GenAI पारिस्थितिकी तंत्र को परिपक्व होने में समय लगेगा

Delhi दिल्ली। वैश्विक परामर्श फर्म गार्टनर ने हाल ही में अपनी एक रिपोर्ट में बताया है कि 2025 के अंत तक सभी जनरेटिव AI परियोजनाओं में से लगभग 30 प्रतिशत को PoCs (अवधारणाओं का प्रमाण) के बाद छोड़ दिए जाने की संभावना है। रिपोर्ट के अनुसार, खराब डेटा गुणवत्ता, अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण और बढ़ती लागत या अस्पष्ट व्यावसायिक मूल्य कुछ ऐसे कारण हैं, जिनकी वजह से उद्यम इस तरह के निर्णय लेंगे। इसमें कहा गया है कि GenAI क्षेत्र में पर्याप्त निवेश हो रहा है, लेकिन संगठनों को अभी भी ऐसे निवेशों से वित्तीय लाभ नहीं मिल रहा है। इसने आगे कहा कि GenAI समाधानों की तैनाती में महत्वपूर्ण लागत शामिल है, जो $5 मिलियन से $20 मिलियन तक है।

गार्टनर की वीपी विश्लेषक रीता सल्लम ने कहा, "पिछले साल के प्रचार के बाद, अधिकारी GenAI निवेश पर रिटर्न देखने के लिए अधीर हैं, फिर भी संगठन मूल्य साबित करने और महसूस करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। जैसे-जैसे पहलों का दायरा बढ़ता जा रहा है, GenAI मॉडल विकसित करने और तैनात करने का वित्तीय बोझ तेजी से महसूस किया जा रहा है।" ऐसे अध्ययनों से संकेत मिलता है कि उद्यम अब GenAI समाधानों को लागू करने में वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का सामना कर रहे हैं। GenAI समाधानों के बारे में शुरुआती प्रचार के बाद, संगठन अब ऐसी परियोजनाओं को लागू करने के लागत, लाभ निहितार्थों से निपट रहे हैं। विशेषज्ञों की राय है कि GenAI समाधान उपभोक्ता-पक्ष के समाधान के संबंध में सामने आए हैं, लेकिन उद्यम-स्तरीय समाधान अभी भी दूर की कौड़ी हैं।

उदाहरण के लिए, ChatGPT जैसे GenAI उपकरण सामग्री बना सकते हैं या कोड उत्पन्न कर सकते हैं, जो व्यक्तियों या संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली कुछ समस्याओं को हल कर सकते हैं, लेकिन किसी व्यवसाय के लिए विशिष्ट समाधान प्रदान करने की इसकी क्षमता का मूल्यांकन किया जाना बाकी है। इसके अलावा, उद्यम स्तर पर लागू होने पर परियोजना कार्यान्वयन का लागत पक्ष सबसे महत्वपूर्ण है। "दुर्भाग्य से, GenAI के साथ कोई 'एक आकार सभी के लिए फिट बैठता है' नहीं है, और लागत अन्य प्रौद्योगिकियों की तरह अनुमानित नहीं है। आप जो खर्च करते हैं, आप जिन उपयोग मामलों में निवेश करते हैं और आप जो तैनाती दृष्टिकोण अपनाते हैं, वे सभी लागत निर्धारित करते हैं। चाहे आप बाजार में व्यवधान पैदा करने वाले हों और हर जगह AI को शामिल करना चाहते हों, या आप उत्पादकता लाभ या मौजूदा प्रक्रियाओं का विस्तार करने पर अधिक रूढ़िवादी ध्यान केंद्रित करते हों, प्रत्येक में लागत, जोखिम, परिवर्तनशीलता और रणनीतिक प्रभाव के विभिन्न स्तर होते हैं," गार्टनर ने बताया।