एआई एक अखंड संरचना के बजाय लेगो ईंटों की तरह है: सॉफ्टवेयर विकास में पुन: प्रयोज्य एआई बिल्डिंग ब्लॉक्स नया मानक बन रहे हैं।

खुद बनाएं या खरीदें? 76% कंपनियां वर्तमान में अपनी एआई रणनीति में आमूल-चूल परिवर्तन क्यों कर रही हैं?

सॉफ्टवेयर विकास में एक शांत लेकिन व्यापक परिवर्तन हो रहा है। वर्षों से, बाज़ार में बोझिल, एकात्मक एआई मॉडल हावी रहे हैं - जिन्हें विकसित करना महंगा था, अनुकूलन में लचीलापन नहीं था, और अक्सर आईटी परियोजनाओं की विफलता का कारण बनते थे। लेकिन शुरू से प्रोग्राम किए गए कस्टम-निर्मित एआई सिस्टम का युग अब समाप्त हो रहा है। इनकी जगह "लेगो सिद्धांत" ले रहा है: मॉड्यूलर, पुन: प्रयोज्य एआई बिल्डिंग ब्लॉक जिन्हें उपयोग के मामले के आधार पर लचीले ढंग से और अधिकतम लागत-दक्षता के साथ संयोजित किया जा सकता है।.

चाहे फार्मास्युटिकल उद्योग हो, वित्तीय क्षेत्र हो या विनिर्माण – तथाकथित कंपोज़ेबल आर्किटेक्चर समय-से-मूल्य प्राप्ति को महीनों से घटाकर कुछ ही दिनों तक सीमित कर देते हैं और कंपनियों में रणनीतिक "बनाओ या खरीदो" निर्णय को मौलिक रूप से बदल देते हैं। यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि मोनोलिथिक आर्किटेक्चर से दूर जाना क्यों अपरिहार्य है, मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म कौन से जबरदस्त लागत लाभ प्रदान करते हैं, और कंपनियां अपने डेटा संप्रभुता से समझौता किए बिना औद्योगिक एआई लॉजिक के नए युग में सफलतापूर्वक कैसे प्रवेश कर सकती हैं।.

मोनोलिथिक युग का अंत: जो लोग अभी भी एआई को एक स्वतंत्र समाधान के रूप में देखते हैं, उन्होंने एक दशक खो दिया है।
दशकों तक, सॉफ्टवेयर विकास में एक सिद्धांत को सर्वमान्य माना जाता था: या तो आप एक ऐसा सिस्टम बनाएं जो सब कुछ कर सके - या आप उसे खरीद लें। मोनोलिथ आर्किटेक्चर का प्रमुख रूप था क्योंकि, अपने शुरुआती चरणों में, इसने जटिलता का सबसे सरल समाधान पेश किया: एक एकल कोडबेस, एक एकल परिनियोजन पाइपलाइन, एक सुसंगत वातावरण। छोटी टीमों और शुरुआती उत्पादों के लिए, यह अक्सर सही निर्णय था। लेकिन बढ़ती आवश्यकताओं, बढ़ते डेटा वॉल्यूम और एआई कार्यात्मकताओं के एक नए वर्ग के साथ, यह मॉडल संरचनात्मक रूप से विफल होने लगा है।

परंपरागत सॉफ्टवेयर विकास में मोनोलिथिक से मॉड्यूलर आर्किटेक्चर की ओर बदलाव 2010 के दशक में माइक्रोसेवाओं के माध्यम से पहले ही हो चुका था। वेब एप्लिकेशन और बैकएंड सिस्टम के लिए जो बात तब सच थी, वह अब एआई सिस्टम के लिए और भी अधिक जरूरी हो गई है: मोनोलिथिक एआई मॉडल—बड़े, केंद्रीकृत सिस्टम जो सामान्य डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं और एक साथ कई कार्य करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं—अब आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं रह गए हैं यदि उन्हें हर संदर्भ में शुरू से बनाना या प्रशिक्षित करना पड़े। पुन: प्रयोज्य एआई बिल्डिंग ब्लॉक्स का युग शुरू हो चुका है, और यह न केवल प्रौद्योगिकी बल्कि उद्यम सॉफ्टवेयर बाजार की पूरी अर्थव्यवस्था को बदल रहा है।.

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लेगो सिद्धांत से लेकर औद्योगिक एआई तर्क तक

लेगो ईंटों की छवि महज मार्केटिंग का हथकंडा नहीं है – यह वास्तव में हो रहे वास्तुशिल्पीय परिवर्तनों का सटीक वर्णन करती है। मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर में स्वतंत्र, स्पष्ट रूप से परिभाषित घटक होते हैं: एनकोडर, डिकोडर, रीजनिंग मॉड्यूल, खोज और पुनर्प्राप्ति इंजन, दस्तावेज़ प्रसंस्करण परतें, एजेंट फ्रेमवर्क और ऑर्केस्ट्रेशन लॉजिक। प्रत्येक घटक का एक परिभाषित इंटरफ़ेस, एक स्पष्ट कार्य होता है और इसे अन्य घटकों से स्वतंत्र रूप से विकसित, अनुरक्षित और विस्तारित किया जा सकता है।.

इसका निर्णायक आर्थिक लाभ पुन: प्रयोज्यता में निहित है। एक बार किसी घटक का निर्माण, परीक्षण और उत्पादन में सत्यापन हो जाने के बाद, किसी अन्य संदर्भ में उसका पुन: उपयोग मूल विकास लागत के एक अंश मात्र ही होता है। लैंगचेन जैसे फ्रेमवर्क जनरेटिव एआई मॉडल को मॉड्यूलर तरीके से संयोजित करना संभव बनाते हैं, जिसके लिए हर बार कोड में बदलाव की आवश्यकता नहीं होती। इस तरह के दृष्टिकोण अपनाने वाली कंपनियां विकास चक्र को 65 प्रतिशत तक कम कर सकती हैं। जो काम पहले कंपनी के भीतर छह से बारह महीने में विकसित होता था, उसे अब मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म पर कुछ ही दिनों में बनाया जा सकता है।.

यह तर्क औद्योगिक व्यवहार में भी झलकता है। उदाहरण के लिए, प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता Unframe दावा है कि उसने खोज और तर्क, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, डेटा निष्कर्षण और एजेंट-आधारित स्वचालन जैसे क्षेत्रों के लिए सैकड़ों पूर्व-निर्मित एआई बिल्डिंग ब्लॉक विकसित किए हैं। चूंकि ये बिल्डिंग ब्लॉक मॉड्यूलर हैं, इसलिए प्रत्येक समाधान को ग्राहक के विशिष्ट वातावरण, लक्ष्यों और प्रौद्योगिकी स्टैक के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है, बिना शुरुआत से सब कुछ तैयार किए। इसका परिणाम यह है कि तैनाती महीनों के बजाय कुछ ही दिनों में हो जाती है।.

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अतीत से संरचनात्मक विच्छेद

यह बदलाव इतना मौलिक क्यों है, इसे समझने के लिए पिछली पद्धति की संरचनात्मक कमियों का विश्लेषण करना आवश्यक है। कंपनियों के सामने परंपरागत रूप से दो विकल्प होते थे: या तो कोई सामान्य, तैयार समाधान खरीदें जो उनकी प्रक्रियाओं के अनुरूप न हो, या फिर स्वयं ही एक अनुकूलित समाधान विकसित करें, जिसमें महत्वपूर्ण प्रारंभिक निवेश और लंबी परियोजना अवधि की आवश्यकता होती थी। व्यावहारिक रूप से, स्वयं ही विकसित समाधानों पर कर्मियों, जीपीयू अवसंरचना और संचालन के लिए ही €350,000 से €500,000 तक का खर्च आता है, जबकि मानक लाइसेंसिंग समाधानों की वार्षिक लागत €30,000 से €100,000 तक होती है।.

इस दुविधा का परिणाम सर्वविदित है: एआई के संभावित उपयोगों की एक लंबी सूची सामने आती है, जिनमें से केवल शीर्ष पांच से दस ही वास्तव में व्यवहार में लागू किए जाते हैं। बाकी यथास्थिति में अटके रहते हैं। अनुमान है कि कंपनियों में एआई से संबंधित सभी पहलों में से केवल लगभग पांच प्रतिशत ही निवेश पर मापने योग्य प्रतिफल प्राप्त करते हैं। ऐसा इसलिए नहीं है कि उपयोगों का कोई मूल्य नहीं है, बल्कि इसलिए है कि कार्यान्वयन का मार्ग बहुत लंबा, बहुत महंगा और बहुत जोखिम भरा है।.

पुन: उपयोग योग्य बिल्डिंग ब्लॉक वाले मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म इस तर्क को बदल देते हैं। पहले से निर्मित घटकों के कारण विकास में लगने वाला समय काफी कम हो जाता है, जिससे छोटे और मध्यम आकार के उपयोग के मामले भी आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो जाते हैं। विचार उत्पन्न होने और मापने योग्य व्यावसायिक लाभ प्राप्त होने के बीच का समय (टाइम-टू-वैल्यू) महीनों से घटकर हफ्तों या दिनों तक कम हो जाता है। इससे एआई से जुड़े निवेश के पूरे तर्क में बदलाव आ जाता है।.

विभिन्न उद्योगों में पुन: उपयोग एक प्रतिस्पर्धी लाभ के रूप में

मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर का एक सबसे शक्तिशाली, लेकिन सबसे कम चर्चित पहलू, विभिन्न उद्योगों में इसके अनुप्रयोग की क्षमता है। कई व्यावसायिक प्रक्रियाएं जो पहली नज़र में उद्योग-विशिष्ट प्रतीत होती हैं, अमूर्त स्तर पर एक ही मूल संरचना साझा करती हैं। दस्तावेज़ प्रसंस्करण, विसंगति का पता लगाना, अनुपालन निगरानी, ​​ग्राहक वर्गीकरण और रिपोर्टिंग—ये कार्य बीमा उद्योग में भी उसी तरह उत्पन्न होते हैं जैसे फार्मास्यूटिकल्स, वित्त और विनिर्माण में।.

यह बात विशेष रूप से बीमा क्षेत्र में स्पष्ट है। बीमा कंपनियों के लिए मॉड्यूलर एआई हब अंडरराइटिंग, दावों के प्रसंस्करण, धोखाधड़ी का पता लगाने और अनुपालन निगरानी के लिए विशेष एजेंटों को एकीकृत करते हैं। ये एजेंट अन्य उद्योगों में समान प्रणालियों के समान तकनीकी आधार पर आधारित हैं - केवल उद्योग-विशिष्ट नियम, सीमाएं और डेटा योजनाएं भिन्न होती हैं। बीमा कंपनी में पॉलिसी डेटा संसाधित करने वाला दस्तावेज़ निष्कर्षण मॉड्यूल, दवा कंपनी में नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्ट या नियामक प्रस्तुतियों के लिए भी वही कार्य करेगा।.

फार्मास्युटिकल और जीवन विज्ञान क्षेत्रों में, मॉड्यूलर दृष्टिकोणों के कारण एआई ने पहले ही उल्लेखनीय उपलब्धियाँ हासिल कर ली हैं। एक प्रमुख बायोफार्मास्युटिकल कंपनी ने दस्तावेज़ीकरण प्रक्रियाओं के एआई-समर्थित स्वचालन के माध्यम से 30 से 40 प्रतिशत तक दक्षता में वृद्धि प्राप्त की है। नैदानिक ​​परीक्षण रिपोर्टें, जिनमें पहले 17 सप्ताह लगते थे, अब GenAI समाधानों द्वारा 10 से 12 सप्ताह में तैयार हो जाती हैं - और भविष्य में इसे घटाकर पाँच सप्ताह तक करने की संभावना है। केवल अनुसंधान और विकास में संभावित लागत लाभ एक मध्यम आकार की कंपनी के लिए 45 मिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक है।.

विनिर्माण क्षेत्र में, मॉड्यूलर एआई ईआरपी परिदृश्य को मौलिक रूप से बदल रहा है। विनिर्माण ईआरपी बाजार 2025 तक 23 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा और यह प्रति वर्ष आठ प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है। कंपोजेबल आर्किटेक्चर मोनोलिथिक डिप्लॉयमेंट की जगह ले रहे हैं: आईटी विभाग संपूर्ण ईआरपी इंफ्रास्ट्रक्चर को अस्थिर किए बिना व्यक्तिगत प्लानिंग इंजन या प्रोडक्शन मॉड्यूल को बदल सकते हैं। एआई-आधारित प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस सिस्टम अनियोजित डाउनटाइम में दो अंकों की कमी दर्ज करते हैं, जिसका पूंजी-प्रधान उद्योग में लाभप्रदता पर सीधा प्रभाव पड़ता है।.

वित्तीय क्षेत्र में, मॉड्यूलर आर्किटेक्चर मौजूदा कोर बैंकिंग सिस्टम में एआई को तेजी से एकीकृत करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे पहले से ही नाजुक माने जाने वाले पुराने सिस्टम को कोई नुकसान नहीं पहुंचता। वित्त में कंपोजेबल आर्किटेक्चर फैब्रिक मानकीकृत एपीआई इंटरफेस, रीयल-टाइम इवेंट स्ट्रीमिंग और एकीकृत अनुपालन रिपोर्टिंग प्रदान करते हैं—ठीक वही मूलभूत तत्व जिनकी बैंकों और परिसंपत्ति प्रबंधकों को अपने एआई उपयोग के लिए आवश्यकता होती है, और इसके लिए प्रत्येक संस्थान को इस बुनियादी ढांचे को अलग से बनाने की आवश्यकता नहीं होती।.

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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पुन: उपयोग का अर्थशास्त्र: आंकड़े और संबंध

मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर के आर्थिक प्रभाव न केवल गुणात्मक रूप से बल्कि मात्रात्मक रूप से भी स्पष्ट हैं। बेन एंड कंपनी के विश्लेषण के अनुसार, एआई को शून्य-आधारित प्रक्रिया पुनर्गठन के साथ जोड़ने वाली कंपनियां 25 प्रतिशत तक लागत बचत हासिल करती हैं। एक परिसंपत्ति प्रबंधक जिसने लगातार इस दृष्टिकोण का पालन किया, उसने एक अरब अमेरिकी डॉलर की वार्षिक बचत दर्ज की - जो उसकी कुल लागत का लगभग 20 प्रतिशत है। वित्त और अनुपालन में, एआई-संचालित दृष्टिकोणों ने रिपोर्टिंग और विश्लेषण के कार्यभार को 40 प्रतिशत से अधिक कम कर दिया।.

बीसीजी के आंकड़ों से पता चलता है कि सॉफ्टवेयर विकास, विपणन या दस्तावेज़ प्रबंधन जैसी ज्ञान-प्रधान प्रक्रियाओं वाली कंपनियां जेनएआई का उपयोग करके उत्पादन प्रक्रियाओं को 50 गुना तक अधिक कुशल बना सकती हैं और लागत को 20 से 30 प्रतिशत तक कम कर सकती हैं। फील्ड सर्विस या रखरखाव टीमों वाले परिचालन क्षेत्रों में, व्यक्तिगत उत्पादकता में 20 से 30 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है। एक तेल और गैस कंपनी ने एआई-समर्थित रखरखाव कार्यों के माध्यम से त्रुटि दर को 70 प्रतिशत तक कम किया और निवारक रखरखाव लागत को 40 प्रतिशत से अधिक घटाया।.

उद्योग जगत के रुझान इन आंकड़ों की पुष्टि करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन के संयोजन, हाइपरऑटोमेशन का उपयोग करने वाले संगठन प्रक्रियाओं के निष्पादन में 42 प्रतिशत की तेजी और उत्पादकता में 25 प्रतिशत तक की वृद्धि दर्ज करते हैं। कई अध्ययनों से पता चला है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और बिग डेटा को एकीकृत करने से प्रक्रिया संचालन समय में 42 प्रतिशत की कमी, संसाधनों के उपयोग में 28 प्रतिशत का सुधार और परिचालन लागत में लगभग 35 प्रतिशत की कमी आती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित ग्राहक सेवा के लिए, निवेश किए गए प्रत्येक डॉलर पर औसत ROI 3.50 डॉलर है।.

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एआई युग में बनाने या खरीदने का निर्णय

मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म की ओर बदलाव ने कंपनियों के रणनीतिक निर्णय को मौलिक रूप से बदल दिया है। 2024 तक, 47 प्रतिशत कंपनियों ने अपने एआई समाधान आंतरिक रूप से विकसित किए थे, जबकि 53 प्रतिशत ने उन्हें खरीदा था। 2025 तक, यह अनुपात नाटकीय रूप से बदल गया: केवल 24 प्रतिशत कंपनियां अपने स्वयं के समाधान बना रही थीं, जबकि 76 प्रतिशत बाहरी समाधानों पर निर्भर थीं। यह तकनीकी विशेषज्ञता की कमी का संकेत नहीं है, बल्कि उन क्षेत्रों में एकल आंतरिक विकास के घटते मूल्य के प्रति एक तर्कसंगत प्रतिक्रिया है जिनमें वास्तविक भिन्नता की क्षमता नहीं है।.

इसके पीछे का तर्क आर्थिक दृष्टि से बेहद ठोस है। इन-हाउस डेवलपमेंट तभी फायदेमंद है जब AI बिजनेस मॉडल का मुख्य हिस्सा हो, जब मालिकाना बौद्धिक संपदा के माध्यम से एक विशिष्ट रणनीतिक विक्रय प्रस्ताव को सुरक्षित करना हो, या जब नियामक आवश्यकताएं डेटा की पूर्ण संप्रभुता को अनिवार्य बनाती हों। बाकी सभी मामलों में – और ये अधिकांश उपयोग के मामले हैं – पहले से निर्मित घटकों वाले प्लेटफॉर्म समाधान एक बेहतर आर्थिक समीकरण प्रदान करते हैं: तेजी से तैनाती, कम प्रारंभिक निवेश, इन-हाउस अनुसंधान एवं विकास लागत के बिना निरंतर तकनीकी अपडेट, और – उपयोग-आधारित बिलिंग मॉडल में – जोखिम का काफी कम होना।.

व्यापारिक मूल्य साबित होने पर ही लाइसेंस देने का मॉडल – बिना किसी अग्रिम प्रतिबद्धता, बिना किसी परियोजना के दायरे का निर्धारण, और मापने योग्य सफलता मिलने पर ही भुगतान – इस विकास का अगला तार्किक कदम है। यह जोखिम प्रदाता पर डालता है और तेजी से और सटीक रूप से सेवा प्रदान करने के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन पैदा करता है। यह केवल इसलिए संभव है क्योंकि पुन: उपयोग योग्य घटक वितरण लागत को इस हद तक कम कर देते हैं कि ऐसी गारंटी आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो जाती है।.

मानव-मशीन सहजीवन: न तो प्रतिस्थापन, न ही सहअस्तित्व

मॉड्यूलर एआई प्लेटफॉर्म्स के बारे में चर्चा में एक प्रमुख गलत धारणा यह है कि वे आंतरिक आईटी टीमों की जगह ले लेंगे। इन दृष्टिकोणों को सफलतापूर्वक लागू करने वाली कंपनियों में वास्तविकता इससे बिल्कुल अलग है। शीर्ष उपयोग के मामले—रणनीतिक महत्व वाले और उच्चतम विभेदीकरण क्षमता वाले—अभी भी आंतरिक रूप से विकसित और प्रबंधित किए जाते हैं। मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म अधिकांश मामलों को संबोधित करते हैं: 50 में से 40 से 45 उपयोग के मामले, जिनके लिए अन्यथा या तो अलग-अलग समाधानों या आंतरिक त्वरित परियोजनाओं की आवश्यकता होती—और दोनों ही मामलों में वे असफल हो जाते।.

यह गार्टनर के 2026 के पूर्वानुमान से मेल खाता है: सभी एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों में से 40 प्रतिशत कार्य-विशिष्ट एआई एजेंटों को एकीकृत करेंगे, जबकि 2025 में यह आंकड़ा पांच प्रतिशत से भी कम था। ये एजेंट आईटी विभाग की जगह नहीं लेंगे—बल्कि आईटी विभाग द्वारा ही इन्हें नियंत्रित, मॉनिटर और मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत किया जाएगा। वास्तविक बदलाव मानव श्रम के प्रतिस्थापन में नहीं, बल्कि मूल्य संतुलन में परिवर्तन में निहित है: क्लिक करने और कॉन्फ़िगर करने से लेकर बुद्धिमान, मॉड्यूलर प्रणालियों के साथ प्राकृतिक भाषा में बातचीत तक।.

फ्रौनहोफर के शोधकर्ता इस संदर्भ में मूल्य प्रवाह प्रबंधन की भूमिका को सफलता के एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में रेखांकित करते हैं: अवधारणा से लेकर वितरण तक की पूरी प्रक्रिया में पारदर्शिता होने पर ही कंपनियां बाधाओं की पहचान कर उन्हें दूर कर सकती हैं। इसलिए, एआई प्लेटफॉर्म को न केवल तकनीकी गुणवत्ता सुनिश्चित करनी चाहिए, बल्कि मनुष्यों और एआई के बीच सहयोग को भी सुव्यवस्थित करना चाहिए। "मानव-मशीन सहजीवन" की अवधारणा इसके आर्थिक सार को सटीक रूप से दर्शाती है: यह न तो पूर्ण स्वचालन है और न ही मात्र उपकरणों का उपयोग, बल्कि मूल्य प्रवाह के साथ कार्यों और जिम्मेदारियों का एक संरचनात्मक पुनर्वितरण है।.

तकनीकी परिपक्वता और शेष जोखिम

यह मॉडल जितना आकर्षक लगता है, चुनौतियों को नज़रअंदाज़ करना अनुचित होगा। मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर समन्वय स्तर पर जटिलता बढ़ाते हैं: जब कई स्वतंत्र घटकों को एक साथ काम करना होता है, तो इंटरफेस, त्रुटि प्रबंधन, डेटा प्रवाह और वर्ज़निंग का प्रबंधन एक महत्वपूर्ण बाधा बन जाता है। मॉड्यूलर दृष्टिकोण की ताकत—भागों की स्वतंत्रता—सिस्टम स्तर पर नई निर्भरताएँ पैदा करती है जिन्हें सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए।.

एक और जोखिम एआई द्वारा उत्पन्न आउटपुट की गुणवत्ता सुनिश्चित करने में निहित है। फ्राउनहोफर के विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि एआई प्रणालियों की कार्यगति के कारण सत्यापन और प्रमाणीकरण प्रक्रियाओं में तकनीकी और सांस्कृतिक दोनों ही स्तरों पर मूलभूत अनुकूलन की आवश्यकता है। आर्किटेक्चर, सीआई/सीडी पाइपलाइन और समीक्षा प्रक्रियाओं को इस प्रकार डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि वे नए अवरोध उत्पन्न किए बिना एआई द्वारा उत्पन्न आउटपुट का विश्वसनीय रूप से सत्यापन कर सकें।.

इसके साथ ही डेटा संप्रभुता का प्रश्न भी जुड़ जाता है। फार्मास्यूटिकल्स, बीमा और वित्त जैसे विनियमित उद्योगों में, संवेदनशील डेटा का बाहरी प्लेटफार्मों पर अनियंत्रित प्रवाह न केवल प्रतिष्ठा के लिए खतरा है, बल्कि अनुपालन संबंधी समस्या भी है। कंपोजेबल आर्किटेक्चर चयनात्मक परिनियोजन के माध्यम से इस समस्या का समाधान करते हैं: संवेदनशील कार्यभार नियंत्रित ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण में रहते हैं, जबकि कम जोखिम वाले कार्य बाहरी सेवाओं पर चल सकते हैं। मॉड्यूलर बिल्डिंग ब्लॉक प्लेटफार्मों को न केवल इस परिनियोजन लचीलेपन का वादा करना चाहिए, बल्कि इसे तकनीकी रूप से मजबूत तरीके से लागू भी करना चाहिए।.

आउटलुक: नया मानक अभी उभर रहा है

आने वाले वर्षों में सॉफ्टवेयर विकास में अब मुख्य रूप से कार्यात्मकताओं को शुरू से प्रोग्राम करना शामिल नहीं होगा, बल्कि पूर्वनिर्मित एआई घटकों को बुद्धिमानी से संयोजित, कॉन्फ़िगर और व्यवस्थित करना शामिल होगा। इसका अर्थ डेवलपर्स का विस्थापन नहीं है, बल्कि उनके काम में अमूर्तता के उच्च स्तरों की ओर बदलाव है - कार्यान्वयन से आर्किटेक्चर तक, कोडिंग से कॉन्फ़िगरेशन और गुणवत्ता आश्वासन तक।.

सभी क्षेत्रों की कंपनियों के लिए, यह एक नया रणनीतिक आरंभ बिंदु है। अब सवाल यह नहीं है कि "क्या हम एआई का खर्च उठा सकते हैं?" बल्कि यह है कि "हम अगले बारह महीनों में अपने 50 उपयोग मामलों में से कितने को लागू कर सकते हैं, और कौन सा मॉडल प्रति उपयोग मामले में सर्वोत्तम निवेश प्रतिफल (आरओआई) प्रदान करता है?" जो लोग अभी भी इस प्रश्न का उत्तर इन-हाउस विकास या मानक सॉफ़्टवेयर के द्विआधारी तर्क से देते हैं, वे उन प्रतिस्पर्धियों से पीछे रह जाएंगे जो मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म का उपयोग परिचालन त्वरण के रूप में करते हैं।.

आंकड़े स्पष्ट हैं: 2030 तक, सभी संगठनों में से 45 प्रतिशत संगठन बड़े पैमाने पर एआई एजेंटों का संचालन करेंगे और उन्हें सभी व्यावसायिक कार्यों में एकीकृत करेंगे। वैश्विक स्वचालन बाजार 2026 तक लगभग 214 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा। सवाल यह नहीं है कि क्या ऐसा होगा, बल्कि यह है कि किस आर्किटेक्चर और मॉडल के साथ ऐसा होगा। और इस संदर्भ में, लेगो सिद्धांत - मॉड्यूलर, पुन: प्रयोज्य, संयोजनीय - इस दशक में सॉफ्टवेयर विकास के लिए सबसे ठोस समाधान प्रदान करता है।.

Konrad Wolfenstein

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