कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लागत अब उतनी सस्ती नहीं रह गई है जितनी शुरुआत में वादा किया गया था।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लागत पैमाने के साथ बढ़ती है, जिससे व्यवसायों को स्वचालन और वित्तीय दक्षता के बीच संतुलन पर सावधानीपूर्वक विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक के तेजी से विकास के साथ, कई व्यवसायों ने इसे लागत कम करने, उत्पादकता बढ़ाने और दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने के अवसर के रूप में देखा। लेकिन परीक्षण चरण के बाद, वित्तीय परिदृश्य अधिक जटिल होने लगा। एआई केवल एक सॉफ्टवेयर टूल नहीं है जिसे चालू करके तुरंत उपयोग किया जा सके; इसमें बुनियादी ढांचे, डेटा, सुरक्षा और परिचालन कर्मियों के लिए लागत शामिल होती है।

कुछ मामलों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की कंप्यूटिंग लागत कर्मचारियों के वेतन से अधिक हो गई है। एनवीडिया में एप्लाइड डीप लर्निंग के उपाध्यक्ष ब्रायन कैटांज़ारो ने कहा कि कुछ ऐसे समूह हैं जहां कंप्यूटिंग लागत कर्मचारियों के वेतन से "कहीं अधिक" है। इसका मतलब यह नहीं है कि एआई हमेशा मनुष्यों से अधिक महंगा होगा, लेकिन यह दर्शाता है कि "एआई द्वारा लागत कम करने" का वादा अब उतना सरल नहीं रह गया है जितना शुरुआत में था।

एआई सिस्टम के पीछे छिपी लागतें

सबसे महंगे घटकों में से एक कंप्यूटिंग लागत है। आधुनिक एआई मॉडल को काफी प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है, खासकर जब व्यवसाय इनका उपयोग ग्राहक सेवा, प्रोग्रामिंग, डेटा विश्लेषण या आंतरिक दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए करते हैं। जितने अधिक उपयोगकर्ता और कार्य शामिल होंगे, परिचालन लागत उतनी ही अधिक होगी।

व्यवसायों के लिए, एआई की लागत केवल मॉडल किराए पर लेने या एपीआई शुल्क चुकाने तक ही सीमित नहीं है। एआई को वास्तविक प्रणालियों में एकीकृत करने के लिए, उन्हें डेटा को साफ करना, आंतरिक सॉफ़्टवेयर से जुड़ना, पहुंच अनुमतियां स्थापित करना, संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा करना और आउटपुट नियंत्रण प्रक्रियाएं बनाना आवश्यक है। ये ऐसे कार्य हैं जिनके लिए तकनीकी, साइबर सुरक्षा, कानूनी और संचालन टीमों के सहयोग की आवश्यकता होती है।

एआई की तैनाती जितनी बड़ी होगी, व्यवसायों को बुनियादी ढांचे, डेटा, सुरक्षा और पर्यवेक्षी कर्मियों के लिए उतनी ही अधिक लागतों को ध्यान में रखना होगा।

फोटो: एआई द्वारा निर्मित

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अभी इतनी स्थिर नहीं है कि मानवीय हस्तक्षेप के बिना सब कुछ स्वचालित रूप से संभाल सके। यह तकनीक अभी भी गलत उत्तर दे सकती है, तथ्यों को तोड़-मरोड़ सकती है या संदर्भ की गलत व्याख्या कर सकती है। इसलिए, कई व्यवसायों को समीक्षा करने, सुधार करने और अंततः जिम्मेदारी लेने के लिए कर्मचारियों को रखना आवश्यक है। ग्राहक-संबंधी, वित्तीय, स्वास्थ्य सेवा , कानूनी या डेटा-संवेदनशील क्षेत्रों में, निगरानी का यह स्तर लगभग अपरिहार्य है।

इसका अर्थ यह है कि कई मामलों में, एआई श्रम को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करता है, बल्कि लागत का एक नया स्तर जोड़ता है। व्यवसाय अभी भी प्रौद्योगिकी के लिए भुगतान करते हैं, जबकि सिस्टम के सही और सुरक्षित संचालन को सुनिश्चित करने के लिए अभी भी लोगों की आवश्यकता होती है।

प्रमुख तकनीकी कंपनियों के बीच बुनियादी ढांचे को विकसित करने की होड़ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की भारी लागत को भी दर्शाती है। माइक्रोसॉफ्ट ने 2029 तक ऑस्ट्रेलिया में एआई क्षमताओं, क्लाउड कंप्यूटिंग, साइबर सुरक्षा और कौशल प्रशिक्षण के विस्तार के लिए 25 अरब ऑस्ट्रेलियाई डॉलर (लगभग 17.9 अरब अमेरिकी डॉलर) का निवेश करने की योजना की घोषणा की है। इस तरह के निवेश से पता चलता है कि एआई केवल सॉफ्टवेयर तक ही सीमित नहीं है, बल्कि इसमें डेटा सेंटर, प्रोसेसिंग चिप्स, बिजली और बड़े पैमाने पर परिचालन नेटवर्क भी शामिल हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लागत केवल एक तकनीकी मुद्दा नहीं है।

लागत बढ़ने के साथ-साथ व्यवसायों द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्न भी बदल रहे हैं। पहले, कई कंपनियों पर पिछड़ने से बचने के लिए एआई रणनीति अपनाने का दबाव था। अब, ध्यान एक अधिक व्यावहारिक प्रश्न पर केंद्रित हो रहा है: एआई क्या मूल्य सृजित करता है, और निवेश की वसूली में कितना समय लगेगा?

रिसर्च फर्म गार्टनर का अनुमान है कि वैश्विक आईटी खर्च 2026 में 6.31 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जो 2025 की तुलना में 13.5% की वृद्धि है। यह वृद्धि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर, क्लाउड कंप्यूटिंग और सॉफ्टवेयर के कारण हो रही है। इससे संकेत मिलता है कि एआई मौजूदा खर्चों को मात्र प्रतिस्थापित करने के बजाय प्रौद्योगिकी खर्च के एक नए चक्र को गति दे रहा है।

एआई का सही मायने में मूल्य तभी होता है जब प्रौद्योगिकी में किया गया निवेश मापने योग्य परिचालन दक्षता में परिणत होता है।

फोटो: रोबोटमैगजीन का स्क्रीनशॉट

इसलिए निवेश की वसूली का दबाव लगातार बढ़ता जा रहा है। कंसल्टिंग फर्म डेलॉयट का अनुमान है कि एआई में निवेश बढ़ता रहेगा, लेकिन इससे मिलने वाले लाभ को मापना हमेशा आसान नहीं होता। अधिक जटिल परियोजनाओं के लिए, व्यवसायों को प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए केवल स्वचालित कार्यों की संख्या देखने के बजाय एक लंबी समयावधि की आवश्यकता होती है।

इस बदलाव के चलते कंपनियों को अधिक व्यावहारिक होना पड़ रहा है। व्यापक स्तर पर मानव प्रतिस्थापन का लक्ष्य रखने के बजाय, कई व्यवसाय विशिष्ट कार्यों में एआई का उपयोग करना चुन रहे हैं, जैसे कि दस्तावेज़ों का सारांश तैयार करना, ग्राहकों के लिए प्रतिक्रियाएँ सुझाना, कोड लिखना, अनुरोधों को वर्गीकृत करना या त्रुटियों का पता लगाना। यह दृष्टिकोण जोखिम को कम करता है और लागत नियंत्रण को आसान बनाता है।

समय के साथ-साथ व्यक्तिगत कार्यों के लिए एआई की लागत कम हो सकती है, खासकर जब मॉडल अधिक कुशल हो जाएं और विक्रेताओं के बीच प्रतिस्पर्धा बढ़ जाए। लेकिन उद्यम स्तर पर, उपयोग बढ़ने, सुरक्षा आवश्यकताओं में वृद्धि होने और परिचालन प्रक्रियाओं के अधिक जटिल होने के कारण कुल लागत में वृद्धि जारी रह सकती है।

इसलिए, वर्तमान बहस अब इस बारे में नहीं है कि एआई बिल्कुल महंगा है या सस्ता। महत्वपूर्ण यह है कि व्यवसाय किन समस्याओं के लिए एआई का उपयोग करते हैं, किस पैमाने पर करते हैं, और क्या इसकी प्रभावशीलता को मापा जा सकता है। लागत बचत का वादा तभी विश्वसनीय होता है जब एआई वास्तविक दुनिया के संचालन में ठोस मूल्य प्रदर्शित करता है।

स्रोत: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm