किसी भी नई तकनीक की तरह, बहुत से लोग अपनी नौकरियों में मदद के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग करने के इच्छुक हैं। एक्सेंचर अनुसंधान पाया गया कि 89% व्यवसाय सोचते हैं कि सेवाओं को अधिक मानवीय बनाने के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग करने से उनके लिए अधिक अवसर खुलेंगे। यह बदलाव को मजबूर करेगा - एक्सेंचर ने यह भी पाया कि 86% कंपनियों ने सोचा कि उन्हें अपने आईटी और प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाना होगा।
इसके साथ चुनौती यह है कि एंटरप्राइज जेनरेटरेटिव एआई परियोजनाओं को डिजाइन, परीक्षण, निर्माण और स्केल करने में समय लगेगा। यहां तक कि नए जेनरेटिव एआई स्टैक द्वारा पेश किए जाने वाले उत्पादन के तेज़ रास्ते के साथ, जोखिम यह है कि लोग चीजों को अपने हाथों में ले लेंगे। इससे जेनेरिक एआई परिनियोजन को बढ़ावा मिलेगा जो किताबों से हटकर और आईटी के दायरे से बाहर है, जिसे शैडो एआई कहा जाता है। ये अनधिकृत शैडो एआई तैनाती तब होगी जब कंपनियां जेनरेटिव एआई के बारे में बातचीत में जल्दी शामिल नहीं होंगी और टीमों को सफल होने के लिए आवश्यक कम-घर्षण उपकरण प्रदान नहीं करेंगी।
उदाहरण के तौर पर, मान लें कि एक बिक्री टीम अपने ईमेल संभावित पत्र लिखने में मदद चाहती है और अपनी संभावित गतिविधियों में जेनरेटर एआई का उपयोग करना चाहती है। डेटा को सार्वजनिक रूप से डालना बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) उस टीम को अधिक उत्पादक बनने, अधिक सौदे जीतने और फिर व्यवसाय के लिए विकास प्रदान करने में मदद कर सकता है। तर्क यह होगा कि उन्हें क्यों रुकना चाहिए और अन्य कंपनियों के आगे बढ़ने का जोखिम क्यों उठाना चाहिए?
जनरेटिव एआई डिमांड से आगे बढ़ें
व्यवसायों को अपने विभागों के साथ जुड़ना चाहिए कि वे जेनेरिक एआई के बारे में कैसे सोच रहे हैं और वे क्या सुधार करना चाहते हैं। यह संलग्न होने के अवसर प्रदान कर सकता है, सुन सकता है कि व्यावसायिक टीमें क्या चाहती हैं, और फिर एक पूर्ण रणनीति प्रदान करने की योजना बना सकती हैं। यह टीमों को क्या संभव है उस पर सलाह देने, लाभों के बारे में बताने और किसी भी प्रचार या गलतफहमी को दूर करने का अवसर भी हो सकता है।
ये वार्तालाप टीम के सदस्यों को उन व्यावसायिक समस्याओं के बारे में अधिक जानने का अवसर प्रदान कर सकते हैं जिनका सामना उनके सहकर्मी करते हैं, और फिर यह देखते हैं कि उन आवश्यकताओं को पूरा करने वाली जेनरेटिव एआई सेवाओं को कैसे डिज़ाइन और बनाया जाए। इसका एक अनिवार्य हिस्सा यह होगा कि व्यवसाय कैसे उस डेटा को ले सकते हैं जो उनकी टीमों के पास पहले से है और इसे जेनरेटिव एआई के साथ जोड़कर इसे उनके लिए और भी उपयोगी बना सकते हैं।
एक बिक्री टीम के उदाहरण में, आप अपने उत्पादों के बारे में जानकारी कैसे प्राप्त कर सकते हैं ताकि एक जेनरेटिव एआई सिस्टम आपके द्वारा प्रदान की जाने वाली प्रतिक्रियाओं में आपकी शब्दावली और सटीक बिक्री बिंदुओं का उपयोग कर सके? केवल उस डेटा का उपयोग करने के बजाय जिस पर एलएलएम को प्रशिक्षित किया गया है, अपने डेटा को मिश्रण में जोड़ने से उत्पादकता में सुधार हो सकता है, संभावित एआई मतिभ्रम कम हो सकता है और प्रभावी वैयक्तिकरण प्रदान किया जा सकता है। साथ ही आप किसी भी संवेदनशील सामग्री को किसी तीसरे पक्ष को सौंपने के बजाय अपने नियंत्रण में रख सकते हैं।
डेटा और जेनरेटिव एआई के साथ भेदभाव
जेनरेटिव एआई को आपकी कंपनी जो करती है उसे अलग करने में आपकी मदद करनी चाहिए। हालाँकि, केवल सार्वजनिक एलएलएम का उपयोग करने से ऐसा नहीं होगा, और आप अन्य सभी के समान ही लगेंगे। कंपनियां पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी, या आरएजी का उपयोग करके अपने स्वयं के डेटा को तालिका में लाकर अपनी जेनरेटिव एआई रणनीतियों को उनके और कर्मचारियों के लिए अधिक प्रभावी और अनुकूलित बना सकती हैं।
आरएजी आपका अपना डेटा लेता है, इसे जेनरेटिव एआई के साथ उपयोग के लिए तैयार करता है, और फिर जब आपका कर्मचारी प्रतिक्रिया मांगता है तो इस डेटा को एलएलएम में संदर्भ के रूप में भेजता है। आरएजी मतिभ्रम जैसी समस्याओं को हल करने का हिस्सा है, और यह समान प्रकार के प्रश्न पूछने वाली अन्य कंपनियों के समान परिणाम प्राप्त करने के बजाय आपके संगठन और आपके ग्राहकों के लिए परिणामों को अधिक प्रासंगिक बनाता है। यह कुछ ऐसा है जो आपको अपने संगठन और ग्राहकों के लिए करना होगा, क्योंकि किसी अन्य कंपनी के पास डेटा की इतनी गहराई या संयोजन नहीं होगा जितना आप प्रदान कर सकते हैं।
इसे लागू करने के लिए, आपको RAG स्टैक बनाने के लिए वेक्टर डेटा स्टोर्स और AI इंटीग्रेशन से विभिन्न टूल को संयोजित करना होगा जो आरंभ करना आसान और तेज़ बनाता है। इसे शीघ्रता से वितरित करने से आपको उन कुछ "ऑफ़ द बुक्स" तैनाती को रोकने में मदद मिलेगी जो टीमें केंद्रीय आईटी की प्रतीक्षा करते समय अपने लिए करने का प्रयास कर सकती हैं। आरएजी जैसी तकनीकें आपको एलएलएम में प्रशिक्षण के बिना बेहतर संदर्भ के लिए कंपनी डेटा का लाभ उठाने की अनुमति देकर डेटा लीक के जोखिम को भी कम करती हैं।
समय के साथ, आप निर्माण सेवाओं के लिए कम-कोड और नो-कोड दृष्टिकोण अपनाकर अपने संगठन के भीतर अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए जेनरेटिव एआई सेवाएं उपलब्ध कराना चाह सकते हैं। "उत्कृष्टता का केंद्र" दृष्टिकोण अपनाने से, जहां आप पूर्ण कार्यान्वयन चलाने के बजाय मार्गदर्शन और समर्थन प्रदान कर सकते हैं, इन तकनीकों को केंद्रीय आईटी द्वारा धीमा किए बिना सभी के लिए सुलभ बनाने की संभावना बढ़ जाती है, जबकि अभी भी इसके लिए सही रेलिंग मौजूद हैं। इन सेवाओं का व्यवहार में उपयोग किया जाता है।
समय के साथ जनरेटिव एआई के लिए एक परिपक्व दृष्टिकोण का निर्माण
अधिक व्यापक रूप से देखें तो, कंपनियों को अपने स्वयं के जेनेरिक एआई परिपक्वता मॉडल के साथ आना होगा, जहां वे प्रौद्योगिकी तत्वों के साथ-साथ मुद्दों को भी देखेंगे। डेटा गोपनीयता और अनुपालन, सामाजिक प्रभाव, और टीम संस्कृति। ये तत्व शून्य में नहीं होते हैं, इसलिए उनके बारे में जल्दी सोचने से आपको यह सुनिश्चित करने का बेहतर मौका मिलता है कि आप समय के साथ सही दृष्टिकोण अपनाते हैं, जिससे विकसित किए गए किसी भी प्रासंगिक नियम और विनियम का अनुपालन करना आसान हो जाता है।
इसके साथ-साथ, आपको अपेक्षाओं पर नियंत्रण रखना चाहिए और यह निर्धारित करना चाहिए कि जेनेरिक एआई क्या है और वास्तव में क्या प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, जेनरेटिव एआई आपको कर्मचारियों के एक बड़े समूह को एआई से बदलने नहीं देगा। इसके बजाय, जेनेरिक एआई बेहतर और अधिक उत्पादक कर्मचारी प्रदान कर सकता है जो अन्य कंपनियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करने के लिए अपने कामकाजी जीवन में उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं जिनके पास या तो जेनेरिक एआई नहीं है, या जिनके पास वेनिला एलएलएम उपकरण हैं। एआई-संचालित कर्मचारी गुणवत्ता के उच्च स्तर पर अधिक काम कर सकते हैं, और आपके बैकलॉग पर उन वस्तुओं को संबोधित करना शुरू कर सकते हैं जिन्हें संबोधित करने के लिए आपके पास पहले बैंडविड्थ नहीं था। इन उपकरणों के लिए इतनी अधिक संभावनाओं के साथ, हमें शैडो एआई सहित संभावित नुकसानों से आगे निकलना होगा।
जैसा कि "स्पाइडरमैन" में पीटर पार्कर को हमेशा कहा जाता है, महान शक्ति बड़ी जिम्मेदारी के साथ आती है। जेनरेटिव एआई के मामले में, इस शक्ति का उपयोग करना सभी संगठनों के लिए महत्वपूर्ण होगा। जेनेरिक एआई को जल्दी से उन लोगों के हाथों में देने की जिम्मेदारी लेना जो वास्तव में उस शक्ति का लाभ उठा सकते हैं, जहां संगठन खुद को अलग कर सकते हैं और छाया एआई के नुकसान से बच सकते हैं।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/getting-ahead-of-shadow-generative-ai/
