Xuemei Gu, Kai-Fu Lee உடன் இணைந்து சீன AI startup 01.AI ஐ உருவாக்கிய முக்கிய நபர், ஒரு புதிய முயற்சியை மேற்கொள்வதற்காக அதிகாரப்பூர்வமாக நிறுவனத்தை விட்டு வெளியேறுகிறார். நுகர்வோர் சந்தையைப் பிடிக்க ஆரம்பத்தில் முயற்சித்த பிறகு, 01.AI நிறுவன தீர்வுகள் மீது அதிக கவனம் செலுத்துவதால், இந்த நடவடிக்கை நிறுவனத்திற்குள் ஒரு முக்கியமான மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது.
Gu வின் புறப்பாட்டை 01.AI உறுதிப்படுத்தியுள்ளது, இதற்கு தனிப்பட்ட காரணங்களைக் காரணம் காட்டி, இது பல மாதங்களுக்கு முன்பு நடந்தது என்று கூறியுள்ளது. நிறுவனம் அவரது புறப்பாட்டை விவரமாகக் கூறாமல் ஒப்புக்கொண்டாலும், 01.AIக்குள் குறிப்பிடத்தக்க மூலோபாய மறுசீரமைப்புடன் இது ஒத்துப்போகிறது.
01.AI க்கு Gu வின் பங்களிப்புகள் கணிசமானவை. AI மாடல்களின் முன் பயிற்சியில் அவர் ஒரு முக்கிய பங்கு வகித்தார் மற்றும் நுகர்வோர் சார்ந்த தயாரிப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு தலைமை தாங்கினார். நிறுவனத்தின் ஆரம்ப தயாரிப்பு சாலை வரைபடத்தை வடிவமைப்பதில் அவரது ஆரம்ப மூலோபாய பார்வை கருவியாக இருந்தது. இது PopAi மற்றும் Mona போன்ற திட்டங்களை அறிமுகப்படுத்த வழிவகுத்தது, இவை இரண்டும் 2024 இல் பல்வேறு சவால்களை எதிர்கொண்டன.
Guவால் முன்னெடுக்கப்பட்ட நுகர்வோரை எதிர்கொள்ளும் தயாரிப்புகளான PopAi மற்றும் Mona ஆகியவை சந்தையில் தலைகீழாக இருந்தன. PopAi இன் உள்நாட்டு மாறுபாடான Wanzhi (万知), குறைந்த பயனர் தத்தெடுப்பு விகிதங்கள் காரணமாக அதன் வெளியீட்டிற்குப் பிறகு விரைவில் நிறுத்தப்பட்டது. இதற்கிடையில், சர்வதேச சந்தையை இலக்காகக் கொண்ட Mona, கணிசமான வருவாயை ஈட்ட போராடியது, இது 2024 இன் நடுப்பகுதியில் பணிநீக்கங்களுக்கு வழிவகுத்தது. இந்த போராட்டங்கள் கூட்டமான நுகர்வோர் AI சந்தையில் போட்டியிடும் சவால்களை எடுத்துக்காட்டுகின்றன.
2024 இன் பிற்பகுதியில், 01.AI PopAi மற்றும் Mona ஆகியவற்றை அதன் AI தேடல் தளமான BeaGo வாக ஒருங்கிணைத்தது. இந்த ஆண்டின் தொடக்கத்தில் அவர் சுறுசுறுப்பாக ஈடுபடுவதிலிருந்து விலகி, முறையாக ராஜினாமா செய்வதற்கு முன்பு, BeaGo இன் மூலோபாய உருவாக்கத்தில் Gu ஈடுபட்டதாக அறிக்கைகள் தெரிவிக்கின்றன. BeaGo இன் வளர்ச்சியில் அவரது பங்கின் விவரங்கள் ஓரளவு ஒளிஊடுருவக்கூடியதாக இருந்தாலும், அவர் ஒரு ஆலோசனைப் பங்கு வகித்ததாக ஆதாரங்கள் தெரிவிக்கின்றன.
Gu வின் புறப்பாடு 01.AI இன் ஒரு பரந்த மாற்றத்தின் அடையாளமாகும். நிறுவனம் நுகர்வோர் எதிர்கொள்ளும் AI பயன்பாடுகளிலிருந்து டிஜிட்டல் மனிதர்கள் மற்றும் மாதிரி தனிப்பயனாக்குதல் சேவைகள் உட்பட Enterprise-grade தீர்வுகளுக்கு அதன் கவனத்தை மாற்றுகிறது. இந்த மூலோபாய அச்சில் முன்னாள் COO Xiangang Li மற்றும் பொறியியல் VP Zonghong Dai உட்பட பிற முக்கிய நிறுவனக் குழு உறுப்பினர்களின் புறப்பாடுகளையும் பின்பற்றுகிறது. இந்த புறப்பாடுகளின் சங்கமம் நடந்து கொண்டிருக்கும் மாற்றங்களின் அளவை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
AI தலைமை புறப்பாடுகள் தொழில்துறையின் மூலோபாய அச்சுகளை சிக்னல் செய்கின்றன
01.AI இலிருந்து Gu வின் வெளியேற்றம் AI துறையில் கவனிக்கப்பட்ட தலைமை மாற்றங்களின் ஒரு பரந்த முறையை பிரதிபலிக்கிறது, ஏனெனில் நிறுவனங்கள் பெருகிய முறையில் தங்கள் வணிக மாதிரிகள் மற்றும் மூலோபாய நோக்குநிலைகளைச் செம்மைப்படுத்துகின்றன. பல AI நிறுவனங்கள் தங்கள் அணுகுமுறைகளை மறுசீரமைத்து வருகின்றன, இது தலைமை மற்றும் மூலோபாய திசையில் மாற்றங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.
சமீபத்தில் OpenAI இல் இதேபோன்ற புறப்பாடுகள் நிகழ்ந்தன, அங்கு Mira Murati மற்றும் Bob McGrew உட்பட முக்கிய நிர்வாகிகள், நிறுவனத்தின் வணிகமயமாக்கல் மற்றும் லாபத்தின் மீதான அதிகரித்தEmphasis மத்தியில் வெளியேறினர். OpenAI இல் உள்ள இந்த புறப்பாடுகள், 01.AI இலிருந்து Gu வின் புறப்பாடு போன்றவை, லட்சிய தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களைத் தொடர்வதற்கும் நிலையான வணிகச் சாத்தியத்தை அடைவதற்கும் இடையிலான தொடர்ச்சியான பதட்டங்களை பிரதிபலிக்கின்றன.
இந்த மாற்றங்கள் பெரும்பாலும் AI தொழில்துறையில் அடிப்படை மூலோபாய பதட்டங்களை பிரதிபலிக்கின்றன. 01.AI ஐப் பொறுத்தவரை, பொது-நோக்கம் மாடல்களிலிருந்து Enterprise தீர்வுகளுக்கு மாறுவது Enterprise AI தத்தெடுப்பு பெருகிய முறையில் ROI-ல் கவனம் செலுத்துகிறது என்பதைக் குறிக்கும் தொழில் தரவுகளுடன் ஒத்துப்போகிறது. McKinsey அறிக்கையின்படி 75% நிறுவனங்கள் இப்போது குறைந்தது ஒரு வணிக செயல்பாட்டிலாவது AI ஐப் பயன்படுத்துகின்றன, இது Enterprise இல் AI இன் வளர்ந்து வரும் பரவலை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இருப்பினும், AI ஐப் பயன்படுத்துவது போதுமானதாக இல்லை; ROI பெருகிய முறையில் முக்கிய அளவீட்டு ஆகும்.
AI நிறுவனங்களில் தலைமை மாற்றங்கள் பொதுவாக மூலோபாய மறுசீரமைப்புகளுடன் ஒத்துப்போகின்றன, இது 01.AI இன் Enterprise அச்சு மற்றும் OpenAI இன் வணிகமயமாக்கல் முயற்சிகளால் எடுத்துக்காட்டப்படுகிறது. இந்த புறப்பாடுகள் தனிமைப்படுத்தப்பட்ட நிகழ்வுகளை விட தொழில்துறையின் முதிர்ச்சியைக் குறிக்கின்றன. AI துறை ஒரு பெரிய ஆராய்ச்சி தலைமையிலான துறையிலிருந்து ஒரு பெரிய வணிக நோக்குடைய நிலப்பரப்பாக உருவாகி வருகிறது.
Enterprise AI தீர்வுகள் லாபத்திற்கான தெளிவான பாதையாக வெளிப்படுகின்றன
நுகர்வோர் பயன்பாடுகளிலிருந்து Enterprise தீர்வுகளுக்கு 01.AI இன் மூலோபாய மாற்றம் வணிக ரீதியாக சாத்தியமான AI வரிசைப்படுத்தலை நோக்கிய ஒரு தொழில்துறை தழுவல் போக்கைப் பிரதிபலிக்கிறது. நுகர்வோர் எதிர்கொள்ளும் பயன்பாடுகளுடன் ஒப்பிடும்போது Enterprise AI தீர்வுகள் லாபத்திற்கான தெளிவான மற்றும் கணிக்கக்கூடிய பாதையை வழங்குகின்றன என்ற அங்கீகாரத்தால் இந்த போக்கு இயக்கப்படுகிறது.
PwC அறிக்கையின்படி 49% தொழில்நுட்பத் தலைவர்கள் இப்போது AI ஐ முக்கிய வணிக உத்திகளில் முழுமையாக ஒருங்கிணைத்துள்ளனர். நிறுவனங்கள் பெருகிய முறையில் உயர் ஆபத்து நுகர்வோர் புதுமைகளைத் துரத்துவதை விட, முறையான Enterprise AI தத்தெடுப்பு மூலம் 20-30% உற்பத்தித்திறன் அதிகரிப்பை அடைவதில் கவனம் செலுத்துகின்றன. கவனம் சோதனை செய்வதிலிருந்து நடைமுறை செயலாக்கத்திற்கு மாறியுள்ளது.
01.AI அதன் நுகர்வோர் தயாரிப்புகளான PopAi மற்றும் Mona உடன் எதிர்கொண்ட சவால்கள் பரந்த தொழில்துறை அனுபவங்களை பிரதிபலிக்கின்றன. தெளிவான ROI அளவீடுகளுடன் கூடிய Enterprise பயன்பாடுகள் நுகர்வோர் எதிர்கொள்ளும் கருவிகளை விட அதிக நிலையானதாக நிரூபிக்கப்படுகின்றன. ஏனெனில் Enterprise தீர்வுகள் பெரும்பாலும் குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்கின்றன, அவற்றின் மதிப்பு முன்மொழிவை மிகவும் உறுதியானதாகவும் அளவிடக்கூடியதாகவும் ஆக்குகின்றன.
தொழில்துறையின் கணிப்புகள் இந்த திசையை ஆதரிக்கின்றன. AI ஐச் சுற்றி பணிப்பாய்வு மறுவடிவமைப்புகளை செயல்படுத்தும் நிறுவனங்கள் (Enterprise தீர்வுகளுடன் 01.AI செய்வது போல) மிக முக்கியமான அடிமட்ட மேம்பாடுகளைப் புகாரளிப்பதாக McKinsey ஆராய்ச்சி நிரூபிக்கிறது. AI ஐ ஒரு தனியான தொழில்நுட்பமாகக் கருதுவதை விட, ஏற்கனவே உள்ள வணிக செயல்முறைகளில் ஒருங்கிணைப்பது மிக முக்கியமான நன்மைகளை வழங்குகிறது.
01.AI இன் அச்சில் AI தொடக்கங்கள் தனியான நுகர்வோர் பயன்பாடுகளை விட கட்டமைக்கப்பட்ட வணிக செயல்முறைகளில் AI ஐ உட்பொதிப்பதில் பெருகிய முறையில் கவனம் செலுத்துகின்றன என்பதை நிரூபிக்கிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட செயல்முறைகளுக்குள் ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட AI அதிக நம்பகத்தன்மை மற்றும் வணிக தாக்கத்தை உறுதி செய்வதாக Appian குறிப்பிடுகிறார். ஏற்கனவே உள்ள பணிப்பாய்வுகளில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்படும் AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதில்Emphasis உள்ளது, இது செயல்திறன் மற்றும் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
பல்வேறு நிறுவனங்களிலிருந்து நுகர்வோர் எதிர்கொள்ளும் AI தயாரிப்புகளின் போராட்டங்கள் உண்மையிலேயே வைரல் மற்றும் லாபகரமான நுகர்வோர் AI பயன்பாட்டை உருவாக்குவதில் உள்ளார்ந்த சிரமங்களை எடுத்துக்காட்டுகின்றன. அதிக பயனர் கையகப்படுத்தல் செலவுகள், போட்டி நிலப்பரப்பில் பயனர்களைத் தக்கவைக்கும் சவால் மற்றும் நுகர்வோர் பயன்பாடுகளை திறம்பட பணமாக்குவதில் உள்ள சிரமம் ஆகியவை காரணங்களில் அடங்கும்.
இதற்கு மாறாக, Enterprise AI தீர்வுகள் பெரும்பாலும் வருவாய் தலைமுறைக்கு மிகவும் நேரடியான மற்றும் கணிக்கக்கூடிய பாதையை வழங்குகின்றன. குறிப்பிட்ட வணிகச் சவால்களைச் சமாளிப்பதன் மூலம், அத்தகைய தீர்வுகள் சாத்தியமான வாடிக்கையாளர்களுக்கு அவற்றின் மதிப்பை நிரூபிக்க முடியும் மற்றும் அவற்றின் விலையை நியாயப்படுத்த முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, AI-இயங்கும் வாடிக்கையாளர் சேவை chatbot தொழிலாளர் செலவுகளைக் குறைத்து வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்தலாம், இது வணிகங்களுக்கான கவர்ச்சிகரமான முதலீடாக அமைகிறது.
Enterprise AI க்கு மாறுவது என்பது AI என்பது ஒரு தொழில்நுட்ப நாவல் மட்டுமல்ல, அது உண்மையான வணிகச் சிக்கல்களைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவி என்ற வளர்ந்து வரும் அங்கீகாரத்தையும் பிரதிபலிக்கிறது. பணிகள், மேம்பட்ட முடிவெடுத்தல் மற்றும் போட்டி விளிம்பைப் பெறுவதற்கு உதவும் AI தீர்வுகளை நிறுவனங்கள் பெருகிய முறையில் தேடுகின்றன.
AI தொழில்நுட்பம் முதிர்ச்சியடைந்து அணுகக்கூடியதாக இருப்பதால் Enterprise AI நோக்கிய போக்கு தொடர வாய்ப்புள்ளது. AI கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும் ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்கவும் எளிதாகும்போது, அதிக வணிகங்கள் AI இன் நன்மைகளைப் பயன்படுத்த முடியும். இது Enterprise AI தீர்வுகளுக்கான கூடுதல் தேவையை இயக்கும் மற்றும் AI startupகளுக்கு புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்கும்.
AI துறையில் வளர்ந்து வரும் வணிக மாதிரிகளையும் இது எடுத்துக்காட்டுகிறது. பல நிறுவனங்கள் ஒரு பரந்த கவனத்துடன் தொடங்குகின்றன, பொது-நோக்கம் AI மாடல்கள் மற்றும் நுகர்வோர் பயன்பாடுகளை உருவாக்குகின்றன. இருப்பினும், அவை குறிப்பிட்ட Enterprise பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் கவனம் செலுத்துவது லாபத்திற்கான நிலையான பாதை என்பதை பெருகிய முறையில் உணர்கின்றன. இந்த மாற்றம் ஒரு உத்தி, நிறுவன அமைப்பு மற்றும் திறமையில் மாற்றத்தை கோருகிறது.
Enterprise AI க்கு மாறுவதற்கு, நிறுவனங்கள் தங்கள் இலக்கு வாடிக்கையாளர்களின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பற்றி ஆழமாகப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். இதில் சந்தை ஆராய்ச்சி நடத்துதல், வாடிக்கையாளர் கருத்தை சேகரித்தல் மற்றும் குறிப்பிட்ட வலி புள்ளிகளை நிவர்த்தி செய்யும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தீர்வுகளை உருவாக்குதல் ஆகியவை அடங்கும். இந்த மாற்றத்தை வெற்றிகரமாக வழிநடத்தக்கூடிய நிறுவனங்கள் உருவாகும் AI நிலப்பரப்பில் செழித்து வளர நன்கு நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளன.
AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால், இன்னும் புதுமையான Enterprise AI தீர்வுகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம். ஏற்கனவே உள்ள வணிக செயல்முறைகளில் இந்த தீர்வுகள் பெரும்பாலும் இறுக்கமாக ஒருங்கிணைக்கப்படும் மற்றும் வணிகங்களுக்கு இன்னும் அதிக மதிப்பைக் கொடுக்கும். AI இன் எதிர்காலம் Enterprise தத்தெடுப்பால் இயக்கப்பட வாய்ப்புள்ளது, AI வணிகங்கள் செயல்படும் முறையில் பெருகிய முறையில் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாக மாறும்.