വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI: നോളജ് വർക്കർമാർക്കായുള്ള പ്രായോഗിക ഗൈഡ്

ഒരു തവണ മാത്രം ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്കും എഴുത്ത് ജോലികൾക്കും മാത്രമല്ല, എല്ലാ ആഴ്ചയും സമയം കളയുന്ന ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്കുകളിൽ നോളജ് വർക്കർമാർക്ക് എങ്ങനെ AI ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ ലേഖനം വിശദീകരിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ, സുരക്ഷിതമായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് വേഗത്തിലും ലളിതമായും AI നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

ജോലി വിവരണത്തിൽ ഇല്ലാത്ത ഓപ്പറേഷണൽ ഓവർഹെഡ് മിക്ക നോളജ് ജോലികൾക്കുമൊപ്പമുണ്ട്: മീറ്റിംഗുകൾ, അഡ്മിൻ, വിവരം അപ്‌ഡേറ്റായി നിലനിർത്തൽ, ബന്ധങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ.

AI ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങാൻ ഈ ടാസ്കുകൾ പലപ്പോഴും ഏറ്റവും മികച്ച ഇടമാണ്, കാരണം ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കാൻ എളുപ്പമാണ് കൂടാതെ തെറ്റുപറ്റിയാലുള്ള അപകടസാധ്യത കുറവാണ്.

അത്തരം 10 ടാസ്കുകളും ഓരോന്നിനും സഹായിക്കാൻ AI-യോട് എങ്ങനെ പ്രോംപ്റ്റ് ചെയ്യണമെന്നതും താഴെ നൽകുന്നു.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ചില AI ടൂളുകൾക്ക് സോഴ്സ് മെറ്റീരിയൽ അറ്റാച്ചുചെയ്യുകയോ നേരിട്ട് ഒട്ടിക്കുകയോ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. മറ്റുള്ളവയ്ക്ക് കണക്റ്റുചെയ്‌ത ഇൻബോക്സ്, ഡ്രൈവ് അല്ലെങ്കിൽ തുറന്ന ব্রাউസർ ടാബുകളിൽ നിന്ന് അത് സ്വയം എടുക്കാൻ കഴിയും. താഴെയുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഏതുവിധേനയും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

1) വിവരങ്ങൾ അപ്‌ഡേറ്റായി നിലനിർത്തുന്നു

പുതിയ ലേഖനങ്ങളും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്ത കുറിപ്പുകളും ഒരേ വിഷയത്തിൽ കുമിഞ്ഞുകൂടുന്നു, എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിലനിർത്തുന്നത് യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളിയാകാം.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഉറവിടങ്ങൾ ഒ ഒറ്റ ഉത്തരത്തിലേക്ക് സമാധാനിപ്പിക്കുക
• പ്രമാണങ്ങളിലുടനീളം വൈരുദ്ധ്യങ്ങളോ പതിപ്പ് വ്യതിയാനങ്ങളോ കണ്ടെത്തുക
• അവസാന അപ്‌ഡേറ്റിന് ശേഷം എന്തൊക്കെയാണ് മാറിയതെന്ന് സംഗ്രഹിക്കുക
• ഉറവിടങ്ങൾ എവിടെയാണ് വിയോജിക്കുന്നത് എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക

2) ആശയവിനിമയം

ഒരു സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റ്, ഒരു റീകാപ്പ്, ഒരു ചെക്ക്-ഇൻ: മിക്ക ജോലിയുടെയും ആശയവിനിമയം അതേ കുറച്ച് രൂപങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുന്നു, ഇത് AI-ക്ക് മികച്ച ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• ബുലറ്റ് പോയിന്റുകളിൽ നിന്ന് ഇമെയിലുകൾ, അപ്‌ഡേറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രമാണങ്ങൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക
• വ്യത്യസ്ത പ്രേക്ഷകർക്കായി ടോൺ അല്ലെങ്കിൽ നീളം ക്രമീകരിക്കുക
• വ്യത്യസ്ത വായനക്കാർക്കായി ഒരേ അപ്‌ഡേറ്റ് വീണ്ടും എഴുതുക
• നിങ്ങൾ അയക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തതയില്ലാത്ത വാചകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക

3) മീറ്റിംഗുകൾ

ഒരു സംഭാഷണത്തെ അടുത്ത പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും തീരുമാനങ്ങളുടെയും സ്പർശിക്കാവുന്ന ലോഗ് ആക്കി മാറ്റാൻ AI സഹായിക്കും.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• കുറിപ്പുകളിൽ നിന്നോ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിന്നോ പ്രവർത്തന ഇനങ്ങളും ഉടമകളെയും പുറത്തെടുക്കുക
• കോളിന് തൊട്ടുപിന്നാലെ റീകാപ്പ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക
• ആർക്കും യഥാർത്ഥത്തിൽ നിയോഗിക്കപ്പെടാത്ത പ്രതിബദ്ധതകൾ കണ്ടെത്തുക
• അവസാന മീറ്റിംഗിന്റെ തുറന്ന ഇനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു അജണ്ട തയ്യാറാക്കുക

4) ആസൂത്രണവും മുൻഗണനയും

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രതിവാര ഷെഡ്യൂൾ സംഘടിപ്പിക്കാനും ഒന്നിലധികം പ്രതിബദ്ധതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും സമയം കൂടുതൽ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാനും AI എളുപ്പമാക്കും.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• മത്സരിക്കുന്ന സമയപരിധികൾ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ക്രമമാക്കി മാറ്റുക
• ഒരു പ്രശ്നമാകുന്നതിന് മുമ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക
• യഥാർത്ഥത്തിൽ അടിയന്തിരമായത് അടിയന്തിരമെന്ന് തോന്നുന്നതിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുക
• ഒരു പദ്ധതി യാഥാർത്ഥ്യമാണോ എന്ന് സാനിറ്റി-ചെക്ക് ചെയ്യുക

5) വിശകലനവും തീരുമാനമെടുക്കലും

AI മനുഷ്യന്റെ വിധിയ്ക്ക് പകരമല്ല, എന്നാൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയ എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ එකතු ചെയ്യുന്നതിനും അടുക്കുന്നതിനും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് മികച്ചതാണ്.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• തീരുമാനമെടുക്കാൻ പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരിക
• റീസണിംഗ് എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ വിയോജിക്കുന്നത് എന്ന് ഉപരിതലത്തിൽ കൊണ്ടുവരിക
• അതിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു അനുമാനം സ്ട്രെസ്-ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക
• കളിയിലെ ഘടകങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുക

6) ഡെലിവറബിളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

ഇന്നത്തെ കൂടുതൽ അത്യാധുനിക AI ടൂളുകൾ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിലുപരിയായി സ്ലൈഡുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, പ്രമാണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• ഗവേഷണമോ കുറിപ്പുകളോ ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റ് ഡെക്ക്, സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ റിപ്പോർട്ട് ആക്കി മാറ്റുക
• റോ മെറ്റീരിയലിൽ നിന്ന് ഫോർമാറ്റ് ചെയ്ത പ്രമാണത്തിലേക്ക് നേരെ പോകുക
• പോളിഷിൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ഡെലിവറബിൾ ഘടന ചെയ്യുക
• നിങ്ങൾ അത് നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഉറവിടങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരിക

7) അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ഓവർഹെഡ്

ഡാറ്റ നൽകുകയോ തരംതിരിക്കുകയോ ചെയ്യുക, ഫൈലുകൾ ലേബൽ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ടൂളിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ ഓട്ടോമാറ്റിക്കായി കോപ്പി-പേസ്റ്റ് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ വിരസമായ മാനുവൽ ടാസ്കുകൾ കുറയ്ക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• ചെലവുകൾ തരംതിരിക്കുകയും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകളോ വിട്ടുപോയ എൻട്രികളോ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക
• സാധാരണ ഇമെയിലുകൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക
• ഒരു പരുക്കൻ കുറിപ്പ് സമർപ്പിക്കാവുന്ന ഒന്നാക്കി മാറ്റുക
• നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള വിവരങ്ങളിൽ നിന്ന് ആവർത്തിച്ചുള്ള ഫോമുകൾ പൂരിപ്പിക്കുക

8) അവലോകനവും ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണവും

ഒന്നමതൊരു പ്രമാണത്തിനുള്ളിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ പിടിക്കുന്നതിനും, സ്റ്റെൽ ഗൈഡിൽ നിന്ന് ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് എവിടെയാണ് വ്യതിചലിക്കുന്നത് എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നത് പോലെ ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിലുടനീളം ക്ലെയിമുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനും AI ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• ഒരു പ്രമാണത്തിലുടനീളം പൊരുത്തമില്ലാത്ത നമ്പറുകളോ ക്ലെയിമുകളോ കണ്ടെത്തുക
• എന്തെങ്കിലും ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തതയില്ലാത്ത വാചകങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക
• ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റിനോ സ്റ്റെൽ ഗൈഡിനോ എതിരായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പരിശോധിക്കുക
• ആദ്യകാല സെക്ഷനും പിന്നീട് ഉള്ളതും തമ്മിലുള്ള വിടവുകൾ കണ്ടെത്തുക

9) പഠനം

പരിചയമില്ലാത്ത ഒരു വിഷയത്തിൽ വേഗത കൈവരിക്കുന്നത് എന്നാൽ പതുക്കെ വായനയോ തിരക്കുള്ള സഹപ്രവർത്തകന്റെ സഹായമോ ആയിരുന്നു.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• പരിചയമില്ലാത്ത ടൂൾ, പ്രക്രിയ അല്ലെങ്കിൽ വിഷയം എന്നിവ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മനസ്സിലാക്കൽ നേടുക
• നിങ്ങൾ ഉത്തരം നൽകാൻ തയ്യാറായിരിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക
• നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ ലെവലിൽ ഒരു ആശയം വിശദീകരിക്കുക
• നിങ്ങളേക്കാൾ വിദഗ്ദ്ധനായ কারোമായി സംസാരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പശ്ചാത്തലം പൂരിപ്പിക്കുക

10) ബന്ധങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

പഴയ ഇമെയിലുകളിലും കുറിപ്പുകളിലും ചിതറിക്കിടക്കുന്ന പശ്ചാത്തലം ഒരു കോളിന് തൊട്ടുമുമ്പ്, കുറഞ്ഞ അറിയിപ്പിൽ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും.

നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ AI ടൂളുകൾക്ക് കഴിയും:

• സംഭാഷണത്തിന് മുമ്പ് പശ്ചാത്തലം ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരിക: എന്താണ് ചർച്ച ചെയ്തത്, വാഗ്ദാനം ചെയ്തത് അല്ലെങ്കിൽ തുറന്നുവെച്ചത്
• ക്ലയന്റ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർ കോളിന് മുമ്പ് ഒരു ബ്രീഫിംഗ് തയ്യാറാക്കുക
• നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ബന്ധത്തിലുടനീളം തുറന്ന ഇനങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക
• യഥാർത്ഥ മുൻ പശ്ചാത്തലം റഫർ ചെയ്യുന്ന ഒരു ചെക്ക്-ഇൻ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ ഐടി ടീമിനെ പ്രകോപിപ്പിക്കാതെ AI ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ ആരംഭിക്കാം

മുകളിലുള്ള ഓരോ പ്രോംപ്റ്റും ടൂളിന് യഥാർത്ഥമായ, ചിലപ്പോൾ സെൻസിറ്റീവായ കമ്പനി വിവരങ്ങളിലേക്ക് പ്രവേശനമുണ്ടെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു, അതിനാൽ ആ പ്രവേശനം പിന്നീട് പ്രശ്നമായി മാറുന്നത് തടയാൻ കുറച്ച് ശീലങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി സഹായിക്കും.

• ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അംഗീകൃത ടൂളുകളുടെ ലിസ്റ്റ് പരിശോധിക്കുക. മിക്ക കമ്പനികളും എവിടെയെങ്കിലും ഒന്ന് പോസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു: ഒരു ഐടി വിക്കി, സെക്യൂരിറ്റി പോർട്ടൽ, ഓൺബോർഡിംഗ് ഡോക്. നിങ്ങൾക്ക് ഒന്ന് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഒന്ന് ഇല്ലെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നതിന് പകരം നേരിട്ട് ചോദിക്കുക.
• വ്യക്തിഗത അക്കൗണ്ട് വഴിയല്ല, നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ SSO വഴി ലോഗിൻ ചെയ്യുക. വ്യക്തിഗത ലോഗിൻ നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റ നിയന്ത്രണങ്ങളോ ഓഡിറ്റ് ട്രയലോ ഓഫ്ബോർഡിംഗ് പ്രക്രിയയോ പാരമ്പര്യമായി സ്വീകരിക്കുന്നില്ല, അതിനാൽ ജോലി തന്നെ കമ്പനി ബിസിനസ്സ് ആയിരിക്കുമ്പോൾ പോലും ജോലി ഐടിയുടെ ദൃശ്യപരതയ്ക്ക് പുറത്തായിരിക്കും.
• "സെൻസിറ്റീവ് വേഴ്സസ് നോട്ട്" മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റ ടയറുകൾ അറിയുക. മിക്ക കമ്പനികളും ഡാറ്റയെ രണ്ടിൽ കൂടുതൽ വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് പബ്ലിക്, ഇന്റേണൽ, കോൺഫിഡൻഷ്യൽ, റെസ്ട്രിക്റ്റഡ്, കൂടാതെ ഒരു ടൂളിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് കുഴപ്പമില്ലാത്തത് മറ്റൊന്നിന് കുഴപ്പമില്ലായിരിക്കാം. ടയറുകൾ വ്യക്തമായ എവിടെയെങ്കിലും ഡോക്യുമെന്റ് ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ ഐടി അല്ലെങ്കിൽ സെക്യൂരിറ്റിയുമായി പരിശോധിക്കുക.
• നിങ്ങൾക്ക് കഴിയുമ്പോൾ, ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഐഡന്റിഫയറുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക. ഔദ്യോഗികമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു ടൂളിൽ ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ പേരുകൾ, അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകൾ, ക്ലയന്റ് വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് പകരം {client_name} പോലുള്ള പ്ലേസ്‌ഹോൾഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• മോഡൽ-ട്രെയിനിംഗ് ടോഗ്ഗിളുകൾ ഓഫ് ചെയ്യുക. മിക്ക AI ടൂളുകൾക്കും ഒരു ക്രമീകരണമുണ്ട്, പലപ്പോഴും "മോഡൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുക" അല്ലെങ്കിൽ "പരിശീലനത്തിനായി എന്റെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നു, ഇത് സ്വതവേ നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ടുകൾ പരിശീലന ഡാറ്റയിലേക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. സ്വകാര്യത അല്ലെങ്കിൽ ക്രമീകരണ പാനൽ പരിശോധിക്കുക, ആ ആശങ്കയില്ലാതെ ടൂൾ പ്രത്യേകം അംഗീകരിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ അത് ഓഫ് ചെയ്യുക.
• കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു ടൂളിന് എന്ത് ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് അവലോകനം ചെയ്യുക. ഇത് കാര്യങ്ങൾ ബുക്ക് ചെയ്യുകയോ അയക്കുകയോ ഇൻബോക്സ് സ്പർശിക്കുകയോ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അത് ആവശ്യപ്പെടുന്ന അനുമതികൾ എന്താണെന്ന് പരിശോധിക്കുക, നിങ്ങൾ സജീവമായി ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒന്നിനും ആക്സസ് റദ്ദാക്കുക.
• എന്തെങ്കിലും അംഗീകരിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാമെങ്കിൽ ചോദിക്കുക. ഒരു ടൂൾ ക്ലിയർ ചെയ്തിട്ടില്ലെന്ന് പിന്നീട് കണ്ടെത്തുന്നതിനേക്കാൾ ഐടി അല്ലെങ്കിൽ സെക്യൂരിറ്റിയിലേക്കുള്ള പെട്ടെന്നുള്ള സന്ദേശമാണ് സാധാരണയായി നല്ലത്.

വലുതാക്കുക

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

മിക്ക നോളജ് വർക്കർമാരും ഇതിനകം തന്നെ AI കാഷ്വലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു: ഒരു തവണയുള്ള ചോദ്യം, വേഗത്തിലുള്ള ഇമെയിൽ ഡ്രാഫ്റ്റ്, ഫലം കോപ്പി ചെയ്യുക, കഴിഞ്ഞു. ഒറ്റത്തവണയുള്ള ചോദ്യമല്ല, ഒരു ടാസ്ക് രണ്ടാഴ്ചത്തെ പൈലറ്റായി പരിഗണിക്കുന്നത് കാഷ്വൽ ഉപയോഗത്തെ അർത്ഥവത്തായ സമയ ലാഭമാക്കി മാറ്റുന്നു.

ആരംഭിക്കേണ്ടത് എങ്ങനെയെന്ന് ഇവിടെയുണ്ട്:

1) മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പൂർണ്ണ ആഴ്ച ട്രാക്ക് ചെയ്യുക

അഞ്ച് പ്രവൃത്തി ദിവസത്തേക്ക്, ആവർത്തിച്ചുള്ള എല്ലാ ടാസ്കും, അതിന് എത്ര സമയമെടുക്കുന്നു, അത് എത്ര വിരസമായി തോന്നുന്നു എന്ന് ലോഗ് ചെയ്യുക. ഒന്നിലധികം ടൈം-ട്രാക്കിംഗ് ടൂളുകൾ ലഭ്യമാണ്, എന്നാൽ ഒരു റണ്ണിംഗ് കുറിപ്പ് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: "തിങ്കളാഴ്ച, 20 മിനിറ്റ്, രസീതുകൾ അടുക്കി, ചെറുതായി ശല്യപ്പെടുത്തുന്നു." വെള്ളിയാഴ്ചയോടെ, ഒരു പാറ്റേൺ സാധാരണയായി സ്വന്തം നിലയിൽ വേറിട്ടുനിൽക്കും.

2) ഒരു ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക

കുറിപ്പുകൾ അവലോകനം ചെയ്ത് ആദ്യം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യേണ്ട സമയം തിന്നുന്ന, വിരസമായ ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചില ഘടകങ്ങളുണ്ട്:

• ടാസ്ക് ആഴ്ചയിൽ ഒന്നിലധികം തവണ സംഭവിക്കുന്നുണ്ടോ?
• ഓരോ തവണയും പ്രക്രിയ താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ളതാണോ?
• ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കാൻ വേഗത്തിലാണോ?
• അവസ്ഥ അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്ന ജഡ്ജ്മെന്റ് കോളുകളെ ഇത് ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടോ?
• ഒരു പിഴവ് കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും എളുപ്പമായിരിക്കുമോ?
• സോഴ്സ് ഡാറ്റ പൂർണ്ണവും വിശ്വസനീയവുമാണോ?

പ്രതിവാര സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റോ ആവർത്തിച്ചുള്ള ചെലവ് റിപ്പോർട്ടോ അനുയോജ്യമാണ്. ക്വാർട്ടറിൽ ഒരിക്കൽ ബോർഡ് ഡെക്ക് അല്ല. ആദ്യ പൈലറ്റിന് ഓഹരികളും അവലോകന സമയവും വളരെ ഉയർന്നതാണ്.

3) ഇത് പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് "നല്ലത്" എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുക

ശരിയായതോ ഉപയോഗയോഗ്യമായതോ ആയ ഔട്ട്‌പുട്ട് വിവരിക്കുന്ന ഒരു വാചകം എഴുതുക, AI ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നത് കാണുന്നതിന് മുമ്പ് തീരുമാനിച്ചു.

മാനുവലായി ചെയ്ത ഔട്ട്‌പുട്ടിന്റെ മൂന്ന് യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾ പുറത്തെടുക്കുക (മൂന്ന് സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ, മൂന്ന് ചെലവ് റിപ്പോർട്ടുകൾ), അവയ്ക്ക് പൊതുവായി ഉള്ളത് എഴുതുക: നീളം, ഘടന, വിശദാംശങ്ങളുടെ ലെവൽ.

തുടർന്ന് അത് എന്ത് ഉപയോഗശൂന്യമാക്കുമെന്ന് ചോദിക്കുക. പരാജയത്തിന്റെ പേര് നൽകി നല്ലത് നിർവചിക്കുന്നത് ചിലപ്പോൾ എളുപ്പമാണ്. നല്ല ഔട്ട്‌പുട്ടിന്റെ നിർവചനത്തിൽ ഓരോ പരാജയത്തിന്റെയും എതിരെയുള്ളത് ഉൾപ്പെടുത്തുക.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റിനായി, അത് ഇതായിരിക്കാം: "ഷിപ്പ് ചെയ്തതും ബ്ലോക്ക് ചെയ്തതും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, രണ്ട് ഖണ്ഡികകളിൽ, കുറഞ്ഞ തിരുട്ടെഴുത്ത് ആവശ്യമാണ്."

ഒരു ചെലവ് റിപ്പോർട്ടിനായി, ഇത് ഇതായിരിക്കാം: "ഓരോ വരിയിലും ഒരു വിഭാഗമുണ്ട്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു."

4) പ്രോംപ്റ്റ് നിർമ്മിച്ച് പരിശോധിക്കുക

ടാസ്കിന്റെ ലളിതമായ വിവരണവും ഘട്ടം 3-ൽ നിന്നുള്ള "നല്ലത്" നിർവചനവും ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക, തുടർന്ന് രണ്ടോ മൂന്നോ യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് എതിരായി ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

ഓരോ റണ്ണിനും ശേഷം, ആ നിർവചനത്തിനെതിരെ ഔട്ട്പുട്ട് താരതമ്യം ചെയ്യുക, എന്താണ് തെറ്റെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക: ഒരു സെക്ഷൻ നഷ്ടപ്പെട്ടു, വളരെ നീളമുള്ളത്, തെറ്റായ ടോൺ. ആ നിർദ്ദിഷ്ട വിടവിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഒരു വരി പ്രോംപ്റ്റിലേക്ക് ചേർക്കുക, തുടർന്ന് അത് വീണ്ടും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

ഔട്ട്‌പുട്ടിന് തിരുട്ടെഴുത്ത് ആവശ്യമില്ലാതെ ചെറിയ എഡിറ്റിംഗ് മാത്രം ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ നിർത്തുക. അന്തിമ പതിപ്പ് വീണ്ടും കണ്ടെത്താൻ എളുപ്പമുള്ള എവിടെയെങ്കിലും സംരക്ഷിക്കുക: പിൻ ചെയ്ത ഡോക്, കുറിപ്പുകളുടെ ആപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പങ്കിട്ട പ്രോംപ്റ്റ് ലൈബ്രറി.

5) ഒരു ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ പരിശോധന തീരുമാനിക്കുക

മാനുവലായി പരിശോധിക്കാൻ ആവർത്തിക്കാവുന്ന ഒരു കാര്യം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഒരു ചെലവ് റിപ്പോർട്ടിനായി, സമർപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് റോ എക്സ്പോർട്ടിനെതിരെ കാറ്റഗറി ടോട്ടലുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് അർത്ഥമാക്കാം. വിശ്വസനീയമാണെന്ന് തോന്നാൻ തുടങ്ങിയാലും, രണ്ട് ആഴ്ചത്തേക്ക് ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടിലും അതേ പരിശോധന ചെയ്യുക.

6) രണ്ടാഴ്ചയ്ക്ക് ശേഷം, അടിസ്ഥാനരേഖയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

ഓരോ ഉദാഹരണത്തിനും, ചെക്ക് ഘട്ടം ഉൾപ്പെടെ, തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ ടാസ്കിന് എത്ര സമയമെടുത്തു എന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, കൂടാതെ ഘട്ടം 1-ൽ ലോഗ് ചെയ്ത സമയവുമായി ഇത് എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാഴ്ചയുടെ അവസാനം, ഓട്ടോമേഷൻ അതുപോലെ നിലനിർത്താൻ യോഗ്യമാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ ഇത് കൂട്ടിച്ചേർക്കുക. ഇല്ലെങ്കിൽ, ക്രമീകരിക്കുകയും വീണ്ടും ശ്രമിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ അത് ഉപേക്ഷിച്ച് മറ്റൊരു ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഇത് പ്രായോഗികമാക്കുന്നു

ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയം തിന്നുകയും ഏറ്റവും സ്ഥിരമായി കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക, പൈലറ്റ് ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, AI എത്ര സമയം അല്ലെങ്കിൽ പരിശ്രമം ലാഭിക്കുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.

പെർപ്ലെക്സിറ്റി കമ്പ്യൂട്ടർ ദിവസത്തേക്ക് മണിക്കൂറുകൾ ചേർക്കാതെ തന്നെ ഒരു നോളജ് വർക്കർക്ക് കൂടുതൽ ശേഷി നൽകുന്നു. Gmail, Outlook, Google Drive, Notion, Slack എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ദിവസേന ഉപയോഗിക്കുന്ന ടൂളുകളിലേക്ക് ഇത് കണക്റ്റുചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ പ്രസക്തമായ മെറ്റീരിയൽ പുറത്തെടുക്കാനും ഔട്ട്പുട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും പുറത്തുപോകുന്നതിന് മുമ്പ് രണ്ടാഴ്ച നോക്കേണ്ട എന്തും അടയാളപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

നിങ്ങളുടെ ദൈനംദിന ജോലിക്കായി പെർപ്ലെക്സിറ്റി കമ്പ്യൂട്ടർ പരീക്ഷിക്കുക.

FAQs

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI എന്താണ്?

കണക്റ്റുചെയ്‌ത അസിസ്റ്റന്റുകളും ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകളും പോലുള്ള AI ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗമാണിത്, ഒരു ജോലിയുടെ ആവർത്തിച്ചുള്ള ഭാഗങ്ങളിൽ സഹായിക്കാൻ: വിവരം അപ്‌ഡേറ്റായി നിലനിർത്തൽ, ആശയവിനിമയം, ആസൂത്രണം, അവലോകനം, അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് ജോലി എന്നിവയിൽ, മിക്ക ആളുകളും ഇതിനകം ചോദിക്കുന്ന ഒറ്റത്തവണ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് പുറമേ.

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI-യുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഒരു മീറ്റിംഗ് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തന ഇനങ്ങൾ പുറത്തെടുക്കുക, റോ കുറിപ്പുകൾ സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റാക്കി മാറ്റുക, ചെലവ് റിപ്പോർട്ട് തരംതിരിക്കുക, ഉറവിട പിന്തുണയുള്ള അവതരണ ഔട്ട്‌ലൈൻ നിർമ്മിക്കുക, മുൻകാല പശ്ചാത്തലം ഉപയോഗിച്ച് കോളിനായി തയ്യാറെടുക്കുക എന്നിവ അഞ്ച് പൊതുവായവയാണ്.

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതുകൊണ്ടുള്ള പ്രയോജനങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

പ്രവചിക്കാവുന്ന ഒരു പാറ്റേൺ പിന്തുടരുന്ന ടാസ്കുകളിലെ സമയ തിരിച്ചുവരവാണ് ഏറ്റവും വ്യക്തമായ പ്രയോജനം: സംഗ്രഹിക്കൽ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്, തരംതിരിക്കൽ, കൈകൊണ്ട് ചെയ്യാൻ യഥാർത്ഥ സമയം എടുക്കുന്നതും എന്നാൽ ആഴത്തിലുള്ള വിധി ആവശ്യമില്ലാത്തതുമായ ജോലി അവലോകനം ചെയ്യൽ.

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI-യുടെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും എന്തൊക്കെയാണ്?

വേഗത്തിലുള്ള ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകളും ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്കുകളിൽ കുറഞ്ഞ സമയവുമാണ് അനുകൂല വശം. ചെക്ക് ഘട്ടം ഒഴിവാക്കുമ്പോൾ ദോഷവശം കാണിക്കുന്നു: ഒരു സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത സംഗ്രഹം വസ്തുതയായി പരിഗണിക്കുന്നു, അവലോകനമില്ലാതെ അയച്ച ഡ്രാഫ്റ്റ്, അല്ലെങ്കിൽ അതിനായി ഒരിക്കലും അംഗീകരിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു ടൂളിൽ ഒട്ടിച്ച സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ.

നിങ്ങൾ വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്കിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക, ആഴ്ചയിൽ ഇത് നിലവിൽ എങ്ങനെ ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്ന് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, നല്ല ഔട്ട്പുട്ട് എങ്ങനെയാണെന്ന് നിർവചിക്കുക, കുറച്ച് യഥാർത്ഥ ഉദാഹരണങ്ങൾക്ക് എതിരായി ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് പരിശോധിക്കുക, കൂടാതെ രണ്ടാഴ്ചത്തെ പൈലറ്റിനിടയിൽ ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടിലും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഒരു സ്ഥിരമായ പരിശോധന സജ്ജമാക്കുക.

വർക്ക്‌പ്ലേസിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതുകൊണ്ടുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

AI ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിച്ചതായി പരിഗണിക്കുക (അത് അല്ലാതിരിക്കുമ്പോൾ), അംഗീകരിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു ടൂൾ വഴി സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ അയക്കുക, ഒരു വ്യക്തി ഇപ്പോഴും ആവശ്യമായ ഒരു തീരുമാനം, അംഗീകാരം അല്ലെങ്കിൽ ബന്ധപരമായ വിധി എന്നിവയ്ക്ക് പകരമായി ഒരു AI സംഗ്രഹം അനുവദിക്കുക എന്നിവയാണ് പ്രധാന അപകടസാധ്യതകൾ.

AI ജോലികൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ പോകുകയാണോ?

മിക്ക നോളജ് ജോലികൾക്കും, AI റോളിന് പകരം ഒരു റോളിനുള്ളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവർത്തിച്ചുള്ള ടാസ്കുകളാണ് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നത്. ഈ ഗൈഡിലെ ടാസ്കുകൾ, ആശയവിനിമയം, അഡ്മിൻ, ആദ്യ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, മാറാൻ ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ളവയാണ്, അതേസമയം വിധി, ഉത്തരവാദിത്തം, ബന്ധം കെട്ടിപ്പടുക്കൽ എന്നിവ ജോലി ചെയ്യുന്ന വ്യക്തിയോടൊപ്പം നിലനിൽക്കുന്നു.