ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪੁਨਰਆਵਿਸ਼ਕਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਪੰਜ AI ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨ ਅਜੇ ਵੀ AI ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ: ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ, ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ, ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਰ ਟੂਲ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਥਾਨਕ ਜਿੱਤਾਂ ਤਾਂ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਘੱਟ ਹੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮੁੱਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਕੁਝ ਐਸਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੇ ਆਉਣ ’ਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਬੈਨਰ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਪ ਈਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ eCommerce ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੇ ਅਸਲ ਮਤਲਬ ਤੋਂ ਚੂਕ ਜਾਣਾ.

ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਵੱਖਰੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਾਕਾਂਕਸ਼ੀ ਤਰਕ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉਹ AI ਨੂੰ ਟੁੱਟੇ-ਫੁੱਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲਿਓ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ, ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੋੜਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਸੇ ਲਈ AI ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮੁੜ ਗੜ੍ਹਣਾ ਹੈ.

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੰਜ AI ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਹੈ। ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਅਗਲੇ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਵਰਕਫੋਰਸ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਰਵਾਨਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਨਗੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਕਾਰਗਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਗਹਿਰੇ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ-ਚਲਿਤ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਨ ਇਕੱਲੀਆਂ AI ਜਿੱਤਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪੁਨਰਆਵਿਸ਼ਕਾਰ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਰਣਨੀਤਿਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂ ਕਿਹੜੇ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕੀ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਵਰਕਫੋਰਸ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਿਹਾਰਿਕ ਸਮਰੱਥਾ ਫੈਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਕਟ-ਅਵਧੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੋਇਆ ਗਹਿਰੇ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਰਵਾਨਗੀ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡਾ ਲਾਭ ਤੇਜ਼ ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸੰਗਠਨਕ ਤਿਆਰੀ ਹੈ। HR ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, Legal ਗਵਰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, Finance ਫੰਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਸਾਂਝੀ ਸਮਝ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ.

• ਭੂਮਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਦੱਖਲ ਪੱਧਰ
• ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ, ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਅਤੇ ਐਸੈੱਟ
• ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਸਬੂਤ
• ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਢੰਗਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ

ਦੋ-ਪੱਧਰੀ ਵਰਕਫੋਰਸ: ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਅੱਗੇ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦਕਿ ਬਾਕੀ ਸੰਗਠਨ ਠਹਿਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਚੈਂਪੀਅਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਬਣਾਓ, ਜਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ procure to pay, ਜੋ ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ.

ਇਹ ਮਾਡਲ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਇਹ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜਦੇ, ਪਰਖਦੇ ਅਤੇ ਚੁਣਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨਾਲ। AI-ਨੇਟਿਵ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਵਾਲ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਪਲਾਂ ’ਤੇ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵੱਲ ਸਰਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਫ਼ੈਸਲਾ ਹੁੰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਠੀਕ ਵੇਲੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ.

• ਯੋਗ ਇਰਾਦਾ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦੁਹਰਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
• ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਕੁਆਲਿਟੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਿਟੈਨਸ਼ਨ, ਅੱਪਸੈਲ ਅਤੇ ਲਾਈਫਟਾਈਮ ਵੈਲਿਊ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
• ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਜਿਵੇਂ ਵਾਪਸੀ ਵਾਲਾ ਵਿਵਹਾਰ, ਦੁਹਰਾਈ ਭਾਗੀਦਾਰੀ, ਅਤੇ ਰੈਫ਼ਰਲ
• ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮਰਪਿਤ ਡਾਟਾ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਜਾਂ ਐਪਸ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ

AI-ਨੇਟਿਵ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲੈਗਸੀ ਡਿਮਾਂਡ ਫਨਲ ਵਾਂਗ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਸਬੰਧਿਤਤਾ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਕੀਮਤ ’ਤੇ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ.

ਇੱਕ ਸਤਹ ਚੁਣੋ ਜਿਵੇਂ ਵਰਟੀਕਲ ਅਨੁਭਵ, ਐਮਬੈਡਡ ਐਪ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਵਿਗਿਆਪਨ ਉਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਕੁਆਲਿਟੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ.

ਇਹ ਮਾਡਲ ਖੋਜ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਸਮਰੱਥਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਕਟ ਅਵਧੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਬੋਟਲਨੈਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਟੀਮਾਂ ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਖੁਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵੱਲ ਮੋੜ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਲ ਉਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮ ਜਾਂਚ ਸਕਦੀ, ਪਰਖ ਸਕਦੀ ਜਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਜੋ ਹਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੂਝ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਉੱਪਰਲੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰਵਾਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ROI ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.

• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਬੋਟਲਨੈਕਾਂ ’ਤੇ ਚੱਕਰ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ
• ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਸਕੋਰ, ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
• ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ
• ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਆਮਦਨ ਧਾਰਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਪਹਿਲਾਂ ਬਾਹਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਾਲੇ ਅਸਲੀ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਮੋ ਵਾਂਗ ਲੈਣਾ.

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਬੋਟਲਨੈਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ’ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਰੱਖੋ ਕਿ ਨਵੇਂ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਅਗਲੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ.

ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਇਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਮੌਜੂਦਾ ਉਦਾਹਰਨ ਹਨ, ਪਰ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਦੇ ਆਪਸੀ ਜੁੜੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਹਨ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਗਠਨ ਇਹੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ SOPs, ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਾਂ, ਨੀਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਗਾਹਕ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫ਼ਲੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ’ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹਣਗੇ ਜੋ ਬਦਲਦੇ ਸਮੇਂ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿਣੀਆਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। ਇਹ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਅੱਪਡੇਟ, ਘੱਟ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਟੁੱਟ-ਫੁੱਟ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਸਰਣ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ.

• ਜੁੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਜਨ ਟਕਰਾਵ ਹੱਲ
• ਆਡਿਟ ਤਿਆਰੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੋਧਾਂ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਿਟੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ
• ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ
• ਆਪਸੀ ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਇਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ

ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੰਤਰਕ ਕਰਜ਼ਾ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ.

ਇੱਕ ਉੱਚ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਕੰਟਰੋਲ ਲੇਅਰ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਗ੍ਰਾਫ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਲੋੜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ.

ਇਹ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਹੌਲਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਬਦਲਾਓਕਾਰੀ ਵੀ। ਇੱਥੇ, ਏਜੰਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਾਰ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ: procure-to-pay, ਕਲੇਮ, ਮੈਨਿਊਫੈਕਚਰਿੰਗ ਚੇੰਜ ਕੰਟਰੋਲ, ਕਲਿਨੀਕਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ। ਇਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਗੁਣਾਤਮਕ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ ਹੀ ਜਦੋਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਅਸਲੀ ਹੋਣ: ਪਹਿਚਾਣ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ, ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬ-ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ’ਤੇ ਸਾਫ਼ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਸਕੇਲ ’ਤੇ ਓਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਿਟੀ, ਭਰੋਸਾ-ਸੂਚਕਾਂ ਨਾਲ ਅਪਵਾਦ ਸੰਭਾਲ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੁੱਲ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖ਼ਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਇਸ ਦਾ ਲਾਭ ਫਿਰ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਦੀ ਰੀ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ, ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਿੱਥੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਮੁੱਲ ਕਿੱਥੇ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਲੁਕਿਆ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਹੈ ਜਿਥੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ-ਮਾਡਲ ਬਦਲਾਅ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

• ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ
• ਅਪਵਾਦ ਦਰ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ
• ਅਨੁਸਰਣ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਨਤੀਜੇ
• ਨਵਚਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜਿਵੇਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਨਵੀਆਂ ਮੌਕਿਆਂ ਜਾਂ ਪਰਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਨਵੀਆਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ

ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਪੱਕੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ.

ਇੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਪਹਿਚਾਣ, ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਟੂਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਲੌਗਿੰਗ, ਅਪਵਾਦ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ.

AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਬਿੰਦੂ ਸਿਰਫ਼ ਇਕੱਲੇ ਪਾਇਲਟ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਛਾਲ ਵਾਂਗ ਲੈਣਾ ਵੀ ਹੈ: ਹੁਣ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ, ਲੰਮਾ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਸ ਕਰੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ’ਤੇ ਮੁੱਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਵੇਗਾ। ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਹੋਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਾਕਾਂਕਸ਼ੀ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ROI ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.

ਇਹ ਕ੍ਰਮ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਕ ਸ਼ਰਤ ਹੈ। ਸੰਗਠਨ ਭਰ ਵਿੱਚ ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਜੰਗਲ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਲੋਕ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਮੌਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਹੋਰ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੋਰ ਸੰਭਵ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਸਿਸਟਮ ਲਾਈਟਹਾਊਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਚਾਣ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਜੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕੀਲੇ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਬਣਦੇ ਹਨ.

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਨ ਬਿਹਤਰ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਕੰਟਰੋਲ ਲੇਅਰਾਂ, ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਰਿਟੇਲ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਕੇ eCommerce ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਤਦ ਬਦਲਿਆ ਜਦੋਂ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੀਂ ਮੁੱਲ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਬਣਾਉਣੀ ਸਿੱਖੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਕਰਕੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਜਿਸਟਿਕਸ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਯੂਜ਼ਰ-ਕੇਂਦਰਤ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਦਿੱਤਾ। AI ਵੀ ਇਹੀ ਪੈਟਰਨ ਅਪਣਾਏਗਾ.

ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:

• ਇੱਕ ਰਿਟੇਲਰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਪਨਾਅ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI-ਨੇਟਿਵ ਡਿਸਕਵਰੀ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤੀ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਨਿੱਜੀਕਰਤ ਵਿਕਰੀ ਲਈ ਨਵਾਂ ਚੈਨਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਇੱਕ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟਿਕਲ ਕੰਪਨੀ R&D ਅਤੇ ਕਲਿਨੀਕਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫੋਰਸ ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਗਵਰਨਡ ਰਿਸਰਚ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦੇਰ-ਚਰਣੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਇੰਡਿਕੇਸ਼ਨ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.
• ਇੱਕ ਮੈਨਿਊਫੈਕਚਰਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਪਾਇਲਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਚੇੰਜ ਕੰਟਰੋਲ, SOPs ਅਤੇ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ’ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਤੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਬਾਜ਼ਾਰ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਨੁਕੂਲਨਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ.
• ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀ ਕਲੇਮ-ਸਹਾਇਤਾ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਗਵਰਨਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਖ਼ਿਰਕਾਰ ਤੇਜ਼ ਫ਼ੈਸਲੇ, ਘੱਟ ਅਪਵਾਦ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਕਲੇਮ ਸੰਭਾਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਅਾਂ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣ ਰੱਖੋ.

• ਭੂਮਿਕਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਅਤੇ ਚੈਂਪੀਅਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਸਸ਼ਕਤ ਬਣਾਓ.
• ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀਆਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ: ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ, ਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਕੀ ਲੌਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਪਨਾਅ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ.
• ਦੁਹਰਾਏ ਵਰਤੋਂ, ਦੱਖਲ, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫ਼ਲੋ, ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਮਾਪੋ.

• ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਚਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗਿਣਤੀ ਚੁਣੋ: ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਪਲੇ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਬੋਟਲਨੈਕ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਜਿਸ ਦਾ ROI ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ.
• ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਮਾਪੋ: ਕਨਵਰਜ਼ਨ ਕੁਆਲਿਟੀ, ਚੱਕਰ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਜੋਖ਼ਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਆਮਦਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ.
• ਉਨ੍ਹਾਂ ਜਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ: ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪਹਿਚਾਣ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਓਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਿਟੀ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ.

• AI ਨੂੰ ਉੱਚ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਵਿੱਚ ਤਦ ਹੀ ਵਧਾਓ ਜਦੋਂ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਸੰਭਾਲ ਅਸਲੀ ਹੋਣ.
• ਉਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਪੁਰਾਣੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਾ ਕਰੋ.
• ਇਹ ਪੁੱਛੋ ਕਿ AI ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵਾਂ ਮੁੱਲ ਕਿੱਥੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸਸਤਾ ਐਗਜ਼ਿਕਿਊਸ਼ਨ ਨਹੀਂ.

ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਸੱਦਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ AI ਲੈਗਸੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁੱਛੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜਾ ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕੀ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਇੰਨਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਕਿ ਰਵਾਨਗੀ ਬਣੇ। ਹਰ ਕਦਮ ’ਤੇ ਮੁੱਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਰਹੋ। ਫਿਰ ਇੰਨੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਦੇ ਬਿਹਤਰ ਰੂਪ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਵੱਧ ਸਕੋ.