ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਕੀ ਹੈ?
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਉਂਤਬੱਧ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪਰਖ ਵੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਕਦੋਂ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਟਨ ਕਿੱਥੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਧਨ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਾਉਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ, ਮਨਘੜਤ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕੌਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ChatGPT, Claude, Gemini ਜਾਂ Microsoft Copilot ਵਰਗੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕਮੀ ਵਿਰਲੇ ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਬਣਾ ਲਈਆਂ ਹਨ, ਕੁਝ ਸਾਵਧਾਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਤਰੀਕਾ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਸਾਂਝਾ ਮਿਆਰ ਦੇ ਕੇ ਇਹ ਕਮੀ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਟੀਚਾ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕਾ: ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਕਾਰਜ ਚੁਣ ਸਕੇ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਾਧਨ ਨਾਲ ਉਸ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਰੂਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕੇ ਕਿ ਉਸ ਨੇ ਕੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਕੀ ਜਾਂਚਿਆ। ਜੇ ਉਹ ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਉਦਾਹਰਨ ’ਤੇ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਝਾਅ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਹੀਂ।
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਸਿਖਾਈਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਆਉਣ, ਫਿਰ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਉਹ ਮੁੱਖ ਆਦਤਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਸੀਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਾਈਟ ਦੇ ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਹਰ ਆਦਤ ਲਈ ਵੱਖਰੀ ਵਿਸਥਾਰਪੂਰਵਕ ਗਾਈਡ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਮੁੜ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਹੀ ਹਰ ਵਿਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਲੰਮੀ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਸਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਤੇ ਅਸਲ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿਚਲੇ ਫ਼ਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪਿੱਛੇ ਦਿੱਤੇ ਤਰਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਹਨ; ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤਣ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ
ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪਲਾਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਹਰ ਕੰਮ ਇਸ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੂਲ ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇਣਾ
ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼, ਪਾਠਕ ਵਰਗ, ਮਕਸਦ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਮਿਲਣ ਉੱਤੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਸ਼ਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਨਾ
ਦਾਅਵਿਆਂ, ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਸੰਪਾਦਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖਦਿਆਂ ਪਹਿਲੇ ਖਰੜੇ ਲਈ AI ਵਰਤਣਾ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਿਖਤ ਲਈ AI ਅਤੇ AI ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਦੀਆਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
ਸਾਰ ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਮੰਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਛੇਤੀ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ ਲੈਣ ਲਈ AI ਵਰਤਣਾ। ਕੰਮਕਾਜੀ ਖੋਜ ਲਈ AI ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ
ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ, ਡਾਟੇ ਦੀ ਸਫ਼ਾਈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲੈਣਾ, ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਨਮੂਨੇ ਉੱਤੇ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ। ਇਹ Excel ਲਈ AI ਅਤੇ ਡਾਟੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ AI ਦੀਆਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
AI ਦੀਆਂ ਮਨਘੜਤ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਸੁਚੱਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਗ਼ਲਤ ਗੱਲਾਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਜੋਖਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਦੇ ਭਰਮਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ
ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹਣਾ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣਾ। AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਪਰਖ ਅਤੇ ਮਾਮਲਾ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਭੇਜਣਾ
ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਕਿ ਕਦੋਂ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇੰਨੇ ਗੰਭੀਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਸ ਲਈ AI ਦਾ ਖਰੜਾ ਵਰਤਣਾ ਠੀਕ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ।
ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ AI ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵੱਖਰੀ ਕਿਉਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
AI ਸਿਖਲਾਈ ਭੂਮਿਕਾ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖਰੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਤਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਮੀਖਿਅਕ ਵੱਲੋਂ ਜਾਂਚੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਮੁੱਢਲੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਜਾਂਚ ਬਾਰੇ ਨੋਟ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਵਿੱਤ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਸਹਿਕਰਮੀ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਆਖਿਆ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਆਮ ਅਭਿਆਸ ਇਸ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਇਹੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਹਿਮ ਹੈ.
ਭੂਮਿਕਾ ਅਨੁਸਾਰ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣਾ ਵੀ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਕਦੇ AI ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ, ਉਹ ਵੀ ਇਹ ਪਰਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਵਾਲੀ ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਤੱਥ ਸਹੀ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਸ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਸਾਰਣੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਆਮ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਅਭਿਆਸ ਕੰਮ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਸਵਾਲ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਹੈ, ਕੋਈ ਤੈਅ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨਹੀਂ।
| ਭੂਮਿਕਾ | ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ | ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੀ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ | ਦਿੱਤੀ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤੋਂ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਈਮੇਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖੋ | ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਦਿੱਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ; ਕੋਈ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਘੜੀ ਨਹੀਂ ਗਈ |
| ਵਿਕਰੀ | ਕਿਸੇ ਕਾਲਪਨਿਕ ਗਾਹਕ ਖਾਤੇ ਦੇ ਸਾਰ ਤੋਂ ਕਾਲ ਦੇ ਨੋਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ | ਗਾਹਕ ਖਾਤੇ ਦੇ ਤੱਥ ਸਹੀ ਹਨ; ਖਰੀਦਦਾਰ ਬਾਰੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ |
| ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ | ਸਾਮਾਨ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਨੀਤੀ ਵਰਤ ਕੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ | ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਨੀਤੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ |
| ਸੰਚਾਲਨ | ਸਪਲਾਇਰ ਨਾਲ ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਲੰਮੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ | ਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤਾਰੀਖ਼ਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਅਣਸੁਲਝੇ ਸਵਾਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ |
| ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਭਰਤੀ | ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਹੁਦੇ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ | ਸਵਾਲ ਦੱਸੇ ਗਏ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਨਿੱਜੀ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ |
| ਵਿੱਤ | ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮਹੀਨੇ-ਦਰ-ਮਹੀਨੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ | ਗਣਨਾ ਸਹੀ ਹੈ; ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ |
ਹਰੇਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਕਰੀਏ?
ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਵਿਹਾਰਕ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਪਤਾ ਕਰੋ। ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ। ਰੋਜ਼ ChatGPT ਵਰਤਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਸ਼ਾਇਦ ਕਦੇ ਇਸ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ, ਜਦਕਿ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਮੰਨਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਸੁਭਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕ ਰਵੱਈਏ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ; ਕੋਈ ਕੰਮ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੁਨਰ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਾਲਪਨਿਕ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਛੋਟਾ ਹਿੱਸਾ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਮੰਗੋ, ਜਿਵੇਂ ਤਿੰਨ ਸਤਰਾਂ ਦਾ ਸਾਰ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਵਾਕ ਕਿ ਉਸ ਨੇ ਕੀ ਜਾਂਚਿਆ। ਇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਕਰੋ: ਕੀ ਉਸ ਨੇ ਸਾਧਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਦਿੱਤਾ, ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਸਰੋਤ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਅੰਦਰ ਰਿਹਾ ਅਤੇ ਕੀ ਉਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਗ਼ਲਤੀ ਨਜ਼ਰ ਆਈ? ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਉਸ ਹੁਨਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕਰੋ, ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਨਾ ਵਰਤੋ। ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਅਗਲਾ ਅਭਿਆਸ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਕਸਦ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗੇਗਾ।
ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਅਭਿਆਸ ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਅਸਲ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ 40 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਮਾਲ-ਢੁਆਈ ਕੰਪਨੀ, ਹਾਰਬਰਲਾਈਨ ਫਰੇਟ, ਦੀ ਹੱਲ ਸਮੇਤ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਹੈ।
ਦਿੱਤੀ ਸਮੱਗਰੀ: ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਲੜੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਲਾਇਰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਸਟਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਾਰਨ ਪੈਲਟਾਂ ਦੀ ਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਮਾਲ ਚੁੱਕਣ ਦਾ ਸੋਧਿਆ ਸਮਾਂ ਵੀਰਵਾਰ ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਰਬਰਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੀਤੇ ਵਸਤੂ ਕੋਡ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ: ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਟੀਮ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਚਾਰ ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ AI ਟੂਲ ਵਰਤੋ।
ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਇਹ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਾਡੀ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਟੀਮ ਲਈ ਇਸ ਸੁਨੇਹਾ ਲੜੀ ਦਾ ਸਾਰ ਚਾਰ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ, ਸਮਾਨ ਚੁੱਕਣ ਦਾ ਸੋਧਿਆ ਸਮਾਂ, ਸਪਲਾਇਰ ਲਈ ਸਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਉਸ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਸੁਨੇਹਾ ਲੜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਇਹ ਗੱਲ ਦੱਸੋ।
ਇੱਕ ਆਮ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ: ਕਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਾਰਨ ਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਸਾਮਾਨ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਨਵੀਂ ਤਾਰੀਖ਼ ਵੀਰਵਾਰ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਨੇ ਵਸਤੂ ਕੋਡ ਦਾ ਮਸਲਾ ਹੱਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਮਾਨ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ। ਹਰ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਸਾਮਾਨ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਹੱਦ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੀਰਵਾਰ ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਵੀਰਵਾਰ ਨਹੀਂ। ਵਸਤੂ ਕੋਡ ਦਾ ਕੰਮ ਅਜੇ ਬਾਕੀ ਹੈ, ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸਾਮਾਨ ਪਹੁੰਚਣ ਬਾਰੇ ਦੱਸਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਅਜਿਹਾ ਸਿੱਟਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਹੀਂ ਕੱਢਿਆ ਸੀ।
ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਰੂਪ: ਕਸਟਮ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਕਾਰਨ ਪੈਲਟ ਚੁੱਕਣ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਪਲਾਇਰ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤਾ ਨਵਾਂ ਚੁਕਾਈ ਸਮਾਂ ਵੀਰਵਾਰ ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਹੈ; ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਕੋਈ ਤਾਰੀਖ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ। ਅਸੀਂ ਸਪਲਾਇਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੀਤਾ ਵਸਤੂ ਕੋਡ ਦੇਣਾ ਹੈ; ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸ ਦੀ ਹੈ। ਚੁਕਾਈ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਤੱਕ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਤਾਰੀਖ ਨਾ ਦਿਓ। ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਦੇ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ। ਸਮੀਖਿਅਕ ਉਸ ਨੋਟ ਨੂੰ ਅੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅੰਤਿਮ ਪਾਠ ਦੀ ਸੁਚੱਜੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
ਮਾਪਦੰਡ 1: ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਤੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ
ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਚਲਾ ਹਰ ਬਿਆਨ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਪੱਕੀ ਗੱਲ ਬਣਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ।
ਮਾਪਦੰਡ 2: ਪਾਠਕ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ
ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਟੀਮ ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਕਾਰਨ, ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਬਕਾਇਆ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਸਭ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।
ਮਾਪਦੰਡ 3: ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ
ਸਿੱਖਿਆਰਥੀ AI ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀਆਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਤਬਦੀਲੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੀ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਰੂਪ ਇਸ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਚੁਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਮਦਦ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਕਿ ਉਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਸਮੱਗਰੀ ਹੈ। ਕੋਰਸ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਸਿੱਧੀਆਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ, ਸੰਸਥਾ ਅੰਦਰ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਭਿਆਸ ਲੜੀਆਂ—ਸਭ ਦੀ ਆਪਣੀ ਥਾਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਟੀਮਾਂ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਆਮ ਖੂਬੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਰ ਰੂਪ ਦੇ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਪਰਖ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅਖ਼ੀਰ ਤੱਕ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਹੋ: ਹਦਾਇਤਾਂ, ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵੱਲੋਂ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਕੰਮ, ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਮੂਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਕੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਆਪਣੇ ਅੰਕਾਂ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਹੀ ਹੁਨਰ ਮੰਨ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
| ਫਾਰਮੈਟ | ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ | ਇਨ੍ਹਾਂ ਗੱਲਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ |
|---|---|---|
| ਵੀਡੀਓ ਕੋਰਸਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ | ਕਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣਕਾਰੀ; ਆਪਣੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਖੋਜ | ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਅਭਿਆਸ; ਪਾਠ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਨੂੰ ਹੀ ਹੁਨਰ ਸਮਝ ਲੈਣਾ |
| ਸਿੱਧੇ ਸੈਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਵਰਕਸ਼ਾਪ | ਔਖੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨਾ; ਛੇਤੀ ਸਾਂਝੇ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣਾ | ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਭਿਆਸ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਿੱਖਿਆ ਭੁੱਲਣ ਲੱਗ ਪੈਂਦਾ ਹੈ; ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਿਫ਼ਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ |
| ਸੰਸਥਾ ਅੰਦਰ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ | ਕੰਪਨੀ ਅਨੁਸਾਰ ਸੁਝਾਅ; ਟੂਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਛੇਤੀ ਜਵਾਬ | ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ; ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ |
| ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਰਾਹ | ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਨਾਲ ਭੂਮਿਕਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਅਭਿਆਸ | ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ; ਕੀ ਫੀਡਬੈਕ ਇੰਨਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ |
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਥਾਂ ਛੋਟੇ, ਨਿਯਮਿਤ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਜੋ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਾਰ ਇੱਕ ਕੰਮ ’ਤੇ ਪੌਣਾ ਘੰਟਾ ਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਆਦਤ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਲੰਬੀ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਭੂਮਿਕਾ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ’ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ AI ਵਰਤੀ ਵੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਸਮਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਾਖਵਾਂ ਰੱਖੋ। ਜਿਸ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਬਾਕੀ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਿੱਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਸਤ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹੀ ਛੱਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੈਅ ਸਮਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੀ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣ ਵਾਲਾ ਮੈਨੇਜਰ, ਉਸ ਵੱਡੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਦੀ ਕੋਈ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। 30-ਦਿਨਾਂ ਦੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਨੂੰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਦੱਸਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ AI ਸਿਖਲਾਈ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ, ਕੁਝ ਕੰਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਮੀਖਿਅਕ ਰੱਖੋ। ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਠੀਕ ਚੱਲਣ ਲੱਗ ਪਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਵਧਾਓ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜ ਹਨ। 30-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਹਰ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇਵਾਰ ਮਿਸਾਲ ਨਾਲ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਤੈਅ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਤੈਅ ਕਰੇ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ, ਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ।
ਹੱਦਾਂ ਲਿਖ ਲਵੋ
ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣੀ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਨੋਟ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ; AI ਨੀਤੀ ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ੀ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਲੋਕ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਸ਼ੱਕ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਗੇ।
ਕਾਲਪਨਿਕ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਤੋ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਭਿਆਸ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟੇ ’ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਆਦਤ ਬਣ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਰਤਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਹਾਜ਼ਰੀ ਦੀ ਨਹੀਂ
ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਕੁਝ ਕੰਮ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਹਰ ਸਿੱਖਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫ਼ੈਸਲੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੋ।
ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰੋ
ਅਗਲਾ ਸਮੂਹ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜੋੜੋ ਜਦੋਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਨਿਯਮਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੰਭਾਲਣਯੋਗ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਮਿਲ ਚੁੱਕੇ ਹੋਣ।
ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਕਈ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਢਾਂਚੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਤੋਂ AI ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ। NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਕਾਰਜ-ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 2.2 ਅਧੀਨ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਊਟੀਆਂ ਨਿਭਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਿਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 2.1 ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਨਾਂ ਹੋਣ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਤਣੀਆਂ ਸਿਖਾਈਆਂ ਜਾਣ।
ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ, EU AI Act ਦੀ ਧਾਰਾ 4 AI ਸਾਖਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ ਵੱਲੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸੋਧਿਆ ਪਾਠ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵੱਲੋਂ AI ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ, ਤਜਰਬੇ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਿਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ AI ਸਾਖਰਤਾ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣਗੇ। ਉਸੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ AI ਸਾਖਰਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਖ਼ਾਸ ਪੱਧਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਉੱਥੇ ਵੇਚਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਯੋਗ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਕਿੰਗਡਮ ਵਿੱਚ, 10 ਫ਼ਰਵਰੀ 2025 ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਰਕਾਰ ਦੀ AI ਅਮਲੀ ਗਾਈਡ ਜਨਤਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੀਮ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹਵਾਲਾ ਹਨ: ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪੜਾਵਾਂ ਉੱਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਟਰੋਲ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਭਾਗ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਸਿਖਲਾਈ ਅਸਰਦਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਸਿਖਲਾਈ ਅਸਰਦਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਨਵੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਉੱਤੇ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਪਰਖ ਕੇ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਸਿਰਫ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਲ੍ਹੀ ਸੀ। ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਕੰਮ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਸ ਨੇ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਦਿੱਤਾ, ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਵਾਲਾ ਦਾਅਵਾ ਫੜਿਆ ਅਤੇ ਕੀਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਸਮਝਾਈ। ਦੋਵੇਂ ਸੰਕੇਤ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਾ ਲੈਣ ਦਿਓ।
ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨਵਾਂ ਪਰ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਕੰਮ ਵਰਤੋ। ਇੱਕੋ ਅਭਿਆਸ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਇਸ ਲਈ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਕਰੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਖ਼ਾਸ, ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੇਖੋ: ਹੁਣ ਵਿਅਕਤੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਾਰ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਕਤਾਰਾਂ ’ਤੇ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਦਤਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਦਤਾਂ ਲਈ ਹੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਸਮਾਂ ਬਚਣ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। ਕਿਸੇ ਦਾ ਆਪਣਾ ਦੱਸਿਆ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਭ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਤੈਅ ਕੰਮ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਅਸਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਮੰਨੋ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਮਾਮੂਲੀ ਜਾਂ ਰਲਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਹੁਨਰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ AI ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਕੀ ਲਾਗਤ ਆਉਂਦੀ ਹੈ?
ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ, AI ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਦਾ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੀ ਕੀਮਤ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਕੜਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਸਸਤਾ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵਰਤਦਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬੱਚਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜਿਸ ਟੀਮ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ ਕੋਰਸਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਸੂਚੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਧੀਆ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀ।
ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਬਿੱਲ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ, ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਹਰ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਰਖੋ। Tosheo.ai ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪ੍ਰਤੀ-ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ 7-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਕੀਮਤਾਂ ਵਾਲੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਸ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਕੀਮਤਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਧਾਰਨਾ ਹਨ ਜੋ ਹਾਲੇ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੱਕੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਅੰਕੜੇ ਸਮਝੋ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਦੋਂ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ?
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ AI ਸਿਖਲਾਈ ਹਰ ਲੋੜ ਦਾ ਸਹੀ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਖ਼ਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਣ ਲੈਣਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਜਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਹਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਤਕਨੀਕੀ ਕੋਰਸ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਇਕਹਿਰੀ ਸਾਈਨ-ਆਨ ਸਹੂਲਤ, LMS ਏਕੀਕਰਨ, ਖ਼ਰੀਦ ਸਬੰਧੀ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਹੀਂ ਖ਼ਰੀਦ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ Tosheo.ai ਦੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ SSO, SCIM, LMS ਏਕੀਕਰਨ ਜਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ।
ਜੇ ਹਾਲੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਵੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਜਿਹੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਸਿਖਾਏਗੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਬਾਅਦ ਦੀ ਨੀਤੀ ਟਕਰਾਏਗੀ। ਅਤੇ ਜੇ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਡਾਕਟਰੀ, ਵਿੱਤੀ ਜਾਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਯੋਗ ਮਾਹਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵੇਲੇ Tosheo.ai ਦੇ ਪਾਠ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਦੇਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ; ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫ਼ਿਲਹਾਲ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ Tosheo.ai ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?
Tosheo.ai ਨੂੰ ਲਗਭਗ 5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ AI ਸਿਖਲਾਈ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਬਣਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਮੈਨੇਜਰ ਖਾਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ AI ਟੂਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਤਾਂ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੁਝ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ ਕਰੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਮੁਤਾਬਕ ਢਲਦੇ, ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ 10 ਤੋਂ 15 ਮਿੰਟ ਦੇ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੇ। ਹਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਉਸ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਨਾਲ ਖ਼ੁਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਅੰਕ-ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਮੁਤਾਬਕ ਅੰਕ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਜਿਸ ਅੰਕ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤ ਹੋਣ, ਉਸ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ, ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ ਕੰਮ ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਸਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਪਰ ਮੂਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਦੇ ਨਹੀਂ। ਅੰਤਿਮ ਵਿਹਾਰਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਸਦੀਕਯੋਗ ਲਿੰਕ ਵਾਲਾ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹਰ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਰੱਖੇ ਜਾਣ, ਖਾਤਾ ਬੰਦ ਹੋਣ ’ਤੇ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਦੇ ਨਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
NIST, AI RMF ਕਾਰਜ-ਗਾਈਡ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਗਿਆ ↗
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦਾ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ, ਧਾਰਾ 4: AI ਸਾਖਰਤਾ, ਵੇਖਣ ਦੀ ਮਿਤੀ 16 October 2026 ↗