AI ഉപയോഗത്തെ ബിസിനസ് മൂല്യവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാവുന്ന വിധം
ടീമുകൾ ChatGPT ജോലിയും Codex-ഉം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക, ചെലവിന് പിന്നിലെ ജോലി കാണുക, അതിനെ അളക്കാവുന്ന ഫലങ്ങളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക.
കൂടുതൽ ടീമുകൾ AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, അത് എവിടെയാണ് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നതെന്നും അടുത്തതായി എവിടെ നിക്ഷേപിക്കണമെന്നും അഡ്മിൻമാരും ബിസിനസ് നേതാക്കളും മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. AI-യുടെ ഉപയോഗവും അതിനായി വരുന്ന ചെലവും ഇതിന്റെ ഒരു വശം മാത്രമാണ് കാണിക്കുന്നത്. ആളുകൾ എന്തിനാണ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്നും അതിലൂടെ അവർക്ക് എന്തു നേടാനാകുന്നുവെന്നും അഡ്മിൻമാർ മനസ്സിലാക്കണം.
ChatGPT അഡ്മിൻ കൺസോളിലെ അനലിറ്റിക്സ്, ChatGPT ജോലിയിലും Codex-ലുടനീളമുള്ള ഉപയോഗം, ചെലവ്, ടാസ്ക് സ്ഥിതിവിവര കണക്കുകൾ, ഫലങ്ങളുടെ സൂചകങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം ഒരുമിച്ച് ലഭ്യമാക്കുന്നു.
ഉപഭോക്താക്കൾ ഇത് എത്രത്തോളം സ്വീകരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും ടീമുകളെ പിന്തുണയ്ക്കാനും ബിസിനസ്സ് മൂല്യം വിലയിരുത്താനും അഡ്മിൻമാർക്ക് ഈ ടൂളുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് താഴെ വിവരിക്കുന്നു.
AI-യുടെ ഉപയോഗം എവിടെയാണ് വർദ്ധിക്കുന്നതെന്നും ചെലവുകൾ എവിടെയാണ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ ഉപയോഗ അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കുന്നു. ഇത് ടീമുകൾക്ക് പിന്തുണ നൽകാനും ചെലവുകൾ വിലയിരുത്താനും ശേഷിക്കായുള്ള അഭ്യർഥനകൾ വിലയിരുത്താനും ഇത് അഡ്മിൻമാരെ സഹായിക്കുന്നു. Usage view വഴി ChatGPT ജോലിയിലും Codex-ലുടനീളവുമുള്ള സജീവ ഉപയോക്താക്കൾ, ക്രെഡിറ്റുകൾ, ടോക്കൺ ഉപയോഗം എന്നിവയെല്ലാം ഒരുമിച്ച് കാണാൻ സാധിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗ്രൂപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താവ് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ എവിടെയാണ് ഉപയോഗം കുറവുള്ളതെന്ന് കണ്ടെത്താനാകും. ഇത് ടീം ഓണറുമായി ചേർന്ന് പ്രാരംഭ പ്രവർത്തനരീതികളും പരിശീലന ആവശ്യങ്ങളും പുനപരിശോധിക്കാൻ അഡ്മിൻമാർക്ക് സഹായകരമാകും.
ഈ Usage അവലോകനം കാണിക്കുന്നത് ChatGPT ജോലി, Codex എന്നിവയിലെ സജീവ ഉപയോക്താക്കളെയും ക്രെഡിറ്റ് ഉപയോഗത്തിലെ പ്രവണതകളെയുമാണ്. എല്ലാ സ്ക്രീൻഷോട്ടുകളിലും ഉദാഹരണത്തിനായുള്ള ഡെമോ ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത്.
സന്ദേശങ്ങളുടെ ഒരു സാമ്പിളിനെ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളും ടാസ്കുകളുമായി തരംതിരിച്ച് AI പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ജോലി മനസ്സിലാക്കാൻ സ്ഥിതിവിവര കണക്കുകൾ എന്നതിലെ ടാസ്ക് ക്ലാസിഫയർ അഡ്മിൻമാരെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സോഫ്റ്റ്വെയർ എൻജിനീയറിങ്ങിൽ ഫീച്ചർ ഡെവലപ്മെന്റും കോഡ് പരിപാലനവും ഉൾപ്പെടുമ്പോൾ, വിൽപ്പനയും വരുമാനവും എന്ന വിഭാഗത്തിൽ അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണവും ആസൂത്രണവും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇതിലെ അവലോകനം ടാബ് വിവിധ ജോലികളുടെ സമ്മിശ്ര രൂപം ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ കാണിക്കുന്നു; ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ ടാബ് ടാസ്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിശദമായ ഒരു വിവര പട്ടികയും നൽകുന്നു. ടീമുകൾ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാൻ അഡ്മിൻമാർക്ക് ഗ്രൂപ്പ് അനുസരിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാം. തുടർന്ന് വിലയിരുത്തേണ്ട പ്രവർത്തനരീതികളും ഫലങ്ങളും തീരുമാനിക്കാൻ ബിസിനസ് ഉടമകളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കാം.
ഈ സ്ഥിതിവിവര കണക്കുകൾ കാണിക്കുന്നതനുസരിച്ച് സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതു മുതൽ അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണം വരെയുള്ള വിവിധ ജോലികൾക്കായി ക്രെഡിറ്റുകൾ എങ്ങനെയാണ് വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്ന് കാണിക്കുന്നു.
താഴെ കാണുന്ന വിൽപ്പനാ ടീമിൽ അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണത്തിനും ആസൂത്രണത്തിനുമാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്രെഡിറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്. AI അക്കൗണ്ട് തയ്യാറെടുപ്പിനെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു എന്ന ചർച്ചയ്ക്ക് ഇത് ഒരു തുടക്കമാണ്.
ഈഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളുടെ പട്ടിക ഒരു ടീമിന്റെ ജോലിയെ ടാസ്ക് അടിസ്ഥാനത്തിൽ തരംതിരിച്ചു കാണിക്കുന്നു. ഇതിൽ ക്രെഡിറ്റുകൾ, മെസ്സേജുകൾ, സജീവമായ ഉപയോക്താക്കൾ എന്നിവയുടെ വിവരങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ടാസ്ക് വിശദാംശങ്ങളിലെ മോഡലുകൾ, റീസണിംഗ്, വേഗം എന്നിവയുടെ തരംതിരിവുകൾ ഒരു പ്രത്യേക ജോലിക്കായി ഓരോ ക്രമീകരണവും എത്രത്തോളം ക്രെഡിറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കാണിച്ചു തരുന്നു. ഇത് തിരഞ്ഞെടുത്ത ക്രമീകരണങ്ങൾ ആ ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമാണോ എന്നു വിലയിരുത്താനും ശരിയായ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനായി പ്രത്യക പരിശീലനം നൽകാനും അഡ്മിൻമാരെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പതിവായി തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു സംക്ഷിപ്തരേഖയുടെ കാര്യത്തിൽ ഗുണനിലവാരവും അത് പരിശോധിച്ച് തിരുത്താനെടുക്കുന്ന സമയവും താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് കൂടുതൽ വേഗതയുള്ളതോ ചിലവ് കുറഞ്ഞതോ ആയ ഒരു സജ്ജീകരണം പരീക്ഷിച്ചു നോക്കാവുന്നതാണ്.
പ്ലഗിൻ ലീഡർബോർഡും Skills view-വും ഒരു ടാസ്കിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടൂളുകൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് കാണിച്ചു തരുന്നു. ഇത് പരിശീലനം കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ട മേഖലകൾ കണ്ടെത്താനും ഏതൊക്കെ പ്രവർത്തനരീതികൾ നിലനിർത്തണമെന്നോ പങ്കുവെക്കണമെന്നോ തീരുമാനിക്കാനും അഡ്മിൻമാരെ സഹായിക്കുന്നു. അനുയോജ്യമായ ഒരു പ്ലഗിന്റെ കുറഞ്ഞ ഉപയോഗം അതിനുള്ള ആക്സസ് കുറവോ അല്ലെങ്കിൽ പരിശീലനത്തിന്റെ കുറവോ ആകാം ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നത്.; അതേസമയം അടിക്കടി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്കില്ലിന് കൃത്യമായ ഒരു മേൽനോട്ടക്കാരനും കൃത്യമായ അപ്ഡേറ്റുകളും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
Outcomes view വഴി കോഡ് അവലോകന പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കൊപ്പം ലയിപ്പിച്ച കമ്മിറ്റുകളിലേക്കും കോഡ് വരികളിലേക്കുമുള്ള Codex നൽകിയ സംഭാവനകൾ കാണാൻ സാധിക്കും. ഇതിലെ പ്രവണതകളും ലഭ്യമായ ഗ്രൂപ്പ്, ഉപയോക്താവ് അല്ലെങ്കിൽ റിപ്പോസിറ്ററി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫിൽട്ടറുകളും AI-യുടെ ഉപയോഗം മനസ്സിലാക്കാനും എവിടെയെല്ലാമാണ് ആക്സസ് വ്യാപിപ്പിക്കേണ്ടതെന്നും ടീമുകൾക്ക് പിന്തുണ നൽകേണ്ടതെന്നും തീരുമാനിക്കാനും അഡ്മിൻമാരെയും എഞ്ചിനീയറിംഗ് ലീഡർമാരെയും സഹായിക്കുന്നു.
ലയിപ്പിക്കുന്ന കോഡുകളിൽ Codex-ന്റെ സംഭാവനകൾ വർദ്ധിച്ചു വരുന്നതായി കണ്ടാൽ ഇത് സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി പുറത്തിറക്കാൻ ടീമിനെ സഹായിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്താൻ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ലീഡർമാർക്ക് സാധിക്കും. ഇതിനായി അവർ ഈ പ്രവണതയെ കോഡ് റിവ്യൂ ചെയ്യുന്നതിനെടുത്ത സമയം, കോഡിലെ പിഴവുകൾ, റീവർക്കുകൾ എന്നിവയുമായി താരതമ്യം ചെയ്താൽ മതിയാകും.
ഈ Outcomes view കാലക്രമേണ ലയിപ്പിച്ച കമ്മിറ്റുകളിലും കോഡിന്റെ വരികളിലും Codex നൽകിയ സംഭാവനകളുടെ പങ്ക് നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
ChatGPT ജോലിയിലെ അഡ്മിൻ പ്ലഗിൻ, ഉപയോഗം, ചെലവ്, ടാസ്കുകൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ അഡ്മിൻമാരെ സഹായിക്കുന്നു. തുടർന്ന് ഈ കണ്ടെത്തലുകളെ ബഡ്ജറ്റ്, റോൾ ഔട്ട് തീരുമാനങ്ങൾക്കായുള്ള റിപ്പോർട്ടുകളാക്കി മാറ്റാനും ഇതിന് സാധിക്കും. കൂടാതെ ചാർട്ടുകൾ, പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾഎന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും മറ്റ് സ്റ്റോക്ക് ഹോൾഡർമാരുമായി നേരിട്ട് പങ്കുവെക്കാൻ പാകത്തിലുള്ളതുമായ ഒരു ലീഡർഷിപ്പ് പ്രസന്റേഷൻ ഡെക്ക് പോലെയുള്ള പൂർണ്ണമായ ജോലികൾ തയ്യാറാക്കാനും ഇതിന് കഴിയും.
Admin API ഉപയോഗിച്ച് ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ സ്വന്തം ഡാഷ്ബോർഡുകളിൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കാനും ഈ അനലിറ്റിക്സിനെ മറ്റ് ബിസിനസ് സിസ്റ്റത്തിലെ ഡാറ്റയുമായി സമന്വയിപ്പിക്കാനും സാധിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സപ്പോർട്ട് ഡാഷ്ബോർഡിൽ ടിക്കറ്റ് പരിഹരിക്കുന്നതിനെടുത്ത സമയത്തോടൊപ്പം അതിനായി ഉപയോഗിച്ച ക്രെഡിറ്റുകളുടെ വിവരവും കാണിക്കാൻ കഴിയും.
അഡ്മിൻ പ്ലഗിൻ ടീമിന്റെ ക്രെഡിറ്റ് പ്രവണതകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും പ്രതിമാസ വിന്യാസ അവലോകനത്തിനായി മാറ്റങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബിസിനസ് ഉടമകളുമായി ചേർന്ന് ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ മൂല്യം വിലയിരുത്താൻ അഡ്മിൻമാർക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു പ്രാരംഭ വിവരമാണ് ആപ്പുകളുടെ ഉപയോഗവും ടാസ്ക് ഡാറ്റയും. എന്നാൽ ഇത് കൃത്യമായി വിലയിരുത്താൻ ആവശ്യമായ പശ്ചാത്തല വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നത് ബിസിനസ്സ് ഉടമകളാണ്; അതായത്, പ്രവർത്തനരീതിയിൽ എന്തൊക്കെ മാറ്റങ്ങൾ വന്നു, ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ടോ, ആ പുരോഗതി കൊണ്ട് എന്ത് നേട്ടമാണ് ഉണ്ടായത് എന്നിവയെല്ലാം അവർ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഇതുവഴി, ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ ഉപയോഗം ഡെലിവറി സമയം, ഗുണനിലവാരം അല്ലെങ്കിൽ ലാഭക്ഷമത തുടങ്ങിയ അളവുകോലുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ അവർക്ക് ഒരുമിച്ച് സാധിക്കുന്നു.
അഡ്മിൻ കൺസോളിലെ ടാസ്ക് ക്ലാസിഫയർ ഒരു വിൽപ്പനാ ഗ്രൂപ്പിൽ അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണം പതിവാണെന്ന് കാണിക്കുന്നതായി കരുതുക. ഇവിടെ അഡ്മിൻ ചെയ്യുന്നത്, തിരഞ്ഞെടുത്തിരിക്കുന്ന മോഡലുകൾ ആ ജോലിക്ക് അനുയോജ്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക, CRM പ്ലഗിൻ വേണ്ടത്ര ഉപയോഗിക്കാത്തിടത്ത് പരിശീലനം നൽകുക, കൂടാതെ കൃത്യതയാർന്ന അക്കൗണ്ട് പ്ലാനുകൾക്കായി ഒരു സ്കിൽ പങ്കുവെക്കുക എന്നിവയാണ്. തുടർന്ന് സെയിൽസ് ഓണർ ഇതിനായി എടുക്കുന്ന തയ്യാറെടുപ്പ് സമയവും പ്ലാനിന്റെ ഗുണനിലവാരവും ടീമിന്റെ മുമ്പത്തെ ശരാശരിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. സമയം ലാഭിക്കാൻ സാധിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ആ സമയം എത്രത്തോളം ഉപഭോക്താക്കളുമായുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾക്കായി വിനിയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്നും അതിലേതൊക്കെ സംഭാഷണങ്ങളാണ് യോഗ്യമായ അവസരങ്ങളായി മാറുന്നതെന്നും ഏതൊക്കെ അവസരങ്ങളാണ് വിൽപ്പനയിലേക്ക് എത്തുന്നതെന്നും അവർ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ ബിസിനസ്സിൽ നിന്നുള്ള വരുമാനവും കോൺട്രിബ്യൂഷൻ മാർജിനും പരിശോധിക്കുന്നതിലൂടെ ഈ അധിക പ്രവർത്തനക്ഷമതകൊണ്ട് സാമ്പത്തികമായി എന്തെങ്കിലും നേട്ടമുണ്ടായോ എന്ന് കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാൻ സാധിക്കും.
ഒരു പ്രവർത്തനരീതിയുടെ മൂല്യം പരിശോധിക്കാൻ ഏതാനും ചോദ്യങ്ങളിൽനിന്ന് തുടങ്ങുക:
എന്താണ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്? വേഗത്തിലുള്ള തയ്യാറെടുപ്പ്, കൂടുതൽ ഗുണനിലവാരമുള്ള ജോലി, കുറഞ്ഞ ചെലവ്, കൂടുതൽ വിൽപ്പന എന്നിവപോലെ ടീമിന് പ്രധാനമായ ഒരു ഫലം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
ഇന്ന് ഈ പ്രക്രിയ എങ്ങനെയാണ് നടക്കുന്നത്? ഒരു പ്രാരംഭ വിലയിരുത്തൽ നിശ്ചയിക്കുക: ടീം എത്ര തവണ ടാസ്ക് ചെയ്യുന്നു, അതിന് എത്ര സമയമെടുക്കുന്നു, നല്ല ഫലം എങ്ങനെയായിരിക്കണം എന്നിവ.
AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ എന്തു മാറുന്നു? നിശ്ചിത കാലയളവിലെ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക. വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുമ്പോഴും ടീമിന്റെ ഗുണനിലവാര മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ജോലി അവലോകനം ചെയ്യാനും തിരുത്താനും ചെലവഴിച്ച സമയവും ഉൾപ്പെടുത്തുക.
ഇതിലൂടെ ടീമിന് എന്തെല്ലാം സാധ്യമാകും? ലാഭിക്കുന്ന സമയം ഉപഭോക്താക്കളുമായി കൂടുതൽ സംഭാഷണങ്ങൾക്ക് അവസരമൊരുക്കാം. മികച്ച നിലവാരമുള്ള ജോലി തിരുത്തലുകളുടെ എണ്ണം കുറച്ചേക്കാം. ഈ മെച്ചങ്ങൾ ഏറ്റവും പ്രധാനമാകുന്നത് എവിടെയാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ടീമുമായി സംസാരിക്കുക.
നിക്ഷേപത്തിന് തക്ക നേട്ടമുണ്ടോ? ടീമിന് ലഭിക്കുന്ന നേട്ടത്തെ AI, സജ്ജീകരണം, തുടർപിന്തുണ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ചെലവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. എന്ത് വിപുലീകരിക്കണമെന്നും ടീമിന് എവിടെ കൂടുതൽ സഹായം വേണമെന്നും തീരുമാനിക്കാൻ അത് സഹായിക്കും.
വാർഷിക ROI-യുടെ ഉദാഹരണം: വിൽപ്പനാ അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണം
ഓരോ ആഴ്ചയിലും രണ്ട് അക്കൗണ്ട് സംക്ഷിപ്തരേഖകൾ വീതം തയ്യാറാക്കുന്ന ഒരു സെയിൽസ് ടീമിനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഈ ഓരോ സംക്ഷിപ്തരേഖയും മുൻകാല അക്കൗണ്ട് ചരിത്രം, വ്യവസായ ഗവേഷണം, അടുത്ത സംഭാഷണത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കേണ്ട ഒരു വ്യക്തമായ കാഴ്ചപ്പാട് എന്നിവ സമന്വയിപ്പിച്ചാണ് തയ്യാറാക്കുന്നത്.
AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ എന്തു മാറുന്നു?
ഇവയെല്ലാം ചേർത്താൽ എന്തു ലഭിക്കും?
വർഷത്തിൽ ലാഭിക്കുന്ന സമയം
20 വിൽപ്പനക്കാർ × ആഴ്ചയിൽ 2 സംക്ഷിപ്തരേഖകൾ × 3 മണിക്കൂർ ലാഭം × 46 ആഴ്ച = 5,520 മണിക്കൂർ
കണക്കാക്കിയ വാർഷിക ശേഷിമൂല്യം
ആ സമയത്തിന്റെ 50% ടീം ഉൽപ്പാദനക്ഷമമായ ജോലിക്ക് വിനിയോഗിക്കുന്നുവെന്നും ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ എല്ലാ ചെലവുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന മണിക്കൂർ ചെലവ് $75 ആണെന്നും കരുതുക. പുതിയ സാധ്യതയുള്ള ഉപഭോക്താക്കളുമായി ബന്ധപ്പെടാനും അവസരങ്ങളെ പിന്തുടരാനും ഉപഭോക്താക്കളോടൊപ്പം കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കാനും വിൽപ്പനക്കാർക്ക് ആ സമയം ഉപയോഗിക്കാം.
5,520 മണിക്കൂർ × 50% × $75 = $207,000
ആദ്യ വർഷത്തെ ആകെ ചെലവ്
AI, സജ്ജീകരണം, പരിശീലനം, തുടർപിന്തുണ എന്നിവയ്ക്ക് $60,000 എന്ന് കരുതുക.
($207,000 − $60,000) ÷ $60,000 = ഉദാഹരണ ROI 245%.
ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ മൂല്യം ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയ്ക്കും അപ്പുറത്തേക്ക് വ്യാപിക്കാം. വിൽപ്പനയിൽ, മികച്ച അക്കൗണ്ട് ഗവേഷണവും ഉപഭോക്താവിനെക്കുറിച്ചുള്ള പങ്കിട്ട ധാരണയും കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള സംഭാഷണങ്ങൾക്കും ശക്തമായ ബന്ധങ്ങൾക്കും പുതിയ അവസരങ്ങൾക്കും സഹായകമാകും. വേഗമേറിയ ഇടപാട് ചക്രങ്ങൾ, ഉയർന്ന വിജയനിരക്ക് തുടങ്ങിയ അധിക ബിസിനസ് ഫലങ്ങളിലേക്ക് ഈ മെച്ചങ്ങൾ നയിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ടീമുകൾക്ക് തുടർന്ന് അളക്കാം.
എല്ലാ കണക്കുകളും സാങ്കൽപ്പികമാണ്. ROI കണക്കാക്കിയ ശേഷിമൂല്യത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. ഉയർന്ന വിജയനിരക്ക്, വലിയ ഇടപാട് മൂല്യം, മറ്റ് വിൽപ്പനാ ഫലങ്ങൾ എന്നിവയിൽനിന്നുള്ള സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നില്ല.
സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ പുറത്തിറക്കുന്നത് മുതൽ ലൈവ് ഇവന്റുകൾ നടത്തുന്നത് വരെ, ഉപഭോക്താക്കൾ തങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സുകളിൽ വലിയ പ്രാധാന്യമുള്ള ജോലികൾക്കായി AI പ്രയോജനപ്പെടുത്തുണ്ട്:
എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഫീച്ചറുകൾ വേഗത്തിൽ പുറത്തിറക്കാനായി സോഫ്റ്റ്വെയർ നിർമ്മിക്കാനും അവലോകനം ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും 1Password Codex ഉപയോഗിക്കുന്നു. കർശനമായ സുരക്ഷാ നയങ്ങൾ പാലിച്ചുകൊണ്ട് പ്രൊഡക്ഷന് തയ്യാറായ ഫീച്ചറുകളും ആന്തരിക ഉപകരണങ്ങളും വേഗത്തിൽ നിർമ്മിക്കാൻ Codex ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ 553% ROI-യും വാർഷിക എൻജിനീയറിങ് ശേഷിയിൽ $0.8M മൂല്യവും ലഭിക്കുമെന്ന് കമ്പനി കണക്കാക്കുന്നു.
ഇവന്റ് ലിസ്റ്റിങ്ങുകൾ പരിശോധിക്കാനും ഇൻവെന്ററി ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും വെബ്സൈറ്റിന്റെ ദൃശ്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും ATV Big Air Tour ChatGPT ജോലി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ലിസ്റ്റിങ് അവലോകനങ്ങൾ ആഴ്ചയിൽ എട്ട് മണിക്കൂറിൽനിന്ന് ഒരു മണിക്കൂറായും ഇൻവെന്ററി ജോലികൾ രണ്ടുമൂന്ന് ദിവസത്തിൽനിന്ന് രണ്ടുമൂന്ന് മണിക്കൂറായും കുറഞ്ഞു. ഇതോടെ ടൂറിലും ഉപഭോക്താക്കളിലും ശ്രദ്ധിക്കാൻ ടീമിന് കൂടുതൽ സമയം ലഭിച്ചു.
Playco കളിക്കാൻ സാധിക്കുന്ന ഗെയിം പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമായി OpenAI-യുടെ API വഴി GPT‑6 Astra പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരൊറ്റ അടിസ്ഥാന മാതൃകയിൽ നിന്ന് മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത തീമുകളിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പുകൾ നിർമ്മിച്ച ടീം, മുമ്പത്തെ മോഡലിനെ അപേക്ഷിച്ച് സ്വയം വരുത്തേണ്ടി വന്ന മാറ്റങ്ങളിൽ 50% കുറവുണ്ടായതായി രേഖപ്പെടുത്തി. ഇത് കൂടുതൽ ആശയങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചുനോക്കാനും താരതമ്യം ചെയ്യാനും ഡെവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നു.
അഡ്മിൻ കൺസോളിലെ സ്ഥിതിവിവര കണക്കുകൾ തുറന്ന്, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് മുൻഗണനകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു പൊതുവായ ടാസ്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഒരു ഒരു ബിസിനസ് ഉടമയുമായി ചേർന്ന് ഇത് വിലയിരുത്തുകയും മുമ്പത്തെ ശരാശരിയും അളക്കേണ്ട ഫലവും തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക, ഒപ്പം പുരോഗതി വിലയിരുത്തുന്നതിനായി ഒരു തീയതി നിശ്ചയിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഈ ഫലങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി വേണം കൂടുതൽ വ്യാപിപ്പിക്കണമോ ടീമുകൾ അത് ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതി മെച്ചപ്പെടുത്തണമോ അതോ മറ്റൊരു രീതി പരീക്ഷിച്ചു നോക്കണമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് ഞങ്ങളുടെ ഡോക്യുമെന്റേഷനിലെ കൂടുതൽ അറിയുക(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു) സന്ദർശിക്കുക.
