Rippling sunʼiy intellektga sarflanayotgan mablagʻlar samaradorligini nazorat qiladi

Rippling kompaniyasi asoschisi Parker Conrad biznes olamida yangi trendni boshlab bermoqda: endilikda kompaniyalar oʻz xodimlarining sunʼiy intellekt (AI) vositalaridan qanchalik samarali foydalanayotganini real vaqt rejimida kuzatishi mumkin boʻladi. Yangi taqdim etilgan Rippling Data Cloud platformasi nafaqat kadrlarni boshqarish, balki yirik maʼlumotlar tahlili (data analytics) sohasida ham inqilob qilishni koʻzlamoqda. Bu haqda Techcrunch.com xabar beradi.

Hozirgi vaqtda koʻplab korxonalar maʼlumotlarni saqlash va tahlil qilish uchun Snowflake, Tableau yoki dbt Labs kabi bir nechta turli xil servislar majmuasidan foydalanadi. Conradning fikricha, bu murakkab zanjirni bitta tizimga birlashtirish vaqti keldi. U oʻz platformasini kompaniya iyerarxiyasini va ichki tuzilmasini tushunadigan yagona ekotizim sifatida taqdim etmoqda. Bu haqda ixbt.com nashri Parker Conradning San-Fransiskodagi ofisidan bergan maʼlumotlariga tayanib xabar bermoqda.

AI xarajatlari va kutilmagan natijalar

Conrad oʻz kompaniyasi misolida qiziqarli holatni keltirib oʻtdi. Maʼlum boʻlishicha, ayrim xodimlar Claude kabi AI vositalaridan shaxsiy rejalashtirish uchun shunchalik koʻp foydalanganki, ularning yillik xarajat koʻrsatkichi 30 000 dollarga yetgan. Garchi xodimlar buni ish samaradorligini oshirish maqsadida qilgan boʻlsalar-da, kompaniya uchun bunday yuqori xarajat oʻzini oqlamagan. Rippling Data Cloud aynan mana shunday yashirin xarajatlarni aniqlashga yordam beradi.

Dasturiy taʼminot muhandislari faoliyatini tahlil qilishda ham yangi tizim kutilmagan faktlarni ochib berdi. Anthropic kompaniyasining foydalanish jurnallari va GitHub maʼlumotlarini oʻzaro solishtirish orqali qaysi dasturchi AI vositalaridan unumli foydalanayotgani, kim esa shunchaki "token"larni havoga sovurayotgani maʼlum boʻldi. Yuqori natija koʻrsatadigan xodimlar odatda koʻp AI resurslarini sarflaydi, biroq ayrim holatlarda yuqori xarajat va past sifat uygʻunligi kuzatilgan.

Samaradorlikni nazorat qilishning yangi bosqichi

Tizim xodimlarning kod yozish jarayonidagi xatolarini va hamkasblari tomonidan rad etilgan (rejected) ishlarini ham hisobga oladi. Agar dasturchi AI yordamida juda koʻp kod yaratayotgan boʻlsa-yu, lekin uning jamoasi bu kodni doimiy ravishda qayta ishlashga majbur boʻlsa, demak, AI vositasi sifatsiz mahsulot ishlab chiqarmoqda. Parker Conrad buni "slop" (chiqindi) deb ataydi va bunday xodimlar uchun AI xarajatlari limitini darhol qisqartirishni taklif qiladi.

Rippling Data Cloud imkoniyatlari faqat AI bilan cheklanib qolmaydi. U Salesforce maʼlumotlarini xodimlarning ish grafigi bilan bogʻlab, qaysi jamoalar mijozlar bilan ishlashda qiynalayotganini koʻrsatib beradi. Masalan, tahlillar natijasida sayohat boʻlimi xodimlari boshqa boʻlimlarga qaraganda ikki baravar koʻp hal qilinmagan muammolarga (tickets) ega ekani aniqlangan, bu esa kadrlar yetishmovchiligidan dalolat beradi.

Oʻzbekiston bozorida ham raqamli transformatsiya jadallashayotgan bir paytda, bunday tahliliy vositalar yirik korporatsiyalar uchun juda muhim hisoblanadi. Kompaniya rahbarlari endi nafaqat AIga sarmoya kiritishlari, balki har bir sarflangan dollar qanday natija berayotganini aniq koʻrishlari mumkin boʻladi. Rippling tizimi xarajatlar belgilangan limitdan oshib ketganda avtomatik ravishda menejerni ogohlantirish yoki xizmatdan foydalanishni toʻxtatib qoʻyish funksiyasiga ham ega.