പർച്ചേസിംഗ്, ബിൽഡ്-പർച്ചേസ്, സപ്ലയർ മാനേജ്മെൻ്റ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• കോർ ഡിഫറൻഷ്യറ്റിംഗ് കഴിവുകൾ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതിലൂടെയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് കഴിവുകൾ വാങ്ങുന്നതിലൂടെയും ശരിയായ തീരുമാനം എടുക്കുക/വാങ്ങുക
• ഡാറ്റ സുരക്ഷ, പാലിക്കൽ, എളുപ്പത്തിൽ പുറത്തുകടക്കൽ, വിലയ്ക്ക് അപ്പുറം മൊത്തം ചിലവ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വിതരണക്കാരെ വിലയിരുത്താനുള്ള കഴിവ്
• വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇന്നിനെതിരെ പരിരക്ഷിക്കുകയും പ്രീ-മേജർ കരാർ പൈലറ്റിനൊപ്പം മൂല്യം തെളിയിക്കുകയും ചെയ്യുക

മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും അവരുടെ AI കഴിവുകളുടെ ഭൂരിഭാഗവും ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുന്നു: ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മോഡലുകൾ, പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ, സോഫ്റ്റ്വെയർ സേവനങ്ങൾ, കൺസൾട്ടിംഗ്. ഈ വാങ്ങൽ തീരുമാനങ്ങൾ വലിയ ബജറ്റുകളും നീണ്ട കരാറുകളും സ്ഥിരമായ ആശ്രിതത്വങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു; തെറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, തിരിച്ചുവരാൻ ചിലവേറിയതാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഒരു മുതിർന്ന എക്‌സിക്യൂട്ടീവിന് എങ്ങനെ ബുദ്ധിപരമായി AI സൊല്യൂഷനുകൾ വാങ്ങാമെന്നും ഒരു പ്രതിഭയെ കെട്ടിപ്പടുക്കണോ ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും വിതരണക്കാരെ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ഏറ്റവും വിലകുറഞ്ഞതോ ഏറ്റവും മിന്നുന്നതോ ആയ ടൂൾ തെരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതല്ല ലക്ഷ്യം, മറിച്ച് സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ ആവശ്യങ്ങൾക്കും അപകടസാധ്യതകൾക്കും തന്ത്രങ്ങൾക്കും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഒന്ന്.

ഉണ്ടാക്കുകയോ വാങ്ങുകയോ?

പ്രധാന തീരുമാനം: നിങ്ങൾ ആന്തരികമായി ഒരു AI കഴിവ് വികസിപ്പിക്കണോ അതോ ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യണോ? നിയമം ലളിതവും എന്നാൽ പലപ്പോഴും ലംഘിക്കപ്പെടുന്നതുമാണ്: മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷന് തനതായ കഴിവുകൾ ഉണ്ടാക്കുക; നിലവാരമുള്ളതും പൊതുവായതും വ്യത്യസ്തമല്ലാത്തതുമായ കഴിവുകൾ വാങ്ങുക. നിങ്ങളുടെ എതിരാളിക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയാത്ത നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുള്ള ഒരു പ്രവചന മാതൃകയാണ് പ്രധാനം; ഒരു ടെക്സ്റ്റ് സംഗ്രഹ ഉപകരണം സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആണ്, വാങ്ങാൻ ലഭ്യമാണ്.

മാനദണ്ഡം

പണിയുക

വാങ്ങുക

വ്യത്യാസം

ഉയർന്ന, കാമ്പ്

താഴ്ന്ന, നിലവാരമുള്ള

വേഗത

പതുക്കെ

വേഗം

ചെലവ്

ഉയർന്ന മുൻകൂർ നിക്ഷേപം

പ്രവചിക്കാവുന്ന സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ

നിയന്ത്രണം

നിറഞ്ഞു

പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു

ആസക്തി

താഴ്ന്ന

ഉയർന്നത്

സൂചന: "ഈ കഴിവ് കൂടാതെ എനിക്ക് എൻ്റെ എതിരാളിയിൽ നിന്ന് എന്നെത്തന്നെ വേർതിരിക്കാൻ കഴിയുമോ?" ചോദിക്കുക. ഉത്തരം "അതെ" ആണെങ്കിൽ, വാങ്ങുക; "ഇല്ല, അതാണ് എൻ്റെ വ്യത്യാസം" എന്നാണെങ്കിൽ, അത് ചെയ്യുന്നത് ഗൗരവമായി പരിഗണിക്കുക. കോർ ടാലൻ്റ് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സിംഗ് എന്നാൽ ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ മത്സര ശക്തിയെ നിയമിക്കുക എന്നാണ്.

വിതരണക്കാരനെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡം

വിലയിലും ഫീച്ചറുകളിലും മാത്രം ഒരു AI വെണ്ടർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് അപകടകരമാണ്. ഒരു മാനേജർ ഈ മാനദണ്ഡങ്ങളെക്കുറിച്ചും ചോദിക്കണം:

1. ഡാറ്റാ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും: നമ്മുടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും സംഭരിക്കുന്നതും വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതും എവിടെയാണ്?
2. പാലിക്കൽ: KVKK/EU AI നിയമ ആവശ്യകതകളെ വിതരണക്കാരൻ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുണ്ടോ?
3. സുതാര്യത: മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ പരിധികൾ എന്തൊക്കെയാണ്, അത് സ്വതന്ത്രമായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
4. സംയോജനം: നമ്മുടെ നിലവിലുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ഇത് എത്ര എളുപ്പത്തിൽ ബന്ധിപ്പിക്കും?
5. പുറത്തുകടക്കാനുള്ള എളുപ്പം: ഞങ്ങൾ പോയാൽ ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും വർക്ക്ഫ്ലോയും നീക്കാൻ കഴിയുമോ?
6. സുസ്ഥിരത: വിതരണക്കാരൻ സാമ്പത്തികമായി നല്ലവനാണോ, അത് നാളെ അപ്രത്യക്ഷമാകുമോ?
7. ഉടമസ്ഥതയുടെ ആകെ ചെലവ്: ലൈസൻസ് + സംയോജനം + പരിശീലനം + മേൽനോട്ടം (യൂണിറ്റ് 5).

വിതരണക്കാരൻ്റെ ലോക്ക്-ഇൻ അപകടസാധ്യത

ഒരു നിർണായക ആശയം: വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇൻ ഒരു ദാതാവിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, ഉപേക്ഷിക്കുന്നത് പ്രായോഗികമായി അസാധ്യമാണ് (ഉയർന്ന ചെലവ്, ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റി, ഇൻ്റഗ്രേഷൻ സങ്കീർണ്ണത എന്നിവ കാരണം). ഇത് വില വർദ്ധന, മോശം സേവനം, നവീകരണത്തിൻ്റെ നഷ്ടം എന്നിവയിലേക്ക് നിങ്ങളെ തുറന്നിടുന്നു. ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്: കരാറിൽ ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റി ഉൾപ്പെടുത്തുക, ഓപ്പൺ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, സാധ്യമെങ്കിൽ ഒന്നിലധികം വെണ്ടർമാരുമായി പ്രവർത്തിക്കുക, കൂടാതെ ഒരു എക്സിറ്റ് പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: വാങ്ങൽ പ്രക്രിയ

1. ആവശ്യം വ്യക്തമായി നിർവ്വചിക്കുക. ഏത് ബിസിനസ് പ്രശ്നം, ഏത് മെട്രിക്? (യൂണിറ്റ് 4-5)

2. നിങ്ങളുടെ എടുക്കൽ/വാങ്ങൽ തീരുമാനം എടുക്കുക. കോർ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റാൻഡേർഡ്?

3. മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിതരണക്കാരെ വിലയിരുത്തുക. വില, സുരക്ഷ, പാലിക്കൽ, എക്സിറ്റ്, ടിസിഒ എന്നിവ കൂടാതെ.

4. പൈലറ്റിനൊപ്പം ഇത് പരീക്ഷിക്കുക. വലിയ കരാറിന് മുമ്പ് ഒരു ചെറിയ, അളക്കാവുന്ന ട്രയൽ ഉപയോഗിച്ച് അത് തെളിയിക്കുക.

5. ഗാർഡുകളുമായി കരാർ ഒപ്പിടുക. ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥത, സ്വകാര്യത, എക്സിറ്റ്, സേവന നില (SLA) ക്ലോസുകൾ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - കോർ എജക്ഷൻ പിശക്. ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്സ് കമ്പനി റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഏൽപ്പിച്ചു, അതിൻ്റെ ഏറ്റവും വലിയ മത്സര നേട്ടം, പൂർണ്ണമായും ഒരു ബാഹ്യ വിതരണക്കാരനെയാണ്. രണ്ട് വർഷത്തിന് ശേഷം വിതരണക്കാരൻ വില ഇരട്ടിയാക്കി; കമ്പനി പൂട്ടിയിരിക്കുകയായിരുന്നു, അതിന് സ്വന്തമായി ഡാറ്റയും മോഡലുകളും ഇല്ലായിരുന്നു. ഒടുവിൽ വിലകൂടിയ സ്വിച്ച് ഉപയോഗിച്ച് അയാൾക്ക് അത് വീടിനുള്ളിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടിവന്നു. പ്രധാന പ്രതിഭകൾ വാങ്ങാൻ പാടില്ലായിരുന്നു.

കേസ് 2 - സ്വകാര്യതാ ചോദ്യം വാങ്ങൽ മാറ്റി. ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ കമ്പനി ഒരു AI ടൂൾ വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ്, "ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?" അവൻ ചോദിച്ചു. "അതെ, സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി" എന്നായിരുന്നു ഉത്തരം; രോഗികളുടെ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഇത് അസ്വീകാര്യമായിരുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്തതും ആഭ്യന്തരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതുമായ ഒരു ബദലിലേക്ക് കമ്പനി തിരിഞ്ഞു. ഒരു ശരിയായ ചോദ്യം ഗുരുതരമായ പാലിക്കൽ ലംഘനത്തെ തടഞ്ഞു.

കേസ് 3 - പൈലറ്റിൻ്റെ സമ്പാദ്യം. ഒരു ഫാൻസി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനായി ഒരു റീട്ടെയിലർ 3 വർഷത്തെ 4 ദശലക്ഷം TL കരാർ ഒപ്പിടാൻ പോവുകയായിരുന്നു. ആദ്യം അദ്ദേഹം 8 ആഴ്ചത്തെ ശമ്പളമുള്ള പൈലറ്റ് ചെയ്തു; സെയിൽസ് ടീമുകളുടെ യഥാർത്ഥ വർക്ക്ഫ്ലോയുമായി പ്ലാറ്റ്ഫോം യോജിക്കുന്നില്ല, ദത്തെടുക്കൽ കുറവായിരുന്നു. പ്രധാന കരാർ റദ്ദാക്കി, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് പൗണ്ടുകളും വർഷങ്ങളുടെ സ്തംഭനാവസ്ഥയും ഒഴിവാക്കി. പൈലറ്റായിരുന്നു ഏറ്റവും വില കുറഞ്ഞ ഇൻഷുറൻസ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) വിശകലനം നടത്തുക/വാങ്ങുക:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ടെക്നോളജി പർച്ചേസിംഗ് കൺസൾട്ടൻ്റ്. ഇനിപ്പറയുന്ന AI കഴിവുകൾക്കായി ഉണ്ടാക്കുക അല്ലെങ്കിൽ വാങ്ങുക തീരുമാനം വിശകലനം ചെയ്യുക: [പ്രതിഭ]. വ്യത്യാസം, വേഗത, ചെലവ്, നിയന്ത്രണം, ആശ്രിതത്വം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വിലയിരുത്തുക; ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് കാതലാണോ സ്റ്റാൻഡേർഡാണോ എന്ന് ചോദിച്ച് ഒരു നിർദ്ദേശം നൽകുക.

2) വിതരണക്കാരൻ്റെ മൂല്യനിർണ്ണയ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ പട്ടിക:

ഇനിപ്പറയുന്ന AI സൊല്യൂഷൻ വാങ്ങുന്നതിനായി ഒരു വിതരണക്കാരനെ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക: ഡാറ്റ സുരക്ഷ/സ്വകാര്യത, പാലിക്കൽ (KVKK/EU AI നിയമം), സുതാര്യത, സംയോജനം, പുറത്തുകടക്കാനുള്ള എളുപ്പം, സുസ്ഥിരത, മൊത്തം ചെലവ്. ഓരോ മാനദണ്ഡത്തിനും, വിതരണക്കാരനോട് ചോദിക്കാൻ വ്യക്തമായ ഒരു ചോദ്യം എഴുതുക. പരിഹാരം: [ടെക്സ്റ്റ്]

3) കരാർ സംരക്ഷണ വ്യവസ്ഥകൾ:

ഒരു AI വെണ്ടർ കരാറിൽ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സംരക്ഷണ ക്ലോസുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക: ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥത, വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാതിരിക്കുക, രഹസ്യാത്മകത, സേവന നില (SLA), ഒഴിവാക്കൽ, ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റി, ബാധ്യത. ഓരോ ക്ലോസിനും, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രധാനമെന്ന് ഒരു വാക്യത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക.

4) പൈലറ്റ് ഡിസൈൻ:

ഒരു വലിയ കരാറിന് മുമ്പ് ഈ AI ടൂൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിന് 6-8 ആഴ്‌ചയുള്ള ഒരു പൈലറ്റ് രൂപകൽപന ചെയ്യുക: എന്ത് മാനദണ്ഡം, ഏത് ഉപയോക്തൃ ഗ്രൂപ്പ്, വിജയ പരിധി എന്താണ്, ഏത് ഫലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞാൻ എന്ത് തീരുമാനം (അടയാളം/റദ്ദാക്കൽ) എടുക്കും? ഉപകരണം: [ടെക്സ്റ്റ്]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഏത് AI ടൂളാണ് ഞാൻ വാങ്ങേണ്ടത്?"

ഫലം: സന്ദർഭമില്ലാതെ ഉപരിപ്ലവമായ ഉത്തരം, സുരക്ഷയും ആശ്രിതത്വവും അവഗണിച്ച്, "എന്താണ് ജനപ്രിയമായത്" എന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.

Güçlü: "ഞങ്ങൾ രോഗികളുടെ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ കമ്പനിയാണ്, ഞങ്ങൾ KVKK-ക്ക് വിധേയരാണ്. ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു കൃത്രിമ ഇൻ്റലിജൻസ് സൊല്യൂഷൻ ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയാണ്. ഇത് ഞങ്ങൾക്ക് കാതലാണോ സ്റ്റാൻഡേർഡാണോ എന്ന് വിശകലനം ചെയ്യുക; ഞങ്ങൾ വാങ്ങാൻ പോകുകയാണെങ്കിൽ, ഡാറ്റ സുരക്ഷയെ കുറിച്ച് നിർണ്ണായക ചോദ്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിച്ച് ഞാൻ വിതരണക്കാരോട് ചോദിക്കും. വലിയ കരാർ."

ഫലം: സന്ദർഭം, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, അപകടസാധ്യത എന്നിവയോട് സെൻസിറ്റീവ്; ഉണ്ടാക്കുക/വാങ്ങുക, മാനദണ്ഡങ്ങളും പൈലറ്റും ഒരുമിച്ച് പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു വാങ്ങൽ സമീപനം.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പ്രധാന പ്രതിഭകളെ വാങ്ങുന്നു. നിങ്ങളുടെ മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം വാടകയ്‌ക്കെടുക്കുന്നത് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ചെലവേറിയ ആശ്രിതത്വം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
• വിലയും സവിശേഷതകളും മാത്രം നോക്കുക. സുരക്ഷ, പാലിക്കൽ, കടന്നുകയറ്റം, മൊത്തം ചെലവ് എന്നിവ അവഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ വിലകുറഞ്ഞ വാഹനം ചെലവേറിയതായിരിക്കും.
• ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്ന് ചോദിക്കുന്നില്ല. "ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?" ചോദ്യം തുടക്കം മുതലുള്ള മിക്ക പാലിക്കൽ അപകടസാധ്യതകളും പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
• പൈലറ്റുമാരില്ലാത്ത പ്രധാന കരാർ. ഒരു ചെറിയ വിചാരണയിലൂടെ അത് തെളിയിക്കാതെ വർഷങ്ങളോളം പൂട്ടിയിട്ടിരിക്കുന്നത് വലിയ അപകടമാണ്.
• എക്സിറ്റ് പ്ലാൻ ഇല്ലാതെ സൈൻ ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് പങ്കുചേരാൻ കഴിയാത്ത ഒരു വിതരണക്കാരൻ വിലയിലും സേവനത്തിലും നിങ്ങളെ ദുർബലരാക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI-ക്ക് ഒരു വാങ്ങൽ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ വിതരണ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ പട്ടിക നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും; എന്നാൽ കരാർ നിബന്ധനകൾ, ഡാറ്റ സുരക്ഷാ പ്രതിബദ്ധതകൾ, നിയമ വ്യവസ്ഥകൾ എന്നിവ നിയമ, സുരക്ഷാ ടീമുകൾ അവലോകനം ചെയ്യണം. ഒരു വിതരണക്കാരൻ്റെ ഉൽപ്പന്നത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവകാശവാദങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുന്നതും (പൈലറ്റ്, റഫറൻസ്, ഓഡിറ്റ്) മാനേജരുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്; മാർക്കറ്റിംഗ് വാഗ്ദാനം തെളിവല്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

മിക്ക AI കഴിവുകളും ബാഹ്യമായി വാങ്ങിയതാണ്, ഈ തീരുമാനങ്ങൾ വലുതും ശാശ്വതവും ചെലവേറിയതുമാണ്. അടിസ്ഥാന തത്വം: കോർ, വ്യത്യസ്ത കഴിവുകൾ ഉണ്ടാക്കുക; സ്റ്റാൻഡേർഡ് വാങ്ങുക. വിലയും സവിശേഷതകളും മാത്രമല്ല വിതരണക്കാരെ ആകർഷിക്കുന്നത്; ഡാറ്റ സുരക്ഷ, പാലിക്കൽ, സുതാര്യത, സംയോജനം, എളുപ്പത്തിൽ പുറത്തുകടക്കൽ, സുസ്ഥിരത, മൊത്തം ചെലവ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുക. ഡാറ്റ പോർട്ടബിലിറ്റി, ഓപ്പൺ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ, എക്സിറ്റ് പ്ലാൻ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വെണ്ടർ ലോക്ക്-ഇന്നിനെതിരെ പരിരക്ഷിക്കുക. വലിയ കരാറിന് മുമ്പ് ഒരു പൈലറ്റുമായി ഇത് തെളിയിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക. അടുത്തതും അവസാനവുമായ യൂണിറ്റിൽ, ഈ മുഴുവൻ തന്ത്രവും യഥാർത്ഥ ദത്തെടുക്കലായി മാറ്റുന്ന മാറ്റ മാനേജ്മെൻ്റ് ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു AI കഴിവ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് അത് കോർ ആണോ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ടെംപ്ലേറ്റ് 1 ഉപയോഗിച്ച് മേക്ക്/ബൈ അനാലിസിസ് നടത്തുക. നിങ്ങൾ വാങ്ങാൻ തീരുമാനിക്കുന്ന ഒരു പരിഹാരത്തിനായി രണ്ടാമത്തെ ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വിതരണക്കാരനോട് ചോദിക്കുന്ന നിർണായക ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക (ഡാറ്റ സുരക്ഷയും എക്സിറ്റ് എളുപ്പവും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക). അവസാനമായി, ഒരു പ്രീ-മേജർ കരാർ പൈലറ്റിനുള്ള മാനദണ്ഡം, ദൈർഘ്യം, തീരുമാന പരിധി എന്നിവ ഒരു ഖണ്ഡികയിൽ വിവരിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] വൈദഗ്ദ്ധ്യം കാതലാണോ നിലവാരമാണോ എന്ന് ഞാൻ തീരുമാനിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ എടുക്കൽ/വാങ്ങൽ തീരുമാനത്തെ ന്യായീകരിച്ചു.
• [ ] വിലയ്ക്ക് അപ്പുറത്തുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ വിതരണക്കാരെ വിലയിരുത്തി.
• [ ] "നമ്മുടെ ഡാറ്റ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?" ഞാൻ ചോദ്യം ചോദിച്ചു.
• [ ] പുറത്തുകടക്കാനുള്ള എളുപ്പവും വിതരണക്കാരനെ ആശ്രയിക്കുന്നതും ഞാൻ വിലയിരുത്തി.
• വലിയ കരാറിന് മുമ്പ് ഞാൻ ഒരു പൈലറ്റ് രൂപകല്പന ചെയ്തു.
• [ ] കരാറും ഡാറ്റാ ക്ലോസുകളും നിയമ/സുരക്ഷാ അവലോകനം നടത്താൻ ഞാൻ ഒരു പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കി.