नियुक्ति, प्रशिक्षण या साझेदारी: कैसे अनुमान लगाए बिना एआई क्षमता बनाएँ

आप वास्तव में क्या निर्णय ले रहे हैं

ऐसे तीन तरीके हैं जिनसे आप अपनी कमी की क्षमता प्राप्त कर सकते हैं: उसे नियुक्त करें, इसे अपने मौजूदा कर्मचारियों में बनाएं, या किसी और से खरीदें। AI इससे नहीं बदलता। यह केवल आधे-जीवन को बदल देता है। आप इस तिमाही में बनाई गई एकीकरण अगले 18 महीनों में पुरानी हो सकती है। आपके व्यवसाय के उन हिस्सों के बारे में निर्णय जिन्हें स्वचालित करना चाहिए, वह दस साल बाद भी मूल्यवान रहेगा।

इसलिए इस प्रश्न को दो भागों में विभाजित करें। जो हिस्सा स्थायी है - आपके डेटा, ग्राहकों, नियामक जोखिम, और आपके संचालन के वास्तविक टूटने का ज्ञान - और जो अस्थिर है - मॉडल चयन, मूल्यांकन उपकरण, पुनर्प्राप्ति प्लंबिंग, तैनाती - उसे अलग करें। उस एक विभेदन से जो आगे कुछ भी होता है, बहुत सारी चीजें सुलझ जाती हैं।

नियुक्ति

नियुक्ति तब समझ में आती है जब AI कार्य एक निरंतर प्रक्रिया है, न कि एक परियोजना, जब यह आपके उत्पाद के करीब है, और जब आपके पास पहले से ही ऐसे इंजीनियर हैं जो एक नए विशेषज्ञ द्वारा बनाए गए कार्य को अवशोषित कर सकते हैं।

सामान्य गलती पहली नियुक्ति है। एक अकेले वरिष्ठ AI इंजीनियर जो कंपनी में कोई AI प्रथा नहीं है, उसके पास कोई काम समीक्षा करने वाला, कोई उसे काम सौंपने वाला, और आगे बढ़ने का कोई मार्ग नहीं है। वे चलते हैं, 18 महीने बाद कोई भी बचा नहीं रहता जो उसके बनाए गए कार्य को बनाए रख सके। यदि आप नियुक्त करते हैं, तो दो नियुक्त करें, या उसे एक ऐसी टीम में नियुक्त करें जो उसके कार्य को उठा सके।

सच्चा मूल्यांकन भी करें। यदि आपके साक्षात्कार पैनल में से कोई भी एक ठोस मूल्यांकन रणनीति और एक विश्वसनीय-दिखने वाली रणनीति के बीच अंतर नहीं कर सकता, तो आप नियुक्ति नहीं कर रहे, आप दांव लगा रहे हैं।

प्रशिक्षण

जो आपके पास पहले से है, उसे प्रशिक्षित करना सबसे कम मूल्यांकन वाला विकल्प है और लंबी अवधि के लिए बेहतर आर्थिक स्थिति है जो कार्य का स्थायी आधा है। आपके संचालन प्रबंधक पहले से ही उन इनवॉइसों को गलत क्यों हो रहा है, यह जानते हैं। उस व्यक्ति को AI प्रणाली को निर्दिष्ट, परीक्षण और निगरानी करना सिखाने में कम समय लगता है जो एक बाहरी इंजीनियर आपके इनवॉइसिंग को सिखाता।

प्रशिक्षण तब काम करता है जब यह लागू होता है: आप उन प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं जिन्हें आप पहले से समझते हैं, AI का उपयोग आपके कर्मचारियों द्वारा दैनिक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में, स्पष्ट निर्देश लिखना, आउटपुट की जाँच करना और विफलताओं को पकड़ना। यह तब नहीं काम करता है जब आपको उत्पादन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। दो दिवसीय पाठ्यक्रम एक इंजीनियर का निर्माण नहीं करता, और इसे वास्तविक मात्रा में संपर्क करने पर प्रोटोटाइप कभी भी जीवित नहीं रहते हैं।

इसे वास्तविक घंटों के लिए बजट दें। कार्यालय के काम के दौरान निर्दिष्ट समय, जिसमें सुधार के लिए एक नामित प्रक्रिया हो, न कि शाम की एक अनिवार्यता और एक प्रमाणपत्र।

साझेदारी

साझेदारी तब उपयुक्त होती है जब आपको तुरंत आगे बढ़ने की आवश्यकता होती है, जब यह एक परियोजना के बजाय एक प्रथा है, या जब आप अभी तक नहीं जानते कि अच्छी नियुक्ति कैसे करें। मध्यम आकार की कंपनी में AI अपने पहले वर्ष में मुख्य रूप से खोज है: जो उपयोग मामले भुगतान करते हैं, वे शांति से विफल हो जाते हैं, और आपके डेटा का समर्थन क्या कर सकता है। उस खोज को एक बार करना जोखिम कम लागत में खरीदता है, जैसा कि एक साझेदारी करते समय होता है।

विफलता का तरीका निर्भरता है। एक ऐसे साझेदार से जो आपको अपने आप को समझने, बदलने या मूल्य निर्धारित करने से वंचित छोड़ देता है, उसे एक सदस्यता बना दिया गया है। लिखित दस्तावेज़ीकरण अपने कर्मचारियों द्वारा पढ़ने योग्य, प्रॉम्प्ट्स, मूल्यांकन सेट और डेटा पाइपलाइन का स्वामित्व, एक आपके लोगों में से एक हमेशा उनके साथ रहे, और एक निर्धारित हस्तांतरण बिंदु है।

यह निर्धारित करना कि आपको क्या चाहिए

अपनी स्थिति का ईमानदारी से मूल्यांकन करें:

• आवृत्ति। एक प्रणाली इस वर्ष के लिए एक साझेदार का संकेत देती है, लगातार दो या तीन उपयोग मामलों का परीक्षण करने के लिए।
• केंद्रीयता। यदि AI आपके ग्राहकों के लिए भुगतान करता है, तो इसे स्वामित्व में रखें। यदि यह अपने पीछे के कार्यालय को तेज़ करता है, तो किराए पर लें।
• मौजूदा टीम। कोई इंजीनियर जिसे काम सौंपा जा सकता है, इसका मतलब यह नहीं है कि पहली नियुक्ति सफल होगी।
• डेटा संवेदनशीलता। सख्त नियामक अनुपालन के लिए आंतरिक नियंत्रण और एक पहले से ही ऑडिट पास करने वाले साझेदार दोनों महत्वपूर्ण हैं।
• स्पष्टता। यदि आप इस प्रक्रिया को और कितने लोगों को शामिल करना चाहते हैं, इसका नाम नहीं बता सकते, तो आपको अभी तक स्टाफिंग पर ध्यान देने की आवश्यकता नहीं है।

आमतौर पर काम करने वाला क्रम

अधिकांश कंपनियाँ अंततः सभी तीनों को करती हैं, लेकिन क्रम मायने रखता है। साझेदारी के साथ शुरू करें जो 2-3 उपयोग मामलों का परीक्षण करे, फिर प्रशिक्षित करें अपने लोगों को चलाने के लिए जानकारी दें, और अंत में नियुक्ति करें जब आप ठीक से जानते हैं कि आपको किस भूमिका की आवश्यकता है।

इस तरह का काम हम Hercules A में करते हैं: शुरुआती बोझ उठाकर और अपनी टीम को ऐसा कुछ वापस देकर जो वह चला सकती है।