2022 में, हमने अपनी डेटा रणनीति पर पुनर्विचार करने के लिए निर्धारित किया। जेनरेटिव एआई (जीनेएआई) को डेटा और एपीआई की ठोस नींव की आवश्यकता होती है। G-P एक मजबूत नींव रखने की दूरदर्शिता थी जिसने हमें एक जिम्मेदार एआई परिवर्तन के साथ अपने भविष्य को आकार देने में सक्षम बनाया।
हम जिम्मेदारी से एआई का उपयोग करते हैं
संगठन-व्यापी अनुपालन हमारे DNA में है। वैश्विक रोजगार अनुपालन में उद्योग के अग्रणी के रूप में, हम इस बारे में गहराई से सोचने के लिए जाने जाते हैं कि हम अपने ग्राहकों की सुरक्षा कैसे करते हैं। जब हम नए उपकरण अपनाते हैं और बनाते हैं, तो हम हर कोण पर विचार करते हैं: कानूनी, रोजगार, नीति, सुरक्षा, वास्तुशिल्प, इंजीनियरिंग और डेटा।
पहले डेटा के साथ आधुनिकीकरण
जब हमने अपनी आधुनिकीकरण यात्रा शुरू की, तो हमने दो घटकों को अपनी प्रक्रिया का आधार बनाया:
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एक AWS खाते के साथ डोमेन-संचालित वास्तुकला सीमा के रूप में। प्रत्येक बाध्य संदर्भ का अपना एडब्ल्यूएस खाता होता है क्योंकि एक एकल टीम पूरी तरह से उस बाध्य संदर्भ का मालिक होती है। किसी भी वितरित वास्तुकला के साथ, अधिकांश संचार अतुल्यकालिक है और घटनाओं के माध्यम से काम करता है। एक सीमित संदर्भ एक व्यावसायिक क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है।
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Databrick के डेटा लेकहाउस में सभी संरचित और असंरचित डेटा शामिल हैं। हम प्रचार प्रक्रिया के माध्यम से डेटा को निगलते और साफ करते हैं। हमारे सोने के स्तर में डेटा अनुमोदित, शुद्ध, लेबल और मान्य है। जैसा कि झीलहाउस घटनाओं को सुनता है, अतिरिक्त प्रयास के बिना अंतर्ग्रहण कुशलतापूर्वक होता है।
अब, घटनाओं से प्राप्त डेटा न केवल अनुपालन और संरचित है, बल्कि एआई-संचालित अंतर्दृष्टि और अनुप्रयोगों के लिए भी तुरंत तैयार है। हमने डेटा उत्पादों के एक सूट के साथ डेटा
को लोकतांत्रिक बनाया
है जिसे एआई, एजेंटों, रिपोर्टों, प्रक्रियाओं और उत्पादों के लिए पूरे संगठन में उपभोग किया जा सकता है।
नवाचार प्रयोग के साथ शुरू होता है
नवाचार तब होता है जब हर किसी के पास आवाज होती है। हमने एक प्रमुख पहल के रूप में 2023 में एक वार्षिक एआई हैकथॉन पेश किया। निश्चित रूप से, हमारे पास एक समर्पित एआई प्रयोगशाला है, लेकिन नवाचार एक टीम पर नहीं पड़ता है। संगठन में हर कोई (न केवल इंजीनियरिंग) भाग ले सकता है और विचारों का योगदान कर सकता है।
जेनएआई ने नवाचार को लोकतांत्रिक बनाया
हमारा नवीनतम उत्पाद, G-P Gia™ , हमारे उद्घाटन हैकथॉन में एक विजेता प्रविष्टि के रूप में शुरू हुआ। आधार सरल था: एचआर नेताओं के अनुपालन प्रश्न हैं और उन्हें जल्दी से जवाब चाहिए। सबसे आम प्रश्नों में 180+ देश शामिल हैं जिनकी हम सेवा करते हैं। इस समस्या का समाधान कंपनी-विशिष्ट एआई मॉडल बनाने के लिए हमारे मालिकाना डेटा का उपयोग करना था जो किसी भी पूछताछ का जवाब दे सकता है।
Gia - और हमारे हैकथॉन - कार्रवाई में एआई के जिम्मेदार उपयोग के प्रमुख उदाहरण हैं। हम उपकरणों का परीक्षण करने, नई तकनीकों का पता लगाने और कर्मचारियों को एक साथ शिक्षित करने में सक्षम थे। इससे भी बेहतर, हम डेटासेट को नियंत्रित कर सकते हैं और कर्मचारियों की सहायता के लिए आंतरिक विशेषज्ञ रख सकते हैं।
तेजी से गोद लेने के दौरान संगठनों के लिए विचारशील एआई उपयोग एक चुनौती हो सकती है। प्रत्येक कंपनी को उपयोग को नेविगेट करने और ग्राहकों, कर्मचारियों और हितधारकों की रक्षा करने के तरीके सीखने की आवश्यकता होगी। हमारे शुरुआती प्रयोगों ने गार्डेल को जन्म दिया जो आज हमें मार्गदर्शन करते हैं। मुख्य सबक: हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों, हमारे द्वारा प्रशिक्षित किए जाने वाले डेटा और हम मौजूदा प्रणालियों के साथ कैसे एकीकृत करते हैं, इसके बारे में सावधान रहें।
नौकरी के लिए सही एआई उपकरण
G-P में, कुछ विभाग हमारे ग्राहकों के लिए सबसे प्रभावशाली क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए वार्डली मैपिंग का उपयोग करते हैं। तकनीकी नवाचार के साथ यह महत्वपूर्ण है कि हम क्षमता के बारे में समग्र रूप से सोचते हैं। इसी तरह, हमने ओपनएआई द्वारा चैटजीपीटी लॉन्च करने से पहले अपनी एआई यात्रा शुरू की, लेकिन हमने अपने उपयोग और उपकरण पसंद को बदल दिया क्योंकि जेनएआई क्रेज में तेजी आने लगी।
अनुभव से चार अंतर्दृष्टि जल्दी से उभरी:
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आज का innovation कल का कमोडिटी बन जाएगा। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) विक्रेताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करने का कोई मतलब नहीं है।
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अपने आधार के प्रति सच्चे रहें। कोई फर्क नहीं पड़ता कि एआई किस रास्ते पर जाता है, हमारे मूल मूल्य और ग्राहक की जरूरतें अपरिवर्तित रहती हैं। हम डेटा और एपीआई के साथ अपनी नींव और ज्ञान को संहिताबद्ध करते हैं।
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एजेंट को सहायक से अलग करें। एआई या तो एक कार्य (एक स्मार्ट सह-पायलट की तरह) के साथ उपयोगकर्ता की सहायता कर सकता है या एक एजेंट के रूप में कार्य कर सकता है जो उनकी ओर से कार्य करता है। हम दोनों करते हैं, लेकिन हम दोनों को भ्रमित नहीं करते हैं।
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मानकों पर भरोसा करें, उपकरण पर नहीं। हम उपकरण बदलते हैं जब वे हमारी जरूरतों को पूरा नहीं करते हैं। मानकों के लिए काम करना एक अच्छा अभ्यास है - और यह हमें प्रयोग करने और नवाचार करने के लिए मुक्त करता है।
हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई उपकरण आवश्यकता से भिन्न होते हैं, लेकिन हमारा मार्गदर्शक सिद्धांत समान रहता है: ग्राहक हमसे एआई नहीं खरीदते हैं। वे घर्षण रहित (और अनुपालन) मानव संसाधन प्रौद्योगिकी खरीदते हैं।
एआई को जिम्मेदार रूप से अपनाने से आत्मविश्वास पैदा होता है
G-Pहमारी ताकत अनुकूलन करने की हमारी क्षमता और अनुपालन के लिए हमारा समर्पण है - और निरंतर अनुकूलन के लिए तकनीकी कॉल में काम करना। हमारे गार्डरेल्स और जानबूझकर उपयोग हमें एआई को गले लगाने और उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों में विश्वास बनाने के तरीकों में जोखिम को कम करने में मदद करते हैं।
हमने एक बीट को याद किए बिना एआई को गले लगा लिया है। कई कंपनियां और व्यक्ति हैं जिन्हें एआई द्वारा चुनौती दी जाएगी। कई तकनीकों की तरह, यह आश्चर्यजनक है, लेकिन जादू नहीं है। हम गहराई से समझते हैं कि एआई कैसे काम करता है और पहले से नींव रखता है, जो हमें अपने ग्राहकों के लिए जितना संभव हो उतना मूल्य बनाने की अनुमति देता है।
एआई के जानबूझकर और जिम्मेदार उपयोग के आसपास अपनी रणनीति को आकार दें और आप नवाचार, विश्वसनीय उपकरण और अनकैप्ड विकास तक पहुंच प्राप्त करेंगे।