OpenAI dots na uamuzi unaofuata wa viongozi wa biashara

Msaidizi wa AI anayeendelea kufanya kazi baada ya mazungumzo kumalizika anabadilisha jinsi tunavyogawa kazi. Kwa viongozi wa biashara, swali lenye manufaa ni ni majukumu gani yanaweza kugawiwa, jinsi ya kuthibitisha kazi, na ni nani anayewajibika.

OpenAI inaelezea dots kama wakala endelevu anayeendelea na kazi kati ya mazungumzo na kurudisha matokeo au uamuzi kwa ajili ya mapitio. Ufikiaji unatolewa hatua kwa hatua kwa akaunti zinazostahiki.

Kwa mtazamo wangu, fursa ya biashara iko katika kupunguza juhudi zinazohitajika kuweka kazi ikiendelea. Utafiti, ufuatiliaji, na uandalizi wa nyaraka huchukua muda kwa sababu watu lazima wakusanye muktadha mara kwa mara na kuamua nini kitatokea baadaye. Wakala anayedumisha mwendelezo anaweza kusaidia. Thamani yake bado lazima ithibitishwe katika mtiririko wa kazi ambapo wakala anafanya kazi.

Kile OpenAI imetambulisha

Kwa mujibu wa nyaraka rasmi za OpenAI, dot inaendeshwa kwenye GPT-6 Astra na ina kompyuta yake ya wingu na kivinjari. Inaweza kufanya utafiti, kuchambua data, kuandaa nyaraka na kujenga programu. Kazi ya wingu inaweza kuendelea hata wakati kompyuta ya mtumiaji imezimwa. [2]

Kuna utofauti wa makini unahitajika hapa. Kompyuta ya wingu, kuunganishwa na programu, na ufikiaji wa kompyuta ya ndani ni uwezo tofauti. Kuunganisha kituo cha ujumbe hakutoi ufikiaji wa huduma zingine kiotomatiki. Kila muunganisho una ruhusa na mahitaji yake mwenyewe. [2]

Kwa CTO, utofauti huu ni muhimu wakati wa kubuni ufikiaji. Kwa CEO, ni muhimu wakati wa kukubaliana juu ya kile wakala anapaswa kumiliki.

Mfano wa vitendo wa biashara

Fikiria timu ya ununuzi ya kubuni inayoandaa upya makubaliano ya msambazaji. Taarifa zimetawanyika katika mikataba, ripoti za matumizi, na barua pepe kadhaa. Kwa sasa, msimamizi hukusanya hizi kabla ya kila mjadala.

Mradi wa majaribio wa busara ungeweza kumuomba dot kudumisha muhtasari wa upya kwa kutumia vyanzo vilivyoidhinishwa, kubaini taarifa zinazokosekana, na kuandaa maswali kwa msimamizi. Timu hukagua matokeo ya kwanza kabla ya kupanua jukumu.

Maagizo yanapaswa kufafanua matokeo na mipaka yake: kuweka muhtasari ukiwa wa kisasa, kuonyesha vyanzo nyuma ya takwimu muhimu, kuangazia mawazo yasiyotatuliwa, na kuandaa mawasiliano kwa ajili ya mapitio. Jukumu la maamuzi ya kibiashara hubaki kwa msimamizi.

Huu ni mtiririko wa kazi wa mfano, si dai kwamba OpenAI imethibitisha kesi hii maalum ya matumizi au kutoa akiba iliyopimwa.

Linganisha mifumo kwa kazi inayopaswa kufanywa

Kabla ya kuchagua jukwaa, nitalinganisha mbinu tatu.

Msaidizi wa mazungumzo humsaidia mtu kukamilisha kazi wakati wa kubadilishana mawazo. Wakala endelevu humiliki jukumu katika mabadilishano hayo. Uchaguzi unategemea kama mwendelezo hutatua tatizo halisi.

Mtiririko wa kazi uliobainishwa awali hufuata hatua mahususi. Wakala anaweza kupendekeza jinsi ya kujibu taarifa zinapobadilika. Michakato imara na ya kurudiarudia inaweza kunufaika na otomatiki ya jadi; kazi zilizo na ingizo zinazobadilika zinaweza kuhalalisha mradi wa majaribio wa wakala.

Onyesho linaonyesha kile kilichotokea mara moja. Tathmini ya uendeshaji huuliza kama mfumo hutoa matokeo yanayokubalika mara kwa mara, ikijumuisha wakati vyanzo vimekosekana au vinapingana. Ununuzi wa biashara unapaswa kuongozwa na ya pili.

Kile CEO anapaswa kufanya

Chagua jukumu moja lililopunguzwa pamoja na mmiliki wa biashara aliyeteuliwa. Muhtasari wa msambazaji, masasisho ya mradi wa ndani, au maandalizi ya mkutano unaojirudia hutoa sehemu ya kuanzia iliyo wazi zaidi kuliko maagizo mapana ya kuboresha tija.

Pima mchakato wa sasa kabla ya mradi wa majaribio. Rekodi muda wa wafanyakazi, muda wa kurejesha kazi, na marekebisho yanayohitajika kutoa matokeo yanayokubalika. Wakati wa mradi, jumuisha pia muda wa mapitio na kufanya kazi upya katika ulinganisho.

Uliza kama matokeo yanasaidia timu kufanya maamuzi bora au kutimiza tarehe za mwisho. Kuzalisha nyaraka zaidi haimaanishi lazima thamani zaidi ya biashara.

Kubaliana masharti ya upanuzi mapema. Mmiliki wa biashara anapaswa kuwa na uwezo wa kuelezea ni matokeo gani yanakubalika na ni kushindwa gani kutaacha mradi wa majaribio.

Kile CTO anapaswa kuanzisha

Fafanua vyanzo ambavyo wakala anaweza kutumia na kazi inayohitaji binadamu. Anza na wigo mdogo zaidi wa ufikiaji wenye manufaa. Fanya majaribio kwa data ya kuwakilisha na ingizo zilizokamilika kwa makusudi kabla ya kupanua ufikiaji.

Dai ushahidi kwa matokeo muhimu. Muhtasari wa upya unapaswa kuwa na uwezo wa kufuatilia kiasi kilichonukuliwa hadi chanzo chake na kutofautisha ukweli wa sasa kutoka kwa mawazo.

Tathmini mtiririko mzima wa kazi. Angalia ubora wa urejeshaji, mahesabu, ubora wa nyaraka, mipaka ya ufikiaji, na urejeshwaji baada ya hatua zilizofeli. Aya sahihi haiwezi kufidia faili ya chanzo iliyokosewa.

Weka taratibu za vitendo za kusitisha na kurejesha. OpenAI inabainisha kwamba kusitisha kazi hakufutii kazi iliyokamilika, na kwamba kazi zilizogawiwa au zinazojirudia zinaweza kuhitaji udhibiti tofauti. Timu zinapaswa kuelewa udhibiti huu kabla ya kugawa majukumu endelevu. [2]

Fuatilia gharama ya kazi inayofanywa, ikijumuisha mapitio ya binadamu. Usipanue mradi wa majaribio mdogo uliofanikiwa kuwa akiba ya kampuni nzima bila ushahidi wa ziada.

Uamuzi unaokuja

Dots hufanya ugawaji endelevu kuwa pendekeza halisi la bidhaa. Kama pendekezo hilo linaboresha biashara kutategemea jukumu lililogawiwa, taarifa zinazopatikana, na ubora wa mapitio.

Nitaanza na kazi ambapo naweza kuthibitisha matokeo, kujifunza kutoka kwa marekebisho, na kupanua tu pale ushahidi unapounga mkono. Hii inawapa viongozi msingi wa kuwekeza na inawapa wafanyakazi jukumu wazi katika kuunda jinsi zana zinavyotumika.

Katika shirika lako, ni jukumu gani endelevu ungegawa kwanza kwa wakala wa AI? Na ni ushahidi gani ungehitaji kabla ya kupanua mamlaka yake?

Fikiria kwa hisabati. Jenga uhandisi kwa akili. Ongoza kwa mkakati. Jenga kwa uwajibikaji. Panua duniani kote. Tengeneza thamani halisi ya biashara kupitia akili bandia.

#OpenAI #Dots #EnterpriseAI #AIStrategy #AILeadership #ResponsibleAI

Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.