एआई मूल्य में गिरावट: कैसे लाभ उठाएं, चुनौतियां और मुख्य विचार

एआई ने दुनिया भर के संगठनों का ध्यान आकर्षित किया है क्योंकि यह दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करने और निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने में सक्षम है। पहले, एआई केवल बड़े निगमों और विश्वविद्यालयों के लिए उपलब्ध था जो अकादमिक अनुसंधान या उच्च-लागत वाले प्रोप्राइटरी टूल्स बनाने के लिए इसका उपयोग करते थे। लेकिन हाल के वर्षों में, कंपनियां एआई मूल्य में गिरावट का अनुभव कर रही हैं।

एआई मूल्य में गिरावट एआई से संबंधित हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और सेवाओं की लागत में कमी को संदर्भित करता है। इस गिरावट का प्राथमिक चालक गणना संसाधनों की लागत में कमी है। उदाहरण के लिए, 1950 के दशक में, गणना शक्ति की लागत $200,000/माह थी, जो हाल के वर्षों में क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी आधुनिक प्रगति के कारण काफी कम हो गई है।

इसलिए, व्यवसायिक नेता एआई लागत में गिरावट का लाभ उठाकर मूल्यवान उत्पाद बना सकते हैं। हालांकि, एआई डोमेन में कुछ प्रमुख चुनौतियाँ हैं जिन पर व्यवसायिक नेताओं को एआई में निवेश करने से पहले ध्यान देना चाहिए। आइए इस विचार को विस्तार से देखें।

एआई में निवेश करते समय सामना की जाने वाली प्रमुख चुनौतियां

व्यवसायिक नेता मुख्य रूप से दो प्रमुख चुनौतियों का सामना करते हैं जब वे अपनी एआई पहल को निष्पादित करते हैं, अर्थात् प्रासंगिक डेटासेट प्राप्त करना और एआई की गणना लागत को अपने बजट के भीतर रखना। आइए उन्हें एक-एक करके देखें।

1. डेटा गुणवत्ता

एआई को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। बहुत सारा। लेकिन यह उच्च मूल्य वाले डेटा को इकट्ठा करना आसान नहीं है क्योंकि 80% से अधिक डेटा उद्यमों में असंरचित है।

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

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

2. गणनात्मक रूप से महंगा

एआई को निष्पादित करने के लिए आवश्यक गणना क्षमता छोटे संगठनों के लिए एक प्रवेश बाधा हो सकती है। एआई को मॉडल की जटिलता के आधार पर महत्वपूर्ण गणना की आवश्यकता होती है, जिससे उच्च लागतें होती हैं। उदाहरण के लिए, कथित तौर पर, ओपनएआई को चैटजीपीटी चलाने के लिए $3 मिलियन/माह की लागत आती है।

इसलिए, गणना आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, विशेष और महंगे हार्डवेयर जैसे कि ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) और टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) की आवश्यकता होती है ताकि एआई संचालन को अनुकूलित किया जा सके।

सॉफ्टवेयर के मोर्चे पर, शोधकर्ता एआई मॉडल के आकार और मेमोरी फुटप्रिंट को कम करने पर काम कर रहे हैं, जिससे प्रशिक्षण समय में काफी कमी आएगी और अंततः गणना लागत को बचाएगी।

एआई मूल्य में गिरावट पर पूंजीकरण

हाल के वर्षों में, एआई डोमेन ने सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर, अनुसंधान और निवेश सहित सभी आयामों में बहुत प्रगति की है। इसके परिणामस्वरूप, एआई व्यवसायिक नेताओं ने कई एआई संबंधित चुनौतियों को पार किया है और उन्हें कम किया है।

एआई अनुप्रयोगों का त्वरित विकास

आज, अधिकांश एआई टूल मुफ्त संस्करण प्रदान करते हैं। उनके भुगतान सदस्यता मॉडल भी उचित हैं। व्यवसाय और व्यक्ति इन अनुप्रयोगों का उपयोग दक्षता में सुधार, निर्णय लेने में सुधार, दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करने और ग्राहक अनुभव में सुधार करने के लिए कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, जनरेटिव एआई टूल जैसे बार्ड, चैटजीपीटी या जीपीटी-4 उपयोगकर्ताओं को नए विचारों को जन्म देने और विभिन्न प्रकार की सामग्री लिखने में मदद कर सकते हैं, जैसे कि उत्पाद सारांश, विपणन प्रतिलिपि, ब्लॉग पोस्ट, आदि। 300 से अधिक अनुप्रयोग जीपीटी-3 एपीआई पर बनाए गए हैं।

अन्य क्षेत्रों में भी कई उदाहरण हैं। उदाहरण के लिए, ट्रांसफर लर्निंग तकनीक चिकित्सा छवि वर्गीकरण के लिए सटीकता में सुधार के लिए उपयोग की जा रही है। सेल्सफोर्स आइंस्टीन एक जनरेटिव एआई सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) है जो डेटा विश्लेषण कर सकता है, ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकता है।

एआई में अधिक निवेश

एआई मूल्य में गिरावट के परिणामस्वरूप प्रौद्योगिकी को अपनाने में वृद्धि हुई है, जिससे एआई एक आकर्षक निवेश अवसर बन गया है। उदाहरण के लिए, 2022 में, एआई बाजार का आकार $387.5 बिलियन था। यह 2029 में $1395 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, 20.1% की सीएजीआर से बढ़ रहा है।

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

एआई मूल्य में गिरावट पर पूंजीकरण से पहले व्यवसायिक नेताओं के लिए मुख्य विचार

व्यवसायिक लक्ष्यों को समझें और मूल्यांकन करें कि एआई कैसे फिट होता है

एआई मूल्य में गिरावट पर पूंजीकरण से पहले, अपनी व्यवसायिक रणनीति और लक्ष्यों की पहचान करना आवश्यक है। अवास्तविक अपेक्षाएं एआई परियोजना विफलता के प्रमुख कारणों में से एक हैं। रिपोर्ट सuggests कि 87% एआई पहल उत्पादन तक नहीं पहुंचती हैं। इसलिए, अपनी डेटा रणनीति का मूल्यांकन करना और यह देखना कि एआई को व्यवसाय में कैसे एकीकृत किया जा सकता है ताकि समग्र दक्षता में सुधार हो, एआई में निवेश करने से पहले विचार करने योग्य महत्वपूर्ण पहलू हैं।

एक उच्च गुणवत्ता वाली एआई टीम बनाएं और उन्हें सही उपकरणों से सुसज्जित करें

एआई में निवेश करने से पहले, अपनी एआई टीम के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर संसाधनों की पहचान करना आवश्यक है। उन्हें ऐसे डेटासेट प्रदान करें जिनका они लाभ उठाकर बेहतर उत्पाद बना सकें। उन्हें आवश्यक प्रशिक्षण प्रदान करें ताकि आपकी एआई पहल की सफलता सुनिश्चित हो। शोध सुझाव देता है कि कर्मचारियों में एआई विशेषज्ञता की कमी और उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की अनुपलब्धता एआई उद्यमों की विफलता के प्रमुख कारण हैं।

एआई लागत और रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) का अनुमान लगाएं

कई एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं क्योंकि वे वादा किए गए परिणाम या रिटर्न प्रदान नहीं कर पाती हैं। 2012 में, आईबीएम के एआई सॉफ्टवेयर वॉटसन फॉर ऑन्कोलॉजी को $62 मिलियन का निधीकरण मिला। यह कैंसर रोगियों के लिए व्यक्तिगत डेटा, चिकित्सा इतिहास और चिकित्सा साहित्य के आधार पर 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, यह सॉफ्टवेयर को अस्पतालों में स्थापित करने के लिए महंगा था। अंततः, 2021 में आईबीएम ने वॉटसन फॉर ऑन्कोलॉजी की बिक्री बंद कर दी। इसलिए, एआई प्रौद्योगिकियों में निवेश करने से पहले उनकी लागत का मूल्यांकन करना आवश्यक है।

एआई नियमों का मूल्यांकन करें

व्यवसायिक नेताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनकी एआई पहल संबंधित नियमों का पालन करती है। हाल ही में, एआई नियमों पर वैश्विक निगरानी का ध्यान केंद्रित किया गया है। इन एआई नियमों का उद्देश्य एआई डेटा पूर्वाग्रह, व्याख्या, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित चिंताओं को संबोधित करना है।

उदाहरण के लिए, जीडीपीआर (जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन) एक ऐसा यूरोपीय संघ का नियम है जो 2018 में लागू हुआ था। यह संगठनों की व्यक्तिगत डेटा संग्रह, प्रसंस्करण और एआई प्रणालियों में उपयोग की नीतियों को नियंत्रित करता है।

इसके अलावा, नवंबर 2021 में, यूनेस्को में सभी 193 सदस्य देशों ने एआई नैतिकता के सामान्य मूल्यों और सिद्धांतों को अपनाने पर सहमति व्यक्त की ताकि जोखिम मुक्त एआई विकास सुनिश्चित किया जा सके।

अब एआई में निवेश करने का सही समय है!

वैश्विक प्रौद्योगिकी दिग्गज एआई में भारी निवेश कर रहे हैं, जो यह बताता है कि एआई का भविष्य उज्ज्वल है। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट ने $10 बिलियन एआई में निवेश किया है, जबकि गूगल ने 400 मिलियन डॉलर अपने एआई उद्यमों में निवेश किया है।

व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, एआई की घटती कीमतों पर पूंजीकरण करना महत्वपूर्ण है। साथ ही, उन्हें एआई द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों का सामना करना और उन्हें पार करना आवश्यक है ताकि मजबूत प्रणाली बनाई जा सकें।

(MSFT ) (GOOGL )

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