एंटरप्राइज़ SaaS कंपनियाँ AI कैसे खरीद रही हैं (या नहीं)

Saastr वार्षिक में, हमने अपने अनुभव और ज्ञान को साझा करने के लिए AI नेताओं के एक एंटरप्राइज़ पैनल की मेजबानी की ताकि दूसरों को यह समझने में मदद मिल सके कि बड़ी कंपनियां AI के बारे में कैसे सोचती हैं और उसका लाभ उठाती हैं। ज़रूर - चैटजीपीटी का उदय उपभोक्ताओं और छोटी कंपनियों के लिए मुख्यधारा बन गया है, लेकिन बड़े लोगों के बारे में क्या? हालाँकि जेनरेटिव एआई की पहली पीढ़ी बढ़िया है, लेकिन यह एंटरप्राइज़ समस्याओं को हल करने के लिए बिल्कुल तैयार नहीं है। तो, अब हम उद्यम जगत को अपनाने के चक्र में कहाँ हैं? 

इस सत्र में, हम एक साथ आये:

• डौवे किला, कॉन्टेक्स्टुअलएआई के सीईओ
• बेंजामिन मान, एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक
• ग्लीन के सीईओ अरविंद जैन
• और संध्या हेज, यूनुसुअल वीसी में जनरल पार्टनर, 

हमें यह पता लगाने में मदद करने के लिए कि दुनिया के कुछ सबसे बड़े संगठनों को GenAI सॉफ़्टवेयर कैसे बेचा जाए। 

[एम्बेडेड सामग्री]

उद्यम किस चीज़ के लिए AI का उपयोग करने को लेकर सबसे अधिक उत्साहित हैं? 

जैसा कि हमारे सभी पैनलिस्ट ने एंटरप्राइज़ कंपनियों (यानी अमेज़ॅन, Google, सेल्सफोर्स इत्यादि) के साथ काम किया है, उन सभी ने उत्साह का स्तर देखा है जो उन्होंने एआई के मामले में पहले कभी नहीं देखा है। उद्यम दो बड़े विषयों की तलाश में हैं। 

1. वे अपने ग्राहकों को बेचे जाने वाले उत्पादों को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करना चाहते हैं। 
2. वे अपने व्यवसाय और वे तथा उनके कर्मचारी कैसे काम करते हैं, उसे बदलने के लिए एआई का उपयोग करना चाहते हैं। 

उद्यम में एआई के कुछ सबसे बड़े उपयोग के मामले ग्राहक सहायता, बिक्री और विपणन और इंजीनियरिंग में हैं - यानी डेवलपर्स को कोड का परीक्षण करने और समस्याओं का निवारण करने में मदद करना। इसके अलावा, ये एआई विशेषज्ञ इस बात से प्रभावित थे कि कैसे दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियां, न केवल सॉफ्टवेयर कंपनियां, बल्कि बैंकों और खुदरा विक्रेताओं जैसी उपभोक्ता-सामना वाली उद्यम-आकार की कंपनियां भी एआई के साथ आगे बढ़ रही हैं।

एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक बेंजामिन मान ने कहा: "उदाहरण के लिए, एक बड़ा बैंक जिससे हम बात कर रहे थे वह हमारे पास आया और कहा, 'हमने अपनी कंपनी में सभी से बात की है, और हमारे पास 500 अलग-अलग उपयोग के मामले हैं जिन पर हम बड़े भाषा मॉडल लागू करना चाहते हैं।' यह सचमुच अविश्वसनीय है। और वे यह भी नहीं जानते कि कहां से शुरू करें। तो हमारे साथ काम करके बताएं कि वे आज क्या कर सकते हैं? और फिर इसके अलावा, वे एआई को अपने उत्पाद के बारे में विशेषज्ञ कैसे बना सकते हैं ताकि उनके ग्राहकों को अपने सभी दस्तावेज पढ़ने के लिए न जाना पड़े, बल्कि इसके बजाय, बस एआई से बात करें जैसे कि यह एक समाधान वास्तुकार या आगे तैनात किया गया हो इंजीनियर बनें और तुरंत उत्पाद का उपयोग करने में सक्षम हों।''

हर कोई जानता है कि एआई ने हमारे काम करने के तरीके को पहले ही बदल दिया है। साथ ही, आप कई उद्यमों में देख सकते हैं कि बहुत से लोग उस बदलाव के बारे में उत्साहित हैं लेकिन अभी तक निश्चित नहीं हैं कि यह वास्तव में कैसा दिखता है।  और हर कोई यही खोजने की कोशिश कर रहा है - कहां तकनीक सबसे ज्यादा मायने रखेगी, कहां यह तैयार है, और कहां यह जल्द ही तैयार हो जाएगी। 

एआई के लिए एंटरप्राइज यूज़ केस बकेट

यदि आप अभी उपयोग के मामलों के परिदृश्य को देखें, ContextualAI के सीईओ डौवे किला ने वहां बताया मूलतः तीन बड़ी बाल्टियाँ हैं: 

1. सूचना खोज और सूचना संश्लेषण - मैं केवल डेटा ही नहीं, बल्कि गहन अंतर्दृष्टि कैसे प्राप्त कर सकता हूँ? 
2. पदानुक्रमित सारांश - मैं इसे किसी ऐसी चीज़ में कैसे बदल सकता हूँ जिस पर मैं कार्य कर सकता हूँ?
3. चैटबॉट्स का समर्थन करें 

सभी उपयोग के 95% मामले आमतौर पर इन बकेट में से एक में आते हैं, और उन बकेट के भीतर, कंपनियां यह पता लगाने की कोशिश कर रही हैं कि वे क्या करना चाहते हैं। 

डौवे ने कहा: “हमारे लिए सबसे अच्छा उपयोग का मामला वह है जहां आप परिभाषित कर सकें कि सफलता कैसी दिखती है। और हम वास्तव में आश्चर्यजनक रूप से इस प्रकार के कुछ ही उपयोग के मामले देखते हैं। यह अधिक है 'ओह, यह तकनीक बहुत बढ़िया है। मैं इसे अपने चैटबॉट पर आज़माना चाहता हूं।' जब हम लोगों से पूछते हैं कि आप सफलता को कैसे परिभाषित करते हैं? आप यह कैसे मापेंगे कि यह चीज़ वास्तव में उत्पादन परिनियोजन के लिए पर्याप्त है? अक्सर, उनके पास कोई अच्छा उत्तर नहीं होता। यह वास्तव में उन चीजों में से एक है जिसे हम सबसे पहले तलाश रहे हैं। क्या आप वास्तव में समझते हैं कि आप क्या चाहते हैं?”

उद्यम में अपनाने में सबसे बड़ी बाधाएँ क्या हैं? 

विशेष रूप से एंटरप्राइज़ में, जब एआई की बात आती है तो हमारे पैनलिस्टों ने वास्तव में क्या देखा है कि सौदे रुक गए हैं या हार गए हैं?

1. सुरक्षा - उनका मालिकाना डेटा मॉडल को छोड़कर खुले बाज़ार में चला जाता है
2. सुरक्षा - डेटा को बनाए रखना या उसकी निरंतर निगरानी स्थापित करना
3. आंतरिक डेटा प्रशासन - जैसे ही आप इसे एक एआई उपकरण या मॉडल में समेकित करते हैं, इसे खो देते हैं
4. मतिभ्रम - मॉडल जो बातें बनाते हैं
5. एट्रिब्यूशन समस्याएं - इसे प्रशिक्षण डेटा पर वापस ढूंढने में सक्षम होना
6. अनुपालन संबंधी समस्याएं - चीज़ें भूल जाती हैं या चीज़ों को आसानी से अपडेट नहीं कर पातीं
7. FOMO - क्या होगा यदि यह मॉडल 2 सप्ताह में किसी अन्य के जितना अच्छा नहीं हुआ?

एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक बेंजामिन मान ने कहा, "सबसे संवेदनशील ग्राहक फेडआरएएमपी प्रमाणन जैसी चीजें चाहते हैं और ऐसी चीजें जिन्हें लागू करने में कई साल और बहुत सारे प्रयास लगते हैं।" हालाँकि वे अमेज़ॅन के बेडरॉक कार्यक्रम के साथ साझेदारी करके इस समस्या से निपटने में सक्षम हैं, लेकिन यह सभी के लिए काम नहीं करेगा। 

और अंत में, एंटरप्राइज अपनाने में एक और बाधा इसे सफलतापूर्वक लागू करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त बैंडविड्थ है। 

बेंजामिन ने कहा, “मुझे लगता है कि बहुत से लोग इस नई एआई तकनीक के बारे में सोचते हैं, जो अभी आने वाली है और पहले दिन से ही काम करना पसंद करेगी। लेकिन वास्तव में, इससे पता चलता है कि यह अभी भी सॉफ्टवेयर है. और सॉफ़्टवेयर के साथ, आपको उपयोगकर्ता अनुसंधान करने और अपनी सभी अलग-अलग टीमों के साथ पुनरावृत्त करने का कार्य करने की आवश्यकता है। हमारे मामले में, नोशन एक महान उदाहरण है जहां हमने एंथ्रोपिक्स एआई को नोशन उत्पाद अनुभव में गहराई से एकीकृत करने के लिए उनके सीटीओ और अग्रिम पंक्ति के इंजीनियरों से लेकर सभी लोगों के साथ बहुत करीब से काम किया, और हमें लगता है कि यह बेहद अच्छा है। लेकिन ऐसा था, ऐसा करने के लिए बहुत समर्पण की आवश्यकता थी।”

उद्यम में AI को सबसे पहले अपनाने वाले कौन हैं?

एंटरप्राइज़ में अब तक शुरुआती अपनाने वालों में शायद कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि आम तौर पर बहुत ही तकनीकी-अग्रणी कंपनियां बल्कि बड़े बैंक और खुदरा विक्रेता भी हैं। अन्य शुरुआती अपनाने वाले सॉफ़्टवेयर उद्यम हो सकते हैं जो अब बड़े हैं, और वे ऊपर सूचीबद्ध बाधाओं का सामना कर रहे हैं। सीआईओ अक्सर प्रभारी का नेतृत्व करते हैं क्योंकि वे पूरी कंपनी की मांगों का प्रतिनिधित्व करते हैं।  सेल्सपर्सन, मार्केटिंग, एचआर और इंजीनियरिंग सभी तकनीक चाहते हैं, इसलिए सीआईओ किसी उत्पाद को लाने का केंद्र बिंदु बन गया है। 

डौवे किला, कॉन्टेक्स्टुअलएआई के सीईओ यह कहकर इसका सर्वोत्तम सारांश प्रस्तुत किया गया; "मुझे लगता है कि आपके पास बहुत अधिक तकनीकी-अग्रगामी कंपनियां हैं जो मूल रूप से जाने के लिए तैयार हैं, लेकिन अक्सर वे सोचते हैं कि वे इसे घर में ही कर सकते हैं। और इसलिए मुझे लगता है कि यह विश्वास संभवत: अगले कुछ वर्षों में ख़त्म हो जाएगा जब लोगों को यह एहसास होगा कि यह चीज़ जितना उन्होंने शुरू में सोचा था उससे थोड़ा अधिक कठिन है। लेकिन इसके अलावा, मुझे लगता है कि एक दिलचस्प चीज़ जो हम देख रहे हैं वह यह है कि वास्तव में सीईओ की ओर से एक जनादेश है। जहां यह है वहां हमें कुछ करना होगा और मेरे लिए, यह रोमांचक है क्योंकि यह एक व्यावसायिक अवसर है।

सबसे महत्वपूर्ण निवेश कौन से हैं जो यह सुनिश्चित करते हैं कि भविष्य की 50 कंपनियां अपना सकती हैं? 

 अनुपालन मायने रखता है. सुरक्षा मायने रखती है. और शुरुआत में, चूंकि एआई बहुत सारा डेटा संभाल रहा है - भरोसा मौलिक है। 

ग्लेन के सीईओ अरविंद जैन ने बताया: “पहली बात तो सभी सुरक्षा पहलुओं और अनुपालन पर काम करना है। तो अपना SOC-2 प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, GDPR और FedRAMP प्राप्त करें। यह उद्यम आवश्यकताओं की एक धारा है, जिसे इन सभी अनुपालन मामलों की आवश्यकता है। इसके अलावा, उत्पाद के संदर्भ में, आपका उत्पाद क्या है, इस पर निर्भर करते हुए, उद्यम आपसे बहुत सारी मांगें रखेंगे।"

उद्यम केवल एक दिन में अपना सारा डेटा साझा नहीं करने जा रहे हैं - इसलिए वे या तो एआई को अपने मौजूदा डेटा वातावरण में परत करने में सक्षम हैं या फ्रेमवर्क का उपयोग कर सकते हैं अमेज़ॅन और Google व्यापक खरीद और अतिरिक्त सुरक्षा ऑडिट से गुजरने की आवश्यकता को खत्म करने में मदद कर सकते हैं। इन बड़े भाषा मॉडलों का भविष्य भाषा मतिभ्रम और डेटा एट्रिब्यूशन की बाधाओं को हल करना, भरोसेमंद होना और आपके ब्रांड की आवाज़ और आपकी कंपनी के बारे में समझना होगा। 

क्या फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करती है? 

चूँकि इन दिनों AI का मीडिया कवरेज बहुत अधिक है, बहुत से लोग बहुत सारी उम्मीदों के साथ ContextualAI, Anthropic और Glean में आते हैं।

बहुत से लोग समझ नहीं पाते कि वे बेहतर ट्यूनिंग से क्या चाहते हैं। वे बस इसके बारे में सुनते हैं और सोचते हैं कि यह प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने का एक तरीका है। हालाँकि, तकनीक के बेहतर रूप सामने आ रहे हैं कॉन्टेक्स्टुअलएआई के सीईओ डौवे किला ने इसे सबसे अच्छा बताया: “हम वास्तव में इसे बहुत देखते हैं जहां ग्राहक बस जाते हैं, हम अपने मॉडल को बेहतर बनाना चाहते हैं, क्या आप इसमें हमारी मदद कर सकते हैं? और इसलिए हम उन्हें जो बताते हैं वह है संभवतः आपसे झूठ बोला गया है। आपको अपने मॉडल को बेहतर बनाने की ज़रूरत नहीं है।"

डौवे जोड़ा गया: “आपको वास्तव में इसकी आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। आप शायद उस समस्या को पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी के माध्यम से, या बहुत लंबी संदर्भ विंडो के माध्यम से हल कर सकते हैं। एकमात्र मामला जहां आपको इसकी आवश्यकता हो सकती है, यदि आप चाहते हैं कि यह एक ऐसे उपयोग के मामले का समर्थन करे जहां आपके पास बहुत सारा डेटा है जो किसी और के पास नहीं है और यह वास्तव में उस उपयोग के मामले के लिए विशिष्ट है।

2023 के लिए एआई के बारे में भविष्यवाणियों का एक दौर

संध्या ने यह पूछकर सत्र समाप्त किया, "कुछ जंगली और कुछ यथार्थवादी क्या है जिसके बारे में आप आशा करते हैं कि वह 2030 में सच होगा?" 

ग्लीन में अरविंद के लिए, उन्हें एक व्यावहारिक आशा थी कि हम सभी के पास वास्तव में एक स्मार्ट, जानकार निजी सहायक होगा जो 2030 तक हमारे लिए हमारे अधिकांश काम करेगा। आज, यह विलासिता उद्यमों में अधिकारियों तक ही सीमित है। भविष्य में यह हम सभी के लिए होगा।' 

एंथ्रोपिक में बेन के लिए, उज्ज्वल भविष्य में भाषा मॉडल शामिल हैं जो हमें खुद को समझने से बेहतर समझते हैं। जब हम इसे हमारे लिए काम करने के लिए कहते हैं, तो यह वही करेगा जो हम कहना चाहते हैं, न कि जो हम कहते हैं। आदर्श रूप से, AI हम सभी को बेहतर इंसान बनाएगा, हमारे रिश्तों को बेहतर बनाएगा और हमें अपना सर्वश्रेष्ठ संस्करण बनने में मदद करेगा। यह वास्तव में क्या होगा? शायद उसका 60%, जो अभी भी बहुत अच्छा होगा। 

ContextualAI में डौवे के लिए, उनका मानना ​​है कि प्रौद्योगिकी में अच्छा करने की काफी संभावनाएं हैं। 2030 एक अलग जगह होगी, इसलिए उन्हें उम्मीद है कि तब तक एआई सभी "उबाऊ, सांसारिक चीजें" कर लेगा ताकि हम अधिक रचनात्मक हो सकें और वे चीजें कर सकें जिनका हम आनंद लेते हैं। 

[एम्बेडेड सामग्री]

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://www.saastr.com/how-enterprise-companies-are-buying-ai-or-not-with-contextualai-anthropic-glean-and-unusual-ventures/