आपके स्टेकहोल्डर एनालिसिस नहीं मांगते। वे ऐसा अपडेट चाहते हैं जिसके आधार पर तुरंत फ़ैसला लिया जा सके। आपके पास पहले से ही एक वर्कफ़्लो है जो क्वेरी के नतीजों को चार्ट में और चार्ट को एक कहानी (नैरेटिव) में बदलता है। AI उस वर्कफ़्लो के कुछ हिस्सों को तेज़ कर सकता है, लेकिन वह किसी गुमराह करने वाले चार्ट या बहुत ज़्यादा भरोसे वाली हेडलाइन के नतीजों की ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता। उन नतीजों की ज़िम्मेदारी एनालिस्ट की होती है क्योंकि वही फ़ाइनल रिपोर्ट या आउटपुट देता है।
AI को एक कंट्रोल्ड रिपोर्टिंग प्रोसेस में ड्राफ़्टिंग असिस्टेंट की तरह इस्तेमाल करें। AI अलग-अलग तरह के चार्ट, स्लाइड के स्ट्रक्चर और आसान भाषा में समरी बना सकता है। चार्ट की सच्चाई, ऑडियंस के हिसाब से उसकी उपयुक्तता और उसकी व्याख्या (इंटरप्रिटेशन) पर एनालिस्ट की मंज़ूरी ज़रूरी है। अगर ये तीनों चीज़ें सही नहीं होतीं, तो रिपोर्ट फ़ेल हो जाती है, भले ही उसमें दिया गया हर नंबर तकनीकी रूप से सही हो।
जानें कि AI के जुड़ने पर एंड-टू-एंड रिपोर्टिंग वर्कफ़्लो कैसे बदलता है।
LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) एक ऐसा मॉडल है जो इनपुट मिलने पर, आगे आने वाले संभावित शब्दों (टोकन्स) का अनुमान लगाकर टेक्स्ट और कोड बनाता है। प्रॉम्प्ट वह निर्देश है जो आप मॉडल को देते हैं; इसमें सीमाएँ और आपको जिस फ़ॉर्मैट में आउटपुट चाहिए, वह जानकारी शामिल होती है। कॉन्टेक्स्ट विंडो टेक्स्ट की वह अधिकतम मात्रा है जिसे मॉडल एक बार में प्रोसेस कर सकता है; इसका मतलब है कि अगर आप पेस्ट किए जाने वाले डेटा को सही ढंग से मैनेज नहीं करते हैं, तो लंबे डॉक्यूमेंट्स का कुछ हिस्सा छूट सकता है।
हैलुसिनेशन (भ्रम) का मतलब है ऐसा बनावटी कंटेंट जिसे ऐसे पेश किया जाता है जैसे वह आपके डेटा या सोर्स से आया हो। यह ‘राउंडिंग एरर’ जैसा नहीं है, जो फ़ॉर्मैटिंग या एग्रीगेशन की वजह से होने वाला एक छोटा और आसानी से समझाया जा सकने वाला संख्यात्मक अंतर होता है। यह ‘स्टेल डेटा’ (पुराना डेटा) जैसा भी नहीं है, जिसमें गलत समय पर रिफ़्रेश करने की वजह से सही नंबर तो मिलता है लेकिन वह अपडेटेड नहीं होता। जब आप AI से ऐसी खास जानकारी माँगते हैं जिसे वह देख नहीं सकता, तो उसमें हैलुसिनेशन की संभावना बढ़ जाती है।
ग्राउंडेड आउटपुट एक ऐसा दावा है जो साफ़ तौर पर दिए गए डेटा, परिभाषाओं और समय-सीमाओं से जुड़ा होता है। एनालिस्ट सोर्स उपलब्ध कराकर और फिर उन सोर्स के आधार पर मॉडल के बयानों की जाँच करके इसे ‘ग्राउंडेड’ (तथ्यों पर आधारित) बनाते हैं।
आइए देखें कि ये शब्द रिपोर्टिंग से जुड़े असल जोखिमों से कैसे संबंधित हैं।
AI तेज़ी से कई विकल्प तैयार करने में माहिर है। यह एक ही चार्ट के लिए तीन अलग-अलग हेडलाइन बना सकता है, मुश्किल तकनीकी शब्दों (jargon) को स्टेकहोल्डर की भाषा में बदल सकता है, और टेबल को स्लाइड की कहानी (narrative) के रूप में बदल सकता है। ये प्रोडक्टिविटी के लिहाज़ से फ़ायदेमंद हैं क्योंकि इनसे ड्राफ़्ट बनाने का समय बचता है।
AI उन कामों में कमज़ोर है जहाँ जवाबदेही की ज़रूरत होती है। मॉडल अक्सर ऐसे चार्ट का इस्तेमाल करता है जो गलत तर्क दिखाते हैं; जैसे कि लाइन चार्ट का इस्तेमाल तब करना जब डेटा सिर्फ़ महीने के आधार पर मापा गया हो, जिससे निरंतरता (continuity) का गलत संकेत मिलता है। मॉडल अक्सर देखने में आकर्षक लगने वाले विकल्प भी चुनता है, जैसे y-axis को छोटा करना (truncate करना), जब तक कि आप उसे ऐसा न करने के लिए न कहें।
स्टेकहोल्डर तक कोई भी चीज़ पहुँचने से पहले एनालिस्ट को तीन बातों की साफ़ तौर पर जाँच करनी चाहिए: चार्ट में सही डेटा विंडो और सेगमेंट की परिभाषाओं का इस्तेमाल किया गया हो। एक्सिस की स्केलिंग और एग्रीगेशन से डेटा की मात्रा (magnitude) या बदलाव (variability) गलत न दिखे। हेडलाइन वही हो जिसका डेटा असल में समर्थन करता हो, न कि वह जो सिर्फ़ सुनने में प्रभावशाली लगे।
इस बात का मूल्यांकन करें कि AI द्वारा तैयार की गई स्लाइड के दावे किसी खास एग्जीक्यूटिव ऑडियंस के सामने कितने सही साबित किए जा सकते हैं।