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AI Engineering10 min read
Living Systems / 02

AI निर्माण से पहले कार्यान्वयन ऑडिट

AI एजेंट, कोपायलट, RAG सिस्टम या वर्कफ़्लो ऑटोमेशन बनाने से पहले, वर्कफ़्लो, डेटा, जोखिम, लागत और मापन लूप का ऑडिट करें।

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By Jason TeixeiraJune 18, 2026
AI ImplementationAI AuditAutomationProduct Strategy
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अधिकांश AI प्रोजेक्ट्स को मॉडल से शुरू नहीं करना चाहिए।

उन्हें ऑडिट से शुरू करना चाहिए।

कोई सामान्य तैयारी सर्वेक्षण नहीं। एक वास्तविक कार्यान्वयन ऑडिट जो पाँच प्रश्नों का उत्तर देता है:

  1. वास्तव में कौन सा वर्कफ़्लो टूटा हुआ है?
  2. सिस्टम किस डेटा पर भरोसा कर सकता है?
  3. AI को कभी अकेले क्या कार्रवाई नहीं करनी चाहिए?
  4. गुणवत्ता का क्या अर्थ है?
  5. प्रोजेक्ट को लागत के लायक क्या बनाएगा?
AI कार्यान्वयन ऑडिट लूपवर्कफ़्लो -> जोखिम -> निर्माण
वर्कफ़्लोडेटाजोखिमयोजना

ऑडिट एक अव्यवस्थित वर्कफ़्लो को एक क्रमबद्ध निर्माण योजना में बदल देता है। मुद्दा यह साबित करना नहीं है कि AI का उपयोग किया जा सकता है। मुद्दा यह तय करना है कि पहले इसका उपयोग कहाँ किया जाना चाहिए।

वर्कफ़्लो से शुरू करें

वर्कफ़्लो आपको बताता है कि AI वहाँ है या नहीं।

दोहराए जाने वाले निर्णयों, दोहराए जाने वाले लेखन, दोहराए जाने वाले ट्राइएज, दोहराए जाने वाले लुकअप, दोहराए जाने वाले हैंडऑफ़ और दोहराए जाने वाले फ़ॉलो-अप की तलाश करें।

फिर पूछें कि जब सिस्टम गलत हो जाता है तो क्या होता है।

यदि गलत उत्तर कष्टप्रद है, तो आप अधिक आक्रामक रूप से ऑटोमेट कर सकते हैं।

यदि गलत उत्तर पैसे, ग्राहकों, कानूनी जोखिम, स्वास्थ्य, सुरक्षा या विश्वास को छूता है, तो सिस्टम को समीक्षा, मूल्यांकन और एस्केलेशन की आवश्यकता होती है।

डेटा का मानचित्र बनाएं

AI सिस्टम स्रोत गुणवत्ता द्वारा सीमित होते हैं।

ऑडिट को पहचानना चाहिए:

  • स्रोत डेटा कहाँ रहता है
  • क्या यह वर्तमान है
  • इसका मालिक कौन है
  • इसे कौन देख सकता है
  • सिस्टम को क्या उद्धृत करना चाहिए
  • सिस्टम को क्या उत्तर देने से मना करना चाहिए

यदि स्रोत का कोई मालिक नहीं है, तो AI अव्यवस्था को विरासत में लेगा।

नो-फ़्लाई ज़ोन परिभाषित करें

हर AI सिस्टम को एक नो-फ़्लाई ज़ोन की आवश्यकता होती है।

उदाहरण:

  • एक सीमा से अधिक रिफ़ंड
  • कानूनी सलाह
  • चिकित्सा सलाह
  • नौकरी से निकालने के निर्णय
  • ग्राहक-सामना करने वाले वादे
  • मूल्य अपवाद
  • प्रोडक्शन राइट्स
  • विनाशकारी फ़ाइल संचालन

ऑडिट को तय करना चाहिए कि पहला प्रोटोटाइप मौजूद होने से पहले किस चीज़ के लिए मानव समीक्षा की आवश्यकता है।

तय करें कि पहले क्या बनाना है

पहला AI प्रोजेक्ट आमतौर पर संकीर्ण होना चाहिए।

अच्छे पहले निर्माण:

  • सहायक ट्राइएज
  • कोटेशन ड्राफ्टिंग
  • दस्तावेज़ निष्कर्षण
  • आंतरिक ज्ञान सहायक
  • लीड क्वालिफिकेशन
  • ग्राहक फ़ॉलो-अप
  • रिपोर्ट जनरेशन

कमज़ोर पहले निर्माण:

  • "सब कुछ के लिए AI"
  • बिना गार्डरेल के स्वायत्त बिक्री एजेंट
  • बिना स्रोत अनुशासन के कार्यकारी डैशबोर्ड
  • अनुरक्षित दस्तावेज़ों के ऊपर चैटबॉट

आउटपुट एक निर्माण योजना होनी चाहिए

एक अच्छा ऑडिट एक क्रमबद्ध योजना के साथ समाप्त होता है:

  • अभी बनाएं
  • बाद में बनाएं
  • इसके बजाय खरीदें
  • पूरी तरह से छोड़ें

वह अंतिम श्रेणी मायने रखती है।

सबसे मजबूत AI रणनीति में अक्सर वह काम शामिल होता है जिसे आप जानबूझकर ऑटोमेट नहीं करते।

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Jason Teixeira
Written by
Jason Teixeira
Founder, Sage Ideas Studio · Principal Engineer
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