ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸವು ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಾವು AI ಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳವರೆಗೆ (ಅಥವಾ 30 ನಿಮಿಷಗಳು) ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದು ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪರದೆಯತ್ತ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆಯೇ? ಇದು ಭ್ರಮೆಯಾಗಿದೆಯೇ? ಇದು ಅನುಸರಣೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಆ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿಯೇ? ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಆತಂಕಕ್ಕೆ ಎರಡು ವಿಪರೀತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಸಿಸ್ಟಂ ಅನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಆಗಿ ಇರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಸರಳತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮರೆಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಅಥವಾ ನಾವು ಪ್ಯಾನಿಕ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಡಂಪ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರತಿ ಲಾಗ್ ಲೈನ್ ಮತ್ತು API ಕರೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆದರ್ಶ ಮಟ್ಟದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು ನೇರವಾಗಿ ತಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಶಕ್ತಿಹೀನ ಭಾವನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಡಂಪ್ ಅಧಿಸೂಚನೆ ಕುರುಡುತನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಒದಗಿಸಲು ಭರವಸೆ ನೀಡಿದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಏನಾದರೂ ಒಡೆಯುವವರೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರಂತರ ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವರು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಸಂಘಟಿತ ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು. ನನ್ನ ಹಿಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, “ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸ”, AI ಯ ಉದ್ದೇಶಿತ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತೋರಿಸುವುದು (ಇಂಟೆಂಟ್ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಗಳು) ಮತ್ತು AI ತನ್ನದೇ ಆದ (ಸ್ವಾಯತ್ತ ಡಯಲ್ಗಳು) ಎಷ್ಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುವಂತಹ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡಿದ್ದೇವೆ. ಆದರೆ ಯಾವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಸವಾಲಿನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯುವುದು. 30-ಸೆಕೆಂಡ್ಗಳ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಇಂಟೆಂಟ್ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಳ ಲಾಗ್ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು? ಈ ಲೇಖನವು ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. AI ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನವೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರವಾದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ನಾವು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್/ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಕವರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಅದು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆ ನಿರ್ಧಾರದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕ್ಷಣಗಳು: ಒಂದು ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿ ಉದಾಹರಣೆ ಆರಂಭಿಕ ಅಪಘಾತದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಯಾದ ಮೆರಿಡಿಯನ್ (ನಿಜವಾದ ಹೆಸರಲ್ಲ) ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರನು ವಾಹನದ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಪೋಲೀಸ್ ವರದಿಯ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪಾವತಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಿಂದಿರುಗುವ ಮೊದಲು ಏಜೆಂಟ್ ನಂತರ ಒಂದು ನಿಮಿಷ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತಾನೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಮೆರಿಡಿಯನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ತೋರಿಸಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರಾಶೆಗೊಂಡರು. ಅವರು ಹಲವಾರು ವಿವರವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು AI ಪೊಲೀಸ್ ವರದಿಯನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರು, ಇದರಲ್ಲಿ ತಗ್ಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯು ಅಪನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು, ವಿನ್ಯಾಸ ತಂಡವು ಡಿಸಿಷನ್ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಿತು. AI ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ, ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಆಧಾರಿತ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು, ಹಲವಾರು ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:
ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದುರಸ್ತಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಏಜೆಂಟ್ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಕಾರು ಅಪಘಾತದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಹಾನಿಯ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಅಂಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಪಠ್ಯ ವಿಮರ್ಶೆ ಇದು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಪೊಲೀಸ್ ವರದಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದೆ (ಉದಾ., ದೋಷ, ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಸಮಚಿತ್ತತೆ). ಇದು ಕಾನೂನು ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಪಾಲಿಸಿ ಕ್ರಾಸ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೀತಿ ನಿಯಮಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹಕ್ಕು ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು.
ತಂಡವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿತು. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಇದಕ್ಕೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ:
ಹಾನಿಯ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು: 500 ವಾಹನದ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೋಲಿಕೆ. ಪೊಲೀಸ್ ವರದಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು. ಪಾಲಿಸಿ ಕವರೇಜ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ನೂ ಅದೇ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು, ಆದರೆ ಏಜೆಂಟ್ನ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂವಹನವು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಿತು. AI ತಾನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕೆಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು. ಈ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಯು ಆತಂಕದ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದ ಕ್ಷಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿತು. ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್/ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು: ನಾವು ಮರೆಮಾಡಲು ಏನು ಆರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಅನುಭವಗಳು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದಾದ ಈವೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ ಯಾವುದನ್ನು ಅದೃಶ್ಯವಾಗಿ ಇಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಮೆರಿಡಿಯನ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಲಾಗ್ಗಳು ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ಗೆ 50+ ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿವೆ. ಪ್ರತಿ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು UI ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿರುವುದರಿಂದ ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಬದಲಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲು ನಾವು ಅಪಾಯದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇವೆ:
ಲಾಗ್ ಈವೆಂಟ್: ಪಿಂಗಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ಪುನರುಕ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಪಶ್ಚಿಮ-2. ಫಿಲ್ಟರ್ ತೀರ್ಪು: ಮರೆಮಾಡಿ. (ಕಡಿಮೆ ಷೇರುಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಂತ್ರಿಕತೆ).
ಲಾಗ್ ಈವೆಂಟ್: ದುರಸ್ತಿ ಅಂದಾಜನ್ನು ಬ್ಲೂಬುಕ್ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುವುದು. ಫಿಲ್ಟರ್ ತೀರ್ಪು: ತೋರಿಸು. (ಹೆಚ್ಚಿನ ಷೇರುಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಪಾವತಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ).
ಅನಗತ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿ - ಕವರೇಜ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಂತಹ - ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ತೆರೆದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಅನುಭವವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಜನರು ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಸೇವೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಭಾವನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪರಿಶೀಲಿಸುವಿಕೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸುವಿಕೆ), ನಾವು 30-ಸೆಕೆಂಡ್ ಕಾಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಿಂತೆಯ ಸಮಯದಿಂದ ("ಇದು ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆಯೇ?") ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಏನನ್ನಾದರೂ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ಭಾವನೆಯ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದೇವೆ ("ಇದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದೆ"). ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈಗ ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡೋಣ. ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ನಾವು ಅದನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶೈಲಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕೇಳುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, "UI ಹೇಗಿರಬೇಕು?" ನಾವು ಕೇಳುವ ಮೊದಲು, "ಏಜೆಂಟ್ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ?" AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡಿಸಿಷನ್ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಒಂದು ನೇರವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ಸೆಟ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ನಿಖರವಾದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಅಥವಾ ಅಂದಾಜಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರಚನೆಯನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ರಚನೆಕಾರರು ಈ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಂ ಬಳಸುವ ಜನರಿಗೆ ತೋರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಪ್ಡೇಟ್ಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಂದ AI ತನ್ನ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪಿತು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವರದಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲಿನ ವಿಮಾ ಪ್ರಕರಣದ ಅಧ್ಯಯನದ ಜೊತೆಗೆ, ನಾನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಒಂದು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಮೂಲತಃ, ಪರದೆಯು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಗತಿ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ: "ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ." ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ದ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಕಾಣೆಯಾದ ಷರತ್ತಿನ ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅವರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರು ಎಂದು ನಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಡಿಸಿಷನ್ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಲೇಖನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಆಡಿಟ್ ನಡೆಸಲು ನಾನು ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆ. ನಾವು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಧಿವೇಶನವನ್ನು ನಡೆಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು "ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂಕಗಳನ್ನು" ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ - AI ಎರಡು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕ್ಷಣಗಳು. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: A ಸಂಭವಿಸಿದರೆ, ನಂತರ B ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. AI ಬಹುಶಃ ಎ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಕೇವಲ 65% ಖಚಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಗುತ್ತಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, AI ನಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ ನಾವು ಒಂದು ಕ್ಷಣವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿತ್ತು. 90% ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು AI ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಇದು ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂಶವಾಗಿತ್ತು.
ಒಮ್ಮೆ ನಾವು ಈ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇವೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. "ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು" ಬದಲಿಗೆ, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಹೇಳಲು ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: "ಬಾಧ್ಯತೆಯ ಷರತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು." ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನವೀಕರಣವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡಿತು. ಏಜೆಂಟ್ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಷರತ್ತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು. ಅವರು ವಿಳಂಬದ ಕಾರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಯೆಯು ಹಿಂಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಪಡೆದರು. ಏಜೆಂಟ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ ಎಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಅಗೆಯಬೇಕೆಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು. AI ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು, ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು AI ಉಪಕರಣವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ) ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ನಿಕಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಿದ ಕಾರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ದಿಕ್ಕನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಲು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸ್ಥಳಗಳು ಇವು. ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರ 2 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
ತಂಡವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ: ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಲೀಕರು, ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ವಿನ್ಯಾಸಕರು, ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಕರು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ತನ್ನಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೊಂದಲಮಯ ಕಾನೂನು ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡದ ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಿ. ತಂಡವು UX ಡಿಸೈನರ್, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು, UX ಸಂಶೋಧಕರು, ವಿಷಯದ ಪರಿಣಿತರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ ವಕೀಲರು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಬಳಕೆದಾರರ ಮೊದಲ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶದವರೆಗೆ AI ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ತಂಡವು ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ನಿಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಷರತ್ತನ್ನು ಹುಡುಕುವ AI ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ವಕೀಲರು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆಐವತ್ತು-ಪುಟ PDF → ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಓದಬಲ್ಲ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. → AI ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಷರತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ ಪುಟಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. → ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. → ಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ನಿಮಿಷಗಳ ನಂತರ, ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಹಳದಿ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪ್ಯಾರಾಗಳನ್ನು ಉಪಕರಣವು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣವು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಅನೇಕ ಇತರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ಅವರು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ವಿಷಯಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ: AI ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೋಡಿ. ದ್ವಂದ್ವಾರ್ಥದ ಹೆಜ್ಜೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ತಂಡವು ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಊಹೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಈ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬರೆಯುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ AI ಅನೇಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತೂಗಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಪದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಬದಲು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು.
'ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಊಹೆ' ಹಂತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು 85% ಖಚಿತವಾಗಿದೆಯೇ?). AI ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಯಾವ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್(ಗಳು) ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಷರತ್ತನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಊಹಿಸಬೇಕು (ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಿ). ಇದು ತನ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಊಹೆಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಊಹೆ ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಷರತ್ತು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಬದಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ವಕೀಲರಿಗೆ ಹೇಳಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಬಿಂದುವಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಂತರಿಕ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ (ಉದಾ., ಒಪ್ಪಂದದ ಭಾಗವನ್ನು ನೀತಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಮುರಿದ ಕಾರಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಕಾರ್ ಫೋಟೋಗಳ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು). ಹಿಂದಿನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಷರತ್ತುಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿವಿಧ ಪ್ಯಾರಾಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದು ಪಠ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಯ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: AI ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಂತರಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ರಚಿಸಿ. ಈ ನಿಖರವಾದ ಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ವಿಷಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಪಠ್ಯವು ಓದುತ್ತದೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಷರತ್ತುಗಳಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು.
ಪರದೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ: "ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ನಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಹೊಸ, ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. ವಿನ್ಯಾಸ ತಂಡವು ಜೆನೆರಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ PDF ಲೋಡಿಂಗ್ ಸ್ಪಿನ್ನರ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. AI ಯೋಚಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಅವರು ಹೊಸ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವೀಕ್ಷಕರ ಮೇಲಿರುವ ಸ್ಥಿತಿ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನಂಬಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಹೊಸ ಪರದೆಯ ಸಂದೇಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಕಾಯುವ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಕಾರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅದು ಅವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್/ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಒಮ್ಮೆ ನೀವು AI ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿದರೆ, ಅದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಹಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು. ಒಂದು AI ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಹತ್ತಾರು ಸಣ್ಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ತೋರಿಸುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಅನಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. AI ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕ್ರಮ(ಗಳ) ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ನೀವು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್/ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮ/ಅಪಾಯದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ: ಮೊದಲಿಗೆ, ಕಡಿಮೆ-ಪಾಲು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಪರಿಣಾಮದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ಕಡಿಮೆ ಷೇರುಗಳು / ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ
ಉದಾಹರಣೆ: ಫೈಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೆಸರಿಸುವುದು. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅಗತ್ಯ: ಕನಿಷ್ಠ. ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಟೋಸ್ಟ್ ಅಧಿಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ನಮೂದು ಸಾಕು. ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಕ್ಕನ್ನು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಹೈ ಸ್ಟೇಕ್ಸ್ / ಹೈ ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್
ಉದಾಹರಣೆ: ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಷೇರು ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅಗತ್ಯ: ಹೆಚ್ಚು. ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಪುರಾವೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ತಕ್ಷಣವೇ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬೇಕು.
ಎಲ್ಲಾ ಖರೀದಿ/ಮಾರಾಟ ಆರ್ಡರ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಹಣಕಾಸು ವ್ಯಾಪಾರದ ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು $50,000 ವ್ಯಾಪಾರದಂತೆಯೇ ಅದೇ ಅಪಾರದರ್ಶಕತೆಯೊಂದಿಗೆ $5 ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡಾಲರ್ ಮೊತ್ತದ ವಹಿವಾಟಿನ ಮೇಲೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಉಪಕರಣವು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಅದರ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ತೋರಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡಾಲರ್ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಮೀರಿದ ಯಾವುದೇ ವಹಿವಾಟಿಗೆ ರಿವ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ನೋಡ್ಗಳು: ಎ ಡಿಸೈನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ರೂಬ್ರಿಕ್ ನಿಮ್ಮ ಅನುಭವದ ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರದ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಯಾವ UI ಮಾದರಿಯು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಉದ್ದೇಶ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ-ಹಣಕಾಸು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ) ಮತ್ತು ಆಕ್ಷನ್ ಆಡಿಟ್ (ಹಿಂದಿನ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ರಿವರ್ಸಿಬಿಲಿಟಿ. ನಾವು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್: ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಕ್ಕನ್ನು ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ: ಈ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಇಂಟೆಂಟ್ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಅಳಿಸುವುದು), ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕ್ಷಣವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಭವಿಸಬೇಕು. ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಅದರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಹೈ ಸ್ಟೇಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ರಿವರ್ಸಿಬಲ್: ಈ ನೋಡ್ಗಳು ಆಕ್ಷನ್ ಆಡಿಟ್ ಮತ್ತು ಅನ್ಡೊ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು. AI-ಚಾಲಿತ ಮಾರಾಟ ಏಜೆಂಟ್ ಬೇರೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗೆ ಲೀಡ್ ಅನ್ನು ಚಲಿಸಿದರೆ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೂಚಿಸುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣ ರದ್ದುಗೊಳಿಸು ಬಟನ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವವರೆಗೆ ಅದು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು "ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು" ತಪ್ಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಘರ್ಷಣೆಯ ಉದ್ದೇಶ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಕ್ಷಣಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಕಾಯ್ದಿರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಉಳಿದೆಲ್ಲದಕ್ಕೂ ವೇಗವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಕ್ಷನ್ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತೇವೆ.
ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದಾದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ ಪ್ರಕಾರ: ಆಟೋ-ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟ್ಯುಐ: ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಟೋಸ್ಟ್ / ಲಾಗ್ಎಕ್ಸ್: ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೆಸರಿಸುವುದು ಕೌಟುಂಬಿಕತೆ: ConfirmUI: ಸರಳವಾದ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಎಕ್ಸ್: ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಪ್ರಕಾರ: ReviewUI: ಅಧಿಸೂಚನೆ + ವಿಮರ್ಶೆ TrailEx: ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಪ್ರಕಾರ: ಉದ್ದೇಶ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆUI: ಮಾದರಿ / ಸ್ಪಷ್ಟ ಅನುಮತಿEx: ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಕೋಷ್ಟಕ 1: ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ರಿವರ್ಸಿಬಿಲಿಟಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: "ದಿ ವೇಟ್, ವೈ?" ಪರೀಕ್ಷೆ ನೀವು ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ನಕ್ಷೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ನಾನು "ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಏಕೆ?" ಎಂಬ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. ಪರೀಕ್ಷೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕೇಳಿ. ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಮಾತನಾಡಲು ಅವರಿಗೆ ಸೂಚಿಸಿ. ಅವರು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, "ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಅದು ಏಕೆ ಮಾಡಿದೆ?" ಅಥವಾ "ಇದು ಅಂಟಿಕೊಂಡಿದೆಯೇ?" ಅಥವಾ "ಅದು ನನ್ನನ್ನು ಕೇಳಿದೆಯೇ?" - ನೀವು ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೊಂದಲವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣ ತಪ್ಪಿಹೋಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಾಗಿ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಬುಕ್ ಮಾಡುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಪರದೆಯು ನಾಲ್ಕು ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಕಾಲ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕುಳಿತಿತ್ತು. ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಸತತವಾಗಿ ಕೇಳಿದರು, "ಇದು ನನ್ನ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ?"
ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಕಾಣೆಯಾದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಸಿಸ್ಟಂ ನಾಲ್ಕು-ಸೆಕೆಂಡ್ ಕಾಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: "ನಿಮ್ಮ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ನಂತರ "ಒದಗಿಸುವವರ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ." ಈ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಆತಂಕದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸಿದಾಗ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು. "ನಿಮ್ಮ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪರದೆಯು ಸಮತಟ್ಟಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. AI ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಏಕೆ ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ನಾವು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬೇಕು. ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಾಲ್ಕು-ಸೆಕೆಂಡ್ ಕಾಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ "ತೆರೆದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅದು "ನಿಮ್ಮ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು ಒದಗಿಸುವವರ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ಎಂದು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ನೈಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಕೆಫೆಗಾಗಿ AI ಮ್ಯಾನೇಜಿಂಗ್ ಇನ್ವೆಂಟರಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪೂರೈಕೆ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. "ಸಂಪರ್ಕ ಮಾರಾಟಗಾರರ" ಅಥವಾ "ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳು" ಓದುವ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆತಂಕವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆದೇಶವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ದುಬಾರಿ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತಾನೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ: "ನಿಮ್ಮ ಶುಕ್ರವಾರದ ವಿತರಣಾ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು." AI ಏನನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ನೀವು ಡಿಸಿಷನ್ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಈಗ ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿರಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕ್ಷಣಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ಮುಂದೆ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು UI ನಲ್ಲಿ ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ತಂಡದ ಕೆಲಸ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವೇ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪರದೆಯ ಹಿಂದೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಲಾಜಿಕ್ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡಿಸೈನರ್ ಅನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ಗಳ ನಿಮ್ಮ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ತನ್ನಿ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೆಂದು ನೀವು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ನಾನು ತೋರಿಸಲು ಬಯಸುವ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಮಾನ್ಯ "ಕೆಲಸ" ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಹೇಳಬಹುದು. ವಿವರವಾದ ನವೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಒತ್ತಾಯಿಸಬೇಕು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದುವುದರಿಂದ ನಿಯಮಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ. ಆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯ. ಮುಂದೆ, ವಿಷಯ ವಿನ್ಯಾಸ ತಂಡವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಿ. AI ಯ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ನೀವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಾರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ಮಾನವ ಸ್ನೇಹಿ ವಿವರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ವಿಷಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಅದನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬರೆಯಬೇಡಿ. ಡೆವಲಪರ್ "ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು 402" ಎಂದು ಬರೆಯಬಹುದು, ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ. ಡಿಸೈನರ್ "ಥಿಂಕಿಂಗ್" ಎಂದು ಬರೆಯಬಹುದು, ಅದು ಸ್ನೇಹಪರ ಆದರೆ ತುಂಬಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ವಿಷಯ ತಂತ್ರಜ್ಞನು ಸರಿಯಾದ ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ಅವರು "ಬಾಧ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್" ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸದೆ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶಗಳ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಪಠ್ಯವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವವರೆಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ. ನಾನು ಸರಳ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹೋಲಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೇನೆ, ಅಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಸ್ಥಿತಿ ಸಂದೇಶ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾನು ಒಂದು ಗುಂಪಿಗೆ (ಗುಂಪು A) “ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ” ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಗುಂಪು (ಗುಂಪು B) “ಸರ್ಕಾರಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ” ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇನೆ (ಇವುಗಳು ತಯಾರಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ನೀವು ವಿಷಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ). ನಂತರ ನಾನು ಅವರಿಗೆ ಯಾವ AI ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತೇನೆ. ಕೆಲವು ಪದಗಳು ಆತಂಕವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ಆದರೆ ಇತರರು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ನೀವು ಪದಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಇದು ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಈ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಯಗೊಳಿಸಿದ ವಿನ್ಯಾಸ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಗೊಂದಲಮಯ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ. ಕೋರ್ ಟೂಲ್ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಈ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಓದುವ ಪದಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಅವರು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ತರ್ಕ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಂಡಗಳು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತವೆ. ವೆಚ್ಚದ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸಲ್ಲಿಸಲಾದ ವಹಿವಾಟನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲು AI ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗೆ ಡಿಸೈನರ್ ಕೇಳುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ "ದೋಷ: ಮಿಸ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಿತಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಹೇಳಬಹುದು. ಇದು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲ ಎಂದು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಡಿಸೈನರ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೊಕ್ಕೆ ರಚಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಜೊತೆ ಮಾತುಕತೆ ನಡೆಸುತ್ತಾನೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹೊಸ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಂ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ರಶೀದಿ ಚಿತ್ರದಂತಹ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಅನುವಾದಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡೆವಲಪರ್ "ಮಾರಾಟಗಾರರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು" ನಂತಹ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು. ಕಂಟೆಂಟ್ ಡಿಸೈನರ್ ಆ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಬೆಳೆಸುವ ಪದಗುಚ್ಛಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞರು ಅದನ್ನು "ನಿಮ್ಮ ಶುಕ್ರವಾರದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು" ಎಂದು ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ರಾಸ್-ಫಂಕ್ಷನಲ್ ತಂಡವು ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಿತಿ ಸಂದೇಶಗಳಿಗೆ ನಿಜವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದನ್ನು ಅವರು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. "ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು" ಎಂದು ಪರದೆಯು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಭಯಭೀತರಾಗುವುದನ್ನು ನೋಡುವುದು ತಂಡವು ಅವರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪುನರ್ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಉತ್ತಮ ಪದಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸ್ಟಾಕ್ ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ಪಠ್ಯವನ್ನು "ಸಾಕಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ" ಎಂದು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಾಜಿಕ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಮನಸ್ಸಿನ ಶಾಂತಿ ಎರಡನ್ನೂ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ತಂಡದ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ತಂಡವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ AI-ಚಾಲಿತ ಪರಿಕರಗಳು ತಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ (ಮತ್ತು ಏಕೆ) ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿರಬೇಕು. ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ವಿಧಾನವು ನಿಜವಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ನಂಬಿಕೆಯು ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಉಪಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವಹನದ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಮುಳುಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮರೆಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಅದನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಡಿಸಿಷನ್ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ತೀರ್ಪು ಕರೆ ಮಾಡುವ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಆ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ರಿಸ್ಕ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದರೆ, ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ. ಕೆಲಸವನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಮುಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಈ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ: ನಕಲನ್ನು ಹೇಗೆ ಬರೆಯುವುದು, UI ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ತಪ್ಪಾದಾಗ ಅನಿವಾರ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಅನುಬಂಧ: ನಿರ್ಧಾರ ನೋಡ್ ಆಡಿಟ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಹಂತ 1: ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ✅ ತಂಡವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ: ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾಲೀಕರು, ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ವಿನ್ಯಾಸಕರು,ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರ-ನಿರ್ಮಾಪಕರು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು. ಸುಳಿವು: ನಿಜವಾದ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಡಿ. ✅ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಬಳಕೆದಾರರ ಮೊದಲ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶದವರೆಗೆ AI ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ. ಸುಳಿವು: ಈ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಭೌತಿಕ ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ ಸೆಷನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂತ 2: ಹಿಡನ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು ✅ ವಿಷಯಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹುಡುಕಿ: AI ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೋಡಿ. ✅ ಉತ್ತಮ ಊಹೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ 85 ಪ್ರತಿಶತ ಖಚಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳಿ. AI ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ✅ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಪ್ರತಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಬಿಂದುವಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಂತರಿಕ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ. ಒಂದು ನೀತಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದದ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯು ಮುರಿದ ಕಾರಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಕಾರ್ ಫೋಟೋಗಳ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹಂತ 3: ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ✅ ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: AI ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಂತರಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ರಚಿಸಿ. ಸುಳಿವು: ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಗ್ರೌಂಡ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ಥಳೀಯ ಕೆಫೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಭೆಯನ್ನು AI ಬುಕ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಿಸ್ಟಂ ಕೆಫೆ ಮೀಸಲಾತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ✅ ಪರದೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ: ಈ ಹೊಸ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗೆ ಹಾಕಿ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ. ✅ ನಂಬಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಹೊಸ ಪರದೆಯ ಸಂದೇಶಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಕಾಯುವ ಸಮಯ ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಕಾರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇದು ಅವರಿಗೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಮೂಡಿಸಬೇಕು. ಸುಳಿವು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಈ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
