ઇ-કોમર્સમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પરિચય: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, પ્રમાણીકરણ, ગોપનીયતા અને પ્લેટફોર્મ નિયમો

નફો:

• ઇ-કોમર્સ વર્કફ્લો (સામગ્રી, શોધ, ભલામણ, સેવા, એનાલિટિક્સ) માં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વાસ્તવિક સમયને ક્યાં બચાવે છે અને જ્યાં કિંમત, વળતર અને છેતરપિંડીના નિર્ણયો કાર્ય જોખમ સ્તરના આધારે માનવ પર છોડી દેવામાં આવે છે તે પારખવામાં સક્ષમ હોવું.
• એવી શિસ્ત લાગુ કરવાની ક્ષમતા કે જે દરેક AI આઉટપુટને સ્ત્રોત સાથે લિંક કરવા, તેની પુનઃગણતરી અને તેને વ્યાવસાયિક ફિલ્ટરિંગના પગલાં દ્વારા ચકાસે છે.
• KVKK/GDPR ના કાર્યક્ષેત્રમાં ગ્રાહક અને ઓર્ડર ડેટાનું રક્ષણ કરવું અને માર્કેટપ્લેસ/પ્લેટફોર્મ નિયમો અનુસાર વાહનો પસંદ કરવાની ટેવ પાડવી

ઇ-કોમર્સ સ્ટોરમાં દરરોજ સેંકડો નાના નિર્ણયો ચૂપચાપ લેવામાં આવે છે. આ ઉત્પાદનનું શીર્ષક શું હોવું જોઈએ? કયા કીવર્ડની શોધ કરવામાં આવી રહી છે; હોમ પેજ પર કયું ઉત્પાદન દર્શાવવું જોઈએ; સ્પર્ધકે તેની કિંમત ઓછી કરી, આપણે શું કરવું જોઈએ? અમે આ ગ્રાહકને કેવી રીતે પ્રતિસાદ આપવો જોઈએ? આ વળતર વાસ્તવિક છે કે દુરુપયોગ; શું આ ઓર્ડર છેતરપિંડી હોઈ શકે છે? આમાંના કેટલાક નિર્ણયો પુનરાવર્તિત, ડેટા-સઘન અને સમય માંગી લે તેવા છે; કેટલાક ગ્રાહકની બોટમ લાઇન, તમારા સ્ટોરના નફા પર અથવા એકાઉન્ટ બંધ છે કે નહીં તેની સીધી અસર કરે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (એઆઈ, અથવા ટુંકી-કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ માટે AI જે માનવ જેવું લખાણ જનરેટ કરી શકે છે, પેટર્નને ઓળખી શકે છે, આગાહીઓ કરી શકે છે અને ડેટાનો સારાંશ આપી શકે છે) આ ચિત્રની બરાબર મધ્યમાં બંધબેસે છે: જ્યારે યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે, ત્યારે તે સેંકડો ઉત્પાદન વર્ણનો, ઝુંબેશ પાઠો અને ગ્રાહકોના પ્રતિભાવો કલાકોને બદલે મિનિટોમાં તૈયાર કરી શકે છે; જ્યારે ખોટી રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે, ત્યારે તે તમારા સ્ટોર, તમારા ગ્રાહક અથવા તમારી કિંમત પર સીધું જ સલામત પણ ખામીયુક્ત આઉટપુટ લઈ શકે છે.

આ મોડ્યુલનું પ્રથમ એકમ સોફ્ટવેર પરિચય નથી. તેનો હેતુ એ સ્પષ્ટ કરવાનો છે કે તમારા વ્યવસાયમાં AI ક્યાં મૂકવું અને ક્યાં મૂકવું નહીં. કારણ કે ઈ-કોમર્સ એ બંને "ઓપરેશન-ક્રિટીકલ" અને "ગ્રાહક ટ્રસ્ટ-ક્રિટીકલ" સ્પેસ છે: તમે પ્રકાશિત કરો છો તે પ્રોડક્ટ કોપી ગ્રાહકના નિર્ણયને અસર કરે છે, તમે જે કિંમતનો નિર્ણય લો છો તે તમારા માર્જિનને અસર કરે છે, છેતરપિંડીનો સંકેત પ્રમાણિક ગ્રાહકના અવરોધને અસર કરે છે. ચાલો શરૂઆતથી જ મૂળ સિદ્ધાંત મૂકીએ: કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ સહાયક છે, નિર્ણય લેનાર નથી. કિંમતની જવાબદારી અને અંતિમ મંજૂરી, એકાઉન્ટ બંધ કરવું, રિફંડ અસ્વીકાર, છેતરપિંડી માર્કિંગ અને ગ્રાહકને મોકલવામાં આવેલ દરેક સંદેશ સક્ષમ નિષ્ણાત અને સ્ટોર માલિકની છે.

ઈ-કોમર્સના સ્તરો અને એઆઈનું સ્થાન

ઈ-કૉમર્સ ઑપરેશનને સમજવા માટે, વ્યવસાયને ત્રણ સ્તરોમાં વિભાજીત કરવો ઉપયોગી છે. સામગ્રી અને સ્ટોરફ્રન્ટ સ્તર એ ગ્રાહક જુએ છે તે ચહેરો છે: ઉત્પાદન શીર્ષકો, વર્ણનો, છબીઓ, શ્રેણી પૃષ્ઠો, શોધ પરિણામો. ઑપરેશન લેયર ઑર્ડરની પાછળ છે: કિંમત, ઇન્વેન્ટરી, શિપિંગ, વળતર, ગ્રાહક સેવા, છેતરપિંડી નિયંત્રણ. વિશ્લેષણ અને વ્યૂહરચના સ્તર નિર્ણયોની દિશા નક્કી કરે છે: કઈ પ્રોડક્ટ નફો લાવે છે, કઈ ઝુંબેશ કામ કરી રહી છે, માંગ ક્યાં જઈ રહી છે. AI ત્રણેય સ્તરોને સ્પર્શ કરી શકે છે; પરંતુ દરેકમાં અલગ સત્તા સાથે. સામગ્રી સ્તર પર, AI ઝડપી ડ્રાફ્ટ્સ બનાવે છે; વ્યૂહરચના સ્તર પર, તે ફક્ત ઇનપુટ અને દૃશ્ય પ્રદાન કરે છે, નિર્ણય માનવ દ્વારા લેવામાં આવે છે.

ચાલો શરૂઆતથી થોડા મૂળભૂત શબ્દો વ્યાખ્યાયિત કરીએ. રૂપાંતરણ દર એ સાઇટના મુલાકાતીઓની ટકાવારી છે જેઓ ખરીદી કરે છે. કાર્ટ એવરેજ (AOV) એ ઓર્ડરની સરેરાશ રકમ છે. વિશેષતા એ ઉત્પાદન (રંગ, કદ, સામગ્રી) ની સંરચિત લાક્ષણિકતા છે. માર્કેટપ્લેસ એ એક સામાન્ય પ્લેટફોર્મ છે જ્યાં ઘણા વિક્રેતાઓ તેમના ઉત્પાદનો વેચે છે (જેમ કે Trendyol, Hepsiburada, Amazon). રિપ્રાઇઝિંગ એ સ્પર્ધકો અને નિયમો અનુસાર કિંમતનું સ્વચાલિત અપડેટ છે. અમે નીચેના એકમોમાં આ ખ્યાલોને એક પછી એક સમજાવીશું; હમણાં માટે, આ જાણો: આ તમામ ખ્યાલોમાં, AI તમને રૂપરેખા અને વિશ્લેષણ આપે છે, પરંતુ નિર્ણયો લેતા નથી.

નીચેનું કોષ્ટક મિશન દ્વારા AI ની ભૂમિકા અને જોખમ સ્તરનો સારાંશ આપે છે:

ક્વેસ્ટ

AI ની ભૂમિકા

જોખમ સ્તર

કોણ મંજૂર કરે છે

ઉત્પાદન વર્ણન / શીર્ષક રૂપરેખા

સ્કેચ જનરેટર

નીચું

સામગ્રી સંપાદક

કીવર્ડ / SEO ભલામણ

વિચાર જનરેટર

નીચું

SEO જવાબદાર

ગ્રાહક પ્રતિભાવ ડ્રાફ્ટ

સ્કેચ જનરેટર

મધ્યમ

ગ્રાહક સેવા

માંગ/વેચાણની આગાહી

આગાહી કરનાર, દૃશ્ય જનરેટર

મધ્યમ

ખરીદી / વિશ્લેષણ

કિંમત/પુનઃપ્રાઈસિંગ સૂચન

આંકડાકીય સૂચન

ઉચ્ચ

ભાવ નિષ્ણાત

પરત અસ્વીકાર નિર્ણય

સહાયક ઇનપુટ

ઉચ્ચ

ગ્રાહક સેવા અધિકારી

છેતરપિંડી / એકાઉન્ટ બંધ

જોખમ સંકેત, ક્યારેય છેલ્લો શબ્દ નથી

ખૂબ ઊંચી

રિસ્ક ટીમ + મેનેજર

આ ચાર્ટમાં એક લીટી ધ્યાનમાં રાખો: જેમ જેમ જોખમ વધે છે, AI ની ભૂમિકા સંકોચાય છે, માનવ મંજૂરી વધે છે.

શા માટે "ચકાસણી" આ વ્યવસાયનું હૃદય છે

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ લેંગ્વેજ મોડલ તેમના જવાબમાં વિશ્વાસપૂર્ણ લાગે છે, પરંતુ તેઓ ચોક્કસ ન પણ હોઈ શકે. ટેકનિકલ ભાષામાં, આને આભાસ કહેવામાં આવે છે: તે અસ્ખલિત વાક્યમાં અસ્તિત્વમાં નથી તેવી માહિતીનું મોડેલ બનાવટ છે, જેમ કે તે સાચું હોય. ઈ-કોમર્સ પ્રોફેશનલ માટે, આ એક ગંભીર છટકું છે: મોડેલ તમને "આ પ્રોડક્ટની બેટરી 5000 mAh" કહેતા સ્પષ્ટીકરણ આપી શકે છે, જો કે તેણે ક્યારેય ઉત્પાદન જોયું નથી અને આ સંખ્યા સંપૂર્ણપણે બનેલી છે. અથવા તમે મેટ્રિક આપી શકો છો જેમ કે "ગયા મહિને તમારો રૂપાંતરણ દર 4.2 ટકા હતો"; જો કે, તેણે ક્યારેય તમારો ડેટા એક્સેસ કર્યો નથી. કારણ કે તે બંને એક જ પ્રવાહ સાથે કહે છે, એકમાત્ર વસ્તુ જે સાચું અને ખોટું અલગ કરે છે તે છે તમારું જ્ઞાન અને ચકાસણી કરવાની આદત. જો તમે ખોટા સ્પષ્ટીકરણો પ્રકાશિત કરો છો, તો તમે ભ્રામક જાહેરાત કરી રહ્યા છો; વળતર, ફરિયાદો અને પ્લેટફોર્મ પ્રતિબંધો.

ચકાસણી શિસ્ત ત્રણ પગલાંઓ સમાવે છે:

1. સ્રોતની લિંક: તકનીકી વિશિષ્ટતાઓ માટે, ઉત્પાદનની વાસ્તવિક સ્પેક શીટ અને સપ્લાયર ડેટાનો સંદર્ભ લો; મેટ્રિક્સ માટે તમારું પોતાનું એનાલિટિક્સ ડેશબોર્ડ (Google Analytics, માર્કેટપ્લેસ ડેશબોર્ડ, ઈ-કોમર્સ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર); નિયમો માટે બજાર અને નિયમનકારી દસ્તાવેજો પર આધાર રાખો. તે ડેટા પર ટિપ્પણી કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો, તેને યાદ રાખવા માટે નહીં.
2. પુનઃગણતરી/સરખામણી કરો: AI આપેલ દરેક નંબર, રેટ અને કિંમત સ્વતંત્ર રીતે તપાસો. તમારી જાતને ડિસ્કાઉન્ટ ટકાવારી, માર્જિન, બાસ્કેટ સરેરાશ ચકાસો.
3. વાણિજ્યિક ફિલ્ટર: ઑપરેટરના પરિપ્રેક્ષ્યમાંથી પરીક્ષણ કરો કે શું આઉટપુટ જમીન પરના તથ્યો (કિંમત, માર્જિન, ઇન્વેન્ટરી, કાયદો, બ્રાન્ડ વૉઇસ) નો વિરોધાભાસ કરે છે.

સાવચેતી: કિંમત અથવા ગ્રાહક પ્રતિસાદની ચકાસણી કર્યા વિના AI-જનરેટેડ પ્રોડક્ટ સ્ક્રિપ્ટ પ્રકાશિત કરવી એ શેલ્ફ પર અનચેક કરેલ ઉત્પાદન મૂકવા જેવું છે. માત્ર કારણ કે આઉટપુટ અસ્ખલિત છે તે સાચું નથી.

ગોપનીયતા: ગ્રાહક અને ઓર્ડર ડેટા વ્યક્તિગત ડેટા છે

ગ્રાહક ડેટા (નામ, ટેલિફોન, સરનામું, ઈ-મેલ, ઓર્ડર ઇતિહાસ, ચુકવણીની માહિતી) તુર્કિયે અને યુરોપમાં GDPR માં KVKK (પર્સનલ ડેટા પ્રોટેક્શન લો) ના કાર્યક્ષેત્રમાં વ્યક્તિગત ડેટા તરીકે સુરક્ષિત છે. સાર્વજનિક AI ટૂલમાં ગ્રાહકનું નામ, ફોન નંબર, સરનામું અને ઓર્ડર લિસ્ટ શબ્દશઃ પેસ્ટ કરવું એ ગંભીર ઉલ્લંઘન છે. સમાન સંવેદનશીલતા તમારા વેપાર ગુપ્ત ડેટા (કિંમત શીટ્સ, સપ્લાયરની કિંમતો, માર્જિન દરો) પર લાગુ થાય છે. નિયમ સરળ છે: ડેટાને અનામી રાખો અને બિનજરૂરી શેર કરશો નહીં. "Ayşe Yılmaz, 0532..., Kadıköy" ને બદલે "ઇસ્તાંબુલમાં એક ગ્રાહક"; વિશ્લેષણ કરતી વખતે "સપ્લાયરની કિંમત 148 TL" ને બદલે સંબંધિત દરોનો ઉપયોગ કરો. જો શક્ય હોય તો, કોર્પોરેટ ટૂલ્સ પસંદ કરો કે જેમાં ડેટા પ્રોસેસિંગ એગ્રીમેન્ટ હોય અને મોડલ ટ્રેનિંગમાં તમારા ડેટાનો ઉપયોગ ન કરો.

પ્લેટફોર્મ નિયમો: રમતા ક્ષેત્રની રેખાઓ

ઈ-કોમર્સમાં AI નો ઉપયોગ કરતી વખતે ત્રીજી મર્યાદા છે: પ્લેટફોર્મ નિયમો. દરેક માર્કેટપ્લેસ (Trendyol, Hepsiburada, Amazon) અને દરેક જાહેરાત પ્લેટફોર્મ (Google, Meta) તેની પોતાની સામગ્રી, કિંમત અને આચારસંહિતા ધરાવે છે. શીર્ષકમાં અનધિકૃત બ્રાન્ડ નામોનો ઉપયોગ કરવો, ભ્રામક ડિસ્કાઉન્ટ દર્શાવવું, નકલી સમીક્ષાઓ ઉત્પન્ન કરવી, પ્રતિબંધિત ઉત્પાદનોની સૂચિબદ્ધ કરવી અથવા સ્વચાલિત બૉટ્સ વડે ડેટાને સ્ક્રેપ કરવો આ નિયમોની વિરુદ્ધ હોઈ શકે છે અને પરિણામે તમારા સ્ટોરને સસ્પેન્ડ કરવામાં આવશે. AI તમારા માટે ખૂબ જ ઝડપથી સામગ્રી ઉત્પન્ન કરી શકે છે; પરંતુ તે સામગ્રી પ્લેટફોર્મ નિયમોનું પાલન કરે છે કે કેમ તે તપાસવાની જવાબદારી તમારી છે. આ સમગ્ર મોડ્યુલ દરમિયાન, અમે દરેક યુનિટમાં સંબંધિત પ્લેટફોર્મ અને કાનૂની સીમાઓને પણ આવરી લઈશું.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - સલામત ઉપયોગ. કેટલોગ મેનેજર 320 ઉત્પાદનોના વર્ણનો હાથથી લખવા માટે અઠવાડિયાનું આયોજન કરી રહ્યો હતો. તેણે AIને ઇનપુટ તરીકે દરેક પ્રોડક્ટના વેરિફાઇડ ટેકનિકલ સ્પેસિફિકેશન્સ (સ્પેક) અને બ્રાન્ડ ટોન નિયમો આપ્યા અને તેનું ડ્રાફ્ટ ડિસ્ક્રિપ્શન તૈયાર કર્યું. AI એ 2 દિવસમાં ડ્રાફ્ટ તૈયાર કર્યો; મેનેજરે દરેક દાવાની તુલના સ્પેક શીટ સાથે કરી, 11 પ્રોડક્ટ્સમાં ખામીયુક્ત ફીચર્સ સુધાર્યા અને બ્રાન્ડ વોઇસને ઓવરહોલ કર્યો. અવધિ: અઠવાડિયાને બદલે 3 દિવસ. એઆઈએ ડ્રાફ્ટ આપ્યો, જવાબદારી માનવીની રહી.

કેસ 2 - વણચકાસાયેલ નંબર ટ્રેપ. એક સ્ટોરના માલિકે એઆઈને પૂછ્યું, "છેલ્લા ક્વાર્ટરમાં અમારો રૂપાંતરણ દર શું હતો?" AI એ "4.2 ટકા" નો વિશ્વાસપૂર્વક નંબર આપ્યો, તેમ છતાં તેની પાસે કોઈપણ ડેટાની ઍક્સેસ નથી. માલિકે તેના રોકાણકારની રજૂઆતમાં આ મૂક્યું; વાસ્તવિક દર 1.8 ટકા હતો. તફાવતે વિકાસ યોજનાને પાટા પરથી ઉતારી દીધી. ભૂલ: AI ને ડેટા આપ્યા વિના મેટ્રિક્સની અપેક્ષા રાખવી.

કેસ 3 - ગોપનીયતાનો ભંગ. એક કર્મચારીએ સાર્વજનિક AI ટૂલમાં પરત આવતા ગ્રાહકોના સંપૂર્ણ નામ, ફોન નંબર અને સરનામાં ધરાવતો એક્સેલ દસ્તાવેજ અપલોડ કર્યો અને તેમને કહ્યું કે "આ લોકોને માફીનો ઈમેલ લખો." ડેટા બાહ્ય સર્વર પર ગયો અને KVKK તપાસ શરૂ થઈ. સાચો રસ્તો એ હતો કે વ્યક્તિગત ક્ષેત્રોને દૂર કરીને અને ફક્ત અનામી સંદર્ભ આપીને લખાણ જનરેટ કરવામાં આવે જેમ કે "વળતર કારણ: મોડું વિતરણ".

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

આ ઉત્પાદન માટે વર્ણન લખો અને તેની તકનીકી લાક્ષણિકતાઓ જણાવો.

આ દાવો ખામીયુક્ત છે: AI એ આપવામાં આવ્યું નથી કે કઈ પ્રોડક્ટ, કઈ સુવિધાઓ, કયા પ્રેક્ષકો; આખરે બનાવટી સ્પષ્ટીકરણો પેદા કરી શકે છે.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: સહાયક ઈ-કોમર્સ સામગ્રી સંપાદકને મદદ કરે છે. ઉત્પાદન: વાયરલેસ હેડસેટ. ચકાસાયેલ વિશિષ્ટતાઓ:- બ્લૂટૂથ 5.3, 30 કલાકની કુલ બેટરી, IPX4 વોટર રેઝિસ્ટન્સ, કોઈ સક્રિય અવાજ કેન્સલેશન નહીં. લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો: રોજિંદા ઉપયોગ, વિદ્યાર્થી અને ઑફિસ. બ્રાન્ડ વૉઇસ: સરળ, પ્રમાણિક, અલ્પોક્તિ. કાર્ય: 3 બુલેટેડ લાભ વાક્યો અને 60-શબ્દનું વર્ણન બનાવો: ફક્ત ઉપર આપેલ રૂપરેખા લક્ષણોનો ઉપયોગ કરો. શામેલ ન હોય તેવી કોઈપણ વિશેષતાઓ ઉમેરો નહીં (દા.ત. અવાજ રદ કરવો). જ્યાં તમને ખાતરી ન હોય ત્યાં ચિહ્નિત કરો.

આ પ્રોમ્પ્ટ ઉત્પાદન છે કારણ કે તે સ્પષ્ટપણે ભૂમિકા, ચકાસાયેલ ઇનપુટ, પ્રેક્ષકો, સ્વર અને સૌથી અગત્યનું, "જે આપવામાં આવ્યું નથી તે બનાવવા" નો નિયમ સ્થાપિત કરે છે.

સામાન્ય ભૂલો

• ડેટા સ્ત્રોત માટે AI ભૂલ કરવી. મોડેલ તમારા વેચાણના આંકડા, સ્ટોકની સ્થિતિ અથવા વાસ્તવિક કિંમત જાણતું નથી; તમારે આ તેને આપવું જોઈએ.
• આઉટપુટને માન્ય કર્યા વિના પ્રકાશિત કરવું. પ્રવાહી લખાણ સાચું લખાણ નથી; દરેક ટેક્નિકલ દાવા અને નંબરની તપાસ થવી જોઈએ.
• વ્યક્તિગત ડેટા જેમ છે તેમ પેસ્ટ કરી રહ્યું છે. નામ, ટેલિફોન, સરનામું અને ચુકવણીની માહિતી અનામી વિના શેર કરી શકાતી નથી.
• પ્લેટફોર્મ નિયમોને બાયપાસ કરીને. જો ઝડપથી ઉત્પાદિત સામગ્રી બ્રાંડ/કિંમત/સમીક્ષાના નિયમોનું ઉલ્લંઘન કરે છે, તો સ્ટોરને સસ્પેન્ડ કરવામાં આવી શકે છે.
• ઉચ્ચ-જોખમ નિર્ણય લેવાનું સ્વચાલિત કરવું. કિંમત, રિફંડ અસ્વીકાર અને છેતરપિંડીના નિર્ણયો માનવીય મંજૂરીને આધીન રહેવા જોઈએ.

ટીપ: દરેક AI સત્રની શરૂઆત "ભૂમિકા + વેરિફાઇડ ઇનપુટ + પ્રેક્ષક + ટોન + નિયમ + [ચકાસણી] ચિહ્ન" સૂત્ર સાથે કરો. આ પાંચ ભાગો એકસાથે આઉટપુટ ગુણવત્તા અને સુરક્ષામાં સુધારો કરે છે.

સારાંશમાં

કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ ઈ-કોમર્સના વિષયવસ્તુ, શોધ, ભલામણ, સેવા અને વિશ્લેષણના પગલાઓમાં ઝડપનો એક મહાન સ્ત્રોત છે; પરંતુ તે એક સહાયક છે, નિર્ણય લેનાર નથી. જોખમ સ્તર દ્વારા કાર્યોને અલગ કરો: ઓછા જોખમે ઝડપી ડ્રાફ્ટ, માત્ર ઇનપુટ અને ઉચ્ચ જોખમમાં ફરજિયાત માનવ મંજૂરી. દરેક આઉટપુટને સ્ત્રોત સાથે કનેક્ટ કરીને, તેની પુનઃગણતરી કરીને અને તેને વ્યાપારી ફિલ્ટરમાંથી પસાર કરીને ચકાસો. ગ્રાહકને અનામી બનાવો અને KVKK/GDPR ના દાયરામાં ડેટા ઓર્ડર કરો અને પ્લેટફોર્મ નિયમોનું પાલન કરો. ચકાસાયેલ આઉટપુટ એ અનચેક કરેલ ઉત્પાદન છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારા પોતાના સ્ટોર (અથવા સેમ્પલ સ્ટોર) માટે સામાન્ય સપ્તાહમાં 8 અલગ-અલગ AI ઉપયોગ બિંદુઓની સૂચિ બનાવો (દા.ત. ઉત્પાદનનું વર્ણન, ઝુંબેશ ટેક્સ્ટ, ગ્રાહક પ્રતિસાદ, કિંમત વિશ્લેષણ, વળતરની વિચારણા). દરેક માટે: (1) AI ની ભૂમિકા શું છે (ડ્રાફ્ટ / સૂચન / ઇનપુટ), (2) જોખમ સ્તર શું છે (નીચું / મધ્યમ / ઉચ્ચ), (3) કોણ અંતિમ મંજૂરી આપે છે, (4) કયો વ્યક્તિગત/વાણિજ્યિક ડેટા શેર ન કરવો જોઈએ. પછી ઉપરના "સ્ટ્રોંગ પ્રોમ્પ્ટ" ફોર્મ્યુલાને તમારા એક કાર્ય માટે અનુકૂલિત કરો, ડ્રાફ્ટ બનાવો અને દરેક દાવાને તમારી ચકાસણી સૂચિ સાથે આઉટપુટમાં ચિહ્નિત કરો.

ચેકલિસ્ટ

• [ ] મેં જોખમ સ્તર અનુસાર કાર્યનું વર્ગીકરણ કર્યું; મારે ઉચ્ચ જોખમી માનવ સંમતિની જરૂર છે.
• [ ] મેં AI ને ડેટા આપ્યો; મેં મેટ્રિક/સુવિધા ફિટિંગને મંજૂરી આપી નથી.
• [ ] મેં મારા પોતાના સ્ત્રોતમાંથી દરેક નંબર અને ટેકનિકલ દાવાની ચકાસણી કરી છે.
• [ ] મેં વ્યક્તિગત અને વ્યવસાયિક ડેટાને અનામી રાખ્યો છે અથવા શેર કર્યો નથી.
• [ ] મેં તપાસ કરી છે કે સામગ્રી સંબંધિત પ્લેટફોર્મ નિયમોનું પાલન કરે છે.
• [ ] મેં પ્રોમ્પ્ટમાં ભૂમિકા, માન્ય ઇનપુટ, ટોન અને [ચકાસણી] નિયમ ઉમેર્યા છે.