Рипплинг сунъий интеллектга сарфланаётган маблағлар самарадорлигини назорат қилади

Рипплинг компанияси асосчиси Паркер Конрад бизнес оламида янги трендни бошлаб бермоқда: эндиликда компаниялар ўз ходимларининг сунъий интеллект (AI) воситаларидан қанчалик самарали фойдаланаётганини реал вақт режимида кузатиши мумкин бўлади. Янги тақдим этилган Рипплинг Дата Cloud платформаси нафақат кадрларни бошқариш, балки йирик маълумотлар таҳлили (дата аналйтикс) соҳасида ҳам инқилоб қилишни кўзламоқда. Бу ҳақда Techcrunch.com хабар беради.

Ҳозирги вақтда кўплаб корхоналар маълумотларни сақлаш ва таҳлил қилиш учун Snowflake, Таблеау ёки дбт Лабс каби бир нечта турли хил сервислар мажмуасидан фойдаланади. Конраднинг фикрича, бу мураккаб занжирни битта тизимга бирлаштириш вақти келди. У ўз платформасини компания иерархиясини ва ички тузилмасини тушунадиган ягона экотизим сифатида тақдим этмоқда. Бу ҳақда ixbt.com нашри Паркер Конраднинг Сан-Францискодаги офисидан берган маълумотларига таяниб хабар бермоқда.

AI харажатлари ва кутилмаган натижалар

Конрад ўз компанияси мисолида қизиқарли ҳолатни келтириб ўтди. Маълум бўлишича, айрим ходимлар Claude каби AI воситаларидан шахсий режалаштириш учун шунчалик кўп фойдаланганки, уларнинг йиллик харажат кўрсаткичи 30 000 долларга етган. Гарчи ходимлар буни иш самарадорлигини ошириш мақсадида қилган бўлсалар-да, компания учун бундай юқори харажат ўзини оқламаган. Рипплинг Дата Cloud айнан мана шундай яширин харажатларни аниқлашга ёрдам беради.

Дастурий таъминот муҳандислари фаолиятини таҳлил қилишда ҳам янги тизим кутилмаган фактларни очиб берди. Anthropic компаниясининг фойдаланиш журналлари ва GitHub маълумотларини ўзаро солиштириш орқали қайси дастурчи AI воситаларидан унумли фойдаланаётгани, ким эса шунчаки "токен"ларни ҳавога совураётгани маълум бўлди. Юқори натижа кўрсатадиган ходимлар одатда кўп AI ресурсларини сарфлайди, бироқ айрим ҳолатларда юқори харажат ва паст сифат уйғунлиги кузатилган.

Самарадорликни назорат қилишнинг янги босқичи

Тизим ходимларнинг код ёзиш жараёнидаги хатоларини ва ҳамкасблари томонидан рад этилган (режектед) ишларини ҳам ҳисобга олади. Агар дастурчи AI ёрдамида жуда кўп код яратаётган бўлса-ю, лекин унинг жамоаси бу кодни доимий равишда қайта ишлашга мажбур бўлса, демак, AI воситаси сифатсиз маҳсулот ишлаб чиқармоқда. Паркер Конрад буни "слоп" (чиқинди) деб атайди ва бундай ходимлар учун AI харажатлари лимитини дарҳол қисқартиришни таклиф қилади.

Рипплинг Дата Cloud имкониятлари фақат AI билан чекланиб қолмайди. У Salesforce маълумотларини ходимларнинг иш графиги билан боғлаб, қайси жамоалар мижозлар билан ишлашда қийналаётганини кўрсатиб беради. Масалан, таҳлиллар натижасида саёҳат бўлими ходимлари бошқа бўлимларга қараганда икки баравар кўп ҳал қилинмаган муаммоларга (тиккетс) эга экани аниқланган, бу эса кадрлар етишмовчилигидан далолат беради.

Ўзбекистон бозорида ҳам рақамли трансформация жадаллашаётган бир пайтда, бундай таҳлилий воситалар йирик корпорациялар учун жуда муҳим ҳисобланади. Компания раҳбарлари энди нафақат АИга сармоя киритишлари, балки ҳар бир сарфланган доллар қандай натижа бераётганини аниқ кўришлари мумкин бўлади. Рипплинг тизими харажатлар белгиланган лимитдан ошиб кетганда автоматик равишда менежерни огоҳлантириш ёки хизматдан фойдаланишни тўхтатиб қўйиш функциясига ҳам эга.