ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് അപ്പുറം സംരംഭങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു
യഥാർത്ഥ മാറ്റം സംഭവിക്കുന്നത് ചാറ്റ് വിൻഡോകളിലല്ല. നിങ്ങൾ ദിവസവും ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകൾക്കുള്ളിലാണ് അത് സംഭവിക്കുന്നത്.
ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഒരു തുടക്കം മാത്രമായിരുന്നു. അവ സാങ്കേതികവിദ്യയെ പരിചിതമാക്കാൻ സഹായിച്ചു. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ മാറ്റം അതിനേക്കാൾ ആഴത്തിലുള്ളതാണ്. AI ഇപ്പോൾ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും (workflows), സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കും, തീരുമാനങ്ങളിലേക്കും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഇത് നിങ്ങളുടെ സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെയും ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെയും ഒരു നിശബ്ദ ഭാഗമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
സംരംഭങ്ങൾ ഇന്ന് AI ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:
എംബഡഡ് സോഫ്റ്റ്വെയർ (Embedded Software)
ഡാറ്റ മറ്റൊരു ചാറ്റ് വിൻഡോയിലേക്ക് കോപ്പി ചെയ്ത് പേസ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കമ്പനികൾ ഇനി ജീവനക്കാരോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നില്ല. അവർ നേരിട്ട് CRM-കളിലും സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളിലും (spreadsheets) ഡാഷ്ബോർഡുകളിലും AI ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു.
- ഒരു സെയിൽസ് മാനേജർ ഒരു ഡീൽ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ, തുടർനടപടികൾക്കായി (follow-up) ഒരു ഇമെയിൽ നിർദ്ദേശം ലഭിക്കുന്നു.
- ഒരു സപ്പോർട്ട് ഏജന്റ് ഒരു ടിക്കറ്റ് വായിക്കുമ്പോൾ തന്നെ ശരിയായ പരിഹാരം കാണുന്നു.
- ഒരു ഫിനാൻസ് അനലിസ്റ്റിന് എക്സലിൽ (Excel) ഓട്ടോമേറ്റഡ് സംഗ്രഹങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു.
AI എന്നത് ഒരു ലക്ഷ്യസ്ഥാനമല്ല. അത് യാത്രയുടെ ഒരു ഭാഗമാണ്.
ഡാറ്റയെ അറിവായി മാറ്റുന്നു
മിക്ക കമ്പനികൾക്കും വൻതോതിലുള്ള അൺസ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ (unstructured data) ഉണ്ട്. ഇതിൽ ഇമെയിലുകൾ, കരാറുകൾ, മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. AI ഈ ഡാറ്റയെ ഉത്തരങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്നു.
ഫോൾഡറുകൾക്കിടയിൽ തിരയുന്നതിന് പകരം നിങ്ങൾക്ക് ചോദിക്കാം:
- കഴിഞ്ഞ വർഷം ഈ ക്ലയന്റിനോട് നമ്മൾ എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്തത്?
- ഈ കരാറിലെ അപകടസാധ്യതകൾ (risks) സംഗ്രഹിക്കുക.
- നമ്മൾ മുൻപ് ഈ പ്രശ്നം എങ്ങനെയാണ് പരിഹരിച്ചത്?
ലിങ്കുകളുടെ ഒരു പട്ടികയ്ക്ക് പകരം AI നിങ്ങൾക്ക് നേരിട്ടുള്ള ഉത്തരം നൽകുന്നു.
വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു
AI ഒറ്റപ്പെട്ട ജോലികളിൽ നിന്ന് മുഴുവൻ പ്രക്രിയകളിലേക്കും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് വിവിധ ടൂളുകളെ തമ്മിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- ഫിനാൻസ്: AI ഇൻവോയ്സുകളെ പർച്ചേസ് ഓർഡറുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു.
- മാർക്കറ്റിംഗ്: ഒരു ബ്രീഫ് ഉപയോഗിച്ച് AI പരസ്യ വാചകങ്ങളും (ad copy) ഇമെയിൽ സീക്വൻസുകളും തയ്യാറാക്കുന്നു.
- HR: മനുഷ്യർ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തന്നെ AI റെസ്യൂമെകൾ സ്ക്രീൻ ചെയ്യുകയും റാങ്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
- IT: AI സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റുകൾ തരംതിരിക്കുകയും ലളിതമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ കൈമാറുന്ന ആവർത്തന ജോലികൾ ഈ സംവിധാനം ഒഴിവാക്കുന്നു.
സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡെവലപ്മെന്റ്
ഡെവലപ്പർമാർ കോഡ് എഴുതാൻ മാത്രമല്ല AI ഉപയോഗിക്കുന്നത്. അവർ ഇത് താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു:
- യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ (unit tests) നിർമ്മിക്കാൻ.
- പഴയ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ തയ്യാറാക്കാൻ.
- പഴയ കോഡുകളെ പുതിയ ഫ്രെയിംവർക്കുകളിലേക്ക് മാറ്റാൻ.
- പുൾ റിക്വസ്റ്റുകളിൽ (pull requests) സുരക്ഷാ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ.
ആർക്കും പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയാത്ത പഴയ (legacy) സിസ്റ്റങ്ങളോട് സംസാരിക്കാൻ ഇത് എൻജിനീയർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.
വലിയ തോതിലുള്ള പേഴ്സണലൈസേഷൻ (Personalization at Scale)
പേഴ്സണലൈസേഷൻ മുമ്പ് ചെറിയ ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് മാത്രമുള്ളതായിരുന്നു. എന്നാൽ ഇപ്പോൾ കമ്പനികൾ ഓരോ വ്യക്തിക്കും അനുയോജ്യമായ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു ബാങ്കിന് ഓരോ ഉപഭോക്താവിനും വേണ്ടി പ്രത്യേക സാമ്പത്തിക സംഗ്രഹം (financial summary) തയ്യാറാക്കാൻ കഴിയും. ഒരു റീട്ടെയിലർക്ക് ഒരു പ്രത്യേക ഷോപ്പർക്ക് ഇഷ്ടപ്പെട്ട കാര്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ എഴുതാൻ കഴിയും.
റിസ്കും കംപ്ലയൻസും (Risk and Compliance)
പുതിയ നിയമങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കാനും ആഭ്യന്തര നയങ്ങളിലെ പോരായ്മകൾ കണ്ടെത്താനും AI കംപ്ലയൻസ് ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. സൈബർ സുരക്ഷയിൽ, സാങ്കേതിക ഭീഷണികളെ ബിസിനസ് റിസ്കുകളായി ഇത് പരിഭാഷപ്പെടുത്തുന്നു. വേഗതയാണ് ഇവിടെ ലക്ഷ്യം.
ഇത് നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് അർത്ഥമാക്കുന്നു
ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു ഫീച്ചറിൽ നിന്ന് ഒരു അടിസ്ഥാന ഘടകമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഏറ്റവും വിജയകരമായ AI അദൃശ്യമായിരിക്കും. നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുകയാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നില്ല. പകരം, നിങ്ങളുടെ ജോലി കുറഞ്ഞ തടസ്സങ്ങളോടെ വേഗത്തിൽ ചെയ്യുന്നു എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് തോന്നും.
Source: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2