लाभ:
- व्यवसाय इकाई और आईटी के बीच एक सेतु के रूप में प्रबंधन सूचना प्रणाली विशेषज्ञ की भूमिका को समझाने की क्षमता और जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस सेतु में मूल्य पैदा करती है।
- व्यवसाय-आईटी संचार में त्वरक के रूप में एआई का उपयोग करते समय यह अंतर करने की क्षमता कि कौन से निर्णय मानवीय जिम्मेदारी बने रहते हैं
- एक कामकाजी अनुशासन अपनाएं जो प्रत्येक एआई आउटपुट को व्यावसायिक नियम, वास्तविक डेटा और हितधारक सत्यापन के साथ क्रॉस-वैलिडेट करता है
प्रबंधन सूचना प्रणाली (एमआईएस) प्रणालियों का एक समूह है जो किसी संगठन को सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) के साथ अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पूरा करने में सक्षम बनाता है। इस क्षेत्र में विशेषज्ञ को अक्सर "पुल" के रूप में जाना जाता है: एक तरफ, व्यावसायिक इकाई (बिक्री, लेखांकन, मानव संसाधन, संचालन) होती है जो बताती है कि उसे व्यावसायिक भाषा में क्या चाहिए, और दूसरी तरफ, सॉफ्टवेयर और बुनियादी ढांचा टीमें हैं जो इसे कोड और सिस्टम में अनुवादित करती हैं। एमआईएस पेशेवर इन दोनों दुनियाओं को एक-दूसरे में परिवर्तित करता है। एक बिक्री प्रबंधक का कथन "मैं अपने ग्राहकों को बेहतर तरीके से जानना चाहता हूं" एक स्पष्ट आवश्यकता में बदल जाता है जिसे डेवलपर लागू कर सकता है; इस कार्य का सार डेवलपर के वाक्य "यह फ़ील्ड एक विदेशी कुंजी होनी चाहिए" को ऐसे स्पष्टीकरण में अनुवाद करना है जिसे व्यवसाय इकाई समझ सके।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) इस पुल के काम के ठीक बीच में फिट बैठता है, क्योंकि इसमें बड़े पैमाने पर पाठ का निर्माण, व्याख्या और संरचना शामिल है: साक्षात्कार नोट्स, आवश्यकताओं के दस्तावेज, डेटा शब्दकोश, प्रक्रिया मानचित्र, रिपोर्ट विवरण, प्रस्तुतियां। ये सभी मध्यवर्ती उत्पाद हैं जिन्हें AI गति दे सकता है। लेकिन एक सिद्धांत है जो यह मॉड्यूल शुरू से ही स्पष्ट करता है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन उत्पादों के प्रारूपण में तेजी लाती है; यह उस व्यक्ति का काम है जो व्यवसाय के नियमों को जानता है और यह तय करने की जिम्मेदारी रखता है कि वे सही हैं या नहीं।
पुल के दोनों किनारे और एआई का स्थान
व्यवसाय इकाई पक्ष क्या और क्यों प्रश्नों की दुनिया है: कौन सी समस्या, कौन सा लक्ष्य, कौन सी प्राथमिकता। आईटी पक्ष कैसे प्रश्न की दुनिया है: कौन सी तालिका, कौन सा एपीआई (अंग्रेजी एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस; डेटा का आदान-प्रदान करने के लिए दो सॉफ़्टवेयर द्वारा उपयोग किया जाने वाला मानक इंटरफ़ेस), कौन सा एकीकरण। एमआईएस विशेषज्ञ का महत्व दोनों पक्षों द्वारा बताए गए छूटे हुए हिस्सों को भरना है। व्यवसाय इकाई अक्सर अपवादों का उल्लेख करना भूल जाती है ("यह वास्तव में विदेशी ग्राहकों के लिए अलग तरह से काम करता है"); आईटी टीम भी व्यावसायिक प्रभाव नहीं देख सकती ("इस फ़ील्ड को हटाने से रिपोर्टें दूषित हो जाएंगी")।
एआई यहां तीन ठोस तरीकों से मदद करता है। पहला त्वरित मसौदा है: मिनटों में एक साक्षात्कार नोट से आवश्यकताओं की प्रारंभिक सूची निकालता है। दूसरा अधूरा प्रश्न उत्पन्न कर रहा है: "कौन सी स्थितियाँ इस आवश्यकता में परिभाषित नहीं हैं?" पूछे जाने पर, यह हमें उन अपवादों की याद दिलाता है जिन्हें लोग नज़रअंदाज कर देते हैं। तीसरा, अनुवाद: तकनीकी विवरण को व्यावसायिक भाषा में अनुवाद करता है, व्यावसायिक भाषा में अनुरोध को तकनीकी मसौदे में अनुवाद करता है। तीनों समय बचाते हैं; लेकिन उनमें से कोई भी स्वयं निर्णय नहीं है।
युक्ति: एआई को एक "इंटर्न जो तेजी से टाइप करता है" की तरह सोचें। आप हमेशा प्रशिक्षु के आउटपुट की समीक्षा करते हैं, उसे कार्य नियम के अनुसार सही करते हैं, और उसके नीचे अपना नाम डालते हैं। जिम्मेदारी आपकी रहेगी.
चरण दर चरण: एक एआई-पावर्ड ब्रिज अध्ययन
चरण 1 - संदर्भ इकट्ठा करें। व्यवसाय इकाई की समस्या को अपने शब्दों में लिखें; क्या सिस्टम, क्या डेटा, क्या बाधाएं हैं। इस चरण में अभी तक AI को कुछ भी न दें; पहले समझो.
चरण 2 - रेखाचित्र। आपके द्वारा एकत्र किए गए नोट को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को देने से, यह आवश्यकताओं, संभावित प्रश्नों और मान्यताओं की पहली सूची के साथ सामने आती है। यहां AI "पहला स्नैप" उत्पन्न करता है।
चरण 3 - रिक्त स्थान चिह्नित करें। एआई-जनरेटेड ड्राफ्ट में "अनिश्चित", "अनुमान" और "पुष्टि की आवश्यकता है" के रूप में चिह्नित प्रत्येक बिंदु को एकत्रित करें। यह सूची आपकी व्यावसायिक इकाई से पूछने के लिए प्रश्नों का एक समूह है।
चरण 4 - हितधारक से पुष्टि करें। ड्राफ्ट को व्यावसायिक इकाई में ले जाएं, साथ में रिक्त स्थान भरें। AI यह कदम नहीं उठा सकता; क्योंकि व्यवसाय के वास्तविक नियम केवल उस कार्य को करने वाले व्यक्ति के दिमाग में ही होते हैं।
चरण 5 - सुरक्षित करें और स्थानांतरित करें। वास्तविक डेटा और मौजूदा सिस्टम के विरुद्ध पुष्टि की गई आवश्यकता की दोबारा जांच करें, फिर इसे आईटी टीम को सौंप दें।
तीन मिनी मामले: संख्याओं द्वारा
केस 1 - समय की बचत, सटीकता संरक्षित। एक खुदरा कंपनी में, एक एमआईएस विशेषज्ञ को 40 पेज के साक्षात्कार नोट से एक आवश्यकता दस्तावेज़ बनाने में आम तौर पर 3 दिन लगते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ, उन्होंने आधे दिन में पहला मसौदा तैयार किया; हालाँकि, हितधारक की पुष्टि में यह बात सामने आई कि मसौदे में 62 आवश्यकताओं में से 9 व्यवसाय नियम के विरुद्ध थीं। शुद्ध लाभ: समय 3 दिन से घटकर 1.5 दिन हो गया, लेकिन सत्यापन चरण कभी नहीं छोड़ा गया।
केस 2 - मतिभ्रम की कीमत। एक लॉजिस्टिक्स कंपनी में, एआई ने आवश्यकताओं के मसौदे में "सिस्टम 30 दिनों के बाद रिकॉर्ड को स्वचालित रूप से हटा देता है" वाक्य जोड़ा; हालांकि बैठक के दौरान ऐसी किसी बात पर चर्चा नहीं हुई. यदि इस वाक्य पर ध्यान नहीं दिया गया होता, तो एक विलोपन नियम लिखा जा सकता था जो कानूनी अवधारण अवधि का उल्लंघन करता था। विशेषज्ञ ने पूछा, "यह नियम किस बैठक से आया?" उन्होंने सवाल करके मतिभ्रम (मॉडल द्वारा ऐसी जानकारी का आत्मविश्वासपूर्ण उत्पादन जो वास्तविकता में मौजूद नहीं है) को पकड़ लिया।
केस 3 - अनुवाद का मूल्य। एक निर्माण कंपनी की आईटी टीम ने कहा, "हमें मास्टर डेटा की नकल करने की जरूरत है।" एआई की मदद से, एमआईएस विशेषज्ञ ने इसे व्यावसायिक इकाई में अनुवादित किया, "एक ही आपूर्तिकर्ता 3 अलग-अलग रिकॉर्ड के साथ सिस्टम में दिखाई देता है, हमें उन्हें एक ही रिकॉर्ड में संयोजित करने की आवश्यकता है।" इस अनुवाद के बाद ही व्यावसायिक इकाई को एक महत्वपूर्ण अपवाद याद आया: दोनों रिकॉर्ड वास्तव में अलग-अलग कर संख्याओं वाली एक ही कंपनी की दो शाखाएँ थीं और उनका विलय नहीं किया जाना चाहिए।
कमजोर संकेत/मजबूत संकेत
कमजोर संकेत:
इन नोट्स से एक आवश्यकता दस्तावेज़ लिखें।[नोट्स]
यह संकेत मॉडल को अधिक स्वतंत्रता देता है; मॉडल अपने ही दिमाग में खाली जगह भरता है और मतिभ्रम का खतरा बढ़ जाता है।
शक्तिशाली संकेत:
आपकी भूमिका: आप एक अनुभवी एमआईएस व्यवसाय विश्लेषक हैं। नीचे दिए गए साक्षात्कार नोट से आवश्यकताओं का मसौदा तैयार करें। नियम: - केवल नोट में स्पष्ट रूप से बताई गई जानकारी का उपयोग करें; जो कमी है उसे पूरा न करें। - प्रत्येक आवश्यकता को मापने योग्य के रूप में लिखें, "सिस्टम को चाहिए..." प्रारूप में। - नोट में स्पष्ट न होने वाले प्रत्येक बिंदु को [अनिश्चित] टैग के साथ अलग से सूचीबद्ध करें। - आपके द्वारा की गई प्रत्येक धारणा को [धारणा] के रूप में चिह्नित करें। - अंत में "हितधारक से पूछने के लिए 5 प्रश्न" अनुभाग जोड़ें। साक्षात्कार नोट: [नोट्स]
शक्तिशाली संकेत मॉडल को नोट की सीमाओं के भीतर रखता है, निर्माण पर रोक लगाता है और उन बिंदुओं को दृश्यमान बनाता है जिन्हें सत्यापन की आवश्यकता होती है।
चार प्रतिलिपि योग्य टेम्पलेट
1) व्यावसायिक भाषा से तकनीकी प्रारूप में अनुवाद:
निम्नलिखित व्यावसायिक अनुरोध का तकनीकी आवश्यकता ड्राफ्ट में अनुवाद करें। कोई भी तकनीकी विवरण न जोड़ें जो कार्य में शामिल न हो; आपके द्वारा जोड़ी गई प्रत्येक धारणा को भी सूचीबद्ध करें। अनुरोध: [पाठ]
2) तकनीकी विवरण से व्यावसायिक भाषा में अनुवाद:
नीचे दी गई तकनीकी व्याख्या का सादे तुर्की में अनुवाद करें जिसे एक बिक्री प्रबंधक जो डेटाबेस नहीं जानता है, समझ सकता है। एक वाक्य में व्यावसायिक प्रभाव पर प्रकाश डालिए। विवरण: [पाठ]
3) अधूरे प्रश्न बनाना:
नीचे दी गई आवश्यकताओं की सूची की जाँच करें और अपरिभाषित स्थितियों (अपवाद, सीमाएँ, त्रुटि स्थिति, प्राधिकरण) को प्रश्न के रूप में निकालें। उत्तर न दें, केवल उन प्रश्नों की सूची बनाएं जिन्हें पूछे जाने की आवश्यकता है। सूची: [पाठ]
4) बैठक सारांश से कार्रवाई निकालना:
निम्नलिखित बैठक नोट से: (ए) लिए गए निर्णय, (बी) खुले मुद्दे, (सी) जिम्मेदार विशिष्ट कार्रवाइयां। नोट में न होने या तारीख न लिखने के लिए जिम्मेदार नहीं। नोट: [पाठ]
तुलना चार्ट: क्या इसे एआई पर छोड़ा जा सकता है?
खोज
क्या AI की गति तेज होती है?
निर्णय कौन करता है?
साक्षात्कार नोट्स से पहला ड्राफ्ट
हाँ, मजबूत
एमआईएस विशेषज्ञ ने की पुष्टि
लिखने की आवश्यकता मापने योग्य
हाँ
हितधारक पुष्टि करता है
व्यापार नियम की शुद्धता
नहीं
व्यवसाय इकाई
दायरा और प्राथमिकता निर्णय
नहीं
व्यवसाय इकाई + प्रबंधन
तकनीकी अनुवाद
हाँ
आईटी टीम ने की पुष्टि
अंतिम दस्तावेज़ का अनुमोदन
नहीं
एमआईएस विशेषज्ञ संकेत
सामान्य गलतियाँ
- एआई ड्राफ्ट को वैसे ही वितरित करना। मॉडल को सही माना जाता है क्योंकि यह धाराप्रवाह लिखता है; हालाँकि, व्यावसायिक नियमों का उल्लंघन करने वाले वाक्य धाराप्रवाह भी हो सकते हैं। प्रत्येक वाक्य को व्यावसायिक नियम के अनुसार फ़िल्टर करें।
- बिना सन्दर्भ के पूछना. "लिखने की आवश्यकता" कहने से मॉडल को अंतर को पूरा करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। आप जितना अधिक ठोस संदर्भ देंगे, मतिभ्रम उतना ही कम होगा।
- अनिश्चितताओं को छिपाना। सबसे खतरनाक गलती मॉडल के "[अनिश्चित]" चिह्नों को हटाना और दस्तावेज़ को साफ़ दिखाना है; अनिश्चितता मिटती नहीं, बस अदृश्य हो जाती है।
- हितधारक सत्यापन को छोड़ना. यह कहना कि "यह वैसे भी सच है" और समय के दबाव में पुष्टि को छोड़ देना सबसे महंगी गलतियों का स्रोत है।
- एआई पर दोष मढ़ना. "मॉडल ने यही लिखा है" कोई बचाव नहीं है; हस्ताक्षर एमआईएस विशेषज्ञ के हैं।
ध्यान दें: एमआईएस विशेषज्ञ द्वारा उत्पन्न आवश्यकता नीचे दिए गए कोड का आधार है जिसे दर्जनों लोग एक महीने के दौरान लिखेंगे। शुरुआत में एक छोटी सी अस्पष्टता अंत में एक बड़े और महंगे रीमेक में बदल जाती है। इसीलिए पुल की शुरुआत में गति धीमी होने पर अंत में गति तेज हो रही है।
संक्षेप में
एमआईएस विशेषज्ञ व्यवसाय इकाई और आईटी के बीच अनुवादक है, और इस काम में बड़े पैमाने पर पाठ का उत्पादन, व्याख्या और संरचना शामिल है। एआई नाटकीय रूप से इन मध्यवर्ती के प्रारूपण को गति देता है: तीव्र प्रारूपण, अपूर्ण प्रश्न निर्माण, और दो-तरफा अनुवाद। लेकिन व्यवसाय नियम की शुद्धता, कार्यक्षेत्र निर्णय और अंतिम अनुमोदन हमेशा मनुष्य के पास रहता है। एआई का उपयोग "त्वरित टाइपिंग इंटर्न" की तरह करें: इसके आउटपुट की समीक्षा करें, इसे व्यावसायिक नियम के विरुद्ध सही करें, अस्पष्टताएं दृश्यमान रखें, और हितधारक के साथ पुष्टि करें। एआई किसी भी वित्त और अनुपालन-महत्वपूर्ण निर्णयों में सक्षम विशेषज्ञ अनुमोदन का विकल्प नहीं है।
आवेदन कार्य
अपने स्वयं के संगठन (या एक काल्पनिक परिदृश्य) से एक वास्तविक व्यावसायिक अनुरोध चुनें: उदाहरण के लिए, "बिक्री टीम एक क्लिक के साथ मासिक टर्नओवर रिपोर्ट प्राप्त करना चाहती है"। (1) अनुरोध को संदर्भ के रूप में अपने शब्दों में लिखें। (2) उपरोक्त "पावर प्रॉम्प्ट" के साथ आवश्यकताओं का मसौदा तैयार करें। (3) मॉडल द्वारा उत्पादित प्रत्येक [अनिश्चित] और [धारणा] टैग को एक अलग सूची में सूचीबद्ध करें। (4) इस सूची को 5 प्रश्नों में बदलें जो आप किसी हितधारक से पूछेंगे। (5) अंत में, एक परिदृश्य लिखें जहां मसौदे में कम से कम एक वाक्य व्यावसायिक नियम का उल्लंघन कर सकता है और बताएं कि आप इसे कैसे नोटिस करेंगे।
चेकलिस्ट
- [ ] मैंने नौकरी के अनुरोध को स्वयं समझा और एआई को देने से पहले संदर्भ लिखा।
- [ ] संकेत में मैंने नियम दिया था "कोई रचना नहीं, अस्पष्ट को चिह्नित करें"।
- [ ] मैंने मॉडल द्वारा उत्पन्न सभी अनिश्चितताओं और धारणाओं को अलग से एकत्र किया है।
- [ ] मैंने हितधारक से इसकी पुष्टि किए बिना मसौदे को अंतिम रूप नहीं दिया।
- [ ] मैं स्वीकार करता हूं कि मैं अंतिम दस्तावेज़ के लिए जिम्मेदार हूं।
- [ ] मैंने कोई भी वित्त/अनुपालन-महत्वपूर्ण निर्णय एआई पर नहीं छोड़ा।