प्रत्येक उद्यम को एआई बिल ऑफ मैटेरियल्स की आवश्यकता क्यों है?

आज के समय में उद्यम प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में एआई प्रणालियों की सुरक्षा सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है। और जोखिम लगातार बढ़ता जा रहा है। गार्टनर भविष्यवाणी है कि 2026 तक 40% एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों में एजेंटिक एआई शामिल होगा, जो आज के 5% से भी कम है। इसी तरह, आईडीसी एक अनुमान के अनुसार, 2028 तक आईटी उत्पादों और सेवाओं के 45% इंटरैक्शन में एजेंट प्राथमिक इंटरफ़ेस के रूप में उपयोग किए जाएंगे। एआई को तैनात करने की होड़ अधिकांश संगठनों की इन प्रणालियों के वास्तविक कामकाज की समझ से कहीं आगे निकल रही है, और इस जल्दबाजी के साथ मॉडल पॉइज़निंग, डेटा लीक, पूर्वाग्रह और भ्रम जैसी समस्याओं का खतरा भी बढ़ रहा है। इस अंतर को पाटने के लिए, उद्यमों को पारदर्शिता की एक नई परत की आवश्यकता है: एक एआई बिल ऑफ मैटेरियल्स (एआई बीओएम)।

सॉफ्टवेयर बिल ऑफ मैटेरियल्स (बीओएम) की तरह, एआई बीओएम किसी संगठन के तकनीकी स्टैक में शामिल प्रत्येक एआई मॉडल या समाधान में मौजूद सभी चीजों की एक व्यापक सूची होती है। यह पूरे उद्यम में पारदर्शिता सुनिश्चित करता है और व्यावसायिक परिस्थितियों में बदलाव आने पर ऑडिट करना और अनुकूलन करना आसान बनाता है। जैसे-जैसे संगठन वर्कफ़्लो को स्वचालित करने और निर्णय लेने के लिए एआई पर अधिक निर्भर होते जा रहे हैं, एआई बीओएम जिम्मेदार, सुरक्षित और ऑडिट योग्य एआई संचालन के लिए एक आवश्यक आधार प्रदान करता है।

एआई बिल ऑफ मैटेरियल्स: एक रणनीतिक उद्यम अनिवार्यता

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रायोगिक परियोजनाओं से लेकर मिशन-क्रिटिकल एंटरप्राइज़ प्लेटफॉर्म तक तेजी से विकसित हो रही है, इन प्रणालियों की जटिलता और जोखिम का स्तर नाटकीय रूप से बढ़ रहा है। जहां पारंपरिक, अधिक संरचित स्वचालन तार्किक, नियम-आधारित और व्यवस्थित होता है, वहीं एजेंटिक स्वचालन में संज्ञानात्मक क्षमता शामिल होती है। जैसे-जैसे एआई एजेंट रचनात्मकता, निर्णय लेने और अनुभव से सीखने की आवश्यकता वाले कार्यों को अधिकाधिक रूप से संभालते हैं, स्वचालन का संभावित दायरा काफी बढ़ जाता है। साथ ही, पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, एआई प्रणालियाँ कई परस्पर निर्भर घटकों से निर्मित होती हैं, जैसे कि यूआई, एपीआई, गेटवे, मॉडल, डेटासेट, प्रॉम्प्ट, फ़ीचर, वेक्टर डेटाबेस, लाइब्रेरी और हार्डवेयर एक्सेलेरेटर। एआई पहलों को जिम्मेदारीपूर्वक और व्यापक रूप से आगे बढ़ाने के लिए, संगठनों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे एआई प्रणालियों में शामिल सभी घटकों और समय के साथ प्रत्येक अद्वितीय घटक में होने वाले परिवर्तनों को स्पष्ट रूप से समझें।

एक एआई बीओएम (AI BOM) ठीक उसी स्तर की पारदर्शिता प्रदान करता है। यह एक संरचित इन्वेंट्री है जो प्रत्येक घटक, निर्भरता और परस्पर क्रिया को कैप्चर करती है। एआई जीवनचक्रमॉडल और डेटासेट के अलावा, एक प्रभावी एआई बीओएम में निम्नलिखित विवरण शामिल होते हैं: la एक एआई एप्लिकेशन को शक्ति प्रदान करने वाला संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र:

• उपयोगकर्ता इंटरफेस (यूआई) जैसे चैट स्क्रीन, पोर्टल, डैशबोर्ड और कंट्रोल पैनल जहां मनुष्य एआई के साथ बातचीत करते हैं।
• एपीआई और एकीकरण इसमें REST, GraphQL, वेबहुक और सिस्टम कनेक्टर शामिल हैं जो AI को एंटरप्राइज एप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाते हैं।
• रनटाइम और होस्टिंग वातावरणवह स्थान जहां एआई को तैनात किया जाता है (डॉकर, कुबेरनेट्स, एडब्ल्यूएस बेडरॉक, एज़्योर ओपनएआई और ऑन-प्रिमाइसेस) और कंप्यूट संसाधन (सीपीयू, जीपीयू और मेमोरी) का उपयोग किया जाता है।
• निष्पादन ढांचा और ऑर्केस्ट्रेशन इसमें LangChain, Semantic Kernel, Autogen, NVIDIA NeMo और CrewAI जैसे उपकरण शामिल हैं जो प्रॉम्प्ट, फ्लो, टूल कॉलिंग और एजेंट व्यवहार को प्रबंधित करते हैं।
• सुरक्षा और शासन स्तर जैसे कि IAM भूमिकाएं, टोकन नियंत्रण, एन्क्रिप्शन, लॉगिंग, ऑडिट और उपयोग नीतियां।
• अवलोकनशीलता और निगरानी इसमें लागत, विलंबता, विचलन, प्रदर्शन, उपयोग और समय के साथ जोखिम की निगरानी शामिल है।

ये तत्व मिलकर एक बनाते हैं पूर्ण और गतिशील मानचित्र जो न केवल प्रकट करता है आपके एआई सिस्टम में क्या शामिल है, लेकिन यह भी जहां यह यहाँ से आया है, यह कैसे व्यवहार करता है, इसका उपयोग कौन करता है, यह कहाँ चलता है और इसका संचालन कैसे होता हैदूसरे शब्दों में, एक एआई बीओएम सत्य के एकल स्रोत के रूप में कार्य करता है जो एक तकनीकी दस्तावेज़ के रूप में शुरू होता है और एक पूर्ण बीओएम में विकसित होता है। व्यवसाय आश्वासन और नियामक कलाकृति.

जब एआई बीओएम को स्वचालित कर दिया जाता है, तो यह केवल एक इंजीनियरिंग संपत्ति नहीं रह जाती, बल्कि एक नियामक आवश्यकता, एक सुरक्षा ढांचा और एक उद्यम विश्वास निर्मातायह प्रत्येक मॉडल, डेटासेट, टूल और निर्भरता में पूर्ण पारदर्शिता प्रदान करता है, सटीक कॉन्फ़िगरेशन और पर्यावरण स्नैपशॉट के माध्यम से पुनरुत्पादन को सक्षम बनाता है, और मॉडल की उत्पत्ति, संस्करणों और निर्णय प्रक्रियाओं का पता लगाकर शासन और जवाबदेही स्थापित करता है। यह इनपुट, निर्भरताओं और मॉडल आर्टिफैक्ट्स में कमजोरियों की पहचान करके सुरक्षा को मजबूत करता है, साथ ही प्रलेखित व्याख्यात्मकता, निष्पक्षता और जोखिम नियंत्रणों के माध्यम से वैश्विक नियामक अनुपालन ढाँचों का समर्थन करता है। इसके अलावा, यह समय के साथ सिस्टम परिवर्तनों, प्रदर्शन विचलन और मॉडल व्यवहार के अपरिवर्तनीय, संपूर्ण रिकॉर्ड बनाए रखकर लेखापरीक्षा क्षमता को बढ़ाता है।

एआई बीओएम लाइफसाइकिल के लिए एक उद्यम-आधारित दृष्टिकोण: स्थिर इन्वेंट्री से जीवंत शासन प्रणाली तक

अधिकांश AI BOM फ्रेमवर्क केवल मॉडल और डेटासेट के दस्तावेज़ीकरण पर ही केंद्रित होते हैं। लेकिन एजेंटिक AI युग में उन्नत उद्यमों को अपने AI BOM को एक जीवंत, परिचालनशील और निरंतर नियंत्रित डिजिटल परिसंपत्ति के रूप में विकसित करने की आवश्यकता होती है – न कि केवल एक स्थिर अनुपालन दस्तावेज़ के रूप में। और सबसे प्रभावी संगठन यह सुनिश्चित करते हैं कि उनका AI BOM उनके AI पारिस्थितिकी तंत्र के साथ-साथ विकसित होता रहे। सर्वोत्तम दृष्टिकोण रणनीति, इंजीनियरिंग, शासन और जोखिम प्रबंधन को समाहित करता है, जिससे यह तकनीकी रूप से पूर्ण और संगठनात्मक रूप से क्रियान्वित करने योग्य बन जाता है।

एक परिपक्व, उद्यम-स्तरीय एआई बीओएम जीवनचक्र में पांच मुख्य चरण शामिल होने चाहिए:

1. खोजें और परिभाषित करें: मॉडल, डेटासेट, उपकरण, प्रॉम्प्ट, एपीआई, इन्फ्रास्ट्रक्चर एसेट और निष्पादन वातावरण सहित सभी एआई घटकों की पहचान और वर्गीकरण करें। दृश्यता, कार्यक्षेत्र और स्वामित्व की सीमाएं निर्धारित करें।
2. शासन और मानकीकरण: मेटाडेटा प्रारूप, संस्करण संरचनाएं, दस्तावेज़ीकरण मानक और स्वामित्व भूमिकाएं परिभाषित करें। शासन, अनुपालन और सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुरूप एक केंद्रीकृत एआई बीओएम रिपॉजिटरी स्थापित करें।
3. बेसलाइन बीओएममौजूदा एआई सिस्टमों की रिवर्स-इंजीनियरिंग करें और उनका दस्तावेजीकरण करें, जिसमें निर्भरताएँ, डेटा वंशावली, मॉडल की उत्पत्ति, रनटाइम वातावरण और उपयोग के पैटर्न शामिल हों। एआई संपत्तियों के लिए प्रारंभिक "सत्य का स्रोत" स्थापित करें।
4. स्वचालित करें और एकीकृत करेंCI/CD, DevOps और MLOps वर्कफ़्लो में BOM जनरेशन और अपडेट को एकीकृत करें। जीवनचक्र के दौरान मॉडल परिवर्तनों, डेटासेट अपडेट, निर्भरताओं और जोखिम संकेतकों की स्वचालित ट्रैकिंग को सक्षम करें।
5. निगरानी करें और सुधार करेंएआई सिस्टम में होने वाले बदलावों, प्रदर्शन में गिरावट, पूर्वाग्रह, लागत, उपयोग, सुरक्षा कमजोरियों और अनुपालन परिपक्वता की लगातार निगरानी करें। अलर्ट, गवर्नेंस रिपोर्ट और निरंतर सुधार प्रक्रियाओं को सक्षम करें। 

एआई बीओएम को लागू न करने की लागत

एआई बीओएम की आवश्यकता को अनदेखा करना केवल शासन संबंधी कमी नहीं है, बल्कि यह एक व्यावसायिक जोखिम भी है। यह जाने बिना कि आपके एआई सिस्टम किस आधार पर बने हैं, मॉडल और डेटा कहाँ से आए हैं, या समय के साथ उनका व्यवहार कैसा है, संगठनों को नियामकीय जोखिम और ऐसे एआई का सामना करना पड़ सकता है जो स्केल करने में असमर्थ हो। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जैसे-जैसे नियामक परिदृश्य परिपक्व होता है - जिसमें शामिल हैं यूरोपीय संघ एआई अधिनियमISO 42001 और NIST फ्रेमवर्क के लागू होने के साथ, कंपनियों को AI की उत्पत्ति, उसकी व्याख्यात्मकता और नियंत्रण का प्रमाण देना होगा। AI BOM के बिना, अनुपालन साबित करना बेहद मुश्किल—अक्सर असंभव—हो जाता है।

नियामक चिंताओं के अलावा, सुरक्षा और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिम भी हैं। छिपे हुए घटक, अपुष्ट मॉडल या अनियंत्रित संकेत डेटा रिसाव, पूर्वाग्रह आदि का कारण बन सकते हैं। मतिभ्रमया फिर एआई के व्यवहार में गड़बड़ी का पता लगाना। और जब कुछ गलत हो जाता है, तो एआई बीओएम (BOM) का न होना अक्सर यह सुनिश्चित करता है कि आप उसे ट्रैक या ठीक नहीं कर सकते। एआई की गति से चलने वाला गवर्नेंस पारंपरिक आईटी गवर्नेंस से मौलिक रूप से अलग है। इसमें सुरक्षा, स्पष्टता और अनुपालन के लिए निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है क्योंकि क्षमताएं वास्तविक समय में विकसित होती रहती हैं।

सरल शब्दों में कहें तो, कंपनियां तेजी से यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि आरओआई एआई निवेश से होने वाले नुकसान की भरपाई के लिए, एआई बीओएम (बिल ऑफ मैनेजमेंट) के बिना, संगठन एआई समाधानों की समस्या निवारण, पुनर्मूल्यांकन, पुनः प्रशिक्षण या पुनर्निर्माण में अधिक समय व्यतीत करते हैं—क्योंकि सत्य का कोई एक स्रोत नहीं होता। ऐसी स्थिति में, यह जाने बिना कि आप किन संपत्तियों को तैनात कर रहे हैं, वे कैसे विकसित होती हैं और उनका प्रबंधन कैसे किया जाता है, व्यावसायिक इकाइयों, उद्योगों या बाजारों में एआई को आत्मविश्वासपूर्वक तैनात करना असंभव हो जाता है।

अब सवाल यह नहीं है कि, “क्या हमारे पास एआई है?” यह है, "क्या हम जानते हैं कि हमारी एआई किस आधार पर बनी है, और क्या हम बड़े पैमाने पर इस पर भरोसा कर सकते हैं?" एक एआई बीओएम वह स्पष्टता प्रदान करता है जिसकी उद्यमों को स्थायी मूल्य प्राप्त करने के लिए आवश्यकता होती है।