2024 એ એઆઈને ઝડપથી અપનાવવાનું વર્ષ રહ્યું છે, જેમાં ઘણા વ્યવસાયો પાછળ રહી જવાના ડરથી નવીનતમ પ્રગતિનો લાભ ઉઠાવવા માટે ઝઝૂમી રહ્યા છે. જો કે, નોંધપાત્ર રોકાણ હોવા છતાં, સંસ્થાઓ ઘણીવાર તેમની AI પહેલોમાંથી મૂર્ત લાભ મેળવવા માટે સંઘર્ષ કરે છે. વાસ્તવમાં, અહેવાલો સૂચવે છે કે જ્યારે 68% મોટી કંપનીઓએ AIને એકીકૃત કર્યું છે, IT વ્યાવસાયિકોના એક ક્વાર્ટર ઝડપી AI અપનાવવા બદલ અફસોસ કરે છે, અને બે-તૃતીયાંશ લોકો ઈચ્છે છે કે તેઓએ ટેક્નોલોજીને વધુ કાળજીપૂર્વક પસંદ કરી હોય.
દલીલપૂર્વક, આ મુદ્દાનું મૂળ નિયંત્રણના અભાવમાં રહેલું છે. સંસ્થાઓ એઆઈ ટૂલ્સને એવી રીતે અમલમાં મૂકવા માટે સંઘર્ષ કરી રહી છે કે જેનાથી માત્ર લાભો જ નહીં, પણ તેમની ડેટાની ગોપનીયતા સાથે સમાધાન પણ ન થાય. 2025 માં, વ્યવસાયોએ ખાતરી કરવાની જરૂર છે કે તેઓ તેમના ડેટાની જરૂરિયાતોનું નિયંત્રણ અને ગોપનીયતા જાળવી રાખીને નોકરી માટે યોગ્ય AI ટૂલ પસંદ કરે છે.
સિમોન બેન
સામાજિક લિંક્સ નેવિગેશન
AI પહેલ શરૂ કરતા પહેલા, સ્પષ્ટ ઉદ્દેશ્યોને વ્યાખ્યાયિત કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. તમે કઈ વિશિષ્ટ સમસ્યા હલ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છો? તમે AI થી શું મૂલ્ય મેળવવાની અપેક્ષા રાખો છો? શું તે જોખમી બુદ્ધિ, ઉન્નત નિર્ણય લેવાની અથવા સુધારેલ ગ્રાહક અનુભવ છે? આ ધ્યેયો ઓળખવામાં આવે તે પછી જ વ્યવસાય જાણી શકે છે કે તેને કયા પ્રકારના AIની જરૂર છે.
આ માટે નિર્ણાયક નોકરી માટે યોગ્ય સાધન શોધવાનું છે. પ્રથમ પગલું એ સમજવાનું છે કે જ્યારે લાર્જ લેંગ્વેજ મોડલ્સ (LLM) હેડલાઇન્સ પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે અને હાઇપને વેગ આપે છે, ત્યારે તે AI મોડેલનું એકમાત્ર સ્વરૂપ નથી. તેના બદલે, ત્યાં સંખ્યાબંધ વિવિધ સાધનો ઉપલબ્ધ છે જે નિષ્ણાત કાર્યો અને ઉકેલો પર કેન્દ્રિત છે જે માત્ર વધુ યોગ્ય જ નહીં, પણ વધુ સક્ષમ પણ હોઈ શકે છે.
આ એટલા માટે છે કારણ કે નિષ્ણાત AI એ દરેકને વ્યવસાયિક અને વ્યક્તિગત રીતે – દરેક માટે ઉકેલ પ્રદાન કરવા માટે પ્રશિક્ષિત થવાના વિરોધમાં ચોક્કસ કાર્યને હલ કરવા માટે રચાયેલ છે. વધુ શું છે, એલએલએમથી વિપરીત, જેઓ વિશાળ, મોટાભાગે અનક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સ પર પ્રશિક્ષિત છે, નિષ્ણાત AI મોડલ્સ માત્ર સંબંધિત ડેટા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, પરિણામે ઉચ્ચ ચોકસાઈ અને કાર્યક્ષમતા મળે છે. છેવટે, નિષ્ણાત AI મોડલ્સ કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનો અને ઉર્જા વપરાશના સંદર્ભમાં વધુ કાર્યક્ષમ છે, જે તેમને વધુ ખર્ચ-અસરકારક, ઓછા પર્યાવરણીય રીતે પ્રભાવશાળી અને અમલમાં ઝડપી બનાવે છે.
તમે તમારા ડેટા પર નિયંત્રણ જાળવી રાખો છો અને નોકરી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે તેની ખાતરી કરવા માટે નોકરી માટે યોગ્ય સાધનની શોધ કરતી વખતે તમામ વિકલ્પોને ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે, હાઇપ પર નહીં. છેવટે, જો તમે ખોટું સાધન પસંદ કરો છો, તો પછી તમે સાઇન ઇન કરશો ત્યારે તમે તમારા ડેટા પરનું નિયંત્રણ ગુમાવશો.
યોગ્ય ડેટા અને યોગ્ય ગોપનીયતા
એલએલએમનો એક ખૂબ જ મહત્વનો ફાયદો એ છે કે તેઓને વિશાળ માત્રામાં ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવે છે અને તેથી તે તમામ ઉદ્યોગો અને પ્રદેશોની સંસ્થાઓ માટે આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા અને સામગ્રી જનરેટ કરવામાં સક્ષમ છે. જો કે, જ્યારે આ પ્રકારનો અવકાશ પૂરો પાડવા માટે સક્ષમ સાધન શોધી રહેલા લોકો માટે આ ખરેખર એક ફાયદો છે, મોટાભાગના વ્યવસાયિક કિસ્સાઓમાં આ હકીકતમાં નકારાત્મક છે.
આ એટલા માટે છે કારણ કે ડેટાના આવા વિશાળ પૂલ પર પ્રશિક્ષિત થવાથી તે ડેટાની ગુણવત્તા, સચોટતા અને અખંડિતતામાં ઘટાડો થઈ શકે છે. આ ઉપરાંત, એલએલએમને કયા ડેટાને માન્ય કરવા માટે ખાસ તાલીમ આપવામાં આવી હતી તે શોધવું ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે. આ એવા વ્યવસાયો માટે એક ખાસ પડકાર છે જેમને તેમના આઉટપુટ સાથે ઉચ્ચ સ્તરની પારદર્શિતા અને સચોટતાની જરૂર હોય છે કારણ કે આવા વિશાળ અને વૈવિધ્યસભર ડેટામાંથી શીખવાના પરિણામે LLM ને આભાસ અને પૂર્વગ્રહની સંભાવના દર્શાવવામાં આવી છે.
નિષ્ણાત AI ટૂલ્સ, તે દરમિયાન, વપરાશકર્તાઓને મોડેલને તાલીમ આપવામાં આવેલ ડેટા પસંદ કરવાનો વિકલ્પ પ્રદાન કરી શકે છે અને ગ્રાહક તે સ્રોતોને પારદર્શિતા સાથે જોઈ શકે છે અને તેને ક્યુરેટ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે સ્મોલ લેંગ્વેજ મોડલ (SLM) AI ટૂલને થિસોરસના રૂપમાં સંખ્યાબંધ સ્ત્રોતો આપી શકાય છે જેથી તે વપરાશકર્તાની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને સચોટ રીતે સમજી શકે – આમાં માત્ર ઔપચારિક અર્થમાં ભાષાઓ જ નહીં, પરંતુ તેની ક્ષમતાનો પણ સમાવેશ થાય છે. કંપનીના ઉદ્યોગની તકનીકી ભાષા અને કુશળતા તેમજ તે કંપનીની પોતાની ટીકાઓ અને કોડેડ લઘુલિપિ સમજો. જ્યારે AI અપનાવવાની વાત આવે ત્યારે આ સંસ્થા માટે અત્યંત કાર્યક્ષમ અભિગમ પ્રદાન કરી શકે છે કારણ કે તે ટૂલ માટે સ્ટાફને પ્રશિક્ષિત કરવાને બદલે વપરાશકર્તાને અનુકૂળ સાધન છે.
ધ્યાનમાં લેવાનું વધુ પાસું એ ડેટાની ગોપનીયતા છે. તે નિર્ણાયક છે કે સંસ્થા તેની તાલીમને અનુરૂપ બનાવવા અને તેને તેમના માટે કાર્ય કરવા માટે AI ટૂલ આપે તે કોઈપણ ડેટા ખાનગી અને ગોપનીય રાખવામાં આવે અને બહારથી શેર કરવામાં ન આવે. આ ફક્ત વ્યવસાયને ઉલ્લંઘનોથી બચાવવા અને તેમની સંવેદનશીલ અને ગોપનીય માહિતીને ગુપ્ત રાખવા માટે જ નહીં, પરંતુ નાણાકીય, આરોગ્ય અને PII ડેટાના ઘણા પાસાઓ પર કડક નિયંત્રણ ધરાવતા ઘણા ઉદ્યોગો સાથેના નિયમનકારી અને કાનૂની કારણોસર પણ મહત્વપૂર્ણ છે. એકવાર ટૂલનો પણ ઉપયોગ કરવામાં આવે તે પછી પ્રોમ્પ્ટ અને AI વિશ્લેષણના ભાગ રૂપે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા માટે આ પણ જાય છે, કોઈપણ ડેટા કે જે AI ટૂલમાંથી પસાર થાય છે અથવા તેને આધિન છે તે સુરક્ષિત અને ખાનગી હોવું જરૂરી છે.
ઉદાહરણ તરીકે, LLM ને વારંવાર તૃતીય-પક્ષ પ્રદાતાઓ સાથે શેર કરવા માટે વિશાળ માત્રામાં ડેટાની જરૂર પડે છે. આનાથી સંવેદનશીલ માહિતી માટે ખાસ કરીને અત્યંત નિયંત્રિત ઉદ્યોગોમાં કાર્યરત વ્યવસાયો માટે નોંધપાત્ર જોખમ ઊભું થઈ શકે છે. તેનાથી વિપરીત, ખાનગી AI મોડેલો, જેમ કે નિષ્ણાત AI, સુરક્ષિત, શૂન્ય-વિશ્વાસના વાતાવરણમાં જમાવવામાં આવી શકે છે, તેની ખાતરી કરીને કે ડેટા ગોપનીય રહે છે અને અનધિકૃત ઍક્સેસથી સુરક્ષિત છે.
ખાનગી AI સોલ્યુશનને પસંદ કરીને, સંસ્થાઓ તેમની બૌદ્ધિક સંપત્તિનું રક્ષણ કરી શકે છે અને તેમના ડેટા પર નિયંત્રણ જાળવી શકે છે, ડેટા ભંગ અને પ્રતિષ્ઠાને નુકસાનની સંભવિતતાને ઘટાડી શકે છે. તેથી તેઓ AI નો ઉપયોગ તેમના અત્યંત ગોપનીય અને નિયંત્રિત ડેટા સાથે પણ કરી શકે છે, તેને સાર્વજનિક રૂપે ઉપલબ્ધ સામગ્રી સુધી મર્યાદિત રાખવાના વિરોધમાં, આમ ટૂલના સંભવિત લાભોને મહત્તમ કરે છે.
એકીકરણ, નિયંત્રણ અને સુરક્ષા
તમામ ડેટા એક્સેસ સાથે ચુસ્તપણે નિયંત્રિત અને પારદર્શકતા સાથે તેમના વર્કફ્લો અને સિસ્ટમમાં AI કેવી રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે તેના પર સંસ્થાનું સંપૂર્ણ નિયંત્રણ હોવું આવશ્યક છે. સંવેદનશીલ અને નિયમનિત ડેટા સાથે કામ કરતા ઉદ્યોગોમાં આ ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તેઓને તે ડેટાનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવામાં આવ્યો છે અને કોને તેની ઍક્સેસ મળી છે તેની જાણ કરવામાં સક્ષમ થવાની જરૂર છે.
AI ટૂલ્સના કારણે ડેટા એક્સપોઝરના વ્યાપને ઉજાગર કરતા સંખ્યાબંધ સર્વેક્ષણો અને અહેવાલો દ્વારા 2024માં આનું મહત્વ પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, સિરેનિસ દ્વારા કરવામાં આવેલા સંશોધનમાં જાણવા મળ્યું છે કે 71% AI વપરાશકર્તાઓને AI સાધનો સાથે તેમનો ડેટા શેર કરવામાં આવ્યો હોવાનો અફસોસ છે, જ્યારે CISOsના રિવરસેફ સર્વેક્ષણમાં જાણવા મળ્યું છે કે યુકેની પાંચમાંથી એક કંપનીએ સંવેદનશીલ કોર્પોરેટ ડેટાને પરિણામે AI સાધનોનો ઉપયોગ કરતા કર્મચારીઓ.
સ્પષ્ટ શબ્દોમાં કહીએ તો, જો કોઈ AI ટૂલ, અથવા ખરેખર કોઈ સાધન, વ્યવસાયના ડેટાને હાર્વેસ્ટ કરે છે અથવા તેમની માહિતીને બહારથી શેર કરે છે, તો તે વ્યવસાય ઉલ્લંઘનનું જોખમ ધરાવે છે અને પાલન આવશ્યકતાઓમાં નિષ્ફળ થવાનું જોખમ હોઈ શકે છે.
નવા AI ટૂલ્સનો અમલ કરતી વખતે તેઓ વ્યવસાયના હાલના આર્કિટેક્ચરમાં કેવી રીતે સંકલિત થાય છે તેના પર ધ્યાન આપો અને ખાતરી કરો કે તેને તમારા નિયંત્રણની બહાર ડેટા સંગ્રહિત કરવાની જરૂર નથી. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ વ્યવસાય ક્લાઉડ-આધારિત AI ટૂલનો ઉપયોગ કરવાનું પસંદ કરે છે, તો તે ખાતરી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે કે તેઓ કાં તો તે ક્લાઉડ સ્ટ્રક્ચરને તેમની પોતાની સિસ્ટમ પર હોસ્ટ કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, અથવા ડેટાની તૃતીય-પક્ષ ઍક્સેસને અટકાવે છે અને તેને સુરક્ષિત કરે છે. રેન્સમવેર જેવા સાયબર હુમલાઓ. આ તમારા પોતાના વિકેન્દ્રિત સ્ટોરેજ સાથે ક્લાઉડ પ્રદાતાના ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને સંયોજિત કરીને, ઉદાહરણ તરીકે બ્લોકચેન, અને કડક એક્સેસ કંટ્રોલ અને એન્ક્રિપ્શનનો અમલ કરીને પ્રાપ્ત કરી શકાય છે.
આ જ એન્ક્રિપ્શન અને એક્સેસ માપદંડો એ પણ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે તમે કયા ડેટાને એક્સેસ કરવામાં આવે છે અને કોના દ્વારા એક્સેસ કરવામાં આવે છે તેના પર તમારું નિયંત્રણ છે, તે સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે તમારી માહિતીને ઓછામાં ઓછા વિશેષાધિકૃત એક્સેસ દ્વારા સુરક્ષિત કરવામાં આવે છે અને કોઈ પણ તેને જરૂર ન હોય તેવા ડેટાને એક્સેસ કરી શકે છે. હોમોમોર્ફિક એન્ક્રિપ્શન એ પણ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે સંપૂર્ણ એન્ક્રિપ્ટેડ ડેટા પર શક્ય શોધ અને ગણતરીઓ સાથે ડેટા આરામ, પરિવહનમાં અને ઉપયોગમાં એન્ક્રિપ્ટેડ રહી શકે છે. જો કે, જ્યારે ડેટાની સુરક્ષા અને ગોપનીયતા નિર્ણાયક છે, ત્યારે એઆઈ આજના બજારમાં જરૂરી રીઅલ-ટાઇમ આંતરદૃષ્ટિ અને સેવાઓ પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ છે તેની ખાતરી કરવા માટે સિસ્ટમની માપનીયતા અને ઝડપ તપાસવી પણ મહત્વપૂર્ણ છે.
અંતિમ વિચારો
AI નું સફળ અમલીકરણ સંતુલિત અભિગમ પર આધારિત છે જે નિયંત્રણ, ડેટા ગોપનીયતા અને સુરક્ષાને પ્રાથમિકતા આપે છે. ચોક્કસ જરૂરિયાતોને અનુરૂપ AI ટૂલ્સને કાળજીપૂર્વક પસંદ કરીને, ડેટાની ગુણવત્તા અને પારદર્શિતાને પ્રાધાન્ય આપીને અને મજબૂત સુરક્ષા પગલાં અમલમાં મૂકીને, સંસ્થાઓ સંભવિત જોખમોને ઘટાડતી વખતે AI ની શક્તિનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
જેમ જેમ AI લેન્ડસ્કેપ સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે, તેમ AI નો ઉપયોગ જવાબદારીપૂર્વક અને નૈતિક રીતે થાય છે તેની ખાતરી કરવા માટે ઉભરતી તકનીકો અને શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ વિશે માહિતગાર રહેવું હિતાવહ છે. સક્રિય અને વ્યૂહાત્મક અભિગમ અપનાવીને, સંગઠનો AI ની સંપૂર્ણ સંભાવનાને અનલૉક કરી શકે છે અને નિયંત્રણ જાળવી રાખીને તેમના હિતોનું રક્ષણ કરીને નવીનતા ચલાવી શકે છે.
અમે શ્રેષ્ઠ AI વેબસાઇટ બિલ્ડરને દર્શાવ્યું 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
