id=”251d3bf3-43a5-4306-801a-418c66f86d40″>४० प्रतिशतभन्दा बढी एजेन्टिक एआई परियोजनाहरू २०२७ को अन्त्यसम्ममा रद्द हुनेछन्, गार्टनरले भविष्यवाणी गरेका छन्, प्रायः अपर्याप्त जोखिम नियन्त्रण र अनिश्चित ROI को कारणले गर्दा, यो लन्च गर्न असफल भएको थियो। लामो अवधिमा टेक्नोलोजी।
यसले ती संस्थाहरू जो निरन्तर रूपमा इन्टरप्राइज एआईमा ट्रान्जिसन गरिरहेका छन् र यसलाई काम गर्न संघर्ष गरिरहेका संगठनहरू बीचको खाडल सिर्जना गर्दछ। Gen AI ले एजेन्टिक AI लाई बाटो दिंदा मात्र यो खाडल अझै खुल्नेछ।
डेटा हुनु भनेको सफलताको कुञ्जी हो, AI को रूप मा सफलताको कुञ्जी हो। उद्यमहरूको विशिष्ट एआई रणनीति। यो, केहि बीउ लगानी संग, एक चमकदार पायलट प्रदान गर्न पर्याप्त हुन सक्छ।
<-form><-content" class="newsletter-form__top-bar"/>
तपाईंको व्यवसाय सफल हुन आवश्यक पर्ने सबै शीर्ष समाचार, राय, सुविधाहरू र मार्गदर्शन प्राप्त गर्न TechRadar प्रो न्यूजलेटरमा साइन अप गर्नुहोस्! गार्टनरको तथ्याङ्कले स्पष्ट रूपमा देखाउँछ, होइन।
त्यसोभए के हराइरहेको छ? AI ले रमाइलो मात्र होइन, वास्तवमा डेलिभर गर्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न प्राविधिक नेताहरूले के गर्नुपर्छ?
जवाफ भनेको AI को लागि परिचालन तयारी सुनिश्चित गर्नु हो। सरल भाषामा भन्नुपर्दा, यो ल्याबहरू र सम्पूर्ण सङ्गठनमा AI लाई तैनाथ गर्ने, व्यवस्थापन गर्ने र स्केल गर्ने क्षमता हो। border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
. href=”https://www.techradar.com/best/best-data-migration-tools” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/best/best-data-migration-tools”>डेटा र शासन। प्रिममा, क्लाउडमा वा किनारामा जुनसुकै सङ्गठनमा दोहोर्याउन सकिने प्लेटफर्म।
आधारभूत अवधारणामा केही नयाँ छैन।
यसले भन्यो, AI मार्फत यो हासिल गर्न आउँदा हाइलाइट गर्नका लागि विशेष चुनौतिहरू छन्।
एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर सेटअप गर्दै
सजिलो लाग्छ data-analytics-id=”inline-link” href=”https://www.techradar.com/best/best-infrastructure-management-service” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/best/best-infrastructure-management”>beginage and endservices-managementinfrastructure-management GPU हरू। तर उच्च ब्यान्डविथ मेमोरी, छिटो भण्डारण, र सञ्जाल मिलाउन सबैले आफ्नो भूमिका खेल्छन्। हामी कार्यप्रवाहको कुन भाग हेर्दैछौं भन्ने आधारमा अन्य प्रोसेसर र एक्सेलेटरहरू जस्तै।
सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, त्यो पूर्वाधार – चाहे अन-प्रेम, क्लाउड, वा हाइब्रिड – परियोजनाहरू स्थानीय पाइलटबाट उद्यम उत्पादनमा सर्दा अनुकूलन र मापन गर्न सक्षम हुन आवश्यक छ। AI, यसको प्रकृति अनुसार, परम्परागत कर्पोरेट वर्कलोडहरू भन्दा धेरै टाँसिने हुन सक्छ।
तर यो प्रोसेसर अश्वशक्ति वा गीगाबाइट भण्डारणको प्रश्न भन्दा बढी हो।
AI का सम्भावनाहरू असीमित छन्। तर यदि यो अन्तर्निहित पूर्वाधारलाई उचित रूपमा व्यवस्थित गरिएन भने मूल्य ट्याग पनि त्यस्तै छ। केवल GPU हरूको लागि भुक्तान गर्दै, र तिनीहरूलाई चलाउनको लागि शक्ति, त्यसपछि तिनीहरूलाई कम प्रयोग नगरी छोड्दा ROI मा प्वाल पार्छ र साथै ESG प्रतिबद्धताहरूलाई कमजोर बनाउँछ।
अपरेसन स्केल आउट
कसरी क्षमतालाई माथिबाट मापन गर्न उनीहरूलाई योजना चाहिन्छ – सुरु तर तिनीहरू पनि व्यवस्थापन गर्न र लागत भविष्यवाणी गर्न सक्षम हुनु आवश्यक छ। त्यसैले, उनीहरूलाई विश्वास चाहिन्छ कि उनीहरूको प्लेटफर्म र उपकरण किटले उनीहरूलाई यो सजिलै गर्न अनुमति दिन्छ।
एआई एजेन्टहरू चित्रमा आउँदा यो अझ महत्त्वपूर्ण हुन्छ। सुरक्षा, सुशासन र अनुपालन सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ जब एजेन्टहरूले डेटा पहुँच गर्छन् र उत्पन्न गर्छन् र निर्णयहरू गर्छन्।
पूर्वाधारले तिनीहरूलाई समर्थन गर्न र तिनीहरूको कार्यहरू खेल्दा मागमा स्पाइकहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम हुनुपर्दछ। वास्तविक समयमा चलिरहेको अनुमान वर्कलोडहरूको लागि विलम्बता कम गर्न सम्पत्तिहरूको स्थानलाई विचार गर्नुपर्छ। र ऊर्जा प्रयोग स्वीकार्य सीमा भित्र राख्नुपर्छ।
एक पटक यी सबैलाई ध्यानमा राखेपछि, AI युगमा कस्तो परिचालन तयारीको रूपरेखा स्पष्ट हुन्छ।
साँचो परिचालन तयारीले AI को लागि एक टर्नकी दृष्टिकोणको माग गर्दछ, पूर्ण स्ट्याक प्लेटफर्मको आकारमा, GPU हरू स्प्यान गर्ने क्षमताको साथ र अन्य एक्सेलरटेडहरू समावेश गर्दछ। AI लाई आवश्यक पर्ने ढाँचाहरूको पूर्ण दायरालाई समर्थन गर्दै, सुरक्षा र शासन नियन्त्रणहरू मिलाउन।
र यसले VMs र कन्टेनरहरू, यी अर्केस्ट्रेट गर्ने क्षमताको साथ। AI लाई परिचालन गर्नेतर्फ दौड पर्याप्त चुनौतीपूर्ण छ। कोही पनि एकै समयमा क्लाउड नेटिभ माइग्रेसन चलाउन चाहँदैनन्।
LLMs को भूमिका
LLMs सधैँ दोहोर्याउन मिल्दैन। तर पूर्वाधार जेन एआई र एजेन्टिक एआईमा निर्भर छन् यदि कम्पनीहरूले यसलाई माग अनुसार मापन गर्न चाहन्छ भने दोहोर्याउन सकिने हुनुपर्छ।
यसमा क्लाउड, साथै अन-प्रेम र एज समावेश छ।
उनीहरूसँग सही प्लेटफर्म र उपकरणहरू हुँदा, प्राविधिक नेताहरूले आफ्ना कर्मचारीहरूलाई उनीहरूको लगानीको मूल्य र स्रोतहरू अधिकतम गर्नमा ध्यान केन्द्रित गरेको सुनिश्चित गर्न सक्छन्। एउटा सफल पायलट परियोजनालाई इन्टरप्राइज वाइड रणनीतिमा रूपान्तरण गर्ने प्रयास गर्दै।
चाहे फार्मलाई AI मा सट्टेबाजी गर्ने होस् वा AI तिनीहरूको फराकिलो उपकरण किटको हिस्सा हुनेछ भनी पहिचान गर्ने होस्, टेक्नोलोजी नेताहरूले AI एउटा इन्टरप्राइज एप हो भनेर चिन्नुपर्छ।
र इन्टरप्राइज एपहरूलाई इन्टरप्राइज ग्रेड इन्फ्रास्ट्रक्चर चाहिन्छ जसले उनीहरूलाई भविष्यमा पायलटबाट उत्पादन गर्न सकोस्। यसले दीर्घकालीन रूपमा तिनीहरूको संगठनको अस्तित्व सुनिश्चित गर्नेछ।
हामी उत्कृष्ट डेटा भिजुअलाइजेशन उपकरणहरू सूचीबद्ध गर्छौं।
यो लेख TechRadarPro को विशेषज्ञ इनसाइट्स च्यानलको भागको रूपमा उत्पादन गरिएको थियो जहाँ हामी आज टेक्नोलोजी उद्योगमा उत्कृष्ट र उज्यालो दिमागहरू प्रस्तुत गर्दछौं। यहाँ व्यक्त गरिएका विचारहरू लेखकका हुन् र TechRadarPro वा Future plc का होइनन्। यदि तपाईं योगदान गर्न इच्छुक हुनुहुन्छ भने यहाँ थप जान्नुहोस्: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
