AI మెచ్యూరిటీ: మీ సంస్థకు దీని అర్థం ఏమిటి

AI మెచ్యూరిటీ అంటే ఏమిటి

కేవలం AI టూల్స్‌ను అందుబాటులో ఉంచడం మాత్రమే కాకుండా, ఒక సంస్థ AIని ఎంత అభివృద్ధి పూర్వకంగా మరియు ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉపయోగిస్తుందో AI మెచ్యూరిటీ కొలుస్తుంది. చాలా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ప్రారంభ, అసంఘటిత ప్రయోగాల నుండి పూర్తి AI ఏకీకరణ వైపు మళ్లడాన్ని AI మెచ్యూరిటీ మోడల్‌గా వర్ణిస్తాయి.

మొదటి దశలో, కొద్దిమంది ఉద్యోగులు తమ స్వంత చొరవతో AIని ఉపయోగిస్తారు. దీనిని ఎవరూ ఆమోదించలేదు లేదా ఎవరికీ దీనిపై శిక్షణ ఇవ్వలేదు. ఫలితాలు స్థిరంగా ఉండవు మరియు ఆ పనిని మళ్లీ ఎవరూ చాలా అరుదుగా ఉపయోగిస్తారు.

తరువాతి దశలో, బృందాలు నిర్మాణాత్మక పైలట్‌లను నిర్వహిస్తాయి. ఒక విభాగం నిర్దిష్ట పనిని ఎంచుకుంటుంది, దానిని AIతో నిర్వహిస్తుంది మరియు అది బాగా పనిచేసిందో లేదో కొలుస్తుంది. వైద్య ధృవీకరణ పరీక్షలను నిర్వహించే లాభాపేక్ష లేని సంస్థ అయిన Inteleos, తక్కువ-స్థాయి క్విజ్ ప్రశ్నలను రూపొందించడంలో సహాయపడటానికి Perplexity Enterpriseని ప్రవేశపెట్టింది. పైలట్ విజయవంతమైన తర్వాత, Inteleos బృందంలో 88% మందికి Perplexity అందుబాటులోకి తెచ్చారు.

కంపెనీలు మరింత AI మెచ్యూరిటీని సాధించినప్పుడు, అవి ప్రామాణిక వర్క్‌ఫ్లోలలో AI టూల్స్‌ను నిర్మించడం ప్రారంభిస్తాయి మరియు వాటిని కంపెనీ డేటా మరియు సిస్టమ్‌లకు కనెక్ట్ చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, Paypalలో, ఎంటర్‌ప్రైజ్ రిస్క్ టీమ్‌లు యాజమాన్య వివరాలను క్రాస్-రెఫరెన్సింగ్ చేయడం ద్వారా IDలను ధృవీకరించడం మరియు అనుమానాస్పద ఖాతాలను ఫ్లాగ్ చేయడం ద్వారా ప్రామాణిక భద్రతా వర్క్‌ఫ్లోలో భాగంగా Perplexityని ఉపయోగిస్తాయి.

మరియు, అత్యంత మెచ్యూరిటీ దశలో, కంపెనీ AIని పూర్తిగా చేర్చడానికి వారి ఉత్పత్తులు, వ్యాపార నమూనా లేదా కార్యకలాపాలను స్వీకరించింది. వారు ఒకరికొకరు పనిని అందజేసే ఏజెంట్ AI సిస్టమ్స్ మరియు మోడళ్లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, Roxలో, AI ఉత్పత్తిలోనే నిర్మించబడింది: ఏజెంట్లు సేల్స్ రీసెర్చ్ మరియు CRM మెయింటెనెన్స్ భాగాలను ఆటోమేట్ చేస్తాయి, అయితే Perplexity యొక్క APIలు ఆ వర్క్‌ఫ్లోలకు మద్దతు ఇచ్చే బాహ్య ఇంటెలిజెన్స్‌ను అందిస్తాయి.

AI మెచ్యూరిటీ ఎందుకు ముఖ్యం

AI నుండి వ్యక్తిగత ఉత్పాదకత లాభాలు సామాన్యమైనవి, McKinsey's 2026 surveyలో 80% మంది ప్రతివాదులు దీనిని నివేదించారు. కానీ కేవలం 37% మంది మాత్రమే ఇది తమ సంస్థ EBITకి దోహదపడిందని చెప్పారు.

ఫలితాలలో తేడా కంపెనీ AI వినియోగం యొక్క మెచ్యూరిటీకి సంబంధించినదిగా కనిపిస్తుంది. McKinsey యొక్క AI హై పెర్ఫార్మర్‌లు, ప్రతివాదులలో దాదాపు 6%, EBITలో కనీసం 5% AIకి ఆపాదించారు మరియు విలువ గణనీయమైనదిగా అభివర్ణించారు.

మెచ్యూర్డ్ AI ప్రోగ్రామ్ ఉన్న కంపెనీలు కొన్ని ప్రధాన ప్రవర్తనలను పంచుకుంటాయి:

• వారు AI సొల్యూషన్స్ చుట్టూ వర్క్‌ఫ్లోలను పునర్నిర్మించారు. ఇతరుల ప్రతివాదులలో కాల్‌కాని భాగంతో పోలిస్తే, McKinsey యొక్క అధిక పనితీరు కనబరిచే వారిలో దాదాపు మూడు వంతుల మంది AI కారణంగా వర్క్‌ఫ్లోలను రీడిజైన్ చేశారు.
• సీనియర్ లీడర్‌షిప్ AI వినియోగానికి కట్టుబడి ఉంది. 1,250 మంది కార్యనిర్వాహకుల BCG's 2025 studyలో, అత్యధిక AI మెచ్యూరిటీ స్కోర్‌లు ఉన్న 5% కంపెనీలలో దాదాపు అన్నీ అత్యల్ప స్కోర్లు ఉన్న 60%లో 8%తో పోలిస్తే, తీవ్రంగా నిమగ్నమైన C-సూట్‌లను నివేదించాయి.
• వారు ఉద్యోగుల కోసం AI నైపుణ్యం అభివృద్ధికి ప్రాధాన్యత ఇస్తారు. అత్యల్ప స్కోరింగ్ కంపెనీలలో 20%తో పోలిస్తే, అదే అగ్రశ్రేణి కంపెనీలు ఆ సంవత్సరంలో తమ శ్రామిక శక్తిలో 50% కంటే ఎక్కువ మందికి AIపై శిక్షణ ఇస్తాయని ఆశించాయి.
• వారు ఏజెంట్ AI సొల్యూషన్స్‌ను ప్రవేశపెట్టారు. McKinsey యొక్క హై పెర్ఫార్మర్‌లు చాలా వ్యాపార విధుల్లో ఏజెంట్లను స్కేలింగ్ చేసే అవకాశం 3 రెట్లు ఎక్కువ.

AI మెచ్యూరిటీ: ప్రసిద్ధ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు

Gartner's AI Maturity Model AI వారి ప్రక్రియలలో ఎంత బాగా ఏకీకృతం చేయబడిందనే దానిపై ఒక సంస్థ యొక్క మెచ్యూరిటీ అంచనాను ఆధారం చేసుకుంటుంది. ఇది ఏడు రంగాలలో ఒక సంస్థను విడివిడిగా స్కోర్ చేస్తుంది: వ్యూహం, డేటా, పాలనెన్స్, ఇంజనీరింగ్, ఆపరేటింగ్ మోడల్, సంస్కృతి మరియు AI విలువ. సంస్థలు ఐదు దశల్లో ఒకటిగా వర్గీకరించబడ్డాయి:

• ఫౌండేషనల్: ప్రయోగాత్మక ఉపయోగం, తక్కువ సమన్వయం
• ఎమర్జింగ్: ప్రారంభ పైలట్లు నడిచాయి, కొంత ఎగ్జిక్యూటివ్ ఆసక్తి ఉంది
• ఆపరేషనల్: వ్యాపార ప్రక్రియలలో AI ఉపయోగించబడుతుంది
• స్కేల్డ్: బహుళ విధుల్లో AI ఉపయోగించబడుతుంది, కొలవదగిన ROIని అందిస్తుంది
• ట్రాన్స్‌ఫర్మేషనల్: నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు ఆపరేటింగ్ మోడళ్లను ప్రభావితం చేసే AI, అర్ధవంతమైన పోటీ ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది

డెలాయిట్ యొక్క AI ఆటోమేషన్ మెచ్యూరిటీ మోడల్ కంపెనీ ప్రక్రియలలో ఏజెంట్లు ఎంత లోతుగా నిర్మించబడ్డారనే దాని ద్వారా ప్రత్యేకంగా మెచ్యూరిటీని కొలుస్తుంది.

• స్థాయి 1: ఏజెంట్లు ప్రమేయం లేని ప్రామాణిక ఆటోమేషన్.
• స్థాయి 2: ప్రాథమిక ఆటోమేషన్, ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియలలోకి ఏజెంట్లు పరిచయం చేయబడ్డాయి.
• స్థాయి 3: ఏజెంట్లు చేయగలదాని చుట్టూ ప్రక్రియలు చురుగ్గా పునర్రూపకల్పన చేయబడ్డాయి.
• స్థాయి 4: AI సామర్థ్యం చుట్టూ సంస్థ స్వయంగా పునర్నిర్మించబడింది.

గూగుల్ క్లౌడ్ యొక్క AI అడాప్షన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ మూడు దశల్లో మెచ్యూరిటీని ట్రాక్ చేస్తుంది.

• టాక్టికల్: సాధారణ, ఇరుకైన AI ఉపయోగ సందర్భాలు, తరచుగా తదుపరి ఏమి జరుగుతుందనే దానిపై పొందికైన ప్రణాళిక లేకుండా ఉంటాయి.
• వ్యూహాత్మకమైనది: AI స్థిరమైన వ్యాపార విలువను అందిస్తుంది, ఉత్పత్తిలో అనేక సిస్టమ్‌లు మోహరించబడతాయి మరియు నిర్వహించబడతాయి.
• ట్రాన్స్‌ఫర్మేషనల్: AI సంస్థకు కేంద్రంగా ఉంది, ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తుంది మరియు దానిని మరింత స్కేలింగ్ చేయడానికి ఒక నిర్మాణంచే మద్దతు ఇస్తుంది.

ఇది మెచ్యూరిటీని ఆరు థీమ్‌లుగా విభజిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి రెండు ప్రధాన ప్రాంతాలు, వ్యక్తులు, ప్రక్రియ, సాంకేతికత మరియు డేటా క్రాస్ అయిన చోట ఏర్పడతాయి.

• తెలుసుకోండి: AI నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించడానికి కార్యక్రమాల నాణ్యత మరియు స్థాయి.
• లీడ్: AI పనికి నాయకత్వం నుండి మద్దతు ఉందా మరియు బృందాల అంతటా సమన్వయం ఉందా.
• యాక్సెస్: సంస్థ అంతటా డేటా మరియు AI అసెట్‌లను ఎంత సులభంగా పంచుకోవచ్చు మరియు పునర్వినియోగించవచ్చు.
• స్కేల్: క్లౌడ్-స్థానిక సేవలు నిజమైన వాల్యూమ్‌లో AI వర్క్‌లోడ్‌లను నిర్వహించగలవా.
• సురక్షితం: డేటా మరియు AI సిస్టమ్‌లు ఎంత బాగా రక్షించబడతాయి మరియు బాధ్యతాయుతంగా నిర్వహించబడతాయి.
• ఆటోమేట్: ఉత్పత్తిలో AI సిస్టమ్‌లు ఎంత నమ్మకంగా నడుస్తాయి.

ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు దృష్టి మరియు కొలతల పరంగా భిన్నంగా ఉన్నప్పటికీ, అవి అదే మెచ్యూరిటీ ప్రయాణాన్ని చిత్రీకరిస్తాయి: అసంఘటిత ప్రయోగాలు, అప్పుడు లీడర్‌షిప్ మద్దతుతో పైలట్‌లు, అప్పుడు రోజువారీ పనిలో AI నిర్మించబడింది మరియు చివరికి AI సంస్థను పునర్నిర్మించడం.

AI మెచ్యూరిటీ: సాధారణ బ్లాకర్స్

నాలుగు అడ్డంకులు సంస్థలలో AI మెచ్యూరిటీకి అడ్డుగా ఉంటాయి. వాటిని ఎలా పరిష్కరించాలో ఇక్కడ ఉంది:

1. డేటా నాణ్యత

క్రాస్-ఫంక్షనల్ AI పైలట్‌లను ప్రవేశపెట్టినప్పుడు, మొదటి AI ఉపయోగ సందర్భాన్ని ఎంచుకోండి, ఆపై అది ఆధారపడే ఒకటి లేదా రెండు డేటా మూలాలను గుర్తించండి. ఆ మూలాలు క్రింది విధంగా ఉండేలా చూసుకోండి:

• వ్యవస్థీకరించబడింది: ఉపయోగ సందర్భానికి అవసరమైన రికార్డులను మాత్రమే ఒకే చోట ఉంచండి.
• ఖచ్చితమైనది: డూప్లికేట్‌లను తొలగించండి, పాత రికార్డులను పరిష్కరించండి మరియు లోపాల కోసం తనిఖీ చేయండి.
• యాజమాన్యం: డేటాను ఖచ్చితంగా ఉంచే మరియు దానిని ఎవరు మార్చగలరో నిర్ణయించే వ్యక్తి పేరు పెట్టండి.

మొదటివి నమ్మదగిన సమాచారాన్ని అందించిన తర్వాతే మరిన్ని డేటా మూలాలను జోడించండి. AI టూల్ చదివే ఒకే ప్రదేశంలో సక్రియ కస్టమర్‌గా ఏది లెక్కించబడుతుందో వంటి భాగస్వామ్య నిబంధనలను నిర్వచించండి.

2. నైపుణ్యాలు

వ్యక్తులు తమ స్వంత పనిపై, ఒంటరిగా లేదా సమూహంగా AIని ప్రాక్టీస్ చేయడానికి క్యాలెండర్‌లో పునరావృతమయ్యే బ్లాక్‌ను, రోజువారీ లేదా వారవారీగా ఉంచండి. AI మూలాలను ఎలా తనిఖీ చేయాలో మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌ను ఎలా అంచనా వేయాలో ఉద్యోగులకు నేర్పించండి.

కొత్త AI వర్క్‌ఫ్లోను రోల్ అవుట్ చేయడానికి ముందు, ఆ పని చేసే వ్యక్తులను దశలను వ్రాయమని, AI సంస్కరణను ప్రయత్నించమని మరియు అది ఎక్కడ తక్కువగా ఉందో చెప్పమని అడగండి. ఇప్పటికే వినియోగంలో ఉన్న టూల్స్‌కు AIని కనెక్ట్ చేయండి మరియు విస్తృత రోల్‌అవుట్‌కు ముందు కొద్దిమంది వినియోగదారులతో పరీక్షించండి.

3. గవర్నెన్స్

టూల్స్, డేటా మరియు సమీక్ష గురించిన స్పష్టమైన నియమాలు AI వినియోగాన్ని రిస్క్ జోడించకుండా వేగంగా వృద్ధి చెందడానికి మరియు స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి. ఆమోదించబడిన టూల్స్ యొక్క చిన్న జాబితాను ప్రచురించండి మరియు కంపెనీ సైన్-ఇన్ అవసరం. ఏ రకమైన డేటా ఏ టూల్స్‌లోకి వెళ్లగలదో చెప్పే డేటా టైర్‌లను సెట్ చేయండి.

ప్రతి రకమైన పనికి ఎంత మానవ సమీక్ష అవసరమో నిర్ణయించండి, ప్రతి AI-సహాయక వర్క్‌ఫ్లోను మూడు వర్గాలలో ఒకటిగా క్రమబద్ధీకరించండి: AI యాజమాన్యంలో, మానవ సమీక్షించబడినది లేదా మానవ యాజమాన్యంలో. మరియు ఏ AI టూల్స్ ఏ పని కోసం ఉపయోగించబడ్డాయి మరియు అవుట్‌పుట్‌ను ఎవరు సమీక్షించారో లాగ్‌ను ఉంచండి, తద్వారా తప్పు దాని మూలానికి తిరిగి కనుగొనబడుతుంది మరియు సరిదిద్దబడుతుంది.

4. వ్యాపార విలువ

అత్యధిక మెచ్యూరిటీ స్కోర్‌లు ఉన్న కంపెనీలలో 60% కంటే ఎక్కువ కంపెనీలు AI విలువను కఠినంగా ట్రాక్ చేస్తాయని, అయితే స్తంభించిపోయిన కంపెనీలలో 17% అని BCG కనుగొంది. కొలవదగిన వర్క్‌ఫ్లోను ఎంచుకోండి మరియు బేస్‌లైన్‌ను రికార్డ్ చేయండి: సమయం, ఖర్చు మరియు లోపం రేటు. పైలట్ ప్రారంభమయ్యే ముందు విజయ ప్రమాణాలు మరియు నిర్ణయ తేదీని సెట్ చేయండి. మొదటి రోజు నుండి ప్రతి వినియోగానికి అయ్యే ఖర్చును ట్రాక్ చేయండి మరియు ఫలితాలు బేస్‌లైన్‌ను అధిగమించిన తర్వాత మాత్రమే స్కేల్ చేయండి.

AI మెచ్యూరిటీ: ఒక పదకోశం

AI స్వీకరణ: AI సాధనాలను ఎంత మేరకు ఉపయోగిస్తున్నారన్నది. ఇది తరచుగా AI పరిపక్వతతో పరస్పరం మార్పిడి చేయగల పదంగా ఉపయోగిస్తారు, కానీ ఈ రెండూ వేరు: పరిపక్వత అంటే ఒక సంస్థ అంతటా AIని వ్యవస్థబద్ధంగా ఉపయోగించడం. స్వీకరణ అంటే కేవలం ఎంతమంది దాన్ని ఉపయోగిస్తున్నారనే విషయం మాత్రమే.

AI రెడీనెస్: AIని బాగా ఉపయోగించుకోవడానికి ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు డేటా అందుబాటులో ఉన్నాయా. ఒక సంస్థ స్వచ్ఛమైన డేటా మరియు ఘనమైన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు మరియు AI సామర్థ్యాల చుట్టూ అది ఎలా పనిచేస్తుందో సర్దుబాటు చేయకపోతే, మెచ్యూరిటీలో వెనుకబడి ఉండవచ్చు.

AI మెచ్యూరిటీ: AI ఎంత ఉద్దేశపూర్వకంగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించబడుతోంది. అడాప్షన్ మరియు రెడీనెస్ మెచ్యూరిటీని సాధ్యం చేస్తాయి కానీ హామీ ఇవ్వవు.

AI గవర్నెన్స్: ఒక సంస్థ లోపల AI బాధ్యతాయుతంగా ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది, కొత్త ఉపయోగ సందర్భాలను ఎవరు ఆమోదిస్తారు మరియు ఏమి సమీక్షించబడుతుంది అనేదాన్ని నిర్ణయించే నియమాలు మరియు ప్రక్రియలు.

ఏజెంట్ AI: ఒకటే ప్రాంప్ట్‌కు ప్రతిస్పందించడం కంటే, స్వయంగా చర్య తీసుకోగల మరియు బహుళ-దశల పనులను నిర్వహించగల AI సిస్టమ్‌లు.

ఆర్కెస్ట్రేషన్: బహుళ AI ఏజెంట్లను రన్ చేయడం, ఇక్కడ ప్రతిదానిని వివిక్తంగా ఉపయోగించడం కంటే, ఒకటి పనిలో కొంత భాగాన్ని మరొకదానికి అందజేయవచ్చు.

AI మెచ్యూరిటీ: త్వరిత స్వీయ-మదింపు

కొన్ని ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం ద్వారా ఏ ఉద్యోగికైనా వారి సంస్థ ఎక్కడ ఉందనే దాని గురించి ఒక స్థూలమైన అవగాహన వస్తుంది.

Perplexity ఎక్కడ సరిపోతుంది

Perplexity Computer పరిశోధన, విశ్లేషణ, కంటెంట్ మరియు కోడ్‌లను కవర్ చేస్తూ 20 అధునాతన మోడళ్లను ఒకే సిస్టమ్‌లోకి తీసుకురావడం ద్వారా సంస్థాగత AI మెచ్యూరిటీ వైపు ప్రయాణానికి మద్దతు ఇస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు టూల్‌గా రన్ చేయదు. ఇది ఆ మోడళ్ల మధ్య నేరుగా పనిని రూట్ చేస్తుంది, ఇది మెచ్యూరిటీ యొక్క మరింత उन्नत దశలను సూచించే ఆర్కెస్ట్రేషన్.

FAQs

AI మెచ్యూరిటీ మోడల్ అంటే ఏమిటి?
ఒక సంస్థ యొక్క AI సామర్థ్యాన్ని స్కోర్ చేసే మరియు AI యొక్క ఉపయోగం ఎంత అభివృద్ధి చెందిందో మరియు ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉందో దాని ఆధారంగా స్థాయిని కేటాయించే ఫ్రేమ్‌వర్క్.

AI మెచ్యూరిటీ యొక్క దశలు ఏమిటి?
చాలా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఇలాంటి ఆర్క్‌ను వివరిస్తాయి: అసంఘటిత ప్రయోగాలు, అప్పుడు నిర్మాణాత్మక పైలట్లు, అప్పుడు రోజువారీ వర్క్‌ఫ్లోలలో AI నిర్మించబడింది, అప్పుడు AI స్వయంప్రతిపత్తితో సంస్థ అంతటా నడుస్తుంది.

AI మెచ్యూరిటీ AI అడాప్షన్ నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
అడాప్షన్ అనేది AI టూల్స్ ఉపయోగించబడుతున్నాయా లేదా అని కొలుస్తుంది. మెచ్యూరిటీ అవి ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయో కొలుస్తుంది.

AI మెచ్యూరిటీ మరియు AI రెడీనెస్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
AIని బాగా ఉపయోగించుకోవడానికి ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు డేటా అందుబాటులో ఉన్నాయా అని రెడీనెస్ కొలుస్తుంది. సంస్థ వాస్తవంగా ఆ సామర్థ్యం చుట్టూ తన కార్యకలాపాలను నిర్మించుకుందా అని మెచ్యూరిటీ కొలుస్తుంది.

AI గవర్నెన్స్ అంటే ఏమిటి?
ఒక సంస్థ లోపల AI బాధ్యతాయుతంగా ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది, కొత్త ఉపయోగ సందర్భాలను ఎవరు ఆమోదిస్తారు మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్‌కు ముందు ఏమి సమీక్షించబడుతుంది అనేదాన్ని నిర్ణయించే నియమాలు మరియు ప్రక్రియలు.

ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి?
ఒకటే ప్రాంప్ట్‌కు ప్రతిస్పందించడం కంటే, స్వయంగా చర్య తీసుకోగల మరియు బహుళ-దశల పనులను నిర్వహించగల AI సిస్టమ్‌లు.

AI ఆర్కెస్ట్రేషన్ అంటే ఏమిటి?
బహుళ AI మోడల్‌లు లేదా సిస్టమ్‌లను కలిపి రన్ చేయడం, తద్వారా ప్రతి టూల్‌ను వివిక్తంగా ఉపయోగించడం కంటే, ఒకటి పనిలో కొంత భాగాన్ని మరొకదానికి అందజేయవచ్చు.

ఒక సంస్థ తన AI మెచ్యూరిటీని ఎలా మెరుగుపరచుకోవచ్చు?
స్పష్టమైన యాజమాన్యంతో నిర్మాణాత్మక పైలట్‌ల వైపు వేరుచేయబడిన ప్రయోగాన్ని దాటడం ద్వారా, ఆపై AIని నిజమైన డేటా మరియు వర్క్‌ఫ్లోలకు కనెక్ట్ చేయడం ద్వారా మరియు సమీక్ష లేకుండా AI ఎక్కడ చర్య తీసుకోవచ్చనే దాని కోసం గవర్నెన్స్‌ను నిర్మించడం ద్వారా.