नवाचारी संगठनों को यह समझ में आता है कि एजेंटिक एआई कितना उपयोगी हो सकता है और इसका उपयोग करने के लिए जल्दी से तैयार हो जाना चाहते हैं—और खोज सबसे स्पष्ट और तुरंत परिवर्तनीय लाभों में से एक है। आज अग्रणी कंपनियाँ आंतरिक एआई खोज का कार्यान्वयन कर रही हैं ताकि काम के कुछ सबसे बुनियादी और समय-खराब पहलुओं को हल किया जा सके: जानकारी की खोज, अपडेट मेमो बनाना, और परियोजनाओं, ग्राहकों और टीमों के बारे में नवीनतम विवरण प्राप्त करना।
एक एआई आंतरिक खोज उपकरण विभिन्न स्वरूपों और डेटा-भांडारों में संग्रहीत जानकारी को खोज करने योग्य बनाता है; इसके बाद इसे असंगत जानकारी के आधार पर प्रश्नों का उत्तर देने के लिए प्रेरित किया जा सकता है। हालांकि यह स्वभाव में सरल है, फिर भी यह नवीन है क्योंकि यह बातचीत और क्रियाशील उत्तर में हजारों टेराबाइट्स के डेटा को संग्रहित, पुनःप्राप्त, मूल्यांकन, उद्धरण और अनुवाद की प्रक्रिया को आवश्यक बनाता है। इन कार्रवाइयों को एआई में नवीनतम प्रगतियों के लिए धन्यवाद संभव हो पाया है—और इन टूल्स की कार्यक्षमता हर दिन तेजी से प्रभावित कर रही है।
इस कारण से, इसमें कोई सवाल नहीं है कि आंतरिक एआई खोज लगभग हर संगठन में एक मानक आवश्यकता होगी जो एआई के युग में प्रतिस्पर्धा करना चाहता है। यह जानकारी की तेजी से गतिशीलता को सुविधाजनक बनाता है और दलों को तेजी से प्रगति करने और अधिक उत्पादक होने के लिए सक्षम बनाता है, जबकि कर्मचारियों के जाने पर बोझ को भी कम करता है।
सभी क्रांतिकारी तकनीकों के साथ, आंतरिक एआई खोज नई विचारणाएँ प्रस्तुत करती है। उपकरण के उपयोग और उपयोग को मार्गदर्शित करने के लिए एक समर्पित एआई खोज नीति का विकास जोखिम को सीमित करने में मदद कर सकता है, जबकि यह प्रदान किए गए बड़े उत्पादकता लाभों से वंचित नहीं करता। यह लेख आपके आईटी और कानूनी टीमों को ऐसा ही करने में मदद करेगा।
आपकी कंपनी के भीतर जानकारी के प्रवाह को संतुलित करने वाले गवर्नेन्स फ्रेमवर्क का एक प्रमुख कारक आपके एआई खोज नीति को आकार देने में योगदान करता है। यह न केवल यह प्रभावित करता है कि आप कौन सा उत्पाद चुनते हैं बल्कि आपके संगठन में डेटा कैसे संरचित, एक्सेस और संरक्षित किया जाता है।
आंतरिक एआई खोज टूल सामान्यतः या तो शीर्ष-नीचे या बॉटम-अप गवर्नेन्स फ्रेमवर्क में कार्य करते हैं।
टॉप-डाउन कार्यान्वयन मॉडलों के मामले में, आईटी टीमें—संगठन की नेतृत्व के साथ साझेदारी में—विभिन्न विभागों, टीमों और स्तरों पर लागू होने वाले अनुमति और प्रमाणन नियमों का निर्णय लेती हैं, जिन्हें उन्हें उपयुक्त समझकर एक्सेस लॉक और अनलॉक किया जाता है। इन बाधाओं का उद्देश्य गोपनीय जानकारी या अन्य विवरणों के 'लीकेज' को रोकना है जो संवेदनशील हो सकते हैं या बस विभिन्न व्यक्तियों के लिए प्रासंगिक नहीं हो सकते। इसके अतिरिक्त, इन उपकरणों को लागू करने में अत्यधिक महंगा होने के साथ-साथ, उन्हें बहुत सारी प्रारंभिक कार्य और अपलोड समय की आवश्यकता होती है जो—परियोजना पर व्यक्तियों की प्रतिबद्धता के बावजूद—अनपेक्षित सामग्री को छोड़ सकते हैं या अनजाने में साझा हो सकते हैं।
रीड एआई बॉटम-अप दृष्टिकोण अपनाता है। एक बॉटम-अप कार्यान्वयन रणनीति के साथ, कंपनियां यह निर्धारित करने के लिए प्रतिबंध या ढांचा निर्धारित कर सकती हैं कि केंद्रीकृत डेटाबेस में कौन सी जानकारी संग्रहीत की जा सकती है और कौन नहीं, लेकिन यह कर्मचारियों को एक-एक मामले में निर्णय लेने का नियंत्रण देता है।
उसी तरह से जैसे हर ज्ञान कर्मी को एक ईमेल को एक सहयोगी या बड़ी टीम को फॉरवर्ड करने के लाभों और जोखिमों के बारे में अच्छी तरह से पता है, और आज लोग 'क्लोज फ्रेंड्स' या 'सभी फ़ॉलोवर्स' को फोटो पोस्ट करने के बीच के अंतर को पहचानते हैं, वही नियम लागू होते हैं। यह व्यक्ति पर निर्भर करता है कि क्या Google डॉक या मीटिंग रिपोर्ट को साझा करना है और इस प्रकार उस आइटम की जानकारी को आंतरिक एआई खोज के भीतर खोज योग्य बनाना चाहिए।
रीड एआई एक बॉटम-अप गवर्नेन्स फ्रेमवर्क का उपयोग करता है क्योंकि हमारा मानना है कि टॉप-डाउन रणनीति नौकरशाही के स्तर को बढ़ाती है जबकि यह वास्तव में बेहतर सुरक्षा प्रदान नहीं करती। टॉप-डाउन टूल्स बहुत महंगे होते हैं और आईटी टीमों से अत्यधिक काम और जिम्मेदारी की आवश्यकता होती है। यहां तक कि सबसे सावधान कार्यान्वयन के साथ, उच्च-स्तरीय, केंद्रीकृत दृष्टिकोण में अंतराल छोड़ देता है, जिससे हर घटना का पूर्वानुमानित और रोका जाना कठिन हो जाता है जिसमें अनजान डेटा सामने आ सकता है।
कोई भी आईटी नेता जो भी मार्ग लेता है, आंतरिक एआई खोज नीति उस दृष्टिकोण को प्रस्तुत करनी चाहिए, निर्णय की व्याख्या तथा जोखिम की रूपरेखा तैयार करनी चाहिए—आदर्श रूप से एक विभाग, टीम, और व्यक्ति स्तर पर।
सभी महान समाधानों की तरह, सभी आंतरिक एआई खोज टूल समान नहीं होते। हालांकि कुछ कंपनियां, जैसे रीड एआई, गोपनीयता और सुरक्षा को प्राथमिकता देती हैं, ये मानक अभी तक एकरूप नहीं हैं।
ये प्रश्न यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि क्या मंच आपके संगठन की सुरक्षा, गोपनीयता, और अनुपालन जरुरतों के साथ मेल खाता है:
जबकि रीड एआई इन सभी चिंताओं को संबोधित करता है, सभी एआई खोज प्रदाता डेटा सुरक्षा को समान डिग्री तक प्राथमिकता नहीं देते हैं। एक कठोर क्रय प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि केवल भरोसेमंद, सुरक्षित, और अनुपालक उपकरण ही आपकी कंपनी के कार्यप्रवाह में एकीकृत हैं।
आपके उद्योग के साथ-साथ जहां आपकी कंपनी स्थित है, आपके पास विभिन्न कानूनी और नियामक आवश्यकता होगी। कॉपीराइट, डेटा सुरक्षा, और गलत जानकारी के आसपास के स्थानीय, राष्ट्रीय, और अंतरराष्ट्रीय कानून वे न्यूनतम आवश्यकताएं बनाएंगे जो आपकी कंपनी पूरा करना चाहेगी और इसलिए किसी भी एआई खोज नीति की नींव बनाएंगे। आगे बढ़ने से पहले इन बातों पर विचार करने के प्रयासीं और बार काउंसल के साथ या बाहर के कानूनी सलाहकार के साथ समीक्षा करने के लिए सुनिश्चित करना चाहिए।
यहां तक कि सबसे उन्नत एआई खोज उपकरण भी उचित उपयोगकर्ता प्रशिक्षण के बिना कम हो सकते हैं। आपकी खोज नीति में इन स्तंभों को संबोधित करने में विफलता अनावश्यक जोखिम पेश कर सकती है और कर्मचारियों को उपकरण का पूरी क्षमता से उपयोग करने से रोक सकती है।
टॉप-डाउन कार्यान्वयन के लिए, प्रशिक्षण को स्पष्ट रूप से यह बताना चाहिए कि विभिन्न भूमिकाओं और विभागों के लिए कौन सी जानकारी एक्सेस करने योग्य है। गोपनीयता पर भी ध्यान देना चाहिए, जैसे यदि कोई कर्मचारी अनजाने में उनके लिए अभिप्रेत नहीं की गई जानकारी के कुछ टुकड़े पर पहुंच जाता है तो क्या करना चाहिए।
बॉटम-अप दृष्टिकोण का लाभ यह है कि यह एक मानक मानसिक मॉडल का अनुसरण करता है जिसे अधिकांश लोग अन्य ऐप्स और सेवाओं से पहचानते हैं, जिनमें ईमेल और सोशल मीडिया शामिल हैं। यह संगठन पर कम जिम्मेदारी डालता है कि वह प्रशिक्षण बनाए, निर्धारित करे, और अनिवार्य करे।
जब प्रशिक्षण वांछनीय होता है तो यह प्लेटफ़ॉर्म को नेविगेट करने और इसकी विशेषताओं को प्रभावी तरीके से उपयोग करने के तरीके को संबोधित करना चाहिए। प्रेरणा सर्वोत्तम प्रथाएं कर्मचारियों को बेहतर रिजल्ट प्राप्त करने में मदद कर सकती हैं, जिससे उनकी खोज और अधिक कुशल हो जाती है। गोपनीयता की चिंताओं को संबोधित करना, जैसे यदि कोई कर्मचारी अनजाने में उनके लिए निर्दिष्ट नहीं किए गए जानकारी के कुछ टुकड़े पर पहुंच जाते हैं तो उन्हें क्या करना चाहिए, यह संभवतः एक टॉप-डाउन दृष्टिकोण के साथ उपयोगी है।
आपकी आंतरिक एआई खोज नीति में मुख्य प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) सेट करना सुनिश्चित करता है कि जिन एआई मॉडलों का आप उपयोग करते हैं वे सटीक, कुशल, और एक मजबूत निवेश प्रतिफल प्रदान करते हैं। अच्छी तरह से परिभाषित केपीआई टीमों को उनके एआई खोज उपकरण की सफलता को मापने और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
सबसे प्रासंगिक केपीआई निर्धारित करने के लिए, अपनी समग्र व्यवसाय रणनीति से परामर्श करें और उन समस्याओं की पहचान करें जो आप एआई खोज उपकरण के साथ संबोधित करने की आशा करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपकी टीम की दक्षता में सुधार करना आपका लक्ष्य है, तो आप औसत समाधान समय को केपीआई के रूप में स्थापित कर सकते हैं।
विस्तृत केपीआई जो उद्यम-व्यापी खोज को अपनाने का मूल्यांकन करते हैं:
संभव है कि टीमों के पास पहले से ही कुछ नीति हो जो एआई के अनुप्रयोग और उपयोग को मार्गदर्शित करती हो, और कानूनी टीम—तथा कर्मचारी—समझते हों कि इन नीतियों में निवेश जारी रहने के साथ-साथ वे बदलेंगे।
मार्वल के अंकल बेन ने सही कहा था, "महान शक्ति के साथ महान जिम्मेदारी आती है।" अपने भीतर के एआई खोज नीति का विकास (या अपने मौजूदा एआई गवर्नेन्स नीति का विस्तार) नेतृत्व और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए स्पष्टता और मार्गदर्शन प्रदान करता है। यह आपकी कंपनी को इस तकनीक का अधिकतम लाभ उठाने में मदद करेगा जबकि जोखिम को यथासंभव कम कर देगा।
इसकी बॉटम-अप गवर्नेन्स और गोपनीयता और डेटा प्रबंधन के अद्वितीय प्रतिबद्धता के साथ, रीड एआई आंतरिक खोज को अधिक स्मार्ट, तेजी से, सुरक्षित, और अधिक सुरक्षित बनाता है।
रीड एआई एक बॉटम-अप गवर्नेन्स फ्रेमवर्क का उपयोग करता है क्योंकि हमारा मानना है कि टॉप-डाउन रणनीति नौकरशाही के स्तर को बढ़ाती है जबकि यह वास्तव में बेहतर सुरक्षा प्रदान नहीं करती।
© 2025 Read AI, Inc.
%2C%20Color%3DOriginal.png)
