ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ: ಹುದ್ದೆವಾರು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸುವುದು ಎಂದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಚೇರಿ ಹುದ್ದೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ AI ಬಳಸುವುದು ಎಂದರೆ ಮೂರು ಬಗೆಯ ನೆರವು: ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ವಿಷಯದಿಂದ ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು, ವಿಷಯವನ್ನು ಒಂದು ರೂಪದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹಾಗೂ ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಚಿಂತನಾ ಸಹಭಾಗಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು. ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಿಡುವುದು ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅಂತಿಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಬಿಡುವುದು ಎಂಬ ಅರ್ಥ ಇದಕ್ಕೆ ಅಪರೂಪ.

ಕರಡು ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಉದ್ಯೋಗ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು, ನೀತಿ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳ ಮೊದಲ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ರೂಪಾಂತರದಲ್ಲಿ ಉದ್ದವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸುವುದು, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನಾಗಿಸುವುದು, ಒಂದೇ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಓದುಗರಿಗೆ ತಕ್ಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನಾಗಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನಾಗಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಆಲೋಚನಾ ಸಂಗಾತಿಯ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ 'ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಸಂದೇಹಪಡುವ ಖರೀದಿದಾರರು ಏನು ಕೇಳಬಹುದು?' ಅಥವಾ 'ಈ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಏನು ಬಿಟ್ಟಿದೆ?' ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ.

ಈ ಮೂರರಲ್ಲೂ ಫಲಿತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕಿಂತ, ಅದಕ್ಕೆ ಏನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅದು ನೀಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದಲೇ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹುದ್ದೆಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲೂ ಅದೇ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಆಯಾ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.

AI ಬಳಸಲು ಮೊದಲ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು?

ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾಡುವ, ಈಗಾಗಲೇ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ತಿಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಬೇಗನೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಲ್ಲ ಕೆಲಸವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯವೇ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನೀಡಿದ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮಗೆ ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಕೆಲಸದಿಂದ ಆರಂಭಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಕೆಳಗಿನ ಮಾನದಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಏನಿರಬೇಕು?

ಸಮರ್ಥ ಹೊಸ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಮತ್ತೆ ನಿಮ್ಮ ಬಳಿಗೆ ಬಾರದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬೇಕಾಗುವ ಎಲ್ಲವೂ ಉತ್ತಮ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ: ಉದ್ದೇಶ, ಓದುಗರು, ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ಗಮನಕ್ಕೆ ತರಬೇಕು ಎಂಬುದು. AI ನೀಡುವ ವಿಷಯವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತವಾಗಿ ಕಾಣಲು ಅಥವಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದಿರುವುದು.

ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಎರಡು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ. ದುರ್ಬಲ ಸೂಚನೆ ಹೀಗಿದೆ: 'ಕಚೇರಿ ಸ್ಥಳಾಂತರದ ಬಗ್ಗೆ ತಂಡಕ್ಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಬರೆಯಿರಿ.' ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸೂಚನೆ ಹೀಗಿದೆ: 'ಕಚೇರಿ ಸ್ಥಳಾಂತರದ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ 25 ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ 150 ಪದಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಬರೆಯಿರಿ. ಕೆಳಗಿನ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ: ಸ್ಥಳಾಂತರವು ಶುಕ್ರವಾರ 14 November ರಂದು ನಡೆಯಲಿದೆ, ಹೊಸ ವಿಳಾಸ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿದೆ, ಗುರುವಾರ 4pm ಒಳಗೆ ಮೇಜುಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ಮಾಡಬೇಕು, ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಭಾಗವು ಮಾನಿಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳ, ಸ್ನೇಹಪರ ಧಾಟಿ ಬಳಸಿ. ಯಾರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಮುಗಿಸಿ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ದಿನಾಂಕಗಳು, ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ. ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಕೇಳಬಹುದಾದ, ಆದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತರವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.'

ಕೊನೆಯ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸೂಕ್ತ. ಉತ್ತರಿಸಲಾಗದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧನವನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಊಹೆಯಿಂದ ತುಂಬುತ್ತಿದ್ದ ಕೊರತೆಯು ನೀವು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಕೊಂಡಿ ನೀಡಿರುವ ಸೂಚನೆ ಬರೆಯುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ರಚನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

AI ನೀಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು?

ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಅದು ಸರಿಯಾಗಿ ಕೇಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ನಿಮ್ಮ ಅನಿಸಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಸರಾಗವಾದ ಬರಹವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಂಬಬಹುದು. NIST ಪ್ರಕಟಿಸಿರುವ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕುರಿತ ವಿವರಣೆಯು, ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಸುಳ್ಳಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೇಳುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿತ ಮಾಹಿತಿ ಸೃಷ್ಟಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಜನರು ಮತ್ತು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ಅಪಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತೀರ್ಪನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನೂ ಅದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇವೆರಡೂ ಅನಿಸಿಕೆಯ ಬದಲು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕಾರಣಗಳಾಗಿವೆ.

ಚಿಕ್ಕ ಕ್ರಮವೊಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಸ್ತವಾಂಶದ ಹೇಳಿಕೆ, ಹೆಸರು, ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ; ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಸಿಗದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಅಥವಾ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತೆ ಮಾಡಿ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಏನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಿ: ಈ ರೀತಿಯ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಜವೆನಿಸಿದರೂ ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಿಜವಲ್ಲದ ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ಭರವಸೆಗಳು, ಕಾರಣಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳು ಇರಬಹುದು. ನಾಲ್ಕನೆಯದಾಗಿ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಓದುಗರ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಓದಿ, ಧಾಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಅಂತಿಮ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಯಾರು ಹೊಣೆಗಾರರು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದು ನೀವೇ.

ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಆಳವು ತಪ್ಪಿನಿಂದಾಗುವ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತಿರಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಕರಡಿಗೆ ಬೇಕಾಗುವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಿಂತ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಸಂದೇಶಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಶೀಲನೆ ಬೇಕು; ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಿರುವ ಅಂಕಿಅಂಶಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಶೀಲನೆ ಬೇಕು.

ಕೆಲಸದ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ AI ಬಳಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕೆಲಸಗಳು ಯಾವುವು?

ಕೆಳಗಿನ ಪಟ್ಟಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹುದ್ದೆಗೂ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೊದಲ ಕೆಲಸ, ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯರೇ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲಸದ ಭಾಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹುದ್ದೆಗೂ ಬಿಡಿಸಿ ತೋರಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಯಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇದೆ.

ಒಂದು ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಎಲ್ಲ ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲೂ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ; ಅಪಾಯಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ: ಫಲಿತಾಂಶ ತಪ್ಪಾದರೆ ಯಾರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಈಗಾಗಲೇ ಯಾವುದಾದರೂ ನಿಯಮ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ.

ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ, ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಪಾತ್ರಗಳು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಡುತ್ತವೆ. ನೇಮಕಾತಿ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗೆ ಹಾಗೂ ಬಡ್ತಿ, ಉದ್ಯೋಗ ಅಂತ್ಯ, ಕಾರ್ಯ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು EU AI Act ತನ್ನ ಅನುಬಂಧ III ರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಬಳಕೆಗಳೆಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದಂತಹ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ನೇರ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಬೇಕು. ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪತ್ರದಂತಹ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪಾತ್ರಗಳು ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಜನರಿಗೆ ಉತ್ತರದಾಯಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ರೀತಿಯ ಅಪಾಯವಿರುತ್ತದೆ: ನೀತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ AI ಕರಡು ಉತ್ತರವು ಕಂಪನಿ ಪಾಲಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದಾದ ಭರವಸೆಯಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಯಾವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪಾತ್ರದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಒಂದೇ ಕೆಲಸವು ಮೂರು ಹುದ್ದೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ?

ಒಂದು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಮೂಲವನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳಿಗೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಮಾರುವ ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಯಾದ ಫರ್ನ್‌ಹಿಲ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಹೊಸ ಸೌಲಭ್ಯದ ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು. ಈ ಸೌಲಭ್ಯವು ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯ ಸಂದೇಶದ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭೇಟಿಯ ನೆನಪಿನ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ವೃತ್ತಿಪರ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿದೆ, 1 ಡಿಸೆಂಬರ್‌ನಿಂದ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬೇರೆ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಹೇಳುತ್ತವೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಜ್ಞರೊಬ್ಬರು ಈಗಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಹೊಸ ಸೌಲಭ್ಯದ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಕರಡಿನಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳು 'ಮುಂಗಡ ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿದರೂ ಹಾಜರಾಗದಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ' ಎಂದಿದೆ. ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಜರಾಗದಿರುವಿಕೆ ಕುರಿತು ಯಾವುದೇ ದತ್ತಾಂಶವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ಆ ಸಾಲನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಬದಲಿಗೆ ಆ ಸೌಲಭ್ಯ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕರೆಯೊಂದರಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಕ್ಕೆ ಮುಂದಿನ ಸಂಪರ್ಕದ ಸಂದೇಶ ಬರೆಯಲು ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯೊಬ್ಬರು AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಕರಡು ಆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು 'ಎಲ್ಲ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಅದು ನಿಜವಲ್ಲ. ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯು ಅದನ್ನು ವೃತ್ತಿಪರ ಯೋಜನೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯ ಎಂದು ತಿದ್ದಿ, ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ನೆನಪಿನ ಸೂಚನೆಗಳ ಕುರಿತು ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರದ ಉತ್ತರದ ಕರಡು ರಚಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯೊಬ್ಬರು AI ಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಗ್ರಾಹಕರು 'ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಬಹುದು' ಎಂದು ಕರಡು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಸಿಬ್ಬಂದಿಯು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಭಾಷೆಯ ಕೋರಿಕೆಗಾಗಿ ಯಾರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಒಂದೇ ಮೂಲ, ಒಂದೇ ಸಾಧನ, ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ತಪ್ಪುಗಳು; ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಆಯಾ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಣುವಂಥದ್ದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗಿಂತ ನಿಮ್ಮದೇ ಕೆಲಸದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ AI ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಾರದು?

ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ AI ನೀತಿಯನ್ನು ಪಾಲಿಸಿ; ಅಂಥ ನೀತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಈಗಾಗಲೇ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಂಟಿಸುವ ಮೊದಲು ಅನುಮತಿ ಕೇಳಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮವಾಗಿ, ಗ್ರಾಹಕರು, ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ, ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಗಳು, ಪ್ರಕಟಿಸದ ಹಣಕಾಸು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತಾ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದಿರಿ.

ಉತ್ತರವು ಪರಿಕರ ಮತ್ತು ಚಂದಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನೂ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಖಾತೆ, ಕಂಪನಿಯ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದು ತಂತ್ರಾಂಶದಲ್ಲಿರುವ AI ಸೌಲಭ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಷರತ್ತುಗಳಿರಬಹುದು. ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿರುವವರ ಗುರುತು ಮರೆಮಾಡಿದಂತಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ. ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು AI ನೀತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸುವ ನಿಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ?

ನೀವು ತಯಾರಿಸಿದ ವಿಷಯದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನಲ್ಲ, ಮಾಡಿದ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸುವ ಕೌಶಲ ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸೂಚನೆಗಳು ಸುಧಾರಿಸುವುದರಿಂದ ಅವರು ಪ್ರತಿ ಕರಡಿನಲ್ಲಿ ಮರುಬರೆಯುವ ಭಾಗ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಕಲ್ಪಿತ ವಿವರಗಳನ್ನು ಬೇಗ ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಾವು ಮಾಡಿದ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣ ವಿವರಿಸಬಲ್ಲರು. AI ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಲೇಬಾರದು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದರಲ್ಲೂ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಚುರುಕಾಗುತ್ತಾರೆ.

ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಲು ಸರಳ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ವಾರಗಳ ಕಾಲ ಚಿಕ್ಕ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇಡುವುದು: ಕೆಲಸ, ಸೂಚನೆ, ನೀವು ಏನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಿರಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ. ನೀವು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾದ ಭರವಸೆಯ ಮಾತನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸೇರಿಸುವ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಮೊದಲ ಕರಡೇ ಸತತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುವ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕಾರದಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಗ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ. ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯದ ಕುರಿತ ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೇಳಿಕೆಗಿಂತ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ನಿಮ್ಮದೇ ಕೆಲಸದಿಂದ ಬಂದಿರುತ್ತವೆ.

ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ AI ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಲಿಯಬೇಕು?

ತಂಡದ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದೇ ವಾಸ್ತವಿಕ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೀಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅದನ್ನು AI ಬಳಸಿ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ. ನಂತರ ಕರಡುಗಳ ಬದಲು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ. ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾರು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಯಾರು ಕಲ್ಪಿತ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾರು ಬರವಣಿಗೆಯ ಧಾಟಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ಸ್ಲೈಡ್ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಿಂತ ಈ ವಿಧಾನವು ಆ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತದೆ.

ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಅಥವಾ ಅನುಮೋದಿತ ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೇ ಬಳಸಿ, ಯಾವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾತಾವರಣ ಕಲ್ಪಿಸಿ. EU AI Act ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಒಳಪಡುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ತರುವವರು ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಅವರ AI ಸಾಕ್ಷರತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಅನುಚ್ಛೇದ 4 ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿ, ಕಾನೂನು ಸಲಹೆಯಲ್ಲ. ಕೆಳಗೆ ಕೊಂಡಿ ನೀಡಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು 30 ದಿನಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನ ಯೋಜನೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.

ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ AI ಸೂಕ್ತ ಸಾಧನವಲ್ಲ?

ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಾಗ, ನಿರ್ಧಾರವು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಉದ್ಯೋಗ, ವೇತನ ಅಥವಾ ಉಮೇದುವಾರಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಅಂಕಿಅಂಶವಾಗಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಳಿದ ಮಾತಿಗೆ ಹೊಣೆ ಹೊರುವ ಮನುಷ್ಯನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವಲ್ಲ. ಹೇಗೆ ಬರೆಯಬೇಕೆಂದು ನಿಮಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವ ಎರಡು ಸಾಲಿನ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರದಂತಹ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾಡುವುದೇ ವೇಗವಾಗಿದ್ದಾಗಲೂ ಅದು ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವಲ್ಲ.

ಮೂಲಾಧಾರ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗಲೂ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದಿರಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ನೀತಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಒಪ್ಪಂದ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತ ತೆರಿಗೆ ನಿಯಮ ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ ನಂಬಬಹುದೆನಿಸುವ ಉತ್ತರ ಸಿಗುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ದಾಖಲೆ ಅಲ್ಲ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಮೂಲವನ್ನು ಹುಡುಕಿ. AI ಬಳಸುವುದಾದರೂ ಅದನ್ನು ಓದಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೆರವಾಗುವ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ.

Tosheo.ai ಎಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತ, ಎಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ?

Tosheo.ai ಅನ್ನು ಸುಮಾರು 5 ರಿಂದ 200 ಜನರ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸ್ವತಃ ನೋಂದಾಯಿಸಿಕೊಂಡು ಬಳಸಬಹುದಾದ AI ತರಬೇತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಹುದ್ದೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತಂಡ ಬಳಸುವ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಕಲಿಯುವವರೂ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಮಟ್ಟ ನಿರ್ಧಾರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಂತರ ತಮ್ಮ ಹುದ್ದೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ 10 ರಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳ ಪಾಠಗಳ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಪಾಠವೂ ನೈಜ AI ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೆಲಸದೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಅಂಕನ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಕೌಶಲ್ಯದ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವಂತೆ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ; ನೇರ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅಲ್ಲ. ಉತ್ಪನ್ನವು ನಿರ್ಮಾಣಪೂರ್ವ ಹಂತದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಯೋಜಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ಇದು ಎಲ್ಲ ಖರೀದಿದಾರರಿಗೂ ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲ. ಖರೀದಿಗೆ ಏಕ ಪ್ರವೇಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (SSO), LMS ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿಲ್ಲ. ಬಿಡುಗಡೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲ. ಪಾಠಗಳನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಈ ತಾಣದ ಉಚಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ಯೋಜಿತ ದರಗಳು ದರಗಳ ಪುಟದಲ್ಲಿವೆ.

ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ

NIST, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು: ಸೃಜನಾತ್ಮಕ AI ಕುರಿತ ವಿವರಪತ್ರ (NIST AI 600-1), ಜುಲೈ 2024 ↗

ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗದ AI ಕಾಯ್ದೆಯ ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರ, ನಿಯಮಾವಳಿ (EU) 2024/1689 ಅನುಬಂಧ III, ಉನ್ನತ ಅಪಾಯದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ↗

ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗದ AI ಕಾಯ್ದೆಯ ಸಹಾಯ ಕೇಂದ್ರ, ನಿಯಮಾವಳಿ (EU) 2024/1689 ವಿಧಿ 4, AI ಸಾಕ್ಷರತೆ ↗