ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਖਰੜੇ ਲਿਖਣੇ, ਸਾਰ ਬਣਾਉਣੇ, ਵੱਖਰੇ ਪਾਠਕ ਵਰਗ ਲਈ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਤੱਥ ਤਰਤੀਬਵਾਰ ਕੱਢਣੇ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੌਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣਾ। ਯੂਕੇ ਸਰਕਾਰ ਦੀ AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਵਰਤ ਰਹੇ 85% ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਸਨ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ AI ਕਿਸਮ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸੀ। AI ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਜਾਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੇਤਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ (ਦੋਵੇਂ 72%) ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (64%) ਸਨ। ਇਹ ਅੰਕੜੇ 2025 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਯੂਕੇ ਦੇ 3,500 ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵੱਲੋਂ ਖ਼ੁਦ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ।
ਇਹ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਹਾਇਕ ਉੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਣਦਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਉੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਅਜਿਹੇ ਤੱਥਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਾਧਨ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਸਹਿਕਰਮੀ ਬਾਰੇ ਸਮਝ-ਬੂਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਅਜਿਹੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਜਿਸਦੀ ਕੋਈ ਜਾਂਚ ਹੀ ਨਾ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਪਹਿਲੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਚਾਰ ਪਰਖਾਂ ’ਤੇ ਖਰਾ ਉਤਰਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਅਕਸਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਹੜਾ ਕੰਮ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪਰਖ ’ਤੇ ਖਰਾ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ, ਉਹ ਵੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪੈ ਜਾਵੇ। ਜਿਹੜਾ ਕੰਮ ਦੋ ਪਰਖਾਂ ’ਤੇ ਖਰਾ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਢੁੱਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਸੰਭਾਵੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਪਰਖਾਂ ’ਤੇ ਜਾਂਚੋ। 'ਸੋਮਵਾਰ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਲਈ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸਾਰ ਬਣਾਓ' ਚਾਰੇ ਪਰਖਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 'ਗਾਹਕ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਲਈ ਸਾਡਾ ਜਵਾਬ ਲਿਖੋ' ਤੀਜੀ ਅਤੇ ਚੌਥੀ ਪਰਖ ਵਿੱਚ ਫੇਲ੍ਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾ ਕਰੇ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੀ ਇਹ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਜਾਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਹਦਾਇਤ ਅਤੇ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਲਿਖਣ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਵਸੂਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਜਿਹਾ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ?
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੀਟ, ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨੋਟ, ਨੀਤੀ ਜਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤੱਥ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਜਾਂਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਸ ਨੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਤੱਥ ਕਿਵੇਂ ਘੜਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਕੋਈ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਤੈਅ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਜਾਂਚੇਗਾ। ਜੇ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਕੰਮ ਅਜੇ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਜੇ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਗ਼ਲਤੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਫੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ, ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਜਾਂ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਹੋਰ ਸਖ਼ਤ ਸਮੀਖਿਆ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਕੰਮ ਹਨ?
ਹਰ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਕੰਮ ਅਜਿਹੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪਰਖਾਂ ’ਤੇ ਚੰਗੇ ਉਤਰਦੇ ਹਨ। ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਅਤੇ ਹਰ ਕੰਮ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਂਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਪਾਦਕੀ ਚੋਣ ਨਾਲ ਬਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੂਚੀ ਹੈ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਹਰ ਟੀਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖਰੇ ਰੂਪ ਮਿਲਣਗੇ। ਸਾਡੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾ-ਸਬੰਧੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਵਾਂ ਹਰ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
| ਟੀਮ | ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਚੰਗੀਆਂ ਮਿਸਾਲਾਂ | ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਂਚ |
|---|---|---|
| ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ | ਸੰਖੇਪ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਵੇਂ ਮਾਧਿਅਮ ਲਈ ਲਿਖਤ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ, ਮੁਹਿੰਮ ਬਾਰੇ ਮਿਲੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ | ਹਰ ਦਾਅਵਾ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ; ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ |
| ਵਿਕਰੀ | ਗਾਹਕ ਖਾਤਿਆਂ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਦੇ ਸਾਰ, ਕਾਲ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਦੀ ਸਫ਼ਾਈ, ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵਾਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ | ਗਾਹਕ ਖਾਤੇ ਦੇ ਤੱਥ CRM ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਜਾਂਚੇ ਗਏ ਹਨ; ਕੋਈ ਮਨਘੜਤ ਵਾਅਦੇ ਜਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ |
| ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ | ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੰਡਾਰ ਤੋਂ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ, ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਸਾਰ, ਲਹਿਜ਼ਾ ਬਦਲ ਕੇ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ | ਨੀਤੀ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੰਡਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਜਵਾਬ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਟੂਲ ਨਹੀਂ |
| ਸੰਚਾਲਨ | ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਕਾਰਜਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਸਪਲਾਇਰ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੈਅ ਹੋਈਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ | ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਅਜ਼ਮਾਇਆ ਜਿਸ ਨੇ ਉਹ ਲਿਖੇ ਨਹੀਂ ਸਨ; ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹੀਆਂ ਗਈਆਂ |
| ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ | ਸਰਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਸਾਰ, ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ, ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਉਣ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀਆਂ | ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ; ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ |
| ਵਿੱਤ | ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਫ਼ਾਰਮੂਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ | ਹਰ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਕਾਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅੰਕੜੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ |
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ?
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਘਾਟ ਪੂਰੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ, ਧੀਰਜ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲਾ। ਪੰਜ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਫ਼ਰਮ, ਜਿਸ ਕੋਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮਾਲਕ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਖ਼ਬਰਨਾਮਿਆਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਜਿਸ ਫ਼ਰਮ ਕੋਲ ਸੰਚਾਲਨ ਮੈਨੇਜਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਹ ਮਾਲਕ ਦੇ ਆਵਾਜ਼ੀ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਕਾਰਜ-ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਮਾਲਕ ਕੋਲ ਹੀ ਰੱਖੋ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਹੋਰ ਇਹ ਨਾ ਦਿਖਾ ਦੇਵੇ ਕਿ ਉਹ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ AI ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਸੱਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਾਲੀ ਫ਼ਰਮ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਵਕ ਮਿਸਾਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੰਮ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਫ਼ਰਮ ਨੇ AI ਨਾ ਵਰਤਣ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।
ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਅਜਿਹਾ ਮਾਮਲਾ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਦਾਇਰਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ?
ਹਾਲਡਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਮਾਲ ਦੀ ਢੋਆ-ਢੁਆਈ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ 45-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਕੰਪਨੀ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਵਿਚਾਰ, 'AI ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਿਓ', ਦੋ ਕਸੌਟੀਆਂ 'ਤੇ ਖਰਾ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ: ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਜਾਂਚਦਾ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦਾ ਗ਼ਲਤ ਵਾਅਦਾ ਸਿੱਧਾ ਖ਼ਰਚਾ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਇਸ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਬਦਲ ਕੇ ਇਹ ਕਰਦੀ ਹੈ: 'ਖੇਪ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਬਣਾਓ; ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਧ ਕੇ ਭੇਜੇਗਾ'।
ਪਹਿਲੀ ਹਦਾਇਤ, 'ਇਸ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਜੋ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਦਾ ਭੇਜਿਆ ਸਮਾਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ', ਇੱਕ ਨਿੱਘਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਰਸਲ '2 ਤੋਂ 3 ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ'—ਅਜਿਹਾ ਵਾਅਦਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਸੋਧੀ ਹਦਾਇਤ ਵਿੱਚ ਭੇਜੇ ਸਮਾਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ, ਦੇਰੀ ਲਈ ਤਿੰਨ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਲਿਖਤਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਯਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: 'ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਮਿਤੀ ਕਦੇ ਨਾ ਦਿਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਵੇ; ਜੇ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਹੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵਾਂਗੇ'। ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਦੋ ਸਵਾਲ ਹਨ: ਕੀ ਹਰ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਵਾਅਦਾ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਲਹਿਜ਼ਾ ਇਸ ਗਾਹਕ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ? ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਟੀਮ ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋੜਦੀ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਵੱਲੋਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਸੰਭਾਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੰਬੀਆਂ ਈਮੇਲ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ।
ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ AI ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਨੂੰ ਫ਼ਿਲਹਾਲ ਟਾਲੋ ਜਿੱਥੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਉਸ ਉੱਤੇ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਅੱਗੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੱਥ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੇਗਾ। ਮਿਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਕਰਨਾ, ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਚਿੱਠੀਆਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣਾ, ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਅੰਕੜੇ ਜਾਂ ਹਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮ ਨੇ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ। NIST ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਬਾਰੇ ਜੋਖਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ AI ਦੇ ਖ਼ਾਸ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਹੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋਵੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਢੁਕਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲਾਂ, ਮਾਹਰ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਾਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਰਤੋਂਆਂ ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਫ਼ਾ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕਿਸੇ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ?
ਕੋਈ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਉਦੋਂ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਸ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ ਪ੍ਰੌਮਪਟ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀ, ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਥਾਂ ਹੋਵੇ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਗਾਈਡ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵੀ ਇਹ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ।
ਆਦਤ ਪੱਕੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਉੱਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Tosheo.ai ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪਾਠ ਮਿਲਣ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰਕ ਕੰਮ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਦਿੱਤੀ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਮਿਲਣ। ਇਸ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਅਜੇ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਮਤਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਹਨ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
DSIT, AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ (ਮੈਦਾਨੀ ਖੋਜ ਫਰਵਰੀ ਤੋਂ ਮਈ 2025), ਜਨਵਰੀ 2026 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ↗