आईटी मैराथन की ज़रूरत नहीं: एंटरप्राइज़ एआई का तेज़ रास्ता – कंपनियां कुछ ही हफ्तों में शुरुआत से उत्पादन तक कैसे पहुंच सकती हैं

शुरुआत से लेकर कुछ ही हफ्तों में उत्पादक एआई तक: डेटा समेकन को अलविदा कहना वास्तविक नवाचार का मार्ग कैसे प्रशस्त करता है

कंपनियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करना अक्सर एक अंतहीन मैराथन जैसा लगता है। अधिकारी त्वरित दक्षता वृद्धि की उम्मीद तो करते हैं, लेकिन आईटी और डेटा टीमें जल्द ही एक बड़े अवरोध में फंस जाती हैं। चौंकाने वाली बात यह है कि न तो मॉडल को प्रशिक्षित करना और न ही उन्हें मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करना, वास्तव में समय बर्बाद करने वाला काम है। असली समस्या डेटा की तैयारी है। यह गहरी जड़ें जमा चुकी धारणा कि कंपनी के सभी डेटा को पहले विशाल डेटा वेयरहाउस में समेकित, साफ और रूपांतरित किया जाना चाहिए, संगठनों को महीनों - या शायद वर्षों - का कीमती समय बर्बाद कर देती है।.

उद्योग के आंकड़े एक चिंताजनक तस्वीर पेश करते हैं: परियोजना के समय का 90 प्रतिशत तक हिस्सा केवल डेटा तैयार करने में ही खर्च हो जाता है। इसका परिणाम है बढ़ती लागत, हताश टीमें और बेहद उच्च त्रुटि दर। गार्टनर के अनुसार, डेटा की अपर्याप्त तैयारी के कारण 2026 तक लगभग 60 प्रतिशत एआई परियोजनाएं विफल होने के कगार पर हैं। पारंपरिक दृष्टिकोण - पहले डेटा आर्किटेक्चर को परिपूर्ण करना, फिर एआई का निर्माण करना - कई लोगों के लिए एक महंगा जाल साबित हुआ है।.

लेकिन यह लंबी तैयारी कोई अटल नियम नहीं है, बल्कि पुरानी मान्यताओं का परिणाम है। जो लोग इन रूढ़ियों पर साहसपूर्वक सवाल उठाते हैं, वे स्थिति को पलट सकते हैं और कार्यान्वयन चक्र को काफी कम कर सकते हैं। सफलता का रहस्य आर्किटेक्चरल प्रतिमान में बदलाव में निहित है: डेटा को श्रमसाध्य रूप से स्थानांतरित करने के बजाय, अग्रणी एकीकृत डेटा एक्सेस पर निर्भर करते हैं, जहां AI सीधे स्रोत से जुड़ता है। सब कुछ शुरू से प्रोग्राम करने के बजाय, वे मॉड्यूलर AI बिल्डिंग ब्लॉक्स (जैसे कि रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन) का उपयोग करते हैं। और विशाल, सार्वभौमिक डेटा मॉडल के बजाय, वे एप्लिकेशन-विशिष्ट संदर्भ के साथ काम करते हैं। डेटा ठीक उसी स्थान पर रहता है जहां वह है - और AI बुद्धिमानी से और वास्तविक समय में संबंधित कार्य के लिए आवश्यक सटीक डेटा तक पहुंचता है।.

यह केंद्रित दृष्टिकोण असंभव लगने वाली चीज़ को संभव बना देता है: वास्तविक डेटा के साथ वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने वाली एक पूर्णतः कार्यात्मक, उत्पादक एंटरप्राइज़ एआई को शुरुआती चरण से लेकर उत्पादन के लिए तैयार होने तक केवल 30 से 60 दिनों में साकार किया जा सकता है। निम्नलिखित लेख में विस्तार से बताया गया है कि यह आर्किटेक्चरल बदलाव कैसे काम करता है, आपको कच्चे डेटा से संदर्भ को सख्ती से अलग करने की आवश्यकता क्यों है, और "पायलट-टू-प्रोडक्शन गैप" को कैसे कम किया जाए।.

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अधिकांश एंटरप्राइज एआई प्रोजेक्ट्स में इतना समय क्यों लगता है?

अधिकांश AI परियोजनाओं की समयसीमा प्रारंभिक डेटा के समेकन और तैयारी के कारण बढ़ जाती है। एक सामान्य उद्यम AI परियोजना एक सुस्थापित प्रक्रिया का पालन करती है, जिसमें आवश्यकताओं का संग्रह और आर्किटेक्चर डिज़ाइन में ही चार से छह सप्ताह लग जाते हैं। इस चरण के दौरान, टीमें समस्या को परिभाषित करती हैं और समाधान की योजना बनाती हैं। पाइपलाइन विकास सहित डेटा की तैयारी में बारह से बीस सप्ताह लगते हैं, और कुछ मामलों में इससे भी अधिक समय लग सकता है। मॉडल विकास, प्रशिक्षण और परिष्करण में आठ से बारह सप्ताह और लग जाते हैं। मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण के लिए चार से आठ सप्ताह, परीक्षण और सत्यापन के लिए चार से छह सप्ताह और परिनियोजन और स्थिरीकरण के लिए दो से चार सप्ताह का समय लगता है। सर्वोत्तम स्थिति में, कुल समयसीमा छह से ग्यारह महीने की होती है। कार्यक्षेत्र में विस्तार, तकनीकी अप्रत्याशितताओं और संगठनात्मक विलंबों को ध्यान में रखने पर, कई परियोजनाएँ अठारह महीने या उससे अधिक समय तक खिंच जाती हैं।.

इस विश्लेषण का सबसे अहम पहलू यह है कि सबसे ज़्यादा समय मॉडल डेवलपमेंट या इंटीग्रेशन में नहीं, बल्कि डेटा तैयार करने में लगता है। स्रोतों को समेकित करना, पाइपलाइन बनाना, स्कीमा को रूपांतरित करना और गुणवत्ता सुनिश्चित करना कुल प्रोजेक्ट समय के साठ प्रतिशत से अधिक समय लेता है। उद्योग सर्वेक्षण भी इसकी पुष्टि करते हैं: डेटा साइंटिस्ट अपना अस्सी प्रतिशत समय डेटा तैयार करने में और केवल बीस प्रतिशत समय वास्तविक विश्लेषण और मॉडलिंग में व्यतीत करते हैं। AI परियोजनाओं के लिए, यह अनुपात अक्सर और भी प्रतिकूल होता है, जिसमें डेटा तैयार करने में प्रोजेक्ट समय का नब्बे प्रतिशत तक खर्च हो सकता है।.

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एआई परियोजनाओं की सफलता में डेटा की तैयारी की क्या भूमिका होती है?

डेटा की उपलब्धता ही वह महत्वपूर्ण कारक है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) परियोजनाओं की सफलता या विफलता निर्धारित करता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, लगभग 60 प्रतिशत एआई परियोजनाएं एआई-तैयार डेटा द्वारा समर्थित न होने पर बंद कर दी जाएंगी। 2024 के गार्टनर सर्वेक्षण से यह भी पता चला कि 63 प्रतिशत संगठनों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अपनी डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं पर भरोसा नहीं है। 2025 के फाइवट्रान एआई और डेटा रेडीनेस सर्वे से पता चलता है कि 42 प्रतिशत कंपनियों ने बताया है कि डेटा की उपलब्धता संबंधी समस्याओं के कारण उनकी आधी से अधिक एआई परियोजनाएं विलंबित, अपर्याप्त या विफल रही हैं। विशेष रूप से चिंताजनक बात यह है कि जिन संगठनों का आधा से कम डेटा केंद्रीकृत है, उनमें से 68 प्रतिशत ने विफल या विलंबित एआई परियोजनाओं के कारण राजस्व हानि की सूचना दी है।.

अत्यधिक केंद्रीकृत कंपनियों में से 67 प्रतिशत कंपनियां अपने डेटा इंजीनियरिंग संसाधनों का 80 प्रतिशत से अधिक हिस्सा केवल डेटा पाइपलाइन के रखरखाव पर खर्च करती हैं, जिससे वास्तविक एआई नवाचार के लिए बहुत कम समय बचता है। एमआईटी की एक रिपोर्ट इससे भी अधिक चौंकाने वाला आंकड़ा प्रकट करती है: लगभग 95 प्रतिशत एआई परियोजनाएं अपेक्षाओं पर खरी नहीं उतरतीं। संदेश स्पष्ट है: डेटा-तैयारी-आधारित रणनीतियों के बिना, कंपनियां मापने योग्य मूल्यवर्धन के बिना महत्वपूर्ण निवेश बर्बाद करने का जोखिम उठाती हैं।.

एआई परियोजनाओं के लिए डेटा समेकन अक्सर एक जाल क्यों बन जाता है?

एंटरप्राइज़ एआई के अधिकांश दृष्टिकोण एक तार्किक श्रृंखला का अनुसरण करते हैं जो हर चरण में तर्कसंगत प्रतीत होती है। एआई को अच्छे डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा विभिन्न प्रणालियों में बिखरा हुआ है। इसलिए एआई द्वारा इसका उपयोग करने से पहले इसे समेकित करना आवश्यक है। समेकन के लिए माइग्रेशन की आवश्यकता होती है। माइग्रेशन के लिए रूपांतरण की आवश्यकता होती है। रूपांतरण के लिए शासन की आवश्यकता होती है। श्रृंखला की प्रत्येक कड़ी अपने आप में सार्थक है। लेकिन इस क्रम के कारण कोई भी लाभ उत्पन्न होने से पहले कई महीने लग जाते हैं।.

यह धारणा इतनी गहराई से बैठी हुई है कि टीमें इस पर सवाल नहीं उठातीं। वे डेटा कार्य के लिए छह महीने का बजट इस तरह निर्धारित करते हैं मानो यह एआई परियोजनाओं को नियंत्रित करने वाला कोई भौतिक नियम हो। परियोजना योजनाओं में डेटा तत्परता चरण शामिल होते हैं जिन्हें एआई विकास शुरू होने से पहले पूरा किया जाना चाहिए। अधिकारी "आपको पहले डेटा को व्यवस्थित करना होगा" वाक्यांश को इतनी बार सुनते हैं कि वे इसे उद्यम प्रौद्योगिकी का स्वाभाविक क्रम मान लेते हैं। समस्या की जड़ यह है कि संगठन विशिष्ट उपयोग के मामले को पहले से प्रदान करने के बजाय भविष्य के हर संभावित उपयोग के मामले के लिए तैयारी कर रहे हैं। इरादा तो अच्छा है। नतीजा यह है कि नींव रखे जाने के दौरान महीनों या वर्षों तक कुछ भी वितरित नहीं किया जाता है। इस बीच, निवेश को सही ठहराने वाला विशिष्ट उपयोग का मामला एक ऐसे रोडमैप पर पड़ा रहता है जो लगातार बदलता रहता है। चौहत्तर प्रतिशत संगठन पांच सौ से अधिक डेटा स्रोतों का प्रबंधन करते हैं या करने की योजना बना रहे हैं, जिससे एकीकरण की जटिलता बहुत बढ़ जाती है।.

निर्माण बनाम खरीद के निर्णय का कार्यान्वयन समय से क्या संबंध है?

निर्माण बनाम खरीद का प्रश्न कार्यान्वयन समय का एक महत्वपूर्ण पहलू है। कस्टम एआई का निर्माण लगभग हमेशा ऊपर वर्णित निर्भरता श्रृंखला को सक्रिय करता है, क्योंकि आप बिल्कुल शुरुआत से शुरू कर रहे हैं और स्टैक की प्रत्येक परत का निर्माण करना पड़ता है। हालांकि, प्लेटफ़ॉर्म खरीदने से लंबी कार्यान्वयन प्रक्रिया से स्वतः मुक्ति नहीं मिलती। कई व्यावसायिक समाधानों को अभी भी अपनी एआई क्षमताओं के तैयार होने से पहले व्यापक डेटा तैयारी की आवश्यकता होती है। विक्रेता शीघ्रता से परिनियोजन कर सकता है, लेकिन यदि उनके सिस्टम को कार्य करने के लिए समेकित, स्वच्छ और रूपांतरित डेटा की आवश्यकता है, तो समयसीमा फिर भी बढ़ जाएगी।.

उद्योग के आंकड़ों से पता चलता है कि अधिकांश कंपनियां अब हाइब्रिड दृष्टिकोण अपना रही हैं। लगभग 76 प्रतिशत कंपनियों ने 2025 में एआई समाधान आंतरिक रूप से विकसित करने के बजाय खरीदे, और जनरेटिव एआई पर कुल उद्यम व्यय 37 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया। विशेषज्ञ और विश्लेषक 80/20 नियम की बात कर रहे हैं: एआई की 80 प्रतिशत आवश्यकताएं खरीदे गए या सदस्यता-आधारित एआई समाधानों से पूरी होती हैं, जबकि 20 प्रतिशत आवश्यकताएं कस्टम-निर्मित, आंतरिक समाधानों से पूरी होती हैं जिनके लिए गहन एकीकरण या विशिष्ट बौद्धिक संपदा की आवश्यकता होती है। अंततः, कार्यान्वयन की गति निर्माण बनाम खरीद के निर्णय की तुलना में आर्किटेक्चर पर अधिक निर्भर करती है। महत्वपूर्ण कारक यह है कि क्या चयनित समाधान एकीकृत डेटा एक्सेस को सक्षम बनाता है और पूर्व-निर्मित घटक प्रदान करता है जो लंबे डेटा समेकन की आवश्यकता को समाप्त करते हैं।.

एक प्रभावी एआई को कार्य करने के लिए वास्तव में क्या चाहिए?

एक प्रभावी एआई को कार्य करने के लिए तीन चीजों की आवश्यकता होती है: प्रासंगिक संदर्भ तक पहुंच, विशिष्ट उपयोग के लिए उस संदर्भ का संगठन, और निर्णय लेने के समय उस संदर्भ की उपलब्धता। इस सूची में यह आवश्यकता स्पष्ट रूप से शामिल नहीं है कि प्रत्येक डेटा स्रोत को एक ही डेटा वेयरहाउस में समेकित किया जाना चाहिए, कि प्रत्येक सिस्टम में प्रत्येक क्षेत्र में डेटा की गुणवत्ता उत्तम होनी चाहिए, या कि पहली एआई क्वेरी चलाने से पहले एक व्यापक एंटरप्राइज डेटा मॉडल बनाया जाना चाहिए।.

अधिकांश AI उपयोग मामलों के लिए आवश्यक न्यूनतम संदर्भ, टीमों द्वारा आमतौर पर माने जाने वाले संदर्भ से कहीं अधिक सीमित होता है। अनुबंध विश्लेषण के लिए AI को अनुबंध, परिशिष्ट, पक्षकार और दायित्वों की आवश्यकता होती है। इसे संपूर्ण डेटा वेयरहाउस या प्रत्येक व्यावसायिक कार्य को समाहित करने वाले मानकीकृत मास्टर डेटा मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है। ग्राहक सेवा के लिए AI को इंटरैक्शन इतिहास, उत्पाद जानकारी और केस रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है। इसे CRM सिस्टम से प्रत्येक टेबल को नए प्लेटफॉर्म पर माइग्रेट करने की आवश्यकता नहीं होती है। अनुपालन निगरानी के लिए AI को नीति दस्तावेज़, लेनदेन रिकॉर्ड और नियामक संदर्भों की आवश्यकता होती है। इसे संगठन द्वारा अब तक संग्रहीत प्रत्येक बाइट वाले संपूर्ण डेटा लेक की आवश्यकता नहीं होती है। डेटा और संदर्भ के बीच का अंतर यहाँ महत्वपूर्ण है: केवल डेटा ही पर्याप्त नहीं है; संदर्भ मायने रखता है—जानकारी का अर्थ, संबंध और किसी विशिष्ट कार्य के लिए उसकी प्रासंगिकता।.

तेजी से एआई को लागू करने की प्रक्रिया, वास्तुकला की दृष्टि से लंबी प्रक्रिया से किस प्रकार भिन्न होती है?

गति वास्तुकला संबंधी निर्णयों का परिणाम है, न कि शॉर्टकट या सरलीकृत आवश्यकताओं का। तीन डिज़ाइन सिद्धांत तीव्र तैनाती को लंबी कार्यान्वयन प्रक्रियाओं से अलग करते हैं।.

डेटा समेकन के बजाय संघबद्ध पहुंच

पहला सिद्धांत है फेडरेटेड एक्सेस। इसमें, AI लेयर कनेक्टर्स और API के ज़रिए सीधे उन सोर्स सिस्टम से जुड़ती है जहाँ डेटा मौजूद होता है, डेटा को पहले स्थानांतरित करने की ज़रूरत नहीं होती। इससे माइग्रेशन और पाइपलाइन डेवलपमेंट में लगने वाले महीनों का समय बच जाता है क्योंकि माइग्रेट करने के लिए कुछ भी नहीं होता और न ही कोई पाइपलाइन बनानी पड़ती है। फेडरेटेड डेटा प्रोसेसिंग एक अधिक चुस्त मॉडल प्रदान करता है क्योंकि गणना वहीं होती है जहाँ डेटा संग्रहीत होता है। इससे अनावश्यक डेटा स्थानांतरण कम होता है, रीयल-टाइम इनसाइट जनरेशन में सहायता मिलती है और विभिन्न क्षेत्रों में नियामक अनुपालन सुनिश्चित होता है। आधुनिक फेडरेशन प्लेटफॉर्म नए डेटा स्रोतों को तेज़ी से शामिल करने में भी सक्षम बनाते हैं, चाहे वह किसी नए SaaS एप्लिकेशन से हो या किसी अधिग्रहीत व्यावसायिक इकाई से।.

कस्टम डेवलपमेंट के बजाय पहले से निर्मित घटक

दूसरा सिद्धांत पूर्वनिर्मित घटकों से संबंधित है। खोज, निष्कर्षण, तार्किक तर्क और स्वचालन तैयार घटकों के रूप में उपलब्ध होते हैं जिन्हें शुरू से प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं होती, बल्कि उन्हें कॉन्फ़िगर और असेंबल किया जा सकता है। जब मुख्य एआई क्षमताएं मॉड्यूलर घटकों के रूप में पहले से मौजूद होती हैं, तो कार्यान्वयन विकास के बजाय कॉन्फ़िगरेशन और एकीकरण बन जाता है। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) ऐसे ही एक पूर्वनिर्मित घटक का प्रमुख उदाहरण है। आरएजी सिस्टम बड़े भाषा मॉडल को उद्यम ज्ञान के साथ जोड़ते हैं, जिससे परिणाम वर्तमान, समझने योग्य और व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए अधिक प्रासंगिक होते हैं, और इसके लिए मॉडल को बार-बार प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं होती।.

सार्वभौमिक योजनाओं के बजाय विशिष्ट परिस्थितियों के अनुरूप संदर्भ मॉडल का उपयोग करें।

तीसरा सिद्धांत उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल है। प्रत्येक उपयोग-मामले को एक अनुकूलित संदर्भ परिभाषा प्राप्त होती है जो स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करती है कि कौन सी संस्थाएँ और संबंध प्रासंगिक हैं। नए उपयोग-मामलों के लिए नए संदर्भ मॉडल बनाए जाते हैं। आर्किटेक्चर प्रत्येक परिनियोजन के साथ धीरे-धीरे विकसित होता है, न कि किसी भी चीज़ को जारी करने से पहले एक व्यापक डिज़ाइन की आवश्यकता होती है। ये कोई समझौता या कामचलाऊ उपाय नहीं हैं, बल्कि डिज़ाइन संबंधी निर्णय हैं जो उत्पादन एआई के वास्तविक कामकाज को दर्शाते हैं।.

फेडरेटेड एक्सेस का वास्तव में क्या अर्थ है और यह इतना प्रभावी क्यों है?

फेडरेटेड एक्सेस का मतलब है कि डेटा को केंद्रीय रिपॉजिटरी में ले जाने के बजाय, जहां वह मौजूद है वहीं से क्वेरी और प्रोसेस किया जाता है। एक मोनोलिथिक डेटा वेयरहाउस के बजाय, जिसमें सभी स्रोतों को माइग्रेट करना पड़ता है, एक फेडरेटेड सिस्टम मौजूदा स्रोत सिस्टम से कनेक्टर्स प्रदान करता है। AI लेयर CRM सिस्टम, ERP डेटाबेस, डॉक्यूमेंट मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म और अन्य स्रोतों को सीधे एक्सेस करती है, इन सिस्टम में किसी भी तरह के बदलाव या उनके डेटा की प्रतिकृति की आवश्यकता नहीं होती है।.

यह दृष्टिकोण पारंपरिक एआई परियोजनाओं के कई सबसे अधिक समय लेने वाले चरणों को एक ही बार में समाप्त कर देता है। इसमें कोई माइग्रेशन, पाइपलाइन विकास या स्कीमा रूपांतरण शामिल नहीं है। समय की बचत बहुत अधिक होती है क्योंकि यह ठीक उसी चरण को समाप्त कर देता है जो पारंपरिक परियोजनाओं में कुल परियोजना अवधि के साठ प्रतिशत से अधिक समय लेता है। फेडरेटेड डेटा प्रोसेसिंग डेटा संप्रभुता नियमों के अनुपालन को भी सरल बनाता है, क्योंकि कई क्षेत्राधिकारों में यह आवश्यक है कि कुछ डेटा श्रेणियां क्षेत्रीय सीमाओं के भीतर ही रहें। केंद्रीकृत डेटा भंडारों के लिए डिज़ाइन की गई पारंपरिक ईटीएल पाइपलाइनें अक्सर महंगे रीडिज़ाइन के बिना इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर पाती हैं। फेडरेटेड एआई मॉडल को सीधे वहीं प्रशिक्षित करता है जहां डेटा मौजूद होता है, जिससे महंगे स्थानांतरण, डेटा सामंजस्य और अनुपालन संबंधी बाधाएं दूर हो जाती हैं। इसका परिणाम तेजी से तैनाती, कम लागत और डेटा गोपनीयता की गारंटी के रूप में सामने आता है।.

एआई परियोजनाओं को गति देने में पूर्व-निर्मित घटकों की क्या भूमिका होती है?

पहले से निर्मित बिल्डिंग ब्लॉक्स किसी डेवलपमेंट प्रोजेक्ट के कार्यान्वयन को कॉन्फ़िगरेशन प्रोजेक्ट में बदल देते हैं। सर्च फ़ंक्शन, एक्सट्रैक्शन लॉजिक, रीजनिंग इंजन और ऑटोमेशन नियमों को शुरू से प्रोग्राम करने के बजाय, कंपनियां पहले से ही परीक्षित और सिद्ध मॉड्यूलर घटकों पर निर्भर करती हैं। इन बिल्डिंग ब्लॉक्स को बिल्डिंग घटकों की तरह असेंबल किया जा सकता है और कोर को फिर से विकसित किए बिना विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।.

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) इसका एक विशेष रूप से प्रासंगिक उदाहरण है। RAG आर्किटेक्चर बड़े भाषा मॉडलों को एंटरप्राइज़ नॉलेज बेस से जोड़ते हैं, जिससे मॉडल के स्टैटिक ट्रेनिंग नॉलेज के बजाय वर्तमान, आंतरिक डेटा के आधार पर उत्तर प्राप्त करना संभव हो जाता है। प्रोडक्शन के लिए तैयार RAG ब्लूप्रिंट मल्टीमॉडल एंटरप्राइज़ डेटा में डेटा इनपुट, रिट्रीवल, रीजनिंग और जेनरेशन के लिए एक संपूर्ण आधार प्रदान करते हैं। ऐसे सिस्टम में हाइब्रिड डेंस और स्पार्स रिट्रीवल, GPU-एक्सेलरेटेड इंडेक्सिंग और क्वेरींग, रीरैंकिंग और इंटरचेंजेबल वेक्टर डेटाबेस सपोर्ट शामिल हैं। बिल्ट-इन ऑब्जर्वेबिलिटी और इवैल्यूएशन स्क्रिप्ट टीमों को पायलट से प्रोडक्शन में जाने के दौरान सटीकता, लेटेंसी और गुणवत्ता को मापने में मदद करती हैं। ऐसे पहले से निर्मित घटकों का लाभ उठाकर, कार्यान्वयन समय में भारी कमी आती है, क्योंकि कोर AI क्षमताओं को अब शुरू से विकसित करने की आवश्यकता नहीं होती है।.

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडल सार्वभौमिक डेटा मॉडल से बेहतर क्यों हैं?

यूनिवर्सल डेटा मॉडल किसी संगठन के संपूर्ण सूचना परिदृश्य को पहले एआई एप्लिकेशन के लाइव होने से पहले एक ही स्कीमा में मैप करने का प्रयास करते हैं। इस दृष्टिकोण में संरेखण, मॉडलिंग और गवर्नेंस में भारी प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडल केवल वही परिभाषित करते हैं जिनकी संबंधित एआई एप्लिकेशन को वास्तव में आवश्यकता होती है। अनुबंध विश्लेषण के लिए, इसमें अनुबंध, पक्ष, समय सीमा और दायित्व शामिल होते हैं। ग्राहक सेवा के लिए, इसमें इंटरैक्शन इतिहास, उत्पाद डेटा और केस फाइलें शामिल होती हैं। अनुपालन निगरानी के लिए, इसमें नीतियां, लेनदेन और नियामक संदर्भ शामिल होते हैं।.

इस केंद्रित दृष्टिकोण से कुछ ही हफ्तों में एक कार्यशील AI को तैनात करना संभव हो जाता है, जबकि व्यापक डेटा मॉडल बनाने में महीनों लग जाते हैं। फिर प्रत्येक नए उपयोग के मामले के साथ आर्किटेक्चर धीरे-धीरे बढ़ता जाता है। प्रत्येक नई तैनाती अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप अपना संदर्भ मॉडल जोड़ती है। जो संगठन संदर्भ को साझा अवसंरचना के रूप में मानते हैं, उन्हें दीर्घकाल में कई गुना लाभ मिलता है। सुसंगत परिभाषाओं का अर्थ है कि AI किसी भी एक्सेस प्वाइंट से विश्वसनीय उत्तर प्रदान करता है। केंद्रीकृत शासन स्वाभाविक रूप से बढ़ता है। नए उपयोग के मामले शुरू से शुरू करने के बजाय मौजूदा संदर्भ का लाभ उठाते हैं। यह दृष्टिकोण संगठनों के विभागीय डेटाबेस से लेकर उद्यम-व्यापी डेटा वेयरहाउस तक के विकास को दर्शाता है, सिवाय इसके कि यहां एकीकरण कार्य क्रमिक और उपयोग-मामले-आधारित है।.

तीव्र गति से एआई को लागू करने के लिए एक यथार्थवादी समयसीमा क्या है?

प्लेटफ़ॉर्म-आधारित एंटरप्राइज़ एआई के लिए एक यथार्थवादी समयरेखा पारंपरिक दृष्टिकोण से बिल्कुल अलग दिखती है। पहले और दूसरे सप्ताह उपयोग के मामले की खोज और परिभाषा के लिए समर्पित होते हैं। टीम व्यावसायिक समस्या की पहचान करती है, सफलता के मानदंड परिभाषित करती है और प्रासंगिक संदर्भ वाले डेटा स्रोतों का मानचित्रण करती है। दूसरे और तीसरे सप्ताह में डेटा स्रोतों को जोड़ना और संदर्भ का मॉडलिंग करना शामिल होता है। कनेक्टर उन प्रणालियों से लिंक स्थापित करते हैं जहां डेटा मौजूद होता है। संदर्भ मॉडल यह परिभाषित करता है कि कौन सी संस्थाएं और संबंध इस उपयोग के मामले के लिए प्रासंगिक हैं।.

तीसरे और चौथे सप्ताह कॉन्फ़िगरेशन और प्रारंभिक परीक्षण के लिए समर्पित हैं। एआई क्षमताओं को कॉन्फ़िगर किया जाता है, वास्तविक डेटा के साथ परीक्षण किया जाता है और परिणामों के आधार पर परिष्कृत किया जाता है। चौथे से छठे सप्ताह तक मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकरण और उपयोगकर्ता सत्यापन शामिल है। एआई को उन व्यावसायिक प्रक्रियाओं से जोड़ा जाता है जिनमें यह काम करेगा। उपयोगकर्ता पुष्टि करते हैं कि यह उपयोगी परिणाम देता है। छठे से आठवें सप्ताह तक परिनियोजन, निगरानी सेटअप और उपयोगकर्ताओं को शामिल करने के लिए समर्पित हैं।.

यह कोई खिलौना प्रयोग या सीमित अवधारणा का प्रमाण नहीं है। यह एक वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं को संभालने वाला उत्पादन स्तर का एआई है, जो वास्तविक प्रणालियों से प्राप्त वास्तविक डेटा का उपयोग करता है। संक्षिप्त समयसीमा ऊपर वर्णित संरचनात्मक अंतरों को दर्शाती है: कोई माइग्रेशन नहीं, कोई कस्टम विकास नहीं, और परिनियोजन से पहले कोई व्यापक डेटा मॉडलिंग नहीं। EASI-RAG पद्धति के एक वैज्ञानिक अध्ययन ने व्यवहार में इसकी क्षमता की पुष्टि की: एक औद्योगिक कंपनी में RAG-आधारित एआई प्रणाली को एक महीने से भी कम समय में एक ऐसी टीम द्वारा लागू किया गया, जिसे RAG का कोई पूर्व अनुभव नहीं था, और बाद में उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर इसमें लगातार सुधार किया गया।.

क्या तीव्र एआई कार्यान्वयन केवल सरल उपयोग के मामलों के लिए ही उपयुक्त है?

यह सवाल जायज़ है, क्योंकि इससे यह धारणा बन सकती है कि तीस से साठ दिनों में तैनाती केवल मामूली कार्यों के लिए ही संभव है। सच्चाई इसके विपरीत है। लंबे कार्यान्वयन के बिना एंटरप्राइज़ एआई मूल समस्या का सरलीकृत संस्करण नहीं है। यह उसी व्यावसायिक समस्या के लिए एक अलग दृष्टिकोण है। जो कंपनियां कुछ ही हफ्तों में एआई को लागू करती हैं, वे आवश्यक कार्यों को छोड़ नहीं रही हैं। वे उन अनावश्यक कार्यों से बच रही हैं जो बिना किसी सवाल के मान्यताओं के आधार पर मानक प्रक्रिया बन गए हैं।.

एक अनुबंध विश्लेषण एआई जो फेडरेटेड कनेक्टर्स के माध्यम से अनुबंध डेटाबेस तक पहुंचता है, एक पूर्व-निर्मित निष्कर्षण मॉड्यूल का उपयोग करता है, और उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल को नियोजित करता है, वह उस एआई से कम शक्तिशाली नहीं है जो अठारह महीनों के डेटा समेकन के बाद लाइव होता है। इसके विपरीत, यह तेजी से मूल्य प्रदान करता है और इसमें बार-बार सुधार किया जा सकता है, जबकि पारंपरिक दृष्टिकोण अभी भी विकास चरण में है। अनुपालन निगरानी, ​​पूर्वानुमानित रखरखाव, या ग्राहक-विशिष्ट अनुशंसा प्रणालियों जैसे जटिल उपयोग मामलों को भी इस दृष्टिकोण के साथ लागू किया जा सकता है, बशर्ते कि आर्किटेक्चर फेडरेटेड एक्सेस, मॉड्यूलर बिल्डिंग ब्लॉक्स और उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ पर आधारित हो। मुख्य बात यह समझना है कि जटिलता तैयार किए गए डेटा की मात्रा से नहीं, बल्कि प्रदान किए गए संदर्भ की गुणवत्ता और प्रासंगिकता से उत्पन्न होती है।.

परंपरागत दृष्टिकोण से कंपनियों को किन जोखिमों का सामना करना पड़ता है?

परंपरागत दृष्टिकोण में महत्वपूर्ण व्यावसायिक जोखिम निहित हैं। सबसे स्पष्ट जोखिम समय की हानि है। यदि किसी एआई परियोजना को उत्पादक बनने में अठारह महीने या उससे अधिक समय लगता है, तो कंपनी उस दौरान उन प्रतिस्पर्धी लाभों को खो देती है जो त्वरित कार्यान्वयन से प्राप्त किए जा सकते थे। लंबी अवधि में लागतें बढ़ती जाती हैं: विशेष डेटा टीमों के लिए कर्मियों की लागत, माइग्रेशन वातावरण के लिए बुनियादी ढांचे की लागत और खोए हुए व्यावसायिक मूल्य के कारण अवसर लागत।.

उद्योग सर्वेक्षणों से पता चलता है कि 38 प्रतिशत कंपनियों ने असफल एआई परियोजनाओं के कारण परिचालन लागत में वृद्धि की सूचना दी है। असफल एआई परियोजनाओं के सबसे आम परिणाम के रूप में ग्राहकों की संतुष्टि और वफादारी में कमी को पहचाना गया है। इसके अलावा, परियोजना रद्द होने का भी खतरा रहता है। लगभग आधी एआई पायलट परियोजनाएं उत्पादन स्तर तक कभी नहीं पहुंच पातीं। एक सफल पायलट परियोजना से उत्पादन तक पहुंचने का औसत समय 14 महीने है, जो प्रारंभिक अपेक्षाओं से कहीं अधिक है। कथित तौर पर सफल परियोजनाओं में 35 से 40 प्रतिशत तक बजट में वृद्धि होना असामान्य नहीं है। इसके अलावा, जब ठोस व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न किए बिना बुनियादी ढांचे पर काम करने में कई महीने व्यतीत हो जाते हैं, तो शामिल टीमों का मनोबल गिर सकता है। जब अधिकारियों को बार-बार यह सुनने को मिलता है कि डेटा फाउंडेशन अभी तैयार नहीं है, तो वे एआई को एक रणनीतिक उपकरण के रूप में विश्वास खो देते हैं।.

कोई कंपनी यह कैसे निर्धारित कर सकती है कि वह तीव्र गति से एआई तैनाती के लिए तैयार है या नहीं।

तेजी से एआई को लागू करने की उपयुक्तता कंपनी के आकार या उद्योग पर कम और स्थापित मान्यताओं पर सवाल उठाने की उसकी तत्परता पर अधिक निर्भर करती है। पहला बिंदु यह जांचना है कि क्या कोई विशिष्ट, स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग का मामला मौजूद है। जो कंपनियां पूरे संगठन में एक साथ एआई को लागू करने का प्रयास करती हैं, उन्हें लगभग निश्चित रूप से लंबी कार्यान्वयन प्रक्रियाओं का सामना करना पड़ता है। इसके विपरीत, जो कंपनियां किसी विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रिया की पहचान करती हैं जहां एआई सबसे अधिक क्षमता प्रदान करता है, वे एक केंद्रित कार्यान्वयन के लिए परिस्थितियां बनाती हैं।.

दूसरा महत्वपूर्ण बिंदु डेटा परिदृश्य से संबंधित है। यहाँ मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि सारा डेटा पूरी तरह से साफ-सुथरा और केंद्रीकृत है या नहीं, बल्कि यह है कि विशिष्ट उपयोग के लिए आवश्यक डेटा सुलभ स्रोत प्रणालियों में उपलब्ध है या नहीं। यदि संबंधित अनुबंध दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणाली में हैं, ग्राहक इतिहास सीआरएम प्रणाली में संग्रहीत हैं, और उत्पाद डेटा ईआरपी प्रणाली में बनाए रखा जाता है, तो कनेक्टर्स के माध्यम से एकीकृत पहुँच संभव है। तीसरा महत्वपूर्ण बिंदु संगठनात्मक तत्परता है। उद्योग विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि वार्षिक राजस्व के तीन से पाँच प्रतिशत के विशिष्ट बजट आवंटन के साथ स्पष्ट प्रबंधन समर्थन, विभिन्न विभागों के हितधारकों की भागीदारी, और प्रौद्योगिकी के बजाय व्यावसायिक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करना सफलता के निर्णायक कारक हैं।.

प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट और प्रोडक्टिव एआई में क्या अंतर है?

प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट एक सीमित परीक्षण होता है जो नियंत्रित परिस्थितियों में किया जाता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कोई एआई समाधान सैद्धांतिक रूप से काम करता है। इसमें अक्सर सीमित डेटासेट का उपयोग होता है, सीमित उपयोगकर्ता होते हैं और यह व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत नहीं होता है। इसके विपरीत, एक उत्पादक एआई वास्तविक प्रणालियों से वास्तविक डेटा संसाधित करता है, वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं में कार्य करता है और मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करता है।.

तेज़ तैनाती के संदर्भ में महत्वपूर्ण अंतर यह है कि यहां वर्णित तीस से साठ दिनों की समयसीमा किसी अवधारणा के प्रमाण के लिए नहीं, बल्कि वास्तव में उत्पादक एआई के लिए है। इस समय सीमा के भीतर, एआई को मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जाता है, उपयोगकर्ताओं द्वारा मान्य किया जाता है, और निगरानी प्रणालियों से सुसज्जित किया जाता है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि कई कंपनियां तथाकथित पायलट-से-उत्पादन अंतराल में फंस जाती हैं। सभी एआई पायलट परियोजनाओं में से 47 प्रतिशत कभी भी उत्पादन वातावरण तक नहीं पहुंच पाती हैं। गार्टनर ने पहले ही भविष्यवाणी की है कि खराब डेटा गुणवत्ता, अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण और अस्पष्ट व्यावसायिक मूल्य जैसे कारकों के कारण 2025 के अंत तक तीस प्रतिशत जनरेटिव एआई परियोजनाएं अवधारणा के प्रमाण के बाद छोड़ दी जाएंगी। यहां वर्णित आर्किटेक्चर, अपने एकीकृत पहुंच, पूर्व-निर्मित घटकों और उपयोग-मामले-विशिष्ट संदर्भ मॉडल के साथ, इस अंतर को पाटता है क्योंकि इसे शुरू से ही उत्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि प्रयोगशाला-आधारित अवधारणा के प्रमाण के लिए।.

एआई के संदर्भ में 'संदर्भ' की अवधारणा, डेटा की पारंपरिक अवधारणा से किस प्रकार भिन्न है?

डेटा और संदर्भ के बीच का अंतर तीव्र एआई तैनाती को समझने के लिए मौलिक है। पारंपरिक डेटा परियोजनाएं सूचना को संग्रहित करने, साफ करने और समेकित करने पर केंद्रित होती हैं। जोर इस बात पर होता है कि यथासंभव अधिक से अधिक डेटा को उच्चतम गुणवत्ता में एक केंद्रीय स्थान पर उपलब्ध कराया जाए। दूसरी ओर, संदर्भ किसी विशिष्ट क्षण में किसी विशिष्ट कार्य के लिए सूचना के अर्थ, संबंधों और प्रासंगिकता को संदर्भित करता है।.

एक उदाहरण इस अंतर को स्पष्ट करता है: ग्राहक सेवा प्रतिनिधि की सहायता करने वाले AI एजेंट को पूरे डेटा वेयरहाउस तक पहुँच की आवश्यकता नहीं होती है। उसे केवल उस विशेष बातचीत से संबंधित विशिष्ट उत्पाद दस्तावेज़, ग्राहक इतिहास और समस्या निवारण गाइड की आवश्यकता होती है। परिष्कृत संदर्भ इंजीनियरिंग के बिना, AI सिस्टम को या तो बहुत कम महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है या वे अप्रासंगिक डेटा से भर जाते हैं, जिससे सटीकता और प्रदर्शन दोनों प्रभावित होते हैं। जो कंपनियाँ व्यापक डेटा परियोजनाओं से हटकर केंद्रित संदर्भ प्रबंधन की ओर अपना दृष्टिकोण बदलती हैं, वे अपनी AI परियोजनाओं से सबसे बड़े समय की बर्बादी को दूर करती हैं और तेजी से तैनाती को सक्षम बनाती हैं। जैसा कि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने बताया है, जब प्रत्येक कंपनी के पास समान AI मॉडल तक पहुँच होती है, तो संदर्भ एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ बन जाता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तीव्र विस्तार के लिए नियामक अनुपालन का क्या महत्व है?

नियामक अनुपालन महज गौण चिंता का विषय नहीं है, बल्कि तीव्र एआई तैनाती का एक अभिन्न अंग है। यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम 2 अगस्त, 2026 को पूरी तरह से लागू हो जाएगा, जिसमें विशिष्ट कानूनी आवश्यकताएं और निर्धारित दंड शामिल होंगे। 59 प्रतिशत कंपनियां एआई के लिए डेटा प्रबंधन में नियामक अनुपालन को अपनी सबसे बड़ी चुनौती मानती हैं।.

फेडरेटेड एक्सेस यहाँ एक संरचनात्मक लाभ प्रदान करता है। चूंकि डेटा स्रोत सिस्टम में ही रहता है, इसलिए कई न्यायक्षेत्रों में लागू डेटा संप्रभुता संबंधी आवश्यकताएँ स्वतः ही पूरी हो जाती हैं। इसमें कोई सीमा-पार डेटा स्थानांतरण नहीं होता जिसके लिए अतिरिक्त अनुपालन जाँच की आवश्यकता हो। फेडरेटेड एआई सिस्टम टूल्स का उपयोग करके GDPR, यूरोपीय संघ एआई अधिनियम और उद्योग-विशिष्ट विनियमों के अनुपालन को प्रदर्शित कर सकते हैं। केंद्रीकृत डेटा वेयरहाउस के लिए डिज़ाइन किए गए पारंपरिक ईटीएल पाइपलाइन अक्सर महंगे रीडिज़ाइन के बिना इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर पाते हैं। इसलिए, फेडरेटेड आर्किटेक्चर के माध्यम से तीव्र एआई परिनियोजन न केवल तेज़ है, बल्कि कई मामलों में पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में अधिक विनियामक रूप से अनुपालन भी करता है।.

प्रारंभिक तैनाती के बाद एआई समाधान का विकास किस प्रकार जारी रहता है?

तीस से साठ दिनों में होने वाला प्रारंभिक परिनियोजन आरंभिक बिंदु है, अंतिम बिंदु नहीं। उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडलों के साथ यह आर्किटेक्चर स्वाभाविक रूप से क्रमिक विकास के लिए डिज़ाइन किया गया है। पहले उपयोग-मामले के सफल परिनियोजन के बाद, कंपनी पूरे आर्किटेक्चर को बदले बिना अतिरिक्त उपयोग-मामले जोड़ सकती है। प्रत्येक नए उपयोग-मामले को अपना संदर्भ मॉडल मिलता है, अतिरिक्त डेटा स्रोतों के लिए नए कनेक्टर बनाए जाते हैं, और पूर्व-निर्मित घटकों को नए उद्देश्य के लिए कॉन्फ़िगर किया जाता है।.

इस क्रमिक दृष्टिकोण के कई लाभ हैं। पहला, समग्र अवधारणा के पूरा होने की प्रतीक्षा करने के बजाय, प्रत्येक उपयोग के मामले के साथ तुरंत मूल्य सृजित होता है। दूसरा, संगठन प्रत्येक तैनाती के साथ सीखता है और आगे के उपयोग के मामलों को शीघ्रता से लागू करने की अपनी क्षमता में सुधार करता है। तीसरा, जोखिम सीमित रहता है क्योंकि प्रत्येक उपयोग का मामला स्वतंत्र रूप से कार्य करता है। वास्तुकला वास्तविक व्यावसायिक आवश्यकताओं द्वारा संचालित होकर स्वाभाविक रूप से विकसित होती है, न कि किसी पूर्व-निर्मित समग्र योजना द्वारा जिसे कभी भी पूरी तरह से लागू नहीं किया जा सकता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, 40 प्रतिशत उद्यम अनुप्रयोग कार्य-विशिष्ट एआई एजेंटों का उपयोग करेंगे, जो 2025 में 5 प्रतिशत से कम था। यह क्रमिक दृष्टिकोण कंपनियों को इस वृद्धि के लिए सर्वोत्तम स्थिति में रखता है।.

लंबी प्रक्रिया से कार्यान्वयन अपरिहार्य क्यों है?

बिना लंबे कार्यान्वयन के एंटरप्राइज़ एआई को लागू करना कोई मार्केटिंग का हथकंडा नहीं है। यह एक वास्तविक ढांचा है जो किसी भी संगठन के लिए उपलब्ध है जो अपनी स्थापित मान्यताओं को चुनौती देने के लिए तैयार है। जिन संगठनों ने कुछ ही हफ्तों में एआई को लागू किया है, उन्होंने अलग-अलग विकल्प चुने हैं। उन्होंने डेटा समेकन के बजाय एकीकृत पहुंच को चुना। उन्होंने कस्टम कोड के बजाय बिल्डिंग ब्लॉक्स को चुना। उन्होंने सार्वभौमिक स्कीमा के बजाय उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडल को चुना। उन्होंने आवश्यक कार्यों को नहीं छोड़ा। उन्होंने उन अनावश्यक कार्यों से परहेज किया जो बिना सवाल उठाए मान्यताओं के कारण मानक प्रक्रिया बन गए थे।.

यदि एआई के मूल्य को तेजी से प्राप्त करने से व्यावसायिक दृष्टिकोण में बदलाव आता है, तो त्वरित कार्यान्वयन को सक्षम बनाने वाले वास्तुशिल्पीय निर्णयों पर गंभीरता से विचार किया जाना चाहिए। समयसीमा निश्चित नहीं है। कार्यान्वयन में लंबा समय लगना आवश्यक नहीं है। और सबसे महत्वपूर्ण बात, चुनाव संगठन के हाथ में है। प्रमाण स्पष्ट हैं। उद्योग अनुसंधान, सर्वोत्तम प्रथाएं और वास्तुशिल्पीय सिद्धांत सभी एक ही निष्कर्ष पर पहुंचते हैं: एआई परियोजनाओं में सबसे अधिक समय बर्बाद करने वाला कारक डेटा समेकन है, और यह ठीक वही चरण है जिसे एकीकृत वास्तुशिल्प, मॉड्यूलर बिल्डिंग ब्लॉक और केंद्रित संदर्भ मॉडल के माध्यम से समाप्त किया जा सकता है या काफी कम किया जा सकता है।.

अब किसी कंपनी को कौन से विशिष्ट कदम उठाने चाहिए?

जो कंपनियां तेजी से एआई को लागू करने की दिशा में महत्वपूर्ण बदलाव लाना चाहती हैं, उनके लिए बहु-चरणीय दृष्टिकोण अपनाने की सलाह दी जाती है। सबसे पहले, एक ठोस, मूल्य-सृजन करने वाला उपयोग मामला पहचाना जाना चाहिए जहां एआई व्यवसाय को सबसे अधिक लाभ पहुंचा सके। इस उपयोग मामले के लिए सफलता के स्पष्ट मानदंड होने चाहिए और यह प्रबंधनीय डेटा आवश्यकताओं पर आधारित होना चाहिए।.

मौजूदा डेटा परिदृश्य का मानचित्रण किया जाना चाहिए, जिसका उद्देश्य व्यापक रूप से डेटा को साफ करना नहीं, बल्कि यह निर्धारित करना है कि इस विशिष्ट उपयोग के लिए प्रासंगिक डेटा सुलभ स्रोत प्रणालियों में मौजूद है या नहीं। अगला कदम एक प्लेटफ़ॉर्म-आधारित समाधान का मूल्यांकन करना होना चाहिए जो एकीकृत डेटा एक्सेस, पूर्व-निर्मित एआई घटकों और उपयोग-विशिष्ट संदर्भ मॉडलिंग का समर्थन करता हो। निर्णय निर्माण और खरीद के बीच नहीं होना चाहिए, बल्कि वास्तुकला पर आधारित होना चाहिए: क्या समाधान पूर्व डेटा समेकन के बिना परिनियोजन की अनुमति देता है? क्या यह मॉड्यूलर घटक प्रदान करता है जिन्हें प्रोग्राम करने के बजाय कॉन्फ़िगर किया जाता है? क्या यह सार्वभौमिक स्कीमा के बजाय केंद्रित संदर्भ मॉडल का समर्थन करता है?

अंत में, एक यथार्थवादी लेकिन महत्वाकांक्षी समयसीमा निर्धारित की जानी चाहिए। परियोजना शुरू होने से लेकर उत्पादन तक तीस से साठ दिन का समय कोई कोरी कल्पना नहीं, बल्कि एक प्राप्त करने योग्य लक्ष्य है, बशर्ते वास्तुकला संबंधी पूर्वापेक्षाएँ सही हों। हालांकि, सबसे महत्वपूर्ण कदम सबसे बुनियादी भी है: डेटा और वास्तुकला के बारे में लंबे समय से चली आ रही मान्यताओं पर सवाल उठाने और एक ऐसे दृष्टिकोण को अपनाने की तत्परता जो उत्पादक एआई की वास्तविक आवश्यकताओं पर आधारित हो, न कि उस पर जिसे उद्योग ने वर्षों से अपरिहार्य मान लिया है।.

Konrad Wolfenstein

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