ബിസിനസ് മാനേജ്‌മെൻ്റിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, ആധികാരികത, സ്വകാര്യത

നേട്ടങ്ങൾ:

• മാനേജ്മെൻറ് ജോലികളെ മൂന്ന് ലെയറുകളായി വിഭജിക്കാൻ കഴിയും: മെക്കാനിക്കൽ, അനലിറ്റിക്കൽ, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കൽ, ഓരോ ലെയറിലും സുരക്ഷിതമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഏതൊക്കെ പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് വേർതിരിച്ചറിയുക.
• ഓരോ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്‌പുട്ടും ഉറവിടവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക, വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫിൽട്ടറിംഗിലൂടെ കൈമാറുക തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• കെവികെകെയുടെ പരിധിയിൽ കമ്പനിയുടെയും വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളുടെയും അജ്ഞാതമാക്കുകയും സുരക്ഷിത വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ശീലം നേടുകയും ചെയ്യുക

ഒരു ബിസിനസ്സ് നടത്തുക എന്നതിനർത്ഥം നിങ്ങളുടെ ദിവസത്തിൻ്റെ ഭൂരിഭാഗവും നമ്പറുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഇമെയിലുകൾ, മീറ്റിംഗ് മിനിറ്റുകൾ, തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവയാൽ ചുറ്റപ്പെട്ട് ചെലവഴിക്കുക എന്നാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു ജനറൽ മാനേജർ, ഓപ്പറേഷൻസ് മാനേജർ, ബിസിനസ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സ്‌പെഷ്യലിസ്റ്റ്, ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്‌സ് മാനേജർ, പർച്ചേസിംഗ് ഓഫീസർ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ചെറുകിട ബിസിനസ്സ് ഉടമ എന്നിവരായാലും; നിങ്ങളുടെ ജോലിയുടെ സാരാംശം ഒന്നുതന്നെയാണ്: ചിതറിക്കിടക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ അർത്ഥവത്തായ തീരുമാനമാക്കി മാറ്റുക. ഇവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (ചുരുക്കത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, AI - മനുഷ്യൻ്റെ എഴുത്ത് മനസ്സിലാക്കുകയും വാചകവും സംഗ്രഹങ്ങളും വിശകലനവും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റം) പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എന്നാൽ വളരെ വ്യക്തമായ ഒരു വാക്യത്തോടെ തുടക്കം മുതൽ ആരംഭിക്കാം: AI തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നില്ല, അത് തീരുമാനമെടുക്കുന്ന മാനേജർക്ക് സമയവും ഡ്രാഫ്റ്റുകളും നൽകുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ബിസിനസ് മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ AI യഥാർത്ഥ മൂല്യം എവിടെയാണ് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നത്, എവിടെയാണ് അത് അപകടകരം, ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാം, കമ്പനി ഡാറ്റ എങ്ങനെ സംരക്ഷിക്കാം എന്നിവ ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

ബിസിനസ്സിൽ AI കൃത്യമായി എന്താണ് ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നത്?

ഒരു മാനേജരുടെ ജോലി മൂന്ന് ലെയറുകളായി തിരിക്കാം. ആദ്യ പാളി ആവർത്തിച്ചുള്ളതും മെക്കാനിക്കൽ ജോലികളുമാണ്: പ്രതിമാസ റിപ്പോർട്ട് കംപൈൽ ചെയ്യുക, മീറ്റിംഗ് നോട്ട് സംഗ്രഹിക്കുക, ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, സ്‌പ്രെഡ്‌ഷീറ്റ് റീഡബിൾ ആക്കുക. ഈ ലെയറിൽ, AI ഏതാണ്ട് തികഞ്ഞ അസിസ്റ്റൻ്റാണ്, നിങ്ങളുടെ മണിക്കൂറുകൾ മിനിറ്റുകളായി കുറയ്ക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ പാളി വിശകലനവും വ്യാഖ്യാനവുമാണ്: വിൽപ്പന ഡാറ്റയിലെ ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്തൽ, ഒരു കെപിഐ (കീ പെർഫോമൻസ് ഇൻഡിക്കേറ്റർ - ബിസിനസ്സിൻ്റെ ആരോഗ്യം അളക്കുന്ന നമ്പർ) കുറയുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് ചോദ്യം ചെയ്യുന്നു, സാഹചര്യങ്ങളുമായി വരുന്നു. ഇവിടെ AI ഒരു ചിന്താശക്തിയുള്ള പങ്കാളിയാണ്, എന്നാൽ അത് പറയുന്നത് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ടതാണ്. മൂന്നാമത്തെ ലെയർ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള തീരുമാനങ്ങളാണ്: ആരെ വെടിവയ്ക്കണം, ഏത് വിതരണക്കാരനുമായി കരാർ ചെയ്യണം, ബജറ്റ് എങ്ങനെ വിഭജിക്കാം. ഈ പാളി മനുഷ്യൻ്റേതാണ്; AI ഓപ്ഷനുകൾ മാത്രം ദൃശ്യമാക്കുന്നു.

ഈ മൂന്ന് പാളികളെ വേർതിരിക്കുന്നത് ഈ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കഴിവാണ്. കാരണം ആദ്യ പാളിയിൽ AI ഉപയോഗിക്കാത്തത് മടിയാണ്; മൂന്നാമത്തെ ലെയറിൽ ഇത് അന്ധമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിരുത്തരവാദപരമാണ്.

നുറുങ്ങ്: ഒരു ടാസ്‌ക്ക് AI-ലേക്ക് ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, സ്വയം ചോദിക്കുക: "ഈ ഔട്ട്‌പുട്ട് തെറ്റാണെങ്കിൽ അതിൻ്റെ ഫലം എന്തായിരിക്കും?" അക്ഷരത്തെറ്റാണ് ഫലമെങ്കിൽ മനസ്സമാധാനത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുക. ഫലം ഒരു വ്യക്തിയുടെ ജോലിയെയോ കമ്പനിയുടെ പണത്തെയോ ബാധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, AI ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്ററായി മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക.

സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം: ഒപ്പിടാത്ത തീരുമാനങ്ങളുടെ അപകടം

പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു മാനേജർ ഒപ്പിടുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പ്രമാണം വായിക്കുന്നു. AI ഔട്ട്‌പുട്ടും ഒപ്പിടാത്ത ഒരു രേഖയാണ്. AI ചിലപ്പോൾ ഭ്രമാത്മകത സൃഷ്ടിക്കുന്നു - അതായത്, വളരെ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഭാഷയിൽ നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു സംഖ്യയോ ഉറവിടമോ വസ്തുതയോ അത് കണ്ടുപിടിക്കുന്നു. അതിനാൽ ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടും മൂന്ന്-ഘട്ട ഫിൽട്ടറിലൂടെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക:

1. ഇത് ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക. AI നൽകുന്ന നമ്പർ നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണോ വരുന്നത്? അതോ ഉണ്ടാക്കിയെടുക്കാമായിരുന്നോ? നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത നമ്പറുകളൊന്നും സ്വീകരിക്കരുത്.
2. വീണ്ടും കണക്കാക്കുക. ഇത് ഒരു ശതമാനമോ മൊത്തമോ ശരാശരിയോ നൽകുന്നുവെങ്കിൽ, അത് സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പട്ടിക ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലും AI തെറ്റാണ്.
3. അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫിൽട്ടർ. ഔട്ട്‌പുട്ട് നിങ്ങളുടെ വ്യവസായ പരിജ്ഞാനം, ഭൂമിയിലെ യാഥാർത്ഥ്യം, കമ്പനിയുടെ യാഥാർത്ഥ്യം എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ? "ശബ്ദം ശരിയാണ്" മതിയാകില്ല; "അത് സത്യമാണെന്ന് എനിക്കറിയാം" ആവശ്യമാണ്.

ഈ അച്ചടക്കം മടുപ്പിക്കുന്നതായി തോന്നിയേക്കാം, എന്നാൽ പരിശീലനത്തിലൂടെ അത് യാന്ത്രികമായി മാറുകയും നിങ്ങളുടെ സമയം പതിന്മടങ്ങ് ലാഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ഥിരീകരണമില്ലാതെ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു AI റിപ്പോർട്ട് ഒരു ദിവസം നിങ്ങളെ ഡയറക്ടർ ബോർഡിന് മുന്നിൽ തെറ്റായ നമ്പർ അവതരിപ്പിക്കാനും വിശ്വാസ്യത നഷ്‌ടപ്പെടുത്താനും ഇടയാക്കിയേക്കാം.

ഡാറ്റ സ്വകാര്യത: ചാറ്റ് ബോക്സിൽ കമ്പനി രഹസ്യം എഴുതരുത്

ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റ വിലയേറിയതും പലപ്പോഴും രഹസ്യാത്മകവുമാണ്: ജീവനക്കാരുടെ ശമ്പളം, ഉപഭോക്തൃ ലിസ്റ്റുകൾ, വിൽപ്പന കണക്കുകൾ, വിതരണക്കാരുടെ വിലകൾ, തന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവ ഇതുവരെ വെളിപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. ഒരു പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് ഈ വിവരങ്ങൾ ഒട്ടിക്കുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാത്ത ഒരാളോട് ഒരു രഹസ്യം പറയുന്നതിന് തുല്യമാണ്. KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം - Türkiye-യിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടും എന്ന് നിയന്ത്രിക്കുന്ന നിയമം) ജീവനക്കാരുടെയും ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

അതിനാൽ പ്രധാന നിയമം: AI-ക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുക (അജ്ഞാതമാക്കുക). "Employee A", "Supplier 1", "Customer X" തുടങ്ങിയ കോഡുകളിലേക്ക് പേരുകൾ മാറ്റുക. യഥാർത്ഥ ശമ്പളത്തിന് പകരം നിരക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ബാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുക. സാധ്യമെങ്കിൽ, പരിശീലനത്തിനായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത നിങ്ങളുടെ കമ്പനി അംഗീകരിച്ച കോർപ്പറേറ്റ് AI ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. യൂണിറ്റിൻ്റെ അറ്റത്തുള്ള ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഇത് ഒരു ശീലമാക്കി മാറ്റും.

ശ്രദ്ധിക്കുക: "എന്തായാലും ഇത് ഒരു ചെറിയ പട്ടികയാണ്" എന്ന് പറഞ്ഞ് യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്തൃ ലിസ്‌റ്റോ പേറോൾ ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നത് KVKK ലംഘനത്തിനും വ്യാപാര രഹസ്യങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതിനുമുള്ള അപകടമാണ്. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, എല്ലായ്പ്പോഴും ഡാറ്റ എൻകോഡ് ചെയ്യുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സമയം ലാഭിക്കുന്ന ശരിയായ ഉപയോഗം. ഒരു ലോജിസ്റ്റിക് കമ്പനിയുടെ ഓപ്പറേഷൻസ് മാനേജർ എല്ലാ തിങ്കളാഴ്ചയും പ്രതിവാര പ്രവർത്തന റിപ്പോർട്ട് സമാഹരിക്കാൻ 90 മിനിറ്റ് ചെലവഴിച്ചു. അജ്ഞാത പ്രതിവാര ഡാറ്റയുടെ ഒരു സംഗ്രഹവും വ്യാഖ്യാനവും അദ്ദേഹം AI തയ്യാറാക്കാൻ തുടങ്ങി; സമയം 20 മിനിറ്റായി കുറച്ചു. താൻ സമ്പാദിച്ച 70 മിനിറ്റ് അദ്ദേഹം സൈറ്റ് വിസിറ്റിനായി നീക്കിവച്ചു. AI റിപ്പോർട്ട് എഴുതി, പക്ഷേ ഡയറക്ടർ എല്ലാ നമ്പറുകളും പരിശോധിച്ചു.

കേസ് 2 - പരിശോധന ഒഴിവാക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ്. ഒരു റീട്ടെയിൽ ശൃംഖലയിലെ ഒരു ബിസിനസ് ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സ്‌പെഷ്യലിസ്റ്റ് AI-യോട് "കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ വളർച്ചാ നിരക്ക്" ചോദിക്കുകയും അത് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ അവതരണത്തിൽ 34 ശതമാനം കണക്ക് നൽകുകയും ചെയ്തു. യോഗത്തിൽ ഫിനാൻസ് മാനേജർ കണക്കിനെക്കുറിച്ച് ചോദിച്ചു; യഥാർത്ഥ വളർച്ച 19 ശതമാനമായിരുന്നു. വിദഗ്‌ദ്ധർ നൽകിയ നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് AI ഒരു പ്രവചനം നടത്തിയിരുന്നു. വിദഗ്ധന് ആത്മവിശ്വാസം നഷ്ടപ്പെട്ടു. പാഠം: ഉറവിടവുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യാത്ത നമ്പർ അവതരണത്തിൽ പ്രവേശിക്കുന്നില്ല.

കേസ് 3 - സ്വകാര്യത ലംഘനത്തിൽ നിന്ന് മടങ്ങുക. ഒരു എച്ച്ആർ മാനേജർ എല്ലാ ജീവനക്കാരുടെയും പേരും ശമ്പളവും അടങ്ങിയ ഒരു ടേബിൾ ഒരു സൗജന്യ AI ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കാൻ പോവുകയായിരുന്നു. സംഘത്തിലൊരാൾ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകി. പകരം, അവർ പേരുകൾ "എംപ്ലോയി 1-40" കോഡുകളാക്കി മാറ്റി, ശമ്പളം ബാൻഡുകളാക്കി. വിശകലനം അതേ ഗുണനിലവാരത്തോടെയാണ് നടത്തിയത്, വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളൊന്നും ചോർന്നിട്ടില്ല.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ലെയറിൽ ജോലി സ്ഥാപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു ബിസിനസ് കൺസൾട്ടൻ്റ്. ഞാൻ ജോലിയെ ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ വിവരിക്കും: [ജോലി വിവരണം]. ഇത് (എ) മെക്കാനിക്കൽ/ആവർത്തനമാണോ, (ബി) വിശകലനം/വ്യാഖ്യാനം, (സി) ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കൽ ആണെങ്കിൽ എന്നോട് പറയൂ. ഈ ജോലിയിൽ AI-യ്ക്ക് സുരക്ഷിതമായ റോൾ ഏതാണെന്ന് ചുരുക്കത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക, ഏത് ഭാഗമാണ് മനുഷ്യനായി തുടരേണ്ടത്.

2) സ്ഥിരീകരണ പരിശോധനാ നിർദ്ദേശം:

ചുവടെയുള്ള AI ഔട്ട്പുട്ട് ഞാൻ പരിശോധിക്കും. ഇതിലെ എല്ലാ സംഖ്യാപരമായ അവകാശവാദങ്ങളും ഇനം തിരിച്ച് എന്നെ ലിസ്റ്റുചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും "ഈ നമ്പർ ഉപയോക്താവ് നൽകിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണോ അതോ അനുമാനം/ഊഹമാണോ?" അടയാളം. ഒരു പ്രത്യേക 'VERIFY' തലക്കെട്ടിന് കീഴിൽ അജ്ഞാത ഉത്ഭവമുള്ളവ ശേഖരിക്കുക.

3) അജ്ഞാതവൽക്കരണ സഹായി:

ഒരു നിമിഷത്തിനുള്ളിൽ ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചാർട്ട് തരാം. ആദ്യം, ഈ പട്ടികയിലെ വ്യക്തിഗത/രഹസ്യമായ (പേര്, ഐഡി, ശമ്പളം, ഉപഭോക്തൃനാമം, വിതരണക്കാരൻ്റെ വില) ഫീൽഡുകൾ എനിക്ക് ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും അവ ഓരോന്നിനും എങ്ങനെ കോഡ് ചെയ്യാമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക (ഉദാ. പേര് -> ​​എംപ്ലോയി എ). ഇനിയും വിശകലനം ചെയ്യരുത്; പ്രൈവസി മാപ്പ് മാത്രമാണ് ഔട്ട്പുട്ട്.

4) അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫിൽട്ടർ അഭ്യർത്ഥന:

ഇനിപ്പറയുന്ന AI നിർദ്ദേശം ഞാൻ വിലയിരുത്തും: [നിർദ്ദേശം]. ഒരു മാനേജർ ചോദിക്കേണ്ട 5 നിർണായക ചോദ്യങ്ങൾ (റിയലിസം, ചെലവ്, അപകടസാധ്യത, സാധ്യത, ധാർമ്മികത) ഉപയോഗിച്ച് ഈ നിർദ്ദേശം എന്നെ പരീക്ഷിക്കുക. നിർദ്ദേശത്തിൻ്റെ ദുർബലമായ പോയിൻ്റുകൾ സത്യസന്ധമായി കാണിക്കുക; അത് അംഗീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കരുത്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എനിക്ക് ഒരു ബിസിനസ് റിപ്പോർട്ട് എഴുതുക.

ഈ അഭ്യർത്ഥന സന്ദർഭ രഹിതമാണ്: ഏത് കമ്പനി, ഏത് കാലയളവ്, ഏത് ഡാറ്റ, ആർക്കാണ് ഇത് അവതരിപ്പിക്കേണ്ടതെന്ന് വ്യക്തമല്ല. AI ഒരു സാധാരണ, ഉപയോഗശൂന്യമായ വാചകം നിർമ്മിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഓപ്പറേഷൻസ് മാനേജരുടെ അസിസ്റ്റൻ്റ് അനലിസ്റ്റ്. അറ്റാച്ചുചെയ്ത അജ്ഞാത പ്രതിവാര ഡാറ്റ (കയറ്റുമതികളുടെ എണ്ണം, കാലതാമസം നിരക്ക്, ചെലവ്) ഉപയോഗിച്ച് 1-പേജ് എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം എഴുതുക. ഘടന: (1) ആഴ്‌ചയിലെ 3 നിർണായക കണ്ടെത്തലുകൾ, (2) കഴിഞ്ഞ ആഴ്‌ചയെ അപേക്ഷിച്ച് മാറ്റം, (3) ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട 2 അപകടസാധ്യതകൾ. ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്ന നമ്പറുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക, അക്കങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്; നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തിടത്ത് "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.

വലിപ്പം

മോശം സമീപനം

ശക്തമായ സമീപനം

റോൾ വിവരണം

ഒന്നുമില്ല

നെറ്റ് (അനലിസ്റ്റ്)

ഡാറ്റ

അനിശ്ചിതത്വം

അജ്ഞാതവും ഘടിപ്പിച്ചതും

ഔട്ട്പുട്ട് ഘടന

സ്വതന്ത്ര

ഗണ്യമായതും പരിമിതവുമാണ്

അനുയോജ്യമായ സംരക്ഷണം

ഒന്നുമില്ല

"സംഖ്യകൾ ഉണ്ടാക്കരുത്" നിയമം

ലഭ്യത

താഴ്ന്ന

ഉയർന്നത്

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• എല്ലാ ജോലികളും AI-ക്ക് നൽകുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ജോലിയും AI-ക്ക് നൽകില്ല. ജോലിയെ അതിൻ്റെ പാളി അനുസരിച്ച് വേർതിരിക്കുക എന്നതാണ് ശരിയായ കാര്യം.
• സ്ഥിരീകരണം ഒഴിവാക്കുന്നു. "ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതായി" തോന്നുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് കൃത്യമായിരിക്കില്ല; ഓരോ നമ്പറും പരിശോധിക്കുക.
• യഥാർത്ഥ വ്യക്തിഗത/രഹസ്യ ഡാറ്റ ഓപ്പൺ ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നു. ആദ്യം അജ്ഞാതമാക്കുക.
• ഒരു തീരുമാനത്തിൽ ഒപ്പിടാൻ AI-യെ നേടുന്നു. AI നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു; ഉത്തരവാദിത്തവും ഒപ്പും മാനേജരുടേതാണ്.
• സന്ദർഭമില്ലാതെ എഴുതാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഒരു റോളും ഡാറ്റയും ഔട്ട്പുട്ട് ഘടനയും ഇല്ലാത്ത ഒരു അഭ്യർത്ഥന ഉപയോഗശൂന്യമാണ്.

നുറുങ്ങ്: ആദ്യ ആഴ്‌ചയിൽ, ഫസ്റ്റ്-ടയർ വർക്കിൽ മാത്രം AI ഉപയോഗിക്കുക (സംഗ്രഹം, ഔട്ട്‌ലൈൻ, ടേബിൾ എഡിറ്റിംഗ്). വിശ്വാസവും ശീലവും സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, രണ്ടാമത്തെ പാളിയിലേക്ക് പോകുക (വിശകലനം). എല്ലായ്പ്പോഴും മൂന്നാമത്തെ പാളി (തീരുമാനം) നിങ്ങളുടെ ഉള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

ബിസിനസ് മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ, AI എന്നത് മെക്കാനിക്കൽ ജോലി വേഗത്തിലാക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ അസിസ്റ്റൻ്റാണ്, വിശകലനത്തിൽ നല്ല ചിന്താഗതിയുള്ള പങ്കാളിയാണ്, പക്ഷേ ഒരിക്കലും തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാളല്ല. ജോലികളെ മൂന്ന് പാളികളായി വേർതിരിക്കുക: മെക്കാനിക്കൽ, അനലിറ്റിക്കൽ, ഉത്തരവാദിത്തം. ഉറവിട ലിങ്കിംഗ്, വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടൽ, അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഫിൽട്ടറിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും സാധൂകരിക്കുക. കമ്പനിയും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയും അജ്ഞാതമാക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക; KVKK, വ്യാപാര രഹസ്യ ബാധ്യത എന്നിവ മറക്കരുത്. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒപ്പിടാത്ത തീരുമാനം പോലെ അപകടകരമാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഈ ആഴ്‌ച നിങ്ങൾ ചെയ്‌ത നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സിൽ നിന്നുള്ള 6 ടാസ്‌ക്കുകൾ ഒരു ലിസ്‌റ്റിൽ എഴുതുക. ഓരോന്നും "മെക്കാനിക്കൽ/അനലിറ്റിക്കൽ/തീരുമാനം" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുക. മെക്കാനിക്കൽ ആയവയിൽ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്ത്, ഉചിതമായ രൂപരേഖയ്‌ക്ക് ശേഷം മുകളിലുള്ള “ജോലി വയ്ക്കുന്നത്” എന്ന പ്രോംപ്‌റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അത് ചെയ്യാൻ AI-യെ ഏൽപ്പിക്കുക. ത്രീ-സ്റ്റെപ്പ് വെരിഫിക്കേഷൻ ഫിൽട്ടറിലൂടെ ഔട്ട്പുട്ട് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, നിങ്ങൾ ലാഭിക്കുന്ന സമയം ശ്രദ്ധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ടാസ്ക്കിനെ മെക്കാനിക്കൽ / അനലിറ്റിക്കൽ / തീരുമാനം എന്ന് തരംതിരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• AI-ക്ക് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കിയോ?
• [ ] ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ ഓരോ സംഖ്യയും ഞാൻ സോഴ്‌സ് ചെയ്യുകയും വീണ്ടും കണക്കാക്കുകയും ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ എൻ്റെ വ്യവസായ പരിജ്ഞാനവും ഫീൽഡുമായി താരതമ്യം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] അന്തിമ തീരുമാനവും ഒപ്പും എൻ്റെ പക്കലുണ്ടെന്ന് നിലനിർത്താൻ എനിക്ക് കഴിഞ്ഞിട്ടുണ്ടോ?