जेनरेटिव AI पहलों में अरबों डॉलर डालने के बावजूद आश्चर्यजनक रूप से कम प्रतिफल मिल रहा है, एकीकृत पायलट कार्यक्रमों में से केवल 5% ही मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य में परिवर्तित हो रहे हैं। एक चिंताजनक 48% कंपनियाँ अपने AI प्रोजेक्ट को उत्पादन चरण तक पहुँचने से पहले ही छोड़ देती हैं। उद्योग विश्लेषकों के अनुसार, यह अवरोध AI मॉडल के कारण नहीं है, बल्कि आसपास के बुनियादी ढाँचे की सीमाओं के कारण है।

मुख्य समस्याएँ प्रतिबंधित डेटा एक्सेसिबिलिटी, अनम्य एकीकरण प्रक्रियाओं और अनिश्चित परिनियोजन मार्गों में निहित हैं। ये कारक सामूहिक रूप से AI पहलों की प्रारंभिक बड़े भाषा मॉडल (LLM) और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) प्रयोगों से आगे बढ़ने की क्षमता में बाधा डालते हैं।

जवाब में, उद्यमों की बढ़ती संख्या कंपोजेबल और सॉवरेन AI आर्किटेक्चर की ओर आकर्षित हो रही है। ये आर्किटेक्चर लागत कम करने, डेटा स्वामित्व बनाए रखने और तेजी से बदलते AI परिदृश्य के अनुकूल होने का वादा करते हैं। उद्योग अनुसंधान फर्म IDC का अनुमान है कि 2027 तक 75% वैश्विक व्यवसाय इस दृष्टिकोण को अपनाएंगे।

विडंबना यह है कि समस्या यह है कि AI पायलट अक्सर सफल होते हैं। अवधारणा के प्रमाण (PoC) व्यवहार्यता को मान्य करने, संभावित उपयोग के मामलों की पहचान करने और बड़े निवेशों के लिए आत्मविश्वास बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हालाँकि, ये PoC आमतौर पर उन स्थितियों में काम करते हैं जो वास्तविक दुनिया के उत्पादन वातावरण की जटिलताओं से बहुत दूर हैं। Informatica और CDO Insights 2023 के डेटा इस विसंगति को उजागर करते हैं, जो एक पायलट के नियंत्रित वातावरण और एक संगठन में AI समाधानों को बढ़ाने की अराजक वास्तविकता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को दर्शाता है।

कंपोजेबल और सॉवरेन AI की ओर बदलाव AI अपनाने के प्रति उद्यमों के दृष्टिकोण में एक मौलिक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। कंपोजेबल AI व्यवसायों को पूर्व-निर्मित घटकों से AI समाधानों को इकट्ठा करने की अनुमति देता है, जो अधिक लचीलापन और अनुकूलन प्रदान करता है। सॉवरेन AI यह सुनिश्चित करता है कि डेटा संगठन के नियंत्रण में रहे, जिससे डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में बढ़ती चिंताओं का समाधान हो सके। इस वास्तुशिल्प बदलाव से AI की वास्तविक क्षमता को अनलॉक करने की उम्मीद है, जिससे व्यवसाय अलग-थलग प्रयोगों से आगे बढ़ सकेंगे और AI को अपने मूल कार्यों में एकीकृत कर सकेंगे। उद्यम AI का भविष्य बुनियादी ढाँचे की बाधा को दूर करने और इन अधिक अनुकूलनीय और सुरक्षित दृष्टिकोणों को अपनाने पर टिका है।