നോ-കോഡ് ഓട്ടോമേഷനും വർക്ക്ഫ്ലോകളും

നേട്ടങ്ങൾ:

• നോ-കോഡ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിച്ചുള്ള, റൂൾ അധിഷ്‌ഠിത, ലോ-ജഡ്ജ്‌മെൻ്റ് ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയ വ്യക്തമാക്കാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനുമുള്ള കഴിവ്
• നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരവും സുരക്ഷാ വലയും ചേർക്കുന്ന ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ ഡിസൈനർ എന്ന നിലയിലും ഒഴുക്കിലെ ഒരു പ്രക്രിയ ഘട്ടമായും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ചെറിയ സജ്ജീകരണവും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധനയും, ആദ്യ ആഴ്‌ചയിൽ നിരീക്ഷിക്കുക, ഡാറ്റാ പാത്ത് രഹസ്യാത്മകത നിയന്ത്രിക്കുക, ഓട്ടോമേഷനും പിശക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

വ്യക്തിഗത ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലെ ഏറ്റവും വലിയ കുതിച്ചുചാട്ടം, ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യാതിരിക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് - അതായത്, അവയെ യാന്ത്രികമാക്കുന്നതിൽ നിന്ന്. എല്ലാ ആഴ്‌ചയും ഒരേ റിപ്പോർട്ട് പകർത്തി ഒട്ടിക്കുക, ഓരോ ഇൻകമിംഗ് ഫോമും ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിലേക്ക് സ്വമേധയാ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, ഒരേ അറിയിപ്പ് വീണ്ടും വീണ്ടും അയയ്‌ക്കുക: ഇവയാണ് മെഷീൻ്റെ ജോലികൾ. നോ-കോഡ് ഓട്ടോമേഷൻ (കോഡ് എഴുതാതെയുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ) എന്നാൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ് അറിയാതെ വിഷ്വൽ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് "ഇത് സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ചെയ്യുക" നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുക എന്നാണ്. ഈ മേഖലയിൽ, AI രണ്ടും നിങ്ങളെ ഓട്ടോമേഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓട്ടോമേഷനിൽ ഒരു പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ഉദാ. ഇൻകമിംഗ് ടെക്‌സ്‌റ്റ് സംഗ്രഹിക്കുന്നത്). എന്നാൽ സൂക്ഷിക്കുക: ഓട്ടോമേഷനും പിശക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു; തെറ്റായി നിർമ്മിച്ച ഒഴുക്ക് വേഗത്തിലും ആവർത്തിച്ചും തെറ്റ് വരുത്തുന്നു.

നിബന്ധനകൾ. കോഡ് എഴുതാതെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ/ഓട്ടോമേഷൻ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതാണ് നോ-കോഡ്. ഓട്ടോമേഷൻ ആരംഭിക്കുന്ന ഇവൻ്റാണ് ഒരു ട്രിഗർ - "ഒരു പുതിയ ഇമെയിൽ വരുമ്പോൾ," "ഫോമിലേക്ക് ഒരു മറുപടി വരുമ്പോൾ." ട്രിഗറിന് ശേഷം എടുക്കുന്ന പ്രവർത്തനമാണ് ആക്ഷൻ - "ടേബിളിലേക്ക് വരി ചേർക്കുക", "സന്ദേശം അയയ്ക്കുക". Zapier, Make, Power Automate എന്നിവയാണ് ജനപ്രിയ നോ-കോഡ് ഓട്ടോമേഷൻ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ; അവർ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ ഒരുമിച്ച് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. രണ്ട് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്നതാണ് ഏകീകരണം.

എന്താണ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത്?

എല്ലാ ജോലികളും ഓട്ടോമേഷന് അനുയോജ്യമല്ല. നല്ല ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ജോലികൾക്ക് മൂന്ന് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉണ്ട്: ആവർത്തന (പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നത്), റൂൾ അധിഷ്ഠിതം (വ്യക്തമായ "എങ്കിൽ-പിന്നെ" യുക്തിയുണ്ട്), കൂടാതെ കുറഞ്ഞ വിധി ആവശ്യമാണ് (മനുഷ്യ വിധി ആവശ്യമില്ല). ഉദാഹരണം: ഇൻകമിംഗ് ഇൻവോയ്‌സുകൾ ഒരു ഫോൾഡറിൽ സംരക്ഷിക്കുക, ഫോം പ്രതികരണങ്ങൾ ഒരു ടേബിളിലേക്ക് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, ഒരു നിശ്ചിത സമയത്ത് പ്രതിവാര റിപ്പോർട്ട് സമാഹരിച്ച് അയയ്ക്കുക.

മോശം സ്ഥാനാർത്ഥികൾ ഇവയാണ്: ഉയർന്ന വിധി ആവശ്യമായ ജോലികൾ (ആരോട് എന്ത് പ്രതികരണം), അപൂർവ്വമാണ് (വർഷത്തിലൊരിക്കൽ), അല്ലെങ്കിൽ അതിൻ്റെ ഫലം നിർണായകമാണ്, കൂടാതെ സ്ഥിരീകരണം കൂടാതെ മുന്നോട്ട് പോകരുത്. ഈ അവസാന ഗ്രൂപ്പിൽ, ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രൊഡക്ഷൻ വരെ ഓട്ടോമേഷൻ സജ്ജീകരിക്കുക, മനുഷ്യന് "അയയ്ക്കുക" വിട്ടുകൊടുക്കുക.

നുറുങ്ങ്: ഒരു ടാസ്‌ക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, അത് സ്വമേധയാ പലതവണ ചെയ്യുകയും കൃത്യമായ ഘട്ടങ്ങൾ എഴുതുകയും ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത ഒരു പ്രക്രിയ നിങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല; വ്യക്തമായ ഒരു പ്രക്രിയയുടെ യന്ത്ര വിവർത്തനമാണ് ഓട്ടോമേഷൻ.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ സജ്ജീകരിക്കുക

1. പ്രക്രിയ വ്യക്തമാക്കുക. എന്താണ് ട്രിഗർ, എന്താണ് ഘട്ടങ്ങൾ, എന്താണ് ഔട്ട്പുട്ട്? ഒരിക്കൽ കൈകൊണ്ട് എഴുതുക.
2. ഇത് രൂപകല്പന ചെയ്തത് AI ആണ്. "Zapier/Make ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ ഈ പ്രക്രിയ എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കും?" ഒരു സ്റ്റെപ്പ് പ്ലാൻ ആവശ്യപ്പെടുക.
3. ചെറുതായി സജ്ജമാക്കുക. അതിൻ്റെ ഏറ്റവും ലളിതമായ രൂപത്തിൽ, ഒരു ഘട്ടത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.
4. പരീക്ഷിച്ചു നോക്കൂ. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരീക്ഷിക്കുക; ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുക.
5. ഒരു സ്ഥിരീകരണ പോയിൻ്റ് ഇടുക. നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ മനുഷ്യ അംഗീകാരം ചേർക്കുക; എല്ലാം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യരുത്.
6. കാണുക. ആദ്യ ആഴ്ചയിൽ പ്രിൻ്റൗട്ടുകൾ പതിവായി പരിശോധിക്കുക; നിശബ്ദമായ തെറ്റ് ഏറ്റവും അപകടകരമാണ്.

ഓട്ടോമേഷനിൽ AI-യുടെ രണ്ട് റോളുകൾ

റോൾ 1 — ഡിസൈനർ: നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾ വിശദീകരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, AI നിങ്ങളോട് ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ പ്ലാൻ, എന്ത് ട്രിഗർ-ആക്ഷൻ കണക്ഷനുകൾ ആവശ്യമാണ്, സാധ്യമായ പോരായ്മകൾ എന്നിവ പറയുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് നോ-കോഡ് ടൂൾ അറിയില്ലെങ്കിൽ, AI നിങ്ങളുടെ അധ്യാപകനായിരിക്കും.

റോൾ 2 - പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടം: ആധുനിക നോ-കോഡ് ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ ഒഴുക്കിലേക്ക് ഒരു "AI ഘട്ടം" ഇടാൻ അനുവദിക്കുന്നു - ഇൻകമിംഗ് ടെക്‌സ്‌റ്റ് സംഗ്രഹിക്കുക, തരംതിരിക്കുക, അതിൻ്റെ ടോൺ മാറ്റുക, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഫീൽഡുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. ഉദാഹരണത്തിന്: "പുതിയ പിന്തുണ ഇമെയിൽ വരുമ്പോൾ → AI ഉപയോഗിച്ച് അടിയന്തിരമായി തരംതിരിക്കുക → അടിയന്തിരമാണെങ്കിൽ അഡ്മിനെ അറിയിക്കുക". ഇവിടെ, AI എന്നത് ഓട്ടോമേഷൻ്റെ തലച്ചോറാണ്, എന്നാൽ അത് വീണ്ടും പരിശോധിക്കാവുന്ന പരിധിക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കണം.

ബിസിനസ്സ്

ഇത് ഓട്ടോമേഷന് അനുയോജ്യമാണോ?

എന്തിന്

പട്ടികയിലേക്ക് ഫോം പ്രതികരണം റെൻഡർ ചെയ്യുക

വളരെ സൗകര്യപ്രദമാണ്

ആവർത്തന, ചട്ടം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്

ഇൻവോയ്സ് ആർക്കൈവിംഗ്

അനുയോജ്യം

റൂൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള, താഴ്ന്ന വിധി

ഉപഭോക്താവിന് ക്ഷമാപണം ഇമെയിൽ

ഭാഗികമായി (ഡ്രാഫ്റ്റ്)

വിധി ആവശ്യമാണ്, സന്ദേശം വ്യക്തിക്കുള്ളതാണ്

ആർക്കാണ് സ്ഥാനക്കയറ്റം ലഭിക്കുക?

അനുയോജ്യമല്ല

സുപ്രീം ജുഡീഷ്യറി, വിമർശനാത്മകം

പ്രതിവാര റിപ്പോർട്ട് സമാഹരണം

അനുയോജ്യം

ആവർത്തിക്കുന്ന, സമയബന്ധിതമായി

പകർത്താവുന്ന നാല് ഓട്ടോമേഷൻ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ഇനിപ്പറയുന്ന ആവർത്തന ടാസ്‌ക് നോ-കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് യാന്ത്രികമാക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു:പ്രക്രിയ: [ഘട്ടം ഘട്ടമായി എന്നോട് പറയൂ].- എന്ത് ട്രിഗറുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും ആവശ്യമാണ്?- Zapier / Make / Power Automate എന്നിവയിൽ ഏതാണ് അനുയോജ്യം, എന്തുകൊണ്ട്?- മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം (നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങൾ) എവിടെയാണ് ഞാൻ നൽകേണ്ടത്?- പരാജയപ്പെടാൻ സാധ്യതയുള്ള 3 പോയിൻ്റുകളും അവ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?

ഇനിപ്പറയുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ ഫ്ലോയിലേക്ക് ഞാൻ ഒരു AI ഘട്ടം ചേർക്കും.ഫ്ലോ: [ഇൻകമിംഗ്

ഈ പ്രക്രിയ വ്യക്തമാക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കൂ, തുടർന്ന് അത് ഓട്ടോമേഷനായി തയ്യാറാക്കുക: ഏകദേശം ഞാൻ ചെയ്തത്: [കുഴപ്പമുള്ള പാരാഫ്രേസ്].- ഘട്ടങ്ങൾ വ്യക്തമായ ക്രമത്തിൽ വയ്ക്കുക.- (എങ്കിൽ-പിന്നെ) തീരുമാന പോയിൻ്റുകൾ വേർതിരിക്കുക.- ഏതൊക്കെ ഘട്ടങ്ങൾ യാന്ത്രികമാണെന്നും ഏതൊക്കെ മാനുഷികമായി തുടരണമെന്നും അടയാളപ്പെടുത്തുക.

ഞാൻ സജ്ജീകരിച്ച ഓട്ടോമേഷൻ പരിശോധിക്കാൻ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് വരുന്നു: ഓട്ടോമേഷൻ: [അത് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്].- ഏത് എഡ്ജ് കേസുകൾ (ശൂന്യമായ ഡാറ്റ, മോശം ഫോർമാറ്റ്, ഇരട്ട റെക്കോർഡ്) ഞാൻ പരിശോധിക്കണം?- ആദ്യ ആഴ്ചയിൽ ഞാൻ എന്താണ് നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത്?- നിശബ്ദ പിശകുകളുടെ അപകടസാധ്യത എവിടെയാണ് (ശ്രദ്ധിക്കാത്തത്)?

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "എനിക്ക് ഒരു ഓട്ടോമേഷൻ നിർമ്മിക്കൂ." (ഏത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, ഏതൊക്കെ ടൂളുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്നറിയാതെ AI ഒരു പൊതു ഉത്തരം നൽകുന്നു.)

ശക്തമായത്: "ഗൂഗിൾ ഫോമിൽ ലഭിച്ച അപേക്ഷകൾ ഷീറ്റ് ടേബിളിലേക്ക് സ്വയമേവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും 'അടിയന്തിര' എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തിയവർക്ക് സ്‌ലാക്ക് അറിയിപ്പ് അയയ്‌ക്കാനും ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. മേക്കിൽ ഞാനത് എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കും? ഘട്ടം ഘട്ടമായി എന്നോട് പറയൂ, മനുഷ്യ അംഗീകാരവും സാധ്യമായ പിശക് പോയിൻ്റുകളും എവിടെയാണ് നൽകേണ്ടതെന്ന് എന്നോട് പറയൂ." ശക്തമായ പതിപ്പിംഗ് ടൂളുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഒരു പ്ലാൻ നൽകുന്നു, കാരണം അത് ട്രിഗറും പ്രവർത്തനവും സുരക്ഷയുടെ ആവശ്യകതയും നൽകുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - മാനുവൽ ജോലിയുടെ അവസാനം. ഒരു ഓപ്പറേഷൻ സൂപ്പർവൈസർ ഒരു സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റിലേക്ക് 40+ ദിവസം മൂല്യമുള്ള ഇൻകമിംഗ് ഓർഡറുകൾ സ്വമേധയാ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയായിരുന്നു, പ്രതിദിനം ~50 മിനിറ്റ്. ഫോം → ടേബിൾ ഓട്ടോമേഷൻ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു; സമയം പൂജ്യമായി കുറഞ്ഞു. പ്രതിമാസം ~18 മണിക്കൂർ നേടി. നിർണായകമായ കാര്യം: ആദ്യ ആഴ്‌ചയിൽ, അദ്ദേഹം എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും സ്വമേധയാ പരിശോധിച്ചു, രണ്ട് ഫോർമാറ്റിംഗ് പിശകുകൾ കണ്ടെത്തി, ഫ്ലോ ശരിയാക്കി.

കേസ് 2 - ഓട്ടോമേറ്റഡ് പിശക്. ഒരു വിപണനക്കാരൻ തൻ്റെ ഇമെയിൽ ലിസ്റ്റിലേക്ക് ഒരു സ്വയമേവയുള്ള സ്വാഗത സന്ദേശം സജ്ജീകരിച്ചെങ്കിലും സന്ദേശത്തിലെ തീയതി തെറ്റായി എഴുതിയിരിക്കുന്നു. ഓട്ടോമേഷൻ ഇത് 600 പേർക്ക് കൃത്യമായ വേഗതയിൽ അയച്ചു. അബദ്ധം ഒരു തവണയല്ല, 600 തവണ സംഭവിച്ചു. പാഠം: ഓട്ടോമേഷനും പിശക് അളക്കുന്നു; ഇൻസ്റ്റാളുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, ഉള്ളടക്കം കൃത്യമായി പരിശോധിച്ച് ആദ്യം ചെറുതായി പരിശോധിക്കുക.

കേസ് 3 - AI ഘട്ടത്തോടുകൂടിയ സ്‌മാർട്ട് ഫ്ലോ. AI ഘട്ടം ഉപയോഗിച്ച് ഇൻകമിംഗ് ഇമെയിലുകളെ "അടിയന്തിര/സാധാരണ/സ്‌പാം" എന്ന് തരംതിരിക്കുകയും അടിയന്തിരമായവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫ്ലോ ഒരു സപ്പോർട്ട് ടീം സജ്ജീകരിച്ചു. പ്രതികരണ സമയം ശരാശരി 4 മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് 40 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു. സുരക്ഷയ്ക്കായി: AI "സ്പാം" എന്ന് കരുതുന്ന ഇമെയിലുകൾ ഇല്ലാതാക്കിയിട്ടില്ല, പക്ഷേ ഒരു പ്രത്യേക ഫോൾഡറിലേക്ക് പോയി - അതിനാൽ AI തെറ്റിദ്ധരിച്ചാൽ, അവ നഷ്‌ടപ്പെടില്ല. ഒരാൾ ആഴ്ചയിൽ ഒരിക്കൽ ആ ഫോൾഡറിലൂടെ പോയി.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു: ആദ്യം ഇത് സ്വമേധയാ ചെയ്യുക, ഘട്ടങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക.
• എല്ലാം യാന്ത്രികമാക്കുന്നു: നിർണായക/വിധി ആവശ്യമായ ഘട്ടങ്ങളിൽ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം നൽകുക.
• പരിശോധന കൂടാതെ തത്സമയം പോകുന്നു: ഓട്ടോമേഷൻ സ്കെയിൽസ് ബഗ്; ആദ്യം ചെറുതും യഥാർത്ഥവുമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക.
• മോണിറ്ററിംഗ് അല്ല: നിശബ്ദമായ തെറ്റുകൾ ഏറ്റവും അപകടകരമാണ്; ആദ്യ ആഴ്ചയിൽ പ്രിൻ്റൗട്ടുകൾ പതിവായി പരിശോധിക്കുക.
• AI ഘട്ടത്തെ അന്ധമായി വിശ്വസിക്കുന്നു: ഒരു സുരക്ഷാ വല സ്ഥാപിക്കുക, അതുവഴി തെറ്റായ വർഗ്ഗീകരണത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ ഡാറ്റ നഷ്‌ടമാകില്ല.
• സ്വകാര്യത: ഓട്ടോമേഷൻ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ എവിടെയാണ് നീക്കുന്നതെന്ന് അറിയുക; മൂന്നാം കക്ഷി ഉപകരണങ്ങൾ ഡാറ്റ കാണുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: ഓട്ടോമേഷൻ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് ഡാറ്റ നീക്കുന്നു. ഈ ട്രാൻസിറ്റിൽ, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ (വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ, സാമ്പത്തിക രേഖകൾ) മൂന്നാം കക്ഷി സെർവറിലൂടെ കടന്നുപോകാം. കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റയ്‌ക്കായി ഓട്ടോമേഷൻ്റെ ഡാറ്റ പാതയും നിലനിർത്തൽ നയവും പരിശോധിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ആവർത്തിച്ചുള്ള, റൂൾ അധിഷ്‌ഠിത, കുറഞ്ഞ വിലയിരുത്തൽ ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്നാണ് ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടം.
• AI രണ്ട് റോളുകൾ വഹിക്കുന്നു: ഓട്ടോമേഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന അധ്യാപകനും ഒഴുക്കിനുള്ളിലെ പ്രോസസ്സിംഗ് ഘട്ടവും (സംഗ്രഹിക്കുക/വർഗ്ഗീകരിക്കുക).
• പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് സ്വമേധയാ പരിഷ്കരിക്കുക; നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത ഒരു പ്രോസസ്സ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
• ചെറുതായി നിർമ്മിക്കുക, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക, നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിലേക്ക് മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരവും സുരക്ഷാ വലയും ചേർക്കുക.
• ഓട്ടോമേഷനും പിശക് അളക്കുന്നു; ആദ്യ ആഴ്ച കാണുക, സ്വകാര്യതയ്ക്കായി ബസ് പരിശോധിക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ ആഴ്‌ചതോറും ചെയ്യുന്ന ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്‌ക് തിരഞ്ഞെടുത്ത് ആദ്യം കൈകൊണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ എഴുതുക. മൂന്നാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രക്രിയ വ്യക്തമാക്കാൻ AI ആവശ്യപ്പെടുക, തുടർന്ന് ആദ്യ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് നോ-കോഡ് ഡിസൈൻ കൊണ്ടുവരിക. നിങ്ങൾക്ക് കഴിയുമെങ്കിൽ, ഇത് ഏറ്റവും ലളിതമായ രൂപത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുകയും നാലാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റിനൊപ്പം ഒരു ടെസ്റ്റ് ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുകയും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുക. നിങ്ങൾ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം എവിടെയാണ് നൽകുന്നത് എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ സ്വയമേവ യാന്ത്രികമാക്കാൻ പോകുന്ന ജോലി ഞാൻ ആദ്യം ചെയ്യുകയും ഘട്ടങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ ആവർത്തിച്ചുള്ള, റൂൾ അധിഷ്‌ഠിതവും കുറഞ്ഞ വിധിന്യായമുള്ളതുമായ ജോലി തിരഞ്ഞെടുത്തു.
• [ ] ഞാൻ നിർണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ മനുഷ്യ അംഗീകാരം/സുരക്ഷാ വല ചേർത്തു.
• [ ] ഞാൻ ഇത് ചെറുതായി സജ്ജീകരിച്ച് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിച്ചു.
• [ ] ആദ്യ ആഴ്ചയിലെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ കാണാൻ ഞാൻ പദ്ധതിയിട്ടിരുന്നു.
• [ ] ഞാൻ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പാത്തും ഓട്ടോമേഷൻ്റെ രഹസ്യാത്മകതയും പരിശോധിച്ചു.