𝟱 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵
നിയമവിഭാഗങ്ങൾ പലപ്പോഴും AI സെർച്ചിൽ പരാജയപ്പെടാറുണ്ട്. അവർ ഇതിനെ ഒരു ഐടി പ്രോജക്റ്റ് മാത്രമായി കാണുന്നു. എന്നാൽ ഇത് ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ മാറ്റമാണ്.
സമയം ലാഭിക്കാനും പണം നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാനും ഈ അഞ്ച് തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക.
- മോശം ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരം (Poor Data Quality) മോശം ഡാറ്റ AI-യുടെ പ്രവർത്തനത്തെ തകരാറിലാക്കും. ക്രമരഹിതമായ ഫോൾഡറുകളും വ്യക്തമല്ലാത്ത സ്കാനുകളും മോശം ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും.
- ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക.
- പേരിടുന്ന രീതികൾ (naming patterns) ശരിയാക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ വൃത്തിയാക്കുക.
- ആളുകളെ അവഗണിക്കുന്നത് (Ignoring People) ഐടി വിഭാഗം സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, ഉപയോക്താക്കൾ അവരുടെ ജോലിയിലാണ് ശ്രദ്ധിക്കുന്നത്. തങ്ങൾ വിശ്വസിക്കാത്ത ടൂളുകൾ അഭിഭാഷകർ ഉപയോഗിക്കില്ല.
- ആദ്യ ദിവസം മുതൽ തന്നെ അഭിഭാഷകരെ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- നേതൃത്വം നൽകാൻ മികച്ച ഉപയോഗജ്ഞരെ (power users) കണ്ടെത്തുക.
- പ്രത്യേക പരിശീലനം നൽകുക.
- ദുർബലമായ സുരക്ഷ (Weak Security) സാധാരണ സെർച്ച് ടൂളുകൾ രഹസ്യങ്ങൾ ചോർത്താൻ കാരണമായേക്കാം. ഇത് അറ്റോർണി-ക്ലയന്റ് പ്രിവിലേജിനെ (attorney-client privilege) ബാധിച്ചേക്കാം.
- നിയമവിഭാഗത്തിന് അനുയോജ്യമായ സുരക്ഷാ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- ആക്സസ് കൺട്രോളുകൾ പരിശോധിക്കുക.
- ഓരോ സെർച്ചും രേഖപ്പെടുത്തുക (Log).
- സംയോജനത്തിന്റെ അഭാവം (No Integration) പുതിയൊരു ആപ്പ് ഉപയോഗിക്കാൻ ആരും ആഗ്രഹിക്കില്ല. പ്രത്യേകമായി ഉപയോഗിക്കേണ്ട ടൂളുകൾ പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടും.
- APIs ഉപയോഗിക്കുക.
- സെർച്ച് സൗകര്യം ഇമെയിലിലോ Teams-ലോ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- ഫലങ്ങളെ അവയുടെ യഥാർത്ഥ ഫയലുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക.
- അളവുകോലുകളുടെ അഭാവം (Missing Metrics) കൃത്യമായ കണക്കുകൾ ഇല്ലാതെ മൂല്യം തെളിയിക്കാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങളുടെ ROI ഊഹിച്ചു മാത്രം തീരുമാനിക്കരുത്.
- തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് സെർച്ചിനായി എടുക്കുന്ന സമയം അളക്കുക.
- സെർച്ച് ശ്രമങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
- പ്രവർത്തനമാരംഭിച്ച ശേഷം കണക്കുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക.
വിജയിക്കാൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ മാത്രം പോരാ. ഡാറ്റ, ആളുകൾ, സുരക്ഷ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.
Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-implementing-ai-driven-enterprise-search-2jom Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi