May 11, 2026

एआई उद्योगों में बदलाव लाता है: विशेषज्ञ | इंडिया न्यूज़ – द टाइम्स ऑफ़ इंडिया

एआई उद्योगों में बदलाव लाता है: विशेषज्ञ | इंडिया न्यूज़ – द टाइम्स ऑफ़ इंडिया


कृत्रिम होशियारी (एआई) दक्षता और निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करके उद्योगों के संचालन के तरीके को बदल रहा है। से उत्पादन और स्वास्थ्य देखभाल और रक्षा के लिए वित्त, अनुप्रयोगों को बड़े पैमाने पर अपनाया जा रहा है।
लेबलबॉक्स में इंजीनियरिंग के निदेशक और एआई विशेषज्ञ मानस तालुकदार ने एआई के वर्तमान प्रभाव की तुलना औद्योगिक क्रांति से की: “आज हम जो एआई क्रांति देख रहे हैं वह औद्योगिक क्रांति के पैमाने और प्रभाव में तुलनीय है। यह केवल कार्यों को स्वचालित करने के बारे में नहीं है ; यह मूल रूप से इस बात की पुनर्कल्पना करने के बारे में है कि व्यवसाय कैसे संचालित होते हैं और निर्णय लेते हैं।”
एआई का उपयोग पूर्वानुमानित रखरखाव, धोखाधड़ी का पता लगाने और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जा रहा है। तालुकदार ने दुनिया भर में व्यावसायीकृत और तैनात किए गए बड़े पैमाने पर एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने में अपने काम के उदाहरण साझा किए, जैसे ऊर्जा पाइपलाइन जंग की निगरानी के लिए एआई और ड्रोन का उपयोग करना, वित्तीय लेनदेन के लिए एआई संचालित धोखाधड़ी का पता लगाना और उपकरण की तैयारी में सुधार के लिए पूर्वानुमानित एआई का उपयोग करना। उन्होंने इन प्रणालियों के उत्पादन के लिए उच्च-गुणवत्ता, वास्तविक समय डेटा के महत्व पर जोर दिया।
तालुकदार ने मौजूदा प्रणालियों में एआई को एकीकृत करने और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने में चुनौतियों का भी उल्लेख किया। उन्होंने ऐसी प्रणालियाँ बनाने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला जो डेटा वैज्ञानिकों को तीव्र तकनीकी प्रगति का समर्थन करते हुए अपने पसंदीदा उपकरणों के साथ काम करने की अनुमति दें।
प्रोफेसर राहुल गुप्ता, एआई के विशेषज्ञ नीतिने एक और चुनौती की ओर इशारा किया: “हालांकि एआई की क्षमता महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे जिम्मेदारी से लागू करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। एआई सिस्टम द्वारा लिए गए निर्णयों को स्पष्ट किया जाना चाहिए, खासकर स्वास्थ्य सेवा और रक्षा जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में।”
औद्योगिक एआई में विशेषज्ञता वाले एक डेटा वैज्ञानिक ने यह भी कहा, “एआई केवल नवाचार के बारे में नहीं है – यह विनिर्माण में डाउनटाइम को कम करने या वित्तीय प्रणालियों में धोखाधड़ी का पता लगाने जैसी लगातार समस्याओं को हल करने के बारे में है। हालांकि, डेटा गुणवत्ता और पहुंच प्रमुख बाधाएं बनी हुई हैं।”

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