01 · समस्या
डिलिवरेबल्स से पहले प्रदर्शन को परिभाषित करें।
सिस्टम अनुरोधित संपत्ति को उस अवलोकनीय व्यवहार या परिणाम से अलग करता है जिसे बदलने की आवश्यकता है।
लर्निंग रीवायर्ड लैब™ निर्णय मानक™
तेज़ आउटपुट सस्ता है। सुरक्षित निर्णय ऐसा नहीं है।
AI को केवल एक उत्तर उत्पन्न नहीं करना चाहिए। महत्वपूर्ण सीखने और प्रदर्शन निर्णयों के लिए, सिस्टम को यह दिखाना चाहिए कि वह क्या जानता है, क्या मानता है, कितनी आत्मविश्वास से भरा है, क्या सिफारिश को बदल सकता है, और लॉन्च के बाद निर्णय को साबित करने के लिए क्या साक्ष्य होगा।
मानक
AI-सहायता प्राप्त सिफारिश को विश्वास अर्जित करने से पहले सात आवश्यकताएँ।
02 · साक्ष्य
दिखाएँ कि निर्णय किस पर आधारित है।
साक्ष्य को धारणाओं, रायों, प्राथमिकताओं और स्रोत सामग्री से अलग रिकॉर्ड किया जाता है।
03 · विकल्प
स्पष्ट उत्तर को गलत साबित करने की कोशिश करें।
चैलेंज मोड यह परीक्षण करता है कि क्या प्रक्रिया, वातावरण, उपकरण, प्रोत्साहन, सुदृढ़ीकरण, पहुंच, या अभ्यास उस अंतर को प्रशिक्षण से बेहतर तरीके से समझाते हैं।
04 · आत्मविश्वास
अनिश्चितता को स्पष्ट होना चाहिए।
एक सिफारिश आत्मविश्वास का संकेत देती है और उस गायब जानकारी का नाम देती है जो इसे बदल सकती है।
05 · ट्रेस
यह बनाए रखें कि निर्णय क्यों बदला।
निर्णय ट्रेस अनुरोध से निदान, हस्तक्षेप, और साक्ष्य तक की गति को रिकॉर्ड करता है, केवल अंतिम आउटपुट को बनाए रखने के बजाय।
06 · हैंडऑफ़
उत्पादन तर्क को विरासत में लेता है।
लेखन संक्षेप प्रदर्शन समस्या, सीमाएँ, साक्ष्य, सफलता का माप, और डिज़ाइन आवश्यकताओं को उस किसी भी उपकरण में ले जाता है जो प्रतिक्रिया बनाता है।
07 · प्रमाण
शिपिंग लूप को बंद नहीं करता।
कार्यस्थल व्यवहार और व्यावसायिक साक्ष्य मूल निर्णय से फिर से जुड़ते हैं ताकि सिफारिश को मान्य, संशोधित, या अस्वीकार किया जा सके।
Learning Rewired Lab™ का नियम: कोई भी सिफारिश उस साक्ष्य से अधिक निश्चित नहीं दिखनी चाहिए जो इसे समर्थन करती है।
यह क्यों महत्वपूर्ण है
AI-समृद्ध पेशे में दुर्लभ कौशल निर्णय लेना है।
जब सॉफ़्टवेयर मिनटों में एक पाठ्यक्रम उत्पन्न कर सकता है, तो उत्पादन गति प्राथमिक विभेदक नहीं रहती। लाभ उन लोगों और प्रणालियों की ओर बढ़ता है जो सही समस्या की पहचान कर सकते हैं, खराब अनुरोधों का विरोध कर सकते हैं, सही हस्तक्षेप चुन सकते हैं, तर्क को स्पष्ट कर सकते हैं, और यह साबित कर सकते हैं कि क्या बदला।