మెట్రిక్స్‌ను జోడించడం వలన అవగాహన తప్పనిసరిగా పెరుగుతుందని చెప్పలేం. అనేక డాష్‌బోర్డ్‌లు ఒకే రకమైన ప్రాథమిక ప్రవర్తనకు సంబంధించిన అనేక కొలతలను కలిగి ఉంటాయి. పరస్పర విరుద్ధమైన జంటలుగా కలిపినప్పుడు మెట్రిక్స్ మరింత విశ్లేషణాత్మకంగా మారుతాయి: కాస్ట్‌తో క్వాలిటీ, కంటైన్‌మెంట్‌తో సెంటిమెంట్, లేదా ఆక్యురేసీతో లేటెన్సీ.
AI ప్రాడక్ట్ పైలట్ నుండి ప్రొడక్షన్‌కు మారే కొద్దీ సరైన జంటలు మారతాయి. ప్రతి దశలోనూ టీమ్ తీసుకోవాల్సిన నిర్ణయాలకు అనుగుణంగా కొలతలు ఉండాలి.
ఆపరేషనల్ మానిటరింగ్ మరియు స్ట్రాటజిక్ మెజర్‌మెంట్ వేర్వేరు ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగపడతాయి. ప్రొడక్ట్ నిర్ణయాలకు మార్గదర్శకత్వం వహించడానికి టీమ్‌లు కేవలం కొన్ని జంటలను మాత్రమే ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ, వందలాది సిస్టమ్ సిగ్నల్స్‌ను ట్రాక్ చేయవచ్చు.
హెడ్‌లైన్ మెట్రిక్స్ ఒక నమ్మదగిన కథనాన్ని చెప్పగలవు, అయితే ఒక ముఖ్యమైన ప్రాడక్ట్ నిర్ణయాన్ని పరిష్కరించకుండా వదిలేస్తాయి.
Klarna యొక్క AI అసిస్టెంట్ ఎక్కువ థ్రూపుట్, తక్కువ కాస్ట్‌లు మరియు హ్యూమన్ ఏజెంట్లతో పోల్చదగిన కస్టమర్-శాటిస్‌ఫాక్షన్ స్కోర్‌లతో బహిరంగంగా గుర్తింపు పొందింది. తరువాతి సంవత్సరం, కాస్ట్ తగ్గించడంపై అతిగా దృష్టి పెట్టారని చీఫ్ ఎగ్జిక్యూటివ్ అంగీకరిస్తూ, హ్యూమన్ సపోర్ట్‌కు ప్రాప్యతను పెంచాలని కంపెనీ నిర్ణయించింది.
ఇది AI అసిస్టెంట్‌ను లేదా దాని ప్రాథమిక సాంకేతికతను తిరస్కరించడం కాదు. కంపెనీ ఈ ప్రొడక్ట్‌ను నిర్వహించడం ద్వారా నేర్చుకున్న కొద్దీ ఆటోమేషన్ మరియు హ్యూమన్ సర్వీస్ మధ్య సమతుల్యతకు చేసిన సర్దుబాటు ఇది. ఆటోమేషన్ హై పరిమాణంలోని సులభమైన క్వెరీలను ఎక్కువగా నిర్వహించడంతో, Klarnaకు అవసరమైన హ్యూమన్ ఏజెంట్లు సంక్లిష్టమైన, సున్నితమైన కేసులను నిర్వహించగల సామర్థ్యం ఉన్నవారు.
ఒక ప్రొడక్ట్ ప్రారంభం నుండి ఏమి సాధించాలో నిర్వచించినప్పటికీ, AI ప్రాడక్ట్‌లను నిర్మించే చాలా సంస్థలు చివరికి ఒకే ప్రశ్నను ఎదుర్కొంటాయి: ఇది నిజంగా పనిచేస్తుందా?
సమాధానం స్పష్టంగా లేకపోతే, సాధారణంగా మరిన్ని మెట్రిక్స్‌ను జోడించాలనే ఆలోచన వస్తుంది. మూడు కాస్తా 10 అవుతాయి, ఆపై 10 కాస్తా 30 అవుతాయి. డాష్‌బోర్డ్ మరింత వివరాలతో సమృద్ధిగా మారినప్పటికీ, టీమ్ అవగాహనలో పెద్దగా మెరుగుదల లేకపోవచ్చు.
ఇక్కడ సమస్య ఎప్పుడూ వ్యక్తిగత కొలతల నాణ్యతది కాదు, వాటి మధ్య ఉన్న సంబంధానిది. కస్టమర్ శాటిస్‌ఫాక్షన్, నెట్ ప్రమోటర్ స్కోర్, రివ్యూలు మరియు థంబ్‌స-అప్ రేట్లు ఇవన్నీ ఉపయోగకరమైన సిగ్నల్స్‌ను అందించినప్పటికీ, అవి మొత్తం సెంటిమెంట్‌లో సంభవించే ఒకే రకమైన మార్పులను మాత్రమే ప్రతిబింబించవచ్చు. ఇవన్నీ ఒకే దిశలో మారినప్పుడు, ఏదో జరిగిందని ధృవీకరిస్తాయి తప్ప, అది ఎందుకు జరిగిందో కచ్చితంగా వివరించవు.
కాబట్టి AI టీమ్‌లు పరస్పరం ఏకీభవించే మెట్రిక్స్‌కు మాత్రమే పరిమితం కాకుండా, ఒకదానికొకటి పోటీపడే ఫలితాలను బయటపెట్టే కొలతలను గుర్తించాలి. ఈ పరస్పర విరుద్ధమైన జంటలు ప్రాడక్ట్ పెర్ఫార్మెన్స్ వెనుక ఉన్న ట్రేడ్-ఆఫ్‌ల ప్రభావాన్ని బయటపెట్టడంతో పాటు పర్యవేక్షించడానికి సహాయపడతాయి, తద్వారా మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వీలవుతుంది.
ఒక ప్రి-లాంచ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌లో, ఉమ్మడి టీమ్ ఇన్‌బౌండ్ కస్టమర్-సపోర్ట్ కాల్స్ కోసం రియల్-టైమ్ AI వాయిస్ ఏజెంట్‌ను డెవలప్ చేస్తోంది. మోడల్ సెలెక్షన్ లేదా ఆర్కెస్ట్రేషన్ గురించిన ప్రశ్నలు అన్నింటికంటే కష్టమైనవి కావు. కస్టమర్లు ఈ ప్రాడక్ట్‌ను పెద్ద ఎత్తున ఉపయోగించడం ప్రారంభించిన తర్వాత అది సరిగ్గా పనిచేస్తుందో లేదో సంస్థకు ఎలా తెలుస్తుంది అనేదే అత్యంత కష్టమైన ప్రశ్న.
ప్రారంభ ఫ్రేమ్‌వర్క్ మూడు కొలతలను ఉపయోగించింది:
స్వయంపరిష్కరణ రేటు: మనిషికి బదిలీ చేయకుండా AI ఎంత తరచుగా ఒక కాల్‌ను పరిష్కరిస్తుంది.
ఎస్కలేషన్ రేటు: ఎంత తరచుగా ఒక కాల్ హ్యూమన్ ఏజెంట్‌కు బదిలీ అవుతుంది.
పరిష్కార రేటు: కస్టమర్ సమస్య అంతిమంగా ఎంత తరచుగా పరిష్కారమవుతుంది.
ప్రతి కొలతా సహేతుకమైనదే. అయితే ఇవన్నీ కలిసినప్పటికీ, ఒక స్పష్టమైన ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వలేకపోయాయి: ఎస్కలేషన్ పెరిగితే, అది మనకు ఏమి చెబుతుంది?
బృందం ఎస్కలేషన్‌ను ఎనిమిది ఉపరకాలుగా విభజించింది. ఆ తర్వాత అబాండన్‌మెంట్, జర్నీ మరియు టైమింగ్ కొలతలు, లాంగ్వేజ్-అండర్‌స్టాండింగ్ స్కోర్‌లు, మరియు క్వెరీ టైప్ వారీగా ఫుల్‌ఫిల్‌మెంట్‌లను జోడించింది. చివరికి ఆ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఆరు కేటగిరీలలో 31 మెట్రిక్స్‌ను కలిగి ఉంది.
ఇది ఎస్కలేషన్‌ను వివరంగా వివరించగలదు, కానీ దాని కారణాన్ని నమ్మదగిన రీతిలో విశ్లేషించలేకపోయింది. మెట్రిక్స్‌లో చాలా వరకు ఒకే రకమైన ప్రవర్తన యొక్క రూపాంతరాలు మాత్రమే, కాబట్టి పోటీ వివరణలను పరీక్షించడానికి బదులుగా అవన్నీ ఒకే దిశలో మారాయి.
డాష్‌బోర్డ్ విశ్లేషణాత్మకంగా ఉండటానికి బదులుగా కేవలం పరిశీలనాత్మకంగా మారింది.
టీమ్‌కు కావలసింది మరొక వర్గీకరణ స్థాయి కాదు. దానికి ఒకదానినొకటి నియంత్రించుకునే మెట్రిక్స్ అవసరమయ్యాయి.
వీటిని మనం పరస్పరం హానికరమైన జతలు అని పిలుస్తాం: వీటలో ఒక కొలతను మాత్రమే విడిగా మెరుగుపరచడం వలన మరొక కొలత ప్రాతినిధ్యం వహించే ఫలితం దెబ్బతింటుంది. ఈ పేరు ఏకపక్ష ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా ఏర్పడే వైఫల్య స్థితిని వివరిస్తుంది తప్ప, కోరుకునే కావలసిన స్థితిని కాదు.
రెండూ బాగున్నప్పుడు, ప్రాడక్ట్ స్థిరమైన రీతిలో పనిచేస్తుందని చెప్పవచ్చు. అవి వేర్వేరు దిశల్లోకి మారినప్పుడు, ఆ వైవిధ్యం ఉన్న దిశ ఆధారంగా ఎక్కడ పరిశోధించాలో టీమ్‌కు నిర్ణయించుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
మన వద్ద ఉన్నది | పరస్పర విరుద్ధమైన జంట | ఈ జత ఏమి వెల్లడించవచ్చు |
|---|---|---|
ఎనిమిది సబ్‌టైప్‌లుగా విభజించిన ఎస్కలేషన్ రేట్ | ఎస్కలేషన్ రేటు ↔ ఎస్కలేషన్‌కు పట్టే సమయం | తక్షణమే ఎస్కలేషన్ జరగడం నమ్మకం లేదా ఫ్రేమింగ్ సమస్యను సూచించవచ్చు; ఆలస్యంగా జరిగే ఎస్కలేషన్ సిస్టమ్ ఆ టాస్క్‌ను పూర్తి చేయలేకపోతోందని సూచించవచ్చు. |
విడివిడిగా నివేదించిన కంటైన్‌మెంట్ రేట్ మరియు ఫుల్‌ఫిల్‌మెంట్ రేట్ | నియంత్రణ రేటు ↔ కస్టమర్ భావన | కంటైన్‌మెంట్ అనేది సంతృప్తికరమైన పరిష్కారాన్ని సూచిస్తుందా లేక కస్టమర్ ప్రయత్నాన్ని విరమించుకోవడాన్ని సూచిస్తుందా అనే విషయం. |
ఇంటెంట్ టైప్ వారీగా ఫుల్‌ఫిల్‌మెంట్ రేట్ | నెరవేర్పు రేటు ↔ సంభాషణ లోతు | విజయవంతమైన పరిష్కారం సమర్థవంతంగా ఉందో లేక అలసిపోయేలా చేసే ఇంటరాక్షన్ అవసరమవుతుందో అనే విషయం. |
ఇది ఎలా బహిర్గతమవుతుంది మరియు ఈ పరిశీలనతో ఏమి చేయాలి అనే దాని గురించి లోతుగా పరిశీలిస్తే, ఎస్కలేషన్ రేట్ మరియు ఎస్కలేషన్‌కు పట్టిన సమయాన్ని పరిశీలిద్దాం. వాస్తవిక కాల్స్ వచ్చేవరకు కస్టమర్లు ఎలా ప్రవర్తిస్తారో టీమ్‌కు తెలియదు, కానీ అది పరీక్షించాల్సిన పరికల్పనలను నిర్వచించగలదు.
ఎక్కువ కాల్స్ ఎస్కలేట్ కావడం ప్రారంభించి, కస్టమర్లు మొదటి 30 సెకన్లలోనే AI ఎక్స్‌పీరియన్స్ నుండి నిష్క్రమిస్తుంటే, టీమ్ ట్రస్ట్, డిస్‌క్లోజర్, టోన్ మరియు ప్రారంభ ఇంటరాక్షన్లను పరిశోధించాలి. కస్టమర్లు ఒక టాస్క్ కోసం కొన్ని నిమిషాలు గడిపిన తర్వాత ఎస్కలేట్ చేస్తే, కేపబిలిటీ లేదా వర్క్‌ఫ్లో కవరేజ్ సమస్య ఉండే అవకాశం ఎక్కువ.
హెడ్‌లైన్ ఎస్కలేషన్ నంబర్ ఒకటే. ఉత్పత్తి నిర్ణయం భిన్నంగా ఉంది.
ఉపయోగకరమైన జత మాత్రమే కారణాన్ని నిరూపించదు. అది దర్యాప్తును కుదించి, తదుపరి నిర్ణయాన్ని మరింత స్పష్టంగా చేస్తుంది.
2024లో అసిస్టెంట్ ద్వారా లాభం $40 మిలియన్ల వరకు పెరుగుతుందని Klarna అంచనా వేసింది. కంపెనీ ట్రేడ్-ఆఫ్‌ల ప్రభావాన్ని గమనిస్తూ, దాని అమలు నుంచి నేర్చుకుంటున్న కొద్దీ AI-ఆధారిత ఆపరేటింగ్ మోడల్ ఎలా అభివృద్ధి చెందగలదో ఇది వివరిస్తుంది.
ఫిబ్రవరి 2024లో, కంపెనీ తన AI అసిస్టెంట్ మొదటి నెలలో 2.3 మిలియన్ సంభాషణలను నిర్వహించిందని, 700 మంది పూర్తి-సమయ ఏజెంట్ల పనికి సమానమైన పనిని చేసిందని, అలాగే మానవ ఏజెంట్లతో పోల్చదగిన కస్టమర్-సంతృప్తి స్కోర్‌లను సాధించిందని నివేదించింది. 2024లో లాభాల మెరుగుదలకు అసిస్టెంట్ $40 మిలియన్లు దోహదం చేస్తుందని Klarna అంచనా వేసింది. ఇవి స్వతంత్ర మూల్యాంకనం ఫలితాలు కాకుండా Klarna స్వయంగా నివేదించిన ఫలితాలు.
మే 2025లో, Klarna ప్రధాన కార్యనిర్వాహకుడు కస్టమర్ సేవలో ఖర్చు తగ్గింపుపై కంపెనీ అతిగా దృష్టి పెట్టిందని చెప్పారు. మానవ సహాయాన్ని పొందే అవకాశాన్ని పెంచే ప్రణాళికలను వివరించారు. ఇది AI సహాయకుడు లేదా దాని అంతర్లీన సాంకేతికతను తిరస్కరించడం కాకుండా, స్వయంచాలక మరియు మానవ సేవల మధ్య సమతుల్యతలో చేసిన సర్దుబాటు.
విభిన్న కస్టమర్లు మరియు పరస్పర చర్యల అవసరాలతో పాటు సమర్థతా చర్యలను ఎందుకు పరిగణించాలో బహిరంగ ఆధారాలు వివరిస్తున్నాయి. సగటున ఒక AI వ్యవస్థ బాగా పనిచేయవచ్చు, అయితే కొన్ని సంక్లిష్టమైన, సున్నితమైన లేదా అసాధారణమైన సందర్భాల్లో సులభంగా అందుబాటులో ఉండే మానవ ఛానెల్ ఇప్పటికీ ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
ఆ సంబంధంలోని రెండు వైపులనూ పర్యవేక్షించడం వల్ల, ఆటోమేషన్ ఎక్కడ విలువను సృష్టిస్తుందో, మానవ సహాయం ఎక్కడ ముఖ్యంగా ఉంటుందో, కొత్త ఆధారాలు వెలువడుతున్న కొద్దీ ఆ సమతుల్యత ఎలా మారాలో కంపెనీ నిర్ణయించగలదు.
AI ఉత్పత్తులలో పరస్పరం విధ్వంసకరమైన ఇతర జతలు ఇవి కావచ్చు:
పరస్పర విరుద్ధమైన జంట | దీన్ని రిస్క్ చేయడం బహిర్గతం చేయడంలో సహాయపడుతుంది |
|---|---|
ప్రతిస్పందన ఖచ్చితత్వం ↔ ప్రతిస్పందన జాప్యం | సాంకేతికంగా ఖచ్చితమైనప్పటికీ, వర్క్‌ఫ్లోకు చాలా నెమ్మదిగా ఉండే వ్యవస్థ. |
పని పూర్తి చేయడం ↔ వినియోగదారు ఓవర్‌రైడ్ రేటు | వినియోగదారులు పదేపదే మళ్లీ చేసే పనులను పూర్తి చేసే AI వర్క్‌ఫ్లో. |
పరస్పర చర్యకు ఖర్చు ↔ మూల్యాంకనం చేయబడిన అవుట్‌పుట్ నాణ్యత | కస్టమర్ లేదా ఉద్యోగి అనుభవాన్ని దిగజార్చడం ద్వారా సాధించిన పొదుపులు. |
స్వీకరణ ↔ విలువ పొందడానికి పట్టే సమయం | వినియోగదారులకు తగిన విలువ లేకుండానే సైన్-అప్‌లలో పెరుగుదల. |
రెండు కొలమానాలు నిరవధికంగా పెరగడమే ఉద్దేశ్యం కాదు. ఏకపక్ష అనుకూలీకరణ కార్యాచరణ సమస్యను సృష్టించే ముందు వాటి మధ్య ఉన్న ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను స్పష్టంగా చూపించడమే ఉద్దేశ్యం.
మొబైల్-గేమ్‌ల కంపెనీ కోసం ప్లేయర్ సపోర్ట్ అమలులో ఇలాంటి సవాలు ఎదురైంది. సిస్టమ్ పురోగతి కోల్పోవడం, చెల్లింపు వివాదాలు, ఖాతా యాక్సెస్ వంటి హై సంఖ్యలోని సమస్యలను నిర్వహించింది.
సిస్టమ్ పెద్ద స్థాయిలో పనిచేసినందున సామర్థ్య కొలమానాలు ముఖ్యమైనవి. కానీ ప్లేయర్ సపోర్ట్ కేవలం కార్యాచరణ క్యూలా ఉండదు. తమ అనుభవంలో ఇంకెక్కడో ఇప్పటికే ఏదో తప్పు జరిగి ఉండటంతో ప్లేయర్లు తరచూ నిరాశతో వస్తారు.
ఆ ప్రారంభ స్థానం కస్టమర్ సంతృప్తి డేటాను ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో మారుస్తుంది. ఒక ప్లేయర్ సమస్య సరిగ్గా పరిష్కరించబడినప్పటికీ, మొదట్లో వారి పురోగతి కోల్పోయినందున వారు తక్కువ సంతృప్తిని నివేదించవచ్చు. సందర్భం లేకుండా ఆ స్కోర్‌ను చదవడం వల్ల, కస్టమర్ ప్రయాణంలో ముందే ఏర్పడిన నిరాశను సపోర్ట్ ఇంటరాక్షన్‌కు ప్రతికూలంగా లెక్కించవచ్చు.
అందువల్ల, కస్టమర్ ప్రారంభ భావోద్వేగాన్ని సపోర్ట్ అనుభవం ప్రభావం నుంచి వేరు చేయాల్సిన అవసరం బృందానికి ఏర్పడింది. మరింత ఉపయోగకరమైన ప్రశ్న, “ఆటగాడు సంతోషంగా ఉన్నాడా?” అనేది కాదు. అది, “ఆటగాడు ప్రారంభించిన స్థితితో పోలిస్తే, పరస్పర చర్య పరిస్థితిని మెరుగుపరిచిందా?” అనేది.
రెండింటినీ కొలవడానికి బృందానికి నమ్మదగిన మార్గం ఉంటే, ఆ పోలిక ఉత్పత్తి పట్ల నిరాశను మద్దతు నాణ్యత నుండి వేరు చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
AI ఉత్పత్తులు మారుతాయి, కానీ వాటి మెట్రిక్‌లు తరచుగా స్థిరంగానే ఉంటాయి.
పైలట్ సమయంలో, నిరంతర పెట్టుబడిని సమర్థించడానికి వ్యవస్థ తగినంత నమ్మదగినదా అన్నదే ప్రధాన ప్రశ్న కావచ్చు:
ఇది ప్రధాన పనిని విశ్వసనీయంగా పూర్తి చేస్తుందా?
వినియోగదారులు కొనసాగించేంతగా దీన్ని నమ్ముతున్నారా?
అత్యంత సాధారణ సందర్భాల వెలుపల ఇది ఎలా ప్రవర్తిస్తుంది?
వైఫల్యాలను గుర్తించి సురక్షితంగా పునరుద్ధరించగలమా?
ఆ ప్రశ్నలు ఇలాంటి జతలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి:
ప్రధాన-పని విజయం ↔ అంచు సందర్భాల పనితీరు;
ఆటోమేషన్ రేటు ↔ మానవ ఓవర్‌రైడ్ రేటు; మరియు
పూర్తి చేసే వేగం ↔ వినియోగదారు విశ్వాసం.
ఉత్పత్తి కార్యాచరణపరంగా ముఖ్యమైనదిగా మారిన తర్వాత, ప్రశ్నలు మారుతాయి:
నాణ్యతను తగ్గించకుండా దీన్ని విస్తరించగలమా?
దాని వినియోగంతో దాని ఆర్థిక ప్రయోజనాలు మెరుగుపడతాయా?
వినియోగం పెరిగేకొద్దీ పనితీరు స్థిరంగా ఉంటుందా?
మానవ జోక్యాలు సరైన చోట్ల జరుగుతున్నాయా?
సంబంధిత జతలు వీటి వైపు మారవచ్చు:
ప్రతి పరస్పర చర్యకు ఖర్చు ↔ మూల్యాంకనం చేసిన అవుట్‌పుట్ నాణ్యత;
స్వీకరణ విస్తృతి ↔ వినియోగ లోతు; మరియు
ఆటోమేషన్ రేటు ↔ కార్యాచరణ ప్రమాదానికి గురయ్యే స్థాయి.
ప్రారంభ దశలోని మెట్రిక్‌ప్రారంభ మెట్రిక్స్ తప్పనిసరిగా తప్పు అని చెప్పలేం. అవి ఇంతకుముందు దశలో ప్రాముఖ్యత కలిగిన ప్రశ్నలకు సమాధానమిస్తాయి.
రిస్క్ అనేది ట్రాన్సిషన్ సమయంలో వస్తుంది. పైలట్ మెట్రిక్స్‌ను ఎలా రిపోర్ట్ చేయాలో టీమ్‌లకు తెలుసని మరియు వాటిని తొలగించే నిర్ణయానికి ఎవరూ బాధ్యత వహించకపోవడం వల్ల అవి తరచుగా కొనసాగుతాయి. ఒకప్పుడు నేర్చుకోవడానికి సహాయపడిన కొలతలు క్రమంగా వ్యర్థమైన వానిటీ మెట్రిక్స్‌గా మారవచ్చు.
కాబట్టి జంటలకు తప్పనిసరిగా ఒక లైఫ్‌సైకిల్ ఉండాలి. టీమ్‌లు నిర్దిష్ట నిర్ణయం కోసం వీటిని ప్రవేశపెట్టాలి, అవి ఇప్పటికీ స్పష్టమైన ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను బయటపెడుతున్నాయో లేదో రివ్యూ చేయాలి, మరియు ప్రాడక్ట్ లేదా నిర్ణయం మారినప్పుడు వాటిని తొలగించాలి.
AI సిస్టమ్‌లకు వివరణాత్మక అబ్జర్వబిలిటీ, అలర్టింగ్, క్వాలిటీ అస్యూరెన్స్ మరియు ఎవల్యూషన్ అవసరం. ఆ సిగ్నల్స్‌ను తొలగించడం వల్ల ప్రాడక్ట్‌ను సురక్షితంగా నిర్వహించడం మరింత కష్టతరం అవుతుంది. అయితే ఆపరేషనల్ మానిటరింగ్ అనేది లీడర్‌షిప్ మెజర్‌మెంట్‌తో సమానం కాదు.
మానిటరింగ్ అనేది ఇన్సిడెంట్స్‌ను గుర్తించడంలో, వైఫల్యాలను కనుగొనడంలో మరియు సిస్టమ్ ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడంలో టీమ్‌లకు సహాయపడుతుంది. డిసిషన్ మెట్రిక్స్ అనేవి పెట్టుబడి పెట్టాలా, జోక్యం చేసుకోవాలా, దిశను మార్చాలా లేదా ట్రేడ్-ఆఫ్‌ను అంగీకరించాలా అని నిర్ణయించుకోవడానికి ప్రాడక్ట్ మరియు బిజినెస్ లీడర్‌లకు సహాయపడతాయి.
ఒక సంస్థ వందలాది సాంకేతిక మరియు ఆపరేషనల్ సిగ్నల్స్‌ను మానిటర్ చేస్తున్నప్పటికీ, ఒక నిర్దిష్ట ప్రాడక్ట్ నిర్ణయం కోసం కేవలం రెండు లేదా మూడు పరస్పర విరుద్ధమైన జంటలను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకోవచ్చు. ఆ డిసిషన్ లేయర్‌ను చిన్నదిగా ఉంచడం వల్ల ప్రాధాన్యతలను నిర్ణయించడం సులువవుతుంది.
తగిన రివ్యూ కేడెన్స్ అనేది ప్రాడక్ట్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. కొత్తది లేదా వేగంగా మారుతున్న సిస్టమ్‌కు వారపు డిసిషన్ రివ్యూలు అవసరం కావచ్చు, అదే పరిణతి చెందిన ప్రాడక్ట్‌కు నెలాంబారీ లేదా త్రైమాసిక కేడెన్స్ సరిపోవచ్చు. విరామం కంటే సూత్రమే చాలా ముఖ్యం: ట్రేడ్-ఆఫ్ ఖరీదైనదిగా లేదా అసౌకర్యంగా మారడానికి ముందే చర్య తీసుకోవడానికి వీలుగా జంటను తగినంత తరచుగా రివ్యూ చేయాలి.
ఆ జంట క్షీణించినప్పుడు ఏమి జరుగుతుందో సంస్థ అంగీకరించినప్పుడు మాత్రమే అది ఉపయోగకరంగా మారుతుంది.
దీనికి భిన్నత కోసం ఒక ఎర్ర గీతను నిర్వచించడం కంటే ఎక్కువ అవసరం. టీమ్‌లు మూడు పరిస్థితులను పరిశీలించాలి:
పూర్తి వైఫల్యం: మరో కొలమానంతో సంబంధం లేకుండా, ఒక కొలమానం ఆమోదయోగ్యం కాని పరిమితిని దాటుతుంది.
విభేదం: ఒక కొలమానం మెరుగుపడుతుండగా, దానికి ప్రతిసమతుల్యమైనది క్షీణిస్తుంది.
రెండు వైపులా క్షీణత: రెండు వైపులా తగ్గుదల కనిపిస్తోంది, ఇది విస్తృతమైన ఉత్పత్తి లేదా నిర్వహణ సమస్యను సూచిస్తుంది.
ప్రతి జతలో ఇవి ఉండాలి:
పేరు గల యజమాని;
ఇది మద్దతు ఇచ్చే స్పష్టమైన నిర్ణయం;
అంగీకరించిన పరిమితులు లేదా మూల్యాంకన ప్రమాణాలు;
ఒక పరిశోధనా మార్గం; మరియు
సాధ్యమైన జోక్యాల సమాహారం.
ఆ అంశాలు లేకుండా, సంస్థ ప్రాడక్ట్‌ను మేనేజ్ చేయడానికి బదులుగా కేవలం పరిశీలిస్తోంది.
మరొక కొలతను జోడించే ముందు, ఒక ముఖ్యమైన ప్రాడక్ట్ నిర్ణయాన్ని ఎంచుకుని, ఈ ప్రశ్నల ద్వారా పరిశీలించండి. రివ్యూ అనేది ఒక అంగీకరించిన తదుపరి చర్యతో ముగిసేలా సమాధానాలను రాసుకోండి.
ఒకటి. ఈ మెట్రిక్‌లు మనకు ఏ నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడాలి?
నిర్దిష్టంగా ఉండండి: ఆటోమేషన్‌ను విస్తరించాలా, మోడల్‌ను మార్చాలా, లేదా మానవ హ్యాండోవర్‌ను మెరుగుపరచాలా అని మనం నిర్ణయిస్తున్నామా? చర్యలను ఎంచుకునే ముందు నిర్ణయాన్ని పేర్కొనండి.
రెండు. ఈ సంఖ్య మెరుగుపడితే, ఏది మరింత దిగజారవచ్చు?
మీరు రక్షించాల్సిన ఫలితాన్ని, అలాగే హానిని వెల్లడించే కొలమానాన్ని గుర్తించండి. ఉదాహరణకు, చౌకైన సమాధానాలు ఇప్పటికీ ఉపయోగకరంగా ఉన్నాయో లేదో తనిఖీ చేయడానికి ప్రతి పరస్పర చర్యకు అయ్యే ఖర్చును మూల్యాంకనం చేసిన అవుట్‌పుట్ నాణ్యతతో జత చేయండి.
మూడు. హెడ్‌లైన్‌లోని సంఖ్యలు ఏమి దాచివేసి ఉండవచ్చు?
ఒకే వినియోగదారులు, పనులు, కాలవ్యవధిలో రెండు కొలమానాలను చదివి, అధ్వాన్నమైన ఫలితాలను ఎదుర్కొంటున్న సమూహాలను చూడండి. ప్రారంభ పరిస్థితులను కూడా పరిగణించండి: తక్కువ సంతృప్తి సహాయ పరస్పర చర్యకు ముందే ఉన్న నిరాశను ప్రతిబింబించవచ్చు.
నాలుగు. మనం చర్య తీసుకునేలా చేసేది ఏమిటి, ప్రతిస్పందనకు బాధ్యత ఎవరిది?
ఒక కొలమానం ఆమోదయోగ్యం కాని పరిమితిని దాటినప్పుడు, ఒకటి మెరుగుపడుతూ మరొకటి దిగజారినప్పుడు లేదా రెండూ క్షీణించినప్పుడు చర్య తీసుకోవడానికి ప్రమాణాలను నిర్ణయించండి. ఎవరు దర్యాప్తు చేస్తారు, వారు ముందుగా ఏమి తనిఖీ చేస్తారు, ఎప్పుడు తిరిగి నివేదిస్తారు అనే విషయాలపై అంగీకరించండి.
ఐదు. ఈ జత ఇప్పటికీ ఉత్పత్తి ప్రస్తుత దశకు సరిపోతుందా?
దాన్ని కొనసాగించాలా, మార్చాలా లేదా నిలిపివేయాలా నిర్ణయించు. ఒక పైలట్ కార్యక్రమం పని విశ్వసనీయత మరియు వినియోగదారుల నమ్మకంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు; ప్రత్యక్ష సేవకు ఖర్చు మరియు నాణ్యతపై మరింత నిశిత పరిశీలన అవసరం కావచ్చు. ఆ నిర్ణయాన్ని మళ్లీ సమీక్షించడానికి ఒక తేదీని నిర్ణయించు.
AI ఉత్పత్తి కొలత పనితీరును వర్ణించడం కంటే ఎక్కువ చేయాలి. ఇది సంస్థ చేస్తున్న ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను బయటపెట్టాలి మరియు తదుపరి నిర్ణయాన్ని మరింత స్పష్టంగా మార్చాలి.