ਖਰੀਦਦਾਰੀ, ਬਿਲਡ-ਖਰੀਦ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ

ਲਾਭ:

• ਮੁੱਖ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖਰੀਦ ਕੇ ਸਹੀ ਮੇਕ/ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ
• ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਲਣਾ, ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚਾਓ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਮੇਜਰ ਕੰਟਰੈਕਟ ਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰੋ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੀ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਮਾਡਲ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਸਲਾਹ। ਇਹ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਫੈਸਲੇ ਵੱਡੇ ਬਜਟ, ਲੰਬੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਸਥਾਈ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਵਾਪਿਸ ਆਉਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ AI ਹੱਲ ਕਿਵੇਂ ਖਰੀਦ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਚਮਕਦਾਰ ਟੂਲ ਚੁਣਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।

ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਖਰੀਦੋ?

ਮੁੱਖ ਫੈਸਲਾ: ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਪਰ ਅਕਸਰ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਮਿਆਰੀ, ਆਮ, ਗੈਰ-ਭਿੰਨਤਾਕਾਰੀ ਹੁਨਰ ਖਰੀਦੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਟੂਲ ਮਿਆਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਮਾਪਦੰਡ

ਬਣਾਉਣ

ਖਰੀਦੋ

ਭਿੰਨਤਾ

ਉੱਚ, ਕੋਰ

ਘੱਟ, ਮਿਆਰੀ

ਗਤੀ

ਹੌਲੀ

ਤੇਜ਼

ਲਾਗਤ

ਉੱਚ ਅਗਾਊਂ ਨਿਵੇਸ਼

ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਗਾਹਕੀ

ਕੰਟਰੋਲ

ਪੂਰਾ

ਸੀਮਿਤ

ਨਸ਼ਾ

ਘੱਟ

ਉੱਚ

ਸੰਕੇਤ: "ਕੀ ਮੈਂ ਇਸ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਰੋਧੀ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?" ਪੁੱਛੋ ਜੇ ਜਵਾਬ "ਹਾਂ" ਹੈ, ਤਾਂ ਖਰੀਦੋ; ਜੇ ਇਹ "ਨਹੀਂ, ਇਹ ਮੇਰਾ ਫਰਕ ਹੈ", ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਕੋਰ ਟੈਲੇਂਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰਨਾ।

ਸਪਲਾਇਰ ਚੋਣ ਮਾਪਦੰਡ

ਸਿਰਫ਼ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਏਆਈ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

1. ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
2. ਪਾਲਣਾ: ਕੀ ਸਪਲਾਇਰ KVKK/EU AI ਕਾਨੂੰਨ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?
3. ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ, ਕੀ ਇਸਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
4. ਏਕੀਕਰਣ: ਇਹ ਸਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
5. ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
6. ਸਥਿਰਤਾ: ਕੀ ਸਪਲਾਇਰ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਕੱਲ੍ਹ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ?
7. ਮਲਕੀਅਤ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ: ਲਾਇਸੈਂਸ + ਏਕੀਕਰਣ + ਸਿਖਲਾਈ + ਨਿਗਰਾਨੀ (ਯੂਨਿਟ 5)।

ਸਪਲਾਇਰ ਲਾਕ-ਇਨ ਦਾ ਜੋਖਮ

ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਧਾਰਨਾ: ਵਿਕਰੇਤਾ ਲੌਕ-ਇਨ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ 'ਤੇ ਇੰਨਾ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਛੱਡਣਾ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਹੈ (ਉੱਚ ਲਾਗਤ, ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ)। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀਮਤ ਵਾਧੇ, ਮਾੜੀ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ: ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਪਾਓ, ਖੁੱਲੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਈ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਖਰੀਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

1. ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਕਿਹੜੀ ਵਪਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਹੜੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ? (ਇਕਾਈ 4-5)

2. ਆਪਣਾ ਬਣਾਉਣ/ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਕੋਰ ਜਾਂ ਸਟੈਂਡਰਡ?

3. ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਲਣਾ, ਨਿਕਾਸ, ਟੀ.ਸੀ.ਓ.

4. ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਅਜ਼ਮਾਓ। ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰੋ.

5. ਗਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਮਲਕੀਅਤ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਨਿਕਾਸ, ਸੇਵਾ ਪੱਧਰ (SLA) ਧਾਰਾਵਾਂ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਕੋਰ ਇਜੈਕਸ਼ਨ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਰੂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਫਾਇਦਾ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਪਲਾਇਰ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਹੈ। ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਸਪਲਾਇਰ ਨੇ ਕੀਮਤ ਦੁੱਗਣੀ ਕਰ ਦਿੱਤੀ; ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਤਾਲਾ ਲੱਗਾ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਇਸ ਕੋਲ ਆਪਣਾ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਆਖਰਕਾਰ ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗੇ ਸਵਿੱਚ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਘਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਖਰੀਦਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਵਾਲ ਨੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ "ਕੀ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?" ਉਸ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ। ਜਵਾਬ "ਹਾਂ, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ" ਸੀ; ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਸੀ। ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਵੱਲ ਮੁੜ ਗਈ ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਨੇ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।

ਕੇਸ 3 - ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਬੱਚਤ। ਇੱਕ ਰਿਟੇਲਰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ 3-ਸਾਲ, 4 ਮਿਲੀਅਨ TL ਕੰਟਰੈਕਟ 'ਤੇ ਹਸਤਾਖਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੀ। ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਨੇ 8-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਪਾਇਲਟ ਕੀਤਾ; ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਰੀ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਘੱਟ ਰਿਹਾ। ਵੱਡਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਲੱਖਾਂ ਪੌਂਡ ਅਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਡੈੱਡਲਾਕ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਗਿਆ। ਪਾਇਲਟ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਬੀਮਾ ਸੀ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ/ਖਰੀਦੋ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖਰੀਦ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ: [ਪ੍ਰਤਿਭਾ]। ਭਿੰਨਤਾ, ਗਤੀ, ਲਾਗਤ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ; ਸਵਾਲ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਮੂਲ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।

2) ਸਪਲਾਇਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਸੂਚੀ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਹੱਲ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਸਪਲਾਇਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਾਲਣਾ (KVKK/EU AI ਕਾਨੂੰਨ), ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਏਕੀਕਰਣ, ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਦੀ ਸੌਖ, ਸਥਿਰਤਾ, ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ। ਹਰੇਕ ਮਾਪਦੰਡ ਲਈ, ਸਪਲਾਇਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਲਿਖੋ। ਹੱਲ: [ਟੈਕਸਟ]

3) ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ:

ਸੁਰੱਖਿਆ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: ਡੇਟਾ ਮਾਲਕੀ, ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੈਰ-ਵਰਤੋਂ, ਗੁਪਤਤਾ, ਸੇਵਾ ਪੱਧਰ (SLA), ਔਪਟ-ਆਊਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਦੇਣਦਾਰੀ। ਹਰੇਕ ਧਾਰਾ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ।

4) ਪਾਇਲਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ:

ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ AI ਟੂਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ 6-8 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ ਪਾਇਲਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ: ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਕਿਹੜਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹ, ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕੀ ਹੈ, ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਫੈਸਲਾ (ਹਸਤਾਖਰ/ਰੱਦ) ਕਰਾਂਗਾ? ਟੂਲ: [ਟੈਕਸਟ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜਾ AI ਟੂਲ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?"

ਨਤੀਜਾ: ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਤਹੀ ਜਵਾਬ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਕੀ ਹੈ"।

Güçlü: "ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕੰਪਨੀ ਹਾਂ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ KVKK ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਹੱਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੇਗਾ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਮੂਲ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਖਰੀਦਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਵਾਂਗਾ, ਮੈਂ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਘਰੇਲੂ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਾਂਗਾ; ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।"

ਨਤੀਜਾ: ਸੰਦਰਭ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ; ਬਣਾਓ/ਖਰੀਦੋ, ਇੱਕ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਜੋ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਵਿਚਾਰਦੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣਾ. ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਦੇਣਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਿਰਫ਼ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੋ. ਇੱਕ ਸਸਤਾ ਵਾਹਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਲਣਾ, ਨਿਕਾਸ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਣਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. "ਕੀ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਪਾਇਲਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਬੰਦ ਰਹਿਣਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਹੈ।
• ਬਿਨਾਂ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ ਦੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪਲਾਇਰ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਇੱਕ ਖਰੀਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਸਪਲਾਇਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਬਾਰੇ ਸਪਲਾਇਰ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ (ਪਾਇਲਟ, ਹਵਾਲਾ, ਆਡਿਟ) ਕਰਨਾ ਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ; ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਅਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰੋਂ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਵੱਡੇ, ਸਥਾਈ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ: ਕੋਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ; ਮਿਆਰੀ ਖਰੀਦੋ. ਸਪਲਾਇਰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪਾਲਣਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਏਕੀਕਰਣ, ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਓਪਨ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼, ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਗਜ਼ਿਟ ਪਲਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚਾਓ। ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ. ਅਗਲੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਜੋ ਇਸ ਪੂਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ AI ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕੋਰ ਹੈ ਜਾਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ, ਟੈਮਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੇਕ/ਬਾਇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਵਾਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਪਲਾਇਰ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਉਸ ਹੱਲ ਲਈ ਪੁੱਛੋਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਦੀ ਸੌਖ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ)। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਮੇਜਰ ਕੰਟਰੈਕਟ ਪਾਇਲਟ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ, ਮਿਆਦ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਹੁਨਰ ਕੋਰ ਹੈ ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ।
• [] ਮੈਂ ਬਣਾਉਣ/ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਇਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਪਰੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [] "ਕੀ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?" ਮੈਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਸੌਖ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਵੱਡੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਸੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।