Umewahi kufikiria tofauti kati ya zana na mfumo?
Zana ni vitu tunavyotumia tunapofanya kazi. Mifumo, vivyo hivyo, hufanya kazi iwe na ufanisi zaidi.
Wengine wanaweza kuwa na taswira kwamba mfumo ni zana tata zaidi.
Hata hivyo, tukiainisha kazi katika aina mbili—kazi inayojirudia (iterative work) na kazi yenye mtiririko (flow-based work)—tofauti kati ya zana na mfumo inakuwa wazi sana.
Kujirudia na Mtiririko
Kazi inayojirudia ni mchakato wa kuunda matokeo hatua kwa hatua kupitia majaribio na makosa, ukibadilika kulingana na mahitaji.
Kwa kazi inayojirudia, seti ya zana inayokuwezesha kuchagua zana sahihi kwa kazi maalum ni muhimu.
Kazi yenye mtiririko, kwa upande mwingine, inahusisha kuendelea kupitia hatua mbalimbali, na kutoa matokeo katika hatua ya mwisho.
Kwa kazi yenye mtiririko, kuwa na mfumo wa kuongoza kazi kulingana na mtiririko kunaboresha sana tija na ubora.
Mabadiliko ya Kazi Zenye Mkusanyiko na Kuweka Mfumo
Kazi nyingi zinazofanywa na wanadamu ni kazi za kujirudia au sehemu ya mchakato uliopangwa vizuri wenye mkusanyiko.
Kubadilisha kazi ya kujirudia kuwa kazi yenye mkusanyiko, na kisha kuiweka katika mfumo, huchangia pakubwa katika kuboresha tija na ubora.
Mapinduzi ya Viwanda na Mapinduzi ya IT
Mapinduzi ya Viwanda na Mapinduzi ya IT ni mifano mikuu ya kuongezeka kwa kiasi kikubwa kwa tija na ubora kupitia mabadiliko ya kazi inayojirudia kuwa kazi yenye mtiririko na mfumo wake uliofuata.
Kabla ya Mapinduzi ya Viwanda, utengenezaji ulifanywa kama kazi inayojirudia, ambapo wanadamu walitumia zana kwa ustadi, wakibadilisha mipangilio na taratibu kwa uhuru kila wakati.
Usindikaji wa habari kabla ya Mapinduzi ya IT pia ulikuwa kazi inayojirudia, huku wanadamu wakitumia zana na kuendelea kwa njia isiyo ya kawaida.
Kwa kuweka mifumo hii, kama vile mistari ya uzalishaji viwandani na mifumo ya IT ya biashara, tija na ubora viliboreshwa.
Hata hivyo, si tu uwekaji wa mifumo, bali mabadiliko yenye mtiririko ya kazi hiyo inayojirudia ni muhimu sana. Ni kwa sababu mabadiliko yenye mtiririko yalifikiwa ndipo uwekaji wa mifumo ukawezekana.
Mapinduzi ya AI Tengenezi
Unapolenga kuboresha tija na ubora kwa kutumia AI tengenezi katika biashara, kuitumia AI kama zana tu haitaleta thamani ya kweli.
Lengo kuu ni kubadilisha kazi zinazojirudia kuwa kazi zenye mtiririko, na kisha kuweka katika mfumo kazi hiyo yenye mtiririko.
AI tengenezi, ikiwa na uwezo wa kubadilika kulingana na mahitaji, inaweza kushughulikia kazi zinazojirudia. Hata hivyo, iwe inafanywa na binadamu au AI tengenezi, kuna mipaka kwa tija na ubora wa kazi zinazojirudia.
Ndio maana ni muhimu sana kulenga mabadiliko yenye mtiririko na uwekaji wa mifumo.
Mtu anaweza kusema kwamba ikiwa mabadiliko yenye mtiririko yanaweza kuboresha tija na ubora hata kwa wafanyakazi wa kibinadamu, mipango kama hiyo ingeweza kufanywa kabla ya ujio wa AI tengenezi.
Hata hivyo, mabadiliko yenye mtiririko yanayotegemea wafanyakazi wa kibinadamu kwa kweli ni tatizo gumu sana. Wafanyakazi wa kibinadamu hawawezi kuzoea mara moja mabadiliko katika mgawo wa kazi au maudhui.
Kwa upande mwingine, mfanyakazi akiwa AI tengenezi, ni rahisi kurekebisha upya mgawo na maudhui ya kazi kupitia majaribio na makosa.
Tofauti na binadamu, AI tengenezi inaweza kusahau hatua zilizopita, kusoma na kuelewa taratibu mpya papo hapo, na kufanya kazi kulingana nazo.
Kwa hivyo, mbinu kuu ya kutumia AI tengenezi katika biashara itakuwa kubadilisha kazi zinazojirudia kuwa kazi zenye mtiririko na mfumo wake uliofuata.
Uboreshaji wa Ufanisi wa Biashara kwa Kutumia AI Tengenezi
Hebu tuchunguze mfano wa uboreshaji wa ufanisi wa biashara kwa kutumia AI tengenezi.
Kwa mfano, fikiria kazi ya kujibu maswali ya wafanyakazi kuhusu sheria za kampuni.
Kwa kutumia AI tengenezi, mtu anaweza kutafuta sheria za kampuni na kuandaa majibu.
Hata hivyo, kuna uwezekano kwamba AI tengenezi inaweza kurejelea sheria zilizopitwa na wakati au kwa makosa kufikiria na kutoa majibu ambayo hayajaainishwa waziwazi katika sheria.
Zaidi ya hayo, maswali huja katika aina mbalimbali, kama vile barua pepe, zana za ujumbe, simu, au mawasiliano ya mdomo.
Kwa hiyo, wafanyakazi wanaoshughulikia maswali bado wanahitaji kuyapokea kama kawaida.
Inawezekana kwamba ufanisi unaweza kuboreshwa kwa kujibu maswali yanayoweza kushughulikiwa papo hapo, na kwa yale yanayohitaji uthibitisho wa sheria, kuingiza maudhui ya swali kwenye AI tengenezi ili kutengeneza rasimu za majibu.
Kwa kuongezea, kwa maswali yanayoulizwa mara kwa mara, ni muhimu kuyabandika kwenye ukurasa mkuu wa ndani wa kampuni kama Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQs).
AI tengenezi pia inaweza kutumika kuingiza maswali na majibu ya kawaida na kuunda rasimu zenye orodha kwa ajili ya kuchapishwa kwenye tovuti.
Aidha, wakati marekebisho ya sheria yanahitajika, AI tengenezi inaweza kutumika kwa kuandaa mapendekezo.
Matumizi kama hayo yanaweza kufanya asilimia fulani ya kazi za kushughulikia maswali kuwa na ufanisi zaidi.
Hata hivyo, hii inaacha tu ushughulikiaji wa maswali kama kazi inayojirudia na inatumia AI tengenezi kama zana.
Kwa hivyo, mafanikio ya ufanisi ni mdogo sana.
Mabadiliko ya Kazi Zenye Mtiririko
Ili kuongeza ufanisi wa kazi ya kushughulikia maswali iliyotolewa kama mfano, kazi hii lazima ibadilishwe kuwa mtiririko.
Ili kufanya hivyo, kazi zinazofanywa na mhusika anayeshughulikia maswali zinahitaji kufafanuliwa kwa undani na kurasimishwa.
- Kupokea maswali kupitia njia mbalimbali.
- Ikiwa swali ni sawa na lile lililojibiwa hapo awali na hakuna mabadiliko kwenye sheria zinazohusiana, toa jibu lile lile.
- Kwa maswali mapya au maswali yanayohusisha mabadiliko ya sheria, thibitisha sheria na uandike rasimu ya jibu.
- Hakikisha kwamba rasimu ya jibu hairejelei sheria zilizopitwa na wakati au kujumuisha habari isiyoelezwa katika sheria.
- Angalia kama idhini inahitajika kabla ya kujibu, na upate idhini ikiwa ni lazima.
- Jibu kupitia njia ambayo swali lilipokewa.
- Sajili maudhui ya swali, matokeo ya idhini, na matokeo ya jibu katika data ya historia ya maswali.
- Kagua mara kwa mara data ya historia ya maswali na uunde rasimu za kusasisha maswali na majibu yanayoulizwa mara kwa mara.
- Sasisha ukurasa mkuu wa ndani wa kampuni baada ya kupata idhini.
- Sasisha data ya sheria iliyorejelewa wakati sheria zinasasishwa.
- Wakati huo huo, rekodi katika data ya historia ya maswali ya zamani kwamba majibu yanayohusiana na masasisho ya sheria yametokea.
- Thibitisha kama maswali na majibu yanayoulizwa mara kwa mara yanahitaji kukaguliwa kutokana na mabadiliko ya sheria, na sasisha ikiwa ni lazima.
Kwa kufafanua waziwazi maelezo ya kazi zilizofanywa, kama ilivyoelezwa hapo juu, kazi hizi zinaweza kuunganishwa, na kubadilisha kazi inayobadilika-badilika kuwa mchakato wazi zaidi unaotegemea mtiririko.
Mfano wa Kuweka Mfumo
Kwa kuunda mtiririko huu wa kazi, njia ya kuweka mfumo inakuwa wazi.
Kwa kuweka mfumo, ikiwa kuruhusu upunguzaji fulani wa urahisi wa mfanyakazi kunakubalika, chaguo moja ni kuunganisha njia za maswali.
Kinyume chake, ikiwa urahisi wa mfanyakazi ndio kipaumbele, mfumo unapaswa kudumisha uwezo wa kupokea maswali kupitia njia zote.
Kimsingi, mfumo unapaswa kupokea maswali moja kwa moja. Kwa maswali ya mdomo tu ndipo mhusika anayeshughulikia maswali anapaswa kuyajaza kwenye mfumo.
Baada ya swali kupokelewa, mfumo wa IT na AI tengenezi vinapaswa kutekeleza kazi nyingi iwezekanavyo, vikifuata mtiririko. Awali, ukaguzi na idhini za kibinadamu zinapaswa kuingizwa katika mfumo, na waendeshaji wa kibinadamu wanapaswa kuweza kufanya marekebisho.
Kisha, mfumo unapotumika kushughulikia maswali, ikiwa AI tengenezi itafanya makosa, maagizo kwa AI tengenezi yanapaswa kusasishwa kwa maonyo, pointi za kukagua, mifano ya makosa, na mifano sahihi ili kuzuia kujirudia.
Hii inaruhusu kupunguzwa kwa makosa ya AI tengenezi. Mchakato huu wa kusasisha maagizo kwa AI tengenezi unaweza kufanywa kuwa na ufanisi zaidi ikiwa utabadilishwa kuwa kazi yenye mtiririko badala ya inayojirudia.
Kwa njia hii, kwa kuweka mfumo kazi yenye mtiririko, hata kazi zinazoonekana kuhitaji uingiliaji wa kibinadamu zinaweza kubadilishwa na mfumo unaozingatia AI tengenezi.
Dhana Potofu za Kawaida
Watu wengi wanaamini kuwa matumizi ya AI tengenezi katika biashara hayana ufanisi sana kwa sasa, au kwamba bado ni mapema sana.
Hata hivyo, idadi kubwa ya watu hawa mara nyingi huangukia katika aina mbili za kutoelewa.
Dhana potofu ya kwanza inatokana na kuzingatia kutumia AI tengenezi kama zana.
Kama inavyoonyeshwa hapa, kutumia AI tengenezi kama zana kwa kazi zinazojirudia hakuboreshi kwa kiasi kikubwa ufanisi wa biashara. Kupata uzoefu au kusikia kuhusu hili husababisha dhana potofu hii.
Dhana potofu ya pili inatokana na kuzingatia kufanya AI tengenezi itekeleze kazi zinazojirudia.
Kwa kweli, kujaribu kufanya AI tengenezi ya sasa kufanya kazi zinazojirudia hakufanyi kazi vizuri. Kwa hivyo, AI tengenezi haiwezi kuchukua kikamilifu majukumu yanayofanywa na wanadamu, na kuzingatia tu hatua hii husababisha kutoelewana.
Mwisho
Kama ilivyojadiliwa hapa, kwa kubadilisha kazi zinazojirudia kuwa kazi zenye mtiririko na kuziweka katika mfumo, ufanisi mkubwa zaidi kuliko kutumia zana tu unaweza kutarajiwa.
Zaidi ya hayo, hata kama kazi inayojirudia yenyewe haiwezi kushughulikiwa kikamilifu, kazi nyingi binafsi ndani ya mchakato wenye mtiririko zinaweza kusimamiwa na AI tengenezi ya sasa. Hata kama kutakuwa na makosa mengi mwanzoni, uboreshaji endelevu unaweza kupatikana kwa kusasisha maagizo.
Vinginevyo, kazi zinaweza kugawanywa kama inavyohitajika, kutenganisha kuandaa rasimu kutoka kwa kukagua, au kutekeleza ukaguzi wa hatua nyingi.
Ikiwa uwekaji wa mfumo unaweza kufikiwa kwa njia hii, basi maboresho yataendelea kwa kila kazi, na shughuli zitakuwa na ufanisi zaidi kadiri muda unavyosonga.
Huu ni mfumo wa kazi unaowezesha uboreshaji endelevu wa utaratibu wenyewe, sawa na uzalishaji wa kiwandani na utekelezaji wa mifumo ya IT.
Ili kutumia AI tengenezi, mabadiliko ya mawazo yanahitajika: badala ya kuboresha tu kazi zako zinazojirudia, unahitaji kubadilisha kazi yako kwa uangalifu kuwa michakato yenye mtiririko na kuziweka katika mfumo.