अपने व्यवसाय में AI को कैसे शामिल करें

एआई कोई जादू नहीं है। यह उपकरणों, वर्कफ़्लोज़ और आदतों का एक ढेर है, जो एक साथ मिलकर आपके व्यवसाय को चुपचाप तेज़, स्मार्ट और अजीब तरह से ज़्यादा मानवीय बना देते हैं। अगर आप सोच रहे हैं कि अपने व्यवसाय में एआई को कैसे शामिल किया जाए , तो आप सही जगह पर हैं। हम रणनीति का खाका तैयार करेंगे, सही उपयोग के मामले चुनेंगे, और दिखाएंगे कि शासन और संस्कृति कहाँ फिट बैठते हैं ताकि पूरी चीज़ तीन पैरों वाली मेज की तरह डगमगाती न रहे।

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

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अपने व्यवसाय में AI को कैसे शामिल करें ✅

इसकी शुरुआत व्यावसायिक परिणामों से होती है - मॉडल नामों से नहीं। क्या हम हैंडलिंग समय कम कर सकते हैं, रूपांतरण बढ़ा सकते हैं, ग्राहकों की संख्या कम कर सकते हैं, या आरएफपी को आधे दिन तक तेज़ कर सकते हैं... इस तरह के काम।
यह एआई जोखिमों और नियंत्रणों के लिए एक सरल, साझा भाषा का उपयोग करके जोखिम का सम्मान करता है, ताकि कानूनी पक्ष खलनायक न लगे और उत्पाद हथकड़ी में जकड़ा हुआ न लगे। एक हल्का-फुल्का ढाँचा जीतता है। विश्वसनीय एआई के व्यावहारिक दृष्टिकोण के लिए व्यापक रूप से संदर्भित एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचा (एआई आरएमएफ) देखें। [1]
यह डेटा-प्रथम है। साफ़-सुथरा, सुव्यवस्थित डेटा, चतुर संकेतों से बेहतर होता है। हमेशा।
यह निर्माण और खरीद का मिश्रण है। वस्तुगत क्षमताएँ खरीदना बेहतर है; विशिष्ट लाभ आमतौर पर बनाए जाते हैं।
यह लोगों पर केंद्रित है। कौशल उन्नयन और परिवर्तन संचार ही वह गुप्त चीज़ है जो स्लाइड डेक में नहीं मिलती।
यह पुनरावृत्तीय है। आप पहले संस्करण में चूक जाएँगे। कोई बात नहीं। पुनः ढाँचा बनाएँ, पुनः प्रशिक्षित करें, पुनः तैनात करें।

एक छोटा सा किस्सा (ऐसा पैटर्न जो हम अक्सर देखते हैं): 20-30 लोगों की एक सहायता टीम एआई-सहायता प्राप्त उत्तर ड्राफ्ट का संचालन करती है। एजेंट नियंत्रण बनाए रखते हैं, गुणवत्ता समीक्षक प्रतिदिन आउटपुट का नमूना लेते हैं, और दो हफ़्तों के भीतर टीम के पास लहजे के लिए एक साझा भाषा और "बस काम करने वाले" संकेतों की एक छोटी सूची तैयार हो जाती है। कोई वीरता नहीं - बस निरंतर सुधार।

अपने व्यवसाय में AI को कैसे शामिल करें, इसका संक्षिप्त उत्तर : 9-चरणीय रोडमैप 🗺️

एक उच्च-संकेत वाला उपयोग मामला चुनें।
मापने योग्य और दृश्यमान कुछ करने का लक्ष्य रखें: ईमेल ट्राइएज, इनवॉइस निष्कर्षण, बिक्री कॉल नोट्स, ज्ञान खोज, या पूर्वानुमान सहायता। जो नेता एआई को स्पष्ट वर्कफ़्लो रीडिज़ाइन से जोड़ते हैं, वे उन लोगों की तुलना में अधिक लाभप्रद परिणाम देखते हैं जो इसमें हाथ आजमाते हैं। [4]
सफलता को पहले से परिभाषित करें
1-3 मीट्रिक चुनें जिन्हें कोई व्यक्ति समझ सके: प्रति कार्य बचाया गया समय, प्रथम-संपर्क समाधान, रूपांतरण में वृद्धि, या कम वृद्धि।
कार्यप्रवाह का मानचित्र बनाएँ।
पहले और बाद का मार्ग लिखें। एआई कहाँ सहायता करता है और मनुष्य कहाँ निर्णय लेते हैं? हर चरण को एक ही बार में स्वचालित करने के प्रलोभन से बचें।
डेटा की तैयारी की जाँच करें:
डेटा कहाँ है, इसका मालिक कौन है, यह कितना साफ़ है, क्या संवेदनशील है, क्या छिपाना या फ़िल्टर करना ज़रूरी है? यूके आईसीओ का मार्गदर्शन एआई को डेटा सुरक्षा और निष्पक्षता के साथ जोड़ने के लिए व्यावहारिक है। [2]
खरीदें या बनाएँ का निर्णय लें।
सारांश या वर्गीकरण जैसे सामान्य कार्यों के लिए तैयार; मालिकाना तर्क या संवेदनशील प्रक्रियाओं के लिए कस्टम। निर्णय लॉग रखें ताकि आपको हर दो हफ़्ते में फिर से मुकदमा न करना पड़े।
हल्के और जल्दी शासन करें।
जोखिम और दस्तावेज़ शमन के लिए उपयोग के मामलों की पूर्व-जांच के लिए एक छोटे ज़िम्मेदार-एआई कार्य समूह का उपयोग करें। ओईसीडी सिद्धांत गोपनीयता, मज़बूती और पारदर्शिता के लिए एक ठोस आधार हैं। [3]
वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ पायलट प्रोजेक्ट बनाएँ,
एक छोटी टीम के साथ शैडो-लॉन्च करें। मापें, बेसलाइन से तुलना करें, गुणात्मक और मात्रात्मक प्रतिक्रिया एकत्र करें।
क्रियान्वित करें
। प्रशिक्षण को कतार में सबसे ऊपर रखें, बैकलॉग में नहीं।
सावधानीपूर्वक स्केल करें।
आसन्न टीमों और समान वर्कफ़्लोज़ तक विस्तार करें। प्रॉम्प्ट, टेम्प्लेट, मूल्यांकन सेट और प्लेबुक को मानकीकृत करें ताकि जीत चक्रवृद्धि हो।

तुलना तालिका: सामान्य AI विकल्प जिनका आप वास्तव में उपयोग करेंगे 🤝

जानबूझकर अपूर्ण। कीमतें बदलती रहती हैं। कुछ टिप्पणियाँ भी शामिल हैं, क्योंकि, खैर, इंसान।

उपकरण / प्लेटफ़ॉर्म	प्राथमिक दर्शक	मूल्य बॉलपार्क	यह व्यवहार में क्यों काम करता है?
चैटजीपीटी या समान	सामान्य कर्मचारी, सहायता	प्रति सीट + उपयोग ऐड-ऑन	कम घर्षण, तेज़ मूल्य; सारांश, प्रारूपण, प्रश्नोत्तर के लिए बढ़िया
माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट	Microsoft 365 उपयोगकर्ता	प्रति सीट ऐड-ऑन	जहाँ लोग काम करते हैं - ईमेल, दस्तावेज़, टीम - वहाँ रहता है, संदर्भ स्विचिंग को कम करता है
गूगल वर्टेक्स एआई	डेटा और एमएल टीमें	उपयोग आधारित	मजबूत मॉडल ऑप्स, मूल्यांकन उपकरण, उद्यम नियंत्रण
AWS बेडरॉक	प्लेटफ़ॉर्म टीमें	उपयोग आधारित	मॉडल चयन, सुरक्षा स्थिति, मौजूदा AWS स्टैक में एकीकृत
Azure OpenAI सेवा	एंटरप्राइज़ डेवलपमेंट टीमें	उपयोग आधारित	एंटरप्राइज़ नियंत्रण, निजी नेटवर्किंग, Azure अनुपालन फ़ुटप्रिंट
GitHub कोपायलट	इंजीनियरिंग	प्रति सीट	कम कीस्ट्रोक्स, बेहतर कोड समीक्षा; जादू नहीं, पर मददगार
क्लाउड/अन्य सहायक	ज्ञान कार्यकर्ता	प्रति सीट + उपयोग	दस्तावेज़ों, शोध, योजना के लिए दीर्घ-संदर्भ तर्क-आश्चर्यजनक रूप से चिपचिपा
जैपियर/मेक + एआई	ऑप्स और रेवऑप्स	स्तरित + उपयोग	स्वचालन के लिए गोंद; CRM, इनबॉक्स, शीट्स को AI चरणों से कनेक्ट करें
नोशन एआई + विकि	संचालन, विपणन, पीएमओ	प्रति सीट अतिरिक्त	केंद्रीकृत ज्ञान + एआई सारांश; विचित्र लेकिन उपयोगी
डेटारोबोट/डेटाब्रिक्स	डेटा विज्ञान संगठन	उद्यम मूल्य निर्धारण	एंड-टू-एंड एमएल जीवनचक्र, शासन और परिनियोजन टूलिंग

अजीब स्पेसिंग जानबूझकर की गई है। स्प्रेडशीट्स में यही तो ज़िंदगी है।

गहन विश्लेषण 1: AI सबसे पहले कहाँ पहुँचता है - कार्य के अनुसार उपयोग के मामले 🧩

ग्राहक सहायता: एआई-सहायता प्राप्त प्रतिक्रियाएँ, स्वचालित टैगिंग, आशय पहचान, ज्ञान पुनर्प्राप्ति, टोन कोचिंग। एजेंट नियंत्रण बनाए रखते हैं, महत्वपूर्ण मामलों को संभालते हैं।
बिक्री: कॉल नोट्स, आपत्ति-निपटान सुझाव, लीड-योग्यता सारांश, स्वचालित-वैयक्तिकृत आउटरीच जो रोबोटिक नहीं लगता... उम्मीद है।
विपणन: सामग्री ड्राफ्ट, एसईओ रूपरेखा निर्माण, प्रतिस्पर्धी-इंटेल सारांश, अभियान प्रदर्शन स्पष्टीकरण।
वित्त: इनवॉइस पार्सिंग, व्यय विसंगति अलर्ट, विचरण स्पष्टीकरण, नकदी प्रवाह पूर्वानुमान जो कम गूढ़ हैं।
मानव संसाधन एवं एल एंड डी: नौकरी-विवरण ड्राफ्ट, उम्मीदवार स्क्रीन सारांश, अनुरूपित शिक्षण मार्ग, नीति प्रश्नोत्तर।
उत्पाद एवं इंजीनियरिंग: विशिष्ट सारांशीकरण, कोड सुझाव, परीक्षण निर्माण, लॉग विश्लेषण, घटना पोस्टमार्टम।
कानूनी एवं अनुपालन: खंड निष्कर्षण, जोखिम प्राथमिकता, नीति मानचित्रण, बहुत स्पष्ट मानव हस्ताक्षर के साथ एआई-सहायता प्राप्त ऑडिट।
परिचालन: मांग पूर्वानुमान, शिफ्ट शेड्यूलिंग, रूटिंग, आपूर्तिकर्ता-जोखिम संकेत, घटना ट्राइएज।

अगर आप अपना पहला प्रयोग मामला चुन रहे हैं और खरीदारी में मदद चाहते हैं, तो ऐसी प्रक्रिया चुनें जिसमें पहले से ही डेटा हो, जिसकी वास्तविक लागत हो, और जो रोज़ाना हो। तिमाही नहीं। किसी एक दिन नहीं।

गहन विश्लेषण 2: डेटा की तैयारी और मूल्यांकन - एक अप्रभावी आधार 🧱

एआई को एक बहुत ही नकचढ़े इंटर्न की तरह समझिए। साफ-सुथरी जानकारी देने पर यह चमक सकता है, लेकिन अगर आप इसे रसीदों से भरा एक जूता बॉक्स थमा दें, तो यह भ्रमित हो जाएगा। सरल नियम बनाएँ:

डेटा स्वच्छता: फ़ील्ड को मानकीकृत करें, दोहराव को हटाएँ, संवेदनशील कॉलम को लेबल करें, स्वामियों को टैग करें, अवधारण सेट करें।
सुरक्षा स्थिति: संवेदनशील उपयोग के मामलों के लिए, डेटा को अपने क्लाउड में रखें, निजी नेटवर्किंग सक्षम करें, और लॉग प्रतिधारण को प्रतिबंधित करें।
मूल्यांकन सेट: सटीकता, पूर्णता, विश्वसनीयता और टोन का मूल्यांकन करने के लिए प्रत्येक उपयोग मामले के लिए 50-200 वास्तविक उदाहरण सहेजें।
मानव फीडबैक लूप: जहां भी AI दिखाई दे, वहां एक-क्लिक रेटिंग और मुक्त-पाठ टिप्पणी फ़ील्ड जोड़ें।
बहाव जांच: मासिक रूप से या जब आप संकेत, मॉडल या डेटा स्रोत बदलते हैं तो पुनर्मूल्यांकन करें।

जोखिम निर्धारण के लिए, एक सामान्य भाषा टीमों को विश्वसनीयता, व्याख्यात्मकता और सुरक्षा के बारे में शांतिपूर्वक बात करने में मदद करती है। एनआईएसटी एआई आरएमएफ विश्वास और नवाचार के बीच संतुलन बनाने के लिए एक स्वैच्छिक, व्यापक रूप से प्रयुक्त संरचना प्रदान करता है। [1]

गहन विश्लेषण 3: ज़िम्मेदार AI और शासन-इसे हल्का लेकिन वास्तविक बनाए रखें 🧭

आपको किसी गिरजाघर की ज़रूरत नहीं है। आपको एक छोटे से कार्य समूह की ज़रूरत है जिसके पास स्पष्ट टेम्पलेट हों:

उपयोग-मामले का विवरण: उद्देश्य, डेटा, उपयोगकर्ता, जोखिम और सफलता मीट्रिक के साथ संक्षिप्त विवरण।
प्रभाव आकलन: लॉन्च से पहले कमजोर उपयोगकर्ताओं, संभावित दुरुपयोग और शमन की पहचान करना।
मानव-इन-द-लूप: निर्णय सीमा निर्धारित करें। मानव को कहाँ समीक्षा, अनुमोदन या अवहेलना करनी चाहिए?
पारदर्शिता: इंटरफेस और उपयोगकर्ता संचार में लेबल एआई सहायता।
घटना से निपटना: कौन जांच करता है, कौन संवाद करता है, आप कैसे पीछे हटते हैं?

नियामक और मानक निकाय व्यावहारिक आधार प्रदान करते हैं। ओईसीडी के सिद्धांत जीवनचक्र के दौरान मज़बूती, सुरक्षा, पारदर्शिता और मानवीय सहायता (ओवरराइड तंत्र सहित) पर ज़ोर देते हैं - जो जवाबदेह तैनाती के लिए उपयोगी मानदंड हैं। [3] यूके आईसीओ परिचालन संबंधी दिशानिर्देश प्रकाशित करता है जो टीमों को एआई को निष्पक्षता और डेटा-सुरक्षा दायित्वों के साथ संरेखित करने में मदद करता है, और ऐसे टूलकिट प्रदान करता है जिन्हें व्यवसाय बिना किसी अतिरिक्त खर्च के अपना सकते हैं। [2]

गहन विश्लेषण 4: परिवर्तन प्रबंधन और कौशल उन्नयन - निर्णायक 🤝

जब लोग खुद को अलग-थलग या असुरक्षित महसूस करते हैं, तो AI चुपचाप विफल हो जाता है। इसके बजाय ये करें:

वर्णन: बताएं कि एआई क्यों आ रहा है, कर्मचारियों को इससे क्या लाभ होगा, तथा सुरक्षा संबंधी क्या-क्या बातें होंगी।
सूक्ष्म प्रशिक्षण: विशिष्ट कार्यों से जुड़े 20 मिनट के मॉड्यूल लंबे पाठ्यक्रमों को मात देते हैं।
चैंपियन: प्रत्येक टीम में कुछ शुरुआती उत्साही लोगों की भर्ती करें और उन्हें लघु शो-एंड-टेल्स आयोजित करने दें।
गार्डरेल्स: स्वीकार्य उपयोग, डेटा प्रबंधन, तथा उन संकेतों पर एक संक्षिप्त पुस्तिका प्रकाशित करें जिन्हें प्रतिबंधित बनाम प्रोत्साहित किया जाता है।
आत्मविश्वास को मापें: अंतरालों का पता लगाने और अपनी योजना को अनुकूलित करने के लिए रोलआउट से पहले और बाद में छोटे सर्वेक्षण चलाएं।

किस्सा (एक और आम पैटर्न): एक सेल्स पॉड एआई-सहायता प्राप्त कॉल नोट्स और आपत्ति-निपटान संकेतों का परीक्षण करता है। प्रतिनिधि खाता योजना का स्वामित्व बनाए रखते हैं; प्रबंधक कोचिंग के लिए साझा स्निपेट का उपयोग करते हैं। जीत "स्वचालन" नहीं है; बल्कि तेज़ तैयारी और अधिक सुसंगत फ़ॉलो-अप है।

गहन विश्लेषण 5: निर्माण बनाम खरीद - एक व्यावहारिक रूब्रिक 🧮

जब क्षमताएँ कमोडिटीकृत हों, विक्रेता आपसे तेज़ी से आगे बढ़ें, और एकीकरण साफ़-सुथरा हो, तब खरीदें
जब तर्क आपके मोट से संबंधित हो तो निर्माण करें
मिश्रण करें , लेकिन अपने संकेत, मूल्यांकन सेट और ठीक-ठीक मॉडल को पोर्टेबल रखें।
लागत विवेक: मॉडल का उपयोग परिवर्तनशील है; मात्रा स्तरों पर बातचीत करें और बजट अलर्ट पहले ही सेट कर लें।
योजना बदलना: अमूर्तता बनाए रखें ताकि आप कई महीनों तक पुनर्लेखन किए बिना प्रदाताओं को बदल सकें।

हाल ही में मैकिन्से के शोध के अनुसार, टिकाऊ मूल्य हासिल करने वाले संगठन वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन कर रहे हैं (न कि केवल उपकरण जोड़ रहे हैं) और वरिष्ठ नेताओं को एआई गवर्नेंस और ऑपरेटिंग-मॉडल परिवर्तन के लिए जिम्मेदार बना रहे हैं। [4]

गहन विश्लेषण 6: ROI मापना - वास्तविक रूप से क्या ट्रैक करना है 📏

बचाया गया समय: प्रति कार्य मिनट, समाधान में लगने वाला समय, औसत हैंडलिंग समय।
गुणवत्ता में सुधार: आधार रेखा की तुलना में सटीकता, पुनः कार्य में कमी, एनपीएस/सीएसएटी डेल्टा।
थ्रूपुट: कार्य/व्यक्ति/दिन, संसाधित टिकटों की संख्या, भेजी गई सामग्री।
जोखिम की स्थिति: चिह्नित घटनाएं, ओवरराइड दरें, पकड़े गए डेटा-एक्सेस उल्लंघन।
अपनाना: साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता, ऑप्ट-आउट दरें, शीघ्र-पुनः उपयोग गणना।

आपको ईमानदार बनाए रखने के लिए दो बाजार संकेत:

अपनाना वास्तविक है, लेकिन उद्यम-स्तरीय प्रभाव में समय लगता है। 2025 तक, सर्वेक्षण किए गए लगभग 71% संगठनों ने कम से कम एक कार्य में नियमित रूप से जेन-एआई के उपयोग की सूचना दी है, फिर भी अधिकांश को उद्यम-स्तरीय EBIT प्रभाव दिखाई नहीं देता है - यह इस बात का प्रमाण है कि अनुशासित कार्यान्वयन बिखरे हुए पायलटों से ज़्यादा मायने रखता है। [4]
कुछ छिपी हुई चुनौतियाँ भी मौजूद हैं। शुरुआती परिनियोजन से लाभ मिलने से पहले अनुपालन विफलताओं, त्रुटिपूर्ण आउटपुट या पक्षपातपूर्ण घटनाओं से जुड़े अल्पकालिक वित्तीय नुकसान हो सकते हैं; बजट और जोखिम नियंत्रण में इसके लिए योजना बनाएँ। [5]

विधि सुझाव: जब संभव हो, छोटे-छोटे A/B या चरणबद्ध रोलआउट चलाएँ; 2-4 हफ़्तों के लिए आधार रेखाएँ दर्ज करें; प्रत्येक उपयोग मामले के लिए 50-200 वास्तविक उदाहरणों के साथ एक सरल मूल्यांकन पत्रक (सटीकता, पूर्णता, विश्वसनीयता, स्वर, सुरक्षा) का उपयोग करें। परीक्षण सेट को पुनरावृत्तियों के दौरान स्थिर रखें ताकि आप लाभों का श्रेय अपने द्वारा किए गए परिवर्तनों को दे सकें - यादृच्छिक गड़बड़ी को नहीं।

मूल्यांकन और सुरक्षा के लिए एक मानव-अनुकूल खाका 🧪

गोल्डन सेट: वास्तविक कार्यों का एक छोटा, क्यूरेटेड परीक्षण सेट रखें। उपयोगिता और हानि के आधार पर आउटपुट को स्कोर करें।
रेड-टीमिंग: जेलब्रेक, पूर्वाग्रह, इंजेक्शन या डेटा लीक के लिए जानबूझकर तनाव परीक्षण करना।
गार्डरेल संकेत: सुरक्षा निर्देशों और सामग्री फ़िल्टरों को मानकीकृत करें।
वृद्धि: संदर्भ को बरकरार रखते हुए इसे मानव को सौंपना आसान बनाएं।
ऑडिट लॉग: जवाबदेही के लिए इनपुट, आउटपुट और निर्णयों को संग्रहीत करें।

यह कोई अतिशयोक्ति नहीं है। एनआईएसटी एआई आरएमएफ और ओईसीडी सिद्धांत सरल पैटर्न प्रदान करते हैं: दायरा, आकलन, पता और निगरानी - मूल रूप से एक चेकलिस्ट जो टीमों को धीमा किए बिना परियोजनाओं को नियंत्रण में रखती है। [1][3]

संस्कृति का अंश: पायलटों से लेकर ऑपरेटिंग सिस्टम तक 🏗️

एआई को बढ़ाने वाली कंपनियाँ सिर्फ़ उपकरण नहीं जोड़तीं—वे एआई के आकार की हो जाती हैं। नेता रोज़मर्रा के इस्तेमाल का मॉडल बनाते हैं, टीमें लगातार सीखती हैं, और प्रक्रियाओं को एआई के साथ नए सिरे से तैयार किया जाता है, बजाय इसके कि उन्हें किनारे पर रखा जाए।

फील्ड नोट: सांस्कृतिक अनलॉक अक्सर तब आता है जब नेता यह पूछना बंद कर देते हैं कि "मॉडल क्या कर सकता है?" और यह पूछना शुरू कर देते हैं कि "इस वर्कफ़्लो में कौन सा चरण धीमा, मैनुअल या त्रुटि-प्रवण है - और हम इसे एआई और लोगों के साथ कैसे फिर से डिज़ाइन कर सकते हैं?" तभी जीत बढ़ जाती है।

जोखिम, लागत और असुविधाजनक बातें 🧯

छिपी हुई लागतें: पायलट वास्तविक एकीकरण व्यय को छिपा सकते हैं—डेटा क्लीनअप, परिवर्तन प्रबंधन, निगरानी उपकरण और पुनः-प्रशिक्षण चक्रों का योग। कुछ कंपनियाँ लाभ मिलने से पहले अनुपालन विफलताओं, त्रुटिपूर्ण आउटपुट या पक्षपातपूर्ण घटनाओं से जुड़े अल्पकालिक वित्तीय नुकसान की रिपोर्ट करती हैं। इसके लिए यथार्थवादी योजना बनाएँ। [5]
अति-स्वचालन: यदि आप निर्णय-भारी चरणों से मनुष्यों को बहुत जल्दी हटा देते हैं, तो गुणवत्ता और विश्वास में गिरावट आ सकती है।
विक्रेता लॉक-इन: किसी एक प्रदाता की विशेषताओं को हार्ड-कोडिंग से बचें; अमूर्तता बनाए रखें।
गोपनीयता और निष्पक्षता: स्थानीय दिशानिर्देशों का पालन करें और अपने शमन उपायों का दस्तावेज़ीकरण करें। ICO के टूलकिट यूके की टीमों के लिए उपयोगी हैं और अन्यत्र उपयोगी संदर्भ बिंदु हैं। [2]

अपने व्यवसाय में एआई को पायलट-टू-प्रोडक्शन चेकलिस्ट कैसे

FAQ: अपने व्यवसाय में AI को कैसे शामिल करें, इस 💬

प्रश्न: क्या हमें शुरुआत करने के लिए एक बड़ी डेटा-साइंस टीम की ज़रूरत है?
उत्तर: नहीं। तैयार सहायकों और हल्के एकीकरणों से शुरुआत करें। विशिष्ट मशीन लर्निंग प्रतिभाओं को कस्टम, उच्च-मूल्य वाले उपयोग के मामलों के लिए आरक्षित रखें।

प्रश्न: हम मतिभ्रम से कैसे बचें?
उत्तर: विश्वसनीय जानकारी, सीमित संकेतों, मूल्यांकन सेट और मानवीय जाँच बिंदुओं से जानकारी प्राप्त करें। साथ ही, वांछित लहजे और प्रारूप के बारे में स्पष्ट रहें।

प्रश्न: अनुपालन के बारे में क्या?
उत्तर: मान्यता प्राप्त सिद्धांतों और स्थानीय दिशानिर्देशों के अनुरूप रहें, और दस्तावेज़ों का रखरखाव करें। एनआईएसटी एआई आरएमएफ और ओईसीडी सिद्धांत उपयोगी रूपरेखा प्रदान करते हैं; यूके आईसीओ डेटा सुरक्षा और निष्पक्षता के लिए व्यावहारिक जाँच-सूची प्रदान करता है। [1][2][3]

प्रश्न: सफलता कैसी दिखती है?
उत्तर: हर तिमाही में एक स्पष्ट जीत, एक सक्रिय चैंपियन नेटवर्क, और कुछ मुख्य मानकों में निरंतर सुधार, जिन पर नेता वास्तव में ध्यान देते हैं।

चक्रवृद्धि ब्याज की शांत शक्ति जीतती है 🌱

आपको किसी मूनशॉट की ज़रूरत नहीं है। आपको एक नक्शे, एक टॉर्च और एक आदत की ज़रूरत है। एक दैनिक वर्कफ़्लो से शुरुआत करें, टीम को सरल शासन पर केंद्रित करें, और परिणामों को दृश्यमान बनाएँ। अपने मॉडल और प्रॉम्प्ट को पोर्टेबल, अपने डेटा को साफ़ और अपने लोगों को प्रशिक्षित रखें। फिर इसे बार-बार दोहराएँ।

अगर आप ऐसा करते हैं, तो आपके व्यवसाय में AI को शामिल करने का तरीका एक डरावना कार्यक्रम नहीं रह जाएगा। यह नियमित कार्यों का हिस्सा बन जाएगा - जैसे QA या बजट बनाना। शायद कम आकर्षक, लेकिन कहीं ज़्यादा उपयोगी। और हाँ, कभी-कभी रूपक मिश्रित होंगे और डैशबोर्ड अव्यवस्थित होंगे; कोई बात नहीं। आगे बढ़ते रहिए। 🌟

बोनस: कॉपी-पेस्ट करने के लिए टेम्पलेट्स 📎

उपयोग-मामले का संक्षिप्त विवरण

संकट:
उपयोगकर्ता:
डेटा:
निर्णय सीमा:
जोखिम एवं निवारण:
सफलता मीट्रिक:
प्रक्षेपण योजना:
समीक्षा ताल:

प्रॉम्प्ट पैटर्न

भूमिका:
प्रसंग:
काम:
प्रतिबंध:
आउटपुट स्वरूप:
कुछ उदाहरण:

संदर्भ

[1] एनआईएसटी. एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ)।
और पढ़ें

[2] यूके सूचना आयुक्त कार्यालय (आईसीओ)। एआई और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन।
और पढ़ें

[3] ओईसीडी. एआई सिद्धांत.
और पढ़ें

[4] मैकिन्से एंड कंपनी। एआई की स्थिति: मूल्य प्राप्त करने के लिए संगठन कैसे पुनर्रचना कर रहे हैं,
और पढ़ें

[5] रॉयटर्स। EY सर्वेक्षण से पता चलता है कि ज़्यादातर कंपनियों को AI का इस्तेमाल करते समय कुछ जोखिम-संबंधी वित्तीय नुकसान उठाना पड़ता है।
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