एआई कंसल्टेंट कैसे बनें? [वीडियो और क्विज़]

संक्षिप्त उत्तर: AI कंसल्टेंट बनने के लिए, किसी लाइव वर्कफ़्लो पर एक सशुल्क लूप पूरा करें, न कि पदनाम बटोरें। LLM, डेटा रिट्रीवल और मॉडल रिस्क, फिर डिस्कवरी, पायलट प्रोजेक्ट, राइट-अप और इनेबलमेंट प्रक्रिया को आगे बढ़ाएं। यदि सिस्टम, डेटा या काम करने वाले लोगों तक पहुंच न हो, तो प्रोजेक्ट को अस्वीकार कर दें।

चाबी छीनना:

एक चक्र पूरा करें: सशुल्क खोज, एक छोटा पायलट प्रोजेक्ट, एक लेख और सक्षमीकरण पूरा करें।

प्रस्ताव का नामबताइए: कहिए "मैं X को Z के बिना Y करने में मदद करता हूँ" और इसके लिए भुगतान प्राप्त करें।

जवाबदेही: एक जिम्मेदार व्यक्ति का नाम बताएं, निर्णयों का रिकॉर्ड रखें और यह बताएं कि इसके लिए कौन जिम्मेदार है।

पारदर्शिता: सबसे पहले कार्यप्रवाह का मानचित्रण करें; डेमो निदान नहीं है।

दुरुपयोग प्रतिरोध: कभी भी अनिर्धारित सटीकता का वादा न करें या यह न कहें कि जनरेटिव एआई खराब डेटा को ठीक कर देगा।

वह नौकरी जिसका कोई सटीक वर्णन नहीं कर सकता (और यही आपके लिए अवसर का स्रोत है)

यह कोई मामूली तौर पर बेहतर लैपटॉप वाला इंजीनियर नहीं है। मेरा मतलब है, कभी-कभी एक हफ्ते के लिए ऐसा लगता है। फिर थके हुए फाइनेंस लीड के साथ एक शुरुआती इंटरव्यू होता है, डेटा-तैयारी की जाँच होती है जिससे पता चलता है कि तीन स्प्रेडशीट और एक दुआ ही काफी है, और फिर बदलाव प्रबंधन पर चर्चा होती है कि प्रोडक्शन परमिशन के संपर्क में आते ही रिट्रीवल डेमो क्यों बंद हो जाता है।

जो संस्करण अपनी कमाई करता है, वह तीन भीड़भाड़ वाले कमरों के बीच स्थित है:

• नेतृत्व बिना यह जाने कि व्यवसाय वास्तव में क्या चाहता है, यह पूछ रहा है कि "हमारी एआई रणनीति क्या है?"

• ऐसे निर्माता जो दोपहर के भोजन से पहले ही प्रोटोटाइप तैयार कर लेते हैं, और फिर मॉडल-जोखिम संबंधी बहसों में गायब हो जाते हैं।

• ऑपरेटर जिन्हें आपके द्वारा छोड़ी गई हर चीज के साथ जीना पड़ता है

आप ही वह कड़ी हैं जो सबको जोड़ती है। यही तो दुर्लभ बात है। अगर आप एक कार्यशाला का संचालन कर सकते हैं, एक सटीक कार्य योजना लिख ​​सकते हैं, और किसी टीम को किसी ऐसे वर्कफ़्लो में जबरदस्ती LLM डालने से रोक सकते हैं जिसमें केवल एक औपचारिकता पूरी करनी थी, तो आप पहले से ही आधे से ज़्यादा लोगों की तुलना में अधिक रोजगार योग्य हैं।.

इसे समझने का एक अपूर्ण तरीका है, और मैं फिर भी उसी का उपयोग करूँगा: आप एक प्लंबर हैं जिसे बोर्ड को पानी के बारे में समझाना भी है। थके-हारे कमरों में प्रवेश करते हुए भी, आपको अपनी जानकारी को सटीक और प्रभावशाली ढंग से प्रस्तुत करना होगा।.

किसका बिल बनता है (रणनीति, निर्माण और गैर-आकर्षक मध्य भाग)

ग्राहक आपको "एआई के बारे में जानने" के लिए भुगतान नहीं करते हैं। वे तब भुगतान करते हैं जब कोई समस्या इतनी महंगी, राजनीतिक या शर्मनाक हो कि किसी बाहरी व्यक्ति की मदद लेना आंतरिक गतिरोध से सस्ता पड़े।.

तीन बाल्टियाँ हैं, और वे एक दूसरे में रिस रही हैं:

• रणनीति। उपयोग-मामलों का वर्गीकरण, "क्या हमें ऐसा करना चाहिए?", शासन संबंधी रूपरेखाएँ, और ऐसे मॉडल-जोखिम संबंधी चर्चाएँ जो कानूनी विशेषज्ञों को भी सतर्क कर दें। उच्च विश्वास और अविश्वसनीय रूप से आसानी से नकली साबित होने वाली चीज़ें, यदि आप केवल ढाँचों में ही बात करते हैं। ऐसा न करें।

• निर्माण कार्य। प्रोटोटाइप, सह-पायलट, पुनर्प्राप्ति, वर्कफ़्लो डिज़ाइन, हल्का स्वचालन। इससे आपको शुरुआत करने का मौका मिलता है, लेकिन अगर आप अवैतनिक कार्यान्वयन टीम का हिस्सा बन जाते हैं तो आप फंस जाते हैं।

• परिवर्तन प्रबंधन और उसे सक्षम बनाना। कार्ययोजना, प्रशिक्षण, "यह कैसे लागू होगा"। आश्चर्यजनक रूप से, अक्सर यही सबसे अधिक चर्चित और सबसे कम दिखावटी होता है।

त्वरित इंजीनियरिंग का प्रभाव अवश्य दिखता है। लेकिन इस पर अत्यधिक निर्भर न रहें। यह भोजन में चार चांद लगाता है, भोजन का मुख्य तत्व नहीं। डेटा की तैयारी, हितधारकों का सटीक मिलान और एक सुव्यवस्थित खोज प्रक्रिया, किसी चतुर सिस्टम प्रॉम्प्ट की तुलना में कहीं अधिक परियोजनाओं को सफल बनाने में सहायक होगी।

एक छोटी सी विरोधाभासी बात जिससे मैं जूझता रहता हूँ: आपको बेतुकी बात को पहचानने के लिए पर्याप्त दक्षता की आवश्यकता होती है, और परिणाम के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति से पूछे बिना कोई बात न बनाने के लिए पर्याप्त संयम की भी। शायद यही इस कला का सार है, जिसे ठीक से व्यक्त नहीं किया जा सका।.

पांच ऐसे रास्ते जिनके लिए किसी पौराणिक उत्पत्ति कथा की आवश्यकता नहीं है

कोई एक ही सीढ़ी नहीं है। अलग-अलग आवास हैं, और वे लोगों को अलग-अलग तरह से प्रभावित करते हैं। वह चुनें जिसमें आप जीवित रह सकें।.

इनमें से कोई भी नैतिक रूप से बेहतर नहीं है। स्वतंत्र व्यवस्था तब तक आकर्षक लगती है जब तक आप किसी खोज की कीमत गलत न लगा दें। आंतरिक व्यवस्था तब तक सुरक्षित लगती है जब तक आप हर चैटबॉट विचार के लिए नामित जादूगर न बन जाएं।.

एआई कंसल्टेंट कैसे बनें? किसी वास्तविक समस्या से शुरुआत करें, न कि किसी पदनाम से।

एआई कंसल्टेंट कैसे बनें? इस सवाल का सीधा जवाब लगभग अपमानजनक रूप से व्यावहारिक है। पहचानें इकट्ठा करना बंद करें। उन समस्याओं को इकट्ठा करना शुरू करें जिन्हें आप हल कर सकते हैं।.

1. सही मायनों में खतरनाक साबित होने के लिए पर्याप्त दक्षता हासिल करें। एलएलएम, रिट्रीवल, कोपायलट, बुनियादी स्वचालन, जहां मॉडल जोखिम निहित है, इन सभी क्षेत्रों में महारत हासिल करें। आपको कुछ भी शुरू से सीखने की जरूरत नहीं है।

2. किसी लाइव वर्कफ़्लो के पास बैठें। सेल्स ऑप्स, सपोर्ट, फाइनेंस क्लोज़, नॉलेज सर्च। देखें कि काम कहाँ-कहाँ इकट्ठा होता है।

3. एक पूरा चक्र पूरा करें। खोज, एक छोटा पायलट प्रोजेक्ट, खराबी का विवरण, और इसका उपयोग करने वाले मनुष्यों के लिए सहायक सामग्री।

4. अपने प्रस्ताव को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें। "मैं X को Z के बिना Y करने में मदद करता हूँ।" स्पष्ट शब्द का प्रयोग ठीक है। अस्पष्ट शब्द का प्रयोग स्वीकार्य नहीं है।

5. भुगतान प्राप्त करें, भले ही पहला चेक थोड़ा अटपटा लगे। बिना भुगतान वाले "पोर्टफोलियो" कार्य का भुगतान अक्सर नहीं हो पाता।

यदि आपकी पृष्ठभूमि इंजीनियरिंग है, तो आमतौर पर आपकी कमी स्टेकहोल्डर्स और ROI (निवेश पर रिटर्न) की भाषा में होती है। यदि आप रणनीति या संचालन क्षेत्र से आते हैं, तो आपको यह समझने में कठिनाई होती है कि प्रदर्शन कब दिखावा है। दोनों ही मामलों में: एक वास्तविक समस्या लें, उसे पूरा करें और बिना अनावश्यक शब्दों के उसका वर्णन करें।.

मैंने लगभग यहाँ "पर्सनल ब्रांड बनाएं" लिख ही दिया था। लेकिन नहीं लिखूंगा। एक स्पष्ट प्रस्ताव और कुछ ऐसे लोग जो आपका कॉल उठा लें, वो उस कंटेंट मशीन से कहीं बेहतर हैं जो कभी बिल नहीं भेजती। असल मेहनत प्रस्ताव से कहीं ज़्यादा पेचीदा है। यही सफलता की राह है।.

बिना दरवाजा बंद किए एक विशिष्ट क्षेत्र चुनें

खैर। जगहें।.

विशिष्ट सलाह आमतौर पर या तो "एक ICP चुनें या असफल हो जाएं" या "सामान्य बने रहें" होती है। दोनों ही बातें आधी-अधूरी सच हैं और थोड़ी परेशान करने वाली हैं। यहाँ काम करने वाला विशिष्ट क्षेत्र अक्सर कार्यप्रवाह + खरीदार होता, न कि आदर्श परिवार। सहायता टीम के नेता टिकटों के ढेर में डूबे रहते हैं। संचालन टीमें जटिल कार्यों में उलझी रहती हैं। जोखिम प्रबंधन टीम के लोगों को ऐसे शासन की आवश्यकता होती है जो नब्बे पृष्ठों की पीडीएफ न हो जिसे कोई पढ़ता ही न हो।

आप बाद में बदलाव कर सकते हैं। शुरुआत में, एक विशिष्ट क्षेत्र एक फिल्टर की तरह होता है, कोई बंधन नहीं। खुद को इस दायरे में सीमित न रखें कि "मैं सिर्फ वही टूल इस्तेमाल करता हूँ जो मैंने पिछले महीने सीखा था।" टूल बदलते रहते हैं। डेटा की तैयारी, बदलाव प्रबंधन और किसी पायलट प्रोजेक्ट की सफलता की संभावना जैसे निर्णय समय के साथ बदलते रहते हैं।.

एक और बात, जिसे मैंने गलत जगह पर हाइफ़न लगाकर कहा है क्योंकि मेरे नोट्स ऐसे ही दिखते हैं: एक विशिष्ट क्षेत्र (niche) एक द्वार खोलता है, पिंजरा नहीं। अगर आप खरीदार के पूरे सप्ताह को समझा सकते हैं, तो आप पर्याप्त रूप से विशेषज्ञ हैं।.

पहले ग्राहक, प्रमाण और शुरुआती पोर्टफोलियो की अजीबोगरीब समस्या

यह वो हिस्सा है जो किसी को पसंद नहीं आता। आपको सबूत चाहिए। आपके पास वो सबूत नहीं हैं जो खरीदार मांगते हैं। पहला पेड प्रोजेक्ट आमतौर पर किसी जटिल वर्कफ़्लो का ऑडिट होता है, न कि कोई बहुत बड़ा और चुनौतीपूर्ण मॉडल। यह सामान्य बात है।.

जब आपके पास कोई आकर्षक केस स्टडी न हो तो सबूत के तौर पर क्या काम करता है:

• एक सीमित दायरे वाला निदान: प्रणालियाँ, डेटा की तैयारी, और यह कि कहाँ एलएलएम मददगार होगा और कहाँ यह नीति को भ्रमित कर देगा।

• एक कार्यशाला जो मालिकों के साथ क्रमबद्ध उपयोग मामलों का निर्माण करती है, न कि केवल विचारों का मंथन करने वाली भित्ति चित्र।

• एक छोटा पायलट प्रोजेक्ट जिसमें पूरा होने में लगने वाले समय का पहले और बाद का अंतर दिखाया गया है - आंकड़ों को स्थानीय और वास्तविक रखें, काल्पनिक नहीं।

• सक्षम बनाना: एक संक्षिप्त कार्यप्रणाली जिसे टीम आपके जाने के बाद भी इस्तेमाल करती रहेगी

आप अपने पहले ग्राहकों तक कैसे पहुंचेंगे: पूर्व सहकर्मी जो आप पर पहले से ही भरोसा करते हैं (ज्यादातर लोग इसी तरह शुरुआत करते हैं, आइए दिखावा न करें); यदि आप पहले से ही संचालन का काम करते हैं तो उससे संबंधित काम; एक ऐसी टीम के लिए आंशिक समय जिसे सप्ताह में एक दिन किसी बुद्धिमान व्यक्ति की आवश्यकता होती है।.

पोर्टफोलियो बनाने की कोशिश न करें। बल्कि, समस्या की एक सटीक कहानी बनाएं, जिसमें आपने क्या कोशिश की, क्या असफल रहा और आगे आप क्या करेंगे, ये सब शामिल हो। सतही बातों से प्रभावित होने वाले खरीदार बनावटीपन को पहचान लेते हैं। वे आमतौर पर इस बात को सम्मान देते हैं कि "यह इसलिए काम नहीं किया क्योंकि आपके पास मौजूद डेटा बेकार था।"

यह थोड़ा अतिशयोक्तिपूर्ण है: आपके पहले तीन ग्राहक आपको किसी भी कोर्स से कहीं अधिक सिखाते हैं। फिर भी, एक ऐसा कोर्स जो आपको पायलट प्रोजेक्ट लॉन्च करने के लिए बाध्य करता है, वह भी कम नहीं है। मैं अपनी बात थोड़ी वापस लेता हूँ।.

मूल्य निर्धारण, अग्रिम शुल्क और बिना दिखावटी लगे मना करने का तरीका

मूल्य निर्धारण में कुशल लोग भी हिचकिचाते हैं। वे नए होने के कारण छूट देते हैं। फिर उन्हें काम से चिढ़ होने लगती है। और फिर काम में लापरवाही होने लगती है।.

• घंटों की नहीं, निर्णय की कीमत तय करें। किसी बड़ी उलझन को सुलझाने वाली खोज कुछ दिनों का काम नहीं होती।

• रिटेनर अनुबंध सक्षमीकरण, शासन संबंधी नियमित जांच और आंशिक परामर्श के लिए उपयुक्त हैं। लेकिन यदि क्लाइंट बिना किसी ज़िम्मेदार व्यक्ति के निर्माण कार्य शुरू करना चाहता है, तो ये अनुबंध अनुपयुक्त साबित होते हैं।

• कार्य योजना (SOW) में यह स्पष्ट रूप से बताया जाना चाहिए कि "कार्य पूरा होने" का क्या अर्थ है। यदि आप इसे लिख नहीं सकते, तो आप इसकी कीमत भी निर्धारित नहीं कर सकते। बस इतना ही।

• जब आपसे केवल "हमें एक एआई रणनीति बनाकर दीजिए" जैसा अनुरोध किया जाए और आपको सिस्टम, डेटा या काम करने वाले लोगों तक पहुंच न दी जाए, तो मना कर दें ।

दैनिक दरें सीधी-सादी होती हैं, लेकिन इनसे प्रोजेक्ट का दायरा कम नहीं होता। हाइब्रिड मॉडल आम है: पहले सशुल्क खोजबीन, फिर एक निश्चित पायलट प्रोजेक्ट, और अगर वे आपको आगे भी रखना चाहते हैं तो एक रिटेनर। मैं आपको झूठे आंकड़े नहीं बताऊंगा। जो कोई भी सार्वभौमिक दैनिक दर को तथ्य के रूप में बताता है, वह कुछ न कुछ गलत बेच रहा है। अपने क्षेत्र में इसी तरह के सलाहकारी कार्यों की लागत पर विचार करें - जैसे उत्पाद सलाहकार, ऑपरेशनल लीड्स आदि।.

नैतिकता, जोखिम और वे वादे जो आपको परेशान करेंगे

यह अनुभाग इसलिए मौजूद है क्योंकि हैंगओवर आ जाता है। ऐसी सटीकता का वादा न करें जिसे आप माप नहीं सकते। यह वादा न करें कि "सह-पायलट के लाइव होते ही" पूरी टीम गायब हो जाएगी। यह वादा न करें कि जनरेटिव एआई डेटा-गुणवत्ता की समस्या को ठीक कर देगा, जबकि वास्तव में यह उसे और बढ़ा देगा। ऐसी गोपनीयता का वादा न करें जिसे आपने अभी तक कार्यान्वित नहीं किया है: डेटा कहाँ जाता है, प्रॉम्प्ट कौन लॉग करता है, और क्या संग्रहीत किया जाता है।

मॉडल जोखिम कोई ऐसा नारा नहीं है जिसे आप स्लाइड पर छिड़क दें। इसका सीधा मतलब है, " नियमित कार्यप्रवाह में यह चीज़ निश्चित रूप से गलत।" शासन व्यवस्था इसका कम आकर्षक पहलू है: पहुँच, मूल्यांकन, मानवीय समीक्षा, ऑडिट ट्रेल। यदि आप इसे नज़रअंदाज़ करते हैं, तो उत्पादन के दौरान कोई और इस कमी को खोज निकालेगा।

एक और छोटी सी नैतिक बात भी है: किसी ग्राहक को किसी बड़े प्रोग्राम में शामिल होने के लिए डराएं नहीं, जबकि दो सप्ताह में वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करना ही काफी हो सकता है। किसी कस्टम रिट्रीवल स्टैक को बेचने की कोशिश न करें, जबकि असली समस्या बेहतर खोज अनुमतियाँ हों।.

एक थोड़ी अटपटी उपमा: नैतिकता के बिना एआई कंसल्टिंग एक ऐसा अलार्म है जो माचिस भी बेचता है। सुनने में तो अच्छा लगता है, लेकिन असल में नहीं। एक सफल डेमो के बाद आपसे कहा जाएगा कि "इसे सीधे प्रोडक्शन में डाल दो"। मूल्यांकन और मॉडल के अचानक खराब होने पर किसकी जिम्मेदारी होगी, इस बारे में धीरे-धीरे बातचीत करें।.

जब डेमो निदान नहीं होता

उपकरण आकर्षक होते हैं। वे आपको तेज दिखाते हैं। हितधारक ताली बजाते हैं। फिर सोमवार आ जाता है।.

एक डेमो इस सवाल का जवाब देता है कि "क्या यह स्टैक एक विश्वसनीय आउटपुट दे सकता है?" एक डायग्नोसिस इस सवाल का जवाब देता है कि "क्या इस संगठन को इस डेटा, इन लोगों और इस जोखिम उठाने की क्षमता के साथ इसका उपयोग करना चाहिए?" अलग-अलग खेल।.

इन संकेतों पर ध्यान दें: कोई भी आपको वर्तमान प्रक्रिया को शुरू से अंत तक नहीं दिखा सकता; "नॉलेज बेस" एक साझा ड्राइव का दलदल है जिसका कोई मालिक नहीं है; सफलता का मतलब है "हमने कुछ लॉन्च किया"; सह-पायलट एक ऐसे वर्कफ़्लो पर बैठा है जो पहले से ही गैर-एआई कारणों से विफल हो चुका है।.

अक्सर आपका काम कमरे की गति को धीमा करना होता है। इसलिए नहीं कि आप बहुत संजीदा हैं, बल्कि इसलिए कि एक खराब पायलट पूरे माहौल को बिगाड़ देता है। खोजबीन को गंभीरता से लें। कार्यप्रवाह का खाका तैयार करें। अगर कुछ गलत होता है तो किसे दोषी ठहराया जाएगा, यह पूछें। फिर आवश्यक उपकरण चुनें।.

निर्णय ही उत्पाद है। स्टैक ही पोशाक है। मैं यह बात अच्छी तरह जानता हूँ कि एक सटीक प्रोटोटाइप भी उन दरवाजों को खोल सकता है जो एक मेमो कभी नहीं खोल सकता। डेमो का उपयोग निदान के भीतर प्रमाण के रूप में करें, विकल्प के रूप में नहीं। यह अपना महत्व साबित करता है; स्थिति के अनुसार, एक लाइव रिट्रीवल टेस्ट एक पॉलिश किए हुए डेक से बेहतर होता है। स्थिति को समझें। फिर भी टेस्ट करें।.

संचालन, अनुबंध, डिलीवरी: काम का वह हिस्सा जो ग्लैमरस नहीं है।

अगर आप स्वतंत्र रूप से या स्टूडियो के रूप में काम करते हैं, तो व्यवसाय आपकी कंसल्टिंग को हथियाने की कोशिश करेगा। इनबॉक्स, बिल, अनुबंध, "क्या आप बस एक कॉल पर आ सकते हैं?"

न्यूनतम वयस्क सेटअप:

• एक सरल अनुबंध: कार्यक्षेत्र, बौद्धिक संपदा अधिकार, गोपनीयता, डेटा प्रबंधन, समाप्ति

• हर मुलाकात के लिए एक ही सूचना (एसओडब्ल्यू) देनी होगी, चाहे वो आपके पसंद के लोगों के लिए ही क्यों न हो। खासकर उन लोगों के लिए जिन्हें आप पसंद करते हैं।.

• एक व्यवस्थित प्रस्तुति: साप्ताहिक टिप्पणी, निर्णय लॉग, जोखिम। एकदम सटीक। बेहतरीन।.

• वे दस्तावेज़ जो आपके डाउनलोड फ़ोल्डर में नहीं हैं, साथ ही उन सिस्टमों के लिए पहुँच नियम जिन्हें आप एक्सेस करते हैं

कार्य निष्पादन ही प्रतिष्ठा का आधार होता है। दस्तावेज़ पढ़कर ही उपस्थित हों। कार्यशालाओं के बीच में अनुपस्थित न रहें। यदि कोई पायलट प्रोजेक्ट विफल हो जाता है, तो स्थिति की जानकारी देने के बहाने बाद में माफी मांगने के बजाय, विकल्पों के साथ इसकी सूचना पहले ही दे दें।.

अगर आप चले जाते हैं और सिर्फ आप ही उस काम को संभाल सकते हैं, तो आपने सलाह नहीं ली; आप दैनिक वेतन पर काम करने वाले एक अड़चन बन गए। सिखाएं, दस्तावेज़ बनाएं, सौंप दें।.

अंततः इस रास्ते का सार क्या है?

तो हाँ, AI कंसल्टेंट कैसे बनें? इस सवाल का जवाब थोड़ा नीरस है। AI स्टैक को इतनी अच्छी तरह समझें कि उसमें मौजूद बनावटीपन को पहचान सकें। किसी लाइव वर्कफ़्लो में शामिल हों। एक लूप पूरा करें। निर्णय के लिए शुल्क लें। दिखावे से दूर रहें।.

यह रास्ता कोई कोर्स, बैज या प्रोफाइल हेडलाइन का नया रूप नहीं है। यह सशुल्क, सीमित समस्याओं का एक समूह है, जहाँ आपने AI रणनीति, स्वचालन या ऐसे सह-पायलट के बारे में बेहतर निर्णय लेने में मनुष्यों की मदद की, जिनका अस्तित्व अभी तक होना ही नहीं चाहिए था। फिर एक और।.

मॉडल-रिस्क मीटिंग में सबसे बुद्धिमान व्यक्ति होना ज़रूरी नहीं है। आपको बस इतना करना है कि स्लाइड्स खत्म होने के बाद भी आप अपने काम को समझा सकें। ऐसा होना बहुत दुर्लभ है, और शुरुआत के लिए इतना ही काफी है।.

वास्तविक उदाहरण: पहले सशुल्क अनुबंध के रूप में दो सप्ताह का सहायता संबंधी अनुभव प्राप्त करना।

परिदृश्य

माया 34 वर्ष की हैं। उन्होंने एक क्षेत्रीय बीमा ब्रोकर में छह साल तक संचालन विभाग में काम किया। जब कोपायलट परीक्षण में पॉलिसी की शब्दावली के बारे में आत्मविश्वास से भरा, लेकिन गलत जवाब आया, तो उनके सहकर्मी उनसे संपर्क करते थे। वह कार्यशाला का संचालन कर सकती हैं, संक्षिप्त रिपोर्ट लिख सकती हैं और यह बता सकती हैं कि किसी कार्यप्रवाह में मॉडल के बजाय चेकबॉक्स की आवश्यकता है या नहीं। वह किसी भी चीज़ को बिल्कुल शुरुआत से प्रशिक्षित नहीं कर सकतीं, और वह ऐसा होने का दिखावा भी नहीं करतीं।.

मार्च में वह फ्रीलांस काम करने के लिए निकल जाती है। कोई इनबाउंड इंजन नहीं है। डैन, जो पहले उनके सहकर्मी थे, अब मैनचेस्टर की 180 कर्मचारियों वाली बी2बी एसएएएस कंपनी नॉर्थलाइन में ग्राहक सहायता प्रमुख हैं। चार एजेंट हैं। एक साझा ड्राइव है जिसका कोई मालिक नहीं है। चैटबॉट का परीक्षण चल रहा है और नेतृत्व टीम पहले से ही सभी कर्मचारियों की बैठक में इसके बारे में बात कर रही है। एजेंटों ने चुपचाप इसे खोलना बंद कर दिया है। डैन को अगली संचालन बैठक से पहले मदद चाहिए, न कि अपने पदनाम का नाम बदलना।.

माया कोई "एआई रणनीति" नहीं बेचती। वह दो सप्ताह की एक निश्चित खोज प्रक्रिया बेचती है: व्यवहार में किसी समस्या का समाधान कैसे होता है, इसका खाका तैयार करना, यह बताना कि जनरेटिव एआई कहाँ मददगार होगा और कहाँ गड़बड़ पैदा करेगा, और एक नामित मालिक के साथ एक सीमित पायलट प्रोजेक्ट की सिफारिश करना। यदि खोज का परिणाम "अनुमतियों को ठीक करना और छूटे हुए लेख लिखना" है, तो यही अंतिम परिणाम होता है। डैन निर्णय के लिए भुगतान करता है, न कि उस प्रोटोटाइप के लिए जिसका उसने अभी तक दायरा तय नहीं किया है।.

सलाहकार को क्या चाहिए

• एक पृष्ठ का कार्य विवरण जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं: वर्कफ़्लो मैप, उपयोग मामलों की सूची जिसमें उनके मालिक भी शामिल हैं, पायलट प्रोजेक्ट के लिए स्वीकृति या अस्वीकृति, और दो पृष्ठ का विवरण जिसमें बताया गया है कि क्या समस्या उत्पन्न कर सकता है।

• "मैं कैसे करूँ / नीति क्या है" प्रकार के 12 हाल ही में बंद किए गए टिकटों तक पहुंच, जिनमें ग्राहकों के नाम हटा दिए गए हैं।

• हेल्प सेंटर, शेयर्ड ड्राइव और छोड़े गए चैटबॉट ट्रांसक्रिप्ट लॉग तक केवल पढ़ने की पहुँच।

• दो एजेंटों, टीम लीड और सैद्धांतिक रूप से नॉलेज बेस के मालिक के रूप में जिसके पास भी स्वामित्व है (हो सकता है कि कोई भी न हो; यह एक निष्कर्ष है) के साथ प्रत्येक सत्र में 45 मिनट का समय दिया जाएगा।

• डैन को निर्णय लेने वाले के रूप में नियुक्त किया गया है, और दूसरे सप्ताह में उन्हें सिफारिश को स्वीकार या अस्वीकार करने का मौका दिया जाएगा।

• लिखित रूप में एक डेटा नियम: उपभोक्ता उपकरणों में ग्राहक का कोई व्यक्तिगत डेटा नहीं, उत्पादन संबंधी कोई लेखन कार्य नहीं, ग्राहक-संबंधी किसी भी चीज़ की मानवीय समीक्षा अनिवार्य।

• एक सरल निर्णय लॉग। नीरस। जैसे ही कोई पूछे "हमने सीधे बॉट क्यों नहीं लॉन्च किया?"

उदाहरण निर्देश

माया इसे कार्य विवरण में, सामान्य भाषा में लिखती है, न कि प्रॉम्प्ट बॉक्स में:

आप मुझे नॉर्थलाइन की ग्राहक सहायता प्रक्रिया का विश्लेषण करने के लिए नियुक्त कर रहे हैं, न कि चैटबॉट स्थापित करने के लिए। दस कार्य दिवसों में मैं (1) वर्तमान प्रक्रिया का अवलोकन करूँगा, (2) यह बताऊँगा कि किन चरणों में लेख, अनुमतियाँ या हस्तांतरण की कमी के कारण देरी हो रही है, (3) यह निर्धारित करूँगा कि कहाँ एक सहायक उत्तर तैयार कर सकता है और कहाँ भाषा मॉडल अनुपयुक्त उपकरण है, और (4) एक पायलट प्रोजेक्ट की अनुशंसा करूँगा जिसमें एक मालिक, एक समाप्ति नियम और 12 टिकटों का एक परीक्षण सेट शामिल होगा। मैं ग्राहकों के सामने कुछ भी प्रस्तुत नहीं करूँगा। मैं कर्मचारियों की संख्या में बचत का वादा नहीं करूँगा। यदि चैटबॉट परीक्षण सही नहीं पाया जाता है, तो मैं टिकटों से प्राप्त साक्ष्यों के आधार पर यह बात कहूँगा, न कि किसी रूपरेखा के आधार पर।.

यदि नॉर्थलाइन बाद में पुनर्प्राप्ति परीक्षण करना चाहती है, तो उपकरण के लिए निर्देश भी उतने ही संक्षिप्त हैं:

इस टिकट का उत्तर देते समय केवल लिंक किए गए सहायता केंद्र लेखों का ही उपयोग करें। लेख का शीर्षक उद्धृत करें। यदि उत्तर उन लेखों में नहीं है, तो "संग्रह में नहीं है" लिखकर रुक जाएं। रिफंड की समय सीमा, क्षेत्रीय अपवाद या SLA आंकड़े मनगढ़ंत न बनाएं।.

वह दूसरा पैराग्राफ मसाला है। कार्य विवरण ही मुख्य भोजन है।.

एक अच्छा ड्राफ्ट इस तरह दिखता है: "कॉर्पस में नहीं है। 40 लेखों में रिफंड की अवधि का उल्लेख नहीं है। बिलिंग प्लेबुक से संपर्क करें।" एक खराब ड्राफ्ट इस तरह दिखता है: "आप मानक के अनुसार 14 दिन के रिफंड के पात्र हैं। मैंने इसे स्वीकृत कर दिया है।" अंतर ही सारा जोखिम है।.

इसका परीक्षण कैसे करें

अपनी खोज को पूर्ण घोषित करने से पहले, माया कमरे में मौजूद दोनों एजेंटों के साथ एक छोटा, अप्रिय परीक्षण करती है।.

• बारह बंद टिकट, एक ही प्रकार के, टिकट खुलने से लेकर "मेरे पास वह अंश है जिसे मैं भेजना चाहता हूँ" तक के समय को फोन के स्टॉपवॉच से मापा गया।

• प्रत्येक टिकट के लिए: क्या छोड़े गए चैटबॉट ने कोई उपयोगी उत्तर दिया, कोई गलत उत्तर दिया, या ऐसा कुछ भी नहीं दिया जो एजेंट भेज सके?

• किसी भी पुनर्प्राप्ति परीक्षण के बाद: क्या मसौदे में किसी वास्तविक लेख का हवाला दिया गया है, और क्या उस लेख में यह बात कही गई है?

• वह जानबूझकर ऐसे मामले खड़ा करती है जो अपवाद पैदा करते हैं: किसी के दिमाग में बैठा क्षेत्रीय अपवाद, धन वापसी का अनुरोध, एक टिकट जो वास्तव में बिलिंग विवाद है, एक प्रश्न जिसका लेख दो साल पुराना है।

• स्वयं इस कार्य के लिए स्वीकृति: डैन एक अनुशंसित अगला कदम, एक ज़िम्मेदार व्यक्ति और नेतृत्व से कहने के लिए एक ऐसा वाक्य बता सकता है जिसे बढ़ा-चढ़ाकर पेश किए बिना कहा जा सके।

अगर वह बेसलाइन का समय निर्धारित नहीं कर पाती है, तो बाद में समय बचाने की बात करने का उसे कोई हक नहीं है। अगर किसी के पास मूल डेटा का स्वामित्व नहीं है, तो पायलट का काम "सह-पायलट नियुक्त करना" नहीं है। बल्कि, "मालिक का नाम तय करो या काम रोक दो" है।

परिणाम

यह एक काल्पनिक परीक्षण सेटअप से प्राप्त उदाहरण परिणाम है, न कि नॉर्थलाइन द्वारा प्रकाशित आंकड़ा।.

मान्यताएँ: 12 नीति-आधारित टिकट; दो एजेंट; शैडोइंग के दौरान स्टॉपवॉच से समय का मापन, जिसमें साझा ड्राइव में खोज भी शामिल है; पुनर्प्राप्ति परीक्षण में केवल 40 साफ-सुथरे हेल्प-सेंटर लेखों का उपयोग किया गया; प्रत्येक मसौदे को स्वीकार्य माने जाने से पहले तीन-बिंदु वाली चेकलिस्ट (सही नीति, उद्धृत स्रोत, कोई अतिरिक्त मनगढ़ंत खंड नहीं) को पास करना आवश्यक था।.

आधारभूत स्तर, पहला सप्ताह: उपयोगी जानकारी प्राप्त करने का औसत समय 14 मिनट था। 12 टिकटों में से सात के लिए सहकर्मी को स्लैक पर सूचित करना आवश्यक था। मौजूदा चैटबॉट परीक्षण में 12 में से एक भी उत्तर ऐसा नहीं मिला जिसे एजेंट भेजने के लिए तैयार हो। इनमें से दो चैटबॉट उत्तरों में 14 दिन की रिफंड अवधि का उल्लेख किया गया था, जिसका किसी भी लेख में कोई उल्लेख नहीं है।.

90 मिनट के प्रारंभिक सत्र और 40 लेखों के संग्रह पर किए गए परीक्षण के बाद, पहले मसौदे को तैयार करने में औसतन 6 मिनट का समय लगा। उद्धृत लेख की जाँच में 3 मिनट अतिरिक्त लगे, इसलिए इस नमूने में प्रति टिकट कुल समय 9 मिनट रहा। यह 14 टिकटों से 5 मिनट कम है, यानी 12 टिकटों पर कुल 60 मिनट। 12 में से 8 मसौदे पहली समीक्षा में ही चेकलिस्ट के अनुरूप पाए गए। तीन लेख सीधे तौर पर संग्रह में मौजूद नहीं थे (यानी लेख गायब थे)। एक लेख ने क्षेत्रीय अपवाद बनाने की कोशिश की; एजेंट ने इसे पकड़ लिया क्योंकि निर्देश में स्रोत खोलने के लिए कहा गया था।.

ये आंकड़े बताए गए परीक्षण, छोटे नमूने और बिल संबंधी विवादों की तुलना में आसान मामलों पर आधारित एक अनुमानित उदाहरण हैं। ये कर्मचारियों की छंटनी का कारण नहीं हैं, और न ही ये इस बात का प्रमाण हैं कि उत्पादन में "एआई ने हैंडलिंग समय में 36% की बचत की"। समीक्षा का समय भी इसमें शामिल था। उनके पास पहले से मौजूद चैटबॉट न केवल गति में, बल्कि गुणवत्ता में भी खराब था।.

यहां सबसे महत्वपूर्ण बात करियर का नतीजा है। माया को एक सशुल्क लेख, एक वर्कफ़्लो मैप, मूल चैटबॉट पर अस्वीकृति, मालिक के साथ पुनर्प्राप्ति परीक्षण पर सीमित सहमति और एक ऐसा ग्राहक मिला जो उसका फोन उठाने को तैयार है। यह एक संपूर्ण चक्र है। और यह एक ऐसी कहानी भी है जिसे वह बिना किसी अनावश्यक विस्तार के सुना सकती है।.

क्या गलत हो सकता है?

• नेतृत्व अभी भी मूल चैटबॉट को ही चाहता है क्योंकि उसका डेमो देखने में अच्छा था। "अभी नहीं" कहने वाला निदान एक स्लाइड के सामने हार सकता है।.

• यदि किसी के पास ये 40 लेख नहीं हैं, तो वे छह सप्ताह में अप्रचलित हो जाते हैं। फिर उन्हें पुनः प्राप्त करने का प्रयास बेहतर ढंग से किया जाता है।.

• माया काम का एक अस्पष्ट विवरण लिखती है ("सहायता को एआई-तैयार बनाएं") और अवैतनिक कार्यान्वयन टीम बन जाती है।.

• मानव समीक्षा के दौरान "हम इसे बाद में जोड़ देंगे" जैसी प्रतिक्रिया मिलने के कारण एक गलत रिफंड नीति ग्राहक तक पहुंच जाती है।

• ग्राहक की व्यक्तिगत जानकारी सहित टिकट का पाठ उपभोक्ता टूल में पेस्ट किया गया। गोपनीयता का वादा मौखिक था।.

• डैन ने दूसरे महीने में ही नौकरी बदल ली। न कोई मालिक, न कोई स्थायी कर्मचारी, न ही कोई ऐसा व्यक्ति जो पायलट की कमियों को बता सके।.

• वह 5 मिनट की बचत को कंपनी के प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) के रूप में प्रस्तुत करती है। हितधारक संख्या को तो याद रखते हैं, लेकिन नमूना आकार को भूल जाते हैं।.

व्यावहारिक निष्कर्ष

इस प्रक्रिया में एक लाइव वर्कफ़्लो, एक सशुल्क सीमा, एक ऐसा परीक्षण जिसे आप दोबारा चला सकते हैं, और टिकटों में यह कहने की ईमानदारी शामिल है कि भाषा मॉडल गलत उपकरण है। निर्णय लेने की क्षमता ही आपकी खूबी है। पहला पूर्ण चक्र ही आपको नौकरी के योग्य व्यक्ति बनाता है।.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

एक एआई कंसल्टेंट क्या करता है?

यह काम अनुवाद का है। आप संशयपूर्ण माहौल में अड़चन ढूंढते हैं और एक ऐसा पायलट प्रोजेक्ट तैयार करते हैं जिससे किसी को शर्मिंदगी न हो। इसका मतलब रणनीति, निर्माण, सशक्तिकरण या संचालन हो सकता है, साथ ही यह जानना भी कि कब एलएलएम (लाइव लर्निंग मॉनिटरिंग) एक गलत उपकरण है। आप नेतृत्व, तेजी से प्रोटोटाइप बनाने वाले डेवलपर्स और आपके द्वारा छोड़े गए परिणामों को लागू करने वाले ऑपरेटर्स के बीच में होते हैं। एक कार्यशाला आयोजित करें। एक सटीक स्कोप ऑफ़ वर्ड (SOW) लिखें। किसी ऐसे वर्कफ़्लो में एलएलएम को जबरदस्ती न डालें जिसमें केवल खानापूर्ति की आवश्यकता थी।.

एआई कंसल्टेंट कैसे बनें?

पहचान इकट्ठा करना बंद करें। उन समस्याओं को इकट्ठा करना शुरू करें जिन्हें आप हल कर सकते हैं। एलएलएम, रिट्रीवल, कोपायलट, बेसिक ऑटोमेशन और मॉडल रिस्क में इतनी महारत हासिल करें कि आप बिना मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित किए ही बेतुकी बातों को खारिज कर सकें। एक लाइव वर्कफ़्लो के पास बैठें। एक पूरा लूप चलाएं (डिस्कवरी, एक छोटा पायलट, गड़बड़ी का विवरण, इनेबलमेंट), अपने प्रस्ताव को "मैं X को Z के बिना Y करने में मदद करता हूँ" नाम दें और भुगतान प्राप्त करें। एक स्पष्ट प्रस्ताव और कुछ ऐसे लोग जो आपका कॉल उठाएंगे, वे उस कंटेंट मशीन से बेहतर हैं जो कभी बिल नहीं करती।.

क्या मुझे पहले मॉडल को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में महारत हासिल करने की?

नहीं। आपको मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है, और त्वरित इंजीनियरिंग एक मसाला है, भोजन नहीं। डेटा की तैयारी, हितधारकों की मैपिंग और एक सुव्यवस्थित खोज प्रक्रिया एक चतुर सिस्टम प्रॉम्प्ट की तुलना में कहीं अधिक परियोजनाओं को बचाती है। इंजीनियरों को आमतौर पर हितधारकों और ROI (निवेश पर लाभ) से संबंधित भाषा की आवश्यकता होती है। रणनीति और संचालन टीम को यह जानना आवश्यक है कि प्रदर्शन कब सिर्फ दिखावा है। किसी भी स्थिति में, एक वास्तविक समस्या लें, उसे पूरा करें और बिना किसी अनावश्यक विस्तार के उसका वर्णन करें।.

मुझे कौन सा करियर मार्ग चुनना चाहिए: फ्रीलांस, इन-हाउस, स्टूडियो या एजेंसी?

कोई एक निश्चित सीढ़ी नहीं है। स्वतंत्र फ्रीलांसर खोज और पायलट प्रोजेक्ट्स पर मुनाफा कमाते हैं, लेकिन उतार-चढ़ाव आम बात है। छोटे स्टूडियो अपनी टीम बेचते हैं। इन-हाउस एआई लीडर्स को वेतन, पहुंच और नेतृत्व मिलता है। प्रोडक्ट-आधारित सलाहकारी पैकेज में वर्कशॉप और ऑडिट शामिल होते हैं। एजेंसी कॉन्ट्रैक्टर को पाइपलाइन मिलती है, और अगर काम का प्रारूप अस्पष्ट हो तो वे मदद के लिए उपलब्ध हो सकते हैं। स्वतंत्र करियर तब तक आकर्षक लगता है जब तक आप किसी खोज की कीमत गलत तय नहीं कर लेते। इन-हाउस करियर तब तक सुरक्षित लगता है जब तक आप हर चैटबॉट आइडिया के लिए विशेषज्ञ नहीं बन जाते।.

मैं एआई कंसल्टेंट के रूप में अपना विशिष्ट क्षेत्र कैसे चुनूं?

यहां काम आने वाला विशिष्ट क्षेत्र अक्सर कार्यप्रवाह और खरीदार दोनों पर निर्भर करता है, न कि किसी आदर्श परिवार पर। उदाहरण के लिए, सहायता टीम के सदस्य टिकटों के ढेर में फंसे हों, संचालन टीम के सदस्य उलझे हुए कार्यों को संभाल रहे हों, या जोखिम प्रबंधन टीम के सदस्य जिन्हें ऐसे प्रबंधन की आवश्यकता हो जो किसी 90 पृष्ठों की पीडीएफ फाइल न हो जिसे कोई पढ़ता ही न हो। शुरुआत में, विशिष्ट क्षेत्र एक फिल्टर की तरह होता है, टैटू की तरह नहीं। खुद को उस टूल तक सीमित न रखें जो आपने पिछले महीने सीखा था। टूल बदलते रहते हैं, और डेटा की तैयारी, परिवर्तन प्रबंधन और किसी पायलट प्रोजेक्ट की सफलता की संभावना जैसे निर्णय भी बदलते रहते हैं। यदि आप खरीदार के पूरे सप्ताह की योजना समझा सकते हैं, तो आप पर्याप्त रूप से विशेषज्ञ हैं।.

बिना केस स्टडी या आकर्षक पोर्टफोलियो के एआई कंसल्टेंट कैसे बनें?

पहला सशुल्क कार्य आमतौर पर जटिल कार्यप्रवाह का ऑडिट होता है, न कि कोई महत्वाकांक्षी मॉडल। प्रमाण के तौर पर आप सीमित दायरे में निदान कर सकते हैं, कार्यशाला में भाग लेकर संबंधित व्यक्तियों के साथ क्रमबद्ध उपयोग मामलों का विश्लेषण कर सकते हैं, या किसी स्थानीय पायलट प्रोजेक्ट में समय-सीमा का पूर्व-परिणाम दिखा सकते हैं, या फिर एक ऐसी कार्यप्रणाली तैयार कर सकते हैं जिसका उपयोग आपकी टीम आपके जाने के बाद भी करती रहे। अधिकतर लोग पूर्व सहकर्मियों, संबंधित परिचालन कार्यों या सप्ताह में एक दिन अंशकालिक रूप से काम करके शुरुआत करते हैं। कोई पोर्टफोलियो बनाने की ज़रूरत नहीं है। बल्कि, समस्या की एक संक्षिप्त कहानी बनाएं, जिसमें आपने क्या प्रयास किया, क्या असफल रहा और आगे आप क्या करेंगे, यह सब शामिल हो।.

मुझे एआई कंसल्टिंग के काम और फीस का मूल्य निर्धारण कैसे करना चाहिए?

जब संभव हो, तो घंटों के बजाय निर्णय की कीमत तय करें। किसी बड़ी समस्या का समाधान करने वाली खोज कुछ ही दिनों में नहीं हो सकती। रिटेनर (सेवा अवधि) सक्षम करने, शासन संबंधी नियमित निरीक्षण और आंशिक परामर्श के लिए उपयुक्त हैं, लेकिन बिना किसी ज़िम्मेदारी के निर्माण कार्य के लिए उपयुक्त नहीं हैं। कार्य योजना (SOW) में यह स्पष्ट होना चाहिए कि "कार्य पूरा" कैसा दिखता है, क्योंकि यदि आप इसे लिख नहीं सकते, तो आप इसकी कीमत भी तय नहीं कर सकते। हाइब्रिड मॉडल आम है: सशुल्क खोज, फिर एक निश्चित पायलट प्रोजेक्ट, और फिर रिटेनर। एक सार्वभौमिक दैनिक दर का पीछा करने के बजाय, अपने क्षेत्र में इसी तरह के सलाहकारी कार्यों की लागत के करीब रहें।.

मुझे जनरेटिव एआई के बारे में किसी क्लाइंट से क्या वादा कभी नहीं करना चाहिए?

ऐसी सटीकता का वादा न करें जिसे मापा न जा सके, ऐसी टीम का वादा न करें जो सह-पायलट के लाइव होते ही गायब हो जाए, या यह दावा न करें कि जनरेटिव एआई डेटा-गुणवत्ता की समस्या को ठीक कर देगा जबकि वह उसे और बढ़ा देगा। ऐसी गोपनीयता का वादा न करें जिसे आपने लागू नहीं किया है: डेटा कहाँ जाता है, प्रॉम्प्ट कौन लॉग करता है, और क्या रखा जाता है। मॉडल जोखिम तब होता है जब कोई मॉडल विनियमित वर्कफ़्लो में आत्मविश्वास से गलत साबित होता है। शासन व्यवस्था को नज़रअंदाज़ करने पर उत्पादन में कोई और खामी ढूंढ लेगा। किसी ग्राहक को किसी बड़े कार्यक्रम में शामिल होने के लिए डराएँ नहीं, जबकि दो सप्ताह के वर्कफ़्लो रीडिज़ाइन से काम चल सकता है।.

डेमो कब निदान नहीं होता?

एक डेमो से पता चलता है कि क्या कोई स्टैक भरोसेमंद आउटपुट दे सकता है। एक विश्लेषण से पता चलता है कि क्या इस संगठन को इस डेटा, इन लोगों और इस जोखिम क्षमता के साथ इसका उपयोग करना चाहिए। कुछ संकेतों पर ध्यान दें: कोई भी प्रक्रिया को शुरू से अंत तक नहीं दिखा सकता, नॉलेज बेस का कोई मालिक नहीं है, या सह-चालक ऐसे वर्कफ़्लो पर काम कर रहा है जो पहले से ही विफल है। माहौल को शांत करें, वर्कफ़्लो का खाका तैयार करें और पूछें कि अगर कुछ गलत होता है तो किसे दोषी ठहराया जाएगा, फिर टूल्स चुनें। निर्णय ही उत्पाद है। स्टैक एक पोशाक है।.

स्वतंत्र एआई सलाहकारों को किस प्रकार के अनुबंधों और वितरण संबंधी आदतों की आवश्यकता होती है?

यदि आप स्वतंत्र रूप से या स्टूडियो के रूप में काम करते हैं, तो व्यवसाय आपकी परामर्श सेवाओं को हथियाने की कोशिश करेगा। न्यूनतम सेटअप: कार्यक्षेत्र, बौद्धिक संपदा अधिकार, गोपनीयता, डेटा प्रबंधन और समाप्ति को कवर करने वाला एक सरल अनुबंध; प्रत्येक परियोजना के लिए एक कार्यसूची (SOW); साप्ताहिक नोट, निर्णय लॉग और जोखिम; साथ ही ऐसे दस्तावेज़ जो आपके डाउनलोड फ़ोल्डर में न पड़े रहें। दस्तावेज़ पढ़कर ही उपस्थित हों। कार्यशालाओं के बीच अनुपस्थित न रहें। यदि कोई पायलट प्रोजेक्ट विफल होता है, तो विकल्पों के साथ इसकी जानकारी पहले ही दे दें। यदि आप चले जाते हैं और केवल आप ही इसे चला सकते हैं, तो आप दैनिक दर के साथ एक बाधा बन जाएंगे। सिखाएं, दस्तावेज़ तैयार करें और सौंप दें।.

संदर्भ

1. एनआईएसटी - nvlpubs.nist.gov

2. एनआईएसटी - airc.nist.gov

3. आईओसी - ico.org.uk

4. एनसीएससी - www.ncsc.gov.uk

5. माइक्रोसॉफ्ट लर्न - learn.microsoft.com

6. ओपनएआई - डेवलपर्स.ओपनएआई.कॉम

7. OpenAI - त्वरित इंजीनियरिंग - developers.openai.com

आधिकारिक एआई असिस्टेंट स्टोर पर नवीनतम एआई खोजें

हमारे बारे में