ഭൂരിഭാഗം AI ഓട്ടോമേഷൻ പ്രൊജക്റ്റുകളും തുടങ്ങുന്നതിന് മുൻപ് തന്നെ പരാജയപ്പെടാനുള്ള യഥാർത്ഥ കാരണം

പല ബിസിനസ്സ് വെല്ലുവിളികൾക്കും AI എന്നത് ഒരു മാന്ത്രിക പരിഹാരമായി തോന്നാം. എന്നാൽ വ്യക്തമായ ഒരു പ്ലാനില്ലാതെ ഒരു AI ഓട്ടോമേഷൻ പ്രൊജക്റ്റിലേക്ക് ഇറങ്ങിത്തിരിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും നിരാശയിലേക്കും പരാജയത്തിലേക്കുമാണ് നയിക്കുക.

യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം: ആവശ്യങ്ങൾ തെറ്റായി മനസ്സിലാക്കൽ

ഏറ്റവും പുതിയ തരംഗമായതുകൊണ്ട് മാത്രം പല ബിസിനസ്സുകളും AI വേണം എന്ന ആഗ്രഹത്തോടെയാണ് തുടങ്ങുന്നത്. AI ഏത് പ്രത്യേക പ്രശ്നമാണ് പരിഹരിക്കാൻ പോകുന്നതെന്ന് അറിയാതെ തന്നെ, "ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു AI ചാറ്റ്ബോട്ട് വേണം" എന്നൊക്കെ അവർ പറയാറുണ്ട്. ഇത് അടിച്ചുകയറ്റാൻ ആണികളൊന്നും ഇല്ലാതെ തന്നെ, കാണാൻ ഭംഗിയുള്ളതുകൊണ്ട് മാത്രം ഒരു ചുറ്റിക വാങ്ങുന്നതുപോലെയാണ്.

സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല ഇതിലെ പ്രധാന വിഷയം. കൃത്യമായി നിർവ്വചിക്കപ്പെട്ട ഒരു പ്രശ്നത്തിന്റെ അഭാവമാണ്. ബിസിനസ്സ് ആവശ്യത്തിന് പകരം ഒരു സാങ്കേതിക അപേക്ഷയോടെ ആരംഭിക്കുന്നത് സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്ന ഒരു തെറ്റാണ്. അറിയുന്നതിന് മുൻപ് തന്നെ, യഥാർത്ഥ മൂല്യം നൽകാത്ത ഒരു പ്രൊജക്റ്റിൽ നിങ്ങൾ മാസങ്ങൾ ചെലവഴിച്ചുകഴിഞ്ഞിരിക്കും.

വർക്ക്ഫ്ലോകൾ മാപ്പ് ചെയ്യൽ: ആദ്യ പടി

AI-ലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുൻപ്, നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ മാപ്പ് ചെയ്യേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഒരു റോഡ് ട്രിപ്പിന് പോകുന്നതിന് മുൻപ് ഒരു മാപ്പ് വരയ്ക്കുന്നതായി ഇതിനെ കരുതുക. നിങ്ങൾ എവിടെ നിന്നാണ് തുടങ്ങുന്നത്, എവിടെയാണ് പോകാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്, അവിടെയെത്താനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല വഴി ഏതാണ് എന്ന് നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.

നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ പ്രക്രിയകളിലെ ആവർത്തനപരമായ ജോലികൾ, തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കേണ്ട ഘട്ടങ്ങൾ, എന്തെങ്കിലും കാലതാമസങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മാനുവൽ കൈമാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുക എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. നിങ്ങളുടെ കൈയിൽ ഈ മാപ്പ് ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, എവിടെയാണ് AI-ക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ സഹായിക്കാൻ കഴിയുക എന്നതിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ഒരു ചിത്രം നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും.

എഞ്ചിനീയറിംഗ്: വിജയകരമായ പ്രൊജക്റ്റുകളുടെ നട്ടെല്ല്

AI നിങ്ങളുടെ പ്ലാനിന്റെ ഭാഗമാണെങ്കിൽ പോലും, ഒരു പ്രൊജക്റ്റിന്റെ വിജയം ശക്തമായ എഞ്ചിനീയറിംഗ് അടിത്തറയെയാണ് പ്രധാനമായും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഒരു വലിയ പസിലിന്റെ ഒരു കഷ്ണം മാത്രമായി AI-യെ കരുതുക. ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ (ഡാറ്റ ഒരു സ്ഥലത്ത് നിന്ന് മറ്റൊരു സ്ഥലത്തേക്ക് മാറ്റുന്നത്), ലോഗിംഗ് (നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത്), എറർ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് (കാര്യങ്ങൾ തെറ്റുമ്പോൾ അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്) എന്നിവയ്ക്ക് ഇപ്പോഴും നിങ്ങൾക്ക് ശക്തമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ AI പരിഹാരങ്ങൾ സുഗമമായി സംയോജിപ്പിക്കാനും കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കാനും ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

കസ്റ്റം AI എപ്പോഴാണ് അനുയോജ്യമാകുന്നത്

കസ്റ്റം AI പരിഹാരങ്ങൾ എപ്പോഴും ആവശ്യമില്ല. ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ അവ അനുയോജ്യമാണ്:

• മാനുവൽ ജോലികൾ വളർച്ചയെ മന്ദഗതിയിലാക്കുമ്പോൾ.
• നിലവിലെ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാതെ വരുമ്പോൾ.
• ആവർത്തനപരമായ ജോലികൾ കൂടുതൽ സമയം കവർന്നെടുക്കുമ്പോൾ.
• പല സിസ്റ്റങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കേണ്ടി വരുമ്പോൾ.
• നിങ്ങളുടെ സവിശേഷമായ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും നിങ്ങൾക്ക് AI ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ.
• ഓട്ടോമേഷൻ വരുമാനം, അനുസരണം (compliance), അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം എന്നിവയെ നേരിട്ട് സ്വാധീനിക്കുമ്പോൾ.

ഈ സാഹചര്യങ്ങൾ പരിചയമുള്ളതായി തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, ഒരു കസ്റ്റം AI പരിഹാരത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് പ്രയോജനകരമായേക്കാം.

പ്രധാന വിവരങ്ങൾ

• പ്രശ്നത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക: AI പരിഹാരങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നതിന് മുൻപ് നിങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പ്രത്യേക ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയുക.
• നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുക: AI-ക്ക് എവിടെയാണ് മൂല്യം നൽകാൻ കഴിയുക എന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ച് കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കുക.
• ശക്തമായ ഒരു അടിത്തറ പണിയുക: AI സംയോജനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ നിങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയറിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ശക്തമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
• കസ്റ്റം AI എപ്പോഴും ആവശ്യമില്ല: കസ്റ്റം പരിഹാരങ്ങൾ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളെയും വെല്ലുവിളികളെയും കൃത്യമായി പരിഹരിക്കുമ്പോൾ മാത്രം അവ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഈ കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് സാധാരണ ഉണ്ടാകുന്ന പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാനും അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ യഥാർത്ഥത്തിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന AI ഓട്ടോമേഷൻ പ്രൊജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും സാധിക്കും.