हाल ही में Gartner IT संगोष्ठी में, विश्लेषकों ने एक आकर्षक भविष्यवाणी साझा की: 2027 तक, 40% जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) समाधान मल्टी-मोडल इंटीग्रेशन को हासिल करेंगे, जो एक साथ टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को संभालने में सक्षम होंगे। यह अनुपात 2023 के 1% की तुलना में भारी वृद्धि दर्शाता है। यह परिवर्तन व्यवसायिक अनुप्रयोगों पर गहरा प्रभाव डालेगा।
छवि स्रोत नोट: छवि AI द्वारा उत्पन्न, छवि लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney
Gartner के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट Erick Brethenoux ने指出 किया कि जैसे-जैसे GenAI बाजार मल्टी-मोडल मॉडल की ओर बढ़ता है, यह विभिन्न डेटा धाराओं के बीच संबंधों को पकड़ने में मदद करेगा, और विभिन्न डेटा और अनुप्रयोगों में GenAI के लाभों का विस्तार कर सकता है। उन्होंने जोर दिया कि मल्टी-मोडल GenAI मानवों को विभिन्न वातावरणों में अधिक कार्य करने में समर्थन कर सकता है।
2024 के Gartner जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक की हाइप साइकल रिपोर्ट के अनुसार, मल्टी-मोडल GenAI और ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) को अत्यधिक प्रभावशाली माना गया है, और यह उम्मीद की जाती है कि अगले पांच वर्षों में ये व्यवसायों को महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ और बाजार प्रतिक्रिया गति प्रदान करेंगे। Gartner ने यह भी बताया कि अगले दस वर्षों में, विशेष क्षेत्रों के GenAI मॉडल और स्वायत्त एजेंट मुख्यधारा के अनुप्रयोगों को प्राप्त करने की संभावना रखते हैं।
विश्लेषक Arun Chandrasekaran ने उल्लेख किया कि GenAI पारिस्थितिकी तंत्र में व्यवसायों का मार्गदर्शन चुनौतीपूर्ण होगा, क्योंकि तकनीक और प्रदाताओं का वातावरण तेजी से बदल रहा है। हालांकि वर्तमान में GenAI "निराशा की घाटी" में है, लेकिन जैसे-जैसे उद्योग एकीकरण की शुरुआत होगी, वास्तविक लाभ तब प्रकट होंगे जब प्रचार कम होगा, और क्षमताओं में तेजी से वृद्धि होगी।
मल्टी-मोडल GenAI का परिवर्तन व्यवसायिक अनुप्रयोगों को बढ़ाएगा, और अधिक नई सुविधाएँ लाएगा। वर्तमान में कई मल्टी-मोडल मॉडल केवल दो से तीन मोड को संभालने तक सीमित हैं, लेकिन उम्मीद की जाती है कि यह विविधता अगले कुछ वर्षों में बढ़ेगी। Brethenoux ने उल्लेख किया कि वास्तविक जीवन में, लोग ऑडियो, दृश्य और संवेदनाओं के संयोजन के माध्यम से जानकारी को समझते हैं, इसलिए मल्टी-मोडल GenAI अत्यंत महत्वपूर्ण है।
ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल के लिए, Chandrasekaran ने बताया कि यह व्यवसायों को नवाचार की क्षमता प्रदान करता है, जिससे वे अनुकूलन, गोपनीयता और सुरक्षा नियंत्रण, मॉडल पारदर्शिता आदि के माध्यम से विशेष प्रदाताओं पर निर्भरता को कम कर सकते हैं। अंततः, ओपन-सोर्स LLM छोटे और अधिक आसानी से प्रशिक्षित मॉडल प्रदान कर सकता है, जो व्यवसायों के核心 व्यावसायिक प्रक्रियाओं में मदद करता है।
विशेष क्षेत्रों के GenAI मॉडल विशेष उद्योगों या कार्यों के लिए अनुकूलित होते हैं, जो व्यवसायों में उपयोग के मामलों की संरेखण में सुधार करते हैं, और सटीकता और सुरक्षा को बढ़ाते हैं। Chandrasekaran ने आगे बताया कि ये मॉडल तेजी से मूल्य प्रकट कर सकते हैं, बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, और मजबूत सुरक्षा प्रदान कर सकते हैं, जिससे संगठनों को GenAI को व्यापक उपयोग के मामलों में अपनाने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके।
स्वायत्त एजेंट सिस्टम बिना मानव हस्तक्षेप के लक्ष्य हासिल कर सकते हैं, AI तकनीक का उपयोग करके पैटर्न पहचान सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं और आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं। Brethenoux ने जोर दिया कि स्वायत्त एजेंट AI क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो व्यवसाय संचालन में सुधार और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने में मदद करेगा, साथ ही यह संगठन के भीतर कार्य करने के तरीकों में परिवर्तन का कारण बन सकता है।
मुख्य बिंदु:
🌟 2027 तक, 40% जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान मल्टी-मोडल इंटीग्रेशन को हासिल करेंगे, जो 2023 की तुलना में काफी बढ़त है।
🚀 मल्टी-मोडल GenAI और ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल अगले पांच वर्षों में महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करने की उम्मीद है।
🔍 विशेष क्षेत्रों के GenAI मॉडल व्यवसायिक अनुप्रयोगों की सटीकता और सुरक्षा को बढ़ाते हैं, और व्यापक अपनाने को प्रोत्साहित करते हैं।
