कर्मचारियों के लिए AI नीति का प्रारूप

इस प्रारूप का इस्तेमाल कैसे करना चाहिए?

नीचे दिए गए खंडों को अपने दस्तावेज़ में कॉपी करें, कोष्ठकों में दिए हर स्थानधारक को बदलें और हर खंड पर उस कार्यप्रवाह के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति से चर्चा करें। संबंधित वास्तविक टूल, जानकारी और दायित्वों की जाँच किए बिना इसे कंपनी की नीति के रूप में न अपनाएँ। इसमें जानबूझकर ऐसा कोई सार्वभौमिक अधिकार नहीं गढ़ा गया है जो व्यावसायिक डेटा अपलोड करने की अनुमति देता हो।

यह जाँचने के लिए किसी परिचित काम का इस्तेमाल करें कि कर्मचारी तैयार दस्तावेज़ को व्यवहार में लागू कर सकता है या नहीं। उदाहरण के लिए, क्या वह बता सकता है कि सार्वजनिक तथ्यों के आधार पर ईमेल का मसौदा बनाने के लिए कौन-सा खाता स्वीकृत है, और ग्राहक की रिपोर्ट साझा करने से पहले किससे पूछना है? अगर जवाब स्पष्ट नहीं है, तो कर्मचारियों से नीति पढ़कर स्वीकार करने को कहने से पहले उसे बेहतर बनाएँ।

यह नमूना प्रारूप सामान्य जानकारी देता है, कानूनी सलाह नहीं। डेटा संरक्षण, रोज़गार और क्षेत्र-विशेष के नियम देश के अनुसार अलग होते हैं। आप जो संस्करण अपनाएँ, उसकी समीक्षा किसी योग्य सलाहकार से करवाएँ।

उद्देश्य, दायरे और ज़िम्मेदारी से जुड़े प्रावधानों में क्या शामिल होना चाहिए?

पहले तीन खंड बताते हैं कि नीति क्यों है, यह किन पर लागू होती है और अस्पष्टता होने पर निर्णय कौन लेता है। इन्हें संक्षिप्त रखें; इनका काम दिशा स्पष्ट करना है, कानूनी प्रभाव पैदा करना नहीं।

खंड 1, उद्देश्य: "[कंपनी] कर्मचारियों को मसौदे बनाने, सार तैयार करने, शोध करने और विश्लेषण करने में मदद देने के लिए AI साधनों का उपयोग करती है। यह नीति बताती है कि कौन-से साधन स्वीकृत हैं, उनके साथ कौन-सी जानकारी इस्तेमाल की जा सकती है, नतीजों की जाँच कैसे की जाती है और सवाल किससे पूछने हैं। यह हमारी [सूचना सुरक्षा / डेटा संरक्षण / गोपनीयता] नीतियों का समर्थन करती है, उनकी जगह नहीं लेती।"

खंड 2, दायरा: "यह नीति किसी भी उपकरण पर [कंपनी] के लिए काम करने वाले सभी कर्मचारियों, ठेकेदारों और [स्वतंत्र पेशेवरों / प्रशिक्षुओं] पर लागू होती है। इसमें हमारे पहले से इस्तेमाल किए जा रहे सॉफ़्टवेयर, जैसे [कार्यालयी सॉफ़्टवेयर समूह, डिज़ाइन साधन, CRM], में मौजूद AI सुविधाएँ भी शामिल हैं।"

खंड 3, उत्तरदायित्व: "[नाम, भूमिका] इस नीति और स्वीकृत साधनों की पंजिका के लिए उत्तरदायी हैं। उनके उपलब्ध न होने पर [वैकल्पिक उत्तरदायी व्यक्ति का नाम] यह ज़िम्मेदारी सँभालेंगे। सवाल [ईमेल या संचार माध्यम] पर भेजें। व्यक्तिगत जानकारी वाले किसी भी कार्यप्रवाह को [नाम, भूमिका] मंज़ूरी देंगे।"

टूल और जानकारी से जुड़े प्रावधान कैसे भरें?

सबसे अधिक जोखिम खंड 4 और 5 से जुड़े हैं, इसलिए इनके जवाब सबसे स्पष्ट और विशिष्ट होने चाहिए। खंड 4 में ठीक-ठीक बताया जाता है कि कौन-से खाते इस्तेमाल किए जा सकते हैं; खंड 5 बताता है कि हर खाते में किस श्रेणी की जानकारी दर्ज की जा सकती है।

खंड 4, स्वीकृत साधन: "केवल स्वीकृत साधनों की पंजिका में दर्ज साधनों का ही उपयोग करें और उनमें अपने [कंपनी] खाते से प्रवेश करें। पंजिका में दर्ज न किए गए व्यक्तिगत खातों, मुफ़्त योजनाओं और ब्राउज़र विस्तारों का उपयोग [कंपनी] या ग्राहक के काम के लिए नहीं किया जाना चाहिए। किसी नए साधन का अनुरोध करने के लिए [उत्तरदायी व्यक्ति] को ईमेल में उस साधन, उसकी योजना, किए जाने वाले काम और उसमें इस्तेमाल होने वाली जानकारी का विवरण भेजें।"

खंड 5, जानकारी: "आप स्वीकृत साधनों में सार्वजनिक जानकारी और [आंतरिक जानकारी] का उपयोग कर सकते हैं। [ग्राहक की गोपनीय सामग्री / मूल्य निर्धारण / अप्रकाशित वित्तीय आँकड़े / स्रोत कोड / प्रवेश संबंधी गोपनीय विवरण] तब तक दर्ज न करें, जब तक पंजिका में उस काम के लिए उस साधन को मंज़ूरी न दी गई हो। कर्मचारियों, उम्मीदवारों या ग्राहकों की व्यक्तिगत जानकारी तब तक दर्ज न करें, जब तक [नाम] ने उस विशिष्ट कार्यप्रवाह को मंज़ूरी न दी हो। केवल नाम हटा देने से जानकारी साझा करना सुरक्षित नहीं हो जाता।"

रजिस्टर में हर मंज़ूरी के साथ सेवा और प्लान, अनुमत कार्य, इस्तेमाल की जा सकने वाली जानकारी, समीक्षक और समीक्षा की तारीख दर्ज होनी चाहिए। आपके डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने, डेटा रखने की अवधि, व्यवस्थापक की पहुँच और डेटा मिटाने के बारे में विक्रेताओं से अलग-अलग पूछें। उनकी मौजूदा शर्तों में क्या लिखा है, उसे जाँच की तारीख के साथ दर्ज करें। डेटा से प्रशिक्षण न करने का बयान यह नहीं बताता कि डेटा संग्रहीत भी नहीं होगा।

AI से मिले जवाब की समीक्षा और लोगों से जुड़े निर्णयों वाले प्रावधानों में क्या लिखा होना चाहिए?

खंड 6 किसी नतीजे का इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति को उसकी जाँच के लिए ज़िम्मेदार बनाता है; खंड 7 लोगों से जुड़े निर्णय लेने का अधिकार लोगों के पास ही रखता है। दोनों आपकी मौजूदा मंज़ूरियों के अनुरूप होने चाहिए, उनकी जगह नहीं लेने चाहिए।

खंड 6, नतीजों की समीक्षा: "AI की मदद से किए गए जिस भी काम का आप इस्तेमाल करते हैं या जिसे भेजते हैं, उसकी ज़िम्मेदारी आपकी है। इस्तेमाल से पहले तथ्यों, आँकड़ों, उद्धरणों और संदर्भों को मूल सामग्री या किसी स्पष्ट रूप से बताए गए स्रोत से मिलाकर जाँचें। ऐसा कोई भी आँकड़ा, परिणाम, समर्थन या संदर्भ हटा दें जिसका स्रोत आपको न मिले। जिस काम की आम तौर पर [कानूनी विभाग / वित्त विभाग / किसी प्रबंधक] से समीक्षा कराई जाती है, उसकी समीक्षा अब भी उन्हीं से कराई जाएगी।"

खंड 7, लोगों से जुड़े निर्णय: "भर्ती, वेतन, प्रदर्शन, अनुशासन, ऋण या ग्राहक की शिकायत से जुड़े निर्णयों का आधार AI साधनों को नहीं बनाया जाना चाहिए। वे सामग्री का मसौदा बनाने या उसे व्यवस्थित करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन मूल जानकारी की समीक्षा और निर्णय किसी नामित व्यक्ति को ही करना होगा।"

अगर आपकी टीम ग्राहक सहायता के जवाब देने जैसे काम बड़ी मात्रा में करती है, तो नमूना जाँच पर एक वाक्य जोड़ें: AI की मदद से तैयार जवाबों के नमूने कौन जाँचेगा, कितनी बार जाँचेगा और गलतियों का कोई दोहराव दिखने पर क्या होगा।

जानकारी के खुलासे, रिपोर्टिंग और समीक्षा से जुड़े प्रावधान कैसे काम करते हैं?

आखिरी तीन खंड बताते हैं कि दूसरों को AI के उपयोग के बारे में कब बताना है, कुछ गलत होने पर क्या करना है और नीति को अद्यतन कैसे रखना है।

खंड 8, उपयोग की जानकारी देना: "जब किसी मसौदे का बड़ा हिस्सा AI से तैयार किया गया हो, तो अपने समीक्षक को बताएँ। AI से बनाई गई सामग्री के संबंध में ग्राहक अनुबंधों और किसी भी मंच या प्रकाशन के नियमों का पालन करें। [वैकल्पिक: ग्राहकों को दिखाई जाने वाली AI से बनी छवियों या पाठ पर [शब्दावली] का लेबल लगाया जाता है।]"

खंड 9, घटना की सूचना: "अगर प्रतिबंधित जानकारी किसी अस्वीकृत साधन में दर्ज हो जाने की आशंका हो, या AI की मदद से तैयार किसी नतीजे से समस्या हुई हो या होते-होते बची हो, तो उसी दिन [उत्तरदायी व्यक्ति] को साधन, खाते और साझा की गई जानकारी का विवरण दें। जहाँ लागू हो, [मौजूदा घटना प्रक्रिया] का पालन करें। तुरंत सूचना देने को कदाचार नहीं माना जाएगा।"

खंड 10, समीक्षा: "[उत्तरदायी व्यक्ति] कम से कम हर [छह / बारह] महीने में और किसी साधन, योजना, अनुबंध या कार्यप्रवाह में बदलाव होने पर इस नीति और पंजिका की समीक्षा करता है। संस्करण [संख्या], [नाम] द्वारा [तारीख] को स्वीकृत।"

किन खाली जगहों को भरने से पहले वास्तविक फ़ैसले लेने होंगे?

हर कोष्ठक एक ऐसा निर्णय है जो अभी लिया जाना बाकी है, न कि कोई सुरक्षित पूर्वनिर्धारित विकल्प। इसलिए जिन बातों की जानकारी नहीं है, उन्हें सुनने में उचित लगने वाले नियम से भरने के बजाय समीक्षा के लिए चिह्नित करें। कंपनी को नीति के ज़िम्मेदार व्यक्ति, स्वीकृत सेवाओं और योजनाओं, अनुमत कार्यों, प्रतिबंधित जानकारी, समीक्षा की ज़िम्मेदारियों, रिपोर्ट करने के तरीके और समीक्षा की तारीख की जानकारी देनी होगी।

दर्ज करें कि किसी टूल को किसी खास कार्य के लिए मंज़ूरी क्यों दी गई है। मॉडल के प्रशिक्षण की सेटिंग्स, डेटा रखने की अवधि, पहुँच के नियंत्रण और अनुबंध के तहत अनुमति अलग-अलग सवाल हैं। किसी टूल का एक उपयोग स्वीकार्य हो सकता है और दूसरे उपयोग के लिए अतिरिक्त मंज़ूरी ज़रूरी हो सकती है। रजिस्टर में यह अंतर स्पष्ट रखें।

एक उदाहरण सहित मामला: 18 लोगों वाली एक काल्पनिक बहीखाता सेवा ने पहले खंड 5 भरने की कोशिश की और पाया कि वह उसका जवाब नहीं दे सकती, क्योंकि ग्राहकों के साथ उसके सेवा-शर्तों वाले पत्रों में AI के बारे में कुछ नहीं था। अनुमान लगाने के बजाय मालिक ने समीक्षा होने तक ग्राहक सामग्री का इस्तेमाल प्रतिबंधित चिह्नित किया, सार्वजनिक और आंतरिक उपयोग को तुरंत मंज़ूरी दी और सेवा-शर्तों वाले पत्रों को अद्यतन करने के बारे में अपने सलाहकार के साथ बातचीत तय की।

समीक्षक को क्या जाँचना चाहिए?

समीक्षक को जाँचना चाहिए कि नीति मौजूदा सूचना-सुरक्षा, निजता, रोज़गार और प्रकाशन प्रक्रियाओं के अनुरूप हो और चुपचाप उन्हें निष्प्रभावी न कर दे। AI पर बना कोई छोटा दस्तावेज़ उस नियम को ढीला नहीं करना चाहिए जो पहले से गोपनीय डेटा या महत्त्वपूर्ण परिणाम वाले निर्णयों को नियंत्रित करता है। सही समीक्षकों का चयन संगठन, कार्यप्रवाह और क्षेत्राधिकार पर निर्भर करता है।

NIST की AI जोखिम प्रबंधन मार्गदर्शिका में शासन से जुड़ी सामग्री में भूमिकाओं, ज़िम्मेदारियों, प्रशिक्षण और तीसरे पक्ष के जोखिम पर चर्चा की गई है; यह प्रारूप छोटी टीमों के लिए हमारा व्यावहारिक अनुकूलन है। AI और डेटा सुरक्षा पर ICO का मार्गदर्शन व्यक्तिगत डेटा से जुड़े सवालों के लिए ब्रिटेन का एक आधिकारिक स्रोत है। इसके पृष्ठों पर अभी लिखा है कि डेटा (उपयोग और पहुँच) अधिनियम के बाद इसकी समीक्षा हो रही है, इसलिए मौजूदा संस्करण जाँचें। यह प्रारूप अनुपालन का प्रमाणपत्र नहीं है और न ही यह दावा है कि आपकी कंपनी ने नियंत्रण लागू कर दिए हैं।

टीम को नीति से कैसे परिचित कराएँ?

इसे समझाने के लिए अपने काम के उदाहरण दें, केवल पढ़ने के लिए सामग्री न सौंपें। एक अनुमत उदाहरण, एक प्रतिबंधित उदाहरण और एक अनिश्चित मामले को विस्तार से समझाएँ। लोगों से इनके बीच का अंतर समझाने और यह पता करने को कहें कि मामला किसके पास ले जाना है। उन्हें उन टूल और खातों के बारे में सवाल पूछने का समय दें जिनका वे वास्तव में उपयोग करते हैं। केवल सहमति दर्ज करने से यह साबित नहीं होता कि कोई व्यक्ति किसी सीमा को व्यवहार में लागू कर सकता है।

पहले अभ्यास सत्र के बाद नीति पर फिर से नज़र डालें। ऐसे उदाहरण जोड़ें जिनसे निर्णय लेना आसान हुआ हो और ऐसे निर्देशों को सुधारें जो कार्यप्रवाह से मेल नहीं खाते थे। संस्करण संख्या और ज़िम्मेदार व्यक्ति का नाम दर्ज रखें, ताकि कर्मचारियों को पता हो कि मौजूदा नियम कहाँ मिलेंगे।

अगर आप व्यवस्थित अभ्यास चाहते हैं, तो Tosheo.ai को इस तरह बनाया जा रहा है कि हर भूमिका के लिए छोटे पाठ मिलें, जिनके अंत में किसी वास्तविक AI उपकरण में व्यावहारिक कार्य हो और जिसका मूल्यांकन स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाले मानदंडों के आधार पर किया जाए। यह आपकी नीति न तो लिखता है, न उसे मंज़ूरी देता है।

किन स्थितियों में एक सामान्य साँचे से शुरुआत करना सही नहीं है?

अगर आप बेचे जाने वाले उत्पाद में AI जोड़ते हैं, विशेष श्रेणी के व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करते हैं, किसी विनियमित पेशे में काम करते हैं या आपके अनुबंध पहले से AI संबंधी शर्तें तय करते हैं, तो सामान्य साँचे से शुरुआत करना गलत है। किसी योग्य सलाहकार के साथ उन दायित्वों से शुरुआत करें और इस संरचना को केवल विषयों की जाँच-सूची की तरह उपयोग करें।

अगर कोई इसकी ज़िम्मेदारी नहीं लेगा, तो भी यह गलत है। एक बार भरकर फिर कभी समीक्षा न किया गया प्रारूप ऐसे टूल के नियमों की सूची बन जाता है जिन्हें टीम अब इस्तेमाल ही नहीं करती। खंड 4 भरने से पहले ज़िम्मेदार व्यक्ति तय करें।

स्रोत और दायरा

NIST AI RMF कार्यपुस्तिका: संचालन, 16 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया ↗

ICO, AI और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन (समीक्षाधीन), 16 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया ↗

ICO, AI और डेटा संरक्षण जोखिम से जुड़ी साधन-सामग्री (समीक्षाधीन), 16 October 2026 को जाँच की गई ↗