AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಬಿಲಿಯನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಡಾಲರ್ಗಳನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಅನೇಕ ನಿರೀಕ್ಷಿತಕ್ಕಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕೆಲವರು ಅದನ್ನು ಕೋರ್ ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಿದ್ದಾರೆ.
NetApp ಸಿಇಒ ಜಾರ್ಜ್ ಕುರಿಯನ್ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಆಶ್ಚರ್ಯಪಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
CNBC-TV18 ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾ, ಕುರಿಯನ್ AI ಅನ್ನು ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ವೇದಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಅಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳು ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸಿದರು.
“ಇದು ವಿಶಾಲ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ವೇದಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. “ಅದು ನಿಜವಾಗಲು, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತನ್ನ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬೇಕು.”
ಪ್ರತಿ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಶಿಫ್ಟ್ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಕಳೆದ ಮೂರು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮವು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸರ್ವರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಿಂದ ಇಂಟರ್ನೆಟ್, ವರ್ಚುವಲೈಸೇಶನ್, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಈಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದೆ.
ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಲ್ಲಟಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿದವು, ಆದರೆ ದತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಬದಲಾಗಿ ಕ್ರಮೇಣ ಸಂಭವಿಸಿತು.
AI ಇದೇ ಪಥವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕುರಿಯನ್ ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೊದಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
“ಇದು ಕೇವಲ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ,” ಅವರು ಹೇಳಿದರು, ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದರು.
ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರದಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಆ ಸವಾಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತತೆಯಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಕೇವಲ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಉದ್ಯಮದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
ಗ್ರಾಹಕ AI ಉಪಕರಣಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ. ಆದರೆ ಉದ್ಯಮಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕುರಿಯನ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾ, ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಬದಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂದು ಇನ್ನೂ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಉದ್ಯಮವು ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಶಾವಾದವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಅವರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಲೆಗಳಿಂದ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತಾ, ಉದ್ಯಮವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಾಗ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಗಮನಿಸಿದರು.
“ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ರಿಮೋಟ್ ಕೆಲಸವು ಟೆಕ್ ಉದ್ಯಮವು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೋ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಅವರ ಸಂದೇಶವಾಗಿದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಲ್ಲ-ಆದರೆ ಜನರು
AI ಅನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳೆಂದರೆ, ಅನುಷ್ಠಾನವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಕುರಿಯನ್ ನಂಬಿದ್ದಾರೆ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕಠಿಣ ಸವಾಲು ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬಹುದು.
ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿ, ನೆಟ್ಆಪ್ ಅವರು “ರಿವರ್ಸ್ ಮೆಂಟರ್ಶಿಪ್” ಎಂದು ವಿವರಿಸುವುದನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಕಿರಿಯ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಹಿರಿಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
“ಹೆಚ್ಚು ಹಿರಿಯ ಪ್ರತಿಭೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೊಸ ಪ್ರತಿಭೆಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
ಆ ಪೀಳಿಗೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯು ಕಂಪನಿಗಳು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರವೇಶ ಮಟ್ಟದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಕಲಿತರು. AI ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಕಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಈಗ ತಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಹಿಂದೆಯೇ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಒತ್ತು, ಕುರಿಯನ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದರಿಂದ AI- ರಚಿತವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು-AI ಬಳಕೆಯಲ್ಲ
ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ AI AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಪರಿಮಾಣದಂತಹ ಸರಳ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳವಡಿಕೆ.
ಆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಕುರಿಯನ್ ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಬದಲಾಗಿ, AI ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು NetApp ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ಕಂಪನಿಯು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲದಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನೋಡುತ್ತದೆ.
AI ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, AI ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು.
ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ AI ಹೂಡಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆದಾಯವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದರಿಂದ ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಬಹುದು.
AI ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕುರಿಯನ್ ಪ್ರತಿ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು AI ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದರ ವಿರುದ್ಧ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿದರು.
ಗ್ರೀಕ್ ತತ್ವಜ್ಞಾನಿ ಅರಿಸ್ಟಾಟಲ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, “ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಜ್ಞಾನದ ಭ್ರಮೆ” ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.
AI ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
ಅದು ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪಿನ ಸುತ್ತಲಿನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಆಗ ಮಾತ್ರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅನ್ನು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬದಲು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
AI ಅಳವಡಿಕೆಯು ವಿಕಸನೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಲ್ಲ
AI ಅನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಉತ್ಸಾಹವು ಹೆಚ್ಚಿರುವಾಗ, ಕುರಿಯನ್ ಅವರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ತಕ್ಷಣದ ಬದಲಿಗೆ ಉದ್ಯಮದ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಇನ್ನೂ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು, ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI ನಿಜವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಆ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ವರ್ಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲ.
AI ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಈ ಪೀಳಿಗೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿಗಳು ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಪ್ರಚೋದನೆಯಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಗ, ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿ
