ఏజెంటిక్ యుగంలో AI పెట్టుబడులను ఎలా నిర్వహించాలి

కాలక్రమేణా AIని మరింత అందుబాటులోకి, సామర్థ్యవంతంగా, సరసమైనదిగా మార్చడం OpenAI లక్ష్యం. GPT‑4 నుంచి GPT‑5.4 వరకు, ప్రతి మిలియన్ టోకెన్ల ధర 97% తగ్గింది. GPT‑5.6⁠ ఆ పురోగతిని కొనసాగిస్తూ,ఆర్టిఫిషియల్ అనాలిసిస్కోడింగ్ ఏజెంట్ ఇండెక్స్‌లో 54% తక్కువ అవుట్‌పుట్ టోకెన్లు, ప్రతి పనికి 57% తక్కువ సమయంతో మెరుగైన పనితీరును అందిస్తుంది.

కానీ టోకెన్ ధర మాత్రమే AI విలువను సృష్టిస్తుందో లేదో చూపించదు. నాయకులు డాలర్‌కు లభించే ఉపయోగకర పనిని చూడాలి: పూర్తయిన పనులు, ఆదా అయిన సమయం, మెరుగైన నిర్ణయాలు, స్కేల్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలు.

బృందాలు చాట్ నుంచి ఎక్కువ సేపు నడిచే వర్క్‌ఫ్లోల వైపు మారుతున్నప్పుడు, డిమాండ్, ఖర్చు, రిస్క్‌పై అడ్మిన్‌లకు మరింత స్పష్టమైన దృశ్యత అవసరం. 

నమ్మకంతో పెట్టుబడి పెట్టడానికి ఐదు మార్గాలు ఇవి.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాయకులకు AI వినియోగంపై స్పష్టమైన దృశ్యం అవసరం: దాన్ని ఎవరు ఉపయోగిస్తున్నారు, వారు ఏ ఉత్పత్తులు లేదా మోడళ్లను ఉపయోగిస్తున్నారు, ఎంత సామర్థ్యాన్ని వినియోగిస్తున్నారు, ఆ వినియోగం ఎలాంటి పనికి మద్దతు ఇస్తుంది. ఆ దృశ్యత లేకపోతే, పెరుగుతున్న బిల్లును అర్థం చేసుకోవడం కష్టం. అది వృథా వ్యయాన్ని, ప్రయోజనకర ప్రయోగాన్ని లేదా వ్యాపారానికి కీలకంగా మారడం మొదలుపెడుతున్న వర్క్‌ఫ్లోను సూచించవచ్చు.

ChatGPT Work⁠ ఎక్కువ సేపు కొనసాగే, బహుళ-దశల పనులకు మద్దతు ఇస్తుంది; కాబట్టి వినియోగం వర్క్‌ఫ్లోను బట్టి విస్తృతంగా మారవచ్చు. వినియోగించిన క్రెడిట్స్ మాత్రమే కాకుండా, ఆ వినియోగం వెనుక ఉన్న పనిని అడ్మిన్‌లు చూడాలి. ChatGPT అంతటా డిమాండ్‌పై పంచుకునే దృశ్యం ఉండటం వల్ల ఇది సాధ్యమవుతుంది. అప్డేట్ చేసిన వినియోగ విశ్లేషణలు, ఖర్చు నియంత్రణలు⁠ అడ్మిన్ కన్సోల్⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) లో అడ్మిన్‌లు వినియోగదారు, ఉత్పత్తి, మోడల్ వారీగా స్వీకరణ, క్రెడిట్ వినియోగం, ఖర్చును చూడటానికి; కాలక్రమంలో ధోరణులను ట్రాక్ చేయడానికి; ఎదుగుతున్న నమూనాలను గుర్తించడానికి; అలాగే వినియోగం విస్తృత స్వీకరణను, పవర్-యూజర్ వర్క్‌ఫ్లోను లేదా మరింత పెట్టుబడికి అర్హమైన పునరావృత వ్యాపార ప్రక్రియను సూచిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయి.

వివిధ స్థాయిల్లో లభించే అంతర్దృష్టులు పెట్టుబడి, ఎనేబుల్‌మెంట్ నిర్ణయాలకు దారి చూపుతాయి:

• వర్క్‌స్పేస్: స్వీకరణ, ఖర్చు కలిసి కదులుతున్నాయా?
• బృందం మరియు వినియోగదారు: డిమాండ్ ఎక్కడ పెరుగుతోంది, ఎవరికి మరింత మద్దతు అవసరం కావచ్చు?
• ఉత్పత్తి మరియు మోడల్: ఎక్కువ ఖరీదైన ఇంటెలిజెన్స్ ఎక్కడ ఉపయోగించబడుతోంది, ఆ డిమాండ్ కొనసాగుతోందా?

ఈ దృశ్యాలు కలిపి ఎక్కడ పెట్టుబడి పెట్టాలి, కోచింగ్ ఇవ్వాలి లేదా పరిమితులు పెట్టాలి అనే విషయంలో అడ్మిన్‌లు నిర్ణయించడానికి సహాయపడతాయి.

అతి తక్కువ టోకెన్ ధర ఎప్పుడూ అతి తక్కువ మొత్తం ఖర్చును ఇవ్వదు. చవకైన మోడల్ విఫలమవచ్చు, మళ్లీ ప్రయత్నించాల్సి రావచ్చు లేదా సరిదిద్దాల్సిన పనిని సృష్టించవచ్చు. మరింత సామర్థ్యవంతమైన మోడల్‌కు ప్రతి టోకెన్‌కు ఎక్కువ ఖర్చవచ్చు, కానీ తక్కువ ప్రయత్నాలు, తక్కువ సమీక్షతో ఆమోదయోగ్యమైన ఫలితాన్ని వేగంగా చేరవచ్చు.

మోడళ్లను అవి చేయాల్సిన పనిపై మూల్యాంకనం చేయండి. ఎడ్జ్ కేసులతో సహా నిజమైన పనులను ప్రతిబింబించే మూల్యాంకనాలను⁠ ఉపయోగించండి, పరీక్షకు ముందు “తగినంత మంచి” అంటే ఏమిటో నిర్వచించండి. తర్వాత ఆ ప్రమాణాన్ని చేరుకోవడానికి అయ్యే పూర్తి ఖర్చును కొలవండి: మోడల్ మరియు టూల్ వినియోగం, ప్రయత్నాలు, పూర్తి శాతం, లేటెన్సీ, మానవ సమీక్ష.

ప్రాధాన్య వర్క్‌ఫ్లోల కోసం, ఆమోదించిన ఫలితానికి అయ్యే ఖర్చును ట్రాక్ చేయండి. కస్టమర్ సపోర్ట్‌లో, అది పరిష్కరించిన కేసు కావచ్చు. ఇంజినీరింగ్‌లో, అది సమీక్షలో ఉత్తీర్ణమైన పరీక్షించిన మార్పు కావచ్చు. ఆ ఖర్చును ఆదా చేసిన సమయం, తగ్గిన సైకిల్ సమయం, కాపాడిన ఆదాయం, నివారించిన రిస్క్ లేదా సృష్టించిన సామర్థ్యం వంటి వ్యాపార విలువతో జత చేయండి.

మోడల్ ఎంపిక సమీకరణంలో ఒక భాగం మాత్రమే. స్పష్టమైన సూచనలు, కేంద్రీకృత టూల్స్, మళ్లీ ఉపయోగించగల సందర్భం, స్పష్టమైన ఆపే షరతులు లూప్‌లను, వృథా ఖర్చును తగ్గించగలవు. మోడల్, వర్క్‌ఫ్లోను పనికి సరిపోల్చడమే లక్ష్యం: చిన్న లేదా వేగమైన మోడళ్లు నాణ్యత ప్రమాణాన్ని చేరినప్పుడు వాటిని ఉపయోగించండి; క్లిష్టమైన, అనిశ్చితమైన లేదా అధిక-ప్రముఖత గల పనికి అత్యాధునిక ఇంటెలిజెన్స్‌ను కేటాయించండి.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాయకులు ఏ AI పని స్కేల్ కావచ్చో నిర్ణయించే ఆపరేటింగ్ లేయర్‌గా గవర్నెన్స్‌ను చూడాలి. ChatGPT ఏ సందర్భాన్ని ఉపయోగించవచ్చు, ఏ టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఏ చర్యలు తీసుకోవచ్చు, ఎక్కువ రిస్క్ ఉన్న దశలను ఎవరు ఆమోదిస్తారు, బృందాలు విలువైన వర్క్‌ఫ్లోలను కనుగొన్నప్పుడు అదనపు సామర్థ్యాన్ని ఎలా మంజూరు చేయాలి అనేవి నిర్వచించడం ప్రాయోగిక పని.

బృందాలు ఎంటర్‌ప్రైజ్ సిస్టమ్‌ల అంతటా పనిచేయగల ప్లగిన్‌లు, కనెక్టర్‌లు, కంప్యూటర్ యూజ్ మరియు ఇతర అత్యాధునిక సామర్థ్యాలను స్వీకరించినప్పుడు ఇది మరింత ముఖ్యమవుతుంది. ChatGPT Work⁠ యాక్సెస్, ఆమోదించిన సందర్భం, కనెక్ట్ చేసిన టూల్స్, అనుమతించిన చర్యలు, వినియోగం, ఖర్చుకు అడ్మిన్‌లకు కేంద్రీకృత నియంత్రణలను ఇస్తుంది. వర్క్‌స్పేస్ డిఫాల్ట్‌లు, గ్రూప్ పరిమితులు, వ్యక్తిగత ఓవర్‌రైడ్‌లు, ప్రాజెక్ట్ సందర్భంతో కూడిన సమీక్ష అభ్యర్థనలు వంటి ఖర్చు నియంత్రణలు పరిమితులను విస్తృతంగా పెంచకుండా అధిక-విలువ పనికి మద్దతు ఇవ్వడానికి నాయకులకు సహాయపడతాయి.

ప్రాధాన్య డిప్లాయ్‌మెంట్‌ల కోసం, OpenAI యొక్క AI డిప్లాయ్‌మెంట్ ఇంజినీర్లు⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) పనితీరు, ఖర్చు సామర్థ్యం రెండింటినీ మెరుగుపరచడానికి మూల్యాంకనలు, ఆర్కిటెక్చర్, లేటెన్సీ, విశ్వసనీయత, వర్క్‌ఫ్లో రూపకల్పనపై కస్టమర్‌లతో నేరుగా పని చేయగలరు. గోప్యత, గవర్నెన్స్ ఆ పని ప్రారంభం నుంచే భాగం కావాలి: సున్నితమైన వర్క్‌ఫ్లోలు స్కేల్ కావడానికి ముందు సరైన యాక్సెస్ నియంత్రణలు, రిటెన్షన్ విధానం, కంప్లయన్స్ దృశ్యత, ఆమోద మార్గాలు అవసరం. వర్తించే చోట, జీరో డేటా రిటెన్షన్⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) ఎంపికలు సహా OpenAI ఎంటర్‌ప్రైజ్ గోప్యతా నియంత్రణలు, అధిక-నమ్మక వాతావరణాల్లో AIని డిప్లాయ్ చేయడంలో కస్టమర్‌లకు సహాయపడగలవు.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాయకులు AI పెట్టుబడులను పోర్ట్‌ఫోలియోగా నిర్వహించాలి: రోజువారీ ఉత్పాదకత కోసం విస్తృత యాక్సెస్, పునరావృత పనిని మెరుగుపరిచే ఫంక్షన్-నిర్దిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలు, అలాగే కంపెనీకి చెందిన ప్రత్యేక సందర్భం చుట్టూ నిర్మించిన తక్కువ సంఖ్యలో వ్యూహాత్మక పందాలు. గణనీయమైన స్థాయిలో పునరావృతమయ్యే, స్పష్టమైన యాజమాన్యం ఉన్న, నాణ్యత, రిస్క్, వ్యాపార విలువల పరంగా కొలవగల వర్క్‌ఫ్లోలే బలమైన అభ్యర్థులు.

నిధులు పరిపక్వతను అనుసరించాలి. అన్వేషణ దశలో మోడల్ పనిని నిర్వహించగలదా అని పరీక్షించాలి; ధృవీకరణ దశలో స్పష్టమైన నాణ్యత ప్రమాణంతో ప్రతినిధి కేసులను పరీక్షించాలి; ఉత్పత్తి నిధులు స్కేల్ చేయడానికి అవసరమైన ఇంటిగ్రేషన్‌లు, నియంత్రణలు, విశ్వసనీయత, మార్పు నిర్వహణకు మద్దతు ఇవ్వాలి. ఐడెంటిటీ, విశ్వసనీయ కనెక్టర్‌లు, క్యురేట్ చేసిన జ్ఞానం, మూల్యాంకనలు, పరిశీలన సామర్థ్యం, మోడల్ రౌటింగ్, మళ్లీ ఉపయోగించగల ఏజెంట్ నమూనాలు వంటి పంచుకునే సామర్థ్యాలకు కేంద్రంగా నిధులు కేటాయించాలి; అప్పుడు ప్రతి కొత్త వర్క్‌ఫ్లోను ప్రారంభించడం సులభం, సురక్షితం అవుతుంది.

ఒక వర్క్‌ఫ్లో తన విలువను నిరూపించిన తర్వాత, నాయకులు ఉత్పత్తి, సామర్థ్యం, మద్దతు మోడల్‌ను దాని డిమాండ్‌కు సరిపోల్చాలి. ChatGPT Work⁠ చాట్, కోడింగ్, ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోలు, కనెక్టర్‌లు, ప్లగిన్‌లు, Computer Use, అడ్మినిస్ట్రేషన్ కోసం సిద్ధంగా ఉన్న సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. ఆ అంశాలు భిన్నమైన విలువను సృష్టించే చోట, కంపెనీలు యాజమాన్య డేటా, అనుమతులు, మూల్యాంకనలు, వర్క్‌ఫ్లో లాజిక్‌తో ఆ పునాదిని విస్తరించగలవు.

ఉత్పత్తి వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం, వాణిజ్య నిర్మాణం వినియోగ నమూనాలకు సరిపోవాలి: యాక్సెస్ నిర్ధారణ అవసరమైన ఉత్పత్తి సిస్టమ్‌లు మరియు ఏజెంట్‌ల కోసం గ్యారంటీడ్ కెపాసిటీ⁠, అంచనా వేయగల అధిక-పరిమాణ API వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం స్కేల్ టియర్⁠, అలాగే అసింక్రోనస్ పని లేదా పునరావృత సందర్భం కోసం బ్యాచ్ API⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది), ఫ్లెక్స్ ప్రాసెసింగ్⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) లేదా ప్రాంప్ట్ క్యాషింగ్⁠.

పెద్ద వ్యూహాత్మక డిప్లాయ్‌మెంట్‌ల కోసం, OpenAI Frontier⁠ మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ కంపెనీ⁠(కొత్త విండోలో తెరుచుకుంటుంది) ఎంటర్‌ప్రైజ్ సిస్టమ్‌ల అంతటా AI సహోద్యోగులను నిర్మించడం, డిప్లాయ్ చేయడం, నిర్వహించడం లో ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లకు సహాయపడగలవు. ప్రతి వర్క్‌ఫ్లో తనకంటూ మౌలిక వసతులను మళ్లీ నిర్మించుకోవాల్సిన అవసరం లేకుండా, నిరూపిత పనిని సరైన ఉత్పత్తి, సామర్థ్యం, మద్దతు మోడల్‌తో స్కేల్ చేయడానికి ఈ విధానం నాయకులకు వీలు కల్పిస్తుంది.