प्रबंधित एआई के तीन वास्तुशिल्पीय सिद्धांत: क्लासिक एआई परियोजनाएं क्यों विफल होती हैं और वे तीव्र कार्यान्वयन से किस प्रकार भिन्न हैं।

जो लोग अभी भी एक आदर्श डेटा वेयरहाउस की प्रतीक्षा कर रहे हैं, वे बहुत पहले ही पिछड़ चुके हैं।

महीनों से हफ्तों तक: मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर किस प्रकार बाजार में क्रांति ला रहे हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने व्यवसायों के लिए एक विरोधाभासी स्थिति पैदा कर दी है। एक ओर, दुनिया भर के संगठन एआई पहलों में अरबों डॉलर का निवेश कर रहे हैं, वहीं दूसरी ओर, सर्वेक्षणों से पता चलता है कि इनमें से 88 प्रतिशत तक परियोजनाएं पायलट चरण में ही विफल हो जाती हैं। गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि कम से कम 30 प्रतिशत जनरेटिव एआई परियोजनाएं प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरण के बाद छोड़ दी जाती हैं क्योंकि लागत प्रति परियोजना 5 मिलियन डॉलर से 20 मिलियन डॉलर तक होती है और निवेश पर प्रतिफल नगण्य होता है। फाइवट्रान के एक अध्ययन ने इस स्थिति की पुष्टि की है: 42 प्रतिशत कंपनियों ने बताया कि उनकी आधी से अधिक एआई परियोजनाएं या तो विलंबित हुईं, अपेक्षित परिणाम देने में विफल रहीं, या डेटा उपलब्धता संबंधी समस्याओं के कारण पूरी तरह से विफल हो गईं। इसके कारण मॉडल के प्रदर्शन से अधिक उनकी संरचनात्मक कार्यप्रणाली में निहित हैं। प्रबंधित एआई तीन मूलभूत डिजाइन सिद्धांतों के माध्यम से इन्हीं संरचनात्मक कमजोरियों का समाधान करता है, जो एक तीव्र, मूल्य-सृजनकारी एआई परिनियोजन और एक लंबी, संसाधन-गहन कार्यान्वयन के बीच अंतर पैदा करते हैं।.

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विफलता की शुरुआत डेटा के इंजन रूम से होती है।

मैनेज्ड एआई के तीन आर्किटेक्चरल सिद्धांतों की विस्तार से जांच करने से पहले, यह समझना ज़रूरी है कि पारंपरिक एआई परियोजनाएं अक्सर विफल क्यों होती हैं। आम धारणा यह है कि एआई मॉडल तभी काम करते हैं जब सारा डेटा पहले एक केंद्रीय प्रणाली में समेकित, साफ और सुव्यवस्थित किया जाए। लेकिन यही तरीका एक बाधा साबित होता है। अपनी डेटा प्रबंधन प्रणाली को केंद्रीय रूप से प्रबंधित करने वाली 67 प्रतिशत कंपनियां अपने डेटा इंजीनियरिंग संसाधनों का 80 प्रतिशत से अधिक हिस्सा केवल डेटा पाइपलाइन के रखरखाव में ही लगा देती हैं। इसका मतलब है कि अधिकांश तकनीकी संसाधन नवाचार में नहीं, बल्कि बुनियादी ढांचे के रखरखाव में निवेश किए जा रहे हैं।.

इसके अलावा, 74 प्रतिशत कंपनियां 500 से अधिक डेटा स्रोतों का प्रबंधन करती हैं या करने की योजना बना रही हैं, जिससे एकीकरण की जटिलता में काफी वृद्धि होती है। डेटा माइग्रेशन परियोजनाएं स्वयं त्रुटियों के लिए कुख्यात हैं। इनमें से 30 से 83 प्रतिशत परियोजनाएं अपने उद्देश्यों को पूरा करने में विफल रहती हैं, औसत बजट में 14 से 30 प्रतिशत की वृद्धि होती है, और समय-सीमा में औसतन 30 से 41 प्रतिशत की देरी होती है। डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं के कारण जर्मन कंपनियों को औसतन प्रति वर्ष €4.3 मिलियन का नुकसान होता है, और एआई परियोजनाओं में यह नुकसान और भी बढ़ जाता है क्योंकि मॉडल मौजूदा डेटा समस्याओं को दस गुना से सौ गुना तक बढ़ा सकते हैं।.

महत्वपूर्ण बात यह है कि विफलता तकनीक की नहीं, बल्कि आर्किटेक्चर की होती है। एआई परियोजनाओं की 37 प्रतिशत विफलताएं स्पष्ट निवेश पर लाभ (आरओआई) परिभाषाओं की कमी, 28 प्रतिशत डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं और 21 प्रतिशत एकीकरण की जटिलता के कारण होती हैं। ये तीनों कारण मिलकर सभी विफलताओं के 85 प्रतिशत से अधिक के लिए जिम्मेदार हैं और एक ऐसी प्रणालीगत समस्या की ओर इशारा करते हैं जिसे बेहतर एल्गोरिदम से नहीं, बल्कि एक मौलिक रूप से भिन्न आर्किटेक्चरल दर्शन से ही हल किया जा सकता है।.

पहला सिद्धांत: डेटा को स्थानांतरित करने के बजाय, जहां वह स्थित है वहीं उसका उपयोग करें।

मैनेज्ड एआई का पहला वास्तुशिल्पीय सिद्धांत डेटा समेकन की दशकों पुरानी रूढ़ि को तोड़ता है। कंपनी के सभी डेटा को एक विशाल, केंद्रीय डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने और जटिल ईटीएल पाइपलाइन बनाने के बजाय, एआई लेयर मानकीकृत कनेक्टर्स और एपीआई के माध्यम से मौजूदा स्रोत प्रणालियों से सीधे जुड़ती है। सीआरएम, ईआरपी, दस्तावेज़ प्रबंधन, टिकटिंग सिस्टम: डेटा भौतिक रूप से वहीं रहता है जहां वह पहले से मौजूद है और संबंधित विभागों द्वारा प्रबंधित किया जाता है।.

डेटा एक्सेस के लिए फेडरेटेड दृष्टिकोण न केवल व्यावहारिक है, बल्कि इसे आर्किटेक्चरल बेस्ट प्रैक्टिस के रूप में भी मान्यता मिल रही है। गार्टनर ने फेडरेटेड एनालिटिक्स को एक ऐसे पैटर्न के रूप में बताया है जो अर्ध-स्वायत्त डेटा डोमेन में इंटरऑपरेबिलिटी और सूचना साझाकरण को सक्षम बनाता है, और उद्यम-व्यापी मानकों से समझौता किए बिना विकेंद्रीकृत शासन और डोमेन स्वामित्व का समर्थन करता है। माइंड्सडीबी ने 2026 की शुरुआत में दिखाया कि मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से फेडरेटेड डेटा एक्सेस कैसे काम कर सकता है, जिससे एआई एप्लिकेशन डेटा को स्थानांतरित किए बिना विभिन्न डेटाबेस में संग्रहीत डेटा पर फेडरेटेड क्वेरी निष्पादित कर सकते हैं।.

इस सिद्धांत के आर्थिक लाभ काफी महत्वपूर्ण हैं। एआई परियोजनाओं में सबसे अधिक समय बर्बाद करने वाले कारक, डेटा माइग्रेशन और पाइपलाइन विकास, काफी हद तक समाप्त हो जाते हैं। जिन कंपनियों का आधे से कम डेटा केंद्रीकृत है, वे असफल या विलंबित एआई परियोजनाओं के कारण 68 प्रतिशत राजस्व हानि की रिपोर्ट करती हैं। संघीय मॉडल इस समस्या का सीधा समाधान करता है क्योंकि यह एआई के लिए केंद्रीकरण की आवश्यकता को समाप्त कर देता है। डेटा संप्रभुता संरक्षित रहती है, अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करना आसान हो जाता है क्योंकि संवेदनशील डेटा को नए सिस्टम में स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं होती है, और स्थानीय शासन व्यवस्था बरकरार रहती है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करने वाली कंपनियों के लिए, जिन्हें एक साथ GDPR, उद्योग-विशिष्ट नियमों और आंतरिक डेटा सुरक्षा नीतियों का अनुपालन करना होता है, यह जोखिम को काफी कम कर देता है। यह कोई संयोग नहीं है कि 59 प्रतिशत कंपनियां एआई के लिए डेटा प्रबंधन में अनुपालन को सबसे बड़ी चुनौती मानती हैं।.

सिद्धांत दो: शुरू से ही आंतरिक विकास करने के बजाय सिद्ध आधारभूत तत्वों का उपयोग करना।

प्रबंधित एआई का दूसरा डिज़ाइन सिद्धांत प्रोग्रामिंग से कॉन्फ़िगरेशन पर ध्यान केंद्रित करता है। सिमेंटिक सर्च, डेटा एक्सट्रैक्शन, लॉजिकल रीजनिंग या प्रोसेस ऑटोमेशन जैसी मुख्य कार्यक्षमताओं को शुरू से विकसित करने के बजाय, पहले से निर्मित, क्षेत्र-सिद्ध मॉड्यूल का उपयोग किया जाता है। यह कार्यान्वयन प्रक्रिया को मौलिक रूप से बदल देता है: महीनों या वर्षों तक चलने वाले एकल-घरेलू विकास से मॉड्यूलर एकीकरण की ओर, जो कुछ हफ्तों या दिनों में उत्पादन के लिए तैयार हो सकता है।.

इस दृष्टिकोण का सबसे प्रमुख उदाहरण रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) है। यह तकनीक उद्यम ज्ञान की पुनर्प्राप्ति और समझ को बड़े भाषा मॉडलों की जनरेटिव क्षमता के साथ जोड़ती है। RAG शुद्ध भाषा मॉडलों की सबसे गंभीर कमियों में से एक को दूर करता है: उद्यम-विशिष्ट शब्दावली, कार्यप्रवाह और रणनीतियों की उनकी समझ की कमी। मालिकाना डेटा के साथ मॉडल को बार-बार प्रशिक्षित करने की श्रमसाध्य प्रक्रिया के बजाय, जिसमें 5 से 20 मिलियन डॉलर तक का खर्च आ सकता है, मॉडल को रनटाइम पर आंतरिक स्रोतों से प्राप्त प्रासंगिक जानकारी से समृद्ध किया जाता है। इससे न केवल भ्रम की स्थिति में काफी कमी आती है, बल्कि कुल लागत भी कम हो जाती है क्योंकि महंगे फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, और छोटे मॉडल, पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के साथ मिलकर, उद्यम-स्तरीय प्रदर्शन प्रदान कर सकते हैं।.

संरचनात्मक, मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर की ओर बढ़ता रुझान इस सिद्धांत की पुष्टि करता है। कंपनियां मोनोलिथिक प्लेटफॉर्म से हटकर कंपोजेबल एआई स्टैक की ओर बढ़ रही हैं जो तीव्र एकीकरण, प्रयोग और विक्रेता लचीलेपन का समर्थन करते हैं। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि एक सिमेंटिक सर्च कंपोनेंट को ऑटोमेशन मॉड्यूल से स्वतंत्र रूप से विकसित, परीक्षण और बदला जा सकता है। अलग-अलग बिल्डिंग ब्लॉक कार्य के आधार पर विभिन्न मॉडलों का उपयोग कर सकते हैं, और समग्र आर्किटेक्चर को मौजूदा सिस्टम को अस्थिर किए बिना धीरे-धीरे विस्तारित किया जा सकता है। कार्यान्वयन की परिणामी गति एक प्रतिस्पर्धी वातावरण में एक महत्वपूर्ण लाभ है जहां 54 प्रतिशत आईटी लीडर अपने एआई बजट को सिद्ध आरओआई वाली परियोजनाओं पर केंद्रित कर रहे हैं। पहले से निर्मित बिल्डिंग ब्लॉक छह से बारह सप्ताह में प्रारंभिक उत्पादन पायलट लॉन्च करने में सक्षम बनाते हैं, जबकि पूरी तरह से इन-हाउस विकास में आमतौर पर पहले उत्पादन मॉडल तक पहुंचने में नौ से अठारह महीने लगते हैं।.

तीसरा सिद्धांत: किसी सार्वभौमिक मॉडल को थोपने के बजाय विशिष्ट उपयोग के मामले के परिप्रेक्ष्य से सोचें।

मैनेज्ड एआई का तीसरा आर्किटेक्चरल सिद्धांत एआई परियोजनाओं में होने वाली सबसे महंगी और आम रणनीतिक गलतियों में से एक का समाधान करता है: पहले से ही एक व्यापक, उद्यम-व्यापी डेटा मॉडल डिजाइन करने का प्रयास। इस तरह के सार्वभौमिक योजना दृष्टिकोण बौद्धिक रूप से आकर्षक लगते हैं, लेकिन परिचालन वास्तविकता में अक्सर विफल हो जाते हैं। इनमें विभागों के बीच शब्दावली, प्रक्रिया तर्क और डेटा संरचनाओं के सामंजस्य की आवश्यकता होती है, जिससे समन्वय के अंतहीन दौर, परियोजना की नौकरशाही और अंततः ठहराव आ जाता है। 69 प्रतिशत से अधिक डेटा और एआई लीडर्स इस बात की पुष्टि करते हैं कि उनकी एआई परियोजनाएं पायलट चरण से आगे नहीं बढ़ पाती हैं। इसका एक सामान्य कारण असंगत डेटा, खराब लेबलिंग या एआई द्वारा व्याख्या के लिए आवश्यक संदर्भ का अभाव है।.

प्रबंधित एआई इस दृष्टिकोण को उलट देता है। यह केवल विशिष्ट उपयोग के लिए आवश्यक संदर्भ का ही मॉडल तैयार करता है। चाहे अनुबंध विश्लेषण हो, ग्राहक सेवा स्वचालन हो, या तकनीकी दस्तावेज़ीकरण अनुसंधान: प्रत्येक उपयोग के लिए एक अनुकूलित संदर्भ मॉडल तैयार किया जाता है जो प्रासंगिक डेटा स्रोतों, व्यावसायिक नियमों और अर्थपूर्ण संबंधों को सटीक रूप से मैप करता है। इसके बाद, प्रत्येक अतिरिक्त उपयोग के साथ सिस्टम स्वाभाविक रूप से विकसित होता जाता है।.

इस विशिष्ट उपयोग-मामले पर आधारित दृष्टिकोण के कई मूलभूत लाभ हैं। पहला, यह मूल्य का शीघ्र प्रमाण प्रदान करता है। एक व्यापक सैद्धांतिक मॉडल विकसित करने में महीनों व्यतीत करने के बजाय, एक कार्यशील प्रणाली जो मापने योग्य लाभ उत्पन्न करती है, शीघ्रता से तैयार हो जाती है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि गार्टनर का कहना है कि अधिकारी अपने एआई निवेश पर प्रतिफल देखने के लिए तेजी से अधीर हो रहे हैं। दूसरा, यह जटिलता को प्रबंधनीय स्तर तक कम करता है। अनुबंध विश्लेषण के लिए एक प्रासंगिक मॉडल को उत्पादन नियोजन की डेटा आवश्यकताओं से जूझने की आवश्यकता नहीं होती है, और इसके विपरीत भी। तीसरा, यह आधुनिक उद्यम एआई की वास्तविक कार्यप्रणाली को दर्शाता है। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू का तर्क है कि जब सभी कंपनियों के पास समान एआई मॉडल तक पहुंच होती है, तो संदर्भ निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ बन जाता है। जो कंपनियां अपनी विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं, ग्राहक डेटा और उद्योग तर्क को एआई संदर्भ में सर्वोत्तम रूप से अनुवादित कर सकती हैं, वे परिचालन उत्कृष्टता की दौड़ जीतती हैं।.

अनुभव से पता चलता है कि संदर्भ अभियांत्रिकी (कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग), जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए प्रासंगिक डेटा की व्यवस्थित तैयारी और संरचना है, एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में स्थापित हो रही है। इसका लक्ष्य मॉडल को यथासंभव अधिक से अधिक डेटा प्रदान करना नहीं है, बल्कि सटीक रूप से सही डेटा प्रदान करना है। उत्पादन परिवेशों में जहां टेलीमेट्री डेटा में गड़बड़ी होती है, प्रणालियां खंडित होती हैं और जोखिम अधिक होता है, अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट प्रासंगिक समझ की कमी के कारण दबाव में विफल हो जाते हैं। इसका समाधान बड़े मॉडलों में नहीं, बल्कि अधिक सटीक संदर्भ मॉडलों में निहित है जो किसी विशिष्ट उपयोग के मामले की सूचना आवश्यकताओं को सटीक रूप से संबोधित करते हैं।.

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तीनों सिद्धांत एक साथ मिलकर काम करते हैं: उद्यम-व्यापी एआई के लिए एक नया परिचालन मॉडल

इन तीनों वास्तुशिल्प सिद्धांतों की शक्ति इनके संयोजन में ही प्रकट होती है। एकीकृत डेटा पहुँच माइग्रेशन की बाधाओं को दूर करती है। पूर्व-निर्मित घटक कार्यान्वयन को गति प्रदान करते हैं। उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडल सटीक और मूल्यवर्धक परिणाम सुनिश्चित करते हैं। ये सभी मिलकर एक ऐसा परिचालन मॉडल बनाते हैं जो पारंपरिक एआई परियोजनाओं की विशिष्ट बाधाओं को व्यवस्थित रूप से दूर करता है।.

प्रबंधित एआई दृष्टिकोण कई प्रमुख आयामों में पारंपरिक दृष्टिकोण से भिन्न है। जहां पारंपरिक डेटा रणनीतियां जटिल पाइपलाइनों के साथ एक केंद्रीय डेटा वेयरहाउस बनाने पर निर्भर करती हैं, वहीं प्रबंधित एआई दृष्टिकोण एपीआई के माध्यम से स्रोत प्रणालियों तक एकीकृत पहुंच को सक्षम बनाता है। यह विकास मॉडल में भी परिलक्षित होता है: कोर कार्यों को आंतरिक रूप से विकसित करने के बजाय, आरएजी जैसे पूर्व-निर्मित मॉड्यूल को कॉन्फ़िगर किया जाता है। इसके अलावा, आधुनिक दृष्टिकोण प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए संदर्भ-जागरूक मॉडल का उपयोग करता है, न कि शुरू से ही एक सार्वभौमिक उद्यम योजना की आवश्यकता होती है।.

इस दृष्टिकोण से उत्पादन पायलट के लिए समय-से-मूल्य प्राप्त करने का समय 9 से 18 महीने से घटकर मात्र 6 से 12 सप्ताह रह ​​जाता है। डेटा इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक प्रयास भी काफी कम हो जाता है; पाइपलाइन रखरखाव के लिए 80 प्रतिशत से अधिक संसाधनों को लगाने के बजाय, कनेक्टर्स के कारण एकीकरण में न्यूनतम प्रयास की आवश्यकता होती है। चूंकि डेटा अपने स्रोत पर ही रहता है, इसलिए अनुपालन जोखिम, जो डेटा स्थानांतरण और केंद्रीकरण के साथ अधिक होता है, भी कम हो जाता है। अंत में, स्केलेबिलिटी कहीं अधिक लचीली है: प्रबंधित एआई दृष्टिकोण नए उपयोग मामलों के माध्यम से स्वाभाविक वृद्धि की अनुमति देता है, जबकि पारंपरिक दृष्टिकोण में अक्सर पूर्ण पुनर्गठन की आवश्यकता होती है।.

यह परस्पर क्रिया संगठनात्मक जड़ता की समस्या का भी समाधान करती है। कंपनियों को अब एआई के पहले लाभ प्राप्त करने से पहले अपने पूरे संगठन को बदलने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, वे एक ठोस, व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक उपयोग के मामले से शुरुआत करते हैं, एकीकृत पहुंच के माध्यम से अपने मौजूदा डेटा परिदृश्य का लाभ उठाते हैं, सिद्ध आधारभूत संरचनाओं को लागू करते हैं, और कुछ ही हफ्तों में मापने योग्य परिणाम प्राप्त करते हैं। प्रत्येक अतिरिक्त उपयोग का मामला मौजूदा संरचना को खतरे में डाले बिना सिस्टम का क्रमिक रूप से विस्तार करता है।.

रणनीतिक प्रतिमान परिवर्तन: परिपूर्ण तैयारी से पुनरावर्ती मूल्य सृजन की ओर

प्रबंधित एआई के तीन वास्तुशिल्पीय सिद्धांत केवल तकनीकी पुनर्गठन से कहीं अधिक हैं। वे कंपनियों द्वारा एआई को अपनाने और उसका विस्तार करने के तरीके में एक रणनीतिक प्रतिमान परिवर्तन को चिह्नित करते हैं। पारंपरिक दृष्टिकोण जलप्रपात तर्क का अनुसरण करता है: पहले, सभी डेटा को समेकित किया जाता है, फिर एक व्यापक मॉडल तैयार किया जाता है, फिर समाधान विकसित किया जाता है, और अंत में, इसे तैनात किया जाता है। प्रत्येक चरण को पूरा करने के बाद ही अगला चरण शुरू होता है, और प्रत्येक चरण में विफलता का जोखिम होता है।.

दूसरी ओर, प्रबंधित एआई एक पुनरावृत्ति तर्क का अनुसरण करता है जो एआई प्रणालियों की विशिष्ट गतिशीलता के साथ चुस्त सॉफ्टवेयर विकास को जोड़ता है। पहला उपयोग मामला सभी डेटा को केंद्रीकृत किए बिना लॉन्च किया जा सकता है, क्योंकि एकीकृत पहुंच इसे अनावश्यक बना देती है। कार्यान्वयन तीव्र है क्योंकि कस्टम विकास के बजाय सिद्ध बिल्डिंग ब्लॉक का उपयोग किया जाता है। संदर्भ को सटीक रूप से अनुकूलित किया जाता है क्योंकि केवल उस विशिष्ट उपयोग मामले से संबंधित संबंधों को ही मॉडल किया जाता है। समाधान के प्रदर्शन को तुरंत मापा जा सकता है, और प्राप्त अंतर्दृष्टि को अगले चरण में शामिल किया जाता है।.

यूरोप में प्रतिस्पर्धा, नियमन और कुशल श्रमिकों की कमी जैसे दबावों का सामना कर रही कंपनियों के लिए, यह दृष्टिकोण एक व्यवहार्य मार्ग प्रदान करता है। वर्तमान उद्योग विश्लेषणों के अनुसार, संयोजनीय, मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर को स्केलेबल और लचीले एआई पारिस्थितिकी तंत्र की नींव माना जाता है। साथ ही, यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम जैसे बढ़ते नियमन के कारण ऐसे आर्किटेक्चर की आवश्यकता है जो पारदर्शिता, लेखापरीक्षा और शासन को शुरू से ही समाहित करें, न कि बाद में जोड़ें।.

फाइवट्रान के अध्ययन से पता चलता है कि किस दिशा में चीजें आगे बढ़ रही हैं: 65 प्रतिशत कंपनियां एआई को लागू करने की अपनी प्राथमिक रणनीति के रूप में डेटा एकीकरण उपकरणों में निवेश करने की योजना बना रही हैं। यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि उद्योग ने संरचनात्मक बदलाव की आवश्यकता को पहचान लिया है। प्रबंधित एआई, अपने तीन सिद्धांतों के साथ, इसके लिए वैचारिक ढांचा प्रदान करता है। जो कंपनियां डेटा का उपयोग उसके मूल स्थान पर करती हैं, आंतरिक विकास के बजाय सिद्ध बिल्डिंग ब्लॉक का उपयोग करती हैं, और एक सार्वभौमिक योजना के बजाय एक विशिष्ट उपयोग के मामले से शुरुआत करती हैं, उन्होंने एआई महत्वाकांक्षा से परिचालन एआई वास्तविकता तक के मार्ग को काफी छोटा करने के लिए संरचनात्मक पूर्वापेक्षाएँ तैयार कर ली हैं।.

Konrad Wolfenstein

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