चूंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तैनाती उद्योगों में तेज होती है, उद्यमों के लिए एक आवर्ती चुनौती यह निर्धारित कर रही है कि एआई को इस तरह से कैसे संचालित किया जाए जो औसत दर्जे का प्रभाव उत्पन्न करता है। इस आवश्यकता का समर्थन करने के लिए, Openai ने एक व्यापक, प्रक्रिया-उन्मुख गाइड प्रकाशित किया है “एआई का उपयोग करने वाले मामलों की पहचान और स्केलिंग। “ दो मिलियन से अधिक उद्यम उपयोगकर्ताओं से 300 से अधिक कार्यान्वयन मामले के अध्ययन और अंतर्दृष्टि से आकर्षित, गाइड संगठनात्मक कार्यों में एआई की पहचान, मूल्यांकन और तैनाती करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है।
एआई एकीकरण के लिए एक संरचित प्रक्रिया
गाइड एक तीन-चरण पद्धति का परिचय देता है:
- उच्च-पैर के अवसरों की पहचान करना – पहचानें कि AI सीधे मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बढ़ा सकता है।
- छह मूलभूत उपयोग केस प्रिमिटिव्स पढ़ाना – प्रयोग और गोद लेने के लिए एक रूपरेखा के साथ टीमों को प्रदान करें।
- पैमाने के लिए पहल को प्राथमिकता देना -अनुकूल रिटर्न-टू-प्रयास अनुपात के साथ उपयोग के मामलों पर प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए संरचित मूल्यांकन विधियों का उपयोग करें।
यह ढांचा परिपक्वता के विभिन्न चरणों में संगठनों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, प्रारंभिक प्रयोग से लेकर स्केल तैनाती तक।
चरण 1: एआई प्रभाव के अवसरों की पहचान करना
पहला चरण वर्कफ़्लोज़ में नियमित अक्षमताओं और संज्ञानात्मक अड़चनों की जांच करने पर जोर देता है। गाइड में तीन श्रेणियों पर प्रकाश डाला गया है जहां AI सबसे प्रभावी है:
- दोहराव, कम-मूल्य वाले कार्य: स्वचालित कार्य जैसे कि सारांश का मसौदा तैयार करना, केपीआई की निगरानी करना, और रिपोर्ट बनाना टीमों को उच्च-स्तरीय प्राथमिकताओं पर रीफोकस करने की अनुमति देता है।
- कौशल की अड़चनें: AI ज्ञान अंतराल को पाट सकता है – कर्मचारियों को अन्य लोगों के समर्थन की प्रतीक्षा किए बिना डोमेन में काम करने के लिए सक्षम कर सकता है।
- अस्पष्ट या खुली-खुली समस्याएं: एआई का उपयोग विचारों को उत्पन्न करने, शुरुआती बिंदुओं का सुझाव देने, या उन परिदृश्यों में असंरचित डेटा की व्याख्या करने के लिए किया जा सकता है जहां मानव निर्णय लेना अक्सर स्टाल होता है।
ये श्रेणियां वर्कफ़्लोज़ का आकलन करने और संरचित विचार की शुरुआत करने के लिए एक लेंस प्रदान करती हैं, अक्सर उपयोग केस वर्कशॉप या क्रॉस-फंक्शनल टास्क फोर्स के रूप में।
चरण 2: शिक्षण कोर एआई का उपयोग केस प्रिमिटिव्स
600 से अधिक वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों के विश्लेषण के आधार पर, Openai छह संस्थापक “प्राइमिटिव्स” को रेखांकित करता है जो AI के सामान्य और स्केलेबल अनुप्रयोगों को समझाता है:
- सामग्री निर्माण: टोन और संरचना में स्थिरता के साथ नीति दस्तावेजों, उत्पाद विवरण और विपणन प्रतिलिपि का मसौदा तैयार करना।
- अनुसंधान: लंबे दस्तावेज़ों या वेब स्रोतों से अक्सर संरचित सूचना पुनर्प्राप्ति और संश्लेषण का प्रदर्शन करना।
- कोडन: कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में डिबगिंग, कोड ट्रांसलेशन और फर्स्ट-ड्राफ्ट पीढ़ी में सहायता करना।
- डेटा विश्लेषण: विज़ुअलाइज़ेशन या ट्रेंड सारांश का उत्पादन करने के लिए स्प्रेडशीट या डैशबोर्ड से डेटासेट की व्याख्या और व्याख्या करना।
- विचार -विमर्श और रणनीति: मंथन, योजना निर्माण, और प्रस्तावों या दस्तावेजों की संरचित समालोचना का समर्थन करना।
- स्वचालन: दोहराने योग्य वर्कफ़्लोज़ डिजाइन करना जो इनपुट को संभालते हैं और पूर्वनिर्धारित नियमों या टेम्प्लेट के अनुसार आउटपुट उत्पन्न करते हैं।
प्रत्येक आदिम में डोमेन-विशिष्ट उदाहरण शामिल होते हैं जो इसकी क्रॉस-फ़ंक्शनल उपयोगिता को प्रदर्शित करते हैं। उदाहरण के लिए, वित्त टीमें कार्यकारी रिपोर्टिंग को स्वचालित कर सकती हैं, जबकि उत्पाद प्रबंधक एआई का उपयोग प्रोटोटाइप उपयोगकर्ता इंटरफेस या प्रलेखन तैयार करने के लिए करते हैं।
चरण 3: एक प्रभाव-प्रयास ढांचे के माध्यम से प्राथमिकता
Ideation से कार्यान्वयन में संक्रमण करने के लिए, Openai एक प्रभाव/प्रयास मैट्रिक्स की सिफारिश करता है। यह टूल सेगमेंट चार श्रेणियों में मामलों का उपयोग करता है:
- त्वरित जीत: उच्च-प्रभाव, कम-प्रयास परियोजनाएं जिन्हें जल्दी से तैनात किया जा सकता है।
- स्वयं सेवा: न्यूनतम प्रयास की आवश्यकता वाले मामलों का उपयोग करें, अक्सर व्यक्तिगत रूप से या छोटी टीमों के भीतर तैनात किए जाते हैं।
- सामरिक परियोजनाएँ: उच्च-प्रयास, उच्च-प्रभाव वाली पहल जो प्रक्रियाओं को बदल सकती है, लेकिन अधिक योजना और रिसोर्सिंग की आवश्यकता होती है।
- आस्थगित पहल: उन मामलों का उपयोग करें जो वर्तमान परिस्थितियों में जटिल और कम मूल्य हैं, हालांकि वे संभव हो सकते हैं क्योंकि प्रौद्योगिकी विकसित होती है।
गाइड में उद्धृत कई कंपनियों ने इस ढांचे को लागू किया है। टिंडर ने उत्पाद टीमों को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके अपने सीएलआई के साथ इंटरफ़ेस करने में सक्षम बनाया, जबकि मॉर्गन स्टेनली ने सलाहकारों के लिए शोध रिपोर्टों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एआई को तैनात किया। ये उदाहरण अनुप्रयोगों की विविधता को प्रदर्शित करते हैं जो एक ही प्राथमिकता संरचना के भीतर फिट होते हैं।
कार्य स्वचालन से लेकर वर्कफ़्लो-स्तरीय एकीकरण तक
गाइड व्यक्तिगत कार्य वृद्धि से पूर्ण वर्कफ़्लो स्वचालन में बदलाव को भी संबोधित करता है। Openai ने मल्टी-स्टेप प्रक्रियाओं को मैप करने का सुझाव दिया है-उदाहरण के लिए, एक विपणन अभियान जीवनचक्र- अनुसंधान और डेटा विश्लेषण से लेकर सामग्री उत्पादन और वितरण के माध्यम से। यह सिस्टम-स्तरीय दृश्य निकट भविष्य में अधिक स्वायत्त एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए संगठनों को तैयार करता है।
अंतिम विचार
Openai का गाइड AI गोद लेने के लिए एक संरचित और तकनीकी रूप से ग्राउंडेड दृष्टिकोण प्रदान करता है। अमूर्त क्षमता पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, यह संगठनात्मक आवश्यकताओं और क्षमताओं के साथ संरेखित व्यावहारिक एकीकरण पर जोर देता है। आंतरिक क्षमता-निर्माण और प्राथमिकता अनुशासन को बढ़ावा देकर, यह उद्यम के भीतर स्केलेबल, टिकाऊ एआई बुनियादी ढांचे के विकास का समर्थन करता है।
पृथक प्रयोगों से परे आगे बढ़ने की मांग करने वाली टीमों के लिए, गाइड व्यवस्थित रोलआउट के लिए एक खाका के रूप में कार्य करता है – वास्तविक उपयोग के मामलों और औसत दर्जे के प्रभाव में लंगर।
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Asif Razzaq MarkTechPost Media Inc के सीईओ हैं .. एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का शुभारंभ है, जो मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग न्यूज के अपने गहन कवरेज के लिए खड़ा है, जो तकनीकी रूप से ध्वनि और आसानी से एक व्यापक दर्शकों द्वारा समझ में आता है। मंच 2 मिलियन से अधिक मासिक विचारों का दावा करता है, दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता को दर्शाता है।
