आज के तेजी से विकसित हो रहे डिजिटल युग में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कंपनियों के लिए प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने का एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है। हालांकि, बड़ी कंपनियों ने विशाल क्लाउड सेवाओं (हाइपरस्केलर) के AI उत्पादों में भारी निवेश किया है, लेकिन AI नेताओं को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है।

हाल ही में, डेटा रोबोट कंपनी (DataRobot) ने CIO.com के साथ मिलकर एक वैश्विक सर्वेक्षण प्रकाशित किया, जिसमें दिखाया गया कि 50% से अधिक AI नेता वर्तमान में सामने आने वाली प्रमुख समस्याओं को हल करने के लिए क्लाउड सेवा प्रदाताओं में निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।

इस सर्वेक्षण में AI क्षेत्र के 200 से अधिक वरिष्ठ निर्णय निर्माताओं को शामिल किया गया, और यह जांचा गया कि कंपनियां AI प्रौद्योगिकी को लागू करने में किन कठिनाइयों का सामना कर रही हैं। सर्वेक्षण के परिणाम बताते हैं कि इंटरऑपरेबिलिटी की कमी, शासन और अनुपालन की सीमित क्षमताएं, और उच्च उपयोग लागत, कंपनियों के AI अनुप्रयोगों में बाधा डालने वाले प्रमुख कारक हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस AI रोबोटिक हाथ (1)

चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र AI द्वारा जनित, चित्र अधिकृत सेवा प्रदाता Midjourney

सर्वेक्षण के आंकड़ों से पता चलता है कि केवल 38% उत्तरदाताओं ने पूरे संगठन में AI का पूर्ण अनुप्रयोग लागू किया है, जो दर्शाता है कि कई कंपनियां AI परियोजनाओं को विस्तारित करने में कठिनाइयों का सामना कर रही हैं। इसी बीच, 47% उत्तरदाताओं ने कहा कि मौजूदा विशाल क्लाउड सेवा AI उपकरण परियोजना वितरण की गति में संतोषजनक नहीं हैं, और केवल 22% लोगों का मानना है कि AI व्यवसाय निर्णयों की गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकता है।

इसके अलावा, सुरक्षा मुद्दे भी सर्वेक्षण में व्यापक ध्यान का केंद्र रहे हैं। 84% उत्तरदाताओं ने कहा कि जब वे विशाल क्लाउड उपकरणों का उपयोग करते हैं, तो AI मॉडल की सुरक्षा को मान्य करना उनके लिए कठिन है, और लगभग आधे उत्तरदाता डेटा गोपनीयता की सुरक्षा को लेकर चिंतित हैं। डेटा लीक, तीसरे पक्ष के सुरक्षा जोखिम और ब्रांड प्रतिष्ठा के संभावित नुकसान, AI अनुप्रयोगों में कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियां बन गए हैं। इस पर, 50% से अधिक उत्तरदाताओं ने कहा कि वे भविष्य में AI सुरक्षा और अनुपालन के मुद्दों को हल करने के लिए निवेश करने की योजना बना रहे हैं।

इसके अलावा, 60% से अधिक उत्तरदाताओं ने विक्रेता लॉक-इन की चिंता व्यक्त की, विशेषकर मल्टी-क्लाउड वातावरण में संगतता के मुद्दों के कारण, जो कंपनियों के लिए नई तकनीकों को लागू करने या नए AI अनुप्रयोगों को मौजूदा सिस्टम में एकीकृत करने में बाधा बनता है। 51% AI नेताओं ने विशाल क्लाउड उपकरणों पर तीन साल से अधिक निवेश करने वाली कंपनियों के लिए AI परियोजनाओं की उच्च लागत को लेकर चिंता व्यक्त की।

डेटा रोबोट के मुख्य उत्पाद अधिकारी वेंकी वीराराघवन ने कहा कि कंपनियां AI को लागू करने के दौरान अक्सर कठिन निर्णयों का सामना करती हैं। उन्होंने बताया कि व्यापक AI समाधान का निर्माण लागत को कम करने के साथ-साथ सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित कर सकता है, जिससे समग्र उत्पादकता और सहयोग दक्षता में सुधार होता है।

इन समस्याओं को हल करने के लिए, डेटा रोबोट ने एक सेट पेश किया है जो कंपनियों को AI अनुप्रयोगों को अधिक कुशलता से वितरित करने और मौजूदा तकनीकों की प्रभावशीलता को बढ़ाने में मदद करता है। खुली संरचना और अनुकूलन योग्य AI अनुप्रयोगों के माध्यम से, डेटा रोबोट AI की तैनाती की गति को तेज करने, कार्यान्वयन की लागत को कम करने और कंपनियों को भविष्य की चुनौतियों का बेहतर सामना करने में मदद करने के लिए समर्पित है।

मुख्य बिंदु:  

🌐 50% से अधिक AI नेता मौजूदा तकनीकी चुनौतियों को हल करने के लिए क्लाउड सेवाओं में निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।  

🔒 84% उत्तरदाताओं को AI मॉडल की सुरक्षा सत्यापन में कठिनाई का सामना करना पड़ रहा है, डेटा गोपनीयता के मुद्दे पर व्यापक चिंता है।  

💰 51% AI नेताओं ने AI परियोजनाओं की उच्च लागत को लेकर चिंता व्यक्त की, 60% से अधिक लोग विक्रेता लॉक-इन की समस्या को लेकर चिंतित हैं।