AI പരിശീലനം ഫലം കണ്ടോ എന്ന് എങ്ങനെ വിലയിരുത്താം?

ചുരുക്കത്തിൽ, AI പരിശീലനം എങ്ങനെ വിലയിരുത്താം?

ക്രമത്തിൽ മൂന്ന് തലങ്ങളിൽ അളക്കുക: ആളുകൾക്ക് നിശ്ചിത നിലവാരത്തിൽ ജോലി ചെയ്യാനാകുന്നുണ്ടോ, യഥാർഥ ജോലിയിൽ അവർ അത് ചെയ്യുന്നുണ്ടോ, ബിസിനസിന് പ്രധാനമായ എന്തെങ്കിലും കാര്യത്തിൽ മാറ്റമുണ്ടായോ. പൂർത്തീകരണ നിരക്കുകളും സംതൃപ്തി സ്കോറുകളും രേഖപ്പെടുത്തുന്നത് നല്ലതാണ്. എന്നാൽ ആളുകൾ പങ്കെടുത്തുവെന്നും അവർക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ടുവെന്നും മാത്രമാണ് അവ കാണിക്കുന്നത്; അവർ പഠിച്ചുവെന്നല്ല.

ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന കിർക്ക്പാട്രിക് മാതൃകയോട് സാമ്യമുള്ളതാണ്. അതിന്റെ നാല് തലങ്ങൾ പ്രതികരണം, പഠനം, പെരുമാറ്റം, ഫലങ്ങൾ എന്നിവയാണ്. അതിന്റെ സ്വന്തം നിർവചനങ്ങളിൽ, ആളുകൾ തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനസാഹചര്യത്തിൽ നിർണായകമായ പെരുമാറ്റങ്ങൾ എത്രത്തോളം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു എന്നതാണ് തലം 3; ലക്ഷ്യമിട്ട സ്ഥാപനഫലങ്ങൾ എത്രത്തോളം കൈവരുന്നു എന്നതാണ് തലം 4. AI പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമായ തെളിവുകൾ സാധാരണയായി ലഭിക്കുന്നത് തലങ്ങൾ 2, 3 എന്നിവയിലാണ്.

ഒരു പ്രവൃത്തി മാതൃക വിലയിരുത്താനുള്ള നല്ലൊരു മാനദണ്ഡം എങ്ങനെയായിരിക്കും?

മറ്റൊരാൾ പ്രയോഗിച്ചാലും ഒരേ നിഗമനത്തിലെത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഹ്രസ്വമായ മൂല്യനിർണയ മാർഗരേഖയാണ് നല്ലൊരു മാനദണ്ഡം. AI സഹായത്തോടെ തയ്യാറാക്കുന്ന ഉപഭോക്തൃ മറുപടിക്ക് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുത്താവുന്നവ: നൽകിയ വസ്തുതകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉപഭോക്താവിന്റെ യഥാർഥ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു, സ്ഥാപനത്തിന്റെ ആശയവിനിമയ ശൈലി പാലിക്കുന്നു, ഉറപ്പില്ലാത്ത കാര്യങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാട്ടുന്നു, അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തിരുത്തേണ്ട ഒന്നും ഉൾപ്പെടുന്നില്ല.

ഓരോ മാനദണ്ഡത്തിനും പാലിച്ചു, ഭാഗികമായി പാലിച്ചു, പാലിച്ചില്ല എന്നിങ്ങനെ ലളിതമായി സ്കോർ നൽകുക. പരിശോധിക്കുന്നയാളുടെ കുറിപ്പും സൂക്ഷിക്കുക. അടുത്തതായി എന്താണ് പരിശീലിക്കേണ്ടതെന്ന് കാണിക്കുന്നതിനാൽ പലപ്പോഴും സ്കോറിനെക്കാൾ പ്രയോജനകരമാണ് ആ കുറിപ്പ്.

മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള അവസ്ഥകൾ തമ്മിലുള്ള താരതമ്യം എങ്ങനെയായിരിക്കും?

15 ജീവനക്കാരുള്ള സാങ്കൽപ്പിക ഓൺലൈൻ ചില്ലറവിൽപ്പന സ്ഥാപനമായ ഫേൺഹിൽ ഔട്ട്ഡോർസ്, ഉപഭോക്തൃസഹായ വിഭാഗത്തിലെ നാല് ജീവനക്കാർക്ക് പരിശീലനം നൽകി. പരിശീലനത്തിനു മുമ്പ് ഓരോരുത്തരും ChatGPT ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മാതൃകാ പരാതിക്കുള്ള മറുപടി തയ്യാറാക്കി. മിക്ക കരടുകളും മര്യാദയുള്ളവയായിരുന്നു. എന്നാൽ പണം തിരിച്ചുനൽകുന്ന നയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിശദാംശം അവ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുകയും ഡെലിവറി തീയതികളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപഭോക്താവിന്റെ ചോദ്യം വിട്ടുപോകുകയും ചെയ്തു.

നാല് ആഴ്ചകൾക്ക് ശേഷം ഓരോ സേവന പ്രതിനിധിയും ഒരേ മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത പരാതികൾക്ക് മറുപടി തയ്യാറാക്കി. ഏതൊക്കെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിച്ചെന്ന് ഉപഭോക്തൃസഹായ വിഭാഗം മേധാവി രേഖപ്പെടുത്തി. നാല് കരടുകളിൽ മൂന്നെണ്ണവും ഡെലിവറി തീയതി കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുന്നതിനുപകരം അത് ഉറപ്പില്ലെന്ന് ഇപ്പോൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതായും രേഖപ്പെടുത്തി. നാല് പേർ ഒരു ജോലിയിൽ പഠനപുരോഗതി കൈവരിച്ചതിന്റെ തെളിവാണിത്. ഉപഭോക്തൃസഹായം കൂടുതൽ വേഗത്തിലായെന്നോ ഉപഭോക്താക്കൾ കൂടുതൽ സന്തുഷ്ടരായെന്നോ ഉള്ളതിന് ഇത് തെളിവല്ല; പേജ് അങ്ങനെ അവകാശപ്പെടരുത്.

യഥാർഥ ജോലിയിൽ ആളുകൾ ആ കഴിവ് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കാം?

ആളുകൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ചോദിക്കുന്നതിനുപകരം സാധാരണ ജോലിയിൽ ആ പെരുമാറ്റം കാണുന്നുണ്ടോ എന്ന് നോക്കുക. പങ്കിട്ട ഫോൾഡറിൽ പരിശോധിച്ച AI-സഹായത്തോടെയുള്ള കരടുകൾ കാണുന്നത്, പരിശീലനം ലക്ഷ്യമിട്ട തരത്തിലുള്ള തിരുത്തലുകൾ കുറഞ്ഞതായി മാനേജർക്ക് കാണാനാകുന്നത്, പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുമുമ്പ് ഏതൊക്കെ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന പരിധികളെക്കുറിച്ച് ആളുകൾ ചോദ്യങ്ങൾ ഉന്നയിക്കുന്നത് എന്നിവ ഉപകാരപ്രദമായ സൂചനകളാണ്.

ടൂൾ ഉപയോഗ റിപ്പോർട്ടുകൾ ആക്‌സസ് സംബന്ധിച്ച കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, Microsoft നൽകുന്ന Copilot ഉപയോഗ റിപ്പോർട്ടിൽ സജീവ ഉപയോക്താക്കളെയും അവസാനമായി ഉപയോഗിച്ച തീയതികളെയും കാണിക്കുന്നു. പ്രവർത്തനത്തിന്റെ രേഖ ടൂൾ ഉപയോഗിച്ചെന്ന് കാണിക്കുന്നു, നന്നായി ഉപയോഗിച്ചെന്ന് അല്ല. അതിനാൽ യഥാർഥ ജോലിയുടെ അവലോകനവും ഇതോടൊപ്പം നടത്തുക.

AI പരിശീലനത്തിൽനിന്നുള്ള നിക്ഷേപ നേട്ടം കണക്കാക്കാൻ കഴിയുമോ?

നിങ്ങൾക്ക് അത് ഏകദേശമായി കണക്കാക്കാം. എന്നാൽ എന്താണ് അവകാശപ്പെടുന്നതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. സമയം ലാഭിച്ചതായി ജീവനക്കാർ പറയുന്നത് അവരുടെ ധാരണയാണ്, അളവെടുപ്പല്ല. ഒരു ഫലം പ്രധാനമാണെങ്കിൽ, സമാനമായ ഒരു ജോലി ചെയ്യാൻ മുമ്പും ശേഷവും എടുക്കുന്ന സമയം അളക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ പരിശോധിച്ച ഫലങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം താരതമ്യം ചെയ്യുക. ആ കണക്ക് എത്ര പേരെയും എത്ര ജോലികളെയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്നും രേഖപ്പെടുത്തുക.

പഠിതാവിന്റെയും അവലോകനം ചെയ്യുന്നയാളുടെയും സമയം ഉൾപ്പെടെയുള്ള ചെലവുകളും സത്യസന്ധമായി കണക്കാക്കുക. ഒറ്റ നിക്ഷേപഫല കണക്കിനെക്കാൾ, അവലോകനം ചെയ്ത ജോലിമാതൃകകളും ആളുകൾ തുടർന്നും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രവർത്തനരീതിയുമാണ് ഏറ്റവും വ്യക്തമായ തെളിവെന്ന് പല ചെറിയ ടീമുകളും കണ്ടെത്തും. തുടരണോ എന്നു തീരുമാനിക്കാൻ അത് വിശ്വസനീയമായ അടിസ്ഥാനമാണ്.

Tosheo.ai എവിടെയാണ് അനുയോജ്യമാകുന്നത്?

ഓരോ പാഠവും കാണാവുന്ന മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മാർക്കും നിർദിഷ്ട പ്രതികരണവും ലഭിക്കുന്ന പ്രവർത്തനത്തിൽ അവസാനിക്കുന്ന രീതിയിലാണ് Tosheo.ai ഒരുക്കുന്നത്. പഠിതാക്കൾക്ക് യോജിപ്പില്ലാത്ത മാർക്ക് പുനഃപരിശോധനയ്ക്കായി അടയാളപ്പെടുത്താം. ജോലിചുമതല അനുസരിച്ചുള്ള നൈപുണ്യപുരോഗതി മാനേജർമാർക്ക് കാണാനാകുമെന്നാണ് പദ്ധതി; ഇത് പഠനത്തിന്റെ തെളിവ് നൽകുന്നു. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് ഫലങ്ങൾ നിങ്ങൾക്കുവേണ്ടി അളക്കാൻ ഇതിന് കഴിയില്ല.

Tosheo.ai പരിഹാരമല്ലാതാകുന്നത് എപ്പോൾ?

ധനസഹായം നൽകുന്നവർക്കോ ഭരണസമിതിക്കോ സമർപ്പിക്കാൻ, താരതമ്യത്തിനുള്ള നിയന്ത്രണഗ്രൂപ്പുകളോ ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത കണക്കുകളോ ഉൾപ്പെടുന്ന ഔപചാരിക വിലയിരുത്തൽ വേണമെങ്കിൽ, ഒരു വിലയിരുത്തൽ വിദഗ്ധന്റെ സഹായം ആവശ്യമാണ്. ഉപകരണങ്ങളുടെ ലൈസൻസുകളും ഉപയോഗവും നിരീക്ഷിക്കുകയാണ് പ്രധാന ആവശ്യമെങ്കിൽ, സേവനദാതാവിന്റെ ഭരണനിർവഹണ റിപ്പോർട്ടുകൾ അതിന് മതിയാകും. Tosheo.ai പുറത്തിറങ്ങുമ്പോൾ പഠനനിർവഹണ സംവിധാനവുമായുള്ള സംയോജനം ഉണ്ടാകില്ല.

ഉറവിടങ്ങളും പരിധിയും

കിർക്ക്പാട്രിക് പാർട്ണേഴ്സ്, കിർക്ക്പാട്രിക് മാതൃക, പരിശോധിച്ചത് 16 ഒക്ടോബർ 2026 ↗

Microsoft പഠനവിഭാഗം, Microsoft Copilot ഉപയോഗ റിപ്പോർട്ട്, 14 July 2026 ↗