क्या AI विशेषज्ञ विलुप्ति के कगार पर हैं? क्यों बुद्धिमान AI प्लेटफ़ॉर्म अब मानवीय पुल की जगह ले रहे हैं?

एंटरप्राइज़ AI आर्किटेक्चर का रूपांतरण: मानव मिलान के प्रतिमान से लेकर बुद्धिमान संदर्भ एकीकरण तक

लंबे समय तक, व्यावसायिक परिवेश में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्रियान्वयन, विशिष्ट रूप से निर्मित, श्रम-प्रधान परियोजनाओं का पर्याय रहा। जब जटिल सॉफ़्टवेयर का सामना और भी जटिल व्यावसायिक वास्तविकताओं से होता था, तो सबसे कारगर समाधान था: अधिक मानवीय विशेषज्ञता। इस महत्वपूर्ण भूमिका में, तथाकथित फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स ने उत्कृष्ट प्रदर्शन किया - डेवलपर, सलाहकार और उत्पाद प्रबंधक के अत्यधिक विशिष्ट संकर, जो कठोर तकनीक और प्रत्येक ग्राहक की विशिष्ट आवश्यकताओं के बीच एक लचीले सेतु का काम करते थे। जहाँ मानक उत्पाद विफल रहे, वहाँ उन्होंने विस्तृत, अनुकूलित और विशिष्ट समाधान तैयार किए। यह मॉडल स्वर्ण मानक था और इसने अभूतपूर्व डिजिटलीकरण परियोजनाओं को संभव बनाया।

लेकिन मानवीय मध्यस्थता पर आधारित यह प्रतिमान अपनी मूलभूत सीमाओं तक पहुँच रहा है। एआई तकनीक की तीव्र प्रगति से प्रेरित होकर, प्लेटफ़ॉर्म की एक नई पीढ़ी उभर रही है जो इस क्षेत्र में आमूल-चूल परिवर्तन ला रही है। महंगे विशेषज्ञों द्वारा मैन्युअल अनुवाद पर निर्भर रहने के बजाय, ये बुद्धिमान प्रणालियाँ व्यावसायिक संदर्भों की सीधे व्याख्या और एकीकरण करने की क्षमता रखती हैं—डेटा संरचनाओं और व्यावसायिक प्रक्रियाओं से लेकर शासन नियमों तक। यह बदलाव एक महत्वपूर्ण मोड़ है और न केवल मानव एकीकरणकर्ता की भूमिका को, बल्कि स्थापित व्यावसायिक मॉडलों और निवेश रणनीतियों को भी चुनौती देता है।

यह लेख मानव-निर्भर से प्लेटफ़ॉर्म-केंद्रित एआई आर्किटेक्चर में इस गहन परिवर्तन का विश्लेषण करता है। यह स्केलेबिलिटी के युग में मैनुअल दृष्टिकोण की संरचनात्मक कमज़ोरियों को उजागर करता है और दर्शाता है कि कैसे संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म, मशीन-पठनीय शब्दार्थ और स्वचालित शिक्षण चक्रों के माध्यम से, बेहतर आर्थिक और परिचालन लाभ उत्पन्न करते हैं। यह एक ऐसा बदलाव है जो इस बात को पुनर्परिभाषित करता है कि व्यवसाय किस प्रकार मूल्य सृजन करेंगे, विकास करेंगे और तेज़ी से स्वचालित होती दुनिया में प्रतिस्पर्धी बने रहेंगे।

बुद्धिमान प्लेटफ़ॉर्म व्यक्तिगत सिस्टम इंटीग्रेटर की भूमिका को पुनर्परिभाषित क्यों कर रहे हैं?

एंटरप्राइज़ AI परियोजनाओं के कार्यान्वयन में प्रतिरोध का पारंपरिक समाधान अधिक कर्मचारियों की नियुक्ति थी। फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स ने तकनीक और वास्तविक व्यावसायिक अनुप्रयोगों के बीच एक लचीले सेतु के रूप में कार्य करके लंबे समय तक इस कमी को पूरा किया। उन्होंने तकनीकी जटिलताओं को अनुकूलित समाधानों में परिवर्तित किया और उन प्रणालियों को कार्यात्मक बनाया जो मूल रूप से एक साथ काम करने के लिए डिज़ाइन नहीं की गई थीं। लंबे समय तक, यह दृष्टिकोण उद्यम-व्यापी डिजिटलीकरण परियोजनाओं के कार्यान्वयन के लिए मानक मॉडल था। लेकिन जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेज़ी से विकसित हो रही है, वैसे-वैसे व्यवसायों की मूलभूत आवश्यकताएँ भी विकसित हो रही हैं। आधुनिक AI प्लेटफ़ॉर्म की व्यापक मैन्युअल एकीकरण पर निर्भर हुए बिना व्यावसायिक संदर्भ को सीधे समझने की क्षमता, संगठनों द्वारा अपने IT अवसंरचना के निर्माण और विस्तार में एक महत्वपूर्ण मोड़ है।

यह विकास न केवल सिस्टम इंटीग्रेटर्स के व्यावसायिक मॉडलों को चुनौती देता है, बल्कि मैन्युअल अनुकूलन की लागत-प्रभावशीलता, सीखने की प्रक्रियाओं की मापनीयता और निवेश पर दीर्घकालिक प्रतिफल के बारे में भी गहरे प्रश्न उठाता है। एंटरप्राइज़ एआई परिदृश्य में वर्तमान में चल रहे प्रमुख तकनीकी परिवर्तन इस बात का संकेत देते हैं कि संगठनों को मानव संसाधन, वास्तुशिल्प निर्णयों और व्यावसायिक मॉडलों से संबंधित अपनी रणनीतियों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है।

के लिए उपयुक्त:

• अग्रिम तैनात इंजीनियर और एआई: मैनुअल समायोजन से रणनीतिक परामर्श तक बदलती भूमिका

कार्यों का दायरा और प्रणाली-एकीकृत दृष्टिकोण की परिचालन वास्तविकता

एक फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर मूलतः इंजीनियर, सलाहकार और उत्पाद विशेषज्ञ का एक संकर होता है, जिसका मिशन ग्राहक परिवेश में सीधे तौर पर शामिल होना और अत्यधिक अनुकूलित समाधान प्रदान करना होता है, जिन्हें मानक उत्पाद टीमें अक्सर पूरा नहीं कर पातीं। यह भूमिका किसी पारंपरिक सॉफ़्टवेयर डेवलपर या सिस्टम प्रशासक की भूमिका के समान नहीं है, बल्कि एक विशिष्ट कार्यात्मक श्रेणी का प्रतिनिधित्व करती है जो उच्च जटिलता और विशिष्ट आवश्यकताओं वाले परिवेशों में फलती-फूलती है।

एक फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर की विशिष्ट ज़िम्मेदारियाँ उद्यम एकीकरण के कई आयामों तक फैली होती हैं। वे क्लाइंट टीमों के साथ मिलकर उनकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं, वर्कफ़्लो और संस्थागत विशिष्टताओं को समझने का काम करते हैं। यह कार्य सतही दस्तावेज़ीकरण अध्ययनों से कहीं आगे जाता है और इसके लिए इस बात का गहन, अंतर्निहित ज्ञान आवश्यक है कि लोग संगठनात्मक संरचनाओं के भीतर वास्तव में कैसे कार्य करते हैं। एक फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर विशिष्ट क्लाइंट संगठन के लिए विशिष्ट एकीकरण, डेटा पाइपलाइन और बुनियादी ढाँचा समाधान विकसित करता है। ये गतिविधियाँ पूर्वनिर्धारित कॉन्फ़िगरेशन से कहीं आगे जाती हैं और अक्सर उन समस्याओं के लिए नवीन दृष्टिकोणों की आवश्यकता होती है जो पहले इस रूप में उत्पन्न नहीं हुई हैं।

प्राथमिक ध्यान किसी एक संगठन या यहाँ तक कि किसी एक विभाग के लिए विशिष्ट क्षमताएँ प्रदान करने पर होता है, न कि ऐसे सामान्यीकृत समाधान विकसित करने पर जिन्हें अन्य ग्राहकों को आसानी से हस्तांतरित किया जा सके। इसके परिणामस्वरूप एक अत्यधिक व्यक्तिगत दृष्टिकोण प्राप्त होता है, जहाँ प्रत्येक कार्यान्वयन की अपनी विशिष्ट विशेषताएँ होती हैं। मूलतः, अग्रिम-तैनात इंजीनियर उत्पाद टीम और वास्तविक ग्राहक वास्तविकता के बीच मध्यस्थ के रूप में कार्य करते हैं। यह मध्यस्थ भूमिका उन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में विशेष रूप से मूल्यवान साबित हुई है जहाँ एकीकरण जटिल है, प्रत्येक परिनियोजन अद्वितीय है, और विफलता की लागत काफी अधिक हो सकती है।

एआई व्यवसाय परिदृश्य के शुरुआती चरणों में मैनुअल एकीकरण सिद्धांत का उदय

यह समझने के लिए कि एंटरप्राइज़ AI पहलों के शुरुआती चरणों में फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर मॉडल एक केंद्रीय तत्व क्यों बन गया, हमें इन शुरुआती चरणों के दौरान तकनीकी परिदृश्य पर विचार करना होगा। एंटरप्राइज़ AI विकास के शुरुआती चरणों में, उपलब्ध उत्पादों में अक्सर मौजूदा एंटरप्राइज़ परिवेशों की विविधता के अनुरूप लचीलेपन और अनुकूलनशीलता का अभाव होता था। उपलब्ध प्रणालियाँ अक्सर कठोर होती थीं, विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए तैयार होती थीं, और वास्तविक दुनिया के एंटरप्राइज़ परिदृश्यों की विविधता को प्रभावी ढंग से संभालने में असमर्थ होती थीं।

फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स ने प्रत्येक व्यक्तिगत परिनियोजन के लिए सॉफ़्टवेयर को अनुकूलित करके संगठनों को इन सीमाओं को पार करने में मदद की। यह सहायता उन परिस्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी थी जहाँ सिस्टम को पुराने डेटा रिपॉजिटरी, दशकों से विकसित मैन्युअल प्रक्रियाओं, या कड़े विनियमित आवश्यकताओं वाले अनुपालन-गहन वातावरणों के साथ संचार करने की आवश्यकता थी। आधुनिक एआई सिस्टम को पुरानी तकनीकी परतों से जोड़ने में इन इंजीनियरों की विशेषज्ञता अद्वितीय थी, जिन्हें अक्सर पूरी तरह से अलग प्रतिमानों के साथ डिज़ाइन किया गया था।

उन परिदृश्यों में जहाँ उत्पादों को व्यापक अनुकूलन की आवश्यकता होती है, फ़ॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर्स एक स्वाभाविक समाधान रणनीति बन गए। ग्राहक डेटा अक्सर खंडित और कई विरासत प्रणालियों में बिखरा हुआ होता था, जिन्हें आधुनिक डेटा एकीकरण के लिए कभी डिज़ाइन नहीं किया गया था। जटिल डेटा पाइपलाइनों को मैन्युअल रूप से डिज़ाइन और कार्यान्वित करना पड़ता था क्योंकि प्रत्येक ग्राहक प्रणाली की विशिष्ट विशिष्टताओं के लिए स्वचालित समाधानों का अभाव था। व्यावसायिक मूल्य प्राप्त करने के लिए ग्राहक संगठन, उसके बाज़ारों, उसके प्रतिस्पर्धियों और उसके रणनीतिक लक्ष्यों की गहन प्रासंगिक समझ आवश्यक थी।

लंबे समय तक, यह दृष्टिकोण अत्यधिक सफल रहा, खासकर ऐसे समय में जब कार्यान्वयन कम ही होते थे और प्रति ग्राहक अनुबंध व्यापार की मात्रा बहुत अधिक थी। बड़े वित्तीय संस्थानों ने अपनी विशिष्ट परिचालन आवश्यकताओं को पूरा करने वाले कस्टम समाधानों के लिए लाखों डॉलर खर्च किए। औद्योगिक दिग्गज, अपनी स्वामित्व वाली विनिर्माण प्रक्रियाओं की सुरक्षा की आवश्यकता के कारण, विशिष्ट एकीकरण समाधानों में पर्याप्त निवेश करने को तैयार थे। इस संदर्भ में, सफल उद्यम सौदों के लिए अग्रिम रूप से तैनात इंजीनियरों को नियुक्त करना न केवल समझदारी भरा था, बल्कि अक्सर अनिवार्य भी था।

मापनीयता आवश्यकताओं के युग में मैनुअल एकीकरण सिद्धांत की संरचनात्मक सीमाएँ

हालाँकि, एंटरप्राइज़ AI से संबंधित व्यावसायिक परिदृश्य में भारी बदलाव आया है। आधुनिक AI प्लेटफ़ॉर्म सीधे संदर्भ का विश्लेषण और समझ करने लगे हैं, बिना किसी मैन्युअल अनुवाद के डेटासेट के भीतर अर्थ, संरचना और संबंधों को समझने लगे हैं। इस नए तकनीकी परिवेश में, FDE-भारी वितरण मॉडल को मूलभूत चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है जिनका समाधान केवल बेहतर भर्ती या प्रशिक्षण के माध्यम से नहीं किया जा सकता है।

पहली महत्वपूर्ण सीमा तब होती है जब डेटा परिवर्तनशीलता और मॉडल जटिलता, मानव एकीकरण के उस स्तर को पार कर जाती है जो मापनीय रहता है। अग्रिम रूप से तैनात इंजीनियर तब आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी होते हैं जब कार्यप्रवाह में विविधता निहित होती है—अर्थात, जब विभिन्न ग्राहकों के बीच अंतर मुख्य रूप से इस बात में निहित होता है कि लोग अपने कार्य को कैसे व्यवस्थित करते हैं। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ कई स्तरों पर परिवर्तनशीलता लाती हैं जो संगठनात्मक प्रक्रिया के अंतरों से कहीं आगे तक जाती हैं। अपरिष्कृत डेटा में, उस डेटा के सांख्यिकीय गुणों में, विभिन्न डेटा तत्वों के अर्थ के स्तरों में, डेटा अद्यतनों की आवृत्ति में, और समय के साथ उस डेटा की गुणवत्ता और संगति में परिवर्तनशीलता होती है। इस डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मॉडलों में, उन मॉडलों के हाइपरपैरामीटर्स में, मॉडल परिशुद्धता की आवश्यकताओं में, और मॉडल प्रदर्शन के मूल्यांकन के मानदंडों में परिवर्तनशीलता होती है।

शासन संबंधी आवश्यकताएँ परिवर्तनशीलता की अपनी अलग परतें लाती हैं। विभिन्न न्यायालयों के अलग-अलग डेटा सुरक्षा कानून हैं। विभिन्न उद्योगों की अनुपालन आवश्यकताएँ अलग-अलग होती हैं। अलग-अलग संगठनों की अपनी आंतरिक शासन संरचनाएँ होती हैं जो स्वचालित निर्णय लेने वाली प्रणालियों में विश्वास को सीमित करती हैं। इस जटिलता को केवल मानवीय एकीकरण के माध्यम से प्रबंधित करना संभव नहीं है। इस जटिलता के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए स्वचालित, संदर्भ-जागरूक डेटा और मॉडल परतें आवश्यक हैं।

दूसरी महत्वपूर्ण सीमा स्वचालित और मैन्युअल रूप से मध्यस्थता वाले ज्ञान हस्तांतरण के बीच उत्पन्न होने वाली शिक्षण चक्र गतिशीलता में निहित है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ निरंतर फीडबैक लूप के माध्यम से बेहतर होती हैं। ये प्रणालियाँ जितनी तेज़ी से फीडबैक एकत्र कर सकती हैं, मॉडलों को पुनः प्रशिक्षित कर सकती हैं और संशोधित संस्करणों को उत्पादन में लगा सकती हैं, उतनी ही तेज़ी से वे वास्तविक व्यावसायिक मूल्य पर अभिसरित होती हैं। जब उत्पाद प्रणाली और ग्राहक संदर्भ के बीच मानव मध्यस्थ होते हैं, तो ये फीडबैक लूप काफ़ी धीमे हो जाते हैं। स्वचालित शिक्षण पाइपलाइनें उत्पादों को तेज़ी से विकसित होने और अधिक सटीकता के साथ प्रगति करने में सक्षम बनाती हैं। उत्पाद प्रणाली से टेलीमेट्री को ग्राहक-विशिष्ट प्रासंगिक जानकारी के साथ निरंतर संयोजित करके ऐसी अंतर्दृष्टियाँ उत्पन्न की जा सकती हैं जो संपूर्ण उत्पाद पोर्टफोलियो को बेहतर बनाती हैं।

मैनुअल FDE मॉडल में, फीडबैक अक्सर प्रासंगिक और किस्सागोई वाला होता है। एक अग्रिम तैनात इंजीनियर कई महीनों तक साइट पर रहने के बाद रिपोर्ट करता है कि ग्राहकों को समाधान में समस्या X का सामना करना पड़ रहा है, जिसके कारण एक अस्थायी समायोजन करना पड़ता है। इस जानकारी को व्यवस्थित रूप से एकत्र नहीं किया जाता, अन्य ग्राहकों की समस्याओं के साथ समेकित नहीं किया जाता, या उत्पाद विकास प्रक्रिया के माध्यम से प्रमाणित नहीं किया जाता। सीखने का चक्र खंडित, उप-इष्टतम होता है, और उत्पाद टीम को बेहतर डिज़ाइन निर्णयों की ओर व्यवस्थित रूप से मार्गदर्शन करने में विफल रहता है।

तीसरी महत्वपूर्ण सीमा उत्पाद की सीमाओं के धुंधलेपन में निहित है, जो तब होता है जब इंजीनियर प्रत्येक ग्राहक परिनियोजन में गहराई से समाहित हो जाते हैं। एक सच्चे उत्पाद की प्राथमिक विशेषता उसकी पुनरावृत्ति होती है। एक उत्पाद को विभिन्न ग्राहकों के बीच परिनियोजित किया जा सकता है, बिना प्रत्येक कार्यान्वयन के लिए पूरी तरह से नए सिरे से पुनर्निर्माण की आवश्यकता के। जब आगे की ओर तैनात इंजीनियर प्रत्येक ग्राहक परिनियोजन में खुद को समाहित कर लेते हैं, तो वे प्रत्येक परिनियोजन को एक अनूठा, अद्वितीय निर्माण बनाने का जोखिम उठाते हैं जिसके लिए अद्वितीय डिज़ाइन और मालिकाना समाधानों की आवश्यकता होती है। यह एक ऐसे AI प्लेटफ़ॉर्म के लिए मौलिक रूप से विघटनकारी है जिसका उद्देश्य कई संगठनों में समग्र संदर्भ से सीखना और सामान्यीकरण करना है। यदि प्रत्येक परिनियोजन पूरी तरह से अद्वितीय है, तो परिनियोजनों के लिए एक-दूसरे को सुदृढ़ करने का कोई प्रामाणिक मार्ग नहीं है।

तकनीकी मोड़: नए आधार के रूप में संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म

एंटरप्राइज़ एआई प्लेटफ़ॉर्म की नई पीढ़ी, प्रासंगिक विचारों को सीधे सिस्टम आर्किटेक्चर के मूल में समाहित करके एक मौलिक वास्तुशिल्प बदलाव स्थापित करती है। यह विभिन्न तकनीकी तंत्रों के माध्यम से प्राप्त होता है, जिनमें ऑन्टोलॉजी, सिमेंटिक लेयर्स और अनुकूली कनेक्टर शामिल हैं, जो सिस्टम को व्यापक मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना किसी भी वातावरण के अनुकूल स्वचालित रूप से ढलने में सक्षम बनाते हैं।

पहला मूलभूत अंतर यह है कि इन आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म में संदर्भ मशीन-पठनीय हो जाता है। पुरानी प्रणालियाँ अवधारणा डेवलपर्स में संदर्भ को समाहित कर लेती थीं: लोग ग्राहक की व्यावसायिक प्रक्रियाओं को समझते थे और फिर अनौपचारिक रूप से इस समझ को अपने मन में संजोए रखते थे या इसे असंरचित दस्तावेज़ों में दर्ज कर लेते थे। नए प्लेटफ़ॉर्म हर स्तर पर अर्थ को समाहित करते हैं और उसे विभिन्न प्रणालियों में मैप करते हैं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ डेटा की सार्थक व्याख्या कर पाती हैं। उदाहरण के लिए, एक अर्थपरक परत विभिन्न ग्राहक डेटा तत्वों के बीच संबंध को समाहित कर सकती है: सिस्टम A में "ग्राहक संख्या" सिस्टम B में "ग्राहक आईडी" के बराबर है, दोनों एक ही व्यावसायिक संस्थाओं को संदर्भित करते हैं, और सिस्टम A में दर्ज लेनदेन को सिस्टम B में मान्य किया जाना चाहिए।

दूसरा मूलभूत परिवर्तन यह है कि अनुकूलन अब लोगों से प्रणालियों की ओर बढ़ रहा है। पुराने मॉडल में, अनुकूलन एक मैन्युअल गतिविधि थी: एक इंजीनियर ग्राहक के कोड को देखता था, पुराने इंटरफ़ेस को समझता था, और फिर दोनों दुनियाओं के बीच सेतु बनाने के लिए नया कोड लिखता था। संदर्भ-जागरूक प्रणालियों में, अनुकूलन मैन्युअल कोडिंग के बजाय कॉन्फ़िगरेशन और मशीन लर्निंग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। एक प्रणाली स्वचालित रूप से विभिन्न डेटा स्रोतों को पहचान सकती है, उनकी संरचना को समझ सकती है, और उपयुक्त परिवर्तन तैयार कर सकती है, और यह सब बिना किसी इंजीनियर को ग्राहक के कोड के साथ इंटरैक्ट किए।

तीसरा मूलभूत परिवर्तन सीखने की प्रक्रियाओं की निरंतरता में निहित है। FDE मॉडल में, प्रत्येक परिनियोजन एक रीसेट था। ग्राहक A के यहाँ महीनों तक काम करने के दौरान इंजीनियर द्वारा एकत्रित ज्ञान, ग्राहक B के यहाँ परिनियोजन के लिए व्यवस्थित रूप से लागू नहीं हो रहा था। संदर्भ-संचालित मॉडल में, अंतर्दृष्टियाँ संचित होती जाती हैं। यदि प्लेटफ़ॉर्म को सौ ग्राहकों के यहाँ परिनियोजित किया जाता है, तो इन निन्यानवे पूर्व परिनियोजनों से प्राप्त ज्ञान सौवें परिनियोजन के लिए संदर्भ का काम करता है।

चौथा मूलभूत बदलाव शासन प्रक्रियाओं की मापनीयता में निहित है। मैनुअल मॉडल में, शासन प्रबंधक को प्रत्यक्ष ऑडिटिंग के माध्यम से नीतियों का अनुपालन सुनिश्चित करना होता था। स्वचालित मॉडल में, मेटाडेटा और डेटा लाइनेज को प्लेटफ़ॉर्म में ही एम्बेड कर दिया जाता है, जिससे शासन आवश्यकताओं को एल्गोरिदम के अनुसार लागू किया जा सकता है, जबकि सिस्टम स्वचालित रूप से स्केल करता है।

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• प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म

आर्थिक परिवर्तन: व्यक्तियों पर निर्भरता से लेकर प्लेटफ़ॉर्म प्रभावशीलता तक

अग्र-तैनात इंजीनियरों पर निर्भर संगठनों का व्यावसायिक मॉडल, संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने वाले संगठनों के व्यवसाय मॉडल से मौलिक रूप से भिन्न होता है। यह आर्थिक गतिशीलता बताती है कि तकनीकी परिवर्तन के साथ इतना आर्थिक दबाव क्यों आता है।

FDE-निर्भर मॉडल में, एक इंजीनियर द्वारा ग्राहक एकीकरण पर बिताया गया प्रत्येक घंटा एक अवसर लागत का प्रतिनिधित्व करता है जो अन्य ग्राहकों को हस्तांतरित नहीं होती है। एक इंजीनियर ग्राहक A के साथ सोलह सप्ताह बिताता है, उनके सिस्टम, प्रक्रियाओं और शासन आवश्यकताओं को सीखता है। तैनाती के बाद सीखने का यह सोलह सप्ताह लगभग समाप्त हो जाता है। जब यह इंजीनियर ग्राहक B के पास जाता है, तो उसे पूरी सीखने की प्रक्रिया बिल्कुल नए सिरे से शुरू करनी पड़ती है। हालाँकि कुछ कैरीओवर (विरासत प्रणालियों को एकीकृत करने की तकनीकें, सामान्य सर्वोत्तम प्रथाएँ) हो सकते हैं, लेकिन संदर्भ-निर्भर अंतर्दृष्टि का बड़ा हिस्सा खो जाता है।

इसके अलावा, एक इंजीनियर द्वारा लिखा गया प्रत्येक अनुकूलन संगठन के लिए एक दीर्घकालिक प्रतिबद्धता बन जाता है। यदि ग्राहक A को एक विशिष्ट एकीकरण स्क्रिप्ट प्राप्त होती है जो केवल उनके विशिष्ट डेटाबेस संस्करण पर चलती है, तो उस स्क्रिप्ट को वर्षों तक रखरखाव की आवश्यकता होगी। जब डेटाबेस संस्करण अपडेट किया जाता है, जब व्यावसायिक प्रक्रियाएँ बदलती हैं, जब नए एकीकरण बिंदुओं की आवश्यकता होती है, तो स्क्रिप्ट को फिर से अनुकूलित करना होगा। यह रखरखाव एक निश्चित लागत है जो प्रत्येक नए ग्राहक के साथ बढ़ती जाती है। सौ ग्राहक, जिनमें से प्रत्येक के पास सौ विशिष्ट स्क्रिप्ट हैं, एक तकनीकी ऋण का बोझ पैदा करते हैं जो तेजी से बढ़ता है।

इसके अलावा, अग्रिम-तैनात इंजीनियरों पर निर्भरता बाज़ार और ग्राहकों को यह संकेत देती है कि उत्पाद अभी पूरी तरह से तैयार नहीं हुआ है। एक वास्तविक उत्पाद को न्यूनतम अनुकूलन के साथ तैनात किया जा सकने योग्य होना चाहिए। जब ​​कोई संगठन ग्राहकों को बताता है कि उसके AI समाधान की पूर्ण तैनाती के लिए एक उच्च कुशल इंजीनियर की तीन महीने की प्रतिबद्धता की आवश्यकता है, तो यह एक संकेत देता है: यह वास्तव में एक उत्पाद नहीं है, बल्कि एक सेवा-आधारित दृष्टिकोण है। यह सीमित करता है कि कोई संगठन कितने ग्राहकों तक विस्तार कर सकता है। दस उच्च कुशल अग्रिम-तैनात इंजीनियरों वाला एक सामान्य संगठन बीस से चालीस ग्राहकों की सेवा करने में सक्षम हो सकता है (कार्यों की जटिलता के आधार पर)। यह विकास की एक महत्वपूर्ण रूप से सीमित विस्तार क्षमता को दर्शाता है।

दूसरी ओर, संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म, पैमाने की अर्थव्यवस्थाएँ उत्पन्न करते हैं। वित्तीय सेवाओं के ऑन्टोलॉजी के प्रारंभिक कार्यान्वयन के लिए वास्तुशिल्प निर्णयों, सिमेंटिक मॉडलिंग और तकनीकी अवसंरचना में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह प्रारंभिक कार्यान्वयन बाद के कार्यान्वयनों को कई गुना तेज़ और अधिक लागत प्रभावी बनाता है। एक दूसरा वित्तीय ग्राहक मौजूदा सिमेंटिक मॉडल पर निर्माण कर सकता है, इसे केवल अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकता है और विकास के महीनों का समय बचा सकता है। सौवाँ ग्राहक प्लेटफ़ॉर्म में निहित निन्यानवे वर्षों के अनुभव से लाभान्वित होता है।

पैमाने की ये अर्थव्यवस्थाएँ समान संख्या में कर्मचारियों वाले किसी भी संगठन को सैकड़ों या हज़ारों ग्राहकों की सेवा करने में सक्षम बनाती हैं। इसका आर्थिक लाभ बहुत बड़ा है। एक संगठन जो संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने में लाखों का निवेश करता है, वह इस निवेश मूल्य को तेज़ी से बढ़ते ग्राहक वर्ग में फैला सकता है।

नॉलेज फैब्रिक आर्किटेक्चर: एक तकनीकी कार्यान्वयन

यह समझने के लिए कि इस वास्तुशिल्पीय बदलाव को व्यवहार में कैसे लागू किया जाता है, एक ठोस तकनीकी उदाहरण पर गौर करना मददगार होगा। आधुनिक एंटरप्राइज़ एआई प्लेटफ़ॉर्म में लागू किया गया नॉलेज फ़ैब्रिक आर्किटेक्चर, इस बदलाव का एक आदर्श उदाहरण बन जाता है।

एक नॉलेज फ़ैब्रिक डेटा स्रोतों, व्यावसायिक वर्गीकरणों और परिचालन मेटाडेटा को अर्थ के एक एकीकृत ग्राफ़ में जोड़ता है। यह ग्राफ़ संरचना AI मॉडल, एजेंटों और निर्णय प्रणालियों को व्यवसाय के बारे में सोचने में सक्षम बनाती है। एक AI मॉडल, जो पहले "ग्राहक समूह" का अर्थ नहीं जानता था या यह "ग्राहक प्रकार" से कैसे संबंधित है, अब इन अवधारणाओं को सीधे नॉलेज ग्राफ़ से प्राप्त कर सकता है। एक निर्णय प्रणाली, जो पहले विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों के बीच संबंधों को नहीं जानती थी, अब नॉलेज फ़ैब्रिक से इन संरचनाओं को पढ़ सकती है।

FDE गतिविधियों का नॉलेज फ़ैब्रिक कार्यक्षमता से ठोस प्रतिस्थापन विभिन्न रूपों में होता है। एक अग्रगामी रूप से तैनात इंजीनियर ग्राहक वर्कफ़्लो को निष्पादन योग्य प्रणालियों में अनुवादित करता है। एक नॉलेज फ़ैब्रिक समतुल्य डोमेन सिमेंटिक्स को ऑन्टोलॉजीज़, अवधारणाओं और उनके संबंधों के औपचारिक निरूपण, जो मशीन द्वारा संसाधित किए जा सकते हैं, में एनकोड करेगा। एक इंजीनियर विभिन्न डेटा स्वरूपों में सामंजस्य स्थापित करने के लिए रूपांतरण लिखकर विभिन्न प्रणालियों में डेटा को सामान्यीकृत करता है। एक नॉलेज फ़ैब्रिक समतुल्य अनुकूली स्कीमा और मेटाडेटा परतों का उपयोग करेगा जो स्वचालित रूप से डेटा स्वरूप अंतरों का पता लगाते हैं और उपयुक्त रूपांतरणों का सुझाव देते हैं।

एक इंजीनियर ने विभिन्न प्रणालियों के बीच कनेक्शन बिंदुओं का आदान-प्रदान करके कस्टम पाइपलाइनों को एकीकृत किया। एक नॉलेज फ़ैब्रिक एकीकृत डेटा कनेक्टर और API का उपयोग करेगा, जो सामान्यीकृत कनेक्टर हैं जो कई प्रणालियों में काम करते हैं। एक इंजीनियर ने यह सत्यापित करके शासन को मैन्युअल रूप से प्रबंधित किया कि कुछ डेटा तत्व गलत हाथों में न पड़ें, पहुँच नियंत्रण लागू हो, और डेटा वंशावली का पता लगाया जा सके। एक नॉलेज फ़ैब्रिक इन आवश्यकताओं को सीधे डेटा प्रवाह आर्किटेक्चर में एम्बेड करके वंशावली और नीति प्रवर्तन को स्वचालित करेगा।

यह तकनीकी परिवर्तन कोई मामूली बात नहीं है। इसके लिए वास्तुकला, अर्थविज्ञान और बुनियादी ढाँचे में भारी निवेश की आवश्यकता होती है। लेकिन एक बार ये निवेश हो जाने पर, पैमाने की अर्थव्यवस्थाएँ स्पष्ट हो जाती हैं।

संगठनों और उनके रणनीतिक निर्णयों पर प्रभाव

एआई प्लेटफॉर्म का मूल्यांकन करने वाले व्यवसायिक नेताओं के लिए, एफडीई-निर्भर से संदर्भ-जागरूक मॉडल में बदलाव कई रणनीतिक प्रश्न उठाता है, जिन पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।

पहला सवाल यह है कि क्या जाँच के दायरे में आने वाला प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही वास्तविक पैमाने की अर्थव्यवस्थाएँ उत्पन्न कर रहा है या यह अभी भी परियोजना चरण में अटका हुआ है। एक सरल निदान परीक्षण: यदि प्लेटफ़ॉर्म यह दावा करता है कि प्रत्येक ग्राहक कार्यान्वयन के लिए एक अग्रिम-तैनात इंजीनियर की आवश्यकता होती है, तो प्लेटफ़ॉर्म वास्तव में एक स्केलेबल उत्पाद में परिवर्तित नहीं हुआ है। यह एक उत्कृष्ट उत्पाद हो सकता है जो अत्यधिक विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करता हो, लेकिन यह एक स्केलेबल उत्पाद नहीं है।

दूसरा प्रश्न यह है कि क्या किसी कंपनी द्वारा एआई तकनीक में किया गया निवेश वास्तव में एक पुन: प्रयोज्य आधार प्रदान करता है, या क्या प्रत्येक निवेश अलग-थलग ही रहता है। यदि कोई कंपनी ग्राहक A के लिए एक विशिष्ट एआई एप्लिकेशन विकसित करने में निवेश करती है, और यह निवेश ग्राहक B के लिए कार्यान्वयन में सहायक नहीं होता है, तो कंपनी ने अलग-अलग क्षेत्रों में निवेश किया है। संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ऑन्टोलॉजिकल संरचनाओं, अर्थ मॉडल और शासन ढाँचों में किए गए निवेश का प्रत्येक नए ग्राहक के लिए पुन: उपयोग किया जाए।

तीसरा प्रश्न यह है कि भविष्य में किसी संगठन को किस प्रकार की प्रतिभा की आवश्यकता होगी। अग्रिम रूप से तैनात इंजीनियरों की आवश्यकता पूरी तरह से समाप्त नहीं होगी, लेकिन आवश्यक कार्य की प्रकृति में नाटकीय परिवर्तन आएगा। ऐसे इंजीनियरों की आवश्यकता के बजाय जो महीनों साइट पर कोड लिखने में बिताते हैं, संगठनों को ऐसे अधिक आर्किटेक्ट्स की आवश्यकता होगी जो अमूर्त अर्थ मॉडल डिज़ाइन कर सकें, प्रासंगिक संरचनाओं का सामान्यीकरण कर सकें, और ऐसे ऑन्टोलॉजिकल ढाँचे बना सकें जो अन्य इंजीनियरों द्वारा पुन: उपयोग को सक्षम बना सकें। ध्यान व्यक्तिगत समस्या-समाधान से हटकर व्यवस्थित ज्ञान संरचना पर केंद्रित होगा।

नई वास्तुकला में शासन और अनुपालन

जन-केंद्रित से प्लेटफ़ॉर्म-केंद्रित प्रबंधन में बदलाव के प्रति एक आम आपत्ति यह है कि शासन संबंधी आवश्यकताएँ इसे रोकती हैं। विनियमित उद्योगों में कंपनियाँ तर्क देती हैं कि सभी डेटा उपयोग ऑडिट योग्य और सत्यापन योग्य होने चाहिए, और शासन संबंधी निर्णयों के लिए मानवीय विशेषज्ञता आवश्यक है। यह एक समझने योग्य आपत्ति है, लेकिन यह अक्सर उन तंत्रों को गलत समझती है जिनके द्वारा संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म शासन को लागू करते हैं।

पारंपरिक दृष्टिकोण में, शासन को मानवीय समीक्षा के माध्यम से लागू किया जाता है। एक डेटा सुरक्षा अधिकारी मैन्युअल रूप से यह सत्यापित करता है कि कुछ डेटा श्रेणियों का उपयोग विशिष्ट उद्देश्यों के लिए नहीं किया जा रहा है। एक अनुपालन प्रबंधक यह जाँच करता है कि ऑडिट लॉग में डेटा एक्सेस एक समान है। यह समय लेने वाला, त्रुटि-प्रवण है, और इसका पैमाना ठीक से नहीं है।

एक संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म में, शासन स्वचालित होता है। डेटा तत्वों के वर्गीकरण का वर्णन करने वाला मेटाडेटा प्लेटफ़ॉर्म में अंतर्निहित होता है। दिशानिर्देश जो बताते हैं कि कौन सी डेटा श्रेणियाँ किस उद्देश्य के लिए उपयोगी हैं, निष्पादन योग्य नियमों के रूप में एन्कोड किए जाते हैं। फिर, सिस्टम किसी भी AI ऑपरेशन के निष्पादन से पहले, स्वचालित रूप से जाँच कर सकता है कि क्या वह ऑपरेशन शासन ढाँचे के अंतर्गत आता है। यदि ऐसा नहीं है, तो सिस्टम ऑपरेशन को रोक देता है या उसे निष्पादित करने से पहले अनुमोदन का अनुरोध करता है।

यह स्वचालित शासन मॉडल न केवल अधिक कुशल है, बल्कि मैन्युअल शासन की तुलना में वास्तव में अधिक कठोर भी है। एक मानव समीक्षक थकान या लापरवाही के कारण गलती कर सकता है। एक स्वचालित प्रणाली एक ही समीक्षा को हज़ारों बार एक समान रूप से करती है। इसका मतलब है कि संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म वास्तव में अग्रिम-तैनात इंजीनियरों या अन्य मैन्युअल प्रक्रियाओं पर आधारित तरीकों की तुलना में बेहतर शासन परिणाम प्रदान कर सकते हैं।

विनियमित उद्योगों के लिए, इसका अर्थ है कि संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म की ओर बदलाव शासन की गुणवत्ता में गिरावट नहीं, बल्कि सुधार है। लेखा परीक्षकों को प्रत्येक एआई संचालन के पूर्ण, अपरिवर्तनीय अंश देखने में सक्षम होना चाहिए, जिसमें यह जानकारी भी शामिल हो कि किस डेटा का उपयोग किया गया, कौन से मॉडल लागू किए गए, और किन शासन नियमों की समीक्षा की गई। यह वास्तव में मैन्युअल मानवीय समीक्षा पर निर्भर रहने की तुलना में एक मज़बूत लेखापरीक्षा स्थिति है।

विभिन्न ग्राहक वर्गों पर प्रभाव

यद्यपि एफडीई-आश्रित से संदर्भ-जागरूक मॉडल की ओर सामान्य बदलाव अपरिहार्य है, लेकिन यह विभिन्न ग्राहक खंडों में अलग-अलग रूप में प्रकट होता है।

मध्यम-बाजार संगठनों के लिए, यह बदलाव परिवर्तनकारी है। ऐतिहासिक रूप से, ये संगठन अक्सर अग्रिम-तैनात इंजीनियरों की लागत वहन नहीं कर पाते थे, जिससे वे प्रभावी रूप से एंटरप्राइज़ AI समाधानों से बाहर हो जाते थे। संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म, जो स्केलेबल हैं और न्यूनतम अनुकूलन की आवश्यकता रखते हैं, इन बाज़ारों के लिए रास्ता खोल रहे हैं। एक मध्यम-बाजार वित्तीय सेवा प्रदाता अब एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर सकता है जो पहले से ही वित्तीय सेवाओं के काम करने के तरीके को समझता है, बिना अनुकूलन पर लाखों खर्च किए।

बड़े उद्यम ग्राहकों के लिए, इस बदलाव का मतलब कम बदलाव नहीं है। एक बड़ा संगठन अभी भी एक महत्वपूर्ण FDE उपस्थिति की लागत वहन कर सकता है। लेकिन ऐसा संगठन अब यह चुन सकता है कि वह उस दिशा में निवेश करे या इसके बजाय एक संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म अपनाए और अपनी आंतरिक विशेषज्ञता को कस्टम कोड लिखने के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म की निगरानी, ​​सत्यापन और निरंतर सुधार पर केंद्रित करे।

सिस्टम इंटीग्रेटर्स और कंसल्टिंग फर्मों के लिए, यह बदलाव उनके व्यावसायिक मॉडल में एक बुनियादी बदलाव का प्रतीक है। जो कंपनियाँ पारंपरिक रूप से मैन्युअल अनुकूलन और एकीकरण के माध्यम से मूल्य उत्पन्न करती थीं, उन्हें पता चलेगा कि मूल्य का यह स्रोत कम होता जा रहा है। यह अनिवार्य रूप से घातक नहीं है, बल्कि इसके लिए पुनर्स्थापन की आवश्यकता है। कंसल्टिंग फर्म अपनी भूमिका "कोड लिखने वाले कार्यान्वयनकर्ता" से बदलकर "व्यावसायिक परिवर्तन का नेतृत्व करने वाले रणनीतिक सलाहकार" में बदल सकती हैं। वे मौजूदा संगठनात्मक प्रक्रियाओं में स्थानांतरण का प्रबंधन कर सकती हैं, टीमों को नई प्रणालियों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित कर सकती हैं, और नई तकनीकी क्षमताओं से मूल्य उत्पन्न करने के लिए व्यावसायिक प्रक्रिया डिज़ाइन का संचालन कर सकती हैं।

प्लेटफ़ॉर्म परिपक्वता और कार्यान्वयन गुणवत्ता का मापन

जब संगठन विभिन्न एआई प्लेटफ़ॉर्म के बीच चयन करते हैं, तो इन प्लेटफ़ॉर्म की परिपक्वता और वास्तविक मापनीयता का आकलन करना और भी महत्वपूर्ण हो जाता है। केवल अग्रिम-तैनात इंजीनियरों की उपस्थिति ही अपने आप में एक नकारात्मक संकेत नहीं है (बड़े संगठनों को अस्थायी रूप से विशेषज्ञ इंजीनियरों की आवश्यकता हो सकती है), लेकिन इससे प्रश्न उठने चाहिए। सही निदानात्मक प्रश्न यह नहीं है कि "क्या इस प्लेटफ़ॉर्म को अग्रिम-तैनात इंजीनियरों की आवश्यकता है?" बल्कि यह है कि "इस प्लेटफ़ॉर्म को उनकी आवश्यकता क्यों है?"

यह समझ में आता है कि किसी प्लेटफ़ॉर्म को FDE (कार्यात्मक डेटा एकीकरण) की आवश्यकता होती है क्योंकि ग्राहक संगठनों की ऐसी आवश्यकताएँ होती हैं जो प्लेटफ़ॉर्म के दायरे से पूरी तरह बाहर होती हैं। हालाँकि, अगर किसी प्लेटफ़ॉर्म को FDE की आवश्यकता इसलिए होती है क्योंकि उसमें संदर्भ जागरूकता का अभाव है, कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से अनुकूलनशीलता प्राप्त नहीं कर सकता है, और विविधता को संभाल नहीं सकता है, तो यह संकेत देता है कि प्लेटफ़ॉर्म अभी उत्पादन परिपक्वता तक नहीं पहुँचा है।

एक अन्य निदानात्मक परीक्षण यह है कि ग्राहक संगठनों के किसी विशिष्ट वर्ग के लिए दूसरा और तीसरा कार्यान्वयन कितनी जल्दी किया जा सकता है। यदि किसी वित्तीय संस्थान में पहला कार्यान्वयन छह महीने में पूरा हो जाता है, लेकिन दूसरे और तीसरे कार्यान्वयन में छह सप्ताह लगते हैं, तो यह एक अच्छा संकेत है कि प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार हो रहा है और उस क्षेत्र के बारे में ज्ञान एकत्रित हो रहा है। यदि प्रत्येक कार्यान्वयन में छह महीने लगते हैं, चाहे कार्यान्वयन संख्या कुछ भी हो, तो यह दर्शाता है कि कोई वास्तविक विस्तार नहीं हो रहा है।

एआई उद्योग संरचना के लिए दीर्घकालिक निहितार्थ

एफडीई-निर्भर से संदर्भ-जागरूक मॉडल में बदलाव का एआई उद्योग के संरचनात्मक विकास के लिए व्यापक निहितार्थ हैं।

प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता विशिष्ट डोमेन या उद्योगों के लिए गहन प्रासंगिक बुद्धिमत्ता को संहिताबद्ध करने की अपनी क्षमता के आधार पर खुद को और अधिक मजबूती से अलग कर पाएँगे। वित्तीय सेवाओं के क्षेत्रों में वास्तविक विशेषज्ञता रखने वाले और उस विशेषज्ञता को अपनी ऑन्टोलॉजी, अर्थ मॉडल और शासन संरचनाओं में संहिताबद्ध करने की क्षमता रखने वाले प्रदाता को सामान्य दृष्टिकोण वाले प्रदाताओं की तुलना में महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त होगा।

इसका मतलब यह है कि विशिष्ट ऊर्ध्वाधर प्लेटफ़ॉर्म सामान्य क्षैतिज प्लेटफ़ॉर्म से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। एक विशिष्ट वित्तीय सेवा प्रदाता यह समझ सकता है कि अनुपालन आवश्यकताएँ डोमेन-विशिष्ट होती हैं, जोखिम मॉडलिंग के तरीके अलग-अलग होते हैं, और ग्राहक वर्गीकरण उद्योग मानकों का पालन करता है। व्यापक ग्राहक आधार वाले एक सामान्य प्रदाता को इन विशिष्टताओं का सामान्यीकरण करना होगा, जिसके परिणामस्वरूप कम-इष्टतम परिणाम प्राप्त होंगे।

इसका यह भी अर्थ है कि एआई उद्योग एक प्रकार के समेकन के दौर से गुज़र रहा है, जहाँ गहन विशेषज्ञता एक रक्षात्मक विभेदक बन रही है। विशिष्ट उद्योगों में विशिष्ट पदों पर आसीन स्टार्टअप, अधिक व्यापक रूप से प्रासंगिक प्लेटफ़ॉर्म से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, केवल इसलिए कि वे अधिक गहन विशेषज्ञता रखते हैं।

इसका यह भी अर्थ है कि उद्योग एक प्रकार की द्वि-स्तरीय संरचना विकसित कर रहा है, जहाँ बुनियादी ढाँचा परत प्रदाता (जो आधारभूत क्षमताएँ प्रदान करते हैं) और डोमेन-विशिष्ट परत प्रदाता (जो डोमेन विशेषज्ञता को संहिताबद्ध करते हैं) सह-अस्तित्व में रहते हैं और एक-दूसरे के पूरक होते हैं। कोई संगठन प्रदाता A के आधारभूत मॉडल पर निर्माण करना चुन सकता है, जबकि डोमेन-विशिष्ट बुद्धिमत्ता प्रदाता B द्वारा संहिताबद्ध की जाती है।

आईटी में महत्वपूर्ण मोड़: एफडीई से संदर्भ-जागरूक प्लेटफॉर्म तक

अग्रिम-तैनात इंजीनियरों से संदर्भ-जागरूक प्लेटफ़ॉर्म की ओर बदलाव केवल एक तकनीकी विकास नहीं है, बल्कि उद्यम संगठनों द्वारा अपने आईटी बुनियादी ढाँचे की अवधारणा और निर्माण के तरीके में एक मौलिक परिवर्तन है। यह बदलाव आर्थिक अनिवार्यताओं (प्लेटफ़ॉर्म बनाम लोगों की मापनीयता), तकनीकी अनिवार्यताओं (आधुनिक एआई प्रणालियों की संदर्भ को समझने की क्षमता), और रणनीतिक अनिवार्यताओं (प्लेटफ़ॉर्म इंटेलिजेंस बनाम परियोजना-उन्मुख अनुकूलन में निवेश पर दीर्घकालिक लाभ) से प्रेरित है।

व्यावसायिक नेताओं के लिए, इसका मतलब है कि एआई प्लेटफ़ॉर्म के मूल्यांकन के तरीके में बदलाव की ज़रूरत है। अब यह पूछना काफ़ी नहीं है कि, "क्या यह प्लेटफ़ॉर्म हमारी विशिष्ट समस्या का समाधान कर सकता है?" सही सवाल यह है कि, "क्या यह प्लेटफ़ॉर्म स्केल कर सकता है, और यदि नहीं, तो क्यों नहीं?" इन सवालों के जवाब आने वाले वर्षों में रणनीतिक निवेश निर्णयों को आकार देंगे।

Konrad Wolfenstein

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