તમારા વ્યવસાયમાં AI કેવી રીતે સામેલ કરવું

તમારા વ્યવસાયમાં AI કેવી રીતે સામેલ કરવું

AI જાદુ નથી. તે સાધનો, કાર્યપ્રવાહ અને આદતોનો ઢગલો છે જે - જ્યારે એકસાથે જોડાય છે - ત્યારે શાંતિથી તમારા વ્યવસાયને ઝડપી, સ્માર્ટ અને વિચિત્ર રીતે વધુ માનવીય બનાવે છે. જો તમે વિચારી રહ્યા છો કે તમારા વ્યવસાયમાં AI ને કેવી રીતે સમાવિષ્ટ કરવું , તો તમે યોગ્ય સ્થાને છો. અમે વ્યૂહરચનાનો નકશો બનાવીશું, યોગ્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ પસંદ કરીશું અને બતાવીશું કે શાસન અને સંસ્કૃતિ ક્યાં યોગ્ય છે જેથી આખી વસ્તુ ત્રણ પગવાળા ટેબલની જેમ ડગમગી ન જાય.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI આસિસ્ટન્ટ સ્ટોર પર નાના વ્યવસાયો માટે ટોચના AI સાધનો
નાના વ્યવસાયોને દૈનિક કામગીરીને સુવ્યવસ્થિત કરવામાં મદદ કરવા માટે આવશ્યક AI સાધનો શોધો.

🔗 ટોચના AI ક્લાઉડ બિઝનેસ મેનેજમેન્ટ પ્લેટફોર્મ ટૂલ્સ: શ્રેષ્ઠમાંથી પસંદ કરો.
સ્માર્ટ બિઝનેસ મેનેજમેન્ટ અને વૃદ્ધિ માટે અગ્રણી AI ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ્સનું અન્વેષણ કરો.

🔗 AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી
તમારા પોતાના સફળ AI સ્ટાર્ટઅપને શરૂ કરવા માટેના મુખ્ય પગલાં અને વ્યૂહરચનાઓ શીખો.

🔗 બિઝનેસ વિશ્લેષકો માટે AI ટૂલ્સ: કાર્યક્ષમતા વધારવા માટે ટોચના ઉકેલો.
બિઝનેસ વિશ્લેષકો માટે તૈયાર કરાયેલા અત્યાધુનિક AI ટૂલ્સ વડે એનાલિટિક્સ પ્રદર્શનમાં વધારો.

તમારા વ્યવસાયમાં AI કેવી રીતે સામેલ કરવું  ✅

  • તે વ્યવસાયિક પરિણામોથી શરૂ થાય છે - મોડેલ નામોથી નહીં. શું આપણે હેન્ડલિંગ સમય ઘટાડી શકીએ છીએ, રૂપાંતર વધારી શકીએ છીએ, ચર્ન ઘટાડી શકીએ છીએ, અથવા RFPs ને અડધા દિવસ સુધી ઝડપી બનાવી શકીએ છીએ... આ પ્રકારની વસ્તુ.

  • તે AI જોખમો અને નિયંત્રણો માટે સરળ, સહિયારી ભાષાનો ઉપયોગ કરીને જોખમનો આદર કરે છે , જેથી કાનૂની બાબત ખલનાયક જેવી ન લાગે અને ઉત્પાદન હાથકડીવાળું ન લાગે. હળવા વજનનું માળખું જીતે છે. વિશ્વસનીય AI માટે વ્યવહારિક અભિગમ માટે વ્યાપકપણે સંદર્ભિત NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF) જુઓ. [1]

  • તે ડેટા-પ્રથમ છે. સ્વચ્છ, સુવ્યવસ્થિત ડેટા હોંશિયાર સંકેતોને હરાવે છે. હંમેશા.

  • તે બિલ્ડ + બાયનું મિશ્રણ કરે છે. કોમોડિટી ક્ષમતાઓ વધુ સારી રીતે ખરીદવામાં આવે છે; સામાન્ય રીતે અનન્ય ફાયદાઓ બનાવવામાં આવે છે.

  • તે લોકો-કેન્દ્રિત છે. અપસ્કિલિંગ અને ચેન્જ કોમિક્સ એ ગુપ્ત સોસ સ્લાઇડ ડેક ચૂકી જાય છે.

  • તે પુનરાવર્તિત છે. તમને પહેલું સંસ્કરણ ચૂકી જશે. ઠીક છે. ફરીથી ફ્રેમ કરો, ફરીથી તાલીમ આપો, ફરીથી ગોઠવો.

ટૂંકી વાર્તા (જે આપણે વારંવાર જોઈએ છીએ): 20-30 લોકોની સપોર્ટ ટીમ AI-સહાયિત જવાબ ડ્રાફ્ટ્સનું સંચાલન કરે છે. એજન્ટો નિયંત્રણ રાખે છે, ગુણવત્તા સમીક્ષકો દરરોજ નમૂના આઉટપુટ લે છે, અને બે અઠવાડિયામાં ટીમ પાસે સ્વર માટે એક સામાન્ય ભાષા અને પ્રોમ્પ્ટ્સની ટૂંકી સૂચિ હોય છે જે "બસ કામ કરે છે". કોઈ વીરતા નથી - ફક્ત સતત સુધારો.

તમારા વ્યવસાયમાં AI ને કેવી રીતે સામેલ કરવું તેનો ટૂંકો જવાબ : 9-પગલાંનો રોડમેપ 🗺️

  1. એક ઉચ્ચ-સિગ્નલ ઉપયોગ કેસ પસંદ કરો
    માપી શકાય તેવી અને દૃશ્યમાન વસ્તુ માટે લક્ષ્ય રાખો: ઇમેઇલ ટ્રાયજ, ઇન્વોઇસ નિષ્કર્ષણ, વેચાણ કોલ નોંધો, જ્ઞાન શોધ, અથવા આગાહી સહાય. જે નેતાઓ AI ને સ્પષ્ટ વર્કફ્લો રીડિઝાઇન સાથે જોડે છે તેઓ કામ કરતા લોકો કરતાં વધુ બોટમ-લાઇન અસર જુએ છે. [4]

  2. સફળતાને પહેલા જ વ્યાખ્યાયિત કરો
    એક માણસ સમજી શકે તેવા 1-3 મેટ્રિક્સ પસંદ કરો: દરેક કાર્ય માટે સમય બચાવવો, પ્રથમ-સંપર્કનું રિઝોલ્યુશન, રૂપાંતરણમાં વધારો, અથવા ઓછા વિકાસ.

  3. કાર્યપ્રવાહનો નકશો બનાવો
    પહેલા અને પછીનો માર્ગ લખો. AI ક્યાં મદદ કરે છે અને માનવો ક્યાં નિર્ણય લે છે? એક જ વારમાં દરેક પગલાને સ્વચાલિત કરવાના લાલચથી બચો.

  4. ડેટાની તૈયારી તપાસો
    ડેટા ક્યાં છે, તેનો માલિક કોણ છે, તે કેટલો સ્વચ્છ છે, શું સંવેદનશીલ છે, શું છુપાવવું જોઈએ અથવા ફિલ્ટર કરવું જોઈએ? યુકે ICO નું માર્ગદર્શન AI ને ડેટા સુરક્ષા અને ન્યાયીપણા સાથે સંરેખિત કરવા માટે વ્યવહારુ છે. [2]

  5. ખરીદી વિરુદ્ધ બિલ્ડ નક્કી કરો
    ; માલિકીનું તર્ક અથવા સંવેદનશીલ પ્રક્રિયાઓ માટે કસ્ટમ. નિર્ણય લોગ રાખો જેથી તમે દર બે અઠવાડિયે ફરીથી મુકદ્દમા ન કરો.

  6. હળવાશથી, વહેલા શાસન કરો
    જોખમ અને દસ્તાવેજ ઘટાડા માટે ઉપયોગના કેસોની પૂર્વ-તપાસ કરવા માટે એક નાના જવાબદાર-AI કાર્યકારી જૂથનો ઉપયોગ કરો. OECD સિદ્ધાંતો ગોપનીયતા, મજબૂતાઈ અને પારદર્શિતા માટે એક મજબૂત ઉત્તર તારો છે. [3]

  7. વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓ સાથે પાયલોટ પ્રોજેક્ટ -
    નાની ટીમ સાથે શેડો-લોન્ચ કરો. માપો, બેઝલાઇન સાથે સરખામણી કરો, ગુણાત્મક અને માત્રાત્મક પ્રતિસાદ એકત્રિત કરો.

  8. ઓપરેશનલાઇઝ
    મોનિટરિંગ, ફીડબેક લૂપ્સ, ફોલબેક અને ઘટના હેન્ડલિંગ ઉમેરો. તાલીમને કતારની ટોચ પર ખસેડો, બેકલોગ નહીં.

  9. કાળજીપૂર્વક સ્કેલ કરો
    અડીને આવેલી ટીમો અને સમાન વર્કફ્લોમાં વિસ્તૃત કરો. પ્રોમ્પ્ટ, ટેમ્પ્લેટ્સ, મૂલ્યાંકન સેટ અને પ્લેબુક્સને પ્રમાણિત કરો જેથી સંયોજન જીતે.

સરખામણી કોષ્ટક: સામાન્ય AI વિકલ્પો જેનો તમે ખરેખર ઉપયોગ કરશો 🤝

જાણી જોઈને અપૂર્ણ. કિંમતો બદલાય છે. કેટલીક ટિપ્પણીઓમાં માણસો હોવાને કારણે પણ શામેલ છે.

સાધન / પ્લેટફોર્મ પ્રાથમિક પ્રેક્ષકો ભાવ બોલપાર્ક તે વ્યવહારમાં કેમ કામ કરે છે
ચેટજીપીટી અથવા તેના જેવું જનરલ સ્ટાફ, સપોર્ટ પ્રતિ સીટ + વપરાશ એડ-ઓન્સ ઓછું ઘર્ષણ, ઝડપી મૂલ્ય; સારાંશ, ડ્રાફ્ટિંગ, પ્રશ્નોત્તરી માટે ઉત્તમ
માઈક્રોસોફ્ટ કોપાયલોટ માઈક્રોસોફ્ટ ૩૬૫ વપરાશકર્તાઓ સીટ દીઠ એડ-ઓન એવા સ્થળોએ રહે છે જ્યાં લોકો કામ કરે છે - ઇમેઇલ, દસ્તાવેજો, ટીમો - સંદર્ભ સ્વિચિંગ ઘટાડે છે
ગુગલ વર્ટીક્સ એઆઈ ડેટા અને ML ટીમો ઉપયોગ આધારિત મજબૂત મોડેલ ઓપ્સ, મૂલ્યાંકન સાધનો, એન્ટરપ્રાઇઝ નિયંત્રણો
AWS બેડરોક પ્લેટફોર્મ ટીમો ઉપયોગ આધારિત મોડેલ પસંદગી, સુરક્ષા સ્થિતિ, હાલના AWS સ્ટેકમાં એકીકૃત થાય છે
એઝ્યુર ઓપનએઆઈ સેવા એન્ટરપ્રાઇઝ ડેવલપમેન્ટ ટીમ્સ ઉપયોગ આધારિત એન્ટરપ્રાઇઝ નિયંત્રણો, ખાનગી નેટવર્કિંગ, એઝ્યુર પાલન ફૂટપ્રિન્ટ
ગિટહબ કોપાયલટ એન્જિનિયરિંગ પ્રતિ સીટ ઓછા કીસ્ટ્રોક, વધુ સારા કોડ સમીક્ષાઓ; જાદુઈ નહીં પણ મદદરૂપ
ક્લાઉડ/અન્ય સહાયકો જ્ઞાન કાર્યકરો પ્રતિ સીટ + વપરાશ દસ્તાવેજો, સંશોધન, આયોજન માટે લાંબા સંદર્ભનું તર્ક - આશ્ચર્યજનક રીતે સ્ટીકી
ઝેપિયર/મેક + એઆઈ ઑપ્સ અને રિવોપ્સ ટાયર્ડ + ઉપયોગ ઓટોમેશન માટે ગુંદર; CRM, ઇનબોક્સ, શીટ્સને AI સ્ટેપ્સ સાથે જોડો
કલ્પના AI + વિકિઝ ઓપરેશન્સ, માર્કેટિંગ, પીએમઓ બેઠક દીઠ વધારા કેન્દ્રિત જ્ઞાન + AI સારાંશ; વિચિત્ર પણ ઉપયોગી
ડેટારોબોટ/ડેટાબ્રિક્સ ડેટા સાયન્સ સંસ્થાઓ એન્ટરપ્રાઇઝ કિંમત નિર્ધારણ એન્ડ-ટુ-એન્ડ ML જીવનચક્ર, શાસન અને ડિપ્લોયમેન્ટ ટૂલિંગ

ઇરાદાપૂર્વક વિચિત્ર અંતર. સ્પ્રેડશીટ્સમાં આ જ જીવન છે.

ડીપ-ડાઇવ ૧: જ્યાં AI પહેલા ઉતરે છે - ફંક્શન દ્વારા કેસનો ઉપયોગ કરો 🧩

  • ગ્રાહક સપોર્ટ: AI-સહાયિત પ્રતિભાવો, ઓટોમેટિક ટેગિંગ, ઇન્ટેન્ટ ડિટેક્શન, નોલેજ રીટ્રીવલ, ટોન કોચિંગ. એજન્ટો નિયંત્રણ રાખે છે, એજ કેસ હેન્ડલ કરે છે.

  • વેચાણ: કોલ નોટ્સ, વાંધા-સંભાળ સૂચનો, લીડ-લાયકાત સારાંશ, ઓટો-પર્સનલાઇઝ્ડ આઉટરીચ જે રોબોટિક લાગતું નથી... આશા છે.

  • માર્કેટિંગ: સામગ્રી ડ્રાફ્ટ્સ, SEO રૂપરેખા જનરેશન, સ્પર્ધાત્મક-ઇન્ટેલિજન્સ સારાંશ, ઝુંબેશ પ્રદર્શન સ્પષ્ટતા.

  • ફાઇનાન્સ: ઇન્વોઇસ પાર્સિંગ, ખર્ચની વિસંગતતા ચેતવણીઓ, ભિન્નતા સ્પષ્ટતા, રોકડ-પ્રવાહ આગાહીઓ જે ઓછી ગુપ્ત હોય છે.

  • એચઆર અને એલ એન્ડ ડી: જોબ-વર્ણન ડ્રાફ્ટ્સ, ઉમેદવાર સ્ક્રીન સારાંશ, અનુરૂપ શિક્ષણ માર્ગો, નીતિ પ્રશ્નોત્તરી.

  • ઉત્પાદન અને ઇજનેરી: સ્પેક સારાંશ, કોડ સૂચન, પરીક્ષણ જનરેશન, લોગ વિશ્લેષણ, ઘટના પોસ્ટમોર્ટમ.

  • કાનૂની અને પાલન: કલમ નિષ્કર્ષણ, જોખમ ટ્રાયજ, નીતિ મેપિંગ, ખૂબ જ સ્પષ્ટ માનવ સહી સાથે AI-સહાયિત ઓડિટ.

  • કામગીરી: માંગ આગાહી, શિફ્ટ શેડ્યુલિંગ, રૂટીંગ, સપ્લાયર-જોખમ સંકેતો, ઘટના ટ્રાયજ.

જો તમે તમારા પહેલા ઉપયોગની પસંદગી કરી રહ્યા છો અને ખરીદીમાં મદદ જોઈતી હોય, તો એવી પ્રક્રિયા પસંદ કરો જેમાં પહેલાથી જ ડેટા હોય, વાસ્તવિક ખર્ચ હોય અને તે દરરોજ થાય. ત્રિમાસિક નહીં. કોઈ દિવસ નહીં.

ડીપ-ડાઈવ 2: ડેટા રેડીનેસ અને મૂલ્યાંકન - અનગ્લામરસ કરોડરજ્જુ 🧱

AI ને ખૂબ જ પસંદીદા ઇન્ટર્ન તરીકે વિચારો. તે વ્યવસ્થિત ઇનપુટ્સથી ચમકી શકે છે, પરંતુ જો તમે તેને રસીદોનો જૂતાનો બોક્સ આપો તો તે ભ્રમિત થઈ જશે. સરળ નિયમો બનાવો:

  • ડેટા સ્વચ્છતા: ફીલ્ડ્સને પ્રમાણિત કરો, ડુપ્લિકેશન સાફ કરો, લેબલ સંવેદનશીલ કૉલમ, ટેગ માલિકો, સેટ રીટેન્શન.

  • સુરક્ષા સ્થિતિ: સંવેદનશીલ ઉપયોગના કિસ્સાઓ માટે, તમારા ક્લાઉડમાં ડેટા રાખો, ખાનગી નેટવર્કિંગ સક્ષમ કરો અને લોગ રીટેન્શનને પ્રતિબંધિત કરો.

  • મૂલ્યાંકન સેટ: ચોકસાઈ, સંપૂર્ણતા, વફાદારી અને સ્વર મેળવવા માટે દરેક ઉપયોગના કિસ્સામાં 50-200 વાસ્તવિક ઉદાહરણો સાચવો.

  • માનવ પ્રતિસાદ લૂપ: જ્યાં પણ AI દેખાય ત્યાં એક-ક્લિક રેટિંગ અને ફ્રી-ટેક્સ્ટ ટિપ્પણી ક્ષેત્ર ઉમેરો.

  • ડ્રિફ્ટ ચેક્સ: માસિક અથવા જ્યારે તમે પ્રોમ્પ્ટ, મોડેલ અથવા ડેટા સ્ત્રોતો બદલો છો ત્યારે ફરીથી મૂલ્યાંકન કરો.

જોખમ ઘડવા માટે, એક સામાન્ય ભાષા ટીમોને વિશ્વસનીયતા, સમજૂતી અને સલામતી વિશે શાંતિથી વાત કરવામાં મદદ કરે છે. NIST AI RMF વિશ્વાસ અને નવીનતાને સંતુલિત કરવા માટે સ્વૈચ્છિક, વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતું માળખું પૂરું પાડે છે. [1]

ડીપ-ડાઇવ ૩: જવાબદાર AI અને શાસન - તેને હળવા પણ વાસ્તવિક રાખો 🧭

તમારે કેથેડ્રલની જરૂર નથી. તમારે સ્પષ્ટ નમૂનાઓ સાથે એક નાના કાર્યકારી જૂથની જરૂર છે:

  • ઉપયોગ-કેસ ઇન્ટેક: હેતુ, ડેટા, વપરાશકર્તાઓ, જોખમો અને સફળતા મેટ્રિક્સ સાથે ટૂંકી સંક્ષિપ્ત માહિતી.

  • અસર મૂલ્યાંકન: લોન્ચ પહેલાં સંવેદનશીલ વપરાશકર્તાઓ, અનુમાનિત દુરુપયોગ અને શમન ઓળખો.

  • માનવ-ઇન-ધ-લૂપ: નિર્ણયની સીમા વ્યાખ્યાયિત કરો. માનવે ક્યાં સમીક્ષા, મંજૂરી અથવા ઓવરરાઇડ કરવી જોઈએ?

  • પારદર્શિતા: ઇન્ટરફેસ અને વપરાશકર્તા સંદેશાઓમાં AI સહાયને લેબલ કરો.

  • ઘટનાનું સંચાલન: કોણ તપાસ કરે છે, કોણ વાતચીત કરે છે, તમે કેવી રીતે પાછા ફરો છો?

નિયમનકારો અને માનક સંસ્થાઓ વ્યવહારુ આધારો પ્રદાન કરે છે. OECD સિદ્ધાંતો જવાબદારીપૂર્ણ જમાવટ માટે જીવનચક્ર-ઉપયોગી ટચસ્ટોન્સમાં મજબૂતાઈ, સલામતી, પારદર્શિતા અને માનવ એજન્સી (ઓવરરાઇડ મિકેનિઝમ્સ સહિત) પર ભાર મૂકે છે. [3] યુકે ICO ઓપરેશનલ માર્ગદર્શન પ્રકાશિત કરે છે જે ટીમોને AI ને ન્યાયીતા અને ડેટા-સુરક્ષા જવાબદારીઓ સાથે સંરેખિત કરવામાં મદદ કરે છે, ટૂલકીટ્સ સાથે વ્યવસાયો મોટા ઓવરહેડ વિના અપનાવી શકે છે. [2]

ડીપ-ડાઇવ ૪: પરિવર્તન વ્યવસ્થાપન અને કૌશલ્યમાં સુધારો - બનાવવા કે તોડવાનો માર્ગ 🤝

જ્યારે લોકો બાકાત અથવા ખુલ્લા અનુભવે છે ત્યારે AI શાંતિથી નિષ્ફળ જાય છે. તેના બદલે આ કરો:

  • વર્ણન: AI શા માટે આવી રહ્યું છે, કર્મચારીઓને થતા ફાયદા અને સલામતી રેલ સમજાવો.

  • સૂક્ષ્મ-તાલીમ: ચોક્કસ કાર્યો સાથે જોડાયેલા 20-મિનિટના મોડ્યુલો લાંબા અભ્યાસક્રમોને હરાવે છે.

  • ચેમ્પિયન્સ: દરેક ટીમમાં થોડા શરૂઆતના ઉત્સાહીઓને ભરતી કરો અને તેમને ટૂંકા શો-એન્ડ-ટેલ્સનું આયોજન કરવા દો.

  • ગાર્ડરેલ્સ: સ્વીકાર્ય ઉપયોગ, ડેટા હેન્ડલિંગ અને પ્રોમ્પ્ટ્સ પર એક સ્પષ્ટ હેન્ડબુક પ્રકાશિત કરો જે મર્યાદાની બહાર પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવે છે.

  • આત્મવિશ્વાસ માપો: ખાલી જગ્યાઓ શોધવા અને તમારી યોજનાને અનુકૂલિત કરવા માટે રોલઆઉટ પહેલા અને પછી ટૂંકા સર્વેક્ષણો કરો.

ટુચકો (બીજો સામાન્ય દાખલો): સેલ્સ પોડ AI-સહાયિત કોલ નોટ્સ અને વાંધા-હેન્ડલિંગ પ્રોમ્પ્ટ્સનું પરીક્ષણ કરે છે. પ્રતિનિધિઓ એકાઉન્ટ પ્લાનની માલિકી જાળવી રાખે છે; મેનેજરો કોચિંગ માટે શેર કરેલા સ્નિપેટ્સનો ઉપયોગ કરે છે. જીત "ઓટોમેશન" નથી; તે ઝડપી તૈયારી અને વધુ સુસંગત ફોલો-અપ્સ છે.

ડીપ-ડાઇવ ૫: બિલ્ડ વિરુદ્ધ ખરીદો-એક વ્યવહારુ રૂબ્રિક 🧮

  • જ્યારે ક્ષમતા કોમોડિટાઇઝ્ડ હોય, વિક્રેતાઓ તમારા કરતા વધુ ઝડપથી આગળ વધે અને એકીકરણ સ્વચ્છ હોય ત્યારે ખરીદો

  • જ્યારે તર્ક તમારા ખાડા સાથે સંબંધિત હોય ત્યારે બનાવો

  • જ્યારે તમે વેન્ડર પ્લેટફોર્મની ટોચ પર કસ્ટમાઇઝ કરો છો ત્યારે બ્લેન્ડ કરો

  • ખર્ચની સમજદારી: મોડેલનો ઉપયોગ બદલાતો રહે છે; વોલ્યુમ સ્તરો નક્કી કરો અને બજેટ ચેતવણીઓ વહેલા સેટ કરો.

  • સ્વિચિંગ પ્લાન: એબ્સ્ટ્રેક્શન રાખો જેથી તમે ઘણા મહિનાના પુનર્લેખન વિના પ્રદાતાઓ બદલી શકો.

તાજેતરના મેકકિન્સે સંશોધન મુજબ, ટકાઉ મૂલ્ય મેળવતી સંસ્થાઓ વર્કફ્લોને ફરીથી ડિઝાઇન કરી રહી છે (ફક્ત સાધનો ઉમેરી રહી નથી) અને AI શાસન અને ઓપરેટિંગ-મોડેલ પરિવર્તન માટે વરિષ્ઠ નેતાઓને હૂક પર મૂકી રહી છે. [4]

ડીપ-ડાઈવ 6: ROI માપવા - વાસ્તવિક રીતે શું ટ્રેક કરવું 📏

  • સમય બચાવ્યો: કાર્ય દીઠ મિનિટ, રિઝોલ્યુશનનો સમય, સરેરાશ હેન્ડલિંગ સમય.

  • ગુણવત્તામાં વધારો: ચોકસાઈ વિરુદ્ધ બેઝલાઇન, પુનઃકાર્યમાં ઘટાડો, NPS/CSAT ડેલ્ટા.

  • થ્રુપુટ: કાર્યો/વ્યક્તિ/દિવસ, પ્રક્રિયા કરાયેલ ટિકિટોની સંખ્યા, સામગ્રીના ટુકડા મોકલવામાં આવ્યા.

  • જોખમની સ્થિતિ: ચિહ્નિત ઘટનાઓ, ઓવરરાઇડ રેટ, ડેટા-એક્સેસ ઉલ્લંઘનો પકડાયા.

  • દત્તક: સાપ્તાહિક સક્રિય વપરાશકર્તાઓ, નાપસંદગી દર, પ્રોમ્પ્ટ-પુનઃઉપયોગ ગણતરીઓ.

તમને પ્રમાણિક રાખવા માટે બે બજાર સંકેતો:

  • દત્તક લેવું વાસ્તવિક છે, પરંતુ એન્ટરપ્રાઇઝ-સ્તરની અસરમાં સમય લાગે છે. 2025 સુધીમાં, સર્વેક્ષણ કરાયેલા ~71% સંગઠનો ઓછામાં ઓછા એક કાર્યમાં નિયમિત જન-એઆઈ ઉપયોગની જાણ કરે છે, છતાં મોટા ભાગના લોકો એન્ટરપ્રાઇઝ-સ્તરની EBIT અસર-પુરાવા જોતા નથી કે શિસ્તબદ્ધ અમલીકરણ સ્કેટરશોટ પાઇલટ્સ કરતાં વધુ મહત્વનું છે. [4]

  • છુપાયેલા અવરોધો અસ્તિત્વમાં છે. પ્રારંભિક જમાવટ લાભો શરૂ થાય તે પહેલાં પાલન નિષ્ફળતાઓ, ખામીયુક્ત આઉટપુટ અથવા પૂર્વગ્રહની ઘટનાઓ સાથે જોડાયેલા ટૂંકા ગાળાના નાણાકીય નુકસાનનું કારણ બની શકે છે; બજેટ અને જોખમ નિયંત્રણોમાં આ માટે યોજના બનાવો. [5]

પદ્ધતિ ટિપ: શક્ય હોય ત્યારે, નાના A/B અથવા સ્ટેગર્ડ રોલઆઉટ્સ ચલાવો; 2-4 અઠવાડિયા માટે બેઝલાઇન લોગ કરો; દરેક ઉપયોગ કેસમાં 50-200 વાસ્તવિક ઉદાહરણો સાથે એક સરળ મૂલ્યાંકન શીટ (ચોકસાઈ, સંપૂર્ણતા, વફાદારી, સ્વર, સલામતી) નો ઉપયોગ કરો. પુનરાવર્તનોમાં પરીક્ષણ સેટને સ્થિર રાખો જેથી તમે લાભોને તમે કરેલા ફેરફારોને આભારી કરી શકો - રેન્ડમ અવાજને નહીં.

મૂલ્યાંકન અને સલામતી માટે માનવ-મૈત્રીપૂર્ણ બ્લુપ્રિન્ટ 🧪

  • ગોલ્ડન સેટ: વાસ્તવિક કાર્યોનો એક નાનો, ક્યુરેટેડ ટેસ્ટ સેટ રાખો. મદદરૂપતા અને નુકસાન માટે આઉટપુટનો સ્કોર કરો.

  • રેડ-ટીમિંગ: જેલબ્રેક, બાયસ, ઇન્જેક્શન અથવા ડેટા લીકેજ માટે ઇરાદાપૂર્વક સ્ટ્રેસ-ટેસ્ટ.

  • ગાર્ડરેલ પ્રોમ્પ્ટ: સલામતી સૂચનાઓ અને સામગ્રી ફિલ્ટર્સને પ્રમાણિત કરો.

  • વધારો: સંદર્ભ અકબંધ રાખીને વ્યક્તિને સોંપવાનું સરળ બનાવો.

  • ઓડિટ લોગ: જવાબદારી માટે ઇનપુટ્સ, આઉટપુટ અને નિર્ણયોનો સંગ્રહ કરો.

આ વધારે પડતું નથી. NIST AI RMF અને OECD સિદ્ધાંતો સરળ પેટર્ન પ્રદાન કરે છે: અવકાશ, મૂલ્યાંકન, સંબોધન અને દેખરેખ - મૂળભૂત રીતે એક ચેકલિસ્ટ જે ટીમોને ધીમી ગતિએ ક્રોલ કર્યા વિના પ્રોજેક્ટ્સને રેલિંગની અંદર રાખે છે. [1][3]

સંસ્કૃતિનો ભાગ: પાઇલટ્સથી ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ સુધી 🏗️

જે કંપનીઓ AI ને સ્કેલ કરે છે તેઓ ફક્ત ટૂલ્સ ઉમેરતા નથી - તેઓ AI આકારના બને છે. નેતાઓ દૈનિક ઉપયોગનું મોડેલ બનાવે છે, ટીમો સતત શીખે છે, અને પ્રક્રિયાઓને બાજુ પર સ્ટેપલ કરવાને બદલે લૂપમાં AI સાથે ફરીથી કલ્પના કરવામાં આવે છે.

ફીલ્ડ નોટ: સાંસ્કૃતિક અનલોક ઘણીવાર ત્યારે આવે છે જ્યારે નેતાઓ "મોડેલ શું કરી શકે છે?" પૂછવાનું બંધ કરે છે અને પૂછવાનું શરૂ કરે છે કે "આ વર્કફ્લોમાં કયું પગલું ધીમું, મેન્યુઅલ, અથવા ભૂલ-સંભવિત છે - અને આપણે તેને AI વત્તા લોકો સાથે કેવી રીતે ફરીથી ડિઝાઇન કરીશું?" ત્યારે જ વિન્સ કમ્પાઉન્ડ થાય છે.

જોખમો, ખર્ચ અને અસ્વસ્થતાભરી બાબતો 🧯

  • છુપાયેલા ખર્ચ: પાઇલટ્સ સાચા એકીકરણ ખર્ચ-ડેટા સફાઈ, ફેરફાર વ્યવસ્થાપન, દેખરેખ સાધનો અને પુનઃપ્રશિક્ષણ ચક્રને છુપાવી શકે છે. કેટલીક કંપનીઓ લાભો શરૂ થાય તે પહેલાં પાલન નિષ્ફળતાઓ, ખામીયુક્ત આઉટપુટ અથવા પૂર્વગ્રહની ઘટનાઓ સાથે જોડાયેલા ટૂંકા ગાળાના નાણાકીય નુકસાનની જાણ કરે છે. આ માટે વાસ્તવિક રીતે યોજના બનાવો. [5]

  • ઓવર-ઓટોમેશન: જો તમે માણસોને નિર્ણય-ભારે પગલાઓથી ખૂબ જલ્દી દૂર કરો છો, તો ગુણવત્તા અને વિશ્વાસ ઘટી શકે છે.

  • વેન્ડર લોક-ઇન: કોઈપણ એક પ્રદાતાની વિચિત્રતાઓને હાર્ડ-કોડિંગ કરવાનું ટાળો; અમૂર્તતા રાખો.

  • ગોપનીયતા અને ન્યાયીતા: સ્થાનિક માર્ગદર્શનનું પાલન કરો અને તમારા ઘટાડાઓનું દસ્તાવેજીકરણ કરો. ICO ના ટૂલકીટ્સ યુકે ટીમો અને અન્યત્ર ઉપયોગી સંદર્ભ બિંદુઓ માટે ઉપયોગી છે. [2]

તમારા વ્યવસાયના પાયલોટ-ટુ-પ્રોડક્શન ચેકલિસ્ટમાં કેવી

  • ઉપયોગના કિસ્સામાં વ્યવસાય માલિક અને એક મેટ્રિક હોય છે જે મહત્વપૂર્ણ છે

  • ડેટા સ્ત્રોત મેપ કરેલ, સંવેદનશીલ ક્ષેત્રો ટૅગ કરેલ, અને ઍક્સેસનો અવકાશ

  • વાસ્તવિક ઉદાહરણોનો મૂલ્યાંકન સમૂહ તૈયાર કર્યો

  • જોખમ મૂલ્યાંકન પૂર્ણ થયું અને ઘટાડા પગલાં લેવામાં આવ્યા

  • માનવ નિર્ણય બિંદુઓ અને ઓવરરાઇડ્સ વ્યાખ્યાયિત

  • તાલીમ યોજના અને ઝડપી સંદર્ભ માર્ગદર્શિકાઓ તૈયાર કરવામાં આવી છે.

  • દેખરેખ, લોગીંગ અને ઘટના પ્લેબુક સ્થાને છે

  • મોડેલ વપરાશ માટે બજેટ ચેતવણીઓ ગોઠવેલ છે

  • વાસ્તવિક ઉપયોગના 2-4 અઠવાડિયા પછી સફળતાના માપદંડોની સમીક્ષા કરવામાં આવી.

  • સ્કેલ અથવા સ્ટોપ-ડોક્યુમેન્ટ લર્નિંગ કોઈપણ રીતે

તમારા વ્યવસાયમાં AI નો સમાવેશ કેવી રીતે કરવો તેના પર ઝડપી હિટ્સ 💬

પ્રશ્ન: શું આપણને શરૂઆત કરવા માટે એક મોટી ડેટા-સાયન્સ ટીમની જરૂર છે?
જવાબ: ના. ઑફ-ધ-શેલ્ફ સહાયકો અને હળવા સંકલનથી શરૂઆત કરો. કસ્ટમ, ઉચ્ચ-મૂલ્યના ઉપયોગના કેસ માટે વિશિષ્ટ ML પ્રતિભા અનામત રાખો.

પ્રશ્ન: આપણે ભ્રમ કેવી રીતે ટાળી શકીએ?
જવાબ: વિશ્વસનીય જ્ઞાન, મર્યાદિત સંકેતો, મૂલ્યાંકન સેટ અને માનવ ચેકપોઇન્ટ્સમાંથી પુનઃપ્રાપ્તિ. ઉપરાંત - ઇચ્છિત સ્વર અને ફોર્મેટ વિશે ચોક્કસ રહો.

પ્રશ્ન: પાલન વિશે શું?
જવાબ: માન્ય સિદ્ધાંતો અને સ્થાનિક માર્ગદર્શન સાથે સુસંગત રહો, અને દસ્તાવેજીકરણ રાખો. NIST AI RMF અને OECD સિદ્ધાંતો મદદરૂપ ફ્રેમિંગ પ્રદાન કરે છે; UK ICO ડેટા સુરક્ષા અને ન્યાયીપણા માટે વ્યવહારુ ચેકલિસ્ટ્સ પ્રદાન કરે છે. [1][2][3]

પ્રશ્ન: સફળતા કેવી દેખાય છે?
જવાબ: દર ક્વાર્ટરમાં એક દૃશ્યમાન જીત જે ટકી રહે છે, એક સક્રિય ચેમ્પિયન નેટવર્ક, અને નેતાઓ ખરેખર જે મુખ્ય માપદંડો પર ધ્યાન આપે છે તેમાં સતત સુધારો.

ચક્રવૃદ્ધિની શાંત શક્તિ જીતે છે 🌱

તમારે મૂનશોટની જરૂર નથી. તમારે એક નકશો, ફ્લેશલાઇટ અને એક આદતની જરૂર છે. એક દૈનિક કાર્યપ્રવાહથી શરૂઆત કરો, ટીમને સરળ શાસન પર ગોઠવો અને પરિણામો દૃશ્યમાન બનાવો. તમારા મોડેલ્સ અને પ્રોમ્પ્ટ્સને પોર્ટેબલ, તમારા ડેટાને સ્વચ્છ અને તમારા લોકોને તાલીમબદ્ધ રાખો. પછી તે ફરીથી કરો. અને ફરીથી.

જો તમે એમ કરશો, તો તમારા વ્યવસાયમાં AI ને કેવી રીતે સમાવિષ્ટ કરવું તે એક ડરામણો કાર્યક્રમ બનવાનું બંધ કરી દેશે. તે નિયમિત કામગીરીનો ભાગ બની જાય છે - જેમ કે QA અથવા બજેટિંગ. કદાચ ઓછું આકર્ષક, પરંતુ વધુ ઉપયોગી. અને હા, ક્યારેક રૂપકો મિશ્રિત થશે અને ડેશબોર્ડ અવ્યવસ્થિત હશે; તે ઠીક છે. ચાલુ રાખો. 🌟

બોનસ: કોપી-પેસ્ટ કરવા માટેના ટેમ્પ્લેટ્સ 📎

ઉપયોગ-કેસ સંક્ષિપ્ત

  • સમસ્યા:

  • વપરાશકર્તાઓ:

  • ડેટા:

  • નિર્ણય સીમા:

  • જોખમો અને શમન:

  • સફળતા માપદંડ:

  • લોન્ચ યોજના:

  • સમીક્ષા કેડન્સ:

પ્રોમ્પ્ટ પેટર્ન

  • ભૂમિકા:

  • સંદર્ભ:

  • કાર્ય:

  • મર્યાદાઓ:

  • આઉટપુટ ફોર્મેટ:

  • થોડા ઉદાહરણો:

સંદર્ભ

[1] NIST. AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF).
વધુ વાંચો

[2] યુકે ઇન્ફર્મેશન કમિશનર ઓફિસ (ICO). AI અને ડેટા પ્રોટેક્શન પર માર્ગદર્શન. 
વધુ વાંચો

[3] OECD. AI સિદ્ધાંતો.
વધુ વાંચો

[4] મેકકિન્સે એન્ડ કંપની. AI ની સ્થિતિ: સંસ્થાઓ મૂલ્ય મેળવવા માટે કેવી રીતે ફરીથી કામ કરી રહી છે 
વધુ વાંચો

[5] રોઇટર્સ. મોટાભાગની કંપનીઓ AIનો ઉપયોગ કરીને જોખમ-સંબંધિત નાણાકીય નુકસાન સહન કરે છે, EY સર્વે દર્શાવે છે કે
વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા