AI ഒരു മാന്ത്രികതയല്ല. ഉപകരണങ്ങൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ശീലങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു കൂട്ടമാണിത് - അവ ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുമ്പോൾ - നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനെ നിശബ്ദമായി വേഗമേറിയതും, മികച്ചതും, വിചിത്രമായി കൂടുതൽ മാനുഷികവുമാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ AI എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താമെന്ന് , നിങ്ങൾ ശരിയായ സ്ഥലത്താണ്. ഞങ്ങൾ തന്ത്രം മാപ്പ് ചെയ്യുകയും ശരിയായ ഉപയോഗ കേസുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ഭരണവും സംസ്കാരവും എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നതെന്ന് കാണിക്കുകയും ചെയ്യും, അങ്ങനെ മുഴുവൻ കാര്യവും മൂന്ന് കാലുകളുള്ള മേശ പോലെ ആടിപ്പോകില്ല.
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിലെ ചെറുകിട ബിസിനസുകൾക്കുള്ള മികച്ച AI ഉപകരണങ്ങൾ.
ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ ചെറുകിട ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് അവശ്യ AI ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തൂ.
🔗 മികച്ച AI ക്ലൗഡ് ബിസിനസ് മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഉപകരണങ്ങൾ: കൂട്ടത്തിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
മികച്ച ബിസിനസ് മാനേജ്‌മെന്റിനും വളർച്ചയ്ക്കുമായി മുൻനിര AI ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
🔗 ഒരു AI കമ്പനി എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വിജയകരമായ AI സ്റ്റാർട്ടപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന ഘട്ടങ്ങളും തന്ത്രങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുക.
🔗 ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള AI ഉപകരണങ്ങൾ: കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിഹാരങ്ങൾ
ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന അത്യാധുനിക AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അനലിറ്റിക്‌സ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ AI എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം ✅
-
ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത് ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളിൽ നിന്നാണ് - മോഡൽ പേരുകളിൽ നിന്നല്ല. നമുക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള സമയം കുറയ്ക്കാനോ, പരിവർത്തനം വർദ്ധിപ്പിക്കാനോ, ചലഞ്ച് കുറയ്ക്കാനോ, അല്ലെങ്കിൽ RFP-കൾ പകുതി ദിവസം വേഗത്തിലാക്കാനോ കഴിയുമോ... അങ്ങനെയുള്ള കാര്യമാണ്.
-
ഇത് അപകടസാധ്യതയെ ബഹുമാനിക്കുന്നു , അതിനാൽ നിയമപരമായത് വില്ലനായി തോന്നുന്നില്ല, ഉൽപ്പന്നം കൈകൂപ്പിയാണെന്ന് തോന്നുന്നില്ല. ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ ചട്ടക്കൂട് വിജയിക്കുന്നു. വിശ്വസനീയമായ AI-യിലേക്കുള്ള പ്രായോഗിക സമീപനത്തിനായി വ്യാപകമായി പരാമർശിക്കപ്പെടുന്ന NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (AI RMF) കാണുക. [1]
-
ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രഥമസ്ഥാനം. വൃത്തിയുള്ളതും നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നതുമായ ഡാറ്റ, സമർത്ഥമായ നിർദ്ദേശങ്ങളെ മറികടക്കുന്നു. എപ്പോഴും.
-
ഇത് ബിൽഡ് + ബൈ എന്ന സംയോജനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. കമ്മോഡിറ്റി കഴിവുകൾ വാങ്ങുന്നതാണ് നല്ലത്; അതുല്യമായ ഗുണങ്ങൾ സാധാരണയായി നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു.
-
ഇത് ജനങ്ങളെ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ളതാണ്. നൈപുണ്യ വികസനവും മാറ്റ ആശയവിനിമയങ്ങളുമാണ് സോസ് സ്ലൈഡ് ഡെക്കുകളുടെ രഹസ്യ മിസ്സ്.
-
ഇത് ആവർത്തിച്ചുള്ളതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ആദ്യ പതിപ്പ് നഷ്ടമാകും. അത് കുഴപ്പമില്ല. റീഫ്രെയിം ചെയ്യുക, വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക, വീണ്ടും വിന്യസിക്കുക.
ദ്രുത കഥ (നാം പലപ്പോഴും കാണുന്ന പാറ്റേൺ): 20–30 പേരടങ്ങുന്ന ഒരു സപ്പോർട്ട് ടീം AI സഹായത്തോടെ മറുപടി ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ പൈലറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഏജന്റുമാർ നിയന്ത്രണം നിലനിർത്തുന്നു, ഗുണനിലവാര അവലോകകർ ദിവസേന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നു, രണ്ടാഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ ടീമിന് ടോണിനായി ഒരു പങ്കിട്ട ഭാഷയും "വെറും പ്രവർത്തിക്കുന്ന" പ്രോംപ്റ്റുകളുടെ ഒരു ഷോർട്ട്‌ലിസ്റ്റും ലഭിക്കും. വീരകൃത്യങ്ങളൊന്നുമില്ല - സ്ഥിരമായ പുരോഗതി മാത്രം.
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ AI എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം എന്നതിനുള്ള ഹ്രസ്വ ഉത്തരം : 9-ഘട്ട റോഡ്മാപ്പ് 🗺️
-
ഒരു ഉയർന്ന സിഗ്നൽ ഉപയോഗ കേസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
അളക്കാവുന്നതും ദൃശ്യവുമായ എന്തെങ്കിലും ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുക: ഇമെയിൽ ട്രയേജ്, ഇൻവോയ്സ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, സെയിൽസ് കോൾ നോട്ടുകൾ, വിജ്ഞാന തിരയൽ, അല്ലെങ്കിൽ പ്രവചന സഹായം. ക്ലിയർ വർക്ക്ഫ്ലോ പുനർരൂപകൽപ്പനയുമായി AI-യെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന നേതാക്കൾ അതിൽ മുഴുകുന്നവരെക്കാൾ കൂടുതൽ അടിസ്ഥാനപരമായ സ്വാധീനം കാണുന്നു. [4] -
വിജയത്തെ മുൻകൂട്ടി നിർവചിക്കുക.
മനുഷ്യന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന 1–3 മെട്രിക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക: ഓരോ ടാസ്‌ക്കിലും ലാഭിക്കുന്ന സമയം, ആദ്യ കോൺടാക്റ്റ് റെസല്യൂഷൻ, പരിവർത്തന ഉയർച്ച അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ വർദ്ധനവ്. -
വർക്ക്ഫ്ലോ മാപ്പ് ചെയ്യുക
മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള പാത എഴുതുക. AI എവിടെയാണ് സഹായിക്കുന്നത്, മനുഷ്യർ എവിടെയാണ് തീരുമാനിക്കുന്നത്? ഒറ്റയടിക്ക് ഓരോ ഘട്ടവും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള പ്രലോഭനം ഒഴിവാക്കുക. -
ഡാറ്റാ സന്നദ്ധത പരിശോധിക്കുക
ഡാറ്റ എവിടെയാണ്, അത് ആരുടെ ഉടമസ്ഥതയിലാണ്, അത് എത്രത്തോളം വൃത്തിയുള്ളതാണ്, എന്താണ് സെൻസിറ്റീവ്, എന്താണ് മാസ്ക് ചെയ്യേണ്ടത് അല്ലെങ്കിൽ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യേണ്ടത്? ഡാറ്റാ സംരക്ഷണവും ന്യായയുക്തതയും ഉപയോഗിച്ച് AI യെ വിന്യസിക്കുന്നതിന് UK ICO യുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം പ്രായോഗികമാണ്. [2] -
വാങ്ങൽ vs ബിൽഡ് ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് തീരുമാനിക്കുക
; പ്രൊപ്രൈറ്ററി ലോജിക്കോ സെൻസിറ്റീവ് പ്രക്രിയകൾക്കോ വേണ്ടിയുള്ള ഇച്ഛാനുസൃതം. രണ്ടാഴ്ച കൂടുമ്പോൾ വീണ്ടും കേസ് നടത്താതിരിക്കാൻ ഒരു തീരുമാന ലോഗ് സൂക്ഷിക്കുക. -
ലഘുവായി, നേരത്തെ തന്നെ നിയന്ത്രിക്കുക
. അപകടസാധ്യതകൾക്കുള്ള ഉപയോഗ കേസുകൾ മുൻകൂട്ടി പരിശോധിക്കുന്നതിനും ലഘൂകരണ രേഖകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും ഒരു ചെറിയ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള-AI വർക്കിംഗ് ഗ്രൂപ്പ് ഉപയോഗിക്കുക. സ്വകാര്യത, കരുത്ത്, സുതാര്യത എന്നിവയ്ക്ക് OECD തത്വങ്ങൾ ഒരു ശക്തമായ ഉത്തര നക്ഷത്രമാണ്. [3] -
യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കളുമായി പൈലറ്റ് ചെയ്യുക
ഒരു ചെറിയ ടീമുമായി ഷാഡോ-ലോഞ്ച് ചെയ്യുക. അളക്കുക, അടിസ്ഥാനവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക, ഗുണപരവും അളവ്പരവുമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ശേഖരിക്കുക. -
പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക
മോണിറ്ററിംഗ്, ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ, ഫാൾബാക്കുകൾ, സംഭവ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ ചേർക്കുക. ബാക്ക്‌ലോഗിലേക്കല്ല, ക്യൂവിന്റെ മുകളിലേക്ക് പരിശീലനം നൽകുക. -
ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം സ്കെയിൽ ചെയ്യുക
അടുത്തുള്ള ടീമുകളിലേക്കും സമാനമായ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും വികസിപ്പിക്കുക. പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ, മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റുകൾ, പ്ലേബുക്കുകൾ എന്നിവ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക, അങ്ങനെ സംയുക്തം നേടാം.
താരതമ്യ പട്ടിക: നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാധാരണ AI ഓപ്ഷനുകൾ 🤝
മനഃപൂർവ്വം അപൂർണ്ണമാണ്. വിലകൾ മാറുന്നു. ചില വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, കാരണം, ശരി, മനുഷ്യർ.
| ഉപകരണം / പ്ലാറ്റ്‌ഫോം | പ്രാഥമിക പ്രേക്ഷകർ | വിലനിർണ്ണയം | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രായോഗികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു |
|---|---|---|---|
| ChatGPT അല്ലെങ്കിൽ സമാനമായത് | ജനറൽ സ്റ്റാഫ്, പിന്തുണ | ഓരോ സീറ്റിനും + ഉപയോഗ ആഡ്-ഓണുകൾക്കും | കുറഞ്ഞ ഘർഷണം, വേഗതയേറിയ മൂല്യം; സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗിനും, ചോദ്യോത്തരങ്ങൾക്കും മികച്ചത് |
| മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കോപൈലറ്റ് | മൈക്രോസോഫ്റ്റ് 365 ഉപയോക്താക്കൾ | ഓരോ സീറ്റിനും ആഡ്-ഓൺ | ആളുകൾ ജോലി ചെയ്യുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ - ഇമെയിൽ, ഡോക്സ്, ടീമുകൾ - സന്ദർഭ മാറ്റം കുറയ്ക്കുന്നു. |
| ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI | ഡാറ്റ & എംഎൽ ടീമുകൾ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | ശക്തമായ മോഡൽ ഓപ്ഷനുകൾ, മൂല്യനിർണ്ണയ ഉപകരണങ്ങൾ, എന്റർപ്രൈസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ |
| AWS ബെഡ്‌റോക്ക് | പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ടീമുകൾ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | മോഡൽ ചോയ്‌സ്, സുരക്ഷാ നിലപാട്, നിലവിലുള്ള AWS സ്റ്റാക്കിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. |
| അസൂർ ഓപ്പൺഎഐ സേവനം | എന്റർപ്രൈസ് ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടീമുകൾ | ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | എന്റർപ്രൈസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, സ്വകാര്യ നെറ്റ്‌വർക്കിംഗ്, അസൂർ അനുസരണ കാൽപ്പാടുകൾ |
| ഗിറ്റ്ഹബ് കോപൈലറ്റ് | എഞ്ചിനീയറിംഗ് | സീറ്റ് അനുസരിച്ച് | കുറച്ച് കീസ്ട്രോക്കുകൾ, മികച്ച കോഡ് അവലോകനങ്ങൾ; മാന്ത്രികമല്ല, പക്ഷേ സഹായകരമാണ് |
| ക്ലോഡ്/മറ്റ് സഹായികൾ | വിജ്ഞാന പ്രവർത്തകർ | സീറ്റ് + ഉപയോഗം | ഡോക്യുമെന്റുകൾക്കായുള്ള നീണ്ട സന്ദർഭ ന്യായവാദം, ഗവേഷണം, ആസൂത്രണം - അതിശയകരമാംവിധം സ്റ്റിക്കി |
| സാപ്പിയർ/മെയ്ക്ക് + AI | ഓപ്‌സും റിവോപ്‌സും | ടയേർഡ് + ഉപയോഗം | ഓട്ടോമേഷനുകൾക്കുള്ള പശ; CRM, ഇൻബോക്സ്, ഷീറ്റുകൾ എന്നിവ AI ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ബന്ധിപ്പിക്കുക. |
| നോഷൻ AI + വിക്കികൾ | ഓപ്‌സ്, മാർക്കറ്റിംഗ്, പിഎംഒ | സീറ്റ് അനുസരിച്ച് ആഡ്-ഓൺ | കേന്ദ്രീകൃത അറിവ് + AI സംഗ്രഹങ്ങൾ; വിചിത്രമാണെങ്കിലും ഉപയോഗപ്രദം |
| ഡാറ്റാറോബോട്ട്/ഡാറ്റാബ്രിക്സ് | ഡാറ്റാ സയൻസ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ | എന്റർപ്രൈസ് വിലനിർണ്ണയം | എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ML ലൈഫ് സൈക്കിൾ, ഗവേണൻസ്, ഡിപ്ലോയ്മെന്റ് ടൂളിംഗ് |
വിചിത്രമായ സ്‌പെയ്‌സിംഗ് മനഃപൂർവ്വം. സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റുകളിലെ ജീവിതം അതാണ്.
ഡീപ്പ്-ഡൈവ് 1: AI ആദ്യം എത്തുന്നിടത്ത് - ഫംഗ്ഷൻ അനുസരിച്ച് കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക 🧩
-
ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ: AI- സഹായത്തോടെയുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് ടാഗിംഗ്, ഉദ്ദേശ്യ കണ്ടെത്തൽ, അറിവ് വീണ്ടെടുക്കൽ, ടോൺ കോച്ചിംഗ്. ഏജന്റുമാർ നിയന്ത്രണം നിലനിർത്തുന്നു, അടിയന്തര കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
-
വിൽപ്പന: കോൾ നോട്ടുകൾ, എതിർപ്പ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ, ലീഡ്-യോഗ്യതാ സംഗ്രഹങ്ങൾ, റോബോട്ടിക് ആയി തോന്നാത്ത യാന്ത്രിക-വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഔട്ട്റീച്ച്... പ്രതീക്ഷിക്കാം.
-
മാർക്കറ്റിംഗ്: ഉള്ളടക്ക ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, SEO ഔട്ട്‌ലൈൻ ജനറേഷൻ, മത്സര-ഇന്റൽ സംഗ്രഹം, കാമ്പെയ്‌ൻ പ്രകടന വിശദീകരണങ്ങൾ.
-
ധനകാര്യം: ഇൻവോയ്സ് പാഴ്‌സിംഗ്, ചെലവ് അനോമലി അലേർട്ടുകൾ, വേരിയൻസ് വിശദീകരണങ്ങൾ, അത്ര നിഗൂഢമല്ലാത്ത പണമൊഴുക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ.
-
എച്ച്ആർ & എൽ & ഡി: ജോലി വിവരണ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, സ്ഥാനാർത്ഥി സ്ക്രീൻ സംഗ്രഹങ്ങൾ, അനുയോജ്യമായ പഠന പാതകൾ, നയ ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ.
-
ഉൽപ്പന്നവും എഞ്ചിനീയറിംഗും: സ്പെക് സംഗ്രഹം, കോഡ് നിർദ്ദേശം, ടെസ്റ്റ് ജനറേഷൻ, ലോഗ് വിശകലനം, സംഭവ പോസ്റ്റ്‌മോർട്ടങ്ങൾ.
-
നിയമപരവും അനുസരണവും: ക്ലോസ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, റിസ്ക് ട്രയേജ്, പോളിസി മാപ്പിംഗ്, വളരെ വ്യക്തമായ മനുഷ്യ സൈൻ-ഓഫുള്ള AI- സഹായത്തോടെയുള്ള ഓഡിറ്റുകൾ.
-
പ്രവർത്തനങ്ങൾ: ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം, ഷിഫ്റ്റ് ഷെഡ്യൂളിംഗ്, റൂട്ടിംഗ്, വിതരണക്കാരൻ-അപകടസാധ്യതാ സിഗ്നലുകൾ, സംഭവങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം.
നിങ്ങൾ ആദ്യ ഉപയോഗ കേസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും വാങ്ങൽ സഹായം ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഇതിനകം ഡാറ്റയുള്ളതും യഥാർത്ഥ ചെലവുള്ളതും ദിവസേന സംഭവിക്കുന്നതുമായ ഒരു പ്രക്രിയ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ത്രൈമാസത്തിലൊരിക്കൽ അല്ല. ഒരു ദിവസം അല്ല.
ഡീപ്പ്-ഡൈവ് 2: ഡാറ്റാ റെഡിനൻസിയും വിലയിരുത്തലും - ഗ്ലാമറസ് അല്ലാത്ത നട്ടെല്ല് 🧱
വളരെ സൂക്ഷ്മതയുള്ള ഒരു ഇന്റേൺ പോലെ AI-യെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. വൃത്തിയുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് തിളങ്ങാൻ കഴിയും, പക്ഷേ നിങ്ങൾ രസീതുകളുടെ ഒരു ഷൂ ബോക്സ് അതിന് നൽകിയാൽ അത് ഭ്രമാത്മകമാകും. ലളിതമായ നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക:
-
ഡാറ്റ ശുചിത്വം: ഫീൽഡുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക, ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷനുകൾ ശുദ്ധീകരിക്കുക, സെൻസിറ്റീവ് കോളങ്ങൾ ലേബൽ ചെയ്യുക, ടാഗ് ഉടമകൾ, സെറ്റ് നിലനിർത്തൽ.
-
സുരക്ഷാ നിലപാട്: സെൻസിറ്റീവ് ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളിൽ, നിങ്ങളുടെ ക്ലൗഡിൽ ഡാറ്റ സൂക്ഷിക്കുക, സ്വകാര്യ നെറ്റ്‌വർക്കിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുക, ലോഗ് നിലനിർത്തൽ നിയന്ത്രിക്കുക.
-
മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റുകൾ: കൃത്യത, പൂർണ്ണത, വിശ്വസ്തത, ടോൺ എന്നിവ സ്കോർ ചെയ്യുന്നതിന് ഓരോ ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിനും 50–200 യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുക.
-
മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പ്: AI ദൃശ്യമാകുന്നിടത്തെല്ലാം ഒരു ഒറ്റ-ക്ലിക്ക് റേറ്റിംഗും സൗജന്യ-ടെക്സ്റ്റ് കമന്റ് ഫീൽഡും ചേർക്കുക.
-
ഡ്രിഫ്റ്റ് പരിശോധനകൾ: പ്രതിമാസം അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ പ്രോംപ്റ്റുകൾ, മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ മാറ്റുമ്പോൾ വീണ്ടും വിലയിരുത്തുക.
റിസ്ക് ഫ്രെയിമിംഗിനായി, വിശ്വാസ്യത, വിശദീകരണക്ഷമത, സുരക്ഷ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ശാന്തമായി സംസാരിക്കാൻ ടീമുകളെ ഒരു പൊതു ഭാഷ സഹായിക്കുന്നു. വിശ്വാസവും നവീകരണവും സന്തുലിതമാക്കുന്നതിന് സ്വമേധയാ ഉള്ളതും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായ ഒരു ഘടന NIST AI RMF നൽകുന്നു. [1]
ആഴത്തിൽ പഠിക്കുക 3: ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI-യും ഭരണനിർവ്വഹണവും - ഭാരം കുറഞ്ഞതും എന്നാൽ യഥാർത്ഥവുമായി നിലനിർത്തുക 🧭
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കത്തീഡ്രലിന്റെ ആവശ്യമില്ല. വ്യക്തമായ ടെംപ്ലേറ്റുകളുള്ള ഒരു ചെറിയ വർക്കിംഗ് ഗ്രൂപ്പ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്:
-
ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്കുള്ള ഉപയോഗം: ഉദ്ദേശ്യം, ഡാറ്റ, ഉപയോക്താക്കൾ, അപകടസാധ്യതകൾ, വിജയ അളവുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഹ്രസ്വ വിവരണം.
-
ആഘാത വിലയിരുത്തൽ: ദുർബലരായ ഉപയോക്താക്കളെ തിരിച്ചറിയുക, മുൻകൂട്ടി കാണാവുന്ന ദുരുപയോഗം, സമാരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ലഘൂകരണം.
-
മനുഷ്യന്റെ നിയന്ത്രണം: തീരുമാന അതിർത്തി നിർവചിക്കുക. എവിടെയാണ് ഒരു മനുഷ്യ അവലോകനം നടത്തേണ്ടത്, അംഗീകരിക്കേണ്ടത് അല്ലെങ്കിൽ മറികടക്കേണ്ടത്?
-
സുതാര്യത: ഇന്റർഫേസുകളിലും ഉപയോക്തൃ ആശയവിനിമയങ്ങളിലും AI സഹായം ലേബൽ ചെയ്യുക.
-
സംഭവം കൈകാര്യം ചെയ്യൽ: ആരാണ് അന്വേഷിക്കുന്നത്, ആരാണ് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നത്, നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് പിന്മാറുന്നത്?
റെഗുലേറ്റർമാരും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ബോഡികളും പ്രായോഗികമായ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം കരുത്തുറ്റത, സുരക്ഷ, സുതാര്യത, മനുഷ്യ ഏജൻസി (ഓവർറൈഡ് മെക്കാനിസങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ) എന്നിവയ്ക്ക് OECD തത്വങ്ങൾ ഊന്നൽ നൽകുന്നു - ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള വിന്യാസങ്ങൾക്കുള്ള ഉപയോഗപ്രദമായ ടച്ച്‌സ്റ്റോണുകൾ. [3] വലിയ ഓവർഹെഡുകളില്ലാതെ ബിസിനസുകൾക്ക് സ്വീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ടൂൾകിറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ന്യായബോധവും ഡാറ്റ-പ്രൊട്ടക്ഷൻ ബാധ്യതകളുമായി AI-യെ വിന്യസിക്കാൻ ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്ന പ്രവർത്തന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം UK ICO പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. [2]
ആഴത്തിൽ മുങ്ങുക 4: മാറ്റ മാനേജ്മെന്റും വൈദഗ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കലും - അത് തീർച്ചയായും വിജയകരമാകും 🤝
ആളുകൾ ഒഴിവാക്കപ്പെട്ടതായി തോന്നുമ്പോഴോ തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുമ്പോഴോ AI നിശബ്ദമായി പരാജയപ്പെടുന്നു. പകരം ഇത് ചെയ്യുക:
-
ആഖ്യാനം: എന്തുകൊണ്ടാണ് AI വരുന്നത്, ജീവനക്കാർക്കുള്ള ആനുകൂല്യങ്ങൾ, സുരക്ഷാ റെയിലുകൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുക.
-
സൂക്ഷ്മ പരിശീലനം: നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന 20 മിനിറ്റ് മൊഡ്യൂളുകൾ ദൈർഘ്യമേറിയ കോഴ്‌സുകളെ മറികടക്കുന്നു.
-
ചാമ്പ്യന്മാർ: ഓരോ ടീമിലും കുറച്ച് ആദ്യകാല താൽപ്പര്യക്കാരെ നിയമിക്കുക, അവരെ ചെറിയ ഷോ-ആൻഡ്-ടെല്ലുകൾ നടത്താൻ അനുവദിക്കുക.
-
ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ: സ്വീകാര്യമായ ഉപയോഗം, ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, പരിധിക്ക് പുറത്തുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വ്യക്തമായ കൈപ്പുസ്തകം പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക.
-
ആത്മവിശ്വാസം അളക്കുക: വിടവുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ പദ്ധതിയിൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനും, റോൾഔട്ടിന് മുമ്പും ശേഷവും ചെറിയ സർവേകൾ നടത്തുക.
ഒരു ഉപകഥ (മറ്റൊരു സാധാരണ രീതി): ഒരു സെയിൽസ് പോഡ് AI- സഹായത്തോടെയുള്ള കോൾ നോട്ടുകളും എതിർപ്പ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രതിനിധികൾ അക്കൗണ്ട് പ്ലാനിന്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശം നിലനിർത്തുന്നു; മാനേജർമാർ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ പങ്കിട്ട സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിജയം "ഓട്ടോമേഷൻ" അല്ല; ഇത് വേഗതയേറിയ തയ്യാറെടുപ്പും കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ഫോളോ-അപ്പുകളുമാണ്.
ആഴത്തിൽ മുങ്ങുക 5: നിർമ്മാണം vs വാങ്ങൽ-ഒരു പ്രായോഗിക വിഭാഗം 🧮
-
ശേഷി വാണിജ്യവൽക്കരിക്കപ്പെടുമ്പോൾ വാങ്ങുക
-
നിങ്ങളുടെ മോറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട യുക്തി നിർമ്മിക്കുക
-
ഒരു വെണ്ടർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് മുകളിൽ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുമ്പോൾ ബ്ലെൻഡ് ചെയ്യുക
-
ചെലവ് വിവേകം: മോഡൽ ഉപയോഗം വേരിയബിൾ ആണ്; വോളിയം ശ്രേണികൾ ചർച്ച ചെയ്ത് ബജറ്റ് അലേർട്ടുകൾ നേരത്തെ സജ്ജമാക്കുക.
-
സ്വിച്ചിംഗ് പ്ലാൻ: ഒന്നിലധികം മാസങ്ങൾ മാറ്റി എഴുതാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് ദാതാക്കളെ മാറ്റാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ സംഗ്രഹങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുക.
മക്കിൻസിയിലെ സമീപകാല ഗവേഷണമനുസരിച്ച്, ദീർഘകാല മൂല്യം പിടിച്ചെടുക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു (ഉപകരണങ്ങൾ ചേർക്കുക മാത്രമല്ല), മുതിർന്ന നേതാക്കളെ AI ഭരണത്തിനും ഓപ്പറേറ്റിംഗ്-മോഡൽ മാറ്റത്തിനും വേണ്ടി പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. [4]
ആഴത്തിൽ മുങ്ങുക 6: ROI അളക്കൽ - യാഥാർത്ഥ്യബോധത്തോടെ എന്ത് ട്രാക്ക് ചെയ്യണം 📏
-
ലാഭിച്ച സമയം: ഓരോ ടാസ്‌ക്കിനും മിനിറ്റുകൾ, പരിഹാരത്തിനുള്ള സമയം, ശരാശരി കൈകാര്യം ചെയ്യൽ സമയം.
-
ഗുണനിലവാര ഉയർച്ച: കൃത്യത vs ബേസ്‌ലൈൻ, പുനർനിർമ്മാണത്തിലെ കുറവ്, NPS/CSAT ഡെൽറ്റകൾ.
-
ത്രൂപുട്ട്: ടാസ്‌ക്കുകൾ/വ്യക്തി/ദിവസം, പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ടിക്കറ്റുകളുടെ എണ്ണം, ഷിപ്പ് ചെയ്ത ഉള്ളടക്ക ഭാഗങ്ങൾ.
-
അപകടസാധ്യത: ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത സംഭവങ്ങൾ, ഓവർറൈഡ് നിരക്കുകൾ, കണ്ടെത്തിയ ഡാറ്റാ-ആക്‌സസ് ലംഘനങ്ങൾ.
-
ദത്തെടുക്കൽ: ആഴ്ചതോറുമുള്ള സജീവ ഉപയോക്താക്കൾ, ഒഴിവാക്കൽ നിരക്കുകൾ, പ്രോംപ്റ്റ്-പുനരുപയോഗ എണ്ണങ്ങൾ.
നിങ്ങളെ സത്യസന്ധതയോടെ നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള രണ്ട് വിപണി സൂചനകൾ:
-
ദത്തെടുക്കൽ യഥാർത്ഥമാണ്, പക്ഷേ എന്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ ആഘാതത്തിന് സമയമെടുക്കും. 2025 ലെ കണക്കനുസരിച്ച്, സർവേ ചെയ്യപ്പെട്ട ~71% സ്ഥാപനങ്ങളും കുറഞ്ഞത് ഒരു ഫംഗ്ഷനിലെങ്കിലും പതിവായി gen-AI ഉപയോഗിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, എന്നിരുന്നാലും മിക്കവരും മെറ്റീരിയൽ എന്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ EBIT ഇംപാക്ട്-തെളിവുകൾ കാണുന്നില്ല, അച്ചടക്കമുള്ള നിർവ്വഹണം സ്‌കാറ്റർഷോട്ട് പൈലറ്റുമാരേക്കാൾ പ്രധാനമാണ്. [4]
-
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന എതിർപ്പുകൾ നിലവിലുണ്ട്. നേരത്തെയുള്ള വിന്യാസങ്ങൾ, ആനുകൂല്യങ്ങൾ ലഭ്യമാകുന്നതിന് മുമ്പുള്ള അനുസരണ പരാജയങ്ങൾ, പിഴവുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാത സംഭവങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഹ്രസ്വകാല സാമ്പത്തിക നഷ്ടങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും; ബജറ്റുകളിലും റിസ്ക് നിയന്ത്രണങ്ങളിലും ഇതിനായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുക. [5]
രീതി നുറുങ്ങ്: സാധ്യമാകുമ്പോൾ, ചെറിയ A/B-കൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാഗർഡ് റോൾഔട്ടുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക; 2–4 ആഴ്ചത്തേക്ക് അടിസ്ഥാനരേഖകൾ ലോഗ് ചെയ്യുക; ഓരോ ഉപയോഗ കേസിലും 50–200 യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങളുള്ള ഒരു ലളിതമായ മൂല്യനിർണ്ണയ ഷീറ്റ് (കൃത്യത, പൂർണ്ണത, വിശ്വസ്തത, ടോൺ, സുരക്ഷ) ഉപയോഗിക്കുക. ആവർത്തനങ്ങളിലുടനീളം ടെസ്റ്റ് സെറ്റ് സ്ഥിരത പുലർത്തുക, അതുവഴി നിങ്ങൾ വരുത്തിയ മാറ്റങ്ങൾക്ക് നേട്ടങ്ങൾ ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും - ക്രമരഹിതമായ ശബ്ദമല്ല.
മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും സുരക്ഷയ്ക്കുമുള്ള ഒരു മനുഷ്യ സൗഹൃദ ബ്ലൂപ്രിന്റ് 🧪
-
സുവർണ്ണ സെറ്റ്: യഥാർത്ഥ ജോലികളുടെ ഒരു ചെറിയ, ക്യൂറേറ്റഡ് ടെസ്റ്റ് സെറ്റ് സൂക്ഷിക്കുക. സഹായത്തിനും ദോഷത്തിനും ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സ്കോർ ചെയ്യുക.
-
റെഡ്-ടീമിംഗ്: ജയിൽബ്രേക്കുകൾ, ബയസ്, ഇൻജക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ചോർച്ച എന്നിവയ്ക്കുള്ള മനഃപൂർവ്വം സമ്മർദ്ദ പരിശോധന.
-
ഗാർഡ്‌റെയിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ: സുരക്ഷാ നിർദ്ദേശങ്ങളും ഉള്ളടക്ക ഫിൽട്ടറുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുക.
-
എസ്കലേഷൻ: സന്ദർഭത്തിന് കേടുപാടുകളില്ലാതെ ഒരു മനുഷ്യന് കൈമാറുന്നത് എളുപ്പമാക്കുക.
-
ഓഡിറ്റ് ലോഗ്: ഉത്തരവാദിത്തത്തിനായുള്ള ഇൻപുട്ടുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവ സംഭരിക്കുക.
ഇത് അതിരുകടന്നതല്ല. NIST AI RMF, OECD തത്വങ്ങൾ ലളിതമായ പാറ്റേണുകൾ നൽകുന്നു: സ്കോപ്പ്, അസസ്, അഡ്രസ്, മോണിറ്റർ - അടിസ്ഥാനപരമായി ടീമുകളെ ക്രാൾ ചെയ്യാൻ മന്ദഗതിയിലാക്കാതെ ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾക്കുള്ളിൽ പ്രോജക്റ്റുകൾ സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്. [1][3]
സംസ്കാരത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം: പൈലറ്റ് മുതൽ ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം വരെ 🏗️
AI സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ ഉപകരണങ്ങൾ ചേർക്കുക മാത്രമല്ല - അവ AI ആകൃതിയിലാകുന്നു. നേതാക്കൾ ദൈനംദിന ഉപയോഗം മാതൃകയാക്കുന്നു, ടീമുകൾ തുടർച്ചയായി പഠിക്കുന്നു, കൂടാതെ പ്രക്രിയകൾ വശത്ത് സ്റ്റാപ്പിൾ ചെയ്യുന്നതിന് പകരം ലൂപ്പിൽ AI ഉപയോഗിച്ച് പുനർസങ്കൽപ്പിക്കുന്നു.
ഫീൽഡ് നോട്ട്: നേതാക്കൾ “മോഡലിന് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും?” എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് നിർത്തി “ഈ വർക്ക്ഫ്ലോയിലെ ഏത് ഘട്ടമാണ് മന്ദഗതിയിലുള്ളത്, മാനുവൽ അല്ലെങ്കിൽ പിശകുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ളത്?” എന്ന് ചോദിക്കാൻ തുടങ്ങുമ്പോഴാണ് പലപ്പോഴും സാംസ്കാരിക അൺലോക്ക് സംഭവിക്കുന്നത് - AI പ്ലസ് ആളുകളുമായി ഞങ്ങൾ ഇത് എങ്ങനെ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യും?” അപ്പോഴാണ് കോമ്പൗണ്ട് വിജയിക്കുന്നത്.
അപകടസാധ്യതകൾ, ചെലവുകൾ, അസുഖകരമായ കാര്യങ്ങൾ 🧯
-
മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചെലവുകൾ: പൈലറ്റുമാർക്ക് യഥാർത്ഥ സംയോജന ചെലവ്-ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ, മാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്, മോണിറ്ററിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, പുനർ പരിശീലന ചക്രങ്ങൾ എന്നിവ മറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ആനുകൂല്യങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പാലിക്കൽ പരാജയങ്ങൾ, തെറ്റായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാത സംഭവങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഹ്രസ്വകാല സാമ്പത്തിക നഷ്ടങ്ങൾ ചില കമ്പനികൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഇത് യാഥാർത്ഥ്യബോധത്തോടെ ആസൂത്രണം ചെയ്യുക. [5]
-
അമിത ഓട്ടോമേഷൻ: നിങ്ങൾ മനുഷ്യരെ വളരെ പെട്ടെന്ന് വിധിനിർണ്ണയ-ഭാരമേറിയ ഘട്ടങ്ങളിൽ നിന്ന് മാറ്റിയാൽ, ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസവും ഇടിഞ്ഞുവീഴും.
-
വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ: ഏതെങ്കിലും ഒരു ദാതാവിന്റെ പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് ഹാർഡ്-കോഡിംഗ് ഒഴിവാക്കുക; അമൂർത്തങ്ങൾ സൂക്ഷിക്കുക.
-
സ്വകാര്യതയും നീതിയും: പ്രാദേശിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ ലഘൂകരണ നടപടികൾ രേഖപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക. ICO യുടെ ടൂൾകിറ്റുകൾ UK ടീമുകൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, കൂടാതെ മറ്റിടങ്ങളിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ റഫറൻസ് പോയിന്റുകളും. [2]
പൈലറ്റ്-ടു-പ്രൊഡക്ഷൻ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റിൽ എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം
-
യൂസ് കേസിന് ഒരു ബിസിനസ്സ് ഉടമയും പ്രാധാന്യമുള്ള ഒരു മെട്രിക്കും ഉണ്ട്.
-
ഡാറ്റാ ഉറവിടം മാപ്പ് ചെയ്തു, സെൻസിറ്റീവ് ഫീൽഡുകൾ ടാഗ് ചെയ്തു, ആക്‌സസ് സ്കോപ്പ് ചെയ്തു.
-
തയ്യാറാക്കിയ യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ സെറ്റ്
-
ലഘൂകരണ നടപടികൾ പിടിച്ചെടുത്ത് അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തൽ പൂർത്തിയാക്കി
-
മനുഷ്യ തീരുമാന പോയിന്റുകളും ഓവർറൈഡുകളും നിർവചിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു
-
പരിശീലന പദ്ധതിയും ക്വിക്ക്-റഫറൻസ് ഗൈഡുകളും തയ്യാറാക്കി.
-
മോണിറ്ററിംഗ്, ലോഗിംഗ്, സംഭവ പ്ലേബുക്ക് എന്നിവ നിലവിലുണ്ട്.
-
മോഡൽ ഉപയോഗത്തിനായുള്ള ബജറ്റ് അലേർട്ടുകൾ കോൺഫിഗർ ചെയ്തു
-
2–4 ആഴ്ചത്തെ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗത്തിന് ശേഷം വിജയ മാനദണ്ഡം അവലോകനം ചെയ്തു.
-
സ്കെയിൽ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഡോക്യുമെന്റ് പഠനങ്ങൾ നിർത്തുക.
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ AI എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ദ്രുത ഹിറ്റുകൾ 💬
ചോദ്യം: ആരംഭിക്കാൻ നമുക്ക് ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ-സയൻസ് ടീം ആവശ്യമുണ്ടോ?
ഉത്തരം: ഇല്ല. ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് അസിസ്റ്റന്റുമാരുമായും ലൈറ്റ് ഇന്റഗ്രേഷനുകളുമായും ആരംഭിക്കുക. ഇഷ്ടാനുസൃതവും ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ളതുമായ ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി പ്രത്യേക ML പ്രതിഭകളെ കരുതിവയ്ക്കുക.
ചോദ്യം: ഭ്രമാത്മകത എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?
ഉത്തരം: വിശ്വസനീയമായ അറിവ്, പരിമിതമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ, മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റുകൾ, മനുഷ്യ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള വീണ്ടെടുക്കൽ. കൂടാതെ-ആവശ്യമായ സ്വരവും ഫോർമാറ്റും കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കുക.
ചോദ്യം: അനുസരണത്തെക്കുറിച്ച് എന്താണ്?
ഉത്തരം: അംഗീകൃത തത്വങ്ങളും പ്രാദേശിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും പാലിക്കുക, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ സൂക്ഷിക്കുക. NIST AI RMF, OECD തത്വങ്ങൾ സഹായകരമായ ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു; ഡാറ്റ സംരക്ഷണത്തിനും നീതിക്കും വേണ്ടിയുള്ള പ്രായോഗിക ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ UK ICO വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. [1][2][3]
ചോദ്യം: വിജയം എങ്ങനെയിരിക്കും?
ഉത്തരം: ഓരോ പാദത്തിലും ഒരു ദൃശ്യമായ വിജയം, സജീവമായ ഒരു ചാമ്പ്യൻ ശൃംഖല, നേതാക്കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ചില പ്രധാന മെട്രിക്സുകളിൽ സ്ഥിരമായ പുരോഗതി.
കൂട്ടുചേർക്കലിന്റെ നിശബ്ദ ശക്തി വിജയിക്കുന്നു 🌱
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മൂൺഷോട്ട് ആവശ്യമില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു മാപ്പ്, ഒരു ഫ്ലാഷ്‌ലൈറ്റ്, ഒരു ശീലം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ദിവസേനയുള്ള ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, ലളിതമായ ഭരണത്തിൽ ടീമിനെ വിന്യസിക്കുക, ഫലങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുക. നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളും പ്രോംപ്റ്റുകളും പോർട്ടബിളായി സൂക്ഷിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വൃത്തിയുള്ളതാക്കുക, നിങ്ങളുടെ ആളുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക. തുടർന്ന് അത് വീണ്ടും ചെയ്യുക. വീണ്ടും.
അങ്ങനെ ചെയ്‌താൽ, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ AI എങ്ങനെ ഉൾപ്പെടുത്താം എന്നത് ഒരു ഭയാനകമായ പരിപാടിയായി മാറും. അത് പതിവ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഭാഗമായി മാറുന്നു - QA അല്ലെങ്കിൽ ബജറ്റിംഗ് പോലുള്ളവ. ഒരുപക്ഷേ ഗ്ലാമറസ് കുറവായിരിക്കാം, പക്ഷേ കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. അതെ, ചിലപ്പോൾ രൂപകങ്ങൾ കൂടിച്ചേർന്നതായിരിക്കും, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ കുഴപ്പമുള്ളതായിരിക്കും; അത് കുഴപ്പമില്ല. തുടരുക. 🌟
ബോണസ്: പകർത്തി ഒട്ടിക്കാനുള്ള ടെംപ്ലേറ്റുകൾ 📎
ഉപയോഗത്തിനുള്ള വിവരണം
-
പ്രശ്നം:
-
ഉപയോക്താക്കൾ:
-
ഡാറ്റ:
-
തീരുമാന പരിധി:
-
അപകടസാധ്യതകളും ലഘൂകരണങ്ങളും:
-
വിജയ മെട്രിക്:
-
ലോഞ്ച് പ്ലാൻ:
-
അവലോകന കാഡൻസ്:
പ്രോംപ്റ്റ് പാറ്റേൺ
-
പങ്ക്:
-
സന്ദർഭം:
-
ടാസ്ക്:
-
നിയന്ത്രണങ്ങൾ:
-
ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ്:
-
ചുരുക്കം ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ:
അവലംബം
[1] NIST. AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (AI RMF).
കൂടുതൽ വായിക്കുക
[2] യുകെ ഇൻഫർമേഷൻ കമ്മീഷണറുടെ ഓഫീസ് (ഐസിഒ). AI, ഡാറ്റ സംരക്ഷണം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം.
കൂടുതൽ വായിക്കുക
[3] OECD. AI തത്വങ്ങൾ.
കൂടുതൽ വായിക്കുക
[4] മക്കിൻസി & കമ്പനി. AI യുടെ അവസ്ഥ: മൂല്യം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനായി സ്ഥാപനങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നത്
കൂടുതൽ വായിക്കുക
[5] റോയിട്ടേഴ്‌സ്. AI വിന്യസിക്കുന്നത് മിക്ക കമ്പനികൾക്കും അപകടസാധ്യതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സാമ്പത്തിക നഷ്ടം വരുത്തിവയ്ക്കുന്നു, EY സർവേ കാണിക്കുന്നു
കൂടുതൽ വായിക്കുക