ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤਣ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਮਤਲਬ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਖਰੜੇ ਲਿਖਣਾ, ਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣਾ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਟੀਮ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਟੂਲ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਦੁਪਹਿਰ ਹੀ ਗਾਹਕੀ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਸਮਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਖਦਾ ਹੈ। ਯੂਕੇ ਸਰਕਾਰ ਦੀ AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਖੋਜ, ਜੋ ਫ਼ਰਵਰੀ ਤੋਂ ਮਈ 2025 ਦੌਰਾਨ ਕੀਤੀਆਂ 3,500 ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ, ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਵਰਤ ਰਹੇ 85% ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਅੱਗੇ ਸੀ। ਇਸੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਕਿ ਯੂਕੇ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਛੇ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ (16%) ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਦੋਵੇਂ ਅੰਕੜੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਲੋਂ ਖ਼ੁਦ ਦੱਸੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਨਿਯਮ ਦੀ ਥਾਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਝਲਕ ਸਮਝੋ।
ਵਿਹਾਰਕ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਕਿਸ ਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਸਾਧਨ, ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੌਣ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ? ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਵੀ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲਵੇਗੀ ਜੋ ਮਹਿੰਗਾ ਸਹਾਇਕ ਖਰੀਦ ਕੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਕਿਹੜਾ AI ਚੰਗਾ ਹੈ?
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਉਹ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਉੱਤੇ ਹੋਵੇ ਜਿਸ ਦੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ ਹੋਣ। Microsoft 365 ਵਰਤਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪਹਿਲਾਂ Copilot ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗੀ; Google Workspace ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ Gemini ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗੀ; ਕਈ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਲੰਮੀ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਟੀਮ ਅਕਸਰ ChatGPT ਅਤੇ Claude ਦੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੇਗੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਹਰ ਟੀਮ ਲਈ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇੰਨੀ ਵਾਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਾਲੇ ਲੇਖ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਯੋਜਨਾ ਪੰਨੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਟੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇਖੋ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਅਦਾਰਿਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਮੁਫ਼ਤ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Anthropic ਦਾ ਨਿੱਜਤਾ ਕੇਂਦਰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੂਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਆਪਣੇ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਲਈ Claude ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉੱਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨਾ ਦੇਵੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾ ਦੇਵੇ। ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਟੂਲ ਚੁਣੋ, ਉਸ ਦਾ ਇਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਸਫ਼ਾ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਉਸ ਯੋਜਨਾ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖ਼ਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ।
ਖ਼ਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬਣੇ ਸਾਧਨ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜੋ। ਬੋਲ ਨੂੰ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਕੋਈ ਸਹੂਲਤ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਕਿਸੇ ਟੀਮ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਸਾਧਨ ਇੱਕ ਹੋਰ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਸ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੜ੍ਹਨੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਸਮਝੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਉਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਸਪਸ਼ਟ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਖ਼ਾਸ ਸਾਧਨ ਜੋੜੋ। ਕੰਮ ਲਈ AI ਸਾਧਨ ਚੁਣਨ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਗਾਈਡ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ।
| ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ | ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ | ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰੋ |
|---|---|---|
| Microsoft 365 (Outlook, Word, Excel, Teams) | ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਲਾਨ ਵਿੱਚ Microsoft Copilot | ਤੁਹਾਡੇ ਲਾਇਸੰਸ ਅਤੇ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਅਧੀਨ Copilot ਕਿਹੜੀਆਂ ਐਪਾਂ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਡਾਟੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ |
| Google Workspace (Gmail, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ) | Workspace ਲਈ Gemini | ਇਹ Workspace ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਕੀ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ |
| ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਟੂਲ, ਜਾਂ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਕੰਮ | ChatGPT ਜਾਂ Claude ਦੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ | ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਤੈਅ ਸੈਟਿੰਗਾਂ, ਡਾਟਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ |
| ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਲ ਦੇ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ | ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਬਣਿਆ ਸਾਧਨ | ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਸੰਭਾਲੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਿਟਾਉਣਾ ਹੈ |
ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੀਏ?
AI ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ, ਲਿਖਤੀ ਹੱਦਾਂ, ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਕਦਮ ਅਤੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ ਜਿਸ ਦਾ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਫ਼ਤੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
1. ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਕਸਰ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਜਾਂ ਕੋਈ ਸੰਸਥਾਪਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਮੇਟੀ ਨਹੀਂ।
2. ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ
ਹਰ ਟੀਮ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਤਿੰਨ ਕੰਮ ਪੁੱਛੋ ਜੋ ਉਹ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨਾ ਜਾਂ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ, ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨੋਟਸ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ, ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਸਾਰ। ਕੰਮ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨਾਲੋਂ ਉਸ ਦਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣਾ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
3. ਹਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਸਰ ਮੁਤਾਬਕ ਅੰਕ ਦਿਓ
ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਜੇ ਜਵਾਬ ਗ਼ਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸਾਰ ਦਾ ਅਸਰ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਜਾਂ ਤਨਖ਼ਾਹ ਦੀ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦਾ ਅਸਰ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਘੱਟ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਅਸਰ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ।
4. ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਚੁਣੋ
ਉਹ ਸਹਾਇਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ, ਉਸ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਲਾਨ ਲਵੋ ਅਤੇ ਡਾਟੇ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੜ੍ਹੋ। ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਨਾ ਦਿਓ।
5. ਹੱਦਾਂ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਲਿਖੋ
ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ (ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ, ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ, ਜਾਰੀ ਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪਾਸਵਰਡ), ਕੌਣ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਗ਼ਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ ਹੈ।
6. ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਲਿਖਣਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਵੀ ਸਿਖਾਓ
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੱਥਾਂ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਲਹਿਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ ਕਰੋ।
7. ਚਾਰ ਤੋਂ ਛੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ
ਅਸਲ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇਖੋ, ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਕੀ ਵਰਤਣਾ ਛੱਡਿਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣੇ, ਬਦਲਣੇ ਜਾਂ ਛੱਡਣੇ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਨਿਯਮਤ ਕੰਮ ਵਧਾਓ ਜੋ ਪਰਖ ਵਿੱਚ ਖਰੇ ਉਤਰੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬ੍ਰਾਈਟਵਾਟਰ ਇੰਟੀਰੀਅਰਜ਼ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਲਓ: ਆਨਲਾਈਨ ਫਰਨੀਚਰ ਵੇਚਣ ਵਾਲੇ 22 ਲੋਕ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਟੀਮ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਦੋ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਹੈ। ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਇਸ ਪਹਿਲ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਲਾਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਚੁਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦੋ ਕੰਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਪਲਾਇਰ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਸ਼ੀਟ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣਾ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਅਤੇ ਪਤੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਏ ਜਾਂਦੇ; ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਆਰਡਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਚਿਪਕਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਹੈ: 'ਬਲੂਤ ਦੀ ਲੱਕੜ ਦੇ ਖਾਣੇ ਵਾਲੇ ਮੇਜ਼ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਲਿਖੋ।' ਨਤੀਜਾ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਸੁਚੱਜਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ। ਇਹ ਮੇਜ਼ ਨੂੰ 'ਠੋਸ ਬਲੂਤ ਦੀ ਲੱਕੜ ਦਾ' ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਬਣਾਵਟੀ ਲੱਕੜ ਦੇ ਬੋਰਡ ਉੱਤੇ ਬਲੂਤ ਦੀ ਪਤਲੀ ਪਰਤ ਲਿਖੀ ਹੈ; 'ਅੱਠ ਜਣੇ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਬੈਠ ਸਕਦੇ ਹਨ' ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਛੇ ਲਿਖਿਆ ਹੈ; ਅਤੇ 'ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਮੁਫ਼ਤ ਡਿਲਿਵਰੀ' ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬ੍ਰਾਈਟਵਾਟਰ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ।
ਹਦਾਇਤ ਦੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵੇਰਵਾ-ਪੱਤਰ ਦਾ ਪਾਠ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਬਾਰੇ ਨੋਟ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਨਿਯਮ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ: ਸਿਰਫ਼ ਵੇਰਵਾ-ਪੱਤਰ ਵਿਚਲੇ ਤੱਥ ਵਰਤੋ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ ਗ਼ਾਇਬ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਓ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਾ ਕਦੇ ਜ਼ਿਕਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਨਵੇਂ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ 'ਓਕ ਦੀ ਪਤਲੀ ਪਰਤ', 'ਛੇ ਜਣਿਆਂ ਦੇ ਬੈਠਣ ਲਈ' ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨੋਟ ਹੈ: 'ਵੇਰਵਾ-ਪੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੇਜ਼ ਦਾ ਭਾਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ; ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।' ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹਰ ਤੱਥ ਵਾਲੇ ਵਾਕੰਸ਼ ਨੂੰ ਵੇਰਵਾ-ਪੱਤਰ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਅਸਲ ਹੈ, ਪਰ ਥੋੜ੍ਹੀ ਹੈ; ਵੱਡਾ ਫ਼ਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਕੋਲ ਹੁਣ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਹਦਾਇਤ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਜਾਂਚ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਗ਼ਲਤੀ ਫੜਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Brightwater ਨੇ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ: ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਜਵਾਬ ਭੇਜਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ, ਆਰਡਰਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਪੂਰਾ ਡਾਟਾ ਉਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਦੋ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂਰੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕਰਨਾ। ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਬਣ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ AI ਕਿਉਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਬਾਹਰ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਣੀ, ਕੌਣ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੋਕ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਣਗੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਤੈਅ ਕਰੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਲੰਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫ਼ੈਸਲੇ ਹਾਲੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ।
ਇਹ ਉਸੇ ਗੱਲ ਦਾ ਛੋਟਾ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਜੋਖਮ ਢਾਂਚੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। NIST ਦਾ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ NIST ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਬਣਿਆ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਸੇਧ ਨੂੰ ਸ਼ਾਸਨ, ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਣ, ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੇਠ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਸ਼ਾਸਨ-ਸਬੰਧੀ ਸੇਧ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਸੰਗਠਨ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਧੀਨ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਊਟੀਆਂ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚੇ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਰਸਤੇ ਮੰਗੇ ਗਏ ਹਨ। 20 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਹੀ ਚਾਰ ਆਦਤਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਜਾਣੋ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕੌਣ ਹੈ, ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਉਠਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਮਕਸਦ
ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਤੋਂ ਕਿਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਾਰ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪਲਾਨ
ਉਸ ਟੂਲ ਦਾ ਨਾਮ, ਉਸ ਦੀ ਯੋਜਨਾ, ਉਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਹੋ ਕੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਅਜੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਾ ਹੋਏ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ, ਜਿਵੇਂ ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੋਵੇ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ
ਕੀ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਣ।
ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ
ਕੰਪਨੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਜਾਂਚਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਖਣਾ
ਲੋਕ ਅਭਿਆਸ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਹ ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਗੇ।
ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਤਾਰੀਖ
ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਕਦੋਂ ਵੇਖੋਗੇ ਅਤੇ ਕੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਦੋਂ ਤੈਅ ਕਰੋਗੇ।
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਰੋਜ਼ਮਰ੍ਹਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਹਨ: ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਦੱਸੀਆਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਗ਼ਲਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ ਇਸ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਲੈਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। NIST ਦੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਮਨਘੜਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਖ਼ਾਸ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪਰ ਗ਼ਲਤ ਜਾਂ ਝੂਠੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਨ ਪੱਖਪਾਤ, ਯਾਨੀ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉੱਤੇ ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦਾ ਵੀ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਹੋਰ ਜੋਖਮ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਟੂਲ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗ਼ਲਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਉਸ ਦੀ ਗੱਲ ਮੰਨਣ ਵੱਲ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਬਰਤਾਨੀਆ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵੀ ਇਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। NCSC ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਨਤਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਪਾਈ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ Acas ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਸਹੀਪਣ, ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਨਿੱਜਤਾ ਨੀਤੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ICO ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ; ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਸਲਾਹ ਲਵੋ।
ਹੱਲ ਨੀਰਸ ਹੈ ਪਰ ਅਸਰਦਾਰ ਹੈ। ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੀਖਿਅਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਜਾਂਚਣਾ ਹੈ—ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ, ਉਹ ਵਾਅਦੇ ਦੇਖਣਾ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਅਤੇ ਪਾਠਕਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਲਹਿਜ਼ਾ ਜਾਂਚਣਾ—ਅਤੇ ਹਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਸਮਝ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਦੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਤੱਥ ਜਾਂਚਣ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਗਾਈਡ ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਲੋਕ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਸਕਣ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲੋਕ AI ਵਰਤਣਾ ਕਿਉਂ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?
ਲੋਕ ਵਰਤਣਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਸਦਾ ਕਿ AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲੇ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਕਾਰਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਫ਼ਾਇਦਾ ਨਹੀਂ। ਲਾਇਸੈਂਸ ਖਰੀਦਣ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। DSIT ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਵਰਤ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਔਸਤਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ 30% ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਅਤੇ 77% ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਸੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ, AI ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੱਸੇ ਗਏ ਕਾਰਨ ਸਨ: ਕਿਸੇ ਲੋੜ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾ ਹੋਣਾ ਅਤੇ AI ਸੰਬੰਧੀ ਹੁਨਰ ਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਘਾਟ।
ਹੱਲ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ ਦਿਓ, ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹਿਦਾਇਤ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਦਿਓ, ਹੱਦਾਂ ਇੰਨੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਰੱਖੋ ਕਿ ਯਾਦ ਰਹਿਣ, ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਥਾਂ ਦਿਓ ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲੀ ਨਾਕਾਮ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਕੋਈ ਕੀਮਤ ਨਾ ਚੁਕਾਉਣੀ ਪਵੇ। AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਗਾਈਡ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੇਜਰ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਲਾਭ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਕੁਝ ਤੈਅ ਕੀਤੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਸਮੁੱਚੇ AI ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਉਸ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਵਾਪਸ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਚਾਰ ਤੋਂ ਛੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਉਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੇਖੋ: ਕੀ ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹੋਣ ਦੇ ਹੋਰ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਕੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਘੱਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੜੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ? ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਲੌਗਇਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਦੱਸੇ ਲਾਭਾਂ ਸਮੇਤ, ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੇ ਬਾਰੇ ਦੱਸੇ ਲਾਭਾਂ ਨਾਲ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। DSIT ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ, AI ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ 56% ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਣ ਦੀ ਗੱਲ ਕਹੀ, ਜਦਕਿ 77% ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਹਾਲੇ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਆਇਆ। ਰਿਪੋਰਟ ਖ਼ੁਦ ਵੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜੇ ਉੱਤਰਦਾਤਿਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਦੱਸੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਹਨ। ਆਪਣੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਰੱਖੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕੁਝ ਨਮੂਨੇ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗੱਲਬਾਤ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ AI ਕਦੋਂ ਗਲਤ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਮੂਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਪਸ਼ਟ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਨਤੀਜਾ ਜਾਂਚ ਨਾ ਸਕੇ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਗਲਤ ਹੈ। ਜੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇਣ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਹਾਇਕ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅਸੰਗਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਏਗਾ। ਜੇ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਟੈਕਸ ਬਾਰੇ ਵਿਆਖਿਆ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਲਿਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਇਹ ਤੈਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਮਿਲੇਗੀ, ਤਰੱਕੀ ਮਿਲੇਗੀ, ਕਿਸ ਵਿਰੁੱਧ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੋਵੇਗੀ ਜਾਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਉਸ ਲਈ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸਾਵਧਾਨ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਵੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਇਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਲਈ ਨਵਾਂ ਟੂਲ, ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣਾ ਵਾਜਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਉਸ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ: AI ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ। ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਨਾਂਹ ਕਹਿਣਾ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਬਿਲਕੁਲ ਠੀਕ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ, ਅਤੇ Tosheo.ai ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਉਹ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਟੂਲ ਆਸਾਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਘਾਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣਾ ਹੈ; ਸਗੋਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸੰਦਰਭ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਕੀ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਆਮ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੈ ਕੇ ਸਿੱਖਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੈ।
Tosheo.ai ਨੂੰ 5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਠੀਕ ਇਹੀ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ AI ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ। ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੁਨਰ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ, ਫਿਰ 10 ਤੋਂ 15 ਮਿੰਟ ਦੇ ਪਾਠ ਕਰੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਨਾਲ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਪਾਠ ਪੂਰੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਚੈਟ ਦੇ ਮੂਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕਦੇ ਨਹੀਂ। ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਬਣਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਮਤਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਸਾਈਟ ਉੱਤੇ ਦਿੱਤੀਆਂ ਮੁਫ਼ਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਵਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
DSIT, AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ (ਮੈਦਾਨੀ ਖੋਜ ਫਰਵਰੀ ਤੋਂ ਮਈ 2025), ਜਨਵਰੀ 2026 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ↗
GOV.UK, AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਦਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਪੰਨਾ, ਫ਼ਰਵਰੀ 2026 ਵਿੱਚ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ↗
NIST, AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਨਵਰੀ 2023 ↗
NIST, AI RMF ਕਾਰਜ-ਗਾਈਡ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ ↗
NIST, AI 600-1 ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ, ਜੁਲਾਈ 2024 ↗
NCSC, ChatGPT ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ: ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ?, 14 ਮਾਰਚ 2023 ↗
Acas, ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਏਗਾ, 15 ਮਈ 2025 ↗
ICO, AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਮਿਤੀ 15 ਮਾਰਚ 2023 ↗