સૉફ્ટવેર ખરીદવું
બિઝનેસ સૉફ્ટવેરમાં AI ઉમેરવું: તે ક્યાં મદદ કરે છે
AI ઉમેરવાની મોટાભાગની માંગ કોઈ ડેમોથી શરૂ થાય છે. કામનો પ્રશ્ન તેનાથી સાંકડો છે: આજે હાથથી થતું કયું પગલું વાંચવાનું, છટણીનું, શોધવાનું કે મુસદ્દો લખવાનું છે — અને ખોટું થાય ત્યારે તેની કિંમત શું છે.
અમે બિઝનેસ સૉફ્ટવેરમાં AI ફીચર બનાવીએ છીએ, અને તેના પરની વાતચીતનો સારો એવો ભાગ ન બનાવવાની સલાહ પર પૂરો થાય છે. એ નમ્રતા નથી. મૉડલ એક ચોક્કસ પ્રકારના કામ માટે સારું સાધન છે, અને બાકી બધા માટે મોંઘું અને અનિશ્ચિત. કંઈ પણ બનાવતાં પહેલાં કયું કામ કયા પ્રકારનું છે એ જાણવું, એ જ મોટાભાગનું મૂલ્ય છે.
જે ઢાંચો ખોટો જાય છે તે જાણીતો છે. કોઈ ફીચર એટલા માટે પસંદ થાય છે કે તે ડેમોમાં સારું દેખાય છે, સામાન્ય રીતે ચૅટ બૉક્સ, અને તેને ત્યાં ઉમેરાય છે જ્યાં તે દેખાય, નહીં કે જ્યાં હાથનું કામ છે. કોઈ નક્કી નથી કરતું કે સાચો જવાબ કેવો દેખાય, તેથી કોઈ કહી શકતું નથી કે તે કામ કરે છે કે નહીં. છ મહિના પછી તે હજી ત્યાં જ છે અને કોઈ તેને વાપરતું નથી.
ચાર કામ જે તે સારી રીતે કરે છે
બિઝનેસ સૉફ્ટવેરમાં પોતાનું સ્થાન કમાતું લગભગ દરેક AI ફીચર આ ચારમાંથી એક છે, અને દરેક એવી વ્યક્તિનું સ્થાન લે છે જે લખાણ વાંચીને જે મળ્યું તે ટાઇપ કરે છે.
- દસ્તાવેજ વાંચવાસપ્લાયરનાં ઇન્વૉઇસ, પરચેઝ ઑર્ડર, બૅન્ક સ્ટેટમેન્ટ અને ડિલિવરી ચલણ, સંરચિત ફીલ્ડમાં વંચાય છે. મૉડલ વાંચે છે; પછી સામાન્ય કોડ તપાસે છે કે તેણે શું વાંચ્યું — કે લાઇનના સરવાળા મળે છે, કે GSTIN નું સ્વરૂપ સાચું છે, કે સપ્લાયર અસ્તિત્વમાં છે. કાઢવાની મોટાભાગની ભૂલો કોઈ જુએ તે પહેલાં આ જ તપાસમાં પકડાઈ જાય છે.
- આવતી વસ્તુઓની છટણીપૂછપરછ, ટિકિટ અને ઇમેઇલ યોગ્ય કતારમાં મોકલાય છે, તાકીદ પ્રમાણે ટૅગ થાય છે, અથવા વરિષ્ઠ વ્યક્તિની જરૂર હોય ત્યારે ચિહ્નિત થાય છે. ખોટા અનુમાનની કિંમત ફક્ત ફરી મોકલવાની છે, અને એ જ તેને સારું પહેલું કામ બનાવે છે.
- તમારા પોતાના રેકોર્ડમાં વસ્તુઓ શોધવીતમારા દસ્તાવેજો, નીતિઓ અને જૂના રેકોર્ડમાંથી પ્રશ્નોના જવાબ, જવાબની બાજુમાં સ્રોતના સંદર્ભ સાથે. સંદર્ભ વગર તે આત્મવિશ્વાસભર્યો સાર છે જે કોઈ તપાસી શકતું નથી; સંદર્ભ સાથે તે ઝડપી શોધ છે.
- વ્યક્તિ માટે મુસદ્દોજવાબો, ક્વોટેશનના કવર લેટર, પ્રોડક્ટ વર્ણનો અને લાંબી વાતચીતના સાર, કોઈ સુધારે અને મંજૂર કરે તે માટે તૈયાર. બચત ત્યારે જ સાચી છે જ્યારે મુસદ્દો સુધારવો શૂન્યથી લખવા કરતાં ઝડપી હોય, અને ત્યારે જ.
જ્યાં તેણે નિર્ણય ન લેવો જોઈએ
જે પણ ગણતરી કે નિયમ છે, તે કોડમાં હોવું જોઈએ. પેરોલ, GST, સ્ટૉકનું મૂલ્યાંકન, વ્યાજ, ડિસ્કાઉન્ટ અને પાત્રતાનો એક જ સાચો જવાબ હોય છે જે ઑડિટર ફરી કાઢી શકે, જ્યારે મૉડલ એક વિશ્વસનીય લાગતો જવાબ આપે છે જે સામાન્ય રીતે સાચો હોય છે. સામાન્ય રીતે સાચું હોવું એવું ધોરણ નથી જેના પર કોઈ રિટર્ન ભરી શકે.
- ટૅક્સ અને વૈધાનિક ગણતરીઓ, ભલે મૉડલ નિયમને સંપૂર્ણ સમજાવી શકે.
- નાણાકીય કે કાનૂની અસરવાળી મંજૂરીઓ, જેમ કે ક્રેડિટ મર્યાદા, રિફંડ અને રાઇટ-ઑફ.
- કોઈ પણ વસ્તુ જ્યાં એક જ ઇનપુટથી હંમેશાં એક જ આઉટપુટ આવવું જોઈએ.
- એવી હકીકતો જે તેને આપેલા ડેટામાં નથી. જે તે જોઈ શકતું નથી તેના વિશે પૂછતાં મૉડલ ખાલી જગ્યા સાચા લાગતા કોઈ જવાબથી ભરી દે છે.
શિપ કરતાં પહેલાં માપો
ટકી રહેતાં AI ફીચરને બંધ કરી દેવાતાં ફીચરથી અલગ પાડતી એક જ ટેવ છે મૂલ્યાંકન સેટ, જે ફરિયાદો પછી નહીં પણ ફીચર પહેલાં બને છે.
- સાચા કિસ્સા ભેગા કરોતમારા પોતાના દસ્તાવેજો અને સંદેશાઓમાંથી, મુશ્કેલ કિસ્સાઓ સહિત — ખરાબ સ્કૅન, હસ્તાક્ષર, મિશ્ર ભાષાઓ, એ સપ્લાયર જેના ઇન્વૉઇસનો લેઆઉટ દર ક્વાર્ટરે બદલાય છે.
- સાચો જવાબ લખી લોદરેક કિસ્સા માટે, એક કાળજીવાળી વ્યક્તિ શું કાઢત. આ કંટાળાજનક છે, અને આ જ એ પગલું છે જે પછીનું બધું શક્ય બનાવે છે.
- દરેક ફીલ્ડ પ્રમાણે માપો, કુલ નહીંજે ઇન્વૉઇસ રીડર સરવાળા સાચા અને તારીખો ખોટી વાંચે છે, તેની સમસ્યા ચોક્કસ અને સુધારી શકાય તેવી છે. ચોકસાઈનો એક કુલ આંકડો તેને છુપાવી દે છે.
- મર્યાદા નક્કી કરોનક્કી કરેલા વિશ્વાસથી નીચેનો કિસ્સો આગળ જવાને બદલે કોઈ વ્યક્તિ પાસે જાય છે. મર્યાદા એક વ્યવસાયિક નિર્ણય છે, અને તે તમારો હોવો જોઈએ.
- દરેક ફેરફાર પર ફરી ચલાવોનવો પ્રૉમ્પ્ટ કે નવું મૉડલ એ જ સેટ સામે માપેલી સરખામણી બને છે, નહીં કે એવો ફેરફાર જે કરવાની કોઈ હિંમત ન કરે.
વ્યક્તિની મંજૂરી
દરેક AI ફીચર માટે નિર્ણય જોઈએ કે વ્યક્તિ વગર શું થશે. મોટાભાગનાં વ્યવસાયિક કામો માટે સાચી શરૂઆત છે મંજૂરી માટે મુસદ્દો તૈયાર કરવો અને ક્યારેય દેખરેખ વગર કામ ન કરવું, અને માપેલા આંકડા પરવાનગી આપે ત્યારે જ તેને વિસ્તારવું.
મંજૂરીનું પગલું ત્યારે જ સમય બચાવે છે જ્યારે તપાસવું કરવા કરતાં ઝડપી હોય. એનો અર્થ છે આઉટપુટની બાજુમાં સ્રોત બતાવવો — કાઢેલાં ફીલ્ડની બાજુમાં ઇન્વૉઇસની છબી, જવાબની બાજુમાં સંદર્ભવાળો ફકરો — જેથી વ્યક્તિ ફરી કરે નહીં, ફક્ત ખાતરી કરે. જે સમીક્ષા સ્ક્રીન કોઈને મૂળ શોધવા મજબૂર કરે, તેણે ચૂપચાપ બચત રદ કરી દીધી છે.
ખર્ચ, ઝડપ અને ડેટા
- કિંમત દરેક કૉલ પર લાગે છે, તેથી બિલ જથ્થા સાથે વધે છે. માસિક જથ્થો અને દરેક વિનંતીનું કદ બનાવતાં પહેલાં અંદાજો, પહેલા બિલ પછી નહીં.
- પુનરાવર્તિત થતું કામ કૅશ કરો, અને સરળ કિસ્સા નાનાં, સસ્તાં મૉડલ પર મોકલો. મોટાભાગનો જથ્થો સરળ કિસ્સાઓનો હોય છે.
- વિલંબનું બજેટ નક્કી કરો. વ્યસ્ત સ્ક્રીનની અંદર અનેક સેકન્ડ લેતું ફીચર વપરાશે નહીં, તેના જવાબ ગમે તેટલા સારા હોય.
- નક્કી કરો કે કયો ડેટા તમારા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની બહાર જઈ શકે, અને જે મોકલવો જરૂરી નથી તે હટાવો. પ્રૉમ્પ્ટમાં રહેલો વ્યક્તિગત ડેટા પણ ભારતના DPDP કાયદા હેઠળ વ્યક્તિગત ડેટા જ છે.
- પ્રદાતાની ડેટા રાખવાની અને ટ્રેનિંગની શરતો તપાસો. એન્ટરપ્રાઇઝ API શરતો સામાન્ય રીતે મોકલેલા ડેટા પર ટ્રેનિંગને બાકાત રાખે છે; જ્યાં એ પૂરતું ન હોય, ત્યાં ઓપન-વેઇટ મૉડલ તમારા પોતાના સર્વર પર ચાલી શકે છે.
એક સમજદાર પહેલો પ્રોજેક્ટ
એક એવું કામ પસંદ કરો જે વારંવાર થતું હોય, ઓછા જોખમવાળું હોય અને તપાસવામાં સરળ હોય. સપ્લાયરનાં ઇન્વૉઇસને પરચેઝ એન્ટ્રીમાં વાંચવાં, જે વ્યક્તિ મંજૂર કરે, સારું ઉદાહરણ છે: જથ્થો સાચો છે, ભૂલ મંજૂરી વખતે પકડાય છે, અને બચેલો સમય માપવો સરળ છે. મૂલ્યાંકન સેટ બનાવો, તેને મંજૂરીના પગલા પાછળ શિપ કરો, અને એક મહિના પછી આંકડા જુઓ.
જો તે સારા હોય, તો પછીનું કામ યોગ્ય ઠેરવવું સરળ અને બનાવવું ઝડપી હોય છે, કારણ કે મૂલ્યાંકનની ટેવ અને સમીક્ષા સ્ક્રીન પહેલેથી છે. જો ન હોય, તો તમે સસ્તામાં શીખી લીધું — અને ક્યારેક શીખ એ હોય છે કે સમસ્યા ખરાબ રીતે ડિઝાઇન થયેલું ફૉર્મ હતું, જેના માટે કોઈ મૉડલની જરૂર જ નહોતી.