सामरिक प्रणाली डिजाइन अनुभव प्रबंधक

जनता के लिए कमांड लाइन (एआई)

खतरा यह है कि हम एआई के साथ वही गलतियां करते हैं जो हमने डेटा के साथ की थीं। तकनीक का सबसे अच्छा उपयोग इसे तेज या बड़ा उपयोग करना नहीं है, लेकिन ज्यादातर लोग ऐसा व्यवहार करते हैं जैसे यह एक चीज है, भले ही जटिलता हर दिन सिस्टम में गति को हरा देती है। सफल होने वाली कंपनियाँ वे हैं जो प्रौद्योगिकी और उच्च रचनात्मकता के अनपेक्षित उपयोग को लागू करती हैं। फॉर्मूला 1 टेक को अभी भी हैमिल्टन की जरूरत है; कला को रंग और ब्रश दिए गए थे, लेकिन कला के सबसे प्रगतिशील रूपों में, लोगों ने उन उपकरणों के सरल उपयोगों से परे अभिव्यक्ति के रूपों का विकास किया है। यह हमेशा लोग हैं!

एआई का उपयोग करने के कुछ ही घंटे बाद मुझे उन महत्वपूर्ण बाधाओं को पार करना पड़ा, जिनके आसपास काम करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप और रचनात्मकता की आवश्यकता थी और उपकरण को वह करना था जिसकी मुझे आवश्यकता थी। शायद 20 से अधिक वर्षों के नवाचार और नई तकनीक का उपयोग करने के बाद, मैं उन सीमाओं को और अधिक तेज़ी से पाता हूँ। इसलिए, मैं आपको यह बताना चाहता हूं कि तकनीक की उपलब्धता आपकी समस्याओं का समाधान नहीं करेगी और आपको अपने आधे कर्मचारियों को निकाल देगी। जितनी जल्दी आप इसे महसूस करते हैं, उतनी ही तेजी से आप एआई में निवेश को खराब करने का जोखिम उठाएंगे, जैसे मैंने देखा है कि संगठन बड़े डेटा, एआर, वीआर, ब्लॉकचैन, क्रिप्टो, गैमिफिकेशन, फुर्तीली या किसी अन्य कार्यस्थल में बेकार प्रयासों पर लाखों खर्च करते हैं- संबंधित कथित रूप से स्वचालित उद्यम समाधान जो बॉक्स से बाहर आता है और फिर एक आकर्षण की तरह काम करता है। एआई तेजी से अधिक शक्तिशाली है और इसलिए, सही होने के लिए और अधिक जटिल है। अमेज़ॅन ने अभी स्वीकार किया है कि सर्वर रहित इसका परीक्षण करने के बाद कोई चीज नहीं है। कम से कम उन्होंने कोशिश की।

बिग डेटा के डीन बिल श्मारोज़ो ने हमारे पॉडकास्ट एपिसोड में बताया कि डेटा के साथ काम करने की कुंजी मानव-केंद्रित अंतर्दृष्टि है जो आपको यह समझने में मदद करती है कि डेटा का क्या मतलब है।https://podcasts.apple.com/gb/podcast/the-wicked-podcast/id1509106202?i=1000531799855उनके अनुभव में, डिजाइन थिंकिंग डेटा को वह मूल्य बनाने के लिए मानवीय पहलू और मानसिकता लाती है जो वह हो सकता है।

मिडजर्नी मुझे क्या करने की अनुमति नहीं देता है, इसे दूर करने के लिए मैं आने वाले दिनों में अपना पहला एआई डेटाबेस स्थापित करूंगा। वास्तविक मूल्य उपकरण को जानने में निहित है, जो आसानी से कुछ अद्भुत बुनियादी चालें कर सकता है, लेकिन हर चीज की तरह, गंभीर मूल्य उपयोग के गंभीर कौशल लेता है।

हम अभी भी चाहते हैं कि लोग इसे कई अलग-अलग कोणों से देखना शुरू करें।

एआई को केवल ऐसे विशेषज्ञों की आवश्यकता नहीं होगी जो एआई टूल्स और प्रशिक्षण प्रणालियों के अंदरूनी भाग का निर्माण करें बल्कि कई अंतिम उपयोगकर्ता जो सीख रहे हैं और विस्तार कर रहे हैं कि वे टूल का उपयोग कैसे करते हैं। हमने लोगों को केवल प्राथमिक रंगों का एक गुच्छा दिया और उन्हें बताया कि कैनवास का आकार परिवर्तनशील है। हमें ऐसे लोगों की आवश्यकता होगी जो अमूर्त पेंट कर सकते हैं, सही सर्कल बना सकते हैं और जो संभव है उसका विस्तार करने के लिए ब्रश के बजाय बेंत या बाल्टी का उपयोग कर सकते हैं। लोग इसे चलाएंगे! जो कंपनियां इसे नहीं समझती हैं, वे टेट मॉडर्न में समाप्त नहीं होंगी, लेकिन स्थानीय स्ट्रीट मार्केट में केवल मेरे जैसे बेवकूफ चीजें बेचने पर ध्यान देंगे। मुझे टेट और स्ट्रीट मार्केट पसंद हैं, लेकिन मुझे यकीन है कि आप मेरे बहाव को पकड़ लेंगे।

ये स्पष्ट सीमाएँ कहाँ हैं जिनका लोगों को मूल्य में विस्तार करना है, और हमने पहले क्या याद किया?

तकनीकी सीमा कहाँ है?

• भाषा: आप चैटजीपीटी या मिडजर्नी से बात कर सकते हैं, लेकिन आप जो कहते हैं, वे अपने तरीके से उसकी व्याख्या करेंगे। वे जो चाहते हैं उसे करने के लिए चीजों का वर्णन करने के लिए सैकड़ों संकेत और तरीके हैं। यह किसी भी गू या पाइप को सही तरीके से प्रस्तुत नहीं करेगा। इसने भाप इंजन को हमेशा भाप ट्रेन के रूप में व्याख्यायित किया। यह सिर्फ गलत छवि से नहीं हटेगा या मेरे द्वारा वर्णित सुविधाओं को प्रस्तुत नहीं करेगा। इसलिए यह जानने के लिए कौशल और प्रयोग की आवश्यकता होती है कि उपकरण क्या कर सकता है और उससे कुछ खास चीजें कैसे करायी जा सकती हैं। नियंत्रित मानव द्वारा प्रशिक्षण के घंटे, सीखने के विपरीत नहीं, क्योंकि सामग्री कुछ परिस्थितियों में व्यवहार करती है। हमें ऐसे लोगों की जरूरत है जो इसे करना जानते हों।
• इंटरकनेक्टिविटी: कस्टम सामग्री को टेक्स्ट या छवियों के रूप में बनाना केवल एक श्रृंखला का हिस्सा है। इसे अभी भी एक सीएमएस या अन्य प्रकाशन प्लेटफॉर्म पर ले जाना है। इसे प्लेटफार्मों के लिए समायोजित करने और अन्य वितरण प्रणालियों और पुन: समायोजन, टेम्पलेट्स आदि के लिए जंजीर की जरूरत है। एआई से किसी भी उत्पादित डेटा को अभी भी इसके संदर्भ में समायोजित करने की आवश्यकता है। हालांकि हम संवाद करते हैं, हम नए प्रारूप विकसित करेंगे जिसके अंतर्गत हम ऐसा करेंगे। अधिकांश अन्य तकनीक की तरह, इसे एपीआई की जरूरत है; यह सब चुप है और लोगों को भागों को जोड़ने की आवश्यकता है। लंबे समय तक हमें ऐसे लोगों की जरूरत रहेगी जो ऐसा कर सकें।
• नए मूल्य की परतें: साधारण वीडियो साझा करने के शीर्ष पर Youtube के पास एक नया बाज़ार बनाने वाली प्रभावशाली तरंगें थीं। ब्लॉकचेन में क्रिप्टो लॉन्च और घोटाले थे। एक मंच अक्सर केवल शुरुआती बिंदु होता है। शीर्ष पर मूल्य मानव नेटवर्क और उनके व्यवहार से निकलता है, शेयर बाजार या 2007 के कुख्यात सबप्राइम ऋणदाता दुर्घटना के विपरीत नहीं। प्रिंटिंग प्रेस हाइपरचार्ज्ड साक्षरता की तरह, इसके शीर्ष पर मूल्य तेजी से विकसित होंगे। आज कौन से एआई उपकरण उपलब्ध हैं, यह जानना एक ऐसा मूल्य है जो लोगों को दूसरों से आगे रखता है। हमें अभी भी ऐसे लोगों की आवश्यकता होगी जो इस नए मूल्य स्तर को विकसित करें, जो संभवतः अगले चरण को परिभाषित करेगा।
• जनता के लिए आदेश-पंक्ति: ऐप्स सहज होने चाहिए। एक कंपनी के रूप में, यदि आप चाहते हैं कि आपके ग्राहक इसका उपयोग करें, तो जिस तरह से वे इसका उपयोग करते हैं वह अभी भी उपयोगकर्ता के अनुकूल होना चाहिए। एआई टूल्स से स्पष्ट उत्तर प्राप्त करना सीधा नहीं है। यह एक डिज़ाइन समस्या है। एक कंपनी के रूप में, आप चाहते हैं कि आउटपुट मूल्यवान और सहज हों। जो लोग मूल्य प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते हैं वे आपकी सेवा नहीं खरीदेंगे। हमें अभी भी इन सेवाओं को उपयोग में आसान तरीके से उपलब्ध कराने के लिए लोगों की आवश्यकता है।

• डेटा स्टफ: जब डेटा या बड़ा डेटा एक चीज बन जाता है, तो होल्ड-अप अक्सर यह होता है कि डेटा को साफ करने या नए तरीके से बनाने की जरूरत होती है। इसके लिए लोगों को यह परिभाषित करने की आवश्यकता थी कि किस डेटा की आवश्यकता है और अन्य लोगों को इसे जोड़ने के लिए लोगों को प्रोत्साहित करने में मदद करनी चाहिए। यह आज भी एक चुनौती है, जैसा कि मैंने पिछले साल एक वैश्विक परियोजना में अनुभव किया था।
• एपीआई सीमाएं: मैंने कम से कम 3 एपीआई के आधार पर आईओएस पर एक सफल संगीत ऐप बनाया है। इन वर्षों में, मैंने 20 से अधिक के बारे में सीखा है, और मैं अभी भी अपने स्थान पर जियो सर्वर चलाता हूँ। एपीआई के रूप में अद्भुत और जादू के रूप में, मैं जल्दी से फीचर सीमाओं में भाग गया और मुख्य रूप से वर्कअराउंड पर समय बिताया। पारिस्थितिक तंत्र को अभी भी लोगों की आवश्यकता होगी जो लापता टुकड़ों को जोड़ सकें और लापता सुविधाओं को सक्षम कर सकें।
• आउटसोर्सिंग फ्रीज़: सस्ती सेवाएँ आपको सेवा के सरल और सीमित संस्करण प्रदान करेंगी। आप उनके साथ अनुबंध करेंगे, और वर्तमान परिदृश्य को देखते हुए आपूर्तिकर्ताओं के लिए अपने प्रस्ताव को विकसित करना असंभव होगा। मूल्य बहुत तेज़ी से विकसित होता है, जिसका अर्थ है कि ठेकेदार ऐसे निवेश से बचता है जो मार्जिन में कटौती करता है। नई साझेदारियों को सिस्टम को जोड़ने और सहयोग में विकसित करने की आवश्यकता है। लोगों को कनेक्टिंग पॉइंट्स पर एक साथ काम करना होगा।
• नया व्यवहार: लोग नई सेवाओं के साथ जो कुछ भी करते हैं उसमें बदलाव करते हैं। Google की खोजें पहले से ही प्रभावित हैं। नए उपकरण उत्पादन और खपत को बदल देंगे। इसका मतलब है कि लोग काम करने के नए तरीके चाहते हैं, और उत्पादन प्रक्रियाओं की फिर से समीक्षा की जानी चाहिए। किसी को शोध करना होगा और पता लगाना होगा कि ग्राहकों और ग्राहकों को क्या चाहिए और फिर इसके लिए डिज़ाइन करें। सर्वोत्तम और सहज पहुँच का अर्थ है बिक्री।

यह अधिक स्वचालित नहीं हुआ; यह अभी और अधिक जटिल हो गया है।

आपको तकनीकी और ब्रांड स्तर पर अनुकूलित और एकीकृत करने के लिए अभी भी लोगों की आवश्यकता होगी।

आपको ऐसे भागीदारों की आवश्यकता है जो आपको तकनीक और इसके विकास के आसपास अधिक लचीलापन प्रदान करें और अधिक सहयोग करें, कम नहीं।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपको अभी भी यह समझने की आवश्यकता है कि वास्तविकता कैसे बदल गई है और आपको कैसे सुधार करना है कि बाजार के साथ कैसे जुड़ना है ताकि आप नए व्यवहारों को बाजार में फिट कर सकें।

पूर्ण स्वचालन कोई चीज नहीं है। एक प्रणाली को इसकी जांच और रखरखाव के लिए लोगों की आवश्यकता होती है, लेकिन यदि आप विकास चाहते हैं, तो आपको पहले से कहीं अधिक चीजों का पता लगाना, डिजाइन करना और परीक्षण करना होगा।

यह जानना कि आपके संगठन के अंदर और बाहर मनुष्य क्या भूमिका निभाते हैं, यह पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गया है। एआई पहले की किसी भी तकनीक की तुलना में अधिक घातीय है, इसलिए इसे गलत होने का जोखिम घातीय रूप से बड़ा है। हमें घातीय रूप से होशियार लोगों की आवश्यकता है। जैसा कि वे मौजूद नहीं हैं, हमें अधिक जटिल और क्रॉस-डिसिप्लिनरी टीमों की आवश्यकता है, आउटसोर्स विशेषज्ञों की नहीं। लोग पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।

आप क्या सोचते हैं?

आप कौन सी नई टीमें बना रहे हैं?

आप एक सेवा डिजाइनर, उद्यम वास्तुकार, या सिस्टम विचारक के रूप में और क्या करेंगे?

रोमांचक समय आगे!

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