ਲਾਭ:
- ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੂਲ ਤੋਂ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ 'ਸਮੱਸਿਆ/ਕੌਣ/ਡਾਟਾ/ਨਤੀਜਾ/ਮਾਪ' ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਾਰ-ਜ਼ੋਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਤੇਜ਼ ਲਾਭਾਂ ਨਾਲ ਗਤੀ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਪਹਿਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਲਹਿਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਉਬਲਦੀ ਹੈ: "ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਲਈ ਹਾਂ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨਾਂਹ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?" ਬਹੁਤੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਨਾਂ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਪਰ ਸਰੋਤ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਖਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਇੱਕ ਠੋਸ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਉਦੇਸ਼ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ" ਚੁਣਨਾ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਪੂਲ ਬਣਾਓ. ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਤਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ: ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂ (ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ, ਗਲਤੀ ਵਾਲੇ ਕੰਮ), ਮੌਕੇ (ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਾਲੀਆ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ (ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਪੂਲ ਚੌੜਾ ਰੱਖੋ; ਖਾਤਮਾ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਵਰਣਨ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕਿਹੜੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਸ ਲਈ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ। "ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ AI" ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ; "ਇਨਕਮਿੰਗ ਈ-ਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਟੀਮ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਫਾਰਵਰਡਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨਾ" ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤਰ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ "ਉੱਚ ਵੌਲਯੂਮ + ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ + ਟੈਕਸਟ/ਡੇਟਾ ਭਾਰੀ + ਵਾਜਬ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ" ਨੌਕਰੀਆਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਚਾਰ ਗੁਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ AI ਮੁੱਲ ਓਨਾ ਹੀ ਉੱਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ: ਮੁੱਲ/ਪ੍ਰਯੋਗਯੋਗਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਟੂਲ ਦੋ-ਧੁਰੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ:
- ਮੁੱਲ ਧੁਰਾ: ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? (ਮਾਲੀਆ, ਲਾਗਤ, ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣਾ, ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ)
- ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਧੁਰਾ: ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? (ਕੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਜੋਖਮ, ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਬੋਝ)
ਖੇਤਰ
ਮੁੱਲ
ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
ਕੀ ਕਰੀਏ?
ਤੇਜ਼ ਲਾਭ
ਉੱਚ
ਉੱਚ
ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
ਵੱਡੀ ਬਾਜ਼ੀ
ਉੱਚ
ਘੱਟ
ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ
ਭਰਨ ਵਾਲਾ
ਘੱਟ
ਉੱਚ
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਮਾਂ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਕਰੋ.
ਜਾਲ
ਘੱਟ
ਘੱਟ
ਨਾ/ਮੁਲਤਵੀ ਕਰੋ
ਰਣਨੀਤੀ: ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਨਾਲ ਗਤੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਓ, ਵੱਡੇ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਪਾਲਣ ਪੋਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਤਰਜੀਹ ਤੱਕ
1. ਪੂਲ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਵਿਭਾਗਾਂ ਤੋਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ (30-50 ਵਿਚਾਰ ਆਮ ਹਨ)।
2. ਮਿਆਰੀ ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ "ਸਮੱਸਿਆ / ਕੌਣ / ਡੇਟਾ / ਨਤੀਜਾ / ਮਾਪ" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਧੁੰਦਲੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
3. ਦੋ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਕੋਰ. ਮੁੱਲ (1-5) ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ (1-5) ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ। ਸਬੂਤ ਅਧਾਰਤ ਬਣੋ।
4. ਮੈਟਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਪਾਓ। ਚਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ; ਤੇਜ਼ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਪਹਿਲੀ ਵੇਵ ਚੁਣੋ। 2-4 ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ + 1 ਵੱਡੀ ਸੱਟਾ ਖੋਜ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਲੁਭਾਉਣ ਵਾਲਾ ਪਰ ਅਵਿਵਹਾਰਕ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ "AI ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿੱਜੀ ਸਟੋਰਫਰੰਟ" (ਉੱਚ ਮੁੱਲ) ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਹੋ ਗਿਆ। ਪਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖੰਡਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ 9 ਮਹੀਨੇ ਲੱਗਣਗੇ (ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੇ ਇਸਨੂੰ "ਵੱਡੀ ਬਾਜ਼ੀ" ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਇਆ. ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਵਰਣਨ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ" ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ; ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ 6 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 70% ਦੀ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ, ਬੱਚਤ ਨੇ ਵੱਡੀ ਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਵਿੱਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀ ਨੇ 41 ਵਿਚਾਰ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ। ਜਦੋਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 14 ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 9 ਦਾ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪੂਲ 41 ਤੋਂ 12 ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੁੰਗੜ ਗਿਆ ਹੈ; ਤਰਜੀਹ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਈ ਹੈ.
ਕੇਸ 3 - ਜਾਲ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਇੱਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਨਾਲ "AI ਨਾਲ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਸਾਰ" ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਮੁੱਲ (ਕੁਝ ਲੋਕ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ) ਅਤੇ ਮੱਧਮ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ: ਬੈਕਫਿਲ/ਟ੍ਰੈਪ ਸੀਮਾ। ਸਰੋਤ ਨੂੰ "ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ ਨੁਕਸ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ" ਦੇ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਸਲਾਨਾ ਡਾਊਨਟਾਈਮ 11% ਘਟਿਆ.
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਏਆਈ ਵਪਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਜੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ: [ਸਮੱਸਿਆ]। ਟੈਪਲੇਟ: (1) ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ, (2) ਕਿਸ ਲਈ, (3) ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ, (4) ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਾ, (5) ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ। ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪੁੱਛੋ।
2) ਪੂਲ ਉਤਪਾਦਨ:
[ਇੰਡਸਟਰੀ] ਵਿੱਚ [ਵਿਭਾਗ] ਲਈ 10 AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਮਾਲੀਆ, ਲਾਗਤ, ਜੋਖਮ, ਅਨੁਭਵ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰੋ।
3) ਮੁੱਲ/ਲਾਗੂਯੋਗਤਾ ਸਕੋਰਿੰਗ:
ਦੋ ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ 1-5 ਦੇ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ: ਮੁੱਲ (ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ) ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ (ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਜੋਖਮ)। ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦੀ ਤਰਕਸੰਗਤ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ (ਤੁਰੰਤ ਜਿੱਤ, ਵੱਡੀ ਸੱਟਾ, ਫਿਲਰ, ਜਾਲ)। ਖੇਤਰ: [ਸੂਚੀ]
4) ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ਦੀ ਚੋਣ:
ਇਸ ਤਰਜੀਹੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਪਹਿਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਵ ਚੁਣੋ: 3 ਤਤਕਾਲ ਜਿੱਤਾਂ ਅਤੇ 1 ਵੱਡੀ ਬਾਜ਼ੀ ਖੋਜ ਤੱਕ। ਹਰੇਕ ਚੋਣ ਲਈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਹੁਣ ਕਿਉਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਮੀਲ ਪੱਥਰ। ਸੂਚੀ: [ਟੈਕਸਟ]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਮੇਰੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ AI ਵਿਚਾਰ ਦਿਓ।"
ਨਤੀਜਾ: ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਸੂਚੀ; ਇਸਦਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਕੋਈ ਚੋਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
Güçlü: "ਮੈਂ 150 ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਸੇਵਾ ਫਰਮ ਹਾਂ। ਸਾਡੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਇਨਵੌਇਸ ਐਂਟਰੀ, ਮੇਲ-ਮਿਲਾਪ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ, 'ਸਮੱਸਿਆ/ਕੌਣ/ਡਾਟਾ/ਨਤੀਜਾ/ਜੋਖਮ' ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੱਲ-ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਪਹਿਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ।"
ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਟੈਂਪਲੇਟਡ, ਤਰਜੀਹੀ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਚੋਣ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਰਚਿਤ ਇੱਕ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਚਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਧੁੰਦਲਾ ਵਰਤੋਂ ਖੇਤਰ। "ਏਆਈ ਨਾਲ X" ਵਰਗੇ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮਿਆਰੀ ਟੈਪਲੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.
- ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ. ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਪਰ ਡੇਟਾ/ਏਕੀਕਰਣ-ਅਸੰਭਵ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਵਿਅਰਥ ਮਿਹਨਤ।
- ਇੱਕ ਵਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ। ਪਹਿਲੀ ਵੇਵ ਨੂੰ 3-4 ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਫੋਕਸ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਗਲਤੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੱਧੇ ਮੈਡੀਕਲ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ) ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਕਰਨਾ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: AI ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਸਕੋਰ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਕਰਨਯੋਗ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨੈਤਿਕ ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ "ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ" ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਯੂਨਿਟ 8 ਅਤੇ 9 ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਤਮ ਮੁੱਲ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪੂਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ "ਸਮੱਸਿਆ/ਕੌਣ/ਡਾਟਾ/ਨਤੀਜਾ/ਮਾਪ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਨਾਲ ਗਤੀ ਵਧਾਓ, ਵੱਡੇ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਪੋਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਦੇ ਜਾਲ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ 3-4 ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰੋ। ਅਗਲੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ROI ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੇ ਗਏ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ 10-15 AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਵਿਚਾਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ। ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਟੈਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰੋ; ਧੁੰਦਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਜਾਂ ਹਟਾਓ। ਬਾਕੀ ਬਚੇ 1-5 ਨੂੰ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਪਹਿਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਤਰੰਗ ਚੁਣੋ (3 ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ + 1 ਵੱਡੀ ਬਾਜ਼ੀ ਤੱਕ) ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਚੋਣ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦੀ ਤਰਕਸੰਗਤ ਲਿਖੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪੂਲ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਟੈਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਬੂਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਾਰ-ਜ਼ੋਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ।
- ਮੈਂ ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ਨੂੰ 3-4 ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਗਲਤੀ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।