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 महत्वपूर्ण क्षण के रूप में देखा जाएगा – एक अवधि जिसमें व्यापक प्रयोग, आशावाद और वृद्धि देखी गई, जब व्यवसायिक नेता जो पहले अनुसंधान के अप्रत्याशित क्षेत्र में अपने पैरों को गीला करने से हिचकिचाते थे, उन्होंने सीधे इसमें कूदने का फैसला किया। मैककिंसे के ग्लोबल सर्वे ऑन एआई में जो 2024 के मध्य में आयोजित किया गया था, 75% ने भविष्यवाणी की कि जेनएआई उनके उद्योगों में महत्वपूर्ण या विघटनकारी परिवर्तन लाएगा आने वाले वर्षों में।

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 में अपेक्षाकृत सस्ता है, लेकिन जब वे सीआईओ कार्यालय के अधीन उत्पादन में जाते हैं तो क्या होता है? कैसे कार्य-विशिष्ट उपयोग के मामले कम नियंत्रित वातावरण में प्रदर्शन करेंगे, और टीमें अपने कार्यक्रम को परिणाम दिखाने से पहले गति खोने से कैसे बच सकती हैं?

पायलट से उत्पादन में जाने की सामान्य चुनौतियाँ

जेनएआई की क्षमता को देखते हुए जो कि दक्षता में सुधार, लागत में कमी और निर्णय लेने में सुधार कर सकती है, सी-सूट का निर्देश कार्यात्मक व्यवसायिक नेताओं को स्पष्ट था – 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। विपणन टीमों ने जेनएआई का उपयोग करके उच्च व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव बनाए और दोहरावदार 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 अनुसंधान और विकास टीमें बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम थीं ताकि नए रुझानों की पहचान की जा सके।

हालांकि, अभी भी इस संभावना और इसके अंतिम कार्यान्वयन के बीच बहुत बड़ा अंतर है।

एक बार जब पायलट कार्यक्रम सीआईओ कार्यालय के कक्ष में प्रवेश करता है, तो डेटा की जांच बहुत करीब से की जाती है। अब तक, हम जेनएआई के साथ कुछ सामान्य मुद्दों से परिचित हो गए हैं जैसे कि मॉडल पूर्वाग्रह और हॉलुसिनेशन, 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 लागू होने 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 को बनाने में महत्वपूर्ण प्रगति की है जिसके परिणामस्वरूप प्रभावशाली परिणाम मिले हैं, लेकिन दीर्घकालिक प्रभाव के लिए स्केलिंग करना बहुत अलग है। स्केलिंग से पहले तीन विचार हैं:

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

यह सामान्य है कि कार्यात्मक व्यवसायिक नेता अपने दैनिक कार्य में अंधेरे में रहते हैं और अपने पायलट कार्यक्रम को व्यापक संगठन में विस्तारित करने के लिए क्या आवश्यक है, इसका अनुमान लगाने में विफल रहते हैं। लेकिन जब वह पायलट उत्पादन में जाता है, तो व्यवसायिक नेताओं को आईटी और सूचना सुरक्षा टीम का समर्थन चाहिए ताकि वे सभी अलग-अलग चीजों के बारे में सोच सकें जो गलत हो सकती हैं।

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

2. जब भी 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। इसका कारण यह 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 मूल रूप से वास्तविक डेटा के लिए एक प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करता है, लेकिन किसी भी संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी के बिना।

कार्यात्मक नेताओं के पास हमेशा वास्तविक डेटा तक पहुंच नहीं होगी, इसलिए समस्या को ट्रoubleshoot 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 भ्रष्ट या तिरछा न करे; और (3) मौजूदा प्रौद्योगिकी स्टैक का उपयोग करने वाले 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 अपेक्षाएं बहुत अधिक थीं कि यह प्रौद्योगिकी उद्योगों को रातोंरात क्रांतिकारी बना देगी। वह हype (बेहतर या बदतर के लिए) बड़े पैमाने पर बना हुआ है, और टीमें अभी भी तत्काल परिणाम दिखाने के लिए दबाव में हैं यदि उनके जेनएआई निवेश को आगे के वित्तपोषण की उम्मीद है।

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 वास्तविक मूल्य केवल चतुर चैटबॉट या रचनात्मक छवियों तक सीमित है। जेनएआई कार्यक्रमों को सफलतापूर्वक स्केल करने वाली कंपनियां वे होंगी जो पहले नवाचार की संस्कृति बनाने के लिए समय लेती हैं जो दीर्घकालिक प्रभाव को अल्पकालिक परिणामों पर प्राथमिकता देती है।

हम सभी इस साथ हैं

जेनएआई के बारे में हाल ही में जितना हमने पढ़ा है, इसके बावजूद 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। ऐसा अभिमान निर्णय 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, जेनएआई उत्साह के एक और वर्ष में जाने के रूप में, आइए जिम्मेदारी से इस शक्तिशाली प्रौद्योगिकी को स्केल करने के तरीके पर अर्थपूर्ण चर्चाओं में संलग्न होने का समय लें। आईटी टीम को प्रक्रिया में शुरू से शामिल करके, वास्तविक दुनिया के डेटा पर निर्भर 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।