कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence - AI) वेगाने विकसित होणाऱ्या जगात, भविष्यातील एंटरप्राइझ क्षमतांसाठी धोरणात्मक भागीदारी (strategic partnerships) आधारस्तंभ बनत आहेत. या क्षेत्रातील एक महत्त्वपूर्ण घडामोड म्हणजे जागतिक तंत्रज्ञान सल्लागार कंपनी Cognizant आणि अ‍ॅक्सिलरेटेड कंप्युटिंगमधील (accelerated computing) निर्विवाद नेते Nvidia यांच्यात नुकतीच घोषित झालेली भागीदारी. ही युती केवळ औपचारिक हस्तांदोलन नाही; तर विविध क्षेत्रांमधील व्यवसायांच्या कार्यात्मक रचनेत Nvidia च्या अत्याधुनिक AI तंत्रज्ञानांना खोलवर रुजविण्याचा हा एक एकत्रित प्रयत्न आहे, ज्याचा उद्देश AI अवलंबन (adoption) आणि मूल्य प्राप्तीसाठी (value realization) लागणारा वेळ नाटकीयरित्या कमी करणे आहे.
धोरणात्मक गरज: AI प्रयोगांच्या पलीकडे जाणे
अनेक वर्षांपासून, व्यवसायांनी कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये प्रयोग केले आहेत, अनेकदा हे उपक्रम पायलट प्रोजेक्ट्स (pilot projects) किंवा वेगळ्या संकल्पनांच्या पुराव्यांपुरते (proofs of concept) मर्यादित ठेवले आहेत. शिकण्यासाठी हे प्रयोग मौल्यवान असले तरी, एंटरप्राइझमध्ये मोठ्या प्रमाणावर विस्तार करताना त्यांना अनेकदा अडचणी येतात. विद्यमान कार्यप्रवाहांमध्ये (workflows) AI ला अखंडपणे समाकलित करणे, डेटा गोपनीयता (data privacy) आणि सुरक्षितता (security) सुनिश्चित करणे, जटिल मॉडेल्सचे व्यवस्थापन करणे आणि गुंतवणुकीवर मूर्त परतावा (return on investment) दर्शविणे ही मोठी आव्हाने ठरली आहेत. बाजारपेठ आता प्रयोगांपासून मोठ्या प्रमाणावरील, मूल्य-चालित अंमलबजावणीपर्यंत (value-driven implementation) स्पष्ट मार्गाची मागणी करत आहे.
Cognizant-Nvidia भागीदारी नेमक्या याच टप्प्यावर आपली छाप पाडू इच्छिते. Cognizant, आपल्या सखोल उद्योग तज्ञतेसह (industry expertise) आणि विस्तृत ग्राहक संबंधांसह (client relationships), व्यवसायांना येणाऱ्या व्यावहारिक अडचणी समजून घेते. याउलट, Nvidia शक्तिशाली संगणकीय इंजिन (computational engine) आणि मजबूत AI सोल्यूशन्स तयार करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी आवश्यक असलेले अत्याधुनिक सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क (software frameworks) प्रदान करते. Cognizant च्या एकत्रीकरण क्षमता (integration capabilities) आणि उद्योग ज्ञानाला (industry knowledge) Nvidia च्या फुल-स्टॅक AI प्लॅटफॉर्मसोबत (full-stack AI platform) जोडून, ही भागीदारी AI च्या परिवर्तनीय शक्तीचा उपयोग करण्यास उत्सुक असलेल्या एंटरप्राइझसाठी अधिक सुव्यवस्थित, कार्यक्षम आणि स्केलेबल (scalable) मार्ग तयार करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. मुख्य उद्दिष्ट स्पष्ट आहे: AI ला प्रयोगशाळेतून व्यवसायाच्या केंद्रस्थानी आणणे, पूर्वीपेक्षा अधिक जलद आणि प्रभावीपणे. यात केवळ तंत्रज्ञान प्रदान करणेच नाही, तर विशिष्ट उद्योगांच्या गरजांनुसार तयार केलेलेएंड-टू-एंड सोल्यूशन्स (end-to-end solutions) तयार करणे आणि त्यांना आधुनिक कॉर्पोरेशन्सच्या जटिल तांत्रिक परिसंस्थांमध्ये (technological ecosystems) समाकलित करणे समाविष्ट आहे.
तांत्रिक शस्त्रागाराचे विश्लेषण: Nvidia चा फुल स्टॅक Cognizant च्या इकोसिस्टमला भेटतो
या सहकार्याच्या केंद्रस्थानी Nvidia च्या AI तंत्रज्ञानाचा व्यापक संच Cognizant च्या विद्यमान AI प्लॅटफॉर्म आणि सेवा ऑफरिंगमध्ये समाकलित करणे आहे. हे केवळ Nvidia च्या प्रसिद्ध GPUs वापरण्यापुरते मर्यादित नाही; यात विकास आणि उपयोजन (deployment) वेगवान करण्यासाठी डिझाइन केलेले सॉफ्टवेअर, फ्रेमवर्क आणि पूर्व-निर्मित मॉडेल्सचा (pre-built models) खूप मोठा स्पेक्ट्रम समाविष्ट आहे. मुख्य घटकांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): NIM ला ऑप्टिमाइझ केलेले, पूर्व-पॅकेज केलेले कंटेनर (pre-packaged containers) समजा जे AI मॉडेल्सना मायक्रो सर्व्हिसेस (microservices) म्हणून वितरीत करतात. हा दृष्टिकोन जटिल मॉडेल्सचे उपयोजन सुलभ करतो, ज्यामुळे विकासकांना (developers) मॉडेल ऑप्टिमायझेशनमध्ये (model optimization) खोलवर तज्ञता नसतानाही त्यांच्या ऍप्लिकेशन्समध्ये भाषा समजणे (language understanding) किंवा प्रतिमा ओळखणे (image recognition) यासारख्या शक्तिशाली AI क्षमता समाकलित करणे सोपे होते. Cognizant च्या क्लायंटसाठी, याचा अर्थ जलद उपयोजन चक्र (deployment cycles) आणि त्यांच्या विद्यमान IT पायाभूत सुविधांमध्ये (IT infrastructure) AI कार्यक्षमतेचे सोपे व्यवस्थापन आहे. या मायक्रो सर्व्हिसेस विविध Nvidia-अ‍ॅक्सिलरेटेड प्लॅटफॉर्मवर चालण्यासाठी डिझाइन केल्या आहेत, ज्यामुळे क्लाउडपासून एजपर्यंत (cloud to edge) लवचिकता मिळते.
- Nvidia NeMo: हे विशेषतः कस्टम जनरेटिव्ह AI मॉडेल्स (custom generative AI models) विकसित करण्यासाठी डिझाइन केलेले एंड-टू-एंड प्लॅटफॉर्म आहे. अशा युगात जिथे सामान्य लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) विशेष उद्योग कार्यांसाठी पुरेसे नसतील, तिथे NeMo डेटा क्युरेशन (data curation), मॉडेल प्रशिक्षण (model training), कस्टमायझेशन (customization) आणि मूल्यांकनासाठी (evaluation) साधने प्रदान करते. Cognizant, NeMo चा वापर करून वित्त (finance), आरोग्यसेवा (healthcare) किंवा उत्पादन (manufacturing) यांसारख्या क्षेत्रांच्या अद्वितीय शब्दसंग्रह, नियम आणि कार्यप्रवाहांनुसार तयार केलेले उद्योग-विशिष्ट LLMs तयार करू शकते, ज्यामुळे क्लायंटना अत्यंत संबंधित आणि अचूक AI सोल्यूशन्स मिळतील.
- Nvidia Omniverse: 3D सिम्युलेशन (3D simulations) आणि व्हर्च्युअल जग (virtual worlds) विकसित करण्यासाठी आणि ऑपरेट करण्यासाठी एक शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म, ज्याला अनेकदा इंडस्ट्रियल डिजिटल ट्विन्स (industrial digital twins) म्हटले जाते. कारखाने, गोदामे किंवा उत्पादनांच्या भौतिकदृष्ट्या अचूक व्हर्च्युअल प्रतिकृती (virtual replicas) तयार करून, व्यवसाय प्रक्रियांचे अनुकरण (simulate processes) करू शकतात, ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ (optimize operations) करू शकतात, बदलांची चाचणी (test changes) घेऊ शकतात आणि कर्मचाऱ्यां‍ना प्रत्यक्ष जगात अंमलात आणण्यापूर्वी धोका-मुक्त वातावरणात प्रशिक्षित (train personnel) करू शकतात. Cognizant, Omniverse चा वापर स्मार्ट मॅन्युफॅक्चरिंग (smart manufacturing) आणि सप्लाय चेन ऑप्टिमायझेशनमधील (supply chain optimization) आपल्या ऑफरिंग्ज वाढवण्यासाठी करू इच्छिते, ज्यामुळे क्लायंटना जटिल भौतिक ऑपरेशन्सची कल्पना (visualize) आणि सुधारणा (improve) करता येईल.
- Nvidia RAPIDS: GPUs वर डेटा सायन्स (data science) आणि अ‍ॅनालिटिक्स पाइपलाइन (analytics pipelines) पूर्णपणे वेगवान करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या ओपन-सोर्स सॉफ्टवेअर लायब्ररी (open-source software libraries) आणि APIs चा संच. पारंपारिक डेटा प्रोसेसिंग अनेकदा CPU स्तरावर अडथळा निर्माण करते. RAPIDS डेटा लोडिंग (data loading), मॅनिप्युलेशन (manipulation) आणि मॉडेल प्रशिक्षणाला (model training) प्रचंड गती देण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे मोठ्या डेटासेटमधून (vast datasets) जलद अंतर्दृष्टी (insights) मिळते. हे एकत्रीकरण एंटरप्राइझ AI ऍप्लिकेशन्समध्ये अंतर्भूत असलेल्या प्रचंड डेटा आवश्यकता हाताळण्याची Cognizant ची क्षमता वाढवेल.
- Nvidia Riva: संवादात्मक AI (conversational AI) वर लक्ष केंद्रित करून, Riva ऑटोमॅटिक स्पीच रेकग्निशन (ASR) आणि टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS) समाविष्ट असलेल्या उच्च-कार्यक्षमतेच्या ऍप्लिकेशन्स तयार करण्यासाठी साधने प्रदान करते. हे अधिक अत्याधुनिक आणि प्रतिसाद देणारे व्हॉइस-आधारित इंटरफेस (voice-based interfaces), चॅटबॉट्स (chatbots) आणि व्हर्च्युअल असिस्टंट्स (virtual assistants) विकसित करण्यास सक्षम करते, जे ग्राहक सेवा (customer service) आणि अंतर्गत संवाद साधने (internal communication tools) वाढविण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.
- Nvidia Blueprints: हे मल्टी-एजंट सेटअपसह (multi-agent setups) जटिल AI प्रणाली तयार करण्यासाठी संदर्भ आर्किटेक्चर्स (reference architectures) आणि सर्वोत्तम पद्धती (best practices) प्रदान करतात. ते एक प्रमाणित प्रारंभ बिंदू (validated starting point) देतात, ज्यामुळे अत्याधुनिक AI सोल्यूशन्स तयार करताना विकासाचा वेळ आणि धोका कमी होतो.
या विविध Nvidia तंत्रज्ञानांना आपल्या Neuro AI प्लॅटफॉर्म मध्ये विणून, Cognizant एंटरप्राइझ-ग्रेड AI सोल्यूशन्स तयार करणे, तैनात करणे आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी एक सुसंगत आणि शक्तिशाली इकोसिस्टम तयार करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते.
Cognizant चा Neuro AI प्लॅटफॉर्म आणि मल्टी-एजंट सिस्टीमचा उदय
या भागीदारीतील Cognizant च्या धोरणाच्या केंद्रस्थानी त्याचा Neuro AI प्लॅटफॉर्म आहे, ज्याची कल्पना एंटरप्राइझ AI विकास आणि उपयोजनासाठी एक व्यापक टूलकिट (comprehensive toolkit) म्हणून केली आहे. Nvidia च्या NIM मायक्रो सर्व्हिसेसमुळे लक्षणीयरीत्या चालना मिळालेला Neuro AI Multi-Agent Accelerator हा एक महत्त्वाचा सुधारणा म्हणून अधोरेखित केला आहे. हा अ‍ॅक्सिलरेटर मल्टी-एजंट AI सिस्टीम (multi-agent AI systems) च्या जलद बांधणी आणि स्केलिंगवर लक्ष केंद्रित करतो.
मल्टी-एजंट सिस्टीम म्हणजे काय? एकाच, मोनोलिथिक AI मॉडेलवर अवलंबून राहण्याऐवजी, मल्टी-एजंट सिस्टीम एकाधिक विशेष AI एजंट्सचा (specialized AI agents) वापर करते जे एक जटिल ध्येय साध्य करण्यासाठी सहयोग करतात. प्रत्येक एजंटकडे अद्वितीय कौशल्ये असू शकतात, भिन्न डेटा स्रोतांमध्ये प्रवेश असू शकतो किंवा विशिष्ट उप-कार्य (sub-tasks) करू शकतात. उदाहरणार्थ, विमा दाव्यावर (insurance claim) प्रक्रिया करताना:
- एक एजंट दावा फॉर्ममधून माहिती काढण्यात (OCR आणि NLP वापरून) विशेषज्ञ असू शकतो.
- दुसरा एजंट डेटाबेसमध्ये पॉलिसी तपशील सत्यापित करू शकतो.
- तिसरा एजंट नमुन्यांचे विश्लेषण करून संभाव्य फसवणूक (fraud) तपासू शकतो.
- चौथा एजंट बाह्य डेटा स्रोतांशी (जसे की मालमत्ता दाव्यांसाठी हवामान अहवाल) संवाद साधू शकतो.
- एक समन्वय साधणारा एजंट (coordinating agent) कार्यप्रवाह व्यवस्थित करू शकतो, निष्कर्षांचे संश्लेषण करू शकतो आणि शिफारस सादर करू शकतो.
या दृष्टिकोनाची शक्ती त्याच्या मॉड्युलॅरिटी (modularity), स्केलेबिलिटी (scalability), आणि अ‍ॅडॅप्टेबिलिटी (adaptability) मध्ये आहे. वैयक्तिक एजंट्समध्ये सुधारणा करून सिस्टीम अधिक सहजपणे अद्यतनित केल्या जाऊ शकतात आणि जटिल समस्या व्यवस्थापित करण्यायोग्य भागांमध्ये विभागल्या जाऊ शकतात. Cognizant जोर देते की त्यांचे प्लॅटफॉर्म, कार्यक्षम एजंट उपयोजनासाठी NIM सारख्या Nvidia तंत्रज्ञानाचा आणि संभाव्यतः एजंट संवादासाठी Riva चा वापर करून, केवळ त्यांच्या स्वतःच्या एजंट्समध्येच नव्हे तर तृतीय-पक्ष एजंट नेटवर्क (third-party agent networks) आणि विविध LLMs सह अखंड एकत्रीकरण (seamless integration) करण्यास अनुमती देईल. ही लवचिकता महत्त्वपूर्ण आहे, कारण एंटरप्राइझमध्ये अनेकदा विद्यमान AI गुंतवणूक असते किंवा ते विशिष्ट मॉडेल्सना प्राधान्य देतात.
शिवाय, Cognizant या मल्टी-एजंट सिस्टीममध्ये सुरक्षा रेलिंग (security guardrails) आणि मानवी देखरेखीसाठी (human oversight) यंत्रणा समाविष्ट करण्यावर भर देते. हे AI विश्वसनीयता (reliability), जबाबदारी (accountability) आणि नैतिक वापराविषयी (ethical use) गंभीर एंटरप्राइझ चिंतांचे निराकरण करते. मानवी क्षमता वाढवणारी, जटिल प्रक्रिया विश्वसनीयरित्या स्वयंचलित करणारी आणि रिअल-टाइम, डेटा-चालित निर्णय घेणे सक्षम करणारी प्रणाली तयार करणे हे ध्येय आहे, ज्यामुळे शेवटी अधिक अनुकूल आणि प्रतिसाद देणारे व्यवसाय ऑपरेशन्स होतील.
उद्योगांचे परिवर्तन: नवोपक्रमाचे पाच स्तंभ
Cognizant ने स्पष्टपणे पाच प्रमुख क्षेत्रे निश्चित केली आहेत जिथे Nvidia सहकार्य सुरुवातीला आपले प्रयत्न केंद्रित करेल, ज्याचा उद्देश मूर्त मूल्य आणि नवोपक्रम प्रदान करणे आहे:
- एंटरप्राइझ AI एजंट्स: साध्या चॅटबॉट्सच्या पलीकडे जाऊन, यात जटिल अंतर्गत आणि बाह्य कार्ये हाताळण्यास सक्षम असलेल्या अत्याधुनिक एजंट्सचा विकास समाविष्ट आहे. कल्पना करा की AI एजंट्स क्लिष्ट बॅक-ऑफिस प्रक्रिया (back-office processes) स्वयंचलित करत आहेत, एकाधिक सिस्टीममधून माहिती मिळवून आणि संश्लेषित करून अत्यंत वैयक्तिकृत ग्राहक समर्थन (personalized customer support) प्रदान करत आहेत, किंवा ऑपरेशनल समस्या वाढण्यापूर्वी सक्रियपणे ओळखत आहेत. Nvidia च्या इन्फरन्स क्षमता (NIM) आणि संवादात्मक AI साधनांद्वारे (Riva) समर्थित, हे एजंट्स महत्त्वपूर्ण कार्यक्षमता वाढ (efficiency gains) आणि सुधारित वापरकर्ता अनुभव (user experiences) देण्याचे वचन देतात.
- उद्योग-विशिष्ट लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs): सामान्य LLMs मध्ये अनेकदा विशेष क्षेत्रांसाठी आवश्यक असलेली सूक्ष्म समज नसते. Nvidia NeMo चा वापर करून, Cognizant आरोग्यसेवा (वैद्यकीय परिभाषा आणि प्रोटोकॉल समजून घेणे), वित्त (गुंतागुंतीची आर्थिक साधने आणि नियम समजून घेणे), किंवा कायदेशीर सेवा (केस लॉ आणि करार नेव्हिगेट करणे) यांसारख्या उद्योगांसाठी डोमेन-विशिष्ट डेटावर (domain-specific data) प्रशिक्षित LLMs विकसित करण्याची योजना आखत आहे. हे विशेष मॉडेल्स महत्त्वपूर्ण व्यवसाय कार्यांसाठी अधिक अचूक, संबंधित आणि अनुरूप आउटपुट (compliant outputs) प्रदान करतील.
- स्मार्ट मॅन्युफॅक्चरिंगसाठी डिजिटल ट्विन्स: Nvidia Omniverse चा वापर करून, Cognizant उत्पादकांना त्यांच्या उत्पादन लाइन (production lines) किंवा संपूर्ण कारखान्यांच्या अत्यंत तपशीलवार, भौतिकदृष्ट्या अचूक व्हर्च्युअल प्रतिकृती तयार करण्यात मदत करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते. हे डिजिटल ट्विन्स उत्पादन परिस्थितीचे अनुकरण करण्यासाठी, लेआउट ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, देखभालीच्या गरजांचा अंदाज घेण्यासाठी, रोबोटिक्सला प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि प्रक्रिया बदलांची व्हर्च्युअली चाचणी घेण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात, ज्यामुळे प्रत्यक्ष जगात कमी डाउनटाइम (reduced downtime), सुधारित कार्यक्षमता (improved efficiency) आणि जलद नवोपक्रम चक्र (faster innovation cycles) साधता येतील.
- AI साठी पायाभूत सुविधा: AI तयार करणे आणि स्केल करणे यासाठी मजबूत, ऑप्टिमाइझ केलेल्या पायाभूत सुविधांची आवश्यकता असते. Cognizant, Nvidia च्या फुल स्टॅकचा – GPUs पासून नेटवर्किंगपर्यंत (जसे NVLink आणि InfiniBand, जरी स्त्रोतामध्ये स्पष्टपणे नमूद केलेले नसले तरी, ते Nvidia च्या ठराविक स्टॅकचा भाग आहेत) आणि RAPIDS सारख्या सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्मचा – वापर करून मागणी असलेल्या AI वर्कलोडसाठी (demanding AI workloads) तयार केलेले स्केलेबल, उच्च-कार्यक्षमतेचे कंप्युटिंग वातावरण (high-performance computing environments) डिझाइन आणि अंमलात आणेल, मग ते ऑन-प्रिमाइसेस (on-premises), क्लाउडमध्ये (in the cloud) किंवा एजवर (at the edge) असो.
- Neuro AI प्लॅटफॉर्म वाढवणे: हे सहकार्य संपूर्ण Neuro AI प्लॅटफॉर्मवर Nvidia च्या नवीनतम प्रगती सतत समाविष्ट करेल. यात सुलभ मॉडेल विकास, उपयोजन (NIM), डेटा प्रोसेसिंग (RAPIDS), सिम्युलेशन (Omniverse), आणि संवादात्मक AI (Riva) साठी साधनांचे एकत्रीकरण समाविष्ट आहे, ज्यामुळे Cognizant च्या क्लायंटना अत्याधुनिक, एंड-टू-एंड AI विकास आणि ऑपरेशनल वातावरणात प्रवेश मिळेल याची खात्री होईल.
पायलट ते प्रोडक्शनपर्यंतचा मार्गक्रमण: वास्तविक-जगातील आव्हानांना सामोरे जाणे
Annadurai Elango, Cognizant चे कोअर टेक्नॉलॉजीज आणि इनसाइट्सचे अध्यक्ष, यांनी सध्याच्या बाजारातील भावना अचूकपणे मांडली: ‘आम्ही पाहतो आहोत की व्यवसाय संकल्पनांच्या पुराव्यांपासून एंटरप्राइझ AI च्या मोठ्या प्रमाणावरील अंमलबजावणीकडे संक्रमण करत आहेत.’ हे संक्रमण आव्हानांनी भरलेले आहे – तांत्रिक गुंतागुंत, एकत्रीकरणातील अडथळे, प्रतिभेची कमतरता, डेटा सज्जतेच्या समस्या आणि स्पष्ट व्यवसाय मूल्य दर्शविण्याची गरज.
Cognizant-Nvidia भागीदारी या वेदना बिंदूंना (pain points) संबोधित करण्यासाठी स्पष्टपणे डिझाइन केली आहे. पूर्व-एकात्मिक सोल्यूशन्स (pre-integrated solutions) प्रदान करून, ऑप्टिमाइझ केलेल्या मायक्रो सर्व्हिसेसचा (NIM) वापर करून, कस्टम मॉडेल विकासासाठी (NeMo) प्लॅटफॉर्म ऑफर करून आणि संदर्भ आर्किटेक्चर्स (Blueprints) स्थापित करून, हे सहकार्य AI स्केल करण्यामध्ये सामील असलेले घर्षण लक्षणीयरीत्या कमी करण्याचे उद्दिष्ट ठेवते.
- वेगवान उपयोजन (Accelerated Deployment): NIM मायक्रो सर्व्हिसेसमुळे स्क्रॅचमधून मॉडेल्स तयार करणे आणि ऑप्टिमाइझ करण्यापेक्षा कार्यक्षमता अधिक वेगाने तैनात करता येतात.
- स्केलेबिलिटी (Scalability): Nvidia चे हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर मोठ्या प्रमाणासाठी डिझाइन केलेले आहेत, जे एंटरप्राइझ-व्यापी AI च्या संगणकीय मागण्या पूर्ण करतात.
- कस्टमायझेशन (Customization): NeMo सारखी साधने तयार केलेल्या सोल्यूशन्सची निर्मिती सक्षम करतात जे सामान्य मॉडेल्सपेक्षा जास्त मूल्य देतात.
- एकत्रीकरण (Integration): Cognizant ची तज्ञता या तंत्रज्ञानांना विद्यमान एंटरप्राइझ सिस्टीममध्ये विणण्यात आहे, ज्यामुळे AI एकाकी (silo) कार्यरत राहणार नाही याची खात्री होते.
- धोका कमी करणे (Risk Reduction): प्रमाणित आर्किटेक्चर्स (Blueprints) वापरणे आणि सुरक्षा व देखरेखीवर लक्ष केंद्रित करणे शक्तिशाली AI तंत्रज्ञान तैनात करण्याशी संबंधित धोके कमी करण्यास मदत करते.
नमूद केलेले विशिष्ट उद्योग वापर प्रकरणे (use cases) – स्वयंचलित विमा दावा प्रक्रिया (automated insurance claims processing), अपील आणि तक्रार निवारण (appeals and grievances handling), आणि पुरवठा साखळी व्यवस्थापन (supply chain management) – प्रारंभिक उदाहरणे म्हणून काम करतात. विम्यामध्ये, मल्टी-एजंट सिस्टीम फसवणूक शोध सुधारताना दावा चक्राचा वेळ (claim cycle times) लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात. आरोग्यसेवा प्रशासनामध्ये, अपील आणि तक्रारी स्वयंचलित केल्याने महत्त्वपूर्ण बॅकलॉग कमी होऊ शकतो आणि रुग्णांचे समाधान सुधारू शकते. पुरवठा साखळीत, डिजिटल ट्विन्स (Omniverse) ला प्रेडिक्टिव्ह अ‍ॅनालिटिक्स (RAPIDS) आणि इंटेलिजंट एजंट्ससोबत जोडल्याने लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइझ होऊ शकते, व्यत्ययांचा अंदाज येऊ शकतो आणि इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन (inventory management) रिअल-टाइममध्ये वाढू शकते. तथापि, संभाव्य अनुप्रयोग अक्षरशः प्रत्येक उद्योगात विस्तारतात जे डेटा-चालित परिवर्तनाला स्वीकारण्यास इच्छुक आहेत.
म्हणून, ही धोरणात्मक युती केवळ तांत्रिक एकत्रीकरणापेक्षा अधिक आहे; व्यवसायांना AI ला त्यांच्या ऑपरेशनच्या परिघावरून केंद्राकडे आत्मविश्वासाने नेण्यासाठी आवश्यक साधने, तज्ञता आणि रोडमॅप प्रदान करण्याचा हा एक एकत्रित प्रयत्न आहे, ज्यामुळे वाढत्या बुद्धिमान जगात मूर्त मूल्य आणि स्पर्धात्मक फायदा (competitive advantage) अनलॉक होईल. क्लायंटना ‘AI मूल्य जलद स्केल करण्यास’ सक्षम करण्यावर, महत्त्वाकांक्षी संकल्पनांना ऑपरेशनल वास्तवात रूपांतरित करण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे.