AI मॉडेलच्या पलीकडे: व्यावसायिक अंमलबजावणीचे सत्य

तंत्रज्ञान जग नेहमीच पुढील मोठ्या गोष्टीने मोहित होते आणि सध्या, DeepSeek वर सर्वांचे लक्ष केंद्रित आहे. या चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) फर्मने निश्चितच खळबळ उडवून दिली आहे, उच्च-क्षमतेचे, ओपन-सोर्स लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) सादर केले आहेत, ज्यामुळे उद्योगात मोठी चर्चा सुरू झाली आहे. पंडित, धोरणकर्ते आणि तंत्रज्ञान कार्यकारी अधिकारी याच्या परिणामांवर जोरदार चर्चा करत आहेत. जागतिक AI शक्ती संतुलनात हा मोठा बदल दर्शवतो का? अमेरिकेच्या वर्चस्वाचा काळ संपत आहे का? DeepSeek च्या ओपन-सोर्स दृष्टिकोन भविष्यातील नवोपक्रमाच्या दिशेसाठी काय अर्थ ठेवतो?

हे प्रश्न निःसंशयपणे आकर्षक आहेत. तरीही, नवीनतम अल्गोरिदम चमत्काराभोवतीच्या या अनुमानाच्या आणि उत्साहाच्या वावटळीत, एका अत्यंत महत्त्वाच्या मुद्द्याकडे दुर्लक्ष केले जात आहे. DeepSeek, त्याच्या प्रभावी क्षमता असूनही, मूलतः वेगाने विस्तारणाऱ्या AI टूलबॉक्समधील फक्त एक आणखी साधन आहे. सध्या कोणता विशिष्ट मॉडेल कामगिरीच्या मानदंडांमध्ये आघाडीवर आहे हा महत्त्वाचा मुद्दा नाही. त्याहून अधिक गंभीर वास्तव, आणि जे आव्हान बोर्डरूम आणि रणनीती सत्रांमध्ये चर्चेचा विषय असायला हवे, ते म्हणजे केवळ एक लहान अंश – कथितरित्या फक्त ४% – कंपन्या त्यांच्या AI गुंतवणुकीला भरीव, मूर्त व्यावसायिक मूल्यात यशस्वीरित्या रूपांतरित करत आहेत. DeepSeek भोवतीचा गवगवा हा केवळ एक बाजूचा देखावा आहे; मुख्य घटना प्रभावी अंमलबजावणीसाठीचा संघर्ष आहे.

नवीन मॉडेल्सचे मोहक आवाहन: DeepSeek (आणि इतर) का चर्चेत येतात

DeepSeek सारख्या घडामोडी इतके लक्ष का वेधून घेतात हे पूर्णपणे समजण्यासारखे आहे. याची कथा आकर्षक आहे, जी तंत्रज्ञान आणि व्यावसायिक समुदायांमध्ये प्रतिध्वनित होणाऱ्या अनेक महत्त्वाच्या विषयांना स्पर्श करते:

• बदलणारी भू-राजकीय परिस्थिती: DeepSeek चा उदय अनेकांद्वारे चीन AI अनुयायीपासून एक शक्तिशाली नेता बनण्याच्या दिशेने वेगाने संक्रमण करत असल्याचा प्रबळ पुरावा म्हणून पाहिला जातो. हे या महत्त्वपूर्ण क्षेत्रातील अमेरिकेच्या तांत्रिक वर्चस्वाविषयीच्या दीर्घकालीन कल्पनांना आव्हान देते आणि जागतिक स्तरावर भविष्यातील स्पर्धा आणि सहकार्याबद्दल जटिल प्रश्न निर्माण करते. त्यांच्या उत्पादनाची गती आणि गुणवत्ता राष्ट्रीय क्षमतांचे पुनर्मूल्यांकन करण्यास भाग पाडते.
• प्रदर्शित स्पर्धात्मक पराक्रम: बेंचमार्क खोटे बोलत नाहीत. DeepSeek चे मॉडेल्स OpenAI आणि Google सारख्या प्रस्थापित पाश्चात्य दिग्गजांच्या तुलनेत स्वतःचे स्थान टिकवून आहेत आणि काही बाबतीत त्यांना मागे टाकत आहेत. हे एक शक्तिशाली प्रदर्शन आहे की अत्याधुनिक AI विकास केवळ Silicon Valley च्या महाकाय कंपन्यांचे क्षेत्र नाही. हे सिद्ध करते की अत्याधुनिक मॉडेल्स पूर्वी विचारल्यापेक्षा लक्षणीय कार्यक्षमतेने आणि संभाव्यतः कमी संसाधनांच्या खर्चात तयार केले जाऊ शकतात.
• ओपननेस (खुलेपणा) स्वीकारणे: अनेकदा मालकी हक्काच्या, बंद प्रणालींद्वारे वैशिष्ट्यीकृत असलेल्या परिस्थितीत, DeepSeek ची ओपन-सोर्स तत्त्वांप्रति बांधिलकी उठून दिसते. हा दृष्टिकोन अधिक सहयोगी परिसंस्थेला प्रोत्साहन देतो, जगभरातील संशोधक आणि विकासकांना त्यांच्या कामावर आधारित विकास करण्याची परवानगी देऊन जागतिक स्तरावर नवोपक्रमाची गती संभाव्यतः वाढवतो. हे अनेक आघाडीच्या पाश्चात्य मॉडेल्सच्या ‘ब्लॅक बॉक्स’ स्वरूपाच्या अगदी विरुद्ध आहे, ज्यामुळे AI विकासातील पारदर्शकता आणि सुलभतेबद्दल वादविवाद वाढतात.
• सांस्कृतिक रूढींना आव्हान: DeepSeek चे यश थेट त्या जुन्या कथांना आव्हान देते ज्यांनी पूर्वी चीनी नवोपक्रमाची खोली आणि मौलिकता कमी लेखली असेल. हे तांत्रिक प्रगतीसाठी एक वेगळा मार्ग दर्शवते, जो संभाव्यतः भिन्न संशोधन प्राधान्ये, अभियांत्रिकी संस्कृती किंवा राष्ट्रीय धोरणांमध्ये रुजलेला आहे, ज्यामुळे जागतिक नवोपक्रमाच्या गतिशीलतेचे पुनर्मूल्यांकन करण्यास प्रवृत्त होते.
• तांत्रिक निर्बंधांवर मात करणे: DeepSeek ची जलद प्रगती, प्रामुख्याने U.S. द्वारे चीनच्या प्रगत सेमीकंडक्टर तंत्रज्ञानावरील प्रवेश मर्यादित करण्याच्या चालू प्रयत्नांनंतरही झाली आहे. हे AI नेतृत्वाला निश्चितपणे रोखण्यासाठी निर्यात नियंत्रणे वापरण्याच्या अंगभूत अडचणी अधोरेखित करते, असे सुचवते की कल्पकता आणि पर्यायी दृष्टिकोन अनेकदा अशा निर्बंधांना टाळू शकतात, विशेषतः सॉफ्टवेअर आणि अल्गोरिदम विकासाच्या क्षेत्रात.
• खर्च कार्यक्षमतेवर प्रकाश टाकणे: अहवाल सूचित करतात की DeepSeek काही पाश्चात्य प्रतिस्पर्धकांच्या तुलनेत लक्षणीय कमी खर्चात उच्च कार्यक्षमता पातळी गाठत आहे. हे स्पर्धात्मक परिस्थितीत एक नवीन आयाम आणते, AI शर्यतीत कार्यक्षमता आणि संसाधन ऑप्टिमायझेशनला महत्त्वपूर्ण घटक म्हणून महत्त्व देते. हे प्रचंड भांडवली गुंतवणुकीशिवाय शक्तिशाली AI विकसित करण्यासाठी संभाव्य नवीन बेंचमार्क सेट करते.
• संशोधन सामर्थ्य अधोरेखित करणे: मॉडेल्सच्या पलीकडे, DeepSeek ची उपलब्धी चीनमधून उगम पावलेल्या मूलभूत AI संशोधनातील वाढती शक्ती आणि प्रभाव दर्शवते. हे एका खोल बदलाचे संकेत देते, जे प्रतिभेची एक मजबूत पाइपलाइन आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या सैद्धांतिक आधारांना पुढे नेण्यावर राष्ट्रीय लक्ष केंद्रित करते.

जरी या प्रत्येक मुद्द्यावर चर्चा आणि विश्लेषण आवश्यक असले तरी, ते एकत्रितपणे अधिक तात्काळ आणि महत्त्वाच्या ऑपरेशनल आव्हानापासून लक्ष विचलित करतात. यापैकी कोणतीही घडामोड आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स व्यवसाय संदर्भात कसे मूल्य निर्माण करते याच्या मूळ कार्यप्रणालीत मूलभूतपणे बदल करत नाही. नवीन मॉडेल्सची चमक यशस्वी उपयोजनासाठी आवश्यक असलेल्या कष्टाला झाकून टाकते. कटू सत्य कायम आहे: बहुसंख्य संस्थांना AI ला प्रायोगिक प्रयोगशाळांमधून मुख्य प्रक्रियेत आणणे अत्यंत कठीण वाटत आहे, जिथे ते अर्थपूर्ण परतावा निर्माण करू शकेल.

खोलीतील हत्ती: AI ची स्पष्ट अंमलबजावणीतील तफावत

तंत्रज्ञान माध्यमे LLM कार्यक्षमतेतील प्रत्येक वाढीव सुधारणेबद्दल उत्साहाने वार्तांकन करत असताना आणि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्सच्या शर्यतीबद्दल अनुमान लावत असताना, बहुतेक कंपन्यांमध्ये एक अत्यंत कमी आकर्षक वास्तव घडत आहे. AI उत्साहापासून AI-चालित परिणामांपर्यंतचा प्रवास अपेक्षेपेक्षा खूपच धोकादायक ठरत आहे. अनेक अभ्यास आणि उद्योग विश्लेषणे एका चिंताजनक चित्रावर एकत्र येतात:

• AI चा शोध घेणाऱ्या कंपन्यांपैकी बहुसंख्य कंपन्या सुरुवातीच्या टप्प्यात अडकलेल्या आहेत. त्यांनी कदाचित प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट केले असतील किंवा वेगळे पायलट प्रकल्प सुरू केले असतील, परंतु हे उपक्रम क्वचितच मोठ्या प्रमाणावर वाढतात किंवा व्यापक ऑपरेशन्समध्ये अर्थपूर्णपणे समाकलित होतात. अंदाजानुसार कदाचित केवळ २२% कंपन्यांनी या प्राथमिक टप्प्यांच्या पलीकडे काहीतरी काही प्रात्यक्षिक मूल्य काढण्यात यश मिळवले आहे.
• त्यांच्या AI गुंतवणुकीतून खऱ्या अर्थाने भरीव, गेम-चेंजिंग व्यावसायिक परिणाम साधणारा गट चिंताजनकरित्या लहान आहे. सातत्याने उद्धृत केलेला आकडा केवळ ४% च्या आसपास फिरतो. याचा अर्थ असा की AI मध्ये गुंतवणूक करणाऱ्या प्रत्येक पंचवीस कंपन्यांपैकी कदाचित फक्त एक कंपनी तंत्रज्ञानाच्या क्षमतेनुसार महत्त्वपूर्ण धोरणात्मक किंवा आर्थिक लाभ मिळवत आहे.

AI च्या आश्वासनामध्ये आणि त्याच्या व्यावहारिक वापरामध्ये ही धक्कादायक तफावत कशामुळे आहे? कारणे बहुआयामी आहेत, परंतु एक मध्यवर्ती विषय समोर येतो: तंत्रज्ञानावरच लक्ष केंद्रित करणे, त्याऐवजी त्याचा प्रभावीपणे फायदा घेण्यासाठी आवश्यक असलेल्या धोरणात्मक आणि ऑपरेशनल बदलांवर लक्ष केंद्रित न करणे. कंपन्या नवीनतम मॉडेलच्या क्षमतांनी मंत्रमुग्ध होतात – मग ते DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic, किंवा इतर कोणत्याही प्रदात्याचे असो – अंमलबजावणीच्या कठोर परिश्रमावर लक्ष केंद्रित करण्याऐवजी.

ही “पायलट पर्गेटरी” (pilot purgatory) घटना अनेक सामान्य चुकांमधून उद्भवते:

• स्पष्ट धोरणाचा अभाव: सोडवण्यासाठी सु-परिभाषित व्यावसायिक समस्या किंवा तंत्रज्ञान कसे मूल्य निर्माण करेल याच्या स्पष्ट दृष्टीशिवाय AI उपक्रम सुरू केले जातात.
• चमकणाऱ्या वस्तूंचा पाठलाग: सिद्ध झालेल्या उपायांची उपयोजन आणि वाढ करण्याऐवजी, प्रत्येक नवीन मॉडेल किंवा तंत्रज्ञानासह प्रयोग करण्यासाठी संसाधने वळवली जातात.
• अपुरा डेटा पाया: गोंधळलेल्या, विखुरलेल्या किंवा प्रवेश नसलेल्या डेटावर AI लागू करण्याचा प्रयत्न केला जातो, ज्यामुळे खराब कामगिरी आणि अविश्वसनीय परिणाम मिळतात.
• कौशल्य तफावत आणि प्रतिकार: कर्मचाऱ्यांमध्ये AI साधने प्रभावीपणे वापरण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये नसतील किंवा कामाच्या नवीन पद्धती स्वीकारण्यास सांस्कृतिक प्रतिकार असू शकतो.
• एकात्मिकतेच्या जटिलतेचा कमी अंदाज: विद्यमान कार्यप्रवाह आणि प्रणालींमध्ये AI एम्बेड करण्याच्या तांत्रिक आणि संघटनात्मक आव्हानांना अनेकदा कमी लेखले जाते.
• परिणाम मोजण्यात अपयश: AI उपक्रमांद्वारे निर्माण झालेल्या वास्तविक व्यावसायिक मूल्याचा मागोवा घेण्यासाठी स्पष्ट मेट्रिक्स आणि प्रक्रियेचा अभाव पुढील गुंतवणूक योग्य ठरवणे किंवा यश दर्शवणे कठीण करते.

म्हणून, मुख्य आव्हान उपलब्ध AI मॉडेल्समधील कमतरता नाही. अडथळा या शक्तिशाली साधनांना प्रभावीपणे एकात्मिक आणि ऑपरेशनलाइज करण्याच्या संघटनात्मक क्षमतेमध्ये आहे.

कोड क्रॅक करणे: AI उच्च-यशस्वी काय वेगळे करतात

मोठ्या प्रमाणावर AI चा यशस्वीपणे वापर करणाऱ्या कंपन्यांच्या लहान टक्केवारीचे निरीक्षण केल्यास प्राधान्यक्रम आणि पद्धतींचा एक वेगळा संच दिसून येतो. आघाडीच्या जागतिक कंपन्यांसोबत मोठ्या प्रमाणावरील AI अवलंबनाच्या कामाच्या विस्तृत अनुभवावर आधारित, ज्यात टेक दिग्गजांमधील आणि विशेष सल्लागार कंपन्यांमधील नेतृत्वाच्या भूमिकांमधून मिळालेल्या अंतर्दृष्टीचा समावेश आहे, उच्च-यशस्वी लोकांमध्ये तीन महत्त्वपूर्ण भिन्नता सातत्याने समोर येतात:

बक्षिसावर लक्ष केंद्रित करा – केवळ खर्च कमी करणे नव्हे, तर महसूल वाढवणे

एक सामान्य चूक म्हणजे सुरुवातीला AI चा वापर प्रामुख्याने अंतर्गत कार्यक्षमतेत वाढ किंवा खर्च कपात करण्यासाठी करणे. या अनुप्रयोगांचे त्यांचे स्थान असले तरी, सर्वात महत्त्वपूर्ण यश मिळवणाऱ्या कंपन्या टॉप-लाइन वाढ (top-line growth) चालविण्यासाठी AI वापरण्यास प्राधान्य देतात. त्यांना समजते की सर्वात मोठा संभाव्य परतावा अनेकदा महसूल निर्मितीवर थेट परिणाम करणाऱ्या क्षेत्रांना वाढविण्यात असतो:

• विक्री प्रवेग: उच्च-संभाव्य लीड्स ओळखण्यासाठी, विक्री प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, ग्राहक गळतीचा अंदाज घेण्यासाठी किंवा पोहोचण्याच्या प्रयत्नांना वैयक्तिकृत करण्यासाठी AI वापरणे.
• डायनॅमिक प्राइसिंग: रिअल-टाइम मागणी, प्रतिस्पर्धी किंमती, ग्राहक विभाजन आणि इन्व्हेंटरी पातळीवर आधारित किंमत धोरणे ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी AI अल्गोरिदम लागू करणे.
• वर्धित ग्राहक प्रतिबद्धता: हायपर-पर्सनलाइज्ड मार्केटिंग मोहिमा, बुद्धिमान ग्राहक सेवा चॅटबॉट्स, भविष्यवाणी ग्राहक गरजा विश्लेषण आणि सुधारित ग्राहक अनुभव व्यवस्थापनासाठी AI चा फायदा घेणे.

उदाहरणार्थ, एका अब्ज-डॉलरच्या एरोस्पेस घटक निर्मात्याचा विचार करा जो वाढत्या प्रमाणात जटिल रिक्वेस्ट फॉर प्रपोजल्स (RFPs) शी झगडत होता. या दस्तऐवजांची प्रचंड संख्या आणि गुंतागुंत त्यांच्या विक्री आणि अभियांत्रिकी संघांवर ताण आणत होती, ज्यामुळे संधी गमावल्या जात होत्या आणि बोली धोरणे suboptimal होती. RFPs चे वेगाने विश्लेषण करण्यासाठी, मुख्य आवश्यकता ओळखण्यासाठी, कंपनीच्या क्षमतांशी जुळवणीचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि अगदी सुरुवातीच्या प्रस्तावाचे विभाग तयार करण्यात मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेले AI सोल्यूशन लागू करून, त्यांनी एक उल्लेखनीय परिवर्तन साधले. AI ने केवळ कार्ये स्वयंचलित केली नाहीत; त्याने संघाला सक्षम केले:

1. प्रभावीपणे प्राधान्य देणे: सर्वाधिक यश आणि धोरणात्मक मूल्याची शक्यता असलेल्या RFPs त्वरीत ओळखणे.
2. बुद्धिमत्तेने संसाधने वाटप करणे: सर्वात आश्वासक आणि जटिल बोलींवर तज्ञ मानवी प्रयत्नांवर लक्ष केंद्रित करणे.
3. प्रस्तावाची गुणवत्ता आणि गती सुधारणे: सातत्यपूर्ण, उच्च-गुणवत्तेची प्रस्ताव सामग्री जलद तयार करण्यासाठी AI सहाय्याचा फायदा घेणे.

परिणाम केवळ किरकोळ कार्यक्षमता बचत नव्हता; तर तो उच्च विजय दरांमुळे आणि अधिक संधी प्रभावीपणे पाठपुरावा करण्याच्या क्षमतेमुळे चाललेला, प्रति वर्ष $३६ दशलक्ष अतिरिक्त महसूल होता. हे महसूल-उत्पादक क्रियाकलापांकडे AI ला लक्ष्य करण्याच्या शक्तीचे उदाहरण देते, जिथे संभाव्य वाढ अनेकदा खर्च-बचत उपायांपेक्षा कितीतरी पटीने जास्त असते. ४% कंपन्या समजतात की AI चा सर्वात शक्तिशाली अनुप्रयोग अनेकदा वाढीसाठी इंजिन म्हणून असतो, केवळ खर्च कमी करण्याचे साधन म्हणून नाही.

AI ला टिकवून ठेवणे – प्रोत्साहन आणि संस्कृतीची शक्ती

अत्याधुनिक AI साधने तैनात करणे ही केवळ अर्धी लढाई आहे; कर्मचाऱ्यांद्वारे त्यांचा सातत्याने आणि प्रभावीपणे वापर केला जाईल याची खात्री करण्यासाठी मानवी वर्तन आणि संघटनात्मक संस्कृतीला संबोधित करणे आवश्यक आहे. तंत्रज्ञान अवलंबन हे मूलतः बदल व्यवस्थापन आव्हान आहे. महत्त्वपूर्ण AI परिणाम साधणाऱ्या कंपन्या हे ओळखतात आणि AI एकत्रीकरणाला प्रोत्साहन देण्यासाठी आणि पुरस्कृत करण्यासाठी त्यांच्या संस्था आणि प्रोत्साहनांची सक्रियपणे रचना करतात. दृष्टिकोन भिन्न असू शकतात, परंतु मूळ तत्त्व संरेखन आहे:

• थेट आर्थिक प्रोत्साहन: Klarna सारख्या काही फिनटेक कंपन्यांनी थेट दृष्टिकोन स्वीकारला आहे. ते कर्मचाऱ्यांच्या भरपाईला – इक्विटी आणि रोख बोनससह – त्यांच्या संबंधित भूमिका आणि संघांमध्ये AI च्या यशस्वी अवलंबन आणि परिणामाशी स्पष्टपणे जोडतात. यामुळे एक शक्तिशाली अंतर्गत गतिशीलता निर्माण होते जिथे व्यक्ती आणि विभाग AI-चालित कार्यक्षमता आणि सुधारणा शोधण्यासाठी आणि अंमलात आणण्यासाठी जोरदारपणे प्रेरित होतात, AI च्या योगदानाला जास्तीत जास्त करण्यावर केंद्रित स्पर्धात्मक वातावरण वाढवतात.
• करिअर वाढ आणि ओळख कार्यक्रम: सर्व प्रभावी प्रोत्साहन संरचना पूर्णपणे आर्थिक असण्याची गरज नाही. एक पर्यायी, अत्यंत यशस्वी मॉडेल म्हणजे AI नेतृत्वाभोवती केंद्रित करिअर प्रगतीसाठी समर्पित मार्ग तयार करणे. उदाहरणार्थ, ‘AI चॅम्पियन प्रोग्राम’ लागू केल्याने विविध विभागांमधील प्रेरित कर्मचाऱ्यांना सक्षम केले जाऊ शकते. या कार्यक्रमांमध्ये सामान्यतः समाविष्ट असते:
  • सक्षमीकरण: कर्मचाऱ्यांना त्यांच्या कामाशी संबंधित स्वतःचे AI-चालित उपक्रम ओळखण्यास आणि प्रस्तावित करण्यास प्रोत्साहित करणे.
  • सक्षमता: त्यांना त्यांच्या कल्पना विकसित आणि अंमलात आणण्यास मदत करण्यासाठी लक्ष्यित प्रशिक्षण, संसाधने आणि मार्गदर्शन प्रदान करणे.
  • ओळख: या चॅम्पियन्सना कंपनीमध्ये अंतर्गत AI नेते, प्रशिक्षक आणि समर्थक बनण्यासाठी दृश्यमान भूमिका आणि संधी निर्माण करणे.

हा दृष्टिकोन कौशल्य विकास, व्यावसायिक वाढ आणि मूर्त परिणाम साधण्याची इच्छा यांसारख्या आंतरिक प्रेरणांचा वापर करून व्यापक सहभागाला प्रोत्साहन देतो. हे AI-प्रथम विचारांच्या तळागाळातील संस्कृतीचे संगोपन करते, जिथे नवोपक्रम केवळ वरून निर्देशित केला जात नाही तर संपूर्ण संस्थेत नैसर्गिकरित्या उदयास येतो. विशिष्ट यंत्रणा कोणतीही असो, मुख्य निष्कर्ष असा आहे की यशस्वी AI अवलंबनासाठी केवळ तंत्रज्ञानात प्रवेश प्रदान करण्यापेक्षा अधिक आवश्यक आहे; दैनंदिन कामकाजात AI एम्बेड करण्याच्या धोरणात्मक ध्येयाशी वैयक्तिक आणि सांघिक प्रेरणा संरेखित करण्यासाठी जाणीवपूर्वक प्रयत्न करणे आवश्यक आहे.

यशाचा आधार – डेटा अजूनही सर्वोच्च का आहे

यशस्वी AI परिवर्तनासाठी कदाचित सर्वात कमी आकर्षक, तरीही निःसंशयपणे सर्वात महत्त्वाची, पूर्वअट म्हणजे मजबूत डेटा पाया. अल्गोरिदमची कितीही अत्याधुनिकता असली तरी ती खराब गुणवत्ता, प्रवेश नसलेला किंवा खराब व्यवस्थापित डेटाची भरपाई करू शकत नाही. अनेक संस्था, AI च्या लाटेवर स्वार होण्यास उत्सुक, प्रगत मॉडेल्स तैनात करण्याचा प्रयत्न करण्यापूर्वी त्यांच्या मूलभूत डेटा पायाभूत सुविधा योग्य असल्याची खात्री न करण्याची गंभीर चूक करतात. ४% कंपन्या समजतात की डेटा AI साठी इंधन आहे आणि ते त्यानुसार गुंतवणूक करतात. हा पाया तयार करण्यामध्ये अनेक महत्त्वाचे घटक समाविष्ट आहेत:

• डेटा गुणवत्ता आणि रचना: डेटा अचूक, पूर्ण, सुसंगत आणि संरचित स्वरूपात संग्रहित असल्याची खात्री करणे, जेणेकरून AI मॉडेल्स सहजपणे ग्रहण आणि प्रक्रिया करू शकतील. यासाठी अनेकदा डेटा क्लीनिंग, मानकीकरण आणि प्रमाणीकरणात महत्त्वपूर्ण प्रयत्नांची आवश्यकता असते.
• डेटा सुलभता आणि एकत्रीकरण: विभाग आणि प्रणालींमधील डेटा सायलो तोडणे. युनिफाइड डेटा प्लॅटफॉर्म किंवा डेटा लेक्स लागू करणे जे सत्याचा एकच स्रोत प्रदान करतात आणि भिन्न संघ आणि AI अनुप्रयोगांना आवश्यक असलेला डेटा सुरक्षितपणे आणि कार्यक्षमतेने ऍक्सेस करण्याची परवानगी देतात.
• युनिफाइड डेटा स्ट्रॅटेजी: डेटा कसा गोळा केला जाईल, संग्रहित केला जाईल, व्यवस्थापित केला जाईल, शासित केला जाईल आणि वापरला जाईल यासाठी एक स्पष्ट, एंटरप्राइझ-व्यापी धोरण विकसित करणे. हे धोरण व्यावसायिक उद्दिष्टांशी जुळले पाहिजे आणि भविष्यातील AI गरजांचा अंदाज घेतला पाहिजे.
• मजबूत डेटा गव्हर्नन्स आणि सुरक्षा: डेटा मालकी, वापर अधिकार, गोपनीयता अनुपालन (जसे की GDPR किंवा CCPA), आणि सुरक्षा प्रोटोकॉलसाठी स्पष्ट धोरणे आणि प्रक्रिया स्थापित करणे. यामुळे विश्वास निर्माण होतो आणि जबाबदार AI उपयोजन सुनिश्चित होते.

कमकुवत डेटा पायावर अत्याधुनिक AI अनुप्रयोग तयार करण्याचा प्रयत्न करणे म्हणजे वाळूवरगगनचुंबी इमारत बांधण्यासारखे आहे. परिणाम अनिवार्यपणे अविश्वसनीय, पक्षपाती किंवा फक्त चुकीचे असतील (“कचरा आत, कचरा बाहेर”). डेटा अभियांत्रिकी आणि गव्हर्नन्समध्ये अत्याधुनिक LLMs चे तात्काळ आकर्षण नसले तरी, हे आवश्यक, कष्टदायक काम आहे जे कोणत्याही टिकाऊ AI यशाचा आधार आहे. AI चा फायदा घेण्याबद्दल गंभीर असलेल्या कंपन्यांनी त्यांच्या डेटा पायाभूत सुविधांना दुय्यम चिंता म्हणून नव्हे, तर समर्पित गुंतवणूक आणि सतत सुधारणा आवश्यक असलेली प्राथमिक धोरणात्मक मालमत्ता म्हणून हाताळले पाहिजे.

खरा प्लेबुक: AI-तयार संस्था तयार करणे

DeepSeek, Gemini, GPT-4, किंवा पुढच्या महिन्यात आघाडीवर असलेले कोणतेही मॉडेल असो, त्यावर तीव्र लक्ष केंद्रित करणे, तांत्रिक दृष्टिकोनातून समजण्यासारखे असले तरी, बहुतेक व्यवसायांसाठी मूळ मुद्दा चुकवते. यशाचा निर्णायक घटक कोणत्याही क्षणी परिपूर्ण ‘सर्वोत्तम’ अल्गोरिदम असणे नाही. जर एखादी संस्था योग्य धोरणात्मक चौकट तयार करते, योग्य संस्कृती जोपासते आणि एक ठोस डेटा पायाभूत सुविधा स्थापित करते, तर एका LLM ला दुसऱ्यासाठी बदलणे अनेकदा तुलनेने किरकोळ तांत्रिक कार्य बनते – संभाव्यतः फक्त काही API कॉल्स दूर.

खरा फरक आज निवडलेल्या विशिष्ट मॉडेलमध्ये नाही, तर AI चा प्रभावीपणे, सतत आणि धोरणात्मकपणे फायदा घेण्यासाठी संघटनात्मक सज्जतेमध्ये आहे. यात दृष्टिकोन बदलणे समाविष्ट आहे:

• तंत्रज्ञान-केंद्रित ते समस्या-केंद्रित: व्यावसायिक आव्हाने किंवा संधींपासून सुरुवात करा, नंतर AI कसे समाधान देऊ शकते हे ठरवा, तंत्रज्ञानापासून सुरुवात करून समस्येचा शोध घेण्याऐवजी.
• वेगळ्या पायलट प्रकल्पांपासून एकात्मिक स्केलपर्यंत: लहान प्रयोगांच्या पलीकडे जा आणि मुख्य व्यवसाय प्रक्रियेत AI एम्बेड करण्यावर लक्ष केंद्रित करा जिथे ते मोजण्यायोग्य, चालू मूल्य देऊ शकेल.
• स्थिर अंमलबजावणी ते सतत अनुकूलन: AI लँडस्केप सतत विकसित होत आहे हे ओळखा. आवश्यकतेनुसार धोरणे जुळवून घेण्यासाठी, मॉडेल्सना पुन्हा प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि नवीन साधने स्वीकारण्यासाठी संघटनात्मक चपळता तयार करा.
• IT-नेतृत्वाखालील उपक्रम ते व्यवसाय-नेतृत्वाखालील परिवर्तन: व्यवसायाच्या सर्वोच्च स्तरांवरून मजबूत स्वीकृती आणि नेतृत्व सुनिश्चित करा, अवलंबन चालविण्यासाठी क्रॉस-फंक्शनल संघ एकत्र काम करत आहेत.

AI-चालित संस्था बनण्याचा प्रवास नवीनतम मॉडेल स्वीकारण्यासाठी धाव जिंकण्याबद्दल नाही. हे दीर्घकालीन क्षमता तयार करण्याबद्दल आहे – धोरण, संस्कृती, प्रतिभा आणि डेटा पाया – व्यवसायाच्या रचनेत आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स प्रभावीपणे समाकलित करण्यासाठी. पुढील LLM च्या यशस्वीतेच्या क्षणभंगुर आकर्षणाचा पाठलाग करणे थांबवा. खरे, जरी कमी आकर्षक असले तरी, काम अंमलबजावणी, एकत्रीकरण आणि संघटनात्मक परिवर्तनाच्या पद्धतशीर प्रक्रियेत आहे. तिथेच खरा स्पर्धात्मक फायदा आहे आणि जिथे बहुसंख्य कंपन्यांना अजूनही महत्त्वपूर्ण अंतर कापायचे आहे.