एक अरब डेवलपर्स के लिए तैयारी

एक अरब डेवलपर्स के दृष्टिकोण के साथ, एआई एक विशेष उपकरण से एक ऐसे मंच के रूप में विकसित हो रहा है जो कोडिंग का लोकतंत्रीकरण करता है। जैसे-जैसे एआई की क्षमता बढ़ती है, वैसे-वैसे सीटीओ की भूमिका भी बढ़ती है। अब केवल बुनियादी ढांचे का प्रबंधन ही नहीं, आज के सीटीओ को एक सुरक्षित, अनुकूली और डेटा-संचालित वातावरण तैयार करना होगा जो जिम्मेदारी से और बड़े पैमाने पर एआई का लाभ उठाने के लिए तैयार हो। यहां बताया गया है कि सीटीओ इस परिवर्तन का नेतृत्व कैसे कर सकते हैं।

1. भूमिकाएँ परिभाषित करें: व्यावसायिक डेवलपर्स बनाम गैर-पेशेवर डेवलपर्स

एआई के उदय के साथ, कोडिंग पारंपरिक तकनीकी भूमिकाओं से परे व्यक्तियों के लिए सुलभ होती जा रही है। के लिए गैर-पेशेवर डेवलपर्स-कर्मचारी जो अपनी भूमिकाओं में कोडिंग को शामिल करते हैं लेकिन विशेष रूप से विकास पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं-ध्यान को बढ़ावा देने पर होना चाहिए जिज्ञासा और अन्वेषण.

पेशेवर डेवलपर्स एक विस्तारित भूमिका निभाएं. उनकी ज़िम्मेदारियाँ शासन और स्केलेबिलिटी से परे फैली हुई हैं; उन्हें ऐसे सलाहकार बनना चाहिए जो व्यावसायिक आवश्यकताओं को समझकर और लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से और सुरक्षित रूप से प्राप्त करने के लिए मार्गदर्शन करके गैर-पेशेवर डेवलपर्स का समर्थन करें।

ले लेना: स्पष्ट भूमिकाओं के साथ अपनी टीम की संरचना करें। गैर-पेशेवर डेवलपर्स प्रयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि पेशेवर डेवलपर्स शासन, स्केलेबिलिटी और सलाह पर जोर देते हैं।

2. एआई को दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालने दें-लेकिन मानवीय निरीक्षण बनाए रखें

एआई को उन दोहराए जाने वाले, समय लेने वाले कार्यों को करना चाहिए जिनसे डेवलपर्स बचते हैं – दस्तावेज़ीकरण, भेद्यता जांच और परीक्षण। लेकिन यह अपेक्षा न करें कि AI आपके व्यावसायिक संदर्भ, जोखिम या अनुपालन मानकों को पूरी तरह से समझेगा. यह ज्ञान मानवीय निरीक्षण से आता है, एआई से नहीं।

जबकि AI की समस्याओं को खोजने और ठीक करने की क्षमता मानव कार्य से तेज़ है, अंध विश्वास कोई विकल्प नहीं है. वैज्ञानिक दृष्टिकोण के साथ आज से शुरुआत करें: अनुभव स्तरों पर परिणामों की तुलना करते हुए, एआई-संचालित और मैन्युअल रूप से निष्पादित कार्यों पर ए/बी परीक्षण चलाएं। आत्मविश्वास बढ़ाने और एआई की शक्तियों और सीमाओं का निष्पक्ष मूल्यांकन करने के लिए इस डेटा का उपयोग करें।

ले लेना: दक्षता के लिए एआई का लाभ उठाएं, लेकिन इसके प्रभाव को मापें। एआई में विश्वास अर्जित होने तक मानवीय समीक्षा बनाए रखते हुए विश्वास बनाने के लिए ए/बी परीक्षण का उपयोग करें।

“सीटीओ: एआई सिर्फ एक अन्य उपकरण नहीं है – यह एक क्रांति है। एक अरब-डेवलपर दुनिया में नेतृत्व करने के लिए, आपको अपने ऑपरेटिंग मॉडल को फिर से परिभाषित करने और एआई को अपनी रणनीति का मुख्य हिस्सा बनाने की आवश्यकता है।

3. समय की बचत और परिचालन परिवर्तन के माध्यम से एआई के आरओआई को मापें

एआई के प्रभाव का मूल्यांकन करते समय, समय की बचत हुई सबसे अधिक बताने वाला मीट्रिक है। AI से पहले आपकी टीम ने परीक्षण, दस्तावेज़ीकरण या प्रक्रिया सुधार पर कितना समय बिताया? एआई अपनाने से पहले और बाद में इन मेट्रिक्स को ट्रैक करने से पता चलता है स्पष्ट ROI और दिखाता है कि AI आपके ऑपरेटिंग मॉडल को कितनी अच्छी तरह बदल रहा है।

ले लेना: एआई के मूल्य के मुख्य मीट्रिक के रूप में समय की बचत को ट्रैक करें। एआई के प्रभाव को अपने ऑपरेटिंग मॉडल में बदलाव के रूप में देखें, न कि एकमुश्त सुधार के रूप में।

4. एआई में विश्वास बनाएं: प्रयोग, परीक्षण और अपस्किल

AI को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने का अर्थ है अपनी टीम को उनकी शक्तियों के आधार पर कुशल बनाना. मजबूत पारस्परिक कौशल वाले लोगों को त्वरित इंजीनियरिंग पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, क्योंकि उन्हें यह सहज लगने की संभावना है। दूसरों के लिए, तकनीकी एआई कौशल को प्राथमिकता दें, पारस्परिक क्षमताओं को बढ़ाएं, जहां यह सीधा रिटर्न देगा।

यह दृष्टिकोण नेताओं को इसकी अनुमति देता है सबसे तात्कालिक मूल्य प्रदान करने के लिए टीम के सदस्यों का कौशल बढ़ाएं एआई के अनुकूल अनुकूलन की संस्कृति को बढ़ावा देते हुए। हर कोई त्वरित इंजीनियरिंग में कुशल हो जाता है, लेकिन टीम के सदस्य उन क्षेत्रों में भी विकास करते हैं जहां वे सबसे बड़ा प्रभाव डाल सकते हैं।

ले लेना: प्रत्येक टीम के सदस्य की ताकत के अनुसार एआई प्रशिक्षण, त्वरित इंजीनियरिंग पर ध्यान केंद्रित करना और सॉफ्ट स्किल्स को बढ़ाना जहां उनका सबसे अधिक प्रभाव होगा।

5. एआई को एक उत्पाद के रूप में मानें—आप उत्पाद प्रबंधक हैं

एआई के तेजी से विकसित होने के साथ, सीटीओ को कार्य करने की आवश्यकता है एआई के लिए उत्पाद प्रबंधक उनके संगठन के भीतर. एआई निर्णयों को “निश्चित” न होने दें; इसके बजाय, नियमित रूप से उनका पुनर्मूल्यांकन करें। ऐसी दुनिया में जहां छह महीने तक एक ही मॉडल के साथ रहना आपको पीछे छोड़ सकता है, निरंतर चपलता आवश्यक है.

अत्यधिक विनियमित उद्योगों के लिए, इसका अर्थ है एक बनाना दोहराने योग्य समीक्षा और अनुमोदन प्रक्रिया एआई मॉडल के लिए जो अनुपालन के साथ नवाचार को संतुलित करता है। एजाइल मॉडल मूल्यांकन सीटीओ की भूमिका का हिस्सा है, साथ ही निरंतर एआई एकीकरण की संस्कृति का निर्माण भी है।

ले लेना: एआई निर्णयों का लगातार पुनर्मूल्यांकन करें। एक मॉडल मूल्यांकन प्रक्रिया बनाएं जो विशेष रूप से विनियमित उद्योगों में अनुपालन का त्याग किए बिना चपलता को सक्षम बनाती है।

6. डेटा गुणवत्ता पर केंद्रित एआई डिज़ाइन गाइड के साथ आधार निर्धारित करें

एआई जीवित रहता है और मर जाता है आधार सामग्री की गुणवत्ता. सीटीओ को एक को परिभाषित करके शुरुआत करनी चाहिए एआई डिजाइन गाइड संगठन के लिए, यह सुनिश्चित करना कि प्रत्येक एआई परियोजना उच्च गुणवत्ता वाले डेटा द्वारा समर्थित है। इस गाइड को डेटा संवेदनशीलता के आधार पर मानव निरीक्षण के स्तर सहित संगठनात्मक लक्ष्यों के साथ एआई को संरेखित करने के लिए मानक निर्धारित करने चाहिए। कम डेटा जोखिम वाली परियोजनाओं को न्यूनतम निरीक्षण की आवश्यकता हो सकती है, जबकि संवेदनशील अनुप्रयोगों को अधिक कठोर समीक्षा की आवश्यकता होती है।

इसे सेट करना भी जरूरी है एआई अपनाने और समर्थन को लेकर स्पष्ट अपेक्षाएं. सीटीओ को सक्रिय रूप से एआई का समर्थन करना चाहिए, प्रशिक्षण के लिए समय प्रदान करना चाहिए और यह बताना चाहिए कि यह निवेश दीर्घकालिक लाभ देगा।

ले लेना: एक एआई डिज़ाइन गाइड से शुरुआत करें जो डेटा मानकों और निरीक्षण स्तरों को परिभाषित करता है। एआई के प्रति प्रतिबद्धता दिखाएं और सीखने और विकास की संस्कृति को बढ़ावा दें।

निष्कर्ष

जैसे-जैसे एआई विकास को नया आकार देता है, सीटीओ को एक ऐसी दुनिया के अनुकूल होना चाहिए जहां कोडिंग और नवाचार तकनीकी विशेषज्ञों से परे हो। इस विकास की आवश्यकता है रणनीतिक निरीक्षण, लचीलापन और डेटा गुणवत्ता पर अटूट फोकस. प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त एक ऐसे संगठन के निर्माण में निहित है जहां एआई को विचारपूर्वक, सुरक्षित रूप से और पूर्ण कार्यकारी संरेखण के साथ एकीकृत किया गया है।

यदि आप एआई को एक ऐसा उत्पाद बनाने के लिए तैयार हैं जिस पर आपका संगठन भरोसा कर सके, तो मैं और मेरी टीम मदद के लिए यहां हैं। आइए मिलकर एक एआई-रेडी ऑपरेटिंग मॉडल बनाएं- जो चपलता, डेटा गुणवत्ता और रणनीतिक निरीक्षण पर आधारित हो।