ചുരുക്ക ഉത്തരം: AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന്, ഇമെയിൽ ട്രയേജ് അല്ലെങ്കിൽ മീറ്റിംഗ് സംഗ്രഹങ്ങൾ പോലുള്ള കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള, ആവർത്തിച്ചുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, തുടർന്ന് വ്യക്തമായ ഇൻപുട്ടുകൾ, കർശനമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, അപകടസാധ്യതകൾ കൂടുതലായിരിക്കുമ്പോൾ മനുഷ്യ അവലോകനം എന്നിവ ചേർക്കുക. വേഗതയേറിയതും എന്നാൽ തെറ്റുപറ്റുന്നതുമായ ഒരു സഹായിയായി AI-യെ പരിഗണിക്കുക, അപ്പോൾ നിശബ്ദമായി തകർക്കുന്നതിനുപകരം ആശ്രയിക്കാവുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കും.
പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:
ചെറുതായി തുടങ്ങുക: സങ്കീർണ്ണത സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരൊറ്റ കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക.
മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം: പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കളെയോ പണത്തെയോ ബാധിക്കുമ്പോൾ അംഗീകാര ഘട്ടങ്ങൾ ചേർക്കുക.
ഘടനാപരമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ: പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് കർശനമായ വിഭാഗങ്ങളും സ്ഥിരമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റുകളും ഉപയോഗിക്കുക.
ഫോൾബാക്ക് പാതകൾ: അനിശ്ചിതമായ കേസുകൾ ഊഹിക്കുന്നതിനു പകരം മാനുവൽ അവലോകനത്തിലേക്ക് വഴിതിരിച്ചുവിടുക.
ഓഡിറ്റ് ലോഗിംഗ്: സുരക്ഷിതമായി ഡീബഗ് ചെയ്യാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ഇൻപുട്ടുകൾ, തീരുമാനങ്ങൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ സംഭരിക്കുക.
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 AI പ്രകടനം എങ്ങനെ അളക്കാം
മോഡലുകളെയും സിസ്റ്റങ്ങളെയും ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രധാന മെട്രിക്സുകളും പരിശോധനകളും.
🔗 AI-യോട് എങ്ങനെ സംസാരിക്കാം
വ്യക്തവും സുരക്ഷിതവുമായ AI ഉത്തരങ്ങൾക്കായി പ്രോംപ്റ്റുകളും സംഭാഷണ തന്ത്രങ്ങളും.
🔗 AI എങ്ങനെ പഠിക്കാം
അടിസ്ഥാനപരമായ AI പരിജ്ഞാനം വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക റോഡ്മാപ്പ്.
🔗 AI മോഡലുകളെ എങ്ങനെ വിലയിരുത്താം
മോഡലുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതികൾ: കൃത്യത, ചെലവ്, ലേറ്റൻസി, കരുത്ത്.
1) "AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക" എന്നാൽ പ്രായോഗികമായി എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് (അത് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് അല്ലാത്തത്) 🧠⚙️
ക്ലാസിക് ഓട്ടോമേഷൻ എന്നത് "ഇതാണെങ്കിൽ, പിന്നെ അത്" എന്നതാണ്. (IFTTT)
AI ഓട്ടോമേഷൻ എന്നത് "ഇതാണെങ്കിൽ... ആദ്യം ഇത് എന്താണെന്ന് കണ്ടെത്തുക, തുടർന്ന് ശരിയായ കാര്യം ചെയ്യുക" എന്നതാണ്.
ആ വ്യത്യാസം പ്രധാനമാണ്.
AI-ക്ക് സഹായിക്കാനാകും:
-
കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞ ഇൻപുട്ടുകൾ (ഇമെയിലുകൾ, ചാറ്റ് സന്ദേശങ്ങൾ, PDF-കൾ, ഫോമുകൾ) മനസ്സിലാക്കൽ.
-
സൃഷ്ടിക്കൽ (മറുപടികൾ, സംഗ്രഹങ്ങൾ, ടെംപ്ലേറ്റുകൾ, നിർദ്ദേശങ്ങൾ)
-
തീരുമാനിക്കുന്നു (മുൻഗണന, വിഭാഗം, അടുത്ത ഘട്ടം)
-
കീ ഫീൽഡുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു (പേരുകൾ, തീയതികൾ, ഇൻവോയ്സ് ആകെത്തുക, ഉദ്ദേശ്യം)
ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ AI മാന്ത്രികമല്ല:
-
എല്ലാ സമയത്തും തികഞ്ഞ കൃത്യത (ഇല്ല) (OpenAI: ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഭ്രമാത്മകത തോന്നുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്)
-
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത നിർണായക തീരുമാനങ്ങൾ (അപകട മേഖല 🚧) (NIST AI RMF)
-
"എന്റെ മനസ്സ് വായിക്കുക" വർക്ക്ഫ്ലോകൾ (നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഘടന ആവശ്യമാണ്)
വേഗതയുള്ളതും എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ ആത്മവിശ്വാസമുള്ളതും തെറ്റായതുമായ ഒരു ഇന്റേണിനെപ്പോലെയാണ് നിങ്ങൾ AI-യെ പരിഗണിക്കുന്നതെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. (OpenAI: ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഭ്രമാത്മകമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്) നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു സർവജ്ഞനായ റോബോട്ടിനെപ്പോലെ പരിഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് നിങ്ങളെ വിനീതരാക്കും. വേഗത്തിൽ.
2) AI ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷന്റെ ഒരു നല്ല പതിപ്പിനെ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് എന്താണ് ✅
നല്ലൊരു സജ്ജീകരണം അത്ര ഫാൻസിയല്ല. നിങ്ങൾ തിരക്കിലായിരിക്കുമ്പോഴും, ക്ഷീണിതനായിരിക്കുമ്പോഴും, നേരിയ അസ്വസ്ഥത അനുഭവപ്പെടുമ്പോഴും അത് പ്രവർത്തിച്ചു കൊണ്ടിരിക്കും.
ഒരു "നല്ല പതിപ്പിൽ" സാധാരണയായി ഇവ ഉണ്ടാകും:
-
ഇൻപുട്ടുകൾ മായ്ക്കുക
ഉദാഹരണം: “എല്ലാ ഉപഭോക്തൃ ഇമെയിലുകളും ഈ ഇൻബോക്സിലേക്കാണ് പോകുന്നത്,” “ഈഥറിലെവിടെയോ” എന്നല്ല. -
"വിഭാഗം + മുൻഗണനയുള്ള ഒരു പിന്തുണ ടിക്കറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക" എന്നത് "ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ പൂർണ്ണമായും പരിഹരിക്കുക" എന്നതിനെ മറികടക്കുന്ന ലളിതമായ വിജയ മാനദണ്ഡമാണ്
-
അപകടസാധ്യത കൂടുതലുള്ള മനുഷ്യ ചെക്ക്പോസ്റ്റുകൾ
ഓട്ടോ-ഡ്രാഫ്റ്റ് മികച്ചതാണ്. ഓട്ടോ-സെൻഡ് ഭയപ്പെടുത്തുന്നതാണ് 😬 (യുകെ ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം) -
ഫോൾബാക്ക് സ്വഭാവം
AI-ക്ക് അഭ്യർത്ഥന തരംതിരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് “അവലോകനം ആവശ്യമാണ്” എന്നതിലേക്ക് റൂട്ട് ചെയ്യുക. -
നിരീക്ഷണം
അത് ചെയ്തതിന്റെ ദൈനംദിന സംഗ്രഹം. കാരണം നിശബ്ദ പരാജയങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക തരം തിന്മയാണ്. (മൈക്രോസോഫ്റ്റ് പവർ ഓട്ടോമേറ്റ് നിരീക്ഷണം) -
ചെറുതും, ലളിതമായതുമായ ഘട്ടങ്ങൾ
- AI ഓരോന്നായി ഓരോ കഷണം വീതം ചെയ്യണം. ഉദാഹരണത്തിന്... ഒരു പ്രോംപ്റ്റിൽ ഏഴ് കോഴ്സ് ഭക്ഷണം പാകം ചെയ്യാൻ നമുക്ക് അതിനോട് ആവശ്യപ്പെടരുത്.
ഒരു കാര്യം മാത്രം നിങ്ങൾ ഓർക്കുന്നുവെങ്കിൽ: ഓട്ടോമേഷൻ വിശ്വസനീയമായ ഘടനയെ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. AI അതിനെ വഴക്കമുള്ളതാക്കുന്നു, പക്ഷേ മികച്ച സിസ്റ്റങ്ങൾ അടിയിൽ വൃത്തിയായി തുടരുന്നു.
3) ആദ്യം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല ജോലികൾ (എളുപ്പത്തിൽ വിജയിക്കുന്നു) 🏁🙂
നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് പുതിയ ആളാണെങ്കിൽ , "മിഷൻ ക്രിട്ടിക്കൽ" എന്നതിലുപരി "ശല്യപ്പെടുത്തുന്നതും ആവർത്തിക്കുന്നതും" എന്നതിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.
മികച്ച സ്റ്റാർട്ടർ ഓട്ടോമേഷനുകൾ:
-
ഇമെയിൽ ട്രയേജ്: ലേബൽ, റൂട്ട്, ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്രതികരണങ്ങൾ
-
മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ: പ്രവർത്തന ഇനങ്ങൾ സംഗ്രഹിച്ച് അയയ്ക്കുക.
-
ലീഡ് ഇൻടേക്ക്: ഫോമുകളിൽ നിന്ന് ഫീൽഡുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക, സമ്പുഷ്ടമാക്കുക, CRM റെക്കോർഡുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക.
-
ഉള്ളടക്ക പുനർനിർമ്മാണം: ഒരു നീണ്ട പ്രമാണത്തെ ബുള്ളറ്റുകൾ, പതിവുചോദ്യങ്ങൾ, സോഷ്യൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ എന്നിവയാക്കി മാറ്റുക.
-
ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ടാഗിംഗ്: വിഷയം, അടിയന്തിരാവസ്ഥ, വികാരം എന്നിവ കണ്ടെത്തുക.
-
ഇൻവോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ്: എക്സ്ട്രാക്റ്റ് വെണ്ടർ, ആകെ, അവസാന തീയതി, പിഒ നമ്പർ
-
ആഴ്ചതോറുമുള്ള റിപ്പോർട്ടിംഗ്: മെട്രിക്കുകൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും അപാകതകൾ എടുത്തുകാണിക്കുകയും ചെയ്യുക.
തുടക്കത്തിൽ ഒഴിവാക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ:
-
പണ കൈമാറ്റം ഉൾപ്പെടുന്ന എന്തും
-
നിയമപരമായ പ്രതിബദ്ധതകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന എന്തും
-
ഒരൊറ്റ പിഴവ് വലിയ കുഴപ്പങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന എന്തും
-
നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ "പഴയപടിയാക്കാൻ" കഴിയാത്ത എന്തും
ഞാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്, ആവശ്യമെങ്കിൽ പിന്നീട് അവ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക. എന്നാൽ തുടക്കത്തിൽ തന്നെ, നിങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസം വേണം, ഒരു ഹൊറർ കഥയല്ല.
4) “AI ഓട്ടോമേഷൻ സ്റ്റാക്ക്” - നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ഭാഗങ്ങൾ 🧩🔧
മിക്ക ദൈനംദിന AI ഓട്ടോമേഷനും ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് അവയെല്ലാം ആവശ്യമില്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
സാധാരണ നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകൾ:
-
ട്രിഗർ : ഇമെയിൽ ലഭിച്ചു, ഫോം സമർപ്പിച്ചു, പുതിയ ഫയൽ അപ്ലോഡ് ചെയ്തു, സ്ലാക്ക് സന്ദേശം പോസ്റ്റ് ചെയ്തു (ചിന്തിക്കുക: IFTTT പോലുള്ള ട്രിഗറുകൾ/പ്രവർത്തനങ്ങൾ )
-
റൂട്ടർ: ഏത് തരത്തിലുള്ള അഭ്യർത്ഥനയാണെന്ന് തീരുമാനിക്കുക
-
AI ഘട്ടം: സംഗ്രഹിക്കുക, വർഗ്ഗീകരിക്കുക, ഫീൽഡുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക, പ്രതികരണം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക
-
പ്രവർത്തന ഘട്ടം: ടിക്കറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക, CRM അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, സന്ദേശം അയയ്ക്കുക, ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് എഴുതുക.
-
മനുഷ്യ അംഗീകാരം (ഓപ്ഷണൽ): ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് അംഗീകരിക്കുക, ഒരു മാറ്റം സ്ഥിരീകരിക്കുക (യുകെ ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം)
-
ലോഗിംഗ്: എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും സംരക്ഷിക്കുക (NIST AI RMF)
നിങ്ങൾ പലപ്പോഴും ചേർക്കും:
-
അറിവിന്റെ ഉറവിടം: പതിവുചോദ്യങ്ങൾ, നയരേഖകൾ, ഉൽപ്പന്ന കുറിപ്പുകൾ
-
മെമ്മറി പോലുള്ള സംഭരണം: മുൻ ഉപഭോക്താക്കളുടെ പട്ടിക, അവസാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ, മുൻഗണനകൾ.
-
ഗാർഡ്റെയിലുകൾ: “അവലോകനം കൂടാതെ ഒരിക്കലും ബാഹ്യമായി അയയ്ക്കരുത്” (NIST AI RMF)
അതുകൊണ്ടാണ് "ഏജന്റ്" സംസാരം തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നത്. വിജയിക്കുന്ന സമീപനം സാധാരണയായി... മോഡുലാർ പ്ലംബിംഗ് ആണ്. ഒരു മെഗാ-ബ്രെയിൻ പോലുമില്ല. (പ്രായോഗികമായി, മെഗാ-ബ്രെയിൻ ശ്രദ്ധ തിരിക്കുന്നു.)
5) താരതമ്യ പട്ടിക - AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഓപ്ഷനുകൾ 🧾🤝
താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്നത് ഒരു പ്രായോഗിക (അല്പം അപൂർണ്ണമായ) താരതമ്യം ആണ്. പ്ലാനുകൾ മാറുന്നതിനാലും നിങ്ങൾ എത്രമാത്രം അതിൽ ആശ്രയിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതിനാലും വിലകൾ മനഃപൂർവ്വം വിശാലമാണ്.
| ഉപകരണം / പ്ലാറ്റ്ഫോം | (പ്രേക്ഷകർക്ക്) ഏറ്റവും മികച്ചത് | വില പരിധി | ഇത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നു (ഒരു ചെറിയ പോരായ്മയും) |
|---|---|---|---|
| സാപ്പിയർ | സാങ്കേതികമല്ലാത്ത ടീമുകൾ, വേഗത്തിലുള്ള വിജയങ്ങൾ | $$-ലേക്ക് സൗജന്യം | വലിയ ആപ്പ് ലൈബ്രറി, വേഗത്തിലുള്ള സജ്ജീകരണം, AI ഘട്ടങ്ങൾ നന്നായി പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്തു - നിങ്ങൾ വന്യമായി പോയാൽ വിലകൂടിയതായിരിക്കും (സാപ്പിയർ AI + ആപ്പ് കണക്ഷനുകൾ) |
| ഉണ്ടാക്കുക | വിഷ്വൽ ഫ്ലോ മാപ്പുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ബിൽഡർമാർ | $ മുതൽ $$ വരെ | മികച്ച നിയന്ത്രണം, വഴക്കമുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്ക് LEGO പോലെ തോന്നുന്നു 🙂 |
| എൻ8എൻ | ടിങ്കറേഴ്സ്, ഡെവലപ്മെന്റ് ടീമുകൾ, സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ആരാധകർ | $$ ലേക്ക് സൗജന്യം | ശക്തവും, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാവുന്നതും, ഡാറ്റാ സൗഹൃദപരവുമായ - സജ്ജീകരണം ഒരു വാരാന്ത്യ പ്രോജക്റ്റ് ആകാം.. |
| പവർ ഓട്ടോമേറ്റ് | മൈക്രോസോഫ്റ്റ്-ഹെവി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ | എന്റർപ്രൈസിലേക്ക് $ | M365 ഒരു കയ്യുറ പോലെ യോജിക്കുന്നു, ഉറച്ച ഭരണം - UI "കോർപ്പറേറ്റ് കട്ടിയുള്ളതായി" തോന്നും (പവർ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഭരണം) |
| ഐ.എഫ്.ടി.ടി.ടി | ലളിതമായ വ്യക്തിഗത ഓട്ടോമേഷനുകൾ | $ ലേക്ക് സൗജന്യം | എളുപ്പമുള്ളതും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമായ ട്രിഗറുകൾ - സങ്കീർണ്ണമായ AI ഫ്ലോകൾക്ക് പരിമിതമായ ആഴം |
| എയർടേബിൾ ഓട്ടോമേഷനുകൾ | എയർടേബിളിൽ താമസിക്കുന്ന ഓപ്സ് ടീമുകൾ | $ മുതൽ $$ വരെ | ഡാറ്റ + ഓട്ടോമേഷൻ ഒരുമിച്ച്, അംഗീകാരങ്ങൾക്ക് മികച്ചത് - AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്ക് വൃത്തിയുള്ള ഫീൽഡ് ഫോർമാറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ് |
| നോഷൻ ഓട്ടോമേഷനുകൾ | നോഷനിൽ ഡോക്സും ടാസ്ക്കുകളും നടത്തുന്ന ടീമുകൾ | $ | ഡോക്സ്, ടാസ്ക്കുകൾ, സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ചുറ്റുമുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്ക് നല്ലതാണ് - സംയോജനങ്ങൾ വ്യത്യാസപ്പെടാം |
| ആപ്പ്സ് സ്ക്രിപ്റ്റ് (ഗൂഗിൾ) | സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് പ്രേമികൾ, സ്ക്രാപ്പി നിർമ്മാതാക്കൾ | സൗജന്യം | ഇഷ്ടാനുസൃത Google Workspace ഓട്ടോമേഷനുകൾക്ക് മികച്ചത് - ഡീബഗ്ഗിംഗ്... പ്രതീക നിർമ്മാണം ആകാം 😅 |
| UiPath / RPA ഉപകരണങ്ങൾ | എന്റർപ്രൈസ് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ | $$$ | ലെഗസി ആപ്പുകൾക്ക് ശക്തമായത് + UI ഓട്ടോമേഷൻ - കൂടുതൽ കരുത്ത്, പക്ഷേ ഗുരുതരമായ പവർ |
| ഡെസ്ക്ടോപ്പ് മാക്രോകൾ (ഓട്ടോഹോട്ട്കീ മുതലായവ) | വ്യക്തിഗത ആവർത്തിച്ചുള്ള ക്ലിക്കുകൾ | സൗജന്യം | "ഞാൻ ഇത് ഒരു ദിവസം 30 തവണ ചെയ്യുന്നു" എന്നതിന് വേഗത - സ്ക്രീനുകൾ മാറിയാൽ ദുർബലമാകും |
നിങ്ങൾ കുടുങ്ങിക്കിടക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ നിയമം സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി പാലിക്കുക:
-
വേഗതയും ലാളിത്യവും ആവശ്യമാണ് - സാപ്പിയർ / IFTTT
-
വഴക്കമുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ആവശ്യമാണ് - Make / n8n
-
എന്റർപ്രൈസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് - പവർ ഓട്ടോമേറ്റ് / ആർപിഎ
-
ഡാറ്റാബേസ് ശൈലിയിലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് - എയർടേബിൾ ഓട്ടോമേഷനുകൾ
6) ഒരു ലളിതമായ ബ്ലൂപ്രിന്റ്: 7 ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം 🗺️✅
ഏതെങ്കിലും ടീമിൽ ഇത് സജ്ജീകരിക്കുകയാണെങ്കിൽ ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ആവർത്തിക്കാവുന്ന ബ്ലൂപ്രിന്റ് ഇതാ. (ഗ്ലാമറസ് അല്ല, പക്ഷേ വിശ്വസനീയമാണ്.)
-
ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ തിരഞ്ഞെടുക്കുക
-
ഉദാഹരണം: “ടിക്കറ്റ് + ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടിയിലേക്കുള്ള പിന്തുണ ഇമെയിൽ.”
-
ഇൻപുട്ട് + ഔട്ട്പുട്ട് നിർവചിക്കുക
-
ഇൻപുട്ട്: ഇമെയിൽ ബോഡി, അയച്ചയാൾ, വിഷയം
-
ഔട്ട്പുട്ട്: ടിക്കറ്റ് വിഭാഗം, മുൻഗണന, സംഗ്രഹം, മറുപടി ഡ്രാഫ്റ്റ്
-
AI എടുക്കേണ്ട തീരുമാനങ്ങളുടെ പട്ടിക തയ്യാറാക്കുക
-
വിഭാഗ പട്ടിക: ബില്ലിംഗ്, ബഗ്, ഫീച്ചർ അഭ്യർത്ഥന, അക്കൗണ്ട് ആക്സസ്
-
മുൻഗണന: അടിയന്തരം, സാധാരണം, കുറവ്
-
ടോൺ: പ്രൊഫഷണൽ, സൗഹൃദപരം, ഹ്രസ്വം
-
ഒരു ചെറിയ റൂബ്രിക് സൃഷ്ടിക്കുക
-
“അടിയന്തിരാവസ്ഥ = അക്കൗണ്ട് ലോക്ക് ചെയ്തു, പേയ്മെന്റ് പരാജയപ്പെട്ടു, ഉൽപ്പാദനം കുറഞ്ഞു”
എന്നൊക്കെയുള്ള പരാമർശങ്ങൾ കുറച്ചുകാണുന്നു. അവ അടിസ്ഥാനപരമായി AI-യുടെ വിറ്റാമിനുകളാണ്.
-
ഓട്ടോമേഷൻ അസ്ഥികൂടം നിർമ്മിക്കുക
-
ട്രിഗർ -> AI ക്ലാസിഫൈ -> ടിക്കറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക -> AI ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടി -> മനുഷ്യ അംഗീകാരം -> അയയ്ക്കുക
-
ഗാർഡ്റെയിലുകൾ ചേർക്കുക
-
ആത്മവിശ്വാസം കുറവാണെങ്കിൽ -> മാനുവൽ അവലോകനത്തിലേക്ക് പോകുക
-
അംഗീകാരമില്ലാതെ ഒരിക്കലും VIP ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഓട്ടോ-സെൻഡ് ചെയ്യരുത് (UK ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം)
-
AI ഫലം + യഥാർത്ഥ ഇൻപുട്ട് (ഓഡിറ്റുകൾ + ഡീബഗ്ഗിംഗിനായി) സംഭരിക്കുക (NIST AI RMF)
-
ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക
-
വൃത്തിയുള്ളവയല്ല. കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞവ. "ഈ ഇമെയിൽ എന്താണ്" എന്നതിനുള്ളത്.
ആദ്യ ശ്രമത്തിൽ തന്നെ വിജയിക്കുമെന്ന് നടിക്കാതെ, AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം എന്നതാണ് അത് . നിങ്ങൾ വിജയിക്കില്ല, അത് കുഴപ്പമില്ല
7) പൊട്ടാത്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ (മിക്കപ്പോഴും) 📝🤖
ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് അടിസ്ഥാനപരമായി നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ സ്പെക്കാണ്. അത് അവ്യക്തമാണെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് വിചിത്രമായിരിക്കും. അത് വ്യക്തമാണെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥിരവും കൃത്യവുമായി ലഭിക്കും... അതാണ് സ്വപ്നം. (നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ഇടയ്ക്കിടെ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ തെറ്റുകൾ വരുത്താൻ പദ്ധതിയിടുന്നു.) (OpenAI: ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഭ്രമാത്മകമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്)
വിശ്വസനീയമായ ഒരു മാതൃക:
-
റോൾ: "നിങ്ങൾ ഒരു സപ്പോർട്ട് ട്രയേജ് അസിസ്റ്റന്റാണ്."
-
ടാസ്ക്: “ഇമെയിലിനെ ഒരു വിഭാഗമായി തരംതിരിക്കുക.”
-
നിയന്ത്രണങ്ങൾ: "ഈ ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് മാത്രം തിരഞ്ഞെടുക്കുക."
-
ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ്: JSON, സ്ട്രിക്റ്റ് കീകൾ
-
റൂബ്രിക്: അടിയന്തിരാവസ്ഥയ്ക്കും സ്വരത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള ദ്രുത നിയമങ്ങൾ
-
ഉദാഹരണങ്ങൾ: 2-3 റിയലിസ്റ്റിക് ആയവ വളരെയധികം സഹായിക്കുന്നു.
ചെറിയ ഉദാഹരണം (ആശയപരമായി, കോഡ്-വൈ അല്ല):
-
വിഭാഗം ഇവയിൽ ഒന്നായിരിക്കണം: ബില്ലിംഗ്, ബഗ്, ആക്സസ്, ഫീച്ചർ, മറ്റുള്ളവ
-
മുൻഗണന ഇതായിരിക്കണം: അടിയന്തരം, സാധാരണം, കുറവ്
-
റിട്ടേൺ:
{category, priority, summary, reply_draft}
കൂടാതെ, 14 കാര്യങ്ങൾ ഒരേസമയം ചോദിക്കരുത്. അത് ബൈക്ക് ഓടിക്കുമ്പോൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു കോഫി ഓർഡർ ചെയ്യുന്നത് പോലെയാണ്. സാധ്യമാണ്, പക്ഷേ അസുഖകരമാണ്. ചെയ്യുന്നതാണ് നല്ലത്:
-
ഘട്ടം 1: വർഗ്ഗീകരിക്കുക
-
ഘട്ടം 2: ഫീൽഡുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക
-
ഘട്ടം 3: പ്രതികരണത്തിന്റെ കരട് തയ്യാറാക്കൽ
കൂടുതൽ ചുവടുകൾ, കുറച്ച് നിഗൂഢതകൾ.
8) വഞ്ചന പോലെ തോന്നുന്ന യഥാർത്ഥ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ (നല്ല രീതിയിൽ) 😈✨
തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നതിനാൽ ആളുകൾ ദീർഘകാലത്തേക്ക് നിലനിർത്തുന്ന ചില പ്രായോഗിക ഓട്ടോമേഷനുകൾ ഇതാ.
എ) “റെഡി-ടു-സെൻഡ്” മറുപടി ഡ്രാഫ്റ്റിലേക്ക് ഇമെയിൽ ചെയ്യുക 📥
-
ട്രിഗർ: പങ്കിട്ട ഇൻബോക്സിൽ പുതിയ ഇമെയിൽ
-
AI: നയ സ്നിപ്പെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഗ്രഹിക്കുക + ഉദ്ദേശ്യം കണ്ടെത്തുക + ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടി
-
നടപടി: ടിക്കറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക + ഉടമയെ നിയോഗിക്കുക
-
മനുഷ്യൻ: അംഗീകരിക്കുകയും അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുക (യുകെ ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം)
ഇത് AI യുടെ ഏറ്റവും മികച്ച ഉപയോഗങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്, കാരണം ഇത് ഭയത്തെ ഒരു ദ്രുത അവലോകനമാക്കി മാറ്റുന്നു.
ബി) ശൂന്യതയിലേക്ക് അപ്രത്യക്ഷമാകാത്ത മീറ്റിംഗ് കുറിപ്പുകൾ 🎙️
-
ട്രിഗർ: മീറ്റിംഗ് അവസാനിച്ചു
-
AI: സംഗ്രഹം + തീരുമാനങ്ങൾ + പ്രവർത്തന ഇനങ്ങൾ
-
ആക്ഷൻ: സ്ലാക്കിലേക്ക് പോസ്റ്റ് ചെയ്യുക + നിങ്ങളുടെ ട്രാക്കറിൽ ടാസ്ക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക
-
ബോണസ്: "തുറന്ന പ്രവർത്തന ഇനങ്ങളുടെ" ആഴ്ചതോറുമുള്ള പട്ടിക
തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, പകുതി മീറ്റിംഗുകളും ഭാവിയിലെ ആശയക്കുഴപ്പങ്ങൾ മാത്രമാണ്.
സി) CRM-ൽ കൂടുതൽ സമ്പുഷ്ടീകരണത്തോടെ ലീഡ് ഇൻടേക്ക് 🧲
-
ട്രിഗർ: ഫോം സമർപ്പിക്കൽ
-
AI: കമ്പനിയുടെ പേര്, പങ്ക്, ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവ സാധാരണവൽക്കരിക്കുക
-
പ്രവർത്തനം: CRM റെക്കോർഡ് സൃഷ്ടിക്കുക, SDR നൽകുക, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഒരു ഫോളോ-അപ്പ് ഡ്രാഫ്റ്റ് അയയ്ക്കുക
ഡി) "ഡോക്യുമെന്റ് കുഴപ്പങ്ങൾ" ഘടനാപരമായ അറിവിലേക്ക് 📚
-
ട്രിഗർ: ഒരു ഫോൾഡറിലേക്ക് പുതിയ പ്രമാണം ചേർത്തു
-
AI: പ്രധാന പോയിന്റുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക, പതിവുചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക, വിഷയങ്ങൾ ടാഗ് ചെയ്യുക
-
പ്രവർത്തനം: ആന്തരിക വിജ്ഞാന അടിത്തറയിലേക്ക് ചേർക്കുക
ഇത് പെർഫെക്റ്റ് അല്ല, പക്ഷേ “NEW FINAL v8 REALLY FINAL” എന്ന ഫോൾഡറിനേക്കാൾ മികച്ചതാണ്
9) സംരക്ഷണ ഭിത്തികൾ, സ്വകാര്യത, പിന്നെ ആളുകൾ പിന്നീട് ഖേദിക്കുന്ന കാര്യങ്ങൾ 🔒😬
ഈ വിഭാഗം രസകരമല്ല, പക്ഷേ പ്രധാനമാണ്.
നല്ല സംരക്ഷണ ഭിത്തികൾ:
-
മനുഷ്യ അവലോകനം (നിങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തിൽ വിശ്വസിക്കുന്നതുവരെ) (യുകെ ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം)
-
റിഡക്ഷൻ: സാധ്യമാകുമ്പോൾ ഒരു AI ഘട്ടത്തിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സെൻസിറ്റീവ് ഫീൽഡുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക (ICO: ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ)
-
ലീസ്റ്റ് പ്രിവിലേജ്: ഓട്ടോമേഷൻ അക്കൗണ്ടുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ ആക്സസ് ഉണ്ടായിരിക്കണം (NIST: ലീസ്റ്റ് പ്രിവിലേജ്)
-
ലോഗിംഗ്: എന്ത്, എപ്പോൾ, എന്തുകൊണ്ട് മാറി എന്നതിന്റെ ഒരു റെക്കോർഡ് സൂക്ഷിക്കുക (NIST AI RMF)
-
ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ നിയമങ്ങൾ: നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സംഭരിക്കരുത് (ICO: ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ)
കൂടാതെ, “ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്” “ആക്ടിംഗ്” ൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക
-
ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് = കുറഞ്ഞ റിസ്ക്, പഴയപടിയാക്കാവുന്നത്
-
അഭിനയം = ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത, ചിലപ്പോൾ മാറ്റാനാവാത്തത്
ഡ്രാഫ്റ്റിംഗിൽ AI അതിശയകരമാണ്. കാറിന്റെ താക്കോൽ കൊടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് അവിടെ അതിശയകരമാകട്ടെ. കാരണം അതെ... അത് ഒരു തടാകത്തിലേക്ക് ഓടിച്ചെന്നേക്കാം. മനഃപൂർവ്വമല്ല. വെറും... ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ. (OpenAI: ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഭ്രമാത്മകത തോന്നുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്)
10) ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ്: നിങ്ങളുടെ AI ഓട്ടോമേഷൻ തകരാറിലാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് 🧯🛠️
നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ പൊരുത്തക്കേടുണ്ടെങ്കിൽ, അത് സാധാരണയായി ഇവയിലൊന്നാണ്:
-
ഇൻപുട്ടുകൾ വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു
-
പരിഹരിക്കുക: ആദ്യം ഇൻപുട്ടുകൾ സാധാരണമാക്കുക (സിഗ്നേച്ചറുകൾ സ്ട്രിപ്പ് ചെയ്യുക, ഉദ്ധരിച്ച ത്രെഡുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക)
-
-
പ്രോംപ്റ്റ് വളരെ ഓപ്പൺ-എൻഡഡ് ആണ്
-
പരിഹരിക്കുക: കർശനമായ വിഭാഗങ്ങൾ ചേർക്കുക, കർശനമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ്, കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യം
-
-
ഫോൾബാക്ക് പാതയില്ല
-
പരിഹരിക്കുക: “അനിശ്ചിതത്വമുണ്ടെങ്കിൽ, അവലോകനത്തിലേക്കുള്ള വഴി” എന്നത് ഒരു ജീവൻ രക്ഷിക്കുന്ന ഒന്നാണ്
-
-
ദൃശ്യപരതയില്ലാതെ വളരെയധികം പടികൾ
-
പരിഹരിക്കുക: കീ ഔട്ട്പുട്ട് (NIST AI RMF)
-
-
നീ എഡ്ജ് കേസുകൾ പരീക്ഷിച്ചില്ല
-
പരിഹരിക്കുക: 20 യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ ശേഖരിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക. (അതെ, ഇത് അരോചകമാണ്. അതെ, ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.)
-
സഹായിക്കുന്ന ഒരു തന്ത്രം: ഓട്ടോമേഷൻ പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു "ഡീബഗ് ചാനൽ" സൃഷ്ടിക്കുക:
-
ഇൻപുട്ട് സംഗ്രഹം
-
വർഗ്ഗീകരണ തീരുമാനം
-
സ്വീകരിച്ച അടുത്ത നടപടി
നിങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷന് ഒരു ചെറിയ ഡയറി നൽകുന്നത് പോലെയാണിത്. അല്പം ലജ്ജാകരമായ ഡയറി, പക്ഷേ സഹായകരമാണ്.
11) ഈ ആഴ്ച നിങ്ങൾക്ക് പകർത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു ദ്രുത സ്റ്റാർട്ടർ പ്ലാൻ 📅🙂
നഷ്ടപ്പെടാതെ AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ലളിതമായ പദ്ധതി നടപ്പിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ :
ദിവസം 1:
-
ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ തിരഞ്ഞെടുക്കുക
-
വിജയം നിർവചിക്കുക (“ചെയ്തു” എന്നത് എങ്ങനെയിരിക്കും)
ദിവസം 2:
-
ട്രിഗർ + ആക്ഷൻ സ്കെലിറ്റൺ നിർമ്മിക്കുക (AI ഇല്ലാതെ)
-
അത് വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക
ദിവസം 3:
-
ഒരു AI ഘട്ടം ചേർക്കുക (വർഗ്ഗീകരണം അല്ലെങ്കിൽ സംഗ്രഹം)
-
കർശനമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ് നിർബന്ധമാക്കുക
ദിവസം 4:
-
മനുഷ്യ അവലോകന ഘട്ടം ചേർക്കുക (യുകെ ഗവർണർ: ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം)
-
ലോഗിംഗ് ചേർക്കുക (NIST AI RMF)
ദിവസം 5:
-
കുഴഞ്ഞുപോയ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക
-
റൂബ്രിക് + വിഭാഗങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക
പിന്നെ... പ്രദർശിപ്പിക്കാതെ സൂക്ഷിക്കുക. പ്രദർശിപ്പിക്കാതെ സൂക്ഷിക്കുക എന്നത് സ്ഥിരതയാണ്. സ്ഥിരതയാണ് സ്വാതന്ത്ര്യം 😄
സമാപന സംഗ്രഹം 🧠✅✨
AI ഉപയോഗിച്ച് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് "AI മാജിക്" അല്ല, മറിച്ച് AI കുഴപ്പമുള്ള മനുഷ്യഭാഷാ ഭാഗങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു വൃത്തിയുള്ള പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.
ദ്രുത സംഗ്രഹം:
-
ചെറുതായി തുടങ്ങൂ - ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ, ഒരു വിജയം 🏁
-
വർഗ്ഗീകരണം, വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് എന്നിവയ്ക്ക് AI ഉപയോഗിക്കുക (മധുരമുള്ള സ്ഥലം) ✍️
-
പിശകുകൾ ദുരന്തങ്ങളായി മാറാതിരിക്കാൻ ഗാർഡ്റെയിലുകളും ഫാൾബാക്കുകളും ചേർക്കുക 🚧 (NIST AI RMF)
-
കരയാതെ (അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞപക്ഷം കരച്ചിൽ കുറയ്ക്കുക) ഡീബഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ എല്ലാം ലോഗ് ചെയ്യുക 😅 (NIST AI RMF)
-
നിങ്ങളുടെ സൗകര്യത്തിനനുസരിച്ച് ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക: ദ്രുത സജ്ജീകരണം vs ആഴത്തിലുള്ള നിയന്ത്രണം vs എന്റർപ്രൈസ് ഭരണം
അതെ, AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം എന്നത് മണിക്കൂറുകൾ ലാഭിക്കും. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ വിജയം മാനസിക ഇടമാണ് - നിങ്ങളുടെ ദിവസം മുഴുവൻ ആവർത്തിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ കുറയ്ക്കുക.
യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: ഒരു സപ്പോർട്ട് ഇൻബോക്സ് AI അസിസ്റ്റന്റ് നിർമ്മിക്കൽ
രംഗം
ഒരു പങ്കിട്ട പിന്തുണ ഇൻബോക്സും പ്രതിദിനം ഏകദേശം 40 ഉപഭോക്തൃ ഇമെയിലുകളും ഉള്ള ഒരു ചെറിയ SaaS ടീമിനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക.
സപ്പോർട്ട് സ്റ്റാഫിനെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ടീം ശ്രമിക്കുന്നില്ല. ലക്ഷ്യം ലളിതമാണ്: ഓരോ സന്ദേശവും ആദ്യം മുതൽ വായിക്കുന്നതിനും, അത് എവിടേക്ക് പോകണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിനും, മറുപടിയുടെ ആദ്യ പതിപ്പ് എഴുതുന്നതിനുമുള്ള സമയം കുറയ്ക്കുക.
ഇതൊരു നല്ല സ്റ്റാർട്ടർ ഓട്ടോമേഷനാണ്, കാരണം AI-ക്ക് വൃത്തികെട്ട ഭാഷ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതേസമയം ഒരു മനുഷ്യൻ ബിസിനസ്സ് വിടുന്നതിനുമുമ്പ് ഉപഭോക്താവ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന എന്തും പരിശോധിക്കുന്നു.
അസിസ്റ്റന്റിന് എന്താണ് വേണ്ടത്
വർക്ക്ഫ്ലോ വിശ്വസനീയമാക്കാൻ, അസിസ്റ്റന്റിന് നൽകുക:
-
ട്രിഗറായി പങ്കിട്ട പിന്തുണ ഇൻബോക്സ്
-
ഒരു നിശ്ചിത വിഭാഗ പട്ടിക: ബില്ലിംഗ്, ബഗ്, ആക്സസ്, ഫീച്ചർ അഭ്യർത്ഥന, റദ്ദാക്കൽ, മറ്റുള്ളവ
-
ഒരു നിശ്ചിത മുൻഗണനാ പട്ടിക: അടിയന്തരം, സാധാരണം, കുറവ്
-
റീഫണ്ടുകൾ, പാസ്വേഡ് പുനഃസജ്ജീകരണങ്ങൾ, ഔട്ടേജുകൾ, അക്കൗണ്ട് ആക്സസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള ചെറിയ നയ സ്നിപ്പെറ്റുകൾ
-
മനുഷ്യന്റെ അനുമതിയില്ലാതെ മറുപടി അയയ്ക്കരുതെന്ന നിയമം
-
യഥാർത്ഥ ഇമെയിൽ, AI വിഭാഗം, മുൻഗണന, സംഗ്രഹം, ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടി, അവലോകന തീരുമാനം എന്നിവ സംഭരിക്കുന്ന ഒരു ലോഗ് ഷീറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ടിക്കറ്റ് ഫീൽഡ്
പ്രധാന കാര്യം നിശ്ചിത വിഭാഗ പട്ടികയാണ്. വിഭാഗങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ നിങ്ങൾ AI-യെ അനുവദിച്ചാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഉടൻ തന്നെ “ലോഗിൻ പ്രശ്നം,” “ആക്സസ് പ്രശ്നം,” “സൈൻ ഇൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല,” “അക്കൗണ്ട് പ്രശ്നം” എന്നിവയെല്ലാം ഒരേ അർത്ഥം നൽകുന്നവയായിരിക്കും. ആർക്കും രസകരമല്ല.
ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം
നിങ്ങൾ ഒരു SaaS കമ്പനിയുടെ സപ്പോർട്ട് ട്രയേജ് അസിസ്റ്റന്റാണ്.
ഉപഭോക്തൃ ഇമെയിൽ വായിച്ച് അതിനെ ഒരു വിഭാഗമായി മാത്രം തരംതിരിക്കുക: ബില്ലിംഗ്, ബഗ്, ആക്സസ്, ഫീച്ചർ അഭ്യർത്ഥന, റദ്ദാക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റുള്ളവ.
മുൻഗണന അടിയന്തരം, സാധാരണം അല്ലെങ്കിൽ കുറവ് എന്നിങ്ങനെ സജ്ജമാക്കുക.
അടിയന്തരം എന്നാൽ ഉപഭോക്താവിന് പണമടച്ചുള്ള അക്കൗണ്ട് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, പേയ്മെന്റ് പരാജയപ്പെട്ടു, പ്രൊഡക്ഷൻ ജോലികൾ തടഞ്ഞു, അല്ലെങ്കിൽ നിരവധി ഉപയോക്താക്കളെ ബാധിച്ചു എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.
ഒരു വാചകത്തിൽ ഒരു ചെറിയ സംഗ്രഹം എഴുതുക.
നൽകിയിരിക്കുന്ന നയക്കുറിപ്പുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സൗഹൃദ മറുപടി തയ്യാറാക്കുക. ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രശ്നത്തിന് പോളിസി ഉത്തരം നൽകുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഒരു ടീം അംഗം അത് അവലോകനം ചെയ്യണമെന്ന് പറയുക.
പോളിസി നോട്ടുകളിൽ കാണുന്നില്ലെങ്കിൽ റീഫണ്ടുകൾ, നഷ്ടപരിഹാരം, സാങ്കേതിക പരിഹാരങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സമയപരിധികൾ എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യരുത്.
ഈ ഫീൽഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫലം തിരികെ നൽകുക:
വിഭാഗം:
മുൻഗണന:
സംഗ്രഹം:
ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടി:
മനുഷ്യ അവലോകനം ആവശ്യമാണ്: അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല
അവലോകനത്തിനുള്ള കാരണം:
എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാം
ഇത് ഉപഭോക്താക്കളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഇൻബോക്സിൽ നിന്നുള്ള 20 റഫ് ഇമെയിലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരീക്ഷിക്കുക.
ഇതുപോലുള്ള ഉദാഹരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക:
-
ഒരു നീണ്ട പരാതിക്കുള്ളിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഒരു റീഫണ്ട് അഭ്യർത്ഥന
-
"നിങ്ങളുടെ ആപ്പ് തകരാറിലായി" എന്ന് പറയുന്ന ഒരു ഉപഭോക്താവ്, പക്ഷേ അവരുടെ പാസ്വേഡ് മറന്നുപോയി
-
നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു സവിശേഷത ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഒരു VIP ഉപഭോക്താവ്
-
ദേഷ്യം നിറഞ്ഞ ഭാഷയിൽ പേയ്മെന്റ് പരാജയം
-
ഉപകരണം, ബ്രൗസർ, സ്ക്രീൻഷോട്ട് എന്നിവയില്ലാത്ത ഒരു ബഗ് റിപ്പോർട്ട്
-
റീഫണ്ട് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഒരു റദ്ദാക്കൽ ഇമെയിൽ
എന്നിട്ട് നാല് കാര്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക:
-
അത് ശരിയായ വിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുത്തോ?
-
അത് യുക്തിസഹമായ ഒരു മുൻഗണന നൽകിയോ?
-
മറുപടിയുടെ കരട് നയം പാലിച്ചാണോ?
-
അറിയാമെന്ന് നടിക്കുന്നതിനുപകരം അനിശ്ചിതമായ കേസുകൾ പുനഃപരിശോധനയ്ക്ക് പോയിരുന്നോ?
ഒരു ലളിതമായ പാസ്/ഫെയിൽ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് മതി. ആദ്യ ദിവസം തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് ഫാൻസി മൂല്യനിർണ്ണയ സോഫ്റ്റ്വെയർ ആവശ്യമില്ല.
ഫലമായി
ഉദാഹരണ ഫലം: ഈ വർക്ക്ഫ്ലോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള 20 സാമ്പിൾ പിന്തുണ ഇമെയിലുകളുടെ സമയക്രമത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി.
ഓട്ടോമേഷന് മുമ്പ്, ട്രയേജ്, ഫസ്റ്റ്-ഡ്രാഫ്റ്റ് മറുപടികൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഓരോ ഇമെയിലിനും ഏകദേശം 4 മിനിറ്റ് എടുത്തു. ഓട്ടോമേഷനുശേഷം, മനുഷ്യ അവലോകനം ഓരോ ഇമെയിലിനും ഏകദേശം 90 സെക്കൻഡ് എടുത്തു.
ഇത് 20 ഇമെയിലുകൾ ഏകദേശം 80 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 30 മിനിറ്റായി കുറയ്ക്കുന്നു, ഒരു ബാച്ചിന് ഏകദേശം 50 മിനിറ്റ് ലാഭിക്കുന്നു.
അതേ പരിശോധനയിൽ, അസിസ്റ്റന്റ് 20 ഇമെയിലുകളിൽ 17 എണ്ണം ശരിയായി തരംതിരിച്ചു. നയം വ്യക്തമല്ലാത്തപ്പോൾ പ്രോംപ്റ്റിന് അവലോകനം ആവശ്യമായതിനാൽ തെറ്റായ 3 കേസുകളും മനുഷ്യ അവലോകനത്തിന് അയച്ചു. അംഗീകാരമില്ലാതെ ഒരു ഉപഭോക്തൃ സന്ദേശവും അയച്ചിട്ടില്ലാത്തതിനാൽ, വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്ക് 0 ഓട്ടോ-സെൻഡ് പിശക് നിരക്ക് നൽകി.
ഒരു സാധാരണ സപ്പോർട്ട് ബാച്ചിന്റെ സമയം നിശ്ചയിച്ച്, AI വർക്ക്ഫ്ലോയും എണ്ണലും ഉപയോഗിച്ച് അതേ ബാച്ച് ആവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സ്വയം സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും:
-
ഓരോ ഇമെയിലിലും ചെലവഴിച്ച മിനിറ്റ്
-
ശരിയായ വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ
-
എഡിറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സ്വീകരിച്ചു
-
ലഘുവായ എഡിറ്റുകൾ ആവശ്യമുള്ള ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ
-
ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ പൂർണ്ണമായും നിരസിച്ചു
-
അവലോകനത്തിനായി അയച്ച കേസുകൾ
എന്ത് തെറ്റ് സംഭവിക്കാം?
ഏറ്റവും വലിയ തെറ്റ്, അസിസ്റ്റന്റിനെ വളരെ നേരത്തെ പ്രവർത്തിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതാണ്.
തെറ്റായ സജ്ജീകരണം: "ഈ ഉപഭോക്തൃ ഇമെയിൽ വായിച്ച് മറുപടി നൽകുക."
മികച്ച സജ്ജീകരണം: "വർഗ്ഗീകരിക്കുക, സംഗ്രഹിക്കുക, ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, അംഗീകാരത്തിനായി കാത്തിരിക്കുക."
മറ്റ് സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾ:
-
AI കാലഹരണപ്പെട്ട നയ കുറിപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു
-
വിഭാഗ പട്ടിക വളരെ അവ്യക്തമാണ്
-
മോഡലിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്ന പഴയ വിവരങ്ങൾ ദൈർഘ്യമേറിയ ഇമെയിൽ ത്രെഡുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു
-
ബിസിനസിന് പാലിക്കാൻ കഴിയാത്തത് അസിസ്റ്റന്റ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
-
സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ പരിശോധിക്കാതെ സെൻസിറ്റീവ് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു
-
ആരും ലോഗുകൾ പരിശോധിക്കുന്നില്ല, അതിനാൽ തെറ്റുകൾ നിശബ്ദമായി ആവർത്തിക്കുന്നു
ഒരു നല്ല സുരക്ഷാ നിയമം ലളിതമാണ്: അസിസ്റ്റന്റിന് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, ഉപഭോക്താവിന്റെ സ്വരത്തിൽ അസ്വസ്ഥതയുണ്ടെങ്കിൽ, നയ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ടാൽ, അല്ലെങ്കിൽ ബില്ലിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, അയാൾ കേസ് ഒരു മനുഷ്യനിലേക്ക് നയിക്കണം.
പ്രായോഗിക ഉപദേശം
AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാമെന്ന് പഠിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല സ്ഥലമാണിത്: സിസ്റ്റം ആദ്യം ആവർത്തിച്ചുള്ള കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യട്ടെ, പക്ഷേ ആളുകളെ വിധിന്യായം, വാഗ്ദാനങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ വിശ്വാസം എന്നിവയിൽ നിലനിർത്തുക. വിജയം "പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് പിന്തുണ" അല്ല. വിജയം ഒരു ശൂന്യമായ മറുപടി ബോക്സിനെ രണ്ട് മിനിറ്റിനുള്ളിൽ അവലോകനം ചെയ്ത ഡ്രാഫ്റ്റാക്കി മാറ്റുന്നു.
പതിവുചോദ്യങ്ങൾ
AI ഉപയോഗിച്ച് ഏതൊക്കെ ജോലികളാണ് സുരക്ഷിതമായി ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുക എന്ന് എനിക്ക് എങ്ങനെ ആദ്യം അറിയാൻ കഴിയും?
ആവർത്തിച്ചുള്ളതും കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ളതുമായ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, അവിടെ പിശകുകൾ എളുപ്പത്തിൽ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. ഇമെയിൽ ട്രയേജ്, മീറ്റിംഗ് സംഗ്രഹങ്ങൾ, ടാഗിംഗ്, ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേഷൻ എന്നിവ ശക്തമായ ആദ്യകാല സ്ഥാനാർത്ഥികളാണ്. പണമൊഴുക്ക്, നിയമപരമായ പ്രതിബദ്ധതകൾ അല്ലെങ്കിൽ വിശ്രമിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള എന്തും ഒഴിവാക്കുക. പല ടീമുകളിലും, AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം ഡ്രാഫ്റ്റിംഗും വർഗ്ഗീകരണവുമാണ് - സ്വയംഭരണ തീരുമാനമെടുക്കലല്ല.
AI ഉപയോഗിച്ച് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന തുടക്കക്കാർക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച ഉപകരണങ്ങൾ ഏതാണ്?
കുറഞ്ഞ സജ്ജീകരണത്തിൽ വേഗത വേണമെങ്കിൽ, സാപ്പിയർ അല്ലെങ്കിൽ ഐഎഫ്ടിടിടി പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി ആരംഭിക്കാൻ ഏറ്റവും എളുപ്പമുള്ള സ്ഥലമാണ്. കൂടുതൽ ദൃശ്യ നിയന്ത്രണത്തിനും സമ്പന്നമായ ബ്രാഞ്ചിംഗിനും, മെയ്ക്ക് അല്ലെങ്കിൽ എൻ8എൻ പലപ്പോഴും നന്നായി യോജിക്കുന്നു. മൈക്രോസോഫ്റ്റ്-ഹെവി ടീമുകൾ സാധാരണയായി പവർ ഓട്ടോമേറ്റിലേക്ക് ചായുന്നു. സാങ്കേതിക സജ്ജീകരണത്തോടുകൂടിയ നിങ്ങളുടെ സുഖസൗകര്യങ്ങളെയും നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എത്രത്തോളം സങ്കീർണ്ണമാകണമെന്നും അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
AI ഓട്ടോമേഷൻ എത്രത്തോളം കൃത്യമാണ്, വിലയേറിയ തെറ്റുകൾ എങ്ങനെ തടയാം?
AI ശക്തമാണ്, പക്ഷേ അത് പൂർണ്ണമായും കൃത്യമല്ല. ബാഹ്യ സന്ദേശങ്ങൾക്കോ ഉയർന്ന സ്വാധീനമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കോ മനുഷ്യ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അംഗീകാരം ചേർക്കുക എന്നതാണ് ഒരു സാധാരണ സമീപനം. കർശനമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റുകൾ, പരിമിതമായ വിഭാഗ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ, ഫാൾബാക്ക് റൂട്ടിംഗ് (“ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ അവലോകനത്തിലേക്ക് അയയ്ക്കുക”) എന്നിവ അപകടസാധ്യത ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ലോഗ് ചെയ്യുന്നത് നിശബ്ദ പരാജയങ്ങൾ മഞ്ഞുവീഴുന്നതിന് മുമ്പ് കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഒരു ലളിതമായ AI ഓട്ടോമേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോ പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെയിരിക്കും?
മിക്ക AI ഓട്ടോമേഷനും ഒരു പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്നു: ട്രിഗർ → AI വർഗ്ഗീകരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ സംഗ്രഹിക്കുക → നടപടിയെടുക്കുക → ഓപ്ഷണൽ ഹ്യൂമൻ അംഗീകാരം → ലോഗ് ഫലങ്ങൾ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പിന്തുണ ഇമെയിൽ വർഗ്ഗീകരണം ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു, ഒരു ടിക്കറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഒരു മറുപടി ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അംഗീകാരത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്നു. ഇത് ചെറുതും മോഡുലാർ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
എന്റെ AI ഓട്ടോമേഷൻ അസ്ഥിരമായോ ദുർബലമായോ തോന്നുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
സാധാരണയായി ശബ്ദായമാനമായ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്നോ അവ്യക്തമായ പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ നിന്നോ ആണ് പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത്. AI-യിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒപ്പുകളും ഉദ്ധരിച്ച ത്രെഡുകളും നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് ഇമെയിലുകൾ സാധാരണമാക്കുക. JSON പോലുള്ള കർശനമായ വിഭാഗങ്ങളും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ചേർക്കുക. AI സജ്ജീകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം എന്നതിലെ , റൂബ്രിക് കർശനമാക്കുന്നത് മോഡൽ മാറ്റുന്നതിനേക്കാൾ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
എനിക്ക് "AI ഏജന്റുകൾ" ആവശ്യമുണ്ടോ, അതോ മോഡുലാർ വർക്ക്ഫ്ലോ ആണോ നല്ലത്?
മിക്ക ടീമുകൾക്കും, മോഡുലാർ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഓട്ടോണമസ് ഏജന്റുമാരെ മറികടക്കുന്നു. വർഗ്ഗീകരണം, വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള ചെറുതും പ്രവചനാതീതവുമായ ഘട്ടങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടം, ഒരു "മെഗാ-ബ്രെയിൻ" പ്രോംപ്റ്റിനേക്കാൾ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കും. പ്രായോഗികമായി, ഓട്ടോണമസ് ഏജന്റ്-സ്റ്റൈൽ സിസ്റ്റങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് മോഡുലാർ പ്ലംബിംഗ് ഡീബഗ് ചെയ്യാനും നിരീക്ഷിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും എളുപ്പമാണ്.
നിർമ്മാണത്തിൽ തകരാറിലാകാത്ത പ്രോംപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ എഴുതാം?
പ്രോംപ്റ്റുകളെ വർക്ക്ഫ്ലോ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ പോലെ പരിഗണിക്കുക. വ്യക്തമായ ഒരു റോൾ, കർശനമായ ടാസ്ക്, അനുവദനീയമായ വിഭാഗങ്ങൾ, ആവശ്യമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഫോർമാറ്റ് എന്നിവ നിർവചിക്കുക. ഒരു ചെറിയ റൂബ്രിക്കും 2-3 റിയലിസ്റ്റിക് ഉദാഹരണങ്ങളും നൽകുക. മോഡലിനോട് എല്ലാം ഒറ്റയടിക്ക് ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം, അതിനെ ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുക - ആദ്യം തരംതിരിക്കുക, രണ്ടാമത്തേത് ഫീൽഡുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുക, മൂന്നാമത്തേത് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക - കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള ഫലങ്ങൾക്കായി.
AI ഓട്ടോമേഷൻ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ എന്ത് ഗാർഡ്റെയിലുകൾ സ്ഥാപിക്കണം?
പ്രകടനം സ്ഥിരമാകുന്നതുവരെ ബാഹ്യ ആശയവിനിമയത്തിനായി മനുഷ്യ അവലോകനം ചേർക്കുക. AI ഘട്ടങ്ങളിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്ന സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ കുറയ്ക്കുക, ഓട്ടോമേഷൻ അക്കൗണ്ടുകൾക്കായി കുറഞ്ഞ പ്രിവിലേജ് ആക്സസ് പിന്തുടരുക. ഓഡിറ്റുകൾക്കും ഡീബഗ്ഗിംഗിനുമായി ഇൻപുട്ടുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ലോഗുകൾ സൂക്ഷിക്കുക. AI ഉപയോഗിച്ച് ടാസ്ക്കുകൾ എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം എന്നത് സമർത്ഥമായ നിർദ്ദേശങ്ങളെക്കാൾ ഗാർഡ്റെയിലുകളെയും നിരീക്ഷണത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
അവലംബം
-
OpenAI - ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് ഭ്രമാത്മകത അനുഭവപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് - openai.com
-
നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് സ്റ്റാൻഡേർഡ്സ് ആൻഡ് ടെക്നോളജി (NIST) - NIST AI RMF (NIST.AI.600-1.pdf) - nist.gov
-
യുകെ ഗവൺമെന്റ് - ലഘൂകരിക്കുന്ന മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന AI അപകടസാധ്യത ടൂൾകിറ്റ് (ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് മേൽനോട്ടം) - gov.uk
-
ഇൻഫർമേഷൻ കമ്മീഷണറുടെ ഓഫീസ് (ഐസിഒ) - ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ - ico.org.uk
-
NIST കമ്പ്യൂട്ടർ സെക്യൂരിറ്റി റിസോഴ്സ് സെന്റർ (CSRC) - ലീസ്റ്റ് പ്രിവിലേജ് (ഗ്ലോസറി) - nist.gov
-
മൈക്രോസോഫ്റ്റ് - പവർ ഓട്ടോമേറ്റ് - microsoft.com
-
മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ലേൺ - പവർ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഗവേണൻസ് പരിഗണനകൾ - microsoft.com
-
Zapier - Zapier AI - zapier.com
-
സാപ്പിയർ - സാപ്പിയർ AI + ആപ്പ് കണക്ഷനുകൾ - zapier.com
-
നിർമ്മിക്കുക - നിർമ്മിക്കുക (ഉൽപ്പന്ന പേജ്) - make.com
-
n8n - ഹോസ്റ്റിംഗ് n8n - n8n.io
-
IFTTT - IFTTT എന്താണ്? - ifttt.com
-
എയർടേബിൾ - എയർടേബിൾ ഓട്ടോമേഷനുകൾ - airtable.com
-
ആശയം - ഡാറ്റാബേസ് ഓട്ടോമേഷനുകൾ - notion.com
-
Google Developers - Apps Script അവലോകനം - google.com
-
യുഐപാത്ത് - റോബോട്ടിക് പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ (ആർപിഎ) - uipath.com
-
ഓട്ടോഹോട്ട്കീ - (ഹോംപേജ്) - autohotkey.com