एआई मूल्य में गिरावट: पूंजीकरण कैसे करें, चुनौतियां और प्रमुख विचार

दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने की अपनी क्षमता के कारण AI विश्व स्तर पर संगठनों का ध्यान आकर्षित कर रहा है निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाना. इससे पहले, एआई केवल अकादमिक अनुसंधान करने या उच्च लागत वाले मालिकाना उपकरण बनाने के लिए बड़े निगमों और विश्वविद्यालयों के लिए उपलब्ध था। लेकिन हाल के वर्षों में, कंपनियों को AI की कीमत में महत्वपूर्ण गिरावट का सामना करना पड़ रहा है।

एआई मूल्य में गिरावट का तात्पर्य एआई से संबंधित हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और सेवाओं की लागत में कमी से है। इस गिरावट का प्राथमिक चालक है: घटती लागत कम्प्यूटेशनल संसाधनों का. उदाहरण के लिए, 1950 के दशक में, कम्प्यूटेशनल पावर की लागत थी $ 200,000 / माहक्लाउड कंप्यूटिंग जैसी आधुनिक प्रगति के कारण हाल के वर्षों में इसमें काफी गिरावट आई है।

इसलिए, व्यापारिक नेता मूल्यवान उत्पाद बनाने के लिए घटती एआई लागत का प्रभावी ढंग से लाभ उठा सकते हैं। हालाँकि, AI डोमेन कुछ प्रमुख चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है जिन पर व्यापारिक नेताओं को AI में निवेश करने से पहले सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए। आइए नीचे इस विचार को विस्तार से जानें।

एआई में निवेश करते समय आने वाली प्रमुख चुनौतियाँ

बिजनेस लीडर्स को अपनी एआई पहल को क्रियान्वित करते समय मुख्य रूप से दो प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, यानी, प्रासंगिक डेटासेट पर अपना हाथ रखना और एआई के कम्प्यूटेशनल खर्चों को अपने बजट के भीतर रखना। आइए उन पर एक-एक करके नजर डालें।

1. डेटा गुणवत्ता

AI को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है। इसकी बहुत सारी। लेकिन इससे अधिक के बाद से उच्च-मूल्य डेटा एकत्र करना आसान नहीं है 80% तक उद्यमों में डेटा असंरचित है।

एआई जीवन चक्र में प्राथमिक कदम कच्चे डेटा स्रोतों की पहचान करना और एकत्र करना, उन्हें आवश्यक उच्च गुणवत्ता वाले प्रारूप में बदलना, विश्लेषण निष्पादित करना और मजबूत मॉडल बनाना है।

इसलिए, व्यावसायिक नेताओं के लिए, एक व्यापक डेटा रणनीति का होना आवश्यक है जो एआई को उनके व्यवसाय में एकीकृत करने के लिए इस डेटा का लाभ उठा सके। यदि प्रासंगिक डेटा उपलब्ध नहीं है, तो एआई उद्यम में निवेश करना एक अच्छा विचार नहीं है।

2. कम्प्यूटेशनल रूप से महँगा

एआई को निष्पादित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल क्षमता छोटे संगठनों के लिए प्रवेश बाधा बन सकती है। एआई को मॉडलों की जटिलता के आधार पर महत्वपूर्ण गणना की आवश्यकता होती है जिससे उच्च लागत आती है। उदाहरण के लिए, कथित तौर पर, इसकी लागत लगभग है $3 मिलियन/माह OpenAI के लिए ChatGPT चलाने के लिए।

इसलिए, कम्प्यूटेशनल जरूरतों को पूरा करने के लिए ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट जैसे विशेष और महंगे हार्डवेयर (GPUs) और टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) AI संचालन को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक हैं।

सॉफ्टवेयर के मोर्चे पर, शोधकर्ता एआई मॉडल आकार और मेमोरी फ़ुटप्रिंट को कम करने पर काम कर रहे हैं, जो महत्वपूर्ण रूप से होगा प्रशिक्षण का समय कम करें और अंततः कम्प्यूटेशनल लागत बचाएं।

एआई मूल्य में गिरावट का लाभ उठाना

हाल के वर्षों में, एआई डोमेन ने सभी आयामों, यानी सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर, अनुसंधान और निवेश में काफी प्रगति की है। परिणामस्वरूप, एआई बिजनेस लीडर्स ने एआई से संबंधित कई चुनौतियों पर काबू पाया और उन्हें कम किया है।

एआई अनुप्रयोगों का त्वरित विकास

आज, अधिकांश एआई उपकरण मुफ़्त वेरिएंट पेश करते हैं। उनके सशुल्क सदस्यता मॉडल भी उचित हैं। व्यवसाय और व्यक्ति इन एप्लिकेशन का उपयोग दक्षता बढ़ाने, निर्णय लेने में सुधार, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, जेनेरिक एआई उपकरण जैसे बार्ड, चैटजीपीटी, या जीपीटी-4 उपयोगकर्ताओं को नए विचार उत्पन्न करने और विभिन्न प्रकार की सामग्री, जैसे उत्पाद सारांश, मार्केटिंग प्रतियां, ब्लॉग पोस्ट इत्यादि लिखने में सहायता कर सकते हैं। 300 अनुप्रयोगों GPT-3 API के शीर्ष पर निर्मित हैं।

अन्य डोमेन में भी विभिन्न उदाहरण हैं। उदाहरण के लिए, स्थानांतरण सीखने की तकनीक अनुप्रयोग सटीकता में सुधार के लिए चिकित्सा छवि वर्गीकरण के लिए उपयोग किया जा रहा है। सेल्सफोर्स आइंस्टीन एक जेनरेटिव एआई सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) है जो डेटा का विश्लेषण कर सकता है, ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकता है।

एआई में अधिक निवेश

एआई की कीमतों में गिरावट से बड़े पैमाने पर प्रौद्योगिकी को अपनाया गया है, जिससे एआई एक आकर्षक निवेश अवसर बन गया है। उदाहरण के लिए, 2022 में एआई बाजार का आकार इसका मूल्य $387.5 बिलियन था। 1395% की सीएजीआर से बढ़ते हुए, 2029 में इसके 20.1 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है।

एआई उत्पादों का उपयोग स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, वित्त आदि जैसे प्रमुख उद्योगों में नई प्रगति करने के लिए किया जा रहा है। सभी बड़े तकनीकी दिग्गज और स्टार्टअप एआई अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रहे हैं।

एआई मूल्य में गिरावट का लाभ उठाने से पहले व्यापारिक नेताओं के लिए मुख्य विचार

व्यावसायिक लक्ष्यों को समझें और मूल्यांकन करें कि एआई इसमें कैसे फिट बैठता है

एआई मूल्य में गिरावट का लाभ उठाने से पहले, अपनी व्यावसायिक रणनीति और लक्ष्यों की पहचान करना आवश्यक है। अवास्तविक अपेक्षाएँ इसके प्रमुख कारणों में से एक हैं एआई परियोजना विफलता. रिपोर्ट से ऐसा पता चलता है 87% तक एआई की कई पहल उत्पादन तक नहीं पहुंच पाती हैं। इसलिए, आपकी डेटा रणनीति का आकलन करना और समग्र दक्षता बढ़ाने के लिए एआई को व्यवसाय में कैसे एकीकृत किया जा सकता है, एआई में निवेश करने से पहले विचार करने के लिए महत्वपूर्ण पहलू हैं।

एक उच्च गुणवत्ता वाली एआई टीम बनाएं और उन्हें सही टूल से लैस करें

एआई में निवेश करने से पहले, अपनी एआई टीम के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर संसाधनों की पहचान करना महत्वपूर्ण है। उन्हें सही डेटासेट से लैस करें जिसका लाभ वे बेहतर उत्पाद बनाने के लिए उठा सकें। अपनी एआई पहल की सफलता सुनिश्चित करने के लिए उन्हें आवश्यक प्रशिक्षण प्रदान करें। शोध से पता चलता है कि दोनों कर्मचारियों में एआई विशेषज्ञता की कमी और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की अनुपलब्धता एआई उद्यमों की विफलता के प्रमुख कारण हैं।

एआई लागत और निवेश पर रिटर्न (आरओआई) का अनुमान लगाएं

कई एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं क्योंकि वे वादा किए गए परिणाम या रिटर्न देने में असमर्थ होते हैं। 2012 में, ऑन्कोलॉजी के लिए आईबीएम के एआई सॉफ्टवेयर वॉटसन को फंडिंग लायक मूल्य प्राप्त हुआ 62 $ मिलियन. इसे रोगी के व्यक्तिगत डेटा, चिकित्सा इतिहास और चिकित्सा साहित्य के आधार पर कैंसर रोगियों के निदान और उपचार का सुझाव देने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

इस परियोजना की सटीकता और विश्वसनीयता के लिए आलोचना की गई थी। इसके अलावा, अस्पतालों में इस सॉफ़्टवेयर को स्थापित करना महंगा था। आख़िरकार, 2021 में आई.बी.एम परित्यक्त ऑन्कोलॉजी के लिए वॉटसन के लिए इसकी बिक्री। इसलिए, एआई प्रौद्योगिकियों में निवेश करने से पहले उन्हें प्राप्त करने या बनाने की लागत का मूल्यांकन करना आवश्यक है।

एआई विनियमों का मूल्यांकन करें

व्यापारिक नेताओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनकी एआई पहल प्रासंगिक नियमों का अनुपालन करें। हाल ही में, एआई नियम वैश्विक निगरानीकर्ताओं का फोकस बन गए हैं। इन एआई नियम इसका उद्देश्य एआई डेटा पूर्वाग्रह, व्याख्यात्मकता से संबंधित चिंताओं का समाधान करना है। डेटा गोपनीयता और सुरक्षा.

उदाहरण के लिए: GDPR (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन) एक ऐसा ईयू विनियमन है जो 2018 में लागू हुआ। यह व्यक्तिगत डेटा संग्रह, इसके प्रसंस्करण और एआई सिस्टम में उपयोग पर संगठनात्मक नीतियों को नियंत्रित करता है।

इसके अलावा, नवंबर 2021 में सभी 193 सदस्य देश शामिल होंगे यूनेस्को जोखिम मुक्त एआई विकास सुनिश्चित करने के लिए एआई नैतिकता के सामान्य मूल्यों और सिद्धांतों को अपनाने पर सहमति व्यक्त की।

एआई में निवेश करने का सही समय अभी है!

वैश्विक तकनीकी दिग्गज एआई में भारी निवेश कर रहे हैं जो हमें बताता है कि एआई का भविष्य उज्ज्वल है। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ने निवेश किया है 10 $ अरब AI में जबकि Google ने निवेश किया है 400 $ मिलियन 2023 की शुरुआत में अपने एआई उद्यमों में।

व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, AI की गिरती कीमतों का लाभ उठाना महत्वपूर्ण है। साथ ही, उनके लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे मजबूत सिस्टम बनाने के लिए एआई द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों का समाधान करें और उन पर काबू पाएं।

अधिक दिलचस्प एआई-संबंधित सामग्री के लिए, यहां जाएं एकजुट.एआई.