𝟱 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗪𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵
లీగల్ టీమ్లు తరచుగా AI సెర్చ్ విషయంలో విఫలమవుతుంటారు. వారు దీనిని కేవలం ఒక IT ప్రాజెక్ట్గా పరిగణిస్తారు. కానీ ఇది ఒక వర్క్ఫ్లో మార్పు.
సమయం మరియు డబ్బును ఆదా చేయడానికి ఈ ఐదు తప్పులను నివారించండి.
- నాసిరకమైన డేటా నాణ్యత (Poor Data Quality) చెడు డేటా AI పనితీరును దెబ్బతీస్తుంది. అస్తవ్యస్తమైన ఫోల్డర్లు మరియు సరిగ్గా లేని స్కాన్లు తప్పుడు ఫలితాలకు దారితీస్తాయి.
- మొదట మీ డేటాను ఆడిట్ చేయండి.
- పేరు పెట్టే విధానాలను (naming patterns) సరిచేయండి.
- మీ డాక్యుమెంట్లను క్రమబద్ధీకరించండి.
- వ్యక్తులను విస్మరించడం IT సాఫ్ట్వేర్పై దృష్టి పెడుతుంది. వినియోగదారులు పనిపై దృష్టి పెడతారు. న్యాయవాదులు తాము నమ్మని సాధనాలను ఉపయోగించరు.
- మొదటి రోజు నుండే న్యాయవాదులను ఇందులో భాగస్వామ్యం చేయండి.
- నడిపించడానికి పవర్ యూజర్లను (power users) గుర్తించండి.
- ప్రత్యేక శిక్షణను అందించండి.
- బలహీనమైన భద్రత సాధారణ సెర్చ్ టూల్స్ రహస్యాలను బయటపెట్టవచ్చు. ఇది అటార్నీ-క్లయింట్ ప్రివిలేజ్ (attorney-client privilege) కు ముప్పు కలిగిస్తుంది.
- లీగల్-స్పెసిఫిక్ సెక్యూరిటీ మోడల్స్ను ఉపయోగించండి.
- యాక్సెస్ కంట్రోల్స్ను పరీక్షించండి.
- ప్రతి సెర్చ్ను లాగ్ (log) చేయండి.
- ఇంటిగ్రేషన్ లేకపోవడం ఎవరికీ మరొక కొత్త యాప్ వద్దు. విడివిడిగా ఉండే టూల్స్ను ఎవరూ పట్టించుకోరు.
- APIs ఉపయోగించండి.
- సెర్చ్ను ఈమెయిల్ లేదా Teamsలో అందుబాటులోకి తీసుకురండి.
- ఫలితాలను అసలు ఫైళ్లతో లింక్ చేయండి.
- మెట్రిక్స్ లేకపోవడం సంఖ్యలు లేకుండా మీరు విలువను నిరూపించలేరు. మీ ROIని ఊహించకండి.
- ప్రారంభించే ముందు సెర్చ్ సమయాన్ని కొలవండి.
- సెర్చ్ ప్రయత్నాలను ట్రాక్ చేయండి.
- లాంచ్ చేసిన తర్వాత సంఖ్యలను పోల్చి చూడండి.
విజయం సాధించాలంటే కేవలం సాఫ్ట్వేర్ మాత్రమే సరిపోదు. డేటా, వ్యక్తులు మరియు భద్రతపై దృష్టి పెట్టండి.
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