ಲಾಭಗಳು:
- ಯೋಜನೆಯ ಡೇಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಗ್ರಾಹಕರು, ಬಜೆಟ್, ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಒಪ್ಪಂದ) ಮತ್ತು KVKK / NDA ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ AI ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸದ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಮಯದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ನೇರವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕವಾಗಿ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ತಂಡದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋಗದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬದ್ಧತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮಯವು ಇರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಅಂದಾಜು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕದ ಬದ್ಧತೆಯು ಒಪ್ಪಂದದ ಬಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ನಿಜವಾದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಅಂದಾಜು ಸಹಿ ಮಾಡದ ಬದ್ಧತೆಯಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
2. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ವೇಗಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಗುರುತು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್, ಒಪ್ಪಂದದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ✔
- ಸಿ) ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮರೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬಿಡಿ
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ತಂಡದ ನಾಯಕರಿಂದ ಮೌಖಿಕ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸಾಕು.
ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ: ಕ್ಲೈಂಟ್ ಹೆಸರು, ಒಪ್ಪಂದದ ಮೊತ್ತ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದ ಒಪ್ಪಂದಕ್ಕೆ (NDA) ಒಳಪಟ್ಟಿರುವ ವಿಷಯವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಗುರುತು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದದ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
3. ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಗಿತ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ (WBS) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಅನುಮೋದಿಸಿ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
- ಬಿ) ತಂಡ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ✔
- ಸಿ) WBS ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಕೆಲಸದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ಸಾಮಾನ್ಯ WBS ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಸ್ಥೆಯ ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ತಂಡ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು. ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳು ಸ್ಕೋಪ್ ಕ್ರೀಪ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
4. ಸಮಯ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಮೂರು-ಪಾಯಿಂಟ್ (ಆಶಾವಾದಿ/ಸಾಧ್ಯ/ನಿರಾಶಾವಾದಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೇನು?
- ಎ) ಮೂರು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ವರದಿಯು ದೀರ್ಘವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿಳಂಬದ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಅಂಚು ಬಿಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ ✔
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ನಿರಾಶಾವಾದಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಹಂತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಯೋಜನೆಯು ವಿಳಂಬಗಳ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಜಾಗವನ್ನು ಬಿಡಲು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. PERT ಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಮೂರು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.
5. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾರ್ಗದ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ
- ಬಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸೆಟ್
- ಸಿ) ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸರಣಿ ವಿಳಂಬದ ಶೂನ್ಯ ಅಂಚು ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಳಂಬವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲ ವಾರದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಕಾರ್ಯಗಳು
ವಿವರಣೆ: ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾರ್ಗವು ಶೂನ್ಯ ಸ್ಲಾಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸರಪಳಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಯೋಜನೆಯ ಒಟ್ಟು ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ನಿರ್ವಹಣಾ ಗಮನವು ಮೊದಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು.
6. ಅಪಾಯದ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
- ಎ) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಮುಚ್ಚಿ
- ಬಿ) ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯದ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ✔
- ಸಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳಿಸಿ
- ಡಿ) ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೌಖಿಕವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಅಂದಾಜುಗಳಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬೇಕು. ಅಪಾಯದ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ಧಾರವು ಮಾನವನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.
7. ಸ್ಥಿತಿ ವರದಿಯಲ್ಲಿ 'ಕಲ್ಲಂಗಡಿ' (ಹೊರಗೆ ಹಸಿರು, ಒಳಗೆ ಕೆಂಪು) ಏನು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಹೇಗೆ ಬಲೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ವರದಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಿಂದ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಯೋಜನೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾದಾಗ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಸಿರು/ಉತ್ತಮ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು; ✔ AI ಆಶಾವಾದಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಹೊಳಪು ನೀಡುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಬೇಸಿಗೆಯ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವರದಿಯನ್ನು ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕಲ್ಲಂಗಡಿ ಪರಿಣಾಮವು ಯೋಜನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದ್ದಾಗಿರುವಾಗ ಹಸಿರು (ಒಳ್ಳೆಯದು) ಎಂದು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ AI ನೀಡಿದ ಆಶಾವಾದಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬಹುದು; ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ನಿಜವಾದ ಇವಿಎಂ ಮತ್ತು ಫೀಲ್ಡ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
8. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಭೆಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಯಾವುದು?
- ಎ) ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗಡುವುಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ವಿತರಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಓದುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು, ತಪ್ಪು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡದ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಜವಾದ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ವಿತರಿಸಬಾರದು; ಅಲ್ಲದೆ, ಗುಪ್ತ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
9. ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿ/ಆಸಕ್ತಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
- A) ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುವುದು
- B) ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರನ್ನು ಅವರ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು ✔
- ಸಿ) ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭಾವನೆ ಪಡೆಯುವ ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ
- ಡಿ) ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಶಕ್ತಿ/ಆಸಕ್ತಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರನ್ನು ಅವರ ಪ್ರಭಾವದ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಹೀಗಾಗಿ, ಯಾರಿಗೆ ನಿಕಟ ನಿರ್ವಹಣೆ ಬೇಕು, ಯಾರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೆ ತೃಪ್ತಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನ ಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವಹನ ಪ್ರಯತ್ನವು ಸರಿಯಾದ ಪಾಲುದಾರರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ.
10. ಬದಲಾವಣೆಯ ವಿನಂತಿಯ ಪ್ರಭಾವದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ 'ಕಬ್ಬಿಣದ ತ್ರಿಕೋನ' (ವ್ಯಾಪ್ತಿ-ಸಮಯ-ವೆಚ್ಚ) ಏನನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಒಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಇತರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ; ✔ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಸಮಯ/ವೆಚ್ಚದ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಮೂರು ಕಾರ್ಯಗಳು ಇರಬೇಕು.
- ಡಿ) ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಉಚಿತ
ವಿವರಣೆ: ಕಬ್ಬಿಣದ ತ್ರಿಕೋನವು ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ (ಗುಣಮಟ್ಟದ ಜೊತೆಗೆ) ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಒಂದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಇತರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. AI ಕರಡು ಪರಿಣಾಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಧಿಕಾರಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ.
11. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಸರಿಯಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು, ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಮಾನವರಲ್ಲಿದೆ ✔
- D) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಒಪ್ಪಂದದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನ. ಬಜೆಟ್ ಬದ್ಧತೆ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕದ ಭರವಸೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ಬಾಧ್ಯತೆಯಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
12. ಗಳಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ (EVM) CPI (ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ) 0.85 ಆಗಿದ್ದರೆ ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಯೋಜನೆಯು ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿದೆ
- ಬಿ) ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ ಹಣಕ್ಕೆ ಯೋಜಿತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಯೋಜನೆಯು ಓವರ್ಬಜೆಟ್ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಯೋಜನೆಯು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಯೋಜನೆಯು ಯೋಜಿತಕ್ಕಿಂತ 85 ಪ್ರತಿಶತ ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿದೆ
ವಿವರಣೆ: CPI = EV / AC. 1 ಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರತಿ ಯೂನಿಟ್ ಹಣಕ್ಕಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಯೋಜನೆಯು ಬಜೆಟ್ ಮೀರಿದೆ. 0.85 ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಎಂದರೆ ಪ್ರತಿ 1 TL ಖರ್ಚು ಮಾಡಲು 0.85 TL ಕೆಲಸವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ವಿಚಲನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
13. ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯ ಅವಧಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಮಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಸಮಯದ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಡಿ) ಅವಧಿಗಳನ್ನು ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ನ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡದೆಯೇ, ಹಿಂದಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಆದರೆ ಆಧಾರರಹಿತ ಸಮಯವನ್ನು (ಭ್ರಮೆಗಳು) ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ತಂಡದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಪ್ರತಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಬದ್ಧತೆಗೆ ನಮೂದಿಸಬಾರದು.
14. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ AI ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು?
- ಎ) ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಯಾವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಖರೀದಿಸಬೇಕು
- B) ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅನಾಮಧೇಯತೆ/NDA, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ/ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು ✔
- ಸಿ) ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳು ಮಾತ್ರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂಬ ನಿಯಮ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಯೋಜನೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಷರತ್ತು
ವಿವರಣೆ: ಧ್ವನಿ ಆಡಳಿತ; ಯಾವ ಪರಿಕರ, ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು NDA ನಿಯಮಗಳು, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಸ್, ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು (ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಗೆ ಯಾವ ಯೋಜನೆಯ ಡೇಟಾ ಹೋಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.
15. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಕಲಿತ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕಟಿಸಿ ✔
- ಸಿ) ಪಾಠವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬರೆಯಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಜನರ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿ ಬಿಡಬೇಡಿ
- ಡಿ) ಜನರನ್ನು ದೂಷಿಸುವ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವರಂತೆ ಹೆಸರಿಸಿ ಬಿಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: AI ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಥೀಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸ್ಮರಣೆಯ ನಿಖರತೆ, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅನಾಮಧೇಯ ದೋಷಾರೋಪಣೆಯ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಧಾರರಹಿತ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.