𝟱 𝗔𝗜 𝗔𝗣/𝗔𝗥 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆𝗺𝗲𝗻𝘁లోని 𝟱 కీలకమైన తప్పులు
40% AI ఆటోమేషన్ ప్రాజెక్టులు విఫలమవుతున్నాయి. చాలా వరకు రెండు సంవత్సరాల లోపే ముగిసిపోతున్నాయి.
విజయం సాధించడానికి ఈ ఐదు తప్పులను నివారించండి.
- తప్పుడు డేటా AIకి శుభ్రమైన డేటా అవసరం. సరిగ్గా లేని ఆర్కైవ్స్ మీ మోడల్ను దెబ్బతీస్తాయి.
- ముందుగా మీ డేటాను ఆడిట్ చేయండి.
- లోపాలను సరిదిద్దండి.
- నాణ్యత నియమాలను నిర్ణయించండి.
- డేటా తయారీ కోసం మీ సమయం లో 20% కేటాయించండి.
- బలహీనమైన ఇంటిగ్రేషన్ AI మీ ERP మరియు పేమెంట్ రైల్స్తో కలిసి పనిచేయాలి.
- మీరు అనుసంధానించాల్సిన ప్రతి సిస్టమ్ను జాబితా చేయండి.
- మీ APIsని తనిఖీ చేయండి.
- మీ ఆర్కిటెక్చర్ టీమ్ను ముందే భాగస్వామ్యం చేయండి.
- మనుషులను విస్మరించడం AI ఉద్యోగాలను మారుస్తుంది. మీ సిబ్బంది కొత్త టూల్స్ను వ్యతిరేకించవచ్చు.
- మీ టీమ్కు ప్రణాళికను ముందే తెలియజేయండి.
- ఉద్యోగ బాధ్యతలను తిరిగి రాయండి.
- ప్రత్యక్ష శిక్షణ ఇవ్వండి.
- నిబంధనల లోపాలు బ్యాంకింగ్లో కఠినమైన నిబంధనలు ఉంటాయి. KYC మరియు AML కోసం మీకు ఆడిట్ ట్రయల్స్ అవసరం.
- ప్రారంభం నుంచే ఆడిట్ టీమ్లను చేర్చుకోండి.
- AI ఒక నిర్ణయాన్ని ఎందుకు తీసుకుందో డాక్యుమెంట్ చేయండి.
- విధి విభజనను పాటించండి.
- అస్పష్టమైన లక్ష్యాలు "సమర్థతను పెంచడం" వంటి లక్ష్యాలు విఫలమవుతాయి. మీకు ఖచ్చితమైన సంఖ్యలు కావాలి.
- ప్రతి ఉద్యోగికి సంబంధించిన ఇన్వాయిస్లను ట్రాక్ చేయండి.
- తప్పుల రేటును కొలవండి.
- ప్రతి ఇన్వాయిస్ పై అయ్యే ఖర్చును గమనించండి.
కేవలం సాంకేతికత మాత్రమే సరిపోదు. లాభాలను చూడాలంటే ఈ ఐదు అంశాలను సరిదిద్దండి.
Source: https://dev.to/edith_heroux_aca4c9046ef5/5-critical-mistakes-to-avoid-when-deploying-ai-accounts-payable-receivable-1e3 Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi