𝟱 𝗔𝗜 𝗔𝗣/𝗔𝗥 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗠𝗲𝗶ਂ 𝟱 𝗚𝗮𝗺𝗯𝗵𝗲𝗲𝗿 𝗚𝗮𝗹𝘁𝗶ਆਂ
40% AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪੰਜ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
- ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ (Bad Data) AI ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਾੜੇ ਆਰਕਾਈਵ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ (Audit) ਕਰੋ।
- ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ।
- ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।
- ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ 20% ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ (data prep) 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰੋ।
- ਮਾੜੀ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (Poor Integration) AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ERP ਅਤੇ payment rails ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਹਰ ਉਸ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਆਪਣੀਆਂ APIs ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
- ਆਪਣੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਟੀਮ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
- ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ (Ignoring People) AI ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਸਟਾਫ ਨਵੇਂ ਟੂਲਜ਼ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰੇਗਾ।
- ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਬਾਰੇ ਜਲਦੀ ਦੱਸੋ।
- ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ (job roles) ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ।
- ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦਿਓ।
- ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ (Compliance Gaps) ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੇ ਨਿਯਮ ਸਖ਼ਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ KYC ਅਤੇ AML ਲਈ audit trails ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਆਡਿਟ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ ਕਿ AI ਨੇ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਲਿਆ।
- ਡਿਊਟੀ ਦਾ ਵੱਖਕਰਨ (duty segregation) ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ।
- ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ (Vague Goals) "ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਓ" ਵਰਗੇ ਟੀਚੇ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਤੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਨਵੌਇਸ (invoices) ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ।
- ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ (error rates) ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
- ਪ੍ਰਤੀ ਇਨਵੌਇਸ ਆਪਣੀ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ।
ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਰਿਟਰਨ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪੰਜ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ।
ਸਰੋਤ: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-deploying-ai-accounts-payable-receivable-1e3 ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi