ਆਈਡੀਆ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਖੋਜ: ਅਸਲ ਦਰਦ ਲੱਭਣਾ

ਲਾਭ:

• ਸਮੱਸਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੋਚ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ-ਮੁਖੀ ਸੋਚ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ 'ਵਿਟਾਮਿਨ ਜਾਂ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ' ਹੈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਦਰਦ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਬਹੁਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਕਿਸੇ ਬੁਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਮਰਦੇ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ "ਸਮੱਸਿਆ" ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਹੱਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਮੈਂ ਇੱਕ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।" ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸੰਸਥਾਪਕ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਇਸ ਸਮੇਂ ਲੋਕ ਕਿਸ ਅਸਲ ਦਰਦ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਇਸਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ?" ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ AI (ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ — ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਸਹੀ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ ਸਿੱਖਾਂਗੇ, ਯਾਨੀ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ। ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੀਏ: AI ਸੈਂਕੜੇ ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਖੇਤਰ ਦੇ ਲੋਕ ਹੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਦਰਦ ਅਸਲੀ ਹੈ।

ਸਮੱਸਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੋਚਣਾ, ਹੱਲ-ਮੁਖੀ ਨਹੀਂ

ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰਹਿਣ ਦੌਰਾਨ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੱਲ ਸਪੇਸ ਇਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਹਨ। ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀ ਸਿੱਧੇ ਹੱਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਛਾਲ ਮਾਰਨ ਲਈ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਹੱਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਲਤ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਕੂੜਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤਿੰਨ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਆਦਤ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ)। ਇਹ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ (ਹਲਕੀ ਬੇਅਰਾਮੀ ਲਈ ਕੋਈ ਜਤਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)। ਮਹਿੰਗਾ (ਇੱਕ ਹੱਲ ਦੀ ਕਦਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਪੈਸਾ ਜਾਂ ਵੱਕਾਰ ਖਰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ)। ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਧੁਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ "ਖੋਦਣ" ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਵਿਟਾਮਿਨ ਜਾਂ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ?

ਇਹ ਉੱਦਮਤਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਅਸਲ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਦਰਦ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਇਸਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਪਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ)। ਵਿਟਾਮਿਨ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਸੁਹਾਵਣਾ ਪਰ ਵੰਡਣਯੋਗ ਸੁਧਾਰ ਹਨ; "ਇਹ ਹੋਣਾ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ", ਪਰ ਜੀਵਨ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਲਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਰੰਗੀਨ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਐਪ)। ਵਿਟਾਮਿਨ ਪੈਸੇ ਕਮਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਰਸਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਕੀ ਇਹ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਟਾਮਿਨ, ਇਸ ਦਾ ਕੀ ਸਬੂਤ ਹੈ?" ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਕਰੋ.

ਸੁਝਾਅ: ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਹੈ: "ਲੋਕ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਇਸ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ/ਪੈਸਾ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" ਜੇਕਰ ਪੈਸਾ/ਜਤਨ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੱਲ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਬੁਰਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਦਰਦ ਅਸਲ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਖੋਜ

1. ਕੋਈ ਲੋਕ/ਖੰਡ ਚੁਣੋ। ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਲਈ ਸੋਚੋ, ਨਾ ਕਿ "ਹਰ ਕਿਸੇ" (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਕੱਲੇ ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰ")।
2. ਆਪਣੇ ਦਿਨ ਖੁਰਚੋ. ਏਆਈ ਤੋਂ ਉਸ ਸਮੂਹ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਦਿਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਰਤੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢੋ।
3. ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਹਰੇਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: "ਸਮੂਹ X ਨੂੰ Y ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ Z ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।"
4. ਵਿਟਾਮਿਨ/ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਫਿਲਟਰ। ਇਸ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ; ਕਮਜ਼ੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰੋ.
5. ਇੱਕ ਸਬੂਤ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਲਈ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ।
6. ਇਸ ਨੂੰ ਖੇਤ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਓ। ਅੰਤਮ ਫਿਲਟਰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ AI (ਅਗਲੀ ਇਕਾਈ) ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

ਨੋਟ: AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਕ "ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ" ਹੈ, ਅਸਲੀਅਤ ਨਹੀਂ। AI ਆਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਅਸਲ ਦਰਦ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਆਈਟਮ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਹੱਲ ਤੋਂ ਸਮੱਸਿਆ ਵੱਲ ਮੁੜਨਾ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਪਕ "ਇੱਕ AI ਵਿਅੰਜਨ ਐਪ" ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ (ਉਸਨੇ ਹੱਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ)। ਜਦੋਂ ਉਸਨੇ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ (ਨਵੇਂ ਮਾਪਿਆਂ) ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਖੁਦਾਈ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਉਸਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਅਸਲ ਦਰਦ ਵਿਅੰਜਨ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ "ਜੋ ਵੀ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਸੀ ਉਸ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਖਾਣਾ" ਅਤੇ "ਸਮੇਂ ਦੀ ਘਾਟ" ਸੀ। ਉਸਨੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ: "ਘੱਟ ਸਮੱਗਰੀ, ਘੱਟ ਸਮਾਂ"। ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਖਰਕਾਰ, ਉਸਨੇ 15 ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ; 12 ਨੇ ਇਸ ਦਰਦ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ.

ਕੇਸ 2 - ਵਿਟਾਮਿਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਖਤਮ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਇੱਕ ਐਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ ਜੋ "ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਹਵਾਲਾ ਭੇਜਦੀ ਹੈ।" ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਿਟਾਮਿਨ/ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ AI ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਲੋਕ ਹੁਣ ਇਸ 'ਤੇ ਕੀ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ, ਤਾਂ ਜਵਾਬ ਸੀ "ਕੁਝ ਨਹੀਂ." ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦ ਲਈ ਪੈਸਾ/ਜਤਨ ਨਹੀਂ ਖਰਚ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਛੇਤੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਗਏ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੀ ਅਸਫਲਤਾ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ.

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਛੋਟੀਆਂ ਟੂਰ ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ। ਏਆਈ ਨੇ ਇਸ ਸਮੂਹ ਦੇ ਦਿਨ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ; ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹੀ ਸੀ: ਲਗਾਤਾਰ ਡਬਲ ਬੁਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਟਸਐਪ ਅਤੇ ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ ਕਾਰਨ ਪੈਸੇ ਦੀ ਘਾਟ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਕਸਰ, ਦਰਦਨਾਕ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ - ਕਲਾਸਿਕ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ। ਉਸਨੇ ਬਾਕੀ 6 ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਗ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਇੱਕ ਦਰਦ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਇੱਕ ਦਿਨ ਖੁਦਾਈ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਮਾਹਰ। ਟੀਚਾ ਸਮੂਹ: [ਉਦਾ. ਇਕੱਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੰਦਾਂ ਦਾ ਡਾਕਟਰ]। ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਘੰਟਾ-ਘੰਟਾ, ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਕੰਮਕਾਜੀ ਦਿਨ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਵਰਤੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠ ਰਹੇ ਹੋ (ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲ/ਉਪਚਾਰ)। ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ, "ਧਾਰਨਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਧਾਰਨੀਕਰਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ.

2) ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ:

ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਸੂਚੀ ਲਓ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: "[ਖੰਡ] [ਸਥਿਤੀ] ਦੇ ਸਮੇਂ [ਦਰਦ] ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ [ਲਾਗਤ]." ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ "ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ/ਵਿਟਾਮਿਨ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।

3) ਵਿਟਾਮਿਨ/ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਤਣਾਅ ਟੈਸਟ:

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: [ਪਰਿਕਲਪਨਾ]। (1) ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, (2) ਦਰਦ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ, ​​(3) ਲਾਗਤ ਦੇ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਕੋਰ 1-5. (4) ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ "ਇਸ ਸਮੇਂ ਲੋਕ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" (5) ਕੁੱਲ ਦਰਦ ਰਾਹਤ ਸਕੋਰ ਦਿਓ ਅਤੇ, ਜੇ ਗਰੀਬ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਗਰੀਬ ਕਿਉਂ ਹੈ।

4) ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ:

ਮੈਂ ਕੋਡ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: [ਹਿਪੋਥੀਸਿਸ]। ਮੈਨੂੰ 3 ਸਸਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਪ੍ਰੀ-ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੰਨਾ, ਮੌਕ ਡੋਰ ਟੈਸਟ)। ਹਰੇਕ ਲਈ: ਮੈਂ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹਾਂ, ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ "ਕੌੜਾ ਸੱਚ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ "ਕੋਈ ਦਰਦ ਨਹੀਂ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ 20 ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਚਾਰ ਦਿਓ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਕੂੜਾ ਡੰਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਾਰੇ ਹੱਲ-ਮੁਖੀ ਹਨ, ਕੋਈ ਵੀ ਅਸਲ ਦਰਦ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਮੱਸਿਆ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਖੰਡ: [ਛੋਟੇ ਟੂਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਾਲਕ]। ਉਹਨਾਂ 8 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਦਰਦਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ ਜੋ ਇਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ "ਖੰਡ-ਸਥਿਤੀ-ਦਰਦ-ਲਾਗਤ" ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ। ਹਰੇਕ ਦਰਦ ਨੂੰ ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ/ਵਿਟਾਮਿਨ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਨਾਲ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਕਤਵਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।

ਪਹੁੰਚ

ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ

ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ

ਹੱਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

ਠੰਡਾ ਪਰ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਵਿਚਾਰ

ਘੱਟ

ਗੈਰ-ਵਿਭਾਗਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨਾ

ਆਮ, ਵਿਲੱਖਣ ਨਹੀਂ

ਘੱਟ

ਸਮੱਸਿਆ + ਖੰਡ + ਪਰਿਕਲਪਨਾ

ਜਾਂਚਯੋਗ ਦਰਦ ਦੀ ਸੂਚੀ

ਉੱਚ

ਸਮੱਸਿਆ + ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ

ਖੇਤਰ ਲਈ ਪੋਰਟੇਬਲ ਯੋਜਨਾ

ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਹੱਲ ਤੱਕ ਸ਼ੁਰੂ. ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ; ਉਲਟਾ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਕ੍ਰਮ.
• ਇਸ ਨੂੰ "ਹਰ ਕਿਸੇ" ਲਈ ਕਰਨਾ. ਖੰਡ ਜਿੰਨਾ ਚੌੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦਰਦ ਓਨਾ ਹੀ ਧੁੰਦਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ.
• ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਲਈ ਵਿਟਾਮਿਨ ਦੀ ਗਲਤੀ. ਵਿਚਾਰਾਂ ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਵਿੱਚ ਪੈਣਾ "ਇਹ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ"; ਟੈਸਟ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਇੱਛਾ.
• ਅਸਲ ਲਈ AI ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ; ਕੋਈ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ।
• ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ/ਲਾਗਤ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ। ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਦਾ ਜੋ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਜਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਸਹਿਣ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: AI ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹਮਦਰਦ ਬਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ "ਵੱਡੇ ਮੌਕੇ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁਸ਼ਟੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ, ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ "ਸਬੂਤ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਲੋਕ ਹੁਣ ਕੀ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" ਸਵਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ. ਜੇ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਮਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਗਲਤ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਹੱਲ ਨਹੀਂ। ਚੰਗੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅਕਸਰ, ਦਰਦਨਾਕ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ/ਵਿਟਾਮਿਨ ਅੰਤਰ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਦਰਦ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ। AI ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਖੁਦਾਈ ਕਰਨ, ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਪਰਖਯੋਗ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜੋ AI ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ; ਅਸਲ ਦਰਦ ਸਿਰਫ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ, ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਪਿਆਰ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਤੇ ਆਲੋਚਕ ਦੋਵਾਂ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਖੰਡ ਚੁਣੋ (ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਤੰਗ)। “ਡਿਗਿੰਗ ਏ ਡੇ” ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਏਆਈ ਤੋਂ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਦਰਦ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢੋ। ਫਿਰ, "ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 5 ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਵਿਟਾਮਿਨ/ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। 2 ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਐਨਾਲਜਿਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ "ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਟੈਸਟ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਿਖੋ ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ "ਕਠੋਰ ਸੱਚ" ਕਹੇਗਾ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• ਕੀ ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਸੀ ਨਾ ਕਿ ਹੱਲ ਨਾਲ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਪਰੀਖਣਯੋਗ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਵਿਟਾਮਿਨ/ਦਰਦ ਨਿਵਾਰਕ ਧੁਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• [ ] "ਇਸ ਵੇਲੇ ਲੋਕ ਇਸ 'ਤੇ ਕੀ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ?" ਕੀ ਮੈਂ ਹਰ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਏਆਈ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਪਰਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਹੈ?