2025 में जनरेटिव एआई का विकास: नोवेल्टी से आवश्यकता तक

वर्ष 2025 जनरेटिव एआई (जेन एआई) की यात्रा में एक महत्वपूर्ण क्षण को चिह्नित करता है। जो शुरू में एक आकर्षक तकनीकी नोवेल्टी के रूप में शुरू हुआ था, अब विभिन्न उद्योगों में व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण में विकसित हो गया है।

जनरेटिव एआई: समस्या की तलाश में समाधान से समस्या-समाधान शक्ति घर तक

जेन एआई के प्रति उत्साह की पहली लहर विशाल भाषा मॉडलों (एलएलएम) की कच्ची नवीनता 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 ढंग से मोहित थे। एलएलएम से आउटपुट की मानव-जैसी गुणवत्ता ने कई उद्योगों को इस नई प्रौद्योगिकी के साथ परियोजनाओं में जाने के लिए प्रेरित किया, अक्सर किसी स्पष्ट व्यवसाय समस्या को हल करने या वास्तविक केपीआई को मापने के लिए नहीं। जबकि जेन एआई के शुरुआती दिनों में कुछ महान मूल्य अनलॉक हुए हैं, यह स्पष्ट संकेत है कि हम एक नवाचार (या हYPE) चक्र में हैं जब व्यवसाय समस्या की पहचान करने की प्रथा को छोड़ देते हैं और फिर इसे हल करने के लिए एक कार्यात्मक प्रौद्योगिकी समाधान खोजते हैं।

2025 में, हम उम्मीद करते हैं कि पेंडुलम वापस स्विंग हो जाएगा। संगठन जेन एआई के लिए व्यवसाय मूल्य की तलाश करेंगे और पहले उन समस्याओं की पहचान करेंगे जिन्हें प्रौद्योगिकी द्वारा संबोधित किया जा सकता है। निश्चित रूप से कई और अच्छी तरह से वित्तपोषित विज्ञान परियोजनाएं होंगी, और जेन एआई के पहले उपयोग के मामले सारांश, चैटबॉट, सामग्री और कोड जेनरेशन के लिए जारी रहेंगे, लेकिन कार्यकारी अधिकारी इस वर्ष 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 संकीर्ण मॉडल के एक समूह में स्थानांतरित हो जाएगा, जो एक व्यवसाय की विशिष्ट भाषा पर नियंत्रित और निरंतर प्रशिक्षित हो सकते हैं ताकि वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल किया जा सके जो बॉटम लाइन पर एक मापनीय तरीके से प्रभावित होते हैं।

2025 एआई के लिए उद्यम के मुख्य भाग में जाने का वर्ष होगा। उद्यम डेटा एआई के साथ वास्तविक मूल्य को अनलॉक करने का मार्ग है, लेकिन परिवर्तनकारी रणनीति बनाने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण डेटा विकिपीडिया पर नहीं है, और यह कभी नहीं होगा। यह अनुबंधों, ग्राहक और रोगी रिकॉर्ड में रहता है, और अक्सर पीछे के कार्यालय या कागज़ के बक्से में बहुत सारे असंरचित इंटरैक्शन में रहता है। उस डेटा को प्राप्त करना जटिल है, और सामान्य उद्देश्य एलएलएम यहां एक खराब प्रौद्योगिकी फिट हैं, गोपनीयता, सुरक्षा और डेटा शासन चिंताओं के बावजूद। उद्यम बढ़ते रूप से आरएजी आर्किटेक्चर और निजी क्लाउड सेटिंग्स में छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) को अपनाएंगे, जिससे उन्हें अपने आंतरिक संगठनात्मक डेटा सेट का लाभ उठाकर प्रशिक्षित मॉडल के पोर्टफोलियो के साथ स्वामित्व वाले एआई समाधान बनाने की अनुमति मिलेगी। लक्षित एसएलएम व्यवसाय की विशिष्ट भाषा और डेटा की बारीकियों को समझ सकते हैं और डेटा गोपनीयता और सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुरूप रहते हुए उच्च सटीकता और पारदर्शिता प्रदान कर सकते हैं – कम लागत बिंदु पर।

एआई कार्यान्वयन में डेटा स्क्रबिंग की महत्वपूर्ण भूमिका

जैसे ही एआई पहल बढ़ती है, संगठनों को डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता देनी चाहिए। एलएलएम या एसएलएम का उपयोग करके एआई लागू करने का पहला और सबसे महत्वपूर्ण कदम यह सुनिश्चित करना है कि आंतरिक डेटा त्रुटियों और असंगतताओं से मुक्त है। इस प्रक्रिया, जिसे “डेटा स्क्रबिंग” के रूप में जाना जाता है, एक साफ डेटा एस्टेट के लिए क्यूरेशन के लिए आवश्यक है, जो एआई परियोजनाओं की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

अधिकांश संगठन अभी भी कागजी दस्तावेजों पर निर्भर करते हैं, जिन्हें दिन-प्रतिदिन के व्यवसायिक संचालन के लिए डिजिटाइज़ और साफ किया जाना चाहिए। आदर्श रूप से, यह डेटा एक संगठन के स्वामित्व वाले एआई के लिए लेबल वाले प्रशिक्षण सेट में प्रवाहित होगा, लेकिन हम इसे देखने के शुरुआती दिनों में हैं। वास्तव में, हमारे द्वारा अगस्त-सितंबर के दौरान 500 से अधिक आईटी निर्णय लेने वालों के साथ हैरिस पोल के सहयोग से किए गए एक हालिया सर्वेक्षण में, पाया गया कि 59% संगठन अपने पूरे डेटा एस्टेट का उपयोग नहीं कर रहे हैं। उसी रिपोर्ट में पाया गया कि 63% संगठनों का मानना है 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 हल्की प्रशिक्षण त्रुटियां भी जटिल मुद्दों को जन्म दे सकती हैं जो एक बार एआई मॉडल गलत हो जाने पर उलट पाना मुश्किल हो जाता है। 2025 में, डेटा स्क्रबिंग और डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए पाइपलाइन में निवेश एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बन जाएगा, जिससे एक नए प्रकार के उद्यम एआई प्रणाली को विश्वसनीय और सटीक जानकारी पर काम करने की अनुमति मिलेगी।

सीटीओ भूमिका का विस्तार करने वाला 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 पहले से कहीं अधिक 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 व्यवसाय परिवर्तन को कैसे चला सकती हैं, न कि केवल कंपनी की दीवारों के भीतर दक्षता में। 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 पूर्वानुमान एक परिवर्तनकारी वर्ष को उजागर करते हैं जेन एआई, डेटा प्रबंधन और सीटीओ के लिए। जैसे ही जेन एआई एक समस्या की तलाश में एक समाधान से एक समस्या-समाधान शक्ति घर में बदलता है, डेटा स्क्रबिंग का महत्व, उद्यम डेटा एस्टेट का मूल्य और सीटीओ के प्रभाव का विस्तार उद्यमों के भविष्य को आकार देगा। जो संगठन इन परिवर्तनों को अपनाते हैं, वे विकसित होते प्रौद्योगिकी परिदृश्य में पनपने के लिए अच्छी स्थिति में होंगे।