02 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
Alex Karp ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI: ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ
ਜਾਣੋ ਕਿ Alex Karp 'ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI' ਨਾਲ ਕੀ ਮਤਲਬ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਏंटरਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਾਣੋ ਕਿ Alex Karp 'ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI' ਨਾਲ ਕੀ ਮਤਲਬ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਏंटरਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Alex Karp Palantir Technologies ਦਾ ਕੋ-ਫਾਊਂਡਰ ਅਤੇ CEO ਹੈ, ਇਕ ਐਸਾ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇੱਕਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅਵਾ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਮਿਲੇ। ਉਹ ਅਸਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਕੋਈ ਲੈਬ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਪਿੱਛੋਂ ਵੇਖਣ ਵਾਲਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ AI ਹੈ ਜੋ:
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੋਚ ਸਕਦੇ ਹੋ: “AI ਨਤੀਜਿਆਂ” ਨੂੰ “ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ” ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟਰੇਸਬਿਲਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨੇਤਾ ਉਸ ਲਈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਅਹਮ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਰੁਖ ਪਾਇਲਟ ਪਿਛੜੇਪਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਛੋਟੇ ਡੈਮੋ ਜੋ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਗਾਈਡ “ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ”, ਤੁਰੰਤ ਬਦਲਾਅ, ਜਾਂ ਇੱਕ-ਮਾਡਲ-ਹਰ-ਰੀਆਜ਼ ਲਈ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ। ਇਹ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਯੋਗ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵੇਗੀ: ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗ-ਕੇਸ ਚੁਣਨਾ, ਡੇਟਾ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ, ਮਾਨਵ-ਇਨ-ਲੂਪ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰ/ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪਣਾ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਉਹ AI ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ "ਕਰਣ" ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਜਾਣਨ" ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇਸਤੇਮਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਰੂਟਿੰਗ, ਡਿਸਪੈਚ ਜਾਂ ਮਾਨਿਟਰਿੰਗ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋਣ।
ਕਈ ਵਾਰੀ AI ਅਲੱਗ-ਥੱਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਚਰਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ, ਅਸਮਾਨਤਾ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ, ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਬਨਾਉਂਦਾ। ਪਰ ਜੇ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕ ਜਾਂ ਅਲੱਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਵੱਖਰਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਕੇਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ, ਲੋਜਿਸਟਿਕਸ, ਫਾਇਨੈਂਸ, HR, ਕਮਾਂਡ-ਅਤੇ-ਕੰਟਰੋਲ)। ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਮਾਨਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪ्वਾਇੰਟ ਦੇ ਨਾਲ—ਤਾਕਿ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੁਧਰਣ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਵਹਾਰਕ ਲੱਛਣ ਰੱਖਦੀ ਹੈ:
ਉਨ੍ਹਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਕੰਮ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਹੈ: ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀਦਿਨ ਦੇ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਯ-ਬੁੱਧੀ।
ਟੀਮ ਆਕਸਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ "AI ਰੱਖਦੇ ਹਨ," ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟ ਜੋ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰੇ।
ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇਹ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇਂਦਾ ਹੈ: ਕਿੰਨੇ ਕੇਸ ਖੁਲ੍ਹੇ ਹਨ? ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ fraud ਦੀ ਦਰ ਕਿੱਨੀ ਸੀ? ਕਿਹੜੇ ਸਾਈਟ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਨੂੰ ਮਿਸ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ? ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਮੁੱਲਵਾਨ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਇਥੇ ਹੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਭੇਜਦਾ ਜਾਂ ਟਿਕਟ ਬਣਾਉਂਦਾ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਉਹੀ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। "ਇੱਥੇ ਰੁਝਾਨ ਹੈ" ਬਜਾਏ, ਇਹ ਅਲਰਟ, ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨੇਕਸਟ-ਬੈਸਟ ਐਕਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨੀਤੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਕਦਮ ਚਲਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ:\n
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਸਾਰਾ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰੇ:
ਲਕੜੀ ਦਾ ਟੀਚਾ ਪੇਸ਼ਗੀਤਾ ਹੈ: ਫੈਸਲੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ, ਆਡੀਟਯੋਗ ਹੋਣ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹੋਵਣ।
ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੋਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਵੱਲ ਵਧੇ ਹੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਨਿਰਣਯ ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ, ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ, ਥਰੂਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਖਤਰਾ ਘਟਾਉਣਾ। ਜੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸੁੰਦਰ ਹੋ ਗਿਆ ਪਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਬਦਲੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਆਪਣੀ ਕਦਰ ਉਥੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਬਾਰ-ਬਾਰ, ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। ਲਕੜੀ ਦਾ ਟੀਚਾ ਚਲਾਕ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਥੋਸ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੋਕ ਬਚਾਅਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਕੀਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਰਕਾਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕੋਨਸੋਰਟੀਏਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਅਕਸਰ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਕ ਪਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ, ਸਮਝਾਉਂਦਾ, ਅਤੇ ਲਾਗ ਕਰਦਾ—ਮਨੁੱਖ ਮਨਜ਼ੂਰ ਜਾਂ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਥੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ:
ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਅਪਟਾਈਮ, ਆਡੀਟਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲਡ ਚੇਂਜ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਕਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਸਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੇ ਅਸਰ ਪਿਆ।
ਸਰਕਾਰੀ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਕੜੀ ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਸਲੋਅਰ ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਕਲਾਸੀਫਾਇਡ ਜਾਂ ਏਅਰ-ਗੈਪਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਚੋਣਾਂ ਜਿਵੇਂ ਓਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਹੋਸਟਿੰਗ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਆਡੀਟ-ਸਹਾਇਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ, ਦੇਖੋ /blog/ai-governance-basics.
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਓਸੇ ਦਿਨ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ। ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਦਾ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਮਿਕਸ ਲਓ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
"ਗਾਰਬੇਜ ਇਨ, ਕੌਂਫਿਡੈਂਟ ਆਊਟ" ਤੋੰ ਬਚਣ ਲਈ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਰੋਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਨੀਡ-ਟੂ-ਨੋ ਲਈ ਮਾਣਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨਿਕਾਸ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਸੇ ਐਸੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ ਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਰਿਆ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਪਛਾਣ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਹੋਵਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਕਈ ਰਸਤੇ ਮਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਦਮ—ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ROI—ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਸਿਰਫ਼ ਉਪਯੋਗਤਾ ਤਦ ਹੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਵੇ। ਘੱਟ "ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ" ਸੋਚੋ ਅਤੇ ਵੱਧ "ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ, ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋ ਹੋਇਆ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ" ਸੋਚੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਫਲੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਦੀ ਹੈ:
ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਸਿਫਾਰਸ਼" ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੀ ਹੋਏ ਹੋਵੇ: ਮੈਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕੀ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ?
ਅਧਿਕਤਰ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਖਾਸ ਨਿਰਣਾਇਕ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹਕੀਕਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਣਾਓ:
AI ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ SOPs ਦੇ ਇੱਕ ਇਨਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਦਿਖੋ। ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਬਿਨਾਂ ਪਲੇਬੁੱਕ ਦੇ ਵਿਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਜੋ "ਜੇ X, ਤਾਂ Y ਕਰੋ" ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ, ਲਗਾਤਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਾਥ ਹੀ ਆਡੀਟ-ਤਈਆਰ ਰਿਕਾਰਡ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸਨੇ ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਕੀਤਾ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਉਸ ਤੱਕ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਕੇਸ ਤਰਜੀਹੀ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਮੁਰੰਮਤ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ—ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵੇਚ-ਚਿਹਰੇ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਲੈਸਟ-ਪ੍ਰਿਵਿਲੇਜ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਹਰ ਯੂਜ਼ਰ, ਸਰਵਿਸ ਅਕਾਊਂਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸੇਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਤਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਨ ਹੋਣ 'ਤੇ COMPROMISE ਹੋ ਕੇ ਕੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਨਾ ਫੈਲੇ।
ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਟ ਅਤੇ ਰੈਸਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇੰਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ, ਲਾਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਇੰਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ ਜੋੜੋ: ਅਸਧਾਰਣ ਪਹੁੰਚ ਪੈਟਰਨ, ਡੇਟਾ ਐਕਸਪੋਰਟ spike ਜਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇ ਗਏ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਯੂਜ਼ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਅਲਰਟ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਆਮ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਖ਼ਤਰੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ:
ਰੋਕਥਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਸੀਮਤ ਟੂਲ ਅਧਿਕਾਰ, ਰਿਟਰੀਵਲ ਅਲਾਉਲਿਸਟ, ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ "ਰੋਕ ਸ਼ਰਤਾਂ" ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸਬਿਲਟੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਕੌਣ ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ, ਕਦੋਂ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਸਬੂਤ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ। ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ, ਕਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ, ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਰੋਤ, ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਟੂਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਾਇਨ-ਆਫ਼ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਕਿੱਥੇ ਚੱਲੇ: ਓਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਕਠੋਰ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਲਈ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲੇਅਡ ਗਤੀ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਏਅਰ-ਗੈਪਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਉੱਚ ਰਾਜਾਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਲਈ। ਚਾਬੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨੀਤੀਆਂ, ਲਾਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਹਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਹੋਣ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਅਸਲ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਂਦਾ ਹੈ—ਕੌਣ ਫਲੈਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਫੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੀ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਰੋਕੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਇੱਕ ਇਕ-ਵਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਇਹ ਨੀਤੀਆਂ, ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਮਲਕੀਅਤ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਅਤੇ ਇਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਫਾਈਲ-ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਨਾਮਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਕਮੇਟੀਆਂ ਨਹੀਂ:
ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਭਵਿੱਟੀਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਨੀਤੀਆਂ ਲਿਖੋ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਅਸਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰ ਸਕਣ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਕੋਲ ਨੀਤੀ ਟੈਮਪਲੇਟ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿਚ ਜੋੜੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਟਿਕਟਿੰਗ ਜਾਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਚੈਕਲਿਸਟ), ਕਾਗਜ਼ੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਢੇਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖੋ।
ਬਾਇਅਸ ਅਤੇ ਫੈਅਰਨੈਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਉਸ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ ਤਰਜੀਹੀ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਸੈਟ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। "ਨਿਆਂ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਪਰਿਪਕ੍ਸ਼ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ਸ ਅਤੇ ਰਾਹ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ।
ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟਸ ਨੂੰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼। ਹਰ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਹਨ। ਇਹ "AI ਪ੍ਰਯੋੋਗ" ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ "AI ਦੀ ਸੰਕੁਚਿਤਤਾ" ਨਾਲ ਘੱਟ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਸਮਾਂ-ਸীমਾ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਟੁੱਟੇ ਤਾਂ ਕਿਸ ਨੇ pager ਸੰਭਾਲੇਗਾ, ਨਾਲ ਵੱਧ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਿਊ: ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ (ਕੁਆਰਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਖਰੀਦਣਾ ਜਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਫਲੈਕਸিবਿਲਟੀ: ਜੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਨੋਖੀ ਹੈ, ਬਾਰੰਬਾਰ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਈਟਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਖਰਚ: ਲਾਇਸੈਂਸ ਫੀਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੋਚੋ—ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਇੰਸੀਡੈਂਟ ਰਿਸਪਾਂਸ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਰਿਸਕ: ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਡਿਲਿਵਰੀ ਰਿਸਕ (ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?), ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਰਿਸਕ (ਕੀ ਅਸੀਂ 24/7 ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?), ਅਤੇ ਨਿਯਮਕ ਰਿਸਕ (ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ?) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਸਮਰਥਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਫੈਸਲਾ/ਵਰਕਫਲੋ, ਯੂਜ਼ਰ, ਲੈਟੇੰਸੀ ਲੋੜਾਂ, ਅਪਟਾਈਮ ਟਾਰਗੇਟ, ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਗੇਟ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰੋ큐ਅਰਮੈਂਟ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਰ ਦੋਹਾਂ ਸਮਝ ਸਕਣ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖੋ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਮਾਡਲ (ਕਲਾਊਡ/ਓਨ-ਪ੍ਰੈਮ/ਏਅਰ-ਗੈਪਡ), ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼, ਝਲਕਦਾਰਤਾ, ਮਾਡਲ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫੀਚਰ, ਅਤੇ ਵੈਂਡਰ ਸਹਾਇਤਾ SLA।
ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਰਚਨਾ ਸਾਫ਼ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨਾਲ ਹੋਵੇ: ਅਸਲ ਡੇਟਾ (ਠੀਕ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਨਾਲ), ਪ੍ਰਤਿਨਿਧੀ ਯੂਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਮਾਪੇ ਨਤੀਜੇ—ਸਿਰਫ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ।
ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛੋ:\n
ਐਗਜ਼ਿਟ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਡੇਟਾ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਮੰਗੋ। ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਸਮੇਂ-ਬਾਕਸ ਕਰੋ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਰਾਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਕ ਨਿਰਪੱਖ ਇੰਟਰਫ਼ੇਸ ਲੇਅਰ (APIs) ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਲਾਗ coûts ਦਰਸ਼ਯਮਾਨ ਅਤੇ ਪਰਬੰਧਨੀਯ ਰਹਿ ਸਕੇ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਵਰਕਫਲੋ ਐਪ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ—ਇੰਟੇਕ ਫਾਰਮ, ਕੇਸ ਕਿਊ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਆਡੀਟ ਵਿਊ—ਤਾਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਵੇਖੋ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸੈਫੋਲਡਿੰਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, Koder.ai ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਵੈੱਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇ. ਇਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਪਾਇਲਟਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ React ਫਰੰਟ-ਐਂਡ, Go ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ (ਜਾਂ ਇੱਕ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਸਹਪਾਠੀ) ਬਿਨਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਬੋਇਲਰ-ਪਲੇਟ ਤੇ ਖਰਚੇ—ਫਿਰ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕੜੀ ਕਰਨ, ਆਡੀਟ ਲਾਗ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਸਨੇਪਸ਼ਾਟ/ਰੋਲਬੈਕ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸੀਅਤਾਂ ਪਾਇਲਟ-ਤੋਂ-ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦੌਰਾਨ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
90-ਦਿਨਾਂ ਯੋਜਨਾ "ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI" ਨੂੰ ਡਿਲਿਵਰੀ 'ਚ ਬੇਹਦ ਮਜਬੂਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ AI ਸੰਭਵ ਹੈ—ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ।
ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਚੁਣੋ। ਉਹ ਚੀਜ਼ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਦੇ ਸਾਫ਼ ਮਾਲਕ, ਬਾਰ-ਬਾਰ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਕੇਸ ਟ੍ਰਾਇਅਜ਼, ਮੁਰੰਮਤ ਤਰਜੀਹੀ, ਫ੍ਰੌਡ ਰਿਵਿਊ, ਪ੍ਰਕਿਊਰਮੈਂਟ ਇੰਟੇਕ)।
ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਤੈਅ ਕਰੋ (SLA, ਸਹੀਪਣ, ਲਾਗਤ, ਖਤਰਾ)। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ "पहਲੇ ਤੁਲਨਾ ਬਾਅਦ" ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ, ਨਾਲ ਹੀ ਨਾਕਾਮੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਕਿਹੜੀ ਹਾਲਤ ਰੋਲਬੈਕ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖ-ਸਿਰਫ਼ ਮੋਡ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰੇਗੀ)।
ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਨ ਜੋ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਚਲਦਾ ਹੈ ਭੇਜੋ: ਡੇਟਾ ਅੰਦਰ → ਸਿਫਾਰਸ਼/ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ → ਕਾਰਵਾਈ ਹੋਈ → ਨਤੀਜਾ ਲਾਗ ਕੀਤਾ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਇਕ ਪਿਰਕਾਸ਼ ਆਂਸ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ।
ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਟੀਮ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਰਿਦਮ ਸੈਟ ਕਰੋ (ਹਫਤਾਵਾਰ ਸਮੀਖਿਆ, ਇਨਸੀਡੈਂਟ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ)। ਇਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਮਾਲਕ, ਇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਕਾਮਪਲੀਅੰਸ ਰਿਪ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ/ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਿਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ: ਤੀਬਰਤਾ, ਠੀਕ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ।
ਰੋਲਆ웃 ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ: ਸਿਖਲਾਈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ। ਇਸਤੇਮਾਲਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਵਿਕ-ਰੇਫਰੈਂਸ ਗਾਈਡ, ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਰਨਬੁੱਕ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ AI ਨਤੀਜਾ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਤਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਰਾਹ ਬਣਾਓ।
90ਵੇਂ ਦਿਨ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, SLA ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮਾਪ, ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਹਿਰ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਹੁੰਦੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਉਹ ਵੀ ਉਹੇ ਪਲੇਬੁੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਉਸ ਵੇਲੇ ਕਮਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ (ਆਖਰੀ 30–90 ਦਿਨ) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੁਝ KPI 'ਤੇ ਰਾਜੀ ਹੋ ਜਾਓ ਜੋ ਮਿਸ਼ਨ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ — ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਸਹੀਪਣ ਨਹੀਂ।
ਉਹ KPI 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਜੋ ਰੀਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਗਤੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਲਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਣ: “12% ਤੇਜ਼ ਟ੍ਰਾਇਅਜ਼” ਬਣਦਾ ਹੈ “ਇੱਕੋ ਸਟਾਫ਼ ਨਾਲ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ X ਹੋਰ ਕੇਸ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ”, ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ ROI ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਗਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵੀ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਹਰ ਇੱਕ ਨਾਲ ਇਕ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਜੋੜੋ (ਜਿਵੇਂ: ਜੇ ਫਾਲਸ ਨੈਗੇਟਿਵ ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੜੀ ਕਰੋ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰੋ)।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਚੁਪਕੇ-ਚੁਪਕੇ ਹੋ ਰਹੇ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ:
ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਅਲਰਟ, ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਟਰਿਗਰ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਮਲਕੀਅਤ।
ਹਰ 2–4 ਹਫ਼ਤੇ, ਇਹ ਵੇਖੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਕੀ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਿਆ। ਅਗਲੇ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ (ਉੱਚ-ਵਾਲੀਉਮ, ਘੱਟ-ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਾਲੇ ਕਦਮ) ਅਤੇ ਉਹ ਫੈਸਲੇ ਜਿਹੜੇ ਮਨੁੱਖ-ਨਿਰਗਤ ਰਹਿਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ (ਉੱਚ-ਦਾਅਵਾ, ਘੱਟ-ਡੇਟਾ, ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ)। ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਚੱਕਰ ਹੈ—ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਨਹੀਂ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ "ਖਰਾਬ ਮਾਡਲਾਂ" ਕਰਕੇ ਫੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਸਗੋਂ ਛੋਟੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਕਾਰਨ ਜੋ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਾਕਾਮ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਰੱਖਗਾਰਡ।
ਗਲਤੀ: ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ خودਕਾਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕੋਈ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਰੱਖਗਾਰਡ: ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲਾ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਰਸਤਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਉੱਚ-ਅਸਰ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਮਨੁੱਖ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਨਾਲ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਯੋਗਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ), ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਤਾਂ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦਾ ਲਾਗ ਰੱਖੋ।
ਗਲਤੀ: ਪਾਇਲਟ ਸੈਂਡਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ, ਗੰਦੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਰੋਕਾਂ ਕਾਰਨ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਰੱਖਗਾਰਡ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 2–3 ਹਫ਼ਤੇ "ਡੇਟਾ ਰੀਐਲਿਟੀ ਚੈੱਕ" ਕਰੋ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ, ਮਨਜ਼ੂਰ, ਅਪਡੇਟ ਅਵਿਰਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ। ਡੇਟਾ ਸੰਵਿਧਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਸਰੋਤ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟੀਵਰਡ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ।
ਗਲਤੀ: ਸਿਸਟਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਅਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿ כמובן ਕੰਮ ਨਹੀਂ। ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਸਟਾਫ਼ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕਦਮ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਜੋਖਮ ਦਿੱਸਦੇ ਹਨ।
ਰੱਖਗਾਰਡ: ਅੰਤ-ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਕੋ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ। ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਬਚਤ, ਘੱਟ ਹੱਥ-ਬਦਲਾਅ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਮਾਪੋ—ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਸਹੀਪਣ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਗਲਤੀ: ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਕਾਰੀ ਪਾਇਲਟ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਧਮਕੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਜਾਂ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ।
ਰੱਖਗਾਰਡ: ਪਾਇਲਟਾਂ ਲਈ ਭੀ ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫੁਲਕੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਗੇਟ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ: ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਲਾਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ। ਜੇ ਇਹ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੂਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਛੋਟਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਰਤੋ: ਫੈਸਲਾ ਮਾਲਕ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਡੇਟਾ, ਲੌਗਿੰਗ/ਆਡੀਟ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਯੋਜਨਾ। ਜੇ ਇੱਕ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭਰ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਉਹ ਸਮਾਂ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ "ਇੱਕ ਮਾਡਲ" ਰਹਿ ਕੇ ਨਾ ਰੁਕੇ, ਸਗੋਂ ਮਿਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਜਾਏ: ਇਹ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲਾਜਿਕ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਮ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇਹਦਾ ਆਡੀਟਯੋਗ ਰਿਕਾਰਡ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਇਕਲ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ (ਮਿੰਟਾਂ ਸਥਾਨ ਤੇ ਦਿਨਾਂ), ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰਤਾ ਵਧਾਉਂਦਾ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅਵਾ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ।
ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਠੋਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਕ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਰਦ ਦਾ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨੂੰ ਉਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਟੂਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ।
ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਤੈਅ ਕਰੋ: ਗਤੀ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜੋਖਮ ਘਟਾਓ, ਲਾਗਤ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਗ੍ਰਹਿਣਯੋਗਤਾ। ਇਕ ਜਵਾਬਦੇਹ ਮਾਲਕ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ, ਸਮੀਖਿਆਆਂ ਦੀ ਤਰਤੀਬ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਿੱਚ ਰਹੇਗਾ।
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲਗਾਓ: ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯਮ, ਮਾਡਲ ਚੇਂਜ ਕੰਟਰੋਲ, ਲਾਗਿੰਗ/ਆਡੀਟ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਅਣਿਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਅਸਮਾਨਤਾ ਪਾਇਆ ਜਾਣ 'ਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਰਾਹ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਰੋਲਆਉਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ (ਓਪਰੇਸ਼ਨ, IT, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ) ਨੂੰ ਸੰਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਬ੍ਰੀਫ ਵਿੱਚ ਲੋੜਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋਵੋ। ਗਹਿਰਾਈ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਵੇਖੋ ਸਬੰਧਿਤ ਗਾਈਡ /blog ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਵਿਕਲਪ /pricing.
ਆਖਿਰਕਾਰ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਅਭਿਆਸ ਹੈ: ਐਸੇ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਓ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ—ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਉਹ AI ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਰੁਝਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੇ (ਰੂਟ, ਮਨਜ਼ੂਰ/ਅਨੁਮੋਦੀ, ਡਿਸਪੈਚ, ਐਸਕਲੇਟ), ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਇਹ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰ ਸੁਝਾਵਾਂ ਜਾਂ خودਕਾਰ ਕਦਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਰੇਸਬਿਲਟੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ (ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ, ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ)।
ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਪਿਛੋਕੜ ਦੱਸਦਾ ਹੈ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਟ੍ਰੈਂਡ). ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਇਸੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਧੱਕ ਕੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸੂਚਨਾ, ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਅਗਲੇ-ਸੁਟੇ ਕਦਮ ਜਨਰੇਟ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨੀਤੀ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ خودਕਾਰ ਕਦਮ ਚਲਾਉ ਕੇ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪਰਖ: ਜੇ ਨਤੀਜੇ ਸਲਾਈਡਾਂ ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਰੀਤ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ, ਤਾਂ ਉਹ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਹੈ — ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ AI ਨਹੀਂ।
ਕਾਰਜ-ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਕਸਰ ਬਾਧਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ—ਤੈਨਾਤੀ (deployment) ਹੁੰਦੀ ਹੈ। "ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ" ਸ਼ਬਦ ਨੇਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਅਤੇ ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ ਉਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ AI ਪਾਇਲਟ ਹੋ ਕੇ ਹੀ ਰਹਿ ਨਾ ਜਾਵੇ।
ਉਚਿਤ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦਮ ਉਹ ਹਨ ਜੋ:
ਉਦਾਹਰਨ: ਕੇਸ ਟ੍ਰਾਇਅਜ਼, ਮਰੰਮਤ ਦੀ ਤਰਜੀਹੀ, ਫ੍ਰੌਡ ਰਿਵਿਊ ਕਿਊਜ਼, ਪ੍ਰਕਿਊਰਮੈਂਟ ਇੰਟੇਕ ਰੂਟਿੰਗ।
ਆਮ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਲੈਨ-ਦੇਨ (ਵਿੱਤੀ/ਖਰੀਦ), ਕੇਸ ਸਿਸਟਮ (ਟਿਕਟ/ਤਬਤੀਲ/ਲਾਭ), ਸੈਂਸਰ/ਟੈਲੀਮੇਟਰੀ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਜਿੱਥੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ), ਜਿਓਸਪੈਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਡੀਟ/ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਾਗ।
ਚਾਬੀ ਗੱਲਾਂ: ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਪਹੁੰਚ (ਇਕ-ਵਾਰੀ ਨਿਕਾਸ ਨਹੀਂ), ਡੇਟਾ ਮਾਲਕ ਪਤਾ ਹੋਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੀਫ੍ਰੈਸ਼ ਫ੍ਰਿਕਵੇਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ (ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ)।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਹਨ:
ਲਕੜੀ: AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਰੋਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਲਾਗਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ।
ਸਿੱਧੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਨਿਰਣਾਇਕ ਗੇਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
"ਨੂੰ-ਰਿਵਿਊ/ਅਣਜਾਣ" ਹਾਲਤ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਨਾ ਕਰੇ ਅਤੇ ਓਵਰਰਾਈਡ ਆਸਾਨ ਹੋ — ਪਰ ਸਾਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਲਾਗ ਹੋਵੇ।
ਮੁੱਖ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜੋ ਆਡੀਟ ਵਿੱਚ ਖੜੇ ਰਹਿਣਗੇ:
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਸਲਾਹੋ:
ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੋ, ਮਾਡਲ ਸਵੀਖਿਆ ਤੋਂ ਅੱਗੇ:
30–90 ਦਿਨਾਂ ਦਾ ਬੇਸਲਾਈਨ ਲਵੋ ਅਤੇ ਥਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੈਅ ਕਰੋ ਜੋ ਸਖ਼ਤ ਸਮੀਖਿਆ ਜਾਂ ਰੋਲਬੈਕ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।