हम सभी जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की परिवर्तनकारी शक्ति को देख रहे हैं, जिसमें मानव समाज और वाणिज्य के सभी पहलुओं को नया आकार देने का वादा किया गया है, जबकि कंपनियां एक साथ तीव्र व्यावसायिक अनिवार्यताओं से जूझ रही हैं। 2024 में, कंपनियों को महत्वपूर्ण व्यवधान का सामना करना पड़ा, जिससे उन्हें अप्राप्त राजस्व को रोकने के लिए श्रम उत्पादकता को फिर से परिभाषित करने, सॉफ़्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला को हमलों से बचाने और प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने के लिए संचालन में स्थिरता को शामिल करने की आवश्यकता हुई।

एआई एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है, जो किसी संगठन की समृद्धि और विकास में तेजी से प्रगति कर रहा है। जेनरेटिव एआई (जेन एआई) व्यवसाय के सभी पहलुओं में परिवर्तनकारी नवाचार पेश करता है; आगे से पीछे के कार्यालय तक, चल रहे प्रौद्योगिकी आधुनिकीकरण के माध्यम से, और नए उत्पाद और सेवा विकास में।

जबकि कई संगठनों ने एआई को लागू किया है, प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने और व्यापार विकास को बढ़ावा देने की आवश्यकता नए दृष्टिकोण की मांग करती है: साथ ही एआई रणनीतियों को विकसित करना, उनके मूल्य का प्रदर्शन करना, जोखिम की स्थिति को बढ़ाना और नई इंजीनियरिंग क्षमताओं को अपनाना। इसके लिए समग्र उद्यम परिवर्तन की आवश्यकता है। हम इस परिवर्तन को AI+ उद्यम बनने के रूप में संदर्भित करते हैं।

एक AI+ उद्यम बनें

एक AI+ उद्यम AI को प्राथमिक फोकस के रूप में नवप्रवर्तन करता है, समझता है कि AI संपूर्ण व्यवसाय के लिए मौलिक है, और मानता है कि AI व्यवसाय के सभी पहलुओं को प्रभावित करता है: उत्पाद नवाचार, व्यवसाय संचालन, तकनीकी संचालन, साथ ही लोग और संस्कृति। 

एक AI+ उद्यम पूरे व्यवसाय में AI को प्रथम श्रेणी के कार्य के रूप में एकीकृत करता है। वे समझते हैं कि यदि व्यवसाय का एक क्षेत्र एआई को अपनाता है जबकि अन्य पीछे रह जाते हैं या इसका विरोध करते हैं (वैध चिंताओं के कारण), तो यह शैडो एआई जैसे मुद्दों को बढ़ा देता है, जिससे समग्र रणनीति को लागू करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

AI+ उद्यम होने के लाभ

एआई के साथ विशाल व्यापार अवसर, गार्टनर द्वारा विभिन्न उद्योगों में वैश्विक अर्थव्यवस्था को 3 से 4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का आर्थिक लाभ पहुंचाने का अनुमान लगाया गया है, जो कंपनियों को एआई को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक निवेश को पहचानने के लिए प्रेरित करता है, और निवेश पर नाटकीय रिटर्न (आरओआई) की मांग कर रहे हैं। एआई उपयोग के मामले में निवेश करने से पहले।

एआई+ उद्यम बनकर, ग्राहक न केवल एआई उपयोग के मामले के लिए आरओआई का एहसास कर सकते हैं, बल्कि बड़े पैमाने पर उत्पादन में एआई उपयोग के मामलों को वितरित करने के लिए आवश्यक संबंधित व्यवसाय और तकनीकी क्षमताओं में सुधार भी कर सकते हैं।

उच्च डेटा परिपक्वता वाले संगठन जो उद्यम संरचना और संस्कृति में AI+ परिवर्तन मॉडल को एम्बेड करते हैं, 2.6 गुना अधिक ROI उत्पन्न कर सकते हैं।

आईबीएम ने ग्राहकों को एआई+ एंटरप्राइज बनने के लिए बिजनेस और तकनीकी रणनीति, आर्किटेक्चर, रोडमैप और व्यावहारिक अनुभव से लैस करने के लिए एआई+ एंटरप्राइज ट्रांसफॉर्मेशन विकसित किया है।

एआई+ एंटरप्राइज़ परिवर्तन

एआई और हाइब्रिड क्लाउड में आईबीएम की गहराई के साथ, हमने पाया है कि एआई+ उद्यम बनने वाली कंपनियों को व्यावसायिक परिणामों की तेजी से प्राप्ति होती है। रोमांचक बात यह है कि हम जिनके साथ काम करते हैं उनमें से कई ग्राहक पहले से ही एआई में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर रहे हैं, और एआई+ एंटरप्राइज ट्रांसफॉर्मेशन को अपनाकर, वे ऐसी गतिविधियों को उजागर करते हैं जो बड़े पैमाने पर उत्पादन में एआई चलाने के माध्यम से उनके व्यवसाय के विकास को गति देते हैं।

चित्र 3 एआई+ एंटरप्राइज़ परिवर्तन का सारांश प्रस्तुत करता है, जिसमें पूरे संगठन में कई डोमेन पर प्रकाश डाला गया है जिन्हें एआई+ उद्यम को एआई को बड़े पैमाने पर उत्पादन में लाने के लिए संबोधित करने की आवश्यकता है: 

• मुख्य उपयोग के मामले जो व्यावसायिक प्रदर्शन को बढ़ाते हैं
• इन उपयोग मामलों को लागू करने के लिए जिम्मेदार एआई तकनीक
• एआई पहल को बढ़ावा देने के लिए एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया डेटा फाउंडेशन
• एआई अनुभव प्रदान करने के लिए एप्लिकेशन नवाचार, और एआई अनुरोधों को संभालने के लिए एप्लिकेशन आधुनिकीकरण
• आवश्यकतानुसार एआई, डेटा और एप्लिकेशन चलाने के लिए एकीकरण सहित हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म
• स्कैनिंग और रेलिंग के माध्यम से तैनाती सुरक्षा के साथ ऐप्स, डेटा और एआई के निरंतर अपडेट, संवर्द्धन और फिक्स के लिए पाइपलाइन का निर्माण
• दूसरे दिन के संचालन में एआई का उपयोग करके विफलताओं की भविष्यवाणी (और मरम्मत) करने से पहले की जाती है, जिससे एक ऐसी संस्कृति को बढ़ावा मिलता है जहां कर्मचारी प्रतिस्थापन के डर के बजाय एआई के मूल्य को अपनाते हैं।
• सुरक्षा, शासन, जोखिम और अनुपालन तंत्र न केवल एआई को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक हैं, बल्कि एआई चलाने वाले आईटी एस्टेट के प्रबंधन के लिए भी आवश्यक हैं, जो नियामक अनुपालन के लिए साक्ष्य प्रदान करते हैं।

उपयोग के मामलों से शुरुआत करें

एआई+ उद्यम के लिए सबसे महत्वपूर्ण कदम परिवर्तनकारी उपयोग के मामलों की पहचान करना है। विभिन्न विकल्पों के साथ प्रयोग करने के बाद, उद्यम उच्च-मूल्य वाले उपयोग के मामलों का चयन करता है जो तेज़ आरओआई दिखाते हैं। इसके बाद यह उन्हें संपूर्ण आईटी परिदृश्य में उत्पादन के लिए उपलब्ध कराता है, अतिरिक्त उपयोग के मामलों के लिए आधार तैयार करता है और चल रहे नवाचार को बढ़ावा देता है।

चित्र 4 एआई+ उपयोग केस फ़नल को दर्शाता है जिसे एआई+ उद्यम व्यवस्थित रूप से और सख्ती से उपयोग के मामलों को व्यापक-पहुंच वाले एआई एंटरप्राइज़ समाधानों में बदलने के लिए अपनाता है जो उच्च आरओआई प्रदान करते हैं, जो डिलीवरी, संचालन, सुरक्षा और शासन में संरेखित होते हैं।  

सही एआई तकनीक का उपयोग करें

उपयोग के मामलों की पहचान करने के बाद, एआई+ उद्यम के लिए अगला कदम उपयुक्त एआई तकनीक और वास्तुकला का चयन करना है। अक्सर, यह निर्णय बहुत जल्दी लिया जाता है। उपयुक्तता सुनिश्चित करने में मदद के लिए इसे सोच-समझकर अपनाया जाना चाहिए।

निम्नलिखित पर विचार करें:

• क्या आपको सार्वजनिक फाउंडेशन मॉडल की आवश्यकता है?
• क्या आपको अपना खुद का निर्माण करना चाहिए? यदि हां, तो यह कहां चलेगा?
• क्या आपको अपने डेटा को सार्वजनिक फाउंडेशन मॉडल के साथ जोड़कर पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) मॉडल का उपयोग करना चाहिए?
• क्या आप लीक से हटकर जेन एआई का उपयोग करते हैं? आप प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में कैसे महारत हासिल कर सकते हैं? आपको प्रॉम्प्ट-ट्यून या फाइन-ट्यून कब करना चाहिए?
• किस दृष्टिकोण के लिए ऑन-प्रिमाइसेस GPU की आवश्यकता होती है?
• आप जनरल एआई बनाम भविष्य कहनेवाला एआई बनाम एआई ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग कहां करते हैं? उदाहरण के लिए, पासवर्ड परिवर्तन अनुरोधों को स्वचालित करते समय, क्या आपको एपीआई को कॉल करने के लिए 175 बिलियन पैरामीटर सार्वजनिक फाउंडेशन मॉडल, एक सुव्यवस्थित छोटा मॉडल या एआई ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता है?

जैसे ही आप अपनी एआई तकनीक को इंगित करते हैं, आपका निर्णय एआई+ एंटरप्राइज़ परिवर्तन के अन्य डोमेन को प्रभावित करता है। अधिक जानकारी के लिए, पढ़ते रहें।

एक मजबूत डेटा आधार प्रदान करें

AI मूलतः डेटा पर निर्भर करता है। एक AI+ उद्यम यह सुनिश्चित करता है कि AI के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा भरोसेमंद, पारदर्शी और स्पष्ट वंशावली और प्रभावकारिता वाला हो। अन्यथा, जोखिम बहुत अधिक हो जाते हैं। हम सभी ने ऐसी कंपनियों के उदाहरण देखे हैं जो कमजोर डेटा आधार पर एआई प्रदान करती हैं, जिससे अवांछनीय परिणाम सामने आते हैं। ये परिणाम आम तौर पर तीन श्रेणियों में से एक में आते हैं, जिनमें से कोई भी वांछनीय नहीं है:

• उपयोगी नहीं: ग्राहक आपके परिणामों से अप्रभावित रहते हैं। उदाहरण के लिए, पुराना डेटा, मतिभ्रम और बहुत कुछ।
• शर्मनाक: एआई में उपयोग किए गए डेटा के आधार पर आपत्तिजनक आउटपुट सामने आता है। उदाहरण के लिए, घृणा, दुर्व्यवहार, अपवित्रता और पूर्वाग्रह।
• वित्तीय/आपराधिक: मौजूदा और उभरते डेटा और एआई नियमों का उल्लंघन। उदाहरण के लिए, कॉपीराइट कानून, यूरोपीय संघ का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम, डिजिटल ऑपरेशनल रेजिलिएंस एक्ट (DORA), डेटा संप्रभुता कानून और बहुत कुछ।

एक एआई+ उद्यम आर्किटेक्ट्स को एआई के लिए आवश्यक स्थानों पर आत्मविश्वास से डेटा स्रोत, तैयार करने, बदलने, संरक्षित करने और वितरित करने का अधिकार देता है। 

अनुप्रयोगों का नवप्रवर्तन और आधुनिकीकरण करें

उत्कृष्ट अनुभव प्रदान करने के लिए नए एआई-आधारित अनुप्रयोगों के साथ नवाचार करना आवश्यक है। एआई के साथ इंटरैक्ट करने वाले मौजूदा अनुप्रयोगों को आधुनिक बनाना भी महत्वपूर्ण है। यदि कोई एआई-संचालित मानव संसाधन सहायक कर्मचारियों के लिए कार्य करने की पेशकश करता है, तो यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि कॉल किया जा रहा एप्लिकेशन बढ़े हुए ट्रैफ़िक को संभाल सकता है। अक्सर, इन कार्रवाइयों में एआई सहायक की अचानक मांगों को संभालने के लिए अनुपयुक्त आर्किटेक्चर पर चलने वाले पुराने अनुप्रयोगों के लिए एपीआई को कॉल करना शामिल होता है। धीमे प्रतिक्रिया समय के कारण अक्सर यह निराशाजनक अनुभव देता है।

एक AI+ उद्यम अपने ग्राहकों को नवीन AI एप्लिकेशन प्रदान करने और AI द्वारा प्रस्तुत नई मांगों को पूरा करने के लिए मौजूदा एप्लिकेशन को आधुनिक बनाने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म

एक बार जब एआई, डेटा और एप्लिकेशन समझ में आ जाते हैं, तो चर्चा स्वाभाविक रूप से "हम इस समाधान को कहां चलाएं?" हमारे अनुभव में, उत्तर कई कारकों पर निर्भर करता है, जो समय के साथ बदल सकते हैं, जिसके लिए एक लचीले मंच की आवश्यकता होती है।

एक खुली प्रौद्योगिकी-आधारित हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने से एआई+ उद्यम को अपने व्यवसाय को सीमित किए बिना सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

जैसा कि चित्र 5 में दिखाया गया है, एक हाइब्रिड क्लाउड आर्किटेक्चर पूरे व्यवसाय को विभिन्न तरीकों से बढ़ाता है:

• बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने और ट्यून करने के स्थान में लचीलापन
• छोटे मॉडलों को प्रशिक्षित करने और ट्यून करने के स्थान में लचीलापन
• ऑन-प्रिमाइसेस में, निजी क्लाउड में या यहां तक ​​कि किनारे वाले उपकरणों पर भी अनुमान लगाना कहां है
• RAG आर्किटेक्चर का उपयोग करने वाले एप्लिकेशन मॉडल के करीब चलने पर कम विलंबता का अनुभव करते हैं
• डेटा संप्रभुता कानून डेटा स्थानांतरण को सीमित करते हैं, इसलिए एआई और एप्लिकेशन को डेटा में स्थानांतरित करने की क्षमता होना आवश्यक है
• एक एआई+ फैब्रिक बनाना जो आईटी और व्यावसायिक परिदृश्य में इंटरकनेक्टिविटी प्रदान करता है

ऐप्स, डेटा और AI को लगातार बनाएं और बढ़ाएं

जब AI, डेटा और एप्लिकेशन एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर चलते हैं, तो एक AI+ एंटरप्राइज़ पूर्ण स्वचालन के साथ निरंतर वृद्धि और वितरण के लिए पाइपलाइन और टूलचेन बनाता है। उदाहरण के लिए:

• टेराफॉर्म और एन्सिबल का उपयोग करके प्लेटफ़ॉर्म पाइपलाइन प्रावधान और बुनियादी ढांचे और उन पर चलने वाले सॉफ़्टवेयर को अद्यतन करते हैं
• एप्लिकेशन पाइपलाइन एआई अनुभव प्रदान करने वाले नवीन अनुप्रयोगों और एआई डिजिटल कार्यकर्ताओं द्वारा कार्य किए जा रहे आधुनिक अनुप्रयोगों दोनों के लिए कोड अपडेट को एकीकृत और वितरित करती हैं
• डेटा पाइपलाइन आने वाले डेटा को संसाधित करती है ताकि यह सुनिश्चित करने में मदद मिल सके कि एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा स्रोत वर्तमान और वैध हैं
• एआई पाइपलाइनें बहाव और सटीकता जैसे मेट्रिक्स के आधार पर आवश्यकतानुसार डेटा खींचती हैं, पुनः प्रशिक्षित करती हैं और बढ़ाती हैं

एक एआई+ उद्यम जानता है कि अपने पूरे जीवनचक्र में एप्लिकेशन, डेटा और एआई मॉडल को लगातार कैसे बढ़ाया जाए, जिससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि केवल विश्वसनीय और अनुमोदित एआई फ़ंक्शन ही लाइव हों।

संचालन

एआई-प्रथम दुनिया में भी घटनाएं घटती रहती हैं। हालाँकि, एक AI+ उद्यम AI का उपयोग न केवल ग्राहकों को प्रसन्न करने के लिए बल्कि आईटी समस्याओं को हल करने के लिए भी करता है। सही उपकरणों के साथ, एक AI+ उद्यम कर्मचारी उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि कर सकता है। उदाहरणों में शामिल:

• किसी एप्लिकेशन के बाधित होने और स्वचालित क्षमता बढ़ने पर उसका पता लगाना और उसे ठीक करना
• स्वचालन के उच्च स्तर को सक्षम करने और पूर्वानुमानित रखरखाव प्राप्त करने के लिए पूरे उद्यम में दृश्यता और अंतर्दृष्टि प्रदान करना
• सुरक्षा खतरों को उत्पन्न होने से पहले ही सुरक्षा अंतरालों को बंद करके उन्हें कम करना। उदाहरण के लिए, नियंत्रण पूरा नहीं होने पर प्रावधान को विफल करने के लिए टेराफॉर्म टेम्पलेट्स की अनुपालन नियंत्रण स्कैनिंग का उपयोग करके।

एक एआई+ उद्यम यह भी मानता है कि आवश्यक उपकरणों के साथ-साथ, एक ऐसी संस्कृति को बढ़ावा देना जो एआई को अपनाती है और प्रतिभा को प्रशिक्षित करती है, महत्वपूर्ण है। यह संस्कृति प्रयोग और विशेषज्ञता विकास को प्रोत्साहित करती है। इसके लिए एआई से डरने के बजाय उसका उपयोग करने, उसका मूल्यांकन करने और उसमें तेजी लाने के लिए प्रशिक्षित लोगों की आवश्यकता है।

हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर AI को सुरक्षित और नियंत्रित करें

उत्पादन में बड़े पैमाने पर एआई, विशेष रूप से जेन एआई को तैनात करने के लिए, संगठनों को एक सुरक्षित और शासित वातावरण स्थापित करना होगा। अगली पीढ़ी के एआई का पैमाना और प्रभाव शासन और जोखिम नियंत्रण के महत्व पर जोर देता है। एक AI+ उद्यम AI मॉडल को सुरक्षित करने, निगरानी करने और समझाने के साथ-साथ हाइब्रिड क्लाउड वातावरण में शासन, जोखिम और अनुपालन नियंत्रण की निगरानी के लिए मजबूत उपायों को लागू करके संभावित नुकसान को कम करता है।

मौजूदा क्लाउड गवर्नेंस को नए एआई गवर्नेंस नियंत्रणों के साथ जोड़ना आवश्यक है, जिसके लिए उभरते नियामक परिवर्तनों, जैसे एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क, यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम, आईएसओ/आईईसी 42001 एआई प्रबंधन, और आईएसओ/आईईसी 23894 एआई के अनुपालन पर निरंतर ध्यान देने की आवश्यकता है। जोखिम प्रबंधन।

आज से शुरुआत करें

IBM एक AI+ उद्यम बनने के लिए आपके साथ काम करना चाहता है, जो प्रभावशाली उपयोग के मामले, रणनीतियाँ, आर्किटेक्चर और व्यावहारिक अनुभव प्रदान करता है:

• अपने वर्तमान प्रक्षेप पथ को समझें
• दृष्टिकोण और मॉडल के साथ अपनी AI+ उद्यम रणनीति को आकार दें
• लक्ष्य राज्य समाधान और आर्किटेक्चर का सह-निर्माण करें
• प्रशासन और जोखिम की स्थिति निर्दिष्ट करें
• व्यावसायिक मूल्य मामले को अनुकूलित करें
• अपनी एआई+ उद्यम रणनीति के मूल्य को साबित करने के लिए प्रमुख निकट-अवधि इंजीनियरिंग स्प्रिंट का सह-विकास करें

भविष्य के लेख आर्किटेक्चर, डेमो और रणनीतियों के माध्यम से आईबीएम के परिप्रेक्ष्य को प्रदर्शित करते हुए प्रत्येक एआई + डोमेन में गहराई से उतरेंगे।

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