06 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕਿਉਂ AI ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਮਾਰਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਬਜਟ ਨਾ ਜਲੇ
ਹੋਰ ਖਰਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਚਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਸ਼ਾ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਮਜ਼ੋਰ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਜਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਨਕਦ ਬਚ ਸਕੇ।
ਹੋਰ ਖਰਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਚਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਸ਼ਾ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਮਜ਼ੋਰ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਜਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਨਕਦ ਬਚ ਸਕੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਾਰ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ: “ਇਹ ਚੱਲੇਗਾ ਦੱਸੋ।” ਹੋਸ਼ਿਆਰ ਚਾਲ ਇਸਦਾ ਉਲਟ ਹੈ: ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਮਾਰਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
AI ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਜ਼ੁਰਗ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਫਿਲਟਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜਾਦੂਗਰ ਵਜੋਂ। ਇਸਦੀ ਕਦਰ “ਸਹੀਤਾ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਦੀ ਕਦਰ ਹੈ: ਗਤੀ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ, ਗੁੰਮ ਰਹੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਸਿਰਫ ਪੈਸਾ ਹੀ ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਕੰਪਨੀ ਤੇ ਚੁਪਚਾਪ ਦਬਾਅ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਨਤੀਜਾ “ਫੇਲ” ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ ਦੇਰ ਨਾਲ ਫੇਲ—ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨੌਕਰੀ ਲੈ ਲਈ, ਬਣਾਇਆ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਉਸ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਜੋੜ ਲਈ।
AI ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ: ਐਡਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਤਣਾ, ਵਿਰੋਧੀ ਦਲੀਲਾਂ ਲਿਖਣਾ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਯੋਗ ਬਿਆਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਪਰ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਬੂਤ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ।
AI ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਜ਼ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਪ੍ਰੰਪਟ ਵਜੋਂ ਦੇਖੋ, ਨ ਕਿ ਪ੍ਰੂਫ਼।
ਇਹ ਲੇਖ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਲੂਪ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ invalidation ਵਿੱਚ ਮਹਿਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ “ਨੈਗਟਿਵ” ਨਹੀਂ ਹੋਵੋਗੇ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੋਗੇ ਜੋ ਸਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੱਕੇਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਘੱਟ ਹੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਰੋਮਾਂਚਕ, ਸੂਝਵਾਨ, ਜਾਂ “ਸਪਸ਼ਟ” ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਤਸ਼ਾਹ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਰਾਬ ਸ਼ਰਾਏ ਕੁਝ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯਾਂ ਵਾਲੇ ਫੇਲ੍ਹ-ਮੋਡ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਇਸਤੋਂ ਕਾਫੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਤਪਾਦਕ ਦਿਸਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਵਿਚਾਰ ਬੇਅਰਾਮ ਕਾਰਨਾਂ ਲਈ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬਹੁਤ ਨਿਰਦੋਸ਼ ਲੱਗਦੇ ਹਨ:
ਅਨੁਭਵੀ ਫਾਊਂਡਰ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਨਸਿਕ ਫਸਲੀਆਂ 'ਚ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਕੁਝ ਕੰਮ ਚਲਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ: ਸੱਜੇ ਮੌਕਅੱਪ, ਨਾਮਕਰਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡਿੰਗ, ਫੀਚਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਬੈਕਲੋਗ, ਜਾਂ ਇੱਕ “ਬੇਟਾ” ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਦੋਸਤਾਂ ਦੀ ਸਮਰਥਨ ਵਾਲੀ ਗਰੁੱਪ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਟੀਫੈਕਟਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਾਭਕਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਪਰ ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਪષ્ટ ਟੈਸਟੇਬਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਅਣਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਉਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਖਾਸ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਕੌਣ, ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ, ਕਿਉਂ ਹੁਣ, ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣਗੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ—ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਇੱਥੇ AI-ਸਹਾਇਤ ਵਾਲੀ ਵੈਧਤਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਦੀ ਹੈ: ਨਾਭੀ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ ਘਾਟੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬੇਦ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਵਾਲੇ oracle ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ ਨਾ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ sparring ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਗਤੀ: ਇਹ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲਾ ਧਾਰਣਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਿਤ ਆਲੋਚਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖ਼ਰਾਬੀ ਲੱਭਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਾਂ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਨੌਕਰੀ ਤੇ ਨਹੀਂ ਲਏ, ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ, ਜਾਂ ਨਾਂ ਹੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕੀਤਾ।
ਦੂਜਾ, ਨਜ਼ਰੀਆਂ ਦੀ ਚੌੜਾਈ: AI ਉਹਨਾਂ ਨਜ਼ਰੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ—ਸੰਦੇਹਪੂਰਕ ਗਾਹਕ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਟੀਮਾਂ, ਕਾਮਪਲਾਇੰਸ ਅਫਸਰ, ਬਜਟ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ। ਤੁਸੀਂ “ਸੱਚ” ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਹੇ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਪਯੁਕਤ ਵਾਜਬ ਅਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਤੀਜਾ, ਸੰਰਚਿਤ ਆਲੋਚਨਾ: ਇਹ ਇੱਕ ਉਤਸ਼ਾਹ ਭਰੇ ਪੈਰਾ ਨੂੰ ਧਾਰਣਾਵਾਂ, ਫੇਲ੍ਹ-ਮੋਡ ਅਤੇ “ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ” ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਚੌਥਾ, ਟੈਸਟ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ: AI ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਕਾਪੀ ਵੈਰੀਅੰਟ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਵਾਲ, ਸਮੋਕ ਟੈਸਟ, ਕੀਮਤ ਪ੍ਰੋਬ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖਾਲੀ ਪੇਜ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਘੂਰਦੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਿਖੋ।
AI hallucinate ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮਿਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੇਤਰ-ਨੁਅੰਸ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯਮਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਟੈਕ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ। ਅਤੇ ਇਹ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ ਵੱਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਐਸਾ ਉੱਤਰ ਦੇਂਦਾ ਜੋ ਤਿਆਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕੇਵਲ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ।
AI ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ बजार, ਗਾਹਕਾਂ, ਜਾਂ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਬੂਤ ਸਮਝਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲੀਡ ਵਜੋਂ ਲਓ—ਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਵ।
AI ਨੂੰ ਹਿਪੋਥੈਸਿਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋਂ, ਨ ਕਿ ਨਿਸਕਰਸ਼।
ਉਸਨੂੰ ਵਿਰੋਧ, ਵਿਰੋਧ-ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਐਜ ਕੇਸ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ: ਗਾਹਕ ਗੱਲਬਾਤਾਂ, ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਧਿਆਨਪੂਰਵਕ ਜਾਂਚ। AI ਦਾ ਕੰਮ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਹੱਕ ਕਮਾਉਣਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਚਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: “ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ X ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ” ਜਾਂ “ਇਸ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਬਚੇਗਾ।” ਨਤੀਜੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਔਖੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਟੈਸਟੇਬਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦਰਸਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕੀ ਚੀਜ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕਰੇਗੀ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹਾਲੇ ਇਕ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਲਿਖੋ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਜਿਊਂਦਾ ਰਹੇਗਾ ਜਾਂ ਮਰ ਜਾਵੇਗਾ:
ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਫੋਰਸ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਜੇ
[segment]
ਤਾਂ
[observable behavior]
ਕਿਉਂਕਿ
[reason/motivation].
ਉਦਾਹਰਨ:
ਜੇ 50+ ਰਿਟਰਨ/ਮਹੀਨੇ ਫਾਇਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਵਤੰਤਰ ਮੁਹਾਸਿਬਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼-ਚੈੱਕਰ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 3/10 ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਇਲ ਮੰਗਣਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਫਾਰਮ ਨਾ ਭੇਜਣਾ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਦੋਸ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਲੈ ਕੇ AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ 5–10 ਟੈਸਟੇਬਲ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ। ਤੁਸੀਂ ਐਸੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ, ਮਾਪ ਸਕੋ, ਜਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ ਸੁਣ ਸਕੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, “ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਸ਼ੀਬਿਲਿਟੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ” ਇਹ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਸਾਰੇ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਰੇਟ ਕਰੋ:
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਜੋ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ, ਉੱਚ-ਅਣਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ “ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਕਹਾਣੀ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੈਂਕ ਕੀਤੀ ਹੋਈ ਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੈਧ ਕਰ ਸਕੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਸ਼ਾਹਤ ਮਿੱਤਰ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ: “ਇਹ ਇਕ ਵਧੀਆ ਵਿਚਾਰ ਹੈ—ਇਹ ਰਹੀ ਯੋਜਨਾ!” ਇਹ ਸੁਖਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਮਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੜਾ ਭੂਮਿਕਾ ਦਿਓ: ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵਿਰੋਧੀ ਜਿਸਦਾ ਕੰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ AI ਨੂੰ ਅਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿ ਕੇ—ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਆਲੋਚਕ ਤੇਜ਼, ਇਨਸਾਫੀ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਇਹ “steelman” ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਕੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਉਹ ਆਲੋਚਨਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਕੀਮਤ, ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਘਰ੍ਹਟ, ਭਰੋਸਾ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ), ਨਾ ਕਿ ਸਤਹੀ ਨਿਰਾਖੀ।
ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਬੰਧਨ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਆਮ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨਹੀਂ। ਖਾਸ ਫੇਲ ਮੋਡ ਦਿਓ।”
ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਸਹੀ ਸਚਾਈ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਗਾਹਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਈ ਹਲ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਉਟਪੇਦਿਕ ਹੋਵੇ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਮੁਕਾਬਲਤੀਆਂ ਦੀ ਲਿਸਟ ਬਣਾਵੇ—ਸਪਰੇਡਸ਼ੀਟਾਂ, ਏਜੰਸੀ, ਮੌਜੂਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ “ਕੁਝ ਨਾ ਕਰਨਾ” ਵੀ ਸ਼ਾਮِل—ਫਿਰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨਗੇ।
ਜਦੋਂ “ਡਿਫਾਲਟ” ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਜਦੋਂ ਕਾਰਨ ਹੋਣ:
ਇੱਕ pre-mortem ਆਸ਼ਾਵਾਦ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਫੇਲ੍ਹ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: “ਇਹ 12 ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਗਿਆ—ਕੀ ਹੋਇਆ?” ਮਕਸਦ ਨਾਟਕ ਨਹੀਂ; ਇਸਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਸੀ ਕਹਾਣੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਰੋਕਣਯੋਗ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਲ ਇੰਗਿਤ ਕਰੇ (ਗਲਤ ਖਰੀਦਦਾਰ, ਲੰਮਾ ਸੇਲਸ ਸਾਈਕਲ, ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ churn, CAC ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ, ਫੀਚਰ ਪੈਰਟੀ)।
ਆਖਿਰਕਾਰ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਗੀਆਂ ਕਿ ਵਿਚਾਰ ਗਲਤ ਹੈ। ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਸੰਕੇਤ ਆਸਾਨ ਹਨ; ਵਿਰੋਧੀ ਸੰਕੇਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
Act as a red-team analyst.
1) Steelman the best arguments against: [idea]
2) List 10 alternatives customers use today (including doing nothing).
For each: why they don’t switch.
3) Pre-mortem: It failed in 12 months. Write the top 7 causes.
4) For each cause, give 2 disconfirming signals I can watch for in the next 30 days.
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ “ਰੋਕ” ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਗਾਣ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵੈਧਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਲਈ ਕਾਰਣ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਗਾਹਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਕਮੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ—ਇਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅਗਿਆਤ ਉਦੇਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹੀ ਸਿੱਖੋਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰੇ।
AI ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ: ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟੈਸਟੇਬਲ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਕ-ਫੁੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਦੇ ਲਈ 2–3 ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਤਾਤਕਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਨ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ)। ਉਦਾਹਰਨ: “ਲੋਕ ਇਹ ਦਦ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ,” “ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ,” “ਇੱਕ ਖਾਸ ਭੂਮਿਕਾ ਬਜਟ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।”
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਹਰ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧਾਰਣਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਗਾਈਡ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਬਹਿਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਿਖਰਦੀ।
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਕਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਓ ਜੋ ਯਕੀਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ (ਭੂਮਿਕਾ, ਸੰਦਰਭ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ)। ਜੇ ਸਕ੍ਰੀਨ ਮੇਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ, ਤਾਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨਾ ਕਰੋ—ਇਸਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧੋ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦਾ ਲਕਸ਼ ਟੰਗ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ:
ਫਿਰ ਖੁਦ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 6 ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਵਾਲ, 2 ਸੁੰਦਰ-ਜਾਣਕਾਰੀ। ਇਹ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੂੰ ਦੋਸਤਾਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਦੀ ਰੂਬਰਿਕ ਬਣਾਏ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੁਣਦੇ ਸਮੇਂ ਵਰਤ ਸਕੋ। ਹਰ ਧਾਰਣਾ ਲਈ, ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨੇ dekh sako ਨਾ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਭਾਵੁਕ ਗੱਲਬਾਤ ਯਾਦ ਰੱਖੋ।
ਕਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਸ਼ਲੈਸ਼ਤੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (“ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵਰਤੋਗੇ?” “ਕੀ ਇਹ ਇਕ ਵਧੀਆ ਵਿਚਾਰ ਹੈ?”)। AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਤਟਸਥ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ-ਅਧਾਰਤ ਬਣਾਏ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਬਦਲੋ:
ਨਾਲੋਂ:
ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਉਤਸ਼ਾਹ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਿੰਕੇਤ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਅਸਲੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਕੰਮ ਦੀ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਕੁਝ ਕੀਮਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਨ੍ਹੀਂ ਸਿਰਫ਼: ਇੱਕ ਮੈਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਰਾਏ-ਪੂਰਕ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਸਮਝੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਆਣੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਅੰਧ-ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਸੈਗਮੈਂਟ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਆਮ ਖਰੀਦਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸੂਚੀ ਮੰਗ ਕੇ। ਤੁਸੀਂ “ਸੱਚ” ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰੰਪਟ ਪੈਟਰਨ:
“For [idea], list likely customer segments, the job-to-be-done for each, current alternatives (including doing nothing), and how purchase decisions are typically made. Mark each item as a hypothesis to validate.”
ਜਦੋਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੈਪ ਦੇਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰੋ ਜੋ ਵਿੱਚਾਰ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੋਣ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਖਰੀਦਦਾਰ ਦਰਦ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ,” “ਬਜਟ ਹੋਰ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਹੈ,” “ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਉੱਚੀਆਂ ਹਨ”)।
AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਟੇਬਲ ਬਣਾਏ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਵਰਤ ਸਕੋ: ਮੁਕਾਬਲੇ (ਡਾਇਰੈਕਟ/ਅਪਰੋਕਸਿਮੇਟ), ਟਾਰਗੇਟ ਗਾਹਕ, ਕੋਰ ਵਾਅਦਾ, ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰਤੀਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ, ਅਤੇ “ਗਾਹਕ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਚੁਣਦੇ ਹਨ।” ਫਿਰ ਅੰਤਰ-ਕਰਨਤਾ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਜੋੜੋ—ਟੈਸਟੇਬਲ ਬਿਆਨ ਜਿਵੇਂ “ਅਸੀਂ ਜਿੱਤਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ 50 ਥਲੇ ਦੀ ਟੀਮ ਲਈ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ 2 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ 2 ਦਿਨ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।”
ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਕਾ ਕੇ ਰੱਖੋ: “ਇਸ ਸੈੱਟ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ 5 ਅੰਤਰ-ਕਰਨਤਾ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਸੁਝਾਓ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬੁਰਾ ਬਣਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇ। ਵਪਾਰ-ਅਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਵੇਖਾਓ।”
AI ਕੀਮਤ ਐਂਕਰ (ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਟ, ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਤੋਂ, ਪ੍ਰਤੀ ਨਤੀਜਾ) ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਵਿਕਲਪ (ਸਟਾਰਟਰ/ਪ੍ਰੋ/ਟੀਮ) ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਾ ਕਰੋ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੋ ਕਿ ਕਿਥੇ ਪਰਖ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਅਤੇ ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ ਵਿੱਚ)।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਮੰਨਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ:
AI ਸੈੱਟਅੱਪ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਮੈਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਦਬਾਅ 'ਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ: “ਕੀ ਕੋਈ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ?” ਮਕਸਦ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਤਰੀਕਾ ਠੀਕ ਹੈ—ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼, ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋਵੋ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੋਖਮਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਸਟ ਲੋੜਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਲਪ:
ਵੈਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਭਾਉ ਚਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਕਸਰ “ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ” ਬਿਨਾਂ ਯੋਗਤਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤੇ ਹੀ ਬਣਾਉ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਟਾਲਣ ਲਈ ਉਹ ਟੂਲ ਵਰਤੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਯਕਰਾਰੀ ਡੈਮੋ, ਲੈਂਡਿੰਗ-ਪੇਜ, ਜਾਂ ਲਹੂੜਾ ਵਰਤਾਮਾਨ ਰੋਪੜਾ ਛੇਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਤਦ ਇਹਨੂੰ ਪਤਾ ਲਗਾਉ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ ਤਾਂ ਇਹ ਫਿਊਚਰ ਨੂੰ ਫੈਂਕ ਦਿਓ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਵੈਬ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਅਕਸਰ ਡੈਮੋ ਫਲੋ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਜਾਂ ਸਮੋਕ ਟੈਸਟ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ)। ਮਕਸਦ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਆਦਰਸ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ; ਮਕਸਦ ਹੈ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣਾ। ਜੇ ਵਿਚਾਰ ਬਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪਰੰਪਰਿਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਤੋਂ ਮੰਗੋ:
ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਨਰਾਜਗੀ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰੋਗੇ।
Kill criteria ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ sunk-cost ਸਪੀਰਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣਗੀਆਂ। ਉਦਾਹਰਨ:
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਫੰਦਰ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਚੰਗਾ ਦਿਖਾਉਂਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਨਾ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ। ਸਾਧਾਰਣ ਦਾਵੇ ਵਰਤੋ, ਕੀਮਤ ਛੁਪਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕੋ। ਇੱਕ “ਫੇਲ” ਟੈਸਟ ਜੋ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਵੀ ਇੱਕ ਜਿੱਤ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਫੇਲ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਕਿ ਉਹ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦੀਆਂ। ਉਹ ਫੇਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਕਦੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤੇ। ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ-ਗੇਟ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਹਿਮਤ ਚੈਕਪੋਇੰਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਜ਼ਿਮ੍ਮੇਵਾਰੀ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਹਰ ਗੇਟ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਚਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਇਸਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਨਿਯਮ: ਤੁਸੀਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ, ਉਤਸ਼ਾਹ ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਗੇਟ ਮੀਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਚੁਣਿੰਦਾ ਯਾਦਸ਼ਕਤੀ ਘਟਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਠਨਤ ਮਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਪੜਾਅ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਰੱਖੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਬਜਟ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਓ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਮਿਲੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਡਿਫਾਲਟ ਨਤੀਜਾ pause ਜਾਂ stop ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, “ਡੇਡਲਾਈਨ ਵਧਾਓ” ਨਹੀਂ।
ਹਰ ਚੈਕਪੋਇੰਟ ਮਗਰੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ “ਗੇਟ ਮੇਮੋ” ਲਿਖੋ:
ਜਦੋਂ ਨਵਾਂ ਸਬੂਤ ਆਉਵੇ, ਤੁਸੀਂ ਮੇਮੋ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਬਿਨਾਂ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖੇ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ—ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਾਜਬੀ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ “AI ਵਰਤਣਾ” ਨਹੀਂ, ਮਕਸਦ ਹੈ “AI ਵਰਤਣਾ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏ।”
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਵਿਹਾਰਕ ਹਨ, ਨ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ:
ਵੈਧਤਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗਾਹਕ ਕੋਟਸ, ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟ, ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਯੂਜ਼ਰ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮِل ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਿਤ ਜਾਂ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸਟ ਨਾ ਕਰੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲ ਦੀ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸਮਝਦੇ ਹੋ।
ਵਿਹਾਰਕ ਡਿਫਾਲਟ: ਨਾਮ/ਈਮੇਲ ਹਟਾਓ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ ਨਾ ਕਿ ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਨਕਲ, ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਨੰਬਰ (ਕੀਮਤਾਂ, ਮਾਰਜਿਨ, ਸਮਝੌਤੇ) ਪ੍ਰੰਪਟ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਸੈਟਅੱਪ ਵਰਤ ਨਹੀਂ ਰਹੇ।
ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਚੰਗਾ ਟੈਸਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਅਨੈਤਿਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਇਹ ਚਲਾਵਟ, ਛੁਪੇ ਫ਼ੀਸ, ਨਸ਼ੀਲਾ ਯਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵੇ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਏ। AI ਨੂੰ ਇਸ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ AI-ਸਹਾਇਤ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਡਿਟੇਬਲ ਬਣਾਓ। ਉਹ ਪ੍ਰੰਪਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੇ, ਉਹ ਸਰੋਤ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚੈੱਕ ਕੀਤੇ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਇਹ ਸਾਰਾ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਇਹ AI ਨੂੰ ਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਿਆਨਕਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਤਾਂ ਰੋਕਣਾ ਅਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ, ਫੀਚਰ, ਜਾਂ ਵਿਕਾਸ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਚਲਾ سکتے ਹੋ। ਇਸਨੂੰ ਆਦਤ ਬਣਾਓ: ਤੁਸੀਂ “ਇਹ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ” ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਗਲਤ ਸਾਬਿਤ ਹੋ ਸਕੇ।
1) ਆਲੋਚਨਾ (red team):
Act as a skeptical investor. Here is my idea: <IDEA>.
List the top 10 reasons it could fail. For each, give (a) what would be true if this risk is real, and (b) the cheapest test to check it within 7 days.
2) Pre-mortem:
Run a pre-mortem: It’s 6 months later and this idea failed.
Write 12 plausible causes across product, customers, pricing, distribution, timing, and execution.
Then rank the top 5 by likelihood and impact.
3) ਇੰਟਰਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟ:
Create a 20-minute customer discovery script for <TARGET CUSTOMER> about <PROBLEM>.
Include: opening, context questions, problem intensity questions, current alternatives, willingness to pay, and 3 disqualifying questions.
Avoid leading questions.
4) ਪ੍ਰਯੋਗ ਯੋਜਨਾ + kill criteria:
Design one experiment to test: <RISKY ASSUMPTION>.
Give: hypothesis, method, audience, steps, time/cost estimate, success metrics, and clear kill criteria (numbers or observable signals).
ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਚਾਰ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਅੱਜ 1–3 ਕਦਮ ਚਲਾਓ। ਕੱਲ੍ਹ ਇੰਟਰਵਿਊ ਬੁੱਕ ਕਰੋ। ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਬੂਤ ਹੋਣਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ 'ਤੇ ਡਬਲ ਡਾਊਨ ਕਰੋ—ਹਾਂ ਤਾਂ ਅੱਗੇ ਵਧੋ, ਜਾਂ ਆਪਣਾ ਬਜਟ ਬਚਾ ਕੇ ਜਲਦੀ ਰੋਕ ਦੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਾਲ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵੀ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ build-and-iterate ਵਰਕਫਲੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਦਾ planning mode ਨਾਲ snapshots/rollback) ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕੋ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਲੰਮੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ। ਮਕਸਦ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਖਰਚ ਕਰਕੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿੱਖੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦ ਸਹੀ ਜਵਾਬ “ਰੋਕੋ” ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਚੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨ ਕਿ “ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ” ਲਈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਫੇਲਿਊਰ ਮੋਡ, ਘੱਟ ਅਣਗਿਣਤ ਬੰਦਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਵਰਣ ਲਿਖੇ; ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਸਤੇ ਟੈਸਟਾਂ (ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼, ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ਼, ਆਉਟਬਾਊਂਡ, concierge) ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤੱਕਨਾ ਨਾ ਮੰਨੋ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਸਹੀ ਕਰਵਾਓ।
ਖਰਾਬ ਨਤੀਜਾ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣਾ ਨਹੀਂ — ਵੱਡਾ ਖ਼ਰਚਾ ਦੈਰ ਨਾਲ ਨਾਕਾਮੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਖ਼ਰਾਬ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਪਿਛੋਕੜ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਰੱਖ ਕੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਬਦਲੋ:
ਅਕਸਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਚਾਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੁਕਦੇ ਹਨ:
AI ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਕੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਰ × ਅਣਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਰੈਂਕ ਕਰਕੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਆਣੇ ਵੈਰੀਪਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਖਾਸ ਹੋ ਕੇ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ:
ਫਿਰ 1–2 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੇ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਖੰਡਨ ਕਰੋ।
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੱਖਪਾਤ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ:
ਇਸ ਨੂੰ ਰੋਕੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ:
AI ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਕਰੋ:
ਸੰਧਾਨਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ: “ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਅਖੀਰ ਵਾਰ ਕਦੋਂ ਕੀਤਾ?” ਜਿਵੇਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖੋ—ਉਤਸ਼ਾਹ ਨਹੀਂ।
AI ਇੱਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨਕਸ਼ਾ (ਸੈਗਮੈਂਟ, JTBD, ਵਿਕਲਪ, ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਯਕੀਨੀ ਕਰਨੀ ਹੋਣਗੀ:
AI ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ ਕਿ “ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂਚਣੀਆਂ ਹਨ,” ਨਾ ਕਿ “ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੱਚ ਹਨ।”
ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਟੈਸਟ ਚੁਣੋ:
ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ kill criteria ਤੈਅ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾ ਬਣਾਓ।
ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਗੇਟ ਇਸ ਲਈ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀ ਫਸੋ। ਹਰ ਗੇਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚਾਰ-ਰਸਤੀ ਨਤੀਜਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ:
AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਪਿਛਲੇ ਸਬੂਤ/ਵਿਰੋਧ/ਅਣਜਾਣ ਨੂੰ ਸਾਰ ਕਰਵਾਓ, ਤਕਨੀਕੀ ਟਕਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਭਾਰ ਕੇ ਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਤੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੋਂ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹੋਵੋਗੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਟੈਸਟਯੋਗ ਹਿਪੋਥੈਸਿਸ ਨਹੀਂ ਹੈ।