OpenAI ತನ್ನ Presence ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಶ್ರೇಣಿಯ (production-grade) ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸೇವೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ತನ್ನ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (forward-deployed engineers) ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ಕುತೂಹಲದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವಾಗಿರದೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕಾದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರಾಗುವ ಕಂಪನಿಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಈ ಕ್ರಮವು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಂತರಿಕ GPTs ನಿಂದ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳವರೆಗೆ

ಕಳೆದ ಒಂದು ವರ್ಷದಿಂದ OpenAI ನ ಪ್ರಮುಖ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಕೊಡುಗೆ Workspace Agents ಆಗಿತ್ತು – ಇವುಗಳು ಕಂಪನಿಗಳು ಆಂತರಿಕ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ “GPTs” ಆಗಿವೆ. ಆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸರಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಎದುರಾಗುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. Presence ಆ ಕೊರತೆಯನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ (workflow orchestration) ಅನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸೇವೆಯ ಅಡಚಣೆ ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ತನೆಯು ನೇರವಾಗಿ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಪ್ರತಿಷ್ಠೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.

ಈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸಾಮಾನ್ಯ GPT ನಿಯೋಜನೆಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್-ಬಾಕ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲು, OpenAI ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ IT ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಸೆಯುತ್ತದೆ. AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಸಹಾಯಕನಿಂದ ಕಂಪನಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಘಟಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು: ಮಾನವ ಸೇತುವೆ

OpenAI ನ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಅರ್ಹ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಜೊತೆಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ (FDEs) ನಿಯೋಜನೆ. ಈ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಅನುಷ್ಠಾನ ತಂಡದ ಭಾಗವಾಗುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ:

  • ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ (Workflow architecture) – ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು.
  • ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ (Systems integration) – ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹಳೆಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಪ್ರೊಪ್ರೈಟರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಇನ್‌-ಹೌಸ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು.
  • ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್ ಅನುಷ್ಠಾನ (Guardrail implementation) – ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಇರಿಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ಹ್ಯಾಲ್ಯುಸಿನೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನೀತಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
  • ಲೈಫ್‌ಸೈಕಲ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ (Lifecycle management) – ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು, ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಲೈವ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.

ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅನೇಕ AI ಮಾರಾಟಗಾರರು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ “ಪ್ಲಗ್-ಅಂಡ್-ಪ್ಲೇ” ಎಂಬ ಮಿಥ್ಯೆಯನ್ನು ಮುರಿಯಲು OpenAI ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನ ಡೇಟಾ, ಭದ್ರತಾ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಕಚ್ಚಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಅಡೆತಡೆ

AI ನ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಳವಡಿಕೆಯು ನಿಯಂತ್ರಕ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಕಾಳಜಿಗಳಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ. Presence ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಅರ್ಹ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು OpenAI ವಿವರವಾದ ಅನುಸರಣೆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, EU AI Act ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Presence ಆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವಲ್ಲಿ OpenAI ನ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮಿತವಾಗಿವೆ.

OpenAI “ನಂಬಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು” (trust mechanisms) – ಆಡಿಟ್ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಮಾಡೆಲ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೇನೆಬಿಲಿಟಿ ಟೂಲ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಪ್ರೈವೆಸಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳು – ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ನಿಖರವಾದ ಕಾನೂನು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ, ಸಂಘರ್ಷವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: AI ನಾವೀನ್ಯತೆಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈಗ Presence ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಂಪನಿಗಳು, ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರವೇಶದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಯಂತ್ರಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ತೂಕ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಾರು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ, ಯಾರು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇದರ ವೆಚ್ಚವೇನು

OpenAI ಲಾಭದಾಯಕ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಪಾದವನ್ನು ಗಟ್ಟಿಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಜ್ಜಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಲೈಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಶುಲ್ಕಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಆದಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟಿಹಾಕುತ್ತಾರೆ.

Presence ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ವೇಗವಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತೀಕರಣ, ಕಡಿಮೆ ಸಪೋರ್ಟ್ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸೇವೆಯ ವೆಚ್ಚದ ರಚನೆ – ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಕೆಯ ಶುಲ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಶ್ರಮ – ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿಲ್ಲ, ಇದು ಸಣ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಬಜೆಟ್‌ಗೆ ಇದು ಹೊಂದುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಸೆಲ್ಫ್-ಸರ್ವ್ AI APIs ಅನ್ನು ನೀಡಿದ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳು, ಅಂತಹದೇ ವೃತ್ತಿಪರ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಒತ್ತಡವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಇನ್‌-ಹೌಸ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್‌ನ ಪ್ರಯೋಗ-ಮತ್ತು-ತಪ್ಪುಗಳ (trial-and-error) ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಭರಿಸಲಾಗದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು.

ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಅಂಶ: ವೆಂಡರ್ ಲಾಕ್-ಇನ್ ಅಪಾಯ

ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು AI ಮಾಡೆಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು ವೆಂಡರ್ ಲಾಕ್-ಇನ್ (vendor lock-in) ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿಮರ್ಶಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಮ್ಮೆ ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು OpenAI ನ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತತೊಡಗಿದ ನಂತರ, ಬೇರೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ವೆಚ್ಚದಾಯಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು. ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮುಕ್ತ, ಮಾನದಂಡ-ಆಧಾರಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಇಲ್ಲದಿರುವುದು ಆ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

Presence ನ ಸೀಮಿತ ಲಭ್ಯತೆ - ಕೇವಲ "ಅರ್ಹ" ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾತ್ರ - ಎಂದರೆ ಅನೇಕ ಮಧ್ಯಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯಬಹುದು, ಇದು AI ಮುನ್ನಾಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದುಳಿದವರ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಮುಂದೆ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು

  • ನಿಯಂತ್ರಣಾ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ – Presence ಹೇಗೆ EU AI Act ಮತ್ತು ಇತರ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು OpenAI ನೀಡುವ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳು, ಇದರ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಒಂದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾನದಂಡವಾಗಲಿವೆ.
  • ಬೆಲೆ ಮಾದರಿ – ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳ ಶುಲ್ಕದ ಕುರಿತಾದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯು, ಈ ಸೇವೆಯು ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
  • ವಿಸ್ತರಣಾ ಮಾನದಂಡಗಳು – "ಅರ್ಹ" ಗ್ರಾಹಕರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸೇವೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಜನಸಮೂಹಕ್ಕೆ ತೆರೆಯುವ ಯಾವುದೇ ಯೋಜನೆಗಳು, AI-as-infrastructure ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
  • ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ – AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಭೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಮ್ಮಿಲನಗೊಳಿಸುವ ಈ ಸೇವೆ ಎದುರು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಲ್ಲಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶ

OpenAI ನ Presence, AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಿತ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮ್ಮಿಲನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಲ್ಯಾಬ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿರುವ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ AI-ಚಾಲಿತ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ವೆಚ್ಚ, ನಿಯಂತ್ರಣಾ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ತಿಂಗಳುಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯು ಕೇವಲ ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಹೊರಬಂದು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸೇವೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ (high-touch) ಸೇವೆಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿಕೊಡುತ್ತವೆ.