OpenAI B2B ಸಿಗ್ನಲ್ಸ್

ಇಂದು ನಾವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ AI ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುವ OpenAI Signals⁠ ಎಂಬ B2B Signals ಎಂಬ ವ್ಯವಹಾರ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಆರಂಭಿಕ ಸೂಚನೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಅವುಗಳಿಗೆ AI ಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಕೆಲಸದಾದ್ಯಂತ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದಲೂ ಆಗಿದೆ.

B2B Signals ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಬಳಕೆಯ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ, ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನಿಯಮಿತ ಅಳತೆಗಳ ಸಮೂಹವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ವ್ಯವಹಾರ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು—AI ಬಳಕೆಯ 95ನೇ ಪರ್ಸಂಟೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವವು—ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಸುಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಂತರವು ಸಂಯುಕ್ತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಆರಂಭಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಆಳದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಪ್ರಮುಖಾಂಶಗಳು

• ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಸಂಯುಕ್ತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಆರಂಭಿಸಿದೆ: ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನಿಗೆ 3.5 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ, ಒಂದು ವರ್ಷದ ಹಿಂದೆ ಇದು 2 ಪಟ್ಟು ಇತ್ತು. 
• ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ: ಸಂದೇಶಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರದ ಕೇವಲ 36% ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನದ ಬಹುಪಾಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. 
• ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಳವಡಿಕೆಯ ಸೂಚಕವಾಗುತ್ತಿವೆ: ಸುಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತರವು ಅತಿದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ 16 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು Codex ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತಿವೆ. 
• ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಸರಿಸಾಟಿಗೆ ಬರಲು, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆಯ ಆಳವನ್ನು ಅಳೆಯಬೇಕು, ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು, ಸಮರ್ಥಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕು, ಫಲ ನೀಡುವುದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಚಾಟ್ ಆಧಾರಿತ ಸಹಾಯದಿಂದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವತ್ತ ಸಾಗಬೇಕು.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಹೆಚ್ಚಾಗಲು ಆರಂಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಮುನ್ನಡೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ

ಸೀಟ್‌ಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತ ಮಾತ್ರ. ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸೂಚನೆ ಎಂದರೆ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು AI ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾದ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದು. ಈ ಚಾರ್ಟ್ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕರಿಂದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು, 95ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು 50ನೇ ಪರ್ಸೆಂಟೈಲ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಟೋಕನ್‌ಗಳು ವ್ಯವಹಾರ ಮೌಲ್ಯದ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಪಕವಾಗಿದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ಟೋಕನ್ ಪ್ರಮಾಣವು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು AI ಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇದರಿಂದ ಅದು AI ಬಳಕೆಯ ಆಳ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು AI ಯಿಂದ ಬೇಡುವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಆಗುತ್ತದೆ.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಿಂತ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನಿಗೆ 3.5 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂತರವು 04.2025ರಲ್ಲಿ 2x ಇದ್ದುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ, ಇದು AI ಅನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಆಳವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಮುನ್ನಡೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲ ಕೆಲಸವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನದ ಮುಖ್ಯ ಭಾಗವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದೇಶ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆಳವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯಿಗಿಂತ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನಿಗೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಂತರದ ಬಹುಭಾಗವನ್ನು ಸಂದೇಶಗಳ ಪ್ರಮಾಣವೊಂದರಿಂದ ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಚಾರ್ಟ್ 3.5x ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಅಂಶಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯಷ್ಟೇ ದರದಲ್ಲಿ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದರೂ, ಅದು 3.5x ಅಂತರದ ಕೇವಲ 36% ಮಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.

ಉಳಿದಿರುವ ಅಂತರವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾದ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಮಿಕರು AIಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಾರಭರಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಮುಂಚೂಣಿ ಪ್ರಯೋಜನವು ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ Codex ಬಳಕೆ 16 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿರುವುದು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ

ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಅತ್ಯಧಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. Codex ಅತಿದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಮಿಕರು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಮಿಕನಿಗೆ 16 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ChatGPT ಏಜೆಂಟ್, ChatGPT ನಲ್ಲಿನ ಆಪ್‌ಗಳು, ಡೀಪ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು GPTs ಕೂಡ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಅಂತರಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕಾರ್ಮಿಕರು ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಂಚಲು, ಕಂಪನಿಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪ್‌ಲೋಡ್, ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮುನ್ನಡೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಾಧನಗಳು ಬಹುತೇಕ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪರಿಚಿತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣತಿ, ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳದ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು AI ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೌಕರ್ಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಅತಿದೊಡ್ಡ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮುನ್ನಡೆಯು ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಆಗಲಿದೆ

ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವು ಅತಿದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಿಂತ ಏಳು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅವರು AI ಕುರಿತು ತಮ್ಮ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅದು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದು ಸೇರಿದೆ. ಅಂತರದ ಗಾತ್ರವು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಾಧನ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿನ ವಿಶಾಲ ಅಂತರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೂಡ ದೊಡ್ಡ 4x ಅಂತರವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವು ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕಾರ್ಯಗಳು AI ಯ ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಪರಿಚಿತ ಬಳಕೆಗಳಾಗಿವೆ.

AI ಬಳಕೆ ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ

ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವು ChatGPT ಯ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. IT & ಭದ್ರತಾ ಸಂದೇಶಗಳ 60% ಹೇಗೆ-ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂದೇಶಗಳ ಬಹುತೇಕ ಅರ್ಧವು ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸಂದೇಶಗಳ ಹತ್ತನೇ ಒಂದು ಭಾಗವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.

ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಉದ್ಯೋಗಸ್ಥಳದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬ ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. GDPval⁠ ಎಂಬುದು 44 ವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದ್ದು, ದಾಖಲೆಗಳು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳು, ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಮುಂತಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. AI ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವಿಭಾಗದ ಮುಖ್ಯ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ.

ಉದ್ಯಮ ನಾಯಕತ್ವವು ಒಂದು ಆಯಾಮಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ: ChatGPT, Codex ಮತ್ತು API ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಲಯಗಳು ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ

AI ಅಳವಡಿಕೆಯ ಏಕೈಕ ಲೀಡರ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಇಲ್ಲ. ಬಳಸಿದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ವೃತ್ತಿಪರ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸೇವೆಗಳ ವಲಯವು Codex ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು API ತೀವ್ರತೆ ಎರಡರಲ್ಲಿಯೂ ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ-ಸಂಯೋಜಿತ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಪೇಕ್ಷವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ವಿಮೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ChatGPT ಸ್ವೀಕಾರದಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ, ಆದರೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸೇವೆಗಳು ಸಂದೇಶಗಳ ಅತ್ಯಧಿಕ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಪ್ರತಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಹೆಲ್ತ್ ಕೇರ್ API ತೀವ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿವೆ, ಇತರ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ.

ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಉದ್ಯಮ ನಾಯಕತ್ವವು ಏಕ-ಆಯಾಮೀಯವಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ವಲಯಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ಮೂಲಕ AI ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಂತೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಇತರವು ವ್ಯಾಪಕ ChatGPT ಸ್ವೀಕಾರ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾದ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರರ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿವೆ.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗಳು API ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ-ಮುಖಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುತ್ತಿವೆ

ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು API ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಬಳಕೆ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಹಾಯಕರು, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಉಪಕರಣಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ, ಸಂಶೋಧನಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಸೇರಿವೆ.

ಈ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಪ್ರಯೋಗದ ಹಂತವನ್ನು ಮೀರಿ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ವಿವಿಧ ಗ್ರಾಹಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಹಾಗೂ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು OpenAI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು

OpenAI ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯ ಹಂತಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ, ಪ್ರಯೋಗದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆ ಹಂತದವರೆಗೆ ಅಳವಡಿಕೆ ಹೇಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ಈ ನಿಯೋಜನೆಗಳಾದ್ಯಂತ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಿಂತ ಸಂಘಟನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ ಮಾಪನ, ಆಡಳಿತ, ಸಾಧ್ಯತೆ, ಪರಿಣಾಮದ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇವುಗಳು AI ಅನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಅಗತ್ಯವಾಗಿವೆ.

AI ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಆಳಗೊಳಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇಂದಿನಿಂದಲೇ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹೆಜ್ಜೆಗಳಾಗಿ ಐದು ಪದ್ಧತಿಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಮನಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ.

1. ಪ್ರವೇಶದ ಜೊತೆಗೆ ಬಳಕೆಯ ಆಳವನ್ನೂ ಅಳೆಯಿರಿ.
   ಸಂಬಂಧಿತ ಸೂಚನೆಯು ಎಷ್ಟು ನೌಕರರು AI ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ತಂಡಗಳು AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂಬುದೂ ಆಗಿದೆ. AI ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆಯೇ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು.
2. ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಆಡಳಿತವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
   ಮುಂಚೂಣಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಆಡಳಿತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾಗಿಸಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಯಾವಾಗ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸಲಹೆ ನೀಡಬೇಕು, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳು ಬೇಕಾಗಿವೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಆಡಳಿತವು ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮಾರ್ಗವಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಗೌಣ ಯೋಜನೆಯಂತೆ ಅಲ್ಲ.
   AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಕ್ಷಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರದ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಪಾತ್ರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ, ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳು, ಹ್ಯಾಕಥಾನ್‌ಗಳು, ಆಂತರಿಕ ಚಾಂಪಿಯನ್ಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಮೀಸಲಾದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು, ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಹಾಗೂ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ರಿಪೊಸಿಟರಿ ಮೂಲಕ ನಿಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತಾರೆ. 
4. ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂಡಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ.
   ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯಂತ ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆ ಕೆಲವೇ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಆ ತಂಡಗಳು ಯಾವ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು, ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು. ನಾಯಕರು ಈ ತಂಡಗಳನ್ನು ಐಡೆಂಟಿಫೈ ಮಾಡಬೇಕು, ಅವರ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಕಾರಣವಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಉಳಿದ ಭಾಗದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ AI ಬಳಕೆಯ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು. 
5. ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವತ್ತ ಸಾಗಿರಿ.
   ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರಿಂದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದತ್ತ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಹಿಸಲಾದ ಕೆಲಸವು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಹರಡುತ್ತಿದೆ. Codex ಮೂಲಕ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಬಹುದು, ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಾದ್ಯಂತ ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಿಡಬಹುದು, ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಸ್ಥಿರ ಸಹಾಯಕನಾಗಿ ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು AI ಗೆ ವಹಿಸಲು ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತಿವೆ.

ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಷ್ಕರ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಥವಾ AI ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸಿದರೆ, [ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಲು ನಾವು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ].