ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੀਏ

AI ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਦਾ ਢੇਰ ਹੈ ਜੋ - ਜਦੋਂ ਇਕੱਠੇ ਸਿਲਾਈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਚੁੱਪਚਾਪ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਚੁਸਤ ਅਤੇ ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ , ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਵਾਂਗੇ, ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਚੁਣਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਰੀ ਚੀਜ਼ ਤਿੰਨ-ਪੈਰਾਂ ਵਾਲੀ ਮੇਜ਼ ਵਾਂਗ ਨਾ ਹਿੱਲੇ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਟੂਲ।
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ AI ਟੂਲ ਖੋਜੋ।

🔗 ਚੋਟੀ ਦੇ AI ਕਲਾਉਡ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੂਲ: ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੁਣੋ।
ਸਮਾਰਟ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮੋਹਰੀ AI ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।

🔗 ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਫਲ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਦਮ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖੋ।

🔗 ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ AI ਟੂਲ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੱਲ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।

ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੀਏ ✅

ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਮਾਡਲ ਨਾਮਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਚਰਨ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ RFPs ਨੂੰ ਅੱਧੇ ਦਿਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ... ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਚੀਜ਼।
ਇਹ AI ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖਲਨਾਇਕ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਹੱਥਕੜੀ ਵਾਲਾ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਢਾਂਚਾ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF) ਵੇਖੋ। [1]
ਇਹ ਡੇਟਾ-ਪਹਿਲਾਂ ਹੈ। ਸਾਫ਼, ਸੁਚੱਜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੇਟਾ ਚਲਾਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ।
ਇਹ ਬਿਲਡ + ਬਾਇ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਵਿਲੱਖਣ ਫਾਇਦੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਲੋਕਾਂ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਹੁਨਰਮੰਦੀ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਸੰਚਾਰ ਉਹ ਗੁਪਤ ਸੌਸ ਹਨ ਜੋ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਵਰਜਨ ਦੀ ਯਾਦ ਆਵੇਗੀ। ਕੋਈ ਗੱਲ ਨਹੀਂ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਦੁਬਾਰਾ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕਹਾਣੀ (ਨਮੂਨਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ): 20-30 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਪਾਇਲਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੀਖਿਅਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਨਮੂਨਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੀਮ ਕੋਲ ਸੁਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ "ਬਸ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ"। ਕੋਈ ਬਹਾਦਰੀ ਨਹੀਂ - ਸਿਰਫ਼ ਸਥਿਰ ਸੁਧਾਰ।

ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੀਏ ਇਸਦਾ ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ : ਇੱਕ 9-ਕਦਮਾਂ ਵਾਲਾ ਰੋਡਮੈਪ 🗺️

ਇੱਕ ਉੱਚ-ਸਿਗਨਲ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਚੁਣੋ
ਕਿਸੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ: ਈਮੇਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਇਨਵੌਇਸ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਗਿਆਨ ਖੋਜ, ਜਾਂ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸਹਾਇਤਾ। ਜਿਹੜੇ ਆਗੂ AI ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਤਮ-ਰੇਖਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਬਲਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। [4]
ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
1-3 ਮਾਪਦੰਡ ਚੁਣੋ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ, ਪਹਿਲੇ ਸੰਪਰਕ ਦਾ ਹੱਲ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਵਾਧਾ।
ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ
ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦਾ ਰਸਤਾ ਲਿਖੋ। AI ਕਿੱਥੇ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਕਿੱਥੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ? ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਲਚ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਸਾਫ਼ ਹੈ, ਕੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕੀ ਮਾਸਕ ਜਾਂ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਯੂਕੇ ਆਈਸੀਓ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਾਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ। [2]
ਖਰੀਦ ਬਨਾਮ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ
; ਮਲਕੀਅਤ ਤਰਕ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ। ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਲੌਗ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਮੁਕੱਦਮਾ ਨਾ ਕਰੋ।
ਹਲਕੇ, ਜਲਦੀ ਸ਼ਾਸਨ ਕਰੋ
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ-ਏਆਈ ਵਰਕਿੰਗ ਗਰੁੱਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। OECD ਸਿਧਾਂਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਉੱਤਰੀ ਤਾਰਾ ਹਨ। [3]
ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਪਾਇਲਟ
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸ਼ੈਡੋ-ਲਾਂਚ ਕਰੋ। ਮਾਪੋ, ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।
ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ
ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ, ਫਾਲਬੈਕ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਤਾਰ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਧੱਕੋ, ਬੈਕਲਾਗ ਨਹੀਂ।
ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੋ
ਨਾਲ ਲੱਗਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਵਰਕਫਲੋ ਤੱਕ ਫੈਲਾਓ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਟੈਂਪਲੇਟ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਜਿੱਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇ।

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਆਮ AI ਵਿਕਲਪ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਗੇ 🤝

ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਪੂਰਣ। ਕੀਮਤਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ, ਖੈਰ, ਇਨਸਾਨ।

ਔਜ਼ਾਰ / ਪਲੇਟਫਾਰਮ	ਮੁੱਖ ਦਰਸ਼ਕ	ਕੀਮਤ ਬਾਲਪਾਰਕ	ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਜਾਂ ਸਮਾਨ	ਜਨਰਲ ਸਟਾਫ਼, ਸਹਾਇਤਾ	ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ + ਵਰਤੋਂ ਐਡ-ਆਨ	ਘੱਟ ਰਗੜ, ਤੇਜ਼ ਮੁੱਲ; ਸੰਖੇਪ, ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਲਈ ਵਧੀਆ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਕੋਪਾਇਲਟ	ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ 365 ਉਪਭੋਗਤਾ	ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ ਐਡ-ਆਨ	ਉਹ ਥਾਂ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਈਮੇਲ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਟੀਮਾਂ - ਸੰਦਰਭ ਸਵਿਚਿੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ	ਡਾਟਾ ਅਤੇ ML ਟੀਮਾਂ	ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ	ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਓਪਸ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਟਰੋਲ
AWS ਬੈਡਰੋਕ	ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ	ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ	ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ, ਮੌਜੂਦਾ AWS ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਜ਼ੂਰ ਓਪਨਏਆਈ ਸੇਵਾ	ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮਾਂ	ਵਰਤੋਂ-ਅਧਾਰਿਤ	ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਟਰੋਲ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, ਅਜ਼ੂਰ ਪਾਲਣਾ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ
ਗਿੱਟਹੱਬ ਕੋਪਾਇਲਟ	ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ	ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ	ਘੱਟ ਕੀਸਟ੍ਰੋਕਸ, ਬਿਹਤਰ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ; ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਪਰ ਮਦਦਗਾਰ
ਕਲੌਡ/ਹੋਰ ਸਹਾਇਕ	ਗਿਆਨ ਕਰਮਚਾਰੀ	ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ + ਵਰਤੋਂ	ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਖੋਜ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਵਾਲਾ ਤਰਕ - ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿਪਚਿਪਾ
ਜ਼ੈਪੀਅਰ/ਮੇਕ + ਏਆਈ	ਓਪਸ ਅਤੇ ਰਿਵੋਪਸ	ਟਾਇਰਡ + ਵਰਤੋਂ	ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗੂੰਦ; CRM, ਇਨਬਾਕਸ, ਸ਼ੀਟਾਂ ਨੂੰ AI ਸਟੈਪਸ ਨਾਲ ਜੋੜੋ
ਧਾਰਨਾ ਏਆਈ + ਵਿਕੀਜ਼	ਓਪਸ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਪੀ.ਐਮ.ਓ.	ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ ਐਡ-ਆਨ	ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਗਿਆਨ + ਏਆਈ ਸੰਖੇਪ; ਅਜੀਬ ਪਰ ਉਪਯੋਗੀ
ਡਾਟਾਰੋਬੋਟ/ਡਾਟਾਬ੍ਰਿਕਸ	ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸੰਸਥਾਵਾਂ	ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੀਮਤ	ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ML ਜੀਵਨਚੱਕਰ, ਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਟੂਲਿੰਗ

ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਜੀਬ ਸਪੇਸਿੰਗ। ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਹੈ।

ਡੀਪ-ਡਾਈਵ 1: ਜਿੱਥੇ AI ਪਹਿਲਾਂ ਲੈਂਡ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ 🧩

ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ: ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਵਾਬ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੈਗਿੰਗ, ਇਰਾਦਾ ਖੋਜ, ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਟੋਨ ਕੋਚਿੰਗ। ਏਜੰਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।
ਵਿਕਰੀ: ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਇਤਰਾਜ਼-ਨਿਰਭਰ ਸੁਝਾਅ, ਲੀਡ-ਯੋਗਤਾ ਸੰਖੇਪ, ਆਟੋ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਰੋਬੋਟਿਕ ਨਹੀਂ ਜਾਪਦੀ... ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ: ਸਮੱਗਰੀ ਡਰਾਫਟ, SEO ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ-ਇੰਟੈੱਲ ਸੰਖੇਪ, ਮੁਹਿੰਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ।
ਵਿੱਤ: ਇਨਵੌਇਸ ਪਾਰਸਿੰਗ, ਖਰਚਿਆਂ ਦੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਨਕਦੀ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜੋ ਘੱਟ ਗੁਪਤ ਹਨ।
ਐਚਆਰ ਅਤੇ ਐਲ ਐਂਡ ਡੀ: ਨੌਕਰੀ-ਵਰਣਨ ਡਰਾਫਟ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਰਸਤੇ, ਨੀਤੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉੱਤਰ।
ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਖੇਪ, ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ, ਟੈਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਲੌਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਘਟਨਾ ਪੋਸਟਮਾਰਟਮ।
ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: ਧਾਰਾ ਕੱਢਣਾ, ਜੋਖਮ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਨੀਤੀ ਮੈਪਿੰਗ, ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸਾਈਨ-ਆਫ ਦੇ ਨਾਲ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਆਡਿਟ।
ਸੰਚਾਲਨ: ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਸ਼ਿਫਟ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ, ਰੂਟਿੰਗ, ਸਪਲਾਇਰ-ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ, ਘਟਨਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲਾ ਕੇਸ ਚੁਣ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇ, ਅਸਲ ਲਾਗਤ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹੋਵੇ। ਤਿਮਾਹੀ ਨਹੀਂ। ਕਿਸੇ ਦਿਨ ਨਹੀਂ।

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 2: ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਬੇਮਿਸਾਲ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ 🧱

ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਸਤ ਇੰਟਰਨ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ। ਇਹ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨਾਲ ਚਮਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਰਸੀਦਾਂ ਵਾਲਾ ਜੁੱਤੀਆਂ ਦਾ ਡੱਬਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ:

ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ: ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ, ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਲੇਬਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਲਮ, ਟੈਗ ਮਾਲਕ, ਸੈੱਟ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਰੱਖੋ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਲੌਗ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ 50-200 ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ।
ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ: ਜਿੱਥੇ ਵੀ AI ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ-ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀ ਖੇਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਾਂਚ: ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਬਦਲਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।

ਜੋਖਮ ਫਰੇਮਿੰਗ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। NIST AI RMF ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਵੈਇੱਛਤ, ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। [1]

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 3: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ - ਇਸਨੂੰ ਹਲਕਾ ਪਰ ਅਸਲੀ ਰੱਖੋ 🧭

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਗਿਰਜਾਘਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਵਰਕਿੰਗ ਗਰੁੱਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਇਨਟੇਕ: ਉਦੇਸ਼, ਡੇਟਾ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੰਖੇਪ।
ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਘਟਾਉਣਾ।
ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ: ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਸਮੀਖਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਜਾਂ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ।
ਘਟਨਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ: ਕੌਣ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਪਿੱਛੇ ਹਟਦੇ ਹੋ?

ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਐਂਕਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। OECD ਸਿਧਾਂਤ ਜਵਾਬਦੇਹ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ-ਉਪਯੋਗੀ ਟੱਚਸਟੋਨ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਸੀ (ਓਵਰਰਾਈਡ ਵਿਧੀਆਂ ਸਮੇਤ) 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। [3] ਯੂਕੇ ICO ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। [2]

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 4: ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ - ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਤੋੜਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ 🤝

ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਬਾਹਰ ਜਾਂ ਬੇਨਕਾਬ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ AI ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਕਰੋ:

ਬਿਰਤਾਂਤ: ਸਮਝਾਓ ਕਿ AI ਕਿਉਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਲ।
ਸੂਖਮ-ਸਿਖਲਾਈ: ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ 20-ਮਿੰਟ ਦੇ ਮਾਡਿਊਲ ਲੰਬੇ ਕੋਰਸਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਚੈਂਪੀਅਨ: ਹਰੇਕ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸ਼ੋਅ-ਐਂਡ-ਟੇਲਜ਼ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਨ ਦਿਓ।
ਗਾਰਡਰੇਲ: ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਵਰਤੋਂ, ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈਂਡਬੁੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਬਨਾਮ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ।
ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਮਾਪੋ: ਪਾੜੇ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੋਲਆਉਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਸਰਵੇਖਣ ਚਲਾਓ।

ਕਿੱਸਾ (ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਪੈਟਰਨ): ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਪੋਡ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਾਲ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਇਤਰਾਜ਼-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਖਾਤਾ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਕੋਚਿੰਗ ਲਈ ਸਾਂਝੇ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਤ "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ" ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਤੇਜ਼ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਹੈ।

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 5: ਬਿਲਡ ਬਨਾਮ ਖਰੀਦੋ-ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਰੁਬਰਿਕ 🧮

ਜਦੋਂ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਸਤੂਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਖਰੀਦੋ
ਜਦੋਂ ਤਰਕ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਈ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਬਣਾਓ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਮਿਲਾਓ
ਲਾਗਤ ਦੀ ਸਮਝਦਾਰੀ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ; ਵੌਲਯੂਮ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਜਟ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਜਲਦੀ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।
ਬਦਲਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ: ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਮੁੜ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕੋ।

ਹਾਲੀਆ ਮੈਕਿੰਸੀ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਟਿਕਾਊ ਮੁੱਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ (ਸਿਰਫ ਔਜ਼ਾਰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ) ਅਤੇ ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ-ਮਾਡਲ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਸੀਨੀਅਰ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। [4]

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 6: ROI ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ - ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਕੀ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ 📏

ਬਚਾਇਆ ਸਮਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਮ ਮਿੰਟ, ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਔਸਤਨ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਮਾਂ।
ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਨਾਮ ਬੇਸਲਾਈਨ, ਮੁੜ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, NPS/CSAT ਡੈਲਟਾ।
ਥਰੂਪੁੱਟ: ਕੰਮ/ਵਿਅਕਤੀ/ਦਿਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਭੇਜੇ ਗਏ।
ਜੋਖਮ ਸਥਿਤੀ: ਨਿਸ਼ਾਨਬੱਧ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਓਵਰਰਾਈਡ ਦਰਾਂ, ਫੜੇ ਗਏ ਡੇਟਾ-ਪਹੁੰਚ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ।
ਗੋਦ ਲੈਣਾ: ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਰਗਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਔਪਟ-ਆਉਟ ਦਰਾਂ, ਤੁਰੰਤ-ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਦੋ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਕੇਤ:

ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਸਲ ਹੈ, ਪਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। 2025 ਤੱਕ, ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ~71% ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਜਨ-ਏਆਈ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਕਿ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਕੈਟਰਸ਼ਾਟ ਪਾਇਲਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। [4]
ਲੁਕਵੇਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਾਭ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਲਣਾ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਨੁਕਸਦਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਬਜਟ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। [5]

ਵਿਧੀ ਸੁਝਾਅ: ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਛੋਟੇ A/B ਜਾਂ ਸਟੈਗਰਡ ਰੋਲਆਉਟ ਚਲਾਓ; 2-4 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਲੌਗ ਕਰੋ; ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ 50-200 ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸ਼ੀਟ (ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ, ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ, ਸੁਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾ ਸਕੋ - ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ 🧪

ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ: ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਰੱਖੋ। ਮਦਦਗਾਰਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।
ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ: ਜੇਲ੍ਹਬ੍ਰੇਕ, ਪੱਖਪਾਤ, ਟੀਕਾ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਲਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਤਣਾਅ-ਟੈਸਟ।
ਗਾਰਡਰੇਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ।
ਵਾਧਾ: ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਆਡਿਟ ਲੌਗ: ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਲਈ ਇਨਪੁਟਸ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ।

ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। NIST AI RMF ਅਤੇ OECD ਸਿਧਾਂਤ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸਕੋਪ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। [1][3]

ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ: ਪਾਇਲਟਾਂ ਤੋਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ 🏗️

AI ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਔਜ਼ਾਰ ਹੀ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦੀਆਂ - ਉਹ AI-ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੀਡਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਸਾਈਡ 'ਤੇ ਸਟੈਪਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਫੀਲਡ ਨੋਟ: ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਨਲੌਕ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨੇਤਾ "ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੁੱਛਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ "ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਕਦਮ ਹੌਲੀ, ਮੈਨੂਅਲ, ਜਾਂ ਗਲਤੀ-ਸੰਭਾਵੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ AI ਪਲੱਸ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੀਏ?" ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ।

ਜੋਖਮ, ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਗੱਲਾਂ 🧯

ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚੇ: ਪਾਇਲਟ ਸੱਚੇ ਏਕੀਕਰਨ ਖਰਚੇ-ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ, ਤਬਦੀਲੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਾਧਨਾਂ, ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸਿਖਲਾਈ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਾਭ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਲਣਾ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਨੁਕਸਦਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। [5]
ਓਵਰ-ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਨਿਰਣੇ-ਭਾਰੀ ਕਦਮਾਂ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਡਿੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ: ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਰੱਖੋ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ: ਸਥਾਨਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਘਟਾਓ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ। ICO ਦੇ ਟੂਲਕਿੱਟ ਯੂਕੇ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ। [2]

ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਪਾਇਲਟ-ਟੂ-ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਿਵੇਂ

ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਤੁਰੰਤ ਹਿੱਟ 💬

ਸਵਾਲ: ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਡੇਟਾ-ਸਾਇੰਸ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਹਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਕਸਟਮ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ML ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰੋ।

ਸਵਾਲ: ਅਸੀਂ ਭਰਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਜਵਾਬ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਗਿਆਨ, ਸੀਮਤ ਸੰਕੇਤਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚ ਬਿੰਦੂਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀ। ਨਾਲ ਹੀ - ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੁਰ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਰਹੋ।

ਸਵਾਲ: ਪਾਲਣਾ ਬਾਰੇ ਕੀ?
ਜਵਾਬ: ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੋ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੱਖੋ। NIST AI RMF ਅਤੇ OECD ਸਿਧਾਂਤ ਮਦਦਗਾਰ ਫਰੇਮਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ; UK ICO ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। [1][2][3]

ਸਵਾਲ: ਸਫਲਤਾ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਪ੍ਰਤੀ ਤਿਮਾਹੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੱਖ ਜਿੱਤ ਜੋ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਚੈਂਪੀਅਨ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਸੁਧਾਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨੇਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।

ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਾਂਤ ਸ਼ਕਤੀ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ 🌱

ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੂਨਸ਼ਾਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ, ਇੱਕ ਫਲੈਸ਼ਲਾਈਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਦਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਓ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਪੋਰਟੇਬਲ, ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੱਖੋ। ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰੋ। ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ , ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਉਣਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁਟੀਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ QA ਜਾਂ ਬਜਟ। ਸ਼ਾਇਦ ਘੱਟ ਗਲੈਮਰਸ, ਪਰ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ। ਅਤੇ ਹਾਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਰੂਪਕ ਮਿਲਾਏ ਜਾਣਗੇ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਹੋਣਗੇ; ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ। ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ। 🌟

ਬੋਨਸ: ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਂਪਲੇਟ 📎

ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਸੰਖੇਪ

ਸਮੱਸਿਆ:
ਉਪਭੋਗਤਾ:
ਡਾਟਾ:
ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ:
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣਾ:
ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ:
ਲਾਂਚ ਯੋਜਨਾ:
ਸਮੀਖਿਆ ਕੈਡੈਂਸ:

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੈਟਰਨ

ਭੂਮਿਕਾ:
ਪ੍ਰਸੰਗ:
ਕੰਮ:
ਪਾਬੰਦੀਆਂ:
ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ:
ਕੁਝ ਕੁ ਉਦਾਹਰਣਾਂ:

ਹਵਾਲੇ

[1] NIST. AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF)।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[2] ਯੂਕੇ ਸੂਚਨਾ ਕਮਿਸ਼ਨਰ ਦਫ਼ਤਰ (ICO)। ਏਆਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[3] OECD. AI ਸਿਧਾਂਤ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[4] ਮੈਕਿੰਸੀ ਐਂਡ ਕੰਪਨੀ। ਏਆਈ ਦੀ ਸਥਿਤੀ: ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਮੁੜ-ਵਾਇਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

[5] ਰਾਇਟਰਜ਼। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨਾਲ ਕੁਝ ਜੋਖਮ-ਸਬੰਧਤ ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਝੱਲਦੀਆਂ ਹਨ, EY ਸਰਵੇਖਣ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ

ਬਲੌਗ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ

ਦੇਸ਼/ਖੇਤਰ