आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तथा मशीन लर्निंग (एमएल) कुछ सबसे अधिक हैं सम्मोहित उद्यम प्रौद्योगिकियां और दक्षता और कम लागत के वादे के साथ बोर्डों की कल्पना को पकड़ लिया है, और जनता, स्व-ड्राइविंग कारों और स्वायत्त क्वाडकॉप्टर एयर टैक्सियों जैसे विकास के साथ।

बेशक, वास्तविकता अधिक समृद्ध है, क्योंकि एआई ऑनलाइन उत्पाद अनुशंसाओं या उत्पादन लाइनों पर दोषों को पहचानने जैसे क्षेत्रों को स्वचालित करने के लिए एआई की तलाश में है। संगठन वित्तीय सेवाओं, खुदरा और ऊर्जा जैसे ऊर्ध्वाधर उद्योगों में एआई का उपयोग कर रहे हैं, जहां अनुप्रयोगों में धोखाधड़ी की रोकथाम और ऋण के लिए व्यावसायिक प्रदर्शन का विश्लेषण, मौसमी उत्पादों के लिए मांग की भविष्यवाणी और ऊर्जा ग्रिड को अनुकूलित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से क्रंच करना शामिल है।

यह सब एआई की तर्ज पर एक बुद्धिमान मशीन के रूप में विचार से कम है 2001: ए स्पेस ओडिसी एचएएल. लेकिन यह अभी भी तेजी से बढ़ने वाला बाजार है, जो अपने डेटा से अधिक मूल्य प्राप्त करने की कोशिश कर रहे व्यवसायों द्वारा संचालित है, और स्वचालित व्यापार खुफिया और विश्लेषिकी निर्णय लेने में सुधार करने के लिए।

उदाहरण के लिए, उद्योग विश्लेषक फर्म गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि ज्ञान प्रबंधन से आने वाली सबसे तेज वृद्धि के साथ एआई सॉफ्टवेयर का वैश्विक बाजार इस साल 62 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगा। फर्म के अनुसार, सर्वेक्षण में शामिल 48% सीआईओ ने पहले ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को तैनात कर दिया है या अगले 12 महीनों के भीतर ऐसा करने की योजना है।

इस वृद्धि का अधिकांश भाग क्लाउड कंप्यूटिंग में विकास द्वारा संचालित किया जा रहा है, क्योंकि फर्म कम प्रारंभिक लागत और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर की मापनीयता का लाभ उठा सकती हैं। उदाहरण के लिए, गार्टनर क्लाउड कंप्यूटिंग को एआई और एमएल विकास को चलाने वाले पांच कारकों में से एक के रूप में उद्धृत करता है, क्योंकि यह फर्मों को “कम जटिलता के साथ एआई का तेजी से प्रयोग और संचालन करने” की अनुमति देता है।

इसके अलावा, बड़े सार्वजनिक क्लाउड प्रदाता औद्योगिक और वितरण प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए छवि पहचान, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और बढ़त अनुप्रयोगों सहित अपने स्वयं के एआई मॉड्यूल विकसित कर रहे हैं।

एआई और एमएल के लिए सबसे तेजी से बढ़ते अनुप्रयोगों में से कुछ ई-कॉमर्स और विज्ञापन के आसपास हैं, क्योंकि कंपनियां खर्च के पैटर्न का विश्लेषण करती हैं और सिफारिशें करती हैं, और विज्ञापन को लक्षित करने के लिए स्वचालन का उपयोग करती हैं। यह व्यापार डेटा की बढ़ती मात्रा का लाभ उठाता है जो पहले से ही क्लाउड में रहता है, जिससे चलती डेटा से जुड़ी लागत और जटिलता में कटौती होती है।

क्लाउड संगठनों को उन्नत एनालिटिक्स और कंप्यूट सुविधाओं का उपयोग करने देता है, जो अक्सर इन-हाउस बनाने के लिए लागत प्रभावी नहीं होते हैं। इसमें समर्पित, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) का उपयोग और क्लाउड स्टोरेज द्वारा संभव किए गए बहुत बड़े स्टोरेज वॉल्यूम शामिल हैं।

“ऐसी क्षमताएं कई संगठनों की ऑन-प्रिमाइसेस पेशकशों की पहुंच से बाहर हैं, जैसे कि GPU प्रसंस्करण। यह संगठनों की डिजिटल रणनीतियों में क्लाउड क्षमता के महत्व को प्रदर्शित करता है,” सलाहकार फर्म पीए कंसल्टिंग में एआई के प्रमुख ली हॉवेल्स कहते हैं।

कंपनियां क्लाउड-आधारित सेवाओं के माध्यम से एआई के उपयोग में विशेषज्ञता का निर्माण भी कर रही हैं। एक विकास क्षेत्र AIOps है, जहां संगठन अपने आईटी संचालन को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं, विशेष रूप से क्लाउड में।

एक और है एमएलओपीएस, जो गार्टनर का कहना है कि “समग्र एआई वातावरण” बनाने के लिए कई एआई मॉडल का संचालन है। यह फर्मों को छोटे बिल्डिंग ब्लॉक्स से अधिक व्यापक और कार्यात्मक मॉडल बनाने की अनुमति देता है। इन ब्लॉकों को ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम, इन-हाउस या हाइब्रिड वातावरण में होस्ट किया जा सकता है।

क्लाउड सेवा प्रदाताओं की एआई पेशकश

जिस तरह क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर आईटी के बिल्डिंग ब्लॉक्स – कंप्यूट, स्टोरेज और नेटवर्किंग की पेशकश करते हैं – उसी तरह वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग मॉडल की एक श्रृंखला का निर्माण कर रहे हैं। वे एआई- और एमएल-आधारित सेवाओं की भी पेशकश कर रहे हैं जो फर्म, या तृतीय-पक्ष प्रौद्योगिकी कंपनियां अपने अनुप्रयोगों में बना सकती हैं।

इन एआई प्रसादों को एंड-टू-एंड प्रक्रिया होने की आवश्यकता नहीं है, और अक्सर वे नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे कार्यक्षमता प्रदान करते हैं जो एक फर्म के लिए खुद को प्रदान करने के लिए महंगा या जटिल होगा। लेकिन वे ऐसे कार्य भी हैं जिन्हें फर्म की सुरक्षा या नियामक आवश्यकताओं से समझौता किए बिना किया जा सकता है, या जिसमें बड़े पैमाने पर डेटा का प्रवास शामिल है।

इन एआई मॉड्यूल के उदाहरणों में इमेज प्रोसेसिंग और इमेज रिकग्निशन, डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग और विश्लेषण और अनुवाद शामिल हैं।

“हम एक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर काम करते हैं। हम लोगों से ईंटें खरीदते हैं और फिर उन ईंटों से घर और अन्य चीजें बनाते हैं। फिर हम उन घरों को अलग-अलग ग्राहकों तक पहुंचाते हैं, ”डिजिटल वर्कफोर्स के सीईओ मिका वैनियो-मट्टीला कहते हैं, ए रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) कंपनी। फर्म अपने ग्राहकों को ऑटोमेशन सेवाओं के वितरण को बढ़ाने के लिए क्लाउड तकनीकों का उपयोग करती है, जिसमें “एक सेवा के रूप में रोबोट” भी शामिल है, जो या तो Microsoft Azure या एक निजी क्लाउड पर चल सकता है।

वैनियो-मटीला का कहना है कि एआई पहले से ही बिजनेस ऑटोमेशन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। “वह जो शायद सबसे अधिक प्रचलित है वह है बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करणजो मूल रूप से असंरचित दस्तावेजों की समझ बना रहा है,” वे कहते हैं।

“उद्देश्य उन दस्तावेज़ों को ‘रोबोट’, या स्वचालित डिजिटल एजेंटों के लिए सार्थक बनाना है, जो फिर उन दस्तावेज़ों में डेटा के साथ काम करते हैं। यही वह जगह है जहां हमने एआई टूल्स और टेक्नोलॉजी का सबसे ज्यादा इस्तेमाल देखा है और जहां हमने खुद एआई को सबसे ज्यादा लागू किया है।”

वह एआई उपकरण और मॉडल प्रदान करने के लिए बड़ी सार्वजनिक क्लाउड कंपनियों से बढ़ते दबाव को देखता है। प्रारंभ में, यह तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर आपूर्तिकर्ताओं या उनकी कंपनी जैसे सेवा प्रदाताओं के लिए है, लेकिन वह क्लाउड समाधान प्रदाताओं (CSPs) से अपेक्षा करते हैं कि वे सीधे उपयोगकर्ता व्यवसायों को भी अधिक AI तकनीक प्रदान करें।

“यह एक दिलचस्प जगह है क्योंकि बड़े क्लाउड प्रदाता – स्पष्ट रूप से Google के नेतृत्व में, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़ॅन, और अन्य, आईबीएम के साथ-साथ बहुत बारीकी से – ने असंरचित जानकारी को समझने के लिए एमएल- और एआई-आधारित सेवाओं के आसपास सेवाओं को लागू किया है। इसमें तस्वीरों या अनुवाद को पहचानना या वर्गीकृत करना शामिल है।”

ये “सामान्य-उद्देश्य” प्रौद्योगिकियां हैं जिन्हें डिज़ाइन किया गया है ताकि अन्य उनका पुन: उपयोग कर सकें। व्यावसायिक अनुप्रयोग अक्सर बहुत उपयोग-मामले विशिष्ट होते हैं और उन्हें कंपनी की व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। और ड्राइवर रहित कारों जैसे अनुप्रयोगों की तुलना में बैक-ऑफ़िस संचालन पर अधिक ध्यान दिया जाता है।

पीए कंसल्टिंग के हॉवेल्स के अनुसार, क्लाउड प्रदाता “डोमेन-विशिष्ट” मॉड्यूल भी प्रदान करते हैं। वे पहले ही वित्तीय सेवाओं, विनिर्माण और स्वास्थ्य सेवा में विकसित हो चुके हैं, वे कहते हैं।

वास्तव में, क्लाउड में दी जाने वाली AI सेवाओं का दायरा विस्तृत और बढ़ रहा है। “बड़ा [cloud] खिलाड़ियों के पास अब ऐसे मॉडल हैं जिन्हें हर कोई ले सकता है और चला सकता है, ”टिम बोवेस, कंसल्टेंसी ड्यूफ्रेन में डेटा इंजीनियरिंग के एसोसिएट डायरेक्टर कहते हैं। “दो से तीन साल पहले, यह सभी तृतीय-पक्ष तकनीक थी, लेकिन अब वे मालिकाना उपकरण बना रहे हैं।”

उदाहरण के लिए, Azure ऑफ़र करता है अज़ूर एआई, दृष्टि, भाषण, भाषा और निर्णय लेने वाले AI मॉडल के साथ, जिन्हें उपयोगकर्ता AI कॉल के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने एप्लाइड एआई सर्विसेज, कॉग्निटिव सर्विसेज, मशीन लर्निंग और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में अपने प्रसाद को तोड़ दिया।

Google कुछ नाम रखने के लिए AI इन्फ्रास्ट्रक्चर, वर्टेक्स AI, एक ML प्लेटफॉर्म, डेटा साइंस सर्विसेज, मीडिया ट्रांसलेशन और स्पीच टू टेक्स्ट प्रदान करता है। इसका क्लाउड इंफरेंस एपीआई फर्मों को Google के क्लाउड में संग्रहीत बड़े डेटासेट के साथ काम करने देता है। फर्म, आश्चर्यजनक रूप से, क्लाउड जीपीयू प्रदान करती है।

अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) एआई-आधारित सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला भी प्रदान करती है, जिसमें छवि पहचान और वीडियो विश्लेषण, अनुवाद, चैटबॉट के लिए संवादी एआई, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और डेवलपर्स के उद्देश्य से सेवाओं का एक सूट। AWS अपने स्वास्थ्य और औद्योगिक मॉड्यूल को भी बढ़ावा देता है।

बड़े एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर और सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सर्विस (SaaS) प्रदाताओं के पास अपने स्वयं के AI प्रसाद भी हैं। इनमें सेल्सफोर्स (एमएल और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स), ओरेकल (पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, कंप्यूटर विज़न और एनएलपी सहित एमएल टूल्स) और आईबीएम (वाटसन स्टूडियो और वाटसन सर्विसेज) शामिल हैं। संगठनों को उनके पर्यावरणीय जोखिमों को समझने में मदद करने के लिए आईबीएम ने एआई-आधारित उपकरणों का एक विशिष्ट सेट भी विकसित किया है।

विशेषज्ञ फर्मों में H2O.ai, UIPath, Blue Prism और Snaplogic शामिल हैं, हालांकि बाद के तीन को प्योर-प्ले AI प्रदाताओं की तुलना में बेहतर ऑटोमेशन या RPA कंपनियों के रूप में वर्णित किया जा सकता है।

हालाँकि, यह एक अच्छी लाइन है। स्नैपलॉजिक के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी (सीटीओ) जेरेमिया स्टोन के अनुसार, उद्यम अक्सर प्रायोगिक आधार पर एआई की ओर रुख कर रहे हैं, यहां तक ​​कि जहां अधिक परिपक्व तकनीक अधिक उपयुक्त हो सकती है।

“शायद मैंने देखा है कि 60% या 70% प्रयास, कम से कम शुरुआत में, एआई और एमएल की खोज को उन समस्याओं को हल करने के तरीके के रूप में शुरू कर रहे हैं जिन्हें अधिक अच्छी तरह से समझने वाले दृष्टिकोणों के साथ बेहतर हल किया जा सकता है।” “लेकिन यह क्षम्य है क्योंकि, लोगों के रूप में, हम लगातार इस बात के लिए अत्यधिक आशावाद रखते हैं कि सॉफ्टवेयर और तकनीक हमारे लिए क्या कर सकती है – अगर हम नहीं करते, तो हम आगे नहीं बढ़ते।”

एआई के साथ प्रयोग, वे कहते हैं, दीर्घकालिक लाभ लाएंगे।

क्लाउड-आधारित AI की सीमाएं और संभावनाएं

क्लाउड में AI की अन्य सीमाएँ हैं। सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, क्लाउड-आधारित सेवाएं सामान्य डेटा या सामान्य प्रक्रियाओं के लिए सबसे उपयुक्त हैं। यह संगठनों को तीसरे पक्ष के साथ डेटा साझा करने में शामिल सुरक्षा, गोपनीयता और नियामक बाधाओं को दूर करने की अनुमति देता है।

एआई उपकरण डेटा को स्थानांतरित न करके इसका मुकाबला करते हैं – वे स्थानीय व्यावसायिक एप्लिकेशन या डेटाबेस में रहते हैं। और क्लाउड में सुरक्षा में सुधार हो रहा है, उस बिंदु तक जहां अधिक व्यवसाय इसका उपयोग करने के इच्छुक हैं।

“कुछ संगठन अपने सबसे संवेदनशील डेटा को समय-समय पर रखना पसंद करते हैं। हालांकि, क्लाउड प्रदाता उद्योग-अग्रणी सुरक्षा क्षमताओं की पेशकश के साथ, ऐसा करने का कारण तेजी से कम हो रहा है, “पीए कंसल्टिंग के हॉवेल्स कहते हैं।

फिर भी, कुछ कंपनियां लागत के बावजूद अपने स्वयं के एआई मॉडल बनाना और अपना स्वयं का प्रशिक्षण करना पसंद करती हैं। यदि एआई उत्पाद है – और चालक रहित कारें एक प्रमुख उदाहरण हैं – व्यवसाय मॉडल में बौद्धिक संपदा का मालिक बनना चाहेगा।

लेकिन फिर भी, संगठन उन क्षेत्रों से लाभान्वित होते हैं जहां वे सामान्य डेटा और मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। मौसम एक उदाहरण है, छवि पहचान संभावित रूप से दूसरी है।

यहां तक ​​​​कि अपने एआई सिस्टम के लिए बहुत विशिष्ट मांगों वाली कंपनियां भी मॉडल प्रशिक्षण के लिए क्लाउड में विस्तृत डेटा संसाधनों से लाभान्वित हो सकती हैं। संभावित रूप से, वे क्लाउड प्रदाताओं के सिंथेटिक डेटा का भी उपयोग करना चाह सकते हैं, जो डेटा साझाकरण की सुरक्षा और गोपनीयता चिंताओं के बिना मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति देता है।

और उद्योग में कुछ लोग क्लाउड सेवा प्रदाताओं से आने वाली सेवाओं के खिलाफ, सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण शर्त लगाएंगे।

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