Faida:
- Kuwa na uwezo wa kugawanya kazi za usimamizi katika tabaka tatu: maamuzi ya kiufundi, ya uchambuzi na ya kuwajibika, na kutofautisha ni jukumu gani ambalo akili ya bandia inaweza kutekeleza kwa usalama katika kila safu.
- Uwezo wa kutumia taaluma ambayo inathibitisha kila pato la akili bandia kupitia hatua za kuiunganisha kwa chanzo, kuikokotoa upya na kuipitisha kupitia uchujaji wa kiutawala.
- Kuficha kampuni na data ya kibinafsi ndani ya wigo wa KVKK na kupata tabia ya kuchagua gari salama.
Kuendesha biashara kunamaanisha kutumia muda wako mwingi wa siku kuzungukwa na nambari, ripoti, barua pepe, dakika za mikutano na maamuzi. Iwe wewe ni meneja mkuu, meneja wa uendeshaji, mtaalamu wa maendeleo ya biashara, meneja wa rasilimali watu, afisa ununuzi au mmiliki wa biashara ndogo; Kiini cha kazi yako ni sawa: kugeuza habari iliyotawanywa kuwa uamuzi wa maana. Hapa ndipo akili ya bandia (kwa ufupi, AI - mfumo wa kompyuta unaoelewa maandishi ya mwanadamu na kutoa maandishi, muhtasari na uchambuzi) hutumika. Lakini wacha tuanze kutoka mwanzo na sentensi iliyo wazi kabisa: AI haifanyi maamuzi, inatoa wakati na rasimu kwa meneja ambaye atafanya uamuzi. Katika kitengo hiki, tutajifunza mahali ambapo AI hutoa thamani halisi katika usimamizi wa biashara, ambapo ni hatari, jinsi ya kuthibitisha kila pato na jinsi ya kulinda data ya kampuni.
Ni nini hasa AI inaongeza kasi katika biashara?
Wacha tugawanye kazi ya meneja katika tabaka tatu. Safu ya kwanza ni kazi zinazorudiwa na za kiufundi: kuandaa ripoti ya kila mwezi, muhtasari wa dokezo la mkutano, kuandaa barua pepe, kufanya lahajedwali kusomeka. Katika safu hii, AI ni msaidizi karibu kamili, akipunguza masaa yako hadi dakika. Safu ya pili ni uchambuzi na tafsiri: kutafuta mwelekeo katika data ya mauzo, kuhoji kwa nini KPI (Kiashiria Muhimu cha Utendaji - nambari inayopima afya ya biashara) inapungua, inakuja na matukio. Hapa AI ni mshirika mwenye uwezo wa kufikiri, lakini kile inachosema lazima kithibitishwe. Safu ya tatu ni maamuzi ya kuwajibika: ni nani wa kumfukuza, ni muuzaji gani afanye naye mkataba, jinsi ya kugawanya bajeti. Safu hii ni ya mwanadamu; AI hufanya chaguzi zionekane tu.
Kutofautisha tabaka hizi tatu ni ujuzi muhimu zaidi wa moduli hii. Kwa sababu kutotumia AI kwenye safu ya kwanza ni uvivu; Kuitumia kwa upofu katika safu ya tatu ni kutowajibika.
Kidokezo: Kabla ya kutoa kazi kwa AI, jiulize: "Je, matokeo yatakuwa nini ikiwa matokeo haya si sahihi?" Ikiwa matokeo ni kuchapa, itumie kwa amani ya akili. Ikiwa matokeo yataathiri kazi ya mtu au pesa za kampuni, hakikisha unatumia AI kama jenereta ya rasimu na uthibitishe.
Nidhamu ya uthibitishaji: hatari ya maamuzi ambayo hayajasainiwa
Meneja mwenye uzoefu anasoma hati kabla ya kuitia saini. Pato la AI pia ni hati ambayo haijasainiwa. AI wakati mwingine hutoa maono - yaani, huvumbua nambari, chanzo, au ukweli ambao haupo katika lugha ya kusadikisha sana. Kwa hivyo chuja kila pato la AI kupitia kichungi cha hatua tatu:
- Iunganishe na chanzo. Je, nambari iliyotolewa na AI inatoka kwa data unayotoa? Au inaweza kuwa imeundwa? Usikubali nambari zozote ambazo haziko kwenye data yako.
- Kokotoa upya. Ikiwa inatoa asilimia, jumla, au wastani, iangalie mwenyewe au kwa jedwali. AI pia ina makosa katika hesabu.
- Kichujio cha utawala. Je, matokeo yanalingana na maarifa ya tasnia yako, uhalisia wa biashara, na uhalisia wa kampuni? "Inasikika sawa" haitoshi; "Najua ni kweli" inahitajika.
Nidhamu hii inaweza kuonekana kuwa ya kuchosha, lakini kwa mazoezi inakuwa moja kwa moja na kukuokoa mara kumi ya wakati wako. Ripoti ya AI iliyotumiwa bila uthibitishaji inaweza siku moja ikakusababishia uwasilishe nambari isiyo sahihi kwa bodi ya wakurugenzi na kupoteza uaminifu.
Faragha ya data: usiandike siri ya kampuni kwenye kisanduku cha gumzo
Data ya biashara ni ya thamani na mara nyingi ni ya siri: mishahara ya wafanyakazi, orodha za wateja, takwimu za mauzo, bei za wasambazaji, mikakati ambayo bado haijafichuliwa. Kuweka habari hii kwenye zana ya umma ya AI ni kama kumwambia siri mtu usiyemjua. KVKK (Sheria ya Kulinda Data ya Kibinafsi - sheria inayodhibiti jinsi data ya kibinafsi itakavyochakatwa nchini Türkiye) inahitaji ulinde data ya kibinafsi ya mfanyakazi na mteja.
Kwa hivyo kanuni ya kidole gumba: ondoa (itambulishe) data kabla ya kuipa AI. Badilisha majina kuwa misimbo kama vile "Mfanyakazi A", "Mtoa huduma 1", "Mteja X", n.k. Tumia bei au bendi badala ya mshahara halisi. Ikiwezekana, chagua zana ya shirika ya AI iliyoidhinishwa na kampuni yako ambayo haitumii data kwa mafunzo. Orodha hakiki iliyo mwishoni mwa kitengo itageuza hii kuwa mazoea.
Angalizo: Kubandika orodha halisi ya wateja au orodha ya malipo kwenye zana ya umma kwa kusema "hata hivyo ni meza ndogo" ni hatari ya ukiukaji wa KVKK na upotevu wa siri za biashara. Ikiwa una shaka, simba data kila wakati.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Matumizi sahihi ambayo huokoa wakati. Meneja wa uendeshaji wa kampuni ya vifaa alitumia dakika 90 kila Jumatatu kuandaa ripoti ya utendakazi ya kila wiki. Alianza kuwa na AI kuandaa muhtasari na tafsiri ya data ya wiki isiyojulikana; Muda ulipunguzwa hadi dakika 20. Alitumia dakika 70 alizopata kutembelea tovuti. AI iliandika ripoti, lakini mkurugenzi aliangalia kila nambari.
Kesi ya 2 - Gharama ya kuruka uthibitishaji. Mtaalamu wa ukuzaji biashara wa msururu wa rejareja aliuliza AI "kiwango cha ukuaji wa mwaka jana" na kuweka idadi ya asilimia 34 kwenye wasilisho bila kukithibitisha. Katika mkutano huo, meneja wa fedha aliuliza kuhusu takwimu; ukuaji halisi ulikuwa asilimia 19. AI ilikuwa imetoa utabiri na data iliyokosekana iliyotolewa na mtaalam. Mtaalam alipoteza kujiamini. Somo: nambari ambayo haijaunganishwa na chanzo haiingii kwenye wasilisho.
Kesi ya 3 - Kurudi kutoka kwa uvunjaji wa faragha. Meneja wa Utumishi alikuwa karibu kubandika jedwali lililojaa majina na mishahara ya wafanyikazi wote kwenye zana ya bure ya AI. Mmoja wa timu alionya. Badala yake, waligeuza majina kuwa kanuni za "Mfanyakazi 1-40" na mishahara kuwa bendi. Uchambuzi ulifanyika kwa ubora sawa, hakuna data ya kibinafsi iliyovuja.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Swali juu ya kuweka kazi kwenye safu:
Jukumu lako: mshauri wa biashara mwenye uzoefu. Nitaelezea kazi kama ifuatavyo: [maelezo ya kazi]. Niambie ikiwa hii ni (a) ya kiufundi/inarudiwa, (b) uchanganuzi/ufafanuzi, (c) ufanyaji maamuzi unaowajibika. Eleza kwa ufupi ni jukumu gani ambalo ni salama kwa AI kuchukua katika kazi hii, ni sehemu gani lazima ibaki kuwa ya kibinadamu.
2) Agizo la ukaguzi wa uthibitishaji:
Nitachunguza pato la AI hapa chini. Niorodheshe kila dai la nambari ndani yake, kipengee kwa kipengee. Kwa kila "je, nambari hii inatoka kwa data iliyotolewa na mtumiaji au ni makisio/kisia?" alama. Kusanya zile za asili zisizojulikana chini ya kichwa tofauti cha 'THIBITISHA'.
3) Msaidizi wa kutokutambulisha:
Nitakupa chati baada ya muda mfupi. Kwanza, niorodheshe sehemu katika jedwali hili ambazo zinaweza kuwa za kibinafsi/siri (jina, kitambulisho, mshahara, jina la mteja, bei ya msambazaji) na upendekeze jinsi zinavyoweza kuwekewa msimbo kwa kila moja (k.m. jina -> Mfanyakazi A). Usichambue bado; ni ramani ya faragha pekee ndiyo inayotolewa.
4) Ombi la kichujio cha kiutawala:
Nitatathmini pendekezo lifuatalo la AI: [pendekezo].Nijaribu pendekezo hili kwa maswali 5 muhimu ambayo meneja anapaswa kuuliza (uhalisia, gharama, hatari, uwezekano, maadili). Onyesha pointi dhaifu za pendekezo kwa uaminifu; Usijaribu kuidhinisha.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Niandikie ripoti ya biashara.
Ombi hili halina muktadha: haijulikani ni kampuni gani, kipindi gani, data gani, itawasilishwa kwa nani. AI hutoa maandishi ya jumla, yasiyo na maana.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: mchambuzi msaidizi kwa msimamizi wa shughuli. Andika muhtasari mkuu wa ukurasa 1 ukitumia data ya kila wiki iliyoambatishwa bila kukutambulisha (idadi ya usafirishaji, kasi ya kuchelewa, gharama). Muundo: (1) Matokeo 3 muhimu ya wiki, (2) mabadiliko ikilinganishwa na wiki iliyopita, (3) hatari 2 zinazohitaji kuzingatiwa. Tumia tu nambari ninazokupa, usitengeneze nambari zozote; Weka alama "hakuna data" mahali ambapo huna uhakika.
Ukubwa
mbinu mbaya
Mbinu kali
Maelezo ya jukumu
Hakuna
Net (mchambuzi)
Data
kutokuwa na uhakika
Asiyejulikana na aliyeambatanishwa
Muundo wa pato
bure
kikubwa na kikomo
ulinzi wa kufaa
Hakuna
"Usitengeneze nambari" sheria
upatikanaji
chini
juu
Makosa ya kawaida
- Kutoa kazi zote kwa AI au kutofanya kazi yoyote kwa AI. Jambo sahihi ni kutenganisha kazi kulingana na safu yake.
- Inaruka uthibitishaji. Pato ambalo linaonekana "kushawishi" linaweza kuwa si sahihi; angalia kila nambari.
- Kubandika data halisi ya kibinafsi/siri kwenye zana iliyo wazi. Acha kujulikana kwanza.
- Kupata AI kusaini uamuzi. AI hutoa mapendekezo; Wajibu na sahihi ni mali ya meneja.
- Vidokezo vya kuandika bila muktadha. Ombi bila jukumu, data na muundo wa pato ni bure.
Kidokezo: Kwa wiki ya kwanza, tumia AI kwenye kazi ya daraja la kwanza pekee (muhtasari, muhtasari, uhariri wa jedwali). Mara baada ya kuaminiana na tabia kuanzishwa, nenda kwenye safu ya pili (uchambuzi). Daima kuweka safu ya tatu (uamuzi) ndani yako mwenyewe.
Kwa muhtasari
Katika usimamizi wa biashara, AI ni msaidizi mwenye nguvu anayeharakisha kazi ya mitambo, mshirika mzuri wa kufikiri katika uchambuzi, lakini kamwe sio mtunga maamuzi. Tenganisha kazi katika tabaka tatu: mitambo, uchambuzi na uwajibikaji. Thibitisha kila pato kwa kuunganisha chanzo, kukokotoa upya na hatua za uchujaji wa kiutawala. Hakikisha kuwa umeficha utambulisho wa kampuni na data ya kibinafsi; Usisahau KVKK na dhima ya siri ya biashara. Utoaji wa AI ambao haujathibitishwa ni hatari kama uamuzi ambao haujasainiwa.
Jukumu la maombi
Andika kazi 6 kutoka kwa biashara yako ulizofanya wiki hii kwenye orodha. Weka kila lebo "kitambo/kichanganuzi/uamuzi." Chagua moja ya zile za kiufundi na ufanye AI ifanye kwa haraka "Kuweka kazi kwenye safu" ikifuatiwa na muhtasari unaofaa. Endesha pato kupitia kichujio cha uthibitishaji cha hatua tatu na utambue muda unaohifadhi.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Je, nimeainisha kazi kama ya kiufundi / uchambuzi / uamuzi?
- [ ] Je, nilificha data kabla ya kuipa AI?
- [ ] Je, nimetafuta na kuhesabu upya kila nambari kwenye matokeo?
- [ ] Je, nimelinganisha matokeo na ujuzi wangu wa sekta na uga?
- [ ] Je, nimeweza kudumisha kwamba nina uamuzi wa mwisho na sahihi?