Je, umewahi kufikiria tofauti kati ya zana na mfumo?
Zana ni vitu tunavyotumia kufanya kazi. Mifumo pia hurahisisha kazi.
Wengine wanaweza kufikiria mfumo kama zana ngumu zaidi.
Hata hivyo, kazi zinapogawanywa katika aina mbili—kazi ya marudio na kazi ya mtiririko—tofauti kati ya zana na mifumo huwa wazi.
Kazi ya Marudio na Mtiririko
Kazi ya marudio ni mchakato wa kuunda matokeo hatua kwa hatua kupitia majaribio na makosa rahisi.
Katika kazi ya marudio, sanduku la zana linaloweza kutumika kwa kubadilishana kwa kazi maalum ni muhimu.
Kinyume chake, kazi ya mtiririko ni mchakato unaoendelea hatua kwa hatua, ukitoa matokeo katika hatua ya mwisho.
Katika kazi ya mtiririko, kuwa na mfumo wa kuongoza mtiririko wa kazi huboresha kwa kiasi kikubwa uzalishaji na ubora.
Ubadilishaji wa Kazi ya Mtiririko na Usanifishaji
Kazi nyingi zinazofanywa na binadamu ni ama kazi ya marudio au sehemu ya kazi ya mtiririko iliyosanifishwa.
Kwa kubadilisha kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko na kisha kuiweka katika mfumo, uzalishaji na ubora vinaweza kuongezeka kwa kiasi kikubwa.
Mapinduzi ya Viwanda na Mapinduzi ya TEHAMA
Mapinduzi ya Viwanda na Mapinduzi ya TEHAMA ni mifano mikuu ya jinsi ubadilishaji wa kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko, na kisha kuiweka katika mfumo, ulivyoboresha sana uzalishaji na ubora.
Kabla ya Mapinduzi ya Viwanda, utengenezaji ulifanywa kama kazi ya marudio, huku binadamu wakitumia zana kwa ustadi na kubadilisha kwa uhuru mipangilio na taratibu kila mara.
Vilevile, kabla ya Mapinduzi ya TEHAMA, usindikaji wa habari ulihusisha binadamu wakitumia zana kwa njia isiyo na muundo, ya kurudia.
Kwa kuweka michakato hii katika mfumo, kama vile mistari ya uzalishaji ya kiwandani au mifumo ya TEHAMA ya biashara, uzalishaji na ubora viliongezeka sana.
Hata hivyo, si tu usanifishaji bali pia ubadilishaji wa kazi ya mtiririko wa kazi za marudio ni muhimu sana. Ni uwezo wa kubadilisha kuwa kazi ya mtiririko ndio uliofanya usanifishaji uwezekane kwanza.
Mapinduzi ya AI ya Uzalishaji
Wakati wa kulenga kuboresha uzalishaji na ubora kwa kutumia AI ya uzalishaji katika shughuli za biashara, kuitumia AI kama zana tu hakutaleta thamani yake halisi.
Lengo kuu ni ubadilishaji wa kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko, ikifuatiwa na usanifishaji wa kazi hiyo ya mtiririko.
AI ya uzalishaji inaweza kushughulikia kazi ya marudio kutokana na uwezo wake wa kubadilika. Hata hivyo, iwe inafanywa na binadamu au AI ya uzalishaji, kuna mipaka ya uzalishaji na ubora wa kazi ya marudio.
Kwa hiyo, kulenga ubadilishaji wa kazi ya mtiririko na usanifishaji ni muhimu.
Mtu anaweza kusema kwamba ikiwa ubadilishaji wa kazi ya mtiririko ungeweza kuboresha uzalishaji na ubora kwa wafanyakazi wa binadamu, mipango kama hiyo ingeweza kufanywa hata kabla ya kuibuka kwa AI ya uzalishaji.
Hata hivyo, ubadilishaji wa kazi ya mtiririko, unapozingatia wafanyakazi wa binadamu, kwa kweli ni tatizo gumu sana. Wafanyakazi wa binadamu hawawezi kukabiliana mara moja na mabadiliko katika kazi au maudhui.
Kinyume chake, wakati mfanyakazi ni AI ya uzalishaji, ni rahisi kurekebisha majukumu na maudhui ya kazi kwa kurudia.
Tofauti na binadamu, AI ya uzalishaji inaweza kusahau hatua za awali, kusoma na kuelewa taratibu mpya papo hapo, na kufanya kazi kulingana nazo.
Kwa sababu hii, mbinu kuu ya kutumia AI ya uzalishaji katika biashara itakuwa ubadilishaji wa kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko na usanifishaji wake unaofuata.
Ufanisi wa Biashara kwa Kutumia AI ya Uzalishaji
Hebu tuchunguze mfano wa ufanisi wa biashara unaopatikana kupitia AI ya uzalishaji.
Kwa mfano, zingatia kazi ya kujibu maswali ya wafanyakazi kuhusu sheria za ndani za kampuni.
AI ya uzalishaji inaweza kutumika kutafuta sheria za ndani na kuandaa majibu.
Hata hivyo, kuna uwezekano kwamba AI ya uzalishaji inaweza kurejelea sheria zilizopitwa na wakati au kwa makosa kuzalisha majibu kulingana na habari iliyofikiriwa ambayo haipo katika sheria.
Zaidi ya hayo, maswali yanaweza kuja kupitia njia mbalimbali, kama vile barua pepe, zana za kutuma ujumbe, simu, au ana kwa ana.
Kwa hiyo, mfanyakazi anayeshughulikia maswali bado anahitaji kuyapokea kama kawaida.
Inawezekana kwamba ufanisi unaweza kuboreshwa kwa kuwa na wafanyakazi wajibu maswali papo hapo inapowezekana, na kwa yale yanayohitaji uthibitisho wa sheria, kuingiza maudhui ya swali kwenye AI ya uzalishaji ili kuzalisha rasimu za majibu.
Kwa kuongeza, kwa maswali yanayoulizwa mara kwa mara, ni muhimu kuyabandika kwenye tovuti ya ndani ya kampuni kama Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara (FAQs).
AI ya uzalishaji pia inaweza kutumika kuingiza maswali na majibu ya kawaida na kuzalisha rasimu zenye vitone kwa ajili ya kuchapishwa kwenye tovuti.
Aidha, AI ya uzalishaji inaweza kutumika kukagua rasimu ya maneno wakati marekebisho ya sheria yanahitajika.
Matumizi hayo yanaweza kurahisisha asilimia fulani ya kazi za kushughulikia maswali.
Hata hivyo, hii inashughulikia tu maswali kama kazi ya marudio na inatumia AI ya uzalishaji kama zana.
Matokeo yake, faida za ufanisi kutokana na mbinu hii ni ndogo sana.
Ubadilishaji wa Kazi ya Mtiririko
Ili kuongeza ufanisi wa kazi ya kujibu maswali iliyotajwa kama mfano, kazi hii lazima ibadilishwe kuwa kazi ya mtiririko.
Hii inahitaji kufafanua na kuandika hatua zinazochukuliwa na mhusika anayeshughulikia maswali:
- Pokea maswali kupitia njia mbalimbali.
- Ikiwa swali ni sawa na lililojibiwa hapo awali na hakuna mabadiliko kwenye sheria husika, toa jibu lile lile kama hapo awali.
- Kwa swali jipya, au linalohusisha mabadiliko ya sheria, kagua sheria na uandae rasimu ya jibu.
- Angalia kama rasimu ya jibu inarejelea sheria za zamani au inajumuisha habari isiyoelezwa katika sheria.
- Angalia kama idhini inahitajika kabla ya kujibu, na upate idhini ikiwa ni lazima.
- Jibu kupitia njia ambayo swali lilipokelewa.
- Sajili maudhui ya swali, matokeo ya idhini, na matokeo ya jibu katika data ya historia ya maswali.
- Mara kwa mara angalia data ya historia ya maswali ili kuunda mapendekezo ya maswali na majibu yanayoulizwa mara kwa mara.
- Sasisha tovuti ya ndani ya kampuni baada ya kupata idhini.
- Wakati sheria zinasasishwa, sasisha data ya sheria iliyorejelewa.
- Wakati huo huo, rekodi katika data ya historia ya maswali yaliyopita kwamba majibu yanayohusiana na sasisho za sheria yamefanyika.
- Thibitisha kama maswali na majibu yanayoulizwa mara kwa mara yanahitaji marekebisho kutokana na mabadiliko ya sheria, na usasishe ikiwa ni lazima.
Kwa kufafanua maelezo ya kazi hizi, na kuziunganisha, kazi ya marudio inayoweza kubadilika inaweza kubadilishwa kuwa kazi ya mtiririko wazi.
Mfano wa Usanifishaji
Kwa kubadilisha kazi kuwa kazi ya mtiririko, njia ya usanifishaji inakuwa wazi.
Wakati wa usanifishaji, ikiwa sadaka fulani katika urahisi wa mfanyakazi inakubalika, chaguo moja ni kuunganisha njia za maswali.
Kinyume chake, ikiwa urahisi wa mfanyakazi ndio kipaumbele cha juu, njia zote za maswali zinapaswa kubaki wazi.
Kimsingi, mfumo unapaswa kupokea maswali moja kwa moja. Ni tu katika kesi ya maswali ya mdomo ambapo binadamu ataingiza maelezo kwenye mfumo.
Baada ya swali kupokelewa, mfumo wa TEHAMA na AI ya uzalishaji zitafanya kazi nyingi iwezekanavyo kati ya kazi zinazofuata kulingana na mtiririko. Hapo awali, ukaguzi na idhini za binadamu zinapaswa kuingizwa katika mfumo wote, na waendeshaji wa binadamu wanapaswa kuweza kufanya masahihisho.
Kisha, mfumo unapotumika kushughulikia maswali, ikiwa AI ya uzalishaji itafanya kosa, maagizo kwa AI yanapaswa kusasishwa na vidokezo vya tahadhari, vitu vya kukagua, mifano ya makosa, na mifano sahihi ili kuzuia kosa lisitokee tena.
Mchakato huu unaweza kupunguza makosa ya AI ya uzalishaji. Kusasisha maagizo haya ya AI yenyewe kunaweza kufanywa kwa ufanisi zaidi kwa kuibadilisha kutoka kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko.
Kwa njia hii, kwa kuweka katika mfumo kazi zilizobadilishwa kuwa mtiririko, hata shughuli ambazo zinaweza kuonekana mwanzoni zinahitaji uingiliaji wa binadamu zinaweza kubadilishwa na mfumo unaozingatia AI ya uzalishaji.
Dhana Potofu za Kawaida
Watu wengi wanaamini kuwa matumizi ya kibiashara ya AI ya uzalishaji kwa sasa yana athari ndogo, au kwamba ni mapema mno.
Hata hivyo, wengi wa watu hawa mara nyingi huwa na aina mbili za dhana potofu.
Dhana potofu ya kwanza inatokana na kuzingatia kutumia AI ya uzalishaji kama zana tu.
Kama inavyoonyeshwa hapa, kutumia AI ya uzalishaji kama zana ya kazi ya marudio hakuongezi kwa kiasi kikubwa ufanisi wa biashara. Dhana hii potofu hutokea kutokana na kupata au kuona matokeo hayo machache.
Dhana potofu ya pili inatokana na kuzingatia AI ya uzalishaji ifanye kazi ya marudio.
Kwa kweli, kujaribu AI ya uzalishaji ya sasa ifanye kazi ya marudio mara nyingi haifanikiwi. Kwa hiyo, watu hukosea kuhitimisha kuwa AI ya uzalishaji haiwezi kuchukua nafasi ya kazi zinazofanywa na binadamu, wakitegemea tu uchunguzi huu.
Hitimisho
Kama ilivyojadiliwa, kwa kubadilisha kazi ya marudio kuwa kazi ya mtiririko na kuiweka katika mfumo, ufanisi mkubwa zaidi unaweza kutarajiwa kuliko kwa zana pekee.
Zaidi ya hayo, hata kama AI ya uzalishaji haiwezi kufanya kazi ya marudio, inaweza kushughulikia kazi nyingi za kibinafsi ndani ya mchakato wa kazi ya mtiririko. Hata kama kuna makosa mengi mwanzoni, uboreshaji endelevu unaweza kupatikana kwa kusasisha maagizo.
Vinginevyo, ikihitajika, kazi zinaweza kugawanywa, kutenganisha kuandaa rasimu kutoka kwa kukagua, au kutekeleza ukaguzi wa hatua nyingi.
Ikiwa usanifishaji unaweza kupatikana kwa njia hii, basi maboresho yataendelea kwa kila kazi inayofanywa, na shughuli zitakuwa na ufanisi zaidi kwa muda.
Hii ni njia ya kufanya kazi inayoruhusu uboreshaji endelevu wa utaratibu wenyewe, sawa na uzalishaji wa kiwandani na usanifishaji wa mifumo ya TEHAMA.
Ili kutumia AI ya uzalishaji kwa ufanisi, mabadiliko ya mawazo yanahitajika: badala ya kujaribu kuboresha kazi ya marudio ya mtu mwenyewe, ni lazima kwa umakini kubadilisha kazi za mtu mwenyewe kuwa kazi ya mtiririko na kuziweka katika mfumo.