19 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ: ਲਾਭ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਵੇਂ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮੱਸਿਆ-ਕੇਂਦਰ, ਸਮਝਦਾਰ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਕਸਕੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮੱਸਿਆ-ਕੇਂਦਰ, ਸਮਝਦਾਰ ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਕਸਕੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਨੇ ਫਾਊਂਡਰ ਦੀ ਨੌਕਰੀ एक ਸਾਦੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ "ਸਿਰਫ" ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੀ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਸਾ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਡੇਟੇ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ (probabilistic) ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੱਅ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮਾਪ-ਤੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਉਪਯੋਗੀ ਰਹੇ।
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਫਾਇਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਦਵਤਾ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਹੈ ਗਤੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ-ਦੋਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇਹ ਗਾਈਡ ਆਰੰਭਕ-ਧਰਮ ਦੇ ਫਾਊਂਡਰਾਂ, ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਏਆਈ-ਸਕਿਯਕ ਉਤਪਾਦ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹਨ—ਚਾਹੇ ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਨਿਰਮਾਣ ਪਾਸੇ ਤੋਂ ਐਆਈ-ਨੇਟਿਵ ਟੂਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ML ਰਿਸਰਚਰ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮੂਲ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ "ਮੁਕੰਮਲ" ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਕੰਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਪਹਿਲਾਂ, ਅਸੀਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਾਂਗੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰਫ਼ਾ ਫਾਇਦਾ: ਕਿਉਂ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੁੱਲਵਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ।
ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਬਦਲਾਂਗੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਜਿੱਤ ਪਲੇਬੁੱਕ ਵੱਲ: ਕਿਵੇਂ ਵਧੀਆ ਸਕੋਪਿੰਗ, ਉਪਭੋਗੀ अंतਰਦਿੱਧੀ, ਭਰਤੀ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਰਾਹੀਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਮਾਡਲ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਵੀ ਨਾ ਲਿਖੋ।
ਏਆਈ ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਿੱਚ ਗਤੀ ਸਿਰਫ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕ ਦੀ ਗੱਲ, ਉਤਪਾਦ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਕਿੰਝ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ—ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਹਿੰਝਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਗੰਦੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਿਵੇਦਨ ਨੂੰ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਸਪੈਕ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਰੋਲ-ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਕਮਪ੍ਰੈਸ਼ਨ—ਗਾਹਕ ਦੀ ਲੋੜ → ਮਾਪਯੋਗ ਵਿਚਾਰ → ਅਮਲਯੋਗ ਯੋਜਨਾ—ਅਕਸਰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ बचਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਫਾਇਦੇ مند ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ ਪਰਖਾਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦ਼ਰਸ਼ਨੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੇਵਾ ਲੈਟੈਂਸੀ ਸਾਬਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟੈਸਟ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਫਾਲੋ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪੰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ guilt ਉਸਨੂੰ ਫੇੱਕ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਲੂਪ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਕੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸਿਰਫ ਪਿੱਚ ਡੈੱਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਿਆ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ end-to-end ਡੈਮੋ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ Koder.ai ਵਰਗੇ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤ ਕੇ "ਧਾਰਣਾ → ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਐਪ" ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋਗੇ ਤਾਂ ਸੋর্স ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਏਆਈ ਫੀਚਰ "ਕਾਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ", ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਬ questionnaires ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਬੈਕੇਟ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਬਜਾਏ ਇਸਦੇ ਕਿ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਸਮੱਸਿਆ ਸਮਝਣ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਏਆਈ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤਿਉਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਕਦੋਂ cache ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ batch ਕਰਨਾ ਹੈ, ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਛੋਟਾ ਮਾਡਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਟਾਈਮਆਉਟ ਕਿਵੇਂ ਸੀਟ ਕਰਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਦੀ ਲਾਗਿੰਗ ਕੀ ਰੱਖਣੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ—ਚੰਗਾ ਫੈਸਲਾ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਕੰਮ ਚਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤਦੇ ਕਿ ਉਹ "ਏਆਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ"। ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੋਟ ਇੱਕ ਤੰਗ ਲੂਪ ਹੈ: ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ, ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਮੁਲਾਂਕਣ (evals) ਨਾਲ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ (ਜਾਂ ਦਿਨਾਨੁਕੂਲ) ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸਾ ਤੋੜੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰੋ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸੰਪਤੀ ਮੰਨਣ ਵਾਲਾ ਰਵੱਈਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਅੱਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਸੁਧਾਰ ਬਣੇਗੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮੋਟ ਨ੍ਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਫਾਇਦੇ "ਕਿਰਾਏ" 'ਤੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ।
ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਣੁਮਾਨਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟੁਟਦੀਆਂ ਹਨ: ਐਡਜ ਕੇਸ, ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਵੈਹਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ (ਡ੍ਰਿਫਟ), ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ। ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ:
ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੁਰੁਸਤ ਕਰ ਸਕਣ, ਅਣਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਮਲੇ ਐਸਕਲੇਟ ਕਰ ਸਕਣ, ਅਤੇ ਬਣਾਏ ਹੋਏ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਸਕਣ। ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਭਵਿੱਖੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। Evals ਸੁਆਦ ਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਮੁੱਖ ਟਾਸਕ 'ਤੇ ਸਹੀਤਾ, ਇਨਕਾਰ ਦਰ, ਲੈਟੈਂਸੀ, ਪ੍ਰਤੀ-ਸਫਲ ਨਤੀਜੇ ਲਾਗਤ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ। مقصد ਪਰਫੈਕਟ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ—ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟੇ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਰੋਲਬੈਕ ਹੈ।
ਹਰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ LLM ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਨਿਯਮ (rules) ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਪਾਰੰਪਰਿਕ ML ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ। LLMs ਉੱਠਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲਾਪਨ ਮਾਇਆਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਟੀਮ ਇਹਆਂ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚੋਣ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਾਇਪ 'ਤੇ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਫ੍ਰਾਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਸੀਮਾ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਬੈਕ-ਆਫਿਸ ਦੀ ਗੱਲ। ਇਹ ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਭਰੇ ਬਿੱਲ, ਘੱਟ ਰਾਤਿਆਂ ਵਾਲੇ ਔਟੇਜ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ।
ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ APIs, open-source ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਵਿਕਲਪ ਕਿੱਥੇ ਟੁਟਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, API ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਮੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਯੂਜ਼ ਹੋਰ ਵਧੇ ਜਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਸਕੜਾ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਲੈਟੈਂਸੀ, ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ) ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, open-source ਜਾਂ ਮੈਨੇਜਡ ਹੋਸਟਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਲਾਗਤ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਿਹਤਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਅਰੰਭ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ-ਉਦੋਂ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ "ਅਸਥਾਈ" ਵੈਂਡਰ ਚੋਣਾਂ ਸਥਾਈ ਬਣ ਜਾਣ।
ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਇਨਪੁੱਟ ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ (ਗਾਹਕ ਈਮੇਲ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਚੈਟ)。ਰੈਅਲ-ਵਰਕ ਮੂਲ ਤੁੱਲੀਮ: least-privilege ਐਕਸੈੱਸ, ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਆਡੀਟ ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖਰਾਪਣ।
ਕੁਝ ਨਿਯੰਤਰਣ—ਕੌਣ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੌਗ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਗੁਪਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਕਈ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਕੰਪਲੀਅੰਸ ਸਾਫ਼-ਅਪ ਨੂੰ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਏਆਈ ਖਰਚ ਕੁਝ ਬਕੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਟਿਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: tokens (prompt + output), GPU ਸਮਾਂ (training/fine-tuning/batch jobs), ਸਟੋਰੇਜ (ਡੇਟਾਸੈੱਟ, embeddings, ਲੌਗ), ਅਤੇ ਸਕੇਲ 'ਤੇ inference (ਥ੍ਰੂਪੁੱਟ + ਲੈਟੈਂਸੀ ਦੀ ਲੋੜ)।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਰਿਕਵੇਸਟ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (activation, retention) ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਕੇਲਿੰਗ ਫੈਸਲੇ grounded ਰਹਿਣ।
Production ਏਆਈ ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: backoff ਦੇ ਨਾਲ retries, ਸਸਤੀ/ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ fallbacks, cached responses, ਅਤੇ edge cases ਲਈ human-in-the-loop ਫਲੋਜ਼। ਇਹ ਪੈਟਰਨ churn ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗੀ "ਟੁੱਟਿਆ" ਦੀ ਥਾਂ "ਧੀਮਾ ਪਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ" ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਤੇਜ਼ ਏਆਈ ਟੀਮਾਂ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤਦੀਆਂ—ਉਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗੀ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਟ੍ਰਿਕ ਹੈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਲਦਾਰ ਹਿੱਸਾ ਸਮਝਣਾ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।
ਉਪਭੋਗੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਦਾ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: "ਡ੍ਰਾਫਟ ਜਵਾਬ ਮੇਰਾ 5 ਮਿੰਟ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 30 ਸਕਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਇਹ "95% ਸਹੀਤਾ" ਦੀ ਥਾਂ ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਮਿਆਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੀਬਲ ਮਿਆਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਭਟਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਸادا ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ, ਰੋਲਬੈਕ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਬਣਾਓ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਵਰਕਫਲੋ ਉਹ ਨਿਊਨਤਮ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗੀ ਲਈ ਮੁੱਲ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਕਰੀਨ, ਇਕ ਇਨਪੁੱਟ, ਇਕ ਆਊਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ "ਮੁਕੰਮਲ"।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ iteration ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗਤੀ ਹਫਤਾਵਾਰ (ਜਾਂ ਤੇਜ਼) ਲੂਪ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:
ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰੱਖੋ: ਉਪਭੋਗੀ ਨੇ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ, ਉਹ ਕਿਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਕਿੱਥੇ ਠਹਿਰਾਅ ਹੋਈ, ਉਹ ਕੀ ਸੋਧਿਆ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗੀ ਕਿੱਥੇ ਕਾਮਯਾਬ, ਫੇਲ ਅਤੇ churn ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵਰਕਫਲੋ-ਸਤਹ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ (start → generate → edit → accept → export) ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਪੋ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰਖਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ—ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਟਿਕਟਿੰਗ ਕਰਨਾ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਹੱਥਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹੀ ਤਾਕਤ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਅੰਧ-ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ "ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ" ਦਾ ਮਤਲਬ "ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਇਹ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀਤਾ, ਲੈਟੈਂਸੀ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕੁਆਲਿਟੀ 'ਤੇ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਤਾ ਦਿਓ ਪਰਮਾਨੈਂਟ ਵਿਤਰਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਉਪਭੋਗੀ ਸਿਰਫ਼ "ਚੰਗੇ ਆਉਟਪੁੱਟ" ਨੂੰ ਇੱਕੱਲੇ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਦਤਾਂ, ਬਜਟ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਚੈੱਕ: ਜੇ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ 10% ਸੁਧਾਰ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਬਦਲ nahi karega, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਵਤ: diminishing returns ਦੇ ਬਾਹਰ ਹੋ। ਧਿਆਨ onboarding, pricing, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਟੂਲਚੇਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋਣ 'ਤੇ ਦਿਓ।
ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤੇ ਕਦਮਾਂ ਅਤੇ ਪਰਫੈਕਟ ਇਨਪੁੱਟ ਨਾਲ ਚਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਖਾਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ "ਚੰਗਾ" ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਾਪਯੋਗ ਸਕੋਰ ਨਾਲ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੋ।
ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਧ-ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਅਸਥਿਰਤਾ ਨਾਲ ਸਹਾਇਤਾ ਭਾਰ ਬਣਦਾ ਹੈ: ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗੀ, ਭਰੋਸਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ, ਅਤੇ "ਕੱਲ੍ਹ ਚੱਲਦਾ ਸੀ" ਵਾਲੇ ਟਿਕਟ। ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਕੋਨੇ-ਕੇਸ ਸਮਝ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਗਾਹਕ ਇਸਨੂੰ ਟੁੱਟਿਆ ਵਾਅਦਾ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
ਰਿਕਵਰੀ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ: ਸਪਸ਼ਟ ਡਿਸਕਲੇਮਰ, ਆਸਾਨ retries, ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਰਸਤਾ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੈਵਰੇਜ ਜਿਹਾ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਦੇਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਜਿੱਤਿਆ use-case—ਸੰਕੁਚਿਤ ਦਰਸ਼ਕ, ਸਪਸ਼ਟ ਵਰਕਫਲੋ, ਸਪੱੱਸ਼ਟ ROI—ਅਸਲੀ ਖਿੱਚ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮੀਕਰਨ ਮੰਗ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਜੋਂ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਅਟੁੱਟ ਅਨੁਮਾਨ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਅਨਫੇਅਰ ਫਾਇਦਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਥਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਸਮੱਸਿਆ ਚੋਣ, ਵੰਡ, ਭਰੋਸਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ। ਲਕਸ਼ ਹੈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਅਣਿਵਾਰਕ ਬਣਾਉਣਾ—ਭਾਵੇਂ ਪਹਿਲਾ ਵਰਜ਼ਨ ਅੰਸ਼ਿਕ ਮੈਨੂਅਲ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਪੈਸਾ ਗੁਆਉਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਮੇਟੀ ਦੇ "ਹਾਂ" ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। "AI for sales" ਢਿੱਲਾ ਹੈ; "ਦੰਤਚਿਕਿਤਸਾ ਦਫਤਰਾਂ ਲਈ no-show ਦਰ ਘਟਾਉਣਾ" ਠੋਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਤੇ ਬਜਟ ਪਾਇਲਟ ਅਤੇ ਰੀਨਿਊਅਲ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਪਕਰਨ ਚੁਣਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਉਹ ਸাফলਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਾਕ ਕਰੋ ਜੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋਜ਼ ਨੂੰ ਰੋਕੋਗੇ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ।
ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਐਡਜ 'ਤੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਅਜੀਬ ਇਨਪੁੱਟ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਕੇਸ, ਕੰਪਲੀਅੰਸ, ਅਤੇ ਹੈਂਡਆਫ਼। ਪੂਰੇ ਪੱਥ ਦਾ ਖਾਕਾ ਬਣਾਓ:
Inputs → processing → outputs → edge cases → human checks → feedback loop.
ਇਹ ਫਾਊਂਡਰ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਨਹੀਂ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਓਵਰਰਾਈਡ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
"ਬੁਨਾਉਣ" ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟ-ਖਰਚ ਵੈਧਤਾ ਚਲਾਓ:
ਜੇ ਲੋਕ ਮੈਨੂਅਲ ਵਰਜ਼ਨ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ, ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ। ਜੇ ਉਹ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕਾਬਲियत ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਦਾ ਹੱਕ ਜਿੱਤ ਚੁੱਕੇ ਹੋ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਏਆਈ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸako, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਘਟਾ ਕੇ ਇੰਜਨੀਅਰਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਚੀਜ਼ ਨਾ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਣਾ ਹੈ।
ਛੋਟੀ, ਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ-ਭਰਪੂਰ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਭਰਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਤਪਾਦ-ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਵਾਲੇ ਇੰਜਨੀਅਰ + ML ਜਨਰਲਿਸਟ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਪ੍ਰਿੰਟਾਂ ਲਈ ਕਾਨਟਰੈਕਟ ਰੱਖੋ।
ਉਨਾ ਤੋਂ ਅਰਟੀਫੈਕਟ ਮੰਗੋ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਅਮਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪੇਡ ਟੈਸਟ ਟਾਸਕ ਵਾਪਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮੈਚ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "X ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਨਤਮ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਇਕ-ਪੰਨਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਯੋਜਨਾ ਦਿਓ।" ਤੁਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨੂੰ ਗਰੇਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—ਨ कि ਅਕਾਦਮਿਕ ਪਰਫੈਕਸ਼ਨ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਰੈਫਰੈਂਸ ਚੈਕ ਕਰੋ ਜੋ ਮਲਿਕੀਅਤ ਨੂੰ ਪਰਖਣ: "ਕੀ ਉਹ ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ? ਕੀ ਉਹ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤਾ? ਕੀ ਉਹ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ?"
ਇਸਨੂੰ ਹਲਕਾ ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਰੱਖੋ:
ਲਿਖੋ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ ਦਾ ਮਾਲਿਕ ਹੈ:
ਸਪਸ਼ਟ ਫੈਸਲਾ-ਹੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸਥਾਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ।
ਤੁੱਜ਼ੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਹੀ ਪੂਰੀ ਘਰੇਲੂ ਏਆਈ ਟੀਮ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਛੋਟੀ ਕੋਰ ਟੀਮ ਨਾਲ "ਬਰਸਟ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ—ਜੇਹੜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ тизੀ ਨਾਲ ਸੈਟਅੱਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਥਿਰ ਹੋਣ 'ਤੇ ਰਾਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਨਿਯਮ: contractors ਨੂੰ ਉਹ ਕੰਮ ਸੌਂਪੋ ਜੋ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਸਕੋਪਡ, ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਰਖਣਯੋਗ ਹੋਵੇ।
ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ (ਜਾਂ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ), ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਰਕਫਲੋ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਪ੍ਰਾਇਵੇਸੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਨੁਭਵੀ ਨਿਪੁਣਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਘੁੰਮ-ਫਿਰ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਸਿੱਧਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੀਦੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕੋ। "ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰਾਂਗੇ" ਵਾਲੇ ਵਾਅਦੇ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਠੋਸ ਟарਗੇਟ ਮੰਗੋ ਜਿਵੇਂ:
ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋ milestone ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਭੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨੰਬਰ ਟਰੈਕ ਕਰੇ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗਹਿਰੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ML ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰ ਸਕੋ।
ठੇकेਦਾਰ ਚੰਗੇ ਹਨ—ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਗਾਇਬ ਨਾ ਹੋ ਜਾਣ। ਗਤੀ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਲੋੜੀਏ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮੰਗੋ:
ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਰੂਰੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ MVP ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਚੇਨ ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ।
ਸਲਾਹਕਾਰ ਅਤੇ ਭਾਈਦਾਰ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਭਾਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਖੇਤਰ ਮਾਹਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵੰਡ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਪਾਇਲਟ ਗਾਹਕ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲੋੜਾਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਭਾਈਦਾਰੀਆਂ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਾਂਝੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ "30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਪਾਇਲਟ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ") ਨਾ ਕਿ ਢਿੱਲੇ "ਸਟਰੈਟੇਜਿਕ ਕੋਲਾਬਰੇਸ਼ਨ"।
ਚੰਗੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆਂ, ਸਲਾਹਕਾਰ, ਠੇਕੇਦਾਰ, ਅਤੇ ਭਾਈਦਾਰ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਸੀਨੀਅਰ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਦ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਰ ਟੀਮ ਉਤপਾਦ ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਅਕਸਰ ਅਣਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਕਿੰਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਸਬ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਅਪਣਾਏ ਜਾਂਦੇ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ, ਖਰੀਦ ਕਮੇਟੀਆਂ, ਅਤੇ ਵੰਡ ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਟੀਮ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹਾਲੇ ਬੈਕਐਂਡ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਖਰੀਦਦਾਰ "ਏਆਈ" ਲਈ ਬਜਟ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਬਜਟ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਸਪਸ਼ਟ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਨਾਲ ਅਗਵਾ ਕਰੋ:
"ਏਆਈ" ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਸੁਨੇਹਾ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ ਡੈਮੋ, ਇੱਕ-ਪੇਜਰ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਪੇਜ ਗਾਹਕ ਦੀ ਵਰਕਫਲੋ ਭਾਸ਼ਾ ਤੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣ—ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਅੱਜ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿੱਥੇ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਬਦਲੇਗਾ।
ਏਆਈ ਟੂਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਕ ਜਾਲ ਹੈ।
ਸੰਕੁਚਿਤ ਵੈਜ ਚੁਣੋ:
ਇਹ ਫੋਕਸ ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਨੇਹਾ ਤੇਜ਼ੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, onboarding ਸਧਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਏਆਈ ਚਿੰਤਾ" ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਾਰਾ ਬਿਜਨੈਸ ਸੋਚਣ ਦੀ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਸਿਰਫ ਇਕ ਕੰਮ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹੋ।
ਆਰੰਭਕ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਰੀਅਬਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕੀਮਤ ਐਸੇ ਰੱਖੋ ਜੋ ਗ੍ਰਾਹਕ ਦੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾਏ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਬਿੱਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਏ।
ਕੈਮਿਕ:
ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੈਵਨਿਊ ਕੱਢਣਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ "ਹਾਂ" ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੀਨਿਊਅਲ ਕਹਾਣੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਅਪਣਾਉਣ ਰੁਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਜਾਂ ਕਬੂਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਉਹ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਗਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕੋ:
ਭਰੋਸਾ ਇੱਕ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਫੀਚਰ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵੇਚਦੇ ਹੋ—ਨ ਕੀਵਲ ਜਾਦੂ—ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਨਵੀਂਨਤਾ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਨਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋਗੇ।
ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਜਾਦੂਈ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਜਦੋਂ ਨਹੀਂ। ਫ਼ਰਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ "ਚੰਗਾ" ਨੂੰ ਗਿਣਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਦੇ ਰਹੋਗੇ ਬਜਾਏ ਕਿ ਮੁੱਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਦੇ।
ਅਸਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨਵੀਂਨਤਾ ਨਾਲ:
ਜੇ ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ।
ਕੁਝ ਛੋਟੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਉਂ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ:
ਇਹ ਤਿੰਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਰੁੱਧ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿਰੁੱਧ ਯੂਨਿਟ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਦੀਆਂ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਗਾਰਡਰੇਲਜ਼ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਚੈਕ, ਸੰਰਚਿਤ ਉਪਭੋਗੀ ਫੀਡਬੈਕ ਕੈਪਚਰ (ਥੰਬਸ ਉੱਪ/ਡਾਊਨ ਨਾਲ "ਕਿਉਂ"), ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੋਲਬैक ਯੋਜਨਾ (ਫੀਚਰ ਫਲੈਗਜ਼, ਵਰਜ਼ਨਡ ਪ੍ਰਾਂਪਟ/ਮਾਡਲ) ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕੋ—ਨਾ ਕਿ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿ "ਉਤਪਾਦ-ਸਤਹ" ਟੂਲਿੰਗ (ਐਪ ਦੀਆਂ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ) ਅਪਨਾਈ ਜਾਵੇ। Koder.ai ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਰੂਪ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ, ਪਰੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰ ਸਕਣ ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਉਪਭੋਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸਮਝ ਰਹੇ ਹਨ।
ਦਿਨ 1–30: Validate. ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਟਾਸਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, 50–200 ਅਸਲ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਪਾਇਲਟ ਚਲਾਓ ਵਾਜਿਬ ਸਫ਼ਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਨਾਲ।
ਦਿਨ 31–60: Build MVP. ਵਰਕਫਲੋ end-to-end ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਲੌਗਿੰਗ ਜੋੜੋ, ਇਕ eval harness ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਸਫਲ ਟਾਸਕ ਲਾਗਤ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
ਦਿਨ 61–90: Launch and iterate. ਹੋਰ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਤੱਕ ਫੈਲਾਓ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸਪਤਾਹਿਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫੇਲਬੇਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਧਾਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਕੈਡੈਂਸ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਅਪਡੇਟ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ।
ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹਿਲਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਤਰਜਮੇ ਥਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਡੀਬੱਗ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਤੀ ਸਮੇਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਪਰਖਾਂ, ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ।
ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਊਂਡਰ ਫਿਰ ਵੀ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਜੇ ਉਹ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਲੋਕ ਪੈਸਾ ਦੇਣਗੇ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ: ਗਾਹਕ ਸਮਝ, ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੇਲਜ਼ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਕਸਰ ਨਤੀਜਾ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਉਤਪਾਦ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਕੋਰ ਯੂਜ਼ਰ ਜਰਨੀ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਸਫ਼ਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 3–5 ਕੇਂਦਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਲੈਵਰੇਜ ਸਹੀ ਯਾਤਰਾ ਚੁਣਨਾ, ਅਸਲ ਉਪਭੋਗੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਜਿਬ ਮੰਨਤਾ ਬਾਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਐਸਾ ਬਿਲਡ ਮਾਹੌਲ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ spec → ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਐਕਸਪੋਰਟ ਰਸਤਾ ਵੀ ਦੇਵੇ। Koder.ai ਇਸ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਚੈਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪ ਬਣਾਉਣਾ (web, backend, ਅਤੇ mobile), ਸੋর্স ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤਿਆਰ ਹੋਵੋ deployment/hosting।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ 90-ਦਿਨ ਯੋਜਨਾ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
In AI products, the system is probabilistic and quality depends on data, prompts/models, and the surrounding workflow. That means you’re not just shipping features—you’re shipping a loop:
The advantage is usually speed and control, not IQ:
Translate customer needs into a spec you can measure:
When an AI feature fails, bucket the cause first:
Pick one bucket, run one focused test, and only then change the system.
Data is your compounding asset if usage reliably turns into improvement:
If you can’t explain how today’s usage improves next month’s quality, you’re likely “renting” your advantage.
Start small and keep it tied to shipping decisions:
Evals exist to prevent regressions and make iteration safe, not to chase perfect scores.
Choose based on measurable outcomes, not hype:
Many strong products combine them (e.g., rules for guardrails + LLM for drafting).
Instrument unit economics early:
Tie spend to activation/retention so scaling decisions stay grounded.
Yes—by leaning into scope, workflow, and distribution:
Grade judgment and follow-through using artifacts and a scoped test:
Internally, keep a simple scorecard: speed (cycle time), quality (reliability), communication, and ownership.