ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੜ ਨਵਾਚਾਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪੰਜ AI ਲਾਭ ਮਾਡਲ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ AI ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ: ਕਿਤੇ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਕਿਤੇ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ, ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਉਮੀਦਜਨਕ ਟੂਲ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਾਂ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਹੀ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅਸਲ ਬਦਲਾਅ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇੰਝ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਉਣ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਬੈਨਰ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿੱਪ ਈਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਰੱਖਣਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੇ ਅਸਲ ਮੌਕੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣਾ।
ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਧੇਰੇ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਤਰਕ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ AI ਨੂੰ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਲਾਭ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੋੜਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਚਰਨ ਅਗਲੇ ਚਰਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਲਈ AI ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚਲਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅੱਗੇ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣਗੀਆਂ ਕਿ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਗੜ੍ਹਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਲਾਭ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣੇ ਹਨ, ਕਿਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਨਾਲ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ AI ਲਾਭ ਦੇ ਪੰਜ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਭਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਟਾਈਮ ਹੋਰਾਇਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫੈਲਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਜਬਲ ਦਾ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਮੁਹਾਰਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਹਾਰਤ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਕਾਰਗਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ-ਅਗਵਾਈ ਵਾਲੇ ਸੰਚਾਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੜ ਨਵਾਚਾਰ ਵੱਲ ਕਦਮ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਣਨੀਤਕ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਬੁਨਿਆਦ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਲਾਭ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੇ ਕਾਰਜਬਲ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ AI ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੇ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਗਹਿਰੇ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵੱਡਾ ਲਾਭ ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਤਿਆਰੀ ਹੈ। HR ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਭਾਗ ਨਿਯਮਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਤ ਵਿਭਾਗ ਫੰਡ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਸਮਝ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਕਾਰਗਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
- ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵੀਣਤਾ ਪੱਧਰ ਅਨੁਸਾਰ ਦੁਹਰਾਈ ਗਈ ਵਰਤੋਂ
- ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਪ੍ਰੌਂਪਟ, ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਐਸੈਟਸ
- ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ
- ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਇੱਕ ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜਬਲ: ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਬਾਕੀ ਸੰਗਠਨ ਠੱਪ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚੈਂਪੀਅਨਜ਼ ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਓ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਖਰੀਦ-ਤੋਂ-ਭੁਗਤਾਨ, ਜੋ ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਗਾਹਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚੁਣਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ ਸ਼ਮੂੂਲੀਅਤ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ ਨਾਲ। AI-ਨੇਟਿਵ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਦਾ ਸਵਾਲ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਪਲਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵੱਲ ਮੁੜ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਜ਼ਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਿਰ ਹੋਣਗੇ।
- ਯੋਗ ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
- ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਿਟੈਂਸ਼ਨ, ਅੱਪਸੈਲ ਅਤੇ ਲਾਈਫਟਾਈਮ ਵੈਲਿਊ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਪਸੀ ਵਿਵਹਾਰ, ਦੁਹਰਾਓ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ, ਅਤੇ ਰੈਫਰਲ
- ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮਰਪਿਤ ਡੇਟਾ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਜਾਂ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਐਕਟੀਵੇਟ ਕਰਨਾ।
AI-ਨੇਟਿਵ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲੇਗਸੀ ਡਿਮਾਂਡ ਫਨਲ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ।
ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਰਫੇਸ ਨੂੰ ਚੁਣੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਟੀਕਲ ਅਨੁਭਵ, ਕੋਈ ਐਮਬੈੱਡ ਕੀਤੀ ਹੋਈ ਐਪ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰੀ ਉਦੇਸ਼; ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਖੋਜ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਟੀਮਾਂ ਪਹਿਲੇ ਮਸੌਦੇ ਖੁਦ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਾਈ-ਕੁਆਲਿਟੀ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਅਸਲ ਲਾਭ ਉਸ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਜਾਂਚ, ਟੈਸਟ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਹੌਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਸੂਝ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ROI ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਤਰ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਗੇਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ।
- ਮਾਹਿਰਾਂ ਪੱਧਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਚੱਕਰ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਦੇ ਸਕੋਰ, ਤਰੁੱਟੀ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਦਾਇਰਾ ਵਧਾਉਣਾ, ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਹੋਰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵੈਰੀਅੰਟ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ
- ਮਾਲੀਆ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸਰੋਤ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਕਾਰਨ ਅਸੰਭਵ ਮੰਨ ਕੇ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ
ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਵਾਂਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।
ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਮਾਹਿਰ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਲਾਭ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਅਗਲੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਨ ਹਨ, ਪਰ ਵੱਡੀ ਵੈਲਿਊ ਮਾਡਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਦੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਚਾਹੁਣਗੀਆਂ ਕਿ ਇਹੋ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹੇ, ਸਗੋਂ SOPs, ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ, ਨੀਤੀਗਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ, ਔਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਜਿਹੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕਸਾਰ ਰਹਿਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕੰਟਰੋਲ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਅੱਪਡੇਟ, ਘੱਟ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਖਰਾਬੀਆਂ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਯਮ-ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਔਡਿਟਯੋਗਤਾ।
- ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਵਰਜਨ ਟਕਰਾਅ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ
- ਸੋਧਾਂ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੀ ਟ੍ਰੇਸੇਬਿਲਿਟੀ ਸਮੇਤ ਔਡਿਟ ਲਈ ਤਿਆਰੀ
- ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ
- ਆਪਸੀ ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਇਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ
ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਕੰਟੈਂਟ ਜਾਂ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਬੋਝ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ।
ਇੱਕ ਉੱਚ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਕੰਟਰੋਲ ਲੇਅਰ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਗ੍ਰਾਫ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਰਗ, ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
ਇਹ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਧੀਮਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਵਰਤਨਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਏਜੰਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਖਰੀਦ ਤੋਂ ਭੁਗਤਾਨ, ਦਾਅਵੇ, ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਤਬਦੀਲੀ ਕੰਟਰੋਲ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਲਾਭ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘਣਾਤਮਕ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਦੋਂ ਜਦੋਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਵਾਸਤਵਿਕ ਹੋਣ: ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰਰੋਲ, ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਘਟਕਾਂ ’ਤੇ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀਆਂ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ’ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸੰਕੇਤਕਾਂ ਨਾਲ ਅਪਵਾਦ ਸੰਭਾਲ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਾਭ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਫਾਇਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਰੀ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ’ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ, ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਸਮਝ ਕਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਵੇਂ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਗੁਪਤ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹੈ ਜਿੱਥੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦਾ ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ
- ਅਪਵਾਦ ਦਰ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ
- ਨਿਯਮ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਔਡਿਟ ਨਤੀਜੇ
- ਨਵਾਚਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਜਾਂ ਜਾਂਚੀਆਂ ਗਈਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ
ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ, ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ।
ਕੋਈ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸ ਉੱਤੇ ਪਛਾਣ , ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਟੂਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਲੌਗਿੰਗ, ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੇ ਪੱਖੋਂ ਇੱਕ ਤਿਆਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ।
AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਨਾਕਾਮੀ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਸਿਰਫ਼ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਸਗੋਂ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੀ ਛਾਲ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਵੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਹੁਣ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ, ਲੰਮਾ ਸਮਾਂ ਉਡੀਕੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਲਾਭ ਨਜ਼ਰ ਆਵੇਗਾ। ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ ਵਾਧੂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰੰਤਰ ROI ਅਨੁਕ੍ਰਮ ਰਾਹੀਂ ਲਾਭ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਅਨੁਕ੍ਰਮ ਵਿਆਪਕ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਾਕੀ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸ਼ਰਤ ਹੈ। ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਫੈਲਾਅ ਹੀ ਉੱਚ-ਲਾਭਾਂ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਨੀਂਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕ ਇਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਲਾਭ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਿਹਤਰ ਮੌਕੇ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਗਵਰਨੈੱਸ ਹੋਰ ਵਿਹਾਰਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੋਰ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਉੱਚ ਲਾਭਾਂ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲੇ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਮਿਸਾਲ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਜੋਂ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬਿਹਤਰ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਕੰਟਰੋਲ ਪਰਤਾਂ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਖੁਦਰਾ ਵਪਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾ ਕੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ। ਇਹ ਤਦ ਬਦਲਿਆ ਜਦੋਂ ਲੀਡਰਾਂ ਨੇ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਕੇ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ, ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖ ਲਿਆ। AI ਵੀ ਉਹੀ ਪੈਟਰਨ ਅਪਣਾਏਗੀ।
ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
- ਇੱਕ ਰਿਟੇਲਰ ਵਿਆਪਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI-ਨੇਟਿਵ ਡਿਸਕਵਰੀ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚੈਨਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਕੰਪਨੀ ਕਾਰਜਬਲ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ R&D ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਚਾਲਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਅਜਿਹੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਖੋਜ ਵਰਕਫਲੋ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦੇਰ-ਪੜਾਅ ਦੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਇੱਕ ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਰਵਿਭਿੰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋ-ਪਾਇਲਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ, SOPs, ਅਤੇ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ, ਜੋ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਦਾਅਵਾ-ਸਹਾਇਤਾ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਤੇਜ਼ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ, ਘੱਟ ਅਪਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਕਿਸੇ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ।
- ਵਿਆਪਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਰਗ ਨੂੰ ਭੂਮਿਕਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਚੈਂਪੀਅਨਾਂ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਸਸ਼ਕਤ ਬਣਾਓ।
- ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ: ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ, ਕਿਸਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੀ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸਦੀ ਹੈ।
- ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤੋਂ, ਪ੍ਰਵੀਣਤਾ, ਮੁੜ-ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ।
- ਥੋੜ੍ਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਲਾਭ ਵਾਲੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਪਲੇਅ, ਇੱਕ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿਖਣਯੋਗ ROI ਵਾਲਾ ਵਰਕਫਲੋ।
- ਲਾਭ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਪਾਰਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕਾਰਜ-ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਮਾਲੀਏ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ।
- ਉਹਨਾਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਲਾਭ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ: ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪਛਾਣ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ।
- AI ਨੂੰ ਉੱਚ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ, ਔਡਿਟ-ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਸਲ ਹੋਣ।
- ਉਹਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।
- ਇਹ ਪੁੱਛੋ ਕਿ AI ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਸਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ ਲਾਭ ਕਿੱਥੇ ਸਿਰਜ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਾਲ-ਟੂ-ਐਕਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਿੱਥੇ AI ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜਾ ਲਾਭ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਇਹ ਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਮੁਹਾਰਤ ਸਿਰਜਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਐਨੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਰਹੋ ਕਿ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਲਾਭ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕੋ। ਫਿਰ ਐਨੇ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਰੂਪ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਜਾ ਸਕੋ।
