एक वास्तविक निर्णय लेना, एक और प्रश्नोत्तरी हल करने से बेहतर है।

AI के अभ्यास का परिदृश्य क्या है?

AI अभ्यास परिदृश्य एक छोटा भूमिका-अभिनय है, जिसमें सीखने वाले को काम की किसी वास्तविक जैसी स्थिति में AI का उपयोग करना होता है और वे निर्णय लेने होते हैं जिनकी वास्तविक काम में ज़रूरत पड़ती है। एक सामान्य प्रस्तावित कार्य-विवरण: ग्राहक को कल तक अभियान योजना चाहिए; AI से पहला मसौदा तैयार करें, फिर बताएँ कि आपने क्या बदला और क्यों।

पाठों के साथ अभ्यास के लिए कामकाजी परिस्थितियाँ भी दी जाती हैं। एक पाठ हल किए गए उदाहरण के साथ एक कौशल सिखाता है; वहीं एक परिस्थिति में समय-सीमा, नाराज़ ग्राहक या अधूरे कार्य-विवरण जैसे वास्तविक दबावों के बीच कई कौशल एक साथ इस्तेमाल करने होते हैं।

किसी परिदृश्य का चरण-दर-चरण हल कैसा होता है?

यह ग्राहक सहायता की स्थिति का एक उदाहरण है। कॉपरलीफ होम नाम की एक काल्पनिक घरेलू सामान की दुकान का ग्राहक लिखता है कि लैंप दो सप्ताह देर से पहुँचा और पूरा पैसा वापस देने के साथ अगले ऑर्डर की मुफ़्त डिलीवरी माँगता है। दी गई नीति अनुरोध करने पर देर से हुई डिलीवरी के लिए पैसा लौटाने की अनुमति देती है, लेकिन मुफ़्त डिलीवरी के बारे में कुछ नहीं कहती।

शिक्षार्थी अपने AI टूल को निर्देश देता है: "इस ग्राहक के लिए जवाब का मसौदा बनाएँ। डिलीवरी में देरी के लिए माफ़ी माँगें और नीचे दी गई हमारी धन-वापसी नीति का पालन करें। ऐसी कोई पेशकश न करें जो नीति में शामिल नहीं है।" पहला मसौदा आत्मीय और सहज है, लेकिन वह "24 घंटों के भीतर" धन-वापसी का वादा करता है और अगले ऑर्डर पर मुफ़्त डिलीवरी की पेशकश करता है। नीति में इन दोनों में से कोई बात नहीं है।

समीक्षा किया गया संस्करण माफ़ी को बनाए रखता है, देर से डिलीवरी के नियम के तहत धनवापसी की पुष्टि करता है, समय-सीमा केवल उसी तरह बताता है जैसी नीति में दी गई है, और मुफ़्त डिलीवरी के प्रस्ताव की जगह यह पंक्ति जोड़ता है कि अनुरोध निर्णय लेने वाली टीम को भेज दिया गया है। सीखने वाले के नोट में लिखा है: "24 घंटे का वादा और मुफ़्त डिलीवरी का प्रस्ताव हटा दिया गया, क्योंकि नीति इनमें से किसी की अनुमति नहीं देती।"

अगर कोई शिक्षार्थी अपने अंक से असहमत हो, तो क्या होता है?

शिक्षार्थी जिस भी अंक से असहमत हो, उसे समीक्षा के लिए चिह्नित कर सकता है। चिह्नित अंक समीक्षा की कतार में जाता है, जहाँ कोई व्यक्ति या दूसरा मॉडल उसकी जाँच करता है। हर मूल्यांकन का रिकॉर्ड रखने की योजना है, ताकि समीक्षक जमा किया गया काम, अंक देने की मानदर्शिका और मूल प्रतिक्रिया एक साथ देख सके।

यह इसलिए है क्योंकि AI द्वारा दिए गए अंक गलत हो सकते हैं। किसी अंक पर आपत्ति दर्ज करके उसकी समीक्षा करवाने का विकल्प वह तरीका है जिससे उत्पाद इस समस्या को खुले तौर पर संभालने की योजना बनाता है, बजाय इसके कि सीखने वाले को बिना स्पष्टीकरण के अंक स्वीकार करने पड़ें। यह आश्वासन नहीं है कि हर अंक सही होगा।

किन स्थितियों में परिदृश्यों का इस्तेमाल सही तरीका नहीं है?

इन परिस्थितियों से कामकाज की आम स्थितियों में सही निर्णय लेना सीखते हैं। ये आपकी अपनी नियामकीय प्रक्रियाओं के प्रशिक्षण, कानूनी स्वीकृति या अनुपालन की मंज़ूरी का विकल्प नहीं हैं। ये किसी खास AI टूल के मेनू इस्तेमाल करना भी नहीं सिखातीं; उसके लिए प्रदाता के अपने सहायता पृष्ठ बेहतर हैं।

इस वेबसाइट पर दी गई हर परिस्थिति केवल उदाहरण के लिए है और उसमें काल्पनिक कंपनियों का इस्तेमाल किया गया है। यह किसी सत्यापित मूल्यांकन या उत्पादकता में बढ़ोतरी का प्रमाण नहीं है, और उत्पाद भी अभी बना नहीं है।