विंगआर्क 1st ने AI के उपयोग को सहारा देने वाला डेटा प्लेटफ़ॉर्म “DataTetra” पेश किया; उपयोग क्षमता-आधारित शुल्क से लागत का अनुमान लगाना आसान

विंगआर्क 1st ने कंपनियों में AI के उपयोग को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया डेटा उपयोग प्लेटफ़ॉर्म समाधान “DataTetra (डेटाटेट्रा)” पेश किया और 21 अक्टूबर से इसे चरणबद्ध रूप से उपलब्ध कराना शुरू किया। यह डेटा के एकीकरण और प्रबंधन से लेकर AI विश्लेषण तथा व्यावसायिक उपयोग तक, सभी प्रक्रियाओं में एकीकृत सहायता देने वाला प्लेटफ़ॉर्म है। कंपनी ने AI के बढ़ते उपयोग के साथ बढ़ती प्रोसेसिंग लागत और विशिष्ट सेवाओं पर निर्भरता जैसी समस्याओं से निपटने का लक्ष्य रखा है।

AI के उपयोग की राह में बाधा सिर्फ़ मॉडल का प्रदर्शन नहीं

AI को अपने कामकाज में शामिल करने वाली कंपनियों की संख्या बढ़ रही है। ऐसे में बाधा “कौन-सा AI चुनें” से ज़्यादा यह मामूली-सा सवाल हो सकता है कि अपने पास मौजूद डेटा को लगातार कैसे संभालें। कंपनियों के डेटा में विविधता और मात्रा बढ़ रही है, जिससे AI के इस्तेमाल के लिए उसे प्रोसेस करना जटिल हो जाता है।

इसकी एक मिसाल है “कॉन्टेक्स्ट रॉट (Context Rot)”: जब AI को बहुत बड़ी मात्रा में जानकारी पढ़ाई जाती है, तो वह संदर्भ को ठीक से समझ नहीं पाता और उसके जवाबों की सटीकता घट जाती है। यह उस सहज उम्मीद के विपरीत है कि जितनी अधिक सामग्री दी जाएगी, AI उतना ही समझदार होता जाएगा। बाहरी AI सेवाओं की उपलब्धता के आधार पर कंपनी का कामकाज प्रभावित होना भी एक ऐसा मुद्दा है जिसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता।

इसके साथ लागत की समस्या भी जुड़ी है। असंरचित डेटा को प्रोसेस करने या AI से विश्लेषण और खोज कराने पर, हर बार उपयोग के अनुपात में प्रोसेसिंग लागत बढ़ती जाती है। AI का रोज़मर्रा में जितना अधिक इस्तेमाल होगा, भुगतान भी उतना ही बढ़ेगा। कुछ कर्मचारियों को सुविधा के बदले धीरे-धीरे जेब हल्की होने का एहसास हुआ होगा।

सर्वेक्षण में लगभग 80% ने लागत को चुनौती बताया

कंपनी ने सितंबर में “कंपनियों के AI उपयोग और संगठनात्मक परिणामों पर वास्तविक स्थिति का सर्वेक्षण” किया। इसमें पूछा गया कि क्या AI सेवाओं के उपयोग की लागत भविष्य में AI के इस्तेमाल के लिए चुनौती बनेगी। 28.2% ने कहा “पूरी तरह सहमत” और 50.9% ने “कुछ हद तक सहमत”; दोनों को मिलाकर यह आंकड़ा 79.1% है।

जहाँ AI अपनाने की रफ़्तार तेज़ है, वहीं संचालन के चरण में लागत को लेकर चिंता भी व्यापक रूप से साझा की जा रही है। DataTetra को इस चिंता का सीधे जवाब देने वाले उत्पाद के रूप में पेश किया गया है।

डेटा को एक जगह लाना और AI के इस्तेमाल के सही अवसर चुनना

DataTetra का मुख्य आधार नया “लेकहाउस वातावरण” है। लेकहाउस ऐसी व्यवस्था है जो डेटा वेयरहाउस (DWH) और डेटा लेक की खूबियों को जोड़ती है, ताकि व्यवस्थित संरचित डेटा और दस्तावेज़ों या छवियों जैसे असंरचित डेटा को एक साथ संभाला जा सके। कंपनी का कहना है कि यह डेटा के एकीकरण और प्रबंधन से लेकर AI विश्लेषण तथा व्यावसायिक उपयोग तक, पूरी प्रक्रिया में सहायता देता है।

इसके डिज़ाइन की तीन बुनियादी अवधारणाएँ हैं: “AI के साथ सह-अस्तित्व”, “डेटा संप्रभुता” और “डेटा उपयोग प्लेटफ़ॉर्म”।

AI को सौंपे जाने वाले काम का दायरा सीमित रखने का विचार

“AI के साथ सह-अस्तित्व” के तहत संरचित और असंरचित डेटा को संभालते हुए ऐसा वातावरण तैयार किया जाता है, जहाँ AI डेटा के अर्थ और उसके उपयोग की शर्तों का संदर्भ ले सके। इसके बाद, जिन क्षेत्रों में AI प्रोसेसिंग ज़रूरी है और जिनमें पारंपरिक प्रोग्राम बेहतर हैं, उन्हें साथ मिलाकर काम किया जाता है। इसका उद्देश्य AI पर अत्यधिक निर्भरता को सीमित करना है।

यह विचार दिलचस्प है। AI को हर काम का समाधान मानकर उसका उपयोग बढ़ाने के बजाय, नियमित प्रक्रियाएँ पारंपरिक प्रणालियों को सौंपी जाएँ और AI को केवल वहीं लगाया जाए जहाँ उसकी सचमुच ज़रूरत हो। लागत और सटीकता—दोनों के लिहाज़ से यह उचित बँटवारा लगता है।

विक्रेता पर निर्भरता घटाने वाली “डेटा संप्रभुता”

“डेटा संप्रभुता” के तहत कंपनियाँ अपने मौजूदा DWH या लेकहाउस जैसी डेटा परिसंपत्तियों का लाभ उठाते हुए वातावरण बना सकती हैं, जिससे किसी एक विक्रेता पर निर्भरता कम होती है। इसका लक्ष्य “उपयोगकर्ता संप्रभुता” है—यानी कंपनियाँ अपने डेटा और AI के उपयोग का वातावरण खुद चुन सकें और उस पर नियंत्रण रख सकें।

डेटा उपयोग प्लेटफ़ॉर्म के रूप में यह डेटा के एकीकरण, प्रबंधन और अर्थ निर्धारण से लेकर एप्लिकेशन या AI एजेंट बनाने, साझा करने और उपयोग करने तक एकीकृत सहायता देता है।

उपयोग के हिसाब से शुल्क नहीं, बल्कि निर्धारित क्षमता के आधार पर लागत

इसकी संरचना में कंपनी की “Dr.Sum”, “MotionBoard” और “dejiren AI” जैसी तकनीकों और उत्पादों को मिलाया जाता है। यह मौजूदा DWH को पूरक बनाने और DataTetra को केंद्र में रखकर डेटा उपयोग प्लेटफ़ॉर्म तैयार करने—दोनों तरीकों का समर्थन करता है। इस तरह कंपनियाँ अपने सिस्टम वातावरण के अनुरूप इसे लागू कर सकती हैं।

ध्यान देने योग्य बात इसकी शुल्क व्यवस्था है। बताया गया है कि उपयोग के अनुपात में भुगतान करने वाली व्यवस्था के बजाय “क्षमता-आधारित शुल्क” अपनाया जाएगा, जो प्रोसेसिंग क्षमता जैसी उपयोग सीमाओं पर आधारित होगा। कंपनी का कहना है कि उसका लक्ष्य ऐसा वातावरण तैयार करना है जिसमें AI के उपयोग का विस्तार होने पर भी लागत का अनुमान लगाते हुए डेटा का इस्तेमाल जारी रखा जा सके।

हालाँकि, क्षमता-आधारित शुल्क से वास्तविक खर्च कितना कम होगा, यह हर कंपनी के उपयोग के पैमाने और तरीके पर निर्भर करेगा। फिर भी, हर बार AI इस्तेमाल करने पर मीटर चलने की चिंता से हटकर ऐसी व्यवस्था अपनाना, जिसमें बजट पहले से बनाना आसान हो, प्रबंधन और आईटी विभागों के लिए विचार करने योग्य विकल्प हो सकता है।

लागू करने के बाद चुनौती संगठन में इसे स्थापित करने की होगी

सिर्फ़ प्लेटफ़ॉर्म लागू कर देने से नतीजे नहीं मिलते। कंपनी का कहना है कि वह डेटा उपयोग का वातावरण बनाने से लेकर उसके संचालन और संगठन में उसे स्थापित करने तक सहायता देने वाली सेवाएँ भी देगी। सालाना 100 से अधिक सहायता परियोजनाओं पर काम करने वाली विशेषज्ञ टीम के अनुभव का लाभ उठाते हुए, कंपनी कर्मचारियों के कौशल विकास और संचालन व्यवस्था तैयार करने समेत, ऐसे संगठन बनाने में मदद करने की योजना बना रही है जहाँ डेटा का उपयोग लगातार आगे बढ़े।

AI को केवल आज़माकर छोड़ देने से नहीं, बल्कि लगातार इस्तेमाल करने पर ही उसका वास्तविक लाभ मिलता है। ऐसे में मॉडल की बुद्धिमत्ता से भी ज़्यादा अहम हैं वे बुनियादी व्यवस्थाएँ, जो डेटा को व्यवस्थित करने, खर्च का अनुमान लगाने और कार्यस्थल पर संचालन जारी रखने में मदद करती हैं। DataTetra की घोषणा इस बात को दर्शाती है कि AI की प्रतिस्पर्धा का केंद्र ‘क्या इस्तेमाल करें’ से बदलकर ‘इसे टिकाऊ कैसे बनाएँ’ की ओर बढ़ रहा है।