AI స్వీకరణ తరచుగా ఒక సూటి వ్యాపార కారణంతో మొదలవుతుంది. ఒక coding assistant, developers వేగంగా పనిచేయడానికి సహాయపడుతుంది. ఒక agent పునరావృతమయ్యే కార్యకలాప పనులను చూసుకుంటుంది. ఇంతకుముందు ఉద్యోగులకు సమీక్షించడానికి గంటల సమయం పట్టిన documents ను ఒక model సారాంశంగా చెబుతుంది.
ఒక decision service అభ్యర్థనలను వర్గీకరిస్తుంది, లేదా తర్వాత ఏ workflow నడవాలో ఎంచుకుంటుంది. ఇందులో ప్రతి వినియోగం విడిగా చూస్తే అర్థవంతంగానే ఉండవచ్చు.
ఆర్థిక లెక్కలు కూడా ఆకర్షణీయంగా ఉండవచ్చు. కంపెనీ అదే బృందంతో ఎక్కువ పని పూర్తి చేయవచ్చు, పునరావృత శ్రమను తగ్గించవచ్చు, AI service తక్షణమే ఇవ్వగల సామర్థ్యాలను సొంతంగా నిర్మించుకునే అవసరాన్ని తప్పించుకోవచ్చు.
ఆ దిశను నేను సమర్థిస్తాను.
కానీ AI ప్రజలకు సహాయపడే స్థితి నుంచి కంపెనీ నడిచే విధానంలోనే భాగంగా మారుతున్నప్పుడు, మరో అంశానికి కూడా సమానమైన శ్రద్ధ అవసరమని నేను భావిస్తున్నాను:
కంపెనీ సామర్థ్యంలో ఎంత భాగం ఇంకా కంపెనీ చేతుల్లోనే ఉంది?
ఇది బాహ్య AI providers కు వ్యతిరేకంగా చేస్తున్న వాదన కాదు. ఆధునిక వ్యాపారాలు ఇప్పటికే cloud platforms, SaaS products, databases, payment services, ఇంకా అనేక ఇతర బాహ్య సాంకేతికతలపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్నాయి.
తేడా ఏమిటంటే, చారిత్రకంగా మానవ విచక్షణ, ఇంజనీరింగ్ జ్ఞానం, application logic ఉండే రంగాల్లోకి AI అడుగుపెట్టడం మొదలుపెడుతోంది. మరొక సాంకేతిక సేవను వాడటం కన్నా ఇది లోతైన రకమైన ఆధారపడటాన్ని సృష్టించవచ్చు.
ఈ ప్రమాదం మొదటి రోజున అరుదుగా కనిపిస్తుంది. సాంకేతికత విజయవంతమయ్యే కొద్దీ అది క్రమంగా పెరుగుతుంది.
కార్యదక్షత నిశ్శబ్దంగా ఆధారపడటంగా మారవచ్చు
software development ను ఉదాహరణగా తీసుకోండి. ఉత్పాదకత పెరుగుతుందని ఒక కంపెనీ coding agents ను ప్రవేశపెడుతుంది. Developers వాటిని code రాయడానికి, వైఫల్యాలను పరిశోధించడానికి, tests రాయడానికి, మార్పులను సమీక్షించడానికి, system లో తమకు తెలియని భాగాలను అర్థం చేసుకోవడానికి వాడతారు.
మొదట్లో agent స్పష్టంగా ఒక సహాయకుడే. ఇంజనీరింగ్ సామర్థ్యం సంస్థ లోపలే ఉంటుంది. కానీ అదే కంపెనీని కొన్ని సంవత్సరాల తర్వాత ఊహించండి. ఇప్పుడు రోజువారీ implementation పనిలో చాలావరకు agents చేస్తున్నాయి.
బృందాలు చిన్నవి అవుతాయి. కొన్ని junior పాత్రలు కనుమరుగవుతాయి. అవసరమైనప్పుడు agent repository ను పరిశీలించగలదు కాబట్టి documentation కు తక్కువ శ్రద్ధ దక్కుతుంది.
ఆ జ్ఞానాన్ని తామే నిర్మించుకోవడానికి బదులు, తెలియని systems ను వివరించమని model నే అడగడం engineers కు అలవాటవుతుంది. ఆ నిర్ణయాల్లో ఏదీ తప్పనిసరిగా తప్పు కాదు. విడివిడిగా చూస్తే, ప్రతిదీ హేతుబద్ధంగానే ఉండవచ్చు.
కానీ అన్నీ కలిసి ఒక ముఖ్యమైన ప్రశ్నను సృష్టిస్తాయి:
ఆ AI సామర్థ్యం అందుబాటులో లేకుండా పోయినా, చాలా ఖరీదైనదిగా మారినా, లేదా కంపెనీ అవసరాలకు సరిపోకపోయినా, సంస్థ ఇప్పటికీ ఎంత పనిని సొంతంగా నమ్మకంగా చేయగలదు?
ఇక్కడే కార్యదక్షత ఒక architecture సమస్యగా మారడం మొదలవుతుంది.
ఈ చిత్రానికి అందుబాటు కోసం text ప్రత్యామ్నాయం
వరుసగా ఐదు దశలు. ఒకటి, AI సహాయకుడు: ఒక వ్యక్తి పని చేయడానికి సహాయపడతాడు. రెండు, ఏకీకృత Workflow: AI పునరావృత వ్యాపార ప్రక్రియలో భాగమవుతుంది. మూడు, కార్యకలాప సామర్థ్యం: systems, బృందాలు AI అందుబాటులో ఉంటుందని ఆశిస్తాయి. నాలుగు, నిర్మాణాత్మక ఆధారపడటం: AI పొరను మార్చాలంటే migration, evaluation లేదా సంస్థాగత అనుసరణ అవసరం. ఐదు, ఉద్దేశపూర్వకంగా నిర్వహించే ఆధారపడటం: సంస్థ జ్ఞానం, evaluation, fallback, provider మార్పు సామర్థ్యాలను తన వద్దే ఉంచుకుంటుంది. లక్ష్యం ఆధారపడటాన్ని నిర్వహించడమే, AI నుంచి తప్పించుకోవడం కాదు. ఇది TechiesJournal విశ్లేషణ.
ఈ సమస్యలో ఒక వైపును మనం ఇప్పటికే చూశాం
ఇంతకుముందు TechiesJournal Perspective అయిన When AI Does the Junior Work, Who Develops the Next Generation of Professionals? లో, ప్రజలు సంప్రదాయంగా అనుభవం పొందే పనులను ఆటోమేట్ చేయడం వల్ల కలిగే ప్రభావాన్ని నేను పరిశీలించాను.
junior పని ఎప్పటికీ చేత్తోనే జరగాలన్నది ఆందోళన కాదు. ఆ పని కనుమరుగైనప్పుడు ఇంకా ఏమేమి కనుమరుగవుతాయో సంస్థలు అర్థం చేసుకోవాలన్నదే ఆందోళన. రోజువారీ పనులు తక్షణ ఫలితాన్ని ఇవ్వడం కన్నా ఎక్కువే చేస్తాయి.
systems ఎలా ప్రవర్తిస్తాయో అవి ప్రజలకు నేర్పుతాయి. తప్పులను ఎదుర్కొనేలా చేస్తాయి. విచక్షణను పెంచుతాయి. సంస్థకు తర్వాత అవసరమయ్యే senior engineers, analysts, నిపుణులను తయారు చేస్తాయి.
AI పై ఆధారపడటంలో కూడా ఇలాంటి ప్రమాదమే ఉంది. పనిని AI కి అప్పగించేటప్పుడు, ఆ పని చేయడానికి అవసరమైన జ్ఞానంలో కొంత భాగాన్ని కూడా క్రమంగా బదిలీ చేస్తూ ఉండవచ్చు. తక్షణ ఉత్పాదకత లాభం కనిపిస్తుంది. కోల్పోతున్న సామర్థ్యాన్ని చూడటం చాలా కష్టం.
అందువల్ల ఇది కేవలం ఉద్యోగుల గురించిన చర్చ కంటే ఎక్కువ. ఇది కార్యకలాపాల దృఢత్వానికి సంబంధించిన ప్రశ్న అవుతుంది.
AI software లోపలికి చేరినప్పుడు ఆధారపడటం మరింత లోతవుతుంది
Coding agents ను అర్థం చేసుకోవడం ఇంకా సాపేక్షంగా సులభమే, ఎందుకంటే ఒక మానవ engineer స్పష్టంగా భాగస్వామిగా ఉంటారు. నిర్ణయాలపై దృష్టి పెట్టే AI పరిస్థితిని మారుస్తుంది. సంప్రదాయంగా, చాలా software నిర్ణయాలు నేరుగా application logic లోనే ఉంటాయి.
ఉదాహరణకు:
ఒక నిర్దిష్ట పరిమితిని మించిన transaction కు అదనపు సమీక్ష అవసరం. ఒక customer వర్గం నుంచి వచ్చే అభ్యర్థన ఒక workflow ను అనుసరిస్తుంది. కొన్ని షరతుల నిర్దిష్ట కలయిక ఒక నిర్దిష్ట చర్యకు దారి తీస్తుంది. ఆ నియమాలు కంపెనీ సొంతం.
ఏం చేయాలో బాహ్య intelligence service ను అడగకుండానే కంపెనీ వాటిని పరిశీలించవచ్చు, test చేయవచ్చు, మార్చవచ్చు, నడపవచ్చు. ఆ పద్ధతి ఇప్పుడు విస్తరించడం మొదలుపెట్టింది.
TypeSafe యొక్క Jev ఉదాహరణకు, software లోపల వాడటానికి ప్రత్యేకంగా ఒక వేగవంతమైన decision model గా అభివృద్ధి అవుతోంది. పొడవైన text ను సృష్టించడానికి బదులు, ఇది state ను తీసుకుని సంభావ్యతలతో కూడిన structured నిర్ణయాలను ఇస్తుంది.
OpenAI కూడా తన Decisions API ను limited preview లో ప్రవేశపెట్టింది. ఇది వర్గీకరణ, routing, ముందే నిర్వచించిన అవకాశాల నుంచి application తదుపరి చర్యను ఎంచుకోవడం వంటి పనుల కోసం రూపొందింది.
ఈ సాంకేతికతలు software ను పరిస్థితులకు మరింతగా అనుగుణంగా మారేలా చేయగలవు కాబట్టే అవి ఆసక్తికరం. కానీ అవి ఆధారపడటం స్వభావాన్ని కూడా మారుస్తాయి.
ఒక application బాహ్య model ను ఇలా అడిగితే:
ఈ అభ్యర్థన ఏ మార్గాన్ని అనుసరించాలి?
ఆ model ఇక కేవలం ఒక ఉద్యోగికి సహాయం చేయడం లేదు. అది application ప్రవర్తనలో భాగమైపోయింది. దానికి భిన్నమైన architecture ఆలోచన అవసరం.
| అంశం | Deterministic application logic | AI సహాయంతో నిర్ణయ సామర్థ్యం |
|---|---|---|
| ప్రవర్తన | స్పష్టమైన నియమాలు ఆశించిన మార్గాన్ని నిర్వచిస్తాయి | అనుమతించిన ఫలితాల్లో ఒకదాన్ని ఎంచుకోవడానికి model సహాయపడుతుంది |
| యాజమాన్యం | Logic ప్రధానంగా కంపెనీ code లోనే ఉంటుంది | Workflow కంపెనీ సొంతం, కానీ కొంత ప్రవర్తన బాహ్య model పై ఆధారపడవచ్చు |
| Testing | ఖచ్చితమైన నియమాలను, ఫలితాలను సాధారణంగా assert చేయవచ్చు | ప్రాతినిధ్య సందర్భాలన్నింటిలో ప్రవర్తనను evaluations తో పరీక్షించాల్సి రావచ్చు |
| Provider మార్పు | తరచుగా ఒక implementation మార్పిడే | ప్రవర్తనల పోలిక, మళ్లీ validation అవసరం కావచ్చు |
| Fallback | తెలిసిన deterministic మార్గం | ఉద్దేశపూర్వకంగా రూపొందించిన fallback లేదా escalation అవసరం |
| సరిపోయే సందర్భం | స్పష్టమైన షరతులతో స్థిరమైన నియమాలు | అనిశ్చితి లేదా విచక్షణ నిజమైన విలువను జోడించే సందర్భాలు |
API ని మార్చినంత మాత్రాన సామర్థ్యం మారకపోవచ్చు
provider ను ఒక interface వెనుక పెడితే ఇది పరిష్కారమవుతుందని అనుకోవాలనిపిస్తుంది. అది మంచి ఇంజనీరింగ్ పద్ధతే, కానీ అది సరిపోకపోవచ్చు. ఒక సంస్థ కొన్ని సంవత్సరాలుగా ఒక decision model ను వాడుతోందని ఊహించండి.
కాలక్రమంలో అది వీటిని నిర్మించుకుంటుంది:
- prompts లేదా decision definitions
- evaluation datasets
- confidence thresholds
- escalation నియమాలు
- monitoring
- exception handling
- model ప్రవర్తన ఆధారంగా రూపొందిన వ్యాపార ప్రక్రియలు.
ఇప్పుడు మరొక provider మరింత ఆకర్షణీయంగా మారుతుంది. API integration ను మార్చడం సులభం కావచ్చు. కానీ ప్రవర్తనను మార్చడం సులభం కాకపోవచ్చు. కొత్త model edge cases ను భిన్నంగా వర్గీకరించవచ్చు.
Confidence scores భిన్నంగా ప్రవర్తించవచ్చు. Thresholds ను మళ్లీ calibrate చేయాల్సి రావచ్చు. కొత్త ఫలితాలను business users validate చేయాల్సి రావచ్చు. నియంత్రిత workflows కు కొత్తగా ఆమోదం అవసరం కావచ్చు.
అంటే provider ను మార్చడం ఒక software library ని మార్చినట్లు కాకుండా, నిర్ణయ వ్యవస్థలో కొంత భాగాన్ని మార్చినట్లు మారవచ్చు. కాబట్టి ఆధారపడటం అంటే తప్పనిసరిగా API కాదు. ఆ AI ప్రవర్తన చుట్టూ సంస్థ నిర్మించుకున్నదంతా ఆధారపడటమే.
ఆధారపడటం బయటపడే మార్గాల్లో ధర ఒక్కటే
కంపెనీలు ఆధారపడిన తర్వాత AI providers నిరంతరం ధరలు పెంచుతూ పోతారని అనుకోవడం చాలా సరళీకరణ అవుతుంది. అలాంటి సాధారణ వాదనకు ఆధారం లేదు, పోటీ ధరలను పైకి నెట్టగలిగినట్లే కిందికి కూడా నెట్టగలదు.
మరింత ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే యూనిట్ ధర, మొత్తం ఆధారపడటం వేర్వేరు విషయాలు.
model చౌకగా మారుతున్నా కంపెనీ మొత్తంగా ఎక్కువ ఖర్చు చేయవచ్చు.
ఎందుకు?
ఎందుకంటే అది AI ను ఎక్కువ చోట్ల వాడటం మొదలుపెడుతుంది. ఒక developer ప్రతి coding పనికీ agent ను వాడతారు. Customer support కు agents సహాయం చేస్తాయి. అంతర్గత search లో models వాడతారు.
భద్రతా విశ్లేషణలో models వాడతారు. వ్యాపార workflows decision services ను పిలవడం మొదలుపెడతాయి. ఒక AI interaction వేల లేదా లక్షల automated interactions గా మారుతుంది.
Jev అనే పేరును వివరిస్తూ TypeSafe ఈ విషయాన్ని స్పష్టంగా చెబుతుంది: ఎక్కువ కార్యదక్షత యంత్ర మేధస్సుకు చాలా ఎక్కువ డిమాండ్‌ను తెరవగలదు. అదనపు వినియోగం విలువను సృష్టించినప్పుడు అది వాణిజ్యపరంగా సానుకూలమే.
కానీ సంస్థలు AI ఆర్థికశాస్త్రాన్ని నేటి token ధరను మాత్రమే ఆధారంగా చేసుకుని ప్లాన్ చేయకూడదని దీని అర్థం. మరింత ముఖ్యమైన ప్రశ్న ఏమిటంటే, బాహ్య మేధస్సును నిరంతరం కొనడంపై వ్యాపారంలో చివరికి ఎంత భాగం ఆధారపడుతుంది.
ఆధారపడటాన్ని ఉద్దేశపూర్వకంగా రూపొందించడం
ఇది మనకు తెలిసిన architecture ఆలోచనే. Enterprise architects దశాబ్దాలుగా portability, service abstraction, disaster recovery, data ownership, open standards, exit planning ద్వారా ఆధారపడటాన్ని నిర్వహిస్తూ వచ్చారు. AI కి కూడా అదే క్రమశిక్షణ అవసరం.
కానీ AI సాంకేతికతనే కాక జ్ఞానాన్ని కూడా భర్తీ చేయగలదు కాబట్టి ఒక అదనపు అంశం ముఖ్యం. ఒక కంపెనీ database ను ఒక cloud నుంచి మరొకదానికి మార్చినా, దాని engineers కు databases ఇంకా అర్థమవుతాయి.
payroll SaaS platform ను మార్చినా, దాని HR బృందానికి payroll ఇంకా అర్థమవుతుంది.
కానీ ఒక AI system ఆ పని చేస్తోందని సంస్థ ఒక సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవడం క్రమంగా ఆపేస్తే, ఆ system ను మార్చడానికి అవసరమైన నైపుణ్యంలో కొంత భాగాన్ని కంపెనీ చివరికి కోల్పోవచ్చు.
సాంకేతిక ఆధారపడటం, సామర్థ్య ఆధారపడటం కలిసి పెరగవచ్చు.
కంపెనీలు అన్నింటినీ సొంతంగా నిర్మించుకోవాలని దీని అర్థం కాదు. చాలా సంస్థలు frontier models ను నిర్మించకూడదు, లేదా ప్రత్యేక vendors చాలా సమర్థవంతంగా అందించగల products ను తిరిగి తయారు చేయకూడదు.
లక్ష్యం ఇంకా సరళమైనది:
బాహ్య మేధస్సును వాడండి, కానీ దాని చుట్టూ ఉన్న సామర్థ్యంపై అనవసరంగా నియంత్రణను వదులుకోకండి.
అంటే కొన్ని విషయాలను సంస్థ నియంత్రణలోనే ఉంచుకోవాలి.
ఈ చిత్రానికి అందుబాటు కోసం text ప్రత్యామ్నాయం
సంస్థ తన నియంత్రణలో ఉంచుకోవాల్సిన ఆరు విషయాలు. ఒకటి, వ్యాపార సందర్భం: data, విధానాలు, పరిభాష, రంగ జ్ఞానం. రెండు, evaluation: ఏ model కైనా మంచి అంటే ఏమిటో తెలిసి ఉండటం. మూడు, నిర్ణయ పరిధులు: సరిపోయే చోట deterministic నియమాలనే ఉంచడం. నాలుగు, fallback ప్రవర్తన: AI అందుబాటులో లేనప్పుడు లేదా అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు ఏం జరగాలో నిర్వచించడం. ఐదు, అంతర్గత నైపుణ్యం: AI ని evaluate చేయగలిగేంతగా పనిని అర్థం చేసుకోవడం. ఆరు, provider పరిధులు: ప్రతిచోటా provider-specific ఊహలను నివారించడం. ప్రధాన సూత్రం ఏమిటంటే, బాహ్య మేధస్సును వాడాలి, కానీ దాని చుట్టూ ఉన్న సామర్థ్యంపై అనవసరంగా నియంత్రణను వదులుకోకూడదు. ఇది TechiesJournal విశ్లేషణ.
వ్యాపార సందర్భం
కంపెనీ data, విధానాలు, పరిభాష, రంగ జ్ఞానం కేవలం ఒక vendor-specific implementation లోపల మాత్రమే ఉండకూడదు.
Evaluation
ప్రస్తుతం ఏ model వాడుతున్నా దానితో సంబంధం లేకుండా “మంచి” అంటే ఏమిటో సంస్థకు తెలిసి ఉండాలి. మరొక model ను ప్రవేశపెడితే, కంపెనీ దాన్ని తన సొంత అంచనాలతో test చేయగలగాలి.
నిర్ణయ పరిధులు
deterministic నియమాలు సరిపోయే చోట అవి deterministic గానే ఉండాలి. సూటి వ్యాపార logic ను కేవలం AI భర్తీ చేయగలదు కాబట్టి భర్తీ చేయకుండా, విచక్షణ లేదా అనిశ్చితి నిజంగా విలువను జోడించే చోట AI ని వాడాలి.
Fallback ప్రవర్తన
AI service అందుబాటులో లేకపోయినా, అనిశ్చితంగా ఉన్నా, లేదా ఆమోదించిన నిర్వహణ పరిస్థితుల బయట ఉన్నా ఏం జరగాలో ముఖ్యమైన workflows నిర్వచించాలి.
అంతర్గత నైపుణ్యం
AI ఏం చేస్తోందో evaluate చేయగలిగేంతగా వ్యాపార, సాంకేతిక సామర్థ్యాన్ని ఉద్యోగులు ఇప్పటికీ అర్థం చేసుకోవాలి.
Provider పరిధులు
Application architecture అనవసరంగా provider-specific ఊహలను ప్రతిచోటా వ్యాపింపజేయకుండా చూసుకోవాలి. వీటిలో ఏదీ ఆధారపడటాన్ని తొలగించదు. అవి ఆధారపడటాన్ని నిర్వహించదగినదిగా చేస్తాయి.
నిష్క్రమణ అవసరం కాకముందే exit planning మొదలుపెట్టాలి
AI implementation బాగా పనిచేస్తున్నప్పుడు ఇది తొందరపాటులా అనిపించవచ్చు. సరిగ్గా అప్పుడే ఇది అత్యంత సులభం. Gartner ఇటీవల agentic AI కోసం vendor forward-deployed engineering గురించి చర్చిస్తూ ఇదే తరహా అంశాన్ని చెప్పింది.
సంస్థలు మొదట్లో వేగంగా పురోగతి సాధించవచ్చు, కానీ ఫలితంగా వచ్చిన system ను స్వతంత్రంగా నిలబెట్టడానికి, అభివృద్ధి చేయడానికి సరిపడా అంతర్గత సామర్థ్యాన్ని నిర్మించుకోలేకపోవచ్చు అన్నది దాని ఆందోళన.
ఆ సంబంధాన్ని మార్చడం కష్టంగా మారే వరకు ఆగకుండా, మొదటి నుంచే జ్ఞాన బదిలీ, యాజమాన్యం, exit strategy ఉండాలని దాని సిఫార్సులో ఉంది. ఆ సూత్రం forward-deployed engineering ను దాటి కూడా వర్తిస్తుందని నేను భావిస్తున్నాను.
ఒక సంస్థ బాహ్య AI service ను కీలక సామర్థ్యంలో భాగం చేసే ముందు, ఇవి అర్థం చేసుకోవాలి:
- ఈ service అందుబాటులో లేకపోతే మనం ఏమి మార్చాల్సి ఉంటుంది?
- అంతర్గతంగా మనకు ఏ జ్ఞానం అవసరమవుతుంది?
- దేనికి మళ్లీ validation అవసరమవుతుంది?
- ఏ data, evaluations మన నియంత్రణలో ఉన్నాయి?
- ఈ పాత్రను మరొక model చేయగలదా?
- మనం దాన్ని మారుస్తున్నప్పుడు ఏది పనిచేస్తూనే ఉంటుంది?
provider విఫలమవుతారని ఊహించి ఈ ప్రశ్నలు అడగడం లేదు. బాధ్యతాయుతమైన architecture సాంకేతికత మారుతుందని భావిస్తుంది కాబట్టే ఈ ప్రశ్నలు అడగాలి.
ఖర్చును వినియోగానికి మించి కొలవాలి
ఇది AI FinOps గురించి నేను ఆలోచించే విధానాన్ని కూడా మారుస్తుంది. Tokens, model calls, agent runtime, tool వినియోగం ఇప్పటికీ ముఖ్యమే. కానీ ఆర్థిక చిత్రం దీనికన్నా పెద్దది.
పరిణతి చెందిన సంస్థ చివరికి వీటిని అర్థం చేసుకోవాల్సి రావచ్చు:
నిర్వహణ ఖర్చు
ఈ AI workflow కు ఈ రోజు ఎంత ఖర్చవుతోంది?
విలువ
ఆ ఖర్చు ఏ పనిని లేదా వ్యాపార ఫలితాన్ని ఇస్తోంది?
మారడానికి అయ్యే ఖర్చు
ఆ సామర్థ్యాన్ని మరొక చోటికి మార్చడానికి ఎంత ఖర్చవుతుంది?
సామర్థ్య ఖర్చు
AI పని చేస్తోంది కాబట్టి ఏ అంతర్గత నైపుణ్యాలు బలహీనపడుతున్నాయి? చివరి రెండింటినీ dashboard లో పెట్టడం కష్టం. అయినప్పటికీ దీర్ఘకాలంలో token ధరలో చిన్న తేడా కన్నా అవి ఎక్కువ ముఖ్యం కావచ్చు.
దృక్పథం
Enterprise AI స్వీకరణ మొదటి దశ ఎక్కువగా సామర్థ్యం గురించే. model ఉపయోగకరమైన code రాయగలదా? అది documents ను అర్థం చేసుకోగలదా? agent పనిని పూర్తి చేయగలదా?
decision model workflow ను మెరుగుపరచగలదా?
తర్వాతి దశకు మరో పరిగణన అవసరం:
ఈ systems రోజువారీ పనిలో భాగమయ్యే కొద్దీ సంస్థకు ఏమి జరుగుతుంది?
విజయవంతమైన AI system ను సహజంగానే ఎక్కువగా వాడతారు. బృందాలు దాని చుట్టూ ప్రక్రియలను రూపొందిస్తాయి. ఉద్యోగులు దానిపై ఆధారపడటం నేర్చుకుంటారు. software అది అందుబాటులో ఉంటుందని ఆశించడం మొదలుపెడుతుంది.
ఇది వైఫల్యం కాదు. విజయవంతమైన సాంకేతిక స్వీకరణ ఇలాగే కనిపిస్తుంది. కానీ విజయం ఆధారపడటాన్ని సృష్టిస్తుంది.
ఆ ఆధారపడటాన్ని తొలగించడం architecture బాధ్యత కాదు. సంస్థ దాన్ని అర్థం చేసుకునేలా, సాంకేతికత, ఆర్థిక పరిస్థితులు లేదా వ్యాపార అవసరాలు మారినప్పుడు అనుగుణంగా మారడానికి సరిపడా నియంత్రణను తన వద్ద ఉంచుకునేలా చూడటమే దాని బాధ్యత.
నాకు, సూత్రం సరళమైనది:
AI విలువను సృష్టించే చోట వాడండి. అది అనవసరమైన పనిని తొలగించనివ్వండి. నిర్ణయాలను మెరుగుపరచనివ్వండి. కానీ ఆ మేధస్సు ఎలా అందుతుందో మార్చడానికి అవసరమైన జ్ఞానం, evaluation, architecture, కార్యకలాప నియంత్రణను మీ వద్దే ఉంచుకోండి.
ముఖ్యమైన తేడా AI పై ఆధారపడే కంపెనీలకు, ఆధారపడని కంపెనీలకు మధ్య కాదు. చాలా గంభీరమైన సంస్థలు బహుశా ఆధారపడతాయి. తేడా ఏమిటంటే, ప్రమాదవశాత్తు ఏర్పడిన ఆధారపడటానికి, ఉద్దేశపూర్వకంగా రూపొందించిన ఆధారపడటానికి మధ్య ఉంటుంది.
సంబంధిత పఠనం: Building Agentic Systems: From Your First Agent to a Reliable System agent స్వయంప్రతిపత్తి పెరిగే కొద్దీ హద్దులు, విశ్వసనీయత గురించి వివరిస్తుంది, Jev Explained: Why This AI Model Makes Decisions Instead of Writing Answers పైన చర్చించిన decision model ను వివరిస్తుంది.
మూలాలు మరియు మరింత చదవడానికి
మూలాల సమీక్ష: 2026 అక్టోబర్ 5.
- TypeSafe AI — Introducing System One Models & Jev. TypeSafe తన early-access decision model ను పరిచయం చేసిన వ్యాసం, structured software నిర్ణయాల కోసం AI ని ప్రత్యేకంగా రూపొందించడం వెనుక ఉన్న కారణాలతో. 2026 సెప్టెంబర్ 15న ప్రచురితం. మూలంలోని performance అంకెలు vendor చెప్పినవి.
- OpenAI — DevDay 2026 Recap: Decisions API. వర్గీకరణ, routing, ముందే నిర్వచించిన ఎంపికల నుంచి చర్యలను ఎంచుకోవడం కోసం Decisions API గురించి OpenAI వివరణ, 2026 సెప్టెంబర్ 29న limited preview లో. అప్పటి నుంచి లభ్యత మారి ఉండవచ్చు.
- Gartner — Gartner Predicts 70% of Enterprises Will Abandon Agentic AI Built by Vendor Forward-Deployed Engineering by 2028. forward-deployed AI engineering పై Gartner విశ్లేషణ, జ్ఞాన బదిలీ, యాజమాన్యం, అంతర్గత సామర్థ్యం, exit planning పై ప్రత్యేక దృష్టితో. ఈ అంచనా vendor forward-deployed engineering కు సంబంధించినది, అన్ని enterprise AI కి కాదు.
- TechiesJournal — When AI Does the Junior Work, Who Develops the Next Generation of Professionals?. భవిష్యత్ వృత్తిపరమైన సామర్థ్యాన్ని పెంచిన పనులను AI ఆటోమేట్ చేసినప్పుడు సంస్థలు ఏమి కోల్పోయే ప్రమాదం ఉందో వివరించే ఇంతకుముందు Author Perspective.
- TechiesJournal — Building Agentic Systems: From Your First Agent to a Reliable System. agent స్వయంప్రతిపత్తి పెరిగే కొద్దీ హద్దులు, విశ్వసనీయత, నిర్వహణ అంశాలపై ఆచరణాత్మక చర్చ.