ਜਾਣੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੰਧਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਸਕੋ।
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬੰਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਛੋਟੀ, ਸਮੇਂ-ਬੱਧ ਅਤੇ ਵਾਪਸ-ਉਲਟਣਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਜ਼ਮਾਉਂਦੇ ਹੋ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸਿੱਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ “AI ਅਪਨਾਉਣ” ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਅਪਨਾਉਣ ਦਾ ਅਰਥ ਲਗਾਤਾਰ ਖ਼ਰਚ, ਵਰਕਫਲੋ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਗਵਰਨੈਂਸ, ਟਰੇਨਿੰਗ, ਵੈਂਡਰ ਚੋਣ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੇਂਟੇਨੈਂਸ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਾਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਅਪਨਾਉਣ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਢੰਗ-ਰਵੱਈਏ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਇਹ ਦੋ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਚਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਐਸਾ ਮੰਨ ਲੈਣਾ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣ ਜਾਵੇ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕ ਵਾਪਸ-ਉਲਟਣਯੋਗ ਫੈਸਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਨੁਕਸਾਨ ਨਾਲ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਕੋਈ ਵੱਡੇ ਠੇਕੇ ਨਹੀਂ, ਨਾ ਹੀ ਗਹਿਰੀ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਨਾ ਹੀ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤਬਦੀਲੀ।
ਛੋਟੀ ਬੇਟਾਂ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ:
ਮਕਸਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ, ਫੌਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਨਹੀਂ।
AI ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ, ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਖੰਗਾਲਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਸਾਫ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਖ਼ਤਰੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਚੱਕਰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਫਾਇਦਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਸਿਧੀਆਂ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੇ ਨਹੀਂ ਝਗੜਦੇ, ਬਲਕਿ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ।
AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਇੱਕ “ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ” ਤੋਂ “ਡਰਾਫਟ” ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਫ਼ਤਿਆਂ (ਅਤੇ ਬਜਟ) ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕ ਪਹਿਲੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਸੰਸਕਰਣ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿਚ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਕਾਪੀ ਲਿਖਣਾ, ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਾਕਾ, ਨੋਟ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨਾ, ਆਧਾਰਭੂਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੈਟਅਪ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਸਕੈਚ ਕਰਨਾ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਡਰਾਫਟ ਮੈਸੇਜਿੰਗ, ਕੋਡ ਸਨਿੱਪੇਟ, ਸਧਾਰਨ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਰਿਸਰਚ ਸੰਖੇਪ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਨਿਹਾਰ ਰਹਿਣਾ ਨਾ ਪਏ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਫੈਕਟ ਹੈ। ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਟੈਕਸ” ਘਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੋ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਮਾਰ ਸਕੋ।
ਅਨੇਕ ਟੀਮਾਂ ਟੈਸਟ ਦੈਰੀਆਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਇੱਕ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਜाँचਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਪਹلا ਸੰਸਕਰਣ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫੀਡਬੈਕ ਲੈਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਪਹਿਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਅਕਸਰ ਫ਼ਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ “ਕਦੇ” ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ।
ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ। AI ਲੂਪ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਓ, ਉਪਯੋਗਕਰਤਿਆਂ ਜਾਂ ਟੀਮ-ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੋ, ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ, ਸੋਧੋ, ਦੁਹਰਾਓ।
ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਕ “ਪ੍ਰਫੈਕਟ” ਲਾਂਚ 'ਤੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਕਈ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮਕਸਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਗਨਲ ਲੱਭਣਾ ਹੈ—ਕੀ ਚੀਜ਼ ਸਹਿਮਤ ਹੈ, ਕੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਚਾਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਕੀ ਟੁੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਡੂੰਘੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਲਈ ਯੋਗ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ 'ਚ ਗਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਟੂਲਾਂ, ਭਰਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਬਿਲਡ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਵਰਤ ਕੇ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਕੁਝ ਐਸਾ ਬਣਾ ਦਿਓ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸਮੀਖਿਆ, ਠਠੋਲਨਾ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ: ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਹੈ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਬਦਲਾਅ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਬੱਧ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡਿਫਾਈਨ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਮੋ-ਟੂ-ਟ੍ਰਾਇਲ ਰੂਪਾਂਤਰਨ 8% ਤੋਂ 10% ਤੱਕ ਵਧਾਉਣਾ” ਜਾਂ “ਸਪਤਾਹ ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੋਰਟ ਜਵਾਬ ਸਮਾਂ 15% ਘਟਾਉਣਾ”)।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (ਬਜਟ, ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ) ਦੀ ਸੂਚੀ ਵੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਵੇ—ਖ਼ੁਆਬਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਇੱਕਲੌਤਾ ਢੰਗ 'ਤੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਇਕੋ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ 3–5 ਤਰੀਕੇ ਦਰਸਾਏ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਬਦਲਾਅ, ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਵਰਕਫਲੋ ਤਬਦੀਲ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ। ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸੇ-ਪਾਸੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਫ਼ੈਸਲੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ ਅਤੇ ਸਨਕ-ਲਾਗਤ ਬਾਇਸ ਘਟੇਗੀ।
AI ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਈ “ਪਹਿਲੇ ਵਰਜ਼ਨ” ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਇਹ ਤਿਆਰ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਹਨ—ਇਹ ਗੱਲ-ਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮ-ਸਾਥੀਆਂ ਜਾਂ ਕੁਝ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ “ਡਰਾਫਟ” ਤੋਂ ਇਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਬਿਲਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਕਮਿਟ ਕਰਨ ਦੇ, ਤਾਂ Koder.ai ਵਰਗਾ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ-ਡਰਾਈਵਨ ਸਪੈਕ ਤੋਂ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਤੱਕ ਘੁੰਮਣ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਪਸੰਦ ਕਰੋ ਤਾਂ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ।
ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੁਝ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (“ਯੂਜ਼ਰ ਇਸ ਟਰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ”, “ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ”, “ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨਹੀਂ ਵਧਾਏਗੀ”)। ਆਪਣੇ ਡਰਾਫਟ ਯੋਜਨਾ ਤੋਂ AI ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਨਿਕਾਲਣ ਲਈ ਕਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿਓ। ਉਹ ਸੂਚੀ ਤੁਹਾਡਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਸੱਚਣਾ ਹੈ—ਜਿਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਮਿਟ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੁਜ਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ ਜਾਂ ਮੰਗ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦ ਕਰਨ ਲਈ самое ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਇਸ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੈਅ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ असਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਹਫ਼ਤੇ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸਿਰਲੇਖ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਇੱਕ ਬੈਚ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਾਰ ਦੇ ਵੱਲੋਂ ਵੋਟ ਕਰਨ ਦਿਓ।
AI ਤੋਂ 5–10 ਵੈਰੀਐਂਟ ਲਈ ਪੁੱਛੋ:
ਮਕਸਦ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਨਹੀਂ—ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ A/B ਟੈਸਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਬਣੇ।
AI ਈਮੇਲ ਸੀਕਵੰਸ ਅਤੇ ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਸੈਕਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤੇ ਫਿਰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਏਕ ਟੇਮਪਲੇਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੋਨ ਨੂੰ ਮੈਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਪੀ ਭਰ ਦੇਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਸੂਮੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਅਪਤੀਆਂ ਬਦਲ ਕੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਲੋਕ-ਖੇਤਰ/ਭੂਮਿਕਾ/ਯੂਜ਼-ਕੇਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ ਜਾਂ ਅਡੈਪਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ “ਬੇਸ ਮੈਸੇਜ” ਅਤੇ ਇਕ ਛੋਟਾ ਦਰਸ਼ਕ ਵਰਣਨ ਦਿਓ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਅਰਥ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਉਦਾਹਰਨਾਂ-ਸ਼ਬਦ ਅਤੇ ਗਰਹਿਣਾਵਾਂ ਬਦਲ ਦਿਓ।
ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੀਖਿਆ ਚੈਕਲਿਸਟ ਚਲਾਓ: ਸਹੀ-ਮੁਤਾਬਕਤਾ, ਦਾਵਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਅਤੇ ਬ੍ਰੈਂਡ ਦੀ ਆਵਾਜ਼। AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਸਾਥੀ ਮੰਨੋ—ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰਕਰਨ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਉਸਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ (ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ /blog/ai-experiment-playbook 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ)।
ਗਾਹਕ ਅਧਿਐਨ ਅਕਸਰ ਇਸ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕੋ—ਬਿਨਾਂ ਨਵੇਂ ਟੂਲਾਂ ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਪੂਰੇ ਕਮਿਟਮੈਂਟ ਦੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੇਲਜ਼ ਕਾਲਾਂ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਤੋਂ ਰਾਅ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਕੁਝ “ਅਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ…” ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਚਰਚਾ-ਗਾਈਡਾਂ ਵਿੱਚ ਰੂਪਾਂਤਰੀਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ। ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਰਾਉਂਡ ਦੇ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਨੂੰ ਆਜ਼ਮਾਈਏ, ਫਿਰ ਦੁਹਰਾਓ।
ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AI ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ “ਮੁੱਲ-ਸੰਦੇਹ”, “ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਯੂ”, ਜਾਂ “ਮਿਸਿੰਗ ਇੰਟੈਗਰੇਸ਼ਨ” ਵਰਗੀਆਂ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ੀ ਸੱਚਮੁਚ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਰੱਖੋ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੈਕਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ 5–10 ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕੀ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਰਵੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਨੂੰ ਪੈਮਾਣੇ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪੱਖਪਾਤ-ਮੁਕਤ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫਾਲੋਅੱਪ ਸਵਾਲ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਹਰ ਸਰਵੇ ਦਾ ਇਕ مقصد ਹੋਵੇ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, AI ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ” ਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੁੱਖ ਥੀਮਾਂ, ਸਮਰਥਕ ਕੋਟ, ਖੁਲੇ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਿਸ਼। ਇਹ ਗਤੀ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਫੈਕਟ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਮਕਸਦ ਜਲਦੀ ਸੰਕੇਤ ਪਛਾਣਣਾ ਹੈ—ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਸ ਲਈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸੰਭਵਤ: ਅਸਲ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ deeper ਇੰਸਟਰੂਮੇਂਟੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਹ ਅੰਧੇ-ਧੁੰਦ ਜੇਤੂ ਐਲਾਨ ਕਰੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਪੁੱਛੋ:
ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਿਕਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਗੜਬੜੀਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿਚ ਹੈ, AI ਸਧਾਰਨ ਕ੍ਵੈਰੀਆਂ ਜਾਂ ਪਿਵਟ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੰਪਟ:
Given this table schema (events: user_id, event_name, ts, variant, revenue), write a SQL query to compare conversion rate and revenue per user between variants for the last 14 days, and include a breakdown by device_type.
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ। ਕਾਲਮ ਨਾਵਾਂ, ਫਿਲਟਰ, ਟਾਈਮ-ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਕੀ ਕਿਉਂਕਿ ਕ੍ਵੈਰੀ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
AI ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਨੋਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਨਾ ਸੋਚੋ: ਅਚਾਨਕ ਚੜ੍ਹਾਈਆਂ, ਸੈਗਮੈਂਟ ਅਨੁਸਾਰ ਡ੍ਰਾਪ-ਆਫ਼, ਜਾਂ ਇੱਕ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਹੀ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਬਦਲਾਅ। ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ 3–5 ਅਗਲੇ ਪਰੀਖਣ ਲਈ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਸੁਝਾਏ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਹੈ” ਜਾਂ “ਮੋਬਾਈਲ ਚੈੱਕਆਉਟ ਤਰੀਕੇ ਵੱਧ ਗਲਤੀਆਂ ਦਰਸਾ ਰਹੇ ਹਨ”)।
ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, AI ਤੋਂ ਛੋਟੇ, ਗੈਰ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਸੰਖੇਪ ਬਨਵਾਓ: ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਨੁਕਤੇ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਫੈਸਲਾ। ਇਹ ਹਲਕੇ-ਭਾਰੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਭਾਰੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਾਕ ਕਰਨ ਦੇ।
AI ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ UX ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ “ਪ੍ਰਯੋਗ” ਪੂਰੇ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦ, ਵੀਹ-ਐਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਫਿਰ ਸਿਰਫ ਜੇ ਸੰਕੇਤ ਅਸਲ ਹੋ ਤਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।
ਛੋਟੀ ਟੈਕਸਟ ਬਦਲਾਅ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੈਰੀਐਂਟ ਵਿੱਚ UX ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਏਰਰ ਸੁਨੇਹੇ ਤਿਆਰ ਕਰੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੋਨ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਚਰਿੱਤਰ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪੱਧਰ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ) ਨੂੰ ਮੈਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ A/B ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ।
ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਨਵੇਂ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਢੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੈਕਲਪਿਕ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਚੈਕਲਿਸਟ-ਅਧਾਰਤ, “ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ” ਗਾਈਡ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰੈਸਿਵ ਡਿਸਕਲੋਜ਼ਰ।
ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪ ਮੈਪ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਡਰਾਫਟ ਸੇਲਜ਼/ਸਪੋਰਟ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰੋ, 1–2 ਉਮੀਦਵਾਰ ਚੁਣੋ, ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰੈਫਰੈਂਸ ਟੈਸਟ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਬਣਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, AI ਤੁਹਾਡੇ ਸਪੈਕ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਕੇ ਰੀਵਰਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਨੂੰ ਵਰਤੋਂ:
ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਗੈਪਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ “ਦਿਨ-ਲੰਬਾ” ਪ੍ਰਯੋਗ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਾਲੇ ਫਿਕਸ ਵਿੱਚ ਨਾ ਬਦਲ ਜਾਏ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਪਾਇਲਟ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਥਾਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮਕਸਦ ਪ੍ਰਯੋਗਕ ਹੈ: ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣਾ, ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ—ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੱਡੇ ਵੈਂਡਰ ਰੋਲਆਊਟ ਵਿੱਚ ਫਸੇ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਦੋਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਹੋਣ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੇੜੇ ਤੋਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕੋ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਧ ਸਕੋ। ਚੰਗੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ:
ਇਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਰੋਕਣਾ ਅਤੇ ਛਪਣਾ ਸੌਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਛੁਪੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਘੱਟ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹਲਕੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ SOP, ਇੱਕ ਟੇਮਪਲੇਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਬਲ ਨੋਲੇਜ ਬਣਨ ਤੋਂ ਰੋਕੇਗਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਾ ਰੋਲ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਗੁਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਉਚੇ-ਲੈਵਰੇਜ ਪਾਇਲਟ ਹਨ:
ਦੋਹਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲਿਖੋ ਕਿ ਪਾਇਲਟ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਕੋਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ-ਈਮੇਲ ਭੇਜਣਾ ਨਹੀਂ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ, ਰਿਫੰਡ ਜਾਂ ਖਾਤਾ-ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ। ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਬੰਦੀ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਘੱਟ-ਖ਼ਤਰਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤਦ ਹੀ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਨਵੇਂ ਖਤਰੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਕੁਝ ਸਧੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰੈਂਡ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ-ਸੁਰਤ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ “ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਓ” ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਕੇ ਇਸਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਹੋ:
ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ 3 ਵੈਰੀਐਂਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਅਤੇ ਉਹ ਦਾਵਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜੋ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਕੀਮਤ, ਡੈਡਲਾਈਨ, ਫੀਚਰ ਉਪਲਬਧਤਾ)।
AI ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਮਝੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਕੀਕਤੀ ਇਨਪੁੱਟ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ “ਕਲੀਨ ਰੂਮ” ਸੈਂਪਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ।
AI ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਬਢ਼ਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਤੋਂ ਹਟ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਜੋੜੋ: “ਕੀ ਇਹ ਗਰੁੱਪਾਂ ਨਾਲ ਨਿਆਂਪੂਰਵਕ ਵਤੀਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਬ੍ਰੈਂਡ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ?” ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲੋੜ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਲੱਛਣ ਹਟਾ ਦਿਓ।
ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ: ਕੋਈ ਵੀ AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਭੇਜਣ ਤੋਂ (ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਤੋਂ) ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਐਡਸ, ਈਮੇਲ, ਕੀਮਤ-ਪੰਨੇ, ਸਪੋਰਟ ਮੈਕਰੋਜ਼ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਟੈਪਲੇਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਇਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਆਪਣੀ ਵਿਕੀ 'ਤੇ ਰੱਖੋ (ਜਾਂ /privacy ਤੋਂ ਲਿੰਕ ਕਰੋ) ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕੋ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਰਵਾਜ਼ਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਲੰਘੇ।
AI ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਓਸ ਸਮੇਂ ਹੀ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੈਸਟ באמת ਕੰਮ ਕਰੇ। ਮਕਸਦ “ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ” ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੋ, ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੋਕ-ਸ਼ਰਤ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਉਸ ਤਕ ਤੱਕ ਖਿੱਚਣ ਤੋਂ ਰੋਕੇਗਾ ਜਦ ਤੱਕ ਇਹ “ਚੰਗਾ” ਲੱਗੇ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਟੈਪਲੇਟ:
AI ਟੈਸਟ "ਉਤਪਾਦਕ" ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਚੁਪਚਾਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਖਰਚੇ 'ਚ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। 4 ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਜੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ:
| Dimension | Baseline | Experiment | Notes |
|---|---|---|---|
| Time to publish | 5 days | 2 days | Editor still approves |
ਸਟਾਪ ਸ਼ਰਤ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਕ ਚੁਣੋ:
ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਕਿਆ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਉਂ ਸਕੇਲ/ਸੋਧ/ਛੱਡਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ—ਇਹ ਸਭ ਲਿਖੋ। ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇਯੋਗ ਪ੍ਰੋੰਪਟ, ਚੈਕਲਿਸਟ, ਅਤੇ “ਛੰਗ-ਚੰਗ” ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾਓਗੇ ਜੋ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਗਤੀ ਹੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀ—ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੀਪੀਟੇਬਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਆਦਤ AI ਨੂੰ "ਕਦੇ-ਕਦੇ ਅਜ਼ਮਾਉਣ" ਤੋਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੜੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਲੰਮੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਕ ਸਧਾਰਣ ਰਿਥਮ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਸਹਿਣ ਕਰ ਸਕੇ:
ਮਕਸਦ ਛੋਟੇ ਨਿਰਣਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਧਾਰ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੁਝ ਵੱਡੇ "ਬੈਟਸ"।
ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਸਧਾਰਨ, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਤੋਂ:
ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਸੁਰੱਖਿਅਤ “ਨਹੀਂ” ਵੀ ਇੱਕ ਜਿੱਤ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਜਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਨਾ ਕਰੋ—ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵੀ—ਤਾਂ ਜੋ ਲੋਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵੇਖ ਸਕਣ। ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ “Experiment Library” (ਉਦਾਹਰਨ: /wiki/experiments) ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੋਹਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚੰਗੀ ਰਹੀਆਂ ਅਤੇ ਜੋ ਨਹੀਂ, ਉਸੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
AI ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਂ ਵਰਫ਼ਾ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਲੌਕ-ਇਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਉਹ ਜਾਲ ਹਨ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਫਸਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਨਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ।
ਇਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਆਓ ਇਸ AI ਐਪ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਈਏ” ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ “ਅਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ?” ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਇੱਕ ਡੇਮੋ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ।
ਹਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਟੈਸਟਯੋਗ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਕੀ AI ਸਹਾਇਤਾ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾ-ਡਰਾਫਟ ਸਮਾਂ 30% ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ CSAT ਘਟਾਏ?”)। ਇਨਪੁੱਟ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਣੀ ਹੈ—ਇਹ ਸਭ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
AI ਯੋਗ-ਸੁਨਨ ਗੱਲਾਂ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਅਦਾਇਗੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋਗੇ।
ਹਲਕੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ: ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ, ਤੱਥੀ ਦਾਵਿਆਂ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਮੰਗੋ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ-ਮੁਖੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਰੱਖੋ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਮ ਲਈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਬੇਸਲਾਈਨ (ਪਿਛਲੇ ਰਿਪੋਰਟ, ਮੈਨੂਅਲ ਨੰਮੂਨਾ, ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਊਂਡ-ਸੱਚ ਡੇਟਾ) ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
“ਜਨਰੇਸ਼ਨ” ਪੜਾਅ ਸਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਸਾਫ-ਸੁਥਰਾ ਕੰਮ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤਿੰਨ ਲੋਕ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਤੱਕ ਖਰਾਬ ਡਰਾਫਟ ਸਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ ਨਹੀਂ।
ਕੁੱਲ ਸਾਈਕਲ ਸਮਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ AI ਰਨ-ਟਾਈਮ ਨਹੀਂ। ਟੈਮਪਲੇਟ, ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ “ਚੰਗੇ” ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤੋਂ ਤਾਂ ਜੋ ਰੀਵਰਕ ਘਟੇ। ਮਾਲਕੀ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ: ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ-ਕਰਨ ਵਾਲਾ।
ਲੌਕ-ਇਨ ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਂਤੀ-ਭਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਪ੍ਰੋੰਪਟਸ ਇਕ ਵਿਹਾਰਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋਆਂ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਡੌਕ ਵਿਚ ਰੱਖੋ, ਨਤੀਜੇ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟ (CSV, JSON, Markdown) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ। ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ, ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ AI ਟੂਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖੋ, ਤਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ-ਬਦਲਾਅ ਬਣੇ—ਪੂਰੀ ਦੁਬਾਰਾ-ਨਿਰਮਾਣ ਨਹੀਂ।
ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸਮੇਂ-ਬੱਧ, ਵਾਪਸ-ਉਲਟਣਯੋਗ ਟੈਸਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕੰਮ 30 ਮਿੰਟ ਤੋਂ 10 ਮਿੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?”)। ਅਪਨਾਉਣਾ ਉਹ ਫੈਸਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਖਰਚ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਗਵਰਨੰਸ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੇਂਟੇਨੈਂਸ ਜੁੜਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵਰਤੀਯੋਗ ਨਿਯਮ: ਜੇਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ ਖ਼ਤਰੇ ਦੇ ਰੁਕ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ; ਜੇ ਰੁਕਣਾ ਕੰਮ-ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਪਨਾਇਆ ਹੈ।
ਇਹ ਚੁਣੋ ਜੋ:
ਚੰਗੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਸਹਾਇਤਾ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ (ਭੂਮਿਕਾ-ਮਨਜ਼ੂਰ), ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ ਆਡੀਅੰਸ ਖੰਡ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ:
ਇਸ ਨੂੰ ਵਾਪਸ-ਉਲਟਣਯੋਗ ਬਣਾਓ ਕਿ:
ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਫਾਰਮੈਟ (Markdown/CSV/JSON) ਵਿਚ ਰੱਖੋ, ਪਾਇਲਟ ਇਕ ਟੀਮ 'ਤੇ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ “ਆਫ-ਸਵਿੱਚ” ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਕੀ ਅਨਅਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ)।
ਇੱਕ fake door ਇੱਕ ਰੁਚੀ ਦੀ ਭਾਰਤਾ ਨੂੰ ਨਾਪਣ ਲਈ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਟੈਸਟ ਹੈ — ਇਮਾਰਤ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ:
ਇਸ ਨੂੰ ਰੁਚੀ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤੋ (ਕਲਿਕ-ਥਰੂ, ਸਾਈਨ-ਅੱਪ, ਜਵਾਬ). ਇਥਿਕਲੀ ਸਾਫ਼ ਰਹੋ: ਕੰਝ ਨਾ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਹੜੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਰੁਚੀ ਦਿਖਾਈ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਕਰੋ।
ਪਹਿਲਾਂ ‘ਰੈਂਜ’ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਿਹਾਰ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਕਿਹੋ 5–10 ਵੈਰੀਐਂਟ ਲਈ ਕਹੋ:
ਫਿਰ ਇੱਕ ਛੋਟਾ A/B ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ, ਦਾਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਚਾਣਯੋਗ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ-ਮਨੁੱਖੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਰਤੋਂ।
ਹਾਂ—AI ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਅੰਤਿਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖਾ ਹੀ ਕਰੇ।
ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਵਰਕਫਲੋ:
AI ਨੂੰ ਇਕ “ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾਕਾਰ” ਵਾਂਗ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ.
ਇਸ ਨਾਲ ਗਤੀ ਉੱਚੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਯਥਾਰਥ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੰਮ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ SOPs ਤਿਆਰ ਕਰੋ:
ਅਚਾਨਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਚਛੇ ਉਦਾਹਰਨ: ਮੀਟਿੰਗ-ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮ; ਫਾਰਮ-ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੋਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਟਿਕਟ; ਜਾਂ ਰਿਕਵੈਸਟ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰਾਊਟਿੰਗ।
ਹਲਕੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਗਾਓ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁੜ ਵਰਤੇਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਇਕ-ਪੰਨੇ ਦੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉਹਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ (ਉਦਾਹਰਨ: /privacy)।
ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ “ਹਮੇਸ਼ਾ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣ” ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨਤੀਜੇ ਸੁੰਦਰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੇ।