𝗧𝗲𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗻𝗱 𝗩𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗢𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁𝘀

پودوں پر مبنی (Plant-based) فاؤنڈرز ترکیبوں کو بڑے پیمانے پر تیار کرنے اور الرجن میٹرکس (allergen matrices) تیزی سے بنانے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔ ایک غلط گرام بھی مصنوعات کی واپسی (recall) یا بری ریویو کا سبب بن سکتا ہے۔ بغیر چیک کیے AI کا استعمال رفتار کو خطرے میں بدل دیتا ہے۔

اپنے کام کی کوشش کو خطرے کی سطح کے مطابق ڈھالنے کے لیے تین درجوں والا نظام استعمال کریں۔

  • کم خطرے والی تبدیلیاں: 5% یا اس سے کم مسالوں کی معمولی تبدیلی۔ خودکار منظوری کے لیے فوری کراس چیک (cross-check) کا استعمال کریں۔
  • درمیانے خطرے والی تبدیلیاں: کسی الرجن کے لیے نئے سپلائر کا استعمال۔ ہر جزو (ingredient) کا دستی طور پر سپاٹ چیک (spot-check) کریں۔
  • زیادہ خطرے والی تبدیلیاں: نیا الرجن شامل کرنا یا 1 گرام سے کم مقدار میں اجزاء کی تبدیلی۔ ان کے لیے مکمل پروٹوکول کی ضرورت ہوتی ہے۔

زیادہ خطرے والی تبدیلیوں کے لیے تین مراحل درکار ہیں:

  1. ہر جزو کا کسی قابل اعتماد الرجن ڈیٹا بیس کے ساتھ کراس ریفرنس کریں۔
  2. تمام سپلائر کے بیانات (declarations) کی تصدیق کریں۔
  3. Reverse Audit Tool چلائیں۔ یہ ٹول اسکیل شدہ بیچ (scaled batch) سے اصل ترکیب تک حساب لگا کر AI کی مقدار کی تصدیق کرتا ہے۔

اس منظر نامے پر غور کریں۔ آپ 100 کلوگرام کا بیچ اسکیل کرتے ہیں۔ AI کہتا ہے کہ آپ کو 2,050 گرام کاجو کی ضرورت ہے۔ آپ کی اصل ترکیب میں، کاجو کا وزن 1 گرام سے کم ہے۔ یہ اسے زیادہ خطرے والی تبدیلی بناتا ہے۔ آپ Reverse Audit Tool چلاتے ہیں اور ایک اعشاریہ (decimal) کی غلطی پاتے ہیں۔ آپ پیداوار شروع کرنے سے پہلے اسے درست کر کے 205 گرام کر دیتے ہیں۔

محفوظ رہنے کے لیے اس ورک فلو (workflow) پر عمل کریں:

  • تبدیلی کی درجہ بندی کریں: فیصلہ کریں کہ یہ کم، درمیانے یا زیادہ خطرے والی ہے۔ الرجن کے اضافے یا سپلائر کی تبدیلی کو چیک کریں۔
  • صحیح چیک چلائیں: کم خطرے کے لیے اسپریڈ شیٹ استعمال کریں۔ درمیانے خطرے کے لیے دستی سپاٹ چیک استعمال کریں۔ زیادہ خطرے کے لیے مکمل ڈیٹا بیس اور آڈٹ کے عمل کا استعمال کریں۔
  • حسیاتی ٹیسٹ (sensory test) کریں: ہمیشہ ایک چھوٹا سا تجرباتی پکوان (cook-off) کریں۔ AI چکھ نہیں سکتا۔ اگر ذائقہ یا بناوٹ (texture) غلط ہو، تو بڑے پیمانے پر کام شروع کرنے سے پہلے AI ان پٹس کو درست کریں۔

کوالٹی ایشورنس (quality assurance) کے لیے ہر نئی پروڈکٹ کے لیے 2 سے 3 گھنٹے مختص کریں۔ یہ اضافی کام نہیں ہے۔ یہ آپ کے برانڈ کے لیے انشورنس ہے۔ خطرے پر مبنی ورک فلو AI اسکیلنگ کو جوئے سے بدل کر ایک حفاظتی جال (safety net) بنا دیتا ہے۔ آپ AI کی رفتار برقرار رکھتے ہوئے اپنے لیبلز اور پروڈکٹ کے معیار کا تحفظ کرتے ہیں۔

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/testing-and-validating-ai-outputs-quality-assurance-for-scaling-and-labeling-2478

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi