AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಇದರರ್ಥ ಏನು

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ ಎಂದರೆ ಏನು

ಕೇವಲ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಮೀರಿ, AI ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆ ಎಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಆರಂಭಿಕ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ AI ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಮಾದರಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಬೆರಳೆಣಿಕೆಯಷ್ಟು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಇಚ್ಛೆಯಿಂದ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಯಾರೂ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ಬೇರೆ ಯಾರಾದರೂ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ತಂಡಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಇಲಾಖೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು AI ನೊಂದಿಗೆ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಲಾಭೋದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ Inteleos, ಕಡಿಮೆ-ಹಂತದ ರಸಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು Perplexity Enterprise ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯವು ಸಾಬೀತಾದ ನಂತರ, Perplexity ಅನ್ನು Inteleos ತಂಡದ 88% ರಷ್ಟು ಜನರಿಗೆ ರೋಲ್ ಔಟ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು.

ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು AI ಪರಿಪಕ್ವವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅವರು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Paypal ನಲ್ಲಿ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ರಿಸ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ತಂಡಗಳು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಸ್-ರೆಫರೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಶಂಕಿತ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ID ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದ ಭಾಗವಾಗಿ Perplexity ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ಮತ್ತು, ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಪಕ್ವವಾದ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಕಂಪನಿಯು AI ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಅವರು ಪರಸ್ಪರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Rox ನಲ್ಲಿ, AI ಅನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲೇ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ: ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮಾರಾಟ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು CRM ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ Perplexity ನ API ಗಳು ಆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಬಾಹ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

ಮ್ಯಾಕಿನ್ಸಿಯ 2026 ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ 80% ರಷ್ಟು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರು ವರದಿ ಮಾಡಿದಂತೆ AI ನಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಲಾಭಗಳು ತುಸು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಕೇವಲ 37% ರಷ್ಟು ಮಂದಿ ಇದು ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ EBIT ಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕಂಪನಿಯ AI ಬಳಕೆಯ ಪರಿಪಕ್ವತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಕಿನ್ಸಿಯ AI ಉನ್ನತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೊಂದಿರುವವರು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 6% ರಷ್ಟು ಮಂದಿ, EBIT ನ ಕನಿಷ್ಠ 5% ಅನ್ನು AI ಗೆ ಕಾರಣವೆಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಪರಿಪಕ್ವ AI ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:

• ಅವರು AI ಪರಿಹಾರಗಳ ಸುತ್ತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. AI ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮ್ಯಾಕಿನ್ಸಿಯ ಉನ್ನತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಸುಮಾರು ಮೂರನೇ ಎರಡರಷ್ಟು ಭಾಗದಷ್ಟು ಜನರು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇತರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಕಾಲು ಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ.
• ಹಿರಿಯ ನಾಯಕತ್ವವು AI ಬಳಕೆಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. 1,250 ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರ BCG ಯ 2025 ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ 5% ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರೂ ಆಳವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ C-ಸೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವ 60% ರಲ್ಲಿ 8% ರಷ್ಟು ಇದ್ದಾರೆ.
• ಅವರು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ AI ಕೌಶಲ್ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಅದೇ ಉನ್ನತ-ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಆ ವರ್ಷ ತಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ 50% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜನರಿಗೆ AI ಕುರಿತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ-ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಇದು 20% ಆಗಿತ್ತು.
• ಅವರು ಏಜೆಂಟ್ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮ್ಯಾಕಿನ್ಸಿಯ ಉನ್ನತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೊಂದಿರುವವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ 3 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿದ್ದರು.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: ಜನಪ್ರಿಯ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು

ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ಅವರ AI ಪರಿಪಕ್ವತಾ ಮಾದರಿಯು AI ತಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಏಕೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇದು ಏಳು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ತಂತ್ರ, ಡೇಟಾ, ಆಡಳಿತ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು AI ಮೌಲ್ಯ. ನಂತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಐದು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಫೌಂಡೇಶನಲ್: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆ, ಕಡಿಮೆ ಸಮನ್ವಯ
• ಎಮರ್ಜಿಂಗ್: ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ, ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಆಸಕ್ತಿ ಇದೆ
• ಆಪರೇಷನಲ್: ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಸ್ಕೇಲ್ಡ್: AI ಅನ್ನು ಬಹು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ROI ಅನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ
• పరివర్తనాత్మక: AI నిర్ణయ తయారీ మరియు ఆపరేటింగ్ మోడళ్లను ప్రభావితం చేస్తుంది, అర్థవంతమైన పోటీ ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది

ಡೆಲಾಯ್ಟ್ ಅವರ AI ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪರಿಪಕ್ವತಾ ಮಾದರಿಯು ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

• ಹಂತ 1: ಯಾವುದೇ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಆಟೊಮೇಷನ್.
• ಹಂತ 2: ಮೂಲಭೂತ ಆಟೊಮೇಷನ್, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಹಂತ 3: ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಸುತ್ತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಹಂತ 4: AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸುತ್ತ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನೇ ಪುನರ್ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ನ AI ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕಲ್: ಸರಳ, ಕಿರಿದಾದ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಮುಂದಿನ ಹಂತವೇನು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸುಸಂಬದ್ಧ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ.
• ಸ್ಟ್ರಾಟೆಜಿಕ್: ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಹಲವಾರು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಸುಸ್ಥಿರ ವ್ಯಾಪಾರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ.
• ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫರ್ಮೇಷನಲ್: AI ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ರಚನೆಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.

ಇದು ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಆರು ಥೀಮ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಅಂದರೆ ಜನರು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಛೇದಿಸುವಲ್ಲಿ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

• ಕಲಿಯಿರಿ: AI ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ.
• ಮುನ್ನಡೆಸಿ: AI ಕೆಲಸವು ನಾಯಕತ್ವದಿಂದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ.
• ಪ್ರವೇಶ: ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಸ್ಕೇಲ್: ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಸೇವೆಗಳು ನೈಜ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ AI ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದೇ.
• ಸುರಕ್ಷಿತ: ಡೇಟಾ ಮತ್ತು AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ: AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತವೆ.

ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಗಮನ ಮತ್ತು ಮಾಪನದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಒಂದೇ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತವೆ: ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪ್ರಯೋಗ, ನಂತರ ನಾಯಕತ್ವದ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ನಂತರ ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನೇ ಮರುರೂಪಿಸುವ AI.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ತಡೆಗಳು

ನಾಲ್ಕು ಅಡೆತಡೆಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ

ಕ್ರಾಸ್-ಫಂಕ್ಷನಲ್ AI ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವಾಗ, ಮೊದಲ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಆರಿಸಿ, ನಂತರ ಅದು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಆ ಮೂಲಗಳು ಹೀಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:

• ಸಂಘಟಿತ: ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ.
• ನಿಖರವಾದ: ನಕಲಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಹಳೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಸ್ವಂತವಾದ: ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿರಿಸುವ ಮತ್ತು ಯಾರು ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.

ಮೊದಲನೆಯವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ನಂತರವೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. AI ಸಾಧನವು ಓದುವ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಗ್ರಾಹಕರು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಂತಹ ಹಂಚಿದ ಪದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.

2. ಕೌಶಲ್ಯಗಳು

ಜನರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಅಥವಾ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕವಾಗಿ ಮರುಕಳಿಸುವ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ. AI ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸಿ.

ಹೊಸ AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ರೋಲ್ ಔಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜನರನ್ನು ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು, AI ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಕೇಳಿ. AI ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ರೋಲ್‌ಔಟ್‌ಗಿಂತ ಮೊದಲು ಕೆಲವೇ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

3. ಆಡಳಿತ

ಸಾಧನಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸದೆ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬೆಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನಗಳ ಸಣ್ಣ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಸೈನ್-ಇನ್ ಅನ್ನು ಕೋರಿ. ಯಾವ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಹೋಗಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುವ ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.

ಪ್ರತಿ ವಿಧದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು AI-ಸಹಾಯಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ವಿಂಗಡಿಸಿ: AI ಸ್ವಂತವಾದ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಸ್ವಂತವಾದ. ಮತ್ತು ಯಾವ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ, ಇದರಿಂದ ತಪ್ಪನ್ನು ಅದರ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಟ್ರೇಸ್ ಮಾಡಿ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು.

4. ವ್ಯಾಪಾರ ಮೌಲ್ಯ

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಪಕ್ವತೆ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ 60% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪನಿಗಳು AI ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡ ಕಂಪನಿಗಳ 17% ರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಎಂದು BCG ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಒಂದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ: ಸಮಯ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ದೋಷ ದರ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ದಿನ ಒಂದರಿಂದ ಬಳಕೆಗೆ ತಗಲುವ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿದ ನಂತರವೇ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: ಗ್ಲಾಸರಿ

AI ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್: AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಮಟ್ಟ. ಇದನ್ನು প্রায়শই AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎರಡೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ: ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ AI ನ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್ ಎಂದರೆ ಎಷ್ಟು ಜನರು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದರ್ಥ.

AI ರೆಡಿನೆಸ್: AI ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಳಸಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿವೆಯೇ ಎಂಬುದು. ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು AI ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಸುತ್ತ ಅದು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸದಿದ್ದರೆ, ಪರಿಪಕ್ವತೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಹಿಂದೆ ಇರಬಹುದು.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: AI ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್ ಮತ್ತು ರೆಡಿನೆಸ್ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

AI ಗವರ್ನೆನ್ಸ್: ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು.

ಏಜೆಂಟ್ AI: ಕೇವಲ ಒಂದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಬದಲು, ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೇರೆಗೆ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು.

ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್: ಬಹು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು, ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಒಂದು ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯದ ಭಾಗವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದಕ್ಕೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಬಹುದು.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ: ತ್ವರಿತ ಸ್ವಯಂ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯೋಗಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದರ ಒರಟಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

Perplexity ಎಲ್ಲಿ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ

Perplexity Computer ಸಂಶೋಧನೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ 20 ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ತರುವ ಮೂಲಕ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಕಡೆಗಿನ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು. ಇದು ಆ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಆಗಿದೆ.

FAQs

AI ಪರಿಪಕ್ವತಾ ಮಾದರಿ ಎಂದರೇನು?
ಸಂಸ್ಥೆಯ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು AI ನ ಬಳಕೆ ಎಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಹಂತಗಳು ಯಾವುವು?
ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಆರ್ಕ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ: ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪ್ರಯೋಗ, ನಂತರ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ನಂತರ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ AI, ನಂತರ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ರನ್ ಆಗುವ AI.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು AI ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್ ನಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಅಡಾಪ್ಟ್ಷನ್ ಎಂದರೆ AI ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅಳೆಯುವುದು. ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

AI ಪರಿಪಕ್ವತೆ ಮತ್ತು AI ರೆಡಿನೆಸ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ರೆಡಿನೆಸ್ ಎಂದರೆ AI ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಳಸಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯು ಆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸುತ್ತ ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

AI ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಹೊಸ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಮೊದಲು ಯಾವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಕೇವಲ ಒಂದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಬದಲು, ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೇರೆಗೆ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು.

AI ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಎಂದರೇನು?
ಬಹು AI ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡುವುದು, ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಒಂದು ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯದ ಭಾಗವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದಕ್ಕೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಬಹುದು.

ಸಂಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?
ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸ್ವಾಮ್ಯದೊಂದಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳತ್ತ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮೀರಿ ಚಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಂತರ AI ಅನ್ನು ನೈಜ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಯಿಲ್ಲದೆ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಆಡಳಿತವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ.