ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ AI: ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗೆ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆ ಎಂದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು?

5 ರಿಂದ 200 ಜನರಿರುವ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ AI ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಭಾಷೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಜನರೇಟಿವ್ ಸಹಾಯಕಗಳು: ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು, ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು, ಮರುಬರೆಯುವುದು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂಡವನ್ನು ನೇಮಿಸುವುದು ಎಂಬ ಅರ್ಥ ಇದಕ್ಕೆ ಅಪರೂಪ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಂದೇ ಮಧ್ಯಾಹ್ನ ಚಂದಾದಾರರಾಗಬಹುದಾದ ಸಾಧನವೇ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ; ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕಟಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲೂ ಇದೇ ಮಾದರಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ. ಫೆಬ್ರವರಿಯಿಂದ ಮೇ 2025ರವರೆಗೆ ನಡೆಸಿದ 3,500 ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯುಕೆ ಸರ್ಕಾರದ AI ಅಳವಡಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಈಗಾಗಲೇ AI ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ 85% ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದಾಗಿ ಹೇಳಿವೆ. ಇದು ಇತರ ಯಾವುದೇ ಬಳಕೆಗಿಂತ ಬಹಳ ಮುಂದಿದೆ. ಅದೇ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಯುಕೆಯ ಸುಮಾರು ಆರರಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಹಾರ (16%) ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನಾದರೂ ಬಳಸುತ್ತಿತ್ತು. ಎರಡೂ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೊಣೆ ಹೊತ್ತಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಆ ಸಮಯದ ಚಿತ್ರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ವಲಯಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ನಿಯಮವೆಂದಲ್ಲ.

ಇದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅರ್ಥವೆಂದರೆ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಜನರು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಷಯ. ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು, ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲು ಯಾರಿಗೆ ಅನುಮತಿ ಇದೆ? ಫಲಿತಾಂಶವು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ? ಈ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರ ನೀಡುವ ಕಂಪನಿಯು, ದುಬಾರಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಖರೀದಿಸಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ತಾವೇ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಬಿಡುವ ಕಂಪನಿಗಿಂತ, ಸರಳ ಸಹಾಯಕದಿಂದಲೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಯಾವ AI ಉಪಯುಕ್ತ?

ನಿಮ್ಮ ತಂಡ ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಹೊಂದುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಹಾಯಕವೇ ಆರಂಭಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತ ಸಾಧನ. ಅದರ ವ್ಯವಹಾರ ಯೋಜನೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ನೀವು ಓದಿರಬೇಕು. Microsoft 365 ಬಳಸುವ ಕಂಪನಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊದಲು Copilot ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ; Google Workspace ಬಳಸುವ ಕಂಪನಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Gemini ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಹಲವು ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ದೀರ್ಘ ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾಡುವ ತಂಡವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ChatGPT ಮತ್ತು Claude ವ್ಯವಹಾರ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಎಲ್ಲ ತಂಡಗಳಿಗೂ ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲ. ಯೋಜನೆಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಆಗಾಗ ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಲೇಖನದ ಬದಲು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಯೋಜನೆಯ ಪುಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಿಂತ ಮೊದಲು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಚಿತ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಖಾತೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಮತಿಸದಿದ್ದರೆ, ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುವ Claude ಮತ್ತು API ಮುಂತಾದ ತನ್ನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಒಳಹರಿವು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತನ್ನ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು Anthropic ನ ಗೌಪ್ಯತಾ ಕೇಂದ್ರ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಧನದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪುಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಿರುವ ಯೋಜನೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ವಿಶೇಷ ಉದ್ದೇಶದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಂತರ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಮಾತನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧನ, ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯವಾಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ರಚಿಸುವ ಸಾಧನ ಒಂದು ತಂಡಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು. ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಕಂಪನಿಯ ಮಾಹಿತಿ ಹೋಗುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸ್ಥಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓದಬೇಕಾದ ಮತ್ತೊಂದು ನಿಯಮಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಹಾಯಕದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ತಂಡ ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಂತರ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವಿಶೇಷ ಉದ್ದೇಶದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು?

ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಕೆಲಸದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವಂತೆಯೇ AI ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ: ಒಬ್ಬ ಜವಾಬ್ದಾರ ವ್ಯಕ್ತಿ, ಅನುಮೋದಿತ ಕೆಲಸಗಳ ಚಿಕ್ಕ ಪಟ್ಟಿ, ಲಿಖಿತ ಮಿತಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಹಂತ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಸಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಒಂದು ದಿನಾಂಕ ಇರಲಿ. ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳು ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿಭಾಗವಿಲ್ಲದ ಕಂಪನಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ; ಇವುಗಳಿಗೆ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲ, ಕೆಲವು ವಾರಗಳು ಸಾಕು.

ನೈಜ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಇದು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?

ಬ್ರೈಟ್‌ವಾಟರ್ ಇಂಟೀರಿಯರ್ಸ್ ಎಂಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೀಠೋಪಕರಣ ಮಾರುವ 22 ಜನರು, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ತಂಡ, ಇಬ್ಬರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು ಇದರ ಹೊಣೆ ವಹಿಸಿಕೊಂಡು, ವ್ಯವಹಾರ ಬಳಕೆಯ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭದ ಎರಡು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ: ಪೂರೈಕೆದಾರರ ವಿವರಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳ ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಆರ್ಡರ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳ ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು. ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸಗಳನ್ನು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ; ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಆರ್ಡರ್ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಂಟಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ತಜ್ಞರ ಮೊದಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಹೀಗಿದೆ: 'ಓಕ್ ಮರದ ಊಟದ ಮೇಜಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆ ಬರೆಯಿರಿ.' ಉತ್ತರವು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿದೆ; ಅದರ ತಪ್ಪುಗಳು ಕಲಿಯಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿತ ಹಲಗೆಯ ಮೇಲೆ ಓಕ್ ಮರದ ತೆಳು ಹಾಳೆಯ ಹೊದಿಕೆ ಎಂದಿದ್ದರೂ, ಅದು ಮೇಜನ್ನು 'ಸಂಪೂರ್ಣ ಓಕ್ ಮರದಿಂದ ಮಾಡಿದ್ದು' ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತದೆ; ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಆರು ಜನರಿಗೆ ಸ್ಥಳ ಎಂದಿದ್ದರೂ 'ಎಂಟು ಜನ ಆರಾಮವಾಗಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಬ್ರೈಟ್‌ವಾಟರ್ ಒದಗಿಸದ 'ಉಚಿತ ಮರುದಿನದ ವಿತರಣೆ'ಯ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸೂಚನೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿವರಪಟ್ಟಿಯ ಪಠ್ಯ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಬರವಣಿಗೆಯ ಧಾಟಿಯ ಕುರಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೂರು ನಿಯಮಗಳಿವೆ: ವಿವರಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ, ಯಾವುದೇ ವಿವರ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಡಿ. ಹೊಸ ಕರಡು 'ಓಕ್ ಮರದ ತೆಳು ಹೊದಿಕೆ', 'ಆರು ಜನ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: 'ವಿವರಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮೇಜಿನ ತೂಕ ನೀಡಿಲ್ಲ; ಪ್ರಕಟಿಸುವ ಮೊದಲು ದಯವಿಟ್ಟು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.' ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಸ್ತವಿಕ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನೂ ವಿವರಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಂತರ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಅಲ್ಪ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ; ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ, ತಂಡಕ್ಕೆ ಈಗ ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ದೂರು ನೀಡಬಹುದಾದ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪರಿಶೀಲನಾ ವಿಧಾನ ಸಿಕ್ಕಿದೆ.

ಬ್ರೈಟ್‌ವಾಟರ್ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಮಾಡದ ಕೆಲಸಗಳು: ಸಹಾಯಕವು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು, ಆದೇಶಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ರಫ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅದರಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸುವುದು, ಅಥವಾ ಆ ಎರಡು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲೇ ಕಂಪನಿಯಾದ್ಯಂತ ಬಳಕೆಗೆ ತರುವುದಾಗಿ ಘೋಷಿಸುವುದು. ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ ರೂಢಿಯಾದ ನಂತರ ಆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ AI ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಏನೇನು ಇರಬೇಕು?

ಸಣ್ಣ ಉದ್ಯಮದ AI ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಒಂದು ಪುಟದಲ್ಲಿ ಹಿಡಿಸಬಹುದು: ನೀವು AI ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಯಾವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ಇದೆ, ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲ, ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಲೇಬಾರದು, ಯಾರು ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಜನರು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅದಕ್ಕಿಂತ ಉದ್ದವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿಲ್ಲ ಎಂಬುದರ ಸೂಚನೆ.

ಇದು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ವಿವರಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಸಣ್ಣ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು NIST ವಿವರಿಸುವ ಅದರ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು, ತನ್ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಆಡಳಿತ, ನಕ್ಷೀಕರಣ, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಎಂಬ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಗುಂಪುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಆಡಳಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ದಾಖಲಿಸಿದ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೀತಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಜನರು ತಮ್ಮ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕಳವಳಗಳನ್ನು ಮೇಲಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ತಿಳಿಸಲು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. 20 ಜನರ ಕಂಪನಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದೇ ನಾಲ್ಕು ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ: ಹೊಣೆಗಾರರು ಯಾರು ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ, ಯಾವ ಸಾಧನಗಳು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ, ಜನರು ನಿಜವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಿ.

ಮುಖ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಯಾವುವು, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ?

ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೇಳಲಾಗುವ ತಪ್ಪುಗಳು, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿ ತಪ್ಪು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಓದಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಜನರು ಅದನ್ನು ನಂಬುವುದು ದೈನಂದಿನ ಅಪಾಯಗಳಾಗಿವೆ. NIST ನ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪಾಯಗಳ ವಿವರಣೆಯು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಪಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಕಟ್ಟುಕಥನವನ್ನು ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ; ಅದನ್ನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೇಳಿದರೂ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಸುಳ್ಳಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರವಾದ ಒಲವು, ಅಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸುವುದನ್ನೂ ವಿವರಿಸಿ, ಇದರಿಂದ ಇತರ ಅಪಾಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: ಸಾಧನವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಪ್ಪಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಜನರು ಅದನ್ನು ನಂಬುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.

ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್‌ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವೂ ಇದೇ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನೀಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಾರದು ಎಂದು NCSC ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆ, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಗಳು AI ಬಳಕೆಗೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂದು Acas ಉದ್ಯೋಗದಾತರಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, AI ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ರಕ್ಷಣೆಯ ಕುರಿತು ICO ನೀಡಿರುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ, ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಆಧಾರ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ, ಕಾನೂನು ಸಲಹೆಯಲ್ಲ; ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ತಕ್ಕ ಸಲಹೆ ಪಡೆಯಿರಿ.

ಪರಿಹಾರವು ನೀರಸವಾದರೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಅನುಮೋದಿತ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೂ ಒಬ್ಬ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಶೀಲಕರಿರುತ್ತಾರೆ. ಏನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ: ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳ ಹೋಲಿಕೆ, ಅಂಕಿಗಳ ಮರುಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಕಂಪನಿ ಈಡೇರಿಸಲಾಗದ ಭರವಸೆಗಳು, ಓದುಗರಿಗೆ ತಕ್ಕ ಧಾಟಿ. ಮಹತ್ವದ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ವಿಷಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಮೋದನೆ ಬೇಕು. AI ನೀಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶದ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಇದನ್ನು ಜನರು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕ್ರಮವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಬಿಡುಗಡೆಯ ನಂತರ ಜನರು AI ಬಳಸುವುದನ್ನು ಏಕೆ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ?

ತಮ್ಮ ಯಾವ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ AI ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಕಾಣದಿದ್ದಾಗ, ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಂಟಿಸಲು ಅನುಮತಿಯಿದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ಸಿಕ್ಕ ಕಳಪೆ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದೂ ವ್ಯರ್ಥ ಎಂದು ಅನಿಸಿದಾಗ ಜನರು ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರ ಪರವಾನಗಿಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದರಿಂದ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಪರಿಹಾರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. DSIT ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಈಗಾಗಲೇ AI ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸರಾಸರಿ ತಮ್ಮ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ 30% ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿದವು. ತಮ್ಮ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ಅರ್ಧಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಂದಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು 77% ತಿಳಿಸಿದವು. ಅದೇ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಆರಂಭಿಸದೇ ಇರುವುದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೀಡಿದ ಕಾರಣಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸದಿರುವುದು ಮತ್ತು AI ಕೌಶಲ್ಯ ಹಾಗೂ ಪರಿಣತಿಯ ಕೊರತೆ.

ಪರಿಹಾರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಾತ್ರಕ್ಕೂ ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಅನುಮೋದಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀಡಿ. ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುವಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಇರಿಸಿ. ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನ ವಿಫಲವಾದರೂ ನಷ್ಟವಾಗದಂತಹ ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಭ್ಯಾಸದ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಜನರಿಗೆ ನೀಡಿ. AI ಅಳವಡಿಕೆಯ ಕುರಿತ ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ ಬಳಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನೂ ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ AI ಫಲ ನೀಡುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುತ್ತೀರಿ?

ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಅಳೆಯುವುದಕ್ಕಿಂತ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದ ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ಬಳಕೆ ಆರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಒಂದು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಕರು ಅದನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ನಾಲ್ಕರಿಂದ ಆರು ವಾರಗಳ ಬಳಿಕ ಅದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೋಡಿ: ಮೊದಲ ಕರಡು ಬಳಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆಯೇ, ಪರಿಶೀಲಕರ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆಯೇ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಯಾಗುತ್ತಿವೆಯೇ? ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಎಣಿಕೆಗಿಂತ ಈ ಅವಲೋಕನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ.

ನೀವೇ ವರದಿ ಮಾಡುವವುಗಳೂ ಸೇರಿದಂತೆ, ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯಾದ ಸುಧಾರಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದಿರಿ. DSIT ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, AI ಬಳಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ 56% ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಹೆಚ್ಚಿದೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, 77% ಆದಾಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿವೆ. ಈ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯಾದ ಅಂದಾಜುಗಳು ಎಂದು ವರದಿಯೇ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿಡಿ: ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು, ಪರಿಶೀಲಕರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮಾತುಕತೆ.

ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ AI ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ?

ಮೂಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಿಲ್ಲದಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಯಾರೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಾಗ ಅಥವಾ ಕೆಲಸವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕುರಿತ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿ AI ಬಳಸುವುದು ಸರಿಯಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ದರ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ನೀಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಸಂಗತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಹಾಯಕವು ಅಸಂಗತ ದರ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ತೆರಿಗೆ ಕುರಿತ ವಿವರಣೆ ಸರಿಯೇ ಎಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಯಾರಿಗೂ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆ ಸಾಧನ ಅದನ್ನು ಬರೆಯಬಾರದು. ಯಾರನ್ನು ನೇಮಿಸಬೇಕು, ಬಡ್ತಿ ನೀಡಬೇಕು, ಶಿಸ್ತು ಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಯಾರಿಗೆ ಸೇವೆಯನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಿಂತ ಬಹಳ ಹೆಚ್ಚು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿಧಾನ ಬೇಕು.

ಕೆಲಸದ ಪ್ರಮಾಣ ತೀರಾ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೂ ಇದು ತಪ್ಪು ಆಯ್ಕೆ. ತಿಂಗಳಿಗೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಒಂದೇ ಇಮೇಲ್ ಬರೆಯಲು ಹೊಸ ಸಾಧನ, ನೀತಿ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪರಿಣತಿಗೂ ಇದು ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ: ಅರ್ಹ ವ್ಯಕ್ತಿ ವೇಗವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು AI ನೆರವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಅನರ್ಹ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಮಾಡಲಾರದು. ಯಾವುದಾದರೂ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬೇಡವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದೂ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಮಂಜಸವಾದ ಫಲಿತಾಂಶವೇ.

ತರಬೇತಿಯ ಪಾತ್ರವೇನು ಮತ್ತು Tosheo.ai ಎಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ?

ಪರಿಕರಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾಣುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗಳು ತರಬೇತಿಯ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೊರತೆ ಇರುವುದು ಯಾವ ಗುಂಡಿ ಒತ್ತಬೇಕು ಎಂಬ ಅರಿವಿನಲ್ಲಲ್ಲ; ಯಾವ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಬೇಕು, ಯಾವುದನ್ನು ಸೇರಿಸಬಾರದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ಅರಿವಿನಲ್ಲಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ನೋಡುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಸುಲಭ.

5 ರಿಂದ 200 ಜನರ ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಅದನ್ನೇ ಮಾಡಲು Tosheo.ai ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಬಿಡುಗಡೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತಂಡ ಬಳಸುವ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಚಿಕ್ಕ ಆರಂಭಿಕ ಮಟ್ಟದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ, ನಂತರ 10 ರಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ಇವು ನೈಜ AI ಸಾಧನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾಣುವ ಅಂಕನ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಅಂಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಕೌಶಲ್ಯದ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮೂಲ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿರ್ಮಾಣ ಇನ್ನೂ ಆರಂಭವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ತೋರಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಲ್ಲ. ಯೋಜಿತ ಬೆಲೆಗಳು ಬೆಲೆಗಳ ಪುಟದಲ್ಲಿವೆ. ನಿಮಗೆ ನೀತಿ ಅಥವಾ ಮೊದಲ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಷ್ಟೇ ಬೇಕಿದ್ದರೆ, ಈ ಸೈಟ್‌ನ ಉಚಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಸಾಕಾಗಬಹುದು.

ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ

DSIT, AI ಅಳವಡಿಕೆ ಸಂಶೋಧನಾ ವರದಿ (ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಫೆಬ್ರವರಿ ಇಂದ ಮೇ 2025), ಪ್ರಕಟಣೆ ಜನವರಿ 2026 ↗

GOV.UK, AI ಅಳವಡಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಟಣೆ ಪುಟ, ಫೆಬ್ರವರಿ 2026 ರಲ್ಲಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ↗

NIST, AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅವಲೋಕನ, ಜನವರಿ 2023 ↗

NIST, AI RMF ಕಾರ್ಯಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: ಆಡಳಿತ ↗

NIST, AI 600-1 ಸೃಜನಾತ್ಮಕ AI ಕುರಿತ ವಿವರಪತ್ರ, ಜುಲೈ 2024 ↗

NCSC, ChatGPT ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು: ಅಪಾಯವೇನು?, 14 ಮಾರ್ಚ್ 2023 ↗

Acas, AI ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗದಷ್ಟು ಉದ್ಯೋಗದಾತರು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, 15 ಮೇ 2025 ↗

ICO, AI ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಕುರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ದಿನಾಂಕ 15 ಮಾರ್ಚ್ 2023 ↗

Anthropic ಗೌಪ್ಯತಾ ಕೇಂದ್ರ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗೆ ನನ್ನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ? (ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು), 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ ↗