Ambient AI ஏஜென்ட்கள்: தவிர்க்க வேண்டிய 7 தவறுகள்
பல நிறுவனங்கள் AI ஏஜென்ட்களை விரைவாகப் பயன்படுத்தத் துணிகின்றன. நிஜ உலகச் செயல்பாடுகளுக்குத் தயாராகும் கடினமான வேலையை அவை தவிர்த்துவிடுகின்றன. இது தோல்வியடைந்த அமைப்புகளுக்கும் பண இழப்பிற்கும் வழிவகுக்கிறது.
நீங்கள் நம்பகமான ஏஜென்ட்களை உருவாக்க விரும்பினால், இந்த 7 தவறுகளைத் தவிர்க்கவும்:
உதவி கேட்க வழி இல்லை ஏஜென்ட்கள் பெரும்பாலும் தங்களுக்குப் புரியாத சூழ்நிலைகளை எதிர்கொள்கின்றன. நீங்கள் ஒரு escalation path (மேலதிகாரியிடம் அல்லது மனிதனிடம் கொண்டு செல்லும் வழிமுறை) உருவாக்கவில்லை என்றால், அவை யூகிக்கத் தொடங்கும். இது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். நீங்கள் confidence thresholds (நம்பகத்தன்மை வரம்புகளை) அமைக்க வேண்டும். ஒரு ஏஜென்ட் உறுதியாக இல்லை என்றால், அது நிறுத்தப்பட்டு ஒரு மனிதருக்குத் தகவல் தெரிவிக்க வேண்டும்.
விளிம்புநிலைச் சூழல்களை (edge cases) புறக்கணித்தல் ஏஜென்ட்கள் பொதுவான பணிகளில் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன. ஆனால் அரிதான அல்லது சிக்கலான பணிகளில் அவை தோல்வியடைகின்றன. இந்த அரிதான நிகழ்வுகளே பெரும்பாலும் மிக முக்கியமானவை. உங்கள் முன்னோடித் திட்டத்தின் (pilot phase) போது இத்தகைய உதாரவுகளைச் சேகரிக்கவும். உங்கள் ஏஜென்ட் தனது தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அவற்றை வைத்துப் பயிற்றுவிக்கவும்.
முறிந்த ஒருங்கிணைப்புகள் (Broken integrations) ஏஜென்ட்கள் உங்கள் CRM, தரவுத்தளங்கள் (databases) மற்றும் கருவிகளைச் சார்ந்துள்ளன. ஒரு API மாறினாலோ அல்லது இணைப்பு தோல்வியடைந்தாலோ, ஏஜென்ட் தவறான தரவைப் பயன்படுத்தும். ஒவ்வொரு இணைப்பிற்கும் health checks உருவாக்கவும். ஒரு தரவு ஆதாரம் தோல்வியடைந்தால், ஏஜென்ட் யூகிக்காமல், உடனடியாகத் தகவல் தெரிவிக்கும்படி (escalate) செய்யவும்.
மோசமான லாகிங் (Poor logging) உங்களால் பார்க்க முடியாத ஒன்றைத் திருத்த முடியாது. இறுதி முடிவை மட்டும் பதிவு செய்யாதீர்கள். அதன் reasoning chain (காரணத் தொடரை) நீங்கள் பதிவு செய்ய வேண்டும். ஏஜென்ட் எந்தத் தரவைப் பார்த்தது மற்றும் ஏன் ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்தது என்பதைப் பதிவு செய்யவும். இது debugging (பிழைத்திருத்தம்) செய்ய சாத்தியமாக்கும்.
விரைவான பணி விரிவாக்கம் (Rapid scope expansion) குழுக்கள் பெரும்பாலும் ஏஜென்ட்களுக்கு மிக விரைவாக அதிக அதிகாரங்களை வழங்குகின்றன. மின்னஞ்சல்களைப் பிரித்தளிக்கும் ஒரு ஏஜென்ட், புதிய சோதனைகள் இன்றி திடீரென வாடிக்கையாளர் கணக்குகளை நீக்கத் தொடங்கக்கூடாது. ஒவ்வொரு புதிய அம்சத்தையும் ஒரு புதிய வெளியீடாகக் கருதவும். நீங்கள் பயன்பாட்டிற்கு வரும் முன், ஏஜென்ட் மனித முடிவுகளோடு ஒத்துப்போகிறதா என்பதைப் பார்க்க shadow mode testing முறையைப் பயன்படுத்தவும்.
மாடல் மாற்றம் (Model drift) வணிகச் செயல்பாடுகள் காலப்போக்கில் மாறுகின்றன. இன்று சிறப்பாகச் செயல்படும் ஒரு ஏஜென்ட், மூன்று மாதங்களில் தோல்வியடையலாம். வழக்கமான செயல்திறன் ஆய்வுகளைத் திட்டமிடவும். உங்கள் துல்லியம் மற்றும் escalation rates (தகவல் தெரிவிக்கும் விகிதங்களை) அடிக்கடி சரிபார்க்கவும். உங்கள் மாடல்களைத் துல்லியமாக வைத்திருக்க புதிய தரவுகளைக் கொண்டு மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும்.
மனிதக் குழுவைப் புறக்கணித்தல் தொழில்நுட்ப வெற்றி என்பது மக்கள் உங்கள் ஏஜென்ட்டைப் பயன்படுத்துவார்கள் என்று அர்த்தமல்ல. உங்கள் குழு ஏஜென்ட்டை நம்பவில்லை என்றால், அவர்கள் மாற்று வழிகளைக் கண்டறிவார்கள். உங்கள் பயனர்களை ஆரம்பத்திலேயே இதில் ஈடுபடுத்தவும். ஏஜென்ட் என்ன செய்கிறது மற்றும் அவர்கள் அதன் வேலையை எவ்வாறு ஆய்வு செய்யலாம் என்பதை அவர்களுக்குத் தெளிவாகக் கூறவும்.
புதிய சிக்கல்களை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக, மனிதர்களுக்குத் துணையாக இருக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்குங்கள்.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi