క్లుప్తంగా చెప్పాలంటే, AI శిక్షణను ఎలా కొలుస్తారు?

వరుసగా మూడు స్థాయుల్లో కొలవండి: ఉద్యోగులు పనిని ప్రమాణానికి తగినట్లు చేయగలరా, వాస్తవ పనిలో అలా చేస్తున్నారా, వ్యాపారానికి ముఖ్యమైన దేనిలోనైనా మార్పు వచ్చిందా. పూర్తి చేసిన శాతాలు, సంతృప్తి స్కోర్లు నమోదు చేయదగినవే, కానీ అవి ఉద్యోగులు పాల్గొన్నారని, వారికి నచ్చిందని చూపిస్తాయి తప్ప నేర్చుకున్నారని కాదు.

ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించే కిర్క్‌ప్యాట్రిక్ నమూనాను పోలి ఉంటుంది. దాని నాలుగు స్థాయులు ప్రతిస్పందన, అభ్యసనం, ప్రవర్తన, ఫలితాలు. దాని స్వంత నిర్వచనాల ప్రకారం, స్థాయి 3 అంటే వ్యక్తులు తమ పని వాతావరణంలో కీలక ప్రవర్తనలను ఎంతవరకు ఆచరిస్తున్నారో; స్థాయి 4 అంటే లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న సంస్థాగత ఫలితాలు ఎంతవరకు వస్తున్నాయో. AI శిక్షణకు ఉపయోగకరమైన ఆధారాలు సాధారణంగా స్థాయులు 2, 3లో ఉంటాయి.

ముందుగా నిర్ణయించండి

శిక్షణ ప్రారంభమయ్యే ముందు పనిని, దానికి వర్తించే ప్రమాణాన్ని పేర్కొనండి.

ప్రారంభ స్థాయి

ఆ ప్రమాణానికి అనుగుణంగా ప్రతి వ్యక్తి నుంచి ఒక చిన్న పని నమూనాను సేకరించండి.

కొత్తగా మళ్లీ పరీక్షించండి

శిక్షణ తర్వాత, అదే పనిని కాకుండా, దానితో పోల్చదగిన కొత్త పనిని ఉపయోగించండి.

వినియోగాన్ని గమనించండి

సమీక్షించిన AI సహాయంతో చేసిన పని వాస్తవ పనుల్లో వినియోగంలోకి వస్తోందో చూడండి.

జాగ్రత్తగా అంచనా వేయండి

వ్యాపారంపై ప్రభావాలను మీరు గమనించగలిగిన సందర్భాల్లో మాత్రమే, వాటిని గుర్తించిన పద్ధతితో సహా నివేదించండి.

పని నమూనాను అంచనా వేయడానికి మంచి ప్రమాణం ఎలా ఉంటుంది?

మంచి ప్రమాణం అంటే వేరొకరు కూడా వర్తింపజేసి అదే నిర్ణయానికి రాగల సంక్షిప్త మూల్యాంకన మార్గదర్శిని. AI సహాయంతో తయారైన కస్టమర్ ప్రత్యుత్తరానికి ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు: అందించిన వాస్తవాలను మాత్రమే వాడటం, కస్టమర్ అసలు ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వటం, సంస్థ శైలికి సరిపోవటం, స్పష్టత లేని విషయాలను గుర్తించటం, పంపే ముందు సరిచేయాల్సిన అంశాలేవీ లేకపోవటం.

ప్రతి అంశానికి నెరవేరింది, పాక్షికంగా నెరవేరింది లేదా నెరవేరలేదు వంటి సరళమైన రేటింగ్ ఇవ్వండి. సమీక్షకుడి గమనికను భద్రపరచండి. తర్వాత దేనిని సాధన చేయాలో చూపుతుంది కాబట్టి, స్కోరు కంటే ఆ గమనిక తరచూ ఎక్కువ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

ముందు, తర్వాత ఫలితాల పోలిక ఎలా ఉంటుంది?

ఫెర్న్‌హిల్ అవుట్‌డోర్స్ అనే కల్పిత 15-మంది ఉద్యోగుల ఆన్‌లైన్ రిటైలర్ తన నలుగురు సహాయక సిబ్బందికి శిక్షణ ఇచ్చింది. శిక్షణకు ముందు ప్రతి ఒక్కరూ ChatGPT ఉపయోగించి ఒక నమూనా ఫిర్యాదుకు సమాధాన ముసాయిదా రాశారు. సాధారణంగా ఆ ముసాయిదాలు మర్యాదగా ఉన్నప్పటికీ, వాపసు విధానంలో లేని వివరాన్ని కల్పించాయి, డెలివరీ తేదీల గురించి కస్టమర్ అడిగిన ప్రశ్నను వదిలేశాయి.

నాలుగు వారాల తర్వాత, ప్రతి ప్రతినిధి ఒకే మూల్యాంకన ప్రమాణాలను అనుసరిస్తూ వేర్వేరు ఫిర్యాదులకు సమాధానాల ముసాయిదాలు రాశారు. సహాయ బృందం అధిపతి ఏ ప్రమాణాలు నెరవేరాయో నమోదు చేశారు. నాలుగు ముసాయిదాల్లో మూడు ఇప్పుడు డెలివరీ తేదీని కల్పించే బదులు, అది అనిశ్చితంగా ఉందని సూచించాయని గుర్తించారు. ఇది నలుగురు వ్యక్తులు ఒక పనిలో నేర్చుకున్నారనడానికి ఆధారం. సహాయం వేగంగా అందుతోందనో, కస్టమర్లు మరింత సంతృప్తిగా ఉన్నారనో ఇది రుజువు కాదు; పేజీలో అలా చెప్పకూడదు.

ఇది ఒక ఉద్యోగ పాత్రకు ఎలా అనుసంధానమవుతుందో చూడాలనుకుంటున్నారా?

ప్రణాళికలో ఉన్న బృంద ప్రయోగాత్మక వినియోగాన్ని పరిశీలించండి ↗

నేర్చుకున్న నైపుణ్యాన్ని అసలు పనిలో ఉపయోగిస్తున్నారో లేదో ఎలా తెలుసుకుంటారు?

వారు దాన్ని ఉపయోగిస్తున్నారా అని అడగడం కంటే, సాధారణ పనిలో ఆ ప్రవర్తన కనిపిస్తోందో చూడండి. ఉమ్మడి ఫోల్డర్‌లో సమీక్షించిన AI సహాయంతో రూపొందించిన ముసాయిదాలు ఉండటం, శిక్షణ దృష్టి పెట్టిన రకమైన దిద్దుబాట్లు తగ్గినట్లు మేనేజర్ గమనించడం, చర్య తీసుకునే ముందే ఏ సమాచారం పంచుకోవచ్చనే పరిమితులపై ప్రశ్నలు లేవనెత్తడం ఉపయోగకరమైన సంకేతాలు.

సాధనాన్ని ఉపయోగించే అనుమతులకు సంబంధించిన అంశాలను తెలుసుకోవడానికి వినియోగ నివేదికలు సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, Microsoft అందించే Copilot వినియోగ నివేదికలో క్రియాశీల వినియోగదారులు, చివరిసారిగా ఉపయోగించిన తేదీలు కనిపిస్తాయి. కార్యకలాపం నమోదవడం సాధనాన్ని ఉపయోగించారని చూపిస్తుంది తప్ప, బాగా ఉపయోగించారని కాదు. కాబట్టి దానితో పాటు అసలు పనిని కూడా సమీక్షించండి.

AI శిక్షణపై పెట్టుబడి రాబడిని లెక్కించగలరా?

మీరు అంచనా వేయవచ్చు, కానీ దాని గురించి ఏం చెబుతున్నారో జాగ్రత్తగా ఉండండి. సమయం ఆదా అయిందని ఉద్యోగులు చెప్పడం వారి అభిప్రాయం మాత్రమే, కొలత కాదు. ఫలితం ముఖ్యమైనదైతే, పోల్చదగిన పనిని ముందు, తర్వాత చేయడానికి పట్టిన సమయాన్ని కొలవండి లేదా సమీక్షించిన అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను పోల్చండి. ఆ అంచనా ఎంతమంది వ్యక్తులు, ఎన్ని పనుల ఆధారంగా వచ్చిందో నమోదు చేయండి.

అభ్యాసకుల సమయం, సమీక్షకు పట్టే సమయంతో సహా ఖర్చులను కూడా నిజాయితీగా లెక్కించండి. అనేక చిన్న బృందాలకు, పెట్టుబడిపై రాబడిని తెలిపే ఒకే సంఖ్య కంటే, సమీక్షించిన పని నమూనాలు మరియు అందరూ కొనసాగిస్తున్న పని అలవాటే మరింత స్పష్టమైన ఆధారంగా ఉంటాయి. కొనసాగించాలా వద్దా అని నిర్ణయించడానికి అది సరైన ప్రాతిపదిక.

Tosheo.ai ఎక్కడ ఉపయోగపడుతుంది?

ప్రతి పాఠం కనిపించే మూల్యాంకన ప్రమాణాల ప్రకారం అంచనా వేసే పనితో ముగిసేలా, నిర్దిష్ట అభిప్రాయం అందేలా Tosheo.aiని రూపొందిస్తున్నారు. నేర్చుకునేవారు తమకు సమ్మతం కాని మార్కులను సమీక్ష కోసం గుర్తించవచ్చు. నిర్వాహకులకు ఉద్యోగ పాత్రలవారీగా నైపుణ్య పురోగతి కనిపించేలా ప్రణాళిక ఉంది. ఇది అభ్యాసానికి ఆధారాన్ని అందిస్తుంది. ఇది మీ తరఫున మీ వ్యాపార ఫలితాలను కొలవలేదు.

Tosheo.ai ఎప్పుడు పరిష్కారం కాదు?

నిధులు సమకూర్చేవారి కోసం లేదా బోర్డు కోసం, నియంత్రణ సమూహాలు లేదా ఆడిట్ చేసిన గణాంకాలతో కూడిన అధికారిక మూల్యాంకనం అవసరమైతే, మీకు మూల్యాంకన నిపుణుడు అవసరం. ప్రధానంగా సాధనాల లైసెన్సులు, వినియోగ కార్యకలాపాలను పర్యవేక్షించడమే అవసరమైతే, మీ ప్రదాత అందించే నిర్వాహక నివేదికలు ఆ పని చేస్తాయి. ప్రారంభ విడుదలలో Tosheo.ai అభ్యాస నిర్వహణ వ్యవస్థతో అనుసంధానం కాదు.

మూలాలు, పరిధి

కిర్క్‌ప్యాట్రిక్ పార్ట్‌నర్స్, కిర్క్‌ప్యాట్రిక్ నమూనా, తనిఖీ చేసిన తేదీ 16 అక్టోబర్ 2026 ↗

Microsoft అభ్యాస వేదిక, Microsoft Copilot వినియోగ నివేదిక, 14 July 2026 ↗