ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਮਾਂ ਖਾ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੜ੍ਹਨ-ਲਿਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ AI ਵਰਤੋ: ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ, ਲੰਮੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਾਰ, ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਤਰਤੀਬ ਦੇਣਾ, ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸੌਖੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਸਾਂਝੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ: ਇਹ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗ਼ਲਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਛੋਟੀਆਂ ਫ਼ਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਹ ਮਾਹਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਜੋ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਘਾਟਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੱਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਫ਼ਰਮ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲੇਖਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸ ਦਾ ਕੰਮ ਸਪਲਾਇਰ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਉਹ ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਲਕ ਫਿਰ ਠੀਕ ਕਰੇ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਖਾਲੀ ਸਫ਼ੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਲਾਭ ਸੋਧ ਕਰਨ ਤੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਖਰੜੇ ਤੋਂ ਨਹੀਂ।
ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ
ਕੀਮਤਾਂ, ਖੁੱਲ੍ਹਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤੱਥਾਂ ਵਾਲੀ ਹਰ ਲਾਈਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ
ਸਥਾਨ ਦੇ ਦੌਰੇ ਜਾਂ ਕਾਲ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਨੁਕਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਅੰਕੜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੀਮਤ-ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਲਏ ਜਾਣ, ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਾਰ
ਸਪਲਾਇਰ ਦੇ ਲੰਮੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ ਦਾ ਸਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾਓ ਜੋ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਸਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਧਾਰਾਵਾਂ ਪੜ੍ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵੱਲ ਸਾਰ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਲਿਖਤ
ਤੁਹਾਡੇ ਦਿੱਤੇ ਤੱਥਾਂ ਤੋਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟਾਂ, ਖ਼ਬਰਨਾਮੇ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅੰਦਾਜ਼ ਮੁਤਾਬਕ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹ ਹਰ ਦਾਅਵਾ ਹਟਾਓ ਜਿਸ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਨੋਟਸ
ਆਵਾਜ਼ੀ ਨੋਟ ਜਾਂ ਕੱਚੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਵਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਰ ਸਕੇ, ਫਿਰ ਉਸੇ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਕੇ ਵੇਖੋ।
ਕੀ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ChatGPT, Claude ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸਾਧਨ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਉਹ ਸਹਾਇਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਲਾਨ ਲਵੋ। ਜੇ ਕੰਪਨੀ Microsoft 365 ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ Copilot ਨੂੰ ਪਰਖਣਾ ਸੁਭਾਵਿਕ ਹੈ; Google Workspace ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਤਾਂ Gemini ਨੂੰ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ChatGPT ਅਤੇ Claude ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਲਾਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਕਾਲਪਨਿਕ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਡਾਟੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਉਹੀ ਦੋ ਅਸਲ ਕੰਮ ਦੇ ਕੇ ਅਜ਼ਮਾਓ ਅਤੇ ਉਹ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਦੇ ਖਰੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੋਧਾਂ ਕਰਨੀਆਂ ਪੈਣ। ਕੰਮ ਲਈ ChatGPT ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ Claude ਬਾਰੇ ਸਾਡੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਹੈ।
ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲੋਂ ਯੋਜਨਾ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਾਂਝਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਨੌਕਰੀ ਛੱਡਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹਟਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, Anthropic ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਹ Claude for Work ਅਤੇ ਆਪਣੇ API ਵਰਗੇ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨਾ ਦੇਵੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾ ਦੇਵੇ। ਆਪਣੇ ਚੁਣੇ ਟੂਲ ਦਾ ਇਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵਾਲਾ ਪੰਨਾ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹ ਉਸ ਯੋਜਨਾ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਪੱਧਰ ਉੱਤੇ ਨਹੀਂ।
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਦੀ ਲਾਗਤ ਕਿੰਨੀ ਹੈ?
ਸਿੱਧੀ ਲਾਗਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਗਾਹਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਦੀ ਲਾਗਤ। ਕੀਮਤਾਂ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਤੇ ਬਿੱਲ ਦੀ ਮਿਆਦ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਲੇਖ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਪੰਨਾ ਵੇਖੋ—ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਵੀ। ਕੁਝ ਟੂਲ ਮੁਫ਼ਤ ਅਜ਼ਮਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮੁਫ਼ਤ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਕੰਟਰੋਲ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਵੱਡੀ ਲਾਗਤ ਸਮੇਂ ਦੀ ਹੈ: ਨਿਯਮ ਤੈਅ ਕਰਨਾ, ਚੰਗਾ ਸੰਦਰਭ ਦੇਣਾ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ। ਹੱਦਾਂ ’ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਮਾਲਕ ਦੇ ਕੁਝ ਘੰਟੇ ਅਤੇ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੁਝ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਸਮਾਂ ਰੱਖੋ। ਜਿਸ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਣਾ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ, ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮ ਲਈ ਤਰਤੀਬਬੱਧ ਅਭਿਆਸ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Tosheo.ai ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਮਤਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਹਨ; ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਬਣਾਇਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸੱਤ ਜਣਿਆਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਮਹੀਨਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਕੈਸਟ੍ਰਲ ਬੁੱਕਕੀਪਿੰਗ ਸੱਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਫ਼ਰਮ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਕਾਰੀਗਰਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਲਕਣ ਪ੍ਰਿਆ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੇਵਾ ਯੋਜਨਾ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਦੋ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਲਈ ਯਾਦ-ਦਹਾਨੀ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਰਸੀਦਾਂ ਨਹੀਂ ਭੇਜੀਆਂ, ਅਤੇ HMRC ਦੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਸਫ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਸੌਖੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੀ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਂ, ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੇ ਹਨ; ਕਰਮਚਾਰੀ [ਕਲਾਇੰਟ] ਅਤੇ [ਰਕਮ] ਵਰਗੇ ਖ਼ਾਲੀ ਥਾਂ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੰਕੇਤ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਭਰਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਬੁੱਕਕੀਪਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: 'ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਨਾ ਮਿਲੀਆਂ ਰਸੀਦਾਂ ਬਾਰੇ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਵਾਲੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ।' ਖਰੜਾ ਨਿਮਰ ਹੈ ਪਰ 'ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਉਣ ਉੱਤੇ £100 ਜੁਰਮਾਨੇ' ਦੀ ਧਮਕੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਅੰਤਿਮ ਤਾਰੀਖ਼ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫ਼ਰਮ ਦੇ ਕੈਲੰਡਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ। ਪ੍ਰਿਆ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਟਿੱਪਣੀ ਛੋਟੀ ਹੈ: ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਰਕਮਾਂ, ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਘੜਨ ਨਾ ਦਿਓ। ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਮ ਦੀ ਅਸਲ ਅੰਤਿਮ ਤਾਰੀਖ਼, ਲਹਿਜਾ ('ਦੋਸਤਾਨਾ, ਸੰਖੇਪ, ਕੋਈ ਧਮਕੀ ਨਹੀਂ') ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਯਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: 'ਜੇ ਕਿਸੇ ਤਾਰੀਖ਼ ਜਾਂ ਰਕਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਸ ਦੀ ਥਾਂ [ਜਾਂਚੋ] ਲਿਖੋ'। ਦੂਜਾ ਖਰੜਾ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਸੋਧਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਰਤਣਯੋਗ ਹੈ।
ਤੀਜੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ, ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਦੂਜਾ ਪੱਖ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਹਾਇਕ ਵੱਲੋਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਸਫ਼ੇ ਦਾ ਬਣਾਇਆ ਸਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਅਪਵਾਦ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਅਹਿਮ ਹੈ। ਪ੍ਰਿਆ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਰੱਖੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਪਰ ਹਰ ਮਦ ਨਾਲ ਉਸ ਪੈਰੇ ਦਾ ਲਿੰਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੋਂ ਉਹ ਲਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਗ ਸਹਿਕਰਮੀ ਉਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਵੇਗਾ। ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਫ਼ਰਮ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੀਜੇ ਵਿਚਾਰ, ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਟੈਕਸ ਦੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣ, ਨੂੰ ਨਾਂਹ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਾਲੇ ਕੋਈ ਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ?
ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਪਾਓ ਜਿਸ ਦੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ’ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਲਾਇੰਟ, ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਜਾਂ ਪੱਤਰਕਾਰ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੋਗੇ: ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ, ਬੈਂਕ ਅਤੇ ਕਾਰਡ ਦੇ ਵੇਰਵੇ, ਪਾਸਵਰਡ, ਅਜੇ ਜਾਰੀ ਨਾ ਹੋਏ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। NCSC ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਨਤਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਪਾਈ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ Acas ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ’ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਭਰਨ ਲਈ ਖੇਤਰ ਛੱਡਣ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਦਾਇਤ ਵਿੱਚ [ਗਾਹਕ], [ਪਤਾ] ਜਾਂ [ਕੁੱਲ ਰਕਮ] ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵੇਰਵੇ ਭਰੋ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸੱਚਮੁੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ICO ਦੀ ਸੇਧ ਵੇਖੋ। ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਹਨ ਪੂਰੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਦਿੱਤੇ ਘੜੇ ਹੋਏ ਵੇਰਵੇ, ਅਜਿਹੇ ਵਾਅਦੇ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪੂਰੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਬੀਤਣ ਨਾਲ ਮਾਲਕ ਵੱਲੋਂ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ। NIST ਦੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖ਼ਮ-ਰੂਪਰੇਖਾ ਪਹਿਲੀ ਨਾਕਾਮੀ ਨੂੰ ਮਨਘੜਤ ਸਮੱਗਰੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ—ਪੂਰੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਰ ਗਲਤ ਜਾਂ ਝੂਠੀ ਸਮੱਗਰੀ—ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਪੱਖਪਾਤ, ਭਾਵ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਮੰਨ ਲੈਣ ਦੇ ਰੁਝਾਨ, ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਰੁਝੇਵੇਂ ਵੇਲੇ ਦੋਵੇਂ ਹੋਰ ਵਿਗੜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਮਾਲਕ ਠੀਕ ਉਸੇ ਵੇਲੇ ਟੂਲ ਦੀ ਮਦਦ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਇਰਾਦੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ। ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਜਿਹੜੀ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਉਸ 'ਤੇ [ਜਾਂਚੋ] ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਾਏ। ਉਹਨਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਰੱਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਦੇ ਗ਼ਲਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ (ਕੀਮਤਾਂ, ਅੰਤਿਮ ਮਿਤੀਆਂ, ਵਾਰੰਟੀਆਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ), ਅਤੇ ਹਰ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਲਾਈਨਾਂ ਪੜ੍ਹੋ।
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਦੋਂ AI 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ?
ਫਿਲਹਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ, ਜੇ ਕੰਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂ ਆਹਮੋ-ਸਾਹਮਣੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖਤੀ ਕੰਮ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਟੂਲ ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਾਗ਼-ਬਗੀਚਿਆਂ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਫ਼ਰਮ, ਜੋ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਲ-ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਲਿਖਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਗਾਹਕੀ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਮੁੱਲ-ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਵੀ ਫ਼ਿਲਹਾਲ ਰੁਕੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੋਵੇ, ਜਿਵੇਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ, ਜਾਂ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦੀ ਹੋਵੇ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਫ਼ੌਰੀ ਪੜਤਾਲ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਦੀ ਵੀ।
ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ AI ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ?
ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲੰਮੇ ਆਮ ਕੋਰਸ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਕੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ। ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਕੰਮ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਹਦਾਇਤ ਦਾ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਨਤੀਜਾ ਇਕੱਠੇ ਵੇਖੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਖ਼ੁਦ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Tosheo.ai ਨੂੰ 5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾ-ਅਨੁਸਾਰ ਅਭਿਆਸ ਦੇਣ ਵਾਸਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਅੰਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਤਰੱਕੀ ਦੇਖ ਸਕਣਗੇ। ਇਸ ਦੀ ਬਣਤਰ ਹਾਲੇ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਸਾਡਾ ਪੰਨਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦਸ ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ ਫ਼ਰਮਾਂ ਲਈ ਇਸ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਦਿੱਤੀ ਕਾਰਜ-ਰੁਟੀਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
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 ↗