20 ਜਨ 2026·8 ਮਿੰਟ
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ AI ਫੀਚਰ
ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਨ AI ਫੀਚਰ ਜੋੜੋ। ਸੰਖੇਪ, ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਜੋਗਾ ਖਾਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਔਖਾ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਐਪਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਨ AI ਫੀਚਰ ਜੋੜੋ। ਸੰਖੇਪ, ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਜੋਗਾ ਖਾਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
AI ਫੀਚਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਟੀਮ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪੰਜ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨੋਟ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ, ਚੈਟਬੌਟ, ਖੋਜ ਦਾ ਟੂਲ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਆਟੋ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਸਹਾਇਕ—all ਇੱਕੋ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲਾਭਕਾਰਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਐਸਾ ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਣਨਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੂਲ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਰੈਪ ਨੂੰ ਸਝਾਇਆ ਗਿਆ ਜਵਾਬ, ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੀਡ ਸਕੋਰ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਉਹ ਤਿੰਨੋ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲਗਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੀਆਂ ਉਡੀਕਾਂ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਬੁਰਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਐਪ ਦਾ ਮਕਸਦ "ਗਾਹਕ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ" ਜਾਂ "ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ" ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਮੀਦਾਂ ਬਹੁਤ ਉੱਪਰ ਚਲ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਿਰ ਹਰ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਨਾਕਾਮੀ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਟੂਲ ਕਿਸੇ ਛੋਟੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਹੋਵੇ। ਜੋ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਿਆ, ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਸਮੀਖਿਆ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਕੋਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸਥਾਰ ਛੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਲੇਬਲ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਦੂਸਰਾ ਸੋਚਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਇਹ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਹੱਥੋਂ ਤੱਯਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਕਸਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
ਛੋਟੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟ, ਮਾਪ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਾਲ ਨੋਟ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣਾ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਪਹਿਲਾ ਜਵਾਬ ਖਾਕਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਠੋਸ ਦੇਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਂਦਾ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ।
ਇਸੇ ਲਈ ਸੰਕੁਚਿਤ ਜਿੱਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ Koder.ai ਵਰਗੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਾਹ ਫਿਰ ਵੀ ਇਹੀ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕੋ ਕੰਮ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਫੀਚਰ ਕੋਲ ਭਰੋਸਾ ਜਤਾਉਣ ਦਾ ਅਸਲ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਥਾਂ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਲੰਬੀ ਨੋਟ, ਈਮੇਲ ਥ੍ਰੇਡ, ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਜਾਂ ਸਟੇਟਸ ਅਪਡੇਟ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਉਹਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਬੇਨਤੀ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾ ਮਸੌਦਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਦੂਜੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹੀ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਰਹੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਣਪਹਚਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਲਕ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਭਲਕੇ ਬੋਰਿੰਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤੇ ਜੇ ਨਤੀਜਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਖਰਾਬ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵੀ ਖਤਰਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੱਕਾਊਂਟ ਮੈਨੇਜਰ CRM ਰਿਕਾਰਡ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਪਿਛਲੇ ਦਸ ਕਾਲ ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਛੋਟਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਜਾਏ ਹਰ ਐਂਟਰੀ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ। ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਲੀਡ ਨਵੇਂ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਿੰਗ, ਬੱਗ, ਅਕਾਊਂਟ ਐਕਸੈਸ ਜਾਂ ਫੀਚਰ ਰਿਕਵੈਸਟ ਵਰਗੀਆਂ ਲੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਬੱਧ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਰੈਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੋਲੋਅਪ ਮੈਸੇਜ ਦਾ ਖਾਕਾ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਧੇ।
ਤਿੰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੁਕਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸਣ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸਫਲਤਾ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਲਝਣ ਭਰਿਆ। ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਸਹੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਾਕਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੀਚਰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਬਿਨਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਐਕਸ਼ਨ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਕਲੋਜ਼ ਨਾ ਕਰੋ, ਸੁਨੇਹੇ ਨਾ ਭੇਜੋ, ਰਿਕਾਰਡ ਨਾ ਬਦਲੋ, ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨਾ ਲਓ ਜਦ ਤੱਕ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਨਤੀਜਾ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰੇ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲਾਗਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਨਿਯਮ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ: ਜੇ ਇਕ ਮਨੁੱਖ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਪਹਿਲੀ AI ਫੀਚਰ ਹੈ। ਜੇ ਇਸ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਪਰ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਲਈ ਰੱਖੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੀ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜ਼ਨ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕੰਮ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਵੱਡਾ ਸਹਾਇਕ ਨਹੀ ਹੁੰਦੀ ਜੋ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਫੀਚਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੇੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਰ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੇ ਇਕ ਸਮੂਹ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮ CRM ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਪੇਜ ਤੇ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸੇਲਜ਼ ਰੈਪਸ ਲਈ ਹੀ ਸੰਖੇਪ ਜੋੜੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਥਾਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਘਸਾਉਣ ਦੇ।
ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਬਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋਵੋ। ਹਰ ਵਾਰ ਕੀ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਿਕਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪੁੱਛੋ। "ਨੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ" ਬਹੁਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। "ਕੱਚਾ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ ਨੂੰ 3-ਬੁਲੇਟ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਦਰਸਾਏ ਜਾਣ" ਬਣਾਉਣਾ ਬਿਲਕੁਲ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਅਤੇ ਬਨਾਉਣ ਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਉਸਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਸਕੇ। ਛੋਟੇ ਨਤੀਜੇ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਛੁਪਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮੀਖਿਆ ਅੰਗ ਬਣੀ ਹੋਏ। ਲੋਕ ਪੜਚੋਲਣਾ ਛੱਡ ਦੇਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ AI ਓਹਨਾ ਨੂ ਲੰਬੇ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਚਾਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਫਾਊਂਡਰ ਜੋ Koder.ai ਵਿੱਚ CRM ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸੰਪਰਕ ਨੋਟ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ AI ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁੱਟ ਰੈਪ ਦੀ ਫ੍ਰੀ-ਟੈਕਸਟ ਨੋਟ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਫਾਲੋਅਪ ਟਾਸਕ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੇ ਗਾਹਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ AI ਦੇ ਸਹਾਰੇ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫੀ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਬਿਲਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪੋ। ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੱਖੋ: ਹਰ ਟਾਸਕ 'ਤੇ ਬਚਾਇਆ ਸਮਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜੋ ਭਾਰੀ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਾਂ ਲੋਕ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰੀ ਨਤੀਜਾ ਸਿਰਫ਼ ਛੋਟੀਆਂ ਬਦਲਾਵ ਨਾਲ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਪ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੀਚਰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਦਿਲਚਸਪ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਹੈ।
ਚੰਗੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ AI ਨੂੰ ਨਿਰਾਥਰਕ ਦੀ ਥਾਂ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਲੋਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ ਸਧਾਰਣ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਦਿਖਾਓ, ਨਤੀਜਾ ਦਿਖਾਓ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ।
ਮੂਲ ਪਾਠ ਨੂੰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਾਂ ਟੈਬ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਛੁਪਾਇਆ ਨਾ ਜਾਵੇ। ਸਾਈਡ-ਬਾਈ-ਸਾਈਡ ਨਜ਼ਾਰਾ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰ ਕੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇ, ਕੋਈ ਲੇਬਲ ਗਲਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਖਾਕਾ ਜਵਾਬ ਬਹੁਤ ਅਤਮ-ਪ੍ਰਤਿੱਠ ਲੱਗੇ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸੇਵ ਜਾਂ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਧ ਸਕਣ ਜੋੜੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੂਰਨ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਹਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਮੈਨੇਜਰ ਇੱਕ CRM ਨੋਟ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ trim ਕਰਨਾ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਟੈਗ ਬਦਲਣਾ, ਜਾਂ ਖਾਕਾ ਈਮੇਲ ਦਾ ਟੋਨ ਹਲਕਾ ਕਰਨਾ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸਫ਼ੇ ਤੋਂ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ।
ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ:
"Apply" ਜਾਂ "Continue" ਵਰਗੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਬਟਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਨੂੰ ਹਲਕਾ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਹਰ ਸੁਝਾਵ ਲੈਂ ਕੇ ਪੰਜ ਕਲਿਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਨਾ ਛੱਡ ਦੇਣਗੇ। ਇੱਕ ਵਰਤਣਯੋਗ ਸੈੱਟਅਪ ਇਹ ਹੈ: ਮੂਲ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ, AI ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਸੋਧ ਜਾਂ ਹੋਰ ਖਾਕੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਹ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਵਰਜ਼ਨ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਸਿਰਫ਼ ਪਹਿਲਾ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਅਸਲੀ ਸਤਿ-ਸਰੋਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਲੋਕ ਕੀ ਰੱਖੇ, ਕੀ ਬਦਲਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜੇ ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਗਏ।
ਉਹ ਇਤਿਹਾਸ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੈੱਕ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਪ полезੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai 'ਤੇ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਐਪ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਭੀਬੀਨ ਸਾਦਾ ਲੌਗ—ਮੂਲ ਪਾਠ, AI ਖਾਕਾ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰ ਵਰਜ਼ਨ—ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਔਖਾ ਬਣਾਏ।
AI ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਵਰਜ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਉਤਪਾਦ ਟੈਸਟ ਵਾਂਗ ਦਿੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਲਾਂਚ ਵਾਂਗ। ਇੱਕ ਟਾਸਕ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ।
ਅਪਣੀ ਟੀਮ ਤੋਂ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਹੱਥੋਂ ਕੀਤੇ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਬੈਚ ਖਿੱਚੋ, ਜਿਵੇਂ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਸੇਲਜ਼ ਨੋਟ, ਜਾਂ ਦਾਖਲਾ ਫਾਰਮ। ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੈਂਕੜੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। 20 ਤੋਂ 50 ਉਦਾਹਰਨ ਵੀ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਫੀਚਰ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕੰਮ ਦਿਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਖੇਪ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖੇਪ ਮੰਗੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੇਬਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੇਬਲ ਮੰਗੋ। "Summarize this customer note in 2 sentences for a sales rep" ਵਰਗਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਐਸੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਦਾ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੰਖੇਪ, ਸਕੋਰ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ।
ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁੱਟ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਆਸਾਨ ਮਾਮਲੇ, ਆਮ ਮਾਮਲੇ, ਅਤੇ ਗੰਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਘੱਟ, ਟਾਈਪੋਸ, ਜਾਂ ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੋਣ। AI ਅਕਸਰ ਸਾਫ਼ ਉਦਾਹਰਨਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਕਾਪੀ ਕੀਤੀ ਨੋਟ ਭੜਕਦਾਰ, ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ, ਜਾਂ ਅਧ-ਪੂਰਾ ਵਿਚਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸਧਾਰਣ ਨਿਯਮ ਜੋੜੋ। ਉਹ ਪ੍ਰਾਗਟਿਕ ਰੱਖੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੰਖੇਪਾਂ ਨੂੰ 80 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਿਰਪੱਖ ਟੋਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਪੰਜ ਮਨਜ਼ੂਰ ਲੇਬਲਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਮੀਖਿਆ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਹੋਰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਾਰੀ ਸਭ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਨਾ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਦਿਓ, ਪੁਸ਼ਿਫ਼ੀ ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਝੱਲੀਆਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨੋਟ ਕਰ ਲੈਣਗੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਇਸ ਨੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸੋਧਣਾ ਆਸਾਨ ਸੀ?
ਜੇ ਤੁਸੀਂ Koder.ai ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਦੇਖੋ ਕਿ ਲੋਕ ਇਹਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਨਿਯਮ ਠੀਕ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਪਹਿਲੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਫੈਲਾਉਣ ਯੋਗ ਕੁਝ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਰੈਪ ਇੱਕ 30-ਮਿੰਟ ਦੀ ਕਾਲ ਖਤਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ CRM 'ਚ ਬੇਡਾਕ ਨੋਟ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨੋਟ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਲੰਬੀਆਂ, ਦੁਹਰਾਉਂਦੀਆਂ, ਜਾਂ ਜਲਦੀ ਲਿਖੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵੇ ਜਿਵੇਂ ਬਜਟ, ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦਫ਼ਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ AI ਫੀਚਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੱਚੇ ਨੋਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਖਾਤਾ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਵੇ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਗਾਹਕ ਸੰਬੰਧ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਹੋ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੱਖੋ। ਇਸਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਕਾਲ 'ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਗਾਹਕ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਖ਼ਤਰੇ, ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਐਕਸ਼ਨ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ 4-5 ਲਾਈਨਾਂ ਦਿਓ।
ਇੱਥੇ AI ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਿਹਾ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਰੈਪ ਨੂੰ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਉਸਦਾ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਵਰਜ਼ਨ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਰੈਪ ਨੂੰ ਇਹ ਸੰਖੇਪ ਸੇਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਕੋਈ ਵੇਰਵਾ ਚੁੱਕਦਾ ਜਾਂ ਭਾਵਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੀਖੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਕਾਲ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੇ।
ਇਕ ਵਾਰੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਸੰਖੇਪ ਅਸਲ ਨੋਟ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੇਜਰ ਇੱਕ ਖਾਤਾ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਤੁਰੰਤ ਆਖਰੀ ਕਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਸਟਮਰ ਸੱਕਸੈਸ, ਸਪੋਰਟ, ਜਾਂ ਦੂਜਾ ਰੈਪ ਹਰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਜਲਦੀ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਉੱਚਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਰੈਪਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੀ ਹੋਣ ਦਾ ਭਾਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ ਕਿ CRM ਅਣ-ਜਾਂਚਿਆ AI ਪਾਠ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਫੀਚਰ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫਲੋ ਬਣਾਉਣੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਕਰੀਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਟਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: "Draft summary." ਅਕਸਰ ਇਹੀ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜाँच ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਫੀਚਰ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਕੁਝ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਫੀਚਰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗਿਆ ਜਾਵੇ। ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਹੋਰ ਕਦਮ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨਤੀਜਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਯੋਗ ਨਾ ਰਹਿੰਦਾ।
ਮਕਸਦ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚਮਤਕਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੇ, ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ।
ਇਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੀ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜੋ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਕਾਲ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਲੀਡ ਦਾ ਲੇਬਲ, ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਂਦਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਫੋਲੋਅਪ ਈਮੇਲ ਲਿਖਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਲੁੱਕਦਾ ਤਾਂ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋ ਸਕੇ।
ਦੂਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸਰੋਤ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਤੋਂ ਛੁਪਾਉਣਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਰੈਪ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖੇਪ ਦੇਖੇ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕੱਚਾ ਨੋਟ ਨਾ ਦੇਖ ਸਕੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲਾ ਸਕਣਗੇ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਗੱਲ ਛੁੱਟ ਗਈ ਜਾਂ ਬਦਲੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਹਰ ਵੇਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਤੱਥ ਹਰ ਵਾਰੀ ਸਹੀ ਹੋਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਘੱਟ ਮੈਚਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਇਨਵੌਇਸ ਟੋਟਲ, ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ, ਜਾਂ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਵੇਰਵੇ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ AI ਹਾਲਾਂਕਿ ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਝੰਡਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਤਿਮ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਇਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਫੀਲਡ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਤੋਂ ਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਟੈਕਸਟ।
ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਫਾਲਬੈਕ ਦੇ ਲਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਧੀਮਾ ਹੈ, ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕੋਲ ਕੰਮ ختم ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੁਅਲ ਦਾਖਲਾ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਸਾਨ ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਓਪਸ਼ਨ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਚਲਦਾ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਖੀਰ ਦਾ ਗਲਤ ਕਦਮ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਾਪਣਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ। ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਡੈਮੋ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿੱਧੇ ਸਧੇ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਟਾਈਪਿੰਗ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਫਾਲੋਅਪ ਮਿਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਫੀਚਰ ਐਪ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਲਾਇਕ ਹੈ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਟੈਸਟ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਜੇ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜਾ ਸਮਝ ਸਕਦਾ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਧ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਜਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਰਸਤੇ ਉੱਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬੇਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਖਿਆਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਕੀ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇਖ ਕੇ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ? ਜੇ ਉੱਤਰ ਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੀਚਰ ਮੁਮਕਿਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਾ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਨਾ ਹੋਵੇ; ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ।
ਛੋਟੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਰਾਹੀਂ ਜਾਓ:
ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਮਕਦਾਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਜਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਲਾਈਨ ਸੰਖੇਪ, ਇੱਕ ਲੇਬਲ, ਜਾਂ ਪਹਿਲੀ-ਪਾਸ ਜਵਾਬ ਖਾਕਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਲੰਬੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੇਨਤੀ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਧੂ ਵੇਰਵੇ ਹੋਣ।
ਜੇ ਤੁਸੀ ਸਪੋਰਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ AI ਜੋੜ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਚੰਗਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਤਾਤਕਾਲਤਾ, ਅਤੇ ਦੋ-ਵਾਕਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ। ਬੁਰਾ ਨਤੀਜਾ ਪੂਰੀ ਪੰਨਾ ਹਨੁੰਮਾਨਾਂ, ਛੁਪੇ ਧਾਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦਾ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਪਹਿਲੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜੇ ਤੇ ਹਜ਼ਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਲੇਬਲ ਵੀ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇ AI ਨੇ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ। ਇਹ ਛੋਟੀ ਨੋਟ ਉਮੀਦਾਂ ਸੈਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਪਰਫੈਕਟ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਗੁੰਝਲ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਚਾਅ ਦਾ ਰਸਤਾ ਦਿਓ। ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਸੋਧ ਸਕਣ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਲੇਬਲ ਚੁਣ ਸਕਣ, ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਣ—ਬਿਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਵਿੱਚ ਦੂਧ-ਛਾਂਨ੍ਹ ਕਰਨ ਦੇ। ਜੇ ਫੀਡਬੈਕ ਭੇਜਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਤੀਜੇ ਚੁਪਚਾਪ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਪੰਜ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨਾਲ ਫੀਚਰ ਅਜ਼ਮਾਓ। ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
ਜੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰੋ। ਜਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫੀਚਰ ਜਿਸਦਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਸਾਫ਼ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਸਮਝ ਵਾਲੇ ਤੇਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ فائدੇਮੰਦ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫੀਚਰ ਚੁਣੋ, ਇਸਨੂੰ ਸੀਮਤ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੱਸੇਗਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲੇ AI ਫੀਚਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਸਹਾਇਕਾਂ ਵਾਂਗ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਵੱਡੇ ਨਵੇਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਾਂਗ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲਾ ਰਿਲੀਜ਼ ਸੰਕੁਚਿਤ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਸਮੀਖਿਆ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। CRM ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੋਟ ਸੰਖੇਪ, ਇੱਕ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ ਲੇਬਲ, ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖਾਕਾ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜਾ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਤੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਲਾਈਵ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਪਰ ਵਰਤੀ ਦਾ ਵਤੀਰਾ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅਣਗੌਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਸਾਫ਼-ਸਫਾਈ ਦੇ।
ਕੁਝ ਸਧਾਰਣ ਇਸ਼ਾਰੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ: ਉਪਭੋਗਤਾਕ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੋਧਦੇ ਹਨ, ਕਿੰਨੀ ਵਾਰੀ ਉਹ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਮਦਦਗਾਰ, vaga, ਜਾਂ ਟਰਗੇਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ ਸਧਾਰਨ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਸੋਧਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ, ਫੀਚਰ ਸ਼ਾਇਦ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਜਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਰ ਠੀਕ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਸਾਂਤ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਸਾ ਵਰਕਫਲੋ ਲੱਭ ਚੁੱਕੇ ਹੋ ਜੋ ਵਧਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ AI ਫੀਚਰ ਜਲਦ ਨਹੀਂ ਜੋੜੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਪਹਿਲਾ ਫੀਚਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਉਹ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ "ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬੋਰਿੰਗ" ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਉਦਾਹਰਣ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਸੇਲਜ਼ ਟੀਮ ਕਾਲ ਨੋਟਾਂ ਲਈ AI ਸੰਖੇਪ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ। ਜੇ ਦੋ ਹਫਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਰੈਪ ਹਰ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਲਿਖਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਓਥੇ ਰੁਕੋ। ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤਿੱਖਾ ਕਰੋ, ਇਨਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ ਸਧਾਰੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਰ ਖਾਕਿਆਂ ਜਾਂ ਲੀਡ ਸਕੋਰਿੰਗ ਜੋੜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Koder.ai ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਰੀਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੈਟ ਤੋਂ ਵੈੱਬ ਜਾਂ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਫਲੋ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਰਖਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨਾਲ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਵੈਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ।
ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸਧਾਰਣ ਹੈ: ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਟਾਸਕ ਲਾਂਚ ਕਰੋ, ਜੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਦੇਖੋ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਮਾਓ ਪਹਿਲਾਂ ਫੈਲਾਓ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ-ਜਿਹਾ ਟਾਸਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਲੋਕ ਹੱਥੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣਾ, ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਾਕਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹਿਲੀ ਫੀਚਰ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾ ਕਰੇ।
ਵਿਆਪਕ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ, ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਟੂਲ ਇੱਕੋ ਵੇਲੇ ਸੰਖੇਪ, ਸਕੋਰ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੱਥੋਂ ਜਾਂਚਣ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨ ਚੁਣੋ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮੂਹ, ਇੱਕ ਇਨਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਹੋਰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ ਪਹਿਲਾਂ।
ਛੋਟਾ ਅਤੇ ٹھوس ਰੱਖੋ। ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕੇ—ਜਿਵੇਂ ਦੋ-ਸੰਪ੍ਰੇਸ਼ਣਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ, ਇੱਕ ਲੇਬਲ, ਜਾਂ ਸੋਧ ਯੋਗ ਪਹਿਲਾ ਖਾਕਾ।
ਅਸਲੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ AI ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਖਾਓ ਅਤੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਸਪਸ਼ਟ ਬਣਾਓ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਨਜ਼ੂਰ, ਸੋਧ, ਰੱਦ ਜਾਂ ਨਵਾਂ ਵਰਜ਼ਨ ਮੰਗ ਸਕਣੇ ਹੋਣ—ਬਿਨਾਂ ਹੋਰ ਕਲਿਕਾਂ ਦੇ।
ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਲਓ ਅਤੇ ਆਸਾਨ, ਆਮ ਅਤੇ ਗੰਦੇ ਮਾਮਲੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ। ਛੋਟੀ ਬੈਚ ਵੀ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫੀਚਰ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਾਧਾਰਣ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਵੋ—ਜਿਵੇਂ ਸਮਾਂ ਬਚਿਆ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਰ, ਜਾਂ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਵਾਰੀ ਲੋਕ ਵੱਡੀ ਸੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਮਾਪ ਜਿਆਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ ਰੈਕਾਰਡਾਂ 'ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਐਕਸ਼ਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ—ਜਿਵੇਂ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜਣਾ, ਟਿਕਟਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ। ਪਹਿਲਾਂ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣੇ, ਨਿਕਾਲਣ ਵਾਲਾ ਨਾ।
ਹਾਂ—ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਚੰਗਾ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਇੱਕ ਰਫ ਨੋਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਰੇਪ ਨੂੰ ਉਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਜਾਂ ਸੋਧ ਦੇਣ ਦਿਓ।
ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰੋ, ਦੇਖੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਟ ਨਤੀਜੇ ਬੇਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਤਿੱਖਾ ਕਰੋ। ਜੇ ਪਹਿਲੀ ਫੀਚਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਲੰਬੇ ਸੋਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।