OpenAI

11 ኖቬምበር 2026

የJioStar ዋና አርክቴክት፦ ለ500 ሚሊዮን ተጠቃሚዎች በAI ይዘት ፍለጋ

ከJioStar ዋና የስርዓት አርክቴክት ቪጃይ ሴሻድሪ ጋር የተደረገ ውይይት።

«የአመራር ሚና»፣ ክፍል 20፣ ሸካራነት በሚታይበት አረንጓዴ ዳራ ላይ።
የኩባንያ መጠን: Enterprise
ክልል: እስያ-ፓሲፊክ እና ኦሺኒያ
ኢንዱስትሪ: ሚዲያ፣ መዝናኛ እና ስፖርት
ምርቶች: API, Codex

«የአመራር ሚና» የተሰኘው ተከታታይ ዝግጅታችን በAI አማካይነት ለውጥ የሚመሩ አመራሮችን አስተያየቶች ያቀርባል።

JioStar ከ500 ሚሊዮን በላይ ሰዎች የሚጠቀሙባቸውን የመዝናኛና የቀጥታ ስፖርት ስርጭት መድረኮች ያስተዳድራል። በአንድ ጊዜ እስከ 72.5 ሚሊዮን ለሚደርሱ የቀጥታ ስፖርት ተመልካቾችም አገልግሎት ሰጥቷል። በዚህ መጠን ለማገልገል፣ AI ፈጣን፣ አስተማማኝ እና ለተግባራዊ አገልግሎት ዝግጁ መሆን አለበት።

JioStar የOpenAI APIን በመጠቀም፣ ቪዲዮዎችንና የክሪኬት ስታቲስቲክስን በውይይት ፈልጎ ለማግኘት የሚያግዝ ረዳት በJioHotstar ውስጥ ገንብቷል። ተመልካቾች ፊልሞችንና ዝግጅቶችን፣ ያለፉ ጨዋታዎችን ምርጥ ትዕይንቶች፣ የቀጥታ ጨዋታ ቅጽበቶችን ወይም የክሪኬት ስታቲስቲክስን ለማግኘት በተፈጥሯዊ ንግግር መጠየቅ ይችላሉ። ውጤቶቹም እይታንና ውይይትን ባጣመረ መንገድ ይቀርባሉ።

በሲንጋፖር በተካሄደው የOpenAI የአመራሮች ጉባኤ፣ የOpenAI የASEAN ገበያ ስልት ኃላፊ ሲድሃርት ሻርማ ከJioStar ዋና የስርዓት አርክቴክት ቪጃይ ሴሻድሪ ጋር ተወያይተዋል። ውይይታቸው ይህን አገልግሎት ከ15 በላይ ቋንቋዎችን እንዲደግፍ በስምንት ሳምንታት ገደማ ስለመገንባት እና AIን ከማሳያ ወደ ተግባራዊ አገልግሎት ለሚያሸጋግሩ አመራሮች ስለሚጠቅሙ ትምህርቶች ነበር።

AI ሰዎች ይዘትን ፈልገው የሚያገኙበትን መንገድ ከመሠረቱ እንደሚቀይር ያሳመነዎት ምን ነበር?

ባለፉት 25 ዓመታት ይዘትን ፈልጎ የማግኘት መንገድ የተለወጠው በጣም በጥቂቱ ነው። የመጨረሻው ትልቅ ለውጥ የይዘት ጥቆማዎች ነበሩ። ከዚያ በኋላ የመጣው አብዛኛው ለውጥ ያንኑ ሐሳብ ማሻሻል ነበር።

ሆኖም ምን እንደሚመለከቱ መምረጥ ከግል ስሜትና ፍላጎት ጋር በጥልቅ የተያያዘ ነው። አንድ ሰው «አዝኛለሁ። ደስ የሚያሰኘኝን ነገር አሳየኝ» ሊል ይችላል። ይህ ቀላል ጥያቄ እንኳን ብዙ ስውር ዝርዝሮችን ይዟል። ምን ዓይነት ሐዘን ነው? ያንን ሰው ብዙውን ጊዜ ደስ የሚያሰኘው ምንድን ነው? የሚፈልገው አስቂኝ ፊልም፣ የሚያጽናና ዝግጅት ወይስ ሐሳቡን ሙሉ በሙሉ የሚያስቀይር ነገር ነው?

ባህላዊ የይዘት ጥቆማ ስርዓት ይህን ወቅታዊ ስሜት ለመረዳት ሊቸገር ይችላል። ውይይት ግን ተመልካቹ ስሜቱን የሚያብራራበትን መንገድ ይሰጠዋል። ይህን ድምፅና እይታን ያጣመረ መገናኛ እንለዋለን።

“ይዘትን ፈልጎ ማግኘት በተፈጥሮው በእይታ ላይ የሚመረኮዝ ነው። ሆኖም እነዚያን በእይታ የሚቀርቡ ምርጫዎች በንግግር ከሚገለጹ ፍላጎቶችና ከውይይት ጋር ማጣመር ኃይለኛ አዲስ አቀራረብ ይፈጥራል።”
—ቪጃይ ሴሻድሪ፣ ዋና የስርዓት አርክቴክት፣ JioStar
ያዳምጡ

ይህን ሐሳብ ለአንድ ትልቅ የክሪኬት ውድድር በሚደርስ ጊዜ ውስጥ እንዴት ወደ ምርት ቀየሩት?

በፌብሩዋሪ ትልቅ የክሪኬት ውድድር ስለነበረ፣ በኦክቶበርና በኖቬምበር ሐሳቡን ማዳበር ጀመርን። ሁለት ወር ገደማ ጊዜ ነበረን፤ ማገልገል የነበረብንም ሁለት በጣም የተለያዩ ቡድኖችን ነበር፦ የመዝናኛ ተመልካቾችንና የክሪኬት ደጋፊዎችን።

የመዝናኛ ተመልካች «አርብ ማታ ነው፤ ያልጠበቅሁትን ነገር አሳየኝ» ሊል ወይም ርዕሱን ሳያውቅ አንድን ፊልም ሊገልጽ ይችላል። የስፖርት ተመልካቾች ግን የበለጠ ዝርዝር መረጃ ሊፈልጉ ይችላሉ፤ ለምሳሌ ተመቺዎች ከጨዋታ የወጡባቸውን ቅጽበቶች፣ ተከታታይ ስድስት ነጥብ ያስገኙ ምቶችን ወይም አንድ ተጫዋች የተወሰነ የሩጫ ነጥብ ያስመዘገበበትን ጨዋታ። የክሪኬት አዋቂዎች ስለ እያንዳንዱ ኳስ ስታቲስቲክስ ሊፈልጉ ይችላሉ።

እነዚህ ይዘትን ፈልጎ ከማግኘት ጋር የተያያዙ፣ እርስ በርስ በጣም የተለያዩ ችግሮች ናቸው። መዝናኛን፣ የስፖርት ቅጽበቶችንና ዝርዝር የክሪኬት ስታቲስቲክስን በብዙ ቋንቋዎች በአንድ አገልግሎት ለማቀናጀት በጣም በአጭር ጊዜ ውስጥ ሠራን።

እንደ JioStar ባለ ትልቅ የአገልግሎት መጠን፣ ቴክኒካዊ ንድፉን የቀረጹት የትኞቹን ተቃራኒ ፍላጎቶች የማመጣጠን ውሳኔዎች ነበሩ?

ገና ከመጀመሪያው ችግሩን ትክክለኛነትን፣ የምላሽ ጊዜንና ወጪን ማመጣጠን እንደሚጠይቅ ጉዳይ ተመለከትነው። እያንዳንዱ የምህንድስና ውሳኔ ሦስቱንም በአንድ ጊዜ ማመጣጠን ነበረበት።

የድምፅ አጠቃቀም ይህን ይበልጥ አስፈላጊ አደረገው። ከተጠቃሚዎቻችን ከ60% በላይ የሚሆኑት ከጽሑፍ ይልቅ ድምፅን ይጠቀማሉ፤ ሰዎች ማየት የሚፈልጉትን በንግግር መግለጽ ይመርጣሉ። ይሁን እንጂ ምላሹ አሁንም ተዛማጅ፣ ፈጣን እና በሰፊ መጠን ሲቀርብም ወጪው አዋጭ መሆን አለበት።

“የተለመደ አባባል ቢመስልም፣ መልሱ ግምገማ፣ ግምገማ፣ አሁንም ግምገማ ነው። እንዲህ ያለ መተግበሪያ ለመጀመሪያ ጊዜ እየገነቡ ከሆነ፣ ዝግጁ ነኝ ብለው ቢያስቡም እንኳን የግምገማዎችን አስፈላጊነት አሳንሰው የመገመት ዕድልዎ ከፍተኛ ነው።”
—ቪጃይ ሴሻድሪ፣ ዋና የስርዓት አርክቴክት፣ JioStar
ያዳምጡ

በተግባራዊ አገልግሎት ውስጥ ውጤታማ የግምገማ ስርዓት ምን ይመስላል?

በሁለት ክፍሎች እመለከተዋለሁ፦ የግምገማ ማዕቀፍና የማረጋገጫ ንብርብር። ለተግባራዊ አገልግሎት ከመዋሉ በፊት፣ የግምገማ ማዕቀፉ ማሻሻያዎች እንዲደረጉ ማነሳሳት አለበት። በአገልግሎት ላይ ሲሆን፣ ቀጣይነት ያለው የግብረመልስ ሂደት የደንበኞችን አጠቃቀምና የስርዓቱን ውድቀቶች ወደ አዲስ የግምገማ ሙከራዎች መቀየር አለበት።

ይህ ዑደት እየቀጠለ ሲሄድ ራሱን እያጠናከረ ሊሄድ ይችላል፤ ሆኖም በትክክል እንዲሠራ ማድረግ እጅግ ከባድ ነው።

የዘርፉ ባለሙያዎች ወሳኝ ናቸው። ለስፖርት ስታቲስቲክስ ግምገማዎች፣ ቀናተኛ ደጋፊዎች ምን ሊጠይቁ እንደሚችሉ ከሚረዱ እንደ ስፖርት መጽሔት አዘጋጆች ካሉ ሰዎች ጋር ሠራን። በእርምጃ ብቻ መጀመር አይችሉም፤ ስርዓቱን ከመጀመሪያው በጥልቅ የሰው ባለሙያ እውቀት መመሥረት ያስፈልጋል።

አንድ ትንሽ ቡድን ይህን አገልግሎት በስምንት ሳምንታት ገደማ ውስጥ እንዴት ገንብቶ ለተጠቃሚዎች አቀረበ?

በትክክል ካከናወንናቸው ነገሮች አንዱ የቡድኑ አወቃቀር ነበር። በግልጽ የተቀመጠ ችግርን ለመፍታት፣ ከመረጃ ሳይንቲስቶችና ከመሐንዲሶች የተዋቀረ ትንሽ ቡድን ይዘን ጀመርን። ከደንበኞች ጋር በቀጥታ የሚሠሩ የOpenAI መሐንዲሶች ከእኛ ጋር በመሆን፣ በፍጹም ስህተት ልንፈጽምባቸው የማይገቡትን ጥቂት ወሳኝ ጉዳዮች በተሻለ ሁኔታ እንድንለይ አገዙን።

የመጀመሪያው የስርዓቱ የሥራ ወሰን ነበር። የድምፅ ወይም የጽሑፍ መገናኛ ተጠቃሚዎች ማለት ይቻላል ማንኛውንም ነገር እንዲጠይቁ ያስችላቸዋል። ስለዚህ ስርዓቱ ምን መመለስ እንደሌለበት በመወሰን ጀመርን። የደህንነት መከላከያዎችን አስቀደምን።

ለግምገማዎች በመነሻ የውሂብ ስብስብ ጀምረን፣ የበለጠ ልዩነት ያላቸው ምሳሌዎችን በመጨመር ለማስፋት ሞዴሎችን ተጠቀምን። ዛሬ ምናልባት የሠሪና አረጋጋጭ አሠራር ብለው የሚጠሩትን ፈጠርን፦ አንድ ሞዴል ጥያቄን እንዴት መመለስ እንደሚገባ ለመወሰን ያግዝ ነበር፤ ሌላው ደግሞ ተቃራኒ ግብ ይዞ እንደ አረጋጋጭ፣ ማለትም እንደ ዳኛ የሚሠራ LLM፣ ያገለግል ነበር።

ይህ ሌላ ጥያቄ አስነሳ፦ ዳኛውን የሚፈትነው ማነው? አረጋጋጩን መንደፍ ራሱ የግምገማ ችግር ነበር። Codex ቡድኑ እንደ የግምገማ ሙከራዎችን መፍጠርና ስርዓቱን ማዘመን ያሉ ሥራዎችን እንዲያፋጥን አግዟል። ሆኖም በፍጥነት መገንባት፣ አስተውሎ የመወሰንና የማረጋገጥ አስፈላጊነትን አላስቀረም።

ወደ ኋላ ሲመለከቱ፣ በተለየ መንገድ የሚሠሩት ምን ይሆናል?

ሞዴሉ በአገልግሎት ላይ እያለ ውጤታማነቱን ለመከታተል ቀድሜ ጊዜና ሀብት እመድብ ነበር።

እንደ P99 የምላሽ ጊዜ ያሉ የተለመዱ የመሠረተ ልማት መለኪያዎች አሁንም ጠቃሚ ናቸው፤ ነገር ግን በቂ አይደሉም። ሞዴሉ በአገልግሎት ላይ እያለ ውጤታማነቱንም መከታተል ያስፈልጋል።

አመራሮች ከAI ሙከራዎች ወደ ተግባራዊ አገልግሎት ስርዓቶች ሲሸጋገሩ ምን ማስታወስ አለባቸው?

በመጀመሪያ፣ ቴክኖሎጂው ሊያደርግ በሚችለው ነገርና በአንድ ድርጅት ውስጥ ባለው እውነታ መካከል ትልቅ ክፍተት አለ። እያንዳንዱ ግንባር ቀደም ሞዴል ሲታወጅ ኩባንያዎ አብሮ መራመድ ካልቻለ፣ ይህ ያጋጠመው የእርስዎን ብቻ አይደለም።

ሁለተኛ፣ ትኩረትዎን ከእንቅስቃሴ ይልቅ በውጤት ላይ ያድርጉ። በተለይ ኩባንያዎች ለግብዓት መለኪያዎች አጽንዖት ሲሰጡ፣ የሚታየውን እንቅስቃሴ ትርጉም ያለው እድገት አድርጎ መሳሳት ቀላል ነው። ለምሳሌ፣ የተፈጠሩት የኮድ መስመሮች ብዛት ትርጉም ያለው ጥቅም መፍጠርዎን አያሳይም።

“AIን ለድርጅቶች ውስብስብ ነገሮችን የሚያቀልል እጅግ ኃይለኛ መሣሪያ አድርጌ አየዋለሁ። የንግድ ሂደቶችን፣ የሥራ ፍሰቶችንና የሶፍትዌር ምህንድስና ስርዓቶችን ለማቅለል ካልተጠቀምንበት፣ ትልቅ ዕድል እናባክናለን።”
—ቪጃይ ሴሻድሪ፣ ዋና የስርዓት አርክቴክት፣ JioStar
ያዳምጡ

በመጨረሻ፣ አብዛኞቹ ድርጅቶች የሚያስፈልገውን የሰው ክህሎትና በራስ ተነሳሽነት የመወሰንና የመሥራት አቅም አሳንሰው ይገምታሉ። ይህ በአጠቃላይ የክህሎት ማዳበሪያ መርሐ ግብር ብቻ ሊወሰን አይችልም። አመራሮች እነዚህን መሣሪያዎች በአስተዋይነት መጠቀም የሚችሉ ሰዎች ያስፈልጓቸዋል። ለብቁ መሐንዲስ እንደ Codex ያለ መሣሪያ ቢሰጡት፣ ውጤቱ በእጥፍ ሊጨምር ይችላል። ነገር ግን በአገልግሎት ላይ ያሉ ስርዓቶችን ለማረጋገጥ የሚያስችል አስተዋይነት ከሌለ፣ አደጋውም በእጥፍ ይጨምራል።

በእጅዎ ያለው ሮኬት ነው። በተለይ በአገልግሎት ላይ ባሉ ስርዓቶች፣ ማረጋገጥና የደህንነት መከላከያዎች ያስፈልጋሉ፤ ቁጥጥሩንም ለትክክለኛዎቹ ሰዎች መስጠት አለብዎት።

አዲሱን የስራ ዘመን ይቀላቀሉ

በዓለም ዙሪያ ከ1 ሚሊዮን በላይ ንግዶች ከOpenAI ጋር ትርጉም ያላቸው ውጤቶችን እያገኙ ነው።