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AI के लिए कंपनी डेटा की तैयारी
अगर कंपनी के रिकॉर्ड पुराने या परस्पर विरोधी हैं, तो AI से विश्वसनीय परिणाम की उम्मीद कठिन है। पहले यह स्पष्ट करें कि जानकारी किसकी है और उसका वैध उपयोग क्या है।
स्रोतों की सूची बनाएं
सिस्टम, जिम्मेदार व्यक्ति, फ़ाइल स्वरूप और अद्यतन समय दर्ज करें। हर डेटा फ़ील्ड को वास्तविक काम से जोड़ें और सुधार का मालिक तय करें।
केवल आवश्यक डेटा दें
परीक्षण और वास्तविक उत्पादन को अलग रखें। पासवर्ड, संवेदनशील दस्तावेज़ और ग्राहकों की जानकारी बिना सुरक्षा के प्रयोग में न लाएँ।
गलतियों की पहचान करें
डुप्लिकेट, खाली फ़ील्ड, पुरानी तारीख और विरोधी रिकॉर्ड जाँचें। दो स्रोत अलग बातें कहें तो इंसान से पुष्टि करवाएँ, AI से चुपचाप चुनाव न कराएँ।
निरंतर निगरानी रखें
सुधार, जरूरी होने पर मिटाने, अनुमतियाँ वापस लेने और नए उपयोगों की समीक्षा के नियम लिखें। डेटा की जिम्मेदारी परियोजना के बाद भी बनी रहती है।
सभी मार्गदर्शक
कंपनी में AI पायलट परियोजना की योजनादायरा, डेटा, जिम्मेदारी और मापने योग्य नतीजे तय करके छोटा परीक्षण शुरू करें।AI एजेंट के कामों के लिए मानवीय अनुमोदनजोखिम के अनुसार अनुमति, भूमिकाओं का विभाजन और खतरनाक कदम रोकने की व्यवस्था।AI परिणामों की गुणवत्ता और ऑडिट रिकॉर्डवास्तविक परीक्षणों से त्रुटि, अनुमोदन और जरूरी रिकॉर्ड का मूल्यांकन करें।AI के लिए कंपनी डेटा की तैयारीडेटा के स्रोत, विश्वसनीयता, न्यूनतम उपयोग और पहुँच अधिकारों को व्यवस्थित करें।
OPRIVON Starter अभी विकास में है। दिए गए उदाहरण किसी उपलब्ध या सुनिश्चित उत्पाद सुविधा का वादा नहीं हैं।
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