Adobe AI నిపుణురాలు కీలక సూచన: కంపెనీలు ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI ని స్టాండర్డైజ్ చేయాలి

ప్రస్తుతం చిన్న చిన్న AI ప్రయోగాలతో సరిపెట్టుకుంటున్న కంపెనీలు, నిజమైన బిజినెస్ వాల్యూ కోసం విశ్వసనీయమైన, గవర్నెన్స్ తో కూడిన AI సిస్టమ్స్ ను నిర్మించుకోవాల్సిన అవసరం ఉందని Adobe AI ఎవాంజిలిస్ట్ (ఆసియా-పసిఫిక్ & జపాన్ రీజియన్) Rochelle Tognetti అన్నారు. AI అనేది ఇప్పటికే ఒక సాధనంగా మారినా, పెద్ద సంస్థలు దానిని స్కేల్ లో ఎలా వాడుతున్నాయనే విషయంలో ఇంకా చాలా గ్యాప్ ఉందని ఆమె తెలిపారు. చాలా కంపెనీలు టాస్క్-స్పెసిఫిక్ పైలట్స్ విజయవంతంగా చేసినా, అవి విస్తృత సంస్థాగత సామర్థ్యానికి మారడం లేదని ఆమె పేర్కొన్నారు.

సింపుల్ ఆటోమేషన్ దాటి AI ని స్కేల్ చేయడం

వినియోగదారుల అలవాట్లు వేగంగా మారాయని, ప్రపంచవ్యాప్తంగా 25% మందికి పైగా ఇప్పుడు AI చాట్ ఏజెంట్లను ఉపయోగించి ఉత్పత్తుల గురించి రీసెర్చ్ చేస్తున్నారని Tognetti చెప్పారు. ఇది AI టెక్నాలజీకి, బ్రాండ్ ప్రతిష్టకు మధ్య ప్రత్యక్ష సంబంధాన్ని ఏర్పరుస్తుంది. AI ఇప్పుడు వ్యాపారాలకు, కస్టమర్లకు మధ్యలో ఉంది కాబట్టి, కంపెనీలు దానిని కేవలం సాఫ్ట్‌వేర్ గా చూడలేవు. ప్రస్తుతం ఉన్న పాత వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడం కంటే, కస్టమర్ ను కేంద్రంగా చేసుకుని మొత్తం వ్యాపార ప్రక్రియలను పునరాలోచించుకోవాలి.

గవర్నెన్స్ మరియు రిస్క్ మిటిగేషన్

మరింత అటానమస్ AI ఏజెంట్ల వైపు వెళ్లడం వల్ల నిర్దిష్ట కార్యాచరణ సవాళ్లు తలెత్తుతాయి. ఈ సిస్టమ్స్ ను సరిగ్గా మేనేజ్ చేయకపోతే, కీలకమైన వ్యాపార డేటాను అనుకోకుండా తొలగించడం లేదా తప్పుగా కస్టమర్లతో కమ్యూనికేట్ చేయడం వంటి తీవ్రమైన నష్టాలు సంభవించవచ్చని Tognetti హెచ్చరించారు. ఈ రిస్క్‌లను తగ్గించడానికి, సంస్థలు మూడు స్తంభాలపై ఆధారపడిన పునాదులను నిర్మించుకోవాలి: విశ్వసనీయమైన బిజినెస్ కాంటెక్స్ట్, బలమైన అంతర్గత గవర్నెన్స్, కఠినమైన సెక్యూరిటీ కంట్రోల్స్. ఇవి AI లైవ్ ప్రొడక్షన్ ఎన్విరాన్‌మెంట్లలో ఊహించిన విధంగా ప్రవర్తించేలా చూస్తాయి.

ఫోర్-స్టేజ్ అడాప్షన్ రోడ్‌మ్యాప్

AI అడాప్షన్ ను స్ట్రక్చర్ చేయడానికి Adobe ఒక ఫోర్-స్టేజ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ను ప్రతిపాదించింది. ఈ ప్రయాణం AI ఉద్యోగులకు సహాయం చేయడంతో ప్రారంభమై, మానవ నిర్ణయాలను మెరుగుపరచడం, మానవ పర్యవేక్షణతో వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడం, చివరకు AI స్వతంత్రంగా పనిచేసే దశకు చేరుకుంటుంది. ప్రస్తుతం, చాలా సంస్థలు మొదటి రెండు దశల్లోనే ఉన్నాయి. Adobe విధానంలో, లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ చుట్టూ ఒక గవర్నింగ్ హార్నెస్ ఉంచడం, ఆడిటబిలిటీ మరియు సెక్యూరిటీని నిర్ధారించడం వంటివి ఉంటాయి. ఈ సిస్టమ్స్ ను ప్రస్తుత టెక్నాలజీ మౌలిక సదుపాయాలలోకి ఇంటిగ్రేట్ చేయడం ద్వారా, వ్యాపారాలు మరింత సంక్లిష్టమైన ఆటోమేషన్ వైపు పనిచేస్తూనే, అన్‌మేనేజ్డ్ AI రిస్క్‌లను తగ్గించుకోవచ్చు. పెట్టుబడిదారులు, వాటాదారులకు, పెద్ద సంస్థలు వ్యక్తిగత ప్రయోగాల నుండి ఈ మరింత సురక్షితమైన, స్కేల్డ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు ఎంత త్వరగా మారగలవు అనేది కీలకం, ఎందుకంటే ఈ పరివర్తన AI టెక్నాలజీలో పెట్టుబడి పెట్టిన మూలధనంపై దీర్ఘకాలిక రాబడిని నిర్ణయిస్తుంది.