టెక్నాలజీ ప్రపంచం ఎల్లప్పుడూ తదుపరి పెద్ద విషయం కోసం ఆకర్షితులవుతుంది, మరియు ప్రస్తుతం, ఆ వెలుగు DeepSeek పై ప్రకాశవంతంగా పడుతోంది. ఈ చైనీస్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సంస్థ ఖచ్చితంగా కలకలం రేపింది, అధిక-నాణ్యత, ఓపెన్-సోర్స్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs) ను అందించింది, ఇవి పరిశ్రమలో అలజడిని సృష్టించాయి. పండితులు, విధాన రూపకర్తలు, మరియు టెక్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు దీని పర్యవసానాలపై తీవ్రంగా చర్చిస్తున్నారు. ఇది ప్రపంచ AI శక్తి సమతుల్యతలో భూకంప మార్పును సూచిస్తుందా? U.S. ఆధిపత్య యుగం ముగింపుకు వస్తోందా? DeepSeek యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ విధానం ఆవిష్కరణల భవిష్యత్తు గమనానికి ఏమి సూచిస్తుంది?
ఇవి నిస్సందేహంగా ఆసక్తికరమైన ప్రశ్నలు. అయినప్పటికీ, తాజా అల్గారిథమిక్ అద్భుతం చుట్టూ ఉన్న ఈ ఊహాగానాలు మరియు ఉత్సాహం మధ్య, చాలా కీలకమైన విషయం ఎక్కువగా విస్మరించబడుతోంది. DeepSeek, దాని ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలు ఉన్నప్పటికీ, వేగంగా విస్తరిస్తున్న AI టూల్‌బాక్స్‌లో ప్రాథమికంగా మరొక సాధనం మాత్రమే. ప్రస్తుతం పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఏ నిర్దిష్ట మోడల్ ముందుంది అనేది కీలకమైన సమస్య కాదు. చాలా గంభీరమైన వాస్తవికత, మరియు బోర్డ్‌రూమ్‌లు మరియు వ్యూహాత్మక సమావేశాలను ఆక్రమించాల్సిన సవాలు, కేవలం ఒక చిన్న భాగం - నివేదికల ప్రకారం కేవలం 4% - కంపెనీలు మాత్రమే తమ AI పెట్టుబడులను గణనీయమైన, స్పష్టమైన వ్యాపార విలువగా విజయవంతంగా అనువదిస్తున్నాయి. DeepSeek చుట్టూ ఉన్న సందడి ఒక సైడ్‌షో; ప్రధాన ఈవెంట్ సమర్థవంతమైన అమలు కోసం పోరాటం.
కొత్త మోడల్స్ యొక్క ఆకర్షణీయ గీతం: DeepSeek (మరియు ఇతరులు) ఎందుకు ముఖ్యాంశాలను ఆకర్షిస్తాయి
DeepSeek వంటి పరిణామాలు ఎందుకు ఇంత ఎక్కువ దృష్టిని ఆకర్షిస్తాయో పూర్తిగా అర్థం చేసుకోదగినది. ఈ కథనం ఆకట్టుకునేదిగా ఉంది, టెక్ మరియు వ్యాపార సంఘాలలో ప్రతిధ్వనించే అనేక కీలక ఇతివృత్తాలను స్పృశిస్తుంది:
- మారుతున్న భౌగోళిక రాజకీయ దృశ్యం: DeepSeek యొక్క ఆవిర్భావాన్ని చాలా మంది చైనా వేగంగా AI అనుచరుడి నుండి బలమైన నాయకుడిగా మారుతోందనడానికి శక్తివంతమైన సాక్ష్యంగా వ్యాఖ్యానిస్తున్నారు. ఇది ఈ కీలక రంగంలో అమెరికన్ సాంకేతిక ఆధిపత్యం గురించి దీర్ఘకాలంగా ఉన్న అంచనాలను సవాలు చేస్తుంది మరియు ప్రపంచ వేదికపై భవిష్యత్తు పోటీ మరియు సహకారం గురించి సంక్లిష్ట ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. వారి ఉత్పత్తి యొక్క వేగం మరియు నాణ్యత జాతీయ సామర్థ్యాలను పునఃపరిశీలించవలసి వస్తుంది.
- ప్రదర్శిత పోటీ పరాక్రమం: బెంచ్‌మార్క్‌లు అబద్ధం చెప్పవు. DeepSeek యొక్క మోడల్స్ OpenAI మరియు Google వంటి స్థాపించబడిన పాశ్చాత్య దిగ్గజాల నుండి వచ్చిన ఆఫర్‌లతో పోలిస్తే తమ స్థానాన్ని నిలబెట్టుకుంటున్నాయి, మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో అధిగమిస్తున్నాయి. ఇది అత్యాధునిక AI అభివృద్ధి కేవలం Silicon Valley దిగ్గజాల డొమైన్ కాదని శక్తివంతమైన ప్రదర్శనగా పనిచేస్తుంది. ఇది అధునాతన మోడల్స్‌ను గతంలో ఊహించిన దానికంటే తక్కువ వనరుల వ్యయంతో మరియు అద్భుతమైన సామర్థ్యంతో ఇంజనీరింగ్ చేయవచ్చని రుజువు చేస్తుంది.
- ఓపెన్‌నెస్‌ను స్వీకరించడం: తరచుగా యాజమాన్య, మూసివేయబడిన వ్యవస్థలతో వర్గీకరించబడిన దృశ్యంలో, DeepSeek యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలకు నిబద్ధత ప్రత్యేకంగా నిలుస్తుంది. ఈ విధానం మరింత సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థను ప్రోత్సహిస్తుంది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లు వారి పనిపై నిర్మించుకోవడానికి అనుమతించడం ద్వారా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఆవిష్కరణల వేగాన్ని వేగవంతం చేయగలదు. ఇది అనేక ప్రముఖ పాశ్చాత్య మోడల్స్ యొక్క ‘బ్లాక్ బాక్స్’ స్వభావంతో తీవ్రంగా విభేదిస్తుంది, AI అభివృద్ధిలో పారదర్శకత మరియు ప్రాప్యత గురించి చర్చలను రేకెత్తిస్తుంది.
- సాంస్కృతిక మూస పద్ధతులను సవాలు చేయడం: DeepSeek యొక్క విజయం చైనీస్ ఆవిష్కరణల లోతు మరియు వాస్తవికతను గతంలో తక్కువగా అంచనా వేసిన పాత కథనాలను నేరుగా ఎదుర్కొంటుంది. ఇది సాంకేతిక పురోగతికి ఒక విభిన్న మార్గాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, బహుశా విభిన్న పరిశోధన ప్రాధాన్యతలు, ఇంజనీరింగ్ సంస్కృతులు లేదా జాతీయ వ్యూహాలలో పాతుకుపోయి ఉండవచ్చు, ప్రపంచ ఆవిష్కరణ డైనమిక్స్‌ను పునఃమూల్యాంకనం చేయమని ప్రేరేపిస్తుంది.
- సాంకేతిక పరిమితులను నావిగేట్ చేయడం: ప్రధానంగా U.S. ద్వారా, చైనా యొక్క అధునాతన సెమీకండక్టర్ టెక్నాలజీకి ప్రాప్యతను పరిమితం చేయడానికి కొనసాగుతున్న ప్రయత్నాలు ఉన్నప్పటికీ DeepSeek యొక్క వేగవంతమైన పురోగతి సంభవించింది. ఇది AI నాయకత్వాన్ని నిశ్చయంగా తగ్గించడానికి ఎగుమతి నియంత్రణలను ఉపయోగించడంలో అంతర్లీనంగా ఉన్న ఇబ్బందులను నొక్కి చెబుతుంది, ముఖ్యంగా సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమిక్ అభివృద్ధి రంగంలో చాతుర్యం మరియు ప్రత్యామ్నాయ విధానాలు తరచుగా అటువంటి పరిమితులను అధిగమించగలవని సూచిస్తుంది.
- ఖర్చు సామర్థ్యాలను హైలైట్ చేయడం: కొన్ని పాశ్చాత్య ప్రత్యర్థులతో పోలిస్తే DeepSeek గణనీయంగా తక్కువ ఖర్చుతో తన అధిక పనితీరు స్థాయిలను సాధిస్తోందని నివేదికలు సూచిస్తున్నాయి. ఇది పోటీ దృశ్యానికి కొత్త కోణాన్ని పరిచయం చేస్తుంది, AI రేసులో కీలకమైన అంశాలుగా సామర్థ్యం మరియు వనరుల ఆప్టిమైజేషన్‌ను నొక్కి చెబుతుంది. ఇది ఖగోళ మూలధన పెట్టుబడి లేకుండా శక్తివంతమైన AIని అభివృద్ధి చేయడానికి సంభావ్య కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌ను సెట్ చేస్తుంది.
- పరిశోధన బలాన్ని నొక్కి చెప్పడం: మోడల్స్ తమకు తాముగా కాకుండా, DeepSeek యొక్క విజయాలు చైనా నుండి ఉద్భవించిన ప్రాథమిక AI పరిశోధనలో పెరుగుతున్న బలం మరియు ప్రభావాన్ని ప్రతిబింబిస్తాయి. ఇది లోతైన మార్పును సూచిస్తుంది, ప్రతిభ యొక్క బలమైన పైప్‌లైన్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సైద్ధాంతిక పునాదులను అభివృద్ధి చేయడంపై జాతీయ దృష్టిని సూచిస్తుంది.
ఈ పాయింట్ల ప్రతి ఒక్కటి చర్చ మరియు విశ్లేషణకు అర్హమైనప్పటికీ, అవి సమిష్టిగా మరింత తక్షణ మరియు ముఖ్యమైన కార్యాచరణ సవాలు నుండి దృష్టిని మరల్చుతాయి. ఈ పరిణామాలలో ఏదీ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వ్యాపార సందర్భంలో విలువను ఎలా సృష్టిస్తుందనే ప్రధాన మెకానిక్స్‌ను ప్రాథమికంగా మార్చదు. కొత్త మోడల్స్ యొక్క మెరుపు విజయవంతమైన విస్తరణకు అవసరమైన కష్టాన్ని అస్పష్టం చేస్తుంది. కఠినమైన నిజం అలాగే ఉంది: చాలా సంస్థలు AIని ప్రయోగాత్మక ల్యాబ్‌ల నుండి ప్రధాన ప్రక్రియలలోకి తరలించడం చాలా కష్టంగా భావిస్తున్నాయి, అక్కడ అది అర్థవంతమైన రాబడిని ఉత్పత్తి చేయగలదు.
గదిలోని ఏనుగు: AI యొక్క ప్రస్ఫుటమైన అమలు అంతరం
టెక్ ప్రెస్ LLM పనితీరులో ప్రతి పెరుగుతున్న మెరుగుదల గురించి ఉత్కంఠగా కవర్ చేస్తున్నప్పుడు మరియు ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ కోసం రేసు గురించి ఊహాగానాలు చేస్తున్నప్పుడు, చాలా కంపెనీలలో చాలా తక్కువ ఆకర్షణీయమైన వాస్తవికత ఆడుతుంది. AI ఉత్సాహం నుండి AI-ఆధారిత ఫలితాల వరకు ప్రయాణం ఊహించిన దానికంటే చాలా ప్రమాదకరంగా నిరూపించబడుతోంది. బహుళ అధ్యయనాలు మరియు పరిశ్రమ విశ్లేషణలు ఆందోళనకరమైన చిత్రంపై కలుస్తాయి:
- AIని అన్వేషిస్తున్న కంపెనీలలో గణనీయమైన మెజారిటీ ప్రారంభ దశలలోనే చిక్కుకుపోయి ఉన్నాయి. వారు ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్‌లను నిర్వహించి ఉండవచ్చు లేదా వివిక్త పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌లను ప్రారంభించి ఉండవచ్చు, కానీ ఈ కార్యక్రమాలు అరుదుగా విస్తరిస్తాయి లేదా విస్తృత కార్యకలాపాలలో అర్థవంతంగా కలిసిపోతాయి. అంచనాలు బహుశా కేవలం 22% మాత్రమే ఈ ప్రాథమిక దశలకు మించి కొంత ప్రదర్శించదగిన విలువను సంగ్రహించగలిగాయని సూచిస్తున్నాయి.
- తమ AI పెట్టుబడుల నుండి నిజంగా గణనీయమైన, గేమ్-ఛేంజింగ్ వ్యాపార ప్రభావాన్ని సాధిస్తున్న సమూహం ఆందోళనకరంగా చిన్నది. స్థిరంగా ఉదహరించబడిన సంఖ్య కేవలం 4% చుట్టూ తిరుగుతుంది. దీని అర్థం AIలో పెట్టుబడి పెట్టే ప్రతి ఇరవై ఐదు కంపెనీలకు, బహుశా ఒకటి మాత్రమే టెక్నాలజీ యొక్క సంభావ్యతకు అనుగుణంగా గణనీయమైన వ్యూహాత్మక లేదా ఆర్థిక ప్రయోజనాలను గ్రహిస్తోంది.
AI యొక్క వాగ్దానం మరియు దాని ఆచరణాత్మక అనువర్తనం మధ్య ఈ అస్థిరమైన డిస్‌కనెక్ట్‌కు కారణం ఏమిటి? కారణాలు బహుముఖంగా ఉంటాయి, కానీ ఒక కేంద్ర ఇతివృత్తం ఉద్భవిస్తుంది: దానిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి అవసరమైన వ్యూహాత్మక మరియు కార్యాచరణ మార్పులపై కాకుండా, టెక్నాలజీపైనే దృష్టి పెట్టడం. కంపెనీలు తాజా మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాల ద్వారా మంత్రముగ్ధులవుతాయి - అది DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic, లేదా ఏదైనా ఇతర ప్రొవైడర్ నుండి అయినా - అమలు యొక్క కష్టమైన పనిపై తీవ్రంగా దృష్టి పెట్టడం కంటే.
ఈ ‘పైలట్ పర్గేటరీ’ దృగ్విషయం అనేక సాధారణ ఆపదల నుండి ఉత్పన్నమవుతుంది:
- స్పష్టమైన వ్యూహం లేకపోవడం: పరిష్కరించడానికి బాగా నిర్వచించబడిన వ్యాపార సమస్య లేదా టెక్నాలజీ విలువను ఎలా సృష్టిస్తుందనే స్పష్టమైన దృష్టి లేకుండా AI కార్యక్రమాలు ప్రారంభించబడతాయి.
- మెరిసే వస్తువులను వెంబడించడం: నిరూపితమైన పరిష్కారాలను విస్తరించడం మరియు స్కేలింగ్ చేయడంపై దృష్టి పెట్టడం కంటే, ఉద్భవిస్తున్న ప్రతి కొత్త మోడల్ లేదా టెక్నిక్‌తో ప్రయోగాలు చేయడానికి వనరులు మళ్లించబడతాయి.
- సరిపోని డేటా ఫౌండేషన్: గజిబిజిగా, సైలో చేయబడిన, లేదా ప్రాప్యత చేయలేని డేటా పైన AIని అమలు చేయడానికి ప్రయత్నాలు చేయబడతాయి, ఇది పేలవమైన పనితీరు మరియు నమ్మదగని ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.
- నైపుణ్య అంతరాలు మరియు ప్రతిఘటన: శ్రామిక శక్తికి AI సాధనాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలు లేకపోవచ్చు, లేదా కొత్త పని విధానాలను అనుసరించడానికి సాంస్కృతిక ప్రతిఘటన ఉండవచ్చు.
- ఏకీకరణ సంక్లిష్టతను తక్కువగా అంచనా వేయడం: AIని ఇప్పటికే ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు సిస్టమ్‌లలో పొందుపరచడంలో సాంకేతిక మరియు సంస్థాగత సవాళ్లు తరచుగా తక్కువగా అంచనా వేయబడతాయి.
- ప్రభావాన్ని కొలవడంలో వైఫల్యం: AI కార్యక్రమాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన వాస్తవ వ్యాపార విలువను ట్రాక్ చేయడానికి స్పష్టమైన కొలమానాలు మరియు ప్రక్రియలు లేకపోవడం వలన తదుపరి పెట్టుబడిని సమర్థించడం లేదా విజయాన్ని ప్రదర్శించడం కష్టమవుతుంది.
అందువల్ల, ప్రధాన సవాలు అందుబాటులో ఉన్న AI మోడల్స్‌లో లోపం కాదు. అడ్డంకి ఈ శక్తివంతమైన సాధనాలను సమర్థవంతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి మరియు కార్యాచరణ చేయడానికి సంస్థాగత సామర్థ్యంలో స్పష్టంగా ఉంది.
కోడ్‌ను ఛేదించడం: AI ఉన్నత సాధకులు భిన్నంగా ఏమి చేస్తారు
AIని విజయవంతంగా స్కేల్‌లో ఉపయోగించుకుంటున్న చిన్న శాతం కంపెనీలను గమనిస్తే, విభిన్న ప్రాధాన్యతలు మరియు పద్ధతుల సమితి వెల్లడవుతుంది. టెక్ దిగ్గజాలు మరియు ప్రత్యేక కన్సల్టెన్సీలలో నాయకత్వ పాత్రల నుండి పొందిన అంతర్దృష్టులతో సహా, పెద్ద-స్థాయి AI స్వీకరణపై ప్రముఖ గ్లోబల్ సంస్థలతో పనిచేసిన విస్తృతమైన అనుభవం ఆధారంగా, ఉన్నత సాధకుల మధ్య మూడు కీలక భేదాలు స్థిరంగా ఉద్భవిస్తాయి:
బహుమతిపై దృష్టి పెట్టండి - కేవలం ఖర్చులను తగ్గించడం కాదు, ఆదాయాన్ని పెంచడం
ఒక సాధారణ తప్పు అడుగు ప్రాథమికంగా అంతర్గత సామర్థ్య లాభాలు లేదా ఖర్చు తగ్గింపు కోసం AIని విస్తరించడం. ఈ అనువర్తనాలకు వాటి స్థానం ఉన్నప్పటికీ, అత్యంత ముఖ్యమైన పురోగతులను సాధిస్తున్న కంపెనీలు టాప్-లైన్ వృద్ధిని నడపడానికి AIని ఉపయోగించడాన్ని ప్రాధాన్యతనిస్తాయి. ఆదాయ ఉత్పత్తిని నేరుగా ప్రభావితం చేసే ప్రాంతాలను మెరుగుపరచడంలో గొప్ప సంభావ్య రాబడి తరచుగా ఉంటుందని వారు అర్థం చేసుకుంటారు:
- సేల్స్ యాక్సిలరేషన్: అధిక-సంభావ్య లీడ్స్‌ను గుర్తించడానికి, సేల్స్ ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, కస్టమర్ చర్న్‌ను అంచనా వేయడానికి, లేదా అవుట్‌రీచ్ ప్రయత్నాలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి AIని ఉపయోగించడం.
- డైనమిక్ ప్రైసింగ్: నిజ-సమయ డిమాండ్, పోటీదారుల ధరలు, కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్, మరియు ఇన్వెంటరీ స్థాయిల ఆధారంగా ధరల వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి AI అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడం.
- మెరుగైన కస్టమర్ ఎంగేజ్‌మెంట్: హైపర్-పర్సనలైజ్డ్ మార్కెటింగ్ ప్రచారాలు, ఇంటెలిజెంట్ కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్‌లు, ప్రిడిక్టివ్ కస్టమర్ నీడ్స్ అనాలిసిస్, మరియు మెరుగైన కస్టమర్ ఎక్స్‌పీరియన్స్ మేనేజ్‌మెంట్ కోసం AIని ఉపయోగించడం.
ఉదాహరణకు, పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన రిక్వెస్ట్స్ ఫర్ ప్రపోజల్స్ (RFPs) వాల్యూమ్‌తో పోరాడుతున్న బిలియన్-డాలర్ ఏరోస్పేస్ కాంపోనెంట్ తయారీదారు కేసును పరిగణించండి. ఈ పత్రాల సంఖ్య మరియు సంక్లిష్టత వారి సేల్స్ మరియు ఇంజనీరింగ్ బృందాలను ఒత్తిడికి గురిచేసింది, ఇది అవకాశాలను కోల్పోవడానికి మరియు సబ్‌ఆప్టిమల్ బిడ్ వ్యూహాలకు దారితీసింది. RFPsను వేగంగా విశ్లేషించడానికి, కీలక అవసరాలను గుర్తించడానికి, కంపెనీ సామర్థ్యాలతో సమలేఖనాన్ని అంచనా వేయడానికి, మరియు ప్రారంభ ప్రతిపాదన విభాగాలను రూపొందించడంలో కూడా సహాయపడటానికి రూపొందించిన AI పరిష్కారాన్ని అమలు చేయడం ద్వారా, వారు అద్భుతమైన పరివర్తనను సాధించారు. AI కేవలం పనులను ఆటోమేట్ చేయలేదు; ఇది బృందాన్ని వీటిని చేయడానికి వీలు కల్పించింది:
- సమర్థవంతంగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి: అత్యధిక విజయ సంభావ్యత మరియు వ్యూహాత్మక విలువ కలిగిన RFPsను త్వరగా గుర్తించండి.
- వనరులను తెలివిగా కేటాయించండి: అత్యంత ఆశాజనకమైన మరియు సంక్లిష్టమైన బిడ్‌లపై నిపుణులైన మానవ ప్రయత్నాన్ని కేంద్రీకరించండి.
- ప్రతిపాదన నాణ్యత మరియు వేగాన్ని మెరుగుపరచండి: స్థిరమైన, అధిక-నాణ్యత ప్రతిపాదన కంటెంట్‌ను వేగంగా రూపొందించడానికి AI సహాయాన్ని ఉపయోగించుకోండి.
లెక్కించదగిన ఫలితం కేవలం ఉపాంత సామర్థ్య పొదుపులు కాదు; ఇది అధిక విజయ రేట్లు మరియు మరిన్ని అవకాశాలను సమర్థవంతంగా అనుసరించే సామర్థ్యం ద్వారా నడపబడిన గణనీయమైన సంవత్సరానికి $36 మిలియన్ల అదనపు ఆదాయం. ఇది ఆదాయాన్ని ఉత్పత్తి చేసే కార్యకలాపాల వైపు AIని లక్ష్యంగా చేసుకోవడం యొక్క శక్తిని ఉదాహరిస్తుంది, ఇక్కడ సంభావ్య అప్‌సైడ్ తరచుగా ఖర్చు-పొదుపు చర్యల కంటే పరిమాణం యొక్క క్రమం ఎక్కువగా ఉంటుంది. 4% మంది AI యొక్క అత్యంత శక్తివంతమైన అనువర్తనం తరచుగా వృద్ధికి ఇంజిన్‌గా ఉంటుందని అర్థం చేసుకుంటారు, కేవలం ఖర్చులను తగ్గించే సాధనంగా కాదు.
AIని నిలబెట్టడం - ప్రోత్సాహకాలు మరియు సంస్కృతి యొక్క శక్తి
అధునాతన AI సాధనాలను విస్తరించడం యుద్ధంలో సగం మాత్రమే; అవి శ్రామిక శక్తి ద్వారా స్థిరంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి మానవ ప్రవర్తన మరియు సంస్థాగత సంస్కృతిని పరిష్కరించడం అవసరం. టెక్నాలజీ స్వీకరణ ప్రాథమికంగా మార్పు నిర్వహణ సవాలు. గణనీయమైన AI ప్రభావాన్ని గ్రహిస్తున్న కంపెనీలు దీనిని గుర్తించి, AI ఏకీకరణను ప్రోత్సహించడానికి మరియు రివార్డ్ చేయడానికి తమ సంస్థలను మరియు ప్రోత్సాహకాలను చురుకుగా నిర్మాణం చేస్తాయి. విధానాలు మారవచ్చు, కానీ అంతర్లీన సూత్రం సమలేఖనం:
- ప్రత్యక్ష ఆర్థిక ప్రోత్సాహకాలు: Klarna వంటి కొన్ని సంస్థలు ప్రత్యక్ష విధానాన్ని తీసుకున్నాయి. వారు ఉద్యోగి పరిహారాన్ని - ఈక్విటీ మరియు నగదు బోనస్‌లతో సహా - వారి సంబంధిత పాత్రలు మరియు బృందాలలో AI యొక్క విజయవంతమైన స్వీకరణ మరియు ప్రభావంతో స్పష్టంగా అనుసంధానించారు. ఇది శక్తివంతమైన అంతర్గత డైనమిక్‌ను సృష్టిస్తుంది, ఇక్కడ వ్యక్తులు మరియు విభాగాలు AI-ఆధారిత సామర్థ్యాలు మరియు మెరుగుదలలను కనుగొని అమలు చేయడానికి బలంగా ప్రేరేపించబడతాయి, AI యొక్క సహకారాన్ని గరిష్టీకరించడంపై దృష్టి సారించిన పోటీ వాతావరణాన్ని పెంపొందిస్తుంది.
- కెరీర్ వృద్ధి మరియు గుర్తింపు కార్యక్రమాలు: అన్ని సమర్థవంతమైన ప్రోత్సాహక నిర్మాణాలు పూర్తిగా ఆర్థికంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు. ఒక ప్రత్యామ్నాయ, అత్యంత విజయవంతమైన మోడల్ AI నాయకత్వం చుట్టూ కేంద్రీకృతమైన కెరీర్ పురోగతి కోసం అంకితమైన మార్గాలను సృష్టించడం. ఉదాహరణకు, ‘AI ఛాంపియన్ ప్రోగ్రామ్’ను అమలు చేయడం వివిధ విభాగాలలో ప్రేరేపిత ఉద్యోగులను శక్తివంతం చేయగలదు. ఈ కార్యక్రమాలు సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటాయి:
- సాధికారత: ఉద్యోగులను వారి పనికి సంబంధించిన వారి స్వంత AI-ఆధారిత కార్యక్రమాలను గుర్తించి, ప్రతిపాదించమని ప్రోత్సహించడం.
- సామర్థ్యం: వారి ఆలోచనలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వారికి సహాయపడటానికి లక్ష్య శిక్షణ, వనరులు, మరియు మార్గదర్శకత్వం అందించడం.
- గుర్తింపు: ఈ ఛాంపియన్‌లు కంపెనీలో అంతర్గత AI నాయకులు, శిక్షకులు, మరియు న్యాయవాదులుగా మారడానికి కనిపించే పాత్రలు మరియు అవకాశాలను సృష్టించడం.
ఈ విధానం నైపుణ్య అభివృద్ధి, వృత్తిపరమైన వృద్ధి, మరియు స్పష్టమైన ప్రభావాన్ని చూపించాలనే కోరిక వంటి అంతర్గత ప్రేరణలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా విస్తృతమైన నిమగ్నతను పెంపొందిస్తుంది. ఇది AI-ఫస్ట్ థింకింగ్ యొక్క బాటమ్-అప్ సంస్కృతిని పెంపొందిస్తుంది, ఇక్కడ ఆవిష్కరణ కేవలం పై నుండి నిర్దేశించబడదు కానీ సంస్థ అంతటా సేంద్రీయంగా ఉద్భవిస్తుంది. నిర్దిష్ట యంత్రాంగంతో సంబంధం లేకుండా, కీలకమైన టేకావే ఏమిటంటే, విజయవంతమైన AI స్వీకరణకు టెక్నాలజీకి ప్రాప్యతను అందించడం కంటే ఎక్కువ అవసరం; ఇది రోజువారీ కార్యకలాపాలలో AIని పొందుపరచాలనే వ్యూహాత్మక లక్ష్యంతో వ్యక్తిగత మరియు జట్టు ప్రేరణలను సమలేఖనం చేయడానికి స్పృహతో కూడిన ప్రయత్నాలను కోరుతుంది.
విజయం యొక్క పునాది - డేటా ఎందుకు ఇప్పటికీ సర్వోన్నతంగా ఉంది
బహుశా అత్యంత తక్కువ ఆకర్షణీయమైనది, అయినప్పటికీ విజయవంతమైన AI పరివర్తనకు అత్యంత కీలకమైన ఆవశ్యకత, ఒక బలమైన డేటా ఫౌండేషన్. అల్గారిథమిక్ అధునాతనత ఎంత ఉన్నా పేలవమైన నాణ్యత, ప్రాప్యత చేయలేని, లేదా సరిగా నిర్వహించబడని డేటాను భర్తీ చేయలేదు. AI బ్యాండ్‌వాగన్‌పైకి దూకడానికి ఆసక్తిగా ఉన్న అనేక సంస్థలు, వారి అంతర్లీన డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పటిష్టంగా ఉందని నిర్ధారించుకునే ముందు అధునాతన మోడల్స్‌ను విస్తరించడానికి ప్రయత్నించే కీలకమైన తప్పు చేస్తాయి. 4% మంది డేటా AIకి ఇంధనం అని అర్థం చేసుకుంటారు, మరియు వారు తదనుగుణంగా పెట్టుబడి పెడతారు. ఈ పునాదిని నిర్మించడం అనేక కీలక అంశాలను కలిగి ఉంటుంది:
- డేటా నాణ్యత మరియు నిర్మాణం: డేటా ఖచ్చితమైనది, పూర్తి, స్థిరమైనది, మరియు AI మోడల్స్ సులభంగా గ్రహించి ప్రాసెస్ చేయగల నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో నిల్వ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడం. దీనికి తరచుగా డేటా క్లీనింగ్, స్టాండర్డైజేషన్, మరియు ధ్రువీకరణలో గణనీయమైన ప్రయత్నం అవసరం.
- డేటా ప్రాప్యత మరియు ఏకీకరణ: విభాగాలు మరియు సిస్టమ్‌ల మధ్య డేటా సైలోలను విచ్ఛిన్నం చేయడం. ఏకీకృత డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు లేదా డేటా లేక్‌లను అమలు చేయడం, ఇవి సత్యం యొక్క ఏకైక మూలాన్ని అందిస్తాయి మరియు విభిన్న బృందాలు మరియు AI అనువర్తనాలు వారికి అవసరమైన డేటాను సురక్షితంగా మరియు సమర్థవంతంగా యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
- ఏకీకృత డేటా వ్యూహం: డేటా ఎలా సేకరించబడుతుంది, నిల్వ చేయబడుతుంది, నిర్వహించబడుతుంది, పాలించబడుతుంది, మరియు ఉపయోగించబడుతుందనే దానిపై స్పష్టమైన, ఎంటర్‌ప్రైజ్-వైడ్ వ్యూహాన్ని అభివృద్ధి చేయడం. ఈ వ్యూహం వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడాలి మరియు భవిష్యత్తు AI అవసరాలను ఊహించాలి.
- బలమైన డేటా గవర్నెన్స్ మరియు సెక్యూరిటీ: డేటా యాజమాన్యం, వినియోగ హక్కులు, గోప్యతా సమ్మతి (GDPR లేదా CCPA వంటివి), మరియు భద్రతా ప్రోటోకాల్‌ల కోసం స్పష్టమైన విధానాలు మరియు ప్రక్రియలను ఏర్పాటు చేయడం. ఇది నమ్మకాన్ని పెంచుతుంది మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI విస్తరణను నిర్ధారిస్తుంది.
బలహీనమైన డేటా ఫౌండేషన్‌పై అధునాతన AI అనువర్తనాలను నిర్మించడానికి ప్రయత్నించడం ఇసుకపై ఆకాశహర్మ్యాన్ని నిర్మించడం లాంటిది. ఫలితాలు అనివార్యంగా నమ్మదగనివిగా, పక్షపాతంతో కూడినవిగా, లేదా కేవలం తప్పుగా ఉంటాయి (‘గార్బేజ్ ఇన్, గార్బేజ్ అవుట్’). డేటా ఇంజనీరింగ్ మరియు గవర్నెన్స్ అత్యాధునిక LLMs యొక్క తక్షణ ఆకర్షణను కలిగి ఉండకపోవచ్చు, కానీ ఇది ఏదైనా స్థిరమైన AI విజయాన్ని ఆధారం చేసుకునే అవసరమైన, శ్రమతో కూడిన పని. AIని ఉపయోగించుకోవడం గురించి తీవ్రంగా ఉన్న కంపెనీలు తమ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను ద్వితీయ ఆందోళనగా కాకుండా, అంకితమైన పెట్టుబడి మరియు నిరంతర మెరుగుదల అవసరమయ్యే ప్రాథమిక వ్యూహాత్మక ఆస్తిగా పరిగణించాలి.
నిజమైన ప్లేబుక్: AI-సిద్ధంగా ఉన్న సంస్థను నిర్మించడం
DeepSeek, Gemini, GPT-4, లేదా వచ్చే నెలలో ఏది ప్రముఖ మోడల్ అయినా దానిపై తీవ్రమైన దృష్టి, సాంకేతిక దృక్కోణం నుండి అర్థం చేసుకోదగినది అయినప్పటికీ, చాలా వ్యాపారాలకు ప్రాథమికంగా పాయింట్‌ను మిస్ అవుతుంది. విజయం యొక్క కీలక నిర్ణయాధికారి ఏ సమయంలోనైనా సంపూర్ణ ‘ఉత్తమ’ అల్గారిథమ్‌ను కలిగి ఉండటం కాదు. ఒక సంస్థ సరైన వ్యూహాత్మక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను నిర్మిస్తే, సరైన సంస్కృతిని పెంపొందిస్తే, మరియు పటిష్టమైన డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను స్థాపిస్తే, ఒక LLMని మరొకదానితో మార్చుకోవడం తరచుగా సాపేక్షంగా చిన్న సాంకేతిక పనిగా మారుతుంది - సంభావ్యంగా కేవలం కొన్ని API కాల్స్ దూరంలో.
నిజమైన భేదం నేడు ఎంచుకున్న నిర్దిష్ట మోడల్‌లో లేదు, కానీ AIని సమర్థవంతంగా, నిరంతరంగా, మరియు వ్యూహాత్మకంగా ఉపయోగించుకోవడానికి సంస్థాగత సంసిద్ధతలో ఉంది. దీనికి దృక్పథంలో మార్పు అవసరం:
- టెక్నాలజీ-కేంద్రీకృతం నుండి సమస్య-కేంద్రీకృతం వరకు: వ్యాపార సవాళ్లు లేదా అవకాశాలతో ప్రారంభించండి, ఆపై టెక్నాలజీతో ప్రారంభించి సమస్య కోసం వెతకడం కంటే, AI ఎలా పరిష్కారాన్ని అందించగలదో నిర్ణయించండి.
- వివిక్త పైలట్‌ల నుండి ఇంటిగ్రేటెడ్ స్కేల్ వరకు: చిన్న ప్రయోగాలకు మించి వెళ్లి, AIని ప్రధాన వ్యాపార ప్రక్రియలలో పొందుపరచడంపై దృష్టి పెట్టండి, అక్కడ అది కొలవగల, కొనసాగుతున్న విలువను అందించగలదు.
- స్థిరమైన అమలు నుండి నిరంతర అనుసరణ వరకు: AI ల్యాండ్‌స్కేప్ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోందని గుర్తించండి. వ్యూహాలను స్వీకరించడానికి, మోడల్స్‌ను పునఃశిక్షణ ఇవ్వడానికి, మరియు అవసరమైన విధంగా కొత్త సాధనాలను స్వీకరించడానికి సంస్థాగత చురుకుదనాన్ని నిర్మించండి.
- IT-నేతృత్వంలోని చొరవ నుండి వ్యాపార-నేతృత్వంలోని పరివర్తన వరకు: వ్యాపారం యొక్క అత్యున్నత స్థాయిల నుండి బలమైన బై-ఇన్ మరియు నాయకత్వాన్ని నిర్ధారించుకోండి, స్వీకరణను నడపడానికి క్రాస్-ఫంక్షనల్ బృందాలు సహకరిస్తాయి.
AI-ఆధారిత సంస్థగా మారడానికి ప్రయాణం తాజా మోడల్‌ను స్వీకరించడానికి స్ప్రింట్ గెలవడం గురించి కాదు. ఇది దీర్ఘకాలిక సామర్థ్యాన్ని నిర్మించడం గురించి - వ్యూహం, సంస్కృతి, ప్రతిభ, మరియు డేటా ఫౌండేషన్ - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను వ్యాపారం యొక్క ఫాబ్రిక్‌లో సమర్థవంతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి. తదుపరి LLM పురోగతి యొక్క అశాశ్వతమైన హైప్‌ను వెంబడించడం ఆపండి. నిజమైన, తక్కువ ఆకర్షణీయమైన పని అయినప్పటికీ, అమలు, ఏకీకరణ, మరియు సంస్థాగత పరివర్తన యొక్క పద్ధతి ప్రక్రియను కలిగి ఉంటుంది. అక్కడే నిజమైన పోటీ ప్రయోజనం ఉంది, మరియు అక్కడే చాలా కంపెనీలు ఇంకా గణనీయమైన పురోగతి సాధించాల్సి ఉంది.