వ్యాపారం కోసం AI: చిన్న, మధ్యస్థాయి బృందాలకు ఆచరణాత్మక మార్గదర్శిని

చిన్న సంస్థకు వ్యాపారంలో AI వినియోగం అంటే అసలు ఏమిటి?

5 నుంచి 200 మంది ఉన్న సంస్థలో, వ్యాపారం కోసం AI అంటే ప్రధానంగా భాషకు సంబంధించిన పనులు చేసే జనరేటివ్ సహాయకాలను ఉపయోగించడం: ముసాయిదాలు రాయడం, సారాంశాలు తయారుచేయడం, తిరగరాయడం, సమాచారాన్ని వెలికితీయడం, వివరించడం. ఒక నమూనాను రూపొందించడం లేదా డేటా సైన్స్ బృందాన్ని నియమించడం అని అరుదుగా మాత్రమే అర్థం. సాధారణంగా ఆ సాధనానికి ఈ మధ్యాహ్నమే చందా తీసుకోవచ్చు; దాన్ని ఎలా ఉపయోగించాలనే నిర్ణయాలకే సమయం పడుతుంది.

ప్రచురిత పరిశోధనలోనూ అదే ధోరణి కనిపిస్తుంది. 2025 ఫిబ్రవరి నుంచి మే మధ్య నిర్వహించిన 3,500 వ్యాపార ఇంటర్వ్యూల ఆధారంగా బ్రిటన్ ప్రభుత్వం చేసిన AI స్వీకరణ పరిశోధనలో, ఇప్పటికే AI వాడుతున్న వ్యాపారాల్లో 85% సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్, పాఠ్య సృష్టిని ఉపయోగిస్తున్నట్లు చెప్పాయి. ఇది ఇతర అన్ని రకాల కంటే చాలా ఎక్కువ. అదే సర్వేలో బ్రిటన్ వ్యాపారాల్లో సుమారు ఆరింటిలో ఒకటి (16%) కనీసం ఒక AI సాంకేతికతనైనా ఉపయోగిస్తున్నట్లు తేలింది. ఈ రెండు గణాంకాలూ సాంకేతిక బాధ్యతలు చూసే వ్యక్తులు స్వయంగా తెలిపినవే. కాబట్టి వాటిని మీ రంగానికి వర్తించే నియమంగా కాకుండా, అప్పటి పరిస్థితికి ఒక చిత్రంగా పరిగణించండి.

దీని ఆచరణాత్మక అర్థం ఏమిటంటే, వ్యాపారంలో AI వినియోగం ప్రధానంగా మనుషులు, ప్రక్రియలకు సంబంధించిన విషయం. ఎవరు ఏ సాధనాన్ని, ఏ పనులకు, ఏ సమాచారంతో వాడవచ్చు? ఫలితం కస్టమర్‌కు చేరే ముందు దాన్ని ఎవరు తనిఖీ చేస్తారు? ఈ నాలుగు ప్రశ్నలకు స్పష్టంగా సమాధానం చెప్పే సంస్థ, ఖరీదైన సహాయక సాధనాన్ని కొనుగోలు చేసి మిగతాది ఉద్యోగులకే వదిలేసే సంస్థ కంటే సాధారణ సహాయక సాధనం నుంచే ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందుతుంది.

వ్యాపారానికి ఏ AI అనుకూలంగా ఉంటుంది?

మీ బృందం ఇప్పటికే రోజూ ఉపయోగించే సాఫ్ట్‌వేర్‌కు సరిపోయే సాధారణ సహాయకంతో మొదలుపెట్టడం సాధారణంగా మంచిది. దాని వ్యాపార ప్లాన్‌లోని డేటా నిబంధనలను మీరు చదివి ఉండాలి. Microsoft 365 ఉపయోగించే సంస్థ సాధారణంగా ముందుగా Copilotను అంచనా వేస్తుంది; Google Workspace ఉపయోగించే సంస్థ సాధారణంగా Geminiని అంచనా వేస్తుంది; అనేక సాధనాలతో పనిచేసే లేదా పొడవైన రచన, విశ్లేషణ ఎక్కువగా చేసే బృందం తరచూ ChatGPT, Claude వ్యాపార ప్లాన్‌లను పోల్చుతుంది. వీటిలో ఏదీ అన్ని బృందాలకూ సరైన సమాధానం కాదు. ప్లాన్ సౌకర్యాలు తరచూ మారుతాయి కాబట్టి ర్యాంకుల వ్యాసం బదులు సరఫరాదారు ప్రస్తుత ప్లాన్ పేజీని చూడాలి.

సదుపాయాల జాబితా కంటే ముందు డేటాకు సంబంధించిన నిబంధనలను చూడండి. వ్యాపార, సంస్థ స్థాయి ప్రణాళికల్లో డేటాను నిర్వహించే విధానం సాధారణంగా ఉచిత వ్యక్తిగత ఖాతాలకు భిన్నంగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, వినియోగదారు అభిప్రాయం అందించినా లేదా వేరే విధంగా అనుమతించినా తప్ప, పని కోసం అందించే Claude, API వంటి తన వాణిజ్య ఉత్పత్తుల్లో ఇచ్చే సమాచారం లేదా వాటి ఫలితాలతో తన నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం అప్రమేయంగా జరగదని Anthropic గోప్యతా కేంద్రం పేర్కొంటుంది. మీరు ఎంచుకునే సాధనంలో దీనికి సమానమైన పేజీని తనిఖీ చేయండి. అది మీరు నిజంగా కొనుగోలు చేస్తున్న ప్రణాళికకు వర్తిస్తుందో నిర్ధారించుకోండి.

ప్రత్యేక పనుల సాధనాలను తర్వాత చేర్చుకోవచ్చు. మాటలను రాతగా మార్చే సాధనం, మీ సహాయ కేంద్రంలోని AI సదుపాయం లేదా చిత్రాలను రూపొందించే సాధనం ఒక బృందానికి ఉపయోగపడవచ్చు. కానీ ప్రతి సాధనం కంపెనీ సమాచారం వెళ్లే మరో చోటు, చదవాల్సిన మరో నియమ నిబంధనల సముదాయం అవుతుంది. ముందుగా ఒక సాధారణ సహాయకంతో ప్రారంభించండి. దాని ఫలితాలను మీ బృందం ఎలా సమీక్షిస్తుందో తెలుసుకోండి. ఆ తర్వాత స్పష్టమైన పని అవసరం ఉన్నచోట ప్రత్యేక సాధనాలను చేర్చండి. పని కోసం AI సాధనాలను ఎంచుకోవడంపై మా మార్గదర్శిని, ఆమోదానికి ముందు అడగాల్సిన ప్రశ్నలను మరింత వివరంగా వివరిస్తుంది.

వ్యాపారంలో AIని దశలవారీగా ఎలా అమలు చేయాలి?

ఏ కొత్త పని పద్ధతినైనా ప్రవేశపెట్టే విధంగానే AIని అమలు చేయండి: ఒక బాధ్యుడు, ఆమోదించిన పనుల చిన్న జాబితా, రాతపూర్వక పరిమితులు, సమీక్ష దశ, కొనసాగించాలా వద్దా అని నిర్ణయించే తేదీ ఉండాలి. కింద ఇచ్చిన దశలు సమాచార సాంకేతిక విభాగం లేని సంస్థకు అనుకూలం; వాటికి నెలలు కాదు, వారాలు పడతాయి.

ఒక నిజమైన బృందంలో ఇది ఎలా ఉంటుంది?

బ్రైట్‌వాటర్ ఇంటీరియర్స్ అనే కల్పిత సంస్థను తీసుకుందాం: ఆన్‌లైన్‌లో ఫర్నిచర్ విక్రయించే 22 మంది ఉన్న సంస్థ. ఇందులో చిన్న వినియోగదారుల సేవా బృందం, ఇద్దరు మార్కెటింగ్ సిబ్బంది, ఒక కార్యకలాపాల అధిపతి ఉన్నారు. కార్యకలాపాల అధిపతి ఈ కార్యక్రమానికి బాధ్యత తీసుకుని, వ్యాపార ప్రణాళికలోని ఒక సహాయక సాధనాన్ని ఎంచుకుని, మొదట చేయాల్సిన రెండు పనులను ఆమోదిస్తారు: సరఫరాదారు నిర్దేశాల పత్రం ఆధారంగా ఉత్పత్తి వివరణల ముసాయిదాలు రాయడం, ఆర్డర్ గమనికల ఆధారంగా డెలివరీ ప్రశ్నలకు ప్రత్యుత్తరాల ముసాయిదాలు రాయడం. వినియోగదారుల పేర్లు, చిరునామాలను సాధనంలో చేర్చరు; సిబ్బంది ఆర్డర్ స్థితిని, ప్రశ్నను మాత్రమే అతికిస్తారు.

ఒక మార్కెటింగ్ ఉద్యోగి మొదటి ప్రాంప్ట్ ఇలా ఉంటుంది: 'ఓక్ కలప డైనింగ్ టేబుల్ కోసం ఉత్పత్తి వివరణ రాయి.' వచ్చిన వచనం సాఫీగా ఉన్నా, లోపాలు గుర్తించడానికి ఉపయోగపడే రీతిలో తప్పుగా ఉంటుంది. నిర్దేశాల పత్రంలో తయారీ బోర్డుపై ఓక్ కలప పొర అని ఉన్నా, అది టేబుల్‌ను 'పూర్తిగా ఓక్ కలపతో చేసినది' అంటుంది; నిర్దేశాల్లో ఆరుగురు అని ఉన్నా 'ఎనిమిది మంది సౌకర్యంగా కూర్చోవచ్చు' అంటుంది; బ్రైట్‌వాటర్ అందించని 'మరుసటి రోజు ఉచిత డెలివరీ'ని హామీ ఇస్తుంది.

సమీక్షించిన ప్రాంప్ట్‌లో ఉత్పత్తి వివరాల పత్రంలోని సమాచారం, బ్రాండ్ భాషా శైలిపై సూచనలు, మూడు నియమాలు ఉన్నాయి: వివరాల పత్రంలోని వాస్తవాలనే వాడాలి, ఏ వివరమైనా లేకపోతే ఊహించకుండా దాన్ని గుర్తించాలి, డెలివరీ నిబంధనలను ఎప్పుడూ ప్రస్తావించకూడదు. కొత్త ముసాయిదాలో 'ఓక్ చెక్క పైపూత', 'ఆరుగురు కూర్చోవచ్చు' అని ఉంది. చివర్లో ఈ గమనిక ఉంది: 'వివరాల పత్రంలో బల్ల బరువు లేదు; ప్రచురించే ముందు నిర్ధారించండి.' మార్కెటింగ్ ఉద్యోగి ప్రతి వాస్తవ ప్రకటనను వివరాల పత్రంతో పోల్చి చూసి ప్రచురిస్తారు. నిజంగానే సమయం ఆదా అవుతుంది, కానీ అది పరిమితమే; అంతకంటే పెద్ద ప్రయోజనం ఏమిటంటే, బృందానికి ఇప్పుడు పదేపదే వాడగల ప్రాంప్ట్, వినియోగదారు ఫిర్యాదు చేసే అవకాశం ఉన్న తప్పులను పట్టుకునే తనిఖీ ఉన్నాయి.

బ్రైట్‌వాటర్ ఉద్దేశపూర్వకంగా చేయని పనులు ఇవి: సహాయక సాధనాన్ని నేరుగా వినియోగదారులకు సమాధానాలు పంపనివ్వడం, ఎగుమతి చేసిన మొత్తం ఆర్డర్ డేటాను అందులో అతికించడం, లేదా ఆ రెండు పనులను సమీక్షించకముందే సంస్థ అంతటా అమలు చేస్తామని ప్రకటించడం. సమీక్షించే అలవాటు ఏర్పడిన తర్వాత ఆ నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.

చిన్న వ్యాపారం కోసం AI వ్యూహంలో ఏమేమి ఉండాలి?

చిన్న వ్యాపారానికి AI వ్యూహం ఒక పేజీలో సరిపోతుంది: AIని ఎందుకు ఉపయోగిస్తున్నారు, ఏ సాధనాలు ఆమోదించబడ్డాయి, ఏ పనులు చేయవచ్చు, ఏవి చేయకూడదు, ఏ సమాచారాన్ని ఇవ్వకూడదు, ఎవరు దేనిని సమీక్షిస్తారు, ఉద్యోగులు ఎలా నేర్చుకుంటారు, ఇది ఉపయోగపడుతోందో లేదో ఎలా నిర్ణయిస్తారు. అంతకంటే పొడవుగా ఉంటే, సాధారణంగా ఇంకా నిర్ణయాలు తీసుకోలేదనడానికి అది సూచన.

ప్రమాద నిర్వహణ చట్రాలు వివరించే విషయానికి ఇది చిన్న రూపం. స్వచ్ఛంద వినియోగం కోసం ఉద్దేశించిందని NIST వివరించే దాని AI ప్రమాద నిర్వహణ చట్రం, తన మార్గదర్శకాలను పాలన, గుర్తింపు, కొలత, నిర్వహణ కింద వర్గీకరిస్తుంది. దాని పాలన మార్గదర్శకాలు పాత్రలు, బాధ్యతలను రాతపూర్వకంగా నమోదు చేయాలని, సంస్థ విధానాల ప్రకారం విధులు నిర్వర్తించేందుకు ఉద్యోగులకు శిక్షణ ఇవ్వాలని, ఆందోళనలను పైస్థాయికి తెలియజేయడానికి స్పష్టమైన మార్గాలు ఉండాలని కోరుతాయి. 20 మంది ఉన్న సంస్థకు పూర్తి చట్రం అవసరం లేదు. కానీ అవే నాలుగు అలవాట్లు వర్తిస్తాయి: బాధ్యత ఎవరిదో తెలుసుకోవడం, ఏ సాధనాలు ఉపయోగిస్తున్నారో తెలుసుకోవడం, ఉద్యోగులు నిజంగా చేసే పనులకు శిక్షణ ఇవ్వడం, సమస్యను తెలియజేయడాన్ని సులభం చేయడం.

ప్రధాన ప్రమాదాలు ఏమిటి, ఫలితాలను ఎవరు తనిఖీ చేస్తారు?

రోజువారీ ప్రమాదాలు: నమ్మకంగా చెప్పే పొరపాట్లు, సున్నితమైన సమాచారం తగని సాధనంలోకి వెళ్లడం, చక్కగా చదవడానికి వీలుగా ఉందని ఫలితాన్ని నమ్మేయడం. NIST ఉత్పాదక AI ప్రమాదాల వివరణలో, నమ్మకంగా చెప్పినప్పటికీ తప్పుగా లేదా అసత్యంగా ఉండే సమాచారాన్ని సృష్టించడాన్ని కల్పనగా నిర్వచించి, ఉత్పాదక AIకి ప్రత్యేకమైన ప్రమాదాల్లో ఒకటిగా పేర్కొంటుంది. స్వయంచాలక వ్యవస్థల పట్ల పక్షపాతం, అంటే వాటిని అతిగా నమ్మడం గురించి కూడా వివరిస్తుంది; అది ఇతర ప్రమాదాలను మరింత పెంచవచ్చని చెబుతుంది. సరళంగా చెప్పాలంటే: సాధనం కొన్నిసార్లు తప్పు చెబుతుంది, మనుషులు దాన్ని నమ్మడానికి మొగ్గు చూపుతారు.

యునైటెడ్ కింగ్‌డమ్ మార్గదర్శకాలు కూడా ఇదే దిశను సూచిస్తున్నాయి. బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న పెద్ద భాషా నమూనాలకు ఇచ్చే ప్రశ్నల్లో సున్నితమైన సమాచారాన్ని చేర్చవద్దని NCSC సిఫార్సు చేస్తోంది. ఫలితాల ఖచ్చితత్వం, స్వరశైలి, పక్షపాతాన్ని తనిఖీ చేయాలని, ఇప్పటికే ఉన్న డేటా గోప్యతా విధానాలు AI వినియోగానికీ వర్తిస్తాయని, ఉత్తమ ఫలితాలు పొందడానికి సిబ్బందికి శిక్షణ అవసరం కావచ్చని Acas యజమానులకు సూచిస్తోంది. వ్యక్తిగత డేటా ఉంటే, AI మరియు డేటా రక్షణపై ICO మార్గదర్శకాలు జవాబుదారీతనం, చట్టబద్ధమైన ఆధారం, డేటా రక్షణ ప్రభావ అంచనాలను వివరిస్తాయి. ఈ మార్గదర్శిని సాధారణ సమాచారం మాత్రమే, న్యాయ సలహా కాదు; మీ పరిస్థితికి తగిన సలహా తీసుకోండి.

పరిష్కారం ఆసక్తికరంగా అనిపించకపోయినా ప్రభావవంతమైనది. ప్రతి ఆమోదిత పనికి ఒక నిర్దిష్ట సమీక్షకుడు ఉంటారు. ఏమి తనిఖీ చేయాలో ఆ సమీక్షకుడికి తెలుసు: మూలంతో సరిపోల్చిన వాస్తవాలు, తిరిగి లెక్కించిన సంఖ్యలు, సంస్థ నిలబెట్టుకోలేని హామీలు, పాఠకులకు తగిన భాషా ధోరణి. ముఖ్యమైన పరిణామాలు కలిగించే దేనికైనా ఆ విషయంపై అవగాహన ఉన్న వ్యక్తి తుది ఆమోదం ఇస్తారు. AI ఫలితాల్లో వాస్తవాలను తనిఖీ చేయడంపై మా మార్గదర్శిని, దీనిని వ్యక్తులు సాధన చేయగల దినచర్యగా మారుస్తుంది.

AI ప్రవేశపెట్టిన తర్వాత ఉద్యోగులు దాన్ని ఉపయోగించడం ఎందుకు మానేస్తారు?

తమ పనుల్లో దేనికి AI ఉపయోగపడుతుందో తెలియనప్పుడు, అందులో ఏ సమాచారాన్ని అతికించవచ్చో స్పష్టత లేనప్పుడు, లేదా మొదట్లో వచ్చిన నాసిరకం ఫలితం వల్ల దాన్ని తనిఖీ చేయడం కూడా దండగ అని నమ్మినప్పుడు ఉద్యోగులు ఉపయోగించడం ఆపేస్తారు. లైసెన్సులు కొనడం వల్ల వీటిలో ఏదీ పరిష్కారం కాదు. DSIT పరిశోధనలో, ఇప్పటికే AI ఉపయోగిస్తున్న వ్యాపారాలు తమ సిబ్బందిలో సగటున 30% మంది దాన్ని ఉపయోగిస్తున్నారని తెలిపాయి. తమ సిబ్బందిలో సగం కంటే తక్కువ మందే ఉపయోగిస్తున్నారని 77% తెలిపాయి. అదే సర్వేలో, AIను అసలు స్వీకరించకపోవడానికి ఎక్కువగా చెప్పిన కారణాలు: దాని అవసరాన్ని గుర్తించకపోవడం, AI నైపుణ్యాలు మరియు నిపుణ పరిజ్ఞానం పరిమితంగా ఉండటం.

పరిష్కారం స్పష్టంగా ఉంది. ప్రతి పాత్రకు రెండు లేదా మూడు ఆమోదించిన పనులను, ఒక నమూనా ఆదేశాన్ని, సమీక్ష తనిఖీ జాబితాను ఇవ్వండి. పరిమితులను గుర్తుంచుకోగలిగేంత చిన్నగా చెప్పండి. మొదటి ప్రయత్నం విఫలమైనా ఎలాంటి నష్టం లేని సురక్షిత సాధనా వాతావరణాన్ని కల్పించండి. అందుబాటులోకి తెచ్చిన తర్వాత వినియోగం తక్కువగా ఉండే సమస్యను మా కృత్రిమ మేధ స్వీకరణ మార్గదర్శిని వివరంగా వివరిస్తుంది. మొదటి నెలలో మేనేజర్ ఏం చేయవచ్చో కూడా అందులో ఉంది.

మీ వ్యాపారంలో AI ఫలితాలు ఇస్తోందో లేదో ఎలా తెలుసుకుంటారు?

సాధారణంగా AIని కాకుండా, పేర్లు పేర్కొన్న కొన్ని పనులను కొలవండి. అమలుకు ముందు ఒక పనికి సుమారుగా ఎంత సమయం పడుతుందో, సమీక్షకుడు దాన్ని ఎంత తరచుగా తిరిగి పంపుతారో నమోదు చేయండి. నాలుగు నుంచి ఆరు వారాల తర్వాత అదే పనిని పరిశీలించండి: మొదటి ముసాయిదా ఉపయోగించదగిన స్థితికి మరింత దగ్గరగా ఉందా, సమీక్షకుడు చేసే సవరణలు తగ్గాయా, తప్పులు వినియోగదారుడికి చేరకముందే బయటపడుతున్నాయా? ఈ పరిశీలనలు ప్రవేశాల సంఖ్య కంటే ఎక్కువ ఉపయోగపడతాయి.

మీరే చెప్పుకునే ప్రయోజనాలతో సహా, స్వయంగా నివేదించిన ప్రయోజనాల విషయంలో జాగ్రత్తగా ఉండండి. DSIT సర్వేలో, AI ఉపయోగిస్తున్న వ్యాపారాల్లో 56% ఉద్యోగుల ఉత్పాదకత పెరిగిందని నివేదించగా, 77% ఆదాయంలో ఇంకా మార్పు లేదని నివేదించాయి. ఇవి స్వయంగా నివేదించిన అంచనాలని నివేదిక కూడా పేర్కొంది. మీ సంస్థలో ఆధారాలు పనికి దగ్గరగా ఉండేలా చూసుకోండి: ముందు, తర్వాత తీసిన కొన్ని నమూనాలు, సమీక్షకుడి గమనికలు, పని చేస్తున్న వారితో చిన్న సంభాషణ.

వ్యాపార సమస్యకు AI ఎప్పుడు సరైన పరిష్కారం కాదు?

అసలు ప్రక్రియ స్పష్టంగా లేనప్పుడు, ఫలితాన్ని ఎవరూ తనిఖీ చేయలేనప్పుడు లేదా పని ఒక వ్యక్తి గురించి నిర్ణయించడమైనప్పుడు AIతో మొదలుపెట్టడం సరికాదు. ధరల అంచనాలు ఇచ్చే మీ ప్రక్రియలో నిలకడ లేకపోతే, సహాయక సాధనం నిలకడలేని అంచనాలను మరింత వేగంగా తయారుచేస్తుంది. పన్నుకు సంబంధించిన వివరణ సరైనదో కాదో సంస్థలో ఎవరూ చెప్పలేకపోతే, సాధనం దాన్ని రాయకూడదు. ఎవరిని నియమించాలి, ఎవరికి పదోన్నతి ఇవ్వాలి, ఎవరిపై క్రమశిక్షణ చర్య తీసుకోవాలి లేదా ఎవరికి సేవ నిరాకరించాలి అని నిర్ణయించే పనికి, సాధారణ సహాయక సాధనం, హడావిడి సమీక్ష కంటే ఎంతో జాగ్రత్తగల విధానం అవసరం.

పని పరిమాణం చాలా తక్కువగా ఉన్నప్పుడు కూడా ఇది సరైన పరిష్కారం కాదు. నెలకు ఒక సరఫరాదారు ఇమెయిల్ రాయడానికి కొత్త సాధనం, విధానం, శిక్షణ అవసరం లేదు. మీకు లేని నైపుణ్యానికి ఇది ప్రత్యామ్నాయం కూడా కాదు: అర్హత ఉన్న వ్యక్తి వేగంగా పనిచేయడానికి AI సహాయపడుతుంది. కానీ అర్హత లేని వ్యక్తి చేసిన పనిని సురక్షితంగా నమ్మదగినదిగా మార్చలేదు. ఒక వినియోగ సందర్భాన్ని తిరస్కరించడం కూడా సమీక్షలో పూర్తిగా సముచితమైన ఫలితమే.

శిక్షణ పాత్ర ఏమిటి, అందులో Tosheo.ai ఎలా ఉపయోగపడుతుంది?

సాధనాలు సులభంగా కనిపిస్తాయి కాబట్టి చాలా చిన్న సంస్థలు శిక్షణ దశను దాటవేస్తాయి. సాధారణంగా లోటు ఏ బటన్ నొక్కాలో తెలియకపోవడం కాదు; ఒక నిర్దిష్ట పనికి ఏ నేపథ్యం ఇవ్వాలి, ఏది ఇవ్వకూడదు, ఫలితాన్ని ఎలా తనిఖీ చేయాలి అనేది తెలియకపోవడమే. సాధారణ కోర్సును చూడటం కంటే, అభిప్రాయ సూచనలతో నిజమైన పనులను సాధన చేయడం ద్వారా దీన్ని నేర్చుకోవడం సులభం.

5 నుంచి 200 మంది ఉన్న బృందాలకు సరిగ్గా అదే చేయడానికి Tosheo.aiని రూపొందిస్తున్నారు. ప్రారంభ సమయంలో నిర్వాహకులు ఉద్యోగ పాత్రలను, బృందం ఉపయోగించే AI సాధనాలను ఎంచుకునేలా ప్రణాళిక ఉంది. ప్రతి వ్యక్తి చిన్న స్థాయి నిర్ధారణ పరీక్ష రాసి, ఆ తర్వాత 10 నుంచి 15 నిమిషాల పాఠాలను నేర్చుకుంటారు. ప్రతి పాఠం చివర నిజమైన AI సాధనంతో స్వయంగా చేయాల్సిన పని ఉంటుంది. కనిపించే మూల్యాంకన ప్రమాణాల ప్రకారం దాన్ని అంచనా వేస్తారు. నిర్వాహకులకు నైపుణ్య పురోగతి, పూర్తి చేసిన వివరాలు కనిపించేలా ప్రణాళిక ఉంది; యథాతథ సంభాషణ రికార్డులు ఎప్పుడూ కనిపించవు. ఉత్పత్తి ఇంకా నిర్మాణానికి ముందున్న దశలో ఉంది. కాబట్టి చూపించడానికి వినియోగదారుల ఫలితాలు లేవు. ప్రణాళికలో ఉన్న ధరలు ధరల పేజీలో ఉన్నాయి. మీకు ఒక విధానం లేదా ప్రారంభ పనుల జాబితా మాత్రమే అవసరమైతే, ఈ సైట్‌లోని ఉచిత మార్గదర్శినులు సరిపోవచ్చు.

మూలాలు, పరిధి

DSIT, AI వినియోగంపై పరిశోధన నివేదిక (క్షేత్ర పరిశోధన ఫిబ్రవరి నుంచి మే 2025 వరకు), ప్రచురణ జనవరి 2026 ↗

GOV.UK, AI స్వీకరణ పరిశోధన ప్రచురణ పేజీ, ఫిబ్రవరి 2026లో సవరించబడింది ↗

NIST, AI ప్రమాద నిర్వహణ చట్రం అవలోకనం, జనవరి 2023 ↗

NIST, AI RMF కార్యాచరణ మార్గదర్శిని: పాలన ↗

NIST, AI 600-1 ఉత్పాదక AI వివరణ పత్రం, జూలై 2024 ↗

NCSC, ChatGPT మరియు భారీ భాషా నమూనాలు: ప్రమాదం ఏమిటి?, 14 మార్చి 2023 ↗

Acas, AI ఉత్పాదకతను పెంచుతుందని మూడింట ఒక వంతు యజమానులు భావిస్తున్నారు, 15 మే 2025 ↗

ICO, AI మరియు డేటా రక్షణపై మార్గదర్శకాలు, తేదీ 15 March 2023 ↗

Anthropic గోప్యతా కేంద్రం, మోడల్ శిక్షణ కోసం నా డేటాను ఉపయోగిస్తారా? (వాణిజ్య ఉత్పత్తులు), 16 అక్టోబర్ 2026న తనిఖీ చేయబడింది ↗