सफल GenAI PoC के लिए सामरिक कदम

प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) प्रोजेक्ट नई तकनीक के लिए परीक्षण का मैदान हैं, और जेनरेटिव AI (GenAI) इसका अपवाद नहीं है। GenAI PoC के लिए सफलता का वास्तव में क्या मतलब है? सीधे शब्दों में कहें तो, एक सफल PoC वह है जो उत्पादन में सहज रूप से परिवर्तित हो जाता है। समस्या यह है कि तकनीक की नवीनता और इसके तेजी से विकास के कारण, अधिकांश GenAI PoC मुख्य रूप से तकनीकी व्यवहार्यता और सटीकता और रिकॉल जैसे मेट्रिक्स पर केंद्रित हैं। यह संकीर्ण फोकस PoCs के विफल होने के प्राथमिक कारणों में से एक है। मैकिन्से सर्वेक्षण पाया गया कि जबकि एक-चौथाई उत्तरदाता सटीकता के बारे में चिंतित थे, कई लोग सुरक्षा, व्याख्या, बौद्धिक संपदा (आईपी) प्रबंधन और विनियामक अनुपालन के साथ उतना ही संघर्ष कर रहे थे। खराब डेटा गुणवत्ता, स्केलेबिलिटी सीमा और एकीकरण संबंधी समस्याओं जैसे सामान्य मुद्दों को जोड़ें, और यह देखना आसान है कि इतने सारे GenAI PoC आगे बढ़ने में विफल क्यों होते हैं।

प्रचार से परे: GenAI PoCs की वास्तविकता

GenAI को अपनाना स्पष्ट रूप से वृद्धि हो रही है, लेकिन PoCs की वास्तविक सफलता दर अभी भी अस्पष्ट है। रिपोर्ट अलग-अलग आँकड़े प्रस्तुत करती हैं:

• गार्टनर भविष्यवाणी है कि 2025 के अंत तक, कम से कम 30% GenAI परियोजनाएं PoC चरण के बाद छोड़ दी जाएंगी, जिसका अर्थ है कि 70% उत्पादन में जा सकती हैं।
• अवानाडे द्वारा किया गया एक अध्ययन (इसमें उद्धृत) आरटीआईअंसाइट्स) ने पाया कि GenAI की 41% परियोजनाएं PoC में अटकी हुई हैं।
• डेलॉइट का जनवरी 2025 उद्यम में GenAI की स्थिति रिपोर्ट का अनुमान है कि केवल 10-30% PoCs ही उत्पादन के स्तर तक पहुंच पाएंगे।
• आईडीसी द्वारा किया गया एक शोध (इसमें उद्धृत) सीआईओ.कॉम) ने पाया कि औसतन 5 PoCs में से केवल 37 (13%) ही उत्पादन तक पहुंच पाते हैं।

अनुमान 10% से 70% तक है, वास्तविक सफलता दर संभवतः निचले सिरे के करीब है। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि कई संगठन स्केलिंग के लिए स्पष्ट मार्ग के साथ PoCs डिज़ाइन करने के लिए संघर्ष करते हैं। कम सफलता दर संसाधनों को खत्म कर सकती है, उत्साह को कम कर सकती है और नवाचार को रोक सकती है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर "PoC थकान" कहा जाता है, जहां टीमें पायलटों को चलाने में फंस जाती हैं जो कभी उत्पादन में नहीं आते हैं।

व्यर्थ प्रयासों से आगे बढ़ना

GenAI अभी भी अपने अपनाने के चक्र के शुरुआती चरणों में है, ठीक वैसे ही जैसे क्लाउड कंप्यूटिंग और पारंपरिक AI इससे पहले थे। क्लाउड कंप्यूटिंग को व्यापक रूप से अपनाने में 15-18 साल लगे, जबकि पारंपरिक AI को 8-10 साल लगे और यह अभी भी बढ़ रहा है। ऐतिहासिक रूप से, AI अपनाने में तेजी-मंदी का चक्र चलता रहा है, जिसमें शुरुआती उत्साह से उम्मीदें बढ़ जाती हैं, उसके बाद जब चुनौतियाँ सामने आती हैं तो मंदी आती है, और फिर अंततः मुख्यधारा में इस्तेमाल होने लगती है। अगर इतिहास कोई मार्गदर्शक है, तो GenAI अपनाने के अपने उतार-चढ़ाव होंगे।

इस चक्र को प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लिए, संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक PoC को स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है, ताकि आम नुकसानों से बचा जा सके जो व्यर्थ प्रयासों की ओर ले जाते हैं। इन चुनौतियों को पहचानते हुए, अग्रणी प्रौद्योगिकी और परामर्श फर्मों ने संगठनों को प्रयोग से आगे बढ़ने और अपनी GenAI पहलों को सफलतापूर्वक बढ़ाने में मदद करने के लिए संरचित रूपरेखाएँ विकसित की हैं।

इस लेख का लक्ष्य व्यावहारिक, सामरिक कदमों को रेखांकित करके इन रूपरेखाओं और रणनीतिक प्रयासों को पूरक बनाना है, जो GenAI PoC के परीक्षण से वास्तविक दुनिया के प्रभाव की ओर बढ़ने की संभावना को काफी हद तक बढ़ा सकते हैं।

सफल GenAI PoC के लिए प्रमुख सामरिक कदम

1. उत्पादन को ध्यान में रखते हुए उपयोग का मामला चुनें

सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, उत्पादन के लिए एक स्पष्ट मार्ग के साथ एक उपयोग मामला चुनें। इसका मतलब यह नहीं है कि एक व्यापक, उद्यम-व्यापी GenAI तत्परता मूल्यांकन आयोजित किया जाए। इसके बजाय, डेटा गुणवत्ता, मापनीयता और एकीकरण आवश्यकताओं जैसे कारकों के आधार पर प्रत्येक उपयोग मामले का व्यक्तिगत रूप से मूल्यांकन करें, और उत्पादन तक पहुँचने की सबसे अधिक संभावना वाले मामलों को प्राथमिकता दें।

सही उपयोग-मामले का चयन करते समय विचार करने योग्य कुछ और महत्वपूर्ण प्रश्न:

• क्या मेरा PoC दीर्घकालिक व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुरूप है?
• क्या आवश्यक डेटा तक कानूनी रूप से पहुंच और उसका उपयोग किया जा सकता है?
• क्या ऐसे स्पष्ट जोखिम हैं जो स्केलिंग को रोकेंगे?

2. शुरुआत से पहले सफलता के मापदंडों को परिभाषित और संरेखित करें

PoCs के ठप होने का एक सबसे बड़ा कारण सफलता मापने के लिए अच्छी तरह से परिभाषित मीट्रिक की कमी है। लक्ष्यों और ROI अपेक्षाओं पर मजबूत संरेखण के बिना, तकनीकी रूप से मजबूत PoCs को भी उत्पादन के लिए खरीदारी हासिल करने में संघर्ष करना पड़ सकता है। ROI का अनुमान लगाना आसान नहीं है, लेकिन यहाँ कुछ सुझाव दिए गए हैं: 

• इस तरह का ढांचा तैयार करें या अपनाएं एक. 
• लागत कैलकुलेटर का उपयोग करें, जैसे यह OpenAI API मूल्य निर्धारण उपकरण और व्यय का अनुमान लगाने के लिए क्लाउड प्रदाता कैलकुलेटर।
• एकल लक्ष्य के बजाय, अनिश्चितता को ध्यान में रखते हुए संभावनाओं के साथ एक सीमा-आधारित ROI अनुमान विकसित करें।

यहाँ एक उदाहरण है कि कैसे Uber की क्वेरीGPT टीम ने अपने टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल जेनएआई टूल के संभावित प्रभाव का अनुमान लगाया।

3. तीव्र प्रयोग को सक्षम करें

GenAI ऐप बनाना निरंतर पुनरावृत्ति की आवश्यकता वाले प्रयोग के बारे में है। अपने तकनीकी स्टैक, आर्किटेक्चर, टीम और प्रक्रियाओं का चयन करते समय, सुनिश्चित करें कि वे इस पुनरावृत्त दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं। विकल्पों को परिकल्पना बनाने और परीक्षण चलाने से लेकर डेटा एकत्र करने, परिणामों का विश्लेषण करने, सीखने और परिष्कृत करने तक निर्बाध प्रयोग को सक्षम करना चाहिए। 

• प्रयोगों में तेजी लाने के लिए छोटे और मध्यम आकार के सेवा विक्रेताओं को काम पर रखने पर विचार करें।
• चुनें मानकप्रारंभ में ही मूल्यांकन, मूल्यांकन और मूल्यांकन रूपरेखा तैयार कर लें, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे आपके उपयोग के मामले और उद्देश्यों के साथ संरेखित हैं।
• इस तरह की तकनीकों का उपयोग करें एलएलएम-एक-न्यायाधीश के रूप में or एलएलएम-एज़-ज्यूरी मूल्यांकन को स्वचालित (अर्ध-स्वचालित) करना।

4. कम घर्षण वाले समाधान का लक्ष्य रखें

कम घर्षण वाले समाधान के लिए कम अनुमोदन की आवश्यकता होती है और इसलिए, अपनाने और स्केलिंग के लिए कम या कोई आपत्ति नहीं होती है। GenAI के तेजी से विकास ने PoCs और उत्पादन परिनियोजन को तेज करने के लिए डिज़ाइन किए गए टूल, फ्रेमवर्क और प्लेटफ़ॉर्म का विस्फोट किया है। हालाँकि, इनमें से कई समाधान ब्लैक बॉक्स के रूप में काम करते हैं, जिन्हें IT, कानूनी, सुरक्षा और जोखिम प्रबंधन टीमों से कठोर जांच की आवश्यकता होती है। इन चुनौतियों का समाधान करने और प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए, कम घर्षण वाले समाधान के निर्माण के लिए निम्नलिखित अनुशंसाओं पर विचार करें:

• अनुमोदन के लिए एक समर्पित रोडमैप बनाएं: साझेदार-टीम की चिंताओं को दूर करने और अनुमोदन प्राप्त करने के लिए एक समर्पित रोडमैप बनाने पर विचार करें।
• पूर्व-स्वीकृत तकनीकी स्टैक का उपयोग करें: जब भी संभव हो, अनुमोदन और एकीकरण में देरी से बचने के लिए पहले से स्वीकृत और उपयोग में आने वाले तकनीकी स्टैक का उपयोग करें।
• आवश्यक उपकरणों पर ध्यान दें: प्रारंभिक PoCs में आमतौर पर मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग, स्वचालित फ़ीडबैक लूप या व्यापक अवलोकन/SRE की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, वेक्टराइज़ेशन, एम्बेडिंग, नॉलेज रिट्रीवल, गार्डरेल और UI डेवलपमेंट जैसे मुख्य कार्यों के लिए उपकरणों को प्राथमिकता दें।
• कम-कोड/बिना-कोड वाले टूल का सावधानी से इस्तेमाल करें: हालांकि ये टूल समयसीमा को बढ़ा सकते हैं, लेकिन उनकी ब्लैक-बॉक्स प्रकृति अनुकूलन और एकीकरण क्षमताओं को सीमित करती है। उनका सावधानी से इस्तेमाल करें और उनके दीर्घकालिक प्रभावों पर विचार करें।
• सुरक्षा संबंधी चिंताओं का शीघ्र समाधान करें: सुरक्षा संबंधी चिंताओं का शीघ्र समाधान करने के लिए सिंथेटिक डेटा जेनरेशन, पीआईआई डेटा मास्किंग और एन्क्रिप्शन जैसी तकनीकों को लागू करें।

5. एक छोटी, उद्यमी टीम का गठन करें

किसी भी प्रोजेक्ट की तरह, सफलता के लिए ज़रूरी कौशल वाली सही टीम का होना बहुत ज़रूरी है। तकनीकी विशेषज्ञता के अलावा, आपकी टीम चुस्त और उद्यमी भी होनी चाहिए। 

• यह सुनिश्चित करने के लिए कि आप सही समस्या का समाधान कर रहे हैं, उत्पाद प्रबंधकों और विषय वस्तु विशेषज्ञों (एसएमई) को शामिल करने पर विचार करें। 
• सुनिश्चित करें कि आपकी टीम में फुल-स्टैक डेवलपर्स और मशीन लर्निंग इंजीनियर दोनों हों। 
• PoC के लिए विशेष रूप से नियुक्तियाँ करने या उच्च प्राथमिकता वाले, दीर्घकालिक प्रोजेक्ट से आंतरिक संसाधन उधार लेने से बचें। इसके बजाय, छोटे और मध्यम आकार के सेवा विक्रेताओं को नियुक्त करने पर विचार करें जो सही प्रतिभा को जल्दी से ला सकते हैं। 
• पहले दिन से ही कानूनी और सुरक्षा से जुड़े साझेदारों को शामिल करें।

6. गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं को भी प्राथमिकता दें

एक सफल PoC के लिए, स्पष्ट समस्या सीमाएँ और कार्यात्मक आवश्यकताओं का एक निश्चित समूह स्थापित करना अत्यंत आवश्यक है। हालाँकि, गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं को नज़रअंदाज़ नहीं किया जाना चाहिए। हालाँकि PoC को समस्या सीमाओं के भीतर ही केंद्रित रहना चाहिए, लेकिन इसकी वास्तुकला उच्च प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन की जानी चाहिए। विशेष रूप से, मिलीसेकंड विलंबता प्राप्त करना तत्काल आवश्यक नहीं हो सकता है, फिर भी, PoC को बीटा उपयोगकर्ताओं के विस्तार के साथ निर्बाध रूप से स्केल करने में सक्षम होना चाहिए। एक मॉड्यूलर वास्तुकला चुनें जो लचीली हो और उपकरणों से स्वतंत्र हो।

7. मतिभ्रम से निपटने के लिए एक योजना बनाएं

भाषा मॉडल के साथ मतिभ्रम अपरिहार्य है। इसलिए, GenAI समाधानों को जिम्मेदारी से स्केल करने के लिए गार्डरेल महत्वपूर्ण हैं। हालाँकि, मूल्यांकन करें कि PoC चरण के दौरान स्वचालित गार्डरेल आवश्यक हैं या नहीं और किस हद तक। गार्डरेल को अनदेखा करने या अधिक इंजीनियरिंग करने के बजाय, पता लगाएँ जब आपके मॉडल भ्रम में हों और उन्हें PoC उपयोगकर्ताओं के समक्ष चिह्नित करें।

8. उत्पाद और परियोजना प्रबंधन की सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाएँ

इस xkcd उदाहरण PoCs पर भी उसी तरह लागू होता है जैसे उत्पादन पर। कोई एक-आकार-फिट-सभी प्लेबुक नहीं है। हालांकि, परियोजना और उत्पाद प्रबंधन से सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने से प्रगति को सुव्यवस्थित करने और प्राप्त करने में मदद मिल सकती है। 

• सामरिक योजना और क्रियान्वयन के लिए कानबैन या त्वरित विधियों का उपयोग करें।
• दस्तावेज़ सब कुछ।
• साझेदार टीमों के साथ प्रभावी सहयोग करने के लिए स्क्रम-ऑफ-स्क्रम आयोजित करें।
• अपने हितधारकों और नेतृत्व को प्रगति के बारे में सूचित रखें।

निष्कर्ष

एक सफल GenAI PoC चलाना सिर्फ़ तकनीकी व्यवहार्यता साबित करने के बारे में नहीं है, यह दीर्घकालिक के लिए आधारभूत विकल्पों का मूल्यांकन करने के बारे में है। सही उपयोग के मामले का सावधानीपूर्वक चयन करके, सफलता के मापदंडों पर ध्यान केंद्रित करके, तेजी से प्रयोग करने में सक्षम बनाकर, घर्षण को कम करके, सही टीम को इकट्ठा करके, कार्यात्मक और गैर-कार्यात्मक दोनों आवश्यकताओं को संबोधित करके, और भ्रम जैसी चुनौतियों के लिए योजना बनाकर, संगठन PoC से उत्पादन में जाने की अपनी संभावनाओं को नाटकीय रूप से बेहतर बना सकते हैं।

ऐसा कहा जाता है कि ऊपर बताए गए चरण संपूर्ण नहीं हैं, और हर सिफारिश हर उपयोग के मामले में लागू नहीं होगी। प्रत्येक PoC अद्वितीय है, और सफलता की कुंजी इन सर्वोत्तम प्रथाओं को अपने विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों, तकनीकी बाधाओं और विनियामक परिदृश्य के अनुकूल बनाना है।

GenAI को अपनाने के लिए एक मजबूत दृष्टि और रणनीति आवश्यक है, लेकिन सही सामरिक कदमों के बिना, सबसे अच्छी तरह से बनाई गई योजनाएँ भी PoC चरण में रुक सकती हैं। निष्पादन वह जगह है जहाँ महान विचार या तो सफल होते हैं या विफल होते हैं, और एक स्पष्ट, संरचित दृष्टिकोण होने से यह सुनिश्चित होता है कि नवाचार वास्तविक दुनिया के प्रभाव में तब्दील हो जाए।