ਏਜੰਟਿਕ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

OpenAI ਦਾ ਮਕਸਦ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਸਮਰੱਥ ਅਤੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। GPT‑4 ਤੋਂ GPT‑5.4 ਤੱਕ, ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ 97% ਘਟ ਗਈ। GPT‑5.6⁠ ਉਸ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਆਰਟੀਫ਼ਿਸ਼ੀਅਲ ਐਨਾਲਿਸਿਸ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਇੰਡੈਕਸ ਵਿੱਚ 54% ਘੱਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟਾਸਕ 57% ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਡਾਲਰ ਉਪਯੋਗੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਕੰਮ, ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ, ਸੁਧਾਰੇ ਗਏ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਵਰਕਫਲੋ।

ਜਿਵੇਂ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਤੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵੱਲ ਵੱਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਐਡਮਿਨਾਂ ਨੂੰ ਮੰਗ, ਖਰਚ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 

ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਪੰਜ ਤਰੀਕੇ ਇਹ ਹਨ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕੌਣ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਜਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਸ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਵੱਧਦਾ ਹੋਇਆ ਬਿੱਲ ਸਮਝਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਰਬਾਦੀ, ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਤਿ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ChatGPT ਕੰਮ⁠ ਲੰਬੇ, ਬਹੁ-ਕਦਮੀ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਐਡਮਿਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਵਰਤੇ ਗਏ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਵੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ChatGPT ਵਿੱਚ ਮੰਗ ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਐਡਮਿਨ ਕੰਸੋਲ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਵਰਤੋਂ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਖਰਚਾ ਕੰਟਰੋਲ⁠ ਐਡਮਿਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ, ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਨੁਸਾਰ ਅਪਣਾਉਣ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਦੇਖਣ; ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ; ਉਭਰਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ; ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਰਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਉਣ, ਕਿਸੇ ਪਾਵਰ-ਯੂਜ਼ਰ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ:

• ਵਰਕਸਪੇਸ: ਕੀ ਅਪਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਖਰਚ ਇਕੱਠੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਨ?
• ਟੀਮ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ: ਮੰਗ ਕਿੱਥੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?
• ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ: ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿੱਥੇ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਮੰਗ ਲਗਾਤਾਰ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ?

ਇਹ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਮਿਲ ਕੇ ਐਡਮਿਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿੱਥੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨੀਆਂ ਹਨ।

ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਟੋਕਨ ਕੀਮਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਮਾਡਲ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਬਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਸ ਕੰਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਰੋ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕਰਵਾਉਣਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਟਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁਲਾਂਕਣ⁠ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਜ ਕੇਸ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ “ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ” ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਉਸ ਮਿਆਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਪੂਰਨਤਾ ਦਰ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ।

ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ, ਪ੍ਰਤੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਹੱਲ ਹੋਇਆ ਕੇਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਬਦਲਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਭਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ, ਘੱਟ ਸਮਾਂ-ਚੱਕਰ, ਮਾਲੀਆ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਅ, ਜਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ।

ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟੂਲ, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਰੋਕਣ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਲੂਪ ਅਤੇ ਫ਼ਜ਼ੂਲ ਖਰਚ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਟਾਸਕ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਛੋਟੇ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸੰਚਾਲਨ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ AI ਕੰਮ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਵਹਾਰਿਕ ਕੰਮ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ChatGPT ਕਿਸ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਇਸਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡਮੁੱਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਟੀਮਾਂ ਪਲੱਗਇਨ, ਕਨੈਕਟਰ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਯੂਜ਼, ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਵੀਨਤਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ChatGPT ਕੰਮ⁠ ਐਡਮਿਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੰਦਰਭ, ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਟੂਲਾਂ, ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਖਰਚ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੰਟਰੋਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਰਕਸਪੇਸ ਡਿਫੌਲਟ, ਗਰੁੱਪ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਓਵਰਰਾਈਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਦਰਭ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਰਗੇ ਖਰਚਾ ਕੰਟਰੋਲ, ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟਾਂ ਲਈ, OpenAI ਦੇ AI ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਦੇਰੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਉਸ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ, ਡਾਟਾ ਰਿਟੈਂਸ਼ਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਨਿਯਮ ਪਾਲਣਾ ਦਿਖਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ, OpenAI ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕੰਟਰੋਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ੀਰੋ ਡਾਟਾ ਰਿਟੈਂਸ਼ਨ ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ AI ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਿਕ ਦਾਅ। ਇਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਹਨ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਮਲਕੀਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਫੰਡਿੰਗ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪਰਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਡਲ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਉਤਪਾਦਨ ਫੰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ, ਕੰਟਰੋਲਾਂ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਂਝੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਪਛਾਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਨੈਕਟਰ, ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੋਇਆ ਗਿਆਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਮਾਡਲ ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤਣਯੋਗ ਏਜੰਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਨਵਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਜਾਵੇ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਰਕਫਲੋ ਆਪਣੀ ਮਹੱਤਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ, ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੰਗ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ChatGPT ਕੰਮ⁠ ਚੈਟ, ਕੋਡਿੰਗ, ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼, ਕਨੈਕਟਰਾਂ, ਪਲੱਗਇਨਾਂ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਐਡਮਿਨੀਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ, ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਤਰਕ ਨਾਲ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਤੱਤ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ, ਵਪਾਰਕ ਢਾਂਚਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਯਕੀਨੀਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਸਮਰੱਥਾ⁠, ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹਾਈ-ਵੌਲਿਊਮ API ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਪੈਮਾਨਾ ਪੱਧਰ⁠, ਅਤੇ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕੰਮ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਬੈਚ API⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), ਫਲੈਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), ਜਾਂ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਕੈਸ਼ਿੰਗ⁠।

ਵੱਡੀਆਂ ਰਣਨੀਤਕ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟਾਂ ਲਈ, OpenAI Frontier⁠ ਅਤੇ Deployment Company⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਹਿਕਰਮੀ ਬਣਾਉਣ, ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਵਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਹੀ ਉਤਪਾਦ, ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸਾਬਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।