ఒక సాధనం (టూల్) మరియు ఒక వ్యవస్థ (సిస్టమ్) మధ్య వ్యత్యాసం గురించి మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచించారా?
సాధనాలు మనం పనులు చేయడానికి ఉపయోగిస్తాము. వ్యవస్థలు కూడా పనులను క్రమబద్ధీకరిస్తాయి.
కొంతమంది ఒక వ్యవస్థను కేవలం మరింత సంక్లిష్టమైన సాధనంగా ఊహించుకోవచ్చు.
అయితే, పనులను రెండు రకాలుగా వర్గీకరించినప్పుడు—పునరావృత పని మరియు ఫ్లో పని—సాధనాలు మరియు వ్యవస్థల మధ్య వ్యత్యాసం స్పష్టమవుతుంది.
పునరావృత మరియు ఫ్లో
పునరావృత పని అనేది సౌకర్యవంతమైన ప్రయత్నం మరియు లోపం ద్వారా క్రమంగా ఫలితాలను సృష్టించే ప్రక్రియ.
పునరావృత పనిలో, నిర్దిష్ట పనుల కోసం పరస్పరం మార్చుకోగలిగే టూల్‌కిట్ ఉపయోగపడుతుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, ఫ్లో పని అనేది క్రమంగా అభివృద్ధి చెందుతూ, చివరి దశలో ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేసే ప్రక్రియ.
ఫ్లో పనిలో, పని ప్రవాహాన్ని నిర్దేశించడానికి ఒక వ్యవస్థను కలిగి ఉండటం ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
ఫ్లో పని మార్పిడి మరియు క్రమబద్ధీకరణ
మానవులు చేసే అనేక పనులు పునరావృత పనులు లేదా క్రమబద్ధీకరించబడిన ఫ్లో పనిలో ఒక భాగం.
పునరావృత పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చి, ఆపై దాన్ని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను గణనీయంగా పెంచవచ్చు.
పారిశ్రామిక విప్లవం మరియు IT విప్లవం
పారిశ్రామిక విప్లవం మరియు IT విప్లవం పునరావృత పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చడం మరియు ఆపై దానిని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను నాటకీయంగా ఎలా మెరుగుపరిచాయో చెప్పడానికి ప్రధాన ఉదాహరణలు.
పారిశ్రామిక విప్లవానికి ముందు, తయారీ పునరావృత పనిగా నిర్వహించబడింది, మానవులు నైపుణ్యంగా సాధనాలను ఉపయోగించి ప్రతిసారీ అమరికలు మరియు విధానాలను స్వేచ్ఛగా మార్చేవారు.
అదేవిధంగా, IT విప్లవానికి ముందు, సమాచార ప్రాసెసింగ్ అనేది మానవులు సాధనాలను అసంపూర్తిగా, పునరావృత పద్ధతిలో ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంది.
ఫ్యాక్టరీ ఉత్పత్తి మార్గాలు లేదా వ్యాపార IT వ్యవస్థల వలె ఈ ప్రక్రియలను క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యత గణనీయంగా పెరిగాయి.
అయితే, క్రమబద్ధీకరణ మాత్రమే కాకుండా, పునరావృత పనుల యొక్క ఫ్లో పని మార్పిడి కూడా చాలా కీలకమైనది. మొదట ఫ్లో పనిగా మార్చగల సామర్థ్యం క్రమబద్ధీకరణను సాధ్యం చేసింది.
జనరేటివ్ AI విప్లవం
వ్యాపార కార్యకలాపాలలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించడం ద్వారా ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పుడు, AIని కేవలం ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడం దాని నిజమైన విలువను అన్‌లాక్ చేయదు.
ప్రధాన లక్ష్యం పునరావృత పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చడం, ఆపై ఆ ఫ్లో పనిని క్రమబద్ధీకరించడం.
జనరేటివ్ AI దాని అనుకూలత కారణంగా పునరావృత పనిని నిర్వహించగలదు. అయితే, మానవులు లేదా జనరేటివ్ AI చేసినా, పునరావృత పని యొక్క ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతకు పరిమితులు ఉన్నాయి.
అందువల్ల, ఫ్లో పని మార్పిడి మరియు క్రమబద్ధీకరణ లక్ష్యంగా పెట్టుకోవడం చాలా కీలకమైనది.
మానవ కార్మికులకు ఫ్లో పని మార్పిడి ఉత్పాదకత మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచగలిగితే, జనరేటివ్ AI రాకకు ముందే అటువంటి కార్యక్రమాలు చేపట్టి ఉండవచ్చు అని వాదించవచ్చు.
అయితే, మానవ కార్మికులపై ఆధారపడి ఫ్లో పని మార్పిడి వాస్తవానికి చాలా కష్టమైన సమస్య. మానవ కార్మికులు పని కేటాయింపులు లేదా కంటెంట్‌లో మార్పులకు తక్షణమే అనుగుణంగా మారలేరు.
దీనికి విరుద్ధంగా, కార్మికుడు జనరేటివ్ AI అయినప్పుడు, పాత్రలు మరియు పని కంటెంట్‌ను పునరావృత పద్ధతిలో పునఃరూపకల్పన చేయడం సులభం.
మానవుల వలె కాకుండా, జనరేటివ్ AI మునుపటి దశలను మరచిపోగలదు, కొత్త విధానాలను తక్షణమే చదివి అర్థం చేసుకోగలదు మరియు వాటి ఆధారంగా పనులను చేయగలదు.
ఈ కారణంగా, వ్యాపారంలో జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించుకోవడానికి ప్రధాన విధానం పునరావృత పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చడం మరియు దాని తదుపరి క్రమబద్ధీకరణ అవుతుంది.
జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించి వ్యాపార సామర్థ్యం
జనరేటివ్ AI ద్వారా సాధించిన వ్యాపార సామర్థ్యానికి ఒక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం.
ఉదాహరణకు, అంతర్గత కంపెనీ నియమాల గురించి ఉద్యోగుల ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించే పనిని పరిగణించండి.
అంతర్గత నియమాలను శోధించడానికి మరియు సమాధానాలను రూపొందించడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించవచ్చు.
అయితే, జనరేటివ్ AI పాత నియమాలను సూచించవచ్చు లేదా నియమాలలో లేని ఊహాత్మక సమాచారం ఆధారంగా తప్పుగా ప్రతిస్పందనలను రూపొందించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, ఇమెయిల్, మెసెంజర్ టూల్స్, ఫోన్ లేదా వ్యక్తిగతంగా వంటి వివిధ మార్గాల ద్వారా ప్రశ్నలు రావచ్చు.
అందువల్ల, ప్రశ్నలను నిర్వహించే ఉద్యోగి వాటిని మునుపటిలాగే స్వీకరించాలి.
ఉద్యోగులు సాధ్యమైనప్పుడు అక్కడికక్కడే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం ద్వారా, మరియు నియమ ధృవీకరణ అవసరమైన వాటి కోసం, జనరేటివ్ AIకి ప్రశ్న కంటెంట్‌ను ఇన్‌పుట్ చేసి, ముసాయిదా సమాధానాలను రూపొందించడం ద్వారా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చని భావించవచ్చు.
అదనంగా, తరచుగా అడిగే ప్రశ్నల కోసం, వాటిని కంపెనీ అంతర్గత వెబ్‌సైట్‌లో తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలుగా పోస్ట్ చేయడం అవసరం.
జనరేటివ్ AIని ప్రతినిధి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను ఇన్‌పుట్ చేయడానికి మరియు వెబ్‌సైట్ ప్రచురణ కోసం బుల్లెట్ పాయింట్ల ముసాయిదాలను రూపొందించడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
ఇంకా, నియమ సవరణలు అవసరమైనప్పుడు ముసాయిదా పదాలను సమీక్షించడానికి జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించవచ్చు.
ఇటువంటి ఉపయోగాలు ప్రశ్నల నిర్వహణ పనులలో కొంత శాతాన్ని క్రమబద్ధీకరించవచ్చు.
అయినప్పటికీ, ఇది కేవలం ప్రశ్నల నిర్వహణను పునరావృత పనిగా పరిగణిస్తుంది మరియు జనరేటివ్ AIని ఒక సాధనంగా మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది.
తత్ఫలితంగా, ఈ విధానం నుండి వచ్చే సామర్థ్య ప్రయోజనాలు చాలా పరిమితం.
ఫ్లో పని మార్పిడి
ఉదాహరణగా పేర్కొన్న ప్రశ్న ప్రతిస్పందన పని యొక్క సామర్థ్యాన్ని గరిష్టంగా పెంచడానికి, ఈ పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చాలి.
దీనికి ప్రశ్నలను నిర్వహించేటప్పుడు బాధ్యత వహించే వ్యక్తి తీసుకున్న చర్యలను వివరంగా తెలియజేసి, డాక్యుమెంట్ చేయడం అవసరం:
- వివిధ మార్గాల ద్వారా ప్రశ్నలను స్వీకరించండి.
- ముందుగా సమాధానం ఇచ్చిన ప్రశ్నతో ఇది ఒకే విధంగా ఉండి, సంబంధిత నియమాలలో మార్పులు లేకపోతే, గతంలో ఇచ్చిన సమాధానాన్నే అందించండి.
- కొత్త ప్రశ్న కోసం, లేదా నియమ మార్పును కలిగి ఉన్న ప్రశ్న కోసం, నియమాలను సమీక్షించి, ముసాయిదా ప్రతిస్పందనను సిద్ధం చేయండి.
- ముసాయిదా ప్రతిస్పందన పాత నియమాలను సూచిస్తుందా లేదా నియమాలలో పేర్కొనబడని సమాచారాన్ని కలిగి ఉందా అని తనిఖీ చేయండి.
- ప్రతిస్పందించే ముందు ఆమోదం అవసరమా అని తనిఖీ చేయండి, అవసరమైతే ఆమోదం పొందండి.
- ప్రశ్న అందిన మార్గం ద్వారా ప్రతిస్పందించండి.
- ప్రశ్న కంటెంట్, ఆమోదం ఫలితం మరియు ప్రతిస్పందన ఫలితాన్ని ప్రశ్న చరిత్ర డేటాలో నమోదు చేయండి.
- తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల కోసం ప్రతిపాదిత నవీకరణలను సృష్టించడానికి ప్రశ్న చరిత్ర డేటాను క్రమానుగతంగా తనిఖీ చేయండి.
- ఆమోదం పొందిన తర్వాత అంతర్గత కంపెనీ వెబ్‌సైట్‌ను నవీకరించండి.
- నియమాలు నవీకరించబడినప్పుడు, సూచించబడిన నియమ డేటాను నవీకరించండి.
- అదే సమయంలో, గత ప్రశ్న చరిత్ర డేటాలో సంబంధిత ప్రతిస్పందనలు మరియు నియమ నవీకరణలు జరిగాయని రికార్డు చేయండి.
- నియమ మార్పుల కారణంగా తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు సవరణ అవసరమా అని ధృవీకరించండి, అవసరమైతే నవీకరించండి.
ఈ పనుల వివరాలను స్పష్టం చేయడం ద్వారా మరియు వాటిని అనుసంధానించడం ద్వారా, సౌకర్యవంతమైన పునరావృత పనిని స్పష్టమైన ఫ్లో పనిగా మార్చవచ్చు.
క్రమబద్ధీకరణకు ఉదాహరణ
పనులను ఫ్లో పనిగా మార్చడం ద్వారా, క్రమబద్ధీకరణకు మార్గం స్పష్టమవుతుంది.
క్రమబద్ధీకరించేటప్పుడు, ఉద్యోగుల సౌలభ్యంలో కొంత త్యాగం ఆమోదయోగ్యమైతే, ఒక ఎంపిక ఏమిటంటే ప్రశ్నల ఛానెల్‌లను ఏకీకృతం చేయడం.
దీనికి విరుద్ధంగా, ఉద్యోగుల సౌలభ్యం అత్యంత ప్రాధాన్యత అయితే, అన్ని ప్రశ్నల ఛానెల్‌లు తెరిచి ఉండాలి.
నిజానికి, సిస్టమ్ నేరుగా ప్రశ్నలను స్వీకరించాలి. మౌఖిక ప్రశ్నల విషయంలో మాత్రమే మానవుడు వివరాలను సిస్టమ్‌లోకి నమోదు చేస్తాడు.
ఒక ప్రశ్న అందిన తర్వాత, IT సిస్టమ్ మరియు జనరేటివ్ AI వీలైనంత వరకు తదుపరి పనులను ఫ్లో ప్రకారం నిర్వహిస్తాయి. ప్రారంభంలో, మానవ తనిఖీలు మరియు ఆమోదాలు సిస్టమ్ అంతటా విడదీయకుండా ఉండాలి, మరియు మానవ ఆపరేటర్లు దిద్దుబాట్లు చేయగలగాలి.
అప్పుడు, ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి సిస్టమ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, జనరేటివ్ AI పొరపాటు చేస్తే, ఆ పొరపాటు మళ్లీ జరగకుండా నిరోధించడానికి AI కోసం సూచనలను హెచ్చరిక పాయింట్లు, తనిఖీ చేయాల్సిన అంశాలు, లోపాల ఉదాహరణలు మరియు సరైన ఉదాహరణలతో నవీకరించాలి.
ఈ ప్రక్రియ జనరేటివ్ AI యొక్క లోపాలను తగ్గించగలదు. ఈ AI సూచనలను నవీకరించడం కూడా పునరావృత పని నుండి ఫ్లో పనికి మార్చడం ద్వారా మరింత సమర్థవంతంగా చేయవచ్చు.
ఈ విధంగా, ఫ్లో-మార్చబడిన పనులను క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, ప్రారంభంలో మానవ జోక్యం అవసరం అనిపించే కార్యకలాపాలను కూడా జనరేటివ్ AI-కేంద్రీకృత వ్యవస్థ ద్వారా భర్తీ చేయవచ్చు.
సాధారణ అపోహలు
జనరేటివ్ AI యొక్క వ్యాపార అనువర్తనం ప్రస్తుతం తక్కువ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది లేదా ఇది తొందరపాటు అని చాలా మంది నమ్ముతారు.
అయితే, ఈ వ్యక్తులలో చాలా మందికి తరచుగా రెండు రకాల అపోహలు ఉంటాయి.
మొదటి అపోహ జనరేటివ్ AIని కేవలం ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడంపై దృష్టి పెట్టడం నుండి వస్తుంది.
ఇక్కడ చూపిన విధంగా, పునరావృత పని కోసం జనరేటివ్ AIని ఒక సాధనంగా ఉపయోగించడం వ్యాపార సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచదు. అటువంటి పరిమిత ఫలితాలను అనుభవించడం లేదా గమనించడం ద్వారా ఈ అపోహ తలెత్తుతుంది.
రెండవ అపోహ జనరేటివ్ AIని పునరావృత పనిని నిర్వహించమని కోరడంపై దృష్టి పెట్టడం నుండి వస్తుంది.
నిజానికి, ప్రస్తుత జనరేటివ్ AIని పునరావృత పనిని నిర్వహించమని ప్రయత్నించడం తరచుగా విజయవంతం కాదు. తత్ఫలితంగా, ప్రజలు కేవలం ఈ పరిశీలన ఆధారంగా జనరేటివ్ AI మానవులు చేసే పనులను తీసుకోలేదని తప్పుగా నిర్ధారిస్తారు.
ముగింపు
చర్చించినట్లుగా, పునరావృత పనిని ఫ్లో పనిగా మార్చడం మరియు దానిని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా, కేవలం సాధనాలతో పోలిస్తే ఎక్కువ సామర్థ్యం ఆశించవచ్చు.
అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AI పునరావృత పనిని చేయలేకపోయినా, అది ఫ్లో పని ప్రక్రియలో అనేక వ్యక్తిగత పనులను నిర్వహించగలదు. ప్రారంభంలో చాలా లోపాలు ఉన్నప్పటికీ, సూచనలను నవీకరించడం ద్వారా నిరంతర అభివృద్ధిని సాధించవచ్చు.
లేదా, అవసరమైతే, పనులను విభజించవచ్చు, డ్రాఫ్టింగ్ నుండి తనిఖీని వేరు చేయవచ్చు లేదా బహుళ-దశల తనిఖీలను అమలు చేయవచ్చు.
ఈ విధంగా క్రమబద్ధీకరణను సాధించగలిగితే, ప్రతి పనితో మెరుగుదలలు కొనసాగుతాయి మరియు కాలక్రమేణా కార్యకలాపాలు మరింత సమర్థవంతంగా మారతాయి.
ఇది కర్మాగార ఉత్పత్తి మరియు IT క్రమబద్ధీకరణ వలె, విధానం యొక్క నిరంతర అభివృద్ధిని అనుమతించే పని పద్ధతి.
జనరేటివ్ AIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి, ఆలోచనా విధానంలో మార్పు అవసరం: ఒకరి స్వంత పునరావృత పనిని మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నించే బదులు, ఒకరి పనులను లక్ష్యపూర్వకంగా ఫ్లో పనిగా మార్చి, వాటిని క్రమబద్ధీకరించాలి.