אוטומציה של בניין שעובדת: שיעורים מ-MVPs עם LLMs מאת Aparimeya Taneja

טכנולוגיות מתפתחות כמו בינה מלאכותית (AI) צפויות רק לעלות בולטות ככל שהעשור יימשך. כתוצאה מכך, עסקים עוברים למערכות משולבות המפחיתות את המשימות השפלות שאנשים מתמודדים איתם במקום העבודה. Aparimeya Taneja , מפתח ומומחה להנדסה, בילה את הקריירה שלו בבניית פתרונות הן בקנה מידה והן בסטארט-אפים. בהסתמך על ניסיונו ב- DoorDash וב-Fulcrum Tech, הוא מדגיש את האתגרים וההזדמנויות המעשיים של קנה מידה של אוטומציה מ-MVPs לפתרונות סוכנים בפריסה מלאה.

הכירו את מומחה הטכנולוגיה Aparimeya Taneja

בתיכון, Aparimeya הראה הבטחה ב-STEM, מה שהוביל אותו להמשיך בקריירה בהנדסה. אפרימייה יתחיל רשמית את קריירת ההנדסה שלו לאחר שסיים מוקדם את לימודיו באוניברסיטת דיוק. זמן קצר לאחר סיום לימודיו, הוא יצטרף לארגון הוורטיקלים החדש של DoorDash כחלק מצוות חווית החיפוש.

Aparimeya היה מבלה שנה בצוות הזה לפני המעבר לצוות האנכיים החדשים של למידת מכונה (ML), שם הוא חידד את כישוריו הטכניים ותרם לפרויקט אוטומציה במשך יותר משישה חודשים לפני שעבר לצוות קטלוג התעשייה החדש למשך שישה חודשים נוספים.

לאחר שרכש ניסיון מעבודה בארגון כה גדול, הוא הצטרף ל-Paraform, סטארטאפ המתמקד בפתרונות גיוס לתעשיות כמו פיתוח תוכנה ושירותים פיננסיים.

לאחר מכן הצטרף נְקוּדַת מִשׁעָן כמהנדס מייסד ליישם את מומחיות האוטומציה שלו לתעשיית הביטוח. Fulcrum מציעה מוצרי AI מאובטחים המאפשרים לברוקרים להרחיב את חשבונותיהם ללא מספר עובדים. העדיפות של Aparimeya לפתרונות אוטומציה תמכה בצמיחה המתמשכת של חברת הטכנולוגיה.

בניית MVPs עבור אוטומציה עם LLMs

בתקופתו ב- DoorDash, Aparimeya הוביל מאמצים לפתח MVPs לאוטומציה של משימות שהועברו ל-BPOs. תרומתו הובילה להזדמנות לשתף פעולה עם צוות ה-ML והאוטומציה של החברה. הוא ראה את הפוטנציאל של LLMs לבצע אוטומציה של עבודה ידנית במיקור חוץ שארגונים רבים מוציאים עליה בדרך כלל מיליוני דולרים. DoorDash אפשרה לו לעבוד על פרויקטים המונעים על ידי LLM כדי לייעל תהליכים עסקיים שונים.

Aparimeya היה המפתח הראשון ב- DoorDash שהציע להשתמש באוטומציה, להרוויח אזכור ראוי לציון על מאמציו. באמצעות לימודי LLM, הוא עבד עם צוות של מומחים בעלי דעות דומות כדי לבנות ידע על המוצר עבור החברה.

עבודתו כללה בניית מערכות ידע על מוצר ששיפרו התאמה אישית, בחירה והגשמה. על ידי התמודדות עם אתגרים כמו נתונים לא שלמים והיגיון מסקנתי, Aparimeya סייעה לייעל את הפעולות של DoorDash.

בעוד שהוא היה שותף לרבים מהפרויקטים הללו, Aparimeya חווה אתגרים רבים להניע את ה-MVP קדימה בארגון גדול כמו DoorDash. לאחר שדחף לבנות פתרונות אוטומציה לחברה ועבד על כמה MVPs, הוא נדרש לחזור לפרויקטים רגילים.

האילוצים של ארגון גדול הגבילו את יכולתו לראות את הפרויקטים הללו עד להשלמתם. זה עזר לאפרימייה להבין שהוא רוצה לעבוד בסטארט-אפ בשלב מוקדם, מה שראה אותו פנה ל-Fulcrum Tech, שם הוא מוביל פרויקטים עם הצוות הטכני של החברה.

ב-Fulcrum החלו להתעורר בעיות כמו טיפול בנתונים, הדרכת מודלים ומדרגיות. בעיות אלו היו לעתים קרובות מורכבות ומאתגרות מבחינה טכנית, אפילו עבור מומחה כמו אפרימייה. למרות המכשולים הללו, הוא עבד ללא לאות על אוטומציה של התהליכים הידניים הפוקדים את המתווכים, מה שהופך אותם לסתגלניים יותר תוך קיצוץ בעלויות והפחתת זמן המשימות משעות לדקות.

שיטות עבודה מומלצות לבניית פתרונות אוטומציה ניתנים להרחבה

עבודתה של Aparimeya ב- DoorDash ו- Fulcrum העצימה תהליכים עסקיים באמצעות פתרונות אוטומציה. הוא מציין כי קנה המידה מ-MVPs ליישומים מהעולם האמיתי מאפשר לברוקרים לאזן עלויות, להגביר את היעילות ולשפר את אימוץ המשתמשים, ובסופו של דבר לייעל את זרימות העבודה שלהם.

מתוך הניסיון שלו, Aparimeya דוגל בגישה אסטרטגית לבניית פתרונות אוטומציה ניתנים להרחבה. שיטות העבודה המומלצות העיקריות עבורו כוללות:

איזון עלות מול ערך שסופק

מניסיונה של Aparimeya, פתרונות אוטומציה בדרך כלל מתומחרים לפי תוצאה/תפוקה ללקוחות הקצה, לכן חשוב לוודא שעלות התפעול שלך עבור הפעלת אוטומציות אינה בעלת כלכלה שלילית ליחידה.

הערך שנוצר עבור הלקוח שלך הוא ההבדל בין מה שהיה עולה לו בזמן, באיכות ובהוצאות להגיע לאותה תפוקה ללא האוטומציה שלך לעומת הפתרון שלך. לכן, תמיד צריך להיות לך מושג ברור כיצד אתה יוצר ערך עבור עצמך ועבור הלקוחות שלך בעת בניית מוצרי AI.

אחסון נתונים לא מובנים בקנה מידה

Aparimeya מדגישה שבזמן שחושבים על אחסון נתונים, האובייקטים העיקריים שיש לפתור הם:

1. מערכות אחסון נתונים חזקות עם יתירות ותשתית לתמיכה בהרחבה. זה מבטיח שעסקים יכולים לגשת, להגן ולשחזר מידע בצורה מאובטחת. שירותי SQL בדרגה ארגונית הם פתרון מצוין להתחיל בעבודה.

   
   

2. גרף ידע מועשר לבניית תכונות וזרימות עבודה על גבי. זה יהיה תלוי בתחום שאתה בונה עבורו פתרונות ודורש הבנה מעמיקה של האופן שבו המשתמשים שלך עושים את זרימות העבודה שלהם באופן ידני היום. בדרך כלל, זה תמיד שימושי יותר לחלץ נקודות נתונים מרכזיות ולאחסן אותן בצורה קלה לאינדקס במקום להשליך את כל הנתונים כאובייקטי אחסון או כבלי JSON.

הערכת אימוץ משתמשים

במהלך עבודתו, Aparimeya זיהה שאימוץ משתמשים הוא מרכיב קריטי נוסף להטמעת כל תהליכים אוטומטיים מוצלחים. יוזמות כגון תוכניות הדרכה חיוניות לצייד את המשתמשים ביכולת להפעיל תהליכים משודרגים בביטחון ויכולות לקדם עוד יותר את הפונקציונליות של פתרונות האוטומציה. עסקים יכולים לאזן את אימוץ המשתמשים על ידי איסוף משוב והתאמה אישית של ממשקי המשתמש בהתאם תוך שילוב פוטנציאלי של יישומי צד שלישי. במקרה של Fulcrum, Aparimeya והצוות שלו משתלבים ישירות עם ה-AMS (מערכת ניהול הסוכנות) של הלקוחות שלהם.

דרך יעילה נוספת לגשת כמותית למעורבות המשתמש היא באמצעות טלמטריה דרך האפליקציה שלך שמתעדת הפעלות של משתמשים, כמו גם ליצור סטטיסטיקות שימוש כדי לצפות במגמות בשימוש לאורך זמן ככל שאתה שולח יותר תכונות.

שמירה על מהירות

בעוד שמערכות אוטומציה יכולות לייעל את תהליכי העבודה, הן נוטות לרוב לעומס יתר, ובשל חוסר נראות יכולות להיראות איטיות למשתמשי הקצה. לפיכך, חשוב לנסות להקביל כמה שיותר משימות בסיום אוטומציות ולהשתמש בתורים חזקים לטיפול בעבודות ארוכות. אתה יכול גם להגביר את המהירות על ידי הפחתת עבודה כפולה והקצאת משאבים נוספים.

Aparimeya מאמינה בתכנון ארכיטקטורת יישומים כך שצוואר הבקבוק של המערכת אינו נמצא בנקודה קריטית אחת ושהמשאבים אינם בטלים או תמיד עמוסים יתר על המידה.

התבוננות ואופטימיזציה

מערכות אוטומציה דורשות ניטור מתמיד כדי לוודא שכל התהליכים פועלים כמצופה. פיקוח על זרימות עבודה אוטומטיות יכול לאפשר לעסקים לזהות בקלות רכיבים המהווים צוואר בקבוק לכל התהליך, כמו גם לדעת את תקינותם של כל שירותי המיקרו השונים בכל רגע נתון. כאשר חברה עוקבת אחר ביצועי המערכת שלה באופן קבוע, היא יכולה לפתח דרכים לייעל תהליכי אוטומציה ארוכי טווח.

Aparimeya דוגלת בכך שסוג זה של ניטור צריך להתרחב גם לתפוקה הסופית שהמשתמשים שלך רואים כך שאתה תמיד חוזר על חווית המשתמש.

לולאת משוב למוצר

תכונות משלוח ואוטומציות הן רק חצי ממה שפלטפורמת פתרון טוב צריכה לעשות. בכל פעם שמתפרסם תכונה חדשה או זרימת עבודה חדשה, מלבד בדיקות פנימיות יש להפעיל אותה למשתמשים נבחרים בהתחלה. לאחר מכן, יש לאסוף משוב מפורט מקבוצת פיילוט זו שעל בסיסו יש לשפר איטרציות עתידיות. חשוב לשמור על מפת הדרכים של המוצר שלך, אולם תמיד יש לקחת בחשבון את משוב המשתמש כאשר מחליטים על מה הדבר החשוב ביותר לעבוד עליו.

העצה של Aparimeya Taneja למהנדסים הנכנסים למרחב האוטומציה

Aparimeya Taneja מעודד מהנדסים שואפים לפתח בסיס מוצק במחשוב או בהנדסה כשהם נכנסים לעולם טכנולוגיית האוטומציה. הוא מדגיש שמיומנויות תכנות ופיתוח תוכנה חזקות יכולות לשפר מאוד את ההצלחה. הכרות עם התחום של מה שתבצע אוטומטית היא גם חיונית, שכן ידע זה יעזור לך לספק פתרונות טכניים עמוקים המספקים הרבה יותר ערך מסתם צ'אט בוט.

בנוסף למיומנויות הטכניות, מהנדסים צריכים לתת עדיפות לעיצוב ממשק משתמש (UI) וחווית משתמש (UX) בעת יצירת פתרונות אוטומציה. הבטחת נגישות וקלות השימוש יכולה לשפר את האפקטיביות והאימוץ של כלים אלה. Aparimeya גם מדגישה את החשיבות של חשיבה יצירתית בהטמעת מערכות אוטומציה כדי למקסם את הפוטנציאל שלהן.

במבט קדימה, Aparimeya Taneja רואה עתיד שבו אוטומציה משולבת בצורה חלקה בתהליכים עסקיים, ומפחיתה משימות שחוזרות על עצמן עבור עובדים אנושיים. על ידי שיתוף המומחיות שלו, הוא מקווה להפוך אוטומציה לפרקטיקה סטנדרטית בכל תעשיות בעתיד.