ఉత్పాదక AI: మార్కెటింగ్ అద్భుతం లేదా ముప్పు?

డేటా భద్రత మరియు గోప్యత

డేటా గోప్యత మరియు భద్రతా సమస్యల కారణంగా చాలా సంస్థలు ఉత్పాదక AI వినియోగాన్ని పరిమితం చేస్తున్నాయని సిస్కో యొక్క ఇటీవలి అధ్యయనం కనుగొంది. 27% మంది దాని వినియోగాన్ని పూర్తిగా నిషేధించారు. ఉత్పాదక AI డేటాపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది, కాబట్టి మార్కెటింగ్ విభాగాలు వారు ఉపయోగించే సమాచారం యొక్క భద్రత మరియు గోప్యతను నిర్ధారించాలి. దృఢమైన డేటా రక్షణ చర్యలను అమలు చేయడం, డేటాను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు వినియోగదారు సమ్మతిని పొందడం మరియు డేటా నిబంధనలకు కట్టుబడి ఉండటం ఉత్పాదక AI పాలనలో ముఖ్యమైన అంశాలు.

పారదర్శకత

డేటా గోప్యతా చర్యలకు అనుగుణంగా, స్పష్టమైన జవాబుదారీతనం మరియు పారదర్శకత అనేది ఉత్పాదక AI పాలనలో ముఖ్యమైన అంశాలు. ఉత్పాదక AI సొల్యూషన్‌లు ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి, ఏ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందాయి మరియు వాటాదారులకు నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియను వివరించగలగడం వంటివి మార్కెటింగ్ బృందాలు పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవాలి. సమస్య ఏమిటంటే, మోడల్‌లు ఎల్లప్పుడూ వాస్తవ మరియు కల్పిత డేటా మధ్య తేడాను గుర్తించలేవు, కాబట్టి ఆ డేటాను ఖచ్చితంగా పరిశీలించడం చాలా ముఖ్యం.

ఉత్పాదక AI పాలనను ఎలా ఏర్పాటు చేయాలి

సమర్థవంతమైన ఉత్పాదక AI గవర్నెన్స్‌ని స్థాపించడానికి ఎంటర్‌ప్రైజ్ మార్కెటింగ్ విభాగాలు ఉత్తమ అభ్యాసాలను అనుసరించడం మరియు ఆట నియమాలను అమలు చేయడం అవసరం. అయితే, ఈ గవర్నెన్స్ మార్కెటింగ్ బృందానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు; ఇది మార్కెటింగ్, చట్టపరమైన, IT, మానవ వనరులు మరియు వ్యాపార శ్రేణి విభాగాల మధ్య క్రాస్-ఫంక్షనల్ సహకారం ద్వారా కంపెనీ-వ్యాప్తంగా స్థాపించబడాలి. ఉత్పాదక AI యొక్క ఉపయోగం మొత్తం వ్యాపార వ్యూహానికి అనుగుణంగా ఉందని, చట్టపరమైన అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉందని మరియు నైతిక ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉందని నిర్ధారించడంలో ఇది సహాయపడుతుంది.

మీరు తీసుకోగల కొన్ని ఇతర నిర్దిష్ట దశలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

స్పష్టమైన లక్ష్యాలను నిర్వచించండి

ఉత్పాదక AIని అమలు చేయడానికి ముందు, మీరు ఉత్పాదక AIతో ఏమి సాధించాలనుకుంటున్నారో నిర్ణయించుకోండి మరియు కీలక పనితీరు సూచికలను (KPIలు) సెట్ చేయండి. ఇది మీ కంపెనీకి సరైన పరిష్కారాన్ని నిర్ణయించడంలో మరియు మీ పురోగతిని ట్రాక్ చేయడంలో మీకు సహాయం చేస్తుంది.

శిక్షణా కార్యక్రమాలను అందించడం

జనరేటివ్ AI అనేది చాలా మంది ఉద్యోగులకు పూర్తిగా కొత్త భావన. AI అప్లికేషన్‌లను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి మార్కెటింగ్ బృందాలు తప్పనిసరిగా జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి. శిక్షణ కార్యక్రమాలు నైతిక పరిగణనలు, డేటా భద్రతా ప్రోటోకాల్‌లు మరియు ఉద్యోగంపై AI యొక్క సంభావ్య ప్రభావాన్ని కలిగి ఉండాలి.

ఉత్పాదక AI నాయకుడిని నియమించండి

ఫెడరల్ మరియు రాష్ట్ర ప్రభుత్వాలు రెండూ విధానాలు మరియు చట్టాలను అభివృద్ధి చేయడం కొనసాగిస్తున్నందున అభివృద్ధి చెందుతున్న డేటా రక్షణ మరియు గోప్యతా నిబంధనలకు దూరంగా ఉండటం నిరంతర లక్ష్యంగా కొనసాగుతుంది. ఒక వ్యక్తి లేదా చిన్న కమిటీకి మారుతున్న ఆవశ్యకతలను కొనసాగించడం మరియు పెద్ద భాషా నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాను ధృవీకరించడం మరియు మీ సంస్థ బాధ్యతాయుతమైన డేటా కంట్రోలర్ అని నిర్ధారించుకోవడం ద్వారా చట్టపరమైన సంక్లిష్టతను నివారించండి.

దశల వారీ విధానాన్ని తీసుకోండి

తక్కువ-రిస్క్ ప్రాజెక్ట్‌లతో చిన్నగా ప్రారంభించడం వలన మీ సంస్థకు ఉత్పాదక AI ఎలా సరిపోతుందో బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, బ్రాండింగ్ ప్రచారం కోసం ట్యాగ్‌లైన్‌తో రూపొందించబడిన AI సాధనాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా AI సాధనాలు పోషించగల పాత్రను బాగా అర్థం చేసుకోవడం, సవాళ్లను గుర్తించడం మరియు మీ సంస్థ అంతటా స్కేల్ చేయడానికి ముందు అవసరమైన సర్దుబాట్లు చేయడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.

పాలనా వ్యవస్థను నిర్మించడం

ఉపయోగించబడుతున్న ఏవైనా ఉత్పాదక AI పరిష్కారాల కోసం శిక్షణ ప్రమాణాలు తప్పనిసరిగా అర్థం చేసుకోవాలి, డాక్యుమెంట్ చేయబడాలి మరియు అభ్యర్థించినప్పుడు తక్షణమే అందుబాటులో ఉండాలి. AIతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు తుది వినియోగదారులు స్పష్టమైన నోటిఫికేషన్‌లను స్వీకరించడం ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కు అవసరం. AI- రూపొందించిన కంటెంట్‌ను లేబుల్ చేయాలనే నిర్ణయం కంపెనీ నిర్ణయం అయి ఉండాలి, ఇది ప్రస్తుతం చట్టం ప్రకారం అవసరం లేదు. ఉత్పాదక AI ద్వారా సృష్టించబడిన కంటెంట్ మానవ రచయితలచే గణనీయంగా సవరించబడినట్లయితే, కంపెనీలు దానిని AI-ఉత్పత్తిగా లేబుల్ చేయకూడదని ఎంచుకోవచ్చు. అయితే, ప్రతి సంస్థ తప్పనిసరిగా దాని స్వంత ప్రమాణాలను నిర్ణయించాలి మరియు స్పష్టంగా చెప్పాలి.

ఉత్పాదక AI గవర్నెన్స్ కోసం ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను రూపొందించడం చాలా అవసరం అయితే, కంపెనీలు ఉత్పాదక AI యొక్క వినియోగాన్ని ఎలా చేరుకుంటాయనే దాని కోసం తక్కువ నిర్దిష్టమైన విస్తృతమైన తత్వశాస్త్రం పరిగణించాలి మరియు దానిని వారి కార్పొరేట్ సంస్కృతిలో చేర్చడం అవసరం.

మార్కెటింగ్ అనేది సృజనాత్మక ప్రయత్నం, దీనికి రచనా నైపుణ్యాలు, డిజైన్ నైపుణ్యం, అంతర్దృష్టి మరియు చివరికి మానవులు మాత్రమే ఉత్పత్తి చేయగల చాతుర్యం అవసరం. మార్కెటింగ్‌లో ఉత్పాదక AIని తుది ఉత్పత్తిగా కాకుండా కొత్త ఆలోచనలు మరియు కంటెంట్‌ను రూపొందించే పరిశోధనా సాధనంగా పరిగణించడం, విక్రయదారుల ప్రతిభకు ఫెసిలిటేటర్‌గా సరైన పాత్రను పోషించగలదని నిర్ధారిస్తుంది.