ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾക്കുള്ള AI പരിശീലനം

അഭിമുഖങ്ങളിലെ വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം?

കുറിപ്പുകൾ ക്രമീകരിക്കാൻ അസിസ്റ്റന്റിനെ ഉപയോഗിക്കുക. തുടർന്ന് ഓരോ വിഷയവും കുറിപ്പുകളുമായി ഒത്തുനോക്കി, എത്ര പേർ യഥാർത്ഥത്തിൽ അത് പറഞ്ഞിട്ടുണ്ടെന്ന് എണ്ണുക. Tandem എന്ന സാങ്കൽപ്പിക ഷെഡ്യൂളിംഗ് ആപ്പിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം ഇതാ. ഒരു പ്രോഡക്റ്റ് മാനേജരുടെ കൈവശം ആറ് ഉപഭോക്താക്കളുമായി നടത്തിയ അഭിമുഖങ്ങളുടെ കുറിപ്പുകളുണ്ട്; പേരുകൾ നീക്കം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഒരാൾ ഡാർക്ക് മോഡ് ആവശ്യപ്പെട്ടു. ആവർത്തിച്ചുവരുന്ന ഒരു മീറ്റിംഗിന്റെ സമയം മാറ്റുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ട് നാല് പേർ വിവരിച്ചു. രണ്ട് പേർ വിലയെക്കുറിച്ച് പരാമർശിച്ചു.

നിർദേശം: "ഈ അഭിമുഖക്കുറിപ്പുകൾ വിഷയങ്ങളായി തരംതിരിക്കുക. ഓരോ വിഷയവും ഉന്നയിച്ച പങ്കാളികളുടെ എണ്ണവും ഒരു ചെറിയ ഉദ്ധരണിയും നൽകുക. കുറിപ്പുകളിൽ പറയുന്നതിനപ്പുറം സാമാന്യവത്കരിക്കരുത്."

പ്രധാന ഉൾക്കാഴ്ചകൾ മാത്രം ആവശ്യപ്പെട്ട നിർദേശത്തിൽ നിന്നുള്ള ദുർബലമായ സംയോജിത സംഗ്രഹം "ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഇരുണ്ട പ്രദർശനരീതി വളരെ ആവശ്യമാണ്" എന്നും "മിക്ക ഉപഭോക്താക്കൾക്കും വില ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയാണ്" എന്നും പറഞ്ഞുതുടങ്ങുന്നു. ഒരാളുടെ പരാമർശം ശക്തമായ ആവശ്യമായി; രണ്ടുപേരുടെ പരാമർശം ഭൂരിപക്ഷത്തിന്റേതായി. തിരക്കുള്ള ഒരു ബന്ധപ്പെട്ട കക്ഷി ഇത് വായിച്ചാൽ, ആ സംഗ്രഹം വികസനപദ്ധതിയുടെ ദിശ മാറ്റിയേക്കാം.

പരിശോധിച്ച സംയോജിത സംഗ്രഹം ഇങ്ങനെയാണ്: "ആവർത്തിക്കുന്ന യോഗങ്ങളുടെ സമയം മാറ്റൽ (6 പേരിൽ 4), ഒരു ഉദ്ധരണിയോടെ; വില (6 പേരിൽ 2); ഇരുണ്ട ദൃശ്യരീതി (6 പേരിൽ 1)." ഇത് അത്ര ആവേശകരമല്ലെങ്കിലും കൂടുതൽ പ്രയോജനകരമാണ്. ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ യഥാർഥ കുറിപ്പുകളും ഒപ്പം സൂക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ട്. അതിനാൽ ഒരു വിഷയത്തെക്കുറിച്ച് സംശയമുള്ള ആർക്കും ഉറവിടം വായിക്കാം.

ഉൽപ്പന്ന വികസന ടീമുകൾ AI-യെ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ എന്തൊക്കെ പിഴവുകൾ സംഭവിക്കുന്നു?

മൂന്ന് കാര്യങ്ങളിലാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പിഴവുണ്ടാകുന്നത്: സംഗ്രഹം തെളിവുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനെക്കാൾ ശക്തമായ നിഗമനങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, മത്സരസ്ഥാപനത്തെക്കുറിച്ചോ വിപണിയെക്കുറിച്ചോ ഒരു അവകാശവാദം കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുന്നു, രഹസ്യവിവരങ്ങൾ അംഗീകാരമില്ലാത്ത ഒരു ഉപകരണത്തിൽ എത്തുന്നു. ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ അവതരിപ്പിക്കുന്ന, എന്നാൽ തെറ്റായ ഉള്ളടക്കമായാണ് NIST-ന്റെ ജനറേറ്റീവ് AI പ്രൊഫൈൽ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കലിനെ വിവരിക്കുന്നത്. സഹായിക്ക് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയാത്ത കണക്കുകളോ സവിശേഷതകളോ ഉദ്ധരിക്കുന്ന വിപണി അവലോകനങ്ങളിലെ കൃത്യമായ അപകടം അതാണ്.

സഹായകരമായ ശീലങ്ങൾ കൃത്യമാണ്. വിശേഷണങ്ങൾ അതേപടി സ്വീകരിക്കുന്നതിനുപകരം എത്ര തവണ പരാമർശിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് എണ്ണുക. വിപണിയെയോ മത്സരക്കാരെയോ കുറിച്ചുള്ള ഏതൊരു അവകാശവാദവും അവതരണത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുമ്പ് അതിന്റെ ഉറവിടം തുറന്നു പരിശോധിക്കുക. ഉപകരണത്തിനും സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ പദ്ധതിക്കും അത്തരം വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ അംഗീകാരമില്ലെങ്കിൽ, ഉപഭോക്താക്കളുടെ പേരുകളും രഹസ്യമായ വികസനപദ്ധതി വിശദാംശങ്ങളും നീക്കം ചെയ്യുക.

ഉൽപ്പന്ന ടീം ആദ്യം എന്താണ് പരിശീലിക്കേണ്ടത്?

വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച് നിഗമനമുണ്ടാക്കുന്നതിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക. കാരണം മറ്റെല്ലാ ജോലികളും ആശ്രയിക്കുന്ന, തെളിവുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ശീലം അത് പഠിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ക്രമം ഒരു നിർദേശമാണ്, അളന്നുകണ്ടെത്തിയ ഫലമല്ല.

ഉൽപ്പന്ന ടീമിന് ഇത് അനുയോജ്യമായ പരിശീലനമല്ലാതാകുന്നത് എപ്പോൾ?

AI സൗകര്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക, മോഡലുകൾ വിലയിരുത്തുക, കോഡ് എഴുതുക എന്നിവ പഠിക്കുകയാണ് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യമെങ്കിൽ ഇത് അനുയോജ്യമല്ല; മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താൻ പദ്ധതിയുണ്ടെങ്കിലും പ്രായോഗിക എൻജിനീയറിങ് പരിശീലനം ഇതിന്റെ പരിധിയിൽപ്പെടുന്നില്ല. ഒറ്റയ്ക്ക് പഠിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഡക്റ്റ് മാനേജർക്കും ഇത് അനുയോജ്യമല്ല, കാരണം കുറഞ്ഞത് അഞ്ച് ഉപയോക്തൃ ലൈസൻസുകൾ ആവശ്യമായ ടീം പ്ലാനുകളാണ് ഒരുക്കിയിരിക്കുന്നത്.

അവതരണ സമയത്ത് SSO, LMS സംയോജനങ്ങൾ, ബ്രൗസർ എക്സ്റ്റൻഷൻ എന്നിവ ഇതിൽ ഉണ്ടാകില്ല; പാഠങ്ങൾ ഇംഗ്ലീഷിൽ മാത്രമായിരിക്കും. ഉൽപ്പന്നം ഇനിയും നിർമ്മിച്ചിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ, ഇപ്പോൾ തന്നെ പഠനസാമഗ്രികൾ ആവശ്യമുള്ള ടീം സൗജന്യ ഉൽപ്പന്ന മാനേജ്മെന്റ് തൊഴിൽ മാർഗദർശിയിൽ നിന്ന് തുടങ്ങണം.