AI മെച്യൂരിറ്റി: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് ഇതിന്റെ അർത്ഥമെന്ത്

എന്താണ് AI മെച്യൂരിറ്റി അർത്ഥമാക്കുന്നത്

ലളിതമായി AI ടൂളുകൾ കൈവശം വയ്ക്കുന്നതിനപ്പുറം, ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ AI ഉപയോഗം എത്രത്തോളം വികസിതവും ആസൂത്രിതവുമാണെന്ന് AI മെച്യൂരിറ്റി അളക്കുന്നു. മിക്ക ഫ്രെയിംവർക്കുകളും ഇതിനെ ഒരു AI മെച്യൂരിറ്റി മോഡൽ എന്നാണ് വിശേഷിപ്പിക്കുന്നത്, ഇത് പ്രാരംഭമായ, ഘടനയില്ലാത്ത പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായ AI സംയോജനത്തിലേക്ക് മാറുന്നു.

ഏറ്റവും ആദ്യത്തെ ഘട്ടത്തിൽ, ചുരുക്കം ചില ജീവനക്കാർ സ്വന്തം താല്പര്യപ്രകാരം AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആരും ഇത് അംഗീകരിച്ചിട്ടില്ല അല്ലെങ്കിൽ ആർക്കും ഇതിൽ പരിശീലനം നൽകിയിട്ടില്ല. ഫലങ്ങൾ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കില്ല, ഒപ്പം ആ ജോലി മറ്റാരെങ്കിലും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുന്നത് വളരെ അപൂർവ്വമാണ്.

അടുത്ത ഘട്ടത്തിൽ, ടീമുകൾ ഘടനാപരമായ പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഒരു ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് ഒരു പ്രത്യേക ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും, AI ഉപയോഗിച്ച് അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും, അത് നന്നായി പ്രവർത്തിച്ചോ എന്ന് അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മെഡിക്കൽ സർട്ടിഫിക്കേഷൻ പരീക്ഷകൾ നടത്തുന്ന ലാഭേച്ഛയില്ലാത്ത സ്ഥാപനമായ Inteleos, ചെറിയ ക്വിസ് ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി Perplexity Enterprise അവതരിപ്പിച്ചു. പൈലറ്റ് വിജയിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, Inteleos ടീമിന്റെ 88% ആളുകളിലേക്കും Perplexity വ്യാപിപ്പിച്ചു.

കമ്പനികൾ കൂടുതൽ AI മെച്യൂരിറ്റി കൈവരിക്കുമ്പോൾ, അവർ സ്റ്റാൻഡേർഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI ടൂളുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങുകയും കമ്പനി ഡാറ്റായും സിസ്റ്റങ്ങളുമായി അവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, Paypal-ൽ, എന്റർപ്രൈസ് റിസ്ക് ടീമുകൾ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് സുരക്ഷാ വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ ഭാഗമായി Perplexity ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉടമസ്ഥാവകാശ വിശദാംശങ്ങൾ ക്രോസ്-റെഫറൻസ് ചെയ്തും സംശയാസ്പദമായ അക്കൗണ്ടുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തുമാണ് ഐഡികൾ പരിശോധിക്കുന്നത്.

കൂടാതെ, ഏറ്റവും ഉയർന്ന മെച്യൂരിറ്റി ഘട്ടത്തിൽ, കമ്പനി AI പൂർണ്ണമായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി തങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, ബിസിനസ്സ് മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ അനുയോജ്യമാക്കിയിരിക്കുന്നു. പരസ്പരം ജോലികൾ കൈമാറുന്ന ഏജന്റ് AI സിസ്റ്റങ്ങളും മോഡലുകളും അവർ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന് Rox-ൽ, ഉൽപ്പന്നത്തിൽ തന്നെ AI ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്: സെയിൽസ് റിസർച്ചിന്റെയും CRM മെയിന്റനൻസിന്റെയും ചില ഭാഗങ്ങൾ ഏജന്റുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ആ വർക്ക്ഫ്ലോകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ബാഹ്യ ഇന്റലിജൻസ് Perplexity-യുടെ API-കൾ നൽകുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് AI മെച്യൂരിറ്റി പ്രധാനമാകുന്നത്

McKinsey-യുടെ 2026-ലെ സർവേയിലെ 80% പ്രതികരിച്ചവരും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തതുപോലെ, AI-യിൽ നിന്നുള്ള വ്യക്തിഗത ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധനവ് താരതമ്യേന സാധാരണമാണ്. എന്നാൽ തങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന്റെ EBIT-ലേക്ക് ഇത് സംഭാവന ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് വെറും 37% ആളുകൾ മാത്രമാണ് പറഞ്ഞത്.

ഫലങ്ങളിലെ വ്യത്യാസം കമ്പനിയുടെ AI ഉപയോഗത്തിന്റെ മെച്യൂരിറ്റിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു. പ്രതികരിച്ചവരിൽ ഏകദേശം 6% വരുന്ന McKinsey-യുടെ AI ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നവർ, EBIT-ന്റെ കുറഞ്ഞത് 5% എങ്കിലും AI-ക്ക് നൽകുന്നു കൂടാതെ മൂല്യം കാര്യമാണെന്നും വിശേഷിപ്പിക്കുന്നു.

മെച്ചപ്പെട്ട AI പ്രോഗ്രാമുള്ള കമ്പനികൾ ചില പ്രധാന സ്വഭാവവിശേഷങ്ങൾ പങ്കിടുന്നു:

• അവർ AI പരിഹാരങ്ങൾക്ക് ചുറ്റും വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനഃക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. മറ്റ് പ്രതികരിച്ചവരിൽ നാലിലൊന്നുപേരുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, McKinsey-യുടെ ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നവരിൽ ഏകദേശം മുക്കാൽ ഭാഗവും AI കാരണം വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.
• AI ഉപയോഗത്തിൽ സീനിയർ ലീഡർഷിപ്പ് പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരാണ്. 1,250 എക്സിക്യൂട്ടീവുകളെ ഉൾപ്പെടുത്തി BCG നടത്തിയ 2025-ലെ പഠനത്തിൽ, ഏറ്റവും ഉയർന്ന AI മെച്യൂരിറ്റി സ്കോറുള്ള 5% കമ്പനികളിൽ മിക്കവാറും എല്ലാ C-സ്യൂട്ടുകളും ആഴത്തിൽ ഇടപഴകിയതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സ്കോറുള്ള 60% കമ്പനികളിൽ ഇത് 8% ആണ്.
• അവർ ജീവനക്കാർക്കായി AI നൈപുണ്യ വികസനത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു. ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സ്കോറുള്ള കമ്പനികളിലെ 20% ആളുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഏറ്റവും ഉയർന്ന സ്കോറുള്ള അതേ കമ്പനികൾ ആ വർഷം തങ്ങളുടെ ജീവനക്കാരുടെ 50%-ത്തിലധികവും AI-ൽ പരിശീലിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിച്ചിരുന്നു.
• അവർ ഏജന്റിക് AI പരിഹാരങ്ങൾ അവതരിപ്പിച്ചു. മക്കിൻസിയുടെ ഉയർന്ന പ്രകടനക്കാരൻമാർക്ക് അവരുടെ മിക്ക ബിസിനസ് പ്രവർത്തനങ്ങളിലും ഏജന്റുകളെ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനുള്ള സാധ്യത 3 ഇരട്ടിയിലധികം ആയിരുന്നു.

AI മെച്യൂരിറ്റി: ജനപ്രിയ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ

ഗാർട്ട്നറുടെ AI മെച്യൂരിറ്റി മോഡൽ ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ പ്രക്രിയകളിൽ AI എത്ര നന്നായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ മെച്യൂരിറ്റി വിലയിരുത്തുന്നത്. ഇത് ഏഴ് മേഖലകളിലായി ഒരു സ്ഥാപനത്തെ പ്രത്യേകം സ്കോർ ചെയ്യുന്നു: തന്ത്രം, ഡാറ്റ, ഗവർണൻസ്, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡൽ, സംസ്കാരം, AI മൂല്യം. തുടർന്ന് സ്ഥാപനങ്ങളെ ഇനിപ്പറയുന്ന അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളിൽ ഒന്നായി തരംതിരിക്കുന്നു:

• അടിസ്ഥാനം: പരീക്ഷണാത്മക ഉപയോഗം, ചെറിയ ഏകോപനം
• ഉദയം: ആദ്യകാല പൈലറ്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു, ചില എക്സിക്യൂട്ടീവ് താല്പര്യം
• പ്രവർത്തനക്ഷമമായത്: ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകളിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു
• വലുതാക്കിയത്: അളക്കാവുന്ന ROI നൽകിക്കൊണ്ട് ഒന്നിലധികം ഫങ്ഷനുകളിലുടനീളം AI ഉപയോഗിക്കുന്നു
• പരിവർത്തനാത്മകം: തീരുമാനമെടുക്കലിനെയും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മോഡലുകളെയും സ്വാധീനിക്കുന്ന AI, അർത്ഥവത്തായ മത്സര നേട്ടം നൽകുന്നു

ഡെലോയിറ്റിന്റെ AI ഓട്ടോമേഷൻ മെച്യൂരിറ്റി മോഡൽ ഒരു കമ്പനിയുടെ പ്രക്രിയകളിൽ ഏജന്റുകൾ എത്ര ആഴത്തിൽ നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്ന് നോക്കി പ്രത്യേകമായി മെച്യൂരിറ്റി അളക്കുന്നു.

• ലെവൽ 1: ഏജന്റുകളുടെ പങ്കാളിത്തമില്ലാത്ത സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഓട്ടോമേഷൻ.
• ലെവൽ 2: അടിസ്ഥാന ഓട്ടോമേഷൻ, നിലവിലുള്ള പ്രക്രിയകളിലേക്ക് ഏജന്റുകളെ അവതരിപ്പിച്ചു.
• ലെവൽ 3: ഏജന്റുകൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾക്ക് ചുറ്റും പ്രക്രിയകൾ സജീവമായി പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
• ലെവൽ 4: AI ശേഷിക്ക് ചുറ്റും സ്ഥാപനം തന്നെ പുനഃക്രമീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡിന്റെ AI അഡോപ്ഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളിലായി മെച്യൂരിറ്റി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.

• ടാക്റ്റിക്കൽ: ലളിതമായ, ഇടുങ്ങിയ AI ഉപയോഗ കേസുകൾ, പലപ്പോഴും അടുത്തതായി എന്ത് വരും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ പ്ലാൻ ഇല്ലാതെ.
• സ്ട്രാറ്റജിക്: AI സുസ്ഥിരമായ ബിസിനസ്സ് മൂല്യം നൽകുന്നു, പ്രൊഡക്ഷനിൽ നിരവധി സിസ്റ്റങ്ങൾ വിന്യവിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• പരിവർത്തനാത്മകം: AI സ്ഥാപനത്തിന്റെ കേന്ദ്രഭാഗത്താണ്, നവീകരണത്തെ നയിക്കുകയും അത് കൂടുതൽ വിപുലീകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘടനയാൽ പിന്തുണയ്ക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇത് മെച്യൂരിറ്റിയെ ആറ് തീമുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നും ആളുകൾ, പ്രക്രിയ, സാങ്കേതികവിദ്യ, ഡാറ്റ എന്നീ രണ്ട് പ്രധാന മേഖലകൾ പരസ്പരം ഛേദിക്കുന്നിടത്താണ് രൂപപ്പെടുന്നത്.

• പഠിക്കുക: AI നൈപുണ്യം വളർത്തിയെടുക്കുന്നതിനുള്ള പ്രോഗ്രാമുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും വ്യാപ്തിയും.
• നയിക്കുക: AI ജോലികൾക്ക് നേതൃത്വത്തിന്റെ പിന്തുണയും ടീമുകളിലുടനീളം ഏകോപനവുമുണ്ടോ എന്ന്.
• ആക്സസ്: സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം ഡാറ്റയും AI അസറ്റുകളും എത്ര എളുപ്പത്തിൽ പങ്കിടാനും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.
• സ്കെയിൽ: യഥാർത്ഥ വോള്യത്തിൽ ക്ലൗഡ്-നേറ്റീവ് സേവലങ്ങൾക്ക് AI വർക്ക്ലോഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ.
• സുരക്ഷിതം: ഡാറ്റയും AI സിസ്റ്റങ്ങളും എത്ര നന്നായി സംരക്ഷിക്കപ്പെടുകയും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക: പ്രൊഡക്ഷനിൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ എത്ര വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഫോക്കസിന്റെയും അളവുകോലിന്റെയും കാര്യത്തിൽ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കാമെങ്കിലും, അവ ഒരേ മെച്യൂരിറ്റി യാത്രയാണ് ചിത്രീകരിക്കുന്നത്: ഘടനയില്ലാത്ത പരീക്ഷണം, തുടർന്ന് ലീഡർഷിപ്പ് പിന്തുണയോടെയുള്ള പൈലറ്റുകൾ, തുടർന്ന് ദൈനംദിന ജോലിയിൽ നിർമ്മിച്ച AI, ഒപ്പം അവസാനമായി സ്ഥാപനത്തെ തന്നെ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന AI.

AI മെച്യൂരിറ്റി: സാധാരണ തടസ്സങ്ങൾ

നാല് തടസ്സങ്ങൾ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ AI മെച്യൂരിറ്റിയുടെ വഴിയിൽ വരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അവയെ എങ്ങനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാം എന്നത് ഇതാ:

1. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം

ക്രോസ്-ഫങ്ഷണൽ AI പൈലറ്റുകൾ അവതരിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ആദ്യത്തെ AI ഉപയോഗ കേസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക, തുടർ അത് ആശ്രയിക്കുന്ന ഒന്നോ രണ്ടോ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക. ഉറവിടങ്ങൾ താഴെ പറയുന്നവയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

• സംഘടിപ്പിച്ചത്: ഉപയോഗ കേസിന് ആവശ്യമായ റെക്കോർഡുകൾ മാത്രം, ഒരിടത്ത് സൂക്ഷിക്കുക.
• കൃത്യമായത്: ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക, കാലഹരണപ്പെട്ട റെക്കോർഡുകൾ പരിഹരിക്കുക, പിഴവുകൾ പരിശോധിക്കുക.
• ഉടമസ്ഥതയിലുള്ളത്: ഡാറ്റ കൃത്യമായി സൂക്ഷിക്കുകയും ആർക്കൊക്കെ അത് മാറ്റാമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു വ്യക്തിയെ നിയോഗിക്കുക.

ആദ്യത്തേത് വിശ്വസനീയമായ ഉത്തരങ്ങൾ നൽകിയതിന് ശേഷം മാത്രം കൂടുതൽ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ ചേർക്കുക. AI ടൂൾ വായിക്കുന്ന ഒരിടത്ത്, സജീവമായ ഉപഭോക്താവായി കണക്കാക്കുന്നത് എന്താണെന്നത് പോലുള്ള പങ്കിട്ട നിബന്ധനകൾ നിർവ്വചിക്കുക.

2. നൈപുണ്യം

ജീവനക്കാർക്ക് ഒറ്റയ്ക്കോ ഗ്രൂപ്പായോ സ്വന്തം ജോലിയിൽ AI പരിശീലിക്കുന്നതിനായി കലണ്ടറിൽ ദിവസേനയോ പ്രതിവാരമോ ആവർത്തിച്ചുള്ള ഒരു ബ്ലോക്ക് ഇടുക. AI ഉറവിടങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാമെന്നും അതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് എങ്ങനെ വിലയിരുത്താമെന്നും ജീവനക്കാരെ പഠിപ്പിക്കുക.

ഒരു പുതിയ AI വർക്ക്ഫ്ലോ പുറത്തിറക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ആ ടാസ്ക് ചെയ്യുന്ന ആളുകളോട് ഘട്ടങ്ങൾ എഴുതിയെടുക്കാനും, AI പതിപ്പ് പരീക്ഷിച്ചുനോക്കാനും, അത് എവിടെയാണ് പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്ന് പറയാനും ആവശ്യപ്പെടുക. ഇതിനകം ഉപയോഗത്തിലുള്ള ടൂളുകളിലേക്ക് AI ബന്ധിപ്പിക്കുക, കൂടാതെ കൂടുതൽ വ്യാപകമായി പുറത്തിറക്കുന്നതിന് മുമ്പ് കുറച്ച് ഉപയോക്താക്കളെ വെച്ച് പരീക്ഷിക്കുക.

3. ഗവർണൻസ്

ടൂളുകൾ, ഡാറ്റ, അവലോകനം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ നിയമങ്ങൾ AI ഉപയോഗം വളരാനും അപകടസാധ്യതകളില്ലാതെ വേഗത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു. അംഗീകൃത ടൂളുകളുടെ ഒരു ചെറിയ ലിസ്റ്റ് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയും കമ്പനി സൈൻ-ഇൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുക. ഏതൊക്കെ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഏത് ടൂളുകളിലേക്ക് പോകാം എന്ന് പറയുന്ന ഡാറ്റ ടയറുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക.

ഓരോ തരം ജോലിക്കും എത്രത്തോളം മനുഷ്യ അവലോകനം ആവശ്യമാണെന്ന് തീരുമാനിക്കുക, AI-അസിസ്റ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളെ AI ഉടമസ്ഥതയിലുള്ളത്, മനുഷ്യൻ അവലോകനം ചെയ്തത്, അല്ലെങ്കിൽ മനുഷ്യൻ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ളത് എന്നിങ്ങനെ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളിൽ ഒന്നായി തരംതിരിക്കുക. കൂടാതെ ഏത് ജോലിക്കാണ് ഏതൊക്കെ AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ചതെന്നും ആരാണ് ഔട്ട്പുട്ട് അവലോകനം ചെയ്തതെന്നും ഉള്ള ഒരു ലോഗ് സൂക്ഷിക്കുക, അതുവഴി ഒരു തെറ്റ് അതിന്റെ ഉറവിടത്തിലേക്ക് കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും സാധിക്കും.

4. ബിസിനസ്സ് മൂല്യം

ഏറ്റവും ഉയർന്ന മെച്യൂരിറ്റി സ്കോറുള്ള കമ്പനികളിൽ 60%-ത്തിലധികം കമ്പനികളും AI മൂല്യം കർശനമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം സ്തംഭനാവസ്ഥയിലുള്ള കമ്പനികളിൽ ഇത് 17% ആണെന്ന് BCG കണ്ടെത്തി. അളക്കാവുന്ന ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ തിരഞ്ഞെടുത്ത് അടിസ്ഥാനരേഖ രേഖപ്പെടുത്തുക: സമയം, ചെലവ്, പിഴവ് നിരക്ക്. പൈലറ്റ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വിജയ മാനദണ്ഡങ്ങളും തീരുമാന തീയതിയും സജ്ജീകരിക്കുക. ആദ്യ ദിവസം മുതൽ ഉപയോഗത്തിനുള്ള ചെലവ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, ഫലങ്ങൾ അടിസ്ഥാനരേഖയെ മറികടന്നതിന് ശേഷം മാത്രം സ്കെയിൽ ചെയ്യുക.

AI മെച്യൂരിറ്റി: ഒരു ഗ്ലോസറി

AI അഡോപ്ഷൻ: AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ വ്യാപ്തി. ഇത് പലപ്പോഴും AI മെച്യൂരിറ്റിയുമായി മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്, എന്നാൽ രണ്ടും വ്യത്യസ്തമാണ്: മെച്യൂരിറ്റി എന്നത് ഒരു സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം AI യുടെ വ്യവസ്ഥാപിത ഉപയോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. അഡോപ്ഷൻ എന്നാൽ എത്ര ആളുകൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്ന് മാത്രമാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.

AI റെഡിനസ്: AI നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഡാറ്റയും നിലവിലുണ്ടോ എന്നത്. AI യുടെ കഴിവുകൾക്ക് ചുറ്റും അതിന്റെ പ്രവർത്തനം ക്രമീകരിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഒരു സ്ഥാപനത്തിന് ക്ലീൻ ഡാറ്റയും ശക്തമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും മെച്യൂരിറ്റിയിൽ പിന്നിൽ നിൽക്കാം.

AI മെച്യൂരിറ്റി: AI എത്ര ആസൂത്രിതമായും ഫലപ്രദമായും ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നത്. അഡോപ്ഷനും റെഡിനസും മെച്യൂരിറ്റിയെ സാധ്യമാക്കുന്നു എന്നാൽ അതിന്റെ ഗ്യാരന്റി നൽകുന്നില്ല.

AI ഗവർണൻസ്: ഒരു സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ AI എങ്ങനെ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, പുതിയ ഉപയോഗ കേസുകൾ ആര് അംഗീകരിക്കുന്നു, എന്തൊക്കെ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന നിയമങ്ങളും പ്രക്രിയകളും.

ഏജന്റ് AI: ഒരു പ്രോപ്റ്റിന് മാത്രം മറുപടി നൽകുന്നതിന് പകരം, സ്വന്തമായി നടപടിയെടുക്കാനും പല ഘട്ടങ്ങളുള്ള ടാസ്കുകൾ നിർവ്വഹിക്കാനും കഴിയുന്ന AI സിസ്റ്റങ്ങൾ.

ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ: ഓരോന്നും ഒറ്റയ്ക്കൊ ഒറ്റയ്ക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, ഒന്നിലധികം AI ഏജന്റുകളെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഇവിടെ ഒന്നിന് ടാസ്കിന്റെ ഒരു ഭാഗം മറ്റൊന്നിന് കൈമാറാൻ കഴിയും.

AI മെച്യൂരിറ്റി: ദ്രുത സ്വയം വിലയിരുത്തൽ

ചില ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നത് ഏത് ജീവനക്കാരനും തന്റെ സ്ഥാപനം എവിടെയാണ് നിൽക്കുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഏകദേശ ധാരണ നൽകും.

Perplexity എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത്

Perplexity Computer ഗവേഷണം, വിശകലനം, ഉള്ളടക്കം, കോഡ് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന 20 വിപുലമായ മോഡലുകളെ ഒരൊറ്റ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവന്നുകൊണ്ട് സംഘടനാപരമായ AI മെച്യൂരിറ്റിലേക്കുള്ള യാത്രയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഓരോന്നും പ്രത്യേക ടൂളുകളായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് പകരം. ഉയർന്ന മെച്യൂരിറ്റി ഘട്ടങ്ങളെ അടയാളപ്പെടുത്തുന്ന തരം ഓർക്കസ്ട്രേഷനാണ് ഇത്, ആ മോഡലുകൾക്കിടയിൽ നേരിട്ട് ജോലി റൂട്ട് ചെയ്യുന്നു.

FAQs

എന്താണ് ഒരു AI മെച്യൂരിറ്റി മോഡൽ?
ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ AI ശേഷി സ്കോർ ചെയ്യുകയും അതിന്റെ AI ഉപയോഗം എത്ര വികസിതവും ആസൂത്രിതവുമാണ് എന്നതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അതിന് ഒരു ലെവൽ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക്.

AI മെച്യൂരിറ്റിയുടെ ഘട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
മിക്ക ഫ്രെയിംവർക്കുകളും സമാനമായ ഒരു ആർക്ക് വിവരിക്കുന്നു: ഘടനയില്ലാത്ത പരീക്ഷണം, തുടർന്ന് ഘടനാപരമായ പൈലറ്റുകൾ, തുടർന്ന് ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ നിർമ്മിച്ച AI, തുടർന്ന് സ്വയംഭരണത്തോടെ സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI.

AI മെച്യൂരിറ്റിയും AI അഡോപ്ഷനും തമ്മിൽ എന്താണ് വ്യത്യാസം?
AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് അഡോപ്ഷൻ അളക്കുന്നു. അവ എത്ര ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്ന് മെച്യൂരിറ്റി അളക്കുന്നു.

AI മെച്യൂരിറ്റിയും AI റെഡിനസും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
AI നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ഡാറ്റയും നിലവിലുണ്ടോ എന്ന് റെഡിനസ് അളക്കുന്നു. ആ ശേഷിക്ക് ചുറ്റും സ്ഥാപനം യഥാർത്ഥത്തിൽ അതിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് മെച്യൂരിറ്റി അളക്കുന്നു.

എന്താണ് AI ഗവർണൻസ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
ഒരു സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ AI എങ്ങനെ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന നിയമങ്ങളും പ്രക്രിയകളും, പുതിയ ഉപയോഗ കേസുകൾ ആര് അംഗീകരിക്കുന്നു, വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എന്തൊക്കെ അവലോകനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നത് ഉൾപ്പെടെ.

എന്താണ് ഏജന്റ് AI?
ഒരു പ്രോപ്റ്റിന് മാത്രം മറുപടി നൽകുന്നതിന് പകരം, സ്വന്തമായി നടപടിയെടുക്കാനും പല ഘട്ടങ്ങളുള്ള ടാസ്കുകൾ നിർവ്വഹിക്കാനും കഴിയുന്ന AI സിസ്റ്റങ്ങൾ.

എന്താണ് AI ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ?
ഒന്നിലധികം AI മോഡലുകളോ സിസ്റ്റങ്ങളോ ഒന്നിച്ച് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, അതിനാൽ ഓരോ ടൂളും ഒറ്റയ്ക്കൊ ഒറ്റയ്ക്കൊ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, ഒന്നിന് ടാസ്കിന്റെ ഒരു ഭാഗം മറ്റൊന്നിന് കൈമാറാൻ കഴിയും.

ഒരു സ്ഥാപനത്തിന് അതിന്റെ AI മെച്യൂരിറ്റി എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം?
വ്യക്തമായ ഉടമസ്ഥതയോടുകൂടിയ ഘടനാപരമായ പൈലറ്റുകളിലേക്ക് ഒറ്റപ്പെട്ട പരീക്ഷണങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് നീങ്ങിക്കൊണ്ട്, തുടർന്ന് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിലേക്കും വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും AI ബന്ധിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, കൂടാതെ അവലോകനമില്ലാതെ AI-ക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്നിടത്തേക്ക് ഗവർണൻസ് നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ട്.