നേട്ടങ്ങൾ:
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനെ ഒരു സാങ്കേതിക പദ്ധതി എന്നതിലുപരി ബിസിനസ്സ് സ്ട്രാറ്റജി, റിസോഴ്സ്, റിസ്ക്, അക്കൌണ്ടബിലിറ്റി പ്രശ്നം എന്നിവയായി സ്ഥാപിക്കുക
- ഒരു മാനേജരുടെ യഥാർത്ഥ പങ്ക് ദിശാബോധം നൽകുക, മുൻഗണനകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അപകടസാധ്യത പരിധികൾ വരയ്ക്കുക, സാങ്കേതിക ടീമിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തത്തിൽ നിന്ന് ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക എന്നിവയാണെന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
- ഒരു തന്ത്രവുമില്ലാത്ത പൈലറ്റുമാരുടെ പ്രളയം, കാലതാമസം നേരിടുന്ന ഭരണം, അളക്കാത്ത മൂല്യം എന്നിങ്ങനെയുള്ള പ്രധാന പോരായ്മകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകൊണ്ട് ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ചെറിയ അവസരങ്ങളിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
ഒരു സീനിയർ എക്സിക്യൂട്ടീവിന് (സി-ലെവൽ; കമ്പനിയുടെ മുൻനിര തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർ: CEO — ജനറൽ മാനേജർ, CFO — ചീഫ് ഫിനാൻഷ്യൽ ഓഫീസർ, CTO/CIO — ചീഫ് ടെക്നോളജി/ഇൻഫർമേഷൻ ഓഫീസർ), ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മേലിൽ “സാങ്കേതിക ടീമിൻ്റെ ഒരു പ്രോജക്റ്റ്” അല്ല, മറിച്ച് ബിസിനസ്സ് തന്ത്രത്തിൻ്റെ നേരിട്ട് ഭാഗമാണ്. 2023-ന് ശേഷം, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (ജനറേറ്റീവ് എഐ; ടെക്സ്റ്റ്, വിഷ്വലുകൾ, കോഡ് എന്നിവ പോലുള്ള പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്) എല്ലാ മേഖലയിലും പട്ടികയിൽ വന്നിട്ടുണ്ട്; എന്നാൽ മിക്ക കമ്പനികളുടെയും ഫലം ഇതായിരുന്നു: ഡസൻ കണക്കിന് പൈലറ്റ് പ്രോജക്ടുകൾ ആരംഭിച്ചു, വളരെ കുറച്ച് മാത്രമേ യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് മൂല്യമായി മാറിയുള്ളൂ. ഒരു മാനേജർ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിനെ തന്ത്രപരമായി സമീപിക്കേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ട്, അവൻ്റെ റോൾ എന്താണ്, അവൻ എവിടെ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കണം, എന്തിനാണ് ഉത്തരവാദിത്ത ഭരണം (ആരാണ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കേണ്ടത്, എന്ത് നിയമങ്ങൾ, എന്ത് നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്ന ചട്ടക്കൂട്) തുടക്കം മുതൽ സ്ഥാപിക്കേണ്ടത് ഈ യൂണിറ്റിൽ നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യും.
ആദ്യം, ഒരു വ്യക്തമായ ആശയം: തന്ത്രമാണ് "നാം എന്ത് ചെയ്യും, എന്തുകൊണ്ട്, എങ്ങനെ ചെയ്യും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ബോധപൂർവമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം." AI തന്ത്രം ഒന്നുതന്നെയാണ്: പരിമിതമായ ഉറവിടങ്ങൾ (പണം, ആളുകൾ, സമയം), ഏത് ക്രമത്തിൽ, ഏത് അപകടസാധ്യത പരിധിക്കുള്ളിൽ ഏതൊക്കെ AI അവസരങ്ങൾ അനുവദിക്കണമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ. തന്ത്രം "എല്ലായിടത്തും AI സ്ഥാപിക്കാം" എന്നല്ല; നേരെമറിച്ച്, നിങ്ങൾ അതെ എന്ന് പറയുന്നതിൻ്റെയും നിങ്ങൾ അല്ല എന്ന് പറയുന്നതിൻ്റെയും ഒരു പട്ടികയാണ്.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൽ മാനേജരുടെ യഥാർത്ഥ പങ്ക്
ഒരു അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്ററുടെ ജോലി മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയോ കോഡ് എഴുതുകയോ അല്ല. അതിൻ്റെ ജോലി നാല് കാര്യങ്ങളാണ്: ദിശ നൽകൽ, വിഭവങ്ങൾ അനുവദിക്കൽ, അപകടസാധ്യത അതിരുകൾ നിശ്ചയിക്കൽ, ഉത്തരവാദിത്തം സ്വന്തമാക്കൽ. സാങ്കേതിക സംഘം "എങ്ങനെ" എന്ന ചോദ്യം പരിഹരിക്കുന്നു; "എന്തുകൊണ്ട്, എപ്പോൾ, എന്ത് പരിധി വരെ, ആരാണ് ഉത്തരവാദി" എന്ന ചോദ്യങ്ങൾ മാനേജർ പരിഹരിക്കുന്നു.
തീരുമാന സ്ഥലം
സാങ്കേതിക സംഘത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം
മാനേജരുടെ ഉത്തരവാദിത്തം
ഉപയോഗ മേഖല
സാങ്കേതികമായി ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
ബിസിനസ്സ് മൂല്യമുണ്ടോ അതോ മുൻഗണനയാണോ?
മോഡൽ/വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ
ഏത് മോഡൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?
ബജറ്റും അപകടസാധ്യതയും വിതരണക്കാരനും അനുയോജ്യമാണോ?
ഡാറ്റ
ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനാകുമോ/ശുദ്ധമാണോ?
ഇത് നിയമപരമാണോ, ധാർമ്മികമാണോ, രഹസ്യമാണോ?
റിസ്ക്
സാങ്കേതിക തകരാറുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
കോർപ്പറേറ്റ് റിസ്ക് വിശപ്പ് എന്താണ്, ആരാണ് അത് അംഗീകരിക്കുന്നത്?
മൂല്യം
എങ്ങനെയാണ് മെട്രിക് അളക്കുന്നത്?
നിക്ഷേപം തിരിച്ചുവരുന്നുണ്ടോ അതോ തുടരുന്നുണ്ടോ?
നുറുങ്ങ്: ഒരു മാനേജർ എന്ന നിലയിൽ, AI മീറ്റിംഗുകളിലേക്ക് പോകുമ്പോൾ ഒരു ചോദ്യം സുഗമമായി സൂക്ഷിക്കുക: "ഇത് ഏത് ബിസിനസ്സ് ഫലത്തെ (വരുമാനം, ചെലവ്, അപകടസാധ്യത, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം) എത്രമാത്രം മാറ്റും?" സാങ്കേതിക ആവേശം കൂടുതലായിരിക്കുമ്പോൾ, ഈ ചോദ്യം നിങ്ങളെ അടിസ്ഥാനപ്പെടുത്തുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എവിടെയാണ്, അത് എവിടെയാണ് ഒരു കെണി?
നിർമ്മിത ബുദ്ധി; ആവർത്തിച്ചുള്ള വിവര പ്രവർത്തനങ്ങൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിലും, ടെക്സ്റ്റ്/ഡാറ്റയുടെ വലിയ ഭാഗങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിലും, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിലെ പ്രാരംഭ പ്രതികരണം, തീരുമാന പിന്തുണ എന്നിവയിൽ ശക്തമാണ്. എന്നാൽ ഇനിപ്പറയുന്ന മേഖലകളിൽ ഇത് അപകടകരമാണ്: ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള, മനുഷ്യ-ഉത്തരവാദിത്തപരമായ തീരുമാനങ്ങളിൽ (ക്രെഡിറ്റ് നിഷേധം, നിയമനം, മെഡിക്കൽ/നിയമപരമായ തീരുമാനം), പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാത്ത ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് ഉപഭോക്താവിന്/പൊതുജനങ്ങളിലേക്ക് പോകുന്നു, കൂടാതെ ഡാറ്റ സ്വകാര്യത ലംഘിക്കപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിലും.
ഇവിടെ ഒരു നിർണായക ആശയം: കൃത്രിമബുദ്ധി യഥാർത്ഥത്തിൽ സത്യമല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുമ്പോഴാണ് ഹാലുസിനേഷൻ. ഒരു മാനേജരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, "AI ഔട്ട്പുട്ട് എല്ലായ്പ്പോഴും സാധൂകരിക്കപ്പെടണം" എന്ന തത്വത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം ഇതാണ്. ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ (LLM - "അടുത്ത ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള വാക്ക്" സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്ന കൃത്രിമബുദ്ധി) ഒരു ഭാഷാ ജനറേറ്ററാണ്, ഒരു റിയാലിറ്റി എഞ്ചിൻ അല്ല. അതുകൊണ്ടാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മനുഷ്യർക്ക് പകരമായിട്ടല്ല, മറിച്ച് മനുഷ്യൻ്റെ തീരുമാനങ്ങളെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു സഹായിയായി സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ചട്ടക്കൂടിലേക്കുള്ള ഒരു മാനേജരുടെ ആമുഖം
1. സന്ദർഭം വ്യക്തമാക്കുക. കമ്പനിയുടെ തന്ത്രപരമായ മുൻഗണന എന്താണ്? (വളർച്ച, ചെലവ്, അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കൽ?) കൃത്രിമബുദ്ധി ഈ മുൻഗണന നൽകണം.
2. ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള അവസരങ്ങളുടെ ഒരു ചെറിയ എണ്ണം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. "എല്ലായിടത്തും തളിക്കുന്നതിന്" പകരം 2-3 ഉപയോഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക (യൂണിറ്റ് 4).
3. തുടക്കം മുതൽ മൂല്യവും അപകടസാധ്യത പരിധിയും നിർവ്വചിക്കുക. എന്താണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ആനുകൂല്യം (യൂണിറ്റ് 5), സ്വീകാര്യമായ അപകടസാധ്യത എന്താണ് (യൂണിറ്റ് 6)?
4. ഭരണവും ഉത്തരവാദിത്തവും നിയമിക്കുക. ആരാണ് അംഗീകരിക്കുന്നത്, ആരാണ് നിരീക്ഷിക്കുന്നത്, ആരാണ് നിർത്തുന്നത്? (യൂണിറ്റ് 7)
5. പൈലറ്റ്, അളക്കുക, സ്കെയിൽ അല്ലെങ്കിൽ നിർത്തുക. ചെറുതായി തുടങ്ങുക, തെളിവുകൾ ശേഖരിക്കുക, അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അത് വലുതാക്കുക; ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് സത്യസന്ധമായി അടയ്ക്കുക.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - സ്ട്രാറ്റജിലെസ് പൈലറ്റ് ഡംപ്. ഒരു റീട്ടെയിൽ കമ്പനി ഒരു വർഷത്തിനുള്ളിൽ 27 AI പൈലറ്റുമാരെ പുറത്തിറക്കി; ഓരോ വകുപ്പും സ്വന്തം ഉപകരണം പരീക്ഷിച്ചു. വർഷാവസാനം, 2 എണ്ണം മാത്രമേ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കപ്പെട്ടിട്ടുള്ളൂ, മൊത്തം 1.4 ദശലക്ഷം TL ചെലവഴിച്ചു, തിരിച്ചുവരവ് അനിശ്ചിതത്വത്തിലായിരുന്നു. പ്രശ്നം സാങ്കേതികമായിരുന്നില്ല, മറിച്ച് മുൻഗണനയുടെയും ഭരണത്തിൻ്റെയും അഭാവമായിരുന്നു. അടുത്ത വർഷം, സിഇഒ പൈലറ്റുമാരുടെ എണ്ണം 5 ആയി കുറച്ചു, ഓരോന്നിനും വ്യക്തമായ അളവുകൾ നിശ്ചയിച്ചു; ഉൽപ്പാദന പ്രാരംഭ നിരക്ക് 60% ആയി ഉയർന്നു.
കേസ് 2 - സ്വകാര്യത ലംഘനത്തിനുള്ള സാധ്യത. ഒരു സാമ്പത്തിക കമ്പനിയിലെ ജീവനക്കാർ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പൊതുവായി ലഭ്യമായ AI ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കാൻ തുടങ്ങി. ഇത് ഒരു ഓഡിറ്റിൽ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടു; കെവികെകെ (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം; തുർക്കിയുടെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) പ്രകാരമുള്ള ലംഘനത്തിന് ഗുരുതരമായ അപകടസാധ്യതയുണ്ട്. ജീവനക്കാരുടെ ഉപയോഗത്തിൽ ഒരു നയവുമില്ലാത്തതിനാൽ മാനേജ്മെൻ്റ് ഈ അപകടസാധ്യത കണ്ടില്ല (യൂണിറ്റ് 7). നയം പിന്നീട് എഴുതിയെങ്കിലും നാമമാത്രമായ അപകടസാധ്യത അനുഭവപ്പെട്ടു.
കേസ് 3 - ശരിയായ ഫോക്കസ് ലഭിച്ചു. ഒരു ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനി "ക്ലെയിം ഫയലുകളുടെ പ്രാരംഭ അവലോകനം" ഒരു ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഉപയോഗ കേസായി തിരഞ്ഞെടുത്തു. അവൻ 4 മാസം കൊണ്ട് ഒരു പൈലറ്റ് ഉണ്ടാക്കി; ഒരു ഫയലിൻ്റെ ശരാശരി പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം 42 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 18 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു, മനുഷ്യൻ ഇപ്പോഴും അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കുന്നു. വ്യക്തമായ, അളന്ന, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള വിജയം; കാരണം തന്ത്രവും അളവുകളും ഭരണവും തുടക്കം മുതൽ ഉണ്ടായിരുന്നു.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) തന്ത്രപരമായ വിന്യാസ ചോദ്യം:
നിങ്ങളുടെ പങ്ക്: മുതിർന്ന തന്ത്ര ഉപദേഷ്ടാവ്. ഞങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഈ വർഷത്തെ മൂന്ന് മുൻഗണനകൾ ഇവയാണ്: [മുൻഗണനകൾ]. ഈ മുൻഗണനകളുമായുള്ള വിന്യാസത്തിനായി ഇനിപ്പറയുന്ന AI ആശയം വിലയിരുത്തുക: [ആശയം]. ഇത് ഏത് മുൻഗണന നൽകുന്നു, എത്രത്തോളം, എങ്ങനെ? നിങ്ങളുടെ ദുർബലമായ പോയിൻ്റുകൾ സത്യസന്ധമായി എഴുതുക.
2) എക്സിക്യൂട്ടീവ് ബ്രീഫിംഗ് തയ്യാറാക്കൽ:
1 പേജിൽ ഒരു നോൺ-ടെക്നിക്കൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് ബോർഡിന് ഇനിപ്പറയുന്ന സാങ്കേതിക AI നിർദ്ദേശം വിവരിക്കുക: ബിസിനസ് പ്രശ്നം, നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരം, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ആനുകൂല്യം, പ്രധാന അപകടസാധ്യതകൾ, ആവശ്യമായ തീരുമാനം. പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കരുത്; ഓരോ പദവും ലളിതമാക്കുക. നിർദ്ദേശം: [ടെക്സ്റ്റ്]
3) റിസ്ക് ആൻഡ് ബോർഡർ സ്ക്രീനിംഗ്:
ഇനിപ്പറയുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗ ആശയത്തിനായി, ഒരു മാനേജരുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് 5 തലക്കെട്ടുകൾക്ക് കീഴിൽ ഒരു റിസ്ക് ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക: നിയമ/അനുസരണം, സ്വകാര്യത, പ്രശസ്തി, പ്രവർത്തനപരം, സാമ്പത്തികം. ഓരോ അപകടസാധ്യതയ്ക്കും, അതിൻ്റെ സാധ്യമായ ആഘാതവും തുടക്കം മുതൽ സ്വീകരിക്കേണ്ട മുൻകരുതലുകളും എഴുതുക. ആശയം: [ടെക്സ്റ്റ്]
4) തീരുമാന ചട്ടക്കൂട്:
എനിക്ക് ഈ തീരുമാനം എടുക്കണം: [തീരുമാനം]. എനിക്ക് ഒരു തീരുമാന ചട്ടക്കൂട് സജ്ജീകരിക്കുക: ഏത് 4-5 മാനദണ്ഡങ്ങളാണ് ഞാൻ വിലയിരുത്തേണ്ടത്, ഓരോ മാനദണ്ഡത്തിനും ഞാൻ എന്ത് ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കണം, "താൽക്കാലികമായി നിർത്തുക/തുടരുക" എന്നതിന് എന്ത് പരിധികൾ ഞാൻ സജ്ജീകരിക്കണം?
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "എൻ്റെ കമ്പനിയിൽ ഞാൻ എങ്ങനെ AI ഉപയോഗിക്കും?"
ഫലം: ഒരു പൊതുവായ, വ്യക്തിപരമാക്കാത്ത, പ്രവർത്തിക്കാനാകാത്ത പട്ടിക. തീരുമാന പിന്തുണ നൽകുന്നില്ല.
Güçlü: "ഞാനൊരു ഇടത്തരം ലോജിസ്റ്റിക്സ് കമ്പനിയുടെ CFO ആണ്. ഈ വർഷത്തെ പ്രവർത്തനച്ചെലവ് 8% കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് എൻ്റെ മുൻഗണന. എനിക്ക് വെഹിക്കിൾ ഫ്ലീറ്റ്, ഷിപ്പ്മെൻ്റ്, ഇൻവോയ്സ് ഡാറ്റ എന്നിവയുണ്ട്. ഈ മുൻഗണന നൽകാനാകുന്ന 4 ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗ മേഖലകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക, ഒപ്പം ഓരോന്നിനും ആദ്യം ചെയ്യേണ്ട ആനുകൂല്യങ്ങളും ആദ്യം ചെയ്യേണ്ട അപകടസാധ്യതകളും.
ഫലം: സന്ദർഭോചിതവും മുൻഗണനയുള്ളതും അപകടകരവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ ഫലം.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ഒരു സാങ്കേതിക പദ്ധതിക്കായി കൃത്രിമബുദ്ധി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. കൃത്രിമബുദ്ധി ഒരു ബിസിനസ് പരിവർത്തന പ്രശ്നമാണ്; സാങ്കേതികവിദ്യ ഒരു ഉപകരണം മാത്രമാണ്. ഉടമസ്ഥാവകാശം ബിസിനസ് വശത്തായിരിക്കണം.
- തന്ത്രങ്ങളില്ലാതെ പൈലറ്റുമാരുടെ മഴ. ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാത്ത ഡസൻ കണക്കിന് ശ്രമങ്ങൾ വിഭവങ്ങൾ കത്തിക്കുകയും മൂല്യം ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഭരണം അവസാനമായി ഉപേക്ഷിക്കുന്നു. തുടക്കം മുതൽ നയവും ഉത്തരവാദിത്തവും സ്ഥാപിച്ചില്ലെങ്കിൽ, അപകടസാധ്യത നിശബ്ദമായി കുമിഞ്ഞുകൂടുന്നു.
- മൂല്യം അളക്കാതെ സ്കെയിലിംഗ്. "നന്നായി തോന്നുന്ന" എന്നാൽ അളക്കാത്ത ഒരു പൈലറ്റ് ഒരു മിഥ്യാധാരണ വിജയമാണ്.
- അന്തിമ ഉത്തരവാദിത്തം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് കൈമാറുന്നു. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾക്ക് ആളുകൾ എപ്പോഴും ഉത്തരവാദികളാണ്.
മുന്നറിയിപ്പ്: AI ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു സമർത്ഥനായ മാനേജരുടെ വിധിന്യായത്തിനും വിധിക്കും ഉത്തരവാദിത്തത്തിനും പകരമല്ല; അത് വേഗത്തിലാക്കുകയേ ഉള്ളൂ. ഒരു ഉന്നതതല തീരുമാനം "AI അങ്ങനെ പറഞ്ഞു" എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല. ഉത്തരവാദിത്തം എപ്പോഴും വ്യക്തിയിൽ നിക്ഷിപ്തമാണ്.
ചുരുക്കത്തിൽ
മാനേജർമാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു സാങ്കേതിക തിരഞ്ഞെടുപ്പല്ല, മറിച്ച് തന്ത്രം, വിഭവങ്ങൾ, അപകടസാധ്യത, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവയുടെ കാര്യമാണ്. മാർഗനിർദേശം നൽകുക, മുൻഗണനകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അപകടസാധ്യത അതിരുകൾ നിശ്ചയിക്കുക, ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക എന്നിവയാണ് മാനേജരുടെ ചുമതല. ഒരു തന്ത്രവുമില്ലാത്ത പൈലറ്റുമാരുടെ കുത്തൊഴുക്ക്, ഭരണത്തിൻ്റെ കാലതാമസം, മൂല്യം അളക്കുന്നതിലെ പരാജയം എന്നിവയാണ് ഏറ്റവും വലിയ കെണികൾ. ഈ മൊഡ്യൂളിൽ; ഒരു മാനേജർക്ക് AI പരിവർത്തനം അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ, ദർശനം, റോഡ്മാപ്പ് മുതൽ ഉപയോഗ മേഖലയുടെ മുൻഗണന വരെ, ROI, അപകടസാധ്യത മുതൽ ഭരണം, ധാർമ്മികത, പാലിക്കൽ, കഴിവ്, വാങ്ങൽ, മാനേജുമെൻ്റ് മാറ്റൽ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കും.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം സ്ഥാപനത്തെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക (അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്കറിയാവുന്ന ഒരു സ്ഥാപനം). ഈ വർഷത്തെ തന്ത്രപ്രധാനമായ മൂന്ന് മുൻഗണനകൾ എഴുതുക. ടെംപ്ലേറ്റ് 1 ഉപയോഗിച്ച് ഒരു AI ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ മുൻഗണനകൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയുന്ന മൂന്ന് AI അവസരങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക. ഓരോ അവസരത്തിനും, ഒരു വാചകത്തിൽ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ആനുകൂല്യവും ഒരു വാക്യത്തിൽ ആദ്യം മുതൽ എടുക്കേണ്ട അപകടസാധ്യതയും രേഖപ്പെടുത്തുക. ഔട്ട്പുട്ട് വിമർശനാത്മകമായി വായിക്കുക: ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ മുൻഗണന നൽകുന്നുണ്ടോ, അതോ "എഐക്ക് വേണ്ടി മാത്രമാണോ"?
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ തന്ത്രപരമായ മുൻഗണനകൾ ഞാൻ വ്യക്തമായി എഴുതിയിട്ടുണ്ട്.
- [ ] ഈ മുൻഗണനകൾക്കൊപ്പം ഞാൻ AI അവസരങ്ങളെ വിന്യസിച്ചു.
- [ ] ഓരോ അവസരത്തിനും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ബിസിനസ്സ് മൂല്യം ഞാൻ നിർവചിച്ചു.
- [ ] ഓരോ അവസരത്തിനും, ഞാൻ തുടക്കം മുതൽ ഒരു അപകടസാധ്യത തിരിച്ചറിഞ്ഞു.
- [ ] ഉത്തരവാദിത്തവും അന്തിമ തീരുമാനവും വ്യക്തിയുടേതാണെന്ന് ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു.
- [ ] "കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് വേണ്ടി മാത്രമുള്ള" ആശയങ്ങൾ അവർ ഇല്ലാതാക്കി.
- [ ] ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള അവസരങ്ങളിൽ ഞാൻ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു.