സ്വയംഭരണാധികാരമുള്ള ഏജൻ്റുമാർക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ഒരു അദ്വിതീയ നിരാശ നൽകുന്നു. ഞങ്ങൾ ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്ക്ക് ഒരു AI-യെ ഏൽപ്പിക്കുന്നു, അത് 30 സെക്കൻഡ് (അല്ലെങ്കിൽ 30 മിനിറ്റ്) വരെ അപ്രത്യക്ഷമാകും, തുടർന്ന് അത് ഫലത്തോടെ മടങ്ങുന്നു. ഞങ്ങൾ സ്ക്രീനിലേക്ക് നോക്കി. അത് പ്രവർത്തിച്ചോ? അത് ഭ്രമാത്മകമാണോ? ഇത് പാലിക്കൽ ഡാറ്റാബേസ് പരിശോധിച്ചോ അതോ ആ ഘട്ടം ഒഴിവാക്കിയോ? ഞങ്ങൾ സാധാരണയായി ഈ ഉത്കണ്ഠയോട് പ്രതികരിക്കുന്നത് രണ്ട് തീവ്രതകളിൽ ഒന്ന് ഉപയോഗിച്ചാണ്. ഒന്നുകിൽ ഞങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തെ ഒരു ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ആക്കി, ലാളിത്യം നിലനിർത്താൻ എല്ലാം മറയ്ക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ ഞങ്ങൾ പരിഭ്രാന്തരായി ഒരു ഡാറ്റ ഡംപ് നൽകുന്നു, ഓരോ ലോഗ് ലൈനും API കോളും ഉപയോക്താവിന് സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സുതാര്യത നൽകുന്നതിന് ആവശ്യമായ സൂക്ഷ്മതയെ ഒരു സമീപനവും നേരിട്ട് അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നില്ല. ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ശക്തിയില്ലാത്തതായി തോന്നുന്നു. ഡാറ്റ ഡംപ് അറിയിപ്പ് അന്ധത സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഏജൻ്റ് വാഗ്ദാനം ചെയ്ത കാര്യക്ഷമതയെ നശിപ്പിക്കുന്നു. എന്തെങ്കിലും തകരുന്നത് വരെ ഉപയോക്താക്കൾ വിവരങ്ങളുടെ നിരന്തരമായ സ്ട്രീം അവഗണിക്കുന്നു, ആ സമയത്ത് അത് പരിഹരിക്കാനുള്ള സന്ദർഭം അവർക്ക് ഇല്ല. ബാലൻസ് കണ്ടെത്താൻ നമുക്ക് ഒരു സംഘടിത മാർഗം ആവശ്യമാണ്. എൻ്റെ മുൻ ലേഖനമായ "ഏജൻ്റിക് AI-യ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യൽ", AI-യുടെ ഉദ്ദേശിച്ച പ്രവർത്തനം മുൻകൂട്ടി കാണിക്കുക (ഇൻ്റൻ്റ് പ്രിവ്യൂകൾ) കൂടാതെ AI സ്വന്തമായി എത്രത്തോളം ചെയ്യുന്നു എന്നതിൻ്റെ നിയന്ത്രണം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൽകുക (ഓട്ടോണമി ഡയലുകൾ) എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിശ്വാസ്യത വളർത്തുന്ന ഇൻ്റർഫേസ് ഘടകങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു. എന്നാൽ ഏതൊക്കെ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് അറിയുന്നത് വെല്ലുവിളിയുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമാണ്. ഡിസൈനർമാർക്കുള്ള ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ചോദ്യം അവ എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് അറിയുക എന്നതാണ്. 30 സെക്കൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോയിലെ ഏത് നിർദ്ദിഷ്ട നിമിഷത്തിനാണ് ഒരു ഇൻ്റൻ്റ് പ്രിവ്യൂ ആവശ്യമെന്നും ലളിതമായ ലോഗ് എൻട്രി ഉപയോഗിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാനാകുമെന്നും നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ അറിയാം? ഈ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി ഈ ലേഖനം നൽകുന്നു. ഞങ്ങൾ ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റിലൂടെ നടക്കും. ഈ പ്രക്രിയ ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസിലേക്ക് ബാക്കെൻഡ് ലോജിക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് ഡിസൈനർമാരെയും എഞ്ചിനീയർമാരെയും ഒരേ മുറിയിൽ എത്തിക്കുന്നു. AI എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് ഒരു ഉപയോക്താവിന് ഒരു അപ്ഡേറ്റ് ആവശ്യമുള്ള കൃത്യമായ നിമിഷങ്ങൾ കൃത്യമായി എങ്ങനെ കണ്ടെത്താമെന്ന് നിങ്ങൾ പഠിക്കും. ഞങ്ങൾ ഒരു ഇംപാക്റ്റ്/റിസ്ക് മാട്രിക്സ് കവർ ചെയ്യും, അത് ഏത് തീരുമാന നോഡുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കണമെന്നും ആ തീരുമാനവുമായി ജോടിയാക്കാനുള്ള ഏതെങ്കിലും അനുബന്ധ ഡിസൈൻ പാറ്റേണും മുൻഗണന നൽകാനും സഹായിക്കും. സുതാര്യത നിമിഷങ്ങൾ: ഒരു കേസ് സ്റ്റഡി ഉദാഹരണം പ്രാഥമിക അപകട ക്ലെയിമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ഏജൻ്റ് AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇൻഷുറൻസ് കമ്പനിയായ മെറിഡിയൻ (യഥാർത്ഥ പേരല്ല) പരിഗണിക്കുക. വാഹനത്തിന് കേടുപാടുകൾ സംഭവിച്ചതിൻ്റെ ഫോട്ടോകളും പോലീസ് റിപ്പോർട്ടും ഉപയോക്താവ് അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. റിസ്ക് അസസ്മെൻ്റും നിർദ്ദിഷ്ട പേഔട്ട് റേഞ്ചും സഹിതം മടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് ഏജൻ്റ് പിന്നീട് ഒരു മിനിറ്റ് അപ്രത്യക്ഷമാകുന്നു. തുടക്കത്തിൽ, മെറിഡിയൻ്റെ ഇൻ്റർഫേസ് ക്ലെയിം സ്റ്റാറ്റസ് കണക്കാക്കുന്നത് കാണിക്കുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾ നിരാശരായി. അവർ വിശദമായ നിരവധി രേഖകൾ സമർപ്പിച്ചിരുന്നു, കൂടാതെ ലഘൂകരിക്കാനുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾ അടങ്ങിയ പോലീസ് റിപ്പോർട്ട് പോലും AI അവലോകനം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അവർക്ക് അനിശ്ചിതത്വം തോന്നി. ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് അവിശ്വാസം സൃഷ്ടിച്ചു. ഇത് പരിഹരിക്കാൻ, ഡിസൈൻ ടീം ഒരു ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് നടത്തി. AI മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത, പ്രോബബിലിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ നടത്തിയതായി അവർ കണ്ടെത്തി, നിരവധി ചെറിയ ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു:
ഇമേജ് വിശകലനം, റിപ്പയർ ചെലവ് കണക്കാക്കാൻ, സാധാരണ കാർ ക്രാഷ് സാഹചര്യങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസുമായി ഏജൻ്റ് കേടുപാടുകൾ ഫോട്ടോകൾ താരതമ്യം ചെയ്തു. ഇത് ഒരു ആത്മവിശ്വാസ സ്കോർ ഉൾപ്പെട്ടിരുന്നു. വാചക അവലോകനം, ബാധ്യതയെ ബാധിക്കുന്ന കീവേഡുകൾക്കായി ഇത് പോലീസ് റിപ്പോർട്ട് സ്കാൻ ചെയ്തു (ഉദാ. തെറ്റ്, കാലാവസ്ഥ, ശാന്തത). നിയമപരമായ നിലയുടെ സാധ്യതാ വിലയിരുത്തൽ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പോളിസി ക്രോസ് റഫറൻസ്, ഇത് ഉപയോക്താവിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട നയ നിബന്ധനകൾക്കെതിരായ ക്ലെയിം വിശദാംശങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, ഒഴിവാക്കലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കവറേജ് പരിധികൾക്കായി തിരയുന്നു. ഇതിൽ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് പൊരുത്തവും ഉൾപ്പെട്ടിരുന്നു.
ടീം ഈ ഘട്ടങ്ങളെ സുതാര്യതയുടെ നിമിഷങ്ങളാക്കി മാറ്റി. ഇൻ്റർഫേസ് സീക്വൻസ് ഇതിലേക്ക് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്തു:
നാശനഷ്ടങ്ങളുടെ ഫോട്ടോകൾ വിലയിരുത്തുന്നു: 500 വാഹന ഇംപാക്ട് പ്രൊഫൈലുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. പോലീസ് റിപ്പോർട്ട് അവലോകനം ചെയ്യുന്നു: ബാധ്യതാ കീവേഡുകളും നിയമപരമായ മുൻവിധിയും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. പോളിസി കവറേജ് പരിശോധിക്കുന്നു: നിങ്ങളുടെ പ്ലാനിലെ പ്രത്യേക ഒഴിവാക്കലുകൾക്കായി പരിശോധിക്കുന്നു.
സിസ്റ്റം ഇപ്പോഴും അതേ സമയമെടുത്തു, എന്നാൽ ഏജൻ്റിൻ്റെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ ആശയവിനിമയം ഉപയോക്തൃ ആത്മവിശ്വാസം പുനഃസ്ഥാപിച്ചു. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് AI അത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സങ്കീർണ്ണമായ ടാസ്ക് നിർവ്വഹിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കി, അന്തിമ വിലയിരുത്തൽ കൃത്യമല്ലെന്ന് തോന്നിയാൽ എവിടെയാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടതെന്ന് അവർക്ക് കൃത്യമായി അറിയാമായിരുന്നു. ഈ ഡിസൈൻ ചോയ്സ് ഉത്കണ്ഠയുടെ ഒരു നിമിഷത്തെ ഉപയോക്താവുമായുള്ള ബന്ധത്തിൻ്റെ നിമിഷമാക്കി മാറ്റി. ഇംപാക്ട്/റിസ്ക് മാട്രിക്സ് പ്രയോഗിക്കുന്നു: എന്താണ് ഞങ്ങൾ മറയ്ക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുത്തത് പ്രോസസ്സിംഗ് സമയത്ത് പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ഇവൻ്റുകൾക്കും തീരുമാന നോഡുകൾക്കും മിക്ക AI അനുഭവങ്ങൾക്കും കുറവില്ല. ഓഡിറ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഫലങ്ങളിലൊന്ന് അദൃശ്യമായി സൂക്ഷിക്കേണ്ടതെന്താണെന്ന് തീരുമാനിക്കുക എന്നതായിരുന്നു. മെറിഡിയൻ ഉദാഹരണത്തിൽ, ബാക്കെൻഡ് ലോഗുകൾ ഓരോ ക്ലെയിമിനും 50+ ഇവൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിച്ചു. യുഐയുടെ ഭാഗമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതിനാൽ ഓരോ ഇവൻ്റും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾക്ക് ഡിഫോൾട്ട് ആക്കാമായിരുന്നു. പകരം, അവയെ വെട്ടിമാറ്റാൻ ഞങ്ങൾ റിസ്ക് മാട്രിക്സ് പ്രയോഗിച്ചു:
ലോഗ് ഇവൻ്റ്: പിംഗിംഗ് സെർവർആവർത്തന പരിശോധനയ്ക്കായി വെസ്റ്റ്-2. ഫിൽട്ടർ വിധി: മറയ്ക്കുക. (കുറഞ്ഞ ഓഹരികൾ, ഉയർന്ന സാങ്കേതികത).
ലോഗ് ഇവൻ്റ്: റിപ്പയർ എസ്റ്റിമേറ്റ് ബ്ലൂബുക്ക് മൂല്യവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ഫിൽട്ടർ വിധി: കാണിക്കുക. (ഉയർന്ന ഓഹരികൾ, ഉപയോക്താവിൻ്റെ പേഔട്ടിനെ ബാധിക്കുന്നു).
അനാവശ്യ വിശദാംശങ്ങൾ വെട്ടിക്കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, പ്രധാന വിവരങ്ങൾ - കവറേജ് സ്ഥിരീകരണം പോലെ - കൂടുതൽ സ്വാധീനം ചെലുത്തി. ഞങ്ങൾ ഒരു ഓപ്പൺ ഇൻ്റർഫേസ് സൃഷ്ടിക്കുകയും ഒരു തുറന്ന അനുഭവം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. ജോലി ചെയ്യുന്നത് കാണുമ്പോൾ ആളുകൾക്ക് ഒരു സേവനത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ മെച്ചമുണ്ടാകുമെന്ന ആശയം ഈ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ഘട്ടങ്ങൾ കാണിക്കുന്നതിലൂടെ (അത് വിലയിരുത്തൽ, അവലോകനം ചെയ്യൽ, സ്ഥിരീകരിക്കൽ) 30 സെക്കൻഡ് കാത്തിരിപ്പ്, ഉത്കണ്ഠയുടെ (“ഇത് തകർന്നോ?”) എന്നതിൽ നിന്ന് മൂല്യവത്തായ എന്തെങ്കിലും സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടതായി തോന്നുന്ന സമയത്തേക്ക് (“ഇത് ചിന്തിക്കുന്നു”) ഞങ്ങൾ മാറ്റി. വ്യക്തമായ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള പ്രധാന നിമിഷങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് ഞങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയ എങ്ങനെ അവലോകനം ചെയ്യാം എന്ന് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാം. ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് ഒരു പ്രവർത്തനപരമായ ആവശ്യകത എന്നതിലുപരി ഒരു സ്റ്റൈൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പായി ഞങ്ങൾ അതിനെ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ സുതാര്യത പരാജയപ്പെടുന്നു. “UI എങ്ങനെയായിരിക്കണം?” എന്ന് ചോദിക്കാനുള്ള ഒരു പ്രവണത നമുക്കുണ്ട്. നമ്മൾ ചോദിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, "ഏജൻറ് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് തീരുമാനിക്കുന്നത്?" ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് AI സിസ്റ്റങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒരു നേരായ മാർഗമാണ്. സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ ആന്തരിക പ്രക്രിയ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം മാപ്പ് ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. സിസ്റ്റം അതിൻ്റെ സെറ്റ് നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നത് നിർത്തുകയും പകരം അവസരം അല്ലെങ്കിൽ എസ്റ്റിമേറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന കൃത്യമായ നിമിഷങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം. ഈ ഘടന മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സ്രഷ്ടാക്കൾക്ക് ഈ അനിശ്ചിതത്വ പോയിൻ്റുകൾ സിസ്റ്റം ഉപയോഗിക്കുന്ന ആളുകൾക്ക് നേരിട്ട് കാണിക്കാനാകും. ഇത് സിസ്റ്റം അപ്ഡേറ്റുകളെ അവ്യക്തമായ പ്രസ്താവനകളിൽ നിന്ന് AI എങ്ങനെ അതിൻ്റെ നിഗമനത്തിലെത്തി എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദിഷ്ടവും വിശ്വസനീയവുമായ റിപ്പോർട്ടുകളിലേക്ക് മാറ്റുന്നു. മുകളിലുള്ള ഇൻഷുറൻസ് കേസ് പഠനത്തിന് പുറമേ, ഞാൻ അടുത്തിടെ ഒരു പ്രൊക്യുർമെൻ്റ് ഏജൻ്റ് നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ടീമിനൊപ്പം പ്രവർത്തിച്ചു. സിസ്റ്റം വെണ്ടർ കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുകയും അപകടസാധ്യതകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. യഥാർത്ഥത്തിൽ, സ്ക്രീൻ ഒരു ലളിതമായ പ്രോഗ്രസ് ബാർ പ്രദർശിപ്പിച്ചു: "കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു." ഉപയോക്താക്കൾ അത് വെറുത്തു. ഒരു മിസ്സിംഗ് ക്ലോസിൻ്റെ നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് അവർക്ക് ആശങ്കയുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷണം സൂചിപ്പിച്ചു. ഒരു ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് നടത്തി ഞങ്ങൾ ഇത് പരിഹരിച്ചു. ഈ ഓഡിറ്റ് നടത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് ഈ ലേഖനത്തിൻ്റെ സമാപനത്തിൽ ഞാൻ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഞങ്ങൾ എഞ്ചിനീയർമാരുമായി ഒരു സെഷൻ നടത്തുകയും സിസ്റ്റം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് വിവരിക്കുകയും ചെയ്തു. ഞങ്ങൾ "തീരുമാന പോയിൻ്റുകൾ" തിരിച്ചറിഞ്ഞു - രണ്ട് നല്ല ഓപ്ഷനുകൾക്കിടയിൽ AI തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ട നിമിഷങ്ങൾ. സ്റ്റാൻഡേർഡ് കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ, പ്രക്രിയ വ്യക്തമാണ്: A സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, B എല്ലായ്പ്പോഴും സംഭവിക്കും. AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, പ്രക്രിയ പലപ്പോഴും അവസരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഒരുപക്ഷെ ഏറ്റവും മികച്ച ചോയ്സ് എയാണെന്ന് AI കരുതുന്നു, പക്ഷേ അത് 65% മാത്രമേ ഉറപ്പിച്ചിരിക്കൂ. കരാർ വ്യവസ്ഥയിൽ, ഞങ്ങളുടെ കമ്പനി നിയമങ്ങൾക്കെതിരായ ബാധ്യതാ നിബന്ധനകൾ AI പരിശോധിച്ചപ്പോൾ ഞങ്ങൾ ഒരു നിമിഷം കണ്ടെത്തി. അത് അപൂർവ്വമായി ഒരു തികഞ്ഞ പൊരുത്തം ആയിരുന്നു. 90% പൊരുത്തം മതിയോ എന്ന് AI തീരുമാനിക്കേണ്ടതായിരുന്നു. ഇത് ഒരു പ്രധാന തീരുമാനമായിരുന്നു.
ഞങ്ങൾ ഈ നോഡ് തിരിച്ചറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, ഞങ്ങൾ അത് ഉപയോക്താവിന് വെളിപ്പെടുത്തി. "കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുക" എന്നതിനുപകരം, "ബാധ്യത ക്ലോസ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെംപ്ലേറ്റിൽ നിന്ന് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. റിസ്ക് ലെവൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു." ഈ നിർദ്ദിഷ്ട അപ്ഡേറ്റ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസം നൽകി. ഏജൻ്റ് ബാധ്യതാ ക്ലോസ് പരിശോധിച്ചതായി അവർക്ക് അറിയാമായിരുന്നു. കാലതാമസത്തിൻ്റെ കാരണം അവർ മനസ്സിലാക്കുകയും ആവശ്യമുള്ള പ്രവർത്തനം പിന്നിൽ സംഭവിക്കുന്നുവെന്ന വിശ്വാസം നേടുകയും ചെയ്തു. ഏജൻ്റ് കരാർ സൃഷ്ടിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ എവിടെ ആഴത്തിൽ കുഴിക്കണമെന്നും അവർക്ക് അറിയാമായിരുന്നു. AI എങ്ങനെയാണ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയർമാർ, ഉൽപ്പന്ന മാനേജർമാർ, ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റുകൾ, കൂടാതെ AI ടൂൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെ ബാധിക്കുന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ (പലപ്പോഴും മറച്ചിരിക്കുന്നു) നടത്തുന്ന പ്രധാന ആളുകളുമായി നിങ്ങൾ അടുത്ത് പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉപകരണം എടുക്കുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ വരയ്ക്കുക. പ്രോബബിലിറ്റി പാലിക്കുന്നതിനാൽ പ്രക്രിയയുടെ ദിശ മാറുന്ന എല്ലാ സ്ഥലങ്ങളും അടയാളപ്പെടുത്തുക. കൂടുതൽ സുതാര്യമായിരിക്കാൻ നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട സ്ഥലങ്ങളാണിവ. ചുവടെയുള്ള ചിത്രം 2-ൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റിൽ ഈ ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
ടീമിനെ ഒന്നിപ്പിക്കുക: ഉൽപ്പന്ന ഉടമകൾ, ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റുകൾ, ഡിസൈനർമാർ, പ്രധാന തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർ, AI നിർമ്മിച്ച എഞ്ചിനീയർമാർ എന്നിവരെ കൊണ്ടുവരിക. ഉദാഹരണത്തിന്, ക്രമരഹിതമായ നിയമ കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു AI ടൂൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ഉൽപ്പന്ന ടീമിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക. ടീമിൽ യുഎക്സ് ഡിസൈനർ, പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർ, യുഎക്സ് ഗവേഷകൻ, വിഷയ വിദഗ്ധനായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അഭിഭാഷകൻ, ടെക്സ്റ്റ് അനാലിസിസ് കോഡ് എഴുതിയ ബാക്കെൻഡ് എഞ്ചിനീയർ എന്നിവർ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും വരയ്ക്കുക: ഉപയോക്താവിൻ്റെ ആദ്യ പ്രവർത്തനം മുതൽ അന്തിമ ഫലം വരെ AI എടുക്കുന്ന ഓരോ ചുവടും രേഖപ്പെടുത്തുക. ടീം ഒരു വൈറ്റ്ബോർഡിൽ നിൽക്കുകയും സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു കരാറിലെ ബാധ്യതാ ക്ലോസ് തിരയുന്നത് AI ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു പ്രധാന വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കായി മുഴുവൻ ക്രമവും വരയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അഭിഭാഷകൻ അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നുഒരു അമ്പത് പേജുള്ള PDF → സിസ്റ്റം ഡോക്യുമെൻ്റിനെ റീഡബിൾ ടെക്സ്റ്റാക്കി മാറ്റുന്നു. → ബാധ്യതാ ക്ലോസുകൾക്കായി AI പേജുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. → ഉപയോക്താവ് കാത്തിരിക്കുന്നു. → നിമിഷങ്ങളോ മിനിറ്റുകളോ കഴിഞ്ഞ്, യൂസർ ഇൻ്റർഫേസിൽ മഞ്ഞ നിറത്തിലുള്ള ഖണ്ഡികകൾ ടൂൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ടൂൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന മറ്റ് നിരവധി വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി അവർ ഇത് ചെയ്യുന്നു.
കാര്യങ്ങൾ അവ്യക്തമായത് എവിടെയാണെന്ന് കണ്ടെത്തുക: AI ഒരു പൂർണ്ണ പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഓപ്ഷനുകളോ ഇൻപുട്ടുകളോ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഏത് സ്ഥലത്തേയും പ്രോസസ്സ് മാപ്പ് നോക്കുക. അവ്യക്തമായ ചുവടുകൾ കണ്ടെത്താൻ ടീം വൈറ്റ്ബോർഡിലേക്ക് നോക്കുന്നു. ഒരു ചിത്രം ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് കർശനമായ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക ബാധ്യതാ ക്ലോസ് കണ്ടെത്തുന്നതിൽ ഊഹക്കച്ചവടം ഉൾപ്പെടുന്നു. ഓരോ സ്ഥാപനവും ഈ ക്ലോസുകൾ വ്യത്യസ്തമായി എഴുതുന്നു, അതിനാൽ കൃത്യമായ പദ പൊരുത്തം കണ്ടെത്തുന്നതിന് പകരം AI ഒന്നിലധികം ഓപ്ഷനുകൾ തൂക്കി ഒരു പ്രവചനം നടത്തേണ്ടതുണ്ട്.
'മികച്ച ഊഹം' ഘട്ടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക: ഓരോ അവ്യക്തമായ സ്ഥലത്തിനും, സിസ്റ്റം ഒരു കോൺഫിഡൻസ് സ്കോർ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് 85% ഉറപ്പാണോ?). AI അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുന്ന പോയിൻ്റുകൾ ഇവയാണ്. ഏത് ഖണ്ഡിക(കൾ) ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലയബിലിറ്റി ക്ലോസിനോട് സാമ്യമുള്ളതാണെന്ന് സിസ്റ്റം ഊഹിക്കേണ്ടതുണ്ട് (ഒരു പ്രോബബിലിറ്റി നൽകുക). അത് അതിൻ്റെ മികച്ച ഊഹത്തിന് ഒരു ആത്മവിശ്വാസ സ്കോർ നൽകുന്നു. ആ ഊഹം ഒരു തീരുമാന നോഡ് ആണ്. കൃത്യമായ ക്ലോസ് കണ്ടെത്തി എന്ന് പ്രസ്താവിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു സാധ്യതയുള്ള പൊരുത്തം ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയാണെന്ന് ഇൻ്റർഫേസ് അഭിഭാഷകനോട് പറയേണ്ടതുണ്ട്.
ചോയ്സ് പരിശോധിക്കുക: ഓരോ ചോയ്സ് പോയിൻ്റിനും, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്തരിക ഗണിതമോ താരതമ്യമോ കണ്ടെത്തുക (ഉദാ. കരാറിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം പോളിസിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ തകർന്ന കാറിൻ്റെ ചിത്രം കേടായ കാർ ഫോട്ടോകളുടെ ലൈബ്രറിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക). മുൻകാല ദൃഢമായ കേസുകളിൽ നിന്നുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ലയബിലിറ്റി ക്ലോസുകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസുമായി സിസ്റ്റം വിവിധ ഖണ്ഡികകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് എഞ്ചിനീയർ വിശദീകരിക്കുന്നു. പ്രോബബിലിറ്റികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു പൊരുത്തം തീരുമാനിക്കാൻ ഇത് ഒരു ടെക്സ്റ്റ് സമാനത സ്കോർ കണക്കാക്കുന്നു.
വ്യക്തമായ വിശദീകരണങ്ങൾ എഴുതുക: AI ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുമ്പോൾ സംഭവിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളെ വ്യക്തമായി വിവരിക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോക്താവിനായി സൃഷ്ടിക്കുക. ഈ കൃത്യമായ നിമിഷത്തിനായി ഉള്ളടക്ക ഡിസൈനർ ഒരു പ്രത്യേക സന്ദേശം എഴുതുന്നു. വാചകം ഇങ്ങനെ വായിക്കുന്നു: സാധ്യതയുള്ള ബാധ്യതാ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് പ്രമാണ വാചകത്തെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫേം ക്ലോസുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
സ്ക്രീൻ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക: ഈ പുതിയതും വ്യക്തമായതുമായ വിശദീകരണങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസിലേക്ക് ചേർക്കുക, "കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു" പോലുള്ള അവ്യക്തമായ സന്ദേശങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. ഡിസൈൻ ടീം ജനറിക് പ്രോസസ്സിംഗ് PDF ലോഡിംഗ് സ്പിന്നർ നീക്കം ചെയ്യുന്നു. AI വിചാരിക്കുന്ന സമയത്ത് ഡോക്യുമെൻ്റ് വ്യൂവറിന് മുകളിൽ സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റസ് ബാറിലേക്ക് അവർ പുതിയ വിശദീകരണം ചേർക്കുന്നു.
വിശ്വാസത്തിനായി പരിശോധിക്കുക: പുതിയ സ്ക്രീൻ സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഏത് കാത്തിരിപ്പ് സമയത്തിനോ ഫലത്തിനോ ലളിതമായ ഒരു കാരണം നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, അത് അവർക്ക് കൂടുതൽ ആത്മവിശ്വാസവും വിശ്വാസവും നൽകുന്നു.
ഇംപാക്റ്റ്/റിസ്ക് മാട്രിക്സ് AI-യുടെ പ്രക്രിയയിൽ നിങ്ങൾ സൂക്ഷ്മമായി നോക്കിയാൽ, അത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന നിരവധി പോയിൻ്റുകൾ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും. ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ടാസ്ക്കിനായി ഒരു AI ഡസൻ കണക്കിന് ചെറിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തിയേക്കാം. അവയെല്ലാം കാണിക്കുന്നത് വളരെയധികം അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഈ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നിങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. AI എടുക്കുന്ന പ്രവർത്തന തരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ ചോയ്സുകൾ അടുക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഇംപാക്റ്റ്/റിസ്ക് മാട്രിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം. ഇംപാക്ട്/റിസ്ക് മെട്രിക്സുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ: ആദ്യം, കുറഞ്ഞ-പങ്കാളിത്തവും കുറഞ്ഞ-ഇംപാക്ട് തീരുമാനങ്ങളും നോക്കുക. കുറഞ്ഞ ഓഹരികൾ / കുറഞ്ഞ സ്വാധീനം
ഉദാഹരണം: ഒരു ഫയൽ ഘടന ഓർഗനൈസുചെയ്യൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രമാണത്തിൻ്റെ പേര് മാറ്റുക. സുതാര്യത ആവശ്യമാണ്: ഏറ്റവും കുറവ്. സൂക്ഷ്മമായ ടോസ്റ്റ് അറിയിപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലോഗ് എൻട്രി മതി. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ പഴയപടിയാക്കാനാകും.
തുടർന്ന് ഉയർന്ന-പങ്കാളിത്തവും ഉയർന്ന സ്വാധീനവുമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക. ഉയർന്ന ഓഹരികൾ / ഉയർന്ന സ്വാധീനം
ഉദാഹരണം: ഒരു ലോൺ അപേക്ഷ നിരസിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഓഹരി വ്യാപാരം നടത്തുക. സുതാര്യത ആവശ്യം: ഉയർന്നത്. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ജോലിയുടെ തെളിവ് ആവശ്യമാണ്. സിസ്റ്റം പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പോ ഉടനടിയോ യുക്തി തെളിയിക്കണം.
എല്ലാ വാങ്ങൽ/വിൽപന ഓർഡറുകളും ഒരുപോലെ പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു ഫിനാൻഷ്യൽ ട്രേഡിംഗ് ബോട്ട് പരിഗണിക്കുക. $50,000 വ്യാപാരത്തിൻ്റെ അതേ അതാര്യതയോടെ ഇത് $5 വ്യാപാരം നടത്തുന്നു. ഒരു വലിയ ഡോളർ തുകയിൽ ട്രേഡിങ്ങിൽ സുതാര്യതയുടെ സാധ്യതയുള്ള ആഘാതം ഉപകരണം തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ടോ എന്ന് ഉപയോക്താക്കൾ ചോദ്യം ചെയ്തേക്കാം. അവർക്ക് താൽക്കാലികമായി നിർത്താനും ഉയർന്ന ഓഹരി ഇടപാടുകൾക്കായി അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനം കാണിക്കാനും സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്. നിർദ്ദിഷ്ട ഡോളർ തുകയ്ക്ക് മുകളിലുള്ള ഏതൊരു ഇടപാടിനും ഒരു അവലോകന ലോജിക് അവസ്ഥ അവതരിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് പരിഹാരം, ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തീരുമാനത്തെ നയിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ കാണാൻ ഉപയോക്താവിനെ അനുവദിക്കുന്നു. പാറ്റേണുകളിലേക്കുള്ള മാപ്പിംഗ് നോഡുകൾ: ഒരു ഡിസൈൻ പാറ്റേൺ സെലക്ഷൻ റൂബ്രിക് നിങ്ങളുടെ അനുഭവത്തിൻ്റെ പ്രധാന തീരുമാന നോഡുകൾ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഓരോന്നിനും ഏത് UI പാറ്റേൺ ബാധകമാണെന്ന് നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കണം. Agentic AI-യ്ക്കായുള്ള ഡിസൈനിംഗിൽ, ഞങ്ങൾ ഇൻ്റൻ്റ് പ്രിവ്യൂ (ഉയർന്ന ഓഹരി നിയന്ത്രണത്തിനായി), ആക്ഷൻ ഓഡിറ്റ് (പഴയ സുരക്ഷയ്ക്കായി) തുടങ്ങിയ പാറ്റേണുകൾ അവതരിപ്പിച്ചു. അവയ്ക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ നിർണായക ഘടകം റിവേഴ്സിബിലിറ്റിയാണ്. ഞങ്ങൾ ഓരോന്നും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നുശരിയായ പാറ്റേൺ നൽകുന്നതിന് ഇംപാക്ട് മാട്രിക്സിലൂടെയുള്ള തീരുമാന നോഡ്: ഉയർന്ന ഓഹരികളും മാറ്റാനാകാത്തതും: ഈ നോഡുകൾക്ക് ഒരു ഇൻ്റൻ്റ് പ്രിവ്യൂ ആവശ്യമാണ്. ഉപയോക്താവിന് പ്രവർത്തനം എളുപ്പത്തിൽ പഴയപടിയാക്കാൻ കഴിയാത്തതിനാൽ (ഉദാ. ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ശാശ്വതമായി ഇല്ലാതാക്കുന്നത്), എക്സിക്യൂഷന് മുമ്പ് സുതാര്യത സംഭവിക്കണം. സിസ്റ്റം താൽക്കാലികമായി നിർത്തുകയും അതിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം വിശദീകരിക്കുകയും സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യപ്പെടുകയും വേണം. ഉയർന്ന സ്റ്റേക്കുകളും റിവേഴ്സിബിളും: ഈ നോഡുകൾക്ക് ആക്ഷൻ ഓഡിറ്റും അൺഡോ പാറ്റേണും ആശ്രയിക്കാനാകും. AI- പവർ ചെയ്യുന്ന സെയിൽസ് ഏജൻ്റ് മറ്റൊരു പൈപ്പ് ലൈനിലേക്ക് ഒരു ലീഡ് നീക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഉപയോക്താവിനെ അറിയിക്കുകയും ഉടനടി പഴയപടിയാക്കുക ബട്ടൺ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നിടത്തോളം അത് സ്വയംഭരണപരമായി ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ രീതിയിൽ നോഡുകൾ കർശനമായി വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾ "അലേർട്ട് ക്ഷീണം" ഒഴിവാക്കുന്നു. മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങൾക്കും വേഗത നിലനിർത്താൻ ആക്ഷൻ ഓഡിറ്റിനെ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥത്തിൽ മാറ്റാനാകാത്ത നിമിഷങ്ങൾക്കായി മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ ഉയർന്ന ഘർഷണ ഇൻ്റെൻ്റ് പ്രിവ്യൂ റിസർവ് ചെയ്യുന്നത്.
റിവേഴ്സബിൾ മാറ്റാനാകാത്തത് കുറഞ്ഞ സ്വാധീനം തരം: Auto-ExecuteUI: Passive Toast / LogEx: ഒരു ഫയലിൻ്റെ പേര് മാറ്റുന്നു തരം: ConfirmUI: ലളിതമായ പൂർവാവസ്ഥയിലാക്കാനുള്ള ഓപ്ഷൻEx: ഒരു ഇമെയിൽ ആർക്കൈവ് ചെയ്യുന്നു ഉയർന്ന ആഘാതം തരം: ReviewUI: അറിയിപ്പ് + അവലോകനം TrailEx: ഒരു ക്ലയൻ്റിലേക്ക് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് അയയ്ക്കുന്നു തരം: ഉദ്ദേശ പ്രിവ്യൂUI: മോഡൽ / വ്യക്തമായ അനുമതിEx: ഒരു സെർവർ ഇല്ലാതാക്കുന്നു
പട്ടിക 1: ഡിസൈൻ പാറ്റേണുകളിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ സുതാര്യതയുടെ നിമിഷങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യാൻ ഇംപാക്റ്റും റിവേഴ്സിബിലിറ്റി മാട്രിക്സും ഉപയോഗിക്കാം. ഗുണപരമായ മൂല്യനിർണ്ണയം: "കാത്തിരിപ്പ്, എന്തുകൊണ്ട്?" ടെസ്റ്റ് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വൈറ്റ്ബോർഡിൽ സാധ്യതയുള്ള നോഡുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, എന്നാൽ മനുഷ്യ സ്വഭാവം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ അവയെ സാധൂകരിക്കണം. നിങ്ങളുടെ മാപ്പ് ഉപയോക്താവിൻ്റെ മാനസിക മാതൃകയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഞാൻ "കാത്തിരിക്കുക, എന്തുകൊണ്ട്?" എന്ന പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ടെസ്റ്റ്. ഏജൻ്റ് ഒരു ടാസ്ക് പൂർത്തിയാക്കുന്നത് കാണാൻ ഒരു ഉപയോക്താവിനോട് ആവശ്യപ്പെടുക. ഉച്ചത്തിൽ സംസാരിക്കാൻ അവരെ ഉപദേശിക്കുക. അവർ ഒരു ചോദ്യം ചോദിക്കുമ്പോഴെല്ലാം, "കാത്തിരിക്കൂ, എന്തിനാണ് അത് ചെയ്തത്?" അല്ലെങ്കിൽ "ഇത് കുടുങ്ങിയതാണോ?" അല്ലെങ്കിൽ "ഇത് എന്നെ കേട്ടോ?" - നിങ്ങൾ ഒരു ടൈംസ്റ്റാമ്പ് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഈ ചോദ്യങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ആശയക്കുഴപ്പം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവിന് അവരുടെ നിയന്ത്രണം നഷ്ടപ്പെടുന്നതായി അനുഭവപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ ഷെഡ്യൂളിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റിനായുള്ള ഒരു പഠനത്തിൽ, ഉപയോക്താക്കൾ ഏജൻ്റ് അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് ബുക്ക് ചെയ്യുന്നത് കണ്ടു. സ്ക്രീൻ നാല് സെക്കൻഡ് നിശ്ചലമായി ഇരുന്നു. പങ്കെടുക്കുന്നവർ സ്ഥിരമായി ചോദിച്ചു, “ഇത് എൻ്റെ കലണ്ടറോ അതോ ഡോക്ടറുടെയോ പരിശോധിക്കുന്നുണ്ടോ?”
ആ ചോദ്യം നഷ്ടമായ ഒരു സുതാര്യ നിമിഷം വെളിപ്പെടുത്തി. സിസ്റ്റത്തിന് ആ നാല് സെക്കൻഡ് കാത്തിരിപ്പ് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കേണ്ടതുണ്ട്: "നിങ്ങളുടെ ലഭ്യത പരിശോധിക്കൽ" തുടർന്ന് "ദാതാവിൻ്റെ ഷെഡ്യൂളുമായി സമന്വയിപ്പിക്കൽ". ഈ ചെറിയ മാറ്റം ഉപയോക്താക്കളുടെ ഉത്കണ്ഠയുടെ അളവ് കുറച്ചു. ഒരു സിസ്റ്റം പ്രവർത്തനത്തെ മാത്രം വിവരിക്കുമ്പോൾ സുതാര്യത പരാജയപ്പെടുന്നു. ഇൻ്റർഫേസ് സാങ്കേതിക പ്രക്രിയയെ ഉപയോക്താവിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ലക്ഷ്യവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കണം. “നിങ്ങളുടെ ലഭ്യത പരിശോധിക്കുന്നു” എന്ന് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സ്ക്രീൻ, അതിന് സന്ദർഭം ഇല്ലാത്തതിനാൽ ഫ്ലാറ്റ് വീഴുന്നു. AI ഒരു കലണ്ടറിലേക്ക് നോക്കുകയാണെന്ന് ഉപയോക്താവ് മനസ്സിലാക്കുന്നു, പക്ഷേ എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് അവർക്ക് അറിയില്ല. ഫലവുമായി നാം പ്രവർത്തനത്തെ ജോടിയാക്കണം. സിസ്റ്റത്തിന് ആ നാല് സെക്കൻഡ് കാത്തിരിപ്പ് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ആദ്യം, ഇൻ്റർഫേസ് "ഓപ്പൺ ടൈം കണ്ടെത്താൻ നിങ്ങളുടെ കലണ്ടർ പരിശോധിക്കുന്നു" എന്ന് കാണിക്കുന്നു. തുടർന്ന് അത് "നിങ്ങളുടെ അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് സുരക്ഷിതമാക്കാൻ ദാതാവിൻ്റെ ഷെഡ്യൂളുമായി സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു" എന്നതിലേക്ക് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഉപയോക്താവിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിലെ സാങ്കേതിക പ്രക്രിയയെ അടിസ്ഥാനമാക്കുന്നു. ഒരു പ്രാദേശിക കഫേയ്ക്കായി AI മാനേജിംഗ് ഇൻവെൻ്ററി പരിഗണിക്കുക. സിസ്റ്റം വിതരണ ക്ഷാമം നേരിടുന്നു. ഒരു ഇൻ്റർഫേസ് റീഡിംഗ് "വെണ്ടർ ബന്ധപ്പെടുക" അല്ലെങ്കിൽ "അവലോകന ഓപ്ഷനുകൾ" ഉത്കണ്ഠ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം ഓർഡർ റദ്ദാക്കുകയാണോ അതോ വിലയേറിയ ബദൽ വാങ്ങുകയാണോ എന്ന് മാനേജർ ആശ്ചര്യപ്പെടുന്നു. ഉദ്ദേശിച്ച ഫലം വിശദീകരിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു മികച്ച സമീപനം: "നിങ്ങളുടെ വെള്ളിയാഴ്ച ഡെലിവറി ഷെഡ്യൂൾ നിലനിർത്തുന്നതിന് ഇതര വിതരണക്കാരെ വിലയിരുത്തുക." AI എന്താണ് നേടാൻ ശ്രമിക്കുന്നതെന്ന് ഇത് ഉപയോക്താവിനോട് കൃത്യമായി പറയുന്നു. ഓഡിറ്റ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു നിങ്ങൾ ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് പൂർത്തിയാക്കി, ഇംപാക്റ്റ്, റിസ്ക് മാട്രിക്സ് എന്നിവയിലൂടെ നിങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റ് ഫിൽട്ടർ ചെയ്തു. സുതാര്യമായിരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ നിമിഷങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്കുണ്ട്. അടുത്തതായി, നിങ്ങൾ അവ യുഐയിൽ സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ഘട്ടത്തിന് വിവിധ വകുപ്പുകളിലുടനീളം ടീം വർക്ക് ആവശ്യമാണ്. ഒരു ഡിസൈൻ ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സ്വയം സുതാര്യത രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു ലോജിക് അവലോകനത്തോടെ ആരംഭിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ലീഡ് സിസ്റ്റം ഡിസൈനറെ കണ്ടുമുട്ടുക. നിങ്ങളുടെ തീരുമാന നോഡുകളുടെ മാപ്പ് കൊണ്ടുവരിക. സിസ്റ്റത്തിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഈ അവസ്ഥകൾ പങ്കിടാനാകുമെന്ന് നിങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഞാൻ കാണിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന കൃത്യമായ അവസ്ഥ സാങ്കേതിക സംവിധാനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഞാൻ പലപ്പോഴും കണ്ടെത്തുന്നു. സിസ്റ്റം ഒരു പൊതു "വർക്കിംഗ്" സ്റ്റാറ്റസ് നൽകുന്നു എന്ന് എഞ്ചിനീയർ പറഞ്ഞേക്കാം. വിശദമായ അപ്ഡേറ്റിനായി നിങ്ങൾ നിർബന്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു പ്രത്യേക അറിയിപ്പ് അയയ്ക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്വാചകം വായിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് നിയമങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ. ആ സാങ്കേതിക കണക്ഷൻ ഇല്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ ഡിസൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നത് അസാധ്യമാണ്. അടുത്തതായി, ഉള്ളടക്ക ഡിസൈൻ ടീമിനെ ഉൾപ്പെടുത്തുക. AI-യുടെ പ്രവർത്തനത്തിനുള്ള സാങ്കേതിക കാരണം നിങ്ങൾക്കുണ്ട്, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തവും മനുഷ്യസൗഹൃദവുമായ ഒരു വിശദീകരണം ആവശ്യമാണ്. എഞ്ചിനീയർമാർ അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയ നൽകുന്നു, എന്നാൽ ഉള്ളടക്ക ഡിസൈനർമാർ അത് ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന രീതി നൽകുന്നു. ഈ സന്ദേശങ്ങൾ മാത്രം എഴുതരുത്. ഒരു ഡെവലപ്പർ "എക്സിക്യൂട്ടിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ 402" എഴുതിയേക്കാം, അത് സാങ്കേതികമായി ശരിയാണ്, എന്നാൽ ഉപയോക്താവിന് അർത്ഥമില്ലാത്തതാണ്. ഒരു ഡിസൈനർ "ചിന്തിക്കുക" എന്ന് എഴുതിയേക്കാം, അത് സൗഹൃദപരവും എന്നാൽ വളരെ അവ്യക്തവുമാണ്. ഒരു ഉള്ളടക്ക തന്ത്രജ്ഞൻ ശരിയായ മധ്യനിര കണ്ടെത്തുന്നു. ഉപയോക്താവിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാതെ AI പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന “ബാധ്യത അപകടസാധ്യതകൾക്കായി സ്കാനിംഗ്” പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ശൈലികൾ അവർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ സന്ദേശങ്ങളുടെ സുതാര്യത പരിശോധിക്കുക. വാചകം പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് കാണാൻ അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുന്നത് വരെ കാത്തിരിക്കരുത്. ഞാൻ ലളിതമായ പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളിൽ താരതമ്യ പരിശോധനകൾ നടത്തുന്നു, അവിടെ മാറ്റുന്ന ഒരേയൊരു കാര്യം സ്റ്റാറ്റസ് സന്ദേശമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഞാൻ ഒരു ഗ്രൂപ്പിനെ (ഗ്രൂപ്പ് എ) "ഐഡൻ്റിറ്റി പരിശോധിക്കുന്നു" എന്ന് പറയുന്ന ഒരു സന്ദേശവും മറ്റൊരു ഗ്രൂപ്പ് (ഗ്രൂപ്പ് ബി) "സർക്കാർ ഡാറ്റാബേസുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു" എന്ന സന്ദേശവും കാണിക്കുന്നു (ഇവ നിർമ്മിച്ച ഉദാഹരണങ്ങളാണ്, പക്ഷേ നിങ്ങൾ കാര്യം മനസ്സിലാക്കുന്നു). അപ്പോൾ ഞാൻ അവരോട് ചോദിക്കുന്നു ഏതാണ് സുരക്ഷിതമെന്ന് തോന്നുന്നത്. ചില വാക്കുകൾ ഉത്കണ്ഠ ഉളവാക്കുന്നതായി നിങ്ങൾ പലപ്പോഴും കണ്ടെത്തും, മറ്റുള്ളവർ ആത്മവിശ്വാസം വളർത്തുന്നു. നിങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച് ഫലപ്രദമെന്ന് തെളിയിക്കേണ്ട ഒന്നായി പദപ്രയോഗം പരിഗണിക്കണം. ഇത് ഡിസൈൻ പ്രക്രിയയെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു ഈ ഓഡിറ്റുകൾ നടത്തുന്നത് ഒരു ടീം എങ്ങനെ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെ ശക്തിപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവുണ്ട്. മിനുക്കിയ ഡിസൈൻ ഫയലുകൾ കൈമാറുന്നത് ഞങ്ങൾ നിർത്തുന്നു. ഞങ്ങൾ കുഴപ്പമില്ലാത്ത പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളും പങ്കിട്ട സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകളും ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു. കോർ ടൂൾ ഒരു സുതാര്യത മാട്രിക്സ് ആയി മാറുന്നു. എഞ്ചിനീയർമാരും ഉള്ളടക്ക ഡിസൈനർമാരും ഒരുമിച്ച് ഈ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് എഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താവ് വായിക്കുന്ന വാക്കുകളിലേക്ക് അവർ കൃത്യമായ സാങ്കേതിക കോഡുകൾ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു. ലോജിക് അവലോകന സമയത്ത് ടീമുകൾക്ക് സംഘർഷം അനുഭവപ്പെടും. ചെലവ് റിപ്പോർട്ടിൽ സമർപ്പിച്ച ഒരു ഇടപാട് നിരസിക്കാൻ AI തീരുമാനിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ഒരു ഡിസൈനർ എഞ്ചിനീയറോട് ചോദിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. "പിശക്: മിസ്സിംഗ് ഡാറ്റ" പോലെയുള്ള ഒരു ജനറിക് സ്റ്റാറ്റസ് കോഡ് മാത്രമേ ബാക്കെൻഡ് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നുള്ളൂ എന്ന് എഞ്ചിനീയർ പറഞ്ഞേക്കാം. സ്ക്രീനിൽ ഇത് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ വിവരമല്ലെന്ന് ഡിസൈനർ പറയുന്നു. ഒരു പ്രത്യേക സാങ്കേതിക ഹുക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡിസൈനർ എൻജിനീയറുമായി ചർച്ച നടത്തുന്നു. എഞ്ചിനീയർ ഒരു പുതിയ റൂൾ എഴുതുന്നു, അതിനാൽ ഒരു നഷ്ടമായ രസീത് ഇമേജ് പോലെ നഷ്ടമായത് സിസ്റ്റം കൃത്യമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഉള്ളടക്ക ഡിസൈനർമാർ വിവർത്തകരായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒരു ഡെവലപ്പർ സാങ്കേതികമായി കൃത്യമായ ഒരു സ്ട്രിംഗ് എഴുതിയേക്കാം, "വെണ്ടർ മാച്ചിംഗിനുള്ള ആത്മവിശ്വാസ പരിധി കണക്കാക്കുന്നു". ഒരു ഉള്ളടക്ക ഡിസൈനർ ആ സ്ട്രിംഗിനെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫലത്തിനായി വിശ്വാസം വളർത്തുന്ന ഒരു വാക്യത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. "നിങ്ങളുടെ വെള്ളിയാഴ്ചത്തെ ഡെലിവറി സുരക്ഷിതമാക്കാൻ പ്രാദേശിക വെണ്ടർ വിലകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക" എന്ന് തന്ത്രജ്ഞൻ അത് മാറ്റിയെഴുതുന്നു. ഉപയോക്താവ് പ്രവർത്തനവും ഫലവും മനസ്സിലാക്കുന്നു. മുഴുവൻ ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ടീമും ഉപയോക്തൃ ടെസ്റ്റിംഗ് സെഷനുകളിൽ ഇരിക്കുന്നു. ഒരു യഥാർത്ഥ വ്യക്തി വ്യത്യസ്ത സ്റ്റാറ്റസ് സന്ദേശങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നത് അവർ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. സ്ക്രീനിൽ "വ്യാപാരം നടത്തുന്നു" എന്ന് പറയുന്നതിനാൽ ഒരു ഉപയോക്താവ് പരിഭ്രാന്തരാകുന്നത് ടീമിനെ അവരുടെ സമീപനത്തെക്കുറിച്ച് പുനർവിചിന്തനം ചെയ്യാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. എഞ്ചിനീയർമാരും ഡിസൈനർമാരും മികച്ച പദങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വിന്യസിക്കുന്നു. സ്റ്റോക്ക് വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് അവർ "ആവശ്യമായ ഫണ്ടുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു" എന്നതിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റ് മാറ്റുന്നു. ഒരുമിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നത് അവസാന ഇൻ്റർഫേസ് സിസ്റ്റം ലോജിക്കും ഉപയോക്താവിൻ്റെ മനസ്സമാധാനവും നൽകുന്നു. ഈ അധിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ ടീമിൻ്റെ കലണ്ടറിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ സമയം ആവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അന്തിമഫലം കൂടുതൽ തുറന്ന ആശയവിനിമയം നടത്തുന്ന ഒരു ടീമായിരിക്കണം, കൂടാതെ അവരുടെ AI- പവർ ടൂളുകൾ അവരുടെ താൽപ്പര്യാർത്ഥം എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾ (എന്തുകൊണ്ടാണ്). ഈ സംയോജിത സമീപനം യഥാർത്ഥത്തിൽ വിശ്വസനീയമായ AI അനുഭവങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മൂലക്കല്ലാണ്. ട്രസ്റ്റ് ഒരു ഡിസൈൻ ചോയ്സ് ആണ് ഒരു നല്ല ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിൻ്റെ വൈകാരിക ഉപോൽപ്പന്നമായാണ് ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും വിശ്വാസത്തെ കാണുന്നത്. പ്രവചനാതീതമായ ആശയവിനിമയത്തിൻ്റെ മെക്കാനിക്കൽ ഫലമായി വിശ്വാസത്തെ കാണുന്നത് എളുപ്പമാണ്. ശരിയായ സമയത്ത് ശരിയായ വിവരങ്ങൾ കാണിച്ച് ഞങ്ങൾ വിശ്വാസം വളർത്തുന്നു. ഉപയോക്താവിനെ അടിച്ചമർത്തുകയോ യന്ത്രസാമഗ്രികൾ പൂർണ്ണമായും മറയ്ക്കുകയോ ചെയ്തുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ അത് നശിപ്പിക്കുന്നു. ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് ഏജൻ്റ് AI ഉപകരണങ്ങൾക്കും ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കും. സിസ്റ്റം ഒരു ജഡ്ജ്മെൻ്റ് കോൾ ചെയ്യുന്ന നിമിഷങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. ആ നിമിഷങ്ങൾ റിസ്ക് മാട്രിക്സിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുക. ഓഹരികൾ ഉയർന്നതാണെങ്കിൽ, പെട്ടി തുറക്കുക. ജോലി കാണിക്കൂ. അടുത്ത ലേഖനത്തിൽ, ഈ നിമിഷങ്ങൾ എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെന്ന് ഞങ്ങൾ നോക്കും: പകർപ്പ് എങ്ങനെ എഴുതാം, യുഐ രൂപപ്പെടുത്താം, ഏജൻ്റിന് തെറ്റ് സംഭവിക്കുമ്പോൾ അനിവാര്യമായ പിശകുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം. അനുബന്ധം: ഡിസിഷൻ നോഡ് ഓഡിറ്റ് ചെക്ക്ലിസ്റ്റ് ഘട്ടം 1: സജ്ജീകരണവും മാപ്പിംഗും ✅ ടീമിനെ ഒന്നിപ്പിക്കുക: ഉൽപ്പന്ന ഉടമകൾ, ബിസിനസ്സ് അനലിസ്റ്റുകൾ, ഡിസൈനർമാർ,പ്രധാന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നവരും AI നിർമ്മിച്ച എഞ്ചിനീയർമാരും. സൂചന: യഥാർത്ഥ ബാക്കെൻഡ് ലോജിക് വിശദീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് എഞ്ചിനീയർമാർ ആവശ്യമാണ്. ഈ ഘട്ടം ഒറ്റയ്ക്ക് ശ്രമിക്കരുത്. ✅ മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും വരയ്ക്കുക: ഉപയോക്താവിൻ്റെ ആദ്യ പ്രവർത്തനം മുതൽ അന്തിമ ഫലം വരെ AI എടുക്കുന്ന ഓരോ ചുവടും രേഖപ്പെടുത്തുക. സൂചന: ഈ പ്രാരംഭ ഘട്ടങ്ങൾ വരയ്ക്കുന്നതിന് ഫിസിക്കൽ വൈറ്റ്ബോർഡ് സെഷൻ പലപ്പോഴും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഘട്ടം 2: മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യുക്തി കണ്ടെത്തൽ ✅ എവിടെയാണ് കാര്യങ്ങൾ വ്യക്തമല്ലെന്ന് കണ്ടെത്തുക: AI ഒരു പൂർണ്ണ പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഓപ്ഷനുകളോ ഇൻപുട്ടുകളോ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഏത് സ്ഥലത്തേയും പ്രോസസ്സ് മാപ്പ് നോക്കുക. ✅ മികച്ച ഊഹ ഘട്ടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക: ഓരോ അവ്യക്തമായ സ്ഥലത്തിനും, സിസ്റ്റം ഒരു കോൺഫിഡൻസ് സ്കോർ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സിസ്റ്റം 85 ശതമാനം ഉറപ്പാണോ എന്ന് ചോദിക്കുക. AI അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുന്ന പോയിൻ്റുകൾ ഇവയാണ്. ✅ ചോയ്സ് പരിശോധിക്കുക: ഓരോ ചോയ്സ് പോയിൻ്റിനും, നിർദ്ദിഷ്ട ആന്തരിക ഗണിതമോ താരതമ്യമോ കണ്ടെത്തുക. ഒരു കരാറിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം ഒരു നയവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതാണ് ഒരു ഉദാഹരണം. തകർന്ന കാറിൻ്റെ ചിത്രവും കേടായ കാർ ഫോട്ടോകളുടെ ലൈബ്രറിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് മറ്റൊരു ഉദാഹരണത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഘട്ടം 3: ഉപയോക്തൃ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്നു ✅ വ്യക്തമായ വിശദീകരണങ്ങൾ എഴുതുക: AI ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടത്തുമ്പോൾ സംഭവിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളെ വ്യക്തമായി വിവരിക്കുന്ന സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോക്താവിനായി സൃഷ്ടിക്കുക. സൂചന: നിങ്ങളുടെ സന്ദേശങ്ങളെ മൂർത്തമായ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കുക. ഒരു പ്രാദേശിക കഫേയിൽ ഒരു ക്ലയൻ്റുമായി ഒരു മീറ്റിംഗ് AI ബുക്ക് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, സിസ്റ്റം കഫേ റിസർവേഷൻ സിസ്റ്റം പരിശോധിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉപയോക്താവിനോട് പറയുക. ✅ സ്ക്രീൻ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക: ഈ പുതിയതും വ്യക്തമായതുമായ വിശദീകരണങ്ങൾ ഉപയോക്തൃ ഇൻ്റർഫേസിൽ ഇടുക. കരാറുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള അവ്യക്തമായ സന്ദേശങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട വിശദീകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. ✅ വിശ്വാസത്തിനായി പരിശോധിക്കുക: പുതിയ സ്ക്രീൻ സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഏത് കാത്തിരിപ്പ് സമയത്തിനും ഫലത്തിനും ലളിതമായ കാരണം നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഇത് അവർക്ക് ആത്മവിശ്വാസവും വിശ്വാസവും ഉണ്ടാക്കണം. സൂചന: ഈ സന്ദേശങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കൾ നേടിയെടുക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഫലം മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ അവരുമായി പരീക്ഷിക്കുക.
