- अमेरिकी मार्केट रिसर्च फर्म CB Insights द्वारा 21 जून को प्रकाशित सामग्री
- लेगेसी मशीन लर्निंग कंपनियों की रफ्तार धीमी
- DataRobot, Dataiku जैसे एंटरप्राइज़ मशीन लर्निंग डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म एक भीड़भाड़ वाले बाज़ार में संघर्ष कर रहे हैं
- Dataiku ने दिसंबर 2022 में down round किया, DataRobot ने कई बार restructuring की
- कंपनियां generative AI momentum का लाभ उठा रही हैं
- Scale, Hugginf Face, Databricks जैसी कंपनियों ने generative AI में momentum हासिल करते हुए hiring और fundraising, दोनों में बढ़त बनाई
- Databricks ने product capabilities बढ़ाने के लिए जून 2023 में LLMOps startup MosaicML को 1.3 अरब डॉलर में अधिग्रहित किया, और एक साल बाद data management startup Tabular को 1 अरब डॉलर से अधिक में खरीदा
- Big Tech कंपनियां नए startups के साथ बढ़ रही हैं
- Big Tech generative AI युग के लिए product suites बना रही है
- Google ने Vertex AI डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार किया ताकि Gemini models और third-party/open models तक access मिल सके
- AWS ने generative AI development के लिए Amazon Bedrock managed service की घोषणा की
- ROI मूल्यांकन
- AI डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों के enterprise ग्राहकों से इंटरव्यू करके ROI आकलन के तरीकों की पुष्टि की गई: productivity improvement, cost reduction
- खरीदार productivity gains मापने के लिए specific metrics देखते हैं, जैसे output में वृद्धि (launch किए गए features की संख्या), काम की गति, और कुल team efficiency
- productivity improvement से करीबी तौर पर जुड़ी चीज़: AI tools से होने वाली direct cost savings
- एंटरप्राइज़ AI डेवलपमेंट का भविष्य
- generative AI अभी भी enterprise adoption के शुरुआती चरण में है
- सबसे आम use cases: content creation, enterprise support assistance, natural language search, design और data generation, code generation, document automation
- CB Insights data और buyer interviews के आधार पर 6 प्रमुख संकेत
- proprietary data का उपयोग करने पर differentiated use cases संभव हैं
- Big Tech कंपनियों के फायदे: scale, infrastructure, और existing customer relationships
- enterprises पर open source models को explore करने का दबाव बढ़ रहा है
- task-specific models को अपनाना बढ़ रहा है
- small language models (SLM) सामान्य models की तुलना में तेज़ी से train होते हैं और चलाने में कम लागत लगती है
- यदि इन्हें केवल specific tasks के लिए इस्तेमाल किया जाए, तो इनका performance enterprise के लिए पर्याप्त हो सकता है, और कुछ मामलों में LLM से बेहतर भी
- data privacy और security सुधारने की क्षमता है
- generative AI क्षेत्र के mature होने के साथ consolidation करीब आ रहा है (उदाहरण: M&A)
-
enterprise AI spending पर अधिक सख्ती से नियंत्रण किया जाएगा
अभी कोई टिप्पणी नहीं है.