रात के 9:30 बजे हैं, डेटा रूम में अभी भी काम चल रहा है, और डील टीम यह जानना चाहती है कि आज सुबह से क्या-क्या बदलाव हुए हैं। ऐसे समय में, AI तेज़ी से काम करने वाले टूल के तौर पर बहुत काम आता है। आप इसे तय किए गए डॉक्यूमेंट्स के सेट पर इस्तेमाल कर सकते हैं और AI रिस्क फ़्लैग लिस्ट, हर एग्रीमेंट के लिए AI क्लॉज़ समरी, और ‘चेंज ऑफ़ कंट्रोल’, ‘असाइनमेंट’, ‘टर्मिनेशन’, ‘एक्सक्लूसिविटी’ और ‘गवर्निंग लॉ’ जैसी शर्तों की AI एक्सट्रैक्शन टेबल पा सकते हैं—और यह सब इतनी तेज़ी से होता है कि समय के साथ तालमेल बना रहता है। जो चीज़ नहीं बदलती, वह है पेशेवर रवैया। AI से मिलने वाले आउटपुट वकील के फ़ैसले के लिए ड्राफ़्ट होते हैं, और डिलिजेंस में मिली किसी भी जानकारी को क्लाइंट या डील टीम तक पहुँचाने से पहले वकील की मंज़ूरी (साइन-ऑफ़) ज़रूरी होती है।
जब आप डिलिजेंस में AI का सही इस्तेमाल करते हैं, तो आप 800 कॉन्ट्रैक्ट्स को जादुई तरीके से पढ़ने की उम्मीद नहीं कर रहे होते। आप एक ऐसा वर्कफ़्लो बना रहे होते हैं जिसमें AI सबसे पहले डॉक्यूमेंट्स के ढेर को व्यवस्थित करता है, एक जैसे एग्रीमेंट्स को एक साथ रखता है, अलग तरह के मामलों (आउटलायर्स) को सामने लाता है, और रिव्यू के लिए एक जैसा शुरुआती फ़ॉर्मैट तैयार करता है। इस तरह, रिव्यू पर अपना कंट्रोल खोए बिना आपको फ़ायदा मिलता है। काम अभी भी डिलिजेंस जैसा ही लगता है। आप तय करते हैं कि इस ट्रांज़ैक्शन के लिए क्या ज़रूरी है, क्या कमी है, किसे स्पेशलिस्ट के पास भेजने की ज़रूरत है, और रिस्क के लेवल के हिसाब से सही गहराई तक वेरिफ़ाई करने के बाद किस चीज़ की रिपोर्ट भरोसे के साथ दी जा सकती है।
आपको जो पहली स्क्रीन दिखेगी, वह आम तौर पर एक डैशबोर्ड व्यू होगी। इसमें अक्सर काउंट्स, कैटेगरीज़ और कॉन्फ़िडेंस स्कोर होते हैं जो आगे भेजने के लिए काफ़ी सटीक लगते हैं। इस कोर्स में आप जो स्किल सीख रहे हैं, वह यह जानना है कि डैशबोर्ड के कौन से हिस्से आज एक मददगार रूटिंग लेयर हैं, और कौन से हिस्से सिर्फ़ वेरिफ़िकेशन और साइन-ऑफ़ के बाद ही इस्तेमाल के लायक बनते हैं। आइए देखें कि हम किस तरह के डैशबोर्ड आउटपुट की बात कर रहे हैं।
डिलिजेंस (जांच-पड़ताल) के दौरान, प्रोफेशनल ज़िम्मेदारी से जुड़े सवाल आम स्थितियों में सामने आते हैं। कोई आपसे किसी टूल में “रिप्रेज़ेंटेटिव कॉन्ट्रैक्ट” (प्रतिनिधि अनुबंध) पेस्ट करने के लिए कह सकता है ताकि उसका तुरंत सारांश मिल सके। कोई टीम-मेट यह तय करने के लिए AI के रिस्क फ़्लैग्स पर भरोसा करना चाह सकता है कि क्या पढ़ना है। वेंडर एक ऐसा फ़ीचर देता है जो अपने मॉडल को बेहतर बनाने के लिए आपके प्रॉम्प्ट्स को स्टोर करता है। ये वर्कफ़्लो से जुड़े फ़ैसले हैं, कोई थ्योरी नहीं, और ये उन तीन बुनियादी ज़िम्मेदारियों से जुड़े हैं जिनका आप पहले से पालन करते हैं।
खास बात: गोपनीयता की सीमा टूल के चुनाव पर निर्भर करती है
डील से जुड़ी प्रिविलेज्ड या गोपनीय सामग्री को नॉन-एंटरप्राइज़ AI टूल्स में न डालें। अपनी संस्था के मंज़ूर किए गए प्लेटफ़ॉर्म और डेटा-गवर्नेंस कंट्रोल का इस्तेमाल करें। साथ ही, किसी भी क्लाइंट कंटेंट को अपलोड या पेस्ट करने से पहले रिटेंशन (डेटा कितने समय तक रखा जाएगा), एक्सेस कंट्रोल, और यह पक्का करें कि प्रॉम्प्ट्स और आउटपुट कौन देख सकता है।
अक्सर आपको दो ऐसे सेटअप के बीच चुनाव करना होगा जो एक जैसे दिखने वाले सारांश तो दे सकते हैं, लेकिन उनकी गोपनीयता और निगरानी से जुड़ी बातें बहुत अलग हो सकती हैं। सही तुलना यह नहीं है कि “कौन सा सारांश पढ़ने में बेहतर है।” बल्कि यह है कि कौन सा सेटअप आपको इस बात पर कंट्रोल देता है कि डील के माहौल से क्या बाहर जा रहा है, उसे कैसे स्टोर किया जा रहा है, और आप रिव्यू और साइन-ऑफ़ प्रोसेस को कैसे डॉक्यूमेंट कर सकते हैं। उन दोनों सेटअप्स की आपस में तुलना करें।