18 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
David Sacks ਤੇ AI + SaaS: ਨਵਾਂ ਸਟਾਰਟਅਪ ਪਲੇਬੁੱਕ
AI + SaaS ਸਟਾਰਟਅਪ ਪਲੇਬੁੱਕ ਦੀ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਵਿਵਸਥਾ: ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਕੋ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕ ਦਿਰਘਕਾਲੀਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
AI + SaaS ਸਟਾਰਟਅਪ ਪਲੇਬੁੱਕ ਦੀ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਵਿਵਸਥਾ: ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਕੋ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕ ਦਿਰਘਕਾਲੀਨ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਪ 'ਤੇ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਫਾਉਂਡਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਂਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਚੰਗਾ" ਉਤਪਾਦ-ਖ਼ਿਆਲ ਕਿਹੜਾ ਹੈ, ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰੀ ਕਿਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗਾਹਕ ਕੀ ਲਈ ਪੈਸਾ ਦੇਣਗੇ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇੰਫਰੈਂਸ ਲਾਗਤ ਬਿੱਲ 'ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਬਿਜ਼ਨੇਸ ਮਾਡਲ ਹਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਪੋਸਟ David Sacks ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਆਮ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ "AI + SaaS" ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਪ੍ਰਾਇਗਮੈਟਿਕ ਸਿੰਥੇਸਿਸ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਕੋਟ ਬਾਈ ਕੋਟ ਵਿਵਰਣ ਜਾਂ ਜੀਵਨੀ। ਲਕ਼ਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ-ਰੇਖੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫ਼ਾਉਂਡਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਅਮਲ ਕਰ ਸਕੋ।
ਪੰਰੰਪਰਾਗਤ SaaS ਰਣਨੀਤੀ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੀ ਸੀ: ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਓ, ਸੀਟ ਵੇਚੋ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਕਾਸਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹੋ। AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਬੜੀ ਬਾਰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?" ਨਾ ਕਿ "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?"
ਇਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਈਨ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ UI, ਘੱਟ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਿਆਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ SaaS ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਚਾਰ ਸਵਾਲ ਯਾਦ ਰੱਖੋ: AI ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰੇਗਾ? ਕਿਹੜਾ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਦਰਦ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਦੇਵੇਗਾ? ਕੀਮਤ ਮਾਪਣਯੋਗ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਏਗੀ? ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਫਾਇਦਾ ਕਿਵੇਂ ਟਿਕਾਏਗਾ?
ਅੱਗੇ ਦਾ ਲੇਖ ਉਹਨਾਂ ਉੱਤਰਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇਕ ਆਧੁਨਿਕ "ਸਟਾਰਟਅਪ ਪਲੇਬੁੱਕ" ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪੰਰੰਪਰਾਗਤ SaaS ਨੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ਬੰਦ ਕਾਰੋਬਾਰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ: ਤੁਸੀਂ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵੇਚਦੇ ਸੀ, ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਬਢਦੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਾਕ-ਇਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦੇ ਸੀ: ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਟੀਮ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਦਤਾਂ, ਟੈਮਪਲੇਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ, ਛੱਡਣਾ ਦਰਦਨਾਕ ਹੁੰਦਾ।
ਉਹ ਲਾਕ-ਇਨ ਅਕਸਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ROI ਨਾਲ ਜਾਇਜ਼ ਸੀ। ਪਿਛੋਕੜ ਸੀ: "$X ਮਹੀਨੇ ਦਿਓ, Y ਘੰਟੇ ਬਚਾਓ, ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਓ, ਹੋਰ ਡੀਲ close ਕਰੋ." ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਯਮਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦੇ ਸੀ, ਤਾਂ ਰੀਨਿਊਲ ਮਿਲਦੇ ਸੀ—ਅਤੇ ਰੀਨਿਊਲ ਕੰਪਾਉਂਡਿੰਗ ਵਿਕਾਸ ਬਣਾਉਂਦੇ।
AI ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ رفتار ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਫੀਚਰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਲੈਂਦੇ ਸਨ, ਹੁਣ ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਕਰਕੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ “ਫੀਚਰ ਮੋਟ” ਜਿਸ 'ਤੇ ਕਈ SaaS ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਿਰਭਰ ਸਨ, ਕਰਿੱਕ ਹਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI-ਨੈਟਿਵ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ 'ਚ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦੇ—ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਯੂਜ਼ਰ ਕੋਪਾਇਲਟ, ਏਜੰਟ ਅਤੇ "ਸਿਰਫ਼ ਦੱਸੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ" ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨਾਲ ਆਦਤ ਪਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਕਲਿਕਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਸਥਾਨਾਂਤਰੀਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ AI ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਜਾਦੂਈ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫੈਰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉੱਚੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਹਰ ਕੋਈ ਸੰਖੇਪ, ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੂਲ ਥਾਪਣੀਆਂ ਬਦਲੀਆਂ ਨਹੀਂ: ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਦਰਦ, ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਖਰੀਦਦਾਰ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਹ ਦਰਦ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਚਾਹ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੱਲ ਦੁਆਰਾ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ।
ਫੋਕਸ ਰਹਿਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਹਾਇਰਾਰਕੀ:
ਮੁੱਲ (ਨਤੀਜਾ) > ਫੀਚਰ (ਚੈੱਕਲਿਸਟ)।
AI ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਤਹੀ ਨਕਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਮਾਲਕੀ ਹਾਸਲ करनी ਪਏਗੀ।
ਕਈ AI + SaaS ਸਟਾਰਟਅਪ ਫੱਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "AI" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੀ ਕੰਮ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਇੱਕ ਵੈੱਜ ਚੁਣਨਾ — ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਐਂਟਰੀ ਪੌਇੰਟ ਜੋ ਗਾਹਕ ਦੀ ਤੁਰੰਤਤਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਵੇ।
1) AI ਫੀਚਰ (ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅੰਦਰ). ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਣਪਛਾਣੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਸਮਰੱਥਾ ਜੋੜਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ: "ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ", "ਫਾਲੋ-ਅਪ ਲਈ ਡਰਾਫਟ", "ਇਨਵੌਇਸ ਆਟੋ-ਟੈਗ" ). ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਆਮਦਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਖਰੀਦਦਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
2) AI ਕੋਪਾਇਲਟ (human-in-the-loop). ਉਤਪਾਦ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਅਯੋਗ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਤਰਜ਼ੀ ਮੁਕਾਬਲਾ, ਖੋਜ, ਸਮੀਖਿਆ। ਕੋਪਾਇਲਟ ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਪੈਦਾ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਡੈਮੋ।
3) AI-ਫਰਸਟ ਉਤਪਾਦ (ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਟ ਹੋ ਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਿਆ). ਇੱਥੇ, ਉਤਪਾਦ "ਸਾਫਟਵੇਅਰ + AI" ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ; ਇਹ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਅਕਸਰ ਏਜੈਂਟਿਕ)। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਡੋਮੇਨ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
ਦੋ ਛਾਣ-ਫਿਲਟਰ ਵਰਤੋ:
ਜੇ ਤੁਰੰਤਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ → ਕੋਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।\nਜੇ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਧੀਆ-ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ → AI-ਫਰਸਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਪਤਲਾ UI ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਮੋਡਿਟੀ ਮਾਡਲ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਾਹਕ ਵੱਡੇ ਵੈਂਡਰ ਦੇ ਬੰਡਲਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਪਾਅਰ panic ਨਹੀਂ — ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਮਾਲਕੀ ਹਾਸਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਸਾਬਤ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ ਸਮਾਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੀ ਵਾਜ਼ੀ ਅਕਸਰ "ਚੰਗੀ AI" ਤੋਂ "ਚੰਗੀ ਪਹੁੰਚ" ਵੱਲ ਵਗ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ — ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ PMF ਵੱਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕੋ।
ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਟਿਕਾਣਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਟਾਸਕ ਕਰਨ ਦਾ ਡਿਫੌਲਟ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ "ਹੋਰ ਐਪ" ਅਪਨਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਓਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿਓ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਈਮੈਲ, ਡੌਕਸ, ਟਿਕਟਿੰਗ, CRM, Slack/Teams, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ:\n\n- ਧਿਆਨ ਘੱਟ ਹੈ; ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਕਾਸਟ ਅਸਲ ਹਨ\n- AI ਮੁੱਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤਦ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਇਵੈਂਟ (ਨਵਾਂ ਟਿਕਟ, ਨਵਾਂ ਲੀਡ, ਨਵਾਂ PR) ਨਾਲ ਟ੍ਰਿਗਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ\n- ਇੰਬੈੱਡਡ ਵੰਡ ਕੰਪਾਉਂਡਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਇਕ ਵਾਰੀ ਇੰਸਟਾਲ ਹੋ ਗਿਆ, ਤੁਸੀਂ ਫਲੋ 'ਚ ਹੋ
ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ: ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ 'ਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: CRM, support desk, chat). ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਉੱਚ-ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇੰਸਟਾਲ ਸਮੇਂ friction ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਆਊਟਬਾਊਂਡ: ਇੱਕ ਨਾਰੋ ਰੋਲ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸਦੇ ਕੋਲ ਦਰਦ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਆਗੂ ਰਹੋ ("triage ਸਮਾਂ 40% ਘਟਾਓ") ਅਤੇ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੂਫ ਸਟੈਪ ਦਿਓ (15 ਮਿੰਟ ਸੈਟਅਪ, ਲੰਮਾ ਪਾਇਲਟ ਨਹੀਂ)।
ਕੰਟੈਂਟ: "ਅਸੀਂ X ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ" ਪਲੇਬੁੱਕ, ਟੀਅਰਡਾਊਨ ਪੋਸਟ, ਅਤੇ ਟੈਮਪਲੇਟ ਪਬਲਿਸ਼ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੇ ਨਿੱਕੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਸੰਪਾਦਨੀਆਂ ਨੂੰ ਲੋਕ ਕਾਪੀ ਕਰ ਸਕਣ — ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਚੈੱਕਲਿਸਟ, SOPs।
ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ: ਏਜੰਸੀਆਂ, ਕਨਸਲਟੈਂਟ ਜਾਂ ਸਮੁਹੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਆਈਡੀਅਲ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਕੋ-ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰੈਫ਼ਰਲ ਮਾਰਜਿਨ ਦਿਓ।
AI ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲ "ਸੀਟ" ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ। ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਲੰਮੀ ਵਰਕਫਲੋ (ਮਹਿੰਗੀ) ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰੇ, ਜਾਂ ਉਹ ਦਿਨ ਭਰ ਹਲਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿਉਂਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਸਸਤਾ)। ਇਸ ਨਾਲ ਕਈ ਟੀਮ ਸੀਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ, ਵਰਤੋਂ, ਜਾਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵੱਲ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਲਕ਼ਸ਼ ਹੈ ਕਿ ਕੀਮਤ ਮੁੱਲ ਦਿੱਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਮਿਲੇ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਢੱਕੇ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ/API ਬਿੱਲ ਟੋਕਨ, ਇਮੇਜ਼, ਜਾਂ ਟੂਲ ਕਾਲ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲੈਨ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੋਣ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਭਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨਰਕਟ_SB margin না ਬਣਾਏ।
Starter (ਵਿਅਕਤੀਗਤ / ਛੋਟਾ): ਬੁਨਿਆਦੀ ਫੀਚਰ, ਛੋਟਾ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਬੰਡਲ, ਮਿਆਰੀ ਮਾਡਲ ਕੁਆਲਟੀ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਸਹਾਇਤਾ।\n\nTeam: ਸਾਂਝਾ ਵਰਕਸਪੇਸ, ਵੱਧ ਕ੍ਰੈਡਿਟ, ਸਹਿਯੋਗ, ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (Slack/Google Drive), ਐਡਮਿਨ ਕੰਟਰੋਲ, ਵਰਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ।\n\nBusiness: SSO/SAML, ਆਡੀਟ ਲੌਗ, ਰੋਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਕਸੈਸ, ਉੱਚੇ ਲਿਮਿਟ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਪੂਲ, ਪ੍ਰਾਇਰਟੀ ਸਪੋਰਟ, ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ-ਮਿੱਤਰ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਕੀ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਸੀਮਾਵਾਂ, ਕੰਟਰੋਲ, ਅਤੇ ਭਰੋਸਯੋਗਤਾ — ਸਿਰਫ਼ "ਹੋਰ ਫੀਚਰ" ਨਹੀਂ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੀਟ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੋਚੋ: ਇੱਕ ਬੇਸ ਪਲੈਟਫਾਰਮ ਫੀ + ਸੀਟ + ਸ਼ਾਮਿਲ ਕ੍ਰੈਡਿਟ।
"Free forever" ਦੋਸਤਾਨਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਿਣੌਣਾ ਦੀ ਆਦਤ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਇਹ ਨਗਦ ਜਲੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ("ਅਸੀਮਤ AI") ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਬਿੱਲ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚੋ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ੇਜ ਮੀਟਰ ਰੱਖੋ, ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੂਚਨਾ ਭੇਜੋ (80/100%), ਅਤੇ ਓਵਰੇਜ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ।
ਜੇ ਕੀਮਤ ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਹੈ — ਇਕਾਈ ਤਿੱਖੀ ਰੱਖੋ, ਮੀਟਰ ਦਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾ ਪਲਾਨ ਖਰੀਦਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਰੱਖੋ।
AI ਉਤਪਾਦ ਅਕਸਰ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ "ਜਾਦੂਈ" ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਾਂਪਟ curated ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਤਾਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਏਜ ਕੇਸ, ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਇਕ ਵਾਰੀ 'ਤੇ ਅੰਕ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਬੇਫਿਕਰ ਹੋ ਕੇ ਗਲਤ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਭਰੋਸਾ ਉਹ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਫੀਚਰ ਹੈ ਜੋ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਚੁੱਪਚਾਪ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣਗੇ — ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ ਹੋਣ।
ਓਨਬੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਘਟਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਬਟਨ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ। ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਕਿਸ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਨਹੀ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਲ ਉਹ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਜ਼ਾਹਰ ਨਤੀਜਾ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਡਰਾਫਟ, ਇੱਕ ਟਿਕਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਰਸਰ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ)। ਇਸ ਲਹਿਜੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਓ: ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਬਚਿਆ।
ਆਦਤ ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਊ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲਘੂ ਟ੍ਰਿਗਰ ਬਣਾਓ: ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸ਼ਡਿਊਲ ਰਨ, ਟੈਮਪਲੇਟ, ਜਾਂ "ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਰੁਕੇ ਸੀ ਉਥੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ"।
ਰੀਨਿਊਅਲ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਆਡਿਟ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ: "ਕੀ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਕੰਮ ਕੀਤਾ? ਕੀ ਇਸ ਨਾਲ ਖ਼ਤਰਾ ਘਟਿਆ? ਕੀ ਇਹ ਟੀਮ ਦੇ ਢੰਗ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ?" ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ROI ਨਾਲ ਦੇਵੇ।
ਚੰਗੀ AI UX ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੀਕਵਰੀ ਅਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:\n\n- Guardrails: ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ (ਮਨਜ਼ੂਰ ਸਰੋਤ, ਸੇਫ ਮੋਡ, ਨੀਤੀ ਚੈੱਕ) ਤਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਨਤਿਆਂ 'ਤੇ ਨਾ ਭਟਕੇ\n- Confidence indicators: ਦਿਖਾਓ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਅਟਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ (citations, ਸਰੋਤ, ਫ੍ਰੈਸ਼ਨੈਸ, coverage)\n- Easy undo: ਇੱਕ-ਕਲਿਕ ਰੀਵਰਟ, ਵਰਜ਼ਨ ਇਤਿਹਾਸ, "ਪਿਛਲੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਰੀਸਟੋਰ ਕਰੋ" ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ\n- Human-in-the-loop: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ
SMB ਅਕਸਰ ਕਈ ਵਾਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜੇ ਉਤਪਾਦ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਅਤੇ throughput ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ — ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਕੜੀਆਂ ਅਤੇ ਰੀਵਰਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
엔ਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪ੍ਰਡਿਕਟੇਬਲ ਬਿਹੇਵਿਅਰ, ਆਡੀਟੇਬਿੱਲਟੀ, ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ permissions, logs, ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਗਰੰਟੀਜ਼, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੇਲਿਊਰ ਮੋਡਜ਼ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ "ਜ਼ਿਆਦਾ-ਤਰ-ਸਹੀ" ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ; ਭਰੋਸਯੋਗਤਾ ਖਰੀਦ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਇਨਾਮ ਨਹੀਂ।
ਮੋਟ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਇਕ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। AI + SaaS ਵਿੱਚ, "ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਹੋਰਾਂ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੈ" ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿਕਦਾ ਨਹੀਂ — ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਉਹੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਾਇਦੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬੈਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਹੀਂ:\n\n- ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਵਰਕਫਲੋ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰੀਕਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ — ਸਕ੍ਰੀਨ, approvals, handoffs, ਅਤੇ edge cases — ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਮਤਲਬ ਟੀਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਿਖਣੀ ਪੈਣਗੀਆਂ\n- ਵੰਡ: ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹੋ (ਇਕ ਆਡੀਅੰਸ, ਚੈਨਲ ਪਾਰਟਨਰ, ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਲਿਸਟਿੰਗ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ) ਇਸ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਹਕ ਹਾਸਿਲ ਕਰਨਾ ਸਸਤਾ ਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ\n- ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ: ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੀਮ ਉਹ ਟੂਲ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਪੂਰਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ\n- ਡੇਟਾ ਅਧਿਕਾਰ ("ਡੇਟਾ" ਨਹੀਂ): ਦਰਬਾਰਯੋਗਤਾ ਉਸ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਵਰਤਣ ਦੀ ਆਗਯ ਹੈ, ਸਪਸ਼ਟ ਗਠਜੋੜ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ-ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸੈਟਿੰਗ — ਨਾ ਕਿ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦਾਵੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਲਿਕ" ਹੋ\n- ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਰਿਕਾਰਡ ਸਿਸਟਮ (CRM, ticketing, ERP, identity) ਨਾਲ ਡੀਪ ਟਾਈਜ਼ switching friction ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
ਕਈ ਟੀਮਾਂ "ਅਸੀਂ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ" ਜਿਹੇ ਦਾਵੇ ਵੱਧ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਬੈਕਫਾਇਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰ increasingly ਉਲਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਨਿਯੰਤਰਣ, ਆਡੀਟੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ।
ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਰਵੱਈਆ ਹੈ: ਸਪਸ਼ਟ ਆਗਯਾਂ, ਸਪਸ਼ਟ ਰੀਟੇੰਸ਼ਨ ਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੀ ਕਨਫਿਗਰਬਿਲਟੀ (ਜਿਸ ਵਿੱਚ "ਨੋ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ" ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇ)। ਦਰਬਾਰਯੋਗਤਾ ਉਸ ਵੈਨਡਰ ਤੋਂ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਲੈਂ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਕਿ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਡੈਮੋ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਵਰਕਫਲੋ ਮੋਟ ਹੈ।
ਪੰਰੰਪਰਾਗਤ SaaS ਯੂਨਿਟ ਇਕਾਨਾਮਿਕਸ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਰਵ ਕਰਨ ਲਈ ਸਸਤਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣ ਗਿਆ, ਹਰ ਅਤਿਰਿਕਤ ਯੂਜ਼ਰ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੀ ਹਿਲਦੀ ਹੈ। AI ਇਸਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਹਰ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਇੰਫਰੈਂਸ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ, ਟਿਕਟ ਰੂਟਿੰਗ — ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ COGS ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ "ਉਤਮ ਵਧੋ" ਗੁਪਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਸ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਦਬਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਫੀਚਰਾਂ ਨਾਲ, ਵੈਰੀਏਬਲ ਲਾਗਤਾਂ (ਮਾਡਲ ਇੰਫਰੈਂਸ, ਟੂਲ ਕਾਲ, ਰੀਟਰੀਵਲ, GPU ਸਮਾਂ) ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਲੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵੱਧ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਕ ਗ੍ਰਾਹਕ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਤੁਹਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਗ੍ਰਾਹਕ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਗ੍ਰਾਸ ਮਾਰਜਿਨ ਸਿਰਫ਼ ਫਾਇਨੈਂਸ ਦੀ ਲਾਈਨ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ।
ਕਸਟਮਰ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਲੈਵਲ 'ਤੇ ਯੂਨਿਟ ਇਕਾਨਾਮਿਕਸ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ:\n\n- CAC ਅਤੇ CAC ਪੇਬੈਕ ਪੀਰੀਅਡ\n- ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ (ਲੋਗੋ ਅਤੇ ਨੈੱਟ ਰੇਵਨਿਊ) ਅਤੇ ਐਕਸਪੈਂਸ਼ਨ vs. ਕਨਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ\n- COGS ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਜ਼ਰ / ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਕਸਪੇਸ (ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮੁੱਖ ਐਕਸ਼ਨ)\n- ਵਰਤੋਂ ਕਰਵਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਸ਼ਨ ਸਮੇਂ, ਪੀਕ vs. steady-state ਵਰਤੋਂ\n- ਕੋਹੋਰਟ ਅਨੁਸਾਰ ਗ੍ਰਾਸ ਮਾਰਜਿਨ (ਭਾਰੀ vs. ਹਲਕੇ ਯੂਜ਼ਰ)
ਕੁਝ ਅਮਲੀ ਲੀਵਰ ਅਕਸਰ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ optimization" ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:\n\n- caching ਅਤੇ deduping (ਇਹੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਨਹੀਂ ਚਲਾਉ)\n- ਟਾਸਕ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਡਲ ਚੋਣ (ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਲਈ, ਵੱਡਾ ਕੇਵਲ ਜਿਸ ਦੌਰਾਨ ਦਰਕਾਰ ਹੋਵੇ)\n- ਕਠੋਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਡਿਫੋਲਟ (rate limits, context window caps, batch jobs)\n- ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ optimization (ਛੋਟੇ ਇਨਪੁਟ, ਵਧੀਆ retrieval, ਘੱਟ ਟੂਲ ਕਾਲ)
ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ PMF ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ, APIs ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਗਤੀ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਕਸਟਮ ਮਾਡਜ਼ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਦੋਂ (1) ਇੰਫਰੈਂਸ ਲਾਗਤ ਤੁਹਾਡੀ COGS ਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੋਵੇ, (2) ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਟਾਸਕ ਹੋਣ, ਅਤੇ (3) ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ 'ਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਾਪੇ ਗਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਖਰੀਦਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਵੰਡ ਤੇ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ।
AI ਉਤਪਾਦ ਦਮਦਾਰ ਡੈਮੋ ਕਰਕੇ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦੇ ਜਾਂਦੇ—ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਖਰੀਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਜੋਖਮ ਮੈਨੇਜੇਬਲ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਲਭਤਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਖਰੀਦਦਾਰ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ: ਕੀ ਇਹ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਸੁਧਾਰੇਗਾ? ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਵੇਗਾ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਅਝੇ ਮਧ-ਬਾਜ਼ਾਰ ਟੀਮਾਂ ਹੁਣ "ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਰੈਡੀ" ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:\n\n- ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੇਸਿਕਸ: SSO/SAML, role-based access, transit/at rest encryption\n- ਐਡਮਿਨ ਕੰਟਰੋਲ: ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ, ਵਰਕਸਪੇਸ ਕੰਟਰੋਲ, ਵਰਤੋਂ ਲਿਮਿਟ/ਗਾਰਡਰੇਲ\n- ਆਡੀਟੇਬਿਲਟੀ: ਆਡੀਟ ਲੌਗ, ਵਰਜ਼ਨ/ਇਤਿਹਾਸ, AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਟ੍ਰੇਸਬਿਲਟੀ\n- ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਕੀ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਵਾਇਡਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਰੀਟੇੰਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ) ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਸਨਦਬੱਦ ਹਨ ਤਾਂ ਸੇਲਜ਼ ਸਾਇਕਲ 'ਚ /security ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਜਲਦੀ ਕਰੋ। ਇਹ ਬੈੱਕ-ਅਤੇ-ਫੋਰਥ ਘਟਾਉਂਦਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਨਾਂ ਲਈ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ:\n\n- ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵ (CFO/COO/VP): ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਆਗੂ ਹੋਵੋ—ਘੰਟੇ ਬਚੇ, ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ ਘਟਿਆ, ਘਟੀਆ ਗਲਤੀਆਂ, ਤੇਜ਼ ਰੇਵਨਿਊ ਕਲੈਕਸ਼ਨ, ਉੱਚੀ ਕਨਵਰਜ਼ਨ। ਸਧਾਰਨ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ROI ਮਾਡਲ ਰੱਖੋ।\n- ਟੀਮ ਲੀਡ ਅਤੇ ਅੰਤ ਯੂਜ਼ਰ: ਉਪਯੋਗਿਤਾ ਨਾਲ ਆਗੂ ਹੋਵੋ—ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। "ਦੇਨ 1" ਮੁੱਲ (ਟੈਮਪਲੇਟ, ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਡਿਫੋਲਟ) ਅਤੇ "ਦੇਨ 30" ਮੁੱਲ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸੰਖੇਪ, ਫਾਲੋ-ਅਪ) ਦਿਖਾਓ।
ਉਸ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਮੇਚ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਬੂਤ ਵਰਤੋ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪੇਡ ਪਾਇਲਟ, ਇੱਕ ਰੈਫਰੰਸ ਕਾਲ, ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਕੇਸ ਸਟਡੀ ਨੰਬਰਾਂ ਸਮੇਤ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੋਲਆਊਟ ਯੋਜਨਾ।
ਲਕ਼ਸ਼ ਹੈ ਕਿ "ਹਾਂ" ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ — ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਅਟਲ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।
AI ਇਹ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਲੀਨ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਐਸਾ ਅਨੁਭਵ ਛਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡਾ ਲੱਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਬਿਹਤਰ ਟੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ APIs ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੀਮਾ ਹੁਣ ਹੋ ਗਈ ਹੈ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਹ ਬਣਾਉਂ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਤੋਂ "ਕੀ ਅਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਤੇਜ਼ Sikh ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?"
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, 3–6 ਸ਼ਖਸੀ ਟੀਮ 15–20 ਵਾਲੀ ਟੀਮ ਨਾਲੋਂ ਅਕਸਰ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਲਾਗਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਘੱਟ ਹੈਂਡਆਫ਼ਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਤੇਜ਼ ਚੱਕਰ: ਤੁਸੀਂ ਸਵੇਰੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ ਫਿਕਸ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਨਤੀਜੇ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਲਕ਼ਸ਼ ਰਹਿਣਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਸਦਾ ਛੋਟੇ ਰਹਿਣਾ — ਬਲਕਿ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰਹਿਣਾ ਜਦ ਤੱਕ ਵੈੱਜ ਸਾਬਤ ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ।
ਹਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਤijining ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਲਕ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਅਤੇ ਓਨਬੋਡਿੰਗ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡੈਮੋ ਜਿੱਤਦੇ ਰਹੋਗੇ ਪਰ ਦੈਨੀਕ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਾਂਡੀਮੈਂਟੀ ਪਲੰਬਿੰਗ ਲਈ ਮੈਨੇਜਡ ਸਰਵਿਸਜ਼ ਖਰੀਦਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਾਂ ਉਤਪਾਦੀ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਖਰਚ ਹੋਵੇ:
ਇੱਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਇਹ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਲਿਆਏਗਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਉ।
ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਜੋ AI + SaaS ਟੀਮਾਂ ਛੋਟੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ MVP ਬਣਾਉਣਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ chat-based ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ वेਬ, ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਬਣਾਉ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਸੌਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸপੋਰਟ ਜਾਂ ਡਿਪਲੋਏ/ਹੋਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਜੋ ਵੈੱਜ 'ਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਤੇਜ਼ ਤਜਰਬੇ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੋ ਫੀਚਰ ਜੋ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ: planning mode (ਬਿਲਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕੋਪ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ) ਅਤੇ snapshots/rollback (ਓਨਬੋਡਿੰਗ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਗੇਟ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਬਦਲਾਂ ਦੇ ਟੈਸਟ ਦੌਰਾਨ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ)।
ਢਾਂਚਾ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓਲਯੋਗ ਰੱਖੋ:\n\n- ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਰੀਵਿਊ: activation, time-to-first-value, retention, cost per task, pipeline\n- ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ 5–10 ਗਾਹਕ ਗੱਲਬਾਤਾਂ: ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀਆਂ, ਸੰਖੇਪ ਕੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਬੈਕਲੋਗ ਵਿੱਚ ਭੇਜੀਆਂ\n- ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਰਿਧਮ: ਛੋਟੇ ਰਿਲੀਜ਼ 2–3 ਵਾਰ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤਾ; ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਦਾਉ 2–3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ
ਇਹ ਕੈਡੈਂਸ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਮਜਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਕੀ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਕੀ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਸ ਨੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਹਿਲਾਇਆ?
ਇਹ ਹਿੱਸਾ "AI + SaaS" ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਹੜੀਆਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਾਪੀ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫੈਸਲੇ ਦਰੱਖਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਪਰੀਖਿਆ ਕਰੋ।
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ "ਜੇ/ਫਿਰ" ਪੱਥ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ:\n\n1) ਵੈੱਜ ਚੁਣੋ\n- ਜੇ ਵੈੱਜ ਕੋਰ ਸਿਸਟਮ ਬਦਲਣਾ ਮੰਗਦੀ ਹੈ → ਇਸਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ (ਐਡ-ਆਨ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ)\n- ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ → ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ\n\n2) ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੂੰ ਵੈਧ ਕਰੋ\n- ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਬਜਟ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ → ਬਜਟ ਹੋਲਡਰ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਫਰੇਮ ਕਰੋ\n- ਜੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਸਬੂਤ ਮੰਗਦਾ ਹੈ → 2-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਮੈਟਰਿਕ ਹੋ\n\n3) ਕੀਮਤ ਸੈੱਟ ਕਰੋ\n- ਜੇ ਲਾਗਤ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ → ਅਸੀਮਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਟੀਅਰ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜੋੜੋ\n- ਜੇ ਮੁੱਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ → ਨਤੀਜਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ\n\n4) ਵੰਡ ਚੁਣੋ\n- ਜੇ ਸਮੱਸਿਆ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਹੈ → ਆਊਟਬਾਊਂਡ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ\n- ਜੇ ਲੋੜ ਬਹੁਤ ਲੋਕ ਲੱਭਦੇ ਹਨ → ਕੰਟੈਂਟ/SEO\n- ਜੇ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ → ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ + ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ\n\n5) ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਲਕੜੋ\n- ਜੇ ਵਰਤੋਂ "ਡੈਮੋ ਵਾਹ" ਹੈ ਪਰ ਹਫਤਾਵਾਰ ਡਰੌਪ ਆ ਰਿਹਾ → ਓਨਬੋਡਿੰਗ + ਆਦਤ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਿਗਰ ਠੀਕ ਕਰੋ\n- ਜੇ ਭਰੋਸਾ ਰੋਲਆਊਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ → ਕੰਟਰੋਲ, ਵਿਸ਼ਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਜੋੜੋ
ਜਿਆਦਾ ਪਲੇਬੁੱਕ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਸ ਦੇਖੋ at /blog. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਗਹਿਰਾਈ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵੇਖੋ /blog/david-sacks-on-ai-saas-a-new-startup-playbook.
"AI + SaaS" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੁਣ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਿਆਂ (completed outcomes) ਨਾਲ ਨੰਪਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਨ ਲਈ ਚੰਗੀ UI ਨਾਲ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਖੁਦ ਕਰ ਦੇਣ (ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਰਾਊਟਿੰਗ, ਰਿਜ਼ੋਲਵ, ਰਿਵਿਊ) — ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਸਹੀ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
AI ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ رفتار ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਫੀਚਰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਲੱਗਦੇ ਸਨ, ਹੁਣ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਫਾਉਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤੀ 'ਫੀਚਰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ' ਤੋਂ ਹਟਕੇ ਇਹ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
ਆਪਣੀ ਚੋਣ ਉਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਉਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਦੋ ਫਿਲਟਰ ਵਰਤੋ:
ਜੇ ਤੁਰੰਤਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਰ ਡੇਟਾ ਘੱਟ ਹੈ → ਕੋਪਾਇਲਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਜੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਚੁਰ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ → 'ਤੇ ਸੋਚੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰੇਵਨਿਊ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ → ਇੱਕ ਅੰਦਰੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
"Wrapper risk" ਉਹ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਪਤਲੇ UI ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਇੱਕ ਕਮੋਡਿਟੀ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਲੰਪੜਾ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਲਈ ਵੱਡੇ ਵੈਂਡਰ ਨੇ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਮਿਲਾ ਦਿੱਤਾ ਤਾਂ ਗ੍ਰਾਹਕ ਤੁਰੰਤ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ:
ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੇਸਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚੈਨਲ ਹਨ:
ਰੁਚੀਵਾਨ ਮੁਕੱਦਮਾ:
ਸਿੱਧਾ ਕੀਮਤ-ਮਾਡਲ seat ਤੋਂ value/usage/credits ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਇਕਾਈ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੁੜੇ। ਆਮ ਵਿਕਲਪ:
"ਅਨਲਿਮਿਟਡ AI" ਜਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਯੂਜ਼ੇਜ ਮੀਟਰ ਦਿਖਾਓ, ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੂਚਨਾ ਭੇਜੋ (80/100%), ਅਤੇ ਓਵਰੇਜ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਗੁਪਤ ਬਿੱਲ ਜਾਂ ਨੈਗਟਿਵ ਮਾਰਜਿਨ ਨਾ ਬਣੇ।
AI ਸੱਚੀ ਲਾਗਤ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੰਫਰੈਂਸ, ਟੂਲ ਕਾਲ, ਰੀਟ੍ਰਾਈਵਲ, GPU ਸਮਾਂ ਆਦਿ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਵਧੋਣ margin ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਤੁਰੰਤ ਲੈਵਰ:
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਹੀ retention ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋੰਪਟ curated ਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਚਮਤਕਾਰ ਦਿੱਸਦਾ ਹੈ — ਪਰ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਕਿਨ੍ਹੇ-ਕਿਨ੍ਹੇ ਕੇਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਦਦਗਾਰ ਪੈਟਰਨ: