ಎಐ ಅನುಕೂಲತೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯವೇನು?
ಪ್ರತಿ ಆಡಳಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹಳಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಕ್ಷಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನು ನಿಮ್ಮ ನೀತಿ ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ ಅಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಕೇಳುವಾಗ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಐ ಅನುಕೂಲತೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಅದರ ದಾಖಲೆಗಳು ಹೇಳುವದಕ್ಕಿಂತ ಏನು ಮಾಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ವಸ್ತು. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮಟ್ಟದ ಕೃತಿಗಳು — ನೀತಿಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿವರಣೆಗಳು, ಅಪಾಯ ನೋಂದಣಿಗಳು — ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಮಟ್ಟದ ಕೃತಿಗಳು — ಅವರ ತರ್ಕ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ದಾಖಲೆಗಳು — ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ಪರಿಕರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ವರ್ತನೆ
ಒಂದು ನೀತಿ ಉದ್ದೇಶದ ಹೇಳಿಕೆ. ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ವರ್ತನೆಯ ದಾಖಲೆ. ಆಡಳಿತ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಹಳ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ — ನೀತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹಿಂಡುವುದು, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನುಹತ್ತುವುದು — ಮತ್ತು ಆ ಕೆಲಸವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದರೆ ನಿರೀಕ್ಷಕನೊಬ್ಬ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವರು ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಏನು ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅವರು ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೇ ಏನಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅದು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಎರಡು ಹಂತಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖೆ ನಮ್ಮ ಆಡಳಿತ ವೇದಿಕೆಗಳ ಹೋಲಣೆದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಏಕೆ AI ಅಂತರವನ್ನು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ವರ್ತನೆ ಬಹಳಷ್ಟು ವಿಧಾನದಿಂದ ನಿರ್ಧಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿಧಾನವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ನಿಮಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಹಾಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ: ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಒಂದೇ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಕ ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ದಾಖಲೆ ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕರಣದ ದಾಖಲೆ — ನಿರ್ಣಯ ದಾಖಲೆ — ತಕ್ಕಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಕ್ಷ್ಯಾತ್ಮಕ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರ ಕೇಳುವದು ಏನು
ನಿರಂತರವಾಗಿ, ನಾಲ್ಕು ವಿಷಯಗಳು. ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಯಿತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯು ಲಭ್ಯವಿತ್ತು. ಯಾವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಯಾವುದಾದರೂ ಮೀರಿಸಲಾಯಿತು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ. ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೆ ಅನುಮತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಹೆಸರಿತ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗದ ಉತ್ತರವು ಸಾಕ್ಷಿಯ ಬದಲು ಒಪ್ಪಿಗೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ — ಇದು ಏಕೆಂದರೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿಡುವುದು ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಮಾನದಂಡ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಆಧಾರವನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯ
ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅದರ ಲಭ್ಯತೆಯಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಅದು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿನ ಯಾರಾದರೂ ಮೂಲಕ ಇರಬಹುದು. ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ, ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ನಿಯಮವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಉಳಿಯುವಂತೆ ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ — ಯುರೋಪಿಯನ್ ಏಐ ಕಾಯ್ದೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮೊದಲಿಗೆ ಕೇಳುವ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ. ಜೀವಂತ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇರುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ನೀವು ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು.
ಎರಡು ಹಂತಗಳ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು
ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತವೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಹಂತ
ನೀತಿಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿವರಣೆಗಳು, ಅಪಾಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ತರಬೇತಿ ದಾಖಲೆಗಳು. ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವವಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಣಯ ಹಂತ
ನಿರ್ಣಯದ ದಾಖಲೆಗಳು ಕಾರಣ, ಸಾಕ್ಷ್ಯ, ನೀತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಚಟುವಟಿಕೆ ನಡೆಸಿದಂತೆ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.
ರಕ್ಷಣೆ
ಅನ್ವಯಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅವಧಿಯುಳ್ಳ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪುನಃ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಬದಲು ಕೇಳಿದಾಗ ಒದಗಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಸತ್ಯಾಪನೀಯತೆ
ಊಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಿಲ್ಲದೆ, ಓದುಗರಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ದಾಖಲೆಗಳು.
ನಿರ್ಣಯ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ದಾಖಲೆಗಳು ಯಾರೂ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಒಂದು ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ದಾಖಲೆಗಳಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಣಯ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಅದನ್ನು ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡವಿಲ್ಲದೆ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಐ ಅನುಕೂಲತೆ ಸಾಕ್ಷ್ಯ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ನಮ್ಮ GRC ವೇದಿಕೆ ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಕ್ಷಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿಲ್ಲವೇ?
ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದೆ — ನೀತಿಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳು, ವಿಮರ್ಶಾ ಸಹಿ — ಮತ್ತು ಇದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದರೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗತ AI ನಿರ್ಧಾರ ಏನು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬ ದಾಖಲೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಇದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ಮಾರ್ಗದ ಒಳಗೆ ಅಲ್ಲ.
ಲಾಗ್ಗಳು ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗುತ್ತವೆವೇ?
ಲಾಗ್ಗಳು ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಬಲವಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮತ್ತು ತರ್ಕದ ದುರ್ಬಲ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನಿಗೆ ಒಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಉತ್ಪಾದಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತವೆ; ಅವು ಬಹಳಷ್ಟು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ಯಾವ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಲಭ್ಯವಿತ್ತು, ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಎಷ್ಟು ಸಾಕ್ಷಿ ಸಾಕು?
ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತವಾಗಿ. ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಪ್ರವೇಶ, ಹಣ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ದಾಖಲೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮವಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಗರಿಷ್ಠ ಆಳದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ದಾಖಲಿಸುವುದು ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಯಾರು ಹೊಣೆಗಾರರು?
ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಅಥವಾ ಒದಗಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಇದೆ, ಅದರ ಸಾಧನ vendor ಗಳ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಸಾಧನಗಳು ಸಾಕ್ಷಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಮಾನವ ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕೆ?
ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ಹೌದು — ಇದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವವರು ಜನರು. ಯಂತ್ರ ಓದುವಿಕೆ ಕೂಡ ಮುಖ್ಯ, ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಓದಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪವು ಇದನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕಾದ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ.
ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಏನು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ?
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ, ಅದು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತೆಂದು ಹೇಳಿದ ದಾವೆ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಕ್ಷಿಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕೊರತೆಯಂತೆ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕನಿಗೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು ಆಧಾರವಿಲ್ಲ.
ಚೆನ್ನಾದ ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಅನುಸರಣೆ ಖಾತರಿಯಲ್ಲಾ?
ಇಲ್ಲ. ಸಾಕ್ಷಿಗಳು ಅನುಕೂಲತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ; ಇದು ಒಂದು ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಅನುಕೂಲತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಅದರ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವ ನಿಯಮಾವಳಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ — ಆ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅರ್ಹವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
Related AI governance topics
AI Governance
The umbrella discipline: how organizations keep AI agents accountable, observable, and compliant — start here.
AI Observability
Seeing what your AI systems do in production — metrics, traces, and logs.
LLM Observability
Monitoring prompts, tokens, latency, and quality of large language model calls.
AI Traceability
Reconstructing the full lineage of an AI output — inputs, steps, and decisions.
LLM Traceability
End-to-end traces of multi-step LLM and prompt chains.
AI Agent Observability
Observability for autonomous, multi-step agents — tool calls, plans, and decisions.
Agentic AI Governance
Governing autonomous agents: policy, oversight, and accountable autonomy.
AI Audit Trail
Append-only, tamper-evident records of what an AI system decided and why.
AI Agent Monitoring
Real-time monitoring of agent behavior, drift, and decision quality.
Explainable AI (XAI)
Making AI decisions understandable to the people accountable for them.
AI TRiSM
Gartner's framework for AI trust, risk, and security management.
Decision Retrieval
GraphRAG for agents — retrieving past decisions as bounded, auditable packets.
Decision Record
The durable document of one AI decision — reasoning, evidence, policy and approval in a single file.
AI Conformity Assessment
How an AI system is checked against the rules, and what that check consumes.
Decision Tracing
Capturing the structured reasoning behind every AI decision — AI Agentree's category.
AI Precedent Systems
Letting agents learn from past decisions as searchable precedent.
Decision Audit Trails
How human teams record why a decision was made — the deliberation counterpart to an AI audit trail.
Transparent AI
Making model reasoning inspectable, and what changes when several models are compared against each other.
Multi-Agent Simulation
Running many AI personas against one scenario to surface risks before a decision is taken.
ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ, ಕೇವಲ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಲ್ಲ
ನೀವು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮುನ್ನದ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ದಾಖಲೆ ಏನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಆಡಳಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ.
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ