2025 के अंत तक, कंपनियाँ सिंथेटिक इंटेलिजेंस के प्रयोग में नहीं होंगी। इसके बजाय, वे तेजी से विकसित हो रहे जनरेटिव एआई से एजेंटिक एआई की ओर बढ़ने, स्वचालन में प्रगति और नई तकनीकों के व्यापक उपयोग के लिए दौड़ेंगी।
हालांकि, सही तकनीकी निवेश का निर्णय लेना, भू-राजनीतिक अनिश्चितताओं के बीच व्यवसाय की वृद्धि और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए बहुत महत्वपूर्ण होगा, यह जानकारी फॉरेस्टर के नए शोध में सामने आई है।
फॉरेस्टर का 2025 में उभरती तकनीकों पर विश्लेषण उन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करता है जो एआई-आधारित नवाचार को बढ़ावा देने के साथ-साथ दीर्घकालिक स्थिरता को सक्षम करेंगी। यह शोध इन तकनीकों को उनके प्रभाव के आधार पर शॉर्ट-टर्म, मिड-टर्म और लांग-टर्म लाभ के क्षितिज में वर्गीकृत करता है।
**शॉर्ट-टर्म उभरती तकनीकें:**
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– **आईओटी सुरक्षा:** आईओटी सुरक्षा तकनीक से जुड़े उपकरणों और डेटा के लिए सुरक्षा को मजबूत करने में मदद मिलेगी, क्योंकि साइबर खतरों में वृद्धि हो रही है। यह तकनीक उन कंपनियों के लिए सबसे अधिक फायदेमंद होगी जिनकी तकनीकी एकीकरण का स्तर उच्च है।
– **आर्टिफिशियल डेटा:** फॉरेस्टर की उभरती तकनीकों की सूची में इस वर्ष नया जोड़ा गया, यह तकनीक एआई मॉडल प्रशिक्षण को बेहतर बनाते हुए विश्वास और गोपनीयता को भी बढ़ाती है। वित्तीय सेवाओं, बीमा, स्वास्थ्य सेवा और सरकारी क्षेत्रों को इससे सबसे अधिक लाभ होगा।
**मिड-टर्म उभरती तकनीकें:**
– **एजेंटिक एआई:** एजेंटिक एआई की तात्कालिक संभावनाएँ हैं, जो कुछ व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में लचीलापन और अनुकूलता प्रदान करती हैं। हालांकि प्रारंभिक एआई एजेंट प्रोटोटाइप वादा दिखाते हैं, लेकिन सटीकता, विश्वास और समन्वय की आवश्यकता अभी भी बनी हुई है।
– **जनरेटिव एआई फॉर विजुअल कंटेंट:** यह तकनीक कंपनियों को फोटोरियलिस्टिक चित्र, वीडियो और मूविंग ग्राफिक्स बनाने और लागू करने में मदद कर रही है, जो मार्केटिंग, विज्ञापन, खुदरा और ई-कॉमर्स क्षेत्रों पर प्रभाव डालती है, ग्राहकों के लिए इमर्सिव और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करती है।
**उभरती तकनीक:**
– **ह्यूमनॉइड रोबोट्स:** यह पहली बार है जब यह उभरती तकनीक फॉरेस्टर की सूची में शामिल हुई है। ह्यूमनॉइड रोबोट्स, जो कि स्वायत्त मशीनें हैं और इंसानों की तरह दिखती और व्यवहार करती हैं, सेंसर, एआई और एक्ट्यूएटर्स से लैस होती हैं। इनका उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, लेकिन महंगे अनुसंधान और विकास खर्च और मौजूदा ढांचे में रोबोटों को एकीकृत करने में कठिनाई जैसे मुद्दे इनके व्यापक उपयोग में बाधा डाल सकते हैं।
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