ఉత్పత్తి బృందాల కోసం AI శిక్షణ

ఇంటర్వ్యూలలోని సమాచారాన్ని సమన్వయం చేయడానికి ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడు AIని ఎలా ఉపయోగించాలి?

గమనికలను క్రమబద్ధీకరించడానికి సహాయకాన్ని ఉపయోగించండి. ఆ తర్వాత ప్రతి అంశాన్ని అసలు గమనికలతో పోల్చి తనిఖీ చేయండి. ఆ విషయాన్ని నిజంగా ఎంతమంది చెప్పారో లెక్కించండి. సమయాలను ప్రణాళిక చేసుకునేందుకు ఉపయోగించే కల్పిత యాప్ Tandem ఆధారంగా రూపొందించిన ఉదాహరణ ఇది. ఒక ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడి వద్ద ఆరుగురు కస్టమర్లతో చేసిన ఇంటర్వ్యూల గమనికలు ఉన్నాయి; వాటిలో పేర్లను తొలగించారు. ఒకరు డార్క్ మోడ్ కావాలని అడిగారు. నలుగురు పునరావృతమయ్యే సమావేశం సమయాన్ని మార్చడంలో ఇబ్బందులను వివరించారు. ఇద్దరు ధర గురించి ప్రస్తావించారు.

ఆదేశం: "ఈ ఇంటర్వ్యూ నోట్స్‌ను అంశాలవారీగా వర్గీకరించు. ప్రతి అంశాన్ని ఎంతమంది పాల్గొనేవారు ప్రస్తావించారో, వారి మాటల నుంచి ఒక చిన్న ఉటంకింపును ఇవ్వు. నోట్స్‌లో ఉన్నదానిని మించి సాధారణీకరించవద్దు."

కేవలం ముఖ్యమైన పరిశీలనలు అడిగిన సూచనతో వచ్చిన బలహీనమైన సమగ్ర సారాంశం, "వినియోగదారులు ముదురు నేపథ్యాన్ని బలంగా కోరుకుంటున్నారు", "ధరలు ఎక్కువ మంది ఖాతాదారులకు ప్రధాన ఆందోళన" అంటూ మొదలవుతుంది. ఒక్క ప్రస్తావన బలమైన కోరికగా మారింది, రెండు ప్రస్తావనలు ఎక్కువ మందిగా మారాయి. తీరికలేని సంబంధిత వ్యక్తి చదివితే, ఆ సారాంశం అభివృద్ధి ప్రణాళికనే మార్చివేయవచ్చు.

సమీక్షించిన సమగ్ర సారాంశం ఇలా ఉంది: "పునరావృత సమావేశాల సమయాలను మార్చడం (6లో 4), ఒక ఉటంకింపుతో; ధర (6లో 2); చీకటి మోడ్ (6లో 1)." ఇది తక్కువ ఆకర్షణీయంగా ఉన్నా, ఎంతో ఎక్కువ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఉత్పత్తి మేనేజర్ అసలు నోట్స్‌ను కూడా పక్కనే ఉంచారు. కాబట్టి ఏదైనా అంశంపై సందేహం ఉన్నవారు మూలాన్ని చదవవచ్చు.

ఉత్పత్తి బృందాలు AIపై ఆధారపడినప్పుడు ఏం తప్పులు జరుగుతాయి?

మూడు తప్పులు ఎక్కువగా జరుగుతుంటాయి: సారాంశం ఆధారాలు నిరూపించేదానికంటే ఎక్కువగా చెబుతుంది, పోటీదారు లేదా మార్కెట్ గురించి కల్పిత వాదన చేరుతుంది, గోప్యమైన సమాచారం అనుమతి లేని సాధనంలోకి వెళుతుంది. NIST రూపొందించిన జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్, కల్పిత సమాచారాన్ని ధీమాగా చెప్పే తప్పుడు విషయంగా వివరిస్తుంది. సహాయకం ధృవీకరించలేని సంఖ్యలు లేదా ఫీచర్లను ప్రస్తావించే మార్కెట్ పరిశీలనల్లో ఉన్న నిర్దిష్ట ప్రమాదం ఇదే.

ఉపయోగపడే అలవాట్లు స్పష్టమైనవి. విశేషణాలను నమ్మే బదులు, ఒక విషయం ఎన్నిసార్లు ప్రస్తావించబడిందో లెక్కించండి. మార్కెట్ లేదా పోటీదారుకు సంబంధించిన ఏ వాదననైనా ప్రదర్శనలో చేర్చే ముందు దాని మూలాన్ని తెరవండి. కస్టమర్ పేర్లు, గోప్యమైన భవిష్యత్ ప్రణాళిక వివరాలను ఉపయోగించేందుకు సాధనానికి, చందా పథకానికి అనుమతి ఉంటే తప్ప వాటిని తొలగించండి.

ఉత్పత్తి బృందం ముందుగా ఏమి సాధన చేయాలి?

సమాచారాన్ని సమన్వయపరచడంతో మొదలుపెట్టండి. ఎందుకంటే మిగిలిన ప్రతి పనికీ అవసరమైన ఆధారాలను చూసే అలవాటును అది నేర్పుతుంది. ఈ క్రమం ఒక సూచన మాత్రమే; కొలతల ద్వారా వచ్చిన ఫలితం కాదు.

ఏ సందర్భాల్లో ఉత్పత్తి బృందానికి ఇది సరైన శిక్షణ కాదు?

AI ఫీచర్లను నిర్మించడం, నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడం లేదా కోడ్ రాయడం నేర్చుకోవడమే మీ లక్ష్యమైతే ఇది సరైనది కాదు; యంత్ర అభ్యాస పునాదులను అందించాలని ప్రణాళిక ఉన్నప్పటికీ, ఆచరణాత్మక ఇంజినీరింగ్ శిక్షణ దీని పరిధిలో లేదు. ఒంటరిగా నేర్చుకునే ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడికి కూడా ఇది సరైనది కాదు, ఎందుకంటే ఈ ప్లాన్‌లు కనీసం ఐదు వినియోగదారు లైసెన్సులు అవసరమయ్యేలా బృందాల కోసం రూపొందించబడ్డాయి.

ప్రారంభ విడుదలలో SSO, LMS అనుసంధానాలు లేదా బ్రౌజర్ పొడిగింపు ఉండవు. పాఠాలు ఆంగ్లంలో మాత్రమే ఉంటాయి. ఉత్పత్తి ఇంకా నిర్మాణానికి ముందు దశలో ఉన్నందున, ఇప్పుడే అభ్యసన సామగ్రి అవసరమైన బృందం ఉచిత ఉత్పత్తి నిర్వహణ పాత్ర మార్గదర్శినితో ప్రారంభించాలి.