𝟱 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗪𝗵𝗲𝗻 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗺𝗯𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
Ambient AI ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ പല കമ്പനികളും പരാജയപ്പെടുന്നു. പ്രവചിക്കാവുന്ന തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നതിലൂടെ അവർക്ക് പണവും സമയവും നഷ്ടപ്പെടുന്നു. മികച്ച ആസൂത്രണത്തിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ഈ തെറ്റുകൾ ഒഴിവാക്കാം.
- ഒരേസമയം അമിതമായി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ആളുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഉടൻ തന്നെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഇത് സിസ്റ്റങ്ങൾ തകരാറിലാകാനും ഉയർന്ന ചിലവുകൾക്കും കാരണമാകുന്നു.
- ഒരു ചെറിയ, വ്യക്തമായ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക.
- പ്രധാനപ്പെട്ടതും എന്നാൽ നിർണ്ണായകമല്ലാത്തതുമായ ഒരു പ്രക്രിയ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
- ഇന്റഗ്രേഷനുകൾ 2 അല്ലെങ്കിൽ 3 സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുക.
- 60 മുതൽ 90 ദിവസം വരെയുള്ള ഒരു പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റ് ലക്ഷ്യമിടുക.
- ഡാറ്റയുടെ സജ്ജത അവഗണിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ തയ്യാറാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതിയേക്കാം. എന്നാൽ പലപ്പോഴും അത് ക്രമരഹിതമോ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതോ ആയിരിക്കും.
- ആദ്യം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ (data sources) പരിശോധിക്കുക.
- ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും പൂർണ്ണതയും പരിശോധിക്കുക.
- 6 മുതൽ 12 മാസം വരെയുള്ള ഹിസ്റ്റോറിക്കൽ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- പ്രോജക്റ്റ് സമയത്തിന്റെ 20% മുതൽ 30% വരെ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗിനായി മാറ്റിവെക്കുക.
- മനുഷ്യ ഘടകത്തെ അവഗണിക്കുന്നത് ഒരു സിസ്റ്റം കൃത്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ പോലും ആളുകൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ അത് പരാജയപ്പെടും.
- ഡിസൈൻ, ടെസ്റ്റിംഗ് ഘട്ടങ്ങളിൽ തൊഴിലാളികളെ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
- AI ആളുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് പകരം എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു എന്ന് കാണിച്ചുകൊടുക്കുക.
- എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും വ്യക്തമായ പരിശീലനം നൽകുക.
- ജീവനക്കാർക്ക് ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകാനുള്ള മാർഗങ്ങൾ ഒരുക്കുക.
- തെറ്റായ പങ്കാളികളെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് കുറഞ്ഞ ചിലവാകുന്നു എന്നതുകൊണ്ടോ നല്ലൊരു ഡെമോ കാണിക്കുന്നു എന്നതുകൊണ്ടോ മാത്രം ഒരു വെണ്ടറെ തിരഞ്ഞെടുക്കരുത്.
- നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക വ്യവസായ മേഖലയിൽ നിന്നുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ ചോദിച്ചറിയുക.
- അവർ നിങ്ങളുടെ ആഭ്യന്തര കഴിവുകൾ (internal skills) വളർത്താൻ സഹായിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.
- അവരുടെ നിലവിലെ ക്ലയന്റുകളോട് സംസാരിക്കുക.
- സാങ്കേതിക ആശയങ്ങൾ ബിസിനസ്സ് നേതാക്കൾക്ക് ലളിതമായി വിശദീകരിക്കാൻ അവർക്ക് കഴിയുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
- വിന്യാസം (Deployment) എന്നത് അവസാനമാണെന്ന് കരുതുന്നത് വിന്യാസം എന്നത് വെറുമൊരു തുടക്കം മാത്രമാണ്. കൃത്യമായ മേൽനോട്ടമില്ലെങ്കിൽ കാലക്രമേണ സിസ്റ്റങ്ങൾ പരാജയപ്പെടും.
- പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കാൻ ഡാഷ്ബോർഡുകൾ നിർമ്മിക്കുക.
- പിശകുകൾക്കായി അലേർട്ടുകൾ സജ്ജമാക്കുക.
- മോഡലുകൾ കൃത്യസമയത്ത് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു ഷെഡ്യൂൾ തയ്യാറാക്കുക.
- സിസ്റ്റം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനായി ഒരു പ്രത്യേക വ്യക്തിയെ ചുമതലപ്പെടുത്തുക.
നിങ്ങളുടെ AI നിക്ഷേപങ്ങളിൽ നിന്ന് വേഗത്തിൽ ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് ഈ കെണികൾ ഒഴിവാക്കുക.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi