लेखक: बॉक्सू ली 

परिचय

AI दुनिया में यह एक सामान्य बात है: "प्रूफ-ऑफ़-कॉन्सेप्ट आसान है, लेकिन उत्पादन कठिन है।" कई संगठनों ने आशाजनक AI प्रोटोटाइप बनाए या अलग-अलग वातावरण में पायलट प्रोजेक्ट चलाए, लेकिन वे असली व्यवसायिक प्रभाव देने से पहले ही थम जाते हैं। आंकड़े चौंका देने वाले हैं: गार्टनर ने पाया कि औसतन, केवल 48% AI प्रोजेक्ट प्रोटोटाइप से उत्पादन तक पहुंचते हैं – और जो पहुंचते भी हैं, उन्हें 8 महीने का समय लगता है। इसके अलावा, उन्होंने भविष्यवाणी की है कि कम से कम 2025 तक सभी जेनरेटिव AI प्रोजेक्ट्स का 30% प्रूफ-ऑफ़-कॉन्सेप्ट चरण में ही छोड़ दिया जाएगा खराब डाटा गुणवत्ता, जोखिम नियंत्रण की कमी, बढ़ती लागत या अस्पष्ट मूल्य जैसे मुद्दों के कारण। ये आंकड़े अन्य अनुसंधानों से भी मेल खाते हैं जो बताते हैं कि अधिकांश AI पहलें स्केल करने में विफल रहती हैं। संक्षेप में, AI के साथ एक "अंतिम मील" समस्या है: लैब में सफल डेमो और रोजमर्रा के कार्यों में एक तैनात, विश्वसनीय प्रणाली के बीच की खाई को पाटना।

AI को स्केल करना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों है? एक कारण यह है कि एक नियंत्रित पायलट से उत्पादन वातावरण में जाने पर कई जटिलताएँ उत्पन्न होती हैं। पायलट में, डेटा विज्ञान टीम एक स्थिर डेटासेट पर एक मॉडल चला सकती है और दिखा सकती है कि यह अच्छी तरह से भविष्यवाणी या वर्गीकृत कर सकता है। लेकिन उत्पादन में, उस मॉडल को काफी बड़े डेटा वॉल्यूम, रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम, या नए डेटा वितरण को संभालने की आवश्यकता हो सकती है जो पायलट में मौजूद नहीं थे। परिचालन संदर्भ भी अलग होता है - मॉडल के आउटपुट को व्यावसायिक प्रक्रियाओं, आईटी सिस्टम में फ़ीड करना पड़ता है, और इसे गैर-डेटा वैज्ञानिकों द्वारा समझा और उपयोग किया जाना चाहिए। इसे विश्वसनीय रूप से चलना चाहिए, अक्सर तंग विलंबता आवश्यकताओं के तहत या लागत-प्रभावी बुनियादी ढांचे पर। इन मांगों के लिए मजबूत इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है (जिसे अक्सर MLOps - मशीन लर्निंग ऑपरेशंस कहा जाता है) जिसे कई संगठन अभी भी समझ रहे हैं। यह बताता है कि उच्च AI विफलता दर वाली कंपनियाँ अक्सर ऐसी पाइपलाइनों की कमी का हवाला देती हैं। एक सर्वेक्षण में, केवल लगभग 4 में से 1 कंपनियों के पास मॉडल प्रबंधन के लिए परिपक्व MLOps अभ्यास या उपकरण थे, और जिनके पास यह नहीं था, वे हाथ से प्रबंधित पायलट सिस्टम से आगे बढ़ने के लिए संघर्ष कर रहे थे।

एक और चुनौती शासन और जोखिम है। एक पायलट के दौरान, यह स्वीकार्य है कि मॉडल कभी-कभी गलतियाँ करे या परिणामों की मैन्युअल रूप से दोबारा जाँच की जाए। लेकिन उत्पादन में, विशेष रूप से संवेदनशील क्षेत्रों में, एआई निर्णयों के वास्तविक परिणाम हो सकते हैं। उत्पादन के माहौल में, एक एआई प्रणाली को नियामक और नैतिक मानकों को पूरा करना चाहिए और त्रुटियों के लिए विफलता सुरक्षा होनी चाहिए। कई एआई परियोजनाएं इस चरण में अटक जाती हैं – मॉडल काम करता है, लेकिन संगठन इसे व्यापक रूप से लागू करने में सहज नहीं होता जब तक कि अनुपालन, निष्पक्षता, पारदर्शिता आदि पर गारंटी न हो। यही कारण है कि लगभग आधे संगठनों ने "अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण" को एआई समाधान को बढ़ाने में एक प्रमुख बाधा के रूप में पहचाना। वे जानते हैं कि उत्पादन में एक गलती महंगी या हानिकारक हो सकती है, इसलिए पायलट इन चिंताओं के समाधान न होने तक एक स्थायी "प्रायोगिक" स्थिति में बने रहते हैं।

इन बाधाओं के बावजूद, संगठनों का एक बढ़ता समूह सफलतापूर्वक पायलट से उत्पादन तक की छलांग लगा चुका है। उनके अनुभव AI को प्रभावी ढंग से स्केल करने के लिए रणनीतियों की एक प्लेबुक प्रदान करते हैं:

पहले दिन से उत्पादन के लिए डिज़ाइन करें:

वे टीमें जो अंततः स्केल करती हैं, अक्सर पायलट को उत्पादन को ध्यान में रखकर अप्रोच करती हैं। इसका मतलब है वास्तविक डेटा सेट का उपयोग करना, शुरुआती चरण में इंटिग्रेशन पॉइंट्स पर विचार करना, और सफलता के मानदंड को निर्धारित करना जो डिप्लॉयमेंट से जुड़े होते हैं (सिर्फ ऑफलाइन एक्यूरेसी मेट्रिक्स से नहीं)। उदाहरण के लिए, यदि आप कस्टमर सपोर्ट ऑटोमेशन के लिए एआई का पायलट कर रहे हैं, तो न केवल उसके प्रश्नों के उत्तर देने की सटीकता को मापें, बल्कि यह भी देखें कि वह लाइव चैट सिस्टम में कैसे जुड़ेगा, मानव एजेंट्स तक कैसे एस्केलेट करेगा, और क्या वह पीक लोड को संभाल सकता है। इन पहलुओं के बारे में पहले से सोचकर, आप सिर्फ एक सैंडबॉक्स में काम करने वाले प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट को बनाने से बचते हैं। एक सर्वश्रेष्ठ प्रैक्टिस यह है कि प्रारंभिक एआई परियोजना में आईटी/डेवऑप्स कर्मियों को डेटा वैज्ञानिकों के साथ शामिल करें। सुरक्षा, लॉगिंग, एपीआई और इंफ्रास्ट्रक्चर जैसी चीजों पर उनकी इनपुट एक ऐसा समाधान तैयार करेगी जो डिप्लॉयबल हो। पायलट के दौरान धारणाओं और आवश्यकताओं का दस्तावेजीकरण करना भी समझदारी है (जैसे "मॉडल को हर X हफ्ते में पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता है," "प्रतिक्रिया 200ms से कम होनी चाहिए") ताकि हर किसी को पता हो कि प्रोडक्शन रोल-आउट के लिए क्या आवश्यक है।

स्केलेबल आर्किटेक्चर और MLOps में निवेश करें: उत्पादन AI के लिए एक मजबूत तकनीकी नींव महत्वपूर्ण है। इसमें शामिल हैं:

• डेटा पाइपलाइन्स: स्वचालित, स्केलेबल पाइपलाइन्स जो लगातार डेटा को प्राप्त करती हैं, पूर्व-प्रसंस्करण करती हैं और AI सिस्टम को फीड करती हैं। उत्पादन में, डेटा ड्रिफ्ट या पाइपलाइन विफलताएं मॉडल के प्रदर्शन को बाधित कर सकती हैं। अग्रणी अपनाने वाले उपकरणों का उपयोग करते हैं जो डेटा प्रवाह को अनुसूचित और मॉनिटर करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल को हमेशा समय पर और साफ डेटा मिले। वे डेटा का संस्करण भी बनाते हैं और प्रशिक्षण डेटासेट को बनाए रखते हैं ताकि जब भी आवश्यक हो, मॉडल को पुन:प्रशिक्षित किया जा सके।
• मॉडल डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग: MLOps फ्रेमवर्क का उपयोग करके, मॉडल को एक नियंत्रित प्रक्रिया के हिस्से के रूप में तैनात किया जाता है। कंटेनरीकरण (जैसे कि डॉकर/कुबेरनेट्स का उपयोग करना) वातावरण के बीच संगति सुनिश्चित करने के लिए आम है। एक बार तैनात होने के बाद, मॉडल के स्वास्थ्य की निगरानी की जाती है – प्रतिक्रिया समय, त्रुटि दर और भविष्यवाणी वितरण जैसे मेट्रिक्स को ट्रैक किया जाता है। यदि विसंगतियाँ होती हैं (कहते हैं कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ अचानक बदल जाती हैं), तो इंजीनियरों को जांच करने या पिछले मॉडल संस्करण पर वापस लौटने के लिए अलार्म ट्रिगर होते हैं। एनालिटिक्स डैशबोर्ड और स्वचालित गार्डरेल्स यहां मदद करते हैं – उदाहरण के लिए, एक एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म में एक नियम हो सकता है कि यदि मॉडल की आत्मविश्वास एक सीमा से नीचे गिरती है तो स्वचालित अलर्ट हो।
• निरंतर एकीकरण/निरंतर डिप्लॉयमेंट (CI/CD) ML के लिए: सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में कोड की तरह ML मॉडल का व्यवहार करना। इसका मतलब है कि नए मॉडल संस्करणों को स्वचालित परीक्षण (होल्डआउट डेटा या सिम्युलेटेड उत्पादन परिदृश्यों पर) के अधीन किया जाता है, इससे पहले कि उन्हें लाइव किया जाए, और यदि एक नया मॉडल प्रदर्शन में गिरावट करता है तो एक रोलबैक तंत्र होता है। कुछ उन्नत टीमें "शैडो डिप्लॉयमेंट" का अभ्यास करती हैं जहाँ एक नया मॉडल पुराने के समानांतर चलता है ताकि पूरी तरह से कटने से पहले कुछ समय के लिए आउटपुट की तुलना कर सके।
• लचीला इन्फ्रास्ट्रक्चर: क्लाउड सेवाओं या स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग जो वृद्धि को संभाल सकता है। कई कंपनियाँ एकल सर्वर या स्थानीय मशीन पर पायलट शुरू करती हैं। उत्पादन के लिए, आपको उपयोग में स्पाइक्स को संभालने के लिए क्लाउड पर ऑटो-स्केलिंग की आवश्यकता हो सकती है। सौभाग्य से, आधुनिक क्लाउड AI सेवाएं (जैसे गूगल का वर्टेक्स AI या अमेज़न बेडरॉक) मॉडल को तैनात करने और स्केल करने के लिए प्रबंधित समाधान प्रदान करती हैं, संस्करणिंग को संभालती हैं, और यहां तक कि मल्टी-रीजन रेडंडेंसी भी प्रदान करती हैं। इनका उपयोग करने से बहुत सारा इंजीनियरिंग प्रयास बच सकता है। मुख्य बात यह है कि AI को विश्वसनीय रूप से स्केल करना मॉडल के अलावा एक तकनीकी स्टैक की आवश्यकता है; समझदार संगठन इस स्टैक में निवेश करते हैं, चाहे वह ओपन-सोर्स टूल्स के साथ निर्माण करके हो या व्यावसायिक MLOps प्लेटफॉर्म का लाभ उठाकर।
• डेटा गुणवत्ता और पुनःप्रशिक्षण पर जोर दें: कई पायलट एक बार की प्रक्रिया होते हैं – एक मॉडल को ऐतिहासिक डेटा पर एक बार प्रशिक्षित किया जाता है और बस इतना ही। हालांकि, उत्पादन में, डेटा लगातार विकसित हो रहा है, और यदि मॉडल को बनाए नहीं रखा जाता है तो वे जल्दी से पुराने या कम सटीक हो सकते हैं। सफल AI स्केलिंग में नए डेटा के आने के साथ-साथ मॉडल के आवधिक पुनःप्रशिक्षण या अनुकूलन की प्रक्रिया स्थापित करना शामिल होता है। यह मासिक पुनःप्रशिक्षण हो सकता है, या यदि उपयुक्त हो तो निरंतर सीखना भी हो सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, संगठन यह सुनिश्चित करने के लिए सत्यापन कदम लागू करते हैं कि पुनःप्रशिक्षित मॉडल वास्तव में एक सुधार है (और यदि नहीं, तो वे मुद्दों के ठीक होने तक पुराने संस्करण के साथ रहते हैं)। यह सुनिश्चित करना कि आपके पास उत्पादन से ग्राउंड-ट्रुथ डेटा को लेबल करने या एकत्र करने के लिए एक पाइपलाइन है, मूल्यवान है – उदाहरण के लिए, उन मामलों को कैप्चर करना जहाँ मॉडल अनिश्चित था या जहाँ यह एक मानव से असहमत था, और उन्हें प्रशिक्षण में वापस फीड करना। कंपनियाँ जो AI को स्केल करती हैं, इसे एक जीवनचक्र के रूप में मानती हैं, एक बार की परियोजना नहीं। वे मॉडल के लिए "AI-तैयार" डेटा को लगातार क्यूरेट करने, डेटा ड्रिफ्ट की निगरानी करने, और डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए संसाधन समर्पित करते हैं। गार्टनर का कहना है कि 2025 तक, GenAI परियोजना परित्याग के शीर्ष कारणों में से एक खराब डेटा गुणवत्ता होगी; नेता इस पर पहले और लगातार डेटा मुद्दों का समाधान करके पूर्वानुमान लगाते हैं।
• सुरक्षा, एक्सेस कंट्रोल, और गवर्नेंस शामिल करें: पायलट मोड में, डेटा वैज्ञानिक प्रशासनिक विशेषाधिकारों, स्थिर क्रेडेंशियल्स, या सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग कर सकते हैं ताकि चीजें जल्दी से काम कर सकें। लेकिन एक उत्पादन AI प्रणाली को उद्यम की सुरक्षा और अनुपालन मानकों का पालन करना चाहिए। इसका मतलब है प्रमाणीकरण प्रणालियों के साथ एकीकरण करना, भूमिका-आधारित एक्सेस को लागू करना (जैसे केवल कुछ कर्मियों को मॉडल परिवर्तनों को अनुमोदित करने या संवेदनशील डेटा देखने की अनुमति है), और किसी भी AI संचालित निर्णयों के लिए ऑडिट लॉग्स रखना। एक सर्वोत्तम प्रथा का उदाहरण है StackAI का दृष्टिकोण, एक एंटरप्राइज़ AI ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म, जो सुनिश्चित करता है कि हर वर्कफ़्लो "सुरक्षित, अनुपालन और शासित" है जिसमें सिंगल साइन-ऑन (SSO) इंटीग्रेशन, भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल (RBAC), ऑडिट लॉगिंग, और यहां तक कि संवेदनशील जानकारी के लिए डेटा निवास विकल्प शामिल हैं। जब AI को स्केल करते हैं, तो कंपनियों को अपने इंफोसैक और अनुपालन टीमों के साथ मिलकर काम करना चाहिए ताकि जोखिम आकलन और आवश्यक नियंत्रणों को लागू किया जा सके। यह न केवल विनाशकारी सुरक्षा घटनाओं को रोकता है बल्कि हितधारकों (आंतरिक और बाहरी) के साथ विश्वास बनाता है कि AI प्रणाली अच्छी तरह से प्रबंधित है। गवर्नेंस का विस्तार एक नैतिक AI ढांचे तक भी होता है – उदाहरण के लिए, यह दस्तावेज करना कि मॉडल कैसे निर्णय लेता है, अगर AI एक संदिग्ध परिणाम उत्पन्न करता है तो एक एस्केलेशन पथ होना, और नियमित रूप से AI के परिणामों पर प्रभाव की समीक्षा करना (पक्षपात या त्रुटियों की जांच करने के लिए)। ये उपाय यह सुनिश्चित करते हैं कि जब AI का स्केल किया जाता है, तो यह अनजाने में जोखिम को नहीं बढ़ाता है।
• प्रदर्शन के लिए अनुकूल बनाएं और अनुकूलित करें: एक मॉडल जो एक पायलट में काम करता है, वह बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए संसाधन-कुशल या पर्याप्त तेज़ नहीं हो सकता है। स्केलिंग में अक्सर प्रदर्शन और लागत के लिए AI मॉडल और इन्फ्रास्ट्रक्चर को अनुकूलित करना शामिल होता है। इसमें मॉडल संपीड़न जैसी तकनीकें शामिल हो सकती हैं (जैसे एक बड़े जटिल मॉडल को एक छोटे में संक्षेपित करना), कैशिंग रणनीतियों का उपयोग करना, या अनुमान के लिए विशेष हार्डवेयर (जैसे GPU या TPU) पर स्विच करना। जो कंपनियाँ व्यापक रूप से AI को तैनात करती हैं, वे अक्सर वास्तविक दुनिया के उपयोग पैटर्न देखने के बाद अपने मॉडल को दुबला और तेज़ बनाने के लिए पुनरावृत्ति करती हैं। वे लागत निगरानी पर भी ध्यान देते हैं – जब किसी AI सेवा का भारी उपयोग किया जाता है तो क्लाउड लागत या API उपयोग शुल्क आसमान छू सकता है। लागत डैशबोर्ड और ROI गणनाओं का निर्माण यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि स्केल्ड समाधान आर्थिक रूप से व्यवहार्य बना रहे। उत्साहजनक रूप से, AI अनुमान की लागत घट रही है; उदाहरण के लिए, एक निश्चित स्तर की भाषा मॉडल प्रदर्शन (GPT-3.5 के बराबर) को प्राप्त करने के लिए कम्प्यूट लागत में 280× की गिरावट आई 2022 के अंत और 2024 के अंत के बीच। मॉडल और हार्डवेयर सुधारों के कारण। इसका मतलब है कि 2025 में AI समाधान का स्केलिंग करना शायद कुछ साल पहले की तुलना में बहुत सस्ता होगा। फिर भी, निगरानी कुंजी है – संगठन भविष्यवाणी प्रति लागत या सर्वर उपयोगिता जैसी मेट्रिक्स को ट्रैक करते हैं, और आवश्यकतानुसार इन्फ्रास्ट्रक्चर को अनुकूलित करते हैं (जैसे अनावश्यक मॉडल उदाहरणों को बंद करना या उच्च-थ्रूपुट कार्यों के लिए बैच प्रसंस्करण का उपयोग करना)।
• मानव पर्यवेक्षण और निरंतरता के लिए योजना बनाएं: किसी AI प्रणाली को मानव भूमिकाओं की स्पष्टता के बिना बड़े पैमाने पर तैनात नहीं किया जाना चाहिए। सफल तैनाती यह परिभाषित करती हैं कि कब और कैसे मानव AI में हस्तक्षेप करेंगे या इसे बढ़ाएंगे। उदाहरण के लिए, एक कंपनी जो मार्केटिंग के लिए AI कंटेंट जनरेटर को स्केल कर रही है, एक वर्कफ़्लो सेट कर सकती है जहाँ AI के ड्राफ्ट को प्रकाशित करने से पहले एक मानव संपादक द्वारा समीक्षा की जाती है। या एक चिकित्सा AI प्रणाली कुछ उच्च-अनिश्चितता वाले मामलों को मैनुअल समीक्षा के लिए चिह्नित कर सकती है। यह तरह का मानव सुरक्षा उपाय अक्सर व्यापक तैनाती को संभव बनाता है – यह विश्वास देता है कि त्रुटियां बिना जांचे नहीं जाएंगी। समय के साथ, जैसा कि AI खुद को साबित करता है, पर्यवेक्षण का स्तर उपयुक्त रूप से कम किया जा सकता है, लेकिन एक सुरक्षा जाल के साथ शुरू करना बुद्धिमानी है। इसके अतिरिक्त, संगठन AI सेवा के लिए स्पष्ट स्वामित्व असाइन करते हैं। उत्पादन में, किसी को (या किसी टीम को) AI प्रणाली के लिए अन्य महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर की तरह कॉल पर होना चाहिए। AI के रखरखाव के लिए कौन जिम्मेदार है, अगर कुछ 3 बजे गलत हो जाता है तो कौन प्रतिक्रिया करता है, और उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया कैसे एकत्रित और संबोधित की जाती है यह सुनिश्चित करेगा कि प्रणाली को चल रही समर्थन मिलती है। यह संचालन स्वामित्व वह जगह है जहां कई पायलट विफल होते हैं – डेटा विज्ञान टीम ने पायलट पूरा करने के बाद उनके पास IT या व्यापार संगठन में कोई "घर" नहीं था। सफल स्केलिंग में अक्सर एक शुद्ध R&D टीम से एक उत्पाद या IT टीम तक स्वामित्व का संक्रमण शामिल होता है जो AI समाधान को एक स्थायी उत्पाद/सेवा के रूप में मानती है।

निष्कर्ष

एक AI समाधान को पायलट से उत्पादन तक स्केल करना एक बहुआयामी चुनौती है, लेकिन सही दृष्टिकोण और मानसिकता के साथ इसे पूरा किया जा सकता है। जो संगठन इसे सही तरीके से करते हैं, वे एक सामान्य थीम का पालन करते हैं: वे AI समाधानों को परियोजनाओं के बजाय उत्पाद मानते हैं। इसका मतलब है कि अंतिम उपयोगकर्ता और दीर्घकालिकता को ध्यान में रखते हुए निर्माण करना, आवश्यक इंजीनियरिंग और शासन कार्य में लगना, और तैनाती के बाद लगातार सुधार करना। इसका यह भी मतलब है कि "पायलट पुरगेटरी" के जाल से बचना और डेटा विज्ञान प्रयोग के परे निवेश करने की इच्छा रखना - प्रशिक्षण, बुनियादी ढांचे, और प्रक्रिया में बदलाव - ताकि वास्तव में क्षेत्र में मूल्य को महसूस किया जा सके।

अमेरिका और एशिया दोनों में व्यवसायों के लिए, जहाँ प्रतिस्पर्धात्मक दबाव तीव्र हैं, स्केल-अप पहेली को हल करना महत्वपूर्ण है। इसका मतलब यह हो सकता है कि एआई एक शानदार डेमो बना रहे या दक्षता या राजस्व का मुख्य चालक बन जाए। यह प्रयास निश्चित रूप से आसान नहीं है; जैसा कि हमने देखा, इसमें डेटा तत्परता, इंजीनियरिंग स्केल, और संगठनात्मक तत्परता को एक साथ संभालना शामिल है। लेकिन इसका लाभ मूल्यवान है। जब आप एक एआई प्रणाली को सफलतापूर्वक लागू करते हैं जो, उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत ऑफ़रों को स्वचालित करके ग्राहक प्रतिधारण में सुधार करती है, या प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस के माध्यम से विनिर्माण डाउनटाइम को 30% तक कम करती है, तो वह प्रभाव निचले स्तर पर हिट करता है और यहां तक कि बाजार की गतिशीलता को भी बदल सकता है।

उत्साहजनक रूप से, AI स्केलिंग के आसपास का पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व हो रहा है। अब उत्पादन की राह को आसान बनाने के लिए संपूर्ण प्लेटफॉर्म और क्लाउड सेवाएँ उपलब्ध हैं, समुदाय MLOps सर्वोत्तम प्रथाएँ साझा कर रहे हैं, और निगरानी, सुरक्षा और अधिक के लिए पूर्व-निर्मित घटक भी हैं। कंपनियाँ जैसे कि Macaron AI ने शुरू से ही अपने समाधानों को स्केलेबिलिटी और उपयोगकर्ता विश्वास को ध्यान में रखते हुए बनाया है, यह दर्शाता है कि नए AI उत्पाद डिफ़ॉल्ट रूप से उत्पादन-तैयार बनाए जा रहे हैं। इन सभी रुझानों का मतलब है कि जो कंपनियाँ इस यात्रा पर निकल रही हैं, उनके पास पहले से कहीं अधिक समर्थन है।

सारांश में, एआई में पायलट से उत्पादन तक की खाई पाटना चुनौतीपूर्ण है, लेकिन संभव है। जल्दी योजना बनाकर, मजबूत एमएलऑप्स नींव बनाकर, डेटा और गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करके, समाधान को सुरक्षित और शासन करके, प्रदर्शन को अनुकूलित करके, और इंसानों को शामिल रखकर, आप अपने एआई प्रोजेक्ट को वास्तविक दुनिया की सफलता के लिए तैयार करते हैं। जो संगठन इसे मास्टर करते हैं, वे एआई के असली मूल्य को अनलॉक करेंगे – रोमांचक डेमो से आगे बढ़कर स्केलेबल सिस्टम तक जो उनके संचालन को बदल देते हैं। और जो नहीं करते हैं, वे कई "एआई साइंस फेयर प्रोजेक्ट्स" के साथ रह जाएंगे लेकिन निचली रेखा पर दिखाने के लिए बहुत कम होगा। स्केलिंग वह अंतिम कदम है जो वादे को लाभ में बदलता है। उपरोक्त दिशानिर्देशों के साथ, उद्यम उस कदम को नेविगेट कर सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनकी एआई पहल सचमुच उन परिवर्तनकारी परिणामों को वितरित करती है जिसकी हर कोई उम्मीद कर रहा है।