LegalOn የልማት ፍጥነቱን ጠብቆ የCodex ወጪን በግማሽ ቀነሰ
LegalOn፣ Astra፣ Sol እና Lunaን ከተግባራት ጋር በማጣጣምና በጀቶችን በስትራቴጂ በማስተዳደር፣ የልማት ፍጥነቱን እንደጠበቀ ወጪን በ65% ቀነሰ።
ውጤቶች
-20%
በተረጋጉ የንግድ ዘርፎች የወጪ ቅነሳ
ውጤቶች
-65%
በተገመቱ ዕለታዊ ወጪዎች ላይ የተደረገ ቅነሳ
LegalOn Technologies የሕግ ሥራንና ሌሎች ዋና ዋና የንግድ ተግባራትን በAI በመደገፍ፣ ለሙያ ሥራ የሚያገለግል AI በዓለም አቀፍ ደረጃ ያቀርባል። የዘርፉን ሙያዊ ዕውቀት ከAI ጋር በማጣመር፣ ሰዎች በውስብስብ ጉዳዮች ግምገማና ውሳኔ ላይ እንዲያተኩሩ ያስችላቸዋል። ግቡ የንግድ ውሳኔ አሰጣጥን ጥራትና ፍጥነት የሚያሻሽል፣ በAI የሚመራ አስተዳደር መፍጠር ነው።
ይህ አቀራረብ ከምርቶቹ ባሻገር ድርጅቱን ራሱን AI መሠረት ያደረገ እንዲሆን ያስችላል። ኩባንያው Codexን በሶፍትዌር ልማት ሂደቱ ውስጥ አካቶ፣ በዕለት ተዕለት አጠቃቀም በመላው ድርጅቱ እንዲስፋፋ አደረገ።
አጠቃቀሙ እየተስፋፋ ሲሄድ፣ አዲስ ፈተና ተከሰተ፦ ወጪን መቆጣጠር። ከፍተኛ ብቃት ያላቸውን ሞዴሎች ያለገደብ መጠቀም ወጪን ሊያሳድግ ይችላል፤ በሁሉም ላይ ተመሳሳይ ገደቦችን መጣል ደግሞ AI ያስገኘውን የምርታማነት ጭማሪ ሊያዳክም ይችላል።
እንግዲህ ልማትን ሳያዘገይ ወጪን እንዴት መቀነስ ይቻላል? LegalOn Technologies ይህን ፈተና ለመፍታት፣ በተግባሩ ውስብስብነትና በልማት ደረጃው መሠረት ከGPT‑6 (Astra፣ Luna) እና GPT‑6.1 Sol መካከል መምረጥን፣ እንዲሁም በጀትን ከእያንዳንዱ የንግድ ክፍል የዕድገት ደረጃ ጋር ማጣጣምን ተጠቀመ። ኩባንያው የልማት ፍጥነቱን እንደጠበቀ ወጪውን በግማሽ ቀነሰ።
ኩባንያው በመጀመሪያ ገንቢዎቹ ዋና ሞዴሉን GPT‑5.5 በፈጣን ሁነታ ያለገደብ እንዲጠቀሙ ፈቅዶ ነበር። አጠቃቀሙን ወደ ንድፍ፣ ትግበራና ዕለታዊ ሥራ በማስፋት፣ ኃላፊነቶችን በሰዎችና በAI መካከል በተሻለ መንገድ እንዴት ማከፋፈል እንደሚቻል በሙከራ ተማሩ።
ሆኖም፣ ከፍተኛ ብቃት ያላቸውን ሞዴሎች ያለገደብ መጠቀም መቀጠል የግድ ከዓመታዊ በጀቱ በላይ ወጪ ያስከትል ነበር። የኩባንያው በAI የታገዘ የልማት ልህቀት ማዕከል (AID CoE) ለሞዴል ምርጫ መመሪያዎችን ማዘጋጀት ጀመረ። AID CoE ሞዴሎችን ፈትኖ አፈጻጸማቸውን ይከታተል ነበር፤ ሥራ አስኪያጆች ደግሞ ግኝቶቹን ለቡድኖቻቸው ያጋሩ ነበር። ይህም እያንዳንዱ መሐንዲስ ለእያንዳንዱ ተግባር በጣም ተስማሚውን ሞዴል በራሱ እንዲመርጥ አስቻለው።
አዲሶቹ መመሪያዎች ኩባንያው ለሁሉም ተግባራት ከፍተኛውን አቅም ያለው ሞዴል ከመጠቀም ይልቅ፣ ለሥራው የሚስማማውን ሞዴል እንዲመርጥ አደረጉ። ቡድኖች አነስተኛ ሀብት በሚጠቀም ሞዴል ይጀምሩና የተግባሩ ውስብስብነት እየጨመረ ሲሄድ ወደ ይበልጥ አቅም ያላቸው ሞዴሎች ይሸጋገሩ ነበር።
አስተዳደራዊ ቁጥጥርን ለመደገፍ፣ ኩባንያው በአስተዳዳሪ ቅንብሮች አማካይነት የስርዓት ቁጥጥሮችን አስተዋወቀ፤ ለክፍሎችና ለግለሰቦችም ወርሃዊ የአጠቃቀም ገደቦችን አስቀመጠ። AID CoE አጠቃቀሙን ይከታተላል፣ እንደ ንግዱ ፍላጎትም ገደቦቹን ያስተካክላል።
በእነዚህ ቁጥጥሮች ሥር የተካሄዱ የውስጥ ሙከራዎች የምርጫ መስፈርቶቹን ይበልጥ ዝርዝርና ግልጽ ለማድረግ አገዙ። ከሁሉ አነስተኛ ሀብት የሚጠቀመው GPT‑6 Luna፣ ግልጽ መስፈርቶች ላሏቸው ተግባራት ኮድ ይጽፋል፤ GPT‑6.1 Sol መደበኛ ንድፍን፣ የውሂብ ትንተናንና የሰነድ ዝግጅትን ይደግፋል፤ ከሁሉ ከፍተኛ አቅም ያለው GPT‑6 Astra ደግሞ የስርዓት አወቃቀር ንድፍን ጨምሮ የላቀ ግምገማና ውሳኔ የሚጠይቁ ሥራዎችን ያከናውናል። ሞዴሎችን ከተግባራት ጋር ማጣጣም ቀስ በቀስ የሁሉም ቡድኖች የጋራ አሠራር ሆነ።
GPT-6 Luna
Everyday execution and implementation; running everyday automations; delegating relatively simple tasks and analysis; code implementation, mainly as a subagent.
GPT-6.1 Sol
Standard design and analysis; relatively simple software design; routine numerical analysis and document creation; tasks requiring shorter completion times than with Luna.
GPT-6 Astra
Complex analysis, design, and orchestration; complex analysis and document creation; complex software design; coordinating agents as the orchestrator.
ከሞዴል ምርጫ ጎን ለጎን፣ ኩባንያው ፈጣን ሁነታን በነባሪነት መገደብ ጀመረ፤ አስፈላጊ ሲሆን ብቻ በግለሰብ ጥያቄ መሠረት እንዲፈቀድም አደረገ። ለውጡ ስለ ልማት ፍጥነት ስጋት ቢፈጥርም፣ ቡድኖች ተግባራትን በትይዩ ማከናወንን የመሳሰሉ ዘዴዎችን ተጠቅመው አፈጻጸማቸውን ጠብቀው ያለችግር ተሸጋገሩ።
በተጨማሪም ለAI ወጪ በክፍል፣ በቡድንና በግለሰብ ደረጃ የበጀት ጣሪያዎችን አስቀመጠ። የተረጋጋው የLegalOn የንግድ ክፍል የወጪ ብቃቱን እስከ 20% ገደማ እንዲያሻሽል ተጠየቀ፤ በመጀመር ደረጃ ላይ ያሉ አዳዲስ የንግድ ክፍሎች ግን AIን በንቃት እንዲጠቀሙ ሰፊ በጀት ተመደበላቸው።
በLegalOn Technologies ከፍተኛ የምህንድስና ሥራ አስኪያጅ የሆኑት ዩታ ቶኪታኬ፣ አዳዲሶቹ የንግድ ክፍሎች ከወጪ ብቃት ይልቅ ለንግድ ሥራ ፍጥነት ቅድሚያ እንደሰጡ ያስረዳሉ። ዓላማው AIን በስፋት ተጠቅሞ የሥራ ውጤትን ማሳደግና በመጨረሻም የንግድ ዕድገትን ማፋጠን ነበር።
የሞዴል ምርጫ፣ የባህሪያት አጠቃቀም ገደቦችና ለእያንዳንዱ የንግድ ክፍል የተበጁ በጀቶች በጋራ፣ የተገመተውን ዕለታዊ ወጪ በ65% ገደማ ቀነሱ። ይህ አቀራረብ አጠቃላይ በጀቱን በቁጥጥር ሥር እያዋለ፣ ሀብት ኩባንያው ሊያሳድጋቸው ወደሚፈልጋቸው የንግድ ክፍሎች እንዲመራ አደረገ።
የሞዴል አጠቃቀምን ማሻሻልና ሀብትን በስትራቴጂ መመደብ የሚከተሉትን ውጤቶች አስገኝተዋል፦
ለሁሉም ተግባራት ከፍተኛውን አቅም ያለው ሞዴል ከመጠቀም፣ በተግባሩ ውስብስብነትና በልማት ደረጃው መሠረት GPT‑6 Astra፣ GPT‑6.1 Sol ወይም GPT‑6 Lunaን ወደ መምረጥ መሸጋገር።
ፈጣን ሁነታን በነባሪነት ከገደቡ በኋላም፣ ተግባራትን በትይዩ ማከናወንን በመሳሰሉ የቡድን አሠራሮች ታግዞ የልማት አፈጻጸምን መጠበቅ።
በተረጋጉ የንግድ ክፍሎች የ20% ገደማ የብቃት ጭማሪን፣ በአዳዲስ የንግድ ክፍሎች ከሚደረግ ንቁ ኢንቨስትመንት ጋር ያጣመሩ የበጀት ጣሪያዎች።
ከGPT‑6 እና 6.1 ሞዴሎች መካከል በመምረጥ፣ ከGPT‑5.5 ጋር ሲነጻጸር በተገመተው ዕለታዊ ወጪ ላይ የ65% ቅነሳ።
ኩባንያው የሞዴል አጠቃቀሙን በማሻሻል፣ የልማት ፍጥነትን ወይም ጥራትን ሳይቀንስ ወጪን ቀንሷል። ቡድኖችም AI ከልማት እስከ ልቀት ያለውን ዑደት ያለማቋረጥ እያሳጠረ መሆኑን እያዩ ነው።
ነገር ግን ኩባንያው ከዚህ ባሻገር እየተመለከተ ነው። የልማት ፍጥነት መጨመር ብቻ የAI ኢንቨስትመንትን ስኬታማ ያደርገዋል? በፈጣን ልማትና ለደንበኞች በሚገኝ ጥቅም መካከል ያለው ግንኙነት ግልጽ አልነበረም። «AI የስርዓት ልማትንና ዝማኔዎችን ሊያፋጥን እንደሚችል ከሞላ ጎደል የታወቀ ነው» ይላሉ ቶኪታኬ። «በእውነት ልንረዳው የምንፈልገው፣ ያ ፈጣን ልማት በተግባር ለደንበኞች ጥቅም ያስገኝ እንደሆነ ነው።»
ይህ ጥያቄ ኩባንያው የራሱን መለኪያ እንዲያዘጋጅ አነሳሳው፤ የAI ኢንቨስትመንት ግምገማ መሠረቱንም ከልማት ፍጥነትና ከአጠቃቀም መጠን፣ ወደ ደንበኛ ጥቅም አሸጋገረ።
ቶኪታኬ እንዲህ ሲሉ ያስረዳሉ፦ «AIን ስንጠቀም የእያንዳንዱን ተግባር ወጪ መከታተል እንችላለን፤ ነገር ግን የአንድ ሙሉ ሥራ፣ ማለትም የአንድ ባህሪ ልቀት፣ አጠቃላይ ወጪ ብዙ ጊዜ ግልጽ አይሆንም። ስለዚህ እያንዳንዱን የባህሪ ልቀት እንደ አንድ አሃድ በመውሰድ የመለኪያ ዘዴውን ነደፍን። ልቀቱ ለደንበኞች የሚያስገኘውን ጥቅም ለእሱ ከወጣው ትክክለኛ የAI ወጪ ጋር በማገናኘት፣ የኢንቨስትመንቱ ተመላሽ በግልጽና በትክክል እንዲታይ ማድረግ እንፈልጋለን።»
ኩባንያው አሁን ይህን መለኪያ ለማስላት የሚያስፈልገውን ተከታታይ የውሂብ ሂደት እየገነባ ነው። ሲጠናቀቅ፣ እውነተኛውን የኢንቨስትመንት ተመላሽ ከደንበኛ ጥቅም አንጻር በግልጽ ያሳያል። LegalOn Technologies የAI ወጪን ከማስተዳደር ባሻገር፣ የቴክኖሎጂ ኢንቨስትመንትን ከንግድ ጥቅም ጋር በቀጥታ ወደ ማገናኘት እየተሸጋገረ ነው።
ቀጣዩ ግብ የግለሰብ መሐንዲሶችን የAI አጠቃቀም ዕውቀት ወደ መላው ድርጅት አቅም መቀየር ነው። እንደ መጀመሪያ እርምጃ፣ ኩባንያው ተግባራዊ ልምዶችን ለመሰብሰብና ለማጋራት የዕውቀት ማከማቻ ለመገንባት አቅዷል። ይህም ለንድፍ፣ ለትግበራና ለግምገማ የሚሆኑ ምርጥ የሞዴል ቅንጅቶችን የመሳሰሉ ዕውቀቶችን ይሰበስባል፣ የግለሰብ ስኬቶችንም በፍጥነት ወደ መላው ኩባንያ ምርጥ አሠራሮች ይቀይራል።
ከቡድኖች ተግባራዊ ልምድ የሚመነጩ እነዚህ ለውጦች፣ ድርጅቱንና የቅጥር አሠራሩንም እየቀረጹ ናቸው። በAI አማካይነት የተገኘው የምርታማነት ጭማሪ፣ ኩባንያው ሥራ በሰዎችና በAI መካከል እንዴት እንደሚከፋፈል፣ እንዲሁም የሰው ኃይል ዕቅዶቹን ከመሠረቱ እንዲያጤን እያደረገው ነው። የኢንቨስትመንት ስትራቴጂውና ድርጅታዊ መዋቅሩ እየተለወጡ ሲሄዱ፣ በቅጥር ወቅት ለAI ክህሎቶች ትኩረት መስጠት አስቀድሞ ጀምሯል።
AIን መጠቀም ዘላቂ የውድድር ብልጫ እንዲሆን፣ በአስተዳደራዊ ቁጥጥርና ቡድኖች በነጻነት የመሥራት መብት መካከል ያለውን ሚዛን በቀጣይነት ማሻሻል ያስፈልጋል። AID CoE እና የደህንነት ቡድኑ አፈጻጸምን፣ ወጪንና ስጋትን ከተለያዩ አቅጣጫዎች በመመልከት ለማሻሻል በጋራ እየሠሩ ነው፤ በመላው ድርጅቱ ሙከራን የሚደግፍ ተለዋዋጭ ማዕቀፍም እየገነቡ ነው።
«በደንቦችና በበጀቶች አማካይነት የሚጣሉ ከመጠን ያለፉ ገደቦች የድርጅትን እንቅስቃሴ ሊያዳክሙ ይችላሉ። የሚያስፈልገን ስጋትን መቆጣጠርና ቡድኖች የሚፈልጉትን ፍጥነት በአግባቡ የሚያመጣጥን ተለዋዋጭ የአሠራር ሥርዓት ነው።»
