ചില്ലറ വിൽപ്പനയിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, ആധികാരികത, സ്വകാര്യത

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് റീട്ടെയിൽ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ (പ്രവചനം, വിശകലനം, ഉള്ളടക്കം, റിപ്പോർട്ടിംഗ്) തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നത് എവിടെയാണെന്നും ടാസ്‌ക് റിസ്ക് ലെവലിനെ ആശ്രയിച്ച് വില, ക്രമം, ഉപഭോക്തൃ തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവ മനുഷ്യർക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നതും വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
• ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടും ഉറവിടവുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുക, വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, വാണിജ്യപരമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• KVKK/സ്വകാര്യതയുടെ പരിധിയിൽ ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും വിൽപ്പനയുടെയും ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയും സുരക്ഷിത വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ശീലം നേടുകയും ചെയ്യുക

ദിവസവും ആയിരക്കണക്കിന് ചെറിയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്ന ഒരു വ്യവസായമാണ് ചില്ലറവ്യാപാരം: ഏത് ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ എത്ര യൂണിറ്റുകൾ ഓർഡർ ചെയ്യും, ഏത് ഉൽപ്പന്നത്തിന് എത്ര കിഴിവ് നൽകും, ഏത് ഉപഭോക്താവിന് ഏത് സന്ദേശം അയയ്ക്കും, ഇടനാഴിയിൽ എവിടെ സ്ഥാപിക്കും. ഈ തീരുമാനങ്ങളിൽ പലതും ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവയാണ്, പക്ഷേ സമയ സമ്മർദ്ദത്തിലാണ്, പലപ്പോഴും അവബോധത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ എടുക്കുന്നത്. ഇവിടെയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്: ഇത് ഡാറ്റയെ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കുന്നു, പ്രവചനങ്ങൾ, ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, വിശകലനങ്ങൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കുന്നു. എന്നാൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഒരു മാന്ത്രിക ബുള്ളറ്റല്ല. ഈ മൊഡ്യൂളിലുടനീളം ഞങ്ങൾ ഒരൊറ്റ വാചകം ആവർത്തിക്കും: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മനുഷ്യൻ തീരുമാനമെടുക്കുന്നു.

ഈ ആദ്യ യൂണിറ്റിൽ, എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായും കാര്യക്ഷമമായും ധാർമ്മികമായും റീട്ടെയിൽ ബിസിനസിൽ AI വിന്യസിക്കാമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ആദ്യം, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എന്താണെന്ന് വ്യക്തമാക്കാം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI): ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച് മനുഷ്യർ ചെയ്യുന്ന ചില മാനസിക ജോലികൾ (ടെക്‌സ്‌റ്റ് റൈറ്റിംഗ്, സംഗ്രഹിക്കൽ, പ്രവചിക്കൽ, വർഗ്ഗീകരണം) ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൻ്റെ പൊതുവായ പേരാണ് ഇത്. ടെക്‌സ്‌റ്റ് (ടെക്‌സ്‌റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുകയും ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ടൂളുകൾ; ഉദാ. ചാറ്റ് അധിഷ്‌ഠിത സഹായികൾ), സംഖ്യാ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്ന വിശകലന ടൂളുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ജനറേറ്റീവ് AI തരങ്ങളാണ് ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന തരങ്ങൾ.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് റീട്ടെയിൽ സമയം ലാഭിക്കുന്നത് എവിടെയാണ്?

AI ഏറ്റവും ശക്തമായത് ആവർത്തിച്ചുള്ള, ഡാറ്റാ-ഇൻ്റൻസീവ്, ഡ്രാഫ്റ്റ് ടാസ്‌ക്കുകളിലാണ്. ചില്ലറ വിൽപ്പനയിൽ ഇതിന് തുല്യമായ നിരവധി ഇനങ്ങൾ ഉണ്ട്:

• മുൻകാല വിൽപ്പനയിൽ നിന്ന് ഒരു ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം തയ്യാറാക്കുന്നു
• നൂറുകണക്കിന് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കായി ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ എഴുതുന്നു
• റോ സെയിൽസ് ചാർട്ടിൽ നിന്ന് എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹവും കെപിഐ കമൻ്ററിയും സൃഷ്ടിക്കുക
• സെഗ്മെൻ്റ് ഉപഭോക്തൃ ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് യുക്തി സ്ഥാപിക്കുക
• പ്രചാരണ ആശയങ്ങളും സന്ദേശ ഡ്രാഫ്റ്റുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു
• ഇടനാഴി ലേഔട്ടിനായി ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു

ഔട്ട്‌പുട്ട് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാണെന്നും ഒരു വിദഗ്‌ദ്ധന് എളുപ്പത്തിൽ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുമെന്നതുമാണ് ഈ സൃഷ്ടികളുടെ പൊതു സവിശേഷത.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് തീരുമാനമെടുക്കാൻ കഴിയാത്ത സ്ഥലങ്ങൾ

ചില തീരുമാനങ്ങളിൽ നേരിട്ട് പണം, ഉപഭോക്തൃ അവകാശങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ നിയമപരമായ ബാധ്യത എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇവ മനുഷ്യർക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കണം:

• അന്തിമ വിലനിർണ്ണയം: മാർജിൻ, മത്സരം, ധാർമ്മിക അതിരുകൾ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് കണക്കാക്കണം.
• ഓർഡർ അളവ് സ്ഥിരീകരണം: പണമൊഴുക്കും വെയർഹൗസ് ശേഷിയും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• ഉപഭോക്താവിനെ ബാധിക്കുന്ന യാന്ത്രിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ: ഉപഭോക്താവിനെ "അപകടസാധ്യതയുള്ള" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുന്നതും സേവനം നിയന്ത്രിക്കുന്നതും വിവേചനപരമായിരിക്കാം.
• കാമ്പെയ്ൻ ക്ലെയിമുകൾ: തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന പരസ്യത്തിന് നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാകും.

മുന്നറിയിപ്പ്: സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് പ്രയോഗിക്കുന്നത് വിതരണക്കാരന് സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത വാങ്ങൽ ഓർഡർ അയയ്ക്കുന്നത് പോലെ അപകടകരമാണ്. ഔട്ട്‌പുട്ട് എത്ര സുഗമമായി കാണപ്പെട്ടാലും, ഉത്തരവാദിത്തം നിങ്ങളുടേതാണ്.

ടാസ്‌ക് റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് വേർതിരിക്കൽ

നിങ്ങളുടെ ജോലി മൂന്ന് ബോക്സുകളായി വിഭജിക്കുക. നിങ്ങൾ AI എത്രത്തോളം റിലീസ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഇത് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

റിസ്ക് ലെവൽ

മാതൃകാ ചുമതല

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പങ്ക്

മനുഷ്യ അംഗീകാരം

താഴ്ന്ന

ഉൽപ്പന്ന വിവരണ ഡ്രാഫ്റ്റ്, ഇമെയിൽ ടെക്സ്റ്റ്

നിർമ്മാതാവ് / ഡ്രാഫ്റ്റർ

ദ്രുത അവലോകനം

ഇടത്തരം

ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം, സെഗ്മെൻ്റ് നിർവചനം, റിപ്പോർട്ട് സംഗ്രഹം

അനലിസ്റ്റ്/കൺസൾട്ടൻ്റ്

സംഖ്യാ പരിശോധന

ഉയർന്നത്

വില തീരുമാനം, ഓർഡർ സ്ഥിരീകരണം, ഉപഭോക്തൃ നിയന്ത്രണം

നിർദ്ദേശം മാത്രം

നിർബന്ധിത, ഒപ്പിട്ട തീരുമാനം

സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം: മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ

ഏതെങ്കിലും AI ഔട്ട്‌പുട്ട് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നതിനോ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനോ മുമ്പ്, ഈ മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക:

1. ഉറവിടത്തിലേക്കുള്ള ലിങ്ക്: ഔട്ട്പുട്ട് ഏത് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്? ഏത് കാലഘട്ടത്തിലെ വിൽപ്പനയിൽ നിന്നാണ് പ്രവചനം വന്നത്? ഏത് ഉൽപ്പന്ന സവിശേഷതയിൽ നിന്നാണ് ക്ലെയിം വരുന്നത്? ഉറവിടം ഇല്ലെങ്കിൽ, വിശ്വസിക്കരുത്.
2. വീണ്ടും കണക്കാക്കുക: സംഖ്യാപരമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ (മാർജിൻ, കിഴിവ് തുക, ഓർഡർ അളവ്) സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പട്ടിക ഉപയോഗിച്ച് രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കുക. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഗണിതത്തിൽ തെറ്റുകൾ വരുത്താം.
3. വാണിജ്യ ഫിൽട്ടറിലൂടെ ഇത് ഇടുക: "ഈ നിർദ്ദേശം ഞങ്ങളുടെ സ്റ്റോർ റിയാലിറ്റി, ബജറ്റ്, ധാർമ്മികത എന്നിവ പാലിക്കുന്നുണ്ടോ?" ചോദ്യം ചോദിക്കുക.

മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 — വ്യാജ ഫീച്ചർ: ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് എഡിറ്ററിന് 500 ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ AI റൈറ്റ് വിവരണങ്ങളുണ്ട്. ബ്ലൂടൂത്ത് ഹെഡ്‌സെറ്റിന്, "40 മണിക്കൂർ ബാറ്ററി ലൈഫ്" എന്ന് AI പറയുന്നു; യഥാർത്ഥ മൂല്യം 20 മണിക്കൂറാണ്. ഉറവിടത്തിലേക്കുള്ള ലിങ്കിംഗ് ഘട്ടം എഡിറ്റർ ഒഴിവാക്കിയതിനാൽ, പിശക് തൽസമയമാകുന്നു, 30 റീഫണ്ടുകളും നെഗറ്റീവ് കമൻ്റുകളും സംഭവിക്കുന്നു. പാഠം: എല്ലാ സാങ്കേതിക ക്ലെയിമുകളും ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

കേസ് 2 — ഗണിത പിശക്: ഒരു വിഭാഗം മാനേജർ പറയുന്നു, "40 TL വിലയുള്ള ഉൽപ്പന്നത്തിന് 35% മാർജിൻ ഉള്ള ഒരു വില നിർദ്ദേശിക്കുക." AI 54 TL-ന് പകരം 61.54 TL നിർദ്ദേശിക്കുന്നു (ശതമാനം തെറ്റായ അടിത്തറയിലേക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നു). മാനേജർ വീണ്ടും കണക്കാക്കാത്തതിനാൽ, എതിരാളികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഉൽപ്പന്നം ചെലവേറിയതായി തുടരുന്നു, രണ്ടാഴ്ചത്തേക്ക് വിൽപ്പന കുറയുന്നു. പാഠം: എപ്പോഴും നമ്പർ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക.

കേസ് 3 — സ്വകാര്യതാ ലംഘനം: ഒരു CRM മാനേജർ 12,000 ഉപഭോക്താക്കളുടെ പേരുകളും ഫോൺ നമ്പറുകളും ഷോപ്പിംഗ് ചരിത്രവും ഒരു ഓൺലൈൻ ടൂളിലേക്ക് ഒട്ടിച്ച് "അവരെ സെഗ്മെൻ്റ് ചെയ്യുക" എന്ന് പറയുന്നു. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അനിയന്ത്രിതമായ മൂന്നാം കക്ഷിയിലേക്ക് പോകുന്നു; ഇത് KVKK ലംഘനമാണ്. പാഠം: അജ്ഞാതമാക്കാതെ ഒരു ഉപകരണത്തിനും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നൽകരുത്.

സ്വകാര്യതയും KVKK അടിസ്ഥാനവും

KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം): പേര്, കോൺടാക്റ്റ്, ഷോപ്പിംഗ് തുടങ്ങിയ ആളുകളുടെ ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യണമെന്ന് നിയന്ത്രിക്കുന്നത് നിയമമാണ്. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കലാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന നിയമം: ഒരു ജോലി ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക.

ഒരു ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഉപഭോക്തൃ/വിൽപ്പന ഡാറ്റ ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ തയ്യാറാക്കുക:

• പേര്, കുടുംബപ്പേര്, ഫോൺ, ഇ-മെയിൽ, കാർഡ് നമ്പർ, TR ഐഡി എന്നിവ പോലുള്ള നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഇല്ലാതാക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അവയെ "Customer_001" പോലുള്ള കോഡുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക.
• വിശകലനത്തിനായി ആവശ്യമായ ഫീൽഡുകൾ മാത്രം വിടുക (ഉദാ. പ്രായപരിധി, നഗരം, കാർട്ട് തുക, വിഭാഗം).
• വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത സുരക്ഷിത കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

നുറുങ്ങ്: "എനിക്ക് ഈ ഡാറ്റ സ്ക്രീനിൽ ഒരു അപരിചിതനെ കാണിക്കാമോ?" ചോദിക്കുക. ഇല്ല എന്നാണ് ഉത്തരമെങ്കിൽ, ആദ്യം അത് അജ്ഞാതമാക്കുക.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

പ്രോംപ്റ്റ് (കമാൻഡ്): ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നിങ്ങൾ നൽകുന്ന രേഖാമൂലമുള്ള നിർദ്ദേശമാണിത്. അതിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം നേരിട്ട് ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ വിൽപ്പന വിശകലനം ചെയ്യുക.

ഇത് അവ്യക്തമാണ്; ഏത് ഡാറ്റ, ഏത് കാലഘട്ടം, ഏത് ചോദ്യം എന്നിവ വ്യക്തമല്ല. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു സാധാരണ, ഉപയോഗശൂന്യമായ ഉത്തരം നൽകുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങളൊരു റീട്ടെയിൽ സെയിൽസ് അനലിസ്റ്റാണ്. ടാസ്ക്: ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത പ്രതിവാര വിൽപ്പന ചാർട്ട് പരിശോധിക്കുക. ഡാറ്റ: [വിഭാഗം, അളവ്, വിറ്റുവരവ്, വരുമാനത്തിൻ്റെ എണ്ണം എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള നിരകൾ] എനിക്ക് വേണം: (1) ഏറ്റവും ഉയർന്നതും കുറഞ്ഞതുമായ വിറ്റുവരവുള്ള 3 വിഭാഗങ്ങൾ, (2) കഴിഞ്ഞ ആഴ്‌ചയിൽ നിന്ന് 2 ശ്രദ്ധേയമായ മാറ്റങ്ങൾ, (3) ഓരോ കണ്ടെത്തലിനും ഒരു വാക്യം സാധ്യമായ കാരണം. നിയമങ്ങൾ: ഡാറ്റയിലെ അക്കങ്ങളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുക, ഊഹിക്കരുത്. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തിടത്ത് "പരിശോധിച്ചിരിക്കണം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഫോർമാറ്റ്: ലേഖന ലേഖനം, പരമാവധി 200 വാക്കുകൾ.

പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ടാസ്ക് റിസ്ക് വർഗ്ഗീകരണം

ഇനിപ്പറയുന്ന റീട്ടെയിൽ ടാസ്‌ക്കിനെ ലോ / മീഡിയം / ഹൈ റിസ്‌ക് എന്ന് തരംതിരിക്കുക. ടാസ്‌ക്: [ടാസ്‌ക് എഴുതുക]ഓരോ ക്ലാസിനും: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ റോൾ എന്തായിരിക്കണം, മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം എന്താണ്? ഉത്തരം 3 വരികളിൽ നൽകുക.

2) അജ്ഞാതവൽക്കരണ നിയന്ത്രണം

ചുവടെയുള്ള പട്ടികയുടെ തലക്കെട്ടുകൾ പരിശോധിക്കുക. ഏത് കോളങ്ങളിലാണ് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നത്, അത് ഒരു AI ഉപകരണത്തിന് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഇല്ലാതാക്കുകയോ എൻകോഡ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യണം? ഒരു പട്ടികയായി വ്യക്തമാക്കുക. തലക്കെട്ടുകൾ: [കോളം പേരുകൾ ഒട്ടിക്കുക]

3) ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയ ലിസ്റ്റ്

ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു AI ഔട്ട്പുട്ട് തരാം. ഈ മൂന്ന് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുക:1) ഈ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഏത് ഉറവിടം/ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഒരു ഉറവിടം ഉണ്ടോ?2) ഇതിലെ സംഖ്യാപരമായ ക്ലെയിമുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക, അവയിൽ ഏതാണ് പരിശോധിക്കേണ്ടത്?3) ധാർമ്മികത/നിയമനിർമ്മാണത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ അപകടകരമായ ഒരു പ്രസ്താവനയുണ്ടോ?ഔട്ട്‌പുട്ട്: [ഒട്ടിക്കുക]

4) സുരക്ഷിതമായ ഡൈജസ്റ്റ് ജനറേഷൻ

നിങ്ങളുടെ റോൾ: അസിസ്റ്റൻ്റ് റീട്ടെയിൽ മാനേജർ. ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. ഡാറ്റയിലെ വിവരങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക, പുറത്തുനിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ചേർക്കരുത്. അനിശ്ചിതത്വങ്ങളെ "അനുമാനം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. പരമാവധി 150 വാക്കുകൾ. ഡാറ്റ: [ഒട്ടിക്കുക]

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഔട്ട്‌പുട്ട് അതേപടി നടപ്പിലാക്കുന്നു: ഒഴുക്കുള്ള ഭാഷ ശരിയാണെന്നതിന് യാതൊരു ഉറപ്പുമില്ല. എപ്പോഴും സ്ഥിരീകരിക്കുക.
• വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അതിൻ്റെ റോ രൂപത്തിൽ ഒട്ടിക്കുന്നു: ആദ്യം അജ്ഞാതമാക്കുക.
• അവ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ എഴുതുന്നു: റോളുകൾ, ടാസ്‌ക്കുകൾ, ഡാറ്റ, നിയമങ്ങൾ, ഫോർമാറ്റ് എന്നിവ വ്യക്തമാക്കാത്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ മോശം ഔട്ട്‌പുട്ട് നൽകുന്നു.
• നമ്പറുകൾ പരിശോധിക്കുന്നില്ല: മാർജിൻ, കിഴിവ്, ഓർഡർ അളവ് എന്നിവ പോലുള്ള നിർണായക നമ്പറുകൾ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക.
• ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് വിടുന്നു: വില, ഓർഡർ, ഉപഭോക്തൃ പരിമിതി എന്നിവ മനുഷ്യൻ്റെ തീരുമാനമാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രവചനം, വിശകലനം, ഉള്ളടക്കം, റീട്ടെയിൽ റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവയിൽ ധാരാളം സമയം ലാഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ അത് ഒരു തീരുമാനമെടുക്കുന്നതല്ല. റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് ടാസ്‌ക്കുകൾ വേർതിരിക്കുക, ഉറവിട-വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടൽ-വാണിജ്യ ഫിൽട്ടർ ഘട്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക, കൂടാതെ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക. ഒരു നല്ല പ്രോംപ്റ്റ്; റോളുകൾ, ടാസ്‌ക്കുകൾ, ഡാറ്റ, നിയമങ്ങൾ, ഫോർമാറ്റ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സിൽ നിന്നുള്ള അഞ്ച് പതിവ് ജോലികൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക (ഉദാ. പ്രതിവാര ഓർഡർ, കാമ്പെയ്ൻ കോപ്പി, സെയിൽസ് റിപ്പോർട്ട്). ഓരോന്നിനെയും താഴ്ന്ന/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത എന്ന് തരംതിരിച്ച് അതിനടുത്തായി "AI യുടെ പങ്ക്", "മനുഷ്യ സമ്മതം ആവശ്യമാണ്" എന്നിവ എഴുതുക. തുടർന്ന് യഥാർത്ഥ പ്രിൻ്റൗട്ടിൽ "3) ഔട്ട്‌പുട്ട് പരിശോധനാ ലിസ്റ്റ്" പരീക്ഷിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ എൻ്റെ ടാസ്ക്കുകളെ താഴ്ന്ന/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയായി വിഭജിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങളെ മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരവുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തി.
• [ ] വാഹനത്തിന് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ സംഖ്യാ ഔട്ട്പുട്ടും വീണ്ടും കണക്കാക്കുന്നു.
• [ ] എൻ്റെ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ റോളുകൾ, ടാസ്‌ക്കുകൾ, ഡാറ്റ, നിയമങ്ങൾ, ഫോർമാറ്റ് എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
• [ ] ഞാൻ ഒരിക്കലും അസാധുവാക്കാത്ത ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് നടപ്പിലാക്കുന്നു.