ಆಟೋಮೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ತಂತ್ರವೇನು?

ಓದುವ ಸಮಯ: 15 ನಿಮಿಷಗಳ

ಆಟೋಮೇಷನ್ ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಕಥೆಯಾಗಿತ್ತು. ಈಗ ಅದು ನಂಬಿಕೆಯ ಕಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಾಯಕರಿಗೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರ ನಕಲನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಅವರ ಲೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಹತೆ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಭೆಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಂಭವಿಸಿವೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ. ಬಹುತೇಕ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಏನೆಂದರೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ತಪ್ಪನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ತೀವ್ರ ಏರಿಕೆಯಾಗಿದೆ . ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್® ಔಟ್ರೀಚ್ ಅನುಕ್ರಮವು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಖಾತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಸಂಭಾವ್ಯರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ .

ಇದು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ತಂತ್ರವು ತುಂಬುವ ಅಂತರವಾಗಿದೆ. "ನಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಮಾನವರು ಬೇಕು" ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಅಲಂಕಾರಿಕ ಪದವಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮಾನವರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ತೀರ್ಪು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಎಲ್ಲಿಂದ ದಾರಿ ತಪ್ಪುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಮೊದಲು ಹೌದು ಎಂದು ಹೇಳುವ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೆ ಸಣ್ಣ ತಂಡವು ದೊಡ್ಡದಾದ ಒಂದರ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಎಂದರೇನು, 2024 ರಲ್ಲಿ ಇದ್ದಕ್ಕಿಂತ 2026 ರಲ್ಲಿ ಅದು ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು B2B ಔಟ್ರೀಚ್ , ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. Konnector.ai ಈ ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಳಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯನಿರತ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು LinkedIn® ಔಟ್ರೀಚ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಎಂದರೇನು?

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ HITL ಎಂದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪು, ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧದ ಅರಿವಿನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವನು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವುಗಳನ್ನು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಒಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವರ ನಿರ್ಧಾರವು ಮುಂದೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗ: ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ನಿಲ್ಲದೆ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವು ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಮಿಸದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ HITL ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಉತ್ತರವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಅಲ್ಲಿಂದ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.

ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹಳೆಯ "ಮಾನವ AI ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ" ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವನು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರ. ಅವರು ವಾಸ್ತವದ ನಂತರ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. HITL ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದಾನೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬಲು ಅವರೇ ಕಾರಣ.

2026 ರಲ್ಲಿ B2B ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರ ಏಕೆ?

ಕಳೆದ 18 ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳು ಬದಲಾಗಿವೆ, ಅದು ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಮೊದಲಿಗಿಂತ ಕೆಟ್ಟ ಪಂತವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ವೇದಿಕೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಠಿಣವಾಗಿವೆ. LinkedIn® ನ ನಡವಳಿಕೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ ಗಮನಕ್ಕೆ ಬಾರದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿವೆ: ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಂದೇಶ ರಚನೆಗಳು, ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಯ, ಒಂದೇ ಖಾತೆಯಿಂದ ಹಠಾತ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಸ್ಪೈಕ್‌ಗಳು. 2023 ರಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಔಟ್ರೀಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಈಗ ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. Konnector.ai ನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಈ ಹೊಸ ವಾಸ್ತವಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪಾಠವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಾನಲ್‌ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಔಟ್ರೀಚ್‌ಗಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಕುಸಿದಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಮೊದಲ ವಾಕ್ಯದೊಳಗೆ AI-ಲಿಖಿತ ಶೀತ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಾರ್ "ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ" ನಿಂದ "ಇದನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಜವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನನ್ನ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿದ್ದನೇ" ಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗೊಂಡಿದೆ. ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಆ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ತೆರವುಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಆದರೆ ಯಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಭಾಸವಾಗುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಕೆಟ್ಟ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಹಾನಿಯ ವೆಚ್ಚವು ಈಗ ಹಿಂದೆಂದೂ ಇಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ನಿಮ್ಮ ಖಾತೆಯನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಕೆಟ್ಟ ಅಭಿಯಾನವು ಆರು ತಿಂಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

HITL ಈ ಮೂರಕ್ಕೂ ಪರಿಹಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಅಥವಾ ಮಾರಾಟವಾದ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಕ್ಷಣಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತಾನೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಪರಿಮಾಣವಾಗಿದೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸಕ್ಕಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ಎರಡು ವಿಪರೀತಗಳ ನಡುವೆ ತೂಗಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶವೂ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಬೇಕೆಂದು ಅವರು ಬಯಸುವುದರಿಂದ ಅವರು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಅವರು ಗೋಡೆಗೆ ಬಿದ್ದು, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ದರಗಳು ಕುಸಿಯುವುದನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಅವರು ಹಿಂದೆ ಸರಿಯುತ್ತಾರೆ. HITL ಮಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು "ಕೆಲವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ, ಕೆಲವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಿ" ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ಆಯಾಮ	ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೈಪಿಡಿ	ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ	ಮಾನವ-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್
ದೈನಂದಿನ ಔಟ್ಪುಟ್	20 ರಿಂದ 40 ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು	500 ರಿಂದ 1,000 ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು	200 ರಿಂದ 500 ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು
ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ಗುಣಮಟ್ಟ	ಹೆಚ್ಚು ಆದರೆ ಅಸಮಂಜಸ	ಕಡಿಮೆ ನಿಂದ ಮಧ್ಯಮ	ಉನ್ನತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ	ಕಡಿಮೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ	ಹೆಚ್ಚು. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟಲಾಗಿದೆ	ಹೆಚ್ಚು. ನಿಮ್ಮ ತೀರ್ಪಿನ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ
ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿರ್ಬಂಧದ ಅಪಾಯ	ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ	ಹೆಚ್ಚು. ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಖಾತೆಗಳು	ಕಡಿಮೆ. ಮಾನವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಮಾದರಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ
ದಿನಕ್ಕೆ ಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯ	3 ನಿಂದ 4 ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ	30 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ	15 ನಿಂದ 30 ನಿಮಿಷಗಳು
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ದರ ಮಿತಿ	15 ನಿಂದ 25 ಶೇಕಡಾ	2 ನಿಂದ 5 ಶೇಕಡಾ	10 ನಿಂದ 18 ಶೇಕಡಾ
ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಪಾಯ	ಕಡಿಮೆ	ಹೈ	ಕಡಿಮೆ ನಿಂದ ಮಧ್ಯಮ
ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ	ಟಾಪ್ 50 ABM ಖಾತೆಗಳು	ಸುದ್ದಿಪತ್ರ ಸೈನ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದ ಶ್ರೇಣಿ	ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಐಸಿಪಿ ಸಂಪರ್ಕ

ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಾಲು ಎರಡನೆಯ-ಕೊನೆಯದು: ದಿನಕ್ಕೆ ಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯ. HITL ಸಂಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸಂಪರ್ಕಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮನುಷ್ಯ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅವರು ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಹದಿನೈದು ನಿಮಿಷಗಳ ತೀರ್ಪು ನಾಲ್ಕು ಗಂಟೆಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಹತೋಟಿ.

ಮನುಷ್ಯ ನಿಖರವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಬೇಕು?

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು HITL ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಅವರು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ತಪ್ಪು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ ನಂತರ HITL ತಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತಾರೆ. B2B ಔಟ್ರೀಚ್ ಆಟೊಮೇಷನ್‌ಗೆ ನಾಲ್ಕು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿವೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕರಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡರಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ 1: ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು. ನಾವು ಯಾರನ್ನು ತಲುಪುತ್ತೇವೆ? ಇದು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಇರಿಸಲು ಅತ್ಯುನ್ನತ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಕೆಟ್ಟ ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೆಳಮುಖ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಳ್ಳೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಉಳಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Konnector.ai ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಉನ್ನತ-ಉದ್ದೇಶದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಆ ತಿಂಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಯಾವ ಸಂಕೇತಗಳು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ 2: ಸಂದೇಶ ಅನುಮೋದನೆ. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದೇಶವು ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹೋಗಬೇಕೇ? ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಇಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಭಾವಿಸುವ ಕಾರಣ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಂದೇಶಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು HITL ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಧಾನವಾದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ 3: ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು? ಇಲ್ಲಿಯೇ HITL ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರವಾಗಿ ಫಲ ನೀಡುತ್ತದೆ. AI ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು "ಆಸಕ್ತಿ", "ಈಗ ಅಲ್ಲ", "ತಪ್ಪು ವ್ಯಕ್ತಿ" ಮತ್ತು "ನನ್ನನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. "ಆಸಕ್ತಿ" ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಹೇಳಬೇಕೆಂದು ಮನುಷ್ಯನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾನೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ನಿಜವಾದ ಸಂಭಾಷಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಉತ್ತರವು ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಕೊಲ್ಲುತ್ತದೆ.

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ 4: ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಏನಾದರೂ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು? ಒಬ್ಬ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉದ್ಯೋಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾನೆ. ನೀವು ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ ಯಾರೋ ಒಬ್ಬರು ಬಡ್ತಿ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಖಾತೆಯು ವಜಾಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಿದೆ. ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಈ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತಾನೆ.

ಮುಖ್ಯ ನಿಯಮ: ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು 1 ಮತ್ತು 3 ರಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಏರಿಕೆ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು 2 ಮತ್ತು 4 ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. ಇದು ಎರಡಕ್ಕೂ ಪಾವತಿಸದೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ತೀರ್ಪನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ?

Konnector.ai ನಂತಹ ಉಪಕರಣದೊಂದಿಗೆ HITL ಔಟ್ರೀಚ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಕೆಲಸದ ದಿನ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಲ್ಲ. Konnector.ai ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.

ಬೆಳಿಗ್ಗೆ, 10 ನಿಮಿಷಗಳು. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು LinkedIn® ಫೀಡ್ ಅಲ್ಲ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಹೈ-ಫಿಟ್ ಸಂಭಾವ್ಯರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವರ ICP ಒಳಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಆ ದಿನ ಯಾವ ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಹತ್ತು ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ. ಆ ನಿರ್ಧಾರವು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಬೆಳಗಿನ ಜಾವ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ. ಬೆಳಗಿನ ಸಿಗ್ನಲ್ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಸಂಪರ್ಕ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ರೀಚ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಈ ಭಾಗದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಅವರು ಕಂಪನಿಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪೂರ್ವ-ಅನುಮೋದಿತ ಸಂದೇಶ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮಧ್ಯಾಹ್ನ, 5 ನಿಮಿಷಗಳು. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಹೈ-ಸಿಗ್ನಲ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI-ರಚಿತ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ದಿನದ ಐದು ನಿಮಿಷಗಳ ಅತ್ಯಧಿಕ ಹತೋಟಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸರಿಯಾದ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಹೊರಹೋಗುವ ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆಯ ವೆಚ್ಚದ ಒಂದು ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಒಳಬರುವ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.

ದಿನದ ಅಂತ್ಯ, 10 ನಿಮಿಷಗಳು. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ದಿನದ ಸಂಪರ್ಕದಿಂದ ಬಂದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ. ನಿಜವಾದ ಆಸಕ್ತಿ ತೋರಿಸಿದ ಯಾರಿಗಾದರೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರ ಕೆಲಸ. ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮಾಡಿದ ಅನುಸರಣೆಗಳು ಮೃದುವಾದ ಸಂಕೇತಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರಹೋಗುತ್ತವೆ. "ಈಗ ಅಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳಿದ ಯಾರಾದರೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪೋಷಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ.

ಒಟ್ಟು ಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯ: 25 ನಿಮಿಷಗಳು. ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಪರಿಮಾಣ: ಆರೋಗ್ಯಕರ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಭರ್ತಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕು. ಗುಣಮಟ್ಟ: ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಮುಖ್ಯವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಹೊರಹೋಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದೇಶವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

Konnector.ai ನ ವೀಡಿಯೊ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಈ ಹಲವಾರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಲನೆಗಳಿಗೆ ದರ್ಶನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

B2B ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?

ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಉತ್ತಮ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಕಾರಣವಲ್ಲ. ಅದು ಮಾಡಬಹುದು. ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಪರಿಮಾಣವು ಸಂದೇಶದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಒಬ್ಬ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಪರಿಪೂರ್ಣ AI-ಲಿಖಿತ ಸಂದೇಶವು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಾವಿರ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಅದೇ ಸಂದೇಶವು ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಆಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಓದುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ. ತಿಳಿದಿರುವ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಾದರಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬರುವ ಸಂದೇಶವು, ಅವರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೀಡ್ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಂದೇಶಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ದಿನದಂದು, ಆ ಮಾದರಿಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಓದಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಪದಗಳು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತ ತಂತ್ರ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಳನೋಟ ಇದು. ಅವರು ಸಂದೇಶದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಜವಾದ ವೇರಿಯಬಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಾಂದ್ರತೆ. ಆ ವಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯರು ಎಷ್ಟು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ? ಅವರಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಮಂದಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಗಿದ್ದಾರೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ? ಆ ಮಿಶ್ರಣದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮದು ಎಲ್ಲಿದೆ?

HITL ಇದನ್ನು ಉತ್ತಮ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಸಮಯ, ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮನುಷ್ಯನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತಾನೆ. ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ಧ್ವನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಮನುಷ್ಯನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತಾನೆ. ಯಾವ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅನುಸರಣೆಗೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುರಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮನುಷ್ಯನು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿರಾಮವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅವರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆ ಭಾವನೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಆಟೊಮೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಯಾವುವು?

ಹೆಚ್ಚಿನ HITL ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವುಗಳು.

ಮೊದಲ ತಪ್ಪು: ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಇಡುವುದು. ಸ್ಥಾಪಕರು ಪ್ರತಿ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು HITL ಅಲ್ಲ. ಇದು ಸರತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸ. ಮಾನವನು ಅಡಚಣೆಯಾಗುವುದರಿಂದ ಪರಿಮಾಣವು ಎಂದಿಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಎರಡನೇ ತಪ್ಪು: ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಏನನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಲು ಅವಕಾಶವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದಿರುವುದು. ಮನುಷ್ಯನು ಏನನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಚರ್ಚೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಮನುಷ್ಯನ ಕರುಳನ್ನು ನಂಬಬೇಕೆ ಎಂದು ಯಾರಿಗೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಧಾನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ತಪ್ಪು ಮೂರು: HITL ಅನ್ನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು HITL ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಾರೆ. ಇದು B2B ಔಟ್ರೀಚ್‌ಗೆ ತಪ್ಪು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪಕ್ವವಾದಂತೆ ತೀರ್ಪಿನ ಕ್ಷಣಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ತಪ್ಪು: ಮಾನವನ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಅಳೆಯದಿರುವುದು. ಮನುಷ್ಯ ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ಅವು ಏನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಸೂಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಮನುಷ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆಯೇ ಅಥವಾ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಓವರ್‌ರೈಡ್ ದರ (ಆಟೊಮೇಷನ್ ಸೂಚಿಸಿದ್ದನ್ನು ಮನುಷ್ಯ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾನೆ), ಲಿಫ್ಟ್ ದರ (ಮಾನವ ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ) ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ (ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ) ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.

LinkedIn® ಔಟ್ರೀಚ್‌ಗಾಗಿ ನೀವು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ?

LinkedIn® ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡಿಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿಯಮಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾಲು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತ ಲಾಭಗಳ ಛೇದಕದಲ್ಲಿದೆ. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಇಲ್ಲಿದೆ.

ಲೇಯರ್ 1: ಸಿಗ್ನಲ್ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ. ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. Konnector.ai ನ ಸೋಶಿಯಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಸ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಕೀವರ್ಡ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆ, ICP ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಅನುಯಾಯಿ ನೆಲೆಗಳಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು. ಈ ಲೇಯರ್‌ನಲ್ಲಿರಲು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಕಾರಣವಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಯರ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಹೇಗೆ ಸಂಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ ChatGPT ಕನೆಕ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಹಂತ 2: ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳು. ಮಾನವ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ದೈನಂದಿನ ಸಿಗ್ನಲ್ ಫೀಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆ ದಿನ ಯಾವ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು 5 ರಿಂದ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ, 2 ಗಂಟೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲ. ಗುರಿ ನಿರ್ದೇಶನ, ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಲ್ಲ.

ಹಂತ 3: ಔಟ್ರೀಚ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ. ಸುರಕ್ಷತಾ ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. Konnector.ai ನ ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಖಾತೆಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸಮಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು LinkedIn® ನ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಈ ಪದರದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಲಿರುವುದು ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸದೆ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಲೇಯರ್ 4: ಕಾಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್. ಹೈ-ಸಿಗ್ನಲ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವನು ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ 5 ರಿಂದ 10 ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಒಟ್ಟು 5 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ.

ಹಂತ 5: ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆ. ಮಾನವ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ. ಮೃದುವಾದ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪೋಷಣೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.

ಹಂತ 6: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರೂಟಿಂಗ್. ಇದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. ಸಂಭಾಷಣೆಯು ಸಭೆ-ಬುಕಿಂಗ್ ಹಂತವನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಉಪಕರಣವು ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಸಭೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಮತ್ತೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ.

ಈ ಆರು-ಪದರದ ಮಾದರಿಯು ಉಪಕರಣ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವೇದಿಕೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಪದರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. HITL ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಾಗಿ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ತಂತ್ರವು ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?

ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ತರ್ಕವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಪಾಯವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ನಿರೀಕ್ಷೆಯು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮಾಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಾಗಿ, ಪಟ್ಟಿ ನಿರ್ಮಾಣ, ವಿತರಣಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಕಳುಹಿಸುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಬೌನ್ಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ. ಮೂರು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಇರಿಸಿ: ಕೊಡುಗೆ ವಿನ್ಯಾಸ (ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದೇವೆ), ವಿಭಜನೆ ತರ್ಕ (ಯಾವ ಪಟ್ಟಿಯು ಯಾವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಹೌದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ).

ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್ ಆಟೊಮೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಏಕೈಕ ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ ಆಫರ್ ಅನ್ನು AI ಗೆ ವಹಿಸುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಬೇಕು ಎಂದು AI ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಏನು ಹೇಳಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುತ್ತೀರೋ ಅದನ್ನು ನೀವು ಹೇಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆಫರ್ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರ ಕೆಲಸ. ಪದಗುಚ್ಛ ರಚನೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕೆಲಸ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಫಲವಾದ ಕೋಲ್ಡ್ ಇಮೇಲ್ ಅಭಿಯಾನಗಳು ಈ ಎರಡನ್ನೂ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ನಿಮ್ಮ ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಗಳು ತಪ್ಪು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ HITL ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅವರು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಬುಕ್ ಮಾಡಿದ ಸಭೆಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಇವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಯಾನವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅವರು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ HITL ವಿನ್ಯಾಸ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅವರು ನಿಮಗೆ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ.

HITL ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾಪನಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವನ ಪಾತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ.

ಅತಿಕ್ರಮಣ ದರ. ಮಾನವನು ಎಷ್ಟು ಶೇಕಡಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾನೆ? ಅದು ಶೇಕಡಾ 10 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಮಾನವ ರಬ್ಬರ್-ಸ್ಟ್ಯಾಂಪಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಬಹುಶಃ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಅದು ಶೇಕಡಾ 60 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾನವನು ಹೆಚ್ಚು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾನೆ.

ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯ. ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ? ಅದು ಏರುತ್ತಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅವರಿಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದೆ. ಅದು ಶೂನ್ಯದ ಕಡೆಗೆ ಇಳಿಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅತಿಯಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು.

ಮನುಷ್ಯ ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಲಿಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಪರಿವರ್ತನೆ ದರವನ್ನು ಮನುಷ್ಯ ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಮನುಷ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೋ ಅಥವಾ ರಂಗಭೂಮಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೋ ಎಂದು ಲಿಫ್ಟ್ ನಿಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತ HITL ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ 20 ರಿಂದ 40 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಲಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಡಾಲರ್‌ಗೆ ಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯ. ಕಂಪನಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗುವ ಮೆಟ್ರಿಕ್. ಸ್ಥಾಪಕರ ಸಮಯ ಎಷ್ಟು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರಮಾಣವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವಾಗ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಾಗುವಾಗ HITL ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತಿಂಗಳಿಂದ ತಿಂಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕು.

Konnector.ai ತನ್ನದೇ ಆದ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ Human-in-the-Loop ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ?

Konnector.ai ನ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸವು HITL ತತ್ವಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆ ಪದವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಮೂರು ಉತ್ಪನ್ನ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಇದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಗುಪ್ತಚರ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಸ್ಥಾಪಕರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ HITL ಆಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಅದು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಅತ್ಯುನ್ನತ-ಹತೋಟಿ ಮಾನವ ಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, AI ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವಾಗ ಕಾಮೆಂಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿರಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಹಿಂದಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸ್ಥಾಪಕರು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು HITL ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ ಔಟ್ರೀಚ್ ಅಲ್ಲ. ನೀವು ಕನೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಲಾ ಗ್ರೋತ್ ಮೆಷಿನ್‌ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ , ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪಕರಣವು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸೇರಿದವನು ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೇಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಬರುತ್ತದೆ.

AI ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪದಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿ:

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ತಪ್ಪಾಗುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಅಪಾಯಗಳೇನು?

HITL ಅನ್ನು ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕಿಂತ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದಿದ್ದಾಗ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ತಪ್ಪು ಭಾವನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂರು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಗಮನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ.

ಮಾನವನೇ ಅಡಚಣೆಗೆ ಕಾರಣನಾಗುತ್ತಾನೆ. ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸರತಿ ಸಾಲು ಮಾನವನ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀರಿದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಸಂಪರ್ಕ ವಿಳಂಬವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರಗಳು ತಣ್ಣಗಾಗುತ್ತವೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವೆಚ್ಚ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ: ಮಾನವ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿ ನಿರ್ದಯವಾಗಿ ಮಾಡಿ.

ಮನುಷ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನೋಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಾನೆ. ಅನುಮೋದನೆಯ ಆಯಾಸ ನಿಜ. ದಿನದ 50 ನೇ ಕಾಮೆಂಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಯ ನಂತರ, ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪರಿಹಾರ: ದೈನಂದಿನ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಗಮನವನ್ನು ತಾಜಾವಾಗಿಡಲು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ತಿರುಗಿಸಿ.

ಮನುಷ್ಯ ತಪ್ಪು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಂಬಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾನೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು AI ಸರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಲೆಯುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ: AI ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೋಡದೆಯೇ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು, ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಮರುಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮಾನವನನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುವ ಆವರ್ತಕ ಕುರುಡು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು HITL ಅನ್ನು ಸ್ವಿಚ್ ಅನ್ನು ತಿರುಗಿಸುವುದಾಗಿ ಭಾವಿಸುವುದರಿಂದ ರೋಲ್‌ಔಟ್ ಟೈಮ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಎಷ್ಟು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದು 60 ರಿಂದ 90 ದಿನಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ರೋಲ್‌ಔಟ್ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ.

ದಿನಗಳು 1 ರಿಂದ 14: ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಪರ್ಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಯಾವ ಹಂತಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ, ಯಾವುದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಭಾಗಶಃ ಎರಡೂ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಈ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುತ್ತದೆ: ಸ್ಥಾಪಕರು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳದ ಗುಪ್ತ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡುವ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಮವು ನಿಜವಾಗಿ ಏನೆಂದು ಯಾರೂ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ನಿರ್ಧಾರ ಬಿಂದುಗಳು.

15 ರಿಂದ 30 ದಿನಗಳು: ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ಮಾನವರು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಸೇರಿದವರು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಮೇಲಿನ ನಾಲ್ಕು-ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಚೌಕಟ್ಟು (ಗುರಿ, ಸಂದೇಶ ಅನುಮೋದನೆ, ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ, ವಿನಾಯಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ) ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಿ. B2C ತಂಡವು B2B SaaS ತಂಡಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತೂಗುತ್ತದೆ. ABM-ಕೇಂದ್ರಿತ ತಂಡವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ SDR ತಂಡಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ತೂಗುತ್ತದೆ.

ದಿನಗಳು 31 ರಿಂದ 60: ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣ. ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. 60 ನೇ ದಿನದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಮಾನವ-ಸ್ಪರ್ಶಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಓವರ್‌ರೈಡ್ ದರಗಳು, ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ.

61 ರಿಂದ 90 ದಿನಗಳು: ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೊದಲ 30 ದಿನಗಳು ಯಾವ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಗಳಿಸದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿ. ಇರುವವುಗಳಿಗೆ ಆಳವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. 90 ನೇ ದಿನದ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ದಿನಕ್ಕೆ 30 ನಿಮಿಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯವನ್ನು ಔಟ್‌ರೀಚ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಕಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.

ಈ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸ್ಥಾಪಕರು ತಪ್ಪು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸ್ಥಾಪಕರು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸ್ಥಾಪಕರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸ್ಥಾಪಕರು ತ್ರೈಮಾಸಿಕದೊಳಗೆ ಹಳೆಯದಾಗುವ ಸ್ಥಿರ ವಿನ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಅನ್ನು ಯಾವ ರೀತಿಯ ತಂಡದ ರಚನೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ?

ನೀವು ಯಾರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅವರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು HITL ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ B2B ಮಾರಾಟ ತಂಡವು ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ SDR ಗಳನ್ನು, ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ AE ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಆ ಪಿರಮಿಡ್‌ನ ಕೆಳಭಾಗವು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸುವ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. SDR ಗಳು ತಮ್ಮ ದಿನವನ್ನು ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುತ್ತಿದ್ದವು: ಪಟ್ಟಿ ನಿರ್ಮಾಣ, ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು, ಅನುಸರಿಸುವುದು. ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಈಗ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ.

ತಂಡದ ಹೊಸ ರೂಪ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜನರ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಡಿಮೆ. SDR ಆಗಿದ್ದ ಪಾತ್ರವು "ಆಟೊಮೇಷನ್ ಆಪರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್" ಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ದೈನಂದಿನ ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ನಾಯಕರಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಒಬ್ಬ ಆಪರೇಟರ್ ಮೂರು SDR ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ, ಇದು ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ನೀವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ SDR ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ದಿನಕ್ಕೆ 25 ರಿಂದ 30 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನೀವೇ ಕಳೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಉಳಿದದ್ದನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಿ. ಮೊದಲ ನೇಮಕವು ಡೆಮೊಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಔಟ್‌ರೀಚ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ತಂಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಾಯಕರಿಗೆ, SDR ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಇದರ ಅರ್ಥ. ನೀವು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಿದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು (ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿ, ನಿರಾಕರಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ, ಪರಿಮಾಣದ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧರಿರುವ) ಈಗ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಲ್ಲ. ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರುವ, ವೇಗದ ಗುರಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ನಿರ್ವಾಹಕರು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಬದಲಾಗದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಕೆಲಸದ ವಿವರಣೆ ಬದಲಾಗಿದೆ.

Konnector.ai ನ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಲೆಯು ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಅಳವಡಿಕೆದಾರರು SDR ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಕರು, ಏಜೆನ್ಸಿ ಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಆದಾಯ ತಂಡಗಳಾಗಿದ್ದು, ಪೂರ್ಣ ಮಾರಾಟ ತಂಡಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ನಿರ್ವಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಉತ್ಪನ್ನವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿತು.

2026 ಮತ್ತು ನಂತರದಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮಗೊಂಡಂತೆ 'ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್' ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ?

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಮಾನವ ಪಾತ್ರವು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು 2020 ರಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲ. ಐದು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ, ಮನುಷ್ಯ ಸಂದೇಶ ಬರೆಯುವ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದನು. ಇಂದು, AI ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿರುತ್ತಾನೆ. ಐದು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, AI ಬಹುಶಃ ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ, ಕೊಡುಗೆ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾನೆ.

ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಲೆಯಲ್ಲೂ ಇದೇ ಮಾದರಿ ಇದೆ. ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಮೌಲ್ಯ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ತಳ್ಳಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ. HITL ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಮ್ಯವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಥಾಪಕರು, ಇಂದು ತಮ್ಮ ತೀರ್ಪು ಅತ್ಯುನ್ನತ-ಹತೋಟಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ನಾಳೆ ಚಲಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಮಾನವರನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಾಪಕರು, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನಿರಾಕರಿಸುವವರಿಗಿಂತ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

2026 ರಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲ. ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಸ್ಥಳ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಅಂತಿಮ ಚಿಂತನೆ: HITL ಒಂದು ತಂತ್ರ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಲ್ಲ.

ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ತಂಡಗಳು ಮಾಡುವ ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ ಅದನ್ನು ತಮ್ಮ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಆಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಅದು ಅಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ತೀರ್ಪು ಎಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ನೀವು 2026 ರಲ್ಲಿ ಔಟ್ರೀಚ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಅಥವಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ನಾಯಕರಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದು ಅಲ್ಲ. ಆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ವೇಗದಿಂದ ನಿಮಗಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ, ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು.

ಆ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ, ಒಬ್ಬನೇ ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಮಾರಾಟ ತಂಡದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು. ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಂಡರೆ, ನೀವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸುಟ್ಟುಹೋಗುತ್ತೀರಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ಸುಡುತ್ತೀರಿ. HITL ವಿನ್ಯಾಸವು ಎರಡನ್ನೂ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

Konnector.ai ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಶುದ್ಧ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯ ಸುತ್ತ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಕೇತಗಳ ವಿಧಾನವು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ , ಅಥವಾ HITL ಗಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವೇದಿಕೆಗಳು ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ.