2025 में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तेजी से विकसित होना जारी है, लेकिन सबसे रोमांचक परिवर्तन विज्ञान-फाई की दुनिया से नहीं आ रहे हैं। इसके बजाय, एआई नवाचार अब व्यावहारिक अनुप्रयोगों में आधारित है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करते हैं, उत्पादकता में सुधार करते हैं और वास्तविक समस्याओं को हल करते हैं।
उद्यम उत्पादकता बढ़ाने में एआई की भूमिका
सैन फ्रांसिस्को में NTT के अपग्रेड 2025 इवेंट में, डेटाब्रिक्स में AI के उपाध्यक्ष नवीन राव ने AI के बढ़ते महत्व पर अपना विचार साझा किया। उनके अनुसार, एआई यहां मनुष्यों का समर्थन करने के लिए है, उनकी जगह नहीं लेता है। राव ने कहा, “एआई का वास्तविक मूल्य अभी मनुष्यों का समर्थन करने में है – उत्पादकता और सटीकता को बढ़ाना, विशेष रूप से सॉफ्टवेयर विकास जैसे क्षेत्रों में,” राव ने कहा।
यह एआई-चालित वर्कफ़्लो सुधार वह जगह है जहां भविष्य में निहित है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के आसपास की चर्चा के विपरीत, राव ने जोर देकर कहा कि एआई एजेंट आज स्वायत्त दिमाग नहीं हैं; बल्कि, वे सूचना प्राप्त करने और दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण हैं। “एआई एजेंट भावुक नहीं हैं; वे बुद्धिमान पुनर्प्राप्ति प्रणाली हैं,” उन्होंने कहा। उनकी शक्ति को अनलॉक करने की कुंजी विशिष्टता है। “तेज आपकी क्वेरी, परिणाम को तेज,” उन्होंने कहा।
एंटरप्राइज़ सिस्टम में एआई का व्यावहारिक उपयोग
स्नोफ्लेक के सीईओ श्रीधर रामास्वामी ने राव के व्यावहारिक दृष्टिकोण से सहमति व्यक्त की। कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस के विज़न का पीछा करने के बजाय, स्नोफ्लेक एआई उपकरणों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है जो आज वास्तविक व्यावसायिक मूल्य प्रदान करते हैं। रामास्वामी ने स्केलेबल सिस्टम के निर्माण के लिए स्नोफ्लेक की प्रतिबद्धता पर प्रकाश डाला, जो प्रमुख उद्यम संचालन को संभालने के लिए एआई का उपयोग करते हुए डेटा माइग्रेशन और परीक्षण को स्वचालित करते हैं।
“हम एआई टूल में भारी निवेश कर रहे हैं जो डेटा माइग्रेशन से एकीकरण तक सब कुछ स्वचालित करते हैं,” रामास्वामी ने कहा। उन्होंने जोर देकर कहा कि इन उपकरणों के प्रभावी होने के लिए सादगी महत्वपूर्ण है। “यदि उपयोगकर्ता कुछ घंटों के भीतर इसका उपयोग शुरू नहीं कर सकते हैं, तो यह काम नहीं करेगा।” 2025 में एआई का सबसे बड़ा प्रभाव व्यवसायों को अपने डेटा को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करने में है। जैसे -जैसे डेटा बढ़ता है, एआई टूल को विशिष्ट, आंतरिक व्यावसायिक प्रश्नों को समझने और उत्तर देने के लिए आवश्यक है, “हमारा दैनिक राजस्व क्या था?” या “हमारी उत्पाद लाइन कैसे प्रदर्शन करती है?” रामास्वामी ने बताया कि उद्यमों के भीतर मात्रात्मक और असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए डोमेन-विशिष्ट एआई उपकरण आवश्यक हैं। ये उपकरण कंपनियों को वास्तविक समय में उत्तर प्राप्त करने में मदद करते हैं।
जबकि एआई मॉडल और चिप्स अक्सर स्पॉटलाइट को पकड़ते हैं, नवीन राव का मानना है कि उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (यूआई) सही गोल्डमाइन है। राव ने कहा, “अगर एआई एजेंट उपयोगी होने जा रहे हैं, तो हमें इस बात को सुदृढ़ करने की आवश्यकता है कि लोग उनके साथ कैसे बातचीत करते हैं।” कानून, वित्त और रसद जैसे उद्योग श्रमिकों को धीमा किए बिना संदर्भ-संवेदनशील जानकारी प्रदान करने के लिए एआई पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं। उदाहरण के लिए, एक शोर कारखाने के फर्श पर, श्रमिकों को लैपटॉप को खींचने के बिना, सही समय पर तेजी से और प्रासंगिक उत्तर की आवश्यकता होती है। एआई एजेंट, वर्कफ़्लोज़ में मूल रूप से एम्बेडेड, पृष्ठभूमि में कार्य कर सकते हैं, छोटे घर्षण के साथ उच्च प्रभाव वाले समाधानों की पेशकश कर सकते हैं।
इन नवाचारों के बावजूद, अभी भी दूर करने के लिए चुनौतियां हैं। एआई हार्डवेयर एआई-संचालित प्रणालियों की मांगों के साथ पकड़ रहा है, और अनुमान लागत और एज कंप्यूटिंग जैसे मुद्दे महत्वपूर्ण हैं। विशिष्ट चिप्स यह निर्धारित करने में एक प्रमुख भूमिका निभाएंगे कि कौन सी कंपनियां एआई विकास के अगले चरण में सफल होती हैं। NTT जैसी कंपनियां पहले से ही पारंपरिक डेटा केंद्रों के विकल्प के रूप में फोटोनिक्स की खोज कर रही हैं, जो AI प्रदर्शन को काफी बढ़ा सकती हैं।
2025 में एआई का भविष्य बुद्धि को व्यावहारिक बनाने के बारे में है – सटीकता के साथ पैमाने पर वास्तविक समस्याओं को बदलना। जो कंपनियां व्यावहारिक एआई समाधानों पर ध्यान केंद्रित करती हैं, वे अप्राप्य विज्ञान-फाई सपनों का पीछा करने के बजाय, आने वाले वर्षों में चार्ज का नेतृत्व करने वाले होंगी। एआई उपकरण जो उत्पादकता को बढ़ाते हैं, वर्कफ़्लो में सुधार करते हैं, और उद्यम कार्यों को सुव्यवस्थित करते हैं, एआई क्रांति में इस अगले अध्याय की आधारशिला होंगे।
