ലോജിസ്റ്റിക്‌സിലെയും വിതരണ ശൃംഖലയിലെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, പരിശോധന, ഡാറ്റ

നേട്ടങ്ങൾ:

• വിതരണ ശൃംഖലയിൽ (പ്രവചനം, ആസൂത്രണം, ഡോക്യുമെൻ്റ്, വിശകലനം) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നുവെന്നും ടാസ്‌ക് റിസ്ക് ലെവലിനെ ആശ്രയിച്ച് ഷിപ്പ്‌മെൻ്റ്, സ്റ്റോക്ക് നിക്ഷേപം പോലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ മനുഷ്യർക്ക് വിടുന്നത് എവിടെയാണെന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
• ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടും ഉറവിടവുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുക, വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്ന ഒരു അച്ചടക്കം പ്രയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• രഹസ്യാത്മകതയുടെയും മത്സര നിയമങ്ങളുടെയും പരിധിയിൽ പ്രവർത്തനപരവും വാണിജ്യപരവുമായ ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുകയും സുരക്ഷിത വാഹനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ശീലം നേടുകയും ചെയ്യുക

ഒരു ഷിപ്പ്‌മെൻ്റ് വൈകുമ്പോൾ ഫോൺ റിംഗ് ചെയ്യുന്നത് നിർത്തുകയും ഒരു സ്റ്റോക്ക് തീർന്നാൽ പ്രൊഡക്ഷൻ ലൈൻ നിലക്കുകയും ഒരു വിതരണക്കാരൻ പാപ്പരാകുമ്പോൾ മുഴുവൻ പ്ലാനും തകരുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ലോകത്താണ് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ലോജിസ്റ്റിക്സും വിതരണ ശൃംഖലയും; അസംസ്‌കൃത വസ്തുക്കളുടെ സംഭരണം മുതൽ ഉൽപ്പാദനം, സംഭരണം, ഗതാഗതം, അന്തിമ ഉപഭോക്താവിന് എത്തിക്കൽ എന്നിവ വരെ - ശരിയായ സ്ഥലത്ത്, ശരിയായ സമയത്ത്, ശരിയായ അളവിൽ, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിലയ്ക്ക് സാധനങ്ങൾ ലഭ്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് മുഴുവൻ ശൃംഖലയാണ്. ഈ ശൃംഖലയിലെ ഓരോ ലിങ്കും ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു: ഓർഡർ, സ്റ്റോക്ക്, സ്ഥാനം, താപനില, ഡെലിവറി സമയം, ഇൻവോയ്സ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI - ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും പ്രവചനങ്ങളും വാചകങ്ങളും നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ) ഈ സമൃദ്ധമായ ഡാറ്റയിൽ നിങ്ങളുടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഈ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ തുടക്കം തന്നെ വ്യക്തമാണ്: AI ഒരു സഹായിയും ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്ററും തീരുമാന പിന്തുണാ ഉപകരണവുമാണ്; കയറ്റുമതി, ഓഹരി നിക്ഷേപം, വിതരണക്കാരൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് എന്നിവയിൽ ഒപ്പിടുന്നത് നിങ്ങളാണ്.

ഈ ആദ്യ യൂണിറ്റിൽ ഞങ്ങൾ അച്ചടക്കത്തിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, ഉപകരണത്തിലല്ല. AI എവിടെയാണ് തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നതെന്നും അത് എവിടെയാണ് അപകടകരമെന്നും ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാമെന്നും ഏത് ഉപകരണത്തിന് നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് ഡാറ്റ നൽകാമെന്നും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ഈ അടിത്തറ സ്ഥാപിക്കാതെ, തുടർന്നുള്ള യൂണിറ്റുകൾ വായുവിൽ തുടരും.

ശൃംഖലയിൽ എവിടെയാണ് AI ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത്?

ലോജിസ്റ്റിക്സിലെ ജോലികളെ രണ്ട് വലിയ ക്ലസ്റ്ററുകളായി തിരിക്കാം. ആദ്യ ക്ലസ്റ്റർ: ആവർത്തന, ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത, ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്ന വർക്ക്. ഡിമാൻഡ് പ്രവചനത്തിനായുള്ള മുൻകാല വിൽപ്പനകളെ സംഗ്രഹിക്കുക, ഒരു Excel-ലെ ഇൻവെൻ്ററി ചലനത്തിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക, ഒരു വിതരണക്കാരൻ്റെ ഇമെയിലിലേക്ക് ഒരു പ്രൊഫഷണൽ പ്രതികരണം തയ്യാറാക്കുക, കാലതാമസമുണ്ടായാൽ ഉപഭോക്താവിനെ അറിയിക്കാൻ ഒരു ടെക്സ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക, നൂറുകണക്കിന് വരി ഷിപ്പിംഗ് ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ടാസ്‌ക്കുകളിൽ, AI മിനിറ്റുകൾ മുതൽ സെക്കൻഡുകൾ വരെ കുറയ്ക്കുന്നു, മാത്രമല്ല ക്ഷീണിതനാകില്ല.

രണ്ടാമത്തെ ക്ലസ്റ്റർ: പണമോ സുരക്ഷിതത്വമോ സ്ഥിരതയോ ആയ തീരുമാനങ്ങൾ. ഏത് വിതരണക്കാരനാണ് കരാർ ഒപ്പിടുക, എത്ര സ്റ്റോക്ക് നിക്ഷേപിക്കും, ഏത് റൂട്ടിൽ ഷിപ്പ്‌മെൻ്റ് എടുക്കും, ഒരു വാഹനം ഒരു യാത്ര പോകുമോ ഇല്ലയോ. ഈ തീരുമാനങ്ങൾക്ക് സന്ദർഭം, അവബോധം, ആലോചന, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ഇവിടെ, AI ഓപ്ഷനുകൾ ദൃശ്യമാക്കുന്നു, സാഹചര്യങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നു - എന്നാൽ നിങ്ങൾ ബട്ടൺ അമർത്തുക.

നമുക്ക് ഒരു വാചകത്തിൽ വ്യത്യാസം വ്യക്തമാക്കാം: "എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നത്, എന്ത് സംഭവിക്കാം" എന്ന ചോദ്യങ്ങളിൽ AI ശക്തമാണ്; "ഞാൻ എന്തുചെയ്യണം, ആരാണ് അതിന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നത്?" തുടങ്ങിയ ചോദ്യങ്ങൾ വരുമ്പോൾ തീരുമാനം നിങ്ങളുടേതാണ്. ഈ വ്യത്യാസം ആന്തരികവൽക്കരിക്കുന്ന പ്രൊഫഷണൽ, അമിത ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ AI ഉപയോഗിക്കുകയോ ഭയത്തോടെ നിരസിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല; അവൻ അത് ശരിയായ സ്ഥലത്ത് ശരിയായ അളവിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ഒരു AI-യിലേക്ക് ജോലി ഔട്ട്‌സോഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ്, സ്വയം ചോദിക്കുക: "ഈ ഔട്ട്‌പുട്ട് തെറ്റാണെങ്കിൽ എനിക്ക് എന്ത് നഷ്ടമാകും?" ഉത്തരം "കുറച്ച് മിനിറ്റ്" ആണെങ്കിൽ, ഡെലിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ മടിക്കേണ്ടതില്ല. ഉത്തരം "പണം, ഉപഭോക്താക്കൾ അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷ" ആണെങ്കിൽ, AI-യെ ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും നിങ്ങൾ തീരുമാനം സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.

സ്ഥിരീകരണ അച്ചടക്കം: മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ

AI ഒഴുക്കോടെയും ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയും സംസാരിക്കുന്നു; അതിനർത്ഥം അത് സത്യമാണെന്നല്ല. AI ഇടയ്ക്കിടെ ഭ്രമാത്മകത സൃഷ്ടിക്കുന്നു - അതായത്, അത് നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു സംഖ്യയോ നിയമമോ ഉറവിടമോ യഥാർത്ഥമായി സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ലോജിസ്റ്റിക്സിൽ, ഒരു സാങ്കൽപ്പിക സ്റ്റോക്ക് എണ്ണം തെറ്റായ ക്രമത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു, ഒരു സാങ്കൽപ്പിക കസ്റ്റംസ് റൂൾ ഒരു പെനാൽറ്റിയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. അതിനാൽ ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടിലും പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മൂന്ന്-ഘട്ട റിഫ്ലെക്സ് വികസിപ്പിക്കുക:

1. ഇത് ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക. AI ഉന്നയിക്കുന്ന എല്ലാ നമ്പറുകളും ക്ലെയിമുകളും നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ഡാറ്റയെയോ പരിശോധിക്കാവുന്ന പ്രമാണത്തെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം. "ഏത് വരിയിൽ നിന്നാണ് ഈ കണക്ക് കിട്ടിയത്?" ചോദിക്കുക. അവന് ഒരു ഉറവിടം ഉദ്ധരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ആ കണക്ക് വിശ്വസിക്കരുത്.
2. വീണ്ടും കണക്കാക്കുക. ഒരു നിർണായക അക്കൗണ്ട് (സുരക്ഷാ സ്റ്റോക്ക്, ഓർഡർ അളവ്, മൊത്തം ചെലവ്) സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്വതന്ത്ര ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക. ഫോർമുല വ്യക്തമായി കാണിക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക, അതുവഴി നിങ്ങൾക്കത് പരിശോധിക്കാം.
3. പ്രവർത്തന ഫിൽട്ടറിലൂടെ കടന്നുപോകുക. ഫീൽഡിൽ ഔട്ട്പുട്ട് അർത്ഥമാക്കുന്നുണ്ടോ? നിർദ്ദേശം നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന വിതരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾ, നിയമനിർമ്മാണം, കരാറുകൾ എന്നിവയ്ക്ക് അനുസൃതമാണോ? നിങ്ങളുടെ ഡൊമെയ്ൻ അറിവാണ് അന്തിമ ഫിൽട്ടർ.

മുന്നറിയിപ്പ്: "AI അങ്ങനെ പറഞ്ഞു" എന്നത് ഒരു ന്യായീകരണമല്ല. ഒരു പിശക് സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അതിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം AI യ്ക്കല്ല, മറിച്ച് അത് പരിശോധിക്കാതെ ആ ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്ന വ്യക്തിക്കാണ്. പരിശോധിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് വായിക്കാത്തതും ഒപ്പിട്ടതുമായ ഡിസ്പാച്ച് ഓർഡർ പോലെ അപകടകരമാണ്.

ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും മത്സരവും: എന്താണ് എവിടെ പോകുന്നു?

ലോജിസ്റ്റിക്സിൽ, ഡാറ്റ സെൻസിറ്റീവ് മാത്രമല്ല, പലപ്പോഴും വ്യാപാര രഹസ്യങ്ങളും ആണ്. നിങ്ങളുടെ വില ലിസ്റ്റുകൾ, വിതരണ കരാർ വ്യവസ്ഥകൾ, ഉപഭോക്തൃ വോള്യങ്ങൾ, ചെലവ് ഘടന എന്നിവ നിങ്ങളുടെ എതിരാളിയുടെ കൈകളിൽ വീഴുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ മത്സര ശക്തി അപ്രത്യക്ഷമാകും. അതുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ ഏത് ഉപകരണത്തിന് ഏത് ഡാറ്റയാണ് നൽകുന്നത് എന്നത് നിർണായകമായ തീരുമാനമാണ്.

ഒരു ലളിതമായ വർഗ്ഗീകരണം ഉണ്ടാക്കുക: ഓപ്പൺ ഡാറ്റ (പബ്ലിക്, പ്രസിദ്ധീകരിച്ച വിവരങ്ങൾ) ഏത് വാഹനത്തിലും നൽകാം. ഏജൻസി അംഗീകൃത വാഹനങ്ങൾക്ക് മാത്രം ആന്തരിക ഡാറ്റ (പ്രവർത്തനപരമാണ് എന്നാൽ രഹസ്യമല്ല). രഹസ്യ/വ്യാപാര രഹസ്യ ഡാറ്റ (വില, കരാർ, ഉപഭോക്താവ്) സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ കരാർ ചെയ്ത വാഹനങ്ങളിൽ മാത്രമേ പ്രവേശിക്കുകയുള്ളൂ, അതിൻ്റെ ഡാറ്റ മോഡൽ പരിശീലനത്തിന് പോകുന്നില്ല, വെയിലത്ത് മുഖംമൂടി ധരിച്ചാണ്. നിങ്ങളുടെ വിതരണ കരാർ സൗജന്യവും പൊതുവായി ലഭ്യമായതുമായ ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നത് ആ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണത്തിൽ നിന്ന് പുറത്തെടുക്കുന്നു.

മറയ്ക്കുന്നതും അജ്ഞാതമാക്കുന്നതും ശീലമാക്കുക: യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്താവിന് പകരം യഥാർത്ഥ വിതരണക്കാരൻ്റെ പേരിന് പകരം "സപ്ലയർ എ" ഉപയോഗിക്കുക, "ഉപഭോക്താവ് 1". യഥാർത്ഥ പേരിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ AI പാറ്റേൺ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു; നിങ്ങൾ ഫലം നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ടേബിളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ശരിയായ സ്ഥലത്ത് ടൈം സേവർ. ഒരു വിതരണ കമ്പനിയുടെ പ്ലാനിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് എല്ലാ ദിവസവും രാവിലെ 90 മിനിറ്റ് 40 ശാഖകളിൽ നിന്നുള്ള സ്റ്റോക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വമേധയാ സംഗ്രഹിക്കുകയായിരുന്നു. അദ്ദേഹം അജ്ഞാത (ബ്രാഞ്ച് കോഡ് ചെയ്‌ത, അജ്ഞാത) ഡാറ്റ AI-ക്ക് നൽകി, "ഇത് ഈ ഫോർമാറ്റിൽ സംഗ്രഹിച്ച് അസാധാരണമായ അഭ്യർത്ഥനകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക" എന്ന് പറഞ്ഞു. സമയം 15 മിനിറ്റായി കുറച്ചു. താൻ സമ്പാദിച്ച 75 മിനിറ്റ്, AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത അസാധാരണമായ അഭ്യർത്ഥനകൾ ഓരോന്നായി യഥാർത്ഥ ആളുകളുമായി സ്ഥിരീകരിക്കാൻ അദ്ദേഹം നീക്കിവച്ചു. AI ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലി എടുത്തുകളഞ്ഞു; ന്യായവിധി മനുഷ്യനിൽ തുടർന്നു.

കേസ് 2 - മൂല്യനിർണ്ണയം ഒരു പിശക് കണ്ടെത്തി. മൂന്ന് വിതരണക്കാരിൽ നിന്നുള്ള ഉദ്ധരണികൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ഒരു പർച്ചേസിംഗ് മാനേജർ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെട്ടു. AI ഒരു വൃത്തിയുള്ള ചിത്രം നൽകി; എന്നാൽ പ്രിൻസിപ്പൽ “വീണ്ടും കണക്കാക്കുക” ഘട്ടം നടത്തി, ഒരു വിതരണക്കാരൻ്റെ യൂണിറ്റ് വില AI തെറ്റായി ചേർത്തിട്ടുണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി - AI കിഴിവ് ലൈൻ രണ്ടുതവണ കണക്കാക്കി. മാനുവൽ ചെക്കിംഗ് 240,000 TL മൂല്യമുള്ള തെറ്റായ തീരുമാനത്തെ തടഞ്ഞു. ഔട്ട്‌പുട്ട് സുഗമമായിരുന്നു, പക്ഷേ കൃത്യമല്ല.

കേസ് 3 - സ്വകാര്യത ലംഘനത്തിൽ നിന്ന് മടങ്ങുക. ഒരു ഇൻ്റേൺ ഏറ്റവും വലിയ ക്ലയൻ്റിൻറെ വാർഷിക വോളിയവും പ്രത്യേക വിലനിർണ്ണയ നിബന്ധനകളും ഒരു പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുകയും "എനിക്ക് ഒരു മികച്ച നിർദ്ദേശ വാചകം എഴുതുക" എന്ന് പറഞ്ഞു. ഡിപ്പാർട്ട്‌മെൻ്റ് മാനേജർ ഇടപെട്ടു: ഇത് നിയന്ത്രണാതീതമായ ഒരു വ്യാപാര രഹസ്യമായിരുന്നു, മാത്രമല്ല ക്ലയൻ്റ് കരാറിലെ രഹസ്യാത്മകത ലംഘിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പേരും യഥാർത്ഥ നമ്പറുകളും മറച്ചുവെച്ച് കോർപ്പറേറ്റ് അംഗീകൃത വാഹനത്തിലും ഇതേ ജോലി ചെയ്തു.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ജോലി അനുയോജ്യത വിലയിരുത്തൽ:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: സീനിയർ സപ്ലൈ ചെയിൻ കൺസൾട്ടൻ്റ്. ഞാൻ താഴെ ജോലി വിവരിക്കും. എന്നോട് പറയൂ (1) ഈ വർക്ക് സുരക്ഷിതമായി AI-ക്ക് കൈമാറാൻ കഴിയുന്ന ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്/അനാലിസിസ് ജോലിയാണോ, അതോ മനുഷ്യൻ എടുക്കേണ്ട ഒരു നിർണായക തീരുമാനമാണോ, (2) തെറ്റായ ഔട്ട്‌പുട്ടിൻ്റെ സാധ്യതയുള്ള ചിലവ്, (3) ഡെലിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ എന്ത് പരിശോധന നടത്തണം. ജോലി: [ജോലി ഇവിടെ ചേർക്കുക]

2) സ്ഥിരീകരണ അഭ്യർത്ഥന (അക്കൗണ്ട് ഡിസ്പ്ലേ):

നിങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച ഫോർമുലയും ഈ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്തുന്നതിനുള്ള ഓരോ ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ഘട്ടവും വ്യക്തമായി കാണിക്കുക. ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് നൽകിയ വരിയിൽ നിന്ന് ഏത് നമ്പറാണ് എടുത്തതെന്ന് ദയവായി സൂചിപ്പിക്കുക. ഞാൻ അത് നേരിട്ട് പരിശോധിക്കും. ഞാൻ ഡാറ്റ നൽകാത്ത നമ്പറുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്. നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ, "ഡാറ്റ ഇല്ല" എന്ന് എഴുതുക.

3) ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് നിയന്ത്രണം:

ഞാൻ നിങ്ങൾക്ക് നൽകുന്ന വാചകത്തിൽ ഒരു വ്യാപാര രഹസ്യം (വില, ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പേര്, കരാർ വ്യവസ്ഥ) ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഈ ടെക്‌സ്‌റ്റിലെ ഏതൊക്കെ ഫീൽഡുകളാണ് മാസ്ക് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് ആദ്യം ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക; ഞാൻ അത് മാസ്ക് ചെയ്ത് വീണ്ടും അയയ്ക്കും. അത് അതേപടി വിശകലനം ചെയ്യരുത്.

4) അപാകത അടയാളപ്പെടുത്തൽ:

അജ്ഞാത (കോഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള, അജ്ഞാത) ഇൻവെൻ്ററി/ഡിമാൻഡ് ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട്. ടാസ്‌ക്: (1) അസാധാരണമായി ഉയർന്ന/താഴ്ന്ന മൂല്യങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക, (2) എന്തുകൊണ്ടാണ് ഓരോന്നും വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നത് എന്ന് ഒറ്റ വാചകത്തിൽ വിശദീകരിക്കുക, (3) ഇവ മനുഷ്യരുടെ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമായ അലേർട്ടുകളാണ്, അല്ലാതെ കൃത്യമായ പ്രശ്‌നങ്ങളല്ല. അത് എൻ്റെ കാര്യമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ വിതരണ ശൃംഖല മെച്ചപ്പെടുത്തുക.

ഈ അഭ്യർത്ഥന സന്ദർഭ രഹിതമാണ്: ഏത് പ്രോസസ്സ്, ഏത് ഡാറ്റ, ഏത് നിയന്ത്രണം എന്നിവ വ്യക്തമല്ല. AI പൊതുവായതും ബാധകമല്ലാത്തതുമായ ഇനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: അസിസ്റ്റൻ്റ് സപ്ലൈ ചെയിൻ അനലിസ്റ്റ്. 40 ശാഖകളുള്ള ഒരു ഭക്ഷ്യ വിതരണ കമ്പനിയിൽ ഞാൻ ജോലി ചെയ്യുന്നു. കഴിഞ്ഞ 3 മാസമായി എനിക്ക് അജ്ഞാത (ബ്രാഞ്ച് കോഡ്) പ്രതിദിന ഷിപ്പിംഗ് ഡാറ്റയുണ്ട്. സ്റ്റോക്ക് ഔട്ട് കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് എൻ്റെ ലക്ഷ്യം. എനിക്ക് വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് തരൂ (1) ഡാറ്റയിൽ ഏതൊക്കെ പാറ്റേണുകളാണ് ഞാൻ നോക്കേണ്ടത്, (2) എന്തൊക്കെ അപാകതകൾ നിങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യണമെന്ന് ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഞാൻ ഷോട്ടുകൾ വിളിക്കുന്നുവെന്ന് കരുതുക.

സമീപിക്കുക

വേഗത

കൃത്യത അപകടസാധ്യത

ആരുടെ ഉത്തരവാദിത്തം

നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾ AI-ക്ക് വിടുക

ഉയർന്നത്

വളരെ ഉയർന്നത്

അനിശ്ചിതത്വം - അപകടകരമാണ്

AI ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, മനുഷ്യൻ തീരുമാനിക്കുന്നു

ഉയർന്നത്

കുറവ് (സ്ഥിരീകരിച്ചാൽ)

മനുഷ്യൻ - സത്യം

എല്ലാം കൈകൊണ്ട് ചെയ്യരുത്

താഴ്ന്ന

താഴ്ന്ന

മനുഷ്യൻ എന്നാൽ പതുക്കെ

AI ഒരിക്കലും ഉപയോഗിക്കരുത്

താഴ്ന്ന

താഴ്ന്ന

മത്സരത്തിൽ പിന്നിലാകുന്നു

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഫ്ലൂൻസി കൃത്യതയ്ക്കായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. AI ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ സംസാരിക്കുന്നു; ഇത് ശരിയാണെന്ന് ഇതിനർത്ഥമില്ല, ഓരോ നിർണായക നമ്പറും പരിശോധിക്കുക.
• നിർണായക തീരുമാനം ഏൽപ്പിക്കുന്നു. കയറ്റുമതി, സ്റ്റോക്ക് നിക്ഷേപങ്ങൾ, വിതരണക്കാരെ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ എന്നിവയിൽ AI സൈൻ ഓഫ് ചെയ്യുന്നത് ഉത്തരവാദിത്തം വായുവിൽ തൂങ്ങിക്കിടക്കുന്നു.
• തുറന്ന വാഹനത്തിന് വ്യാപാര രഹസ്യം നൽകുന്നു. വിലയും കരാർ ഡാറ്റയും അനിയന്ത്രിതമായ വാഹനത്തിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് മത്സരക്ഷമത അപകടത്തിലാക്കുന്നു.
• ഉറവിടം ചോദിക്കുന്നില്ല. എഐ നൽകുന്ന നമ്പർ എവിടെ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്ന് ചോദിക്കാതെ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഹാലൂസിനേഷനിലേക്കുള്ള വാതിൽ തുറക്കുന്നു.
• സന്ദർഭമില്ലാതെ എഴുതാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. റോളുകളും ഡാറ്റയും നിയന്ത്രണങ്ങളും നൽകാതെ എഴുതിയ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗശൂന്യമായ പൊതുവായ ഉപദേശം നൽകുന്നു.

നുറുങ്ങ്: ഓരോ AI സെഷനും "റോൾ + സന്ദർഭം + ഡാറ്റ + ടാസ്ക് + കൺസ്ട്രൈൻ്റ് + ഡിസിഷൻ മേക്കർ" ആറ് ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക. ഈ ആറ് ഒരേസമയം ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

ലോജിസ്റ്റിക്സും വിതരണ ശൃംഖലയും ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ശ്വസിക്കുന്നു; ഈ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്ന ശക്തമായ ഒരു സഹായിയാണ് AI. എന്നാൽ പണത്തെയും സുരക്ഷിതത്വത്തെയും ചങ്ങലയുടെ തുടർച്ചയെയും ബാധിക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ മാനുഷികമാണ്. ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക, വീണ്ടും കണക്കാക്കുക, പ്രവർത്തന ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക. ബിസിനസ്സ്, പ്രവർത്തന ഡാറ്റ എന്നിവ തരംതിരിച്ച് സുരക്ഷിത ടൂളുകൾക്ക് മാത്രം നൽകുക, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ അത് മറയ്ക്കുക. ഈ അച്ചടക്കം സ്ഥാപിക്കുന്ന പ്രൊഫഷണൽ ഇനിപ്പറയുന്ന യൂണിറ്റുകളിലെ എല്ലാ ഉപകരണവും സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു ആഴ്ചയിൽ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സിൽ നിങ്ങൾ ചെയ്യുന്ന 10 വ്യത്യസ്ത ജോലികളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് എഴുതുക. ഓരോന്നും "AI- ഏൽപ്പിക്കാവുന്ന ഡ്രാഫ്റ്റ്/വിശകലനം" അല്ലെങ്കിൽ "മാനുഷിക തീരുമാനം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുകയും അതിനടുത്തായി "തെറ്റാണെങ്കിൽ ചെലവ്" എന്ന കോളം ചേർക്കുകയും ചെയ്യുക. തുടർന്ന് കൈമാറ്റം ചെയ്യാവുന്നവയിൽ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുത്ത് മുകളിലുള്ള "ജോലി അനുയോജ്യത വിലയിരുത്തൽ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് AI-യെ സമീപിക്കുക. ത്രീ-സ്റ്റെപ്പ് വെരിഫിക്കേഷൻ റിഫ്ലെക്‌സ് ഉപയോഗിച്ച് ഔട്ട്‌പുട്ട് പരിശോധിച്ച് നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണങ്ങൾ 5 ഇനങ്ങളിൽ എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ ജോലിയെ "നിയോഗിക്കാവുന്നത്", "മനുഷ്യ തീരുമാനം" എന്നിങ്ങനെ വേർതിരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഓരോ നിർണായക ഔട്ട്‌പുട്ടും സോഴ്‌സ് ചെയ്യുകയും വീണ്ടും കണക്കാക്കുകയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുകയും ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഡാറ്റയെ പബ്ലിക്/ആന്തരികം/രഹസ്യം എന്ന് തരംതിരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ രഹസ്യാത്മക ഡാറ്റയെ സുരക്ഷിത ടൂളിലേക്ക് മറയ്ക്കുക മാത്രമാണോ ചെയ്തിരുന്നത്?
• [ ] എൻ്റെ പ്രോംപ്റ്റിൽ റോൾ, സന്ദർഭം, ഡാറ്റ, ടാസ്ക്, കൺസ്ട്രൈൻ്റ്, ഡിസിഷൻ മേക്കർ എന്നിവ ഞാൻ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടോ?