కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క Proof-of-Concept పీఠభూమిని అధిగమించడం: ROI పై దృష్టి పెట్టమని పిలుపు
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి వివిధ పరిశ్రమలలో ప్రయోగాలు చేయడానికి దారితీసింది. అయితే, అనేక కంపెనీలు “Proof-of-Concept అలసట” ను ఎదుర్కొంటున్నాయి, ఇక్కడ ప్రారంభ ట్రయల్స్ స్పష్టమైన వ్యాపార విలువగా మారడంలో విఫలమవుతున్నాయి. ప్రముఖ ఎంటర్‌ప్రైజ్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) కంపెనీ కోహెర్ సహ వ్యవస్థాపకుడు ఇవాన్ జాంగ్, ఇటీవల జరిగిన వెబ్ సమ్మిట్‌లో ఈ పెరుగుతున్న నిరాశను పరిష్కరించారు, AI పై నమ్మకాన్ని కొనసాగించాలని మరియు పెట్టుబడిపై రాబడి (ROI) పై దృష్టి పెట్టవలసిన అవసరాన్ని నొక్కి చెప్పారు.
Proof-of-Concept యొక్క ప్రమాదం
ప్రారంభ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించినప్పటికీ, వ్యయం మరియు పాలన నుండి డేటా భద్రత మరియు గోప్యత వరకు ఉన్న సమస్యల కారణంగా వాటిని ఉత్పత్తిలోకి తరలించడానికి కష్టపడుతున్నారని జాంగ్ పేర్కొన్నారు. AI యొక్క వాగ్దానం అమలు యొక్క ఆచరణాత్మక వాస్తవాలతో తరచుగా విభేదిస్తున్న విస్తృత ధోరణిని ఈ సెంటిమెంట్ ప్రతిబింబిస్తుంది.
ఖర్చు, నియంత్రణ సమ్మతి, డేటా రక్షణ మరియు గోప్యతా ప్రోటోకాల్‌ల సమస్యలను కోహెర్ తన కొత్త వర్క్‌స్పేస్ ప్లాట్‌ఫారమ్ నార్త్‌తో పరిష్కరిస్తుందని ఆయన పేర్కొన్నారు.
ROI యొక్క ఆవశ్యకత
ఒక ఇంటర్వ్యూలో, AI దత్తత యొక్క తదుపరి దశ ROI ద్వారా నడపబడాలని జాంగ్ నొక్కి చెప్పారు. కంపెనీలు తమ AI పెట్టుబడులకు స్పష్టమైన ఆర్థిక సమర్థనను చూడాలి, ప్రయోజనాలు ఖర్చులను అధిగమిస్తాయని నిర్ధారించాలి. కొన్ని AI సిస్టమ్‌లు పనిచేయడానికి చాలా ఖరీదైనవని, టాస్క్‌లను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా వచ్చే ఖర్చులను తగ్గిస్తామని ఆయన హెచ్చరించారు.
“కొన్నిసార్లు వారు నిర్మించే సిస్టమ్‌లు, మోడల్ యొక్క ఖరీదు వాస్తవానికి వాటిని నడుపుతున్న వ్యక్తుల కంటే ఎక్కువ ఖరీదైనది” అని ఆయన అన్నారు.
AI అమలులతో వాస్తవమైన అభివృద్ధి ఉందా అనే ముఖ్యమైన ప్రశ్నను పరిష్కరించాలి. AI కంపెనీలు ఎప్పటికీ ఫలితం లేని ప్రాజెక్ట్‌లను చేపట్టడం వలన కలిగే నష్టాన్ని అధిగమించాలి.
AI వృద్ధి వర్సెస్ ఉత్పాదకత
కంపెనీలు AIతో ఇప్పటికే ఉన్న శ్రామికశక్తిని పెంచడానికి ప్రయత్నించిన సందర్భాలను జాంగ్ పేర్కొన్నాడు, అయితే ఉత్పాదకతలో ఎటువంటి మెరుగుదల కనిపించలేదు. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఉద్యోగులు అవుట్‌పుట్‌ను పెంచకుండానే తమ పని భారాన్ని తగ్గించుకున్నారు, AI యొక్క ప్రయోజనాలను సమర్థవంతంగా రద్దు చేశారు. AI ని ఇప్పటికే ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలలోకి ఎలా విలీనం చేయాలి మరియు ఇది నిజమైన సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుందని నిర్ధారించుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఇది హైలైట్ చేస్తుంది.
ప్రారంభ ఎదురుదెబ్బలను అధిగమించడం
ఫలితం లేని ప్రాజెక్ట్‌ల ద్వారా “నష్టపోయిన” కంపెనీలను తిరిగి గెలుచుకునే పని AI స్టార్టప్‌లకు ఉంటుందని జాంగ్ భావిస్తున్నారు. “ఈ సాంకేతికత కోసం గో-టు-మార్కెట్ యొక్క తదుపరి దశ, ‘ROI ఎక్కడ ఉంది?’” పరిష్కారాల యొక్క స్పష్టమైన విలువను ప్రదర్శించడం ద్వారా మరియు కొలవగల ఫలితాలను అందించడంపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా AI కంపెనీలు విశ్వాసాన్ని పునర్నిర్మించవలసి ఉంటుందని ఆయన అభిప్రాయపడ్డారు.
పరిశోధన సంఘం నుండి ప్రతిధ్వనులు
నేషనల్ బ్యూరో ఆఫ్ ఎకనామిక్ రీసెర్చ్ వంటి సంస్థల పరిశోధన ద్వారా జాంగ్ యొక్క పరిశీలనలకు మద్దతు లభిస్తుంది, ఇది AI చాట్‌బాట్‌లను ఉపయోగించి 7,000 కార్యాలయాలను సర్వే చేసిన తరువాత “ఏ వృత్తిలోనైనా ఆదాయాలు లేదా రికార్డ్ చేసిన గంటలపై గణనీయమైన ప్రభావం లేదు” అని కనుగొంది. అదేవిధంగా, బోస్టన్ కన్సల్టింగ్ గ్రూప్ అధ్యయనం సర్వేలో పాల్గొన్న ఎగ్జిక్యూటివ్‌లలో నాలుగింట ఒకవంతు మంది మాత్రమే AI నుండి గణనీయమైన విలువను చూశారని వెల్లడించింది, కంపెనీలు తరచుగా బహుళ పైలట్‌లలో తమ పెట్టుబడులను చాలా పలుచగా పంపిణీ చేస్తాయని సూచిస్తుంది.
ఆకర్షణీయమైన పరిష్కారాల కంటే వ్యాపార సమస్యలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం
స్పష్టమైన ఉపయోగ సందర్భాలు లేకుండా విస్తృతమైన పరిష్కారాలను నిర్మించడం కంటే నిర్దిష్ట వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించడంపై దృష్టి పెట్టాలని LLM లను పరిశీలిస్తున్న కంపెనీలకు జాంగ్ సలహా ఇచ్చాడు. “ ఏదో నిర్మించడంలో మరియు సమస్య కోసం వెతకడంలో” చిక్కుకుపోకుండా ఉండమని ఆయన హెచ్చరించారు, వ్యూహాత్మక వ్యాపార లక్ష్యాలతో AI పెట్టుబడులను సమలేఖనం చేయడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పారు.
టూల్‌బాక్స్‌లో AI ఒక సాధనం
వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు కస్టమర్‌లకు విలువను సృష్టించడానికి AI ఒక సాధనంగా చూడాలని జాంగ్ వాదించారు. ప్రపంచంలోని అన్ని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సామర్థ్యాన్ని అతిగా ప్రచారం చేయకుండా ఆయన హెచ్చరించారు, ఇతర పరిష్కారాలతో కలిపి వ్యూహాత్మకంగా ఉపయోగించినప్పుడే ఇది అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని నొక్కి చెప్పారు.
గందరగోళం యొక్క సవాలు
AI గణనీయమైన పురోగతి సాధించినప్పటికీ, సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నాయి, ప్రత్యేకించి “గందరగోళాలు” ఉన్న ప్రాంతంలో, ఇక్కడ LLM లు తప్పుడు లేదా కల్పిత సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఈ ప్రాంతంలో పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, LLM గందరగోళ రేట్లు మొండిగా ఎక్కువగా ఉన్నాయి, ప్రముఖ కంపెనీల నుండి వచ్చిన తాజా నమూనాలు కూడా లోపాలను ఉత్పత్తి చేస్తున్నాయి. ఈ సమస్య పారదర్శకత యొక్క ప్రాముఖ్యతను మరియు AI మోడల్‌లు వాటి తీర్మానాలకు ఎలా వస్తాయో వినియోగదారులకు అంతర్దృష్టులను అందించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది.
జనరేటివ్ AIలో గందరగోళం ఒక సమస్య అని సహ వ్యవస్థాపకుడు అనేక మంది నిపుణులకు అంగీకరించారు. పారదర్శకంగా ఉండటం ద్వారా వినియోగదారులకు సహాయం చేయడానికి కంపెనీ ప్రయత్నించిందని, దాని LLM ల “ముడి ఆలోచన” మరియు దాని సిస్టమ్‌లు ఉపయోగించే సాధనాలు, దానితో పాటు ఉత్పన్నమైన సమాధానాలకు ఎలా మరియు ఉల్లేఖనాలను చూపుతున్నాయని ఆయన పేర్కొన్నారు.
పోటీ ప్రకృతి దృశ్యం
AI రంగంలో కోహెర్ బాగా నిధులు పొందిన ప్రత్యర్థుల నుండి తీవ్రమైన పోటీని ఎదుర్కొంటుంది. అయితే, ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు శక్తి-సమర్థవంతమైన AI మోడల్‌లను నిర్మించే విషయానికి వస్తే పెద్దది ఎల్లప్పుడూ మంచిది కాదని జాంగ్ అభిప్రాయపడ్డారు. మోడల్ “డేటా మరియు వ్యవస్థలను యాక్సెస్ చేయగలిగినంత మంచిదే” అని ఆయన వాదించారు, కస్టమర్‌ల పరిసరాలలో పూర్తిగా అమలు చేయగల పరిష్కారాలను నిర్మించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పారు. కోహెర్ యొక్క “తీవ్రమైన వృద్ధిని” జాంగ్ కొనియాడారు మరియు ఈ ప్రదేశం “సాపేక్షంగా ప్రారంభంలో” ఉందని, కంపెనీ విస్తరించడానికి చాలా స్థలం ఉందని అన్నారు.
ఆదాయ వృద్ధి మరియు సవాళ్లు
కోహెర్ వృద్ధి ఇటీవల టెక్ మీడియా దృష్టికి వచ్చింది. కోహెర్ 2025 ప్రారంభం నుండి అమ్మకాలు రెండింతలు పెరిగిన తరువాత ఈ నెలలో వార్షికంగా $100 మిలియన్ల USD ($138 మిలియన్ల CAD) ఆదాయాన్ని చేరుకుంది మరియు CEO ఐడాన్ గోమెజ్ ఇటీవల బ్లూమ్‌బెర్గ్‌తో మాట్లాడుతూ కంపెనీ లాభదాయకతకు “దూరంగా లేదు” అని చెప్పారు. అయితే 2023లో పెట్టుబడిదారులకు కోహెర్ చెప్పిన దానికంటే ఇది ఇప్పటికీ $350 మిలియన్ల USD వెనుకబడి ఉందని ది ఇన్ఫర్మేషన్ నివేదించింది. ఆదాయ లక్ష్యాలు మరియు తీవ్రమైన పోటీ కోహెర్ ఎదుర్కునే సవాళ్లు మాత్రమే కాదు.
కాపీరైట్ ఉల్లంఘన దావా
AI స్టార్టప్ ప్రధాన మీడియా సంస్థల నుండి కాపీరైట్ ఉల్లంఘన దావాను ఎదుర్కొంటోంది, దీనిని ఒక నిపుణుడు సంభావ్యంగా “మునుపెన్నడూ లేనిది” అని పిలిచారు. టొరంటో స్టార్, కాండే నాస్ట్ మరియు వోక్స్ సహా మీడియా సంస్థల బృందం కోహెర్ అనుమతి లేకుండా మీడియా కంటెంట్‌ను స్క్రాప్ చేసిందని మరియు AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిందని, అనుమతి లేకుండా నిజ సమయంలో కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేసిందని మరియు ఉల్లంఘించే అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేసిందని ఆరోపించింది. కోహెర్ ఇలాంటి వ్యాజ్యాలను ఎదుర్కొంటున్న అనేక AI స్టార్టప్‌లలో ఒకటి. దావా వేసిన ప్రచురణకర్తలు కేసును “తయారు చేయడానికి” తమ వంతు ప్రయత్నం చేశారని మరియు ఆచరణాత్మక కాపీరైట్ ఉల్లంఘన జరిగిందనే భావనను ఖండించారు.
ఈ విషయంపై ఎక్కువ వ్యాఖ్యానించడానికి జాంగ్ నిరాకరించారు, కోహెర్ యొక్క ఆలోచనను వివరించే ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌ను బీటాకిట్‌కు సూచించారు. “మేము దానిలో నమ్మకంగా ఉన్నాము” అని ఆయన అన్నారు.
AI అమలు సవాళ్లలో లోతైన డైవ్
అనేక వ్యాపారాలు ప్రారంభంలో AI కార్యక్రమాలలో గొప్ప ఉత్సాహంతో పాల్గొంటాయి, AI వారి కార్యకలాపాలను త్వరగా విప్లవాత్మకంగా మారుస్తుందని మరియు గతంలో వినని సామర్థ్యాలను సృష్టిస్తుందని నమ్ముతారు. కానీ చాలా మంది వారు ఊహించని గణనీయమైన సవాళ్లను ఎదుర్కొంటున్నారు. ఈ ఇబ్బందులు సాంకేతిక సంక్లిష్టత నుండి సంస్థాగత ప్రతిఘటన వరకు వివిధ రూపాల్లో ఉంటాయి. AIని విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి మరియు వారి పెట్టుబడులపై సానుకూల రాబడిని పొందడానికి ఆశిస్తున్న వ్యాపారాలకు ఈ సవాళ్లను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
సాంకేతిక సంక్లిష్టత మరియు డేటా అవసరాలు
వ్యాపారాలు తరచుగా ఎదుర్కొనే మొదటి అడ్డంకులలో ఒకటి AI వ్యవస్థల సాంకేతిక సంక్లిష్టత. AI నమూనాలు, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాసం ఆధారంగా, గణనపరంగా డిమాండ్ చేస్తాయి మరియు సృష్టించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ప్రత్యేక జ్ఞానం అవసరం. డేటా కూడా అవసరం. శిక్షణ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు పరిమాణం AI నమూనాల పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతాయి. పెద్ద డేటాసెట్‌లను సేకరించి సిద్ధం చేయడం సమయం తీసుకునే మరియు వనరులు ఎక్కువగా అవసరమయ్యే ప్రక్రియ. అధిక-నాణ్యత, లేబుల్ చేయబడిన డేటా కొరత కారణంగా AI ప్రాజెక్ట్‌లు నిరోధించబడవచ్చు, దీని ఫలితంగా సరికాని లేదా పక్షపాత నమూనాలు ఏర్పడతాయి.
అంతేకాకుండా, ఇప్పటికే ఉన్న IT మౌలిక సదుపాయాలతో AI వ్యవస్థల పరస్పర చర్యను హామీ ఇవ్వడం మరింత సంక్లిష్టతను పరిచయం చేస్తుంది. వేర్వేరు AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లెగసీ సిస్టమ్‌లతో అనుకూలంగా ఉండకపోవచ్చు, ఇప్పటికే ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు నిర్మాణాలకు గణనీయమైన మార్పులు అవసరం. సంక్లిష్టమైన సంస్థాగత పరిసరాలలోకి AIని సమగ్రపరచడానికి తరచుగా గణనీయమైన అనుభవం మరియు AI సాంకేతికతలు మరియు అంతర్లీన వాణిజ్య కార్యకలాపాలపై బలమైన అవగాహన అవసరం.
సంస్థాగత మరియు సాంస్కృతిక అవరోధాలు
సాంకేతిక అడ్డంకులతో పాటు, సంస్థలు AI స్వీకరణకు గణనీయమైన సంస్థాగత మరియు సాంస్కృతిక అడ్డంకులను ఎదుర్కోవచ్చు. AI-నడిచే మార్పులను స్వీకరించడానికి కార్మికులకు అయిష్టత అనేది ఒక ప్రబలమైన సమస్య. AIని ఉపయోగించడం వల్ల ఉద్యోగాలు పోతాయనే భయం, కొత్త నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం మరియు కొత్త పని పద్ధతులకు అనుగుణంగా ఉండటం వంటి అనేక కారణాల వలన ఉద్యోగులు కొత్త విషయాలను స్వీకరించడానికి వెనకడుగు వేస్తారు. కార్మికుల నుండి వచ్చే ప్రతిఘటన AI కార్యక్రమాలను అడ్డుకోవచ్చు మరియు ఊహించిన ప్రయోజనాలను గ్రహించకుండా నిరోధించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, AI విస్తరణకు విభాగాలు మరియు బ బృందాల మధ్య గణనీయమైన సహకారం అవసరం. డాటా శాస్త్రవేత్తలు, IT నిపుణులు, వ్యాపార విశ్లేషకులు మరియు సబ్జెక్ట్ మేటర్ నిపుణులు సమస్యలను నిర్వచించడానికి, AI పరిష్కారాలను సృష్టించడానికి మరియు వాటిని ఉత్పత్తిలో అమలు చేయడానికి సహకరించాలి. సిలోస్ మరియు కమ్యూనికేషన్ లేకపోవడం సహకారాన్ని అణిచివేస్తుంది మరియు వాణిజ్య కార్యకలాపాలలో AI యొక్క సమర్థవంతమైన ఏకీకరణను అడ్డుకుంటుంది. ఈ సంస్థాగత మరియు సాంస్కృతిక అడ్డంకులను అధిగమించడానికి బలమైన నాయకత్వం, సమర్థవంతమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు మార్పు నిర్వహణకు అంకితభావం అవసరం.
నైతిక మరియు పాలన సమస్యలు
AI మరింత విస్తృతంగా వ్యాప్తి చెందుతున్నందున, నైతిక మరియు పాలన సమస్యలు మరింత ముఖ్యమైనవిగా మారుతాయి. AI వ్యవస్థలు పక్షపాతాన్ని శాశ్వతం చేసే, అన్యాయమైన తీర్పులు చేసే మరియు ప్రజల గోప్యతను ఉల్లంఘించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. AI రూపకల్పన, అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ కోసం బలమైన నైతిక మార్గదర్శకాలను మరియు పాలనా విధానాలను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా సంస్థలు ఈ సమస్యలను పరిష్కరించాలి. పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం మరియు న్యాయం అనేది బాధ్యతాయుతమైన AIకి కీలకమైన సూత్రాలు.
డేటా గోప్యత అనేది పరిగణించవలసిన ఒక ముఖ్యమైన సమస్య. డేటా గోప్యతా నియమాలను అనుసరించాలి, AI వ్యవస్థలను నిర్మించేటప్పుడు, అవాంఛిత ప్రాప్యత లేదా దుర్వినియోగం నుండి సున్నితమైన సమాచారాన్ని రక్షించడానికి భద్రతా చర్యలతో పాటు. డేటా సేకరణ మరియు వినియోగం కోసం సంస్థలు వినియోగదారుల సమ్మతిని పొందాలి, అలాగే AI నమూనాలు ఎలా ఎంపికలు చేస్తున్నాయో దాని గురించి పారదర్శకతను అందించాలి. ఇంకా, సంస్థలు ఏదైనా నైతిక ప్రమాదాలు లేదా స్వాగతించని పరిణామాలను కనుగొనడానికి మరియు తగ్గించడానికి AI వ్యవస్థలను పర్యవేక్షించడానికి మరియు ఆడిట్ చేయడానికి యంత్రాగాలను కలిగి ఉండాలి.
ROIని కొలవడం మరియు ప్రదర్శించడం
చివరికి, ఏదైనా AI ప్రాజెక్ట్ విజయం పెట్టుబడిపై (ROI) గణించదగిన రాబడిని ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, AI ప్రాజెక్ట్‌ల ROIని నిర్ణయించడం కష్టంగా ఉండవచ్చు, ప్రత్యేకించి ప్రయోజనాలు అస్పష్టంగా లేదా దీర్ఘకాలికంగా ఉన్నప్పుడు. సంస్థలు తమ AI కార్యక్రమాల కోసం స్పష్టమైన లక్ష్యాలను మరియు సూచికలను ఏర్పాటు చేసుకోవాలి, అలాగే పురోగతిని ట్రాక్ చేయాలి మరియు ఫలితాలను క్రమం తప్పకుండా కొలవాలి. AI అందించాలని భావిస్తున్న వ్యాపార విలువ మరియు ఆ విలువను చేరుకోవడానికి అవసరమైన వనరులపై సమగ్ర అవగాహన అవసరం.
అంతేకాకుండా, AI పెట్టుబడులకు మద్దతు పొందడానికి మరియు విశ్వాసాన్ని నెలకొల్పడానికి వాటాదారులకు AI యొక్క ప్రయోజనాలను తెలియజేయడం చాలా కీలకం. ఇది ఉపయోగ సందర్భాలను ప్రదర్శించడం, ప్రారంభ విజయాలను ప్రదర్శించడం మరియు అవసరమైన వ్యాపార సూచికలపై AI యొక్క ప్రభావాన్ని పరిమాణీకరించడం వంటి వాటిని కలిగి ఉండవచ్చు. AI యొక్క ROIని విజయవంతంగా పరిమాణీకరించడానికి మరియు చూపించడానికి, వ్యాపారాలు పనితీరును కొలవడానికి నిర్వచించబడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సృష్టించాలి మరియు వాటాదారులకు విలువ ప్రతిపాదనను స్పష్టంగా వ్యక్తీకరించాలి.
AI దత్తత యొక్క భవిష్యత్తు: సమతుల్య దృక్పథం
ఇవాన్ జాంగ్ యొక్క అంతర్దృష్టులు AI దత్తతకు సమతుల్య విధానం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తాయి, ఇది సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సామర్థ్యాన్ని గుర్తించి, ఆచరణాత్మక వాస్తవాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. AI అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, కంపెనీలు స్పష్టమైన ROIని అందించే, నైతిక సమస్యలను పరిష్కరించే మరియు ఇప్పటికే ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలలోకి సజావుగా కలిసిపోయే समाधानాలను నిర్మించడంపై దృష్టి పెట్టాలి. ఆకర్షణీయమైన పరిష్కారాల కంటే వ్యాపార సమస్యలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం మరియు AIని టూల్‌బాక్స్‌లోని ఒక సాధనంగా చూడటం ద్వారా, సంస్థలు AI యొక్క నిజమైన సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయగలవు మరియు అర్థవంతమైన వ్యాపార ఫలితాలను నడపగలవు.