𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗜𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗔𝗺𝗯𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
ಅಂಬಿಯೆಂಟ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ 'if-then' ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ನೀವು ಒಂದು ಗುರಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದರೆ, ಆ ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಏಜೆಂಟ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮ್ಯಾನುಯಲ್ ಕೆಲಸದಿಂದ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಆಟೊಮೇಷನ್ಗೆ (intelligent automation) ಬದಲಾಗಲು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
- ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೇಕಾಗುವ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು (workflows) ಗಮನಿಸಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ:
- ಪದೇ ಪದೇ ನಡೆಯುವವು.
- ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವವು.
- ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವು.
ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಸಪೋರ್ಟ್ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು (triaging), ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ರೌಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.
ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸದಸ್ಯರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅವರು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಸಹಾಯ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ಏಜೆಂಟ್ ಅನುಸರಿಸಲು ಒಂದು ಲಾಜಿಕ್ ಫ್ಲೋವನ್ನು (logic flow) ರಚಿಸಿ. ಮನುಷ್ಯರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕಾದ "ಗ್ರೆ (gray) ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು" ಯಾವಾಗಲೂ ಗುರುತಿಸಿ.
ನಿಮ್ಮ ಟೆಕ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ
- API ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು: ಸೆಟಪ್ ಮಾಡಲು ವೇಗವಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ನಮ್ಯತೆ (flexibility) ಇವೆ.
- ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು: ಹೆಚ್ಚು ನಮ್ಯತೆ ಹೊಂದಿವೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು: ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿವೆ ಆದರೆ ದುಬಾರಿ.
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೋರ್ ಲಾಜಿಕ್ (core logic) ಗಾಗಿ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಕನೆಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ. ಮೊದಲು ಸರಳವಾದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಅಬ್ಸರ್ವೇಶನ್ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ (observation mode) ಚಲಾಯಿಸಿ. ಏಜೆಂಟ್ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದೆ ಕೇವಲ ಸೂಚಿಸಲು ಬಿಡಿ. ಇದು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದಂತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಯಶಸ್ಸು ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ:
- ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಖರತೆ.
- ನಿಯೋಜನೆಯ ವೇಗ.
- ಮ್ಯಾನುಯಲ್ ರೀ-ರೂಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ.
ಏಜೆಂಟ್ ಕಾನ್ಫಿಡೆನ್ಸ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ನಿರ್ಮಿಸಿ. ನಿಖರತೆ ಕಡಿಮೆಯಾದರೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
- ನಿಧಾನವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿ ಏಜೆಂಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ一旦, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಟಿಕೆಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅದಕ್ಕೆ ಕಲಿಸಿ. ರಿಯಾಕ್ಟಿವ್ (reactive) ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರೊಆಕ್ಟಿವ್ (proactive) ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ. ಮನುಷ್ಯ ಟಿಕೆಟ್ ತೆರೆಯುವ ಮೊದಲೇ ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲಗತ್ತಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಕಲಿಯಬಹುದು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಟೊಮೇಷನ್ನಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi