन सेकंड में, यह अपने सबसे अच्छे कदम का पता लगाने के लिए संभावित पदों और परिणामों के विशाल डेटाबेस के माध्यम से भी खोज सकता है।

जब वाटसन खतरे खेलना सीखता है, तो यह एक ही बात करता है - यह प्रश्नों की व्याख्या करने और उत्तरों को संकीर्ण करने के लिए  सांख्यिकीय और नियम-उन्मुख दृष्टिकोण  का उपयोग करता है। फिर यह प्राप्त परिणामों से प्रतिक्रिया को शामिल करता है - ताकि धीरे-धीरे यह निर्धारित किया जा सके कि कौन से एल्गोरिदम सबसे अच्छा काम करते हैं और किन परिस्थितियों में। यह "सीखने" सिस्टम को भविष्य में अधिक सटीक उत्तर खोजने में मदद करता है।

बेशक, अधिकांश व्यवसायों को शतरंज खेलने या ट्रिविया गेम जीतने के लिए अपने कंप्यूटर की आवश्यकता नहीं होती है। लेकिन वही गुण जो एआई को शतरंज मैच जीतने में मदद करते हैं और खतरे के खेल भी पेशेवर अनुप्रयोगों में अनुवाद कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एआई सिस्टम के साथ डॉक्टरों की जगह की संभावना नहीं है क्योंकि निदान, रोग उपचार और रोगी-चिकित्सक संबंध की कई बारीकियों को डेटा सेट में संक्षेप करना मुश्किल है। लेकिन एआई एक मानव चिकित्सक के लिए एक सहायक पूरक प्रदान कर सकता है।

एक एआई कार्यक्रम सैकड़ों हजारों संभावित निदान या उपचार प्रोटोकॉल के माध्यम से स्क्रॉल कर सकता है और चिकित्सा सेटिंग में सुझाव दे सकता है।    यह रेडियोलॉजिकल छवियों का विश्लेषण कर सकता है, उदाहरण के लिए, और डॉक्टरों को अपने निष्कर्षों को संवाद कर सकता है।

AI के प्रकार

एआई को दो प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है:  एआई और सामान्य एआई को संकुचित करें।

• संकीर्ण एआई, जो आज कई अनुप्रयोगों में मौजूद है, एआई विशिष्ट, परिभाषित कार्यों को पूरा करने के लिए बनाया गया है। यह चैटबॉट्स, भाषण-मान्यता कार्यक्रमों, स्वचालित अनुवाद सेवाओं और स्व-ड्राइविंग कारों में पाया जा सकता है। अमेज़ॅन, Google और नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियों में कंप्यूटर भी उपभोक्ताओं की ब्राउज़िंग, खरीद और पैटर्न देखने का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं और व्यक्तिगत सिफारिशें करने के लिए उन पैटर्न का उपयोग करते हैं।
• जनरल एआई, जो हमारे पास भविष्य में एक अधिक शक्तिशाली उपकरण में विकसित करने की क्षमता है, में मशीन लर्निंग सिस्टम शामिल हैं जिनका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जा सकता है। अपने आदर्श रूप में, सामान्य एआई मनुष्यों की तुलना में अधिक तेज़ी से सीख सकता है, और इसकी क्षमता बौद्धिक और प्रदर्शन कार्यों पर मानव क्षमताओं को पार कर सकती है।

कंप्यूटर वर्तमान में मनुष्यों की तरह बिल्कुल संवाद नहीं कर सकते हैं, और उनके पास इस बात की भी सीमाएं हैं कि जब वे पूछे जाते हैं तो वे अपने विकल्पों या सिफारिशों को कितनी अच्छी तरह समझा सकते हैं। लेकिन वे पेशेवर सेटिंग्स में कई फायदे प्रदान करते हैं।

विश्व अर्थव्यवस्था पर एआई का प्रभाव

एआई का वैश्विक आर्थिक प्रभाव पहले से ही पर्याप्त है। एआई विभिन्न तरीकों से आर्थिक विकास को प्रभावित करता है:

• उत्पादकता और व्यापार के अवसरों में वृद्धि: आर्थिक विकास पर एआई के प्रभावों में से एक इसके व्यापक आर्थिक प्रभावों के माध्यम से आता है। उदाहरण के लिए, जब एआई उत्पादकता वृद्धि को बढ़ाता है, तो उत्पादकता वृद्धि आर्थिक विकास को भी बढ़ाती है। यह अंतरराष्ट्रीय व्यापार के अवसरों को भी बढ़ाता है।
• जटिल उत्पादन इकाइयों का बेहतर प्रबंधन: एआई एक केंद्रीकृत प्रबंधन प्रणाली प्रदान करके जटिल, दूर-दराज के उत्पादन इकाइयों को बेहतर ढंग से संभालने में व्यवसायों की मदद करता है। उदाहरण के लिए, एक व्यवसाय एआई का उपयोग अपने गोदामों को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने, उपभोक्ता मांग की भविष्यवाणी करने और अपने त्वरित मोड़ और वितरण प्रणालियों की सटीकता में सुधार करने के लिए कर सकता है।
• डिजिटल प्लेटफार्मों का विस्तार: एआई प्रौद्योगिकी के कारण डिजिटल प्लेटफार्मों के माध्यम से व्यापार संभव है। ऑनलाइन नीलामी साइट eBay, उदाहरण के लिए, अपने संचालन को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करती है।

एआई कंपनियों को वैश्विक स्तर पर विस्तार करने में कैसे मदद कर रहा है

वैश्विक विस्तार और एआई के बीच एक उपयोगी साझेदारी रही है। एआई कंपनियों को कई तरीकों से विश्व स्तर पर विस्तार करने में मदद करता है:

• डिजिटल प्लेटफार्मों के माध्यम से आसान विस्तार: डिजिटल प्लेटफार्मों के माध्यम से एआई स्वचालन कंपनियों को अंतरराष्ट्रीय स्तर पर विस्तार करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, ईबे पर सक्रिय 97छोटे व्यवसायों का%, जो एआई का उपयोग करता है, अपने कुछ उत्पादों का निर्यात करता है। इसकी तुलना में, केवल ऑफ़लाइन व्यवसायों का 4% जो एआई का उपयोग नहीं करते हैं, उनके उत्पादों का निर्यात करते हैं।
• सटीक अनुवाद सेवाएं: एआई तत्काल, सटीक अनुवाद सेवाएं भी प्रदान करता है जो संवाद में सुधार, गलत संचार को कम करती हैं, और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को अधिक सुव्यवस्थित और प्रभावी बनाती हैं। व्यापार में एआई अनुवादों का उपयोग व्यापार राजस्व पर सकारात्मक प्रभाव डालने के लिए दिखाया गया है - एक प्रभाव जो देशों के बीच की दूरी को 35% से कम करने के बराबर है।
• व्यापार वार्ता में सुधार: एआई सिर्फ संचार को नहीं बढ़ाता है - यह उनके परिणामों को भी बढ़ाता है। एआई का उपयोग विभिन्न परिदृश्यों में बातचीत करने वाले भागीदारों के आर्थिक मार्गों का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, भविष्यवाणी कर सकता है कि व्यापार परिदृश्य में विभिन्न चर परिणामों को कैसे प्रभावित करेंगे, और उन देशों से व्यापार प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करेंगे जो बातचीत के लिए पार्टी नहीं हैं। उदाहरण के लिए, ब्राजील ने एक इंटेलिजेंट टेक + ट्रेड इनिशिएटिव विकसित किया है जो एआई को व्यापार वार्ता के एक घटक के रूप में शामिल करने पर जोर देता है।
• आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन: एआई सिस्टम वास्तविक समय में आपूर्ति श्रृंखला का भी जवाब दे सकते हैं। वे पैटर्न और रुझानों का पता लगा सकते हैं, और वे भविष्यवाणी कर सकते हैं कि मांग कहां और कब बढ़ेगी। वे उस मांग को पूरा करने के लिए उत्पादन को स्वचालित रूप से बढ़ा सकते हैं - या वे कम मांग का जवाब देने के लिए उत्पादन को कम कर सकते हैं, इस प्रकार बर्बाद श्रम और अधिशेष सूची को कम कर सकते हैं। उन व्यवसायों का विस्तार करने के लिए जिन्हें यह पता लगाने की आवश्यकता है कि नए बाजार में उत्पादों की इष्टतम संख्या की आपूर्ति कैसे की जाए, एआई अमूल्य साबित हुआ है।
• नियमित कार्यों को स्वचालित करना: जब कंपनियां विस्तार करती हैं, तो वे आम तौर पर अपनी ऊर्जा को उच्च स्तर के कार्यों जैसे रणनीति और नौकरशाही मामलों जैसे निचले स्तर के कार्यों पर कम ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं। एआई नियमित, नौकरशाही कार्यों को स्वचालित करके मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, चूंकि कंपनियां विभिन्न देशों में नए श्रमिकों को शामिल करती हैं, इसलिए वे पेरोल जैसे कार्यों को प्रबंधित करने और लाभ प्रदान करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। एआई इन कार्यों को स्वचालित करने और मानव श्रमिकों को परेशानी और निराशा से बचाने में मदद कर सकता है।
• बढ़ी हुई दक्षता और सटीकता: एआई एक कंपनी के भीतर विभिन्न प्रक्रियाओं को और अधिक कुशल और सटीक बनाकर सुव्यवस्थित कर सकता है। यदि कोई मानव कर्मचारी पेरोल कार्य कर रहा है या स्वास्थ्य बीमा योजनाओं में कर्मचारियों को नामांकित कर रहा है, तो वह एक गलती या दो कर सकता है, जिससे देरी, गलत भुगतान या कवरेज की कमी हो सकती है। एक स्वचालित प्रणाली के साथ जो कभी थका हुआ या विचलित नहीं होता है, त्रुटियों की संभावना बहुत छोटी हो जाती है। और एक एआई एल्गोरिथ्म अपनी गणनाओं और डेटा प्रविष्टियों को मानव कर्मचारी की तुलना में तेजी से पूरा कर सकता है, साथ ही दक्षता भी बढ़ा सकता है।

भविष्य में एआई वैश्विक विस्तार को कैसे प्रभावित करेगा?

एआई भविष्य में वैश्विक विस्तार को आज की तुलना में बहुत अधिक बलपूर्वक प्रभावित करने की संभावना है। एक कारण यह है कि नई प्रौद्योगिकियों को अपनाने और उन्हें प्रभावी ढंग से शामिल करने में समय लगता है। जैसा कि कंपनियां एआई का अधिक उपयोग करती हैं और बेहतर समझती हैं कि एआई उनके लिए क्या कर सकता है, वे अपनी क्षमताओं का अधिक प्रभावी उपयोग करने में सक्षम होंगे।

और जैसे ही एआई में सुधार होता है, इसका प्रभाव भी बढ़ेगा। मैकिंजी ग्लोबल इंस्टीट्यूट का अनुमान है कि क्योंकि एआई के प्रभाव लॉजिस्टिक विकास को दिखाने की संभावना है, एस-आकार के वक्र के साथ बढ़ रहा है, वैश्विक अर्थव्यवस्था पर एआई का प्रभाव आज की 2030 तुलना में तीन गुना अधिक होगा।

भविष्य में, एआई निम्नलिखित तरीकों से वैश्विक विस्तार को प्रभावित करने की संभावना है:

• भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणियों में सुधार: एक अंतरराष्ट्रीय व्यापार की सफलता का अधिकांश भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी और प्रतिक्रिया करने की क्षमता पर आधारित है। एआई भविष्यवाणी मॉडलिंग के साथ उन रुझानों का सटीक पूर्वानुमान लगाकर इस क्षेत्र में मदद कर सकता है और कंपनियों को अंतरराष्ट्रीय बाजारों में विस्तार के रूप में अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।
• स्मार्ट विनिर्माण में वृद्धि: स्मार्ट विनिर्माण के लिए सेंसर सिस्टम, साइबर सिस्टम और भौतिक मशीनरी के बीच अंतःक्रियाशीलता की आवश्यकता होती है। जैसा कि एआई अधिक परिष्कृत हो जाता है, यह विशिष्ट प्रक्रियाओं को विशेषज्ञता और सुव्यवस्थित करके स्मार्ट विनिर्माण में काफी सुधार कर सकता है। एआई उत्पादकता बढ़ाने के लिए दिन या रात के किसी भी घंटे में निरंतर विनिर्माण की अनुमति दे सकता है। और इसकी संवेदी प्रणाली - मानव ऑपरेटरों पर इसकी कम निर्भरता के साथ - विनिर्माण मंजिल पर सुरक्षा भी बढ़ा सकती है।
• साक्ष्य को पार्स करने और निष्कर्ष निकालने की क्षमता में वृद्धि: भविष्य में, एआई का उपयोग डेटा की विशाल मात्रा को पढ़ने और व्याख्या करने के लिए किया जा सकता है। कानूनी क्षेत्र में, उदाहरण के लिए, एआई एक पैरालीगल के तरीके से बहुत काम कर सकता है, लेकिन बहुत अधिक गति पर - बड़ी मात्रा में मामले की मिसाल पढ़ना और वर्तमान मामलों पर उपयोग के लिए प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना।
• कार्यों का बढ़ता स्वचालन: मानव संसाधन (एचआर) प्रक्रियाओं में, उदाहरण के लिए, स्वचालन भर्ती, ऑनबोर्डिंग, प्रशिक्षण, पेरोल और लाभ प्रदान करने में मदद कर सकता है। और एआई के अधिक परिष्कृत रूप संभवतः कर कानून और अंतर्राष्ट्रीय नियमों को मनुष्यों की तुलना में अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से पार्स करने में सक्षम होंगे। इसलिए एआई के माध्यम से इन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से कंपनियों को समय और श्रम बचाने और दंड के प्रति उनकी भेद्यता को कम करने में मदद मिलेगी।
• अधिक विश्वसनीय स्वायत्त वाहन: स्वायत्त वाहन, या स्व-ड्राइविंग कारें, कई सेंसर हैं - विशेष रूप से, रडार और प्रकाश डिटेक्टर - जो वाहन के चारों ओर वस्तुओं के बारे में जानकारी इकट्ठा करते हैं। एआई सिस्टम इस डेटा का उपयोग इस बारे में तत्काल निर्णय लेने के लिए करता है कि कितनी करीबी वस्तुएं हैं, चाहे सड़क पर खतरे हों, और उनसे बचने के लिए इसे किस मार्ग पर ले जाने की आवश्यकता है। स्वायत्त वाहन कंपनियों को पैसे बचाने में मदद कर सकते हैं क्योंकि वे विस्तार करते हैं - उन्हें ड्राइवरों का भुगतान नहीं करना पड़ेगा। उन्हें विभिन्न देशों में नए सड़क नियमों को सीखने के लिए कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं होगी क्योंकि एआई सिस्टम उन्हें तुरंत सीख सकता है। और एआई में विकास इन वाहनों को सुरक्षित बना सकता है और सड़क पर उनकी उपस्थिति बढ़ा सकता है।
• बढ़ी हुई सटीकता और दक्षता: हमें लगता है कि हमारी एआई प्रक्रियाएं अब अपेक्षाकृत कुशल हैं, लेकिन एआई सिस्टम में कुछ बग मौजूद हैं। क्या आपने कभी किसी पर्चे को फिर से भरने के लिए स्वचालित फार्मेसी लाइन को बुलाया है, केवल एआई सिस्टम को भ्रमित करने और समस्या को सीधा करने के लिए आपको मानव में स्थानांतरित करने के लिए? या क्या आपने कभी एक चैटबॉट के साथ बातचीत की है जो उपयोगी जानकारी प्रदान नहीं कर सका? भविष्य में, अधिक परिष्कृत प्रणालियों में सुधार, लगभग मानवीय प्रदर्शन और त्रुटियों और सीमाओं में कमी आएगी।
• व्यावसायिक नवाचारों पर ध्यान केंद्रित करना: जब कंपनियों को नियमित, दिन-प्रतिदिन की प्रक्रियाओं पर कम ध्यान केंद्रित करना चाहिए, तो उनके मानसिक और रचनात्मक संसाधन उच्च-स्तरीय काम करने के लिए स्वतंत्र हो जाते हैं। भविष्य में, जैसा कि एआई अधिक परिष्कृत हो जाता है, यह एक कंपनी के भीतर अधिक से अधिक प्रशासनिक भूमिका निभाएगा। इसलिए यह अधिक बौद्धिक चुनौतियों को लेने और रचनात्मक छलांग लगाने के लिए कंपनी के दिमाग को मुक्त कर देगा। दृष्टि और रचनात्मकता पर अधिक ध्यान देने से संभवतः अंतर्राष्ट्रीय सफलता मिलेगी।
• लागत-प्रभावशीलता: एआई मानव कर्मचारियों की तुलना में अधिक लागत प्रभावी है क्योंकि इसके लिए केवल खरीद लागत की आवश्यकता होती है। इसमें वेतन, वेतन वृद्धि, स्वास्थ्य लाभ या सेवानिवृत्ति योगदान की आवश्यकता नहीं है। यह कभी भी बीमार नहीं होता है, काम याद करता है, या उत्पादकता में नुकसान का अनुभव करता है। जैसा कि कंपनियां एआई को अधिक से अधिक अपनाती हैं, वे अपनी परिचालन लागत में कमी और लाभ बढ़ने की संभावना रखते हैं। ये दो तथ्य वैश्विक विस्तार उद्यमों के लिए बहुत आवश्यक पूंजी मुक्त करने के लिए गठबंधन करते हैं।

Globalization Partners के बारे में अधिक जानें ' वैश्विक विस्तार मंच"

जब आप अपनी एचआर प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एआई तकनीक का उपयोग करने के लिए तैयार हों और कानूनी नौकरशाही से आसानी से निपटें, तो एक पेशेवर नियोक्ता संगठन (पीईओ) की ओर रुख करें, जैसे Globalization Partners .

हमारा वैश्विक विस्तार प्लेटफ़ॉर्म  भर्ती, पेरोल और लाभ कार्यों को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से कर सकता है, इसलिए आपके सबसे अच्छे मूवर्स और विचारक आपको विस्तार करने में मदद करने के लिए रचनात्मक नए विचारों को रणनीति बनाने और विकसित करने के महत्वपूर्ण काम पर वापस आ सकते हैं।

अधिक जानने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें  अंतरराष्ट्रीय विस्तार के बारे में अधिक सुझावों के लिए, शीर्ष 10 अंतर्राष्ट्रीय विस्तार गलतियों से बचने के लिए हमारी मार्गदर्शिका डाउनलोड करना सुनिश्चित करें

ईबुक डाउनलोड करें