एआई द्वारा संचालित पूर्वानुमान मॉडलिंग रोजमर्रा के व्यावसायिक डेटा का उपयोग करने के तरीकों को क्रांतिकारी ढंग से बदल सकता है। 2026 में, उद्योगिक एआई के लिए प्रश्न यह नहीं है कि क्या पूर्वानुमान मॉडल सांख्यिकीय पूर्वानुमानों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं—यह तर्क सुलझ गया है। अब मुख्य प्रश्न यह है कि कैसे पूर्वानुमान प्रणालियों को अपने निष्कर्षों पर कार्रवाई करने की अनुमति दी जाए बिना व्यावसायिक इरादे से भटके। सीमा पूर्वानुमान से स्वचालित निर्णय लेने में गई है, और अग्रणी और पिछड़ों के बीच का अंतर इसी अनुसार चौड़ा हो रहा है।
“कंपनियां अब पीछे देखने वाले दृष्टिकोण से थक गई हैं; वे अधिक भविष्य-परक होना चाहती हैं,” अनुसार विशाल गुप्ता, अनुसंधान फर्म वर्स्ट ग्रुप के भागीदार। गहना शिक्षण और जनरेटिए एआई जैसी तकनीकों द्वारा चालित बुद्धिमान विश्लेषण इसे संभव बना रहा है। रियल-टाइम प्रशिक्षण एआई को तैमारी शेड्यूल के इंतजार के बिना निरंतर विकास करने की अनुमति देता है।
इसके अलावा, नए पूर्वानुमान इंजन जिन पर डेटा निर्भर करता है, वे अब केवल साफ, संख्यात्मक रिकॉर्ड तक सीमित नहीं हैं, बल्कि अनियमित, असंरचित स्रोतों में भी विस्तारित हो गए हैं जो अंतर्दृष्टि से भरपूर हैं। परिणामस्वरूप, एआई-चालित विश्लेषण कंपनियों को निष्क्रिय पश्चात् दृष्टि से व्यावहारिक भविष्य-परक दृष्टि की ओर ले जा रहा है। एआई पूर्वानुमान विश्लेषण—जो पूर्वानुमान मॉडलिंग, डेटा तैयारी, विश्लेषण वर्कफ्लो, परिणामों की व्याख्या, और निर्णय लेने वाले अनुप्रयोगों से मिलकर बना है—को एक नई ऊंचाई तक ले जा रहा है।
“कई तरीकों से मैं यह मानता हूं कि ‘विश्लेषण’ शब्द एआई के लिए जगह दे रहा है,” गुप्ता कहते हैं। “सब कुछ एआई बन रहा है।”
प्रमुख इकाइयां: कंपनियां: वर्स्ट ग्रुप, मिट टेक्नोलॉजी रिव्यू | व्यक्तियां: विशाल गुप्ता
स्रोत: MIT Technology Review AI · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित