ఈ యుగంలో పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) యొక్క కంప్యూటేషనల్ డిమాండ్లు మరియు ఖర్చులు పెరుగుతూనే ఉన్నాయి, అయితే చిన్న భాషా నమూనాలు (SLMలు) వివిధ పరిశ్రమలలో వేగంగా ఆదరణ పొందుతున్నాయి. ఈ తేలికపాటి AI పరిష్కారాలు సామర్థ్యం, ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు ఖచ్చితత్వం యొక్క ఆకర్షణీయమైన సమతుల్యతను అందిస్తాయి, తక్కువ ఖర్చుతో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క శక్తిని ఉపయోగించాలనుకునే సంస్థలకు ఇవి ఆకర్షణీయమైన ఎంపికగా మారుతున్నాయి.
SLMల ఆకర్షణ: సామర్థ్యం మరియు ఆర్థిక వ్యవస్థ
LLMలతో ముడిపడి ఉన్న పెరుగుతున్న ఖర్చులు, ఎక్కువ ధర ట్యాగ్ లేకుండా పోల్చదగిన పనితీరును అందించే ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారాలను అన్వేషించడానికి వ్యాపారాలను ప్రేరేపించాయి. SLMలు AIకి మరింత కేంద్రీకృత మరియు వనరుల-సమర్థవంతమైన విధానాన్ని అందించడం ద్వారా ఈ అవసరాన్ని పరిష్కరిస్తాయి.
పారిశ్రామిక ఆటోమేషన్లో గ్లోబల్ లీడర్ అయిన రాక్‌వెల్ ఆటోమేషన్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ మధ్య భాగస్వామ్యం ఈ ధోరణికి ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ. కలిసి, వారు ఆహారం మరియు పానీయాల తయారీ పరిశ్రమ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన SLMను అభివృద్ధి చేశారు. మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi సిరీస్‌పై నిర్మించిన ఈ వినూత్న నమూనా, పరికరాల పనిచేయకపోవడాన్ని త్వరగా విశ్లేషించడానికి మరియు సమస్యలను పరిష్కరించడానికి నిజ-సమయ సిఫార్సులను స్వీకరించడానికి ప్లాంట్ ఆపరేటర్లకు అధికారం ఇస్తుంది. దీని తేలికపాటి నిర్మాణం, ఉత్పత్తి-నిర్దిష్ట డేటాపై ఖచ్చితంగా శిక్షణ పొందింది, ఇది పనికిరాని సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది, నిర్వహణ విధానాలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది మరియు చివరికి కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
SLMల యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం వాటి ప్రత్యేకతలో ఉంది. LLMలు భారీ డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించి విస్తృత శ్రేణి సాధారణ-ప్రయోజన పనులను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడినప్పటికీ, SLMలు నిర్దిష్ట పారిశ్రామిక అనువర్తనాల కోసం ఉద్దేశించబడ్డాయి. ఈ లక్ష్య విధానం తక్కువ ఖర్చుతో వేగవంతమైన, మరింత ఖచ్చితమైన మరియు మరింత సందర్భోచిత ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది. ఫలితంగా, ఈ ప్రత్యేక AI పరిష్కారాలకు డిమాండ్ పెరుగుతోంది, ముఖ్యంగా తయారీ, ఫైనాన్స్, రిటైల్ మరియు హెల్త్‌కేర్ వంటి రంగాలలో ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యం చాలా ముఖ్యమైనవి.
టెక్ దిగ్గజాలు SLMలను స్వీకరించాయి
Google, Microsoft మరియు OpenAIతో సహా టెక్ ప్రపంచంలోని దిగ్గజాలు కూడా SLMల సామర్థ్యాన్ని గుర్తించి, వాటిని వారి సంస్థాగత ఆఫర్‌లలోకి విస్తరిస్తున్నాయి. ఈ కంపెనీలు ట్రిలియన్-పారామీటర్ LLMల అభివృద్ధి ద్వారా AI యొక్క సరిహద్దులను నెట్టడం కొనసాగిస్తున్నప్పటికీ, వ్యాపార క్లయింట్లు తరచుగా ఆచరణాత్మక, డొమైన్-నిర్దిష్ట సవాళ్లను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించగల కాంపాక్ట్ నమూనాలను ఇష్టపడతారని వారు అర్థం చేసుకున్నారు.
SLMలు సాధారణంగా వందల మిలియన్ల నుండి కొన్ని బిలియన్ల వరకు పారామీటర్ గణనలతో పనిచేస్తాయి, ఇవి ఖచ్చితమైన ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం, పత్ర సంగ్రహణ, వర్గీకరణ మరియు పరిష్కార ఉత్పత్తి వంటి పనులలో నైపుణ్యం కలిగి ఉంటాయి. వాటి తగ్గిన మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్ మరియు తక్కువ కంప్యూటేషనల్ అవసరాలు వేగం మరియు ప్రతిస్పందన కీలకమైన నిజ-సమయ అనువర్తనాలకు వాటిని అనువుగా చేస్తాయి.
నిర్ణయాత్మక అంశం: ధర
ధర అనేది వ్యాపారాలను SLMలకు ఆకర్షిస్తున్న ప్రధాన వ్యత్యాసం. ఉదాహరణకు, OpenAI యొక్క GPT-4oని ఉపయోగించి 1 మిలియన్ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి సుమారు $10 ఖర్చవుతుంది, అయితే చిన్న GPT-4o Mini అదే మొత్తానికి $0.60 మాత్రమే ఖర్చవుతుంది - ఇది ధరలో కేవలం 1/15వ వంతు మాత్రమే. Google యొక్క Gemini 2.5 Pro కూడా ఇదే నమూనాను అనుసరిస్తుంది, 1 మిలియన్ టోకెన్‌లకు $10 ఖర్చు అవుతుంది, అయితే సరళీకృత Gemini 2.0 Flash ఖర్చులను $0.40కి తగ్గిస్తుంది, లేదా Gemini 2.5 ఖర్చులో 1/25వ వంతు మాత్రమే.
ఈ గణనీయమైన ధర ప్రయోజనాలు వివిధ పరిశ్రమలలోని కంపెనీలను SLMలను అమలు చేయడానికి ప్రోత్సహిస్తున్నాయి, ఎందుకంటే ఇవి పనితీరు లేదా ఖచ్చితత్వాన్ని త్యాగం చేయకుండా AI సామర్థ్యాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి మరింత సరసమైన మార్గాన్ని అందిస్తాయి.
SLMల నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు
SLMలు అనేక రకాల నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాల కోసం పెరుగుతున్న సంస్థలచే స్వీకరించబడుతున్నాయి:
JP Morgan Chase: ఈ ఆర్థిక సంస్థ వాణిజ్య రుణ ఒప్పందాల సమీక్ష మరియు విశ్లేషణను క్రమబద్ధీకరించడానికి COiN అనే యాజమాన్య SLMని ఉపయోగిస్తోంది, వారి రుణ ప్రక్రియలలో సామర్థ్యాన్ని మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
Naver: దక్షిణ కొరియా యొక్క ప్రముఖ ఇంటర్నెట్ పోర్టల్ దాని Naver Place ప్లాట్‌ఫారమ్ ద్వారా నావిగేషన్, ప్రయాణం మరియు స్థానిక జాబితాలలో దాని సేవలను మెరుగుపరచడానికి SLMలను ఉపయోగించుకుంటుంది, వినియోగదారులకు మరింత సందర్భోచితమైన మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను అందిస్తుంది.
Apple మరియు Samsung Electronics: ఈ స్మార్ట్‌ఫోన్ దిగ్గజాలు తమ పరికరాల్లో SLMలను విలీనం చేస్తున్నాయి, వినియోగదారులు క్లౌడ్-బేస్డ్ ప్రాసెసింగ్‌పై ఆధారపడకుండా పనులను మరింత సమర్థవంతంగా మరియు వ్యక్తిగతంగా చేయడానికి వీలు కల్పిస్తున్నాయి.
భవిష్యత్తు తేలికపాటిది: గార్ట్‌నర్ అంచనా
SLMల పెరుగుతున్న ఆదరణ పరిశోధనా సంస్థ గార్ట్‌నర్ అంచనాలలో ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇది 2027 నాటికి సంస్థలు LLMల కంటే కనీసం మూడు రెట్లు ఎక్కువ SLMలను ఉపయోగిస్తాయని అంచనా వేసింది. విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలలో మరింత ఖచ్చితమైన, పని-నిర్దిష్ట ప్రతిస్పందనల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్ ద్వారా ప్రత్యేక నమూనాల వైపు ఈ మార్పు నడపబడుతోంది.
గార్ట్‌నర్ VP విశ్లేషకుడు సుమిత్ అగర్వాల్ ప్రకారం, ‘వివిధ వినియోగ సందర్భాల కోసం కంపెనీలు మరింత ఖచ్చితమైన, పని-నిర్దిష్ట ప్రతిస్పందనలను డిమాండ్ చేస్తున్నందున ప్రత్యేక నమూనాల వైపు మార్పు వేగవంతమవుతోంది.’ చాలా సంస్థలకు AI అమలుకు SLMలు మరింత ఆచరణాత్మకమైన మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్న విధానాన్ని అందిస్తాయనే పెరుగుతున్న గుర్తింపును ఈ సెంటిమెంట్ నొక్కి చెబుతుంది.
SLMల ప్రయోజనాలు వివరంగా
SLMలు వాటి పెద్ద కౌంటర్‌పార్ట్‌లైన LLMలపై విభిన్న ప్రయోజనాల సూట్‌ను అందిస్తాయి, నిర్దిష్ట అనువర్తనాలకు వాటిని ప్రత్యేకంగా ఆకర్షణీయంగా చేస్తాయి:
ఖర్చుతో కూడుకున్నది
SLMలకు గణనీయంగా తక్కువ కంప్యూటేషనల్ శక్తి మరియు మెమరీ అవసరం, ఇది తగ్గిన మౌలిక సదుపాయాల ఖర్చులు మరియు శక్తి వినియోగానికి అనువదిస్తుంది. ఇది బడ్జెట్ పరిమితులు ఉన్న లేదా స్థిరమైన పద్ధతులకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే వ్యాపారాలకు చాలా కీలకం. ఆర్థిక ప్రయోజనం AI సాంకేతికతల యొక్క విస్తృత ప్రాప్యతను అనుమతిస్తుంది, ముఖ్యంగా LLMలను ఆర్థికంగా నిరోధించే చిన్న సంస్థల కోసం.
సామర్థ్యం
SLMల క్రమబద్ధీకరించబడిన నిర్మాణం వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ సమయాలను మరియు తక్కువ జాప్యాన్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది చాట్‌బాట్‌లు, మోసం గుర్తింపు మరియు ప్రిడిక్టివ్ నిర్వహణ వంటి నిజ-సమయ అనువర్తనాలకు వాటిని ఖచ్చితంగా చేస్తుంది. ఇది వేగవంతమైన వ్యాపార సెట్టింగ్‌లలో కీలకమైన తక్షణ ప్రతిస్పందనలు మరియు చర్యలను నిర్ధారిస్తుంది.
ప్రత్యేకత
SLMలకు డొమైన్-నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు, ఇది సముచిత అనువర్తనాల్లో మరింత ఖచ్చితమైన మరియు సందర్భోచిత ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్రత్యేకత మెరుగైన ఖచ్చితత్వానికి దారితీస్తుంది, ఇది ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ఫైనాన్స్ వంటి ఖచ్చితత్వం చాలా ముఖ్యమైన రంగాలలో వాటిని అమూల్యమైనదిగా చేస్తుంది.
గోప్యత
SLMలను పరికరంలోనే అమలు చేయవచ్చు, క్లౌడ్‌కు సున్నితమైన డేటాను ప్రసారం చేయవలసిన అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది డేటా గోప్యత మరియు భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది, ప్రత్యేకించి బ్యాంకింగ్ మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి సున్నితమైన క్లయింట్ డేటాను వ్యవహరించే పరిశ్రమలలో ఇది చాలా ముఖ్యం.
అనుకూలత
SLMలను నిర్దిష్ట పనులు లేదా డేటాసెట్‌లకు సులభంగా చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు మరియు స్వీకరించవచ్చు. ఈ అనుకూలత వ్యాపారాలను వారి నిర్దిష్ట అవసరాలకు AI పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా పనితీరు మరియు సందర్భోచితతను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
సవాళ్లు మరియు పరిశీలనలు
SLMలు బలవంతపు ప్రయోజనాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, వాటి అమలుతో సంబంధం ఉన్న సవాళ్లు మరియు పరిశీలనలను గుర్తించడం కూడా ముఖ్యం:
డేటా అవసరాలు
SLMలకు ఇప్పటికీ సమర్థవంతమైన శిక్షణ కోసం అధిక-నాణ్యత, డొమైన్-నిర్దిష్ట డేటా అవసరం. అటువంటి డేటాను సేకరించడం మరియు నిర్వహించడం సమయం తీసుకునేది మరియు వనరులను వినియోగించేది కావచ్చు. SLM ఉత్తమంగా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించడానికి సమగ్ర డేటా సేకరణ మరియు శుభ్రపరిచే ప్రక్రియలలో పెట్టుబడి పెట్టడం చాలా అవసరం.
సంక్లిష్టత
SLMలను రూపొందించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం సాంకేతికంగా సవాలుగా ఉంటుంది, దీనికి మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్‌లో నైపుణ్యం అవసరం. SLMలను సమర్థవంతంగా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి కంపెనీలు శిక్షణలో పెట్టుబడి పెట్టాలి లేదా ప్రత్యేక సిబ్బందిని నియమించుకోవలసి ఉంటుంది.
సాధారణీకరణ
SLMలు ప్రత్యేక పనులలో రాణిస్తున్నప్పటికీ, కొత్త లేదా చూడని దృష్టాంతాలకు సాధారణీకరించడానికి అవి కష్టపడవచ్చు. ఈ పరిమితి అనువర్తనాల పరిధి మరియు కొనసాగుతున్న నమూనాశుద్ధీకరణ అవసరాన్ని జాగ్రత్తగా పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి అవసరం. వ్యాపారాలు వాటి సందర్భోచితతను మరియు ప్రభావాన్ని నిర్వహించడానికి SLMలను నిరంతరం పర్యవేక్షించాలి మరియు నవీకరించాలి.
స్కేలబిలిటీ
పెద్ద మొత్తంలో డేటాను లేదా సంక్లిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి SLMలను స్కేలింగ్ చేయడానికి గణనీయమైన మౌలిక సదుపాయాల పెట్టుబడులు అవసరం కావచ్చు. కంపెనీలు తమ స్కేలబిలిటీ అవసరాలను జాగ్రత్తగా అంచనా వేయాలి మరియు భవిష్యత్తు వృద్ధిని SLMలు నిర్వహించగలవని నిర్ధారించడానికి తగిన విధంగా ప్లాన్ చేయాలి.
పరిశ్రమలలో వినియోగ సందర్భాలు
SLMల యొక్క బహుముఖ ప్రజ్ఞ వాటి ప్రత్యేక సామర్థ్యాలను నిర్దిష్ట సవాళ్లను మరియు అవకాశాలను పరిష్కరించడానికి ఉపయోగించి విస్తృత పరిశ్రమలలో వాటి దత్తతకు దారితీసింది:
ఫైనాన్స్
SLMలు మోసం గుర్తింపు, రిస్క్ అసెస్‌మెంట్ మరియు కస్టమర్ సేవలో ఉపయోగించబడతాయి. అవి అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలను గుర్తించడానికి నిజ సమయంలో లావాదేవీ డేటాను విశ్లేషించగలవు, వివిధ అంశాల ఆధారంగా క్రెడిట్ రిస్క్‌ను అంచనా వేయగలవు మరియు చాట్‌బాట్‌ల ద్వారా వ్యక్తిగతీకరించిన కస్టమర్ మద్దతును అందించగలవు.
ఆరోగ్య సంరక్షణ
ఆరోగ్య సంరక్షణలో, SLMలు వైద్య నిర్ధారణ, డ్రగ్ డిస్కవరీ మరియు రోగి పర్యవేక్షణకు సహాయపడతాయి. అవి అసాధారణతలను గుర్తించడానికి వైద్య చిత్రాలను విశ్లేషించగలవు, వైద్య చరిత్ర ఆధారంగా రోగి ఫలితాలను అంచనా వేయగలవు మరియు పరమాణు డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా కొత్త మందుల అభివృద్ధికి సహాయపడతాయి.
రిటైల్
SLMలు కస్టమర్ అనుభవాలను మెరుగుపరుస్తాయి, సరఫరా గొలుసులను ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి మరియు రిటైల్ రంగంలో మార్కెటింగ్ ప్రయత్నాలను వ్యక్తిగతీకరిస్తాయి. అవి వ్యక్తిగతీకరించిన ఉత్పత్తి సిఫార్సులను అందించగలవు, ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డిమాండ్‌ను అంచనా వేయగలవు మరియు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను రూపొందించడానికి కస్టమర్ ప్రవర్తనను విశ్లేషించగలవు.
తయారీ
SLMలు తయారీలో కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని, ప్రిడిక్టివ్ నిర్వహణను మరియు నాణ్యత నియంత్రణను మెరుగుపరుస్తాయి. అవి నిర్వహణ అవసరాలను అంచనా వేయడానికి పరికరాల పనితీరును పర్యవేక్షించగలవు, వ్యర్థాలను తగ్గించడానికి ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు మరియు లోపాలను గుర్తించడానికి ఉత్పత్తి చిత్రాలను విశ్లేషించగలవు.
విద్య
విద్యలో, SLMలు వ్యక్తిగతీకరించిన అభ్యాస అనుభవాలను అందిస్తాయి, గ్రేడింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేస్తాయి మరియు విద్యార్థుల మద్దతును అందిస్తాయి. అవి వ్యక్తిగత విద్యార్థుల అవసరాలకు అనుగుణంగా అభ్యాస సామగ్రిని స్వీకరించగలవు, అసైన్‌మెంట్‌ల గ్రేడింగ్‌ను ఆటోమేట్ చేయగలవు మరియు చాట్‌బాట్‌ల ద్వారా విద్యార్థులకు నిజ-సమయ మద్దతును అందించగలవు.
చట్టపరమైన
SLMలు చట్టపరమైన పత్ర సమీక్ష, చట్టపరమైన పరిశోధన మరియు సమ్మతి పర్యవేక్షణలో ఉపయోగించబడతాయి. అవి సంబంధిత నిబంధనలను గుర్తించడానికి చట్టపరమైన పత్రాలను విశ్లేషించగలవు, కేసు చట్టాన్ని సంగ్రహించడం ద్వారా చట్టపరమైన పరిశోధనకు సహాయపడగలవు మరియు నియంత్రణ అవసరాలకు అనుగుణంగా పర్యవేక్షించగలవు.
శక్తి
SLMలు శక్తి సామర్థ్యాన్ని, గ్రిడ్ నిర్వహణను మరియు పునరుత్పాదక శక్తి సూచనలను మెరుగుపరుస్తాయి. అవి భవనాలలో శక్తి వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు, స్మార్ట్ గ్రిడ్‌లలో శక్తి పంపిణీని నిర్వహించగలవు మరియు సౌర మరియు గాలి వంటి పునరుత్పాదక శక్తి వనరుల ఉత్పత్తిని అంచనా వేయగలవు.
AI యొక్క భవిష్యత్తు: ఒక సహజీవన సంబంధం
SLMల పెరుగుదల LLMల వాడుకలో లేదని సూచించదు. బదులుగా, ఇది రెండు రకాల నమూనాలు కలిసి సహజీవనం చేసే మరియు ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉండే భవిష్యత్తును సూచిస్తుంది. విస్తృత జ్ఞానం మరియు తార్కిక సామర్థ్యాలు అవసరమయ్యే సాధారణ-ప్రయోజన పనులు మరియు అనువర్తనాల కోసం LLMలు విలువైనవిగా ఉంటాయి. మరోవైపు, ఖచ్చితత్వం, సామర్థ్యం మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్న అంశాలు చాలా ముఖ్యమైన ప్రత్యేక డొమైన్‌లలో SLMలు రాణిస్తాయి.
LLMలు మరియు SLMల మధ్య సహజీవన సంబంధం పరిశ్రమలలో ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తుంది, వ్యాపారాలు AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు స్థిరమైన పద్ధతిలో ఉపయోగించుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. AI సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, SLMల ఏకీకరణ అన్ని పరిమాణాల సంస్థలకు AIని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావడంలో, ఆచరణాత్మకంగా మరియు విలువైనదిగా చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది.
ముగింపు
AI పరిష్కారాల కోసం డిమాండ్ పెరుగుతున్నందున, SLMలు AI ల్యాండ్‌స్కేప్ యొక్క పెరుగుతున్న ముఖ్యమైన భాగంగా మారడానికి స్థానాన్ని పొందుతున్నాయి. తక్కువ ధరకే లక్ష్యంగా చేసుకున్న పనితీరును అందించే వారి సామర్థ్యం, LLMలతో సంబంధం ఉన్న అధిక ధర ట్యాగ్ లేకుండా AIని ఉపయోగించాలనుకునే వ్యాపారాలకు వాటిని ఆకర్షణీయమైన ఎంపికగా చేస్తుంది. SLMల యొక్క బలాలు మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, సంస్థలు వాటి AI వ్యూహాలలో వాటిని ఎప్పుడు మరియు ఎలా చేర్చాలనే దాని గురించి సమాచారం తీసుకున్న నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు, సామర్థ్యం, ఆవిష్కరణ మరియు వృద్ధి కోసం కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేయవచ్చు.