एआई पर केलॉग निष्पादन मामलों, कार्यान्वयन और ‘संस्कृति परिवर्तन’ का उपयोग करता है

Posted on

एआई अपनाने की अवस्था में आपका उद्यम कहां खड़ा है? पता लगाने के लिए हमारे एआई सर्वेक्षण में भाग लें।


प्रौद्योगिकी विकसित करने के इस युग में, संगठनों को सफल होने के लिए अत्यधिक अनुकूल होना चाहिए। एक सांख्यिकी रिपोर्ट से पता चलता है कि महामारी से पहले अमेरिका में 4.7 मिलियन से अधिक लोग कम से कम आधा समय दूर से काम कर रहे थे – एक प्रतिशत जो तब से बढ़ गया है। और पूरी तरह से पहली बार डिजिटल चैनलों का उपयोग करने वाले 75% लोगों ने संकेत दिया कि जब चीजें महामारी के बाद “सामान्य” हो जाएंगी, तो वे उनका उपयोग करना जारी रखेंगे।

केलॉग लचीले, अधिक बहुमुखी काम के लिए रणनीति अपनाने वाले ब्रांडों में से एक है। उदाहरण के लिए, एनालिटिक्स समाधान बनाने के लिए कंपनी की यात्रा में ऐसे उपकरण मिले हैं जो उपभोक्ता परिवर्तन के संकेतक और जनसांख्यिकीय द्वारा एक खरीदार की प्रोफाइल की पहचान कर सकते हैं। केलॉग अब उपभोक्ता आधारों पर अभियानों को लक्षित करने और ईकॉमर्स के लिए खोज और इन्वेंट्री को स्वचालित और अनुकूलित करने, खुदरा बिक्री को रूट करने के लिए डेटा का लाभ उठाता है।

“हम अपने पूरे व्यवसाय में एआई का उपयोग कर रहे हैं – आपूर्ति श्रृंखला दक्षता बनाने से लेकर नए खाद्य पदार्थों के लिए सर्वश्रेष्ठ स्वाद संयोजनों की पहचान करने के लिए प्रमुख समूहों पर विपणन पर ध्यान केंद्रित करने और यह पहचानने के लिए कि कौन सी सामग्री उनके साथ सबसे अधिक प्रतिध्वनित होगी, आउटलेट निष्पादन के अवसरों की पहचान करने के लिए,” मोनिका मैकगर्क, केलॉग के मुख्य वैश्विक विकास अधिकारी ने वेंचरबीट के साथ बातचीत में कहा। “केलॉग में प्रत्येक फंक्शन और बिजनेस यूनिट अपने व्यावसायिक प्रभाव से लेकर परिवर्तन प्रबंधन के दृष्टिकोण से हमारी तकनीक को उनके तरंग प्रभाव तक आगे बढ़ाने की क्षमता के आधार पर उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देती है … अंततः, एआई को अपनाना काम करने का एक नया तरीका है। ।”

बक्सों का इस्तेमाल करें

आपूर्ति श्रृंखला पक्ष पर, केलॉग का कहना है कि यह सामग्री और उत्पादों को सही समय पर और सही लागत के लिए सामग्री और उत्पादों को भेजने के लिए एआई को नियोजित करता है। कंपनी की तकनीकों में से एक लगातार विभिन्न मांग संकेतों से संबंधित डेटा के अलग-अलग स्रोतों की समीक्षा करती है। जब यह एक व्यवधान, या यहां तक ​​कि एक पैटर्न को महसूस करता है जो व्यवधान का कारण बन सकता है, तो यह इससे बचने के तरीके के बारे में एक सिफारिश प्रदान करता है।

“किसी भी उद्योग में आपूर्ति श्रृंखलाओं में चुनौतियां दशकों में ज्यादा नहीं बदली हैं … [With this AI-powered solution,] हम स्टॉक से बाहर की समस्या को कभी भी होने से रोकने के लिए दिन दर सप्ताह पहले से समायोजन करने में सक्षम हैं। हमने 2020 में Cheez-It सहित विभिन्न ब्रांडों के साथ प्रौद्योगिकी का संचालन किया, और सेवा में सार्थक सुधार देखा, ”मैकगर्क ने कहा। “उसने कहा, यह चांदी की गोली नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास कोई क्षमता नहीं है, तो मशीन लर्निंग उस अंतर्निहित समस्या को ठीक नहीं कर सकता है – लेकिन यह आपको जो मिला है उसका अधिकतम लाभ उठाने में मदद कर सकता है।”

मैकगर्क के अनुसार, महामारी ने हाल के वर्षों में केलॉग द्वारा एआई में किए गए निवेश के महत्व को बढ़ा दिया है। चुनौतियों के बीच यह और अन्य उपभोक्ता पैकेज्ड सामान व्यवसायों का सामना करना पड़ा, आपूर्ति श्रृंखला बनाए रखना और मांग के दानेदार स्रोतों की भविष्यवाणी करना क्योंकि स्थानीय शटडाउन ने चैनलों तक पहुंच और खाने के व्यवहार को प्रभावित किया। केलॉग को अपने ग्राहकों का समर्थन करने के तरीके खोजने के लिए भी मजबूर किया गया था, भले ही ऑर्डर लेने के लिए शारीरिक रूप से प्रवेश करना संभव न हो, साथ ही यह सुनिश्चित करना कि उसके ब्रांड लॉकडाउन के दौरान बढ़े हुए ईकॉमर्स चैनलों पर “बल में” दिखाई दे रहे थे।

मैकगर्क ने कहा, “महामारी के साथ अप्रत्याशित डेटासेट आए, जिनका हम नए तरीकों से उपयोग कर रहे हैं – उदाहरण के लिए, जैसा कि हम उन उपभोक्ताओं को रखना चाहते हैं जिन्होंने महामारी के दौरान केलॉग खाद्य पदार्थों की कोशिश की या फिर से खोज की।” “कोई नहीं जानता कि भविष्य में क्या होगा, लेकिन मुझे पूरी उम्मीद है कि हम पुरानी और नई दोनों चुनौतियों को हल करने के लिए नए तरीकों से एआई का उपयोग करना जारी रखेंगे। साथ ही, अब हमने अपनी मुख्य प्रक्रियाओं में जो क्षमताएं बनाई हैं, वे यहां रहने के लिए हैं। ”

केलॉग का एआई को अपनाना काफी हद तक सफल रहा है, जिससे कंपनी अपनी आपूर्ति श्रृंखला में कचरे को कम करने और बिक्री को बढ़ावा देने में सक्षम हुई है। कंपनी ने कई तरह के उपयोग के मामलों में पायलट लॉन्च किए हैं, जिसमें यूएस में अपने स्टोर-स्तरीय सेल्सफोर्स के रूटिंग को गतिशील रूप से अनुकूलित करना शामिल है, ताकि सबसे बड़े उछाल वाले आउटलेट्स पर प्रयासों पर ध्यान केंद्रित किया जा सके। अमेरिका, भारत और अन्य बाजारों में, यह 15 दिन पहले तक ऑनलाइन आउट-ऑफ-स्टॉक की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का दोहन कर रहा है, जिससे केलॉग को कुछ खाद्य पदार्थों से पुन: व्यवस्थित करने या प्रचार डॉलर को दूर करने में सक्षम बनाता है। और कंपनी ने अलग-अलग स्टोर में अपने पॉइंट-ऑफ-सेल मार्केटिंग को निजीकृत करने के लिए मेक्सिको में भौगोलिक क्षेत्रों की जनसांख्यिकी और वरीयताओं का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करना शुरू कर दिया है।

मैकगर्क ने कहा, “निजीकरण हमारे आकार के व्यवसाय के लिए पूरा करना आसान नहीं है, लेकिन यही वह जगह है जहां एआई आता है। एआई का लाभ यह है कि यह लोगों को वैयक्तिकरण बनाने में मदद करेगा – बड़े पैमाने पर।” “एआई और मशीन लर्निंग के हमारे अधिकांश एप्लिकेशन को एक कठिन व्यावसायिक मामले या विशिष्ट बाज़ार समस्या से जोड़ा गया है जिसे हम हल करने का प्रयास कर रहे हैं। यह सुनिश्चित करता है कि हम अपने संसाधनों को किसी ऐसी चीज़ पर केंद्रित कर रहे हैं जो हमारे वास्तविक व्यावसायिक प्रदर्शन के लिए मायने रखती है। ”

सीख

नैतिकता और जिम्मेदार एआई के विषय पर, मैकगर्क का कहना है कि केलॉग डेटा गोपनीयता और सहमति के आसपास के कानूनों और विनियमों का पालन करता है और सुनिश्चित करता है कि उसके साथी भी ऐसा ही करें। जबकि वह नोट करती है कि एआई के उपयोग को नियंत्रित करने वाले स्थानीय नियामक ढांचे अभी भी “काफी भावपूर्ण” हैं, मैकगर्क का कहना है कि केलॉग आंतरिक रूप से यह समझने पर केंद्रित है कि संभावित जोखिम और अनपेक्षित परिणाम कहां हो सकते हैं ताकि यह उनसे आगे निकल सके। उदाहरण के लिए, कंपनी एल्गोरिदम को डिजाइन करने और प्रशिक्षण देने में पूर्वाग्रह को रोकने के लिए कदम उठाती है, विशेष रूप से उन स्थितियों में जहां स्वचालन से “मानव सहानुभूति” की आवश्यकता होती है।

मैकगर्क ने कहा, “हमने डेटा-संचालित मार्केटिंग जैसी चीजों में संलग्न कर्मचारियों और भागीदारों को प्रशिक्षित करना प्राथमिकता बना दिया है।” “[We want them to] स्थानीय नियमों और हमारी अपनी नीतियों से अवगत रहें, उनके अनुपालन को प्रमाणित करते हुए।”

अपने स्वयं के डिजिटल परिवर्तनों को शुरू करने वाले उद्यमों के लिए, मैकगर्क “यदि हम इसे बनाते हैं, तो वे आएंगे” मानसिकता से बचने की सलाह देते हैं। पीछे पड़ने से बचने के लिए आवश्यक डेटा को क्रम में प्राप्त करने और उन परिदृश्यों की पहचान करने की आवश्यकता होती है जो व्यावहारिक अनुप्रयोग और निकट-अवधि के व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर सकते हैं।

आईबीएम के अनुसार, एआई उद्यम अपनाने की चुनौतियों में सीमित विशेषज्ञता और विकासशील मॉडलों के लिए उपकरणों की कमी शामिल है। जबकि 90% से अधिक व्यवसायों ने एक सर्वेक्षण में कंपनी को बताया कि एआई किसी निर्णय पर कैसे पहुंचा, यह समझाने की उनकी क्षमता महत्वपूर्ण है, पक्षपातपूर्ण डेटा सहित, आधे से अधिक समस्याओं का हवाला दिया गया है। फिर भी, आईडीसी ने भविष्यवाणी की है कि 2022 में एआई पर 77.6 बिलियन डॉलर खर्च करने के लिए व्यवसाय इन अवरोधकों को पार कर जाएगा, जो पिछले साल 24 बिलियन डॉलर था।

“आप जो कर सकते हैं उसे साबित करके गति प्राप्त करें। इंजीलवादियों के अपने गोत्र का निर्माण करें, ”मैकगर्क ने कहा। “एआई को लागू करने के लिए संस्कृति परिवर्तन की आवश्यकता है: परीक्षण करने और सीखने की इच्छा – और इसे गति के साथ करें। कोई फर्क नहीं पड़ता कि कॉर्पोरेट संस्कृति, आंतरिक उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करना – इन एल्गोरिदम के लिए अंतिम ग्राहक – डेटा के बेहतर उपभोक्ता कैसे बनें और डेटा विज्ञान प्रतिभा के साथ काम करना सर्वोपरि होगा। ”

वेंचरबीट

तकनीकी निर्णय लेने वालों के लिए परिवर्तनकारी तकनीक और लेनदेन के बारे में ज्ञान हासिल करने के लिए वेंचरबीट का मिशन एक डिजिटल टाउन स्क्वायर बनना है।

जब आप अपने संगठनों का नेतृत्व करते हैं तो हमारा मार्गदर्शन करने के लिए हमारी साइट डेटा तकनीकों और रणनीतियों पर आवश्यक जानकारी प्रदान करती है। हम आपको हमारे समुदाय का सदस्य बनने के लिए आमंत्रित करते हैं:

  • आपकी रुचि के विषयों पर अप-टू-डेट जानकारी
  • हमारे समाचार पत्र
  • गेटेड विचार-नेता सामग्री और हमारे बेशकीमती आयोजनों के लिए रियायती पहुंच, जैसे रूपांतरण 2021: और अधिक जानें
  • नेटवर्किंग सुविधाएँ, और बहुत कुछ

सदस्य बने

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *