बेहतर व्यावसायिक निर्णयों के लिए व्याख्या योग्य एआई का लाभ कैसे उठाएं

मेरे पास ऐसे अनगिनत संगठन हैं जो उससे कहीं अधिक डेटा से घिरे हुए हैं जितना वे जानते हैं कि क्या करना है। वेबसाइट ट्रैफ़िक संख्या से लेकर विज्ञापन इंप्रेशन और रूपांतरण दर तक, हर दिशा से मेट्रिक्स की बाढ़ आ जाती है। फिर भी किसी तरह, निर्णय अभी भी अनुमान जैसा लगता है। समस्या डेटा की कमी नहीं है; बात यह है कि अकेले डेटा से समझ नहीं बनती, और निश्चित रूप से कार्रवाई नहीं होती। वास्तविक परिवर्तन तब होता है जब उस जानकारी को स्पष्टता और आत्मविश्वास के साथ व्यवसाय का मार्गदर्शन करने के लिए संरचित, व्याख्या और उपयोग किया जाता है। एआई और उन्नत एनालिटिक्स का स्मार्ट उपयोग यह प्रदान कर सकता है।

लेकिन वास्तव में AI का मतलब क्या है? इन सबके मूल में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक प्रोग्राम, एप्लिकेशन या रोबोट नहीं है। यह कई कार्यक्रमों वाली एक प्रणाली है जो ऐतिहासिक डेटा एकत्र कर सकती है, पैटर्न पहचान सकती है, भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए उन पैटर्न का उपयोग कर सकती है और अंतिम उपयोगकर्ता को परिणाम प्रदर्शित कर सकती है। इस तरह की प्रणाली का निर्माण एक टीम खेल है, जहां प्रत्येक भूमिका पाइपलाइन के एक हिस्से में योगदान करती है। आइए सिस्टम के प्रत्येक चरण पर चलें, देखें कि वे कैसे जुड़ते हैं, और जानें कि प्रत्येक चरण वास्तविक निर्णयों के लिए क्या सक्षम बनाता है:

डेटा जुटाओ: उत्पादों, उपयोगकर्ताओं, संचालन और चैनलों से प्रासंगिक संकेत एकत्र करें। परिभाषित करें कि क्या रिकॉर्ड किया जाता है, कितनी बार और किस स्तर पर विवरण दर्ज किया जाता है। पहचानकर्ता रखें ताकि घटनाओं को समय के साथ जोड़ा जा सके।

डेटा तैयार करें: स्रोतों को साफ़ करें, मानकीकृत करें और जोड़ें। टैगिंग को ठीक करें, गायब मानों को संभालें, और मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली विश्वसनीय सुविधाएँ बनाएँ। दस्तावेज़ डेटा परिभाषाएँ और गुणवत्ता जाँच।

मॉडल बनाएं: एक ऐसे मॉडल को प्रशिक्षित करें जो रुचि के परिणाम की भविष्यवाणी करता हो। सटीकता को मान्य करें, अंशांकन की जांच करें और मान्यताओं को रिकॉर्ड करें। ऐसा दृष्टिकोण चुनें जो प्रदर्शन को स्पष्टता के साथ संतुलित करता हो।

पूर्वानुमान परिणाम: संभावनाओं और अपेक्षित मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए मॉडल को वर्तमान रिकॉर्ड पर लागू करें। जिस समय-सीमा या इकाई को आप प्रबंधित करने की योजना बना रहे हैं, उसके अनुसार पूर्वानुमानों को एकत्रित करें।

प्रयोक्ता इंटरफ़ेस: जहां लोग काम करते हैं वहां अंतर्दृष्टि प्रदान करें। ड्राइवरों, रुझानों और अनुशंसित कार्रवाइयों को स्पष्ट दृश्य में दिखाएं। प्रश्न पूछना, परिदृश्य चलाना और परिणाम निर्यात करना आसान बनाएं।

परिणाम कैप्चर करें: वास्तविक परिणाम और उन इनपुटों को रिकॉर्ड करें जिनके कारण वे प्राप्त हुए। नए एकत्र किए गए डेटा से सीखने के लिए निष्कर्षों को वापस मॉडल में फ़ीड करें।

चैटजीपीटी जैसे संवादी एजेंटों से लेकर स्वायत्त वाहनों और सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर कंटेंट क्यूरेशन इंजन तक, मूलभूत एआई प्रणाली उल्लेखनीय रूप से सुसंगत बनी हुई है। उनमें से प्रत्येक डेटा एकत्र करता है, इसे आंतरिक रूप से संसाधित करता है, मॉडल बनाता है और भविष्यवाणियां करता है। ये पूर्वानुमान परिचित इंटरफेस के माध्यम से उपयोगकर्ताओं तक पहुंचाए जाते हैं, और परिणाम बदले में नए डेटा के रूप में सिस्टम में वापस फीड किए जाते हैं। लूप जारी है.

अपनी साझा शारीरिक रचना के बावजूद, ये प्रणालियाँ समान लक्ष्यों के लिए नहीं बनाई गई हैं। एक स्वायत्त वाहन के लिए, अस्पष्टता के लिए कोई जगह नहीं है। एक सिस्टम को किसी बाधा का पता लगाना चाहिए और उससे तुरंत और अचूक तरीके से बचना चाहिए। उपयोगकर्ता मैनुअल की कोई आवश्यकता नहीं है, केवल यांत्रिक पूर्णता के लिए। इसी तरह, सोशल मीडिया फ़ीड के पीछे के एल्गोरिदम को यह समझाने की ज़रूरत नहीं है कि उसने किसी विशेष पोस्ट को क्यों चुना; इसे केवल उपयोगकर्ता को स्क्रॉल करते रहने की आवश्यकता है।

ये मॉडल पैमाने पर सटीकता के लिए बनाए गए हैं। इन मॉडलों के पीछे तंत्रिका नेटवर्क जटिलता पर पनपते हैं और अरबों डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित होते हैं। हालाँकि, उनकी आंतरिक कार्यप्रणाली काफी हद तक गूढ़ है। हम उन्हें ब्लैक बॉक्स कहते हैं क्योंकि उनके निर्माता भी पूरी तरह से स्पष्ट नहीं कर सकते कि व्यक्तिगत भविष्यवाणियाँ कैसे की जाती हैं। और कई अनुप्रयोगों के लिए, वह अपारदर्शिता स्वीकार्य है। परिणाम तर्क से अधिक मायने रखते हैं।

लेकिन हमेशा नहीं.

समझाने योग्य ए.आई

व्यापार में, और विशेष रूप से ई-कॉमर्स और खुदरा क्षेत्र में, क्यों जितना मायने रखता है क्या. यह जानना कि ग्राहक खरीदारी कर सकता है, सहायक होता है। यह जानना कि उस ग्राहक द्वारा खरीदारी करने की संभावना क्यों है, परिवर्तनकारी है। यदि कोई मॉडल अपने तर्क को स्पष्ट नहीं कर सकता है, तो व्यवसाय सीख नहीं सकता है, अनुकूलन नहीं कर सकता है और अनुकूलन नहीं कर सकता है। व्याख्या के बिना अंतर्दृष्टि, प्रभाव के बिना जानकारी है। यहीं पर एक्सप्लेनेबल एआई चरण में प्रवेश करता है। समझाने योग्य एआई जटिलता के पीछे छिपने से इनकार करता है। इसका निर्माण न केवल परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया है, बल्कि उन परिणामों के पीछे की ताकतों को उजागर करने के लिए भी किया गया है। ऐसी दुनिया में जहां विश्वास अर्जित किया जाता है और रणनीतिक कार्रवाई आवश्यक है, व्याख्यात्मकता एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन जाती है।

व्याख्या योग्य एआई एल्गोरिदम पर निर्भर करता है जो सटीकता और पारदर्शिता के बीच एक जानबूझकर संतुलन बनाता है। ये मॉडल अक्सर अपने तंत्रिका नेटवर्क समकक्षों की तुलना में थोड़े कम जटिल होते हैं, लेकिन वे एक महत्वपूर्ण ट्रेडऑफ़ प्रदान करते हैं: मशीन के अंदर देखने की क्षमता। सही उपकरणों के साथ, कोई यह देख सकता है कि किन विशेषताओं ने भविष्यवाणी को किस हद तक और किस दिशा में प्रभावित किया है। अचानक, ब्लैक बॉक्स कांच का बन जाता है।

अंतर्दृष्टि का यह स्तर उन व्यापारिक नेताओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो उन प्रश्नों का उत्तर देना चाहते हैं जो व्यावहारिक और महत्वपूर्ण दोनों हैं। मजबूत वेबसाइट ट्रैफ़िक लेकिन कमजोर रूपांतरण दर वाले ई-कॉमर्स व्यवसाय पर विचार करें। ये कुछ प्रश्न हैं जो मैंने कई बार सुने हैं:

• कौन से ग्राहक खरीदने की सबसे अधिक/न्यूनतम संभावना रखते हैं?
• फ़नल में कौन से चरण ड्रॉप-ऑफ की ओर ले जाते हैं?
• चैनल, क्षेत्र या डिवाइस के आधार पर खरीदारी का व्यवहार किस प्रकार भिन्न होता है?
• कौन से उत्पाद खरीदारी की संभावना बढ़ाते हैं?

ये कोई काल्पनिक प्रश्न नहीं हैं. वे मापने योग्य उत्तरों वाली वास्तविक समस्याएं हैं, जिन्हें समझाने योग्य मॉडलों के माध्यम से प्रकट किया गया है। और वे वास्तविक कार्रवाई की ओर ले जाते हैं। विज्ञापन व्यय को पुनर्निर्देशित करना, लैंडिंग पृष्ठों को फिर से डिज़ाइन करना, उच्च प्रदर्शन वाले उत्पादों को प्राथमिकता देना। प्रत्येक अंतर्दृष्टि सही दिशा में एक कदम बन जाती है। स्पष्ट अंतर्दृष्टि उन प्रश्नों का उत्तर देती है जो मालिक सबसे अधिक पूछते हैं। कौन से चैनल मायने रखते हैं, कौन से पेज प्रेरित करते हैं और कौन सी कार्रवाइयां इस तिमाही में राजस्व बढ़ाएंगी।

अंतर्दृष्टि 1: कैलिफ़ोर्निया के ग्राहकों द्वारा आपका उत्पाद खरीदने की संभावना किसी भी अन्य राज्य के ग्राहकों की तुलना में 10% अधिक है।

क्रिया 1: कैलिफ़ोर्निया में विपणन प्रयास बढ़ाएँ।

अंतर्दृष्टि 2: जो ग्राहक ऑर्गेनिक खोज के माध्यम से वेबसाइट में प्रवेश करते हैं, वे डिजिटल विज्ञापनों के माध्यम से प्रवेश करने वालों की तुलना में खरीदारी करने की अधिक संभावना रखते हैं।

क्रिया 2: SEO पर खर्च किए गए संसाधन विज्ञापनों पर खर्च किए गए संसाधनों से अधिक मूल्यवान हैं।

अंतर्दृष्टि 3: जो ग्राहक उत्पाद X के पेज पर आते हैं, उनके खरीदारी करने की संभावना 20% अधिक होती है।

क्रिया 3: इस लोकप्रिय उत्पाद को होम पेज पर प्रदर्शित करने के लिए वेबसाइट को पुनः डिज़ाइन करें।

ये पैटर्न अक्सर व्यवसाय स्वामी से छिपे रहते हैं। लेकिन, जब उजागर हुआ, तो मैंने उन्हें एक संगठन के संचालन के तरीके को बदलते देखा है। खरीद की संभावना को प्रभावित करने वाली चीज़ों का परिमाण निर्धारित करने से अधिक आत्मविश्वासपूर्ण और प्रभावी निर्णय प्राप्त होते हैं। यह वास्तविक डेटा-संचालित निर्णय-प्रक्रिया का हृदय है।

अर्थ की यांत्रिकी

भविष्यवाणियों पर भरोसा करने के लिए, लोगों को यह देखना होगा कि संख्याएँ क्यों बदलती हैं। उन्नत विश्लेषण तकनीकें मॉडल में उपयोग किए जाने वाले डेटा के बारे में सबसे महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देकर मॉडल को समझाने में मदद करती हैं।

कौन से कारक सबसे अधिक मायने रखते हैं: हम पूरे डेटासेट में फीचर महत्व को समझना चाहते हैं। हम पूर्वानुमानों में उनके योगदान के आधार पर चरों की रैंकिंग करके और शीर्ष ड्राइवरों पर ध्यान केंद्रित करके ऐसा करते हैं।

संभावनाएँ कैसे भिन्न होती हैं: हम यह देखना चाहते हैं कि एक कारक बदलने पर अनुमानित संभावना कैसे बदलती है। हम उस कारक के विभिन्न मूल्यों पर औसत अनुमानित संभावना को देखकर और थ्रेसहोल्ड या नॉनलाइनियर प्रभावों को देखकर ऐसा करते हैं।

क्यों हुई ये भविष्यवाणी: हम एक व्यक्तिगत भविष्यवाणी की व्याख्या करना चाहते हैं। हम यह दिखाने के लिए प्रत्येक इनपुट में स्कोर के कुछ हिस्सों को जोड़कर ऐसा करते हैं कि किन कारकों ने इसे ऊपर या नीचे धकेल दिया।

परिणाम क्या बदलेगा: हम जानना चाहते हैं कि कौन सा समायोजन संभाव्यता को सार्थक तरीके से आगे बढ़ाएगा। हम इनपुट में छोटे, यथार्थवादी परिवर्तनों का अनुकरण करके और नई भविष्यवाणी को मापकर, फिर सबसे बड़े प्रभाव वाले कुछ को सामने लाकर ऐसा करते हैं।

साथ में, ये विधियां मॉडल के तर्क को चरण दर चरण, फीचर दर फीचर स्पष्ट करती हैं। हालाँकि, कहानी को एक साथ रखना अभी भी चुनौतीपूर्ण हो सकता है। मॉडल परिणामों की व्याख्या करना और अंतिम कथा तैयार करने के लिए उन्हें डोमेन विशेषज्ञता के साथ संरेखित करना डेटा वैज्ञानिक का काम है। यहीं पर शिल्प मायने रखता है। मैंने पाया है कि सर्वोत्तम स्पष्टीकरण केवल सर्वोत्तम एल्गोरिदम चलाने से नहीं आते हैं, बल्कि यह जानने से भी आते हैं कि व्यवसाय वास्तव में किन प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास कर रहा है।

अंतर्दृष्टि केवल शुरुआत है

व्याख्या योग्य एआई तकनीकी जटिलता और व्यावसायिक स्पष्टता के बीच एक पुल प्रदान करता है। यह संरेखण बनाता है. यह प्रदर्शन से समझौता किए बिना पारदर्शिता प्रदान करता है। और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह व्यापारिक नेताओं को न केवल जानने की, बल्कि कार्य करने की शक्ति भी देता है।

लेकिन अंतर्दृष्टि मंजिल नहीं है. यह लॉन्चपैड है. एक बार जब किसी व्यवसाय को पता चल जाता है कि खरीदारी व्यवहार किस कारण से होता है, तो स्मार्ट व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए इस जानकारी का लाभ उठाने के कई तरीके हैं। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

पूर्वानुमान

आपके व्यवसाय को पहले से योजना बनाने की आवश्यकता है; और पूर्वानुमान आपको ऐसा करने का एक तरीका देता है। यह अनुमान लगाने के बजाय वास्तविक डेटा का उपयोग करके आपको यह अनुमान लगाने में मदद करता है कि किसी अवधि में कितने राजस्व की उम्मीद की जा सकती है। इसे पूरा करने के लिए, आप अपने खरीदारी संभावना मॉडल से शुरुआत करें। फिर, उन संभावनाओं को गुणा करें जिन्हें प्रत्येक आगंतुक आपके द्वारा अपेक्षित सत्रों की संख्या से खरीदेगा। यह आपको कुल अनुमान देता है।

क्या-क्या परिदृश्य

आपने अपना पूर्वानुमान बना लिया है, परिणामों पर नज़र रख रहे हैं और पता लगा लिया है कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं। लेकिन अब आप एक नया प्रश्न पूछना चाहते हैं: क्या होगा यदि?

यदि आप अपना विज्ञापन खर्च दोगुना कर दें तो क्या होगा? यदि आप कोई उत्पाद बंद कर दें तो क्या होगा? यदि कोई अभियान वायरल हो जाए तो क्या होगा? ये वास्तविक परिणामों वाले निर्णय हैं; और क्या-क्या परिदृश्य आपको कोई कदम उठाने से पहले उनका पता लगाने का एक तरीका देते हैं। ये सिमुलेशन आपको यह पता लगाने की अनुमति देते हैं कि यदि आपने कोई अलग रास्ता अपनाया तो आपके परिणाम कैसे बदल सकते हैं। व्यवसाय स्वामी के लिए किसी निर्णय को क्रियान्वित करने से पहले उसके संभावित प्रभाव को देखने का यह एक बेहतरीन उपकरण है।

ग्राहक प्रोफ़ाइल

सभी ग्राहक एक जैसा व्यवहार नहीं करते. कुछ लोग जल्दी से ब्राउज़ करते हैं और चले जाते हैं। कुछ बार-बार लौटते हैं। कुछ सोशल मीडिया से आते हैं, कुछ विज्ञापनों से। पूर्वानुमान आपको बताता है कि क्या हो सकता है, लेकिन इसका कारण जानने के लिए, आपको यह समझने की ज़रूरत है कि प्रत्येक कार्रवाई के पीछे कौन है। आपको ग्राहक विभाजन की आवश्यकता है.

ग्राहक प्रोफ़ाइलिंग से व्यवसाय को आपके स्टोर पर आने वाले विभिन्न प्रकार के लोगों को समझने में मदद मिलती है। उनके व्यवहार और प्राथमिकताओं में पैटर्न की पहचान करके, व्यवसाय अधिक प्रभावी निर्णय ले सकता है।

निष्कर्ष

व्यवसाय का स्वामी एक साहसी और उद्दंड प्राणी है। मानव की इस नस्ल में किसी अन्य की तरह उत्साह और महत्वाकांक्षा नहीं है; हालाँकि अधिकतर, अंध-निर्णय द्वारा निर्देशित। शेक्सपियर अंग्रेजी भाषा का एक कट्टर छात्र था, मोजार्ट ने संगीत का अध्ययन किया जैसा कि कुछ लोगों ने किया है, और यहां तक ​​कि आधुनिक एथलीट भी साप्ताहिक रूप से फिल्म देखने और विरोधियों का अध्ययन करने में घंटों बिताते हैं। वे जानकारी प्राप्त करते हैं, उसे समझते हैं और इस ज्ञान के आधार पर कार्य करते हैं। इसी तरह वे बेहतर होते जाते हैं. और फिर भी, मैंने कई प्रतिभाशाली लोगों को अकेले अंतर्ज्ञान के आधार पर निर्णय लेते देखा है। इसलिए नहीं कि वे डेटा को महत्व नहीं देते, बल्कि इसलिए क्योंकि उनके पास मौजूद डेटा उन्हें यह नहीं बताता कि आगे क्या करना है।

पैटर्न सामने रखकर, परिणामों की भविष्यवाणी करके और यह बताकर कि कौन सी क्रियाएं सुई को आगे बढ़ाती हैं, एआई सिस्टम व्यवसाय के मालिक को पहले से कहीं अधिक स्पष्ट रूप से देखने में मदद करता है। लक्ष्य सिर्फ अंतर्दृष्टि सीखना नहीं है, बल्कि यह समझना है कि वे व्यवसाय को और अधिक सफल कैसे बना सकते हैं।

यह सही मायने में डेटा-संचालित निर्णय लेने की प्रक्रिया है।