जसजसे अधिक कंपन्या AI ची नवीन पिढी त्वरीत वापरण्यास प्रारंभ करतात, तसतसे त्याच्या प्रभावीतेवर परिणाम करणारी मोठी चूक टाळणे महत्वाचे आहे: योग्य ऑनबोर्डिंग. कंपन्या नवीन मानवी कामगारांना यशस्वी होण्यासाठी प्रशिक्षित करण्यासाठी वेळ आणि पैसा खर्च करतात, परंतु जेव्हा ते मोठ्या भाषा मॉडेल (LLM) सहाय्यकांचा वापर करतात, तेव्हा बरेच लोक त्यांना सोपी, स्वयं-स्पष्टीकरणात्मक साधने मानतात.
हा केवळ संसाधनांचा अपव्यय नाही; हे धोकादायक आहे. संशोधनात असे दिसून आले आहे की 2024-2025 या कालावधीत AI चाचणीपासून प्रत्यक्ष वापरापर्यंत वेगाने प्रगत झाले आहे. जवळजवळ एक तृतीयांश कंपन्या मागील वर्षाच्या तुलनेत वापर आणि स्वीकृतीमध्ये तीव्र वाढ नोंदवणे.
संभाव्य प्रणालींना शासनाची गरज असते, इच्छाशक्तीची नाही
पारंपारिक सॉफ्टवेअरच्या विपरीत, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता संभाव्य आणि अनुकूल आहे. हे परस्परसंवादातून शिकते, डेटा किंवा वापरात बदल म्हणून वाहून जाऊ शकते आणि ऑटोमेशन आणि एजन्सी दरम्यान राखाडी क्षेत्रात कार्य करते. हे निश्चित सॉफ्टवेअर म्हणून हाताळणे वास्तविकतेकडे दुर्लक्ष करते: निरीक्षण आणि अद्यतनांशिवाय, मॉडेल खराब होतात आणि चुकीचे आउटपुट तयार करतात: एक घटना ज्याला व्यापकपणे ओळखले जाते मॉडेल वाहून नेणे. Gen AI मध्ये अंगभूत वैशिष्ट्ये देखील नाहीत संघटनात्मक बुद्धिमत्ता. इंटरनेट डेटावर प्रशिक्षित मॉडेल शेक्सपियर सॉनेट लिहू शकतो, परंतु जोपर्यंत तुम्ही ते शिकवत नाही तोपर्यंत त्याला वाढीचे मार्ग आणि अनुपालन मर्यादा कळणार नाहीत. नियामक आणि मानक संस्थांनी अचूकपणे मार्गदर्शन करण्यास सुरुवात केली आहे कारण या प्रणाली गतिमानपणे वागतात आणि अनचेक सोडल्यास डेटा भ्रमित करू शकतात, दिशाभूल करू शकतात किंवा लीक करू शकतात.
नावनोंदणी प्रक्रिया वगळण्याचे वास्तववादी खर्च
जेव्हा एमबीएचे विद्यार्थी भ्रमनिरास करतात, टोनचा चुकीचा अर्थ लावतात, संवेदनशील माहिती लीक करतात किंवा पक्षपात अतिशयोक्त करतात, तेव्हा खर्च मूर्त असतो.
-
चुकीचे वर्णन आणि दायित्व: कॅनडाच्या एका न्यायालयाने एअर कॅनडाला त्याच्या वेबसाइटवरील चॅटबॉटने चुकीची पॉलिसी माहिती प्रदान केल्यामुळे एअर कॅनडाला जबाबदार धरले आहे. या निर्णयाने स्पष्ट केले आहे की कंपन्या त्यांच्या एआय एजंट्सच्या विधानासाठी जबाबदार आहेत.
-
लज्जास्पद भ्रम: 2025 मध्ये, माझी सामायिक “उन्हाळी वाचन सूची” प्रकाशित झाली आहे शिकागो सन-टाइम्स आणि फिलाडेल्फिया इन्क्वायरर उपलब्ध नसलेली शिफारस केलेली पुस्तके; लेखकाने पुरेशा पडताळणीशिवाय AI चा वापर केला, परिणामी माघार आणि हकालपट्टी झाली.
-
व्यापक पूर्वाग्रह: समान रोजगार संधी आयोगाच्या (EEOCs) पहिल्या AI भेदभाव सेटलमेंटमध्ये एक नियुक्ती अल्गोरिदम समाविष्ट आहे ज्याने वृद्ध अर्जदारांना आपोआप नाकारले, पर्यवेक्षण न केलेल्या प्रणाली पूर्वाग्रह कसा वाढवू शकतात आणि कायदेशीर जोखीम निर्माण करू शकतात हे अधोरेखित करते.
-
डेटा लीक: कर्मचाऱ्यांनी ChatGPT मध्ये संवेदनशील कोड पेस्ट केल्यानंतर, सॅमसंगने कंपनीच्या उपकरणांवर सामान्य AI टूल्सवर तात्पुरती बंदी घातली – एक चूक जी उत्तम धोरण आणि प्रशिक्षणाने टाळता आली असती.
संदेश सोपा आहे: अखंडित AI आणि पर्यवेक्षण न केलेल्या वापरामुळे कायदेशीर, सुरक्षितता आणि प्रतिष्ठित प्रदर्शन होते.
एआय एजंटना नवीन कर्मचारी म्हणून वागवा
नोकरीचे वर्णन, प्रशिक्षण अभ्यासक्रम, फीडबॅक लूप आणि कार्यप्रदर्शन पुनरावलोकनांसह – संस्थांनी जाणूनबुजून AI एजंटना ऑनबोर्ड करणे आवश्यक आहे. डेटा सायन्स, सुरक्षा, अनुपालन, डिझाइन, एचआर आणि सिस्टीमसह दररोज काम करणाऱ्या अंतिम वापरकर्त्यांसाठी हा क्रॉस-फंक्शनल प्रयत्न आहे.
-
भूमिकेची व्याख्या. स्कोप, इनपुट/आउटपुट, वाढीचे मार्ग आणि स्वीकार्य अपयश मोड स्पष्ट करा. उदाहरणार्थ, कायदेशीर सह-पायलट कराराचा सारांश आणि जोखमीच्या कलमांचा सारांश देऊ शकतो, परंतु त्याने निश्चित कायदेशीर निर्णय टाळले पाहिजेत आणि अत्यंत समस्यांकडे जाणे आवश्यक आहे.
-
संदर्भित प्रशिक्षण. फाइन-ट्यूनिंगला त्याचे स्थान आहे, परंतु बऱ्याच संघांसाठी, लूपबॅक ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आणि इन्स्ट्रुमेंट ट्रान्सफॉर्मर्स सुरक्षित, स्वस्त आणि अधिक ऑडिट करण्यायोग्य आहेत. RAG तुमच्या सर्वात अलीकडील तपासलेल्या ज्ञानावर आधारित मॉडेल्सची देखरेख करते (कागदपत्रे, धोरणे, नॉलेज बेस), भ्रम कमी करणे आणि ट्रेसेबिलिटी सुधारणे. उदयोन्मुख मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एकत्रीकरणामुळे एंटरप्राइझ सिस्टीमशी सह-पायलट्सला आटोपशीरपणे जोडणे सोपे होते, चिंतेचे पृथक्करण राखून मॉडेल्सना साधने आणि डेटा जोडणे. सेल्सफोर्सचे आइन्स्टाईन ट्रस्ट लेयर हे दाखवते की विक्रेते एंटरप्राइझमधील AI चे सुरक्षित ग्राउंडिंग, लपवणे आणि ऑडिट नियंत्रणे कसे औपचारिक करत आहेत.
-
प्री-प्रॉडक्शन सिम्युलेशन तुमच्या AI चे पहिले “प्रशिक्षण” वास्तविक ग्राहकांसोबत होऊ देऊ नका. अत्यंत अचूक चाचणी बॉक्स, तणाव, तर्कशास्त्र आणि एज टेस्ट केस तयार करा – नंतर त्यांचे मानवी ग्रेडरसह मूल्यांकन करा. मॉर्गन स्टॅनलीने त्याच्या GPT-4 सहाय्यकासाठी एक रेटिंग प्रणाली तयार केली, जिथे रीअल-टाइम सल्लागार आणि अभियंते दर्जेदार उत्तरे देतात आणि मोठ्या प्रमाणावर तैनात करण्यापूर्वी दाव्यांना परिष्कृत करतात. परिणाम: > 98% दत्तक गुणवत्ता मर्यादा पूर्ण झाल्यानंतर सल्लागार संघांमध्ये. विक्रेते देखील सिम्युलेशनकडे जात आहेत: वास्तविक जीवनातील परिस्थितींविरूद्ध एजंटना सुरक्षितपणे प्रशिक्षित करण्यासाठी सेल्सफोर्सने अलीकडे डिजिटल ट्विन चाचणी हायलाइट केली आहे.
-
4) क्रॉस-फंक्शनल मार्गदर्शन. लवकर वापर म्हणून उपचार करा द्वि-मार्ग शिक्षण पळवाट: डोमेन तज्ञ आणि आघाडीचे वापरकर्ते शैली, शुद्धता आणि उपयुक्तता यावर अभिप्राय देतात; सुरक्षा आणि अनुपालन संघ मर्यादा आणि लाल रेषा लागू करतात; डिझाइनर वापरकर्ता-अनुकूल इंटरफेस तयार करतात जे योग्य वापरास प्रोत्साहित करतात.
फीडबॅक लूप आणि कार्यप्रदर्शन पुनरावलोकने — कायमचे
तुम्ही थेट जाता तेव्हा सेटअप संपत नाही. सर्वात महत्त्वाचे शिक्षण सुरू होते नंतर प्रकाशन.
-
निरीक्षण आणि निरीक्षण: रेकॉर्ड आउटपुट, KPIs ट्रॅक (अचूकता, समाधान, वाढ दर) आणि बिघाड मॉनिटर. क्लाउड प्रदाते आता उत्पादनातील विसंगती आणि प्रतिगमन शोधण्यात संघांना मदत करण्यासाठी निरीक्षण/मूल्यांकन साधने पाठवत आहेत, विशेषत: RAG प्रणालींसाठी ज्यांचे ज्ञान कालांतराने बदलते.
-
वापरकर्ता अभिप्राय चॅनेल. उत्पादनातील ध्वज आणि संरचित पुनरावलोकन रांग प्रदान करा जेणेकरून मानव मॉडेलला प्रशिक्षित करू शकतील – नंतर या ध्वजांना दावे, RAG स्त्रोत किंवा उत्कृष्ट-ट्यूनिंग सूटमध्ये फीड करून लूप बंद करा.
-
नियमित ऑडिट. अनुसूची संरेखन तपासणी, वास्तविकता तपासणी आणि सुरक्षितता मूल्यांकन. उदाहरणार्थ, मायक्रोसॉफ्टचे एंटरप्राइझ एआय प्लेबुक प्रशासन आणि स्पष्ट कार्यकारी दृश्यमानता आणि रेलिंगसह टप्प्याटप्प्याने रोलआउटवर भर देतात.
-
उत्तराधिकार नियोजन मॉडेल. कायदे, उत्पादने आणि मॉडेल विकसित होत असताना, लोकांच्या संक्रमणासाठी तुम्ही ज्या प्रकारे योजना आखता त्याच प्रकारे जाहिराती आणि सेवानिवृत्तीची योजना करा—क्रॉस-टेस्टिंग करा आणि संस्थात्मक ज्ञान (दावे, मूल्यांकन गट आणि पुनर्प्राप्ती स्रोत) हस्तांतरित करा.
आता ही निकड का आहे?
Gen AI आता “इनोव्हेशन शेल्फ” प्रकल्प नाही – तो CRM, सपोर्ट डेस्क, विश्लेषण पाइपलाइन आणि कार्यकारी कार्यप्रवाहांचा अविभाज्य भाग बनला आहे. मॉर्गन स्टॅनले आणि बँक ऑफ अमेरिका सारख्या बँका ग्राहकांसाठी जोखीम कमी करताना कर्मचारी कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी अंतर्गत सह-पायलट वापर प्रकरणांवर AI वर लक्ष केंद्रित करत आहेत, एक दृष्टीकोन जो संरचित ऑनबोर्डिंग आणि काळजीपूर्वक स्कोपिंगवर अवलंबून असतो. दरम्यान, सुरक्षा नेते म्हणतात की एजीआय अद्याप सर्वव्यापी आहे दत्तक घेणाऱ्यांपैकी एक तृतीयांशांनी मूलभूत जोखीम कमी करण्याच्या उपायांची अंमलबजावणी केली नाहीएक अंतर जे सावली AI आणि डेटा एक्सपोजरसाठी कॉल करते.
AI-चालित कार्यबल देखील चांगल्या अपेक्षा करतात: पारदर्शकता, शोधण्यायोग्यता आणि ते वापरत असलेल्या साधनांना आकार देण्याची क्षमता. प्रशिक्षण, स्पष्ट UX क्षमता आणि प्रतिसाद देणाऱ्या उत्पादन संघांद्वारे – हे प्रदान करणाऱ्या संस्था – जलद अवलंब आणि कमी उपाय पहा. जेव्हा वापरकर्ते त्यांच्या सह-पायलटवर विश्वास ठेवतात तेव्हा ते… वापरले जाते तो – ती; जेव्हा ते तसे करत नाहीत, तेव्हा ते पुढे सरकतात.
तयारीचा टप्पा जसजसा परिपक्व होईल, तसतसे पाहण्याची अपेक्षा करा कृत्रिम बुद्धिमत्ता सक्षम व्यवस्थापक आणि PromptOps विशेषज्ञ अधिक संस्थात्मक चार्टमध्ये, दावे आयोजित करणे, पुनर्प्राप्ती संसाधने व्यवस्थापित करणे, मूल्यांकन गट चालवणे आणि क्रॉस-फंक्शनल अपडेट्सचे समन्वय करणे. मायक्रोसॉफ्टचे अंतर्गत सहपायलट रोलआउट या ऑपरेशनल शिस्तीचे संकेत देते: उत्कृष्टतेचे केंद्र, व्यवस्थापन टेम्पलेट्स, आणि उपयोजन मार्गदर्शक कार्यकारी अधिकारी तयार आहेत. हे प्रॅक्टिशनर्स “गुरु” आहेत जे AI ला वेगवान व्यवसायाच्या उद्दिष्टांशी संरेखित ठेवतात.
पात्रतेसाठी व्यावहारिक चेकलिस्ट
तुम्ही संस्थेमध्ये सह-पायलटचा परिचय (किंवा बचाव) करत असल्यास, येथून प्रारंभ करा:
-
नोकरीचे वर्णन लिहा. श्रेणी, इनपुट/आउटपुट, टोन, रेडलाइन्स, वाढीचे नियम.
-
मॉडेल ग्राउंड करा. विश्वसनीय, प्रवेश-नियंत्रित स्त्रोतांशी कनेक्ट करण्यासाठी RAG (आणि/किंवा MCP शैली अडॅप्टर) लागू करा; जेथे शक्य असेल तेथे वाइड फाइन-ट्यूनिंगपेक्षा डायनॅमिक ग्राउंडिंगला प्राधान्य द्या.
-
सिम्युलेटर तयार करणे. लिखित आणि श्रेणीबद्ध परिस्थिती तयार करा; अचूकता, कव्हरेज, टोन आणि अखंडता मोजा; पदवी चरणांसाठी मानवी साइन-आउट आवश्यक आहे.
-
रेलिंगसह जहाज. डेटा लॉस प्रिव्हेंशन (DLP), डेटा मास्किंग, कंटेंट फिल्टर्स आणि ऑडिट ट्रेल्स (पहा व्हेंडर ट्रस्ट लेयर्स आणि रिस्पॉन्सिबल एआय स्टँडर्ड्स).
-
साधन अभिप्राय. इन-उत्पादन टॅगिंग, विश्लेषणे आणि डॅशबोर्ड; साप्ताहिक क्रमवारी शेड्यूल करा.
-
पुनरावलोकन आणि पुन्हा प्रशिक्षण. मासिक संरेखन तपासणी, त्रैमासिक वास्तविकता ऑडिट आणि नियोजित मॉडेल अपग्रेड – प्रतिगमन टाळण्यासाठी बाजू-बाय-साइड A/B प्रक्रियेसह.
भविष्यात जिथे प्रत्येक कर्मचाऱ्याचा AI टीममेट असेल, ऑनबोर्डिंगला गांभीर्याने घेणाऱ्या संस्था जलद, सुरक्षित आणि मोठ्या उद्देशाने पुढे जातील. AGI ला फक्त डेटा किंवा गणनेची गरज नाही; त्याला दिशा, उद्दिष्टे आणि वाढीच्या योजनांची गरज आहे. एआय प्रणालींना शिकवण्यायोग्य, सुधारण्यायोग्य आणि जबाबदार कार्यसंघ सदस्य म्हणून वागणूक दिल्याने प्रचाराला सवयीचे मूल्य बनते.
Dhyey Mavani LinkedIn वर जनरेटिव्ह AI चा वेग वाढवत आहे.
