01/06/2024
GenAI က Super Power ရှိတဲ့လက်ထောက်လို အရာရာတိုင်းအတွက်လုပ်ပေးနိုင်တယ်ဆိုပေမဲ့ အဓိကအချက်အနေနဲ့ကတော့ လူတွေရဲ့ Guidance ကို လိုအပ်နေတုန်းပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရမယ့်ကိစ္စတွေ၊ ဒေတာတွေဆန်းသစ်ရမှာတွေ၊ လျို့ဝှက်ချက် ပေါက်ကြားတာတွေ၊ သူများရေးထားတာတွေကို ကူးချတာတွေ၊ ဘက်လိုက်မှုတွေကို ဆန်းစစ်ရမယ့်အခါမျိုးတွေမှာပေါ့။
Juanita Woods, Ph.D, PMP, PgMP, University of North Georgia - Mike Cottrell College of Business က PMI® Global Summit မှာ ပြောခဲ့တာကတော့ “Project Management ဆိုတာ ဒေတာနဲ့ ဆဌမအာရုံ လိုတယ်။ AI က ဒေတာတွေကို ထိန်းချုပ်တာမျိုး၊ အရမ်းဉာဏ်ကောင်းနေတာမျိုး နဲ့ အသိဉာဏ်ကို အစီအစဉ်ချတာမျိုးမှာ ထူးချွန်ပြီးတော့ သူက ဘာကို ဘယ်လိုလုပ်ရမယ် ဘာလုပ်ရမယ်ဆိုတာကို နားလည်တယ်။ ဒါပေမဲ့ လူတွေကပဲ ဘာကြောင့်လုပ်ရတယ် ဆိုတာကို နားလည်နိုင်တာပါ။ AI ကို IQ 200 ရှိတဲ့ တအားဉာဏ်ကောင်းတဲ့သူလို့ စဉ်းစားရင် EQ ကတော့ သူ့မှာ ၅ နှစ်သားအရွယ်လောက်ပဲ ရှိနေတာ။
ဒါကြောင့် လူတွေက သူ့လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို စောင့်ကြည့်အကဲဖြတ်နေဖို့တော့ မဖြစ်မနေလိုအပ်တာပေါ့။ GenAI ကို သမာသမတ်ကျအောင်၊ တိကျအောင်၊ Organization ရဲ့ ရည်မှန်းချက်တွေနဲ့ကိုက်ညီအောင် လမ်းပြပေးဖို့ကလည်း လူတွေပေါ်မှာပဲ မူတည်နေပါတယ်။”
“Human-in-the-loop” လမ်းစဉ်ကတော့ လူ့ထိန်းချုပ်မှုကို GenAI ရဲ့ လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ပေးထားတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆိုလိုတာကတော့ လူတွေက ဖြစ်သင့်မဖြစ်သင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရမယ့်နေရာမှာ အဓိကတာ၀န်ရှိတယ်ဆိုတာ သေချာနားလည်ဖို့ပါပဲ။ ဒီပေါင်းစပ်မှုနဲ့ GenAI ဟာ လူတွေရဲ့ အာရုံတွေ၊ ကျွမ်းကျင်မှုတွေ၊ ဖန်တီးမှုတွေနဲ့ သမာသမတ်ရှိမှုတွေ အဓိကဖြစ်နေတဲ့ လက်တွေ့ဘ၀မှာ ထိထိရောက်ရောက် အလုပ်လုပ်ပေးနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။
Wilson, Founder at OneReach.ai က ပြောတာကတော့ “လူတွေက ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ရတဲ့အလုပ်တွေကို အမှားအယွင်းမရှိ အမြဲမလုပ်နိုင်ပါဘူး။ အခြားတစ်ဖက်မှာတော့ စက်တွေဆိုတာက အဲ့လိုမျိုး တအားကျွမ်းကျင်တယ်လေ။ ဒါပေမဲ့ စက်တွေက လူနားလည်အောင်နဲ့ ပြဿနာတွေကို တီထွင်ဆန်းသစ်တဲ့ အဖြေထုတ်ပေးတာမျိုး မကျွမ်းကျင်ကြပါဘူး။ အဲ့နေရာမှာ လူတွေကို ပြန်လိုအပ်နေပြန်ရော။ အဲ့ဒါကြောင့်မို့လို့ စက်ရဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကိုအသုံးပြုပြီး လူတွေရဲ့ အဆင့်အတန်းပိုမိုမြင့်မားအောင် လုပ်ဖို့မှာ Human-in-the-loop က အဓိကနေရာက ပါ၀င်နေပါတယ်။”
PMI research အရ GenAI က Project တွေ ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်ရမယ်နဲ့ PM တွေရဲ့ တာ၀န်တွေကို ပြောင်းလဲတာမျိုး လုပ်နေပါပြီ။ အနာဂတ်မှာလည်း ပိုလွှမ်းမိုးလာဦးမှာပါ။ GenAI ကို အရည်အသွေးမြင့် Outcome တွေ ထုတ်နိုင်ဖို့ ဘယ်လိုချိတ်ဆက်ရမလဲဆိုတာ စဉ်းစားတဲ့အခါ PM တွေအနေနဲ့ အောက်ပါ ရှုထောင့် ၂ ခုကနေ စဉ်းစားဖို့လိုပါတယ်။
ပထမရှုထောင့်ကတော့ Level of Complexity ပါ။ Task တစ်ခုမှာ ဘယ်လောက် Variable တွေပါလဲ၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမယ့် Business အမြင်တွေရှိသလား၊ Project Managment နဲ့ပတ်သက်တဲ့ အသိပညာနဲ့ အတွေ့အကြုံတွေ လိုသလားဆိုတဲ့ အချက်တွေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။
ဒုတိယရှုထောင့်ကတော့ လူပါ၀င်ဖို့ ဘယ်အတိုင်းအတာထိလိုအပ်သလဲဆိုတာပါ။ Level of Complexity မြင့်လေလေ လူပါ၀င်ဖို့ ပိုလိုအပ်လေလေဖြစ်ပါတယ်။
အဲ့ဒီ့ ရှုထောင့်အသေးစိတ်ကိုတော့ အရင်က တင်ခဲ့တဲ့ “GenAI ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ Project Manager တွေအနေနဲ့ ရလဒ်တွေကို ဘယ်လိုပိုကောင်းအောင်လုပ်နိုင်မလဲ?” https://www.facebook.com/share/p/FLTYDCNRARatAkhc/ ဆိုတဲ့ ပို့စ်လေးမှာ ဖတ်ပေးပါနော်။
Ref: Human-in-the-loop: What Project Managers need to know (by PMI)
