მოდული 4

Problem Solving და Decision Making AI-ით

                🧠 მენეჯერული გადაწყვეტილებების მიღება და პრობლემების გადაჭრა AI-ის დახმარებით
            

ხანგრძლივობა: 30 წუთი

რატომ Problem Solving AI-ით?

მენეჯერები ყოველდღიურად იღებენ ასობით გადაწყვეტილებას - მცირედან უდიდესამდე. AI ეხმარება სტრუქტურირებული, data-driven გადაწყვეტილებების მიღებას.

🎯 ტრადიციული Problem Solving-ის გამოწვევები:

⏰ დროის ნაკლებობა: სწრაფი გადაწყვეტილებები გრძნობის საფუძველზე
📊 მონაცემების სიმრავლე: ძნელია ყველაფრის გათვალისწინება
🤯 Bias და სუბიექტურობა: პირადი გამოცდილება და preconceptions
💭 სიღრმისეული ანალიზის ნაკლებობა: არ ვხედავთ root causes-ს
🔄 იგივე პრობლემები ხელახლა: symptoms-ს ვაკეთებთ, არა causes-ს
🎲 Scenario Analysis: რთულია ყველა ვარიანტის გათვალისწინება

                💡 AI არის თქვენი ობიექტური თანაზომავე - უკეთესი გადაწყვეტილებები, სტრუქტურირებული მიდგომა!
            

🍽️ Gastronome.ge-ის მენეჯერული გადაწყვეტილებები:

• საწყობი: რა რაოდენობა უნდა შევუკვეთოთ? რა პროდუქტები stockout-ზეა?
• რესტორანი: როგორ გავაუმჯობესოთ guest experience? რატომ დაბალი ratings?
• დისტრიბუცია: რატომ არის ხშირი delays? როგორ ავაჩქაროთ delivery?
• ოპერაციები: რა პროცესები უნდა გავაუმჯობესოთ? სად არის bottlenecks?
• მაღაზია: რა პროდუქტები ცუდად იყიდება? როგორ გავზარდოთ sales per customer?

Decision Matrix - ოპტიმალური არჩევანი

Decision Matrix არის სტრუქტურირებული მეთოდი რამდენიმე ვარიანტის შესადარებლად კრიტერიუმების მიხედვით. AI ეხმარება objective შეფასებებს.

📊 Decision Matrix კომპონენტები:

Options: ვარიანტები, რომლებიც ვიხილავთ
Criteria: კრიტერიუმები შეფასებისთვის
Weights: თითოეული კრიტერიუმის მნიშვნელობა (1-10)
Scores: თითოეული ვარიანტის შეფასება კრიტერიუმების მიხედვით
Weighted Score: საბოლოო ქულა = Score × Weight

💡 Prompt ChatGPT-ში:

"შექმენი Decision Matrix 3 POS სისტემის შესადარებლად ჩემი რესტორნისთვის. კრიტერიუმები: ფასი, მოხერხებულობა, ინტეგრაციები, support, reporting. Weight-ები: ფასი (8), მოხერხებულობა (10), ინტეგრაციები (7), support (9), reporting (8). ვარიანტები: Square POS, Toast POS, Lightspeed. შეაფასე თითოეული 1-10 სკალით და დამითვალე საბოლოო scores."

Decision Matrix - POS სისტემა რესტორნისთვის ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ კრიტერიუმი Weight │ Square │ Toast │ Lightspeed ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ფასი 8 │ 9×8=72 │ 6×8=48 │ 5×8=40 მოხერხებულობა 10 │ 9×10=90│ 8×10=80 │ 7×10=70 ინტეგრაციები 7 │ 7×7=49 │ 9×7=63 │ 8×7=56 Support 9 │ 7×9=63 │ 9×9=81 │ 8×9=72 Reporting 8 │ 8×8=64 │ 9×8=72 │ 9×8=72 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ TOTAL SCORE │ 338 │ 344 │ 310 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🏆 Winner: Toast POS (344 points)

                🎯 AI-ის უპირატესობა: ობიექტური შეფასება, ყველა კრიტერიუმის გათვალისწინება!
            

Decision Matrix - როლისთვის სპეციფიკური მაგალითები

📦 საწყობის მენეჯერი - Inventory Management Software

Prompt: "შექმენი Decision Matrix 3 inventory management software-ს შესადარებლად. კრიტერიუმები: ფასი (7), Real-time tracking (10), Reporting (9), მოხერხებულობა (8), ინტეგრაცია accounting-თან (9). ვარიანტები: Zoho Inventory, inFlow, Cin7."

შედეგი: AI დაგეხმარებათ არჩიოთ საუკეთესო software თქვენი საწყობისთვის!

🚚 დისტრიბუციის მენეჯერი - Delivery Vehicle Purchase

Prompt: "შექმენი Decision Matrix 3 delivery vehicle-ის შესადარებლად. კრიტერიუმები: ფასი (9), საწვავის ეფექტურობა (8), ტევადობა (10), maintenance cost (7), reliability (9). ვარიანტები: Ford Transit, Mercedes Sprinter, Fiat Ducato."

🏪 მაღაზიის მენეჯერი - Promotional Campaign Selection

Prompt: "შექმენი Decision Matrix 3 promotional campaign-ის შესადარებლად. კრიტერიუმები: budget (8), expected reach (10), conversion probability (9), დროის ხანგრძლივობა (6), brand alignment (7). ვარიანტები: Instagram Ads, In-store Promotions, Email Campaign."

Root Cause Analysis - 5 Whys Method

5 Whys არის მარტივი, მაგრამ ეფექტური ტექნიკა პრობლემის ნამდვილი მიზეზის საპოვნელად. კითხე "რატომ?" 5-ჯერ და მიაღწევ root cause-ს.

🔍 როგორ მუშაობს 5 Whys:

1. დაწერეთ პრობლემა: რა არის გამოწვევა ან issue
2. დაკითხეთ "რატომ?" - რატომ ხდება ეს პრობლემა?
3. გააგრძელეთ კითხვა - თითოეულ პასუხზე კითხეთ "რატომ?"
4. 5-ჯერ გაიმეორეთ - ან მანამ, სანამ root cause-ს არ მიაღწევთ
5. გადაწყვიტეთ Root Cause - არა symptoms

💡 Prompt ChatGPT-ში:

"დამეხმარე Root Cause Analysis-ში 5 Whys method-ით. პრობლემა: ჩემს საწყობში ხშირად ხდება stockouts და customers უკმაყოფილო არიან. გააანალიზე და დამეხმარე მივაღწიო root cause-ს, შემდეგ შემოგთავაზე action plan."

5 Whys მაგალითი - Stockouts საწყობში ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ პრობლემა: ხშირი stockouts და customers უკმაყოფილო არიან Why 1: რატომ ხდება stockouts? → პროდუქტები ამოიწურება სანამ ახალი შეკვეთა მოვა Why 2: რატომ აგვიანებს შეკვეთა? → არ ვუკვეთავთ დროულად (როცა კი inventory დაბალია) Why 3: რატომ არ უკვეთავთ დროულად? → არ გვაქვს real-time visibility inventory levels-ზე Why 4: რატომ არ არის real-time tracking? → ვიყენებთ manual Excel sheets რომელიც ყოველდღე არ update-დება Why 5: რატომ არ update-დება ყოველდღე? → არ გვაქვს ავტომატიზებული inventory management system 🎯 ROOT CAUSE: არ არის inventory management software ავტომატური tracking და alerts-ებისთვის 💡 SOLUTION: 1. დავნერგოთ inventory management software (real-time tracking) 2. დავაყენოთ automatic reorder points 3. შევქმნათ alerts low stock-ისთვის ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

5 Whys - როლისთვის სპეციფიკური მაგალითები

🍽️ რესტორნის მენეჯერი - Low Guest Ratings

Prompt: "დამეხმარე 5 Whys ანალიზში. პრობლემა: ბოლო თვეს Google Reviews-ზე გვაქვს 3.8 rating (ადრე იყო 4.6). რატომ ხდება ეს და რა არის root cause?"

AI პასუხი: Why 1: სერვისის ხარისხი დაბალია → Why 2: უფროსი მიმტანები ჩქარობენ → Why 3: არის understaffed → Why 4: არ ვიყენებთ demand forecasting-ს → Why 5: არ გვაქვს historical data analysis
Root Cause: scheduling არ არის data-driven → Solution: AI-ით demand prediction და optimized scheduling!

🚚 დისტრიბუციის მენეჯერი - Late Deliveries

Prompt: "გამოიყენე 5 Whys Method. პრობლემა: ბოლო 2 თვეში 25% deliveries არის late (> 30 წუთი). რა არის root cause და რა გადაწყვეტა შემიძლია მოვძებნო?"

Root Cause: როუტები არ არის ოპტიმიზებული → Solution: Route optimization software + real-time traffic data!

⚙️ საოპერაციო მენეჯერი - Process Inefficiencies

Prompt: "დამეხმარე 5 Whys-ით. პრობლემა: order fulfillment პროცესი საშუალოდ 48 საათს სჭირდება, მაგრამ კონკურენტები 24 საათში აკეთებენ. რა არის root cause?"

Ishikawa (Fishbone) Diagram

Fishbone Diagram არის ვიზუალური ინსტრუმენტი პრობლემის ყველა შესაძლო მიზეზის იდენტიფიცირებისთვის. AI ეხმარება სრულყოფილი და სტრუქტურირებული ანალიზის ჩატარებას.

🐟 Fishbone კატეგორიები (6 M's):

Methods: პროცესები და პროცედურები
Machines: ტექნოლოგია და ინსტრუმენტები
Materials: რესურსები და მასალები
Manpower: პერსონალი და ტრენინგი
Measurement: მეტრიკები და tracking
Mother Nature (Environment): გარე ფაქტორები

💡 Prompt ChatGPT-ში:

"შექმენი Fishbone (Ishikawa) Diagram ანალიზი შემდეგი პრობლემისთვის: ჩემს რესტორანში food waste არის ძალიან მაღალი (20% ყოველდღიური inventory-ს). გამოიყენე 6 M's კატეგორიები და იდენტიფიცირე ყველა შესაძლო მიზეზი თითოეულ კატეგორიაში."

🐟 Fishbone მაგალითი - High Food Waste რესტორანში

Methods (პროცესები):
• არ არის inventory rotation system (FIFO)
• პროდუქტის მომზადება advance-ში ძალიან ბევრი
• არ არის standardized recipes

Machines (ტექნოლოგია):
• მაცივრის ტემპერატურა არ არის consistent
• არ არის inventory tracking software
• storage სისტემა არაეფექტურია

Materials (რესურსები):
• ვუკვეთავთ ზედმეტად დიდი batch-ები
• supplier delivery არასანდო - იძულებულები ვართ stock up
• პროდუქტის ხარისხი ზოგჯერ დაბალია

Manpower (პერსონალი):
• staff-ს არ აქვს ტრენინგი portion control-ზე
• კომუნიკაცია kitchen და floor-ს შორის weak
• არ არის პასუხისმგებლობა waste tracking-ზე

Measurement (მეტრიკები):
• არ ვზომავთ waste-ს სისტემატურად
• არ არის demand forecasting
• არ ვაკეთებთ menu item analysis

Mother Nature (გარე ფაქტორები):
• სეზონური fluctuations customer demand-ში
• weather-ის გავლენა delivery schedules-ზე

                🎯 Fishbone-ის უპირატესობა: სრული სურათი, არა მხოლოდ ერთი მიზეზი!
            

Fishbone Analysis - როლისთვის სპეციფიკური მაგალითები

📦 საწყობის მენეჯერი - Inaccurate Inventory Counts

Prompt: "შექმენი Fishbone Diagram ანალიზი: პრობლემა - ჩვენი physical inventory counts არ ემთხვევა system records-ს (10-15% difference). გამოიყენე 6 M's და იდენტიფიცირე ყველა შესაძლო მიზეზი."

AI გამოავლენს: Methods (არა standardized counting process), Machines (barcode scanners არ მუშაობს), Manpower (არასაკმარისი ტრენინგი), Measurement (manual entry errors) და ა.შ.

🏪 მაღაზიის მენეჯერი - Low Customer Conversion Rate

Prompt: "გააანალიზე Fishbone method-ით: ბევრი ადამიანი შემოდის მაღაზიაში, მაგრამ მხოლოდ 25% რამეს ყიდულობს. რა შეიძლება იყოს მიზეზები 6 M's კატეგორიებში?"

🚚 დისტრიბუციის მენეჯერი - Damaged Products During Delivery

Prompt: "დამეხმარე Fishbone ანალიზში: 5-7% პროდუქტების დაზიანდება delivery-ს დროს. რა არის შესაძლო მიზეზები Methods, Machines, Materials, Manpower, Measurement, Environment კატეგორიებში?"

Solution Brainstorming და Action Plans

როცა იდენტიფიცირდა პრობლემის root causes, AI ეხმარება გენერირების ინოვაციურ გადაწყვეტებს და სტრუქტურირებული action plans-ს.

💡 AI Solution Generation:

მრავალი პერსპექტივა: AI იძლევა იდეებს სხვადასხვა კუთხიდან
Best Practices: რა მუშაობს industry-ში
Quick Wins vs Long-term: მოკლევადიანი და გრძელვადიანი solutions
Cost-Benefit: თითოეული გადაწყვეტის ROI
Prioritization: რა პირველი უნდა დავიწყოთ
Action Plan: ნაბიჯ-ნაბიჯ implementation roadmap

💡 Prompt ChatGPT-ში:

"დამეხმარე solution brainstorming-ში. Root cause: ჩვენ არ გვაქვს inventory management software და ამიტომ ხშირი stockouts გვაქვს. მომიგზავნე: 1) 5 შესაძლო გადაწყვეტა (Quick Wins და Long-term), 2) თითოეულის cost-benefit ანალიზი, 3) რეკომენდაცია რა დავიწყოთ პირველ რიგში, 4) Step-by-step action plan 30/60/90 დღით."

🎯 AI-Generated Solutions მაგალითი:

Quick Wins (1-30 დღე):
1. Google Sheets + Daily Manual Updates → Cost: 0₾, Impact: Low
2. Excel Templates with Alerts → Cost: 0₾, Impact: Medium
3. Simple Mobile App (e.g., Sortly) → Cost: 50₾/თვე, Impact: Medium-High

Long-term Solutions (30-90 დღე):
4. Cloud-based Inventory System (Zoho Inventory) → Cost: 200₾/თვე, Impact: High
5. Full ERP Integration → Cost: 5,000₾+, Impact: Very High

🏆 რეკომენდაცია: დაიწყეთ #3 (Mobile App), შემდეგ გადადით #4-ზე

Action Plan:
Week 1-2: Research და trial accounts
Week 3-4: Staff training და implementation
Month 2: Monitor და optimize
Month 3: Evaluate და scale

მოდული 4 - შეჯამება

🎓 რა ვისწავლეთ:

✅ Decision Matrix - ოპტიმალური არჩევანის გაკეთება
✅ Scenario Analysis და კრიტერიუმების შეფასება
✅ 5 Whys Method - Root Cause-მდე მისვლა
✅ Fishbone (Ishikawa) Diagram - ყველა მიზეზის იდენტიფიცირება
✅ AI-ით Solution Brainstorming
✅ Action Plans - step-by-step implementation
✅ როლისთვის სპეციფიკური მაგალითები ყველა 5 როლისთვის

🍽️ Gastronome.ge-სთვის მნიშვნელოვანი:

• Decision Matrix: Software არჩევა, vendor selection, campaign planning
• 5 Whys: ოპერაციული პრობლემების root causes
• Fishbone: კომპლექსური issues comprehensive ანალიზი
• AI Solutions: სწრაფი, data-driven გადაწყვეტილებები

= უკეთესი გადაწყვეტილებები, ნაკლები bias, მეტი impact!

                🎉 დღე 1 დასრულებულია!

                📝 საშინაო დავალება:

                3 დავალება დღე 2-მდე:

                1. პერსონალური AI Use Case - custom prompt

                2. Excel/Sheets Automation - spreadsheet გაუმჯობესება

                3. Role-Specific Challenge - თქვენი როლისთვის სპეციფიკური ამოცანა

                🚀 დღე 2 Preview:

                • Homework Review & Best Practices

                • Visual Content Creation (Canva AI, Midjourney)

                • Custom GPTs და Advanced Workflows

                • Capstone Project - Real Business Challenge

                • AI Strategy და სერტიფიცირება

🙏 დაისვენეთ და გამოცადეთ AI თქვენს სამუშაოში!