2025 में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस में आने वाले सात रुझान

एक और साल, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) में निवेश। यह निश्चित रूप से 2024 के लिए मामला रहा है, लेकिन क्या यही गति 2025 में जारी रहेगी जब कई संगठन इसके आरओआई के बारे में सवाल उठाने लगते हैं?

अधिकांश विश्लेषकों के अनुसार, उत्तर एक भारी हाँ है क्योंकि वैश्विक निवेश आने वाले 12 महीनों में लगभग एक तिहाई से बढ़ने की उम्मीद है और 2028 तक इसी траJECTORY पर जारी रहेगी। हालांकि, जबकि बजट बढ़ सकते हैं, मैं 2025 में एक अधिक सावधानी से भरा दृष्टिकोण देखता हूं, कंपनियां यह तय करने में अधिक विचारशील होंगी कि उन्हें किस प्रकार की प्रौद्योगिकी की आवश्यकता है, और अधिक महत्वपूर्ण बात, क्या यह विशिष्ट वास्तविक जीवन की व्यावसायिक चुनौतियों को पार कर सकता है।

इसके साथ ही, 2025 के लिए मेरी कुछ भविष्यवाणियाँ हैं:

1. निवेश से पहले बेहतर विश्लेषण

आरओआई में सुधार पर अधिक जोर देने के साथ, व्यवसाय खुद को यह सुनिश्चित करने के लिए एआई का उपयोग करेंगे कि वे बुद्धिमानी से खर्च कर रहे हैं। अब तक की सबसे बड़ी समस्या है “बैंडवागन” पर कूदने की जल्दबाजी, विशेष रूप से जनरेटिव एआई और एलएलएम की शुरुआत के बाद से। वास्तव में, 63% वैश्विक व्यवसायिक नेताओं को स्वीकार करते हैं कि उनका एआई में निवेश फोमो (फियर ऑफ मिसिंग आउट) के कारण था, एक हालिया अध्ययन के अनुसार। यही कारण है कि एक डेटा-चालित दृष्टिकोण आवश्यक है। एजन्टिक ऑटोमेशन के बाद, संज्ञानात्मक प्रक्रिया बुद्धिमत्ता व्यवसायिक संचालन के आसपास गहरे संदर्भ प्रदान करने पर केंद्रित होगी, मूल रूप से एआई को एक ऑपरेशनल सलाहकार के रूप में कार्य करने की क्षमता प्रदान करता है। ये सिस्टम संगठन के भीतर जटिल कार्यप्रवाह को मैप, विश्लेषण और भविष्यवाणी करने में सक्षम होंगे, फिर वास्तविक समय के डेटा विश्लेषण और पिछले पैटर्न के आधार पर सुधार की सिफारिश करेंगे, सिर्फ टास्क ऑटोमेशन से परे। यह विशेष रूप से वित्त, लॉजिस्टिक्स और विनिर्माण जैसे क्षेत्रों में आकर्षक होगा, जहां संचालन में छोटे सुधार भी महत्वपूर्ण लागत बचत में अनुवाद करेंगे।

2. एआई-फर्स्ट युग में बीपीएम में रुचि का पुनरुद्धार

व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन (बीपीएम) का एक नया स्वर्ण युग आ रहा है। 1990 के दशक के बाद से, जब उद्यम संसाधन योजना (ईआरपी) के उदय ने व्यापक डिजिटलीकरण को बढ़ावा दिया, कंपनियों को प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए अपने संचालन को फिर से देखने की आवश्यकता नहीं पड़ी है। दो कारक परिवर्तन को बढ़ावा दे रहे हैं। पहला, कंपनियां महसूस करती हैं कि सभी लागतों पर वृद्धि स्थायी नहीं है और स्वस्थ इकाई अर्थशास्त्र और सकारात्मक आरओआई प्राप्त करने के लिए प्रदर्शन और दक्षता की ओर स्थानांतरित कर रही हैं। दूसरा, जेन एआई एजन्टिक हYPE ने प्रौद्योगिकी के उपयोग मामलों की खोज करने के लिए टीमों को निर्देशित करने वाले कंपनी कार्यकारियों के बीच रुचि और अपनाने को तेज किया है।

सबसे प्रभावी मॉडल या जटिल प्रॉम्प्ट अलगाव में अप्रभावी है। नतीजतन, बीपीएम एक बार फिर से सुर्खियों में है। एआई का लगभग सभी उद्यम कार्यप्रवाह पर होने वाला प्रभाव प्रक्रिया खोज, विश्लेषण और पुनर्डिज़ाइन को किसी भी कार्यक्रम को परिचालन करने और स्केल करने के लिए मूलभूत बनाता है। यह दुविधा पिछली डिजिटल परिवर्तन चुनौतियों को दर्पण देती है, जिन्होंने मानव या प्रक्रिया विचारों की उपेक्षा करते हुए अत्यधिक प्रौद्योगिकी फोकस के कारण खराब सफलता दर का सामना किया।

3. अधिक एकीकृत बहुमodal एआई सिस्टम

बहुमodal एआई जो पाठ, दृष्टि, ऑडियो और सेंसर डेटा को जोड़ती है, व्यवसायों के लिए समग्र, स्थितिजन्य जागरूकता के लिए मानक बन जाएगी। यह स्टैंडअलोन डॉक्यूमेंट विश्लेषण या वॉइस रिकग्निशन से परे जाएगा; इसके बजाय, एकीकृत सिस्टम जटिल परिदृश्यों की समृद्ध, अधिक सटीक व्याख्या प्रदान करने के लिए कई मोडलिटी से अंतर्दृष्टि आकर्षित करने में सक्षम होंगे।

वित्तीय क्षेत्र में, बहुमodal एआई ग्राहक सेवा को क्रांतिकारी बना सकता है bằng एकीकृत पाठ, वॉइस, लेन-देन रिकॉर्ड और व्यवहार डेटा को एक व्यापक ग्राहक आवश्यकताओं की समझ प्रदान करने के लिए। यह एकीकरण वित्तीय संस्थानों को व्यक्तिगत सेवाएं प्रदान करने, ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने और संचालन की दक्षता में सुधार करने में सक्षम बनाता है।

उदाहरण के लिए, एआई-संचालित वर्चुअल वित्तीय सलाहकार 24/7 वित्तीय सलाह तक पहुंच प्रदान कर सकते हैं, ग्राहक खर्च पैटर्न का विश्लेषण करते हैं और व्यक्तिगत बजट युक्तियां प्रदान करते हैं। इसके अलावा, एआई-चालित चैटबॉट उच्च मात्रा में रूटीन पूछताछ को संभाल सकते हैं, संचालन को स्ट्रीमलाइन करने और ग्राहकों को शामिल रखने में मदद करते हैं।

बहुमodal एआई का लाभ उठाकर, वित्तीय संस्थान ग्राहक आवश्यकताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, proactively मुद्दों का समाधान कर सकते हैं और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह प्रदान कर सकते हैं, जिससे ग्राहक संबंध मजबूत होते हैं और बाजार में प्रतिस्पर्धा बढ़ती है।

4. नियमन-तैयार, समझने योग्य एआई

वैश्विक नियमन बढ़ने के साथ, समझने योग्य और पारदर्शी एआई पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा जो मूल से नियमन आवश्यकताओं को पूरा करता है। हम नियमन आवश्यकताओं को पूरा करने वाले उपकरणों पर अधिक जोर देखेंगे जो एआई पारदर्शिता, पूर्वाग्रह कमी, और ऑडिट ट्रेल्स को सक्षम बनाते हैं, जिससे कंपनियां अपने एआई समाधानों पर भरोसा कर सकती हैं और मांग पर अनुपालन की पुष्टि कर सकती हैं।

एआई डेवलपर्स संभवतः ऐसे इंटरफेस प्रदान करेंगे जो हितधारकों को एआई निर्णयों की व्याख्या और चुनौती देने की अनुमति देते हैं, विशेष रूप से वित्त, बीमा, स्वास्थ्य सेवा और कानून जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में।

पारदर्शिता से परे, जिम्मेदार एआई की प्रतिबद्धता एक प्राथमिकता होगी क्योंकि कंपनियां ग्राहकों और उपभोक्ताओं का विश्वास हासिल करने का प्रयास करती हैं। ओईसीडी 60 से अधिक देशों में 700 से अधिक नियामक पहलों की रिपोर्ट करता है। जबकि कानून अभी भी नवाचार के साथ तालमेल बिठा रहा है, कंपनियां स्वेच्छा से आचार संहिता का पालन करने का प्रयास करेंगी, जैसे कि आईईईई या एनआईएसटी द्वारा विकसित किए गए, स्पष्ट मानक स्थापित करने के लिए। पारदर्शिता को अपनाने, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने और ग्राहकों के साथ स्पष्ट रूप से संवाद करने से, वे विश्वसनीयता की प्रतिष्ठा को बढ़ावा देते हैं जो एआई में विश्वास के अंतर को पुल करती है और वफादारी और आत्मविश्वास को बढ़ाती है।

बाहरी ऑडिट भी लोकप्रिय होंगे ताकि एक निष्पक्ष दृष्टिकोण प्रदान किया जा सके। इसका एक उदाहरण है forHumanity एक गैर-लाभकारी संगठन जो एआई सिस्टम की स्वतंत्र ऑडिट प्रदान कर सकता है जो जोखिम का विश्लेषण करता है।

5. मानव-केंद्रित एआई डिज़ाइन

जैसा कि एआई टूल हमारे जीवन में अधिक जड़े हुए हो जाते हैं, नैतिक विचार और मानव-केंद्रित एआई डिज़ाइन महत्व में बढ़ेंगे। हम एआई सिस्टम की ओर एक बदलाव की उम्मीद कर सकते हैं जो मानवतावादी दृष्टिकोण के साथ डिज़ाइन किए गए हैं, जो उपयोगकर्ता सशक्तिकरण, समावेशिता और कल्याण पर जोर देते हैं।

कंपनियां संभवतः एआई समाधान विकसित करने का प्रयास करेंगी जो सहयोगी बुद्धिमत्ता पर जोर देते हैं – एआई सिस्टम जो मानव निर्णय लेने को बढ़ाते हैं न कि उसे बदलने का प्रयास करते हैं। इसमें मानव-मशीन इंटरैक्शन में मनोवैज्ञानिक सुरक्षा और उपयोगकर्ता कल्याण पर ध्यान केंद्रित करना भी शामिल हो सकता है।

6. अपने घोड़ों को रोकें एजन्टिक

निर्धारित और एजन्टिक ऑटोमेशन के बीच की सीमाएं 2025 में धुंधली हो जाएंगी, जिससे अधिक एकीकृत, बुद्धिमान और अनुकूलनीय सिस्टम बनेंगे जो हमारे जीवन और उद्योगों के विभिन्न पहलुओं को बढ़ाते हैं। लेकिन निर्धारित ऑटोमेशन अगले साल उत्पादन में ऑटोमेशन का कम से कम 95% नियंत्रित करना जारी रखेगा।

बिना किसी संदेह के, एजन्टिक ऑटोमेशन, जो स्वायत्त निर्णय ले सकता है और नए परिदृश्यों के अनुकूल हो सकता है, आकर्षक है और महत्वपूर्ण प्रगति करने के लिए तैयार है। गतिशील वातावरण में जहां लचीलापन और अनुकूलन महत्वपूर्ण है, ये सिस्टम अधिक व्यक्तिगत और प्रतिक्रियाशील इंटरैक्शन को सक्षम बनाएंगे, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव और परिणाम में सुधार होगा।

7. एलएलएम पर पुशबैक

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में प्रगति कुछ कम अलौकिक नहीं रही है। लेकिन, जैसा कि सभी महान चीजों के साथ होता है, वे अपने साथ एक सेट चुनौतियों भी लाते हैं, विशेष रूप से संसाधनों पर भारी मूल्य टैग।

जनरेटिव एआई और एलएलएम की कई कमियां विशाल डेटा भंडार से उत्पन्न होती हैं जिन्हें मूल्य प्राप्त करने के लिए नेविगेट किया जाना चाहिए। न केवल यह नैतिकता, सटीकता जैसे जोखिमों को बढ़ाता है, जैसे कि हॉलुसिनेशन, और गोपनीयता के मुद्दों को उठाता है, बल्कि यह उपकरणों का उपयोग करने के लिए आवश्यक ऊर्जा की मात्रा को भी बढ़ाता है।

इसके बजाय, 2025 में उद्यम संकीर्ण कार्यों और लक्ष्यों के लिए विशेषज्ञता वाले एआई पर स्विच करेंगे। यह एक बोन्ज़ई पेड़ को काटने जैसा है – आपको इसे काटना होगा ताकि यह पतला और अधिक कुशल हो जाए। मॉडल को स्वयं संपीड़ित करके, इसकी गणना की सटीकता कम हो जाती है, जिससे कंप्यूटर शक्ति के लिए गति और ऊर्जा आवश्यकताएं कम हो जाती हैं।

निष्कर्ष

बिना किसी संदेह के, 2025 एक और वर्ष होगा जब आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस में निवेश बढ़ेगा, विशेष रूप से जनरेटिव एआई जो कंपनियों और हर क्षेत्र में नौकरियों को बदलना जारी रखेगा। हालांकि, व्यवसायिक नेता निवेश के लिए एक अधिक डेटा-चालित, समग्र दृष्टिकोण अपनाएंगे जो वास्तविक व्यवसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करता है, साथ ही साथ नैतिकता और स्थिरता पर मानकों को पूरा करता है। अंततः, एआई की वास्तविक क्षमता इस तरह से पाई जाती है कि यह सोच-समझकर और रणनीतिक रूप से लागू किया जाता है – अपने निर्णय में फोमो को धुंधला न होने दें।