स्थानीय प्रबंधन के लिए व्यावसायिक मामला हमेशा नियंत्रण से शुरू होता है।
इसे स्वयं होस्ट करें, डेटा को अपने वातावरण में संग्रहीत करें, विक्रेता लॉक-इन से बचें। यह एक स्मार्ट प्रवृत्ति है, और लंबे समय तक यह एक स्मार्ट उत्तर था।
जो आंतरिक रूप से चलाया जा सकता था और जो बाह्य रूप से उपलब्ध था, उसके बीच का अंतर प्रबंधनीय था। स्थानीय संस्करण एक उचित विकल्प था.
एआई इसे बदल रहा है।
मुख्य वास्तुकार और मुख्य नवाचार अधिकारी, डुको।
डू-इट-योरसेल्फ इसके बाद आने वाली लगभग हर चीज को नजरअंदाज कर देता है: जैसे-जैसे एआई मॉडल विकसित होते हैं, लोगों को चीजों को चालू रखने की जरूरत होती है, लाइसेंसिंग फीस और कंप्यूटिंग लागत जो परिदृश्य में बदलाव के साथ बढ़ती है, अपडेट चक्र जो कभी निर्धारित समय पर नहीं होते हैं, और छह महीने पहले पूरी तरह से अलग दिखने वाले प्रौद्योगिकी परिदृश्य में किए गए निर्णयों को पार्स करने के लिए आवश्यक कार्य।
इनमें से कोई भी लागत बिल्कुल छिपी नहीं है। जब प्रारंभिक व्यावसायिक मामला असेंबली की लागत से संबंधित हो तो उन्हें अनदेखा करना आसान होता है।
आप AI को स्थानीय रूप से चला सकते हैं – लेकिन यह सर्वोत्तम AI नहीं है
सबसे अधिक सुर्खियाँ बटोरने वाले अत्याधुनिक मॉडल स्वयं-होस्ट नहीं किए जा सकते। उनके विक्रेता उन्हें निजी तैनाती के लिए उपलब्ध नहीं कराते हैं।
आप जिसे लाइसेंस दे सकते हैं और आंतरिक रूप से उपयोग कर सकते हैं वह लगातार विकसित हो रहा है, लेकिन सीमाएं भी हैं। अकेले एंथ्रोपिक ने दो साल से भी कम समय में एक दर्जन से अधिक क्लाउड मॉडल जारी किए हैं, और वे एकमात्र आपूर्तिकर्ता से बहुत दूर हैं।
स्व-होस्टिंग का अर्थ है धीमी रिलीज़ चक्र। अपडेट महंगे और विघटनकारी होते हैं, यही कारण है कि कंपनियां आवश्यकता से अधिक समय तक संस्करणों पर टिकी रहती हैं। यही बात नीचे के उपकरण पर भी लागू होती है।
विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप्स तेजी से अप्रचलित हो रहे हैं। जीपीयू की नई पीढ़ियाँ हर दो साल में सामने आती हैं, जिनमें से प्रत्येक पिछले से काफी बेहतर होती हैं, और प्रत्येक को नए पूंजी निवेश की आवश्यकता होती है। आपका मॉडल पिछड़ जाता है, चिप पिछड़ जाती है, और उनमें से किसी एक को अपग्रेड करना एक प्रमुख परियोजना है।
मॉडल, लाइसेंस, बुनियादी ढांचा, उपकरण, लोग- इनमें से कोई भी पूर्वानुमानित अद्यतन चक्र का पालन नहीं करता है। वर्तमान परिवेश में, “अप्रचलित” का अर्थ यह हो सकता है कि यह कुछ महीनों के लिए पुराना हो गया है। निवेश का प्रत्येक दौर दबाव में होता है और विकल्पों का उचित मूल्यांकन करने के लिए सीमित समय होता है।
प्रतिभा पलायन
परिसर में एआई उपकरण बनाने और चलाने के लिए, आपको ऐसे इंजीनियरों की आवश्यकता है जो वास्तव में आपके व्यवसाय को अलग बनाने वाली चीज़ों पर काम नहीं करते हैं। वे एआई के साथ तालमेल बिठा रहे हैं। जैसे-जैसे मॉडल विकसित होते हैं ट्यूनिंग उपकरण। चीज़ें टूटने पर समस्या निवारण. बुनियादी ढांचा प्रबंधन. नए मॉडल जारी होते ही उनका मूल्यांकन।
जब डेटा प्रोसेसिंग और सामंजस्य की बात आती है, तो ये चीजें आवश्यक हैं, लेकिन ये विभेदक नहीं हैं। उन्हें काम करना चाहिए, लेकिन उन्हें विकसित करने में महत्वपूर्ण समय खर्च करने से आपको कोई फायदा नहीं मिलेगा। यह उस चीज़ का महंगा रखरखाव है जो आपका व्यवसाय नहीं है।
जैसे-जैसे आंतरिक वातावरण का विस्तार होता है और प्रौद्योगिकी का युग आता है, इसे प्रबंधित करने के लिए आवश्यक कर्मियों की संख्या बढ़ती है। ये महंगे विशेषज्ञ हैं, और वे जो कुछ भी करते हैं उससे व्यवसाय आगे नहीं बढ़ता है।
AI क्लाउड की दुनिया में क्यों आता है?
क्लाउड एआई का तर्क वास्तव में क्लाउड कंप्यूटिंग के बारे में नहीं है। यह इस बारे में है कि क्या आपका आर्किटेक्चर उस तकनीक के साथ तालमेल बिठा सकता है जो किसी भी आंतरिक रिलीज चक्र की तुलना में तेजी से विकसित हो रही है।
क्लाउड दुनिया में, नई मॉडल क्षमताएं प्रोजेक्ट के बजाय सुविधाओं के रूप में आती हैं। जब सीमा पर कुछ बेहतर दिखता है तो मंच उसे आत्मसात कर लेता है। अनुपालन वार्तालाप नवीनीकृत नहीं है. सुरक्षा जांच शून्य पर वापस नहीं आती है. इंजीनियरिंग टीम को कुछ भी पुनर्निर्माण नहीं करना पड़ेगा। यह अवसर दिखाई देगा और आपकी संचालन टीम उसी दिन इसका उपयोग कर सकेगी।
नियंत्रण तर्क जिसने कंपनियों को पहले स्थान पर ऑन-प्रिमाइस तैनात करने के लिए प्रेरित किया, वह अभी भी लागू होता है, लेकिन यह अब क्लाउड परिनियोजन के विरोध में नहीं है। अनुमतियाँ, ऑडिट ट्रेल्स, प्रशासन, डेटा संप्रभुता: इन सभी को ठीक से डिज़ाइन किए गए क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर उतनी ही सख्ती से लागू किया जा सकता है, और अक्सर इससे भी अधिक। समझौता बदल गया है. नियंत्रण के लिए अब स्थिर खड़े रहने की आवश्यकता नहीं है।
जो कंपनियां इसे पहले ही पहचान लेती हैं उन्हें फायदा होता है। उनके इंजीनियर इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि व्यवसाय को क्या अलग बनाता है। उनकी संचालन टीमों को बिना क्रय चक्र के हर तिमाही में बेहतर उपकरण प्राप्त होते हैं। प्रश्न “क्या हम कायम हैं?” पूछने वाला नहीं रह जाता.
एक विश्वसनीय साथी के साथ काम करने पर क्या बदलाव आता है?
निर्माण, रखरखाव, सुरक्षा और परीक्षण का बोझ एक समर्पित भागीदार पर डालने का मतलब है कि आपके संसाधन वहीं केंद्रित रहेंगे जहां उन्हें होना चाहिए और आपकी क्षमताएं बाजार के साथ विकसित होंगी।
AWS बेडरॉक जैसे बुनियादी ढांचे पर निर्मित प्लेटफ़ॉर्म नए मॉडल क्षमताओं के उपलब्ध होने पर उनका लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिनमें अत्याधुनिक मॉडल भी शामिल हैं जिन्हें स्वयं-होस्ट नहीं किया जा सकता है। अंतर्निहित वास्तुकला समय के साथ चलती रहती है, इसलिए व्यवसायों को इसका उपयोग करने की आवश्यकता नहीं होगी।
जब कोई बेहतर मॉडल उपलब्ध हो जाता है, तो प्लेटफ़ॉर्म उसे अपना लेता है। कोई नई परियोजना नहीं, कोई अतिरिक्त इंजीनियर नहीं, कोई लंबे महीनों का एकीकरण कार्य नहीं। संचालन टीमें इस बात पर ध्यान केंद्रित करती हैं कि उन्हें क्या करने की आवश्यकता है।
इंजीनियर उन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो एक फर्म को अलग बनाती हैं। और प्रश्न “क्या हम सही मॉडल का उपयोग कर रहे हैं?” निवेश समिति की त्रैमासिक चर्चा समाप्त हो जाती है और यह एक ऐसा विषय बन जाता है जिसे कोई भी बदल देता है।
अपने डेटा को प्रबंधित करने के लिए सर्वोत्तम व्यावसायिक क्लाउड स्टोरेज का उपयोग करें.
यह आलेख के भाग के रूप में तैयार किया गया था टेकराडार प्रो आउटलुकहमारा चैनल आज के तकनीकी उद्योग में सर्वश्रेष्ठ और प्रतिभाशाली दिमागों को पेश करता है।
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