ചുരുക്കത്തിൽ, ഒരു ചെറിയ കമ്പനി AI പരിശീലനം എങ്ങനെ പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിൽ നടത്തണം?
ചെറിയ തോതിലും കുറഞ്ഞ കാലയളവിലുമായി, മുൻകൂട്ടി തീരുമാനിച്ച് നടത്തുക. ഒരേ തരത്തിലുള്ള, ആവർത്തിച്ച് ചെയ്യാവുന്ന ജോലിയുള്ള കുറച്ച് ആളുകൾ, അംഗീകരിച്ച ഒരു ഉപകരണം, ഏകദേശം നാല് ആഴ്ച, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഒരാൾ എന്നിവ നിശ്ചയിക്കുക. തുടരുന്നതിനെ ന്യായീകരിക്കാൻ എന്ത് തെളിവാണ് വേണ്ടതെന്ന് തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് എഴുതിവയ്ക്കുക. അപ്പോൾ അവസാനത്തെ തീരുമാനം ആവേശത്തെക്കാളുപരി തെളിവിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലായിരിക്കും.
ഒരു ചെറിയ സ്ഥാപനത്തിന് ഇവിടെ ഒരു നേട്ടമുണ്ട്: പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പ്രവർത്തനം നടത്തുന്നയാൾക്ക് സാധാരണയായി ജോലി നേരിട്ട് കാണാനാകും. അത് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. പരിശോധിച്ച ഏതാനും ജോലി മാതൃകകളും തുടരുക, വേണ്ട, മാറ്റുക എന്നിവയിൽ വ്യക്തമായ ഒരു തീരുമാനവും ലഭിച്ചാൽ ആ പരീക്ഷണം അതിന്റെ ലക്ഷ്യം നിറവേറ്റിയിരിക്കുന്നു.
ആര്
ആവർത്തിച്ച് ചെയ്യാവുന്ന ഒരേ ജോലി പങ്കിടുന്ന മൂന്ന് മുതൽ എട്ട് വരെ ആളുകളും അവരുടെ മാനേജരും.
എത്ര സമയം
ഏകദേശം നാല് ആഴ്ച, ഓരോ വ്യക്തിക്കും ആഴ്ചയിൽ 30 മുതൽ 60 മിനിറ്റ് വരെ പരിശീലനം.
അളക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ
ഒരേ രേഖാമൂലമുള്ള മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനത്തിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള പ്രവൃത്തി മാതൃകകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക; ഒപ്പം ആളുകൾ തുടർന്നും അത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നും നോക്കുക.
തീരുമാനിക്കുന്നത് ആര്
തുടക്കത്തിൽ എഴുതിവെച്ച മാനദണ്ഡങ്ങൾ അനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന, പേരെടുത്ത് നിശ്ചയിച്ച ഒരൊറ്റ ഉത്തരവാദി.
ഒരു ചെറിയ പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നടപ്പാക്കലിന്റെ ഘട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
മിക്ക ചെറിയ പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നടപ്പാക്കലുകൾക്കും അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങൾ മതിയാകും. ഓരോന്നും ഹ്രസ്വമാണ്, പക്ഷേ ഏതെങ്കിലും ഒഴിവാക്കിയാൽ അവസാന തീരുമാനം എടുക്കുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാകും.
1. ജോലിയും സംഘവും തിരഞ്ഞെടുക്കുക
എല്ലാ ആഴ്ചയും ചെയ്യുന്നതും അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞതും വ്യക്തമായ നിലവാരമാനദണ്ഡമുള്ളതുമായ ഒരു ജോലിയും അത് ചെയ്യുന്ന ആളുകളെയും തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
2. നിയമങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുക
അംഗീകൃത ഉപകരണവും പ്ലാനും വ്യക്തമാക്കുക, അതിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ പാടില്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക.
3. പ്രാരംഭ നിലവാരം അളക്കുക
ഓരോ വ്യക്തിയും ഒരു മാതൃകാ പ്രവർത്തനം പൂർത്തിയാക്കുന്നു. നിശ്ചയിച്ച നിലവാരവുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് അത് രേഖപ്പെടുത്തുക.
4. പരിശീലിക്കുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക
യഥാർഥ ജോലിയിലോ അതിനോട് സാമ്യമുള്ള ജോലിയിലോ പ്രതികരണം ലഭിക്കുന്ന ഹ്രസ്വ സെഷനുകൾ ഓരോ ആഴ്ചയും.
5. വീണ്ടും പരീക്ഷിച്ച് തീരുമാനിക്കുക
പുതിയതും താരതമ്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ ഒരു ജോലി ഉപയോഗിക്കുക, തുടക്കത്തിലെ നിലവാരവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് തീരുമാനിക്കുക: വിപുലീകരിക്കണോ, മാറ്റണോ, നിർത്തണോ.
പരീക്ഷണഘട്ടത്തിൽ എത്ര പേർ പങ്കെടുക്കണം?
ഒരു രീതി തിരിച്ചറിയാൻ മതിയാകണം; എന്നാൽ ഒരാൾക്ക് ഓരോ ജോലിയും അവലോകനം ചെയ്യാനാകുന്നത്ര കുറവുമായിരിക്കണം. മിക്ക ചെറുകിട കമ്പനികൾക്കും അത് മൂന്ന് മുതൽ എട്ട് വരെ ആളുകളാണ്. മൂന്നിൽ താഴെയായാൽ ഒരാളുടെ നല്ലതോ മോശമോ ആയ മാസത്തെ പ്രകടനം ഫലത്തെ അമിതമായി സ്വാധീനിക്കും; എട്ടിന് മുകളിലായാൽ അവലോകനം വൈകാനും പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നടപ്പാക്കൽ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത വ്യാപനമായി മാറാനും സാധ്യതയുണ്ട്. ഇവ ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തനത്തിനായി നിശ്ചയിച്ച പരിധികളാണ്, ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലല്ല.
ഇത് ഒരു തൊഴിൽചുമതലയുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് കാണണോ?
ടീമുകൾക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്തിരിക്കുന്ന പരീക്ഷണാവസരം പരിചയപ്പെടൂ ↗യഥാർഥ സാഹചര്യത്തിൽ ഒരു പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള നടപ്പാക്കൽ എങ്ങനെയായിരിക്കും?
18 പേരുള്ള സാങ്കൽപ്പിക ഏജൻസിയായ മേപ്പിൾ റോ മാർക്കറ്റിങ്, ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി ആഴ്ചതോറും പുരോഗതി വിവരങ്ങൾ എഴുതുന്ന അഞ്ച് അക്കൗണ്ട് മാനേജർമാരുമായി പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിൽ ഇത് നടപ്പാക്കി. അംഗീകരിച്ച ChatGPT പ്ലാൻ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക, നിർദേശങ്ങളിൽ ഉപഭോക്താക്കളുടെ സാമ്പത്തിക വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തരുത് എന്നതായിരുന്നു ചട്ടം. നിലവാരത്തിന് മൂന്ന് മാനദണ്ഡങ്ങളുണ്ടായിരുന്നു: നൽകിയ കുറിപ്പുകളോട് കൃത്യത പുലർത്തുക, അടുത്ത നടപടികൾ വ്യക്തമാക്കുക, സൃഷ്ടിച്ചെടുത്ത വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താതിരിക്കുക.
പ്രാരംഭ നിലവാരം പരിശോധിച്ചപ്പോഴുള്ള കരടുകൾ വായിക്കാൻ എളുപ്പമായിരുന്നു, പക്ഷേ രണ്ടെണ്ണം ഇല്ലാത്ത ഒരു സമയപരിധി സൃഷ്ടിച്ചു. നാല് ആഴ്ചത്തെ ഹ്രസ്വ പഠനസെഷനുകൾക്കുശേഷം, ഉപഭോക്താവിനുള്ള ഒരു പുതിയ പുരോഗതി അറിയിപ്പിൽ നടത്തിയ പുനഃപരിശോധനയിൽ എല്ലാ കരടുകളും ഉറപ്പില്ലാത്ത തീയതികൾ എടുത്തുകാണിച്ചു. ഇതോടൊപ്പം നാലാം ആഴ്ചയിലും അഞ്ചുപേരും അതേ രീതി തുടരുന്നുണ്ടെങ്കിൽ ഡിസൈൻ സംഘത്തെ കൂടി ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ന്യായമാണെന്ന് ഏജൻസി ഉടമ മുൻകൂട്ടി സമ്മതിച്ചിരുന്നു. അവർ അത് വിപുലീകരിച്ചു, അതേ മാനദണ്ഡം നിലനിർത്തുകയും ചെയ്തു.
പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിൽ നടപ്പാക്കുമ്പോൾ സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്ന പിഴവുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
പൊതുവായി ഒന്നുമില്ലാത്ത സംഘത്തെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനാൽ പൊതുവായ ജോലിയില്ലാതാകുക; പ്രാരംഭനില അളക്കാത്തതിനാൽ താരതമ്യത്തിന് അടിസ്ഥാനമില്ലാതാകുക; പുനഃപരിശോധനയ്ക്ക് അതേ ജോലി വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കുക; ഫലങ്ങൾ കണ്ടശേഷം വിജയമാനദണ്ഡങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുക എന്നിവയാണ് സാധാരണ തെറ്റുകൾ. താൽപ്പര്യമുള്ളവരെ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തി പരീക്ഷണാടിസ്ഥാനത്തിൽ നടപ്പാക്കുന്നതാണ് മറ്റൊന്ന്; ടീമിലെ മറ്റുള്ളവരെക്കുറിച്ച് അതിൽ നിന്ന് കാര്യമായി അറിയാനാകില്ല.
ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗത്തിൽ കൊണ്ടുവരുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ദാതാക്കൾ നൽകുന്ന മാർഗനിർദേശവും ഇതേ സമീപനമാണ് നിർദേശിക്കുന്നത്. കമ്പനി മുഴുവൻ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിനുപകരം, തയ്യാറെടുപ്പ് പരിശോധിച്ചശേഷം ആദ്യ സംഘത്തിന് ലൈസൻസുകൾ നൽകാനും ടീമിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഉപയോഗസാഹചര്യങ്ങളിൽ തുടങ്ങാനുമാണ് Microsoft നൽകുന്ന Copilot ഉപയോഗം നടപ്പാക്കാനുള്ള മാർഗനിർദേശകേന്ദ്രം പറയുന്നത്.
Tosheo.ai എവിടെയാണ് അനുയോജ്യമാകുന്നത്?
ഈ വലുപ്പത്തിലുള്ള പരീക്ഷണനടത്തിപ്പിന് അനുയോജ്യമായ രീതിയിലാണ് Tosheo.ai ഒരുക്കുന്നത്: പരമാവധി അഞ്ച് ഉപയോക്തൃ ലൈസൻസുകളുള്ള, കാർഡ് ആവശ്യമായ ഏഴ് ദിവസത്തെ പരീക്ഷണകാലം, പ്രാരംഭ നിലവാരം രേഖപ്പെടുത്തുന്ന 5 മിനിറ്റുള്ള നിലവാരനിർണയ പരിശോധന, മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മാർക്ക് നൽകുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ, മാനേജർക്ക് നൈപുണ്യപുരോഗതി കാണാനുള്ള സൗകര്യം എന്നിവയാണ് പദ്ധതി. പരീക്ഷണകാലം ആദ്യ ആഴ്ചയ്ക്ക് മാത്രമാണ്, മുഴുവൻ പരീക്ഷണനടത്തിപ്പിനല്ല; അതിനാൽ തുടർന്നുള്ള പണമടയ്ക്കേണ്ട ആഴ്ചകൾക്കായി ബജറ്റ് വകയിരുത്തുക. ഇതെല്ലാം പുറത്തിറക്കുമ്പോൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ ആസൂത്രണം ചെയ്ത പ്രവർത്തനപരിധിയാണ്.
Tosheo.ai പരിഹാരമല്ലാതാകുന്നത് എപ്പോൾ?
സുരക്ഷാ പരിശോധനകൾ, ഒറ്റ പ്രവേശന സൗകര്യം, കരാറുകൾ എന്നിവയോടെയുള്ള, വാങ്ങൽവിഭാഗം നയിക്കുന്ന പരീക്ഷണഘട്ടമാണ് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് വേണ്ടതെങ്കിൽ, ആരംഭഘട്ടത്തിൽ Tosheo.ai അതിനായി സജ്ജമല്ല; വൻകിട സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് സേവനം നൽകുന്ന ഒരു ദാതാവ് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായേക്കാം. അംഗീകരിച്ച ഉപകരണം ഇതുവരെ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഉപകരണവും നയവും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലാണ് പരീക്ഷണഘട്ടം ആരംഭിക്കേണ്ടത്. പരിശീലന ഉൽപ്പന്നമൊന്നുമില്ലാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് അത് ചെയ്യാം.