एआई प्लेटफॉर्म नुकसान: यूरोपीय कंपनियों और संस्थानों के लिए पालंतिर के आवश्यक नुकसान

Palantir Technologies एक अमेरिकी सॉफ्टवेयर कंपनी है जो डेटा की बड़ी, विषम मात्रा के एकीकरण, विश्लेषण और प्रशासन के लिए प्लेटफार्मों के विकास और विपणन में माहिर है। कंपनी की स्थापना 2003 में हुई थी और इसका मुख्यालय डेनवर, कोलोराडो, यूएसए में है। संस्थापकों में पीटर थिएल और एलेक्स कार्प शामिल हैं, जो सीईओ के रूप में भी कार्य करते हैं।

Palantir विशेष रूप से दो मुख्य उत्पादों के लिए जाना जाता है:

• PALANTIR GOTHAM: इस प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग मुख्य रूप से सुरक्षा अधिकारियों, खुफिया सेवाओं और सेना द्वारा बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा को जोड़ने, कल्पना करने और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग, उदाहरण के लिए, आतंकवाद और धोखाधड़ी का मुकाबला करने में किया जाता है।
• PALANTIR फाउंड्री: यह मंच व्यवसाय और उद्योग से कंपनियों और संगठनों के उद्देश्य से है। यह डेटा -ड्राइव निर्णय -प्रक्रियाओं का समर्थन करता है, डिजिटल परिवर्तन को सक्षम करता है और वित्तीय उद्योग, स्वास्थ्य सेवा और औद्योगिक उत्पादन में अन्य चीजों के बीच उपयोग किया जाता है।

तकनीकी रूप से, Palantir सिमेंटिक डेटा मॉडलिंग, ग्रैन्युलर एक्सेस कंट्रोल और एक अत्यधिक स्केलेबल विश्लेषण इंजन पर आधारित है, जो आपको शारीरिक रूप से प्रतिकृति किए बिना कई प्रकार के स्रोतों से डेटा को कनेक्ट करने की अनुमति देता है।

Palantir दुनिया भर में काम करता है और विभिन्न उद्योगों में राज्य संस्थानों और कंपनियों के लिए काम करता है। क्लासिक विश्लेषण कार्यों के अलावा, Palantir तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने को अपने प्लेटफार्मों में एकीकृत करता है ताकि भविष्य कहनेवाला विश्लेषण और स्वचालित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सक्षम किया जा सके।

कंपनी को 2020 के बाद से सूचीबद्ध किया गया है और 2024 में लगभग 2.86 बिलियन डॉलर की बिक्री उत्पन्न की गई है। पेलांतिर भी GAIA-X का सदस्य है, जो सुरक्षित और नेटवर्क डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए एक यूरोपीय पहल है।

के लिए उपयुक्त:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

PALANTIR GOTHAM और FOUNTRY: AI के साथ डेटा एकीकरण

PALANTIR GOTHAM और PALANTIR फाउंड्री शुद्ध AI प्लेटफॉर्म नहीं हैं, लेकिन व्यापक डेटा एकीकरण और विश्लेषण प्लेटफॉर्म हैं, जो हालांकि, तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) को एकीकृत करते हैं।

पालंतिर गोथम को मूल रूप से सुरक्षा और रक्षा क्षेत्र में उपयोग के लिए विकसित किया गया था। प्लेटफ़ॉर्म पैटर्न को पहचानने और भविष्यवाणियों को पहचानने के लिए डेटा की बड़ी और विषम मात्रा का विश्लेषण करने के लिए उन्नत एआई और एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करता है। एआई इसलिए गोथम के विश्लेषण कार्यों का एक केंद्रीय घटक है, उदाहरण के लिए भविष्य कहनेवाला पुलिस कार्य या खुफिया जानकारी के मूल्यांकन में।

Palantir फाउंड्री का उद्देश्य विभिन्न उद्योगों की कंपनियों और अधिकारियों के लिए है। फाउंड्री एआई को एकीकृत करने के लिए व्यापक विकल्प भी प्रदान करती है, खासकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (एआईपी) की शुरूआत के बाद से, जेनरेटिव की और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) सीधे प्लेटफॉर्म में एकीकृत। यह कंपनियों को अपने स्वयं के डेटा पर एआई-आधारित विश्लेषण, स्वचालन और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को पूरा करने में सक्षम बनाता है।

दोनों प्लेटफ़ॉर्म इसलिए शुद्ध एमएल फ्रेमवर्क जैसे संकीर्ण अर्थों में "एआई प्लेटफॉर्म" नहीं हैं, लेकिन मॉड्यूलर डेटा प्लेटफॉर्म जो एआई का उपयोग विश्लेषण, नमूना मान्यता और स्वचालन के एक अभिन्न अंग के रूप में करते हैं। Palantir में वास्तविक AI नवाचार और कार्यक्षमता अतिरिक्त आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (AIP) द्वारा प्रदान की जाती है, जो फाउंड्री और गोथम का विस्तार करती है और मौजूदा डेटा प्रक्रियाओं में एआई कार्यों को मूल रूप से एकीकृत करती है।

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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पेलांतिर के माध्यम से भू -राजनीतिक निर्भरता: यूरोपीय कंपनियों के लिए एक खतरा

यूरोपीय कंपनियों और अधिकारियों द्वारा पालंतिर सॉफ्टवेयर का उपयोग काफी कानूनी, तकनीकी और प्रतिष्ठा से संबंधित जोखिमों से जुड़ा हुआ है। ये चुनौतियां डेटा संरक्षण चिंताओं से लेकर भू -राजनीतिक निर्भरता तक हैं जो यूरोप की डिजिटल संप्रभुता को कम करती हैं। निम्नलिखित अनुभाग केंद्रीय समस्या क्षेत्रों का विस्तार से विश्लेषण करते हैं।

डेटा संरक्षण असंगति और संवैधानिक संघर्ष

Palantir के सॉफ्टवेयर समाधान यूरोपीय डेटा सुरक्षा मानकों के लिए मौलिक हैं, विशेष रूप से GDPR में। संघीय संवैधानिक न्यायालय ने 2023 में फैसला सुनाया कि हेस और हैम्बर्ग में पलंतिर गोथम का उपयोग असंवैधानिक था, क्योंकि डेटा एक्सेस के लिए थ्रेसहोल्ड अपर्याप्त रूप से परिभाषित किया गया था और बड़े पैमाने पर बिन बुलाए लोग प्रभावित थे। विशेष रूप से, न्यायाधीशों ने आलोचना की:

• विभिन्न स्रोतों से डेटा का अनियंत्रित लिंकिंग (जैसे निवासियों का पंजीकरण रजिस्टर, मोबाइल फोन डेटा)
• डेटा आवास की पहचान में लापता पारदर्शिता
• प्रोफाइलिंग को रोकने के लिए अपर्याप्त नियंत्रण तंत्र।

तकनीकी समायोजन के बावजूद, बुनियादी समस्या बनी हुई है: Palantir का AI एल्गोरिदम एक ब्लैक बॉक्स के रूप में काम करता है, जो डेटा प्रोसेसिंग को व्यावहारिक रूप से असंभव बनाता है। कंपनियों के लिए, इसका मतलब चेतावनी या जुर्माना का एक स्थायी जोखिम है, खासकर जब संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करना।

भू -राजनीतिक निर्भरता और संप्रभु चिंताएँ

एक अमेरिकी कंपनी के रूप में, Palantir क्लाउड एक्ट के अधीन है, जो अमेरिकी अधिकारियों को अमेरिकी कंपनियों द्वारा संग्रहीत डेटा तक पहुंचने में सक्षम बनाता है-यूएसए के बाहर भी। यह कानूनी स्थिति यूरोपीय उपयोगकर्ताओं के लिए एक अयोग्य जोखिम है, क्योंकि:

• व्यावसायिक रहस्य या ग्राहक डेटा को अमेरिकी पदों पर भेजा जा सकता है
• यूरोपीय संघ के डेटा ट्रांसफर नियमों (जैसे गोपनीयता शील्ड उत्तराधिकारी संकेत) के साथ अनुपालन की गारंटी नहीं है।

इस निर्भरता ने फ्रांस और जर्मनी जैसे देशों को अपना समाधान विकसित करने का कारण बना दिया है। फ्रांस राष्ट्रीय पुलिस सॉफ्टवेयर पर काम कर रहा है, जबकि जर्मन आंतरिक मंत्रालय अमेरिकी प्रदाताओं से बचने के लिए "संयुक्त डेटा हाउस P20" परियोजना चला रहा है। कंपनियों के लिए, इसका मतलब यह है कि विक्रेता-लॉक-इन प्रभावों का जोखिम, राजनीतिक रूप से मजबूर निकास होने की स्थिति में बढ़ती प्रवासन लागत के साथ संयुक्त।

के लिए उपयुक्त:

• यूएस क्लाउड एक्ट यूरोप और बाकी दुनिया के लिए एक समस्या और जोखिम क्यों है: दूर -दूर के परिणामों के साथ एक कानून (पढ़ना समय: 46 मिनट / कोई विज्ञापन नहीं / कोई भुगतान नहीं)

राजनीतिक निर्भरता के माध्यम से प्रतिष्ठा जोखिम

"ट्रम्प-संबंधित निगरानी कंपनी" के रूप में पलंतिर की छवि यूरोप में स्वीकृति पर बोझ डाल रही है। 2024 में डोनाल्ड ट्रम्प के अभियान के मुख्य फाइनेंसर, सह -फाउंडर पीटर थिएल, एक ऐसे एजेंडे के लिए खड़ा है, जो डेटा संरक्षण और राज्य पारदर्शिता जैसे यूरोपीय मूल्यों को सक्रिय रूप से अस्वीकार करता है। इन संघों का नेतृत्व करते हैं:

• पब्लेंटिर उपयोग का खुलासा करते समय जनसंपर्क संकट
• सहयोग के खिलाफ कर्मचारियों और ग्राहकों से प्रतिरोध
• Netzpolitik.org या डिजिटल साहस जैसे नागरिक समाज समूहों के बहिष्कार कॉल।

यह यूरोपोल के साथ पेलंटिर के सहयोग की विफलता का एक उदाहरण है, जिसे 2024 में सार्वजनिक विरोध प्रदर्शनों के आधार पर बंद कर दिया गया था। निजी क्षेत्र की कंपनियों के लिए, "अपराध के माध्यम से अपराधबोध" में पालंतिर उपयोग के माध्यम से गिरने का खतरा है -ए जोखिम जो विशेष रूप से ईएसजी-प्रमाणित कंपनियों के लिए वजन कर रहा है।

तकनीकी और आर्थिक अक्षमताएं

उच्च लाइसेंस लागत (उद्यम लाइसेंस के लिए € 1 मिलियन/वर्ष से) के बावजूद, Palantir अक्सर यूरोप में निराशाजनक परिणाम देता है:

• स्थानीय कानूनी प्रणालियों के लिए गलत समायोजन: जर्मनी में सॉफ्टवेयर को सरल पुलिस अनुसंधान के लिए महंगा होना था, क्योंकि मूल कार्यों (जैसे कि स्वचालित संदेह पीढ़ी) जर्मन प्रक्रिया कानून का उल्लंघन करता है।
• ओवर-कॉम्प्लेक्सिटी: हेस और एनआरडब्ल्यू से उपयोगकर्ता की रिपोर्ट की शिकायत है कि 80% फ़ंक्शन अप्रयुक्त रहते हैं, जबकि रखरखाव के काम के लिए आईटी विभाग एक ही समय में ओवरलोड होते हैं।
• इंटरऑपरेबिलिटी की कमी: GAIA-X जैसे यूरोपीय क्लाउड सेवाओं के साथ एकीकरण केवल लागत-गहन एडाप्टर समाधानों के माध्यम से संभव है।

इसके अलावा, Palantir डेटा माइग्रेशन-एक समस्या के लिए बाहर निकलने की रणनीति प्रदान नहीं करता है, जो कि एनएचएस वर्तमान में सिस्टम की जगह ग्रेट ब्रिटेन में बोझ है। एनएचएस (राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा) यूनाइटेड किंगडम की राज्य स्वास्थ्य प्रणाली है

के लिए उपयुक्त:

• लेट गया? लॉक-इन प्रभाव केवल अर्थव्यवस्था के लिए इतना खतरनाक नहीं है-सैन्य क्षेत्र पर नज़र डालें

पारदर्शिता की संरचनात्मक कमी और जवाबदेही की कमी

PALANTIR एक गुप्त संस्कृति का अभ्यास करता है जो यूरोपीय अनुपालन आवश्यकताओं के विपरीत है:

• एआई एल्गोरिदम बाहरी लेखा परीक्षा के अधीन नहीं हैं
• यहां तक ​​कि आधिकारिक पर्यवेक्षी केंद्रों को डेटा प्रोसेसिंग लॉजिक में अंतर्दृष्टि नहीं मिलती है
• कंपनी नियमित रूप से सहायक कंपनियों (जैसे ज्यूरिख और डेनवर के बीच) के बीच डेटा प्रवाह के बारे में जानकारी प्रदान करने से इनकार करती है।

पारदर्शिता की यह कमी कंपनियों के लिए पलंतिर को जोखिम भरा बनाती है, जो कि यूरोपीय संघ एआई विनियमन-मस्ट के हिस्से के रूप में उदाहरण के लिए उनके एआई प्रणालियों की विश्वसनीयता का प्रमाण प्रदान करती है। Palantir के बैंकिंग मॉड्यूल में स्विफ्ट डेटा के उपयोग के लिए हाल के खुलासे से पता चलता है कि अनुपालन आवश्यकताओं के कठिन उल्लंघन का पता लगाने योग्य है।

यूरोपीय डिजिटल रणनीतियों के लिए एक प्रणालीगत जोखिम

पलंतिर के नुकसान मुख्य रूप से तकनीकी कमजोरियों में नहीं हैं, बल्कि अमेरिकी प्रौद्योगिकी एजेंसी और यूरोपीय संप्रभु प्रयासों के बीच हितों के मौलिक संघर्ष में हैं। जबकि कंपनी आला क्षेत्रों (जैसे सैन्य रसद) में अल्पकालिक दक्षता लाभ प्रदान करती है, लंबी अवधि में इसका प्रभुत्व स्वतंत्र एआई पारिस्थितिक तंत्र बनाने के लिए यूरोप की क्षमता को कम करता है। अमेरिकी क्लाउड प्रदाताओं के लिए यूरोपीय विकल्पों को बढ़ावा देने के लिए वर्तमान घटनाक्रम-यूरोपीय विकल्पों को बढ़ावा देने के लिए, यूरोप में पालंतिर की बाजार की स्थिति मध्यम अवधि में टिकाऊ नहीं है। कंपनियों के लिए, इसका मतलब यह है कि पेलंटिर इन्फ्रास्ट्रक्चर में निवेश नियामक या राजनीतिक ढांचे की स्थिति के रूप में जल्द ही समुद्र तट की लागत के उच्च जोखिम के अधीन है।

के लिए उपयुक्त:

• यूएसए पर डिजिटल निर्भरता: क्लाउड डोमिनेंस, विकृत ट्रेडिंग बैलेंस शीट और लॉक-इन इफेक्ट्स
• विक्रेता लॉक-इन के खतरे: क्यों कंपनियों को निर्भरता से बचना चाहिए

सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एकीकरण: Xpert.Digital

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• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
  • SAP, Microsoft, JIRA, CONFLUENCE, SALESFORCE, ZOOM, ड्रॉपबॉक्स और कई अन्य डेटा मैनेजमेंट सिस्टम
• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

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• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
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