ఒక సాధనం (tool) మరియు ఒక సిస్టమ్ (system) మధ్య తేడాను మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచించారా?
పని చేస్తున్నప్పుడు మనం ఉపయోగించే వస్తువులు సాధనాలు. సిస్టమ్స్ కూడా అదేవిధంగా పనిని మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తాయి.
కొందరు, సిస్టమ్ అనేది కేవలం మరింత సంక్లిష్టమైన సాధనం అని భావించవచ్చు.
అయితే, మనం పనిని రెండు రకాలుగా వర్గీకరిస్తే— పునరావృత పని (iterative work) మరియు ఫ్లో-ఆధారిత పని (flow-based work)— ఒక సాధనం మరియు ఒక సిస్టమ్ మధ్య వ్యత్యాసం చాలా స్పష్టంగా మారుతుంది.
పునరావృతం మరియు ఫ్లో
పునరావృత పని అనేది, ప్రయత్నించి తప్పుల ద్వారా (trial and error) ఒక డెలివరబుల్‌ను (deliverable) క్రమంగా సృష్టించే ప్రక్రియ, ఇది మీరు ముందుకు సాగుతున్న కొద్దీ సౌకర్యవంతంగా అనుగుణంగా మారుతుంది.
పునరావృత పనికి, నిర్దిష్ట పనుల కోసం సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడానికి అనుమతించే ఒక టూల్‌కిట్ ఉపయోగపడుతుంది.
మరోవైపు, ఫ్లో-ఆధారిత పనిలో దశల వారీగా పురోగమించడం, చివరి దశలో డెలివరబుల్‌ను ఉత్పత్తి చేయడం జరుగుతుంది.
ఫ్లో-ఆధారిత పనికి, పనిని ఫ్లో వెంట నడిపించడానికి ఒక సిస్టమ్ ఉండటం ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
ఫ్లో-ఆధారిత పని రూపాంతరం మరియు క్రమబద్ధీకరణ
మానవులు చేసే చాలా పని పునరావృత పని (iterative work) లేదా క్రమబద్ధీకరించబడిన ఫ్లో-ఆధారిత ప్రక్రియలో ఒక భాగం.
పునరావృత పనిని ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చడం, ఆపై దానిని క్రమబద్ధీకరించడం వల్ల ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యత మెరుగుదలకు గణనీయంగా దోహదపడుతుంది.
పారిశ్రామిక విప్లవం మరియు IT విప్లవం
పారిశ్రామిక విప్లవం మరియు IT విప్లవం అనేవి, పునరావృత పనిని ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చడం మరియు తదుపరి దానిని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను గణనీయంగా పెంచిన ప్రధాన ఉదాహరణలు.
పారిశ్రామిక విప్లవానికి ముందు, ఉత్పత్తి అనేది పునరావృత పనిగా నిర్వహించబడేది, ఇక్కడ మానవులు నైపుణ్యంగా సాధనాలను ఉపయోగించి, ప్రతిసారీ ఏర్పాట్లను మరియు పద్ధతులను స్వేచ్ఛగా మార్చేవారు.
IT విప్లవానికి ముందు సమాచార ప్రక్రియ కూడా పునరావృత పని, ఇక్కడ మానవులు సాధనాలను ఉపయోగించి, ప్రామాణీకరించబడని పద్ధతిలో ముందుకు సాగేవారు.
ఈ ప్రక్రియలను, ఫ్యాక్టరీ ఉత్పత్తి లైన్లు మరియు వ్యాపార IT సిస్టమ్‌ల వలె, క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యత మెరుగుపరచబడ్డాయి.
అయితే, కేవలం క్రమబద్ధీకరణ మాత్రమే కాకుండా, ఆ పునరావృత పని యొక్క ఫ్లో-ఆధారిత రూపాంతరం అత్యంత కీలకమైనది. ఫ్లో-ఆధారిత రూపాంతరం సాధించబడింది కాబట్టే క్రమబద్ధీకరణ సాధ్యమైంది.
జనరేటివ్ AI విప్లవం
వ్యాపారంలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పుడు, AIని కేవలం ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడం వల్ల నిజమైన విలువ లభించదు.
ప్రధాన లక్ష్యం పునరావృత పనిని ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చడం, ఆపై ఆ ఫ్లో-ఆధారిత పనిని క్రమబద్ధీకరించడం.
జనరేటివ్ AI, అనుకూలమైన అనుసరణ సామర్థ్యంతో, పునరావృత పనులను నిర్వహించగలదు. అయితే, మానవులు చేసినా లేదా జనరేటివ్ AI చేసినా, పునరావృత పని యొక్క ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతకు పరిమితులు ఉంటాయి.
అందుకే ఫ్లో-ఆధారిత రూపాంతరం మరియు క్రమబద్ధీకరణను లక్ష్యంగా పెట్టుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
మానవ శ్రామికులతో కూడా ఫ్లో-ఆధారిత రూపాంతరం ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచగలిగితే, జనరేటివ్ AI ఆవిర్భావానికి ముందే అలాంటి ప్రయత్నాలు చేసి ఉండవచ్చు అని వాదించవచ్చు.
అయితే, మానవ శ్రామికులపై ఆధారపడిన ఫ్లో-ఆధారిత రూపాంతరం నిజానికి చాలా కష్టమైన సమస్య. మానవ శ్రామికులు పని కేటాయింపులు లేదా కంటెంట్‌లో మార్పులకు తక్షణమే అలవాటు పడలేరు.
మరోవైపు, శ్రామికుడు జనరేటివ్ AI అయినప్పుడు, ప్రయత్నించి తప్పుల ద్వారా కేటాయింపులు మరియు పని కంటెంట్‌ను పునర్నిర్మించడం సులభం.
మానవుల వలె కాకుండా, జనరేటివ్ AI మునుపటి దశలను మర్చిపోగలదు, కొత్త పద్ధతులను తక్షణమే చదివి అర్థం చేసుకోగలదు మరియు వాటి ఆధారంగా పని చేయగలదు.
అందువల్ల, వ్యాపారంలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించుకోవడానికి ప్రధాన విధానం పునరావృత పనిని ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చడం మరియు తదుపరి దానిని క్రమబద్ధీకరించడం.
జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి వ్యాపార సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం
జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి వ్యాపార సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం.
ఉదాహరణకు, కంపెనీ నిబంధనల గురించి ఉద్యోగుల ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించే పనిని పరిగణించండి.
జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం ద్వారా, కంపెనీ నిబంధనలను శోధించి, సమాధానాలను రూపొందించవచ్చు.
అయితే, జనరేటివ్ AI పాత నిబంధనలను సూచించే అవకాశం ఉంది లేదా నిబంధనలలో స్పష్టంగా పేర్కొనబడని సమాధానాలను తప్పుగా ఊహించి అందించే అవకాశం ఉంది.
అంతేకాకుండా, ప్రశ్నలు ఇమెయిల్, మెసెంజర్ టూల్స్, ఫోన్ కాల్స్ లేదా మౌఖిక సంభాషణ వంటి వివిధ రూపాల్లో వస్తాయి.
అందువల్ల, ప్రశ్నలను నిర్వహించే ఉద్యోగులు వాటిని మునుపటిలాగే స్వీకరించాలి.
తక్షణమే పరిష్కరించగల ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం ద్వారా మరియు నిబంధనల ధృవీకరణ అవసరమయ్యే వాటి కోసం, ప్రశ్న కంటెంట్‌ను జనరేటివ్ AIలోకి నమోదు చేసి ముసాయిదా సమాధానాలను రూపొందించడం ద్వారా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం సాధ్యమవుతుంది.
అదనంగా, తరచుగా అడిగే ప్రశ్నల కోసం, వాటిని కంపెనీ అంతర్గత హోమ్‌పేజీలో తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలుగా పోస్ట్ చేయడం అవసరం.
సాధారణ ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను నమోదు చేసి, వెబ్‌సైట్ ప్రచురణ కోసం బుల్లెటెడ్ డ్రాఫ్ట్‌లను సృష్టించడానికి కూడా జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించవచ్చు.
ఇంకా, నిబంధనల సవరణలు అవసరమైనప్పుడు, ప్రతిపాదనలను రూపొందించడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించవచ్చు.
ఇటువంటి అప్లికేషన్‌లు విచారణ నిర్వహణ పనులలో కొంత శాతాన్ని మరింత సమర్థవంతంగా చేయవచ్చు.
అయితే, ఇది కేవలం విచారణ నిర్వహణను పునరావృత పనిగా వదిలివేస్తుంది మరియు జనరేటివ్ AIని ఒక సాధనంగా ఉపయోగిస్తుంది.
తత్ఫలితంగా, సామర్థ్య లాభాలు చాలా పరిమితం.
ఫ్లో-ఆధారిత పని రూపాంతరం
ఉదాహరణగా ఇచ్చిన విచారణ నిర్వహణ పని యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి, ఈ పనిని ఒక ఫ్లోగా మార్చాలి.
దీని కోసం, విచారణలను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు బాధ్యతగల వ్యక్తి చేసే పనులను వివరించాలి మరియు క్రమబద్ధీకరించాలి.
- వివిధ ఛానెల్‌ల ద్వారా విచారణలను స్వీకరించండి.
- ముందుగా సమాధానం ఇచ్చిన విచారణతో సమానంగా ఉండి, సంబంధిత నిబంధనలలో ఎటువంటి మార్పులు లేకపోతే, అదే సమాధానం ఇవ్వండి.
- కొత్త విచారణల కోసం లేదా నిబంధనల మార్పులతో కూడిన విచారణల కోసం, నిబంధనలను ధృవీకరించండి మరియు ఒక సమాధానాన్ని రూపొందించండి.
- ముసాయిదా సమాధానం పాత నిబంధనలను సూచించలేదని లేదా నిబంధనలలో పేర్కొనబడని సమాచారాన్ని కలిగి లేదని తనిఖీ చేయండి.
- సమాధానం ఇచ్చే ముందు అనుమతి అవసరమా అని తనిఖీ చేయండి, అవసరమైతే అనుమతి పొందండి.
- విచారణను స్వీకరించిన ఛానెల్ ద్వారా ప్రతిస్పందించండి.
- విచారణ కంటెంట్, అనుమతి ఫలితం మరియు సమాధాన ఫలితాన్ని విచారణ చరిత్ర డేటాలో నమోదు చేయండి.
- విచారణ చరిత్ర డేటాను క్రమం తప్పకుండా తనిఖీ చేయండి మరియు తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను నవీకరించడానికి ముసాయిదాలను సృష్టించండి.
- అనుమతి పొందిన తర్వాత అంతర్గత కంపెనీ హోమ్‌పేజీని నవీకరించండి.
- నిబంధనలు నవీకరించబడినప్పుడు సూచించిన నిబంధనల డేటాను నవీకరించండి.
- ఏకకాలంలో, సంబంధిత సమాధానాలు మరియు నిబంధనల నవీకరణలు జరిగాయని గత విచారణ చరిత్ర డేటాలో నమోదు చేయండి.
- నిబంధనల మార్పుల కారణంగా తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు సమీక్ష అవసరమా అని నిర్ధారించండి మరియు అవసరమైతే నవీకరించండి.
పైన వివరించిన విధంగా, నిర్వహించిన పనుల వివరాలను స్పష్టంగా నిర్వచించడం ద్వారా, ఈ పనులను అనుసంధానించవచ్చు, తద్వారా అనువైన పునరావృత పనిని స్పష్టమైన ఫ్లో-ఆధారిత ప్రక్రియగా మార్చవచ్చు.
క్రమబద్ధీకరణకు ఉదాహరణ
ఈ వర్క్-ఫ్లోను సృష్టించడం ద్వారా, క్రమబద్ధీకరణకు మార్గం స్పష్టంగా మారుతుంది.
క్రమబద్ధీకరణ కోసం, ఉద్యోగుల సౌలభ్యాన్ని కొంత త్యాగం చేయడం ఆమోదయోగ్యమైతే, ఒక ఎంపిక విచారణ ఛానెల్‌లను ఏకీకృతం చేయడం.
దీనికి విరుద్ధంగా, ఉద్యోగుల సౌలభ్యానికి ప్రాధాన్యత ఇస్తే, సిస్టమ్ అన్ని ఛానెల్‌ల ద్వారా విచారణలను స్వీకరించే సామర్థ్యాన్ని కొనసాగించాలి.
ముఖ్యంగా, సిస్టమ్ నేరుగా విచారణలను స్వీకరించాలి. మౌఖిక విచారణల కోసం మాత్రమే బాధ్యతగల వ్యక్తి వాటిని సిస్టమ్‌లోకి నమోదు చేయాలి.
ఒక విచారణ స్వీకరించబడిన తర్వాత, IT సిస్టమ్ మరియు జనరేటివ్ AI, ఫ్లోను అనుసరించి, తదుపరి పనిలో వీలైనంత ఎక్కువ భాగాన్ని అమలు చేయాలి. ప్రారంభంలో, మానవ తనిఖీలు మరియు ఆమోదాలు సిస్టమ్ అంతటా విస్తరించి ఉండాలి, మరియు మానవ ఆపరేటర్లు దిద్దుబాట్లు చేయగలగాలి.
తరువాత, విచారణ నిర్వహణ కోసం సిస్టమ్ ఉపయోగించబడుతున్నప్పుడు, జనరేటివ్ AI తప్పు చేస్తే, జనరేటివ్ AIకి సూచనలను హెచ్చరికలు, తనిఖీ చేయవలసిన అంశాలు, తప్పుల ఉదాహరణలు మరియు పునరావృత్తాన్ని నిరోధించడానికి సరైన ఉదాహరణలతో నవీకరించాలి.
ఇది జనరేటివ్ AI లోపాలను తగ్గించడానికి అనుమతిస్తుంది. జనరేటివ్ AI కోసం సూచనలను నవీకరించే ఈ ప్రక్రియను పునరావృత పని కాకుండా ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చినట్లయితే మరింత సమర్థవంతంగా చేయవచ్చు.
ఈ విధంగా, ఫ్లో-ఆధారిత పనిని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, మానవ జోక్యం అవసరమైనట్లు కనిపించే పనులను కూడా జనరేటివ్ AI చుట్టూ కేంద్రీకృతమైన సిస్టమ్‌తో భర్తీ చేయవచ్చు.
సాధారణ అపార్థాలు
జనరేటివ్ AI యొక్క వ్యాపార అనువర్తనం ప్రస్తుతం అంత ప్రభావవంతంగా లేదు, లేదా ఇది ఇంకా ప్రారంభ దశలో ఉంది అనే అభిప్రాయాన్ని చాలా మంది కలిగి ఉన్నారు.
అయితే, ఈ వ్యక్తులలో గణనీయమైన సంఖ్యలో తరచుగా రెండు రకాల అపార్థాలకు లోనవుతారు.
మొదటి అపార్థం జనరేటివ్ AIని ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడంపై దృష్టి సారించడం వల్ల వస్తుంది.
ఇక్కడ చూపిన విధంగా, పునరావృత పనుల కోసం జనరేటివ్ AIని ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడం వ్యాపార సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచదు. దీనిని అనుభవించడం లేదా దీని గురించి వినడం ఈ అపార్థానికి దారితీస్తుంది.
రెండవ అపార్థం జనరేటివ్ AIని పునరావృత పనులను అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించడంపై దృష్టి సారించడం వల్ల ఉత్పన్నమవుతుంది.
నిజానికి, ప్రస్తుత జనరేటివ్ AIని పునరావృత పనులను నిర్వహించమని ప్రయత్నించడం సరిగా పనిచేయదు. పర్యవసానంగా, జనరేటివ్ AI మానవులు చేసే పనులను పూర్తిగా చేపట్టదు, మరియు ఈ విషయంపై మాత్రమే దృష్టి సారించడం అపార్థానికి దారితీస్తుంది.
చివరగా
ఇక్కడ చర్చించినట్లుగా, పునరావృత పనిని ఫ్లో-ఆధారిత పనిగా మార్చడం మరియు దానిని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, కేవలం సాధనాలతో కంటే ఎక్కువ సామర్థ్యం ఆశించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, పునరావృత పనిని పూర్తిగా నిర్వహించలేకపోయినా, ఫ్లో-ఆధారిత ప్రక్రియలోని అనేక వ్యక్తిగత పనులను ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI ద్వారా నిర్వహించవచ్చు. ప్రారంభంలో అనేక లోపాలు ఉన్నప్పటికీ, సూచనలను నవీకరించడం ద్వారా నిరంతర అభివృద్ధిని సాధించవచ్చు.
లేదా, అవసరమైన విధంగా పనులను విభజించవచ్చు, డ్రాఫ్టింగ్ నుండి తనిఖీని వేరు చేయవచ్చు లేదా బహుళ-దశల తనిఖీని అమలు చేయవచ్చు.
ఈ విధంగా క్రమబద్ధీకరణను సాధించగలిగితే, ప్రతి పనితో మెరుగుదలలు పురోగమిస్తాయి మరియు కాలక్రమేణా కార్యకలాపాలు మరింత సమర్థవంతంగా మారతాయి.
ఇది కర్మాగార ఉత్పత్తి మరియు IT సిస్టమ్ అమలు వలెనే, యంత్రాంగం యొక్క నిరంతర అభివృద్ధిని సులభతరం చేసే పని విధానం.
జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించుకోవడానికి, ఆలోచనలో మార్పు అవసరం: మీ స్వంత పునరావృత పనులను మెరుగుపరచడం కాకుండా, మీ పనిని వస్తుగతంగా ఫ్లో-ఆధారిత ప్రక్రియలుగా మార్చాలి మరియు వాటిని క్రమబద్ధీకరించాలి.