पायलट से उत्पादन तक: जेनएआई कार्यक्रमों को दीर्घकालिक रूप से स्केल करने के लिए अंतर्दृष्टि

वर्षों से, जब हम जेनरेटिव एआई (जेनएआई) के प्रसार पर प्रतिबिंबित करेंगे, तो 2024 को एक जलवायु परिवर्तन के रूप में देखा जाएगा – एक व्यापक प्रयोग, आशावाद, और विकास की अवधि, जब व्यवसायिक नेताओं ने अनुभवहीन नवाचार के अनजाने पानी में अपने पैर डुबो दिए। मैककिंसे के वैश्विक सर्वेक्षण में एआई पर, जो मध्य 2024 में आयोजित किया गया था, 75% ने भविष्यवाणी की कि जेनएआई उनके उद्योगों में महत्वपूर्ण या विघटनकारी परिवर्तन लाएगा।

जबकि जेनएआई के फायदों और सीमाओं के बारे में बहुत कुछ सीखा गया है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि हम अभी भी विकास के चरण में हैं। पायलट कार्यक्रमों को जल्दी से बढ़ाया जा सकता है और उन्हें बनाने के लिए अपेक्षाकृत सस्ता है, लेकिन जब वे सीआईओ कार्यालय के अधीन उत्पादन में जाते हैं तो क्या होता है? नियंत्रित वातावरण में कैसे कार्य-विशिष्ट उपयोग के मामले प्रदर्शन करेंगे, और टीमें अपने कार्यक्रम को परिणाम दिखाने का मौका देने से पहले गति खोने से कैसे बच सकती हैं?

पायलट से उत्पादन तक जाने वाली सामान्य चुनौतियाँ

जेनएआई के enormous संभावनाओं को देखते हुए, जो कि कुशलता में सुधार, लागत में कमी, और निर्णय लेने में सुधार कर सकता है, सी-सूट के निर्देश फंक्शनल व्यवसायिक नेताओं के लिए स्पष्ट है – आगे बढ़ें, और प्रयोग करें। व्यवसायिक नेताओं ने काम करना शुरू किया, जेनएआई कार्यक्षमता के साथ खिलवाड़ किया और अपने स्वयं के पायलट कार्यक्रम बनाए। मार्केटिंग टीमों ने जेनएआई का उपयोग करके उच्च व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव बनाए और दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित किया। ग्राहक सेवा में, जेनएआई ने बुद्धिमान चैटबॉट्स को शक्ति प्रदान की जो वास्तविक समय में मुद्दों का समाधान कर सकते थे, और आरएंडडी टीमें विशाल डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम थीं ताकि नए रुझानों का पता लगाया जा सके।

फिर भी, इसके बीच में अभी भी बहुत बड़ा अंतर है और इसके अंतिम कार्यान्वयन के बीच।

एक बार जब पायलट कार्यक्रम सीआईओ कार्यालय के कक्ष में प्रवेश करता है, तो डेटा की जांच बहुत करीब से की जाती है। अब, हम जेनएआई के साथ कुछ सामान्य मुद्दों से परिचित हो गए हैं जैसे कि मॉडल पूर्वाग्रह और हॉल्यूसिनेशन, और बड़े पैमाने पर वे बड़ी समस्याएं बन जाते हैं। एक सीआईओ पूरे संगठन में डेटा गोपनीयता और डेटा शासन के लिए जिम्मेदार है, जबकि व्यवसायिक नेता केवल अपने विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करने वाले डेटा का उपयोग कर रहे हैं।

स्केलिंग से पहले 3 महत्वपूर्ण बातें

कोई गलती न करें, व्यवसायिक नेताओं ने अपने विशिष्ट कार्य के लिए जेनएआई उपयोग के मामलों का निर्माण करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, लेकिन दीर्घकालिक प्रभाव के लिए स्केलिंग बहुत अलग है। यहां तीन विचार हैं जो इस यात्रा पर निकलने से पहले:

1. शुरू से ही आईटी और सूचना सुरक्षा टीमों को शामिल करें (और अक्सर)

यह सामान्य है कि फंक्शनल व्यवसायिक नेता अपने दैनिक कार्य में अंधेरे में चले जाते हैं और अपने पायलट कार्यक्रम को व्यापक संगठन में विस्तारित करने के लिए क्या आवश्यक है, इसका अनुमान लगाने में विफल रहते हैं। लेकिन एक बार जब पायलट उत्पादन में जाता है, तो व्यवसायिक नेताओं को आईटी और सूचना सुरक्षा टीम के समर्थन की आवश्यकता होती है ताकि वे विभिन्न चीजों के बारे में सोच सकें जो गलत हो सकती हैं।

यही कारण है कि शुरू से ही आईटी और सूचना सुरक्षा टीमों को शामिल करना एक अच्छा विचार है ताकि वे पायलट को तनाव परीक्षण में मदद कर सकें और संभावित चिंताओं पर चर्चा कर सकें। ऐसा करने से यह भी मदद मिलेगी कि क्रॉस-फंक्शनल सहयोग को बढ़ावा मिले, जो व्यक्तिगत कार्यों के भीतर होने वाले पुष्टि पूर्वाग्रह को चुनौती देने और बाहरी दृष्टिकोण लाने के लिए महत्वपूर्ण है।

2. जहां संभव हो वास्तविक डेटा का उपयोग करें

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, डेटा-संचालित मुद्दे जेनएआई को स्केल करने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक हैं। यह इसलिए है कि पायलट कार्यक्रम अक्सर सिंथेटिक डेटा पर निर्भर करते हैं जो व्यवसायिक नेताओं, आईटी टीमों और अंततः सीआईओ के बीच अपेक्षाओं में असंगति पैदा कर सकते हैं। सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया के डेटा की नकल करने के लिए कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा है, जो वास्तविक डेटा के लिए एक प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है, लेकिन किसी भी संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी के बिना।

फंक्शनल नेताओं के पास हमेशा वास्तविक डेटा तक पहुंच नहीं होगी, इसलिए समस्या का निदान करने के लिए कुछ अच्छे सुझाव हैं: (1) उन पायलट कार्यक्रमों से बचें जिन्हें आगे चलकर अतिरिक्त नियामक जांच की आवश्यकता हो सकती है; (2) दिशानिर्देश तैयार करें ताकि खराब डेटा पायलट परिणामों को दूषित या तिरछा न करे; और (3) मौजूदा प्रौद्योगिकी स्टैक का उपयोग करके समाधानों में निवेश करें ताकि भविष्य में संरेखण की संभावना बढ़ जाए।

3. वास्तविक अपेक्षाएं निर्धारित करें

जब जेनएआई ने पहली बार 2022 के अंत में चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद सार्वजनिक प्रमुखता प्राप्त की, तो इस प्रौद्योगिकी के लिए अपेक्षाएं आसमान छू रही थीं कि यह उद्योगों को रातोंरात क्रांतिकारी बना देगी। यह हype (बेहतर या बदतर के लिए) बड़े पैमाने पर बना हुआ है, और टीमें अभी भी दबाव में हैं कि वे तुरंत परिणाम दिखाएं, ताकि उनके जेनएआई निवेशों को आगे के वित्तपोषण की उम्मीद हो सके।

वास्तविकता यह है कि जबकि जेनएआई परिवर्तनकारी होगा, कंपनियों को इस प्रौद्योगिकी को समय (और समर्थन) देने की आवश्यकता है ताकि यह परिवर्तन शुरू कर सके। जेनएआई प्लग-एंड-प्ले नहीं है, न ही इसका सच्चा मूल्य केवल चतुर चैटबॉट या रचनात्मक छवियों तक सीमित है। जेनएआई कार्यक्रमों को सफलतापूर्वक स्केल करने वाली कंपनियां वे होंगी जो पहले दीर्घकालिक प्रभाव पर अल्पकालिक परिणामों को प्राथमिकता देने वाली नवाचार की संस्कृति बनाने का समय लेंगी।

हम सभी इसमें साथ हैं

हालांकि हमने हाल ही में जेनएआई के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है, यह अभी भी एक बहुत ही नवजात प्रौद्योगिकी है, और कंपनियों को किसी भी विक्रेता से सावधान रहना चाहिए जो दावा करता है कि उन्होंने इसे पूरी तरह से समझ लिया है। इस तरह का अभिमान निर्णय लेने की क्षमता को बादल देता है, आधे तैयार概念ों को तेजी से बढ़ावा देता है, और बुनियादी ढांचे की समस्याएं पैदा करता है जो व्यवसायों को दिवालिया बना सकती हैं। इसके बजाय, जैसा कि हम जेनएआई उत्साह के एक और वर्ष में प्रवेश करते हैं, आइए हम भी इस शक्तिशाली प्रौद्योगिकी को जिम्मेदारी से स्केल करने के तरीके पर अर्थपूर्ण चर्चा में शामिल होने का समय लें। प्रक्रिया में शुरू से ही आईटी टीम को शामिल करके, वास्तविक दुनिया के डेटा पर भरोसा करके, और यथार्थवादी आरओआई अपेक्षाओं को बनाए रखकर, कंपनियां सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनकी जेनएआई रणनीतियां न केवल स्केलेबल हैं, बल्कि टिकाऊ भी हैं।