एआई विस्फोट 2025 में जारी रहता है: संगठनों को इस वर्ष क्या अपेक्षा करनी चाहिए

एआई के 2025 में अपना विस्फोट जारी रखने के लिए अनुमानित होने के साथ, यह तेजी से विकसित हो रही प्रौद्योगिकी दुनिया भर के संगठनों के लिए अभूतपूर्व अवसरों और जटिल चुनौतियों को प्रस्तुत करती है। 2025 में एआई से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने में आज के संगठनों और पेशेवरों की सहायता के लिए, मैंने अपने विचार और इस वर्ष के अपेक्षित एआई रुझानों को साझा किया है।

संगठनों को एआई की लागत के लिए रणनीतिक रूप से योजना बनानी चाहिए

दुनिया एआई की संभावना के बारे में उत्साहित है। हालांकि, एआई नवाचार की लागत एक मीट्रिक है जिसके लिए संगठनों को योजना बनानी चाहिए। उदाहरण के लिए, एआई को जीपीयू की आवश्यकता होती है, लेकिन कई सीएसपी के पास बड़े पैमाने पर एन-1, एन-2 या पुराने जीपीयू की तैनाती होती है जो विशेष रूप से एआई कार्यभार के लिए नहीं बनाए गए थे। इसके अलावा, क्लाउड जीपीयू पैमाने पर लागत प्रभावी हो सकते हैं और विकासकर्ताओं के लिए आसानी से चालू किए जा सकते हैं क्योंकि परियोजनाएं बढ़ती हैं / स्केल (अधिक व्यय); इसके अलावा, ऑन-प्रेमिस उपयोग के लिए जीपीयू (यदि खरीदने में सक्षम होने के कारण दुर्लभता के कारण) की खरीद भी एक बहुत ही महंगा प्रस्ताव हो सकती है जिसमें व्यक्तिगत चिप्स दस हजार डॉलर से अधिक की लागत से आती हैं। नतीजतन, मांग वाले एआई कार्यभार के लिए निर्मित सर्वर सिस्टम कई लोगों के लिए लागत प्रभावी या पहुंच से बाहर हो रहे हैं जिनके पास ऑपरेटिंग व्यय (ओपेक्स) बजट है। 2025 में, उद्यम ग्राहकों को अपनी एआई लागत को स्तर देना चाहिए और एआई विकास बजट के स्तर को पुनः सिंक्रनाइज़ करना चाहिए। इतने सारे सिलो विभागों के साथ अब अपने स्वयं के एआई टूल्स बनाने की पहल करते हुए, कंपनियां अनजाने में क्लाउड-आधारित जीपीयू और उनकी एआई कंप्यूट इंस्टेंस की आवश्यकता पर प्रति माह हजारों डॉलर खर्च कर सकती हैं, जो सभी माउंट (विशेष रूप से यदि उपयोगकर्ता इन इंस्टेंस को चलने देते हैं)।

ओपन-सोर्स मॉडल कई एआई उपयोग के मामलों के लोकतंत्रीकरण को बढ़ावा देंगे

2025 में, एआई परियोजनाओं और संबंधित बजट से आरओआई साबित करने के लिए संगठनों पर भारी दबाव होगा। लोकप्रिय आईएसवी द्वारा प्रदान किए गए निम्न-कोड या नो-कोड टूल का लाभ उठाकर एआई ऐप्स बनाने के साथ, कंपनियां अधिक आसानी से फाइन-ट्यून किए जा सकने वाले ओपन-सोर्स मॉडल की तलाश करेंगी जो स्क्रैच से प्रशिक्षित और निर्मित किए जा सकते हैं। ओपन-सोर्स मॉडल को अधिक कुशलता से फाइन-ट्यून करने से उपलब्ध एआई संसाधनों (लोग, बजट और/या कंप्यूट पावर) का बेहतर उपयोग होता है, जो बताता है कि वर्तमान में हगिंग फेस पर 900K+ (और बढ़ रहे) मॉडल डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। हालांकि, जब उद्यम ओपन-सोर्स मॉडल पर काम करते हैं, तो यह महत्वपूर्ण होगा कि वे अपने संगठनों में ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर, फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी और टूल के उपयोग को सुरक्षित और पुलिस करें। लेनोवो का अनाकोंडा के साथ हालिया समझौता इसका एक अच्छा उदाहरण है, जहां इंटेल-पावर्ड लेनोवो वर्कस्टेशन पोर्टफोलियो और अनाकोंडा नेविगेटर डेटा साइंस वर्कफ्लो को स्ट्रीमलाइन करने में मदद करते हैं।

एआई अनुपालन मानक अभ्यास बन जाता है

एआई नीति में बदलाव देखेंगे कि कंपनी के डेटा के स्रोत के करीब एआई की गणना करेंगे, और अधिक ऑन-प्रेमिस (विशेष रूप से एआई विकास चरणों के लिए परियोजना या वर्कफ्लो)। जैसे ही एआई कई व्यवसायों के मुख्य भाग के करीब आता है, यह एक अलग समानांतर या विशेष कार्यधारा से मुख्य व्यवसायिक कार्यों के साथ-साथ चलने वाला हो जाएगा। यह सुनिश्चित करना कि एआई अनुपालन और जिम्मेदार है, आज एक वास्तविक उद्देश्य है, इसलिए जब हम 2025 में प्रवेश करते हैं तो यह एक मानक अभ्यास बन जाएगा और एआई परियोजनाओं के लिए मूलभूत निर्माण खंडों का हिस्सा होगा। लेनोवो में, हमारे पास एक जिम्मेदार एआई समिति है, जिसमें विविध कर्मचारियों का एक समूह शामिल है जो सुनिश्चित करता है कि समाधान और उत्पाद सुरक्षा, नैतिकता, गोपनीयता और पारदर्शिता मानकों को पूरा करते हैं। यह समूह जोखिम के आधार पर एआई उपयोग और कार्यान्वयन की समीक्षा करता है, सुरक्षा नीतियों को लगातार लागू करता है ताकि जोखिम के दृष्टिकोण और नियामक अनुपालन के साथ संरेखित किया जा सके। समिति के समावेशी दृष्टिकोण में एआई के सभी आयामों को संबोधित किया जाता है, जो व्यापक अनुपालन और समग्र जोखिम में कमी सुनिश्चित करता है।

वर्कस्टेशन कार्यालय के अंदर और बाहर कुशल एआई टूल के रूप में उभरने लगते हैं

वर्कस्टेशन का उपयोग अधिक शक्तिशाली एज और विभागीय आधारित एआई अप्लायंस के रूप में पहले से ही बढ़ रहा है। उदाहरण के लिए, लेनोवो का वर्कस्टेशन पोर्टफोलियो, एएमडी द्वारा संचालित, मीडिया और मनोरंजन पेशेवरों को उच्चतम-फिडेलिटी विजुअल सामग्री वितरित करने के लिए आवश्यक संसाधनों के बीच की खाई को पुल करने में मदद करता है। उनके छोटे फॉर्म फैक्टर और फुटप्रिंट, कम अकουσ्टिक, मानक पावर आवश्यकताओं और क्लाइंट-आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम के उपयोग के कारण, वे आसानी से एआई अनुमान समाधान के रूप में तैनात किए जा सकते हैं जहां अधिक पारंपरिक सर्वर फिट नहीं हो सकते हैं। एक अन्य उपयोग का मामला मानक उद्योग वर्कफ्लो में है जहां एआई संवर्धित डेटा विश्लेषण वास्तविक व्यवसाय मूल्य वितरित कर सकता है और सी सूट के कार्यकारी अधिकारियों के लिए बहुत ही दृष्टि है जो अंतर बनाने की कोशिश कर रहे हैं। अन्य उपयोग के मामले छोटे डोमेन-विशिष्ट एआई टूल हैं जो व्यक्तियों द्वारा अपने स्वयं के उपयोग के लिए बनाए जा रहे हैं। ये दक्षता बचत टूल एआई सुपरपावर बन सकते हैं और एमएस कोपायलट, प्राइवेट चैटबॉट्स से लेकर पर्सनल एआई असिस्टेंट तक सब कुछ शामिल कर सकते हैं।

2025 में एआई की क्षमता को अधिकतम करें

एआई हमारे युग की सबसे तेजी से बढ़ती तकनीकी क्रांतियों में से एक है, जो हर उद्योग में एक परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी के रूप में प्रवेश कर रहा है जो सभी के लिए दक्षता को बढ़ावा देगा – तेजी से और अधिक मूल्यवान व्यवसायिक परिणामों को सक्षम बनाता है।

एआई, जिसमें मशीन और गहरे शिक्षण और एलएलएम के साथ उत्पन्न एआई शामिल है, ग्राहक एआई अनुभवों के लिए आवश्यक बुद्धिमत्ता का निर्माण और रखरखाव करने के लिए भारी कंप्यूट पावर की आवश्यकता होती है। नतीजतन, संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे एआई पेशेवरों और डेटा वैज्ञानिकों के कार्यधारा को क्रांतिकारित और बढ़ाने के लिए उच्च-प्रदर्शन और सुरक्षित डेस्कटॉप और मोबाइल कंप्यूटिंग समाधानों का लाभ उठाएं।