Timu za uhandisi hutoa msimbo zaidi kuliko hapo awali, iliyoongozwa na mifumo iliyosambazwa na maendeleo ya AI. Hata hivyo, kuzuia na kutatua makosa bado hufanya kazi kama kazi ya mwongozo, ya reactivity. Hii inajenga usawa wa miundombinu: kiwango cha output, lakini uaminifu na uaminifu hawana. Timu zinahisi daima busy lakini daima nyuma, ishara kwamba mfano wa uendeshaji mwenyewe hauna tena kudumisha kasi. Kitu ambacho kimebadilika sio kwamba timu zina wasiwasi kidogo juu ya ubora. Ni kwamba eneo la uso wa programu ya kisasa limeongezeka kwa kasi zaidi kuliko taratibu ambazo timu zinatumia kuelewa kile kilichotokea, kwa nini kilichotokea, na jinsi ya kuzuia kutokea tena. Why ad hoc defect handling creates hero dependency Kwa nini usindikaji wa makosa ya ad hoc huunda kujitegemea kwa shujaa Wengi wa timu bado kukabiliana na makosa kwa njia ya majibu na ad hoc. Mteja anatoa ripoti ya tatizo, mtu anapoteza kiungo katika Slack, watu wachache huanza kuvutia kumbukumbu, na mhandisi ambaye anajua sehemu hiyo ya mfumo anapata alama. Labda kuna runbook. Labda kuna tiketi ya Jira na mazingira ya sehemu. Labda mtu anahisi tukio kama hilo kutoka miezi sita iliyopita, ikiwa mtu sahihi ni mtandaoni. Katika kiwango kidogo, hii inaweza kujisikia kama ufanisi. Katika mazoezi, inajenga kimya mstari wa kujitegemea. Wakati mifumo inazidi kukua, kikundi kidogo cha wahandisi wakuu huwa chanzo cha ukweli, sio tu kwa kutatua matukio, lakini kwa kukumbuka mifano ambayo inaweza kuzuia baadaye. Kila mtu mwingine anajifunza masomo tofauti: wakati kitu haijulikani, kuongezeka. Timu za msaada na QA zinategemea uhandisi kuja na kuwasaidia kutatua matatizo, badala ya uhuru, kwa sababu njia ya haraka zaidi kwa jibu sahihi ni mara nyingi "uliza mtu mmoja ambaye amemwona hii kabla." Gharama halisi sio tu maboresho ya polepole, lakini upungufu, upungufu, na fursa zilizopotea kwa ajili ya kuzuia wakati mashujaa hawa hawana upatikanaji. Why misalignment compounds as software complexity grows Kwa nini misalignment muunganisho kama programu ngumu inaongezeka Utegemezi wa shujaa sio tatizo la kitamaduni kabisa. Ni matokeo ya kutabiri ya misalignment katika mifumo mitatu ambayo kila kosa linaathiri. Kwanza, watu ni misaligned. msaada, uhandisi, QA, na bidhaa kila kuona makosa kupitia lens tofauti. Msaada unaona athari ya wateja na dharura. QA inaona hatua za uzazi na hatari ya kutolewa. Wafanyabiashara wanaona njia, njia za msimbo, na utekelezaji. Bidhaa inaona matokeo ya ramani ya barabara na imani ya mtumiaji. Hakuna ya mtazamo huu ni sahihi, lakini huwa na gharama kubwa wakati hauwezi kuunganishwa kwa haraka na kwa uhakika. Pili, mchakato ni unaligned. Hata katika mashirika yenye uendeshaji mzuri, usindikaji wa makosa mara nyingi huishi chini ya wivu wa "kazi halisi." Hatua ni tofauti kulingana na nani ni kushiriki, jinsi ya dharura tatizo linahisi, na habari gani inapatikana. Mhandisi mmoja huanza na tahadhari, mwingine huanza na tiketi ya msaada, mwingine huomba mteja kwa rekodi ya screen. Timu improvise kwa sababu mchakato haujakodishwa kikamilifu kutosha kuishi shinikizo. Tatu, mazingira ni sahihi. Taarifa zinazohitajika kuelewa tatizo ni kuenea katika zana na timu: hifadhi ya msimbo, tiketi, logs, traces, data ya mkusanyiko, kumbukumbu za kutolewa, retros, na ujuzi wa taasisi. usimamizi wa mikono, kuuliza, kutafuta dashboards, na kuunganisha screenshots haiwezi kukaa nyuma na huduma zinazoongezeka, kasi ya kutolewa, na vikundi vikubwa zaidi na maalum. Kama ngumu inazidi kuongezeka, mazingira huanguka haraka kuliko inaweza kushiriki. Mchakato huwa dhaifu chini ya shinikizo. Watu kurudi kwa kiwango cha kuongezeka na kazi tena. Mfumo huwa reactive kwa default, hata wakati kila mtu anajaribu kufanya jambo sahihi. From human-led coordination to system-maintained context Kutoka kwa ushirikiano ulioongozwa na mwanadamu hadi mazingira yaliyohifadhiwa na mfumo Kwa miongo kadhaa, timu za programu zilitegemea mfano wa uendeshaji unaojulikana: watu, mchakato, teknolojia. Ilikuwa inafanya kazi chini ya seti maalum ya hali - wakati mifumo ilikuwa ndogo, kasi ya kutolewa ilikuwa ya polepole, na maarifa muhimu zaidi yanaweza kuishi katika akili za watu. Katika ulimwengu huo, utaratibu ulikuwa unaongozwa na mwanadamu. Wanasayansi walijua mifumo gani yalikuwa na umuhimu. Wanachama wa timu ya juu walikumbuka kile kilichotokea mara iliyopita. Runbooks zilikuwa sahihi kwa sababu watu sawa waligusa mifumo hiyo mara kwa mara. Alikuwa chini ya shinikizo kwa miaka kadhaa kama mifumo iliongezeka zaidi na timu zaidi maalum. Utaratibu wa mikono una kiwango cha asili, na kama huduma, ushirikiano, na utekelezaji kuongezeka, upungufu kati ya kile ambacho shirika lilijenga na kile ambacho mtu yeyote angeweza kuelewa kikamilifu unaongezeka. AI iliongeza mvutano huu zaidi ya kiwango chake cha kuanguka. Pamoja na maendeleo ya AI, kiasi na kasi ya uumbaji wa msimbo umeongezeka kwa kiasi kikubwa. Kuandika mstari mpya wa msimbo haujawahi kuwa kifungo cha chupa. Teknolojia yenyewe imekuwa zaidi na zaidi ya bidhaa. Kitu ambacho haikuweza kudumisha kasi ni uwezo wa shirika kuelewa jinsi msimbo huu wote unavyofanya kazi katika uzalishaji, jinsi mabadiliko yanakabiliana kati ya mifumo, na jinsi uzoefu maalum wa mtumiaji unavyoweka nyuma kwa sababu za msingi. Katika mazingira haya, mazingira, sio teknolojia, ni sababu ya kuzuia. changamoto haiko tena kuwa na zana sahihi, lakini kudumisha ufahamu wa pamoja, unaoendelea wakati kazi inapofanyika. Timu hazipigana kwa sababu hawana dashboards au automatisering; wanapigana kwa sababu taarifa zinazohitajika ili kutenda kwa ujasiri ni nyembamba, ya muda mrefu, na inategemea mtu. Hiyo ni kwa nini watu wa jadi, mchakato, mtindo wa teknolojia unabadilika katika watu, mchakato, mazingira. AI haitoi uzalishaji tu kwa kuzalisha msimbo au kujibu maswali. Inaunda uzalishaji kwa kudumisha, kuunganisha, na kutumia mazingira kwa kiwango ambacho binadamu hawawezi kudumisha wenyewe. Usimamizi wa makosa ya kisasa unahitaji mfano wa uendeshaji unaojengwa juu ya mifumo mitatu ya kujitegemea: Watu ambao hufanya maombi ya hukumu na matokeo yao wenyewe Mchakato, ambayo inahakikisha kazi ya udanganyifu inaweza kurudia badala ya improvised mazingira, ambayo inasisitiza kila uamuzi katika ufahamu wa pamoja, unaoelezea Lengo sio kubadilisha ujuzi. ni kuacha kufanya ujuzi kitu pekee ambacho kinahifadhi mfumo. Badala ya kuunganisha ujuzi katika watu wachache, watu, mchakato, na mazingira kazi pamoja kama mifumo ya kuimarisha, kuruhusu mashirika kupanua uaminifu bila kupanua udhaifu. People: enabling every role to act with confidence Watu: kuruhusu kila jukumu kutenda kwa ujasiri Hata hivyo, katika mashirika mengi, tu mfululizo mdogo wa majukumu, kwa kawaida wahandisi wakuu, wanaweza kubadilika kutoka "jambo linapatikana" hadi "tunajua kile kinachotokea na nini cha kufanya baadaye" bila kuongezeka. Hii si kwa sababu msaada, QA, au bidhaa hawana uwezo. Ni kwa sababu ujuzi unajumuishwa katika akili za watu badala ya kuwa inapatikana katika mfumo. Matokeo ni mazoezi ya mara kwa mara. Msaada huchapisha malalamiko ya wateja. QA hujaribu kuigiza. Uhandisi huchapisha kile kilichoweza kutokea. Bidhaa inachukua dharura bila kuonekana kikamilifu. Kila hatua inachukua muda wa muda na uharibifu, na kila mmoja huongeza kujitegemea kwa watu wachache. Pili ya Watu ni kuhusu usambazaji wa ujuzi huo, sio kubadilisha wahandisi wa juu, lakini kuweka ujuzi wao inapatikana ili wengine waweze kutenda na ujasiri huo. Badala ya "uliza mtu mmoja ambaye anajua," mfano unabadilika kwa "ufahamu unapatikana wakati unahitajika." Wakati watu wanashiriki ufahamu huo wa msingi, mzunguko wa maisha wa makosa hupungua. Msaada unaweza kutengeneza bila kufikiri kwa sababu wanaweza kuunda maamuzi katika kile kilichotokea kwa kweli. QA inaweza kuthibitisha marekebisho kwa ujasiri kwa sababu majaribio huchapisha nyuma kwa matukio halisi. Watengenezaji wanaweza kuchunguza bila kurekebisha matatizo kutoka mwanzo, kwa sababu ishara zinazohusiana tayari zimeunganishwa. Watu bado wana udhibiti wa maamuzi, lakini hawana tena kuchukua mzigo wote wa utambuzi peke yao. Badala ya kutegemea mashujaa wachache kutafsiri kati ya ulimwengu, shirika linatenga ujuzi kati ya majukumu, bila kuharibu ubora. Process: making defect handling repeatable, not improvised Mchakato: kufanya usindikaji wa makosa ya kurudia, sio improvised Maneno "kuokoa makosa" ni sahihi, lakini katika vitendo ni kawaida kuelezea mtiririko mmoja wa kazi: uchunguzi, kipaumbele, kurekebisha, kuthibitisha, kuwasiliana, na kujifunza. Katika kitabu hiki, ni muhimu zaidi kufikiria yote hayo kama usindikaji wa makosa, kwa sababu mabadiliko muhimu zaidi sio kupitisha chombo kipya - ni kuunda mtiririko wa kurudia unaounganishwa chini ya shinikizo. Wengi wa timu wanakabiliana na "mchakato" kwa sababu wamepata uzoefu huo kama utaratibu. Orodha za kudhibiti ambazo hupunguza mambo. Hatua ngumu ambazo hazionyesha jinsi kazi inavyofanywa kwa kweli. Takwimu ambazo zinapatikana ili kukidhi udhibiti, sio kusaidia watu kuhamia haraka. Wakati mifumo ilikuwa ndogo, timu zinaweza kuruhusu kuepuka mchakato wa rasmi na kutegemea hukumu na kasi badala yake. Lakini ukosefu wa mchakato hauwezi kuondokana na upungufu. Hiyo tu inapiga kwenye viungo vya Slack, maamuzi ya mara kwa mara, na majadiliano ya mara kwa mara juu ya nini cha kufanya baadaye. Kama kiwango kinaongezeka, mbinu hiyo inashuka. Wakati wamiliki haijulikani, uchunguzi huchukuliwa. Wakati mifumo ya rekodi huanguka nje ya usindikaji, timu kupoteza ujasiri katika kile kinachotumika na sahihi. Hata mashirika yenye utendaji mkubwa huenda na usindikaji wa makosa ambayo inategemea ni nani mtandaoni, chombo ambacho tatizo lilipatikana, na kiasi gani cha mazingira kinaweza kuhifadhiwa. Mstari wa mchakato ni kuhusu kurekebisha hili, sio kwa kuzuia ambapo watu wanafanya kazi, lakini kwa kuchukua zana ambazo timu tayari zinatumia na kuweka mchakato usio na uharibifu miongoni mwao. Utaratibu wa kisasa wa usindikaji wa makosa unaendelea kupitia mifumo mingi: mazungumzo ya Slack, tiketi za msaada katika Zendesk au ServiceNow, backlogs ya uhandisi katika Jira, Linear, au Azure DevOps. Mchakato hufanya kazi tu ikiwa mifumo hiyo inashikiliwa na up-to-date. Hiyo ndiyo sababu mchakato wa mara kwa mara leo unapaswa kuingiza vifaa kama sehemu ya kwanza. Mzunguko wa kazi unaoandikwa unafafanua jinsi matatizo yanahesabiwa, kufanyiwa uchunguzi, na kuthibitishwa—lakini ushirikiano unahakikisha kwamba kazi iliyofanywa katika mfumo wowote inasaidia mifumo ya rekodi moja kwa moja. Timu hawana haja ya kuacha Slack kufuata mchakato. Hawana haja ya kupiga nakala kati ya zana ili kuweka rekodi sahihi. Katika mfano huu, mtiririko wa kazi unafanya kazi kama ufuatiliaji badala ya lango. ishara kutoka kwa mifumo ya msaada zinaweza kuchochea uchunguzi moja kwa moja. tiketi zinaweza kuunganishwa na kuchukuliwa bila kuondoka kwenye mtiririko wa uchunguzi. Mazungumzo, viungo, na maamuzi yaliyofanywa katika Slack huwa sehemu ya njia ya uchunguzi badala ya kutoweka katika scrollback. mchakato hurekebisha kwa jinsi timu zinafanya kazi, badala ya kuwahamasisha timu kurekebisha mchakato. Mchakato, kwa maana hii, si juu ya udhibiti kwa ajili yake mwenyewe. Ni nini hufanya ubora unatarajiwa na endelevu kwa kiwango. Pia ni nini hufanya kuzuia inawezekana. Huwezi kuzuia makosa kwa uaminifu ikiwa kila tukio ni kushughulikiwa tofauti, au kama taarifa ambayo ilikuwa muhimu kamwe kurejesha katika mifumo timu kutegemea. Wakati usindikaji wa makosa una muundo, ufuatiliaji, na ushirikiano katika zana ambazo timu tayari hutumia, mashirika hayawezi tu kutatua matatizo kwa haraka. Wanapunguza upya, kuhifadhi kujifunza, na kuboresha uaminifu kwa muda - bila kupunguza kasi ya timu au kuwatia katika mtiririko wa kazi usio na asili. Context: the difference between guessing and knowing Mtazamo: tofauti kati ya kujua na kufikiri Watu na mchakato wote hutegemea kitu kimoja: mazingira. Wakati mazingira ni dhaifu au makosa, hata timu bora na mtiririko wa kazi safi huanguka. Hiyo ni kwa sababu kila uamuzi katika usindikaji wa makosa - nini cha uchunguzi, nani anapaswa kutenda, kama suluhisho ni sahihi - hatimaye hutegemea jinsi mfumo unavyoelezea kile kilichotokea. Mtazamo unaochanganywa kwa kawaida inaonekana kama hii: mtumiaji anatoa ripoti ya tatizo, na habari muhimu inapelekwa katika hifadhi za msimbo, tiketi na trackers ya tatizo, kumbukumbu na telemetry, data ya mkusanyiko, na matukio ya zamani. Kila chanzo kina sehemu ya ukweli, lakini hakuna mmoja wao anaelezea hadithi kamili peke yake. Kuunganisha kwa mikono, kuuliza, kubadilisha dashboards, na kuunganisha screenshots haina kupanua. Kama mifumo inazidi, sababu ya uchambuzi wa mizizi huongezeka, ujasiri katika ufumbuzi unakaribia, na ujuzi unategemea mtu. Mtazamo wa Umoja unamaanisha kitu tofauti sana na "data zote katika mahali moja." Inamaanisha mfumo unaendelea uhusiano kati ya ishara, hivyo habari si tu iliyokusanywa - inajulikana. Badala ya kumbukumbu za kipekee na traces, mazingira inakuwa seti ya mahusiano: . hatua ya mtumiaji → njia ya msimbo → tabia ya mfumo → athari ya wateja Uelewa huu wa semantic ni nini hufanya data nyekundu kuwa kitu ambacho timu zinaweza kutafakari pamoja. Wakati mazingira inashirikiwa na inaweza kuelezea, usindikaji wa makosa unabadilika kutoka kwa uchambuzi hadi kuelewa. Badala ya kuuliza, "Ni nini kinaweza kutokea?" timu zinaweza kuuliza, "Ni nini kilichotokea?" na "Ni nini kinaunganishwa na?" Mbali na nyuma inapungua kwa sababu matarajio machache yanahitaji kuthibitishwa. Muda wa kuzalisha unapungua kwa sababu njia ya dalili kwa sababu ni wazi zaidi. Ushirikiano unaboresha kwa sababu watu kati ya majukumu wanafanya kazi kutoka picha moja ya msingi, hata kama wanaangalia kupitia lens tofauti. Hii ni pia ni nini inafanya watu na mchakato nguzo kwa kweli kazi. Watu wanaweza kutenda kwa kujitegemea kwa sababu mazingira ni wazi, bila haja ya kutafsiri kutoka kwa mhandisi mkuu. mchakato inaweza kuwa coded kwa sababu kila hatua ina taarifa inahitaji kwenda mbele bila ghadhabu au reinvention. Hali pia ni msingi wa kuzuia. Wakati timu zinaweza kuona uhusiano kati ya matukio, wanaweza kuweka kipaumbele ufumbuzi ambao kukabiliana na sababu za msingi badala ya kutibu dalili peke yao. Baada ya muda, hii inapunguza uwezekano wa makundi yote ya makosa kurudi, si kwa sababu timu ni kujaribu zaidi, lakini kwa sababu mfumo hufanya mifano kuonekana na kujifunza. Why AI-native orchestration is now required Kwa nini orchestration ya AI-native inahitajika sasa AI haitoi ufanisi kama msaidizi wa kujitegemea. chatbot ya kawaida inaweza kuandika majibu au kupendekeza hypothesis, lakini haiwezi kuunganisha kwa uaminifu watu, mchakato, na mazingira ndani ya shirika la uhandisi halisi. Sababu ni rahisi: uchunguzi wa makosa si static. Kuelewa data gani ni muhimu kwa tatizo fulani inahitaji sababu ya semantic juu ya msimbo, logs, tiketi, na tabia zilizotajwa—na sababu hii inabadilika kama uchunguzi unafanywa. chombo cha mchakato wa kazi kinaweza kutekeleza hatua. Chatbot anaweza kujibu maswali. Lakini hakuna anayeweza kuamua ni mazingira gani yanayohusiana kwa sasa, nani anahitaji kushiriki baadaye, au jinsi uchunguzi huu unapaswa kuendeleza kulingana na mchakato halisi wa shirika lako. Hii ni mahali ambapo zana nyingi za AI zinaanguka. Kanuni za static zinachukua njia zinazoweza kutabiriwa. Msaidizi wa kawaida hufanya kazi kwa kujitenga, kutoa mapendekezo bila ufahamu wa mmiliki wa timu, mahitaji ya nyaraka, au athari ya chini. Katika kazi halisi ya udanganyifu, matarajio haya hayakubaliki. Utafiti unaendelea kama ishara mpya zinaonekana, mapendekezo yanabadilika, na maamuzi ni ngumu. Kuzuia kazi inahitaji zaidi ya majibu - inahitaji ushirikiano. Nguvu halisi inakuja kutoka kwa orchestration AI-native: AI ambayo inaweza kufuata mchakato wa shirika lako, kuunganisha ishara kati ya mifumo, update mifumo ya rekodi, na loop katika watu sahihi katika nyakati sahihi. Kwa orchestration, kila uchunguzi hufanya zaidi ya kutatua tatizo la haraka. Huu ni kuimarisha uwezo wa mfumo wa kujibu wakati hali sawa zinatokana. ujuzi unahifadhiwa, nyaraka zinabaki sasa, na ushirikiano wa juu unaanguka kwa sababu mfumo unahifadhi kile kilichokuwa na umuhimu na hufanya inaweza kutumika tena. Majukwaa ya AI yanaweza kudumisha usawa ambapo usawa wa binadamu pekee hauwezi. Lengo sio automatisering bila usimamizi, ni kupanua kwa uwazi na udhibiti. binadamu wanaendelea kuwajibika kwa hukumu na maamuzi, wakati jukwaa linahakikisha kazi ya udanganyifu inabaki katika usawa na mchakato, mazingira, na ukweli wa shirika wakati ugumu unaongezeka. How PlayerZero operationalizes people, process, and context Jinsi PlayerZero hufanya kazi kwa watu, mchakato, na mazingira PlayerZero ni iliyoundwa karibu na watu, mchakato, na mazingira mifumo ya uendeshaji. Badala ya kuongeza chombo kingine kwenye seti, inabadilisha jinsi kazi mbaya inavyotumika katika majukumu. Ufanisi sio kitu timu manually kudumisha kwa njia ya mazoezi au ujuzi wa taasisi; ni kitu mfumo unachukua na kuimarisha kama kazi hutokea. Badala ya kutegemea watu kukumbuka wapi kuangalia, nani kuhusisha, au jinsi uchunguzi unapaswa kuendeleza, PlayerZero inashughulikia matarajio hayo moja kwa moja katika njia ambayo makosa yanachukuliwa, kutatua, na kujifunza kutoka. thamani si sehemu nyingine ya kuangalia, lakini mfano wa uendeshaji uliounganishwa ambao husaidia msaada, QA, uhandisi, na bidhaa kuunganishwa juu ya ufahamu mmoja na kuendesha mbele pamoja. People: enabling shared understanding across roles Watu: Kuwezesha ufahamu wa kushirikiana katika majukumu Katika mashirika mengi, msaada, uhandisi, QA, na bidhaa kuona makosa kupitia lens tofauti. Tofauti hiyo ni ya asili. Tatizo ni kwamba mtazamo huo hauwezi kuunganisha katika ufahamu wa pamoja haraka ya kutosha kudumisha haraka na mifumo ya kisasa. Hiyo sio tatizo la watu - ni mfumo ambao hufanya ujuzi usiopatikana isipokuwa unaishi katika akili ya mtu mwingine. PlayerZero inabadilisha hili kwa kuwapa kila jukumu upatikanaji wa mazingira sawa ya msingi, kutafsiriwa katika kiwango cha maelezo wanahitaji. Badala ya kufanya maamuzi kuwa mchakato wa utekelezaji wa default, timu zinashikamana na kile kilichotokea kwa kweli mapema katika uchunguzi, na vipande vidogo chini na ufafanuzi mdogo. maamuzi bado huongozwa na binadamu, lakini hawana tena kutegemea watu wachache wanaoendesha mfumo kamili katika kichwa zao. Unaweza kuona mabadiliko haya katika Kwa kupata uwazi wa pamoja, wa code-awarefu juu ya makosa katika mazingira yao, Cayuse alikuwa na uwezo wa kutambua na kutatua karibu 90% ya matatizo ya wateja kabla ya kufikia watumiaji. Kadi ya Uharibifu huo haukuwa unaosababishwa na heroics au kuongeza idadi ya kichwa; ulikuja kutokana na kuweka mazingira sawa inapatikana katika majukumu, ili timu zingeweza kutenda kwa kujitegemea na ujasiri. Matokeo yalikuwa sio tu ufafanuzi wa haraka, lakini mwelekeo tofauti wa uendeshaji: kiwango cha chini cha kiwango cha default, uhuru zaidi na usahihi. Process: turning defect work into a repeatable system Mchakato: Kubadilisha kazi ya udanganyifu katika mfumo wa kurudia Matibabu ya makosa kwa kawaida inategemea hatua zisizo rasmi ambazo zinatofautiana na timu na hali. Baada ya muda, mabadiliko hayo huunda usio na utaratibu, jitihada za duplicate, na kuzuia usio na kuaminika, sio kwa sababu timu hazina uadilifu, lakini kwa sababu mchakato hauwezi kudumu chini ya shinikizo la ulimwengu halisi. Mchakato wa mchakato hupambana na hili kwa kubadilisha usindikaji wa makosa katika mfumo, sio mkusanyiko wa nia bora. Mzunguko wa kazi unaoandikwa unafanya kazi kama mlinzi wa jinsi matatizo yanahesabiwa, jinsi uchunguzi unaendelea, na jinsi maboresho yanahesabiwa kabla ya kuchapishwa. Lengo sio kuzuia kila tatizo kwenye template moja. Ni kuhakikisha kazi ya makosa ina sura safi, hivyo inaweza kurejeshwa, kusimamiwa, na ni rahisi kuboresha kwa muda. Muhimu zaidi, mchakato haina kuwepo peke yake kutoka kwa zana. Katika mazoezi, kazi ya makosa tayari inaendelea kupitia mifumo kama vile Jira, Linear, ServiceNow, Zendesk, na Slack. Wakati mifumo hiyo inapoteza usindikaji, mchakato unakaribia—hata ikiwa timu ni “kufuata hatua.” kurekodi maamuzi, update tiketi, kuhifadhi mazingira ya uchunguzi, na kudumisha mifumo ya rekodi ya sasa ni muhimu kama kufanya uchunguzi mwenyewe. Hiyo ni kwa nini mchakato wa ufanisi unachukua zana zilizopo badala ya kujaribu kubadilisha. PlayerZero huunganisha moja kwa moja na mifumo ambayo timu tayari hutumia, kuruhusu mtiririko wa kazi wa kupanua tiketi, tahadhari, mazungumzo, na uchunguzi bila kulazimisha mabadiliko ya mazingira au duplicating data. Kazi inaweza kuanza mahali ambapo inaanza kwa kawaida, mara nyingi katika Slack au tiketi ya msaada, na bado kufuata mchakato unaoendana wa mwisho hadi mwisho. Kila hatua ya uchunguzi inakaribisha mifumo yanayohusiana moja kwa moja, hivyo nyaraka inabaki sasa kama bidhaa ya kufanya kazi, sio mawazo ya baadaye. Wakati mchakato unakodishwa kwa njia hii, timu hutumia muda kidogo kuvinjari ukosefu wa uhakika na muda zaidi kutatua matatizo sahihi. Handoffs kuwa safi kwa sababu mtu wa pili hawana urithi wa siri; wana urithi utafiti uliojengwa na mazingira wazi, asili, na hatua iliyoelezwa. Uzoefu wake unaonyesha mabadiliko haya. na mchakato wa kazi unaoendeshwa na mazingira ya kushiriki, shirika lao la msaada lilikuwa na uwezo wa kutatua kuhusu 40% ya matatizo bila kuongezeka kwa timu ya uhandisi, bila kuharibu ubora. Matokeo hayo hayakuwa yameongozwa na juhudi za kibinafsi au mafunzo bora. Ni matokeo ya usindikaji wa makosa kuwa mara kwa mara ya kutosha, na kuunganishwa vizuri, kwamba kazi inaweza kusambazwa kwa usalama, kupunguza mzigo wa uhandisi wakati wa kuboresha kasi ya majibu na ufuatiliaji. Video ya Cyrano Context: from scattered data to semantic understanding Muhtasari: Kutoka kwa data iliyosambazwa kwa ufahamu wa semantic Badala ya kuuliza wanadamu kuunganisha vipande katika zana mbalimbali, PlayerZero huunda kiwango cha pamoja cha mazingira ambacho kinaendelea katika uchunguzi na timu. Mtazamo unachukuliwa wakati utafiti unaanza, moja kwa moja kutoka kwa mifumo ambapo kazi tayari hutokea. Mazungumzo, vitendo, viungo vya nambari, na maamuzi huchukuliwa katika kiungo kimoja cha utafiti, hivyo kazi haijaanza kutoka kwenye karatasi tupu. Matokeo yake, uchunguzi hutoa matokeo ya kudumu badala ya ufumbuzi wa mara moja. Matokeo yanashirikiwa na washiriki, kutumika tena na timu nyingine, na kutafakari muda mrefu baada ya tukio la awali kufungwa. Mtazamo hauwezi kutoweka wakati thread ya Slack inapita nje ya mtazamo au wakati mtu ambaye alijaribu tatizo anaendelea. Wakati uchunguzi unafanywa, mfumo unahifadhi mawazo nyuma ya maamuzi, kesi za kupatikana, na mazingira ya usanifu ambayo yalikuwa na umuhimu. Ujuzi huu unagunduliwa na kuonekana moja kwa moja wakati matatizo sawa yanapohitajika katika siku zijazo. Ujuzi wa taasisi ambao wakati huo ulikuja tu katika kichwa cha wahandisi wa juu huwa inapatikana kwa shirika la wingi. Mifano yaliyofichuliwa wakati wa uchunguzi mmoja inatoa taarifa kwa mwingine, bila ya kuhitaji mtu akikumbuka kwamba "hili linatokana na ujuzi." Kila tatizo lililopitishwa huimarisha uwezo wa mfumo wa kusaidia ufumbuzi wa haraka, ujasiri zaidi na kuzuia. mawazo ya zamani huwa inapatikana wakati ni muhimu, sio kuhifadhiwa katika tiketi, kufungwa katika hati, au inategemea kupata mtu sahihi wakati sahihi. Uzoefu wa uzoefu unaonyesha jinsi mabadiliko haya yanaonekana katika vitendo. Kwa kufanya kazi kutoka kwa mazingira ya pamoja, ya kudumu badala ya kurekebisha matatizo kutoka mwanzo, timu yao ilipoteza wiki za kurekebisha kwa dakika. Watengenezaji waliweza kutumia muda kidogo kukusanya habari na muda zaidi wa kutumia hukumu, kuzingatia vipengele vya usafirishaji badala ya kuchunguza hatua. Data ya msingi Kwa muda, mazingira ya kushiriki pia inaruhusu kuzuia bora. Wakati timu zinaweza kuona jinsi matukio yanahusiana, zinaweza kuweka kipaumbele kwa ajili ya ufumbuzi ambao unatathmini sababu za msingi badala ya kutibu dalili mara kwa mara. When people, process, and context align Wakati watu, mchakato, na mazingira yanakubalika Wakati watu, mchakato, na mazingira yanakubalika, kuzuia na kutatua makosa yanaweza kutabiriwa badala ya kuwa na majibu. Timu hutumia muda kidogo kujaribu kuelewa kile kilichotokea na wakati zaidi wa kutenda juu ya ufahamu wa wazi na wa pamoja. Uaminifu katika mifumo na maamuzi unazidi, na mashirika yanaendelea kutoka kwa kupambana na moto kwenda kuzuia. Katika mfano huu, makosa huacha kuonekana kama kushindwa moja kwa moja au matukio ya moja kwa moja. Badala yake, mifano huanza kuonekana katika uchunguzi. Mambo sawa hufunika na mazingira ya kushiriki, kuruhusu shirika kuangalia kwa makusudi, kuzingatia, na kukabiliana na upungufu wa mfumo, ikiwa ni pamoja na kurekebisha ushirikiano mdogo, kufafanua mchakato wa kazi, au kurekebisha dhana ya usanifu. Katika enzi ya AI, mashirika ambayo kupanua uaminifu wa kubuni kwa mazingira ya kushiriki, inaweza kuelezea, codify kazi ya kurudia, na kutumia AI kuongozwa, si kubadilisha, hukumu ya binadamu. Lengo sio kuondoa watu kutoka kazi ya udanganyifu, lakini kuhakikisha jitihada zao zinatoka kwa ajili ya kurekebisha sababu za msingi na kuzuia makundi yote ya udanganyifu, badala ya kujibu mara kwa mara na dalili za kibinafsi. mustakabali wa kazi ya udanganyifu sio jitihada zaidi; ni usawa bora. kuangalia jinsi PlayerZero inawezesha mfano huu wa uendeshaji katika vitendo. Kazi ya Demo
