जेनरेटिव एआई रोलआउट के लिए सबसे बड़ी समस्याएं और सर्वोत्तम प्रथाएं – कंप्यूटरवर्ल्ड

चूँकि उद्यम में सही genAI प्रतिभा प्राप्त करना बहुत कठिन है, जो स्टार्टअप घर में genAI विकास लाना आसान बनाने के लिए टूलींग की पेशकश करते हैं, उन्हें तेजी से अपनाए जाने की संभावना होगी। एंड्रीसेन होरोविट्ज़एक उद्यम पूंजी फर्म जिसने हाल ही में एआई अपनाने पर एक अध्ययन जारी किया है।

लागत अधिक है, लेकिन कंपनियों का मानना ​​है कि जेनएआई के लाभ जोखिमों से कहीं अधिक हैं

चन्द्रशेखरन के अनुसार, जेनएआई परियोजनाओं की प्रारंभिक लागत नगण्य है, लेकिन उपयोग के मामलों के विस्तार के साथ वे तेजी से बढ़ सकती हैं, खराब वास्तुशिल्प निर्णयों, अनुमान अनुकूलन में विशेषज्ञता की कमी और अपर्याप्त परिवर्तन प्रबंधन के कारण और बढ़ सकती है, जिससे स्वामित्व की कुल लागत में वृद्धि हो सकती है। GenAI.

एंड्रीसन होरोविट्ज़ ने हाल ही में दर्जनों फॉर्च्यून 500 फर्मों और उनके शीर्ष उद्यम नेताओं के साथ बात की, और 70 और संगठनों का सर्वेक्षण किया, यह समझने के लिए कि वे जेनेरिक एआई का उपयोग, खरीद और बजट कैसे कर रहे हैं।

फर्म ने कहा, “हम इस बात से हैरान थे कि पिछले छह महीनों में जेनएआई के प्रति संसाधन और दृष्टिकोण में कितना बदलाव आया है।” एक नई रिपोर्ट. “हालांकि इन नेताओं को अभी भी जेनरेटिव एआई को तैनात करने के बारे में कुछ आपत्तियां हैं, वे अपने बजट को लगभग तीन गुना कर रहे हैं, छोटे ओपन-सोर्स मॉडल पर तैनात किए जाने वाले उपयोग के मामलों की संख्या का विस्तार कर रहे हैं, और प्रारंभिक प्रयोग से उत्पादन में अधिक कार्यभार को स्थानांतरित कर रहे हैं।”

एंड्रीसन होरोविट्ज़ के अनुसार, किसी मॉडल प्रदाता के पास केवल एक एपीआई होना ही बड़े पैमाने पर जेनेरिक एआई समाधान बनाने और तैनात करने के लिए पर्याप्त नहीं है। अपेक्षित कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे को लागू करने, बनाए रखने और स्केल करने के लिए अत्यधिक विशिष्ट प्रतिभा की आवश्यकता होती है।

आंद्रेसेन होरोविट्ज़ की जनरल पार्टनर सारा वांग ने कहा, “अकेले कार्यान्वयन 2023 में एआई खर्च के सबसे बड़े क्षेत्रों में से एक था और कुछ मामलों में, सबसे बड़ा था।” एक ब्लॉग पोस्ट. “एक कार्यकारी ने उल्लेख किया कि एलएलएम संभवतः भवन उपयोग के मामलों की लागत का एक चौथाई है, जिसमें विकास लागत बजट के अधिकांश हिस्से के लिए जिम्मेदार है।”

गार्टनर द्वारा पिछले साल किए गए दो अलग-अलग सर्वेक्षणों से पता चला है कि सर्वेक्षण में शामिल लगभग 4,000 आईटी नेताओं में से 78% का मानना ​​​​है कि जेनएआई के लाभ तकनीक को लागू करने के जोखिमों से अधिक हैं। हालाँकि, कार्यान्वयन की उच्च लागत के कारण, पहली बार में सही genAI तैनाती प्राप्त करना उनकी सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

GenAI परियोजनाओं के लिए एक और महत्वपूर्ण चुनौती निवेश पर मजबूत रिटर्न (आरओआई) का प्रदर्शन करना है। चन्द्रशेखरन ने कहा, “वास्तविकता यह है कि कई संगठन वित्तीय रिटर्न का ध्यान नहीं रखते हैं, जिससे पहली बार में एआई पहल के लिए आरओआई को परिभाषित करने में कठिनाइयां पैदा होती हैं।”

चन्द्रशेखरन ने कहा, जेनएआई कार्यान्वयन के मूल्य को मापना “उपयोग के मामले, डोमेन या उद्योग के लिए बहुत विशिष्ट है।” “अधिकांश सुधार भविष्य के वित्तीय मूल्य के प्रमुख संकेतकों, जैसे उत्पादकता, चक्र समय, ग्राहक अनुभव, कनिष्ठ लोगों के तेजी से कौशल विकास आदि से जुड़े होंगे।”

संभावित लाभ पहले से निर्धारित करें

गार्टनर के अनुसार, जेनएआई यात्रा में पहला कदम संगठन के लिए एआई महत्वाकांक्षा को निर्धारित करना और जो संभव है उस पर खोजपूर्ण बातचीत करना है। अगला कदम संभावित उपयोग के मामलों की मांग करना है जिन्हें जेनएआई प्रौद्योगिकियों के साथ संचालित किया जा सकता है।

जब तक जेनएआई लाभ तत्काल कर्मचारियों की संख्या में कमी और अन्य लागत में कटौती में तब्दील नहीं हो जाते, तब तक संगठन उम्मीद कर सकते हैं कि उत्पन्न मूल्य का उपयोग कैसे किया जाता है, इसके आधार पर समय के साथ वित्तीय लाभ अधिक धीरे-धीरे प्राप्त होंगे।

उदाहरण के लिए, चन्द्रशेखरन ने कहा, एक संगठन मांग बढ़ने पर कम में अधिक काम करने में सक्षम होता है, कम वरिष्ठ कर्मचारियों का उपयोग करता है, सेवा प्रदाताओं का उपयोग कम करता है, और ग्राहक और कर्मचारी मूल्य में सुधार करता है, जिससे उच्च प्रतिधारण होता है, ये सभी वित्तीय लाभ हैं जो समय के साथ बढ़ता है।

अधिकांश उद्यम अपने स्वयं के मॉडल बनाने के बजाय पूर्व-निर्मित एलएलएम को भी अनुकूलित कर रहे हैं। त्वरित इंजीनियरिंग और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) के उपयोग के माध्यम से, कंपनियां अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए एक ओपन-सोर्स मॉडल को बेहतर बना सकती हैं।

आरएजी एक अधिक अनुकूलित और सटीक जेनएआई मॉडल बनाता है जो मतिभ्रम जैसी विसंगतियों को काफी कम कर सकता है।

आंद्रेसेन होरोविट्ज़ के अनुसार, संगठनों द्वारा जेनएआई को अपनाना छह कारकों पर निर्भर करेगा:

• लागत और दक्षता: यह आकलन करने की क्षमता कि क्या जेनएआई-आधारित सिस्टम का उपयोग करने के लाभ संबंधित खर्चों से अधिक हैं। बड़े डेटा सेट को संभालने और संग्रहीत करने से बुनियादी ढांचे और कम्प्यूटेशनल संसाधनों से संबंधित खर्च बढ़ सकते हैं।
• ज्ञान और प्रक्रिया-आधारित कार्य: उच्च स्तर का ज्ञान और प्रक्रिया-आधारित कार्य बनाम केवल क्षेत्र और भौतिक कार्य।
• उच्च क्लाउड अपनाना: बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए, क्लाउड अपनाने का मध्यम से उच्च स्तर।
• कम विनियामक और गोपनीयता बोझ: उच्च नियामक जांच, डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएं, या नैतिकता पूर्वाग्रह वाले कार्य या उद्योग जेनएआई अपनाने के लिए अच्छे उम्मीदवार नहीं हैं।
• विशिष्ट प्रतिभा: तकनीकी ज्ञान और नई क्षमताओं के साथ मजबूत प्रतिभा, और कार्यबल को शीघ्रता से अनुकूलित करने में मदद करने की क्षमता।
• बौद्धिक संपदा और लाइसेंसिंग और उपयोग समझौते: लाइसेंसिंग/उपयोग समझौतों और प्रतिबंधों का आकलन करने, संबंधित अनुपालन आवश्यकताओं को स्थापित करने और निगरानी करने और प्रासंगिक विक्रेताओं के साथ अनुकूलित समझौतों पर बातचीत करने की क्षमता।

एंड्रीसेन होरोविट्ज़ ने कहा, “क्लाउड सेवा प्रदाताओं के माध्यम से जेनएआई टूल तक पहुंचना भी प्रमुख खरीद पद्धति है, क्योंकि नेता अपने (क्लाउड सेवा प्रदाताओं) की तुलना में अपने डेटा को गलत तरीके से संभालने वाले बंद-स्रोत मॉडल के बारे में अधिक चिंतित थे, और लंबी खरीद प्रक्रियाओं से बचने के लिए।”

उद्यमों को अपने मॉडलों पर आगे बढ़ने और चलाने में मदद करने के लिए, फाउंडेशन मॉडल प्रदाता पेशेवर सेवाएं प्रदान करते हैं, जो आमतौर पर कस्टम मॉडल विकास से संबंधित होती हैं।

GenAI को तैनात करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

सेवा प्रदाता के साथ साझेदारी करने के साथ-साथ, यह भी महत्वपूर्ण है कि संगठन जेनएआई कार्यान्वयन की तैयारी के लिए कदम उठाएं, जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण कार्यबल के अपस्किलिंग और रीस्किलिंग को प्राथमिकता देना है। इसमें सुरक्षा और अनुपालन के बारे में प्रशिक्षण शामिल है – और यह सुनिश्चित करना कि क्लाउड प्रदाता लाइसेंसिंग समझौते उन चिंताओं को भी संबोधित करते हैं।

डेलॉयट का सीआईएसओ के लिए जेनएआई गाइड अनुशंसा करता है कि जेनएआई अपनाने से अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए तैयार संगठन लाइसेंसिंग समझौतों का मूल्यांकन, बातचीत और निगरानी करने के लिए प्रक्रियाओं को लागू करें। संगठनों को जेनएआई उपकरणों की निगरानी करने और जन्मजात पूर्वाग्रहों जैसे एआई विशिष्ट जोखिमों को संबोधित करने के लिए रेलिंग या नियंत्रण स्थापित करने के तरीकों को डिजाइन करना चाहिए।

चूंकि सॉफ्टवेयर कोड संवर्द्धन जेनएआई के लिए एक महत्वपूर्ण उपयोग है, इसलिए कंपनियों के पास मूल्यांकन उपकरण और मॉडल सत्यापन क्षमताएं होनी चाहिए, साथ ही खतरे की निगरानी और पता लगाना चाहिए जो विशेष रूप से जेनएआई मॉडल पर लक्षित हों, डेलॉइट अनुशंसा करता है।

डेलॉइट ने कहा, “सबसे ऊपर, याद रखें, जनरल एआई अपनाने के लिए एक रोड मैप में जोखिम हितधारकों के लिए करीबी, निरंतर सहयोग शामिल होना चाहिए, जिसमें साइबर लीडर, मुख्य संसाधन अधिकारी, एक संगठन की कानूनी टीम और अधिक शामिल हैं, ताकि जोखिमों को समझने और अनुमान लगाने में मदद मिल सके।” .

संगठनों को एआई रोलआउट की तैयारी के लिए अनुसंधान फर्म आईडीसी की सलाह स्पष्ट रूप से व्यावसायिक उद्देश्यों, उपयोग के मामलों और मूल्य को कैसे मापा जाएगा परिभाषित करने से शुरू होती है; उपयोग-मामले स्तर पर “निर्माण बनाम खरीद” निर्णय लेना; और विश्वसनीय समाधान प्रदाताओं के साथ साझेदारी करना। अन्य कदमों में कंपनी नेतृत्व से खरीदारी प्राप्त करना शामिल है; एआई-तत्परता के लिए डेटा बुनियादी ढांचे का आकलन और उन्नयन; और गोपनीयता, सुरक्षा और जिम्मेदार एआई उपयोग के आसपास प्रक्रियाएं और नियंत्रण स्थापित करना।

GenAI पहल को कुछ उपयोगकर्ताओं से लेकर हजारों तक बढ़ाने की आवश्यकता होगी, और अंततः उन्हें पूरे उद्यम में तैनात किया जाना चाहिए। गार्टनर के अनुसार, स्केलिंग जेनएआई को संगठन में कई संभावित उपयोग के मामलों के लिए निर्णय लेने बनाम खरीदने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

गार्टनर ने अपनी रिपोर्ट में कहा, “इस अग्रिम निर्णय का स्थायी प्रभाव होगा और प्रत्येक उपयोग के मामले में इस पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए।” “आदर्श रूप से, आप तब निर्माण करना चाहते हैं जब एआई उत्पाद आपको अपने उद्योग में प्रतिस्पर्धी भेदभाव प्रदान कर सके और जब आपके पास निर्माण प्रक्रिया के लिए पर्याप्त कौशल और जानकारी हो।”

संगठनों को नए विचारों को आज़माने के लिए पायलट कार्यक्रम चलाने चाहिए, जेनएआई के माध्यम से क्या संभव है या क्या नहीं है, इसके लिए संगठन के भीतर मांसपेशियों की स्मृति का निर्माण करना चाहिए और प्रयोग द्वारा सीखना चाहिए।

इसके अतिरिक्त, गार्टनर अनुशंसा करता है कि संगठन:

• एक कंपोज़ेबल जेनएआई प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर डिज़ाइन करें। GenAI परिदृश्य में चार महत्वपूर्ण परतें शामिल हैं – बुनियादी ढाँचा, मॉडल, AI इंजीनियरिंग उपकरण और अनुप्रयोग। सुनिश्चित करें कि आपका प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्चर कंपोज़ेबल, स्केलेबल और गवर्नेंस के साथ अंतर्निहित है।
• अपने जेनएआई प्रयासों में जिम्मेदार एआई ढांचे को सबसे आगे रखें निष्पक्षता, पूर्वाग्रह शमन, नैतिकता, जोखिम प्रबंधन, गोपनीयता, स्थिरता और नियामक अनुपालन जैसे फोकस क्षेत्रों में स्पष्ट सिद्धांतों और नीतियों के साथ जिम्मेदार एआई के लिए एक दृष्टिकोण को परिभाषित और प्रचारित करके।
• डेटा और एआई साक्षरता में निवेश करें, क्योंकि genAI का उपयोग अंततः सभी या कर्मचारियों के एक बड़े वर्ग द्वारा किया जाएगा। प्रासंगिक उपयोग के मामलों की पहचान करने के साथ-साथ संबंधित एआई अनुप्रयोगों को लागू करने और संचालित करने के लिए योग्यता के संदर्भ में एआई का उपयोग करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, कौशल और नौकरियों पर एआई के प्रभाव के आसपास मौजूद डर, अनिश्चितता और संदेह (एफयूडी) को संबोधित करने के लिए करियर मैपिंग क्लीनिक और ओपन माइक सत्र स्थापित करने के लिए एचआर के साथ साझेदारी करें।
• मजबूत डेटा इंजीनियरिंग प्रथाएं बनाएं, क्योंकि GenAI मॉडल संगठनात्मक डेटा के साथ संयुक्त होने पर सबसे अधिक मूल्य प्रदान करते हैं; जिसमें वेक्टर एम्बेडिंग के माध्यम से एंटरप्राइज़ डेटा के साथ मॉडल को एकीकृत करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ-साथ कुशल फाइन-ट्यूनिंग के लिए उभरते दृष्टिकोण पर एआई टीमों को प्रशिक्षण देना शामिल है। मेटाडेटा कैप्चर करने, ज्ञान ग्राफ़ बनाने और डेटा मॉडल बनाने जैसी क्षमताओं में निवेश करें।
• GenAI के लिए उत्पाद दृष्टिकोण अपनाएं जहां समय-सीमा चल रही है और सेवा या उत्पाद के चरणबद्ध होने तक ग्राहक मूल्य को लगातार बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।