भारताची AI रणनीती: मॉडेलऐवजी 'डेटा'वर लक्ष केंद्रित करणार!

AI मॉडेलऐवजी डेटाला महत्त्व

कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence - AI) जगात भारताची वाटचाल आता केवळ मोठे आणि संसाधनांनी भरपूर असलेले AI मॉडेल्स तयार करण्यावर केंद्रित न राहता, विशेष आणि मालकीच्या (Proprietary) डेटाच्या मूल्यावर अधिक लक्ष केंद्रित करण्याकडे वळत आहे. सध्या जागतिक टेक कंपन्या जे जेनेरिक फाउंडेशन मॉडेल्स (Generic Foundation Models) बनवत आहेत, त्यासाठी प्रचंड भांडवल, ऊर्जा आणि संगणकीय शक्ती लागते. मात्र, एक नवीन रणनीती समोर येत आहे की, भारताच्या वाढीची खरी दिशा त्याच्या युनिक डेटा मालमत्तेत आहे.

फाउंडेशन मॉडेल्सचा 'संसाधन सापळा'

मोठे फाउंडेशन मॉडेल्स बनवणे हा एक अत्यंत खर्चिक खेळ आहे. यासाठी अब्जावधी डॉलर्सची पायाभूत सुविधा, अखंड ऊर्जा पुरवठा आणि मोजक्या जागतिक टेक हबमध्ये केंद्रित असलेल्या उच्च-स्तरीय प्रतिभेची आवश्यकता असते. भारतीय कंपन्यांनी या मोठ्या जेनेरिक मॉडेल्सची नक्कल करण्याचा प्रयत्न केल्यास, त्यांना मर्यादित यश मिळेल, कारण ते आधीच असलेल्या मोठ्या आर्थिक आणि तांत्रिक संसाधनांशी स्पर्धा करत असतील. त्यामुळे, तज्ञांचे म्हणणे आहे की भारताने या 'संसाधन सापळ्यात' अडकण्याऐवजी, जिथे त्याची वेगळी स्पर्धात्मक ताकद आहे - जसे की संदर्भ, जटिलता आणि उद्योग-विशिष्ट डेटा - त्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे.

डेटा एक 'स्ट्रॅटेजिक ॲसेट'

भारताची खरी ताकद त्याच्या प्रचंड भाषिक विविधतेमध्ये आणि आर्थिक व्याप्तीमध्ये आहे. यात शेकडो भाषा, बोलीभाषा आणि अत्यंत विशिष्ट प्रादेशिक औद्योगिक वर्कफ्लोचा समावेश आहे. सामान्य डेटा लेबलिंगला कमी मूल्याचे काम मानले जात असले तरी, जेनेरिक लेबलिंग आणि अत्याधुनिक, उद्योग-विशिष्ट डेटासेट तयार करणे यात मोठा फरक आहे. आरोग्यसेवा, कृषी, कायदेशीर प्रणाली किंवा उत्पादन यांसारख्या क्षेत्रांतील मालकीचा डेटा (Proprietary Data) वास्तविक जगातील समस्या सोडवणारे AI तयार करण्यासाठी आवश्यक आहे. या अव्यवस्थित, वास्तविक जगातील माहितीला संरचित बुद्धिमत्तेत रूपांतरित करून, भारतीय कंपन्या असे मूल्य प्रदान करू शकतात जे जेनेरिक जागतिक मॉडेल्स सहजपणे देऊ शकत नाहीत.

IT सेवा क्षेत्राचा 'पिव्होट'

या धोरणात्मक बदलामुळे भारताच्या IT सेवा क्षेत्रासाठी एक स्पष्ट संधी निर्माण झाली आहे. अनेक दशकांपासून, या कंपन्यांनी जटिल एंटरप्राइज वर्कफ्लो, नियामक अनुपालन आणि स्केल समजून घेऊन आपले व्यवसाय मॉडेल तयार केले आहेत. नवीन फाउंडेशन मॉडेल्स स्क्रॅचमधून तयार करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी, या कंपन्या शक्तिशाली, पूर्व-अस्तित्वातील जागतिक मॉडेल्स आणि विशिष्ट ग्राहक गरजा यांच्यातील एक आवश्यक दुवा म्हणून काम करण्यासाठी चांगल्या स्थितीत आहेत.

खरे व्यावसायिक मूल्य अनेकदा इंटिग्रेशनमध्ये (Integration) असते – म्हणजेच, विद्यमान, कार्यक्षम मॉडेल घेणे आणि ते विशिष्ट समस्येचे निराकरण करण्यासाठी व्यवसायाच्या वर्कफ्लोमध्ये एम्बेड करणे. बँकिंग, लॉजिस्टिक्स आणि रिटेल सारख्या क्षेत्रांतील त्यांच्या विश्वासार्ह संबंधांचा आणि सखोल डोमेन ज्ञानाचा फायदा घेऊन, IT कंपन्या सेवा प्रदात्यांमधून AI-शक्तीवर चालणाऱ्या बौद्धिक संपदेचे निर्माते बनू शकतात. जर एखादे उत्कृष्ट जागतिक मॉडेल उपलब्ध असेल, तर ते तयार करण्याऐवजी त्याचा वापर करणे अनेकदा अधिक किफायतशीर ठरते; स्पर्धात्मक धार मालकीच्या डेटावरून येते, जो त्या मॉडेलला विशिष्ट ग्राहकांसाठी सानुकूलित (Customize) करण्यासाठी वापरला जातो.

धोरणात्मक जोखमीचे परीक्षण

या AI संक्रमणामध्ये भारतासमोरील मुख्य धोका म्हणजे 'डेटा शॉप' बनणे – जिथे केवळ इतरांना मूल्य तयार करण्यासाठी कच्चा माल पुरवला जाईल. यशस्वी होण्यासाठी, कंपन्यांना डेटाच्या मालकीचे, क्षेत्र-विशिष्ट समस्या समजून घेण्याचे आणि निर्माण झालेल्या अंतर्दृष्टीवरील बौद्धिक संपदा हक्क टिकवून ठेवून मूल्याच्या साखळीत वर जाण्याची खात्री करावी लागेल. गुंतवणूकदार आणि उद्योग निरीक्षकांसाठी पुढील महत्त्वाचे पाऊल म्हणजे प्रमुख IT कंपन्या भांडवल कसे वाटप करत आहेत याचा मागोवा घेणे: जेनेरिक डेटा ॲनोटेशन किंवा कमी-उत्पन्न पायाभूत सेवांमध्ये सहभागी होण्याऐवजी सखोल, क्षेत्र-विशिष्ट AI इंटिग्रेशनकडे वाटचाल करणे.