ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲ ਕਿਹੜੇ ਹਨ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਛੋਟੀਆਂ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਆਮ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ। ਪੰਜਾਹ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਾਲੀ ਸੂਚੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੇੜੇ ਹੋਣ ’ਤੇ ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੁਪਹਿਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਖੋਲ੍ਹੇਗੀ।
ਇਸ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਸੂਚੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਲੇਖ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚਾਰ ਆਮ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਹ ਪੈਂਦਾ ਹੈ—ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude ਅਤੇ Gemini—ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਲੋਕ ਕਿਹੜਾ ਖਾਤਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਕੌਣ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕ ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਆਪਣੀ ਗਾਈਡ ਦਾ ਲਿੰਕ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਬੋਲ ਨੂੰ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਸਾਧਨ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਮਿਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਆਦਤ ਪੈ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਖਣਾ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਆਦਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਨਵਾਂ ਸਾਧਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚੇ ਖਰੜੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਥਾਂ ਹੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ AI ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਵੇਲੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਪੰਜ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਹਰ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ, ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਨਤੀਜੇ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਿਖੋ। ਇਹ ਸੂਚੀ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪਰਖਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਰਬਰ ਐਂਡ ਪਾਈਨ ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਲਓ, ਜੋ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ 30-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਏਜੰਸੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਨੇ ਪੰਜ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਈ: ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ, ਸੰਖੇਪ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ, ਬਿੱਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੇ ਟਾਈਮਸ਼ੀਟ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਥਿਤੀ ਈਮੇਲਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਬਿੱਲਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਸ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪਤਾ ਲੱਗ ਗਿਆ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਤੁਰੰਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ: "AI ਦੀ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ"। ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਢੰਗ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਕੰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜ਼ਮਾਉਣ, ਕੁਝ ਸਿਖਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਕੁਝ ਜਾਂਚਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੰਮ ਦੱਸੋ
ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਾਕ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੂੰ ਸਮਝ ਆਵੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਹੋਈ 45-ਮਿੰਟ ਦੀ ਕਾਲ ਦੀ ਲਿਖਤ ਤੋਂ ਫ਼ੈਸਲੇ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਕੱਢੋ"।
ਦਿੱਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੱਸੋ
ਸਮੱਗਰੀ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਉਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।
ਦੱਸੋ ਕਿ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲਾ ਕੌਣ ਹੈ
ਤਿਆਰ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਇਸ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰੇਗਾ।
ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਗ਼ਲਤ ਹੋਇਆ
ਕਿਸੇ ਗ਼ਲਤ ਜਾਂ ਮਨਘੜਤ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਕੀ ਕੀਮਤ ਚੁਕਾਉਣੀ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਮਾਮੂਲੀ ਸੋਧ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਤੱਕ।
ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ
ਤਿਆਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਵਾਂ AI ਸਾਧਨ ਖ਼ਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹੀ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਕੁਝ ਵੀ ਖ਼ਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀ ਹੈ। ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਫ਼ਤਰੀ ਕੰਮ ਦੇ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਪੈਕੇਜ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਦਾ ਲਾਇਸੈਂਸ ਮਿਲਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। Microsoft 365 ਦੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Microsoft Copilot Chat ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ Microsoft ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖਰੇ Microsoft 365 Copilot ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। Google Workspace ਵਰਤਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ Gemini ਸ਼ਾਮਲ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ChatGPT ਅਤੇ Claude ਵਰਗੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਹਾਇਕ ਚੰਗੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਘੱਟ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਿਆਂਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਟੀਮ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਲਿਖਦੀ ਹੋਵੇ। ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਸਮੂਹ ਦੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਦੋਵੇਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਹੋਣ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮ ਇੱਕੋ ਹੋਣ।
ਮਹਿੰਗੀ ਗ਼ਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਸਹਾਇਕਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ ਪਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਫਿਰ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋਣ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਹੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਗਾਹਕੀ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖ਼ਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਲਈ ChatGPT, Copilot, Claude ਅਤੇ Gemini ਵਿੱਚ ਕੀ ਫ਼ਰਕ ਹੈ?
ਮੁੱਖ ਫ਼ਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਸਹਾਇਕ ਕਿੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਸੂਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਹਾਇਕ ਮੌਜੂਦਾ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੀ ਈਮੇਲ, ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਵੱਖਰੇ ਸਹਾਇਕ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਪੜ੍ਹੇ ਸੇਵਾ-ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਹੈ; ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਆਪਣੀ ਖ਼ਾਸ ਯੋਜਨਾ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
| ਸਹਾਇਕ | ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ | ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਜਾਂਚਣਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Microsoft 365 ਵਰਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ। Copilot Chat ਵੈੱਬ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ’ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ; ਲਾਇਸੈਂਸ ਵਾਲਾ ਵਾਧੂ ਹਿੱਸਾ Microsoft 365 ਦੀ ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਵਰਤ ਕੇ ਤਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। | ਕਿਹੜੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਕੋਲ ਵਾਧੂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ SharePoint ਅਤੇ OneDrive ਦੀਆਂ ਪਹੁੰਚ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। |
| Google Workspace ਵਿੱਚ Gemini | Google Workspace ਵਰਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ। Gmail, Docs, Sheets, Meet ਅਤੇ Drive ਦੇ ਅੰਦਰ, ਅਤੇ Gemini ਐਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। | ਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਯੋਗ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਵਾਲੇ ਖਾਤਿਆਂ ਨਾਲ ਦਾਖ਼ਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਦੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸ ਸੰਬੰਧੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ। |
| ChatGPT | ਵੱਖਰੇ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ। | ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। |
| Claude | ਲੰਮੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵਾਲੇ ਸਾਂਝੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। | ਪਲਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਡਾਟੇ ਸੰਬੰਧੀ ਸ਼ਰਤਾਂ। |
ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ AI ਸਾਧਨ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਖ਼ਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਖਾਤੇ ਅਤੇ ਪਲਾਨ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿਓ, ਕਿਸੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। "ChatGPT ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੈ" ਨਾਲ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। "ਕੰਪਨੀ ਦਾ ChatGPT ਵਰਕਸਪੇਸ ਅਜਿਹੇ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਟੂਲ ਲਈ, ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਪਲਾਨ ਦਾ ਸਹੀ ਨਾਮ, ਇਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ, ਕਿਹੜੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਕਦੋਂ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਹ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲਾਂ ਵਾਲਾ ਭਾਗ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੂਚੀ ਸੌਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੀ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਸਾਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੀ ਯੋਜਨਾ ਲਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਾ ਆਪਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡਾਟਾ ਪੰਨਾ ਪੜ੍ਹੋ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਡਾਟਾ ਰੱਖਣ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕੌਣ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛੋ। ਇਹ ਬਿਆਨ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡਾਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਗੱਲਬਾਤ ਕਿੰਨੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਲਿੰਕ ਟੀਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਪਲਾਨ
ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦਾ ਸਹੀ ਵੇਰਵਾ, ਜਿਵੇਂ "ਕੰਪਨੀ ਦਾ Google Workspace ਖਾਤਾ, ਕੰਮ ਵਾਲੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਦਾਖ਼ਲ ਹੋ ਕੇ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ Gemini ਐਪ"।
ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ
ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ, ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹਟਾਉਣ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ
ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣੀ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਹੱਦ
ਕੀ ਕਦੇ ਵੀ ਪੇਸਟ ਜਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ।
ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਨਿਯਮ
ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੌਣ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ।
ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਤਾਰੀਖ
ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਮੁੜ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦੋਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਤਬਦੀਲੀ ਕਾਰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ।
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਕਰਮਚਾਰੀ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਇਹ ਪਲਾਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕੋ ਨਿਯਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲਿਖੋ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿੰਨ ਵਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ (ਜਨਤਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਖਰੜੇ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਮੂਨੇ), ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਪਛਾਣ ਹਟਾਈਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਗਾਹਕ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਿੱਥੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੋਵੇ) ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ (ਪਾਸਵਰਡ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ, ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੋਵੇ)।
ਹਾਰਬਰ ਐਂਡ ਪਾਈਨ ਵਿੱਚ, ਸੰਚਾਲਨ ਮੁਖੀ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ Claude ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕਲਾਇੰਟ ਕਾਲਾਂ ਦੀਆਂ ਲਿਖਤੀ ਨਕਲਾਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਏਜੰਸੀ ਦੇ ਕਲਾਇੰਟ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਦੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਸ਼ਰਤਾਂ ਕਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮੂਲ ਵਿਵਸਥਾ ਅਨੁਸਾਰ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਉਸ ਨੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੀਆਂ ਇਨਵੌਇਸ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਵਿੱਤ ਮੁਖੀ ਨੇ ਖ਼ੁਦ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲਈ। ਤੁਹਾਡਾ ਜਵਾਬ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕੀਤਾ, ਉਸ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ।
ਇਹ ਗਾਈਡ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮਾਂ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਪਣੀ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਸਲਾਹ ਲਓ।
ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ?
ਲੋਕ AI ਟੂਲ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਸੁਝਾਅ ਲੈ ਕੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇਖ ਕੇ। ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬਟਨ ਕਿੱਥੇ ਹਨ। ਇਹ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਕਿ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਨਿਰਪੱਖ ਸਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਕਿ AI ਸਹਾਇਕ ਵੱਲੋਂ ਮਿਲਾਣ ਕਰਕੇ ਕੱਢੇ ਕੁੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਹੁਣ ਹਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਮੁਫ਼ਤ ਸਿੱਖਣ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ: Microsoft ਕੋਲ Copilot ਅਕੈਡਮੀ ਅਤੇ Microsoft ਲਰਨ ਦੇ ਸਿੱਖਣ-ਮਾਰਗ ਹਨ, Google ਕੋਲ Workspace ਸਿੱਖਣ ਕੇਂਦਰ ਹੈ, Anthropic ਕੋਲ Claude ਅਕੈਡਮੀ ਹੈ ਅਤੇ OpenAI ਕੋਲ OpenAI Academy ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਕਿ ਕੋਈ ਖ਼ਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਚੱਕਰ ਦੇ ਚਾਰ ਕਦਮ ਹਨ। ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਖਾਓ। ਉਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਕਿਸੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਿਆਰ ਅਨੁਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੀ ਹਰ ਅੰਕੜੇ ਦਾ ਸਰੋਤ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਥੋੜ੍ਹੇ ਔਖੇ ਰੂਪ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਓ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਉਹੀ ਹਨ: ਸੰਦਰਭ ਦਿਓ, ਫਾਰਮੈਟ ਦੱਸੋ, ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੀਤੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਚੰਗਾ ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ ਅਸਲ, ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਜਾਂਚਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਰਬਰ ਐਂਡ ਪਾਈਨ ਨੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਥਿਤੀ ਈਮੇਲਾਂ ਚੁਣੀਆਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੁਖੀ ਅਜਿਹੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਬੇਨਤੀ: "ਕੈਸਟਰਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਖੋ।" ਸਹਾਇਕ ਨੇ ਖ਼ੁਸ਼ਮਿਜ਼ਾਜ਼ ਪੈਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ "ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਮੁਤਾਬਕ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ", ਜਦਕਿ ਇਹ ਤਾਰੀਖ਼ ਕਿਸੇ ਨੇ ਉਸ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਬਿਹਤਰ ਬੇਨਤੀ: "ਸਿਰਫ਼ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੋਟਸ ਵਰਤ ਕੇ, ਕੈਸਟਰਲ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਲਿਖੋ। ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਭਾਗ: ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ ਕੰਮ, ਅਗਲਾ ਹਫ਼ਤਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ। ਜੇ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਨਾ ਦੱਸੋ। ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਜੋ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਉਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਵਾਓ।" ਦੂਜੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਦੋ ਪੂਰੇ ਹੋਏ ਪੰਨਿਆਂ, ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਬਕਾਇਆ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਸੂਚੀ ਸੀ। ਇਸ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀਆਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ ਸਨ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੁਖੀ ਨੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਰੂਪ ਹੀ ਭੇਜਿਆ: ਉਸ ਨੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਤਾਰੀਖ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਸਪਲਾਇਰ ਬਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟਿੱਪਣੀ ਹਟਾਈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵੱਲੋਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਜੋੜਿਆ। ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਇਹ ਕਦਮ ਹੀ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੁਨਰ ਹੈ, ਅਤੇ ChatGPT, Copilot, Claude ਜਾਂ Gemini ਵਿੱਚ ਇਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੇਖੋ, ਲਾਗਇਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਜਿਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਹਰ ਕੋਈ ਰੋਜ਼ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਫਿਰ ਵੀ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚੇ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਲੋਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ, ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਨਮੂਨਾ ਲਓ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਬੇਨਤੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀ, ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਕੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਗਲੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ ਵੱਧ ਜਾਂ ਘੱਟ ਭਰੋਸਾ ਕਰੇਗਾ? ਟੀਮ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ, ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। AI ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਕਦੋਂ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ, ਖ਼ਰੀਦ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਚਰਚਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ। ਇਹੀ ਗੱਲ ਤਦ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਨਿਯਮਤ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਉੱਤੇ ਖ਼ਾਸ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਕੋਈ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੀ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ AI ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿ ਕੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁਫ਼ਤ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਾ ਵਰਤੋ।
ਅਤੇ ਜੇ ਟੀਮ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਨਾ ਕਰਵਾਓ। ਕੁਝ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸੌਦੇ ਬਣਾਉਣ, ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬਾਕੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਨਾ ਕਹੋ।
Tosheo.ai ਕਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
Tosheo.ai ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ AI ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ChatGPT, Claude, Gemini ਜਾਂ Copilot ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ। ਹਰ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਭੂਮਿਕਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਠ ਮਿਲਣਗੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲੇਗਾ।
ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੇਜਰ ਹੁਨਰ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇਖ ਸਕਣ, ਚੈਟਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ। ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਬਣਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਦਾਇਰਾ ਹੀ ਸਮਝੋ। ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਮਤਾਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ ਉੱਤੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਟੂਲ ਗਾਈਡਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ Tosheo.ai ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
Microsoft ਦਾ ਸਿੱਖਿਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Microsoft Copilot Chat ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ↗
Microsoft ਦਾ ਸਿੱਖਿਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, Microsoft Copilot ਲਈ ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਵਿਕਲਪ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ↗
Google Workspace, ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ AI ਸਾਧਨ, 16 October 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗
Claude ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ↗
OpenAI, ChatGPT ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, 16 October 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚੀ ↗
Google Workspace, ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਕੇਂਦਰ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗
Anthropic, Claude ਅਕੈਡਮੀ ਦੇ ਕੋਰਸ, 16 October 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚੇ ਗਏ ↗
OpenAI Academy, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, 16 October 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚੇ ↗