संक्षिप्त उत्तर: जोखिम इस बात में हैं कि एजेंट को क्या देखने की अनुमति है, वह डेटा कहाँ जाता है, उसके द्वारा भेजे गए किसी भी संदेश को कौन स्वीकृत करता है, और क्या किसी गलती को सुधारा जा सकता है। ग्राहक रिकॉर्ड को जोड़ने से पहले इन चारों को स्पष्ट करें। प्रवाहपूर्ण भाषा कोई नियंत्रण नहीं है।
मैं Vinay Pasricha हूँ। मैं Noida में GoodSpace AI चलाता हूँ, और मैंने AI for Business Leaders पुस्तक लिखी है। ग्राहक डेटा वह ईंधन है जिसे लोग एजेंट में डालना चाहते हैं, क्योंकि जब एजेंट "ग्राहक को जानता है" तो उत्तर बेहतर हो जाते हैं। लेकिन बेहतर उत्तर ही वह माध्यम भी बनते हैं जिससे कोई निजी तथ्य किसी ऐसे वाक्य में कंपनी से बाहर चला जाता है जिसकी किसी ने समीक्षा नहीं की थी।
क्या गलत हो सकता है
एजेंट किसी गलत व्यक्ति को कोई तथ्य बता देता है, क्योंकि सत्र (session), पहचान या प्रॉम्ट स्पष्ट नहीं था। यह किसी ग्राहक की जानकारी को ऐसे मॉडल या वेंडर के पास भेज देता है जिसे आप शामिल नहीं करना चाहते थे। यह बातचीत को ऐसी जगह संग्रहीत करता है जहाँ आपकी अपनी टीम खोज या हटा नहीं सकती। यह एक ऐसा ड्राफ्ट उत्तर तैयार करता है जिसमें दो ग्राहकों की जानकारी आपस में मिल जाती है। इनमें से किसी के लिए भी किसी बड़े सुरक्षा उल्लंघन की आवश्यकता नहीं होती। इसके लिए बस एक ऐसे एजेंट की आवश्यकता होती है जो काम की जरूरत से अधिक देख सकता है, और एक ऐसी टीम की जिसने ध्यान नहीं दिया।
दूसरी विफलता अधिक शांत होती है। लोग किसी चैट टूल में निर्यात किए गए डेटा को "बस सारांश प्राप्त करने के लिए" पेस्ट कर देते हैं, जो आपके द्वारा स्वीकृत किसी भी एजेंट से बाहर होता है। तब जोखिम वह परियोजना नहीं है जिसका आपने मूल्यांकन किया था। बल्कि वह रास्ता है जो इसके इर्द-गिर्द बनाया गया है। एक नीति जो स्वीकृत टूल का नाम बताती है, और यह बताती है कि क्या कभी भी पेस्ट नहीं किया जाना चाहिए, नियंत्रण का ही एक हिस्सा है। Risk Ladder वह तरीका है जिससे आप टियर तय करते हैं। नीति वह तरीका है जिससे वह टियर व्यस्त दोपहर की व्यावहारिक परिस्थितियों में भी बना रहता है।
प्रशिक्षण का प्रश्न भी महत्वपूर्ण है। आपको पता होना चाहिए कि क्या किसी ग्राहक के शब्दों का उपयोग उस मॉडल को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है जिस पर आपका नियंत्रण नहीं है। यदि आपको स्पष्ट उत्तर नहीं मिल पाता है, तो मान लें कि आप उस ग्राहक का डेटा उस टूल में नहीं चाहते हैं, और डेटा को अपनी सीमा के भीतर रखें। इस अंतर को अनुमान से न भरें और इसे समीक्षा का नाम न दें।
कनेक्शन से पहले, चार नियंत्रण
- See: वे फ़ील्ड जिनकी कार्य को आवश्यकता है, और कुछ नहीं। एक बैलेंस, एक टिकट, एक ऑर्डर की स्थिति। पूरा रिकॉर्ड इसलिए नहीं क्योंकि इसे निर्यात करना आसान था।
- Go: वे नामित सिस्टम जिनमें डेटा प्रवेश कर सकता है। यदि कोई विक्रेता उनकी सूची नहीं दे सकता है, तो कनेक्शन न करें।
- Approve: ग्राहक द्वारा पढ़े जाने वाले किसी भी विवरण को एक व्यक्ति द्वारा भेजा जाएगा, जब तक कि टियर और साक्ष्य इसके विपरीत न कहें।
- Undo (वापस लेना): आप देख सकते हैं कि क्या भेजा गया था, जो आपने संग्रहीत किया है उसे हटा सकते हैं, और ग्राहक को बता सकते हैं कि क्या हुआ। यदि आप इसे ढूंढ नहीं सकते हैं, तो आप इसे वापस नहीं ले सकते।
उपयोग को श्रेणीबद्ध करें। एक ड्राफ्ट जो कभी कार्यालय से बाहर नहीं जाता है, वह उस एजेंट की तुलना में निचली श्रेणी का है जो अपने आप उत्तर देता है। श्रेणी के साथ नियंत्रण भी बदलने चाहिए। जो कंपनी प्रत्येक एजेंट के लिए एक ही नियंत्रण का उपयोग करती है, उसने किसी चीज़ को श्रेणीबद्ध नहीं किया है। उसने बस एक डिफॉल्ट विकल्प चुन लिया है।
अवधारण (retention) पर विक्रेता के उत्तर को सरल भाषा में पढ़ें। प्रॉम्प्ट कितने समय तक रखे जाते हैं। विक्रेता के यहाँ कौन उन्हें खोल सकता है। जब कोई ग्राहक आपसे उन्हें हटाने के लिए कहता है तो आप क्या करते हैं। यदि उत्तर किसी ऐसी नीति का लिंक हैं जिसे आपकी कंपनी में किसी ने नहीं पढ़ा है, तो नियंत्रण अभी लागू नहीं हुआ है। किसी से इसे पढ़वाएं, और अपने शब्दों में चार लाइनें लिखें।
एक छोटी कंपनी अभी क्या कर सकती है
शुरू करने के लिए आपको किसी बड़े कार्यक्रम की आवश्यकता नहीं है। आपको एक पृष्ठ पर वे चार लाइनें चाहिए जिन्हें ग्राहक डेटा को छूने वाले लोगों ने वास्तव में देखा हो। ग्राहक डेटा को ऐसे किसी भी टूल से दूर रखें जो उस पृष्ठ पर नहीं है। महीने में एक एजेंट की समीक्षा करें, बाजार के हर टूल की नहीं।
यदि किसी प्रोजेक्ट को एक छोटा काम करने के लिए पूरे ग्राहक इतिहास की आवश्यकता है, तो काम का दायरा सीमित करें। जोखिम डेटा के विस्तार में है, न कि केवल एजेंट की बुद्धिमत्ता में। संकीर्ण दृष्टिकोण के साथ एक सीमित काम ही सबसे पहले चलाने योग्य होता है।
एजेंट को काम करने की अनुमति देने से पहले निःशुल्क Risk Ladder का उपयोग करें, और उसके आसपास के कार्यों को व्यवस्थित करने के लिए Automate, Assist, Escalate का उपयोग करें। इसके आठ चरण AI strategy for business में दिए गए हैं। Collapse or Collapse इस बात का विस्तृत तर्क है: एक व्यक्ति एक परिणाम का मालिक होता है और उसे पूरा करने के लिए एजेंट चलाता है।
इस हफ़्ते करने की एक बात
जिस एजेंट पर आप विचार कर रहे हैं, उसके लिए उन ग्राहक फ़ील्ड्स को सूचीबद्ध करें जिन्हें वह देख पाएगा। हर उस फ़ील्ड को काट दें जिसकी कार्य के लिए आवश्यकता नहीं है। यदि आप यह नहीं बता सकते कि शेष फ़ील्ड्स कहाँ जाएँगी, तो कनेक्शन तब तक रोक दें जब तक आप ऐसा करने में सक्षम न हो जाएँ।
यह उत्तर कहाँ से आता है
यह उत्तर AI for Business Leaders के The Risk Ladder पर आधारित है।
आपकी कंपनी के अपने कुछ विशिष्ट विवरण होंगे। अपने शब्दों में कोई अनुवर्ती प्रश्न पूछने के लिए, Ask Vinay's books का प्रयास करें।
Vinay Pasricha GoodSpace AI के संस्थापक और छह किताबों के लेखक हैं, जिनमें AI for Business Leaders भी शामिल है।
AI for Business Leaders में और गहराई से जानें
यह उत्तर संक्षिप्त संस्करण है। संपूर्ण तर्क, और इसके पीछे की विधि, पुस्तक में दी गई है।