ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਲਾਭ:

• ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ: ਮਕੈਨੀਕਲ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ, ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ

ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਨ ਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਨੰਬਰਾਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਈਮੇਲਾਂ, ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਮਿੰਟਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਘਿਰਿਆ ਹੋਇਆ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ, ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਮਾਹਰ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਕ, ਖਰੀਦ ਅਧਿਕਾਰੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋ; ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਉਹੀ ਹੈ: ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AI - ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ) ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਆਓ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਾਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ: AI ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ AI ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਕਿੱਥੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ?

ਆਉ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਏ। ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਮ ਹਨ: ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨਾ, ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਈਮੇਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸ ਪਰਤ 'ਤੇ, AI ਲਗਭਗ ਸੰਪੂਰਨ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਪਰਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ: ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ, ਇਹ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇੱਕ KPI (ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕ — ਉਹ ਸੰਖਿਆ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ) ਕਿਉਂ ਡਿੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੋਚ ਸਾਥੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਤੀਜੀ ਪਰਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲੇ ਹਨ: ਕਿਸ ਨੂੰ ਅੱਗ ਲਾਉਣੀ ਹੈ, ਕਿਸ ਸਪਲਾਇਰ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਬਜਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਤ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ; AI ਸਿਰਫ਼ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨਾ ਆਲਸ ਹੈ; ਤੀਜੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਗੈਰ-ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰਾਨਾ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਕੰਮ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?" ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨ ਦੀ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋ। ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪੈਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ

ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਮੈਨੇਜਰ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ। AI ਕਈ ਵਾਰ ਭੁਲੇਖੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਭਾਵ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ, ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਤੱਥ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯਕੀਨਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ:

1. ਇਸਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ। ਕੀ AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ? ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ? ਕਿਸੇ ਵੀ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ।
2. ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਕੁੱਲ, ਜਾਂ ਔਸਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂ ਟੇਬਲ ਨਾਲ ਚੈੱਕ ਕਰੋ। AI ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਵੀ ਗਲਤ ਹੈ।
3. ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰ। ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੁਹਾਡੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਗਿਆਨ, ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਕੀਕਤ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ? "ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; "ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ" ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਥਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਦਸ ਗੁਣਾ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤੀ ਗਈ ਇੱਕ AI ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਦਿਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੋਰਡ ਆਫ਼ ਡਾਇਰੈਕਟਰਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਚੈਟ ਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਗੁਪਤ ਨਾ ਲਿਖੋ

ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ ਕੀਮਤੀ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਗੁਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਨਖਾਹਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ, ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ, ਸਪਲਾਇਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਜੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾਉਣਾ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਦੱਸਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ - ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਨੂੰਨ) ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ: ਏਆਈ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ (ਅਨਾਮਾਈਜ਼) ਕਰੋ। ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕਰਮਚਾਰੀ A", "ਸਪਲਾਇਰ 1", "ਗਾਹਕ X", ਆਦਿ। ਅਸਲ ਤਨਖਾਹ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਰ ਜਾਂ ਬੈਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਚੈਕਲਿਸਟ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਦਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਸਾਰਣੀ ਹੈ" ਕਹਿ ਕੇ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਸੂਚੀ ਜਾਂ ਪੇਰੋਲ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਭੇਦ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸ਼ੱਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਹਰ ਸੋਮਵਾਰ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 90 ਮਿੰਟ ਬਿਤਾਏ। ਉਸਨੇ AI ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ; ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਕੇ 20 ਮਿੰਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਉਸਨੇ ਸਾਈਟ ਵਿਜ਼ਿਟ ਲਈ ਕਮਾਏ 70 ਮਿੰਟ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤੇ। ਏਆਈ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੀ, ਪਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਨੇ ਹਰ ਨੰਬਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।

ਕੇਸ 2 - ਤਸਦੀਕ ਛੱਡਣ ਦੀ ਲਾਗਤ। ਇੱਕ ਰਿਟੇਲ ਚੇਨ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਮਾਹਰ ਨੇ AI ਨੂੰ "ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਵਿਕਾਸ ਦਰ" ਪੁੱਛਿਆ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ 34 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ। ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਅੰਕੜੇ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ; ਅਸਲ ਵਿਕਾਸ ਦਰ 19 ਫੀਸਦੀ ਸੀ। ਏਆਈ ਨੇ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ. ਪਾਠ: ਉਹ ਸੰਖਿਆ ਜੋ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

ਕੇਸ 3 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ HR ਮੈਨੇਜਰ ਇੱਕ ਮੁਫਤ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਤਨਖਾਹਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੀ। ਟੀਮ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ "ਕਰਮਚਾਰੀ 1-40" ਕੋਡ ਅਤੇ ਤਨਖਾਹਾਂ ਨੂੰ ਬੈਂਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਉਸੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ.

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਪਰਤ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਵਪਾਰਕ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਾਂਗਾ: [ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ]। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ (a) ਮਕੈਨੀਕਲ/ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ, (b) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ/ਵਿਆਖਿਆ, (c) ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਹੈ। ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਸ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਮਨੁੱਖੀ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

2) ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਜਾਂਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਆਈਟਮ ਦਰ ਆਈਟਮ। ਹਰੇਕ ਲਈ "ਕੀ ਇਹ ਨੰਬਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ/ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ?" ਨਿਸ਼ਾਨ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ 'ਵੇਰੀਫਾਈ' ਸਿਰਲੇਖ ਹੇਠ ਅਣਜਾਣ ਮੂਲ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।

3) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਸਹਾਇਕ:

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਨਿੱਜੀ/ਗੁਪਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਨਾਮ, ਆਈ.ਡੀ., ਤਨਖਾਹ, ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਸਪਲਾਇਰ ਕੀਮਤ) ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਨਾਮ -> ਕਰਮਚਾਰੀ ਏ)। ਅਜੇ ਤੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ।

4) ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰ ਬੇਨਤੀ:

ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਸੁਝਾਅ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਾਂਗਾ: [ਸੁਝਾਅ]। ਇਸ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ 5 ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਪਰਖੋ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਯਥਾਰਥਵਾਦ, ਲਾਗਤ, ਜੋਖਮ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੈਤਿਕਤਾ)। ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨੁਕਤੇ ਦਿਖਾਓ; ਇਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ।

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਮੁਕਤ ਹੈ: ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਕੰਪਨੀ, ਕਿਹੜੀ ਮਿਆਦ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। AI ਇੱਕ ਆਮ, ਬੇਕਾਰ ਟੈਕਸਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਨੱਥੀ ਕੀਤੇ ਅਗਿਆਤ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ 1-ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਲਿਖੋ (ਸਿੱਪਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਦੇਰੀ ਦਰ, ਲਾਗਤ)। ਢਾਂਚਾ: (1) ਹਫ਼ਤੇ ਦੀਆਂ 3 ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ, (2) ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤਬਦੀਲੀ, (3) 2 ਜੋਖਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਬੱਸ ਉਹਨਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ, ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ; "ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ" ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ।

ਆਕਾਰ

ਮਾੜੀ ਪਹੁੰਚ

ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ

ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਵੇਰਵਾ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ

ਨੈੱਟ (ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ)

ਡਾਟਾ

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ

ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਨੱਥੀ

ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਣਤਰ

ਮੁਫ਼ਤ

ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸੀਮਤ

ਫਿਟਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਆ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ

"ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ" ਨਿਯਮ

ਉਪਲਬਧਤਾ

ਘੱਟ

ਉੱਚ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਾਰਾ ਕੰਮ AI ਨੂੰ ਦੇਣਾ ਜਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਮ AI ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। ਸਹੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਪਰਤ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
• ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਛੱਡਣਾ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ "ਪੱਕਾ" ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ; ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
• ਓਪਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਨਿੱਜੀ/ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ। ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ।
• ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। AI ਸੁਝਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਸੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਿਖਣਾ। ਇੱਕ ਰੋਲ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਬੇਕਾਰ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਕੰਮ (ਸਾਰਾਂਸ਼, ਰੂਪਰੇਖਾ, ਸਾਰਣੀ ਸੰਪਾਦਨ) 'ਤੇ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਆਦਤ ਸਥਾਪਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਦੂਜੀ ਪਰਤ (ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) 'ਤੇ ਜਾਓ। ਤੀਜੀ ਪਰਤ (ਫੈਸਲਾ) ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖੋ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸੋਚ ਵਾਲਾ ਭਾਈਵਾਲ ਹੈ, ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕਰੋ: ਮਕੈਨੀਕਲ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ। ਸਰੋਤ ਲਿੰਕਿੰਗ, ਪੁਨਰਗਣਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। ਕੰਪਨੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ; KVKK ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਗੁਪਤ ਦੇਣਦਾਰੀ ਨੂੰ ਨਾ ਭੁੱਲੋ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ 6 ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਕੀਤੇ ਸਨ। ਹਰ ਇੱਕ "ਮਕੈਨੀਕਲ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕੀ/ਫੈਸਲੇ" ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। ਮਕੈਨੀਕਲ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਉਪਰੋਕਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ "ਪਲੇਸਿੰਗ ਦ ਜੌਬ ਆਨ ਦ ਲੇਅਰ" ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉਚਿਤ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਤਸਦੀਕ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਚਤ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• ਕੀ ਮੈਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਕੈਨੀਕਲ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ/ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਏਆਈ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਸੀ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਆਪਣੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਇਹ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਿਆ ਹਾਂ ਕਿ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਹਨ?