AI பயிற்சி பலனளித்ததா என்பதை எப்படி மதிப்பிடுவது?

சுருக்கமாகச் சொன்னால், AI பயிற்சியை எப்படி மதிப்பிடுவது?

மூன்று நிலைகளில் வரிசையாக அளவிடுங்கள்: பணியாளர்களால் ஒரு பணியைத் தரநிலைக்கு ஏற்ப செய்ய முடிகிறதா, உண்மையான பணியில் அதைச் செய்கிறார்களா, வணிகத்திற்கு முக்கியமான ஏதாவது மாறியுள்ளதா. பயிற்சி நிறைவு விகிதங்களையும் திருப்தி மதிப்பெண்களையும் பதிவு செய்வது பயனுள்ளது. ஆனால் அவை பணியாளர்கள் கலந்துகொண்டார்கள், பயிற்சி அவர்களுக்குப் பிடித்திருந்தது என்பதைத்தான் காட்டுகின்றன; அவர்கள் கற்றுக்கொண்டார்கள் என்பதை அல்ல.

இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கிர்க்பாட்ரிக் மாதிரியைப் பிரதிபலிக்கிறது. அதன் நான்கு நிலைகள் எதிர்வினை, கற்றல், நடத்தை மற்றும் விளைவுகள். அதன் சொந்த வரையறைகளின்படி, மக்கள் தங்கள் பணிச்சூழலில் முக்கியமான நடத்தைகளை எந்த அளவுக்குச் செயல்படுத்துகிறார்கள் என்பது நிலை 3; இலக்காகக் கொண்ட நிறுவன விளைவுகள் எந்த அளவுக்கு ஏற்படுகின்றன என்பது நிலை 4. AI பயிற்சிக்கு, பயனுள்ள சான்றுகள் பொதுவாக நிலைகள் 2 மற்றும் 3-இல்தான் கிடைக்கும்.

ஒரு பணி மாதிரிக்கான நல்ல தர அளவுகோல் எப்படி இருக்கும்?

ஒரு நல்ல தரநிலை என்பது, வேறொருவரும் பயன்படுத்தி அதே முடிவுக்கு வரக்கூடிய சுருக்கமான மதிப்பீட்டு வழிகாட்டியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு உதவியுடன் எழுதப்படும் வாடிக்கையாளர் பதிலுக்கு இதில் பின்வருபவை இடம்பெறலாம்: வழங்கப்பட்ட தகவல்களை மட்டுமே பயன்படுத்துதல், வாடிக்கையாளரின் உண்மையான கேள்விக்குப் பதிலளித்தல், நிறுவனத்தின் வழக்கமான தொனியைப் பின்பற்றுதல், உறுதியற்றவற்றைக் குறித்துக் காட்டுதல், அனுப்புவதற்கு முன் திருத்த வேண்டிய எதுவும் இல்லாமல் இருத்தல்.

ஒவ்வொரு அம்சத்தையும் நிறைவேறியது, பகுதியளவு நிறைவேறியது அல்லது நிறைவேறவில்லை போன்ற எளிய முறையில் மதிப்பிடுங்கள்; மதிப்பாய்வாளரின் குறிப்பையும் சேமித்து வையுங்கள். அடுத்து எதைப் பயிற்சி செய்ய வேண்டும் என்பதைக் காட்டுவதால், மதிப்பெண்ணைவிட அந்தக் குறிப்பு பெரும்பாலும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

முன்பும் பின்பும் செய்யப்படும் ஒப்பீடு எப்படி இருக்கும்?

ஃபெர்ன்ஹில் அவுட்டோர்ஸ் என்ற கற்பனையான 15 பேர் கொண்ட இணையச் சில்லறை விற்பனை நிறுவனம், தனது நான்கு வாடிக்கையாளர் ஆதரவுப் பணியாளர்களுக்குப் பயிற்சி அளித்தது. பயிற்சிக்கு முன், ஒவ்வொருவரும் ChatGPT பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரிப் புகாருக்குப் பதில் வரைந்தனர். பொதுவாக அந்த வரைவுகள் மரியாதையாக இருந்தன. ஆனால் பணத்தைத் திருப்பித் தரும் கொள்கை குறித்த ஒரு விவரத்தைப் புனைந்ததுடன், விநியோகத் தேதிகள் குறித்த வாடிக்கையாளரின் கேள்விக்குப் பதிலளிக்கத் தவறின.

நான்கு வாரங்களுக்குப் பிறகு, ஒவ்வொரு பணியாளரும் ஒரே மதிப்பீட்டு அளவுகோலின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு புகார்களுக்குப் பதில் வரைவு எழுதினர். எந்த அளவுகோல்கள் பூர்த்தி செய்யப்பட்டன என்பதை வாடிக்கையாளர் ஆதரவுத் தலைவர் பதிவு செய்தார். நான்கு வரைவுகளில் மூன்று, உறுதியில்லாத விநியோகத் தேதியைத் தாங்களாக உருவாக்காமல், அது உறுதியாகவில்லை என்று இப்போது குறிப்பிட்டதையும் அவர் பதிவு செய்தார். இது நான்கு பேர் ஒரு பணியைக் கற்றுக்கொண்டதற்கான ஆதாரம். இது விரைவான வாடிக்கையாளர் ஆதரவுக்கோ அதிக வாடிக்கையாளர் திருப்திக்கோ சான்றல்ல; இந்தப் பக்கமும் அப்படிக் கூறக் கூடாது.

கற்ற திறனை நிஜப் பணிகளில் பயன்படுத்துகிறார்களா என்பதை எப்படிக் கண்டறிவது?

அதைப் பயன்படுத்துகிறார்களா என்று மக்களிடம் கேட்பதற்குப் பதிலாக, வழக்கமான வேலையில் அந்த நடத்தை வெளிப்படுகிறதா என்று பாருங்கள். பகிரப்பட்ட கோப்புறையில் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட AI உதவியுடனான வரைவுகள் இருப்பது, பயிற்சி குறைக்க முயன்ற வகையான திருத்தங்கள் குறைந்திருப்பதை மேலாளர் கவனிப்பது, செயல்படுவதற்கு முன்பே தகவல் பயன்பாட்டு வரம்புகள் குறித்த கேள்விகளை மக்கள் எழுப்புவது ஆகியவை பயனுள்ள அறிகுறிகள்.

கருவிப் பயன்பாட்டு அறிக்கைகள் அணுகல் தொடர்பான தகவல்களைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, Microsoft நிறுவனத்தின் Copilot பயன்பாட்டு அறிக்கை, செயலில் உள்ள பயனர்களையும் அவர்கள் கடைசியாகப் பயன்படுத்திய தேதிகளையும் காட்டுகிறது. செயல்பாடு என்பது கருவி பயன்படுத்தப்பட்டது என்பதையே காட்டும்; நன்றாகப் பயன்படுத்தப்பட்டது என்பதைக் காட்டாது. எனவே, உண்மையில் செய்யப்பட்ட பணியையும் சேர்த்து மதிப்பாய்வு செய்யுங்கள்.

AI பயிற்சிக்கான முதலீட்டின் மீதான வருவாயைக் கணக்கிட முடியுமா?

நீங்கள் மதிப்பிடலாம். ஆனால் கூறும் முடிவுகளில் கவனமாக இருங்கள். நேரம் மிச்சமானதாக ஊழியர்கள் தெரிவிப்பது அவர்களின் உணர்வே தவிர அளவீடு அல்ல. ஒரு முடிவு முக்கியமானது என்றால், ஒப்பிடத்தக்க ஒரு பணியைச் செய்வதற்கு முன்னும் பின்னும் ஆகும் நேரத்தை அளவிடுங்கள், அல்லது மறுஆய்வு செய்யப்பட்ட வெளியீடுகளின் தரத்தை ஒப்பிடுங்கள். அந்த மதிப்பீடு எத்தனை நபர்களையும் பணிகளையும் உள்ளடக்குகிறது என்பதையும் பதிவு செய்யுங்கள்.

கற்பவர்களின் நேரம், மதிப்பாய்வு நேரம் உள்ளிட்ட செலவுகளையும் நேர்மையாகக் கணக்கிடுங்கள். பல சிறிய குழுக்களுக்கு, முதலீட்டின் மீதான வருவாயைக் காட்டும் ஓர் ஒற்றை எண்ணைவிட, மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட வேலை மாதிரிகளும் தொடர்ந்து பின்பற்றப்படும் வேலைமுறையுமே தெளிவான சான்றாக இருக்கும். தொடர வேண்டுமா என்பதை முடிவு செய்ய அது ஒரு நியாயமான அடிப்படை.

Tosheo.ai எதற்குப் பொருந்தும்?

ஒவ்வொரு பாடமும் வெளிப்படையான மதிப்பீட்டு அளவுகோல்களின்படி மதிப்பிடப்படும் பணியுடன் முடிந்து, குறிப்பிட்ட பின்னூட்டம் கிடைக்கும்படி Tosheo.ai உருவாக்கப்படவுள்ளது. கற்பவர்கள் தங்களுக்கு உடன்பாடில்லாத மதிப்பெண்ணை மறுபரிசீலனைக்குக் குறிக்கலாம். பணிப் பொறுப்பு வாரியான திறன் முன்னேற்றத்தை மேலாளர்கள் பார்க்கத் திட்டமிடப்பட்டுள்ளது; இது கற்றலுக்கான ஆதாரத்தை வழங்கும். உங்கள் வணிக முடிவுகளை இது உங்களுக்காக அளவிட முடியாது.

Tosheo.ai எப்போது தீர்வாக இருக்காது?

நிதி வழங்குநருக்கோ நிர்வாகக் குழுவுக்கோ ஒப்பீட்டுக் கட்டுப்பாட்டுக் குழுக்கள் அல்லது தணிக்கை செய்யப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களுடன் முறையான மதிப்பீடு தேவைப்பட்டால், உங்களுக்கு மதிப்பீட்டு நிபுணர் தேவை. கருவி உரிமங்களையும் பயன்பாட்டுச் செயல்பாடுகளையும் கண்காணிப்பதே முக்கியத் தேவை என்றால், உங்கள் வழங்குநரின் நிர்வாக அறிக்கைகள் அதற்குப் போதும். Tosheo.ai அறிமுகத்தின்போது கற்றல் மேலாண்மை அமைப்புடன் ஒருங்கிணையாது.

மூலங்களும் வரம்பும்

கிர்க்பாட்ரிக் பார்ட்னர்ஸ், கிர்க்பாட்ரிக் மாதிரி, சரிபார்க்கப்பட்ட நாள் 16 அக்டோபர் 2026 ↗

Microsoft கற்றல், Microsoft Copilot பயன்பாட்டு அறிக்கை, 14 July 2026 ↗