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वर्ष 2025 जनरेटिव एआई (Gen AI) की यात्रा में एक महत्वपूर्ण मोड़ का प्रतीक है। जो एक आकर्षक तकनीकी नोवेल्टी के रूप में शुरू हुआ था, वह अब विभिन्न उद्योगों में व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण में विकसित हो गया है।
जनरेटिव एआई: समस्या की खोज से समस्या समाधान करने वाला पावरहाउस
जनरेटिव एआई के प्रति उत्साह की प्रारंभिक लहर विशाल भाषा मॉडल (LLM) के साथ बातचीत करने की कच्ची नोवेल्टी से प्रेरित थी, जो विशाल सार्वजनिक डेटा सेट पर प्रशिक्षित होते हैं। व्यवसाय और व्यक्ति दोनों ही प्राकृतिक भाषा प्रोम्प्ट में टाइप करने और सार्वजनिक फ्रंटियर मॉडल से विस्तृत, सुसंगत प्रतिक्रिया प्राप्त करने की क्षमता से सही मायने में आकर्षित थे। एलएलएम से आउटपुट की मानवीय गुणवत्ता ने कई उद्योगों को इस नई प्रौद्योगिकी के साथ परियोजनाओं में कूदने के लिए प्रेरित किया, अक्सर किसी स्पष्ट व्यवसायिक समस्या को हल करने या वास्तविक केपीआई को मापने के लिए नहीं। जबकि जनरेटिव एआई के शुरुआती दिनों में कुछ महान मूल्य अनलॉक हुए हैं, यह एक स्पष्ट संकेत है कि हम एक नवाचार (या हYPE) चक्र में हैं जब व्यवसाय पहले एक समस्या की पहचान करने की प्रथा को त्याग देते हैं और फिर इसे हल करने के लिए एक कार्यात्मक प्रौद्योगिकी समाधान की तलाश करते हैं।
2025 में, हम उम्मीद करते हैं कि पेंडुलम वापस स्विंग हो जाएगा। संगठन जनरेटिव एआई के लिए व्यवसायिक मूल्य की तलाश करेंगे जो पहले समस्याओं की पहचान करके जो प्रौद्योगिकी को संबोधित कर सकती है। निश्चित रूप से कई और अच्छी तरह से वित्त पोषित विज्ञान परियोजनाएं होंगी, और सारांश, चैटबॉट, सामग्री और कोड जेनरेशन के लिए जनरेटिव एआई के उपयोग के मामलों की पहली लहर जारी रहेगी, लेकिन कार्यकारी 2025 में एआई परियोजनाओं को आरओआई के लिए जवाबदेह ठहराना शुरू कर देंगे। प्रौद्योगिकी फोकस सार्वजनिक सामान्य-उद्देश्य भाषा मॉडल से सामग्री को जनरेट करने वाले एक समूह से एक संकीर्ण मॉडल की ओर स्थानांतरित हो जाएगा जो एक व्यवसाय की विशिष्ट भाषा पर नियंत्रित और निरंतर प्रशिक्षित हो सकता है ताकि वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल किया जा सके जो एक मापनीय तरीके से बॉटम लाइन को प्रभावित करते हैं।
2025 एआई के लिए उद्यम के केंद्र में जाने का वर्ष होगा। एआई के साथ वास्तविक मूल्य अनलॉक करने के लिए उद्यम डेटा मार्ग है, लेकिन परिवर्तनकारी रणनीति बनाने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण डेटा विकिपीडिया पर नहीं है, और यह कभी नहीं होगा। यह अनुबंध, ग्राहक और रोगी रिकॉर्ड में रहता है, और अक्सर पीछे के कार्यालय या कागज़ के बक्से में रहता है। इस डेटा को प्राप्त करना जटिल है, और सामान्य उद्देश्य एलएलएम यहां एक खराब प्रौद्योगिकी फिट हैं, नोटwithstanding गोपनीयता, सुरक्षा और डेटा शासन चिंताओं। उद्यम बढ़ते रूप से आरएजी आर्किटेक्चर और निजी क्लाउड सेटिंग्स में एसएलएम (स्मॉल लैंग्वेज मॉडल) को अपनाएंगे, जिससे उन्हें आंतरिक संगठनात्मक डेटा सेट का लाभ उठाने की अनुमति मिलेगी ताकि प्रशिक्षित मॉडल के पोर्टफोलियो के साथ प्रोप्राइटरी एआई समाधान बनाए जा सकें। लक्षित एसएलएम व्यवसाय की विशिष्ट भाषा और इसके डेटा की बारीकियों को समझ सकते हैं, और कम लागत बिंदु पर उच्च सटीकता और पारदर्शिता प्रदान कर सकते हैं – डेटा गोपनीयता और सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ-साथ।
एआई कार्यान्वयन में डेटा स्क्रबिंग की महत्वपूर्ण भूमिका
जैसे ही एआई पहल बढ़ती है, संगठनों को डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता देनी चाहिए। एआई को लागू करने का पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम, चाहे एलएलएम या एसएलएम का उपयोग किया जा रहा हो, यह सुनिश्चित करना है कि आंतरिक डेटा त्रुटियों और अशुद्धियों से मुक्त है। इस प्रक्रिया, जिसे “डेटा स्क्रबिंग” के रूप में जाना जाता है, एआई परियोजनाओं की सफलता के लिए एक साफ डेटा एस्टेट के क्यूरेशन के लिए आवश्यक है।
अनेक संगठन अभी भी कागजी दस्तावेजों पर निर्भर करते हैं, जिन्हें डिजिटाइज़ और साफ करने की आवश्यकता है दैनिक व्यवसायिक कार्यों के लिए। आदर्श रूप से, यह डेटा एक संगठन के प्रोप्राइटरी एआई के लिए लेबल वाले प्रशिक्षण सेट में प्रवाहित होगा, लेकिन हम इसे होते हुए देखने के शुरुआती दिनों में हैं। वास्तव में, हमने हैरिस पोल के सहयोग से एक हालिया सर्वेक्षण में, जिसमें अगस्त-सितंबर के बीच 500 से अधिक आईटी निर्णय लेने वालों से साक्षात्कार लिया गया, पाया गया कि 59% संगठन अपने पूरे डेटा एस्टेट का उपयोग नहीं कर रहे हैं। उसी रिपोर्ट में पाया गया कि 63% संगठन इस बात से सहमत हैं कि उन्हें अपने स्वयं के डेटा की कम समझ है और यह जेनएआई और इसी तरह की प्रौद्योगिकियों की क्षमता को अधिकतम करने में उनकी क्षमता को बाधित कर रहा है। गोपनीयता, सुरक्षा और शासन चिंताएं निश्चित रूप से बाधाएं हैं, लेकिन सटीक और साफ डेटा महत्वपूर्ण है, यहां तक कि थोड़ी प्रशिक्षण त्रुटियां भी जटिल समस्याओं को जन्म दे सकती हैं जो एक बार एआई मॉडल को गलत हो जाने पर उलटना मुश्किल हो जाता है। 2025 में, डेटा स्क्रबिंग और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए पाइपलाइन एक महत्वपूर्ण निवेश क्षेत्र बन जाएगी, जिससे एक नई पीढ़ी के उद्यम एआई सिस्टम विश्वसनीय और सटीक जानकारी पर काम कर सकेगी।
सीटीओ भूमिका का विस्तारित प्रभाव
मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी (सीटीओ) की भूमिका हमेशा महत्वपूर्ण रही है, लेकिन इसका प्रभाव 2025 में दस गुना बढ़ने वाला है। सीएमओ युग की तुलना में, जहां ग्राहक अनुभव मुख्य विपणन अधिकारी के तहत महत्वपूर्ण था, आने वाले वर्ष सीटीओ की पीढ़ी होंगे।
सीटीओ की मूल जिम्मेदारियां अपरिवर्तित रहती हैं, लेकिन उनके निर्णयों का प्रभाव अब तक का सबसे महत्वपूर्ण होगा। सफल सीटीओ को यह समझने की आवश्यकता होगी कि कैसे उभरती प्रौद्योगिकियां उनके संगठनों को फिर से आकार दे सकती हैं। उन्हें यह भी समझना चाहिए कि एआई और संबंधित आधुनिक प्रौद्योगिकियां कैसे व्यवसायिक परिवर्तन को बढ़ावा देती हैं, न कि केवल कंपनी की चार दीवारी के भीतर दक्षता। 2025 में सीटीओ द्वारा किए गए निर्णय उनके संगठनों के भविष्य के траजेक्टरी का निर्धारण करेंगे, जिससे उनकी भूमिका पहले से कहीं अधिक प्रभावशाली हो जाएगी।
2025 के लिए भविष्यवाणियां जनरेटिव एआई, डेटा प्रबंधन और सीटीओ की भूमिका के लिए एक परिवर्तनकारी वर्ष को उजागर करती हैं। जैसे ही जनरेटिव एआई एक समस्या की खोज से समस्या समाधान करने वाले पावरहाउस में बदलता है, डेटा स्क्रबिंग, उद्यम डेटा एस्टेट का मूल्य और सीटीओ का विस्तारित प्रभाव उद्यमों के भविष्य को आकार देंगे। जो संगठन इन परिवर्तनों को अपनाएंगे, वे बदलते प्रौद्योगिकी परिदृश्य में पनपने के लिए अच्छी स्थिति में होंगे।
