एआई बूम अपने निर्णायक मध्य में पहुंच गया है: उद्यमों को क्या जानने की आवश्यकता है

जूनियर हाई कभी किसी का प्रमुख नहीं था – लेकिन हम सभी को अपने आप के बेहतर, अधिक परिपक्व संस्करण तक पहुंचने के लिए, बढ़ते दर्द और सभी के साथ, इसे पार करना पड़ा।

वर्तमान एआई बूम अपनी तरह के एक ही चुनौतीपूर्ण किशोरावस्था में प्रवेश कर रहा है, जिसे विशेषज्ञ मेसी मिडल कह रहे हैं, जो अपनाई और परिपक्वता के बीच है। प्रारंभिक हYPE समाप्त हो गया है, और अब, संगठन वास्तव में संचालित करने के लिए एआई पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। लेकिन एआई एक चुनौतीपूर्ण समय के दौरान परिपक्व हो रहा है। भविष्यवाणियां हर जगह हैं, व्यवसाय और उपभोक्ता दोनों के बीच संदेह उच्च है, और एआई बबल के विस्तार की बात ने उद्यम नेताओं को प्रतीक्षा में रखा है, डरावने पॉप की प्रतीक्षा कर रहा है।

इस निर्णायक क्षण में, संगठनों को शोर से संकेत को समझना होगा – चाहे वे प्रयोग से व्यावहारिक अनुप्रयोग में अपने प्रयासों को बदल रहे हों, या व्यावहारिक अनुप्रयोग को संचालन सार्वजनिक बना रहे हों। इसके लिए उन कारकों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है जिन्हें वे नियंत्रित कर सकते हैं, जैसे कि उनके बुनियादी ढांचे और डेटा तैयारी, परिणामों को मापें, और स्केल के लिए आधार बनाएं।

इन्फ्रास्ट्रक्चर-फर्स्ट अप्रोच

सच्चे एआई-तैयारी के लिए एआई कार्यभार के स्थायी तैनाती के लिए उचित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है। प्राकृतिक रूप से, एआई ने क्लाउड सेवाओं की मांग को बढ़ा दिया है: क्लाउड खर्च इस साल 40% तक बढ़ने की उम्मीद है, जिसमें बुनियादी ढांचा बजट पर सबसे महंगी वस्तु है, और नए डेटा सेंटर प्रत्येक महाद्वीप पर एआई कंप्यूट की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए उभर रहे हैं। इस एआई इन्फ्लेक्शन पॉइंट पर, बुनियादी ढांचे के विकल्प अस्तित्ववादी हैं। बुनियादी ढांचा यह परिभाषित करता है कि क्या सुरक्षित है, क्या संभव है, और वास्तव में व्यवसाय को लाभ पहुंचाएगा, संसाधनों पर नाली बनाने के बजाय।

सustainable बुनियादी ढांचे को केवल लागत और कुल कंप्यूट शक्ति से परे परिभाषित किया जाता है। जब अपने एआई कार्यभार को होस्ट करने के लिए कहां और कैसे तय करने की बात आती है, तो संगठनों को संसाधन की दक्षता, सुरक्षा, दृश्यता और समग्र मूल्य-फॉर-परफॉर्मेंस जैसे मुद्दों पर विचार करना होगा। एआई बुनियादी ढांचा एक बार का निवेश नहीं हो सकता है, लेकिन एक प्रक्रिया जो प्रत्येक परियोजना की मांगों के साथ विकसित हो सकती है।

यह ऐतिहासिक दृष्टिकोण से बुनियादी ढांचे के लिए एक तीव्र विचलन है। वर्तमान एआई रश से पहले, संगठन अक्सर एक एकल क्लाउड सेवा प्रदाता – आमतौर पर एक हाइपरस्केलर – पर अपने क्लाउड-आधारित संचालन की मेजबानी के लिए निर्भर थे। अब, एआई कार्यभार की जटिलता और विविधता इस मॉडल को चुनौती दे रही है, खासकर जब उद्यम अधिक व्यावहारिक उपयोग के मामलों की ओर बढ़ रहे हैं, और वैकल्पिक क्लाउड मांग को पूरा करने के लिए उभर रहे हैं।

आधुनिक एआई पहल को भारी कंप्यूट शक्ति की आवश्यकता होती है, जिसे बिग 3 अच्छी तरह से प्रदान कर सकते हैं। दरारें तब दिखना शुरू होती हैं जब यह शक्ति बहुत अधिक हो जाती है। हाइपरस्केलर अनुबंध लागत-प्रतिबंधक हो सकते हैं, अनावश्यक ऐड-ऑन के साथ फुलाए जा सकते हैं, और उच्च संवेदनशील परियोजनाओं के लिए आवश्यक डेटा सुरक्षा और निवास प्रदान नहीं कर सकते हैं।

एक हाइपरस्केलर के साथ अपने क्लाउड संचालन को बांधने के बजाय, उद्यम एक बढ़ती श्रेणी के विकल्पों का लाभ उठा सकते हैं ताकि वे अपने विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न प्रदाताओं, जीपीयू प्रकारों और सार्वजनिक/निजी क्लाउड सेटअप में अपने स्टैक को बना सकें। इस तरह, वे उन सुविधाओं के लिए भुगतान नहीं करते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता नहीं है, जबकि 同 समय में अपने क्लाउड को कस्टमाइज़ करते हैं जो वे क्या आवश्यकता होती है।

एक बुनियादी ढांचे-पहले दृष्टिकोण से एआई परिपक्वता तक पहुंचने के लिए एक स्थिर आधार बनाने के बारे में है, जो कि दक्षता और उपयोगिता को अधिकतम करता है बिना शक्ति को त्यागे।

प्रयोग से अनुप्रयोग तक

पिछले कुछ वर्षों में, विश्व भर के व्यवसाय अपने संचालन में एआई को फिट करने के तरीके के साथ प्रयोग कर रहे हैं। उत्सुकता और थोड़ी हYPE से प्रेरित, उन्होंने नवाचार की सीमाओं को धक्का दिया है, कुशलता के लिए नए अवसरों को अनलॉक किया है, और असंख्य ओपन-सोर्स टूल और मॉडल की संभावना को बढ़ाया है। उन्होंने वास्तविकता में भी दौड़ लगाई है, सीखा है कि सिलिकॉन वैली का “तेजी से आगे बढ़ो और चीजें तोड़ो” दर्शन हमेशा एआई जैसी शक्तिशाली प्रौद्योगिकी के लिए सही नहीं है।

अब, जब उद्यम इस प्रयोग चरण से बाहर निकल रहे हैं, तो विफलता विकल्प नहीं है। सटीकता महत्वपूर्ण है। प्रदर्शन में कमी नहीं हो सकती। यदि उद्यमों को एआई फ्रेमवर्क पर अपने मूल व्यवसाय कार्यों को पुनर्निर्माण करना है, तो उन्हें “बोरिंग” भागों पर दोगुना करना होगा जो एआई को एक रचनात्मक प्रयोग से एक शक्ति गुणक में बदलते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• डेटा सुरक्षा और गोपनीयता: कई एआई मॉडल प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए संवेदनशील व्यक्तिगत और व्यवसायिक डेटा का उपयोग करते हैं। संगठनों को आश्वस्त करने की आवश्यकता है कि उनका डेटा सुरक्षित रूप से होस्ट किया गया है, अनधिकृत प्रतिलिपि या “डार्क एआई” एक्सपोजर के जोखिम के बिना।
• मॉडल लाइफसाइकल प्रबंधन: मॉडलों को सटीक, अद्यतन और नियमित रूप से पुन: प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है ताकि महत्वपूर्ण व्यवसायिक कार्यों का समर्थन किया जा सके।
• प्रदर्शन स्थिरता: मॉडलों को आंतरिक उपयोग के लिए या ग्राहक-सामना वाले संचालन में तैनात करने के लिए, स्थिर प्रदर्शन की गारंटी देना कुशलता और उपयोग में आसानी के लिए महत्वपूर्ण है। कई सामान्य प्रदर्शन मुद्दे, जैसे कि विलंबता और डाउनटाइम से संबंधित, बुनियादी ढांचे के स्तर पर हल किए जाते हैं।

वर्तमान में, केवल 37% संगठन नए उत्पादक मॉडलों को मासिक, साप्ताहिक या दैनिक आधार पर तैनात कर रहे हैं। जैसे ही अधिक संगठन अनुप्रयोग चरण में आगे बढ़ते हैं, यह प्रतिशत नाटकीय रूप से बढ़ जाएगा, जिससे कंप्यूट शक्ति की मांग बढ़ जाएगी – लेकिन विशिष्ट मॉडलों के लिए अनुकूलित बुनियादी ढांचे की भी मांग बढ़ जाएगी। एक “लाइटवेट” मॉडल को हाइपरस्केलर-स्तर के बुनियादी ढांचे की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन यदि यह संवेदनशील जानकारी का उपयोग कर रहा है, तो उसे उस स्तर की सुरक्षा की आवश्यकता हो सकती है। यहीं पर कस्टम क्लाउड आते हैं – और यही कारण है कि बुनियादी ढांचे को उद्यम एआई शिफ्ट के बीच प्राथमिक विचार के रूप में माना जाना चाहिए।

अनुप्रयोग से स्केल तक

व्यवसायों के लिए जो परिपक्वता की वक्र में आगे हैं, एआई का व्यावहारिक अनुप्रयोग पहले से ही उनके दैनिक जीवन का हिस्सा है। अब, वे इन अनुप्रयोगों को स्केल करने का लक्ष्य रख रहे हैं ताकि वे अधिक मूल्य बना सकें और अपने उद्यम को पूरी तरह से विकसित कर सकें।

दबाव है, और फायदे स्पष्ट हैं: 81% संगठन एआई परिपक्वता के उच्चतम स्तर पर पिछले वर्ष में बेहतर वित्तीय परिणामों की सूचना दी। यह वह चरण है जहां एआई अनुप्रयोग अपने सबसे बड़े तनाव परीक्षण से गुजरते हैं। वे एक सीमित वातावरण में स्निफ़ परीक्षण पास कर सकते हैं, लेकिन क्या वे अधिक डेटा को पचा सकते हैं? नई क्षेत्रों में कार्य करें? और शायद सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न: क्या वे महत्वपूर्ण परिणामों को चला सकते हैं?

स्केल बड़ा होने के बारे में है, लेकिन कुछ मामलों में, कम अधिक है। इस चरण में व्यवसायों को यह विचार करना चाहिए कि लक्षित छोटे-भाषा मॉडल (एसएलएम) बहु-उद्देश्यीय बड़े-भाषा मॉडल (एलएलएम) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। एआई पहल सबसे सफल होती हैं जब वे वास्तविक व्यवसायिक समस्याओं से जुड़ी होती हैं और मापने योग्य परिणामों को चला सकती हैं।

एक समान पैटर्न एआई एजेंटों के अनुप्रयोग और स्केल में होता है – स्वायत्त एआई का अगला मोर्चा। डोमेन-विशिष्ट कार्यों को करने वाले एजेंट, जो एक अत्यधिक केंद्रित, नियमित रूप से बनाए रखे गए डेटासेट से सूचित होते हैं, वे वास्तव में उद्यम में प्रभाव डाल रहे हैं। हालांकि, विशेषज्ञ एजेंटों को अभी भी महत्वपूर्ण कंप्यूट शक्ति की आवश्यकता होती है, हालांकि एक सर्व-समावेशी को-पायलट की तुलना में कम। शुरू से ही बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता देने से संगठनों को अपने एजेंटिक एआई पहलों से वास्तविक आरओआई निकालने में मदद मिलेगी बिना अपने क्लाउड बजट को उड़ाए।

प्रभाव के साथ नवाचार

एआई “दौड़” एक दौड़ से कम है और एक नवीनीकरण है: यदि हम उद्यम का पुनर्निर्माण कर रहे हैं, तो हम एक स्थिर आधार पर ऐसा करना चाहते हैं – अन्यथा, दीवारें अंततः गिर जाएंगी। उद्यमों को बुनियादी ढांचे, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने, मॉडल लाइफसाइकल प्रबंधन के लिए समय लेने की आवश्यकता है, प्रदर्शन की निगरानी करें, और अंतर्दृष्टि एकत्र करें और समायोजन करें। धैर्य और दृढ़ता वास्तव में काम करने वाले समाधान बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो सुरक्षित रहते हैं और स्थिर रूप से प्रदर्शन करते हैं।

एआई हYPE चक्र की नईता फीकी पड़ सकती है, लेकिन संगठन एआई के बumpy मध्य वर्षों से गुजर सकते हैं जब वे अपनी टीमों को परिणामों से ऊर्जावान बनाते हैं जो सबसे ज्यादा मायने रखते हैं।