എല്ലാവരും AI ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുന്നു. എന്നാൽ അത് അളക്കുന്നവർ വളരെ കുറവാണ്.

AI ഉൽപ്പാദനക്ഷമത എന്നത് ഇപ്പോൾ ചർച്ചാവിഷയമാണ്. ടീമുകൾ ChatGPT-യും Claude-ഉം ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടുതൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയ്ക്ക് കാരണമാകുമെന്ന് അവർ കരുതുന്നു. ഇത് ഒരു തെറ്റാണ്.

മിക്ക കമ്പനികളും ഉപയോഗം (adoption) അളക്കുന്നു. അവർ ഉപയോക്താക്കളുടെ എണ്ണം പരിശോധിക്കുന്നു. അവർ പ്രോംപ്റ്റുകളുടെ എണ്ണം പരിശോധിക്കുന്നു. അവർ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്ഷനുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു.

ഈ കണക്കുകൾ പ്രവർത്തനങ്ങളെ കാണിക്കുന്നു. അവ മൂല്യം (value) കാണിക്കുന്നില്ല.

ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:

  • പ്രോജക്റ്റുകൾ വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയായോ?
  • പ്രതികരണ സമയം (response times) മെച്ചപ്പെട്ടോ?
  • ചിലവ് കുറഞ്ഞോ?
  • വരുമാനം വർദ്ധിച്ചോ?

ഈ കണക്കുകളാണ് മൂല്യം തെളിയിക്കുന്നത്.

AI നിങ്ങളെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ളവരാണെന്ന് തോന്നിപ്പിക്കും. ഒരു റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കാൻ രണ്ട് മണിക്കൂറിന് പകരം ഇരുപത് മിനിറ്റ് മതിയാകും. ഇതൊരു വിജയമാണ്.

എന്നാൽ പുതിയ ജോലികൾക്കായി നിങ്ങൾ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നുമുണ്ട്:

  • ടൂളുകൾ പഠിക്കാൻ.
  • പ്രോംപ്റ്റുകൾ നിയന്ത്രിക്കാൻ.
  • തെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കാൻ.
  • ആപ്പുകൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കാൻ.

രണ്ട് വശങ്ങളും അളക്കുക. നിങ്ങൾ ചിലവുകളെ അവഗണിച്ചാൽ, യഥാർത്ഥ്യം നിങ്ങൾക്ക് നഷ്ടമാകും.

AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു മത്സര നേട്ടമല്ല. എല്ലാവർക്കും ഈ ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്. ഫലങ്ങൾ (outcomes) അളക്കുന്നതിലൂടെയാണ് വിജയം ഉണ്ടാകുന്നത്.

ഇവിടെ നിന്ന് തുടങ്ങുക:

  • ഒരു പ്രക്രിയ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
  • ഒരു വ്യക്തമായ ലക്ഷ്യം നിശ്ചയിക്കുക.
  • ഒരു മെട്രിക് പിന്തുടരുക.

പഴയതും പുതിയതും തമ്മിൽ താരതമ്യം ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് തെളിവുകൾ ആവശ്യമാണ്.

കൂടുതൽ AI ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് നിർത്തുക. കൂടുതൽ മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കാൻ തുടങ്ങുക.

ആദ്യഘട്ടം AI എന്ത് ചെയ്യുന്നു എന്നതിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചത്. അടുത്ത ഘട്ടം AI-യുടെ മൂല്യത്തിലാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.

വിജയികൾ ഫലങ്ങൾ അളക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ സമയത്തിലും കുറഞ്ഞ ചിലവിലും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതാണ് ഉൽപ്പാദനക്ഷമത.

Source: https://dev.to/sakhawatalivortenza/everyone-is-talking-about-ai-productivity-few-are-measuring-it-48ad Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi