AI गवर्नेंस के लिए एंटरप्राइज़ गाइड: तीन विश्वास कारक जिन्हें अनदेखा नहीं किया जा सकता है
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AI गवर्नेंस के लिए एंटरप्राइज़ गाइड: तीन विश्वास कारक जिन्हें अनदेखा नहीं किया जा सकता है
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IBM Institute for Business Value ब्रांडिंग के साथ शीर्षक स्लाइड। उपशीर्षक: तीन विश्वास कारक जिन्हें अनदेखा नहीं किया जा सकता।
बड़े टाइपोग्राफी के साथ बाईं ओर संरेखित शीर्षक, दाईं ओर सार पर्पल/नीला ज्यामितीय कलाकृति, नीचे बाईं ओर IBM लोगो
जेनरेटिव AI पर IBM IBV रिसर्च सीरीज का परिचय। रिपोर्ट दुनिया भर के संगठनों के लिए जेनरेटिव AI के अवसरों और चुनौतियों के बारे में एक चल रही श्रृंखला का हिस्सा है।
बाईं ओर टेक्स्ट और दाईं ओर बैलेंस स्केल और कनेक्टेड आइकन के साथ गवर्नेंस-थीम्ड इलस्ट्रेशन वाला दो-कॉलम लेआउट
77% व्यावसायिक नेता कहते हैं कि जनरेटिव AI बाजार के लिए तैयार है। जेन AI कोडिंग समय को कम कर रहा है, इंटरैक्शन को व्यक्तिगत बना रहा है, साइबर सुरक्षा को स्वचालित कर रहा है। AI-संबंधित जोखिम बढ़ रहे हैं: अनुपालन, डेटा पूर्वाग्रह, विश्वसनीयता और विश्वास की हानि। गवर्नेंस नैतिक और मानवीय मूल्यों के अनुरूप ढांचे स्थापित करती है।
शीर्ष पर पूर्णता के विभिन्न स्तरों को दिखाते हुए सजावटी प्रगति संकेतक सर्कल के साथ दो-कॉलम टेक्स्ट लेआउट
74% उत्तरदाताओं का मानना है कि गवर्नेंस अगले 3 वर्षों में उच्च प्रभाव डालेगी जैसे-जैसे जेन AI अपनाने की बाधाएं दूर होंगी। हालांकि, केवल 21% का मानना है कि उनके संगठन की गवर्नेंस परिपक्वता अग्रणी है।
प्रमुख निष्कर्षों के साथ बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर 74% और 21% आंकड़ों के साथ एक बड़ा वेन डायग्राम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
नियामक और अनुपालन जोखिमों पर केंद्रित 63% CRO और CFO। 60% CEO अतिरिक्त AI नीतियों को अनिवार्य करने पर विचार कर रहे हैं। हालांकि, केवल 29% CRO और CFO कहते हैं कि इन जोखिमों को पर्याप्त रूप से संबोधित किया गया है। 27% सार्वजनिक कंपनियों ने SEC फाइलिंग में AI विनियमन को जोखिम के रूप में उद्धृत किया।
बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर 63%, 60% और 29% आंकड़ों के साथ स्टैक्ड सर्कल इन्फोग्राफिक
विश्वास कारक 1: जवाबदेही (AI गवर्नेंस का प्रभारी कौन है?)। विश्वास कारक 2: पारदर्शिता (आप डेटा के स्रोतों का मूल्यांकन कैसे करते हैं और उनके बारे में क्या साझा किया जाता है?)। विश्वास कारक 3: व्याख्यात्मकता (आप AI सिस्टम और मॉडल के आउटपुट की व्याख्या कैसे करते हैं?)।
आइकन हेडर के साथ तीन-कॉलम लेआउट, प्रत्येक कॉलम वर्णन टेक्स्ट के साथ एक विश्वास कारक को समर्पित
पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता और उद्गम को परिभाषित करता है। गवर्नेंस AI जीवनचक्र के सभी चरणों में निर्देशित करने, मूल्यांकन करने, निगरानी करने और सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता और उद्गम पर निर्भर करती है।
शीर्ष पर प्रक्रिया प्रवाह संकेतकों के साथ पूर्ण-चौड़ाई तीन-कॉलम टेक्स्ट लेआउट
60% C-suite अधिकारियों ने स्पष्ट रूप से परिभाषित जेन AI चैंपियन नियुक्त किए हैं। 59% के पास संगठन-व्यापी AI एकीकरण के लिए जिम्मेदार प्रत्यक्ष रिपोर्ट है। 80% के पास AI या जेन AI के लिए समर्पित एक अलग जोखिम कार्य है।
ट्रस्ट फैक्टर 1 बैनर के साथ सेक्शन ओपनर, बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर वर्कफ्लो/अनुमोदन इलस्ट्रेशन
47% ने एक जेनरेटिव AI नैतिकता परिषद स्थापित की है। AI नैतिकता पर खर्च 2022 में 2.9% से बढ़कर 2024 में 4.6% हो गया, 2025 में 5.4% तक पहुंचने की उम्मीद है। 68% CEO कहते हैं कि जेन AI के लिए गवर्नेंस को डिज़ाइन चरण में ही शामिल किया जाना चाहिए।
वर्ष-दर-वर्ष प्रगति दिखाते खर्च वृद्धि आंकड़े कॉलआउट के साथ तीन-कॉलम टेक्स्ट लेआउट
5 कार्य आइटम: 1) AI गवर्नेंस का नेतृत्व करने के लिए वरिष्ठ-स्तरीय कार्यकारी को सशक्त बनाएं। 2) जिम्मेदार AI विकास और तैनाती को प्राथमिकता दें। 3) सुनिश्चित करें कि वरिष्ठ नेतृत्व सिद्धांतों को प्रथाओं के साथ संरेखित करे। 4) गवर्नेंस संरचनाओं के लिए सांस्कृतिक आधार विकसित करें। 5) हितधारकों और पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों के साथ सहयोग को बढ़ावा दें।
बड़ा बायां ओर कार्य-करने-योग्य टेक्स्ट, दाईं ओर तीन कॉलम में पांच क्रमांकित सिफारिशें
Data & Trust Alliance (D&TA) 2020 में Deloitte, GM, IBM, Johnson & Johnson, Mastercard, Meta, Nike, UPS सहित प्रमुख कंपनियों द्वारा स्थापित। 18 उद्योगों में 27 सदस्य। कार्यकारी निदेशक Saira Jesani का उद्धरण।
हल्के नीले पृष्ठभूमि के साथ केस स्टडी सेक्शन ओपनर, दाईं ओर उद्धरण के साथ तीन-कॉलम लेआउट
D&TA ने क्रॉस-इंडस्ट्री डेटा प्रोविनेंस मानकों के लिए 22 मेटाडेटा फील्ड बनाए। IBM ने फाउंडेशनल मॉडल प्रशिक्षण डेटासेट की डेटा क्लीयरेंस के लिए 2024 की शुरुआत में मानकों का परीक्षण किया। परिणाम: तृतीय-पक्ष डेटा के लिए डेटा क्लीयरेंस प्रोसेसिंग समय में 58% कमी, IBM-स्वामित्व वाले डेटा के लिए 62% कमी।
हल्के नीले पृष्ठभूमि के साथ केस स्टडी की तीन-कॉलम टेक्स्ट जारी रखना
दुनिया में उपलब्ध 90% डेटा पिछले दो वर्षों में उत्पन्न हुआ। प्रतिदिन ~400 मिलियन टेराबाइट डेटा बनाया जाता है, 2024 के लिए 150 जेटाबाइट का अनुमान। सर्वेक्षित CEO के लगभग आधे सटीकता और पूर्वाग्रह के बारे में चिंतित।
ट्रस्ट फैक्टर 2 बैनर के साथ सेक्शन ओपनर, बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर पारदर्शिता-थीम्ड इलस्ट्रेशन
चित्र 3 संगठनों को उत्तर देने वाले 8 महत्वपूर्ण प्रश्न प्रस्तुत करता है: कौन जवाबदेह है? क्या डेटा सहमति से एकत्र किया गया था? क्या यह सभी समुदायों का प्रतिनिधित्व करता है? क्या विशेषज्ञ सही डेटा पर सहमत हैं? मॉडल की मनुष्य से तुलना कैसे है? एल्गोरिथ्म में क्या जाता है? मॉडल का कितनी बार ऑडिट किया जाता है? इसका ऑडिट कैसे और किसके लिए किया जाता है?
आइकन के साथ 8 प्रश्न कार्डों के दाईं ओर ग्रिड के साथ बायां टेक्स्ट कॉलम
4 कार्य आइटम: 1) एक बहुविषयक AI गवर्नेंस टीम स्थापित करें। 2) सभी को पारदर्शिता में प्रशिक्षित करें। 3) नियामक अनुपालन से परे प्रश्न पूछें। 4) संगठन के बाहर से विचारों को अपनाएं (OECD सिद्धांत संदर्भित)।
बड़ा बायां ओर कार्य-करने-योग्य टेक्स्ट, तीन कॉलम में चार क्रमांकित सिफारिशें
ग्राहक सेवा के लिए जेन AI का उपयोग करने वाला Australia Post ($5.8B राजस्व, 4,310 स्थान)। हजारों ग्राहक कॉल और कर्मचारी कीस्ट्रोक्स का परीक्षण करने के बाद, जेन AI प्रश्नों को रूट कर रहा है और सवालों का जवाब दे रहा है। लक्ष्य: जेन AI के माध्यम से 40-60% कॉल संभालना। Post ने डेटा समीक्षा की, सख्त डेटा गवर्नेंस प्रक्रियाएं बनाईं।
हल्के नीले पृष्ठभूमि के साथ केस स्टडी, तीन-कॉलम लेआउट, नीचे हाइलाइट किया गया उद्धरण
AI स्वीकृति एक चौराहे पर है। 2024 Edelman Trust Barometer में 35% उत्तरदाता AI नवाचार को स्वीकार करते हैं, लेकिन लगभग 30% इसे अस्वीकार करते हैं। AI की विश्वसनीयता प्रदर्शित करना इसके प्रभाव को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।
ट्रस्ट फैक्टर 3 बैनर के साथ सेक्शन ओपनर, बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर व्याख्यात्मकता-थीम्ड इलस्ट्रेशन
चित्र 4: 78% व्याख्यात्मकता के साथ मजबूत दस्तावेज़ीकरण बनाए रखते हैं। 74% हितधारकों पर पहल के संभावित प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए नैतिक प्रभाव आकलन करते हैं। 70% जोखिम मूल्यांकन और शमन के लिए उपयोगकर्ता परीक्षण करते हैं।
बायां टेक्स्ट कॉलम, दाईं ओर 78%, 74% और 70% दिखाते तीन स्टैक्ड मेट्रिक कार्डों के साथ चित्र 4
3 कार्य आइटम: 1) AI सिस्टम डिज़ाइन करें जो मानव-AI सहयोग और निगरानी की सुविधा दें। 2) AI आउटपुट को प्राथमिकता दें जो व्याख्या योग्य और ऑडिट योग्य हो। 3) कर्मचारियों को प्रोत्साहित करें कि वे बोलें यदि AI आउटपुट भ्रमित करने वाला हो।
बड़ा बायां ओर कार्य-करने-योग्य टेक्स्ट, तीन कॉलम में तीन क्रमांकित सिफारिशें
क्या जेनरेटिव AI पर भरोसा किया जा सकता है? हां, लेकिन केवल तभी जब संगठन प्रतिबद्धता और उत्साह के साथ गवर्नेंस के प्रति दृष्टिकोण अपनाएं। गवर्नेंस को AI जीवनचक्र के प्रत्येक चरण में शामिल किया जाना चाहिए। 79% कहते हैं कि CEO के लिए प्रौद्योगिकी के नैतिक उपयोग के बारे में बोलना महत्वपूर्ण है। AI गवर्नेंस मूल्य सृजन, विकास और नवाचार के लिए एक मुख्य रणनीति है।
गोलाकार मानव-AI इलस्ट्रेशन के साथ बायां शीर्षक, निष्कर्ष तर्कों के साथ तीन-कॉलम टेक्स्ट बॉडी
लेखक: Phaedra Boinodiris (IBM Consulting में विश्वसनीय AI के लिए ग्लोबल लीडर), Brian Goehring (IBM IBV में एसोसिएट पार्टनर और AI रिसर्च लीड), Milena Pribic (एथिकल AI प्रैक्टिसेज में डिज़ाइन प्रिंसिपल), Catherine Quinlan (IBM चीफ प्राइवेसी ऑफिस में VP AI Ethics)। URL के साथ संबंधित रिपोर्ट सूचीबद्ध।
चार-कॉलम लेआउट: लेखक, योगदानकर्ता, IBM IBV विवरण, संबंधित रिपोर्ट
IBM रिसर्च, Forbes, Wall Street Journal, IEEE, OECD, World Economic Forum और Exploding Topics सहित 20 क्रमांकित संदर्भ और उद्धरण।
दो-कॉलम क्रमांकित संदर्भ सूची
कॉपीराइट IBM Corporation 2024। अक्टूबर 2024 में निर्मित। मानक IBM कानूनी अस्वीकरण, ट्रेडमार्क नोटिस और पर्यावरण प्रमाणपत्र (FSC, Green-e)।
शीर्ष पर IBM लोगो, दाएं कॉलम में कानूनी टेक्स्ट, नीचे प्रमाणन लोगो
ibm.co/consulting-ai से लिंक करने वाला QR कोड
नीचे बाईं ओर QR कोड के साथ न्यूनतम बैक कवर
इस स्लाइड और अंतर्निहित प्रस्तुति सामग्री के बारे में सामान्य प्रश्न।
गाइड तीन महत्वपूर्ण विश्वास कारकों पर केंद्रित है: जवाबदेही (AI गवर्नेंस का प्रभारी कौन है), पारदर्शिता (आप डेटा स्रोतों का आकलन कैसे करते हैं और उनके बारे में क्या साझा किया जाता है), और व्याख्या करने की क्षमता (आप AI सिस्टम और मॉडल के आउटपुट को कैसे समझाते हैं)। प्रत्येक कारक में विस्तृत विश्लेषण, आँकड़े और एक समर्पित कार्रवाई गाइड शामिल है।
यह टेम्पलेट C-suite अधिकारियों, AI गवर्नेंस नेताओं, अनुपालन अधिकारियों, मुख्य गोपनीयता अधिकारियों और एंटरप्राइज़ जोखिम प्रबंधन पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें अपने संगठनों के भीतर AI गवर्नेंस रणनीतियों का निर्माण, प्रस्तुतीकरण या संचार करने की आवश्यकता है।
डेक में IBM IBV अनुसंधान डेटा शामिल है जैसे: 74% का मानना है कि गवर्नेंस का 3 वर्षों में उच्च प्रभाव होगा, केवल 21% परिपक्व गवर्नेंस की रिपोर्ट करते हैं, 63% CRO/CFO नियामक जोखिमों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, 60% CEO अतिरिक्त AI नीतियाँ चाहते हैं, AI नैतिकता खर्च 2.9% से बढ़कर 4.6% हो गया, और 78% व्याख्या करने की क्षमता के साथ दस्तावेज़ बनाए रखते हैं।
हाँ, इसमें दो विस्तृत केस स्टडी शामिल हैं: डेटा और ट्रस्ट एलायंस (D&TA) 58-62% दक्षता सुधार के साथ क्रॉस-इंडस्ट्री डेटा प्रोवेनेंस मानकों का प्रदर्शन करता है, और ऑस्ट्रेलिया पोस्ट यह दर्शाता है कि कैसे एक सरकार के स्वामित्व वाला निगम AI पारदर्शिता को लागू करता है, जबकि जेन AI के माध्यम से 40-60% ग्राहक कॉल को संभालने का लक्ष्य रखता है।
प्रस्तुति में 24 पेशेवर रूप से डिज़ाइन की गई स्लाइडें हैं जिनमें शीर्षक, परिचय, कार्रवाई गाइड के साथ तीन विश्वास कारक अनुभाग, दो केस स्टडी, निष्कर्ष, लेखक क्रेडिट और संदर्भ सहित संपूर्ण AI गवर्नेंस फ़्रेमवर्क शामिल है।
हाँ, यह टेम्पलेट एक व्यापक फ़्रेमवर्क प्रदान करता है जिसे आपके संगठन की विशिष्ट AI गवर्नेंस आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है। तीन विश्वास कारक, कार्रवाई गाइड और डेटा बिंदु एक नींव के रूप में काम करते हैं जिसे आप अपने स्वयं के संगठनात्मक डेटा, नीतियों और केस स्टडी के साथ अनुकूलित कर सकते हैं।
प्रस्तुति में एक विशिष्ट बैंगनी और नीले ग्रेडिएंट रंग पैलेट, अमूर्त ज्यामितीय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सुसंगत आइकनोग्राफी और एक स्पष्ट टाइपोग्राफिक पदानुक्रम के साथ IBM का स्वच्छ, पेशेवर डिज़ाइन है। डिज़ाइन कार्यकारी दर्शकों के लिए पठनीयता के साथ दृश्य प्रभाव को संतुलित करता है।
प्रत्येक विश्वास कारक में एक समर्पित कार्रवाई गाइड शामिल है: जवाबदेही 5 चरण प्रदान करती है (कार्यकारी नेतृत्व, जिम्मेदार AI, सांस्कृतिक आधार), पारदर्शिता 4 चरण प्रदान करती है (बहु-विषयक टीमें, प्रशिक्षण, अनुपालन से परे जाना), और व्याख्या करने की क्षमता 3 चरण देती है (मानव-AI सहयोग, ऑडिट करने योग्य आउटपुट, कर्मचारी सशक्तिकरण)।
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