टूल डिसीज़न मैट्रिक्स, चार नोट सिस्टम्स की अठारह महीने की समीक्षा

डायग्राम का मैट्रिक्स चार AI-ऑगमेंटेड नोट सिस्टम्स को कवर करता है, जिनका मूल्यांकन अठारह महीनों की अवधि में पाँच आयामों पर किया गया। पूरी मूल्यांकन पद्धति और फ़ैसला आर्टिकल №02 (Tool Decisions) में है। यह आउटपुट कच्चा स्कोरिंग मैट्रिक्स है।

पाँच मूल्यांकन आयाम:

1. समय के दबाव में रिट्रीवल स्पीड। जब क्लाइंट कॉल से तीन मिनट पहले हों, तब आप कितनी तेज़ी से सही नोट ढूँढ सकते हैं? साठ दिन पहले रखे गए स्पेसिफिक नोट्स की रिट्रीवल का समय नापकर टेस्ट किया गया। यह बेंचमार्क नहीं, वास्तविक इस्तेमाल है।

2. कैप्चर फ्रिक्शन। “मुझे यह कैप्चर करना है” से “यह कैप्चर हो गया” तक पहुँचने में कितने स्टेप्स लगते हैं? दो स्टेप्स से ज़्यादा कुछ भी डेडलाइन के दबाव में लगातार फेल होता है। ज़रूरी UI इंटरैक्शन गिनकर मापा गया।

3. AI इंटीग्रेशन की गहराई। क्या AI ऑगमेंटेशन वाकई आउटपुट को बदलता है, या यह सिर्फ नोट्स इंटरफ़ेस पर चिपकाया गया एक चैटबॉट है? एक ही सोर्स मटेरियल पर चारों सिस्टम्स में एक जैसा समराइज़ेशन टास्क चलाकर आँका गया।

4. अठारह महीने की टिकाऊपन। नकली बनाना सबसे मुश्किल आयाम है। क्या सिस्टम अठारहवें महीने में भी वर्कफ़्लो में है, या बदल दिया गया है? सिर्फ एक सिस्टम इस टेस्ट में पास हुआ।

5. फ़ेलियर मोड सहनशीलता। जब सिस्टम फेल हो जाए या उपलब्ध न हो तो क्या होता है? क्लाइंट-फ़ेसिंग वर्कफ़्लो में सिंगल पॉइंट ऑफ़ फेलियर बनाने वाला नोट सिस्टम, नोट सिस्टम नहीं, एक देनदारी है। जानबूझकर सिंक फेलियर पैदा करके और रिकवरी का समय नापकर टेस्ट किया गया।

स्कोरिंग: मैट्रिक्स सभी चार सिस्टम्स के लिए सभी आयामों पर 1–5 स्केल इस्तेमाल करता है। जो टिका रहा उसने आयाम 1 और 4 पर सबसे ऊँचा स्कोर किया। आयाम 3 पर उसका स्कोर सबसे ऊँचा नहीं था, यानी जिस सिस्टम का AI इंटीग्रेशन सबसे बेहतर था वही अठारहवें महीने में इस्तेमाल में नहीं रहा। यही ध्यान देने लायक फ़ाइंडिंग है।