कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने कई उद्योगों की कार्यप्रणाली को बदल दिया है, और व्यवसाय भी इसका अपवाद नहीं हैं। विशेषज्ञों का कहना है कंपनियों का 35% एआई को अपनाया है और व्यवसाय के लिए इसका इस्तेमाल किया है। यह आंकड़ा साबित करता है कि एआई तेजी से बढ़ रहा है, क्योंकि कई कंपनियों ने बेहतर रणनीति बनाने के लिए इसे अपनाया है। एआई मॉडल उन सर्वोत्तम तरीकों में से एक है जिससे व्यवसाय इस तकनीक को अपने प्रयासों में एकीकृत कर सकते हैं।
और हम दुनिया पर कब्ज़ा करने वाले AI के बारे में बात नहीं कर रहे हैं (यह इस समय सिर्फ़ एक साज़िश है)। AI मॉडल को अदृश्य मददगार हाथों के रूप में सोचें जो हर चीज़ को ज़्यादा स्मार्ट और सहज बनाते हैं। यह लेख नौ AI मॉडल का पता लगाएगा जो आसानी से व्यवसायों को एक हाई-टेक मेकओवर दे सकते हैं।
विषय - सूची
एआई मॉडल की मूल बातें समझना
व्यवसाय के लिए AI मॉडल का उपयोग करने के लाभ
9 में आजमाने लायक 2025 AI बिजनेस मॉडल
घेरना # बढ़ाना
एआई मॉडल की मूल बातें समझना
AI मॉडल सिर्फ़ मानवीय सोच की नकल नहीं करते। वे मानवीय योगदान के बिना काम कर सकते हैं, लगभग पूर्ण सटीकता के साथ चुनाव या भविष्यवाणियाँ कर सकते हैं। सबसे अच्छी बात? AI मॉडल व्यवसायों (या अन्य उपयोगकर्ताओं) द्वारा प्रदान किए गए डेटा से सीख सकते हैं - मशीन लर्निंग अपने सबसे बेहतरीन रूप में!
जबकि आज AI मॉडल में न्यूरल नेटवर्क होते हैं जो उन्हें लगभग संवेदनशील प्राणियों की तरह दिखते हैं, पहला उदाहरण 1950 के दशक का है। इस युग में, ऐसे प्रोग्राम पेश किए गए जो वास्तविक मनुष्यों के साथ चेकर्स और शतरंज खेलते थे। लेकिन पूर्व-निर्धारित निर्देशों के अनुसार चलने के बजाय, प्रोग्राम अपने प्रतिद्वंद्वी की चालों पर प्रतिक्रिया कर सकता था, जो अधिक चुनौतीपूर्ण अनुभव प्रदान करता था।
व्यवसाय के लिए AI मॉडल का उपयोग करने के लाभ
1. कार्यकुशलता और उत्पादकता में वृद्धि
दोहराए जाने वाले कार्य समय लेने वाले और कष्टप्रद हो सकते हैं, खासकर तब जब कर्मचारियों या व्यवसाय के मालिकों को उन्हें रोज़ाना करना पड़ता है। हालाँकि, AI मॉडल इन विशिष्ट कार्यों को संभाल सकते हैं, जिससे व्यवसायों को अधिक सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो मिल सकता है। नतीजतन, टीमें अधिक महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं और समग्र रूप से बेहतर उत्पादकता का आनंद ले सकती हैं।
2. बेहतर निर्णय लेना
एक और काम जो व्यवसाय लगभग रोज़ करते हैं, वह है बड़ी मात्रा में डेटा को संभालना। ऐसे डेटा सेट को मैन्युअल रूप से संभालना सिरदर्द का कारण बन सकता है और औसत कर्मचारी (या मालिक) को थका सकता है। शुक्र है, व्यवसाय AI मॉडल का उपयोग करके ऐसी स्थितियों से बच सकते हैं।
वे डीप लर्निंग के साथ बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं ताकि बड़े डेटा सेट का तेज़ी से विश्लेषण किया जा सके। इससे उन्हें त्वरित और सटीक जानकारी मिलती है और बेहतर, डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिलती है। साथ ही, यह पारंपरिक तरीकों से कहीं ज़्यादा तेज़ है।
3. स्केलिंग सेवाएँ
व्यवसाय को बढ़ाना हर स्टार्ट-अप या छोटी कंपनी के सपने का एक बड़ा हिस्सा है। लेकिन जब कोई व्यवसाय बढ़ता है, तो उसके साथ-साथ परिचालन लागत और आवश्यक संसाधन भी बढ़ते हैं। अगर व्यवसाय तैयार नहीं हैं, तो यह जल्दी ही भारी पड़ सकता है।
लेकिन जब AI मदद कर सकता है तो इतना तनाव क्यों सहना? AI मॉडल के साथ, छोटे व्यवसायों को चलाने और बदलावों के अनुकूल होने के लिए अतिरिक्त कर्मचारियों की आवश्यकता नहीं होगी। उनका चुना हुआ मॉडल उनके साथ बढ़ सकता है और सब कुछ सुचारू रूप से चल सकता है।
9 में आजमाने लायक 2025 AI बिजनेस मॉडल
1. AlaaS (सेवा के रूप में AI)
AI as a Service (AlaaS) तेज़ी से उन व्यवसायों के लिए एक पसंदीदा विकल्प बनता जा रहा है जो बैंक को नुकसान पहुँचाए बिना AI का उपयोग करना चाहते हैं। यह एक क्लाउड सेवा की तरह काम करता है जहाँ कंपनियाँ केवल उन AI उपकरणों के लिए भुगतान कर सकती हैं जिनका वे उपयोग करती हैं, बिना किसी उच्च अग्रिम लागत के।
Google, Amazon और Microsoft जैसी तकनीकी दिग्गज कंपनियां AlaaS बाज़ार में अग्रणी हैं, जो कई उद्योगों को विभिन्न उच्च-गुणवत्ता वाली AI सेवाएँ प्रदान करती हैं। यह सेटअप व्यवसायों को ज़रूरत पड़ने पर AI का उपयोग करने की अनुमति देता है - बिना किसी दीर्घकालिक प्रतिबद्धता के लचीलापन।
2. डेटा मुद्रीकरण एआई रणनीतियाँ
एआई सिस्टम अक्सर बहुत ज़्यादा मात्रा में पुराना और नया डेटा उत्पन्न करते हैं, जिससे व्यवसाय डेटा मुद्रीकरण रणनीति के साथ लाभ कमा सकते हैं। इस रणनीति में बेहतर ग्राहक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, अन्य कंपनियों को अनाम डेटा बेचना, या एआई उपकरणों को प्रशिक्षित करने और बेहतर सेवाएँ या उत्पाद बनाने के लिए डेटा का उपयोग करना शामिल हो सकता है।
हालाँकि, इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में एक पेंच है। जबकि डेटा मुद्रीकरण अविश्वसनीय रूप से लाभदायक हो सकता है, यह महत्वपूर्ण गोपनीयता और नैतिक चिंताओं को भी जन्म देता है। इसलिए, व्यवसायों को इन मुद्दों को जिम्मेदारी से संभालना चाहिए।
3. सदस्यता-आधारित मॉडल
AlaaS की तरह, सदस्यता-आधारित मॉडल दीर्घकालिक प्रतिबद्धता के बिना AI का उपयोग करने का एक लचीला तरीका प्रदान करते हैं। यहां, व्यवसाय AI को लागू करने की लागतों को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए नियमित शुल्क का भुगतान कर सकते हैं। और, अगर कंपनियां सेवा प्रदाता बनना चाहती हैं, तो वे इन सदस्यताओं से स्थिर राजस्व बनाए रख सकती हैं।
उदाहरण के लिए, AI-संचालित CRM उपकरण, पूर्वानुमानित रखरखाव समाधान, जनरेटिव AI मॉडल और मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म दिखाते हैं कि यह तकनीक कैसे संचालन को सुव्यवस्थित कर सकती है और ग्राहक अनुभव को बेहतर बना सकती है। यह एक जीत-जीत समाधान है: व्यवसायों को बिना किसी अग्रिम लागत के शीर्ष-स्तरीय उपकरण मिलते हैं, जबकि प्रदाता लगातार आय का आनंद लेते हैं।
4. कस्टम एआई समाधान
जब व्यवसाय व्यक्तिगत समाधान चाहते हैं, तो कस्टम AI सबसे अच्छा मॉडल है। प्रदाता अपने ग्राहकों की अनूठी ज़रूरतों को पूरा करने के लिए विशेष एल्गोरिदम बनाकर, व्यक्तिगत इंटरफ़ेस और वर्कफ़्लो डिज़ाइन करके या मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकृत करके कस्टम AI समाधान तैयार करते हैं। हालाँकि ये समाधान अक्सर प्रीमियम पर आते हैं, लेकिन वे व्यवसायों को ठीक वही दे सकते हैं जो उन्हें अधिक प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए चाहिए।
5. परामर्श सेवाएँ
क्या आपको नहीं पता कि AI के साथ शुरुआत कहाँ से करें? व्यवसाय AI समाधानों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए परामर्श और पेशेवर सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं। ये AI विक्रेता उन्हें एक ठोस AI रणनीति बनाने, AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और सही डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर स्थापित करने में मार्गदर्शन कर सकते हैं। व्यवसाय यह सुनिश्चित करने के लिए निरंतर ग्राहक सहायता भी प्राप्त कर सकते हैं कि सब कुछ सुचारू रूप से चले।
व्यवसाय इस मॉडल को बदल सकते हैं और परामर्श देने वाले एआई प्रदाता बन सकते हैं। ये सेवाएँ अत्यधिक लाभदायक हो सकती हैं, क्योंकि वे ग्राहकों को एआई अपनाने की चुनौतियों से उबरने में मदद कर सकती हैं, जिससे संक्रमण प्रक्रिया आसान हो जाती है।
6. परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण और मूल्य सृजन
परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण व्यवसायों को उनके इच्छित समाधानों के प्रभाव के आधार पर भुगतान करने की अनुमति देता है, जैसे बिक्री बढ़ाना या खर्च कम करना। यह एक और जीत-जीत समाधान है क्योंकि खुदरा विक्रेता केवल तभी भुगतान करेंगे जब उन्हें वास्तविक परिणाम दिखाई देंगे। यह AI मॉडल स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में काफी लोकप्रिय है, जहाँ AI रोगी की देखभाल में सुधार कर सकता है और लागत कम कर सकता है, जिससे यह व्यावहारिक रूप से उपयुक्त हो जाता है।
7. फ्रीमियम और प्रीमियम मॉडल
फ्रीमियम एआई मोड अपने उपकरणों का एक बुनियादी संस्करण मुफ़्त में प्रदान करते हैं, जिससे व्यवसाय अधिक प्रीमियम सुविधाओं या उपयोग के लिए भुगतान करने का निर्णय लेने से पहले उन्हें आज़मा सकते हैं। इस दृष्टिकोण के साथ, खुदरा विक्रेता पहले उपकरण का परीक्षण कर सकते हैं और यह तय कर सकते हैं कि यह उनकी आवश्यकताओं को पूरा करता है या नहीं। व्यवसाय चैटबॉट, छवि पहचान API और भाषा अनुवादकों में फ्रीमियम जनरेटिव मॉडल पा सकते हैं।
8. प्लेटफ़ॉर्म-आधारित मॉडल
प्लेटफ़ॉर्म-आधारित AI मॉडल मैचमेकिंग सेवाओं की तरह काम करते हैं, जो AI डेवलपर्स, डेटा प्रदाताओं और उपयोगकर्ताओं को एक ही स्थान पर लाते हैं। व्यवसाय अपनी AI आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर सकते हैं या इसके मालिक बन सकते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म के मालिक अपने प्लेटफ़ॉर्म पर होने वाले लेन-देन में से हिस्सा लेकर पैसे कमाते हैं। जैसे-जैसे ज़्यादा लोग जुड़ते हैं, प्लेटफ़ॉर्म मज़बूत होता जाता है, नेटवर्क प्रभाव और कम लागत का फ़ायदा मिलता है। कुछ बेहतरीन उदाहरणों में एल्गोरिदमिया और नुआंस एआई मार्केटप्लेस जैसे एआई मार्केटप्लेस शामिल हैं।
9. एआई-एकीकृत उत्पाद
व्यवसाय अपने उत्पादों और सेवाओं में AI को शामिल करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बना सकते हैं। यह फोन और कार जैसे रोजमर्रा के उपकरणों में स्मार्ट सुविधाओं के माध्यम से या सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में स्मार्ट क्षमताएं जोड़कर हासिल किया जा सकता है।
इसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को अधिक व्यक्तिगत और आकर्षक अनुभव प्रदान करना है। AI-संवर्धित उत्पादों की कीमत अक्सर अधिक होती है, लेकिन वे व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बाज़ारों में अलग दिखने में मदद कर सकते हैं।
घेरना # बढ़ाना
AI हो सकता है कि यह मानवीय बुद्धिमत्ता की जगह न ले, लेकिन यह इसे बढ़ावा देने में मदद कर सकता है। इसलिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी ढंग से उपयोग करने की उम्मीद करने वाले व्यवसायों के लिए AI व्यवसाय मॉडल को समझना आवश्यक है। उन्हें ओपन-सोर्स AI के लाभों को तौलना होगा, जो अनुकूलन और लागत बचत प्रदान करते हैं, उन व्यावसायिक विकल्पों के विरुद्ध जो बेहतर समर्थन और सुरक्षा प्रदान करते हैं।
साथ ही, उन्हें यह भी तय करना होगा कि क्लाउड-होस्टेड AI का उपयोग करना है, जो स्केलेबल और किफ़ायती है, या अपने डेटा पर ज़्यादा नियंत्रण के लिए निजी AI का उपयोग करना है। अंत में, एक ठोस AI नीति जोड़ना न भूलें जो यह बताए कि व्यवसाय डेटा का उपयोग कैसे करता है, मॉडल को कैसे प्रशिक्षित करता है, और संचालन कितना पारदर्शी होगा। याद रखें कि किसी भी नए AI सिस्टम को जोड़ने के लिए कर्मचारियों के लिए एक प्रशिक्षण प्रक्रिया की आवश्यकता होगी, इसलिए अतिरिक्त लागतों को संभालने के लिए तैयार रहें।
