ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਲਈ AI: ਖੋਜ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਨਿਰਣਾ

ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਲਈ AI ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਨਾ ਥੱਕਣ ਵਾਲੇ ਪਾਠਕ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਢੇਰ ਸਾਰੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਮੁੱਢਲਾ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਸਮੁੱਚੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਗਾਹਕ ਰਣਨੀਤੀ ਲਈ ਅਹਿਮ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਹੜੇ ਸਮਝੌਤੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਜਦੋਂ AI ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?

ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 'ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇ' ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਦੋ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਕਹੀ ਗੱਲ ਨੂੰ 'ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਚਾਹਤ' ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਤਭੇਦਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਹਵਾਲਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਉਸ ਸਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲਿਆ ਗਿਆ ਉਤਪਾਦ ਸੰਬੰਧੀ ਫ਼ੈਸਲਾ ਅਜਿਹੇ ਸਬੂਤਾਂ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਉਦਾਹਰਨ। ਲੈਜਰਲੀ ਬਿੱਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਐਪ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਕੋਲ ਛੇ ਗਾਹਕ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੇ ਨੋਟ ਹਨ। ਦੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਭੁਗਤਾਨ ਲਈ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਯਾਦ-ਦਹਾਨੀਆਂ ਭੇਜਣ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ। ਇੱਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਯਾਦ-ਦਹਾਨੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨਗੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਤਿੰਨ ਨੇ ਯਾਦ-ਦਹਾਨੀਆਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੈਂਕ ਖਾਤਿਆਂ ਦਾ ਮਿਲਾਣ ਹੌਲੀ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ।

ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੌਂਪਟ, 'ਇਨ੍ਹਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਓ', ਨੇ ਇਹ ਦਿੱਤਾ: 'ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਭੁਗਤਾਨ ਲਈ ਆਪਣੇ-ਆਪ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਯਾਦ-ਸੁਨੇਹੇ ਬਹੁਤ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਮੈਂ ਯਾਦ-ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਪੈਸੇ ਦੇਵਾਂਗਾ।” ਹਿਸਾਬ ਦਾ ਮਿਲਾਨ ਦੂਜੇ ਦਰਜੇ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ।' ਹਵਾਲੇ ਵਾਲਾ ਵਾਕ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਸੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰਥਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇ, ਹਿਸਾਬ ਦੇ ਮਿਲਾਨ, ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਇਤਰਾਜ਼ ਗਾਇਬ ਹੋ ਗਿਆ।

ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੌਮਪਟ: 'ਹਰ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ, ਇਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੇ ਪਛਾਣ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹੂਬਹੂ ਨਕਲ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ। ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹਰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿਓ। ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਤਾ ਅਨੁਸਾਰ ਤਰਤੀਬ ਨਾ ਦਿਓ।' ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੀ: ਹਿਸਾਬ ਦਾ ਮਿਲਾਨ, 6 ਵਿੱਚੋਂ 3 ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਵਿੱਚ ਉਠਾਇਆ ਗਿਆ (I2, I4, I6); ਭੁਗਤਾਨ ਦੀਆਂ ਯਾਦ-ਦਿਹਾਨੀਆਂ, 6 ਵਿੱਚੋਂ 2 ਵਿੱਚ ਮੰਗੀਆਂ ਗਈਆਂ (I1, I3), ਇੱਕ ਇਤਰਾਜ਼ ਨਾਲ (I5)। ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਸਾਰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਨੋਟਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਜਾਂਚਿਆ।

ਤੁਸੀਂ AI ਨਾਲ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਦੇ ਹੋ?

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਪਣੇ ਲਈ ਲਿਖਵਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਲੱਭਣ ਲਈ AI ਵਰਤੋ ਕਿ ਉਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਬਿਆਨ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਆਪ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ; ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਰੂਪ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੌਰਾਨ ਉਸ ਦਾ ਪੱਖ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ।

ਲੇਜਰਲੀ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਟੀਮ ਯਾਦ-ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: 'ਉਨ੍ਹਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਹਾਲਾਤ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੇ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿੱਲਾਂ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।' ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਅੰਸ਼ਕ ਭੁਗਤਾਨ ਵਾਲੇ ਬਿੱਲ, ਗਾਹਕ ਵੱਲੋਂ ਵਿਵਾਦਿਤ ਬਿੱਲ, ਵੱਖਰੇ ਸਮਾਂ ਖੇਤਰ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ, ਸਰਕਾਰੀ ਛੁੱਟੀ ਵਾਲੇ ਦਿਨ ਲਈ ਤਹਿ ਕੀਤੀ ਯਾਦ-ਸੂਚਨਾ, ਸੰਪਰਕ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਵਾਲਾ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਯਾਦ-ਸੂਚਨਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ਬਿੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਫਿਰ ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਪਹਿਲੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਰਾਏ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਦਲੀਲ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕੀ AI ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?

AI ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਲਿਖਤ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਕੇ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਢਲੇ ਨਮੂਨੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪਰਖਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਹੜਾ ਵਿਕਲਪ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਫਿਰ ਵੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕ, ਕਿਹੜਾ ਸਮਝੌਤਾ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣੀ। ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਅਜਿਹੇ ਸੰਦਰਭ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਖ਼ਾਸ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਉਸ ਦੀਆਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਕੀ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਦਲਣਗੀਆਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ।

ਕੀ AI ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਅਤੇ AI ਵਰਤਣ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇੱਕੋ ਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?

ਨਹੀਂ। AI ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਭਾਵ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਹਾਰ ਤੈਅ ਕਰਨਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਨਾਕਾਮੀ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਨ।

ਇਹ ਗਾਈਡ ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਦੇ ਉਸ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣਾ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਵੇਂ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਇਸ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਦਿੱਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੇ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਵੱਖਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਹ ਪੰਨਾ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤ AI ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ?

ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਟੂਲ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਨਾਮ, ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਿਆਂ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰਵੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪਛਾਣ ਨੰਬਰ ਪਾਓ। ਹਾਲੇ ਜਨਤਕ ਨਾ ਕੀਤੇ ਵਿਕਾਸ ਖਾਕੇ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਕੀਮਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਨੀਤੀ ਅਧੀਨ ਪਾਬੰਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕਾਰਜ-ਥਾਂ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਜਾਂ ਲਿਖਤੀ ਉਤਾਰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ AI ਨੀਤੀ ਜਾਂਚੋ। ਜਿੱਥੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ, ਉੱਥੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸਾਧਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ।

ਉਤਪਾਦ ਟੀਮ ਨੂੰ AI ਵਰਤਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਕਿਸੇ ਪੁਰਾਣੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਉੱਤੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ ਜਿਸ ਦੇ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਤਾ ਹਨ।

ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਕਦੋਂ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?

ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਇੰਟਰਵਿਊ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ੁਦ ਪੜ੍ਹੋ। AI ਰਾਹੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਕੇ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੀ ਸਮਾਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੋਟ ਪੜ੍ਹਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਦ ਵਾਜਬ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਇੰਨੀ ਹੋਵੇ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਉਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਾ ਪੜ੍ਹ ਸਕੇ। ਉਦੋਂ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੈ, ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।

Tosheo.ai AI ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਕੋਰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਆਮ AI ਟੂਲ ਵਰਤਣਾ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਿੱਖਣ-ਕ੍ਰਮ, ਛੋਟੇ ਪਾਠ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਭਿਆਸ ਕਾਰਜ ਹੋਣਗੇ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਰੀਅਰ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਰਸ ਬਿਹਤਰ ਚੋਣ ਹੈ।