उत्पादन संघांसाठी AI प्रशिक्षण

उत्पादन व्यवस्थापकाने मुलाखतींतील माहिती एकत्र करून निष्कर्ष काढण्यासाठी AI कसे वापरावे?

नोंदी व्यवस्थित मांडण्यासाठी सहाय्यक वापरा, त्यानंतर प्रत्येक मुद्दा मूळ नोंदींशी पडताळा आणि तो प्रत्यक्षात किती जणांनी मांडला ते मोजा. Tandem या काल्पनिक वेळापत्रक व्यवस्थापन अॅपचे हे सोडवून दाखवलेले उदाहरण आहे. एका उत्पादन व्यवस्थापकाकडे सहा ग्राहकांच्या मुलाखतींच्या नोंदी आहेत, ज्यांमधून नावे काढलेली आहेत. एका सहभागीने गडद दृश्यपद्धतीची मागणी केली. चौघांनी नियमितपणे होणाऱ्या बैठकीची वेळ बदलताना येणारी अडचण सांगितली. दोघांनी किमतीचा उल्लेख केला.

सूचना: "या मुलाखतींच्या नोंदींचे विषयांनुसार गट करा. प्रत्येक विषयासाठी तो मांडणाऱ्या सहभागींची संख्या आणि एक छोटे अवतरण द्या. नोंदींमध्ये दिलेल्या माहितीच्या पलीकडे जाऊन सर्वसाधारण निष्कर्ष काढू नका."

केवळ महत्त्वाचे निष्कर्ष मागणाऱ्या सूचनेतून तयार झालेल्या कमकुवत एकत्रित विश्लेषणाची सुरुवात "वापरकर्त्यांना गडद रंगसंगती हवीच आहे" आणि "बहुतेक ग्राहकांसाठी किंमत हा चिंतेचा मोठा विषय आहे" अशी होते. एका उल्लेखाचे रूपांतर तीव्र मागणीत झाले आणि दोन उल्लेखांचे रूपांतर बहुतेक ग्राहकांत झाले. व्यस्त संबंधित व्यक्तीने हा सारांश वाचल्यास त्यावरून पुढील कामांची योजना बदलू शकते.

तपासलेला एकत्रित सारांश असा आहे: "नियमित बैठकांच्या वेळा बदलणे (6 पैकी 4), एका अवतरणासह; किंमत (6 पैकी 2); गडद दृश्यरूप (6 पैकी 1)." तो कमी आकर्षक असला तरी खूप अधिक उपयुक्त आहे. उत्पादन व्यवस्थापकाने मूळ नोंदीही सोबत ठेवल्या आहेत, त्यामुळे एखाद्या विषयाबद्दल शंका असलेली व्यक्ती मूळ स्रोत वाचू शकते.

उत्पादन विकास करणारे संघ AI वर अवलंबून राहतात तेव्हा कोणत्या चुका होतात?

तीन चुका सर्वाधिक होतात: सारांशात पुराव्यापेक्षा जास्त ठाम निष्कर्ष मांडले जातात, स्पर्धकाविषयीचा किंवा बाजाराविषयीचा दावा बनवला जातो आणि गोपनीय सामग्री मंजुरी नसलेल्या साधनात जाते. NIST च्या निर्मितिक्षम AI जोखीमविषयक मार्गदर्शकात भ्रमजन्य निर्मिती म्हणजे आत्मविश्वासाने मांडलेली पण खोटी सामग्री असे वर्णन केले आहे. सहाय्यकाला पडताळता न येणारे आकडे किंवा वैशिष्ट्ये उद्धृत करणाऱ्या बाजार आढाव्यांमध्ये नेमका हाच धोका असतो.

उपयोगी सवयी ठोस असतात. विशेषणे मान्य करण्याऐवजी उल्लेख मोजा. बाजारपेठेबद्दलचा किंवा स्पर्धकाबद्दलचा दावा सादरीकरणात समाविष्ट करण्यापूर्वी त्यामागचा स्रोत उघडून पाहा. ग्राहकांची नावे आणि भविष्यातील योजनांचे गोपनीय तपशील वापरण्यासाठी साधन व सदस्यता योजना मंजूर नसतील तर ते काढून टाका.

उत्पादन विभागाने सर्वप्रथम कशाचा सराव करावा?

विविध माहितीतून एकत्रित निष्कर्ष काढण्यापासून सुरुवात करा, कारण त्यातून पुराव्यावर काम करण्याची सवय लागते आणि इतर सर्व कामे त्या सवयीवर अवलंबून असतात. हा क्रम एक सूचना आहे, मोजून सिद्ध झालेला निष्कर्ष नाही.

उत्पादन विभागासाठी हे प्रशिक्षण कधी योग्य ठरत नाही?

AI सुविधा तयार करणे, मॉडेलचे मूल्यमापन करणे किंवा कोड लिहिणे शिकणे हे तुमचे उद्दिष्ट असेल, तर हे योग्य नाही; मशीन लर्निंगची मूलतत्त्वे शिकवण्याचे नियोजन असले, तरी प्रत्यक्ष अभियांत्रिकी प्रशिक्षण याच्या व्याप्तीबाहेर आहे. एकट्याने शिकणाऱ्या उत्पादन व्यवस्थापकासाठी हे योग्य नाही, कारण योजना किमान पाच वापरकर्ता परवान्यांसह संघांसाठी तयार केल्या आहेत.

सुरुवातीच्या आवृत्तीत SSO, LMS जोडण्या किंवा ब्राउझर विस्तार समाविष्ट नाहीत आणि धडे फक्त इंग्रजीत आहेत. उत्पादन अजून तयार झालेले नसल्यामुळे, ज्या टीमला आत्ताच प्रशिक्षण साहित्य हवे आहे, तिने उत्पादन व्यवस्थापनाच्या भूमिकेसाठी असलेल्या मोफत मार्गदर्शकापासून सुरुवात करावी.