„94%-ით სწრაფად“ და „8 საათი კვირაში“: როგორ ვკითხულობ ვენდორების ციფრებს და ვითვლი ჩემსას

ოქტომბრის ერთ კვირაში OpenAI-მ ოთხი ქეისი გამოაქვეყნა ციფრებით, Close-მა მოყვა, როგორ ზოგავს მისი მენეჯერი კვირაში 8 საათს, და ყოველ ციფრს დათვლის თავისი ხერხი აქვს. ბიზნესის მფლობელს ასეთ ციფრებს კომერციულ წინადადებაში მოუტანენ: „94%-ით სწრაფად“, „88,6% დამთხვევა ექსპერტთან“. გაჩვენებთ, როგორ ვკითხულობ ამ რიცხვებს და როგორ ვითვლი ჩემსას, რადგან ჩემს საიტზეც დგას პროცენტები და საათები.

ექვსი ქეისი და დათვლის ექვსი ხერხი

OpenAI-მ 20 ოქტომბერს სათაურში გაიტანა Schlotzsky's-ისა და Cinnabon-ის ფრანჩაიზის ქეისი: ნაღდი ფულის შეჯერება 94%-ით სწრაფად ChatGPT Work-ით. გვერდის აღწერაში ციფრი უკვე სხვაა: მენიუს გადაფასება 95%-ით სწრაფად და სცენარი, რომელსაც ფულად ნაკადში 100 ათასი დოლარის „გათავისუფლება შეეძლო“. სრული ტექსტი არ მაქვს, სათაურსა და აღწერას ვეყრდნობი, მათშიც კი ჩანს ორი სხვადასხვა პროცესი და მთავარ თანხასთან სიტყვა „შეეძლო“.

OpenAI-მ 22 ოქტომბერს შეატყობინა ChatGPT Work-ის დანერგვაზე Uber-ში 30 000-ზე მეტი თანამშრომლისთვის 1000 ადამიანზე პილოტის შემდეგ. შედეგები ჩანაწერში არ არის, კომპანიები მათ მოგვიანებით გვპირდებიან. OpenAI-მ 21 ოქტომბერს აღწერა AT&T-ის იურიდიული დეპარტამენტის გეგმები: „შესასვლელი კარი“ ბუნებრივ ენაზე მოთხოვნებისთვის, პრეცედენტების შერჩევა. აქაც რიცხვების გარეშე, სამაგიეროდ პრინციპით: გადაწყვეტილებები იურისტებს რჩება.

OpenAI-მ 20 ოქტომბერს Terminal X-ის ქეისში ყველაზე დეტალური ციფრი მოიყვანა: 500 შეფასებულ მსჯელობაზე მისი შემმოწმებელი აგენტი GPT-6.1 Sol-ზე უფროს რეცენზენტს 88,6% შემთხვევაში დაემთხვა, შემდეგი მოდელის 86,4%-ის წინააღმდეგ. სხვაობა 54 კრიტერიუმის რუბრიკით არის გაზომილი, ანუ მეთოდი აღწერილია. ერთ კლიენტთან 2,4 მილიონი დოლარის წლიური დანაზოგი კი თავად Terminal X-ის სიტყვებითაა მოყვანილი და როგორ ითვლიდნენ, ქეისში არ წერია.

Close-მა 20 ოქტომბერს გამოაქვეყნა თავისი გაყიდვების მენეჯერის ამბავი იმაზე, როგორ უზოგავს მას ასისტენტი Chloe Chat კვირაში 8 საათზე მეტს: შეხვედრისთვის მომზადება 15 წუთიდან რამდენიმე წუთამდე, წერილი ზარის შემდეგ 10-15 წუთიდან რამდენიმე წუთამდე, ხუთი შეხვედრის დღეში ეს საათზე მეტია. ციფრები მისი საკუთარია და მის განრიგზეა დამოკიდებული. OpenAI-მ 16 ოქტომბერს Benefit Street Partners-ის მაგალითი სხვა ჟანრში აჩვენა: პორტფელის მენეჯერმა სესხების შეფასების ტრეკერი თვითონ ააწყო, სულ 10-12 საათი დახვეწებით, 300-ზე მეტი გვერდის საკრედიტო ხელშეკრულებების ანალიზატორი კი პირველ გარჩევას 20 წუთში გასცემს, რის შემდეგაც ადამიანი საათს ან მეტს კითხულობს. მანქანის დრო აქ ადამიანის დროის გვერდით დგას.

რა უნდა იდგეს ციფრის უკან

ავიღოთ სერვისული კომპანიის მფლობელი ათი მენეჯერით. ის კითხულობს „8 საათი კვირაში“, ათზე ამრავლებს და 80 საათს ელოდება. მაგრამ ქეისის მენეჯერს დღეში ხუთი შეხვედრა და ზარები მთელ მსოფლიოში აქვს, მის თანამშრომლებს კი ორი შეხვედრა და მიმოწერა მესენჯერში. დასკვნა: ციფრის სხვა ბიზნესში გადატანა მხოლოდ იმ პირობებთან ერთად შეიძლება, რომლებშიც ის მიიღეს. ნებისმიერ ციფრთან ოთხ რამეს ვეძებ: რას ზომავდნენ, რა მოცულობაზე, რა პერიოდში და ვინ ამოწმებდა შედეგს მანქანის შემდეგ.

როგორ ვითვლი ჩემს ციფრებს

საკუთარ ციფრებსაც იმავე ოთხ კითხვას ვუსვამ: რას ზომავდნენ, რა მოცულობაზე, რა პერიოდში და ვინ ამოწმებდა შედეგს.

საწარმოო კომპანიისთვის 2024 წელს მთლიანად გავაკეთე პროგრამა, რომელიც Excel-სპეციფიკაციების მიხედვით ნაკეთობას დეტალებად შლის და ითვლის, სად, რამდენი და რა, მასალების 1C-ის ნომენკლატურასთან შედარებით. ტექნიკურ დავალებას თებერვლიდან ვამზადებდით, აპრილიდან აქტიური დეველოპმენტი მიდიოდა, სამუშაო ვერსია ზაფხულში ჩავაბარე. ერთ შეკვეთას პროგრამა საშუალოდ 65 წამში ამუშავებს, ადრე ამას 4-5 საათი სჭირდებოდა. მას ყოველდღიურად 11 ადამიანი იყენებს, თითოეული დღეში დაახლოებით 4 საათს ზოგავს, ეს თვეში დაახლოებით 900 საათია. ჯამი გასაგები ნაწილებისგან შედგება: 65 წამი ერთ შეკვეთაზე, 11 ადამიანი, დღეში დაახლოებით 4 საათი თითოეულზე. სამხრეთ აფრიკის ავტომობილების გაქირავებაში, სადაც საიტსა და ინტეგრაციებზე ვიყავი პასუხისმგებელი, ახალი სისტემით მანქანები 3-ჯერ უფრო სწრაფად გაიცემა, საშუალო ჩეკი 30%-ით გაიზარდა, მომსახურების ხარჯები 25%-ით შემცირდა. ხოლო რამდენად შემცირდა გაქირავებებს შორის მოცდენა, რისთვისაც კალენდარს ვაკეთებდი, ზუსტად ვერ ვიტყვი, ამიტომ ეს ციფრი არ მაქვს.

დოკუმენტების პარსერების კეთება აშშ-ში PDR-ის სფეროს კომპანიისთვის 2023 წელს დავიწყე. 2023-ის შუიდან დოკუმენტების დაახლოებით ნახევარი ხელით შესწორების გარეშე გადიოდა, 2024-ში დაახლოებით 75%, 2025-ში დაახლოებით 95%, 2026 წელს კი, როცა AI-ვალიდატორები დავაკავშირე და სარელიზო ვერსია გამოვუშვი, დაახლოებით 99,9%. ეს წილები იმ დოკუმენტებს ეხება, რომლებიც პარსერებში გავიდა. პარსერები კვირაში დაახლოებით 60 საათ ხელით შრომას ათავისუფლებს: ადრე ამ დოკუმენტებს რამდენიმე თანამშრომელი ცხრილში ხელით ბეჭდავდა. თუ დამკვეთი მეკითხება, რამდენს დაუზოგავს პარსერი მას, ვპასუხობ, რომ დოკუმენტების ნიმუშების გარჩევამდე ციფრს არ დავპირდები.

რას გავაკეთებდი სხვის ქეისთან

იპოვეთ საწყისი. „94%-ით სწრაფად“ „იყო ამდენი, გახდა ამდენის“ გარეშე უცნობის პროცენტია. თუ საწყისი არ არის, ციფრი ინტერესისთვის გამოდგება, ბიუჯეტისთვის კი არა.

გაყავით გაზომილი და შეფასებული. Terminal X-თან 88,6% 500 მსჯელობაზეა გაზომილი, 2,4 მილიონი კი კომპანიის სიტყვებითაა მოყვანილი. ორივე ციფრი შეიძლება სწორი იყოს, მაგრამ წონა მათ სხვადასხვა აქვთ.

ეძებეთ ადამიანი მანქანის შემდეგ. Benefit Street Partners-თან მანქანის 20 წუთი და ადამიანის საათი გვერდიგვერდ წერია; თუ ქეისში ადამიანი არ არის, ჰკითხეთ, ვინ ამოწმებს შედეგს და რა ჯდება ეს.

დათვალეთ საკუთარ მონაცემებზე ყიდვამდე. აიღეთ თქვენი 20 დოკუმენტი ან თქვენი 20 შეხვედრა, გაატარეთ სცენარი და თვითონ დათვალეთ.

იმის შესახებ, სად ეხმარება AI მონაცემების დამუშავებაში და როგორ შევამოწმოთ შედეგი: AI მონაცემების დამუშავებაში: ამოღება და შემოწმება. მიმართულების მიხედვით: AI პროცესში, სადაც შედეგის შემოწმება შეიძლება. ქეისები ციფრებით, რომლებზეც ვსაუბრობდი: დოკუმენტებისა და ფოტოების პარსერები, შეკვეთის გაანგარიშება 65 წამში და გაქირავება სამხრეთ აფრიკაში. იმავე თემაზე: რა მოხდა ჩვენთან, როცა პარსერებმა კვირაში 60 საათი გაათავისუფლა და მეტრიკები, რომლებიც გუნდს ცუდ გადაწყვეტილებებს ასწავლის; ადრე ვწერდი AI-ის თვითღირებულებაზე მიღებული ამოცანების მიხედვით. თუ თქვენ ქეისი მოგიტანეს პროცენტებით და გინდათ გაიგოთ, რა არის მისგან თქვენს დოკუმენტებზე გამოსადეგი, მომიყევით, რა დოკუმენტებია ეს: ამოცანის განხილვა.