हाल ही में, Appen द्वारा जारी 2024 की "कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति रिपोर्ट" ने व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। यह रिपोर्ट 500 से अधिक अमेरिकी आईटी निर्णय निर्माताओं के सर्वेक्षण पर आधारित है, जिसमें दिखाया गया है कि जनरेटिव एआई ने पिछले वर्ष में 17% की वृद्धि की है। हालाँकि, इस वृद्धि के साथ, कंपनियाँ डेटा प्रबंधन में काफी चुनौतियों का सामना कर रही हैं।
Appen के रणनीतिक प्रमुख Si Chen ने एक साक्षात्कार में उल्लेख किया कि जैसे-जैसे एआई मॉडल का उपयोग अधिक जटिल और विशेष क्षेत्रों में बढ़ता जा रहा है, डेटा की आवश्यकताएँ भी बढ़ती जा रही हैं। केवल डेटा होना पर्याप्त नहीं है, कंपनियों को जो डेटा चाहिए वह न केवल सटीक और विविध होना चाहिए, बल्कि उसके पास स्पष्ट लेबल भी होना चाहिए और इसे विशेष एआई उपयोग परिदृश्यों के अनुरूप होना चाहिए।
जनरेटिव एआई का उपयोग क्षेत्र लगातार बढ़ रहा है, आईटी संचालन से लेकर अनुसंधान एवं विकास तक, कंपनियाँ इस तकनीक का उपयोग करके दक्षता बढ़ा रही हैं। हालाँकि, इस क्षेत्र में तेजी से विकास के बावजूद, एआई परियोजनाओं का निवेश लाभ अनुपात गिर रहा है।
2021 से, सफलतापूर्वक लागू की गई एआई परियोजनाओं का अनुपात 8.1% घट गया है, और जो परियोजनाएँ महत्वपूर्ण लाभ ला सकती हैं, उनकी संख्या में 9.4% की कमी आई है। इसका मुख्य कारण यह है कि वर्तमान एआई परियोजनाएँ越来越 जटिल होती जा रही हैं, और कई कंपनियाँ अधिक चुनौतीपूर्ण जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों का प्रयास कर रही हैं, जिसके लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का समर्थन आवश्यक है।
इसके अलावा, रिपोर्ट में डेटा गुणवत्ता की समस्याएँ भी बढ़ती हुई बताई गई हैं। 2021 से, डेटा की सटीकता लगभग 9% घट गई है। आज, 86% कंपनियों को प्रत्येक तिमाही में मॉडल को अपडेट करने की आवश्यकता है, जिससे डेटा की सटीकता और विविधता के लिए उच्च मानकों की आवश्यकता होती है। इन समस्याओं का समाधान करने के लिए, कई कंपनियाँ बाहरी डेटा प्रदाताओं से मदद मांगने लगी हैं।
साथ ही, डेटा तैयारी अब कंपनियों के एआई परियोजनाओं के लिए सबसे बड़ी बाधा बन गई है। जैसे-जैसे जनरेटिव एआई मॉडल की जटिलता बढ़ती जा रही है, कंपनियों को डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए दीर्घकालिक रणनीतियों की आवश्यकता है। इसके अलावा, इस प्रक्रिया में मानव हस्तक्षेप भी अत्यधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, सर्वेक्षण में 80% उत्तरदाताओं ने माना कि "मानव-यांत्रिक सहयोग" की मशीन लर्निंग महत्वपूर्ण है। यह मॉडल न केवल एआई मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद करता है, बल्कि उनकी नैतिकता और प्रासंगिकता को भी सुनिश्चित करता है।
मुख्य बिंदु:
🌟 2024 में जनरेटिव एआई ने 17% की वृद्धि की, लेकिन कंपनियाँ डेटा प्रबंधन में कई कठिनाइयों का सामना कर रही हैं।
📉 एआई परियोजनाओं के सफल कार्यान्वयन का अनुपात घट रहा है, और निवेश लाभ अनुपात भी गिर रहा है।
🔍 डेटा गुणवत्ता की समस्याएँ बढ़ती जा रही हैं, कंपनियों को जटिल एआई मॉडल की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है।
