Localiza ሥራውን አመንጪ AIን ማዕከል አድርጎ እንዴት እንዳደራጀ

አመንጪ AI ሲመጣ፣ Localiza ከዚያ በኋላ የተከተሉትን እርምጃዎች ሁሉ የመራ አቋም ያዘ፦ ይህ በኩባንያው መሣሪያዎች ላይ የሚጨመር ሌላ ሶፍትዌር ብቻ ሳይሆን፣ የኩባንያውን አሠራር የሚለውጥ ቴክኖሎጂ ነው።

ኩባንያው የተነጣጠሉ የአጠቃቀም አማራጮችን ከመከተል ይልቅ፣ ከOpenAI ጋር ያለውን ትብብር በሦስት ስትራቴጂያዊ ምሰሶዎች ላይ አደራጀ፦ በሰፊው ሙከራዎችን በማካሄድ ንግዱን መለወጥ፣ አዳዲስ የደንበኛ መገናኛዎችን መፍጠር እና AIን መሠረት ያደረጉ ምርቶችን መገንባት። ሦስቱንም የሚያገናኘው፣ ሂደቶችን ብልህነት፣ አውድ እና ፍጥነት ላይ ተመሥርቶ እንደገና ለመንደፍ የተወሰነው ውሳኔ ነው።

ቴክኖሎጂውን በኩባንያው ውስጥ ወደ ጥቅም ማዋልን የሚመራው መርህ ቀላል ነው፦ በሰፊው መሥራት ለመማር ያስችላል፣ መማር ደግሞ የተሻሉ ምርቶችን ያስገኛል።

በተግባር፣ ይህ ማለት የChatGPT ፈቃዶችን እንደ ግለሰብ ጥቅማጥቅም ብቻ ሳይሆን፣ ለሙከራ እና ለምርታማነት የሚያገለግሉ ሀብቶች አድርጎ ማከፋፈል ነበር። በLocaliza ውስጥ ከፋይናንስ እስከ ዕለት ተዕለት ሥራ ክፍሎች ያሉ ቡድኖች፣ በተበጁ GPTዎች፣ በወኪሎች እና በCodex ቀጣይነት ያላቸው ሙከራዎችን ያካሂዳሉ።

Codex በመጀመሪያ ወደ ቴክኖሎጂ ክፍል ገባ፤ የሶፍትዌር መሐንዲሶች፣ የምርት አስተዳዳሪዎች፣ ንድፍ አውጪዎች እና የውሂብ ሳይንቲስቶች መጠቀም ጀመሩ። አጠቃቀሙ ግን በዚያ አልቆመም፦ ተንታኞች፣ አስተዳዳሪዎች፣ የፕሮጀክት አስተዳደር ቢሮዎች፣ የሕግ ባለሙያዎች እና ሌሎች የንግድ ባለሙያዎች በየሙያቸው ያሉ መላምቶችን ለመፈተሽ የራሳቸውን የሙከራ ምርቶች እና አውቶማቲክ ሂደቶች መገንባት ጀመሩ።

ይህ ኩባንያው ያልጠበቀው ውጤት ነበር፦ ከሶፍትዌር ልማት በፊት ያሉ ደረጃዎች እንደገና ተቀረጹ። ከተለያዩ የሙያ ዘርፎች የተውጣጡ ቡድኖች፣ መፍትሔዎች ወደ ልማት ወረፋ ከመግባታቸው በፊት የሙከራ ቅጂዎቻቸውን ይገነባሉ።

እሱ እንደሚለው፣ ዋናው ማነቆ ቴክኒካዊ ሳይሆን ከሰዎች ጋር የተያያዘ ነው።

ሁለተኛው የትኩረት መስክ በሰዎች ባህሪ ላይ ከታየ ለውጥ ይነሳል፦ ሰዎች የሚፈልጉትን በተፈጥሯዊ ቋንቋ መግለጽ ጀምረዋል። ይህም ዓላማቸውን በሚገልጹበት ቅጽበት ወደ መጓጓዣ አገልግሎቶች የሚገቡበትን አዲስ መንገድ ይፈጥራል።

የLocaliza የውስጥ ውሂብ ይህን ለውጥ ያረጋግጣል፦ ከትልልቅ የቋንቋ ሞዴሎች (LLMዎች) የሚመጡ ጎብኚዎች ቁጥር ከ2024 ጀምሮ በፍጥነት እያደገ ሲሆን፣ ChatGPT ዋናው መዳረሻ ሆኗል።

ኩባንያው በዚህ መስክ ቀድሞ ለመገኘት ወሰነ። በማርች 2026፣ ከChatGPT ጋር በቀጥታ የተዋሃደ መተግበሪያ ያቀረበ በብራዚል የመጀመሪያው፣ በላቲን አሜሪካም ከመጀመሪያዎቹ አንዱ የመጓጓዣ መድረክ ሆነ። ደንበኞች የኪራይ፣ የደንበኝነት ምዝገባ እና ያገለገሉ መኪናዎች አማራጮችን ማሰስ እና ሂደቱን በውይይቱ ውስጥ መጀመር ይችላሉ። ከዚያም ግብይቱን በLocaliza ደህንነቱ በተጠበቀ ሥርዓት ውስጥ ያጠናቅቃሉ።

በኩባንያው ውስጥ፣ በChatGPT ላይ ያለው የLocaliza መተግበሪያ እንደ ሙከራ ይታያል። ዓላማውም ኩባንያው በደንበኞች ባህሪ የሚከሰቱ አዳዲስ ለውጦችን በቅርበት እንዲከታተል፣ ከእውነተኛ ግንኙነቶች በፍጥነት እንዲማር እና AI ነባሩን የአገልግሎት ሥርዓት እንዴት እንደሚያሟላ እንዲያጠና ማስቻል ነው።

ኩባንያው AIን መሠረት አድርጎ ለገነባው ምርት ግልጹ ምሳሌ Liza ነው። ይህ የውይይት ረዳት በኩባንያው አሠራር ውስጥ የተረጋገጠ የስኬት ማሳያ ሆኗል።

ከተለመደው የውይይት ቦት የሚለየው በአወቃቀሩ እንጂ፣ በተጠቃሚ መገናኛው አይደለም። Liza ቋሚ የውሳኔ ቅርንጫፎችን ከመከተል ይልቅ፣ ውይይትን፣ ዓላማን እና አውድን መሠረት አድርጎ ተገንብቷል። የOpenAI ሞዴሎችን፣ የLocaliza አገልግሎቶችን እና ልዩ መሣሪያዎችን በማቀናጀት፣ የመጀመሪያውን ጥያቄ ከመረዳት እስከ የኪራይ ሂደቱ ቁልፍ ደረጃዎች ድረስ ባሉ አስፈላጊ የአገልግሎቱ ክፍሎች ድጋፍ ይሰጣል።

ዓላማው ተደጋጋሚ ሂደቶችን በጥራት ማከናወን እና ቡድኖች ውስብስብ ለሆኑና የላቀ እሴት ለሚሰጡ ግንኙነቶች ጊዜ እንዲያገኙ ማስቻል ነው።

ስኬት ግን አውቶማቲክ በተደረጉ ሥራዎች ብዛት አይለካም።

Localiza ይህን ዓይነት ቴክኖሎጂ ከማግኘቱ በፊትም፣ የደንበኛ አገልግሎት ሂደቶቹን ደረጃዎች እየለየ እና አፈጻጸማቸውን እየለካ ነበር። ይህ መሠረት ወኪል የት ላይ እንዲሠራ እና ሰው የት ላይ ጣልቃ እንዲገባ እንደሚያስፈልግ በግልጽ ለመወሰን አስችሏል።

Liza በተጨማሪም ቀጣይነት ያለው የመማር ሥርዓት ሆኖ ያገለግላል። ከግንኙነቶች የሚሰበሰቡና ክትትል የሚደረግባቸው ፍንጮች፣ ፍላጎቶችን፣ እንቅፋቶችን እና የአገልግሎት ዕድሎችን ለመለየት ይረዳሉ። እነዚህ ፍንጮች ድምፅን ወደ ጽሑፍ እና ጽሑፍን ወደ ድምፅ ከመቀየር ችሎታዎች ጋር ሲጣመሩ፣ Liza ግብይትን ከሚያከናውን የውይይት ቦት ወደ AIን መሠረት ያደረገ የደንበኛ መገናኛ እንዲያድግ ይረዳሉ። ይህም በተለያዩ የመጓጓዣ አገልግሎት ሂደቶች መማር እና መስፋፋት የሚችል ያደርገዋል።

ከOpenAI ጋር ያለው አጋርነት ቀድሞ ነው የጀመረው፦ የመጀመሪያው የLiza ስሪት በGPT‑3.5 ነበር የሚሠራው።

ለፔቴኑሲ፣ የአጋርነቱ ዋና እሴት በአንድ የተወሰነ ባህሪ ሳይሆን፣ በትይዩ እያደጉ ያሉ ሁለት ኩባንያዎች እርስ በርስ በንቃት በመማራቸው ላይ የተመሠረተ ነው። አጋሩም የLocalizaን ተግዳሮቶች እና በቴክኖሎጂም ሆነ ከዚያ ውጭ ያሉ አቅሞቹ የደረሱባቸውን የተለያዩ የእድገት ደረጃዎች ይረዳል።

ለሌሎች በገበያው ላይ ላሉ ኩባንያዎችም ብዙ ጊዜ የሚያቀርበው ሐሳብ ይህ ነው፦ ገና እያደገ ባለ ቴክኖሎጂ ውስጥ፣ በመሞከር እና ከስህተት በመማር መሥራት እንዲሁም የቅርብ ትብብር ከፍተኛ እሴት አላቸው።

• በማርች 2026፣ Localiza ከChatGPT ጋር በቀጥታ የተዋሃደ መተግበሪያ ያስጀመረ በብራዚል የመጀመሪያው፣ በላቲን አሜሪካም ከመጀመሪያዎቹ አንዱ ኩባንያ ሆነ። በቅርቡ ደግሞ መድረኩ በብራዚል እያካሄደ ያለውን የማስታወቂያ ሙከራ እንደ አስተዋዋቂ ተቀላቀለ።

• ከLLMዎች የሚመጡ ጎብኚዎች ቁጥር ከ2024 ጀምሮ በፍጥነት እያደገ ሲሆን፣ ChatGPT ዋናው መዳረሻ ነው።

• የLiza ረዳት ከ60 በላይ ልዩ ወኪሎችን በመጠቀም ይሠራል። እነዚህም በማመዛዘን ሞዴሎች፣ በMCP ውህደት እና የኪራይ ሂደቱን በሚያስተባብሩ ልዩ መሣሪያዎች ላይ የተገነቡ ናቸው።

• በኩባንያው ውስጥ ከፋይናንስ እስከ ሥራ ማስኬጃ ክፍሎች ያሉ ቡድኖች፣ በተበጁ GPTዎች፣ በወኪሎች እና በCodex ቀጣይነት ያላቸው ሙከራዎችን ያካሂዳሉ።

• Codex ወደ ቴክኖሎጂ ክፍል ከገባ በኋላ ወደ ንግድ ክፍሎችም ተስፋፋ። ተንታኞች፣ አስተዳዳሪዎች፣ የፕሮጀክት አስተዳደር ቢሮዎች እና የሕግ ባለሙያዎች የራሳቸውን የሙከራ ምርቶች እና አውቶማቲክ ሂደቶች እየገነቡ ነው።

• የቴክኖሎጂ ሥራው በ19 የሥራ ክፍሎች እና 130 ቡድኖች ተደራጅቷል።

• AIን እንደ አዲስ የአሠራር ሥርዓት እንጂ፣ ምርታማነትን እንደሚጨምር መሣሪያ ብቻ አይመልከቱት። ትልቁ ጥቅም የሚገኘው ሂደቶችን ብልህነት፣ አውድ እና ፍጥነት ላይ ተመሥርቶ እንደገና በመንደፍ ነው።

• የበለጠ ለመማር ሙከራዎችን በሰፊው ያካሂዱ። በአንድ ጊዜ በሰፊው የሚካሄዱ ሙከራዎች፣ ፍጹም ከሆነ አንድ የሙከራ ፕሮጀክት ይልቅ ለድርጅቱ የበለጠ እውቀት ያስገኛሉ።

• ሙከራዎችን ከቴክኖሎጂ ክፍል ውጭም ያስፋፉ። የሕግ ባለሙያዎች፣ የፕሮጀክት አስተዳደር ቢሮዎች እና ተንታኞች በየመስካቸው የሙከራ ምርቶችን ሲገነቡ፣ ከልማት በፊት የሚሠራው ሥራ ባህሪ ይለወጣል።

• ሂደቶችዎን አውቶማቲክ ከማድረግዎ በፊት፣ ደረጃዎቻቸውን ይለዩ እና አፈጻጸማቸውን ይለኩ። የጥራት መለኪያዎች ሲኖሩዎት፣ ወኪል የት ላይ መሳተፍ እንዳለበት እና የሰው ተሳትፎ የት ላይ የግድ አስፈላጊ እንደሆነ መወሰን ይችላሉ።

• ቴክኖሎጂውን ወደ ጥቅም የማዋል ማነቆው ሞዴሉ ሳይሆን፣ ሰዎችን በአዲስ ክህሎት ማሠልጠን ነው። የመቶዎችን ሰዎች አሠራር መለወጥ፣ ቴክኖሎጂውን ከማዋሃድ ይልቅ ከባድ እና የበለጠ ወሳኝ ነው።

• ከሞዴሉ ባህሪ ይልቅ፣ ከደንበኛው ችግር እና አገልግሎት ለማግኘት ከሚያልፍበት ሂደት ይጀምሩ።

• የአጠቃቀም ፈቃዶችን እንደ ሙከራ በጀት እንጂ፣ እንደ ግለሰብ ጥቅማጥቅም አይመድቡ።

• የውይይት ወኪሎችን አጠቃቀም ከማስፋፋትዎ በፊት የጥራት መለኪያዎችን ያዘጋጁ።

• በአዲስ የውይይት መድረኮች መገኘትን፣ እንደ ደንበኛ ማፍሪያ ዘመቻ ሳይሆን፣ ለመማር እንደሚደረግ ሙከራ ይመልከቱት።

• የተማሩትን ወደ ማሻሻያ ይቀይሩ፦ ከእያንዳንዱ ግንኙነት የሚገኙ ፍንጮችን ምርቱን ራሱን ለማሻሻል ይጠቀሙባቸው።

Localiza ወደፊት በሚፈጥራቸው ተሞክሮዎች እና ሂደቶች ማዕከል AIን ለማስቀመጥ ይመኛል። ይህም ሥራ የሚከናወንበትን መንገድ፣ ለደንበኞች የሚፈጠረውን ተሞክሮ ወይም የሥራ እንቅስቃሴ ችግሮች የሚፈቱበትን መንገድ ሊመለከት ይችላል።

ከOpenAI ጋር አሁን እየተሠራባቸው ያሉ ቀጣይ መስኮች፣ Lizaን እና ሽያጭ ላይ ያተኮሩ ወኪሎችን ማሳደግ፣ የውይይት መገናኛዎችን ደንበኞች ወደ አገልግሎት የሚገቡባቸው መዳረሻዎች ማድረግ እና በወኪሎች የሚከናወነውን አዲስ የሶፍትዌር ልማት ዑደት ያካትታሉ።