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

2025 में एआई के विस्फोट के जारी रहने के पूर्वानुमान के साथ, यह तेजी से विकसित हो रही तकनीक दुनिया भर के संगठनों के लिए अभूतपूर्व अवसरों और जटिल चुनौतियों को प्रस्तुत करती है। आज के संगठनों और पेशेवरों को 2025 में एआई से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करने में मदद करने के लिए, मैंने अपने विचार और इस वर्ष के लिए आशित एआई रुझान साझा किए हैं।

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 में एन-1, एन-2 या पुराने जीपीयू की बड़ी तैनाती होती है जो विशेष रूप से एआई कार्यभार के लिए नहीं बनाए गए थे। इसके अलावा, क्लाउड जीपीयू पैमाने पर लागत देने वाले हो सकते हैं और आसानी से विकसित हो सकते हैं क्योंकि परियोजनाएं बढ़ती हैं / स्केल (अधिक व्यय); इसके अलावा, ऑन-प्रिमिस उपयोग के लिए जीपीयू खरीदना (यदि संभव हो तो खरीदने में सक्षम होने के कारण दुर्लभता के कारण) बहुत महंगा हो सकता है, जिसमें प्रत्येक चिप की लागत दस हजार डॉलर से अधिक हो सकती है। इसके परिणामस्वरूप, मांग वाले एआई कार्यभार के लिए निर्मित सर्वर सिस्टम कई लोगों के लिए लागत देने वाले या पहुंच से बाहर हो सकते हैं जिनके पास विभागीय ऑपरेटिंग व्यय (ओपेक्स) बजट है। 2025 में, उद्यम ग्राहकों को अपने एआई लागत को स्तरित करना चाहिए और एआई विकास बजट के स्तर को पुनः सिंक्रनाइज़ करना चाहिए। इतने सारे सिलो वाले विभागों के साथ अब अपने स्वयं के एआई टूल बनाने की पहल करते हुए, कंपनियां अनजाने में छोटे या सिलो वाले उपयोग के लिए क्लाउड-आधारित जीपीयू और उनकी एआई कंप्यूट इंस्टेंस की आवश्यकता पर हजारों डॉलर प्रति माह खर्च कर सकती हैं, जो सभी जुड़ जाते हैं (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 ऐप बनाने के साथ, कंपनियां उन ओपन-सोर्स मॉडल की तलाश करेंगी जिन्हें स्क्रैच से प्रशिक्षित और निर्मित करने की तुलना में अधिक कुशलता से फाइन-ट्यून किया जा सकता है। 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 यह समझाने में मदद करता है कि वर्तमान में हगिंग फेस पर 900,000 से अधिक (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 और अनाकोंडा के बीच 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 डेटा के स्रोत के करीब एआई की गणना करेंगे, और अधिक ऑन-प्रिमिस (विशेष रूप से एआई विकास परियोजना या वर्कफ्लो के चरणों के लिए)। 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 एक पंक्ति में चलने वाला होगा। यह सुनिश्चित करना कि एआई अनुपालन और जिम्मेदार है, आज एक वास्तविक उद्देश्य है, इसलिए 2025 में 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, जोखिम के आधार पर सुरक्षा नीतियों को लगातार लागू करता है और नियामक अनुपालन के साथ जोखिम के रुख को संरेखित करता है। समिति के समावेशी दृष्टिकोण एआई के सभी आयामों को संबोधित करता है, जिससे व्यापक अनुपालन और समग्र जोखिम में कमी आती है।

वर्कस्टेशन कार्यालय के अंदर और बाहर कुशल एआई टूल के रूप में उभर रहे 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 दृश्य सामग्री प्रदान करने के लिए आवश्यक संसाधनों और अपेक्षाओं के बीच की खाई को पाटने 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 और उपयोग का मामला मानक उद्योग वर्कफ्लो में है जहां एआई संवर्धित डेटा विश्लेषण वास्तविक व्यवसाय मूल्य प्रदान कर सकता है और सी सूट कार्यकारी अधिकारियों के लिए बहुत 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 कुशलता बचत उपकरण 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 क्रांति में से एक है, जो हर उद्योग में एक परिवर्तनकारी तकनीक के रूप में तोड़ रही है जो सभी के लिए दक्षता को बढ़ावा देगी – तेजी से और अधिक मूल्यवान व्यवसायिक परिणामों को सक्षम बनाती है।

एआई, जिसमें मशीन और गहरा शिक्षा और एलएलएम के साथ उत्पन्न एआई शामिल है, सMOOTH ग्राहक एआई अनुभवों के लिए आवश्यक बुद्धिमत्ता बनाने और बनाए रखने के लिए भारी कंप्यूट पावर की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप, संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे एआई पेशेवरों और डेटा वैज्ञानिकों के कार्यप्रवाह को क्रांतिकारित और बढ़ाने के लिए उच्च-प्रदर्शन और सुरक्षित डेस्कटॉप और मोबाइल कंप्यूटिंग समाधानों का लाभ उठाते हैं।