શું 2025 એ વર્ષ છે જ્યારે આપણે GenAI હાઇપથી GenAI પરિણામો તરફ આગળ વધીએ છીએ? તાજેતરના સંશોધન સૂચવે છે કે હા, ખાસ કરીને યુકે માટે, જે આ અત્યાધુનિક ટેકનોલોજીને કારણે આગામી 15 વર્ષમાં આર્થિક વૃદ્ધિમાં લગભગ બમણી વૃદ્ધિ જોઈ શકે છે.
જો કે, દરેક ટેક લીડર જાણે છે કે તેઓ ક્ષિતિજ પરની દરેક પ્રગતિની આગાહી કરી શકતા નથી, તેમ છતાં શક્ય તેટલું ભવિષ્ય માટે આયોજન કરવાની તેમની જવાબદારી સ્વીકારતા હોય છે. સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં, નેતાઓને તેમના વ્યવસાયોને ભાવિ-પ્રૂફ કરવા માટે AI ટૂલ્સ જેવી ટેક્નોલોજીમાં ભૂસકો લેવાનો અને રોકાણ કરવાનો સામનો કરવો પડે છે. પરંતુ યોગ્ય વ્યૂહરચના અને દત્તક લેવા માટેની યોજના વિના, તમે આગળ ક્યાં જઈ રહ્યાં છો તે સ્પષ્ટ ખ્યાલ વિના તમે વિચલિત થઈ શકો છો.
આ ટાઈટરોપ પર ચાલવું એ વ્યવહારિક અભિગમ અપનાવે છે, જેમાં લવચીકતા અને નિયંત્રણ જાળવીને શ્રેષ્ઠ ઉપલબ્ધ સાધનોનો ઉપયોગ થાય છે. વ્યવહારુ GenAI અમલીકરણ એક પાથ પર સખત રીતે પ્રતિબદ્ધતા વિશે નથી. તેના બદલે, તે AI ઇકોસિસ્ટમ બનાવવા વિશે છે જે તમારી વ્યવસાયિક જરૂરિયાતોને અનુરૂપ અને વિકસિત થાય છે. તેનો અર્થ વિક્રેતા લૉક-ઇનને ટાળવા માટે પ્લેટફોર્મ-અજ્ઞેયાત્મક ઉકેલો પસંદ કરવા, લવચીકતા અને પારદર્શિતાનો લાભ લેવા માટે ઓપન સોર્સ અપનાવવા, તમારા AI વર્કલોડ માટે શ્રેષ્ઠ વાતાવરણની ખાતરી કરવા માટે હાઇબ્રિડ અને મલ્ટિ-ક્લાઉડ વ્યૂહરચના અપનાવવી અથવા તમારા AI સોલ્યુશન્સનું યોગ્ય કદ આપવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું. .
અરશ ગઝનફરી
સામાજિક લિંક્સ નેવિગેશન
ડેલ ટેક્નોલોજીસ યુકે ખાતે CTO.
વ્યવહારુ GenAI અમલીકરણ માટે આધારસ્તંભો
ટેક્નોલોજી પ્રદાતાઓ સાથે ભાગીદારી એ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે ગ્રાહકો AI ની શક્તિનો ઉપયોગ કરે છે – જટિલતા, જોખમ અને AI માં ડાઇવિંગ અને તેને સમર્થન આપવાના ખર્ચને હવે અને ભવિષ્યમાં. લવચીક વપરાશ મોડલ, એન્ડ-ટુ-એન્ડ AI-ઓપ્ટિમાઇઝ આઇટી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પોર્ટફોલિયો, અન્ય અગ્રણી AI કંપનીઓ સાથે ઊંડી ભાગીદારીનું ખુલ્લું ઇકોસિસ્ટમ અને ઓપન સ્ટાન્ડર્ડ્સ માટેની પ્રતિબદ્ધતા ઓફર કરીને, તેઓ GenAI અમલીકરણને સમર્થન આપી શકે છે જે વ્યવસાયના અનન્ય સાથે સંરેખિત થાય છે. જરૂરિયાતો, જોખમ સહનશીલતા અને લાંબા ગાળાની દ્રષ્ટિ. ટૂંકમાં, તેઓ એવી વ્યૂહરચના સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે જે માત્ર અદ્યતન નથી પણ વ્યવહારિક અને ટકાઉ પણ છે.
અમારી પોતાની AI સફરમાં શીખેલા પાઠને કારણે અમે અમારા ગ્રાહકો માટે તે કરી શકીએ છીએ. અમારી પોતાની કામગીરીમાં AIનો અમલ કરીને, અમે તેના પડકારો અને તકોનો પ્રથમ હાથનો અનુભવ મેળવ્યો છે, જે અમને વાસ્તવિક દુનિયાના બિઝનેસ સેટિંગમાં શું કામ કરે છે અને શું નથી તેની ઊંડી સમજ આપે છે. અમારો “ગ્રાહક શૂન્ય” અભિગમ, જ્યાં અમે અમારા પોતાના પ્રથમ અને શ્રેષ્ઠ ગ્રાહક બનીએ છીએ, તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે અમારા AI સોલ્યુશન્સ માત્ર સૈદ્ધાંતિક ખ્યાલો નથી પરંતુ વ્યવહારિકતા પર આધારિત છે, વાસ્તવિક-વિશ્વના અનુભવ દ્વારા શુદ્ધ છે અને અમારા ગ્રાહકો માટે મૂર્ત પરિણામો આપવા માટે તૈયાર છે.
તે વ્યવહારિકતા દ્વારા, અમે તમને વધુ ઝડપથી અને અસરકારક રીતે AI ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરવા માટે આ પાંચ માર્ગદર્શક સિદ્ધાંતો વિકસાવ્યા છે જે આજે તમારા વ્યવસાયને સેવા આપશે અને તમને તમારા ભાવિ વ્યવસાય માટે તૈયાર કરશે. વ્યવહારુ GenAI અમલીકરણ માટેના આ સ્તંભો અમારી પોતાની મુસાફરી અને ગ્રાહકોને જટિલ ટેકનોલોજીને સરળ બનાવવામાં મદદ કરવા માટેની અમારી પ્રતિબદ્ધતાનો પુરાવો છે.
1. એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટા તમારો તફાવત છે
એ હકીકતને ક્યારેય ગુમાવશો નહીં કે તમારો ડેટા આંતરદૃષ્ટિની સોનાની ખાણ છે, અને તમારા સ્પર્ધકોથી વિપરીત, તમારી પાસે તેની વિશિષ્ટ ઍક્સેસ છે. તમારી પાસે ગ્રાહક, ઓપરેશનલ અને માર્કેટ ડેટાનો ખજાનો છે – માહિતી કે જે તમારી કંપનીની અનન્ય મુસાફરી અને કુશળતાને પ્રતિબિંબિત કરે છે. આ ડેટા એઆઈ રેસમાં સફળતાનું રહસ્ય છે.
પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મૉડલ્સ પર નિર્માણ કરીને અને તમારા માલિકીના ડેટા, તમારા ડિફરન્સિએટર સાથે તેમને કસ્ટમાઇઝ કરીને, તમે ગ્રાહકની ઊંડી આંતરદૃષ્ટિ દ્વારા સ્પર્ધાત્મક ધાર મેળવી શકો છો (AI છુપાયેલા પેટર્નને ઉજાગર કરવા અને ભાવિ વર્તનની આગાહી કરવા માટે તમારા ગ્રાહક ડેટાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે), સક્રિય જોખમ સંચાલન (AI). ગ્રાહક પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરીને અને વિસંગતતાઓને ફ્લેગ કરીને વાસ્તવિક સમયમાં કપટપૂર્ણ વ્યવહારો શોધી શકે છે) અને ઉન્નત નિર્ણય લેવા (AI કરી શકે છે. વલણોને ઓળખવા, માંગની આગાહી કરવા અને કિંમતોની વ્યૂહરચનાઓ ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરો – તમને વધુ સ્માર્ટ, ઝડપી નિર્ણયો લેવા માટે જરૂરી આંતરદૃષ્ટિ આપે છે).
2. ડેટા ગુરુત્વાકર્ષણનો આદર કરો
જો કે ડેટા એક ખજાનો હોઈ શકે છે, તે ક્યારેય એક વાસણમાં જોવા મળતો નથી. ડેટા ખૂબ જ વિતરિત કરવામાં આવે છે, જેમાં મોટા ભાગના ઓન-પ્રિમાઈસમાં રહે છે અને 50% થી વધુ એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટા ધાર પર જનરેટ થાય છે.
ડેટા અસરકારક બનવા માટે, તે કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ માટે તેના પર આધાર રાખતી એપ્લિકેશનો અને સેવાઓની નજીક હોવો જોઈએ. એન્ટરપ્રાઇઝ ડેટાને ઉપલબ્ધ કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોમાં ખસેડવાને બદલે “ડેટા ગુરુત્વાકર્ષણ” તરફ વળવું અને ડેટા (જ્યાં બહુમતી ઓન-પ્રેમ છે) પર AI લાવવું વધુ સારું છે. મોટાભાગની સંસ્થાઓ લેટન્સી ઘટાડવા, ઓછા ખર્ચા અને સુરક્ષામાં સુધારો કરવા માટે AI મોડલ્સને પ્રિમ પર તાલીમ આપવા અને ચલાવવા માટે વધુ અસરકારક અને કાર્યક્ષમ માની રહી છે. AI સાથે ડેટાને કાર્યક્ષમ આંતરદૃષ્ટિમાં ફેરવવા માટે, ઘણીવાર રીઅલ-ટાઇમમાં, ઓન-પ્રિમીસીસ, એજ અને ક્લાઉડ ડિપ્લોયમેન્ટ્સનું સંયોજન મહત્વપૂર્ણ છે. આ કારણોસર, યુકેના 66% નિર્ણય નિર્માતાઓ એઆઈના ઉપયોગ અને પ્રાપ્તિ માટે ઓન-પ્રેમ અથવા હાઇબ્રિડ અભિગમ બનાવવાનું પસંદ કરે છે.
3. તમારા AI ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને યોગ્ય માપ આપો
જ્યારે એઆઈની વાત આવે છે ત્યારે કોઈ એક-કદ-બંધ-બધી અભિગમ નથી. મેં બહુવિધ ઉદ્યોગોના ગ્રાહકોને જોયા છે, વિવિધ કદની સંસ્થાઓમાં, તેમના AIને અસંખ્ય રીતે અમલમાં મૂક્યા છે – સ્થાનિક રીતે ઉપકરણો પર અને ધાર પર તમામ રીતે વિશાળ હાઇપરસ્કેલ ડેટા સેન્ટર્સ સુધી. બધા મોડલ મોટા હોતા નથી અને બધા AI વર્કલોડ ડેટા સેન્ટરમાં ચાલતા નથી. અથવા વાદળમાં. જોગવાઈઓ કરતાં મોટા પ્રમાણમાં અથવા હેઠળ ટાળવા માટે, તમારા ઉપયોગના કેસ અને જરૂરિયાતો માટે તમે અપનાવો છો તે AI સોલ્યુશન્સનું યોગ્ય કદ બનાવવું મહત્વપૂર્ણ છે, તેથી સૌથી યોગ્ય ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અને મોડેલ પ્રકારો નક્કી કરવા માટે તમારા ઉપયોગના કેસ અને લક્ષ્યોનું વિશ્લેષણ કરો.
4. ઓપન, મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચર જાળવો
એટલું જ મહત્વનું એ માઇન્ડફુલનેસ છે કે AI લેન્ડસ્કેપ સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે, અને કોઈ પણ તેના ભાવિ માર્ગની આગાહી કરી શકતું નથી. આનો અર્થ એ છે કે એક કઠોર, બંધ સિસ્ટમ ઝડપથી અપ્રચલિત બની શકે છે તેથી, AI ટેક્નોલૉજીમાં ઝડપી ગતિશીલ ફેરફારોને અનુકૂલિત કરવામાં અને જૂના અથવા અસ્થિર આર્કિટેક્ચરમાં લૉક થવાથી બચવામાં સાહસોને મદદ કરવા માટે એક ખુલ્લું, મોડ્યુલર આર્કિટેક્ચર જાળવવું નિર્ણાયક બનશે.
AI / GenAI વર્કલોડ એ વર્કલોડનો નવો વર્ગ છે – જેમાં સમગ્ર AI એસ્ટેટમાં ફેલાયેલા ખુલ્લા, આધુનિક નવીનતાના નવા વર્ગની જરૂર છે: ડેટા સ્તરો અને તળાવો, ગણતરી, નેટવર્કિંગ, સંગ્રહ, ડેટા સંરક્ષણ અને AI સોફ્ટવેર એપ્લિકેશન્સ. પરંતુ તે સંપૂર્ણપણે બુદ્ધિગમ્ય છે, જો સંભવ ન હોય તો, નવી GPU ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર, અલ્ગોરિધમિક ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર અથવા શોધ ભવિષ્યમાં ઉભરી શકે છે જેને અનુકૂલન માટે સાહસોની જરૂર પડશે. આજે તમે જે સૌથી ખરાબ ભૂલ કરી શકો છો તે છે બંધ, માલિકીની, સિંગલ-ડાયમેન્શનલ AI સિસ્ટમ કે જે લવચીક નથી તેના પર શરત લગાવવી અને પ્રતિબદ્ધ છે.
ઓપન-સ્ટાન્ડર્ડ AI ટૂલ્સ લવચીકતા, પારદર્શિતા અને સમર્થન અને નવીનતા માટે જીવંત સમુદાય પ્રદાન કરે છે. તેમની AI વ્યૂહરચનામાં ઓપન-સ્ટાન્ડર્ડ સોલ્યુશન્સને એકીકૃત કરીને, વ્યવસાયો એક જ વિક્રેતાને જોવાનું ટાળી શકે છે અને તેમની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે ટૂલ્સને કસ્ટમાઇઝ કરી શકે છે.
5. એક સમૃદ્ધ AI ઇકોસિસ્ટમનું નિર્માણ કરો
કોઈપણ એક વિક્રેતા દરેક AI પડકારને હલ કરી શકતો નથી; સહયોગ કી છે. AI એ ઘણી તકનીકો, બૌદ્ધિક ક્ષમતાઓ અને સેવાઓનું સંયોજન છે, જેને સફળ થવા માટે સાહસોને એકબીજા સાથે જોડવાની જરૂર પડશે. માઈક્રોસોફ્ટ જેવા AI મુખ્ય ખેલાડીઓથી લઈને NVIDIA અને Intel જેવા સિલિકોન પ્રદાતાઓથી લઈને હગિંગ ફેસ જેવા ઓપન-સોર્સ લીડર્સ સુધી ભાગીદારોની ખુલ્લી ઈકોસિસ્ટમને સક્ષમ કરતા વિક્રેતાઓને સ્વીકારવાની ખાતરી કરો.
ઓપન ઇકોસિસ્ટમ સમગ્ર ટેક ઇકોસિસ્ટમમાં સમાન તકો પૂરી પાડે છે, નવી GenAI સફળતાના નિર્માણને સમર્થન આપે છે અને ગ્રાહકોને નવીનતા અને સુગમતા માટે વધુ ઍક્સેસ આપે છે. ઓપન મોડલ અને ટેક્નોલોજીની ઍક્સેસ પ્રગતિને વેગ આપી શકે છે અને વિશ્વભરમાં સમસ્યાઓનું નિરાકરણ લાવી શકે છે, વ્યક્તિગત વિકાસકર્તાઓ અને સ્ટાર્ટઅપ્સથી માંડીને જાહેર ક્ષેત્ર અને એન્ટરપ્રાઇઝ સંસ્થાઓ સુધી, ઉદ્યોગના તમામ ખૂણાઓમાં વૈશ્વિક “ઇનોવેશન એન્જિન” ને બળ આપે છે.
વાસ્તવિક-વિશ્વ પરિણામો માટે વાસ્તવિક-વિશ્વનો અભિગમ
નવા લેન્ડસ્કેપને સફળતાપૂર્વક નેવિગેટ કરવા માટે લગભગ હંમેશા વ્યવહારિક અભિગમની જરૂર પડે છે જે વાસ્તવિકતા, તૈયારી અને સાવચેતીપૂર્વક અમલ સાથે ઉત્તેજનાને સંતુલિત કરે છે. નવી ટેક્નોલોજીઓથી મૂલ્યનો અહેસાસ કરવામાં સક્ષમ થવા માટે વ્યૂહાત્મક રોડમેપ બનાવવાની જરૂર પડે છે, અને જ્યારે એઆઈની વાત આવે છે, ત્યારે તેને ફીડ કરતા ડેટાની તૈયારી, ગુણવત્તા અને સ્ટોરેજની જરૂરિયાતો વધુ મહત્વ ધરાવે છે. તમને રાતોરાત AI પાવરહાઉસમાં રૂપાંતરિત કરવાની જરૂર છે તેવી લાગણીમાં ફસાઈ જશો નહીં. ચોક્કસ, હાંસલ કરી શકાય તેવા ધ્યેયને ઓળખીને પ્રારંભ કરો કે જેમાં બિઝનેસ ROI જનરેટ કરવાની ક્ષમતા હોય અને સ્પષ્ટ દ્રષ્ટિ અને યોગ્ય ભાગીદારી સાથે સફળતાના માર્ગને મજબૂત બનાવો.
અમે શ્રેષ્ઠ મફત ક્લાઉડ સ્ટોરેજની સૂચિ તૈયાર કરી છે.
આ લેખ TechRadarPro ની નિષ્ણાત આંતરદૃષ્ટિ ચેનલના ભાગ રૂપે બનાવવામાં આવ્યો હતો જ્યાં અમે આજે ટેક્નોલોજી ઉદ્યોગમાં શ્રેષ્ઠ અને તેજસ્વી દિમાગ દર્શાવીએ છીએ. અહીં વ્યક્ત કરાયેલા મંતવ્યો લેખકના છે અને જરૂરી નથી કે તે TechRadarPro અથવા Future plcના હોય. જો તમને યોગદાન આપવામાં રસ હોય તો અહીં વધુ જાણો: https://www..com/news/submit-your-story-to–pro
