17 ਅਪ੍ਰੈ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਅੱਜ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕ AI ਐਪਸ ਨਾਲ ਕੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਨਵੀਂਆਂ ਅਮਲੀ ਰਾਹ‑ਦਰਸਾਈਆਂ: ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕ ਕਿਹੜੀਆਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਚੈਟਬੋਟ, ਰਿਪੋਰਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਟੂਲ—ਸਾਥ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟਿਪਸ।
ਨਵੀਂਆਂ ਅਮਲੀ ਰਾਹ‑ਦਰਸਾਈਆਂ: ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਲੋਕ ਕਿਹੜੀਆਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਚੈਟਬੋਟ, ਰਿਪੋਰਟ, ਸਮੱਗਰੀ ਟੂਲ—ਸਾਥ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟਿਪਸ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਮਾਤਿਆਂ ਲਈ, “AI ਨਾਲ ਐਪ ਬਣਾਉਣਾ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਅਕਸਰ ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ AI ਸਰਵਿਸ (ਜਿਵੇਂ ChatGPT ਜਾਂ ਹੋਰ LLM) ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਐਪ ਰੈਪਰ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ—ਇੱਕ ਫਾਰਮ, ਚੈਟ ਬਾਕਸ, ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ—ਤਾਂ ਜੋ AI ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕੰਮ ਕਰੇ।
ਇਸ ਨੂੰ ਸੋਚੋ: AI + glue:
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ “ਅਧਿਕਤਰ ਵੇਲੇ” ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਮਿਹਨਤ ਘਟੇ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਐਪ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਾਫ਼ ਫੇਲਿਊਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ।
ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਤੋੰਕਾਰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਕੰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ: ਪਰਮੀਸ਼ਨ, ਲੌਗਿੰਗ, ਐਜ‑ਕੇਸ, ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਜਦੋਂ AI ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕੱਲੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਦ:
ਇੱਕ ਐਸਾ ਵਿਚਾਰ ਚੁਣੋ ਜੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਨੇ ਇਹ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਪਾਸ ਕਰ ਲਿਆ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਬਿਲਡ ਲਈ ਸਹੀ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਹੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “AI ਐਪ” ਜੋ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਦੂਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ—ਓਹ ਵਿਹਵਾਰਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਇਨਪੁੱਟ, ਸਪਸ਼ਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਕੁਝ ਗਾਰਡਰੇਲ ਨਾਲ ਲਪੇਟਦੇ ਹਨ।
AI ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਇਨਪੁੱਟਸ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੇਸ਼ਗੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਆਮ ਇਨਪੁੱਟਸ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਟੈਕਸਟ, ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਫਾਇਲ (PDFs, docs), ਫਾਰਮ ਸਬਮਿਸ਼ਨ, ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਦੀਆਂ ਰੋਅ, ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਚਾਲ ਲੱਗਦੀ ਹੈ: ਲਗਾਤਾਰਤਾ—5 ਚੰਗੇ ਚੁਣੇ ਫੀਲਡਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਗੰਦੇ ਪੈਰਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਬਿਲਡਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੁਝ ਵਰਗੀਬੱਧ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, “ਤਿੰਨ ਬੁੱਲਿਟ + ਇੱਕ ਸੁਝਾਇਆ ਅਗਲਾ ਕਦਮ”), ਤਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI ਕਦਾਚਿਤ ਪੂਰਾ ਐਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮੁੱਲ ਉਸਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹੋ: ਕੈਲੰਡਰ, CRM, ਹੈਲਪਡੈਸਕ, ਡੇਟਾਬੇਸ/Sheets, ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਿੱਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੈਬਹੁੱਕਸ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੰਪਰਕ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ “ਨਵਾਂ ਸਪੋਰਟ ਈਮੇਲ → ਡਰਾਫਟ ਜਵਾਬ → ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਵਿੱਚ ਸੇਵ”—ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪੈਟਰਨ ਹੈ “AI ਡਰਾਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।” ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ, ਰਿਕਾਰਡ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਪਬਲਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਦਮ ਜੋੜੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਖਤਰਾ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਆਲੇ‑ਦੁਆਲੇ ਵਾਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ AI ਅਨਿਰੰਤਰਿਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇ ਇਨਪੁੱਟ ਸੰਰਚਿਤ ਹਨ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰियाँ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਮਕਸਦ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਵੀ ਲਗਾਤਾਰ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਯੋਗਿਕ ਨੋਟ: ਕੁਝ “vibe-coding” ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਜਿਵੇਂ Koder.ai) ਨੋ‑ਕੋਡ ਅਤੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ React ਵਿਚ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵੈੱਬ ਐਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਓਹਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ—ਜਦੋਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਮੋਡ, ਸਨੇਪਸ਼ਾਟਸ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਵਰਗੀਆਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਵੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੀਮਿਤ ਹੋਣਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਣ ਲੱਗੇ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਸਟਮ ਵਿਕਾਸ ਭਾਰੀ ਲੱਗੇ, ਤਾਂ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਰਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੁਣ ਕੁਝ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੇਖੋ ਜੋ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਮਾਤੇ ਅਕਸਰ ਸਿਰੇ ਚੜ੍ਹਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਸਧਾਰਨ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿਲ ਤਕ।
ਨਿੱਜੀ ਟੂਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਹੋਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਹੋ, ਹੱਦਾਂ ਘੱਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਰੁਸਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵੀਕਐਂਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ: ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨੌਕਰੀ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇਨਪੁੱਟ (ਟੈਕਸਟ, ਫਾਇਲ, ਜਾਂ ਫਾਰਮ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੋ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਟੋਨ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਰਫ਼‑ਬੁੱਲਿਟ ਨੁਾਤ ਵਰਗੇ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਐਪ ਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਭੇਜਣ ਦੇ।
ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਹੋਰ ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ (ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਟਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ) ਭੇਜੋ, ਫਿਰ ਮੰਗੋ: ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮ, ਫੈਸਲੇ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਾਲੋ‑ਅਪ ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੌਕ ਜਾਂ ਨੋਟਸ ਐਪ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ “ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਬਿਲਡਰ” ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਭਟਕਣਾ ਅਤੇ ਸੰਦੇਹਜਨਕ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸਦੇ ਬਦਲੇ, ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸਰੋਤ ਅਪਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ (PDFs, ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਲਿੰਕ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼), ਅਤੇ ਟੂਲ ਇਹ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਨਪੁੱਟ ਦਾ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਓ ਜੋ ਰੋਅਜ਼ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਵੇ (ਜਿਵੇਂ “billing,” “bug,” “feature request”), ਗੰਦੇ ਟੈਕਸਟ (ਕੰਪਨੀ ਨਾਮ, ਸਿਰੋਨਾਮੇ) ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰੇ, ਜਾਂ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਫੀਲਡ ਨਿਕਾਲੇ।
ਇਸਨੂੰ “ਮਨੁੱਖ-ਜਾਂਚਯੋਗ” ਰੱਖੋ: ਨਵੀਆਂ ਕਾਲਮਾਂ ਜੋੜੋ (ਸੁਝਾਈ ਗਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਸਾਫ਼ ਕੀਤੀ ਮੁੱਲ) ਨਾ ਕਿ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰੋ।
ਤੁਸੀਂ ਸੇਲਜ਼ ਡਿਸਕਵਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰੈਪ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗਿਆਨ ਡ੍ਰਿਲਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਅਭਿਆਸ ਸਾਥੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਹ ਕਰੋ:
ਇਹ ਵੀਕਐਂਡ ਟੂਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਫਲਤਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ: ਕੀ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਹੰਕਾਰ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂਗੇ।
ਗਾਹਕ‑ਮੁਖੀ ਚੈਟਬੋਟ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ “ਅਸਲ” AI ਐਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗਹਿਰੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚਾਬੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬੌਟ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਜੋ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਉਹ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਦੱਸੋ।
ਇੱਕ ਅੱਛਾ ਸਟਾਰਟਰ ਚੈਟਬੋਟ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਸਥਿਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਆਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ—ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ, ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਪੰਨਾ ਸੋਚੋ।
ਚੈਟਬੋਟ ਵਰਤੋ ਜਦ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤੀ ਅਨੁਭਵ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਰਚੇਬਲ ਹੈਲਪ ਸੈਂਟਰ ਵਰਤੋ ਜਦ ਉੱਤਰ ਲੰਮੇ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਸਕਰੀਨਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਕਦਮ‑ਦਰ‑ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਮੰਗਦੇ ਹਨ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੈ: ਚੈਟਬੋਟ ਤੇਜ਼ ਮਦਦ ਲਈ + ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਸਹੀ ਹੈਲਪ‑ਸੈਂਟਰ ਆਰਟਿਕਲ ਨੂੰ ਲਿੰਕ। (ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਿੰਕ ਜਿਵੇਂ /help/refunds ਬੌਟ ਦੇ ਇਮਪ੍ਰੋਵਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।)
ਗਾਹਕ‑ਮੁਖੀ ਬੌਟਾਂ ਨੂੰ ਗਹਿਰੇ‑ਸਮਝਦਾਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟੋ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕ ਆਸਾਨ ਰੱਖੋ: ਡਿਫਲੇਕਸ਼ਨ ਦਰ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ), ਹੈਂਡਆਫ਼ ਦਰ (ਜਿਹੜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਾਇਤਾ ਮੰਗਦੇ), ਅਤੇ ਹਰ ਚੈਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ “ਕੀ ਇਹ ਮਦਦਗਾਰ ਸੀ?” ਫੀਡਬੈਕ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ੇਅਰਡ ਇਨਬਾਕਸ (support@, sales@, info@) ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟਿਕਟਿੰਗ ਟੂਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਟ੍ਰਾਇਜ਼ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਪਣ ਭਰਪੂਰ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਪੜ੍ਹਨਾ, ਛਾਂਟਣਾ, ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਭੇਜਣਾ।
ਇਹ AI ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਪੁੱਟ ਵੱਧਤਰ ਟੈਕਸਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਰਚਿਤ ਫੀਲਡਾਂ + ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਜਵਾਬ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਬਿਨਾਂ AI ਨੂੰ ਅਖੀਰਲਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੇ।
ਅਮਲਕਾਰੀ ਸੈਟਅਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: AI ਸੁਨੇਹਾ ਪੜ੍ਹਦਾ → ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੰਖੇਪ + ਟੈਗਸ + ਨਿਕਲੇ ਫੀਲਡ ਬਣਾਉਂਦਾ → ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦਾ → ਮਨੁੱਖ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ।
ਆਮ ਜਿੱਤਾਂ:
ਇਹ ਕੰਮ ਨੋ‑ਕੋਡ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੇਲਬਾਕਸ ਜਾਂ ਟਿਕਟ ਕਿਊ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ AI ਕਦਮ ‘ਤੇ ਭੇਜਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਹੈਲਪਡੈਸਕ, Google Sheet, ਜਾਂ CRM ਵਿੱਚ ਲਿਖਦੇ ਹਨ।
ਆਟੋ‑ਡ੍ਰਾਫਟ ਜਵਾਬ ਉਹ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪ੍ਰਦਿਕਟਬੱਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਲਾਗਾਂ ਲਈ ਬੇਨਤੀ, ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਲਿੰਕ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਵੇਰਵਾ ਮੰਗਣਾ।
“ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਾਜ਼ਮੀ” ਗੈਰ‑ਬਾਤਚੀਨੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:
AI ਨੂੰ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉ—ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ।
ਸਰਲ ਕਾਨਫ਼ੀਡੈਂਸ ਸਿਗਨਲ ਬਣਾ ਦਿਓ:
ਫਾਲਬੈਕ ਨਿਯਮ ਸਚਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਜੇ ਭਰੋਸਾ ਘੱਟ ਹੈ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟਿਕਟ ਨੂੰ “Uncertain” ਲੇਬਲ ਦੇ ਕੇ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਦੇ—ਬਿਨਾਂ ਚੁਪਚਾਪ ਅਕਲਪਤ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ।
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਇੱਕ ਅਸਾਨ ਥਾਂ ਹੈ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਮਾਤਿਆਂ ਲਈ ਜਿਥੇ AI ਅਸਲੀ ਲਾਭ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ “ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ” ਗੰਦੇ ਇਨਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ, ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ:
ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਇੱਕ vague ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਅਕਸਰ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਟਾਈਲ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ:
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਯਮ ਇਕ ਰੀਯੂਜ਼ੇਬਲ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਜੋਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਾਰਮ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗੀ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਪਡੇਟ ਪੇਸਟ ਕਰਨ।
ਸੁਰੱਖਿਅਤ: ਉਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਆਪਣੇ ਲਿਖੇ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅੱਪਡੇਟ) ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਜਿਸਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕਰ ਲੈਂਦਾ।
ਖ਼ਤਰਨਾਕ: ਅਜਿਹੇ ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਨਤੀਜੇ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹਨ (ਅਧੂਰੇ ਡੇਟੇ ਤੋਂ ਰੈਵਨਯੂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ, churn ਬਦਲਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਾਉਣਾ, compliance ਭਾਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ)। ਇਹ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਬਾਹਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕੀਤੀ ਗਈ “ਸਰੋਤ ਚੈੱਕ” ਕਦਮ ਜਰੂਰੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਿੱਚ ਨਾ ਭੇਜੋ (ਦੇਖੋ /blog/data-privacy-for-ai-apps)।
ਸਮੱਗਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ AI ਐਪ ਚਮਕ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੀਚਾ “ਆਟੋ‑ਪਬਲਿਸ਼” ਨਹੀਂ ਹੈ; ਟੀਚਾ ਹੈ “ਤੇਜ਼ ਡਰਾਫਟ, ਸਮਾਰਟ ਸਮੀਖਿਆ, ਲਗਾਤਾਰ ਰਿਲੀਜ਼।”
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਐਪ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬ੍ਰੀਫ (ਦਰਸ਼ਕ, ਪੇਸ਼ਕਸ਼, ਚੈਨਲ, ਟੋਨ) ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਮਾਤੀਆਂ ਲਈ ਛੱਡਣਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ “ਵਧੀਕ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ” ਨਹੀਂ, ਬਲਕੇ ਇਕਰੂਪਤਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੌਇਸ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ (ਟੋਨ, ਪਸੰਦੀਦਾ ਸ਼ਬਦ, ਮਨਾਏ ਗਏ ਸ਼ਬਦ, ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਯਮ), ਅਤੇ ਹਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ “ਵੌਇਸ ਚੈੱਕ” ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਮਨਾਹੀ‑ਫਰੇਜ਼ ਫਿਲਟਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੰਵੇਦਨশੀਲਤਾ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਟਾਈਲ) ਤਾਂ ਕਿ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਦੇ ਫਲੈਗ ਹੋ ਜਾਣ।
ਆਪ੍ਰੂਵਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਇਸ ਵਰਗ ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਿਹੰਗਮ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫਾਰਮ + ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ + Slack/ਈਮੇਲ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਲੇ‑ਦੁਆਲੇ ਰੈਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਨੂੰ ਲੇਖਨ ਸਹਾਇਕ ਸਮਝੋ, ਸਚਾਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ ਜਦੋਂ ਟੈਕਸਟ ਅਚੁਕ ਦਾਅਵੇ (ਉਦਾਹਰਣ: “ਗਾਰੰਟੀਡ ਨਤੀਜੇ,” ਮੈਡੀਕਲ/ਵਿੱਤੀ ਦਾਵੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੰਕੜੇ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ। ਹਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ “ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਦਾਵੇ” ਸੈੱਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਉਸਨੂੰ ਭਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਬਣਾਓ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੋਲੇਜ‑ਬੇਸ Q&A ਐਪ ਕਲਾਸਿਕ “ਸਾਡੇ docs ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ” ਉਪਯੋਗ ਹੈ: ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਧਾਰਨ ਅੰਗ੍ਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਲ-ਸਾਮਾਨ ਤੋਂ ਖਿੱਚਿਆ ਗਿਆ ਜਵਾਬ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਗੈਰ‑ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਮਾਤਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ AI ਐਪ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਲਟ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਉਹ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅੰਦਰੂਨੀ “ਸਾਡੇ docs ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ” ਖੋਜ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕੁਰੀਟ ਕੀਤੇ ਫੋਲਡਰ (ਉਦਾਹਰਣ: onboarding docs, SOPs, pricing rules, HR FAQs) 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਨਵੀ ਭਰਤੀ ਲਈ ਇਕ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਬੱਡੀ ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਆਮ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦੋਂ docs ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਤਾਂ “ਕਿਸ ਨਾਲ ਪੁੱਛਣਾ” ਰੂਟ ਦਿਖਾਉਂਦਾ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਇਹ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ—Payroll ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ” ਜਾਂ “RevOps ਵਿਚ Alex ਨੂੰ ਵੇਖੋ”)।
ਸੇਲਜ਼ ਏਨੇਬਲਮੈਂਟ ਲਈ ਵੀ ਫਿੱਟ ਹੈ: ਕਾਲ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਟਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸੁਝਾਏ ਫਾਲੋ‑ਅਪ ਮੰਗੋ—ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਉਹ ਸਰੋਤ ਪ্যাসੇਜ ਨੂੰ ਕੋਟ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਰੱਖੋ ਜਿਸ ਤੋਂ ਉੱਤਰ ਲਿਆ।
ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਵਿੱਚ ਫ਼ਰਕ ਹਾਈਜੀਨ ਹੈ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਟੂਲ ਸਰੋਤ ਸਾਇਟ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਇਸ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣਗੇ।
ਰਿਟਰੀਵਲ ਉੱਚੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ docs ਸਪਸ਼ਟ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਲਿਖੇ ਹੋਏ ਹੋ (ਨୀਤੀਆਂ, ਕਦਮ‑ਦਰ‑ਕਦਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਸਟੈਂਡਰਡ ਜਵਾਬ)।
ਇਹ ਉਦੋਂ ਖ਼ਰਾਬ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ “ਸਚ” ਕਿਸੇ ਦੇ ਸੀਨੇ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ, ਗੱਲ‑ਬਾਤ ਵਿੱਚ ਟੁਕੜੇ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਹੋਣ, ਜਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਬਦਲਦੇ ਹੋਵਣ (ਅਣਫ਼ਾਇਨਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅਦ‑ਹੁਕ ਛੂਟਾਂ)। ਇਨ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਐਪ ਨੂੰ “ਪਤਾ ਨਹੀਂ” ਕਹਿਣਾ ਅਤੇ ਏਸਕਲੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ—ਬਜਾਏ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ।
ਬਿਜ਼ਨਸ ਓਪਸ ਇੱਕ ਐਸੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅਸਲ ਸਮਾਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੀ ਗਲਤੀ ਮਹਿੰਗੀ ਪੜ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ “ਓਪਸ ਸਹਾਇਕ” ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ। ਉਹ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦੇ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਉਪਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਭਾਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕੇ।
ਖਰਚਾ ਵਰਗੀਕਰਨ + ਰਸੀਦ ਨੋਟਸ (ਲੇਖਾ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ). AI ਫਲੋ ਇੱਕ ਰਸੀਦ ਜਾਂ ਲੈਣ‑ਦੇਣ ਨੋਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ, ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵਰਣਨ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ (“ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਲੰਚ; ਸ਼ਾਮਿਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰੋ”)। ਮੁੱਖ ਗਾਰਡਰੇਲ: ਐਪ ਸੁਝਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕੋਈ ਬੰਦਾ ਲੈਜ਼ਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ।
ਬੁਨਿਆਦੀ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ (ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਅੰਤਿਮ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ). AI ਇਕ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼‑ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਚ ਅੰਕੜੇ ਬਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ: ਕੀ ਵਧਿਆ ਜਾਂ ਘਟਿਆ, ਕੀ موسمی ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਅਨੁਮਾਨ ਬਦਲੇ। ਇਸਨੂੰ “ਸਹੀ ਫੋਰਕਾਸਟ” ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਸਮਝਾਏ।
ਠੇਕੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਹਾਇਕ (ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਫਲੈਗ)। ਐਪ ਉਹ ਧਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਲਾ ਸਕਦਾ ਜੋ ਅਕਸਰ ਧਿਆਨ ਲਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਆਟੋ‑ਰਿਨਿਊਅਲ, ਟਰਮੀਨੇਸ਼ਨ, ਲਾਇਬਿਲਟੀ ਸੀਮਾ, ਡੇਟਾ‑ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ) ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਲਈ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ “ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ” ਜਾਂ “ਸਾਈਨ ਕਰੋ” ਨਾ ਕਹੇ। UI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ “ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ” ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਕੰਪਲਾਇੰਸ‑ਮਿੱਤਰ ਪੈਟਰਨ:
“ਡਰਾਫਟ,” “ਸੁਝਾਉ,” ਅਤੇ “Needs approval” ਵਰਗੇ ਲੇਬਲਸ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਅਸਤੀਫ਼ੇ ਨਾਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਰੱਖੋ (“ਕਾਨੂੰਨੀ/ਵਿੱਤੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ”)। ਅਧਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ /blog/ai-app-guardrails ਦੀਆਂ ਨਸਹਿੜੀਆਂ ਵੇਖੋ।
AI ਢਾਕ‑ਢਊਂਕ, ਸੰਖੇਪ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ “ਸੱਚਾਈ ਮਸ਼ੀਨ” ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ‑ਜੋਲ ਵਾਲੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਹੱਕ ਦੇਣਾ ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ। ਹੇਠਾਂ ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟਾਈਪ ਹਨ ਜੋ ਗਹਿਰੀ ਮਹਾਰਤ, ਸਖ਼ਤ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰਿਸਕ ਯੋਜਨਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟਾਲੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਐਪ ਜਿਹੜੇ ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਰਣਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਰਣਾ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ‑ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਉਹ ਛੱਡੋ। ਇਨਸਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੱਕਾ ਕੀਤਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਜਵਾਬ ਸੁਚੱਜੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਸਹਾਇਤਾ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਣ: ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ) ਅਤੇ ਯੋਗ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰੋ।
“ਏਜੰਟ” ਐਪੋ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਈਮੇਲ ਭੇਜਦੇ, ਰਿਫੰਡ ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ, ਗਾਹਕ ਰਿਕਾਰਡ ਬਦਲਦੇ, ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਟ੍ਰਿੱਗਰ ਕਰਦੇ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ: AI ਸੁਝਾਵੇ → ਮਨੁੱਖ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ → ਸਿਸਟਮ ਅਮਲ ਕਰੇ।
ਉਹ ਐਪ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 100% ਸਹੀ ਮੰਨ ਕੇ ਚਲਦੇ ਹੋਣ (ਉਦਾਹਰਣ: ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਚੈੱਕਸ, ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਜੋ ਸੋਰਸ ਨਾਲ ਮਿਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ “ਤੁਰੰਤ ਨੀਤੀ ਉੱਤਰ” ਬਿਨਾਂ ਹਵਾਲਿਆਂ)। ਮਾਡਲ hallucinate ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਦਰਭ ਗਲਤ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਐਜ‑ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪੂਰੀ ਇਜਾਜ਼ਤ, ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਉੱਪਰ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਮੰਗਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿਉਂ—ਤਾਂ ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
ਡੈਮੋ ਅਕਸਰ ਸਾਫ਼ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਯੂਜ਼ਰ ਗੰਦੇ ਟੈਕਸਟ, ਅਧੂਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਅਤੇ ਅਣਉਮੀਦਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਫੇਲਿਯਰ ਬਿਹੇਵਿਅਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ (“ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ”), ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ, ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਤਾਰ ਜੋੜੋ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਐਪ ਇੱਕੋ ਹੀ ਕਾਰਨ ਨਾਲ ਨਾਕਾਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਉਹ ਘੱਟ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਕ ਛੋਟੀ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਨੌਕਰੀ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜਨ ਨੂੰ “ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕਰਮਚਾਰੀ” ਸਮਝੋ—ਬਹੁਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨੌਕਰੀ, ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਇਨਪੁੱਟ ਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਯਮ।
ਉਸ ਇਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸਟੈਪ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ (ਕਾਲ ਸੰਖੇਪ, ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ, ਬੇਨਤੀ ਵਰਗੀਕਰਨ)। ਫਿਰ 10–20 ਅਸਲੀ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।
ਉਹ ਉਦਾਹਰਨ “ਚੰਗਾ” ਕੀ ਹੈ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਐਜ‑ਕੇਸ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਗਾਇਬ ਵੇਰਵਾ, ਗੰਦਾ ਬੋਲ‑ਚਾਲ, ਮਿਲੀ‑ਜੁਲੀ ਇਰਾਦੇ). ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ AI ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਗਾਏਗਾ।
ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਉਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੇ ਜਿਵੇਂ “ਮਦਦਗਾਰ ਬਣੋ”—ਉਹ ਓਸ ਕੰਟਰੈਕਟਰ ਵਰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ:
ਇਸ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਐਪ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਡਰਾਮੇਟਿਕ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਆउਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਪਸੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੋ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਉਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ।
ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੈਸਟ ਸੀਟ ਬਣਾਓ:
ਹਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਹੀ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਸੁਧਾਰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਤੋੜ ਨਾ ਦੇਵੇ।
ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮੀਖਿਆ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਝਿਜਕਦਾ, ਬਣਾੜੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੀਆਂ, ਨਿਯਮਤ ਠੀਕਾਂ ਵੱਡੇ ਰੀਰਾਈਟ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਰੱਖੋ: AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਏ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜੋ ਜਦ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਨਿੱਜਤਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ।
ਇੱਕ ਐਸੀ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਛੋਟੀ ਹੋਕੇ ਵੀ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਏ—“ਕੁੱਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ AI” ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਜਿੱਤ ਬੋਰੀੰਗ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਯੋਗ, ਮਾਪਯੋਗ, ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਾਪਸ ਲਾਉਣਯੋਗ।
ਇੱਕ ਵਾਕ ਲਿਖੋ:
“ਇਹ ਐਪ [ਕੌਣ] ਨੂੰ [ਟਾਸਕ] [ਕਿਨ੍ਹੀ ਅਵਧੀ] ਲਈ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ [ਨਤੀਜਾ]।”
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜੋੜੋ, ਜਿਵੇਂ:
ਸਭ ਤੋਂ ਹਲਕੀ ਐਂਟਰੀ ਬिंदੂ ਚੁਣੋ:
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਫਾਰਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ—ਚੰਗੇ ਇਨਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਤੁਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇਗਾ, ਤਾਂ ਸੋਚੋ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਐਪ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਕੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਅਸਲ ਐਪ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਤैनਾਤ, ਹੋਸਟ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਜਦੋਂ ਇੱਕ “ਚੱਲਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ” ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਟੂਲ ਬਣਨ ਲੱਗੇ।
AI ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਓ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ:
ਪਹਿਲੀ ਐਪ ਲਈ, draft-only ਜਾਂ advisory ਘੱਟ ਖ਼ਤਰਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਬਗੈਰ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: ਈਮੇਲ, ਕੈਲੰਡਰ, ਸਾਂਝਾ ਡਰਾਈਵ, CRM, ਹੈਲਪਡੈਸਕ। ਤੁਹਾਡੀ “ਐਪ” ਇੱਕ ਪਤਲੀ ਪਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ + ਸਹੀ ਮੰਜ਼ਿਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਗਰੁੱਪ (3–10 ਲੋਕ) ਚਲਾਓ, ਚੰਗੇ/ਖ਼ਰਾਬ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੇન્જਲੌਗ ਰੱਖੋ (“v1.1: ਟੋਨ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ; ਲਾਜ਼ਮੀ ਫੀਲਡ ਜੋੜੀ”)। ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਬਟਨ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਰੱਖੋ: ਜੇ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ, ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਨੂੰ ਉਹਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਹੋਵੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦੇਖੋ /blog/how-to-make-an-ai-app-succeed-scope-testing-guardrails.
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ AI ਮਾਡਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ LLM) ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੈਪ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਇਨਪੁੱਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਫਾਰਮ, ਈਮੇਲ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ ਰੋ), ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਉਪਯੋਗ ਥਾਂ ‘ਤੇ ਸੇਵ ਜਾਂ ਰੂਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਟਰੇਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ AI + glue (ਨਿਯਮ, ਟੈਂਪਲੇਟ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ‘ਅਕਸਰ’ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਜੋ ਕਈ ਵਾਰ ਅਜੀਬ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਨੁੱਖ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਕ ਐਪ (production app) ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਵੱਈਏ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਸਪਸ਼ਟ ਫੇਲਿਊਰ‑ਮੋਡ, ਲੌਗਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ, ਪਰਮੀਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ AI ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ—ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਣ।
ਅਚ্ছে ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ structured in, structured out ਹੋ:
ਉਦਾਹਰਨ: 5 ਫੀਲਡਾਂ ਵਾਲਾ ਛੋਟਾ ਫਾਰਮ, ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਬਾਡੀ, ਟਿਕਟ ਵੇਰਵਾ, ਟਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਟੁਕੜਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ PDF.
ਨਿਰੰਤਰਤਾ (consistency) ਵਧਕੇ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਇਕ ਗੰਦੇ ਪੈਰਾ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੀਮਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਚੈੱਕ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ:
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਟੂਲ ਉਸ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਪਸੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੋ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਉਸ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਜਨਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਰਾਹ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ:
ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਗਾਹਕ, ਪੈਸਾ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂ ਸਥਾਈ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹਰ ਵੇਲੇ human-in-the-loop ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖੋ।
ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫਾਲਟ: AI ਡਰਾਫਟ → ਮਨੁੱਖ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੇ → ਸਿਸਟਮ ਭੇਜੇ/ਅਪਡੇਟ ਕਰੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਡਰਾਫਟ ਬਣਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਹ ਭੇਜਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਜਦ ਤੱਕ ਇਨਬਾਕਸ/ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਵੇ।
ਇਸਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰੱਖੋ:
ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਿਸ਼ਿਆਂ (ਬਿਲਿੰਗ ਵਿਵਾਦ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ) ਲਈ ਅਟੋਮੇਟਿਕ ਏਸਕਲੇਸ਼ਨ ਟ੍ਰਿੱਗਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਟ੍ਰਾਇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰੇਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨਹੀਂ:
ਫਾਲਬੈਕ ਨਿਯਮ ਜੋੜੋ: ਜੇ ਭਰੋਸਾ ਘੱਟ ਹੈ ਜਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਫੀਲਡ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ “Uncertain/Needs info” ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਵੱਲ ਰੁੱਟ ਕਰੋ।
ਟਾਲ ਛੱਡੋ ਜੋ ਪੂਰਨ ਸਹੀ ਹੋਣੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਇਹ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਚਲ ਗਿਆ, ਫਿਰ ਵੀ ਗੰਦੇ ਅਸਲੀ ਇਨਪੁੱਟਸ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ ਅਤੇ “I’m not sure” ਵਿਹਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।