नई दिल्ली 

 

स्ट्राइव (Straive) की एक रिपोर्ट के अनुसार, एंटरप्राइज़ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का अगला चरण नए मॉडल को लागू करने के बजाय उनके लगातार अपग्रेड, लागत और परफॉर्मेंस को मैनेज करने पर ज़्यादा केंद्रित होगा। रिपोर्ट में कहा गया है कि जेनरेटिव AI अब सिर्फ़ प्रयोग के दौर से आगे बढ़ चुका है; संगठन वैज्ञानिक रिसर्च, कस्टमर सपोर्ट, नॉलेज मैनेजमेंट, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एंटरप्राइज़ सर्च जैसे क्षेत्रों में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) का इस्तेमाल कर रहे हैं।

 

इसमें कहा गया है, "इसलिए, एंटरप्राइज़ AI का अगला चरण अब मॉडल को लागू करने के बारे में नहीं है। यह उनके विकास (इवोल्यूशन) को मैनेज करने के बारे में है।" रिपोर्ट के अनुसार, AI ने टीमों को घंटों के बजाय मिनटों में सर्च करने, सारांश बनाने, वेरिफाई करने और कंटेंट तैयार करने जैसे काम पूरे करने में मदद की है। हालाँकि, जैसे-जैसे कंपनियाँ AI का इस्तेमाल बढ़ा रही हैं, उन्हें एक नई चुनौती का सामना करना पड़ रहा है क्योंकि फाउंडेशन मॉडल लगातार बदल रहे हैं।

 

रिपोर्ट में कहा गया है कि हर नए मॉडल के रिलीज़ होने से रीजनिंग, कॉन्टेक्स्ट विंडो, मल्टीमॉडल क्षमताओं और सटीकता में सुधार हो सकता है, लेकिन इससे कीमत, आउटपुट की क्वालिटी और मॉडल के काम करने के तरीके में भी बदलाव आ सकता है। इसमें कहा गया है कि एक मॉडल जेनरेशन से दूसरे पर जाना पारंपरिक सॉफ्टवेयर अपडेट जैसा नहीं है। कंपनियों को प्रॉम्प्ट, इवैल्यूएशन डेटासेट, वैलिडेशन सिस्टम, सुरक्षा उपाय, बिज़नेस नियम, वर्कफ़्लो और ऑपरेशनल परफॉर्मेंस का फिर से आकलन करना पड़ सकता है।

 

रिपोर्ट में AI मॉडल की बदलती लागत संरचना (कॉस्ट स्ट्रक्चर) पर भी प्रकाश डाला गया है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर लाइसेंसिंग के विपरीत, फाउंडेशन मॉडल आम तौर पर खपत-आधारित मूल्य निर्धारण (कंजम्पशन-बेस्ड प्राइसिंग) पर काम करते हैं, जहाँ लागत इनपुट और आउटपुट टोकन, रीजनिंग या "सोचने" वाले टोकन, सर्च ऑपरेशन, टूल कॉल, रिट्रीवल डेप्थ और कॉन्टेक्स्ट विंडो साइज़ पर निर्भर कर सकती है।

 

उदाहरण के लिए, रिपोर्ट में कहा गया है कि जेमिनी 2.0 फ्लैश (Gemini 2.0 Flash) से जेमिनी 2.5 फ्लैश (Gemini 2.5 Flash) पर जाने से इनपुट टोकन की कीमत प्रति मिलियन टोकन USD 0.10 से बढ़कर USD 0.30 हो जाती है, जबकि आउटपुट टोकन की कीमत USD 0.40 से बढ़कर USD 2.50 हो जाती है। जेमिनी 3.5 फ्लैश (Gemini 3.5 Flash) इन लागतों को और बढ़ाकर इनपुट टोकन के लिए USD 1.50 और आउटपुट टोकन के लिए USD 9.00 कर देता है। Straive में साइंस एंड रिसर्च और डिजिटलाइज़्ड ऑपरेशन्स के बिज़नेस हेड, श्रीनिवासन गोविंदराजन ने कहा, "पारंपरिक सॉफ़्टवेयर लाइसेंसिंग के उलट, फ़ाउंडेशन मॉडल 'कंजम्पशन-बेस्ड प्राइसिंग मॉडल' (इस्तेमाल के आधार पर कीमत तय करने का तरीका) पर काम करते हैं, जिसमें हर इंटरैक्शन पर लागत आती है। ये लागतें कई बिलिंग फ़ैक्टर से तय होती हैं, जैसे इनपुट टोकन, आउटपुट टोकन, रीज़निंग ('सोचने' वाले) टोकन, सर्च ऑपरेशन, टूल कॉल, रिट्रीवल डेप्थ और कॉन्टेक्स्ट विंडो साइज़।"

 

रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि सिर्फ़ रीज़निंग सेटिंग बदलने से ही लागत में चार गुना तक का अंतर आ सकता है, भले ही एप्लिकेशन के बाकी पैरामीटर वही रहें। इसलिए, इसमें कंपनियों को सलाह दी गई है कि वे सिर्फ़ सबसे नए या सबसे सस्ते मॉडल को चुनने के बजाय, हर बिज़नेस वर्कफ़्लो की ज़रूरतों के आधार पर मॉडल चुनें।

 

रिपोर्ट में मॉडल माइग्रेशन को एक बिज़नेस प्रोसेस मानने, लगातार हो रहे AI विकास के लिए बजट बनाने, टोकन इकोनॉमिक्स को मैनेज करने, लागत-कुशलता के लिए AI सिस्टम डिज़ाइन करने और बिज़नेस नतीजों के ज़रिए रिटर्न मापने की सलाह दी गई है।

रिपोर्ट में बताया गया है, "एंटरप्राइज़ AI का भविष्य इस बात से तय नहीं होगा कि संगठन किस तरह की इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर सकते हैं, बल्कि इस बात से तय होगा कि वे उस इंटेलिजेंस को कितनी कुशलता से मापने योग्य बिज़नेस वैल्यू में बदल सकते हैं।"