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

जूनियर हाई कभी भी किसी का प्रमुख नहीं था – लेकिन हमें सभी को अपने आप के बेहतर, अधिक परिपक्व संस्करण तक पहुंचने के लिए इसके माध्यम से जाना था, विकास के दर्द और सभी के साथ।

वर्तमान एआई बूम अपने ही तरह के एक चुनौतीपूर्ण किशोरावस्था में प्रवेश कर रहा है, जिसे विशेषज्ञ गंदा मध्य कह रहे हैं गोद लेने और परिपक्वता के बीच। प्रारंभिक हYPE फीकी पड़ गई है, और अब, संगठन वास्तव में परिचालन बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। लेकिन एआई एक चुनौतीपूर्ण समय के दौरान परिपक्व हो रहा है। भविष्यवाणियां हर जगह हैं, और व्यवसायों और उपभोक्ताओं दोनों के बीच संदेह उच्च है, और एआई बबल के विस्तार की बात करने से उद्यम नेताओं को डर है कि वे डरे हुए हैं दreaded पॉप के लिए प्रतीक्षा कर रहे हैं।

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 परिचालन व्यापकता में बढ़ा रहे हों। इसके लिए उन कारकों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है जिन्हें वे नियंत्रित कर सकते हैं, जैसे कि उनका बुनियादी ढांचा और डेटा तैयारी, परिणामों को मापना, और स्केल के लिए आधार बनाना।

बुनियादी ढांचा-पहले दृष्टिकोण

सच्चे एआई-तैयारी के लिए एआई कार्यभार के स्थायी रूप से 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 का सबसे महंगा आइटम है, और नए डेटा सेंटर प्रत्येक महाद्वीप में एआई कंप्यूट की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए उभर रहे हैं। इस एआई इन्फ्लेक्शन पॉइंट पर, बुनियादी ढांचे के निर्णय अस्तित्वगत हैं। बुनियादी ढांचा यह परिभाषित करता है कि क्या सुरक्षित है, क्या संभव है, और क्या वास्तव में व्यवसाय को लाभ पहुंचाएगा, संसाधनों पर नाली बनाने के बजाय।

स्थायी 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 प्रत्येक परियोजना की मांगों के साथ विकसित होने में सक्षम एक प्रक्रिया 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 को होस्ट करने 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 बड़ी कंप्यूट शक्ति की आवश्यकता होती है, जो कि बिग 3 प्रदान करने में सक्षम हैं। दरारें तब दिखाई देती हैं जब सभी शक्ति बहुत अधिक हो जाती है। हाइपरस्केलर अनुबंध लागत-प्रतिबंधक, अनावश्यक ऐड-ऑन से फुले हुए हो सकते हैं, और संवेदनशील परियोजनाओं के लिए आवश्यक डेटा सुरक्षा और निवास प्रदान नहीं कर सकते हैं।

एक एकल विक्रेता के साथ अपने क्लाउड संचालन को बांधने के बजाय, उद्यम विभिन्न प्रदाताओं, जीपीयू प्रकार और सार्वजनिक/निजी क्लाउड सेटअप में अपने स्टैक को रचने के लिए वैकल्पिकों की बढ़ती श्रेणी का लाभ उठा सकते हैं। इस तरह, वे उन सुविधाओं के लिए भुगतान नहीं करते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता नहीं है, जबकि 同 समय अपने बादलों को उन चीजों के लिए अनुकूलित करते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है।

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

प्रयोग से अनुप्रयोग तक

पिछले कुछ वर्षों में, विश्व भर के व्यवसाय अपने संचालन में एआई को फिट करने के तरीकों के साथ प्रयोग कर रहे हैं। उत्सुकता से प्रेरित और किसी भी हYPE की कमी नहीं, उन्होंने नवाचार की सीमाओं को बढ़ाया है, कार्यक्षमता के लिए नए अवसरों को अनलॉक किया है, और असंख्य खुले स्रोत उपकरण 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 नहीं होता है।

अब, जब उद्यम प्रयोग चरण से बाहर निकलते हैं, तो विफलता विकल्प नहीं है। सटीकता महत्वपूर्ण है। प्रदर्शन में कमी नहीं हो सकती। यदि उद्यम एआई फ्रेमवर्क पर अपने मूल व्यावसायिक कार्यों को पुनर्निर्माण करने जा रहे हैं, तो उन्हें एआई को एक रचनात्मक प्रयोग से एक बल गुणक में बदलने वाले “बोरिंग” हिस्सों पर दोगुना करना होगा, जिसमें शामिल हैं:

• डेटा सुरक्षा और गोपनीयता: कई एआई मॉडल संवेदनशील व्यक्तिगत और व्यावसायिक डेटा का उपयोग करके प्रभावी ढंग से काम करने के लिए। संगठनों को यह आश्वासन चाहिए 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 पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है ताकि वे महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों का समर्थन कर सकें।
• प्रदर्शन स्थिरता: मॉडलों को आंतरिक उपयोग के लिए या ग्राहक-सामना वाले संचालन में तैनात करने के लिए, प्रदर्शन की स्थिरता सुनिश्चित करना कुशलता और उपयोगकर्ता के अनुभव के लिए महत्वपूर्ण है। कई सामान्य प्रदर्शन समस्याएं, जैसे कि विलंबता और डाउनटाइम से संबंधित समस्याएं, बुनियादी ढांचे के स्तर पर हल हो जाती 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 विशिष्ट मॉडलों के लिए बुनियादी ढांचे की मांग बढ़ जाएगी – लेकिन कम्प्यूट शक्ति की भी मांग बढ़ जाएगी। एक “हल्के” मॉडल को हाइपरस्केलर-स्तर के आधार की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन यदि यह संवेदनशील जानकारी का उपयोग कर रहा है, तो उस स्तर की सुरक्षा की आवश्यकता हो सकती है। यहीं पर कस्टम क्लाउड आते हैं – और यही कारण है कि बुनियादी ढांचा एक उद्यम एआई शिफ्ट के बीच में प्राथमिक विचार होना 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 अपने उद्यम को पूरी तरह से विकसित कर सकें और अधिक मूल्य बना 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 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? क्या वे नए क्षेत्रों में काम कर सकते हैं? 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 क्या लक्षित छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। एआई पहल तभी सबसे सफल होती हैं जब वे वास्तविक व्यावसायिक 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, निरंतर बनाए रखा डेटासेट से सूचित होते हैं, वे ही वास्तव में उद्यम में वास्तविक प्रभाव डाल रहे हैं। हालांकि, विशेषज्ञ एजेंटों को अभी भी महत्वपूर्ण कंप्यूट शक्ति की आवश्यकता होती है, हालांकि एक सर्व-व्यापी को-पायलट की तुलना में कम। बुनियादी ढांचे को शुरू से ही प्राथमिकता देने से संगठन अपने एजेंटिक एआई पहलों से वास्तविक आरओआई निकाल पाएंगे 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 मजबूत आधार पर ऐसा करना चाहते हैं – अन्यथा, दीवारें अंततः गिर जाएंगी। उद्यमों को बुनियादी ढांचे, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने, मॉडल लाइफसाइकल को बारीकी से प्रबंधित करने, प्रदर्शन की निगरानी करने और अंतर्दृष्टि एकत्र करने और समायोजन करने के बारे में सावधानी से विचार करना होगा। धैर्य और दृढ़ता वास्तव में काम करने वाले समाधान बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो सुरक्षित रहते हैं, लगातार प्रदर्शन करते हैं और संसाधनों पर नाली नहीं बनाते हैं।

एआई हYPE चक्र की नईता फीकी पड़ रही है, लेकिन संगठन एआई के उबड़-खाबड़ मध्य वर्षों से गुजर सकते हैं जो उनकी टीमों को सबसे ज्यादा मायने रखता है: परिणामों के साथ ऊर्जावान बनाते हैं।