ऐसा इसलिए है क्योंकि Genai भारत में Genai को कितनी उत्पादकता अनलॉक कर सकता है, जिसका शीर्षक है, Genai दक्षता, स्थिरता और लागत-प्रभावशीलता में सुधार करने में सक्षम है? भारत का अडियो: 2025. ‘
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हालांकि, केवल 17 प्रतिशत तेजी से हैं और वास्तव में एआई में निवेश कर रहे हैं जबकि एक और 17 प्रतिशत छोटे प्रयोगों के साथ प्रतीक्षा-और-घड़ी मोड में हैं।
यह 66 प्रतिशत उत्तरदाताओं के बावजूद जीनई के लिए अवधारणाओं (POCs) के प्रमाण की शुरुआत कर रहा है।
अवधारणाओं का प्रमाण उन प्रदर्शनों को संदर्भित करता है जो बताते हैं कि एक प्रस्तावित विचार वास्तव में वास्तविक जीवन अनुप्रयोगों में संभव या व्यवहार्य है।
किस ऊर्जा फर्मों के लिए Genai का उपयोग कर रहे हैं
सर्वेक्षण में यह भी कहा गया है कि परिपक्व उद्यम आमतौर पर एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) पहल के लिए अपने राजस्व का 0.4 प्रतिशत से 0.7 प्रतिशत से 0.7 प्रतिशत आवंटित करते हैं, और वे अपने वार्षिक राजस्व के लगभग 2 प्रतिशत के निवेश (आरओआई) पर रिटर्न प्राप्त करते हैं।
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विचाराधीन ऊर्जा कंपनियां भविष्य कहनेवाला रखरखाव, वास्तविक समय ग्रिड अनुकूलन और व्यक्तिगत ग्राहक सगाई जैसे कार्यों के लिए Genai का उपयोग कर रही हैं।
पचास प्रतिशत उत्तरदाताओं का मानना है कि एआई लागत को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, 33 प्रतिशत ने कहा कि एआई ने ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार किया है, और 17% ने कहा है कि इसने कर्मचारी संतुष्टि में योगदान दिया है।
Genai का उपयोग तेल और गैस क्षेत्र में विपणन अनुप्रयोगों के लिए किया गया है, इसके कार्यान्वयन का 50 प्रतिशत हिस्सा है, इसके बाद खरीद, R & D, वित्त और संचालन 33 प्रतिशत है।
अन्वेषण, उत्पादन, शोधन और वितरण कार्यों भी तेजी से संचालन को सुव्यवस्थित करने, सुरक्षा को बढ़ाने और लागत को कम करने के लिए Genai का उपयोग कर रहे हैं।
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यहां सीखने का महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि “उन्नत Genai अनुप्रयोगों को लागू करने से पहले अपने डेटा बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाने की प्राथमिकता देने वाली कंपनियां काफी बेहतर रिटर्न देख रही हैं,” गौरव मोडा, पार्टनर और लीडर, एनर्जी सेक्टर, आई-पार्थेनन इंडिया ने कहा।
उन्होंने कहा, “यह केवल प्रौद्योगिकी को अपनाने के बारे में नहीं है – यह इसे प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए सही नींव बनाने के बारे में है।”
हालांकि, इस क्षेत्र के लिए कुछ चुनौतियां भी हैं, जैसे कि विरासत प्रणालियों, साइबर सुरक्षा जोखिम और एआई प्रतिभा की सीमित उपलब्धता के कारण खराब डेटा गुणवत्ता।
