आपकी टीम के काम करने के तरीके के मुताबिक बने AI टूल

ज़्यादातर आर्किटेक्चर और रियल एस्टेट टीमें जानती हैं कि समय कहाँ जाता है: मटीरियल का एक और विकल्प तैयार करने में, क्लाइंट की तस्वीर में एक और प्रोडक्ट रखने में, सप्लायर डेटा खोजने में या हर प्रोजेक्ट के लिए वही दृश्य काम दोहराने में।

सामान्य AI टूल अलग-अलग प्रयोगों में मदद कर सकते हैं। लेकिन वे शायद ही उन प्रोडक्ट, नियमों, डेटा और स्वीकृति चरणों को समझते हैं जो किसी कंपनी की वास्तविक कार्यप्रणाली को उपयोगी बनाते हैं। यहीं कस्टम AI समाधान मूल्यवान होता है।

आपकी कार्यप्रणाली विशिष्ट है। आपके AI टूल भी वैसे ही होने चाहिए।

कस्टम AI टूल आपकी टीम की मौजूदा प्रक्रिया से शुरू होता है। वह सप्लायर कैटलॉग से जुड़ सकता है, स्वीकृत मटीरियल विकल्प इस्तेमाल कर सकता है, आपके विज़ुअल मानकों का पालन कर सकता है या ऐसा काम सरल कर सकता है जो अभी कई लोगों और ऐप्लिकेशन से होकर गुजरता है।

लक्ष्य हर जगह AI जोड़ना नहीं है। लक्ष्य एक स्पष्ट अड़चन पहचानकर उस काम को तेज़, आसानी से दोहराने योग्य और टीम या क्लाइंट के इस्तेमाल के लिए सरल बनाना है।

वास्तविक जगहों में वास्तविक प्रोडक्ट देखें

कल्पना करें कि किसी फ़र्नीचर सप्लायर के पास सैकड़ों मानक प्रोडक्ट हैं। विज़ुअलाइज़ेशन आर्टिस्ट से हर विकल्प हाथ से बनवाने के बजाय उपयोगकर्ता सप्लायर डेटाबेस से खास कुर्सी चुनता है, इंटीरियर की फ़ोटो अपलोड करता है और तय करता है कि प्रोडक्ट कहाँ दिखना चाहिए।

AI कार्यप्रणाली परिप्रेक्ष्य, पैमाने, रोशनी और छाया जैसे दृश्य संदर्भों का ध्यान रखते हुए उस प्रोडक्ट को जगह में रखती है। फिर आर्किटेक्ट, विक्रेता या क्लाइंट हर बार पूरा विज़ुअलाइज़ेशन बनाए बिना कैटलॉग के कई विकल्पों की तुलना कर सकता है।

प्रोडक्ट प्लेसमेंट से आगे

यही सिद्धांत आर्किटेक्चर और प्रोडक्ट से जुड़े कई निर्णयों में सहायक हो सकता है। इंटरफ़ेस, डेटा और ऑटोमेशन का स्तर टूल इस्तेमाल करने वालों की वास्तविक ज़रूरतों के अनुसार तय होता है।

जगहों, प्रोडक्ट और निर्णयों पर काम करने वाली टीमों के लिए

दोहराए जाने वाले काम से काम करने वाले AI प्रोडक्ट तक

कस्टम विकास की शुरुआत बड़े प्लेटफ़ॉर्म से होना ज़रूरी नहीं। हम एक मूल्यवान कार्यप्रणाली से शुरू करते हैं और वास्तविक डेटा से उसे परखते हैं।

कस्टम AI टूल को उपयोगी क्या बनाता है?

• वह बार-बार होने वाला, स्पष्ट रूप से परिभाषित काम हल करता है।
• वह उन प्रोडक्ट और डेटा के साथ काम करता है जिन पर टीम पहले से भरोसा करती है।
• वह उपयोगकर्ता को कम लेकिन सार्थक नियंत्रण देता है।
• वह वास्तविक निर्णय या अगले कदम में सहायक आउटपुट देता है।
• वह एक और अलग ऐप्लिकेशन बनाने के बजाय मौजूदा कार्यप्रणाली में बैठता है।

हर कार्यप्रणाली को कस्टम सॉफ़्टवेयर की ज़रूरत नहीं

कभी Rendero की मौजूदा कार्यप्रणाली ही पर्याप्त होती है। दूसरे मामलों में समर्पित इंटरफ़ेस, निजी प्रोडक्ट डेटाबेस, कंपनी-विशिष्ट नियम या ऐसा इंटीग्रेशन मूल्य देता है जो सामान्य टूल नहीं दे सकता।

इसलिए पहला कदम विकास का प्रस्ताव नहीं है। वह मौजूदा प्रक्रिया, उसे इस्तेमाल करने वाले लोगों और सफल परिणाम से आने वाले बदलाव पर व्यावहारिक बातचीत है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

कस्टम AI समाधान क्या है?

यह सामान्य इमेज जनरेटर के बजाय कंपनी के अपने काम, उपयोगकर्ता, डेटा और सीमाओं के अनुसार डिज़ाइन किया गया केंद्रित टूल या कार्यप्रणाली है।

क्या टूल हमारे प्रोडक्ट डेटाबेस के साथ काम कर सकता है?

हाँ, यदि स्रोत डेटा और प्रोडक्ट इमेज उपयुक्त हों। कनेक्शन का सटीक तरीका इस पर निर्भर करता है कि कैटलॉग अभी कैसे रखा और संभाला जाता है।

क्या AI आर्किटेक्ट या डिज़ाइनर की जगह लेता है?

नहीं। टूल की उपयोगी भूमिका विज़ुअलाइज़ेशन, तुलना और संवाद तेज़ करना है, जबकि डिज़ाइन और प्रोडक्ट निर्णयों की ज़िम्मेदारी लोगों के पास रहती है।

शुरुआत कैसे करें?

ऐसी कार्यप्रणाली से शुरू करें जिसमें बहुत समय लगता हो या जो बार-बार दोहराई जाती हो। उसी प्रक्रिया से हम परख सकते हैं कि छोटा प्रोटोटाइप बनाना उपयोगी होगा या नहीं।