भरोसेमंद स्तर की एआई: विशेषज्ञ प्रकाशन में प्रबंधित एआई – थॉमसन रॉयटर्स ने स्नोफ्लेक के साथ एंटरप्राइज एआई के भरोसे के मुद्दे को कैसे हल किया

रॉयटर्स ने अपने आर्काइव खोले: पत्रकारिता सामग्री किस प्रकार मूल्यवान एआई कच्चा माल बन जाती है

भरोसेमंद स्तर की एआई: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते समय विश्वास क्यों सर्वोपरि है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने विभिन्न उद्योगों में नवाचार के एक प्रमुख चालक के रूप में अपनी पहचान स्थापित कर ली है – लेकिन कानून, कराधान और विनियमन जैसे अत्यंत संवेदनशील क्षेत्रों में इसके अपने नियम लागू होते हैं। जहां भ्रामक AI मॉडल या त्रुटिपूर्ण कानूनी प्रावधान न केवल प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकते हैं, बल्कि भारी कानूनी देनदारी का जोखिम भी पैदा कर सकते हैं, वहां प्रौद्योगिकी पर अंधा विश्वास करना उचित नहीं है। इस चुनौती का सामना करने के लिए, वैश्विक सूचना सेवा प्रदाता थॉमसन रॉयटर्स AI डेटा क्लाउड स्नोफ्लेक के साथ एक व्यापक साझेदारी पर निर्भर है। इसके मूल में "प्रबंधित AI" की अवधारणा है – एक कड़ाई से नियंत्रित, विश्वसनीय AI जो गति की अपेक्षा विश्वसनीय परिणामों को प्राथमिकता देता है। यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि कैसे थॉमसन रॉयटर्स हजारों डेटाबेस को समेकित कर रहा है, महत्वपूर्ण कार्य प्रक्रियाओं को तेजी से गति दे रहा है, और साथ ही साथ अपने विशाल, दशकों पुराने समाचार संग्रह को वैश्विक AI अर्थव्यवस्था के लिए एक मूल्यवान संसाधन में बदल रहा है। जानिए क्यों उत्कृष्ट डेटा प्रबंधन आधुनिक विशेषज्ञ प्रकाशन में एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ बन रहा है और उद्यम AI को बड़े पैमाने पर लागू करते समय किन बाधाओं को दूर करने की आवश्यकता है।.

"फिड्यूशरी-ग्रेड एआई" प्रबंधित एआई का एक विशिष्ट प्रकार है: यह विशेष रूप से प्रबंधित एआई वातावरण के भीतर विश्वास और शासन के उच्चतम स्तर का वर्णन करता है, जो कानून, कर और विनियमन जैसे फिड्यूशरी-संवेदनशील उपयोग मामलों के लिए आवश्यक है, जबकि प्रबंधित एआई समग्र रूप से पेशेवर रूप से संचालित, पर्यवेक्षित एआई अवसंरचना के लिए अधिक सामान्य शब्द है।.

थॉमसन रॉयटर्स एक कनाडाई-ब्रिटिश मीडिया और प्रौद्योगिकी कंपनी है जिसका मुख्यालय टोरंटो में है, और इसका गठन 2008 में कनाडाई थॉमसन कॉर्पोरेशन द्वारा ब्रिटिश समाचार एजेंसी रॉयटर्स के अधिग्रहण के माध्यम से किया गया था।.

रॉयटर्स की स्थापना 1851 में लंदन में हुई थी और यह दुनिया की सबसे पुरानी और सबसे बड़ी समाचार एजेंसियों में से एक है। थॉमसन रॉयटर्स का अधिकांश स्वामित्व वुडब्रिज कंपनी के पास है, जो कनाडाई थॉमसन परिवार की निजी निवेश कंपनी है और लगभग 67 से 70 प्रतिशत शेयर रखती है। कंपनी न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज और टोरंटो स्टॉक एक्सचेंज में TRI टिकर सिंबल के तहत सूचीबद्ध है।.

वित्तीय वर्ष 2025 में, समूह ने लगभग 7.48 बिलियन अमेरिकी डॉलर का राजस्व अर्जित किया और 100 से अधिक देशों में लगभग 27,100 लोगों को रोजगार प्रदान किया। कंपनी को मुख्य रूप से पाँच खंडों में विभाजित किया गया है: कानूनी पेशेवर (कानूनी फर्मों और सरकारी एजेंसियों के लिए कानूनी अनुसंधान और कार्यप्रवाह उत्पाद), कॉर्पोरेट (आंतरिक कानूनी, कर और अनुपालन विभागों के लिए समाधान), कर और लेखा पेशेवर (कर और लेखा उत्पाद), रॉयटर्स न्यूज़ (पारंपरिक समाचार व्यवसाय), और ग्लोबल प्रिंट।.

थॉमसन रॉयटर्स अब खुद को एक "एआई और प्रौद्योगिकी कंपनी" के रूप में वर्णित करता है जो 150 से अधिक वर्षों के संचित सामग्री विशेषज्ञता के आधार पर विश्वसनीय सामग्री और स्वचालित कार्यप्रवाहों के साथ पेशेवरों का समर्थन करती है। इसके सबसे प्रसिद्ध उत्पादों में कानूनी अनुसंधान मंच वेस्टलॉ और कानूनी पेशेवरों के लिए जनरेटिव एआई सहायक कोकाउंसल शामिल हैं, ये दोनों ही तेजी से आधुनिक, एआई-संचालित डेटा अवसंरचना पर निर्भर हैं - ठीक वही क्षेत्र जो पहले विश्लेषण की गई स्नोफ्लेक साझेदारी के केंद्र में था।.

गति से पहले विश्वसनीयता: विशेषज्ञ प्रकाशन गृहों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नया मानदंड

त्रुटिरहित एआई: थॉमसन रॉयटर्स ने कानूनी व्यवस्था में विश्वास की समस्या का समाधान कैसे किया

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आम तौर पर विकास का त्वरक माना जाता है, लेकिन कानूनी, कर और नियामक क्षेत्रों में एक चीज़ सर्वोपरि मायने रखती है: विश्वसनीयता। वकीलों, कर सलाहकारों और अनुपालन विभागों को ऐसा एआई सिस्टम बेचने वाला कोई भी व्यक्ति जो गलत कानूनी अनुच्छेद गढ़ता है या पुराने नियमों का हवाला देता है, न केवल प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाता है बल्कि अपने ग्राहकों के लिए कानूनी परिणामों का भी जोखिम उठाता है। यहीं पर थॉमसन रॉयटर्स और स्नोफ्लेक के बीच साझेदारी का महत्व सामने आता है, जिसे जून 2026 में स्नोफ्लेक समिट 26 में प्रस्तुत किया गया था। यह दर्शाता है कि कैसे एक पारंपरिक मीडिया और सूचना कंपनी अपने व्यापक, अत्यंत संवेदनशील डेटा भंडार को जनरेटिव एआई के लिए एक मजबूत आधार में बदल सकती है, बिना डेटा के स्रोत, गुणवत्ता और पहुंच पर नियंत्रण खोए।.

थॉमसन रॉयटर्स कानूनी, कर और नियामक मामलों के लिए सूचना सेवाओं का एक वैश्विक प्रदाता है, जो अपने ग्राहकों को कानूनी अनुसंधान के लिए वेस्टलॉ और कानूनी पेशेवरों के लिए जनरेटिव एआई सहायक कोकाउंसल जैसे उत्पाद प्रदान करता है। वहीं, स्नोफ्लेक स्वयं को एक एआई डेटा क्लाउड के रूप में स्थापित करता है, जो एक ऐसा प्लेटफॉर्म है जो विश्लेषण और एआई अनुप्रयोगों के लिए उद्यम डेटा को केंद्रीय रूप से, सुरक्षित रूप से और शासन नियमों के अनुपालन में प्रदान करता है। दोनों कंपनियों के बीच सहयोग इस बात का एक जीवंत उदाहरण प्रस्तुत करता है कि कैसे प्रबंधित एआई की अवधारणा—मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं के भीतर पेशेवर रूप से संचालित, निगरानी और एकीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता—सबसे चुनौतीपूर्ण नियामक वातावरण में भी सफल साबित होती है।.

37,500 तालिकाओं से एक एकीकृत सत्य तक: एआई के पीछे का डेटा आर्किटेक्चर

2021 में, थॉमसन रॉयटर्स ने स्नोफ्लेक को चुना क्योंकि यह प्लेटफॉर्म व्यापक स्तर पर शासन और सुरक्षा आवश्यकताओं को एक स्केलेबल डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत करने में सक्षम था। तब से, कंपनी ने 37,500 से अधिक नियंत्रित तालिकाओं और 350 विभिन्न डेटा स्रोतों में सत्य का एक एकल, सुरक्षित स्रोत स्थापित किया है। यह आधार आंतरिक माई डेटा स्पेस प्लेटफॉर्म को शक्ति प्रदान करता है, जिसके माध्यम से केंद्रीय टीमें पूरे संगठन में विश्वसनीय डेटा उत्पाद वितरित और साझा करती हैं।.

डेटा इंजीनियर, विश्लेषक और कार्यकारी अधिकारियों सहित 1,500 से अधिक आंतरिक उपयोगकर्ता अब संरक्षित डेटा प्राप्त करने और अपने वर्कफ़्लो के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रतिदिन इस सिस्टम का उपयोग करते हैं। विशेष रूप से उल्लेखनीय है महत्वपूर्ण कार्यभारों में 3.4 गुना तक की तेजी, जिससे जटिल डेटा विश्लेषण जो पहले हफ्तों लगते थे, अब सेकंडों में पूरे हो जाते हैं। यह उछाल केवल कंप्यूटिंग शक्ति का मामला नहीं है, बल्कि एक समेकित डेटा पाइपलाइन का परिणाम है जो मैन्युअल डेटा तैयारी को समाप्त करता है, जिससे टीमें अंतर्निहित डेटा लॉजिस्टिक्स के बजाय निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित कर पाती हैं।.

कॉर्टेक्स एआई और कोको: गति और आधुनिकीकरण के दो उपकरण

तकनीकी कार्यान्वयन के केंद्र में स्नोफ्लेक कॉर्टेक्स एआई है, जो एक पूर्णतः प्रबंधित एआई सेवा है। यह संगठनों को बड़े भाषा मॉडल को सीधे अपने स्वयं के सुरक्षित डेटा पर चलाने में सक्षम बनाती है, बिना इसे बाहरी सिस्टम में स्थानांतरित किए। थॉमसन रॉयटर्स के लिए, इसका अर्थ है कि जटिल नियामक डेटासेट वास्तविक समय की जानकारियों में परिवर्तित हो जाते हैं, जिससे बुद्धिमान अनुप्रयोगों के विकास में उल्लेखनीय तेजी आती है। कॉर्टेक्स एआई विभिन्न विक्रेताओं के मॉडल का समर्थन करता है, जिनमें एंथ्रोपिक, मेटा और मिस्ट्रल शामिल हैं, साथ ही क्लाउड ओपस 5 और जेमिनी 3 प्रो जैसे मौजूदा मॉडल भी शामिल हैं, जो सीधे सुरक्षित स्नोफ्लेक वातावरण में चलते हैं।.

इसके साथ ही, थॉमसन रॉयटर्स स्नोफ्लेक कोको का उपयोग कर रहा है, जो एक एआई-संचालित प्रोग्रामिंग सहायक है। यह टीमों को पुराने सिस्टम को आधुनिक बनाने और स्नोफ्लेक वातावरण में माइग्रेशन को गति देने में मदद करता है। नियंत्रित वातावरण में विकास को सरल बनाकर, टीमें सुरक्षा या अनुपालन मानकों से समझौता किए बिना एआई और डेटा नवाचारों को बड़े पैमाने पर लागू कर सकती हैं। एनालिटिक्स टूल और डेवलपमेंट असिस्टेंट का यह संयोजन दर्शाता है कि प्रबंधित एआई व्यवहार में कैसे काम करता है: बुनियादी ढांचा, मॉडल चयन, सुरक्षा नीतियां और स्केलिंग प्लेटफॉर्म प्रदाता द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं, जबकि व्यावसायिक इकाई अपने डेटा और उपयोग के मामलों पर नियंत्रण बनाए रखती है।.

फिड्यूशरी-ग्रेड एआई: एआई में फिड्यूशरी जिम्मेदारी के लिए एक नया मानदंड

स्नोफ्लेक और थॉमसन रॉयटर्स द्वारा प्रयुक्त "फिड्यूशरी एआई" शब्द गुणवत्ता के उस स्तर को दर्शाता है जहां परिणामों की सटीकता, पता लगाने की क्षमता और बचावशीलता पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता। थॉमसन रॉयटर्स में डेटा और एनालिटिक्स की प्रमुख कैटलिन हैलफर्टी ने इस बात पर जोर दिया कि वास्तविक मूल्य केवल गति में नहीं, बल्कि एक नियंत्रित वातावरण में नवाचार करने की क्षमता में निहित है, जहां टीमें जटिल नियामक डेटा को उपयोगी जानकारियों में बदल सकती हैं, साथ ही पेशेवर, उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक विश्वास, नियंत्रण और विश्वसनीयता के स्तर को बनाए रख सकती हैं।.

एक ऐसी कंपनी के लिए जिसके मुख्य उत्पाद वकीलों, कर सलाहकारों और नियामक विशेषज्ञों द्वारा व्यावसायिक रूप से महत्वपूर्ण स्थितियों में उपयोग किए जाते हैं, यह दृष्टिकोण केवल एक मार्केटिंग नारा नहीं बल्कि एक आर्थिक आवश्यकता है। लाखों डॉलर या कानूनी देनदारी से जुड़े क्षेत्र में गलत या अनधिकृत एआई व्यय से पूरी कंपनी का व्यावसायिक मॉडल खतरे में पड़ सकता है। स्नोफ्लेक की गवर्नेंस लेयर, जिसमें भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल, डेटा मास्किंग, ऑब्जेक्ट टैगिंग और ऑडिट लॉग शामिल हैं, तकनीकी आधार प्रदान करती है, जबकि कॉर्टेक्स गार्ड जैसी अतिरिक्त फ़िल्टरिंग सुविधाएँ अनुचित या हानिकारक मॉडल आउटपुट को रोकने में मदद करती हैं।.

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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वेस्टलॉ और कोकाउंसल लाभार्थी के रूप में: प्रमुख उत्पादों के लिए व्यावहारिक निहितार्थ

डेटा समेकन का एक प्रमुख प्रभाव थॉमसन रॉयटर्स के दो प्रमुख उत्पादों में तुरंत दिखाई देता है। थॉमसन रॉयटर्स ने स्थापित कानूनी अनुसंधान प्लेटफॉर्म वेस्टलॉ और वकीलों के लिए जनरेटिव एआई सहायक कोकाउंसल के डेटा पाइपलाइनों को मर्ज किया है, जिससे मुख्य कार्यभार अब 3.4 गुना तेज़ी से चल रहा है और स्थिर रिपोर्टों से लगभग वास्तविक समय की जानकारियों की ओर बदलाव संभव हो रहा है। यह बदलाव कानूनी पेशेवरों के दैनिक कार्य करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल देता है: दैनिक अपडेट की प्रतीक्षा करने के बजाय, उपयोगकर्ताओं को अब नियामक विकास पर निरंतर, सत्यापित जानकारी प्राप्त होती है।.

स्नोफ्लेक के प्रोडक्ट एग्जीक्यूटिव वाइस प्रेसिडेंट क्रिश्चियन क्लेनरमैन ने इस बात पर जोर दिया कि थॉमसन रॉयटर्स यह दर्शाता है कि कंपनियां एक विश्वसनीय आधार बनाकर एआई और गवर्नेंस को एक साथ कैसे बढ़ा सकती हैं, जिससे टीमें तेजी से काम कर सकें और पूरे उद्यम में एआई का विस्तार कर सकें। यह बयान साझेदारी के रणनीतिक दोहरे कार्य को रेखांकित करता है: यह एक तकनीकी आधुनिकीकरण परियोजना होने के साथ-साथ उन ग्राहकों के साथ विश्वास बनाने का एक साधन भी है जो पारंपरिक रूप से तकनीकी नवाचार के मामले में जोखिम से बहुत बचते हैं।.

सामग्री एक कच्चे माल के रूप में: रॉयटर्स ने एआई अर्थव्यवस्था के लिए अपने अभिलेखागार खोल दिए हैं।

अपने आंतरिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म के अलावा, रॉयटर्स ने अगस्त 2026 में घोषणा की कि वह अपनी पत्रकारिता सामग्री को स्नोफ्लेक मार्केटप्लेस के माध्यम से उपलब्ध कराएगा, जिससे कंपनियां अपने एआई अनुप्रयोगों और मॉडलों को रॉयटर्स की तथ्य-आधारित खबरों और मल्टीमीडिया सामग्री से समृद्ध कर सकेंगी। यह मार्केटप्लेस कंपनियों को 1987 से रॉयटर्स की पत्रकारिता तक पहुंच प्रदान करता है, जो पांच भाषाओं में उपलब्ध है और सीधे एआई वर्कफ़्लो में एकीकृत है। यह कदम संपूर्ण मीडिया उद्योग के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है, जो दर्शाता है कि कैसे संरक्षित, कॉपीराइट-समर्थित पत्रकारिता अभिलेखागार उपयोग अधिकारों पर नियंत्रण छोड़े बिना जनरेटिव एआई सिस्टम के लिए एक मुद्रीकरण योग्य संसाधन बन सकते हैं।.

इससे थॉमसन रॉयटर्स एक साथ तृतीय-पक्ष एआई प्रणालियों के लिए विश्वसनीय प्रशिक्षण और प्रासंगिक डेटा प्रदाता और अपने प्रमुख ग्राहकों के लिए अपने स्वयं के शासन-अनुरूप एआई अनुप्रयोगों के संचालक के रूप में स्थापित हो जाता है। यह दोहरी भूमिका प्रकाशकों और विशेषज्ञ सूचना प्रदाताओं को विशुद्ध प्रौद्योगिकी कंपनियों से मौलिक रूप से अलग करती है, क्योंकि उनके पास विशिष्ट, अक्सर दशकों पुराने डेटासेट होते हैं जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरनेट डेटा की तुलना में जनरेटिव एआई मॉडल के लिए एक महत्वपूर्ण गुणात्मक लाभ प्रदान करते हैं।.

स्नोफ्लेक की प्लेटफ़ॉर्म रणनीति: डेटा वेयरहाउस से लेकर एंटरप्राइज़ एआई के लिए कंट्रोल लेयर तक

थॉमसन रॉयटर्स के साथ यह सहयोग स्नोफ्लेक की व्यापक रणनीतिक दिशा के अनुरूप है, क्योंकि कंपनी एजेंट-आधारित उद्यम जगत के लिए एक नियंत्रण परत के रूप में अपनी स्थिति मजबूत कर रही है। अप्रैल 2026 में, स्नोफ्लेक ने स्नोफ्लेक इंटेलिजेंस और कॉर्टेक्स कोड में महत्वपूर्ण सुधारों की घोषणा की, जिनका उद्देश्य संगठनों को एक एकीकृत अनुभव के भीतर अपने विश्वसनीय स्नोफ्लेक डेटा के साथ और भी अधिक डेटा स्रोतों, उद्यम प्रणालियों और एआई मॉडल को जोड़ने में सक्षम बनाना है। स्नोफ्लेक इंटेलिजेंस व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए एक व्यक्तिगत कार्य सहायक के रूप में कार्य करता है, जो समय के साथ व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और कार्यप्रवाहों के अनुकूल होता जाता है, जबकि कॉर्टेक्स कोड उद्यम एआई के लिए विकास परत के रूप में कार्य करता है, जिससे पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में डेटा-संचालित विकास संभव हो पाता है।.

नवंबर 2025 में लॉन्च होने के बाद से, इस टूल को तेजी से अपनाया गया है, और आधे से अधिक ग्राहक उत्पादकता बढ़ाने के लिए इसका सक्रिय रूप से उपयोग कर रहे हैं। स्नोफ्लेक वित्तीय सेवा क्षेत्र में भी इसी तरह का दृष्टिकोण अपना रहा है, जिसके तहत कॉर्टेक्स एआई फॉर फाइनेंशियल सर्विसेज विकसित किया गया है। यह टूल फैक्टसेट, एमएससीआई और एसोसिएटेड प्रेस जैसे प्रदाताओं के भागीदार डेटा तक पहुंच के साथ कठोर सुरक्षा और अनुपालन नियंत्रणों को एकीकृत करता है। वित्तीय और कानूनी क्षेत्रों के बीच यह समानता एक उद्योगगत प्रवृत्ति को उजागर करती है: जहां भी त्रुटियां महंगी होती हैं और पता लगाना आवश्यक होता है, वहां शासन-केंद्रित एआई मॉडल खुले, अनियंत्रित दृष्टिकोणों पर हावी हो जाता है।.

एक व्यावसायिक मॉडल के रूप में प्रबंधित एआई: मॉडल चयन की तुलना में प्रबंधन अधिक महत्वपूर्ण क्यों होता जा रहा है?

मैनेज्ड एआई शब्द कंपनियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के तरीके में आए मूलभूत बदलाव को दर्शाता है। थॉमसन रॉयटर्स जैसी कंपनियां अलग-अलग भाषा मॉडल संचालित करने के बजाय, बुनियादी ढांचे, सुरक्षा संरचना, मॉडल चयन और संचालन के महत्वपूर्ण हिस्सों को एक विशेष प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित कर देती हैं, जो इन कार्यों को बड़े पैमाने पर और निरंतर अपडेट के साथ संभालता है। वास्तविक मूल्य अब केवल व्यक्तिगत मॉडल को प्रशिक्षित करने या अनुकूलित करने से नहीं, बल्कि संपूर्ण डेटा और एआई जीवनचक्र के विश्वसनीय प्रबंधन से उत्पन्न होता है: डेटा अधिग्रहण और प्रबंधन से लेकर उत्पादन अनुप्रयोगों में परिणामों की डिलीवरी तक।.

विशेषज्ञ प्रकाशकों, विधि फर्मों, परामर्श फर्मों और अन्य ज्ञान-प्रधान उद्योगों के लिए, इसका अर्थ यह है कि प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अब एआई मॉडल तक पहुंच से नहीं, बल्कि अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता, विशिष्टता और प्रबंधन से प्राप्त होता है (क्योंकि ये मॉडल अब काफी हद तक मानकीकृत और कई प्रदाताओं के लिए सुलभ हैं)। थॉमसन रॉयटर्स ने इसे प्रभावशाली ढंग से प्रदर्शित किया है: वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ क्लाउड, जेमिनी या अन्य भाषा मॉडलों के उपयोग में नहीं, बल्कि दशकों से निर्मित उच्च विशिष्ट डेटासेट पर इन मॉडलों का सुरक्षित, पारदर्शी और कानूनी रूप से अनुपालन करते हुए उपयोग करने की क्षमता में निहित है।.

विशेषज्ञ सूचना बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता: त्वरण एक विशिष्ट कारक के रूप में

कार्यभार को 3.4 गुना तक बढ़ाने से थॉमसन रॉयटर्स अपने ग्राहकों—वकीलों, कर विशेषज्ञों और नियामक विश्लेषकों—को महत्वपूर्ण और नवीनतम जानकारी पहले से कहीं अधिक तेज़ी से उपलब्ध करा पा रहा है। ऐसे बाज़ार में जहां लेक्सिसनेक्सिस, ब्लूमबर्ग लॉ और विशेष कानूनी तकनीक स्टार्टअप जैसी प्रतिस्पर्धी कंपनियां भी जनरेटिव एआई टूल्स पेश कर रही हैं, वहां गति और विश्वसनीयता का संयोजन एक महत्वपूर्ण अंतर साबित हो रहा है। विश्वसनीय और सत्यापित उत्तर देने वाला पहला प्रदाता उस पेशेवर समूह का विश्वास जीत लेता है जो पारंपरिक रूप से नई तकनीकों के प्रति बेहद रूढ़िवादी होता है।.

साथ ही, यह विकास स्थापित सूचना प्रदाताओं के लिए एक संरचनात्मक लाभ पैदा करता है, जिनके पास व्यापक, ऐतिहासिक रूप से विकसित और कानूनी रूप से सत्यापित डेटासेट हैं, जबकि नए बाज़ार में प्रवेश करने वालों के पास आधुनिक एआई तकनीक तो है, लेकिन डेटा की गहराई और प्रतिष्ठा के मामले में वे उतने सक्षम नहीं हैं। इस प्रकार स्नोफ्लेक के साथ सहयोग एक प्रकार की बाज़ार में प्रवेश बाधा का काम करता है: सैद्धांतिक रूप से एक छोटी कंपनी भी उसी क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकती है, लेकिन उसके पास दशकों पुराना, सुव्यवस्थित डेटा भंडार नहीं है जो एआई अनुप्रयोगों की वास्तविक सारगर्भित सामग्री का निर्माण करता है।.

शासन-आधारित एआई स्केलिंग के जोखिम और अनसुलझे प्रश्न

आधिकारिक प्रेस विज्ञप्तियों में सकारात्मक प्रस्तुति के बावजूद, कई ऐसे प्रश्न अनुत्तरित रह गए हैं जो संतुलित मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण हैं। न तो थॉमसन रॉयटर्स और न ही स्नोफ्लेक उपयोग किए गए एआई सिस्टम की वास्तविक त्रुटि दरों, मानवीय समीक्षा चरणों की आवृत्ति या विशिष्ट कार्यान्वयन लागतों के बारे में विस्तृत जानकारी प्रकाशित करते हैं। 3.4 गुना त्वरण का मापदंड स्पष्ट रूप से कुछ महत्वपूर्ण कार्यभारों को संदर्भित करता है, न कि कंपनी के सभी उपयोग मामलों को, जो सफलता के सामान्य मूल्यांकन के लिए इसके महत्व को सीमित करता है।.

इसके अलावा, किसी एक क्लाउड प्रदाता पर निर्भरता का प्रश्न भी प्रासंगिक बना हुआ है: कोई कंपनी जो अपने संपूर्ण डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और एआई गवर्नेंस को स्नोफ्लेक जैसे प्लेटफॉर्म पर आधारित करती है, वह एक महत्वपूर्ण रणनीतिक प्रतिबद्धता में प्रवेश करती है जिसके मूल्य वृद्धि, तकनीकी व्यवधान या प्रदाता द्वारा रणनीतिक पुनर्गठन की स्थिति में उल्लेखनीय परिणाम हो सकते हैं। 37,500 तालिकाओं के विशाल डेटासेट में परस्पर विरोधी या पुराने कानूनी स्रोतों को जनरेटिव एआई मॉडल कैसे संभालते हैं, यह प्रश्न भी सार्वजनिक बयानों में अनुत्तरित है और व्यावहारिक अनुप्रयोग में एक निरंतर चुनौती बना रहने की संभावना है।.

मीडिया उद्योग की एक नई मुख्य क्षमता के रूप में नियंत्रित डेटा

थॉमसन रॉयटर्स और स्नोफ्लेक की साझेदारी इस बात का एक उपयोगी उदाहरण प्रस्तुत करती है कि जनरेटिव एआई के युग में पारंपरिक मीडिया और विशेष सूचना कंपनियां किस प्रकार प्रासंगिक बनी रह सकती हैं। प्रमुख एआई मॉडल प्रदाताओं के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, वे खुद को उच्च-गुणवत्ता वाले, ऑडिट किए गए डेटासेट के संरक्षक, प्रबंधक और रक्षक के रूप में स्थापित कर रहे हैं, जो विश्वसनीय एआई अनुप्रयोगों की नींव रखते हैं। यह पैटर्न आने वाले वर्षों में स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय पर्यवेक्षण और सार्वजनिक क्षेत्र जैसे उच्च नियामक आवश्यकताओं वाले अन्य उद्योगों में भी फैलने की संभावना है, जहां डेटा का स्रोत, ऑडिट करने की क्षमता और नियंत्रण, उपयोग किए जाने वाले मॉडलों की कंप्यूटिंग क्षमता जितना ही महत्वपूर्ण है।.

अंततः, प्रबंधित एआई रणनीतियों की सफलता इस बात पर निर्भर नहीं करेगी कि कौन सा भाषा मॉडल सबसे शक्तिशाली है, बल्कि इस बात पर निर्भर करेगी कि कंपनियां अपने डेटा को उत्पादक उपयोग के लिए कितनी निरंतरता से प्रबंधित, बनाए रखती हैं और तैयार करती हैं। थॉमसन रॉयटर्स ने एकीकृत, नियंत्रित डेटा आर्किटेक्चर में अपने बहु-वर्षीय निवेश के माध्यम से एक संरचनात्मक लाभ प्राप्त किया है, जो अब मापने योग्य गति और दक्षता लाभों में तब्दील हो रहा है और साथ ही साथ संपूर्ण पेशेवर प्रकाशन और सूचना उद्योग के लिए एक आदर्श के रूप में कार्य करता है।.

स्नोफ्लेक और Unframe.एआई दोनों का लक्ष्य सुरक्षित रूप से और शासन के अनुपालन में उद्यम एआई प्रदान करना है, लेकिन उनके व्यावसायिक मॉडल और लक्षित समूह में मौलिक रूप से अंतर है: स्नोफ्लेक मुख्य रूप से एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म है, Unframe एक पूरी तरह से प्रबंधित समाधान वितरण है।.

मुख्य व्यवसाय मॉडल और दृष्टिकोण

स्नोफ्लेक की शुरुआत एक क्लाउड डेटा वेयरहाउस प्लेटफॉर्म के रूप में हुई थी, जो अब एक "एआई डेटा क्लाउड" में विकसित हो चुका है। यह कंपनियों को बुनियादी ढांचा, गवर्नेंस टूल और कॉर्टेक्स एआई जैसे एआई बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करता है, जिससे वे स्वतंत्र रूप से या थॉमसन रॉयटर्स जैसे साझेदारों के माध्यम से अपने एआई एप्लिकेशन बना सकें। दूसरी ओर, Unframe खुद को स्पष्ट रूप से एक "मैनेज्ड एआई डिलीवरी प्लेटफॉर्म" के रूप में वर्णित करता है। यह DIY टूल प्रदान करने के बजाय, कुछ ही दिनों में विशिष्ट व्यावसायिक समस्याओं के लिए तैयार, उत्पादन-योग्य एआई समाधान प्रदान करता है। ये समाधान पहले से निर्मित, मॉड्यूलर "बिल्डिंग ब्लॉक" से एक ब्लूप्रिंट आर्किटेक्चर के अनुसार कॉन्फ़िगर किए जाते हैं। Unframe के साथ, ग्राहक वांछित परिणाम को परिभाषित करता है, जबकि कंपनी तकनीकी कार्यान्वयन, संचालन और निरंतर अनुकूलन का प्रबंधन करती है।.

समानताएँ

दोनों प्रदाता उच्च स्तरीय शासन, सुरक्षा और पता लगाने की क्षमता को एक प्रमुख विक्रय बिंदु के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जो संवेदनशील डेटा पर नियंत्रण खोए बिना एआई को तैनात करने के इच्छुक बड़े उद्यमों के लिए उपयोगी है। दोनों मॉडल-स्वतंत्र हैं, जिसका अर्थ है कि वे ग्राहकों को किसी एक भाषा मॉडल तक सीमित नहीं रखते, बल्कि एक ही प्लेटफॉर्म पर क्लाउड, जेमिनी या जीपीटी जैसे विभिन्न एलएलएम के उपयोग की अनुमति देते हैं। दोनों विविध स्रोत प्रणालियों से डेटा को एकीकृत करने और एआई अनुप्रयोगों के लिए इसे प्रासंगिक तरीके से तैयार करने के सिद्धांत का भी पालन करते हैं: स्नोफ्लेक अपने केंद्रीय डेटा प्लेटफॉर्म के माध्यम से, Unframe अपने "नॉलेज फैब्रिक" के माध्यम से।.

मुख्य अंतर

Unframe.AI कब अधिक दिलचस्प हो सकता है?

Unframeएक अधिक आकर्षक विकल्प साबित हो सकता है, खासकर उन कंपनियों के लिए जिन्हें विशिष्ट, स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग मामलों के लिए त्वरित, मापने योग्य परिणामों की आवश्यकता होती है, और जिनके पास बड़ी आंतरिक डेटा इंजीनियरिंग या AI विकास टीमें नहीं हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह प्लेटफॉर्म स्पष्ट रूप से कुछ ही दिनों में कार्यान्वयन का दावा करता है, न कि महीनों में। यह उन संगठनों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है जिनके पास पहले से ही वितरित, ऐतिहासिक रूप से विकसित IT सिस्टम हैं जैसे कि SAP, Salesforce, या पुराने डेटाबेस और वे उन्हें जटिल माइग्रेशन के बिना AI वर्कफ़्लो में एकीकृत करना चाहते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि Unframe स्पष्ट रूप से Snowflake जैसे केंद्रीय डेटा प्लेटफॉर्म के निर्माण की आवश्यकता के बजाय ऐसे सिस्टम के लिए पहले से निर्मित कनेक्टर्स का उपयोग करता है।.

Unframe का परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल उन कंपनियों के लिए भी आकर्षक है जो बड़े अग्रिम निवेश करने में हिचकिचाती हैं, क्योंकि वे आमतौर पर समाधान के प्रभावी साबित होने के बाद ही भुगतान करती हैं। फॉर्च्यून 500 बीमा कंपनी में प्रतिक्रिया के औसत समय में 45% की कमी या वैश्विक बीमा प्रदाता में दावों के निपटान में तीन गुना तेजी जैसे केस स्टडी दर्शाते हैं कि यह दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से मापने योग्य प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) वाले परिचालन, प्रक्रिया-उन्मुख उपयोग मामलों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। हालांकि, जैसे ही कोई कंपनी हजारों तालिकाओं और डेटा स्रोतों के साथ एक व्यापक, उद्यम-व्यापी डेटा अवसंरचना का निर्माण और नियंत्रण बनाए रखना चाहती है, जैसा कि थॉमसन रॉयटर्स के मामले में था, स्नोफ्लेक जैसा प्लेटफॉर्म संरचनात्मक रूप से अधिक उपयुक्त समाधान बना रहता है, हालांकि यह काफी अधिक समय लेने वाला है।.

Konrad Wolfenstein

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