प्रौद्योगिकी
भारत में लघु एवं मध्यम उद्यमों के विकास के लिए AI को अपनाना महत्वपूर्ण- विशेषज्ञ
Delhi दिल्ली: नई दिल्ली में नैसकॉम ग्लोबल कॉन्फ्लुएंस 2025 में जुटे नेताओं के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तेजी से विकसित हो रहा है और भारत में छोटे और मध्यम उद्यमों (एसएमई) के लिए परिदृश्य को लगातार बदल रहा है और एसएमई के लिए दक्षता और व्यावसायिक विकास को बढ़ावा दे सकता है।
वैश्विक सफलता के लिए भारतीय प्रौद्योगिकी कंपनियों को सशक्त बनाने के लिए आयोजित इस कार्यक्रम में नेताओं ने एआई के युग में कनेक्टेड सिस्टम के रोडमैप और भारत में एसएमई पर इसके प्रभाव पर चर्चा की।
विशेषज्ञों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि एआई प्रौद्योगिकियों, विशेष रूप से एजेंटिक एआई का उदय एसएमई के लिए कार्यबल के आकार की पारंपरिक बाधाओं के बिना नवाचार और विस्तार करने और नए अवसरों को अनलॉक करने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है।
विशेषज्ञों ने एआई का लाभ उठाने की बढ़ती आवश्यकता को दोहराया और भारत में एसएमई द्वारा अपने व्यवसाय के विकास का समर्थन करने के लिए इसे तेजी से अपनाने का आह्वान किया।
'कनेक्टेड एआई फ्यूचर की इंजीनियरिंग: साथ मिलकर स्मार्ट सिस्टम बनाना' पर चर्चा के दौरान, ह्यूमनाइज़ टेक के संस्थापक और सीईओ जगदीश मित्रा ने एसएमई के लिए एआई की परिवर्तनकारी क्षमता पर चर्चा की, जिसमें उन्होंने सुझाव दिया कि एसएमई अब बड़े कार्यबल की आवश्यकता के बिना भी अपना विस्तार कर सकते हैं।
उन्होंने कहा, "एसएमई के लिए यह एक महत्वपूर्ण क्षण है। मेरा दृढ़ विश्वास है कि भारत अपने एसएमई पारिस्थितिकी तंत्र की सरलता के माध्यम से छलांग लगाएगा। एआई और क्लाउड-संचालित मॉडल अब संस्थापकों को बहुत कम संसाधनों के साथ 100 गुना तेजी से विस्तार करने की अनुमति देते हैं।"
विशेषज्ञों ने यह भी बताया कि मॉडल को ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए जो विशिष्ट आबादी या स्थानीय क्षेत्रों के लिए प्रासंगिक हों, क्योंकि मौजूदा मॉडल अलग-अलग संदर्भों (जैसे, पश्चिमी डेटासेट) से डेटा के प्रति पक्षपाती हो सकते हैं।
नेताओं ने डेटा को लोकतांत्रिक बनाने, एआई में नवाचार और अनुसंधान को सक्षम करने के लिए सरकारों और उद्यमों के बीच अधिक सहयोग का आह्वान किया।
नागरो के प्रबंध निदेशक-एआई और डेटा विज्ञान, अनुराग सहाय ने इस बात पर प्रकाश डाला कि डेटा प्रचुर मात्रा में और नवीकरणीय होने के बावजूद, प्रभावी एआई मॉडल निर्माण के लिए इसकी गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। डेटा को साफ करने और तैयार करने की प्रक्रिया श्रम-गहन है, जो अक्सर संसाधनों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा लेती है।
उन्होंने कहा, "दिलचस्प बात यह है कि डेटा एक नया तेल है, लेकिन डेटा नवीकरणीय है! हम डेटा बना सकते हैं, डेटा उत्पन्न कर सकते हैं और डेटा को संश्लेषित भी कर सकते हैं।"
वैश्विक सफलता के लिए भारतीय प्रौद्योगिकी कंपनियों को सशक्त बनाने के लिए आयोजित इस कार्यक्रम में नेताओं ने एआई के युग में कनेक्टेड सिस्टम के रोडमैप और भारत में एसएमई पर इसके प्रभाव पर चर्चा की।
विशेषज्ञों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि एआई प्रौद्योगिकियों, विशेष रूप से एजेंटिक एआई का उदय एसएमई के लिए कार्यबल के आकार की पारंपरिक बाधाओं के बिना नवाचार और विस्तार करने और नए अवसरों को अनलॉक करने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है।
विशेषज्ञों ने एआई का लाभ उठाने की बढ़ती आवश्यकता को दोहराया और भारत में एसएमई द्वारा अपने व्यवसाय के विकास का समर्थन करने के लिए इसे तेजी से अपनाने का आह्वान किया।
'कनेक्टेड एआई फ्यूचर की इंजीनियरिंग: साथ मिलकर स्मार्ट सिस्टम बनाना' पर चर्चा के दौरान, ह्यूमनाइज़ टेक के संस्थापक और सीईओ जगदीश मित्रा ने एसएमई के लिए एआई की परिवर्तनकारी क्षमता पर चर्चा की, जिसमें उन्होंने सुझाव दिया कि एसएमई अब बड़े कार्यबल की आवश्यकता के बिना भी अपना विस्तार कर सकते हैं।
उन्होंने कहा, "एसएमई के लिए यह एक महत्वपूर्ण क्षण है। मेरा दृढ़ विश्वास है कि भारत अपने एसएमई पारिस्थितिकी तंत्र की सरलता के माध्यम से छलांग लगाएगा। एआई और क्लाउड-संचालित मॉडल अब संस्थापकों को बहुत कम संसाधनों के साथ 100 गुना तेजी से विस्तार करने की अनुमति देते हैं।"
विशेषज्ञों ने यह भी बताया कि मॉडल को ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए जो विशिष्ट आबादी या स्थानीय क्षेत्रों के लिए प्रासंगिक हों, क्योंकि मौजूदा मॉडल अलग-अलग संदर्भों (जैसे, पश्चिमी डेटासेट) से डेटा के प्रति पक्षपाती हो सकते हैं।
नेताओं ने डेटा को लोकतांत्रिक बनाने, एआई में नवाचार और अनुसंधान को सक्षम करने के लिए सरकारों और उद्यमों के बीच अधिक सहयोग का आह्वान किया।
नागरो के प्रबंध निदेशक-एआई और डेटा विज्ञान, अनुराग सहाय ने इस बात पर प्रकाश डाला कि डेटा प्रचुर मात्रा में और नवीकरणीय होने के बावजूद, प्रभावी एआई मॉडल निर्माण के लिए इसकी गुणवत्ता महत्वपूर्ण है। डेटा को साफ करने और तैयार करने की प्रक्रिया श्रम-गहन है, जो अक्सर संसाधनों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा लेती है।
उन्होंने कहा, "दिलचस्प बात यह है कि डेटा एक नया तेल है, लेकिन डेटा नवीकरणीय है! हम डेटा बना सकते हैं, डेटा उत्पन्न कर सकते हैं और डेटा को संश्लेषित भी कर सकते हैं।"
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