एआय सल्लागार कसे बनावे? [व्हिडिओ आणि प्रश्नमंजुषा]

थोडक्यात उत्तर: केवळ शीर्षके गोळा करून नव्हे, तर चालू असलेल्या वर्कफ्लोवर एक सशुल्क लूप पूर्ण करून एआय सल्लागार बना. एलएलएम, रिट्रीव्हल आणि मॉडेल रिस्कमध्ये, त्यानंतर डिस्कव्हरी, पायलट, राइट-अप आणि एनेबलमेंट चालवा. जर सिस्टीम्स, डेटा किंवा प्रत्यक्ष काम करणाऱ्या लोकांपर्यंत पोहोचता येत नसेल, तर ते काम नाकारा.

महत्वाचे मुद्दे:

एक चक्र पूर्ण करा: सशुल्क शोध, एक छोटा प्रायोगिक प्रकल्प, एक लेख आणि सक्षमीकरण पूर्ण करा.

प्रस्तावाला नाव द्या: "मी Z शिवाय X ला Y करण्यास मदत करतो" असे सांगा आणि मोबदला मिळवा.

उत्तरदायित्व: एका व्यक्तीचे नाव निश्चित करा, निर्णयांची नोंद ठेवा आणि दोष कोणाचा आहे ते सांगा.

पारदर्शकता: सर्वप्रथम कार्यप्रवाहाची रूपरेषा तयार करा; डेमो म्हणजे निदान नव्हे.

गैरवापराला प्रतिकार: कधीही अमर्याद अचूकतेचे किंवा जनरेटिव्ह एआय चुकीचा डेटा दुरुस्त करेल याचे आश्वासन देऊ नका.

असे काम ज्याचे कोणीही नेमके वर्णन करू शकत नाही (आणि म्हणूनच ही तुमच्यासाठी एक संधी आहे)

हा काही चांगला लॅपटॉप असलेला, थोडासा जास्त आकर्षक दिसणारा प्रॉम्प्ट इंजिनिअर नाही. म्हणजे, कधीकधी आठवडाभर तरी तसंच वाटतं. मग एका थकलेल्या फायनान्स लीडसोबत डिस्कव्हरी इंटरव्ह्यू असतो, डेटा-रेडीनेस चेक असतो ज्यातून फक्त तीन स्प्रेडशीट्स आणि एक प्रार्थनाच कामी येते हे समोर येतं, आणि प्रोडक्शन परमिशनच्या संपर्कात येताच रिट्रीव्हल डेमो का बंद पडतो.

जी आवृत्ती आपले महत्त्व सिद्ध करते, ती तीन गर्दीच्या खोल्यांच्या मध्ये वसलेली आहे:

• व्यवसायाला नक्की काय हवे आहे यावर एकमत न होताच, नेतृत्व "आपली एआय रणनीती काय आहे?" असा प्रश्न विचारत आहे

• असे निर्माते जे दुपारच्या जेवणापूर्वी प्रोटोटाइप उभा करू शकतात, आणि नंतर मॉडेलच्या जोखमीवरील वादात गायब होतात

• तुम्ही जे काही मागे सोडता, त्यासोबत जगावे लागणारे ऑपरेटर

तुम्हीच तो जोडणारा दुवा आहात. हीच तर दुर्मिळ गोष्ट आहे. जर तुम्ही एखादी कार्यशाळा घेऊ शकत असाल, एक सुस्पष्ट SOW (कार्यक्षेत्राचे विवरण) लिहू शकत असाल, आणि केवळ एका चेकबॉक्सची गरज असलेल्या वर्कफ्लोमध्ये LLM (लर्निंग रिसोर्स मॅनेजमेंट) जबरदस्तीने घुसवण्यापासून टीमला थांबवू शकत असाल, तर तुम्ही इतर अर्ध्या लोकांपेक्षा आधीच अधिक नोकरीयोग्य आहात.

याची कल्पना करण्याचा एक अपूर्ण मार्ग आहे, आणि तरीही मी तोच वापरेन: तुम्ही एक प्लंबर आहात ज्याला संचालक मंडळाला पाण्याबद्दल समजावून सांगावे लागते. थकलेल्या अवस्थेत खोल्यांमध्ये शिरल्यावरही, तो शोध तुम्हाला एकदम स्पष्ट आणि प्रभावी वाटला पाहिजे.

कशाचे बिल आकारले जाते (रणनीती, उभारणी आणि बिनमहत्वाचा मधला भाग)

ग्राहक तुम्हाला 'एआय जाणून घेण्यासाठी' पैसे देत नाहीत. जेव्हा एखादी समस्या इतकी खर्चिक, राजकीय किंवा लाजिरवाणी असते की अंतर्गत कोंडी कायम ठेवण्यापेक्षा बाहेरील व्यक्ती मदतीला येणे स्वस्त पडते, तेव्हा ते पैसे देतात.

तीन बादल्या, आणि त्या एकमेकांत गळतात:

• रणनीती. वापराच्या प्रकरणांचे वर्गीकरण, 'हे करायलाच पाहिजे का?' यावर चर्चा, प्रशासनाची रूपरेषा, आणि कायदेशीर विभागाला विचार करायला लावणारी मॉडेल-जोखीम चर्चा. यात प्रचंड विश्वासार्हता असते आणि जर तुम्ही फक्त ठरलेल्या चौकटीतच बोललात, तर यात फेरफार करणे चिंताजनकपणे सोपे असते. असे करू नका.

• निर्मिती. प्रोटोटाइप, कोपायलट, पुनर्प्राप्ती, वर्कफ्लो डिझाइन, हलके ऑटोमेशन. यामुळे तुम्हाला संधी मिळते, आणि जर तुम्ही विनामोबदला अंमलबजावणी करणारी टीम बनलात तर तुम्ही त्यात अडकता.

• बदल व्यवस्थापन आणि सक्षमीकरण. कार्यपुस्तिका, प्रशिक्षण, 'याची अंमलबजावणी कशी होते'. आश्चर्याची गोष्ट म्हणजे, अनेकदा याच गोष्टींना सर्वाधिक महत्त्व दिले जाते आणि त्या सर्वात कमी दिखाऊ ठरतात.

तत्पर अभियांत्रिकी मदत नक्कीच मिळते. पण त्यावर अती अवलंबून राहू नका. ती केवळ एक चव आहे, मुख्य पदार्थ नाही. एका चलाख सिस्टीमच्या सूचनेपेक्षा, डेटाची सज्जता, हितधारकांची जुळवणी आणि एक सुस्पष्ट शोध प्रक्रिया अधिक प्रकल्प वाचवतील.

माझ्या आयुष्यात एक छोटासा विरोधाभास आहे: मूर्खपणा ओळखण्याइतकी प्रवीणता हवी, आणि परिणामाचा मालक कोण आहे हे विचारल्याशिवाय कोणतीही गोष्ट रचू नये इतका संयमही हवा. मला वाटतं, हीच तर खरी कला आहे, फक्त ती वाईट पद्धतीने मांडली आहे.

पाच मार्ग ज्यांना पौराणिक उगम कथेची आवश्यकता नाही

एकच शिडी नाही. वेगवेगळे अधिवास आहेत, आणि ते माणसांना वेगवेगळ्या प्रकारे पोखरतात. तुम्ही ज्यात टिकू शकाल तो निवडा.

यापैकी काहीही नैतिकदृष्ट्या श्रेष्ठ नाही. जोपर्यंत तुम्ही एखाद्या शोधाची किंमत चुकीची ठरवत नाही, तोपर्यंत स्वतंत्र असणे रोमँटिक वाटते. जोपर्यंत तुम्ही प्रत्येक चॅटबॉट कल्पनेसाठी नेमलेले जादूगार नसता, तोपर्यंत अंतर्गत काम सुरक्षित वाटते.

एआय सल्लागार कसे बनावे? नोकरीच्या पदाने नव्हे, तर एका प्रत्यक्ष समस्येने सुरुवात करा

एआय सल्लागार कसे बनावे? या प्रश्नाचे सरळ उत्तर इतके व्यावहारिक आहे की ते अपमानकारक वाटू शकते. ओळख गोळा करणे थांबवा. तुम्ही सोडवू शकाल अशा समस्या गोळा करायला सुरुवात करा.

1. योग्य मार्गाने धोकादायक ठरेल इतके पारंगत व्हा. एलएलएम, रिट्रीव्हल, कोपायलट्स, मूलभूत ऑटोमेशन, जिथे मॉडेलचा धोका असतो. तुम्हाला सुरुवातीपासून काहीही प्रशिक्षित करण्याची गरज नाही.

2. प्रत्यक्ष चालू असलेल्या कार्यप्रवाहाच्या शेजारी बसा. सेल्स ऑप्स, सपोर्ट, फायनान्स क्लोज, नॉलेज सर्च. काम कुठे साचते ते पाहा.

3. एक संपूर्ण चक्र पूर्ण करा. शोध, एक छोटा प्रायोगिक प्रकल्प, काय बिघडले याचा अहवाल, आणि ज्या लोकांना ते वापरावे लागेल त्यांच्यासाठी सक्षमीकरण.

4. प्रस्तावाला एक नाव द्या. "मी X ला Z शिवाय Y करण्यास मदत करतो." नाव विचित्र असलं तरी चालेल. पण अस्पष्ट चालणार नाही.

5. पहिला चेक जरी गैरसोयीचा वाटला तरी, पैसे मिळवा. विनामोबदला केलेले 'पोर्टफोलिओ'चे काम विनामोबदलाच राहते.

जर तुमची पार्श्वभूमी इंजिनिअरिंगची असेल, तर तुमची उणीव सहसा 'स्टेकहोल्डर्स' (हितधारक) आणि 'ROI' (गुंतवणुकीवरील परतावा) यांच्या भाषेमध्ये असते. जर तुम्ही स्ट्रॅटेजी किंवा ऑपरेशन्समधून आला असाल, तर डेमो हा केवळ एक देखावा आहे हे ओळखण्यात तुमची उणीव असते. दोन्ही परिस्थितीत: एक प्रत्यक्ष समस्या स्वीकारा, ती पूर्ण करा आणि अनावश्यक तपशील न देता तिचे वर्णन करा.

मी इथे 'वैयक्तिक ब्रँड तयार करा' असं लिहिणार होतो. पण मी तसं करणार नाही. कधीही बिल न आकारणाऱ्या कंटेंट मशीनपेक्षा एक स्पष्ट प्रस्ताव आणि तुमचा कॉल उचलणारे काही लोक नक्कीच चांगले. प्रत्यक्ष काम हे प्रस्तावापेक्षा अधिक वळणदार आहे. तोच खरा मार्ग आहे.

आपल्यामागे दरवाजा बंद न करता एक विशिष्ट जागा निवडा

असो. विशिष्ट क्षेत्रे.

विशिष्ट क्षेत्रासाठीचा सल्ला सहसा एकतर "एकच ICP निवडा नाहीतर नष्ट व्हा" किंवा "सर्वसाधारण रहा" असा असतो. दोन्हीही अर्धवट खरे आणि थोडे त्रासदायक आहेत. येथे यशस्वी ठरणारे विशिष्ट क्षेत्र म्हणजे अनेकदा एक कार्यप्रणाली (workflow) + एक खरेदीदार, मॉडेल फॅमिली नव्हे. तिकीटांच्या ढिगाऱ्यात बुडालेले सपोर्ट लीडर्स. गुंतागुंतीच्या हस्तांतरणांसह ऑप्स टीम्स. आणि जोखीम व्यवस्थापनातील लोक ज्यांना अशा प्रशासनाची गरज आहे जे कोणीही न वाचणारी नव्वद पानांची PDF नसेल.

तुम्हाला नंतर बदल करण्याची मुभा आहे. सुरुवातीला, विशिष्ट क्षेत्र हे एक गाळणीसारखे असते, कायमस्वरूपी अंगावर कोरलेले नसते. 'मी फक्त तेच साधन वापरतो जे मी गेल्या महिन्यात शिकलो' या चौकटीत स्वतःला अडकवून घेऊ नका. साधने बदलत राहतात. डेटाची सज्जता, बदल व्यवस्थापन आणि एखाद्या प्रायोगिक प्रकल्पाला यश मिळण्याची शक्यता आहे की नाही... याबद्दलचा निर्णय मात्र बदलत राहतो.

आणखी एक गोष्ट, माझ्या नोंदी जशा दिसतात म्हणून हायफन चुकीच्या जागी वापरून: विशिष्ट स्थान (niche) हे दार उघडणारे असते, पिंजरा नव्हे. जर तुम्ही खरेदीदाराच्या आठवड्याबद्दल समजावून सांगू शकत असाल, तर तुम्ही पुरेसे विशेषज्ञ आहात.

पहिले ग्राहक, पुरावा आणि पोर्टफोलिओच्या सुरुवातीच्या काळातील अवघड समस्या

हा तो भाग आहे जो कोणालाच आवडत नाही. तुम्हाला पुराव्याची गरज असते. खरेदीदार जसा पुरावा मागतात तसा तुमच्याकडे नसतो. पहिलं सशुल्क काम हे सहसा एका गुंतागुंतीच्या कार्यप्रवाहाचं ऑडिट असतं, एखादं मोठं यशस्वी मॉडेल नसतं. हे सामान्य आहे.

जेव्हा तुमच्याकडे आकर्षक केस स्टडीज नसतात, तेव्हा पुरावा म्हणून काय ग्राह्य धरले जाते:

• एक मर्यादित व्याप्तीचे निदान: प्रणाली, डेटाची सज्जता, एलएलएम (LLM) कुठे उपयुक्त ठरेल आणि कुठे ते धोरणाबाबत दिशाभूल

• मालकांसह क्रमवारीनुसार उपयोग प्रकरणे तयार करणारी कार्यशाळा, केवळ विचारमंथनाचे चित्र नव्हे

• पूर्ण होण्याच्या वेळेतील आधी/नंतरचा फरक दर्शवणारा एक छोटा प्रायोगिक प्रकल्प - आकडे स्थानिक आणि स्पष्ट ठेवा, काल्पनिक नकोत

• सक्षमीकरण: एक संक्षिप्त कार्यपुस्तिका जी तुम्ही निघून गेल्यानंतरही संघ वापरत असतो

तुम्ही त्या पहिल्या ग्राहकांच्या जवळ कसे पोहोचता: तुमच्यावर आधीच विश्वास ठेवणारे माजी सहकारी (बहुतेक लोक अशीच सुरुवात करतात, चला दिखावा करू नका); तुम्ही आधीपासूनच ऑपरेशन्सचे काम करत असाल तर त्याला पूरक असे काम; आठवड्यातून एक दिवस बुद्धीची गरज असलेल्या टीमसाठी थोडासा वेळ देणे.

खोटा पोर्टफोलिओ तयार करू नका. त्याऐवजी, एखाद्या समस्येची एक नेमकी कहाणी तयार करा, ज्यात तुम्ही काय प्रयत्न केले, काय अयशस्वी झाले आणि पुढे तुम्ही काय कराल हे सांगा. पोकळ आश्वासनांनी फसलेल्या खरेदीदारांना नाटकीपणाचा वास येतो. "हे काम झाले नाही कारण मिळवलेला डेटा हा कचऱ्याच्या डब्यासारखा होता," या गोष्टीला ते महत्त्व देतात

हे जरा अतिशयोक्तीच ठरेल: तुमचे पहिले तीन क्लायंट तुम्हाला कोणत्याही कोर्सपेक्षा जास्त शिकवतात. पण दुसरीकडे, जो कोर्स तुम्हाला पायलट प्रोजेक्ट पाठवायला भाग पाडतो, तो काही साधासुधा नसतो. मी माझं म्हणणं थोडं मागे घेतो.

किंमत ठरवणे, आगाऊ रक्कम घेणे, आणि नखरे न करता नकार देणे

किंमत ठरवताना कुशल लोक संकोच करतात. नवखे असल्यामुळे ते सवलत देतात. मग त्यांना कामाचा राग येतो. आणि मग काम हलगर्जीपणाने होते.

• तासांची नव्हे, तर निर्णयाची किंमत ठरवा. एखादा मोठा गुंता सोडवणारा शोध म्हणजे काही 'दोन-तीन दिवसांचं काम नाही'.

• रिटेनर्स हे सक्षमीकरण, प्रशासकीय तपासणी आणि अंशकालिक सल्लामसलतीसाठी योग्य ठरतात. पण जर क्लायंटला त्यांच्या बाजूने कोणीही मालक नसलेला बिल्ड स्प्रिंट हवा असेल, तर ते फारसे उपयुक्त ठरत नाहीत.

• SOW मध्ये 'पूर्ण' म्हणजे काय हे स्पष्टपणे नमूद केले पाहिजे. जर तुम्हाला ते लिहिता येत नसेल, तर तुम्ही त्याची किंमत ठरवू शकत नाही. विषय संपला.

• जेव्हा सिस्टीम, डेटा किंवा प्रत्यक्ष काम करणाऱ्या लोकांपर्यंत पोहोचण्याची परवानगी न देता, "फक्त आमच्यासाठी एक एआय स्ट्रॅटेजी तयार करा" अशी विनंती केली जाते, तेव्हा नाही म्हणा

दैनंदिन दर स्पष्ट असतात, पण त्यामुळे कामाची व्याप्ती कमी होत नाही. संकरित पद्धत सामान्य आहे: सशुल्क डिस्कव्हरी, त्यानंतर एक निश्चित पायलट, आणि जर त्यांना तुम्ही अजूनही हवे असाल तर रिटेनर. मी तुमच्यासमोर खोटे आकडे मांडणार नाही. जो कोणी सार्वत्रिक दैनंदिन दर वस्तुस्थिती म्हणून सांगतो, तो काहीतरी विकत असतो. तुमच्या क्षेत्रातील तत्सम सल्लागार कामासाठी लागणाऱ्या खर्चाच्या जवळपास दर ठेवा - जसे की प्रॉडक्ट कन्सल्टंट्स, ऑपरेशन्स फ्रॅक्शनल लीड्स.

नीतिमत्ता, धोका आणि तुम्हाला छळणारी आश्वासने

हा विभाग अस्तित्वात आहे कारण आता त्याचे दुष्परिणाम जाणवतात. ज्या अचूकतेचे मोजमाप करता येत नाही, तिचे वचन देऊ नका . 'एकदा कोपायलट सुरू झाला की' संपूर्ण टीम नाहीशी होईल, असे वचन देऊ नका. जनरेटिव्ह एआय डेटाच्या गुणवत्तेची समस्या सोडवेल, असे वचन देऊ नका; उलट, ती समस्या अधिकच वाढवेल. ज्या गोपनीयतेची तुम्ही अंमलबजावणी केलेली नाही, तिचे वचन देऊ नका: डेटा कुठे जातो, प्रॉम्प्ट्स कोण नोंदवते, आणि काय जपून ठेवले जाते .

मॉडेल रिस्क ही स्लाईडवर टाकण्याची केवळ एक घोषणा नाही. ती म्हणजे, " नियमन केलेल्या कार्यप्रवाहात ही गोष्ट निश्चितपणे चुकीची." गव्हर्नन्स हा त्याचा एक बिनआकर्षक भाऊ आहे: प्रवेश, मूल्यांकन, मानवी पुनरावलोकन, ऑडिट ट्रेल्स. जर तुम्ही ते वगळले, तर उत्पादनात असताना ती त्रुटी दुसऱ्या कोणाच्या तरी लक्षात येते.

यामध्ये एक लहान नैतिक तत्त्वही आहे: जिथे दोन आठवड्यांच्या कार्यप्रवाहाच्या पुनर्रचनेने काम भागेल, तिथे ग्राहकाला घाबरवून एखादा मोठा कार्यक्रम हाती घेऊ नका. जेव्हा उत्तम शोध परवानग्या ही खरी समस्या असेल, तेव्हा सानुकूलित पुनर्प्राप्ती प्रणाली (custom retrieval stack) विकण्याचा प्रयत्न करू नका.

एक थोडेसे सदोष रूपक: नीतिमत्तेशिवाय एआय कन्सल्टिंग म्हणजे असा स्मोक अलार्म जो काड्यापेटीसुद्धा विकतो. जोपर्यंत ते तसे नसते, तोपर्यंतच हे छान वाटते. एका यशस्वी डेमो नंतर तुम्हाला "फक्त ते प्रोडक्शनमध्ये टाका" असे सांगितले जाईल. मूल्यांकनाबद्दल आणि जेव्हा मॉडेल अविचारीपणे काम करते तेव्हा जबाबदारी कोणाची असेल याबद्दलची चर्चा अधिक सावकाशपणे करा.

जेव्हा डेमो हे निदान नसते

साधने मोहक असतात. त्यामुळे तुम्ही वेगवान दिसता. हितधारक टाळ्या वाजवतात. आणि मग सोमवार येतो.

एक डेमो या प्रश्नाचे उत्तर देतो की, "हा स्टॅक एक विश्वासार्ह आउटपुट देऊ शकतो का?" एक निदान या प्रश्नाचे उत्तर देते की, "या संस्थेने, या डेटासह, या लोकांसोबत आणि या जोखीम घेण्याच्या क्षमतेनुसार, याचा येथे वापर करावा का?" या दोन्ही गोष्टी वेगवेगळ्या आहेत.

या गोष्टींकडे लक्ष द्या: सध्याची प्रक्रिया तुम्हाला सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत कोणीही दाखवू शकत नाही; "नॉलेज बेस" हा मालक नसलेला, शेअर केलेल्या ड्राइव्हचा एक दलदल आहे; यश म्हणजे "आम्ही काहीतरी सुरू केले"; कोपायलट अशा वर्कफ्लोवर काम करत असतो जो आधीच एआय-व्यतिरिक्त इतर कारणांमुळे अयशस्वी झालेला असतो.

तुमचं काम अनेकदा कामाचा वेग कमी करणं हे असतं. तुम्ही खूप मौल्यवान आहात म्हणून नाही, तर एक वाईट पायलट संपूर्ण वातावरण दूषित करतो म्हणून. मनापासून डिस्कव्हरी प्रक्रिया राबवा. कार्यप्रवाहाचा आराखडा तयार करा. काही चूक झाल्यास दोष कोणाला द्यायचा हे विचारा. मग साधने निवडा.

निर्णय हेच उत्पादन आहे. कागदपत्रांचा संच हा त्याचा पोशाख आहे. मला हे पूर्णपणे माहीत आहे की एक सुस्पष्ट नमुना आजही असे दरवाजे उघडतो, जे एक संक्षिप्त निवेदन कधीही उघडू शकणार नाही. निदानामध्ये डेमोचा वापर पुरावा म्हणून करा, पर्याय म्हणून नाही. तो त्याचे महत्त्व सिद्ध करतो; उपस्थितांच्या परिस्थितीनुसार, प्रत्यक्ष माहिती मिळवण्याची चाचणी एका परिष्कृत सादरीकरणापेक्षा सरस ठरू शकते. उपस्थितांचा मूड ओळखा. आणि तरीही चाचणी करा.

ऑपरेशन्स, करार, डिलिव्हरी: कामाचा बिनआकर्षक भाग

जर तुम्ही स्वतंत्र किंवा स्टुडिओ-आधारित व्यवसाय सुरू केलात, तर तो व्यवसाय तुमच्या कन्सल्टिंग व्यवसायावरच कब्जा करण्याचा प्रयत्न करेल. इनबॉक्स, इन्व्हॉइसेस, कॉन्ट्रॅक्टिंग, "तुम्ही लगेच एका कॉलवर येऊ शकाल का?"

प्रौढांसाठी किमान सेटअप:

• एक साधा करार: व्याप्ती, बौद्धिक संपदा, गोपनीयता, डेटा हाताळणी, समाप्ती

• प्रत्येक भेटीसाठी एक SOW, अगदी तुमच्या आवडत्या लोकांसाठी सुद्धा. विशेषतः तुमच्या आवडत्या लोकांसाठी.

• सादरीकरणाची लय: साप्ताहिक नोंद, निर्णयांची नोंद, धोके. कोरडं. सोनं.

• तुमच्या डाउनलोड्स फोल्डरमध्ये नसलेल्या वस्तू, तसेच तुम्ही हाताळत असलेल्या सिस्टीमसाठीचे प्रवेश नियम

प्रत्यक्ष अंमलबजावणीमुळेच प्रतिष्ठा वाढते. कागदपत्रे वाचूनच कामावर हजर व्हा. कार्यशाळांच्या मधल्या काळात गायब होऊ नका. जेव्हा एखादा पायलट प्रोजेक्ट चुकतो, तेव्हा स्थितीची माहिती देण्याच्या नावाखाली उशिरा माफी मागण्याऐवजी, पर्यायांसहित सुरुवातीलाच तसे सांगा.

जर तुम्ही निघून गेलात आणि फक्त तुम्हीच सर्व काही चालवू लागलात, तर याचा अर्थ तुम्ही सल्लामसलत केली नाही; तुम्ही रोजंदारीवर काम करणारा एक अडथळा बनलात. शिकवा, नोंदी ठेवा, आणि जबाबदारी सोपवा.

मार्गाचा सारांश काय आहे

तर हो, 'एआय सल्लागार कसे बनावे?' या प्रश्नाचे उत्तर थोडेसे नीरस आहे. स्टॅक इतका चांगला शिका की त्यातली भेसळ ओळखता यावी. प्रत्यक्ष कार्यप्रवाहात सहभागी व्हा. एक लूप पूर्ण करा. तुमच्या निर्णयासाठी शुल्क आकारा. नाटकीपणा नाकारा.

हा मार्ग म्हणजे एखादा कोर्स, बॅज किंवा प्रोफाइलच्या शीर्षकात केलेला बदल नव्हे. या आहेत सशुल्क, मर्यादित समस्या, ज्यात तुम्ही मानवांना एआय रणनीती, ऑटोमेशन किंवा अशा कोपायलटबद्दल अधिक चांगला निर्णय घेण्यास मदत केली, ज्याचे अस्तित्वच मुळात नव्हते. आणि मग आणखी एक.

मॉडेल-रिस्क मीटिंगमध्ये तुम्ही सर्वात हुशार व्यक्ती असण्याची गरज नाही. स्लाईड्स बंद झाल्यावरही तुम्ही काम समजावून सांगू शकणारी व्यक्ती असायला हवं. असं घडायला हवं त्यापेक्षा खूपच कमी घडतं. आणि सुरुवात करण्यासाठी एवढं पुरेसं आहे.

वास्तविक उदाहरण: पहिले सशुल्क काम म्हणून दोन आठवड्यांचा सपोर्ट डिस्कव्हरी कालावधी

परिस्थिती

माया ३४ वर्षांची आहे. तिने एका प्रादेशिक विमा ब्रोकरकडे ऑपरेशन्स विभागात सहा वर्षे काम केले. जेव्हा कोपायलटच्या चाचणीत पॉलिसीच्या शब्दरचनेबद्दल एक ठाम पण चुकीचे उत्तर आले, तेव्हा तिच्या सहकाऱ्यांनी तिलाच खडसावले होते. ती कार्यशाळा घेऊ शकते, एक संक्षिप्त अहवाल लिहू शकते आणि वर्कफ्लोमध्ये मॉडेलऐवजी चेकबॉक्सची गरज केव्हा आहे हे ओळखू शकते. ती सुरुवातीपासून काहीही प्रशिक्षित करू शकत नाही आणि तसे नसल्याचा आवही आणत नाही.

मार्चमध्ये ती फ्रीलान्स काम करून पाहण्यासाठी निघून जाते. तिथे कोणतेही इनबाउंड इंजिन नाही. तिथे डॅन आहे, एक माजी सहकारी, जो आता मँचेस्टरमधील १८० कर्मचारी असलेल्या नॉर्थलाइन या B2B SaaS कंपनीत ग्राहक सहाय्य विभागाचा प्रमुख आहे. चार एजंट. मालक नसलेली एक शेअर्ड ड्राइव्ह. नेतृत्व आधीच सर्व कर्मचाऱ्यांच्या बैठकीत एका चॅटबॉट चाचणीचा उल्लेख करत आहे. एजंट्सनी गुपचूप ती उघडणे बंद केले आहे. डॅनला पुढच्या स्टीअरिंग मीटिंगपूर्वी मदत हवी आहे, त्याच्या पदाचे नाव बदलायचे नाही.

माया "एआय रणनीती" विकत नाही. ती एक निश्चित दोन-आठवड्यांचा शोध विकते: व्यवहारात एखाद्या तिकिटाला कसे उत्तर दिले जाते याचा नकाशा तयार करणे, जनरेटिव्ह एआय कुठे मदत करेल आणि कुठे गोंधळ निर्माण करेल हे सांगणे, आणि एका विशिष्ट मालकासह एका मर्यादित पायलटची शिफारस करणे. जर निष्कर्ष "परवानग्या दुरुस्त करा आणि गहाळ असलेले लेख लिहा" असा असेल, तर तेच अंतिम उत्पादन असते. डॅन निर्णयासाठी पैसे देतो, तिने व्याप्ती निश्चित न केलेल्या प्रोटोटाइपसाठी नाही.

सल्लागाराला काय हवे आहे

• एक-पानाचे कार्य विवरण, ज्यात 'पूर्ण' झालेल्या कामाचा उल्लेख आहे: एक कार्यप्रवाह नकाशा, मालकांसह वापर प्रकरणांची (use cases) गुणित यादी, प्रायोगिक प्रकल्पासाठी होकार किंवा नकार, आणि काय बिघडेल याचे दोन-पानांचे लेखन

• "मी हे कसे करू / धोरण काय आहे" या प्रकारच्या, ग्राहकांची नावे वगळलेल्या, अलीकडेच बंद केलेल्या १२ तिकिटांचा ॲक्सेस

• मदत केंद्र, शेअर केलेला ड्राइव्ह आणि अर्धवट राहिलेल्या चॅटबॉट ट्रान्सक्रिप्ट लॉगसाठी केवळ-वाचन प्रवेश

• दोन एजंट, टीम लीड आणि नॉलेज बेसचा सैद्धांतिक मालक (तो कोणीही नसू शकतो; हा एक निष्कर्ष आहे) यांच्यासोबत प्रत्येकी ४५ मिनिटे

• डॅन निर्णय घेणारा असेल, आणि दुसऱ्या आठवड्यात त्याला शिफारस स्वीकारण्याची किंवा नाकारण्याची संधी मिळेल

• लेखी डेटा नियम: ग्राहक साधनांमध्ये ग्राहकांचा वैयक्तिक डेटा नाही, उत्पादन स्तरावर लेखन नाही, ग्राहकांशी थेट संबंधित असलेल्या कोणत्याही गोष्टीचे मानवी पुनरावलोकन

• एक साधी निर्णय नोंदवही. अगदीच सामान्य. "आपण थेट बॉट का सुरू केला नाही?" असं कोणी विचारल्याबरोबर लगेच तयार

उदाहरण सूचना

माया हे कामाच्या विवरणामध्ये, साध्या भाषेत लिहिते, प्रॉम्प्ट बॉक्समध्ये नाही:

तुम्ही मला चॅटबॉट स्थापित करण्यासाठी नव्हे, तर नॉर्थलाइनच्या ग्राहक-सहाय्यता उत्तर प्रक्रियेचे निदान करण्यासाठी नियुक्त करत आहात. दहा कामकाजाच्या दिवसांत मी (१) सध्याच्या प्रक्रियेचे निरीक्षण करेन, (२) लेखांची कमतरता, परवानग्या किंवा हस्तांतरणामुळे कोणते टप्पे धीमे आहेत हे सांगेन, (३) कुठे रिट्रीव्हल कोपायलट उत्तर तयार करू शकेल आणि कुठे लँग्वेज मॉडेल हे चुकीचे साधन आहे याचे मूल्यांकन करेन, आणि (४) एक मालक, एक थांबण्याचे नियम आणि १२ तिकिटांच्या चाचणी संचासह एका पायलटची शिफारस करेन. मी ग्राहकांसमोर काहीही सादर करणार नाही. मी कर्मचारी संख्येत बचत करण्याचे वचन देणार नाही. जर चॅटबॉट चाचणी चुकीच्या स्वरूपात असेल, तर मी ते तिकिटांमधील पुराव्यांसह सांगेन, केवळ एका आराखड्यासह नव्हे.

जर नॉर्थलाइनला नंतर पुनर्प्राप्ती चाचणी हवी असेल, तर त्या साधनासाठीची सूचना तितकीच संक्षिप्त आहे:

या तिकीटला उत्तर तयार करताना फक्त लिंक केलेल्या हेल्प-सेंटर लेखांचा वापर करा. लेखाचे शीर्षक उद्धृत करा. जर उत्तर त्या लेखांमध्ये नसेल, तर "संकलनात नाही" असे नमूद करून थांबा. परताव्याची मुदत, प्रादेशिक अपवाद किंवा SLA चे आकडे स्वतःच्या मनाने तयार करू नका.

तो दुसरा परिच्छेद म्हणजे मसाला. कामाचे विवरण म्हणजे जेवण.

एक चांगला मसुदा असा दिसतो: "मूळ मजकुरात नाही. परताव्याची मुदत ४० लेखांमध्ये नमूद केलेली नाही. हे प्रकरण बिलिंग प्लेबुककडे पाठवा." एक वाईट मसुदा असा दिसतो: "तुम्ही मानकानुसार १४-दिवसांच्या परताव्यासाठी पात्र आहात. मी त्याला मंजुरी दिली आहे." यातील फरक म्हणजे संपूर्ण धोका.

त्याची चाचणी कशी करावी

शोध पूर्ण झाला असे जाहीर करण्यापूर्वी, माया खोलीतील दोन एजंटांसोबत एक छोटी, अप्रिय चाचणी करून पाहते.

• बारा बंद केलेली तिकिटे, एकाच प्रकारची, तिकीट उघडल्यापासून ते "माझ्याकडे पाठवण्याजोगा स्निपेट आहे" असे म्हणेपर्यंत फोनच्या स्टॉपवॉचने वेळ मोजली

• प्रत्येक तिकिटासाठी: सोडून दिलेल्या चॅटबॉटने वापरण्यायोग्य उत्तर दिले, ठामपणे चुकीचे उत्तर दिले, की एजंटने पाठवण्यासारखे काहीच दिले नाही?

• कोणत्याही पुनर्प्राप्ती चाचणीनंतर: मसुद्यात खऱ्या लेखाचा संदर्भ दिला आहे का, आणि त्या लेखात तसे म्हटले आहे का?

• ती मुद्दामहून पेरलेली अपवादात्मक प्रकरणे: एखाद्याच्या डोक्यात असलेला प्रादेशिक अपवाद, परताव्याची विनंती, प्रत्यक्षात बिलाचा वाद असलेले तिकीट, आणि ज्यावरचा लेख दोन वर्षे जुना आहे असा प्रश्न

• प्रत्यक्ष कामासाठीची स्वीकृती: डॅन, अतिशयोक्ती न करता, नेतृत्वाला सांगता येईल अशा एका वाक्यासोबतच, पुढील शिफारस केलेल्या पायरीकडे, एका जबाबदार व्यक्तीकडे निर्देश करू शकतो

जर ती बेसलाइनची वेळ साधू शकली नाही, तर तिला नंतर वाचलेल्या वेळेबद्दल बोलण्याचा हक्क मिळत नाही. जर कॉर्पसची मालकी कोणाकडेच नसेल, तर पायलटचा निर्णय "कोपायलट तयार करा" असा नसतो. तो "मालकाचे नाव द्या किंवा थांबा" असा असतो

निकाल

हे एका काल्पनिक चाचणी रचनेतील प्रातिनिधिक निकाल आहे, नॉर्थलाइनने प्रकाशित केलेला आकडा नाही.

गृहितके: १२ पॉलिसी-शैलीतील तिकिटे; दोन एजंट; शॅडोइंग दरम्यान स्टॉपवॉचने वेळ मोजणे, ज्यामध्ये शेअर्ड ड्राइव्हमधील शोधाचाही समावेश होता; पुनर्प्राप्ती चाचणीसाठी केवळ ४० स्वच्छ केलेले हेल्प-सेंटर लेख वापरले गेले; प्रत्येक मसुदा स्वीकारार्ह मानला जाण्यापूर्वी तीन-मुद्द्यांच्या तपासणी सूचीतून (योग्य धोरण, उद्धृत स्रोत, कोणतेही अतिरिक्त काल्पनिक कलम नाही) जाणे आवश्यक होते.

बेसलाइन, पहिला आठवडा: वापरण्यायोग्य स्निपेट मिळण्यासाठी लागणारा सरासरी वेळ १४ मिनिटे होता. १२ पैकी सात तिकीटांसाठी सहकाऱ्याला स्लॅक पिंग करण्याची गरज होती. सध्याच्या चॅटबॉट चाचणीतून, एजंटने पाठवण्यास तयार असलेल्या १२ उत्तरांपैकी ० उत्तरे मिळाली. त्या चॅटबॉट उत्तरांपैकी दोघांनी १४-दिवसांची परतावा मुदत तयार केली, जिचा उल्लेख कोणत्याही लेखात नाही.

९०-मिनिटांच्या सक्षमीकरण सत्रानंतर आणि ४० लेखांच्या कॉर्पसवरील पुनर्प्राप्ती चाचणीनंतर: पहिला मसुदा तयार करण्यासाठी लागणारा सरासरी वेळ ६ मिनिटे होता. उद्धृत केलेला लेख तपासल्यामुळे ३ मिनिटे अधिक लागली, त्यामुळे या नमुन्यात प्रत्येक तिकीटासाठी एकूण वेळ ९ मिनिटे होता. हा वेळ १४ पेक्षा ५ मिनिटांनी कमी, म्हणजेच १२ तिकिटांमध्ये मिळून एकूण ६० मिनिटे आहे. १२ पैकी आठ मसुद्यांनी पहिल्या पुनरावलोकनात तपासणी सूची पूर्ण केली. त्यापैकी तीन सरळसरळ "कॉर्पसमध्ये नाही" (गहाळ असलेले लेख) या कारणास्तव थांबले. एकाने तरीही प्रादेशिक अपवाद निर्माण करण्याचा प्रयत्न केला; एजंटने ते पकडले कारण सूचनेत स्रोत उघडण्यास सांगितले होते.

हे आकडे नमूद केलेल्या चाचणीवर, एका लहान नमुन्यावर आणि बिलिंग विवादांपेक्षा सोप्या असलेल्या तिकिटांवर आधारित एक उदाहरणात्मक अंदाज आहेत. हे कर्मचारी कपात करण्याचे कारण नाही, आणि 'एआयने उत्पादनात हाताळणीच्या वेळेत ३६% बचत केली' याचा हा पुरावाही नाही. पुनरावलोकनाचा वेळ यात समाविष्ट होता. त्यांच्याकडे आधीपासून असलेला चॅटबॉट केवळ वेगाच्या बाबतीतच नव्हे, तर गुणवत्तेच्या बाबतीतही अधिक वाईट दिसत होता.

येथे करिअरच्या दृष्टीने मिळणारा परिणामच महत्त्वाचा आहे. मायाला एक मानधन मिळालेला लेख, एक कार्यप्रवाह आराखडा, मूळ चॅटबॉटला मिळालेला नकार, एका मालकासोबत माहिती मिळवण्याच्या प्रयत्नाला मिळालेली मर्यादित होकारार्थी मंजुरी, आणि तिचा फोन उचलणारा एक ग्राहक, हे सर्व मिळाले. हे एक पूर्ण झालेले चक्र आहे. शिवाय, ही एक अशी गोष्ट आहे जी ती कोणताही फापटपसारा न करता सांगू शकते.

काय बिघडू शकतं?

• नेतृत्वाला अजूनही मूळ चॅटबॉटच हवा आहे, कारण त्याचे डेमो आकर्षक होते. 'अजून नाही' असे सांगणारे निदान एका स्लाईडपुढे टिकू शकत नाही.

• जर त्या लेखांवर कोणाची मालकी नसेल, तर ते ४० लेख सहा आठवड्यांत कालबाह्य होतात. मग पुनर्प्राप्ती विभाग अधिक सभ्यपणे अंदाज लावतो.

• माया कामाचे एक अस्पष्ट विवरण ("सपोर्टला एआय-सज्ज बनवा") लिहिते आणि विनावेतन अंमलबजावणी टीम बनते.

• "आम्ही ते नंतर जोडू" असे मानवी समीक्षेत म्हटल्यामुळे, एक पूर्णपणे चुकीचे परतावा धोरण ग्राहकापर्यंत पोहोचते

• ग्राहकाच्या वैयक्तिक माहितीसह तिकिटाचा मजकूर एका ग्राहक साधनामध्ये पेस्ट केला जातो. गोपनीयतेचे वचन तोंडी होते.

• डॅन दुसऱ्या महिन्यात नोकरी बदलतो. मालक नाही, मानधन नाही, आणि पायलटची कामगिरी खालावत आहे हे सांगायलाही कोणी नाही.

• ती ५ मिनिटांची बचत कंपनीचा केपीआय (KPI) म्हणून नोंदवते. हितधारक तो आकडा लक्षात ठेवतात आणि नमुन्याचा आकार विसरतात.

व्यावहारिक निष्कर्ष

या मार्गात एक थेट कार्यप्रवाह, एक सशुल्क मर्यादा, पुन्हा चालवता येणारी एक चाचणी आणि जेव्हा तिकीटांमध्ये तसे म्हटले जाते तेव्हा लँग्वेज मॉडेल हे चुकीचे साधन आहे हे स्पष्टपणे सांगण्याचे धाडस यांचा समावेश आहे. तुम्ही निर्णयक्षमता विकत आहात. हे पहिले संपूर्ण चक्र पूर्ण केल्यावरच तुम्ही नोकरीसाठी पात्र व्यक्ती बनता.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

एआय सल्लागार काय करतो?

काम म्हणजे भाषांतर करणे. तुम्ही साशंक वातावरणात अडथळा शोधून काढता आणि असा पायलट प्रोजेक्ट तयार करता, ज्यामुळे कोणाचीही फजिती होत नाही. यामध्ये रणनीती, उभारणी, सक्षमीकरण किंवा प्रशासन यांचा समावेश असू शकतो, तसेच एलएलएम (LLM) हे चुकीचे साधन केव्हा आहे हे ओळखणेही महत्त्वाचे आहे. तुम्ही नेतृत्व, वेगाने प्रोटोटाइप तयार करणारे निर्माते आणि तुम्ही जे मागे ठेवता ते स्वीकारणारे ऑपरेटर्स यांच्यामध्ये मध्यस्थी करता. एक कार्यशाळा घ्या. एक संक्षिप्त एसओडब्ल्यू (SOW) लिहा. ज्या वर्कफ्लोमध्ये केवळ एक चेकबॉक्स आवश्यक होता, त्यात एलएलएम (LLM) जबरदस्तीने घुसवणे थांबवा.

एआय सल्लागार कसे बनावे?

ओळख गोळा करणे थांबवा. तुम्ही सोडवू शकाल अशा समस्या गोळा करायला सुरुवात करा. एलएलएम (LLMs), रिट्रीव्हल (retrieval), कोपायलट्स (copilots), बेसिक ऑटोमेशन (basic automation) आणि मॉडेल रिस्क (model risk) यामध्ये इतके पारंगत व्हा की तुम्ही सुरुवातीपासून मॉडेल्सना प्रशिक्षित न करता, निरर्थक गोष्टींनाही निरर्थक ठरवू शकाल. एका चालू वर्कफ्लोच्या (live workflow) शेजारी बसा. एक संपूर्ण लूप चालवा (डिस्कव्हरी, एक छोटा पायलट, काय बिघडले याचा अहवाल, एनेबलमेंट), तुमच्या ऑफरला "मी X ला Z शिवाय Y करण्यास मदत करतो," असे नाव द्या आणि पैसे मिळवा. एक स्पष्ट ऑफर आणि तुमचा कॉल घेणारे काही लोक, हे कधीही बिल न आकारणाऱ्या कंटेंट मशीनपेक्षा नक्कीच चांगले आहेत.

मला आधी मॉडेल्सना प्रशिक्षित करायचे आहे की प्रॉम्प्ट इंजिनिअरिंगमध्ये प्राविण्य मिळवायचे आहे?

नाही. तुम्हाला मॉडेल्सना सुरवातीपासून प्रशिक्षित करण्याची गरज नाही, आणि तत्पर अभियांत्रिकी ही एक चव आहे, मुख्य जेवण नाही. एका हुशार सिस्टीम प्रॉम्प्टपेक्षा डेटाची सज्जता, भागधारकांची जुळणी आणि एक सुस्पष्ट शोध प्रक्रिया अधिक प्रकल्प वाचवतात. अभियंत्यांना सहसा भागधारक आणि गुंतवणुकीवरील परताव्याच्या (ROI) भाषेची गरज असते. स्ट्रॅटेजी आणि ऑपरेशन्स विभागातील लोकांना हे कळायला हवे की डेमो हा केवळ एक देखावा आहे. दोन्ही परिस्थितीत, एक प्रत्यक्ष समस्या हाती घ्या, ती पूर्ण करा आणि अनावश्यक तपशील न देता तिचे वर्णन करा.

मी कोणता करिअर मार्ग निवडावा: फ्रीलान्स, इन-हाउस, स्टुडिओ किंवा एजन्सी?

कोणतीही एकच शिडी नाही. स्वतंत्र फ्रीलान्सर्स नवीन शोध आणि प्रायोगिक प्रकल्पांवर आपला नफा टिकवून ठेवतात, पण कधी काम तर कधी काहीच नाही, हाच त्यांचा पॅटर्न असतो. बुटीक स्टुडिओ एक टीम विकतात. इन-हाउस एआय प्रमुखांना पगार, अधिकार आणि राजकारण मिळते. उत्पादित सल्लागार पॅकेजेसमध्ये कार्यशाळा आणि ऑडिट्सचा समावेश असतो. एजन्सी कंत्राटदारांना कामाची पाइपलाइन मिळते आणि जर कामाचे स्वरूप अस्पष्ट असेल तर ते मदतनीस बनू शकतात. जोपर्यंत तुम्ही एखाद्या नवीन शोधाची किंमत चुकीची ठरवत नाही, तोपर्यंत स्वतंत्र असणे आकर्षक वाटते. जोपर्यंत तुम्ही प्रत्येक चॅटबॉट कल्पनेसाठी नेमलेले जादूगार बनत नाही, तोपर्यंत इन-हाउस काम सुरक्षित वाटते.

एआय सल्लागार म्हणून मी माझे विशिष्ट क्षेत्र कसे निवडू?

येथे यशस्वी ठरणारी विशिष्ट जागा (niche) म्हणजे अनेकदा एखादे मॉडेल कुटुंब नसून, एक कार्यप्रवाह (workflow) आणि खरेदीदार (buyer) यांचा मिलाफ असतो. उदाहरणार्थ, तिकीटांच्या ढिगाऱ्यात बुडालेले सपोर्ट लीडर्स, गुंतागुंतीच्या हस्तांतरणांनी त्रस्त असलेल्या ऑप्स टीम्स, किंवा अशा रिस्क टीम्स ज्यांना कोणीही न वाचणाऱ्या नव्वद-पानांच्या पीडीएफऐवजी वेगळ्या प्रकारच्या प्रशासनाची (governance) गरज असते. सुरुवातीला, विशिष्ट जागा ही एक गाळणी (filter) असते, अंगावर कोरलेली खूण (tattoo) नव्हे. गेल्या महिन्यात शिकलेल्या साधनापुरते (tool) स्वतःला मर्यादित ठेवू नका. साधने बदलत राहतात, तर डेटाची सज्जता, बदल व्यवस्थापन आणि एखाद्या प्रायोगिक प्रकल्पाला (pilot) यश मिळण्याची शक्यता आहे की नाही याबद्दलचे निर्णयही बदलत राहतात. जर तुम्ही खरेदीदाराचा आठवडा (buyer's week) समजावून सांगू शकत असाल, तर तुम्ही पुरेसे विशेषज्ञ आहात.

केस स्टडीज किंवा आकर्षक पोर्टफोलिओशिवाय एआय सल्लागार कसे बनावे?

पहिले सशुल्क काम सहसा एखाद्या मोठ्या महत्त्वाकांक्षी मॉडेलऐवजी, गुंतागुंतीच्या कार्यप्रवाहाचे ऑडिट असते. याचा पुरावा म्हणून एक मर्यादित स्वरूपाचे निदान, मालकांसहित क्रमवारीनुसार वापर-प्रकरणे (use cases) तयार करणारी कार्यशाळा, काम पूर्ण होण्यासाठी लागणाऱ्या वेळेचा स्थानिक पातळीवर आधी-नंतरचा आढावा देणारा एक छोटा प्रायोगिक प्रकल्प, किंवा तुम्ही निघून गेल्यानंतरही टीम वापरत असलेली एक कार्यपुस्तिका (playbook) असू शकते. बहुतेक लोक पूर्वीच्या सहकाऱ्यांपासून, संबंधित ऑपरेशन्सच्या कामापासून, किंवा आठवड्यातून एक दिवस अंशकालिक वेळेपासून सुरुवात करतात. पोर्टफोलिओ तयार करू नका. त्याऐवजी, समस्येची एक सुस्पष्ट कथा तयार करा; तुम्ही काय प्रयत्न केले, काय अयशस्वी झाले आणि पुढे तुम्ही काय कराल, हे त्यात सांगा.

मी एआय कन्सल्टिंग कामाची आणि रिटेनरची किंमत कशी ठरवावी?

शक्य असेल तेव्हा, तासांनुसार नव्हे, तर निर्णयानुसार किंमत ठरवा. एखादी मोठी गुंतागुंत सोडवणारा शोध काही दिवसांत लागत नाही. रिटेनर्स हे सक्षमीकरण, प्रशासकीय तपासणी आणि अंशकालिक सल्लामसलतीसाठी योग्य ठरतात, पण ज्या बिल्ड स्प्रिंटमध्ये कोणताही मालक सोबत नसतो, त्यासाठी ते योग्य ठरत नाहीत. SOW मध्ये 'पूर्ण' म्हणजे काय हे स्पष्टपणे नमूद केलेले असावे, कारण जर तुम्ही ते लिहू शकत नसाल, तर तुम्ही त्याची किंमत ठरवू शकत नाही. संकरित पद्धत सामान्य आहे: सशुल्क शोध, त्यानंतर एक निश्चित पायलट प्रकल्प, आणि मग रिटेनर. सार्वत्रिक दैनिक दराचा पाठलाग करण्याऐवजी, तुमच्या क्षेत्रातील तत्सम सल्लागार कामाच्या जवळपास किंमत ठरवा.

मी जनरेटिव्ह एआयबद्दल ग्राहकाला कोणते वचन कधीही देऊ नये?

ज्या अचूकतेचे मोजमाप करता येत नाही, अशा अचूकतेचे वचन देऊ नका; कोपायलट सुरू झाल्यावर गायब होणाऱ्या टीमचे वचन देऊ नका; किंवा जनरेटिव्ह एआय डेटा-गुणवत्तेची समस्या सोडवेल आणि ती अधिकच वाढवेल, असेही वचन देऊ नका. ज्या गोपनीयतेची तुम्ही अंमलबजावणी केलेली नाही, तिचे वचन देऊ नका: डेटा कुठे जातो, प्रॉम्प्ट्स कोण नोंदवते आणि काय जपून ठेवले जाते. मॉडेलचा धोका म्हणजे, एका नियंत्रित कार्यप्रवाहात (वर्कफ्लो) मॉडेल आत्मविश्वासाने चुकीचे असणे. प्रशासनाकडे (गव्हर्नन्स) दुर्लक्ष केल्यास, उत्पादनातील (प्रॉडक्शन) त्रुटी दुसरा कोणीतरी शोधून काढतो. जेव्हा दोन आठवड्यांच्या कार्यप्रवाहाच्या पुनर्रचनेने काम भागेल, तेव्हा ग्राहकाला घाबरवून एका मोठ्या प्रोग्रामसाठी भाग पाडू नका.

डेमो हे निदान कधी नसते?

एखादा स्टॅक विश्वासार्ह आउटपुट देऊ शकतो की नाही, याचे उत्तर डेमो देतो. या संस्थेने, या डेटासह, या लोकांसोबत आणि या जोखीम घेण्याच्या क्षमतेनुसार, त्याचा येथे वापर करावा की नाही, याचे उत्तर निदान देते. काही विशिष्ट लक्षणांवर लक्ष ठेवा: कोणीही प्रक्रिया सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत दाखवू शकत नाही, नॉलेज बेसचे कोणी मालक नाहीत, किंवा सह-चालक अशा वर्कफ्लोवर काम करत आहे जो आधीच अयशस्वी झाला आहे. कामाची गती कमी करा, वर्कफ्लोचा आराखडा तयार करा आणि तो चुकला तर दोष कोणाला द्यायचा हे विचारा, मग साधने निवडा. निर्णयक्षमता हेच उत्पादन आहे. स्टॅक हा त्याचा पोशाख आहे.

स्वतंत्र एआय सल्लागारांना कोणत्या प्रकारचे करार आणि अंमलबजावणीच्या पद्धती आवश्यक आहेत?

तुम्ही स्वतंत्र किंवा स्टुडिओ-आधारित काम सुरू केल्यास, व्यवसाय तुमचा कन्सल्टिंगचा व्यवसाय गिळंकृत करण्याचा प्रयत्न करेल. किमान तयारी: कामाची व्याप्ती, बौद्धिक संपदा, गोपनीयता, डेटा हाताळणी आणि समाप्ती यांचा समावेश असलेला एक साधा करार; प्रत्येक कामासाठी कामाचे स्वरूप (SOW); साप्ताहिक नोंद, निर्णय नोंदवही आणि धोके; तसेच तुमच्या डाउनलोड्स फोल्डरमध्ये अडकून न राहिलेले आवश्यक दस्तऐवज. कागदपत्रे वाचून कामावर हजर रहा. कार्यशाळांच्या दरम्यान गायब होऊ नका. जेव्हा एखादे प्रायोगिक काम हातातून निसटते, तेव्हा पर्यायांसहित तसे लवकर सांगा. जर तुम्ही सोडून गेलात आणि फक्त तुम्हीच ते काम चालवू शकत असाल, तर तुम्ही रोजंदारीवर काम करणारा एक अडथळा बनता. शिकवा, दस्तऐवजीकरण करा, आणि काम सोपवा.

संदर्भ

1. NIST - nvlpubs.nist.gov

2. NIST - airc.nist.gov

3. ICO - ico.org.uk

4. एनसीएससी - www.ncsc.gov.uk

5. मायक्रोसॉफ्ट लर्न - learn.microsoft.com

6. OpenAI - developers.openai.com

7. ओपनएआय - तत्पर अभियांत्रिकी - developers.openai.com

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा

आमच्याबद्दल