23 ਜੁਲਾ 2025·8 ਮਿੰਟ
Mustafa Suleyman ਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ ਪਲੇਬੁੱਕ: AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਅਮਲਯੋਗ ਰਣਨੀਤੀ
Mustafa Suleyman ਦੇ ਸਰਵਜਨਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ-ਕੇਂਦਰਿਤ, ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ AI ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪਲੇਬੁੱਕ: ਭਰੋਸਾ, UX, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਅਪਣਾਉਣ।
Mustafa Suleyman ਦੇ ਸਰਵਜਨਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ-ਕੇਂਦਰਿਤ, ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ AI ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਪਲੇਬੁੱਕ: ਭਰੋਸਾ, UX, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਅਪਣਾਉਣ।
Mustafa Suleyman AI ਉਤਪਾਦ ਘੇਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਲਲੇਖਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਚੀਜ਼ AI ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵਰਗਾ ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ—ਨ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ। ਸਰਵਜਨਕ ਬੋਲੀਆਂ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਅਤੇ ਲਿਖਤਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇੱਕ ਸਾਦੇ ਖ਼ਿਆਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
“ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ AI” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ।
“ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?” ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਥਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛੋ:
ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ ਉਤਪਾਦ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਅਨੁਭਵ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ—ਸੁਝਾਵਾਂ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਿਛਾਣਯੋਗ—ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਕ ਡੈਮੋ ਜਿਸਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸਿੱਖਣਾ ਪਏ।
ਇਹ ਲੇਖ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਗੱਲਬਾਤਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ Suleyman ਦੀਆਂ ਸਰਵਜਨਕ ਰਾਏਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸੰਖੇਪ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਐਸੇ ਅਸੂਲ ਵੇਖੋਗੇ ਜੋ ਦਿਨ-ਦਰ-ਦਿਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ, UI ਕਾਪੀ, ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਡੀਫਾਲਟ, ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਚਾਰ ਵਿਧੀ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹਰ-ਰੋਜ਼ ਦੇ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ AI ਉਤਪਾਦ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਮਾਰਕਟਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ), ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਲਈ ਹੈ:
ਲਕੜੀ: ਐਸਾ AI ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਜੋ ਲੋਕ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋਣ, ਸਮਝਦੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਚੁਣਦੇ ਹੋਣ—ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ AI ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ। Suleyman ਦਾ ਉੱਤਰ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਜੇ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਬਤਾਹ ਸਕਦਾ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਵਰਤੇਗਾ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਮਾਈਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ। ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ—ਅਤੇ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਦੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਥਾਂ ਬਣਾਵੇ।
“ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?” ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਪੁੱਛੋ “ਕਿਹੜਾ ਪਲ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸੋਚਦਾ ਹੈ: ਕਸੇ ਇਹ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਵੇ?” ਚੰਗੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੁਕਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਦੁਹਰਾਅ ਵਾਲੇ, ਉੱਚ-ਚਿੰਤਾ ਵਾਲੇ (ਪਰ ਘੱਟ-ਖਤਰਾ), ਜਾਂ ਇਸ ਲਈ ਉਲਝਣਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
v1 ਲਈ, ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕੰਮ-ਟੂ-ਬੀ-ਡੋ (job-to-be-done) ਚੁਣੋ। “ਮੇਰੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ” ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ: “ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਤਣਾਅ ਵਿੱਚ ਹਾਂ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਇਕ ਨਰਮ ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੁਨੇਹਾ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੋ,” ਜਾਂ “ਦੋ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੱਸੋ।” ਇੱਕ ਤੰਗ ਕੰਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੌੰਪਟ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਕ ਦਾ ਵੈਲਯੂ ਪ੍ਰੋਮਿਸ ਲਿਖੋ ਜੋ ਗੈਰ- ਮਾਹਿਰ ਸਮਝ ਸਕੇ:
“ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ___ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ___ ਕਰ ਸਕੋ।”
ਫਿਰ ਤਿੰਨ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਲਿਖੋ ਜੋ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੁੱਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਡਾਊਨਲੋਡਾਂ ਜਾਂ ਇੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨਾਂ ਨਹੀਂ):
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਾਅਦਾ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਡੈਮੋ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਹੋ—ਨਾ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਮੋਡ ਵਿੱਚ।
ਜੇ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਤੁਹਾਡੇ AI ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ ਆਧੇ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਜਟਿਲ, ਅਣਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਜਾਂ “ਮੇਰੇ ਲਈ ਨਹੀਂ” ਸਮਝ ਲੈਂਦਾ। ਚੰਗਾ ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਅਨੁਭਵ ਮਦਦਗਾਰ, ਪੂਰਤ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਸਿਸਟਮ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਹਿਲਾ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ:
ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਕੰਫਿਗਰ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ—ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਐਂਟਰੀ ਪੌਇੰਟ (ਇੱਕ ਪਰਾਂਪਟ ਬਾਕਸ ਜਾਂ “Start” ਬਟਨ) ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਐਸੇ ਡੀਫਾਲਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ।
ਦਸ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਥਾਂ, ਦੋ ਦਿਓ:
ਜਦੋਂ ਭਰੋਸਾ ਬਣ ਜਾਏ ਤਾਂ ਹੀ ਉन्नਤ ਵਿਕਲਪ ਵੇਖਾਓ।
ਲੋਕ ਆਉਂਦੇ-ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਘੰਟਿਆਂ ਬਾਅਦ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ:
ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਾਂਪਟ ਖੋਜਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਰਹਿਣ ਦਿਓ। ਹਰ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 2–3 ਸਪਸ਼ਟ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦਿੱਤੇ ਜਾਓ (ਸੁਝਾਅ, ਬਟਨ ਜਾਂ ਕਵਿਕ ਰਿਪਲਾਈ) ਜਿਵੇਂ “ਛੋਟਾ ਕਰੋ”, “ਉਦਾਹਰਣ ਜੋੜੋ”, “ਮੇਸੇਜ ਬਣਾਓ”। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਪਭੋਗਤਾ AI UX ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰਸੰਕਟ ਕਰਨ ਦੇ—ਤਾਂ ਕਿ ਤਰੱਕੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਟੈਪ ਦੂਰ ਰਹੇ।
ਭਰੋਸਾ “AI ਸਿਆਣਾ ਹੈ” ਕਹਿ ਕੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਇਹ ਤਾਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦ ਸਰਵਿਸ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
“ਕੁਝ ਵੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ” ਵਰਗੀਆਂ ਝਿੱਲੀਆਂ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਬਜਾਏ, ਦੈਨੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵੇਖਾਓ: ਸਹਾਇਕਤਾ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇਹ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਅਤਿ-ਅਧੀਨਤਾ ਨੂੰ ਕੱਟਦਾ ਹੈ।
ਜਦ AI ਸੁਝਾਅ, ਸਾਰ, ਜਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੋਜ਼ ਅਰਥਪੂਰਨ “ਕਿਉਂ” ਉਪਕਰਨ ਦਿਖਾਓ। ਉਹ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੰਮੀ ਕਹਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ ਕਿ ਉਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਣ।
AI ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਦੇ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਭਰੋਸਾ ਤੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਫ਼ ਸੰਕੇਤ ਵਰਤੋ ਜਿਵੇਂ “ਮੈਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ”, “ਇਹ ਮੇਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ”, ਜਾਂ ਕੁਝ ਹਾਈ-ਸਟੇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ (ਹੈਲਥ, ਫ਼ਾਇਨੈਂਸ, ਕਾਨੂੰਨੀ) ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਇਸ਼ਾਰਾ। ਜਦ ਅਣਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਵੇ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਸੁਝਾਓ: “ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋਗੇ ਕਿ ਮੈਂ ਪੁੱਛਤਾਛ ਕਰਾਂ?”
ਭਰੋਸਾ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜਦ ਯੂਜ਼ਰ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਜਦ AI ਸੋਧਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦੱਸੋ—ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਜਾਂ ਆਪਟ-ਆਉਟ ਕਰਨ ਦਿਓ।
ਪਰਾਈਵੇਸੀ “ਸੈਟਿੰਗਸ ਪੇਜ਼” ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ AI ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਪਾਲਿਸੀ ਪੜ੍ਹਨ, ਟੋਗਲ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਜਰੂਰੀ ਸ਼ਬਦ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਏ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਪਣਣ ਵਿੱਚ ਘਰਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਮੰਗਦੇ ਸਮੇਂ ਸਧਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਹਾਇਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਡੀਫਾਲਟ ਬਣਾਓ। “ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਿੱਜੀਕਰਨ” ਵਾਕਏ ਵਿੱਕਲਪਿਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੀ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲਣਯੋਗ, ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਡਿਲੀਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਪੋਰਟ ਟਿੱਕਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਲੁਕਾਓ। ਯੂਜ਼ਰ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਐਕਸਪੋਰਟ ਅਤੇ ਡਿਲੀਟ ਕੁਝ ਟੈਪ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਕਾਊਂਟ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਤੋਂ। ਜੇ ਕੁਝ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਬਿਲਿੰਗ), ਤਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।
ਕਈ ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਉਤਪਾਦ ਬਹੁਤ ਨਿੱਜੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ:
ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਆਖਿਆ—ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ, ਕਿਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਲਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਲੰਮੀ ਨੀਤੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਡੂੰਘੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ /privacy), ਪਰ ਡੀਫਾਲਟ ਅਨੁਭਵ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਮਝ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਬਣਾਓ।
ਜੇ ਇੱਕ AI ਉਤਪਾਦ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਹੇਠ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਕਿ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਚਲਾਕ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨੁਭਵ ਹੈ: ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਫੈਸਲੇ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਨਾਜੁਕ ਪਲਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਖਤਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਜਨਰਲ AI ਡਰ। ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ “ਰੈਡ ਲਾਈਨਾਂ” ਅਤੇ “ਗਰੇ ਜ਼ੋਨ” ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ। ਰੈਡ ਲਾਈਨਾਂ ਇਨਕਾਰ ਨੂੰ ਟਰਿਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਗਰੇ ਜ਼ੋਨਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ ਜਾਂ ਪੁੱਛਤਾਛ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਂਟਵਾਲੇ ਐਰਰ ਸੁਨੇਹੇ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਇਨਕਾਰ ਪੈਟਰਨ ਵਰਤੋ (“ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ”), ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੁਰੱਖਿਅਤ-ਪੂਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦਿਸ਼ਾ, ਸਰੋਤ, ਜਾਂ ਜਨਰਲ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਜਦ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਲ ਰਾਹ ਦਿਖਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਕ ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਸੰਕਟ ਸਰੋਤ)।
ਖਤਰਨਾਕ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਲੂਪ ਬਣਾਓ: ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਕਤਾਰ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੂਬਰਿਕ (ਹਾਨੀ, ਭਰੋਸਾ-ਸਤਰ, ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਭਾਵ), ਅਤੇ ਸਾਪਤਾਹਿਕ ਫੈਸਲਾ ਕੀ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨੇ ਹਨ। ਲਕੜੀ: ਗਤੀ ਨਾਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਨਾ ਕਿ ਬਿਊਰੋਕਰੇਸੀ।
ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ: ਇਨਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਝਟਕੇ, ਵਾਰ-ਵਾਰ jailbreak ਫਰੇਜ਼ਿੰਗ, ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਿਸ਼ੇ, ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਰਿਪੋਰਟ। ਨਵੇਂ ਫੇਲ-ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਬੱਗ ਮੰਨੋ—ਤ੍ਰਿਏਜ ਕਰੋ, ਠੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੋਟਸ ਜਾਂ /help ਸੈਂਟਰ 'ਚ ਸੱਫਾਈ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ।
ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਵਧੀਆ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਫ਼ਰਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਅਜੀਬ, ਧੀਮੀ, ਜਾਂ ਅਣਪੇक्षित ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੇ। ਇੱਥੇ “ਮਾਡਲ” ਸਿਰਫ਼ ਓਹ ਜਿਹੜਾ LLM ਹੈ, ਹੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸੋਸ਼ਲ ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟ ਹੈ: ਸਹਾਇਕ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗੇਗਾ।
ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਨਿਵਾਸੀ ਥਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੈਟ, ਆਵਾਜ਼, ਜਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਚੁਣੋ।
ਅਕਸਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਦਿਓ:
ਇਸ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਤੇਜ਼ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਲਚਕੀਲਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਫਾਲਟ ਰੱਖੋ ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ: ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਨਰਮਤਾ ਨਾਲ ਰੀਸੈਟ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੰਬੀ-ਅਵਾ੍ਦੀ ਯਾਦ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਿਕਲਪਿਕ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਯੂਜ਼ਰ ਜੋ ਯਾਦ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇਖ ਸਕੇ, ਸੋਧ ਸਕੇ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਸਕੇ। ਜਦ ਸਹਾਇਕ ਯਾਦ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਇਹ ਦਰਸਾਓ (“ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਭਾਲੇ ਨਿਊਨਤਮ ਪਸੰਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ…”), ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਰਹੱਸਮਈ ਨਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ।
ਸਪਸ਼ਟ ਪਠਨ-ਸਤਹ, ਸਕਰੀਨ-ਰੀਡਰ ਸਹਿਯੋਗ, ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਲਈ ਕੈਪਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਜਦ ਸਹਾਇਕ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਦਿਓ (ਸੰਕੁਚਿਤ ਸਵਾਲ, ਬਟਨ, ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਾਇਤਾ ਰਾਹ)।
ਗ੍ਰਹਿਣਤਾ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਕਿ ਇੱਕ AI ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ—ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਮੁੱਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਮੰਨਯੋਗ ਰਸਤਾ ਲਿਖੋ: ਪਹਿਲੀ ਖੋਲ੍ਹ ਲਈ ਉਹ ਕੀ ਵੇਖਦਾ, ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉੱਧਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਸਹਾਇਕ ਦਾ “ਅਹਾ” ਵਿਸ਼ਵਦੀਨ ਹੈ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਤਕਨੀਕ: ਆਪਣਾ “time-to-value” ਨਿਸ਼ਾਨਾ (ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ, 60 ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ) ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਉਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ—ਸਕ੍ਰੀਨ, ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਪੀ।
ਫੀਚਰ ਟੂਰ ਨੂੰ ਛੱਡੋ। ਬਜਾਏ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੋ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਟਾਸਕ ਰਾਹੀਂ ਗਾਈਡ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇ।
ਕਾਮਯਾਬ ਫਲੋਜ਼ ਉਦਾਹਰਨ:
ਇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਸਿੱਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦੀਓ, ਕਿਵੇਂ ਸੋਧੋ, ਉਤਪਾਦ ਕਿਸ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ) ਬਗੈਰ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪੜ੍ਹਵਾਏ।
ਵੈਖ-ਕਦਮ ਵਧੇਰੇ ਡਰੌਪ-ਆਫ਼ ਪਾਇੰਟ ਹਨ।
ਸਾਇਨ-ਅਪ ਤੇਜ਼ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਗੈਸਟ ਮੋਡ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਤਾਂ ਕਿ ਲੋਕ ਬਿਨਾ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾ ਸਕਣ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੋਡੀਕੱਲੀਕਰਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੀਮਤ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ—ਪਰ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ “ਅਹਾ” ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਿਓ।
ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਪਹਿਲਾ ਜਵਾਬ ਧੀਮਾ ਹੋਣਾ, ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਮੰਗਣਾ, ਜਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਡੇਟਾ ਮੰਗਣਾ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੀ-ਇੰਜੇਜਮੈਂਟ ਸੂਚਨਾ-ਬੱਤਨ ਦੀ ਬਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ।
ਉਪਯੋਗੀ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਲੂਪ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨੋਟਿਫ਼ਿਕੇਸ਼ਨ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਪੇਸ਼ਗੀਤ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੱਖੋ। ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਦੀ ਇਜ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਉਸ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਰਫਤਾਰ ਤਦ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਦ ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਸਿੱਖ ਬਣਾਏ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ AI ਟੀਮ ਜਲਦੀ ਸ਼ਿਪ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੇ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਅਧ-ਪੂਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਢੇਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣ ਦਿੰਦਾ।
ਇੱਕ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਵਾਪਰ-ਤੱਕ ਬਣਾਓ, ਭਾਵੇ ਉਹ ਛੋਟਾ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ: “ਇਸ ਸੁਨੇਹੇ ਲਈ ਖ਼ੁਦ ਨੂੰ ਨਰਮ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣ 'ਚ ਮਦਦ ਕਰੋ” ਜਾਂ “ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰ ਕਰੋ।” ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ “AI ਚਾਲਾਂ” ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਟੁਕੜਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ—ਇਨਪੁੱਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ—ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ “ਆਈਡੀਆ” ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਤੱਕ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ vibe-coding ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਮਦਦਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਬਸ਼ਰਤ ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਪੈੱਕ ਤੋਂ ਅਸਲੀ ਵੈੱਬ ਐਪ (React + Go + PostgreSQL) ਤੱਕ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਲੋ, ਅਤੇ time-to-value ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਹਫਤਿਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ।
ਫੀਚਰ ਫਲੈਗ ਅਤੇ ਸਟੇਜਡ ਰੋਲਆਉਟ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ:
ਇਸ ਨਾਲ ਮੋਮੈਂਟਮ ਉੱਚਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫੇਲਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਪੋਰਟ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਕਸਟਮਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵੀ ਵਰਤਣਯੋਗ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਟੁਟਦਾ ਹੈ: ਉਚਾਰਣ, ਲਿਖਣ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭ, ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ, ਅਤੇ ਐਡ-ਕੇਸ ਵਤੀਹਰੇ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ AI ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰੋ:
ਉਹ ਫੇਲਿਵਰ ਲਾਗ ਤੁਹਾਡਾ ਰੋਡਮੈਪ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਬਰ-ਗ੍ਰੇਵਯਾਰਡ ਨਹੀਂ।
ਹਫਤਾਵਾਰ ਲਹਿਰ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਉਲਝਣ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਅਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੌੰਪਟ, ਅਨੰਗ-ਕ੍ਰਮ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਈ ਗਲਤੀਆਂ। ਉਹ ਫਿਕਸ ਕਰੋ ਜੋ ਦੁਬਾਰਾ ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟਾਂ ਅਤੇ “ਮੈਂ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ” ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ AI ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟਰਿਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਐਂਗੇਜਮੈਂਟ ਚਾਰਟਾਂ ਅਤੇ “ਥੰਬਜ਼ ਅੱਪ/ਡਾਊਨ” ਵਿਡਗਿਟ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਫੀਚਰ ਨੂੰ “ਵਰਤਿਆ”—ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਫਿਕਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਤੇ ਉਹ ਅਸਹਜ ਨਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ।
ਫੀਡਬੈਕ ਬਟਨ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸ਼ੋਰ ਵੀ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਇਹ ਹੈ: ਕੀ ਯੂਜ਼ਰ ਨੇ ਉਹ ਕੰਮ ਮੁਕੰਮਲ ਕੀਤਾ ਜੋ ਉਹ ਆਇਆ ਸੀ?
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਥੰਬਜ਼ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਇਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI “ਲਗਭਗ ਮਦਦਗਾਰ” ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਕੋਸ਼ਸ਼ ਲੋੜਦੀ ਹੈ—ਅਕਸਰ churn ਹੋਣ ਦਾ ਤੀਜ਼ ਰਸਤਾ।
ਭਰੋਸਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੇਖੋ ਤਾਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸਾ ਸੰਕੇਤ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਜਦ ਭਰੋਸਾ ਘਟਦਾ ਹੈ, ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਔਸਤ ਦਰਦ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਦੇਂਦਾ ਹੈ। ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਕਿਸਮ (ਨਵਾਂ ਬਨਾਮ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਨਾਮ ਆਮ ਕੰਮ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ) ਨਾਲ ਸੈਗਮੈਂਟ ਕਰੋ। AI ਸ਼ਾਇਦ ਦਿਮਾਗੀ ਸੋਚ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇ ਪਰ ਕਸਟਮਰ ਸਪੋਰਟ ਲਈ ਅਣਭਰੋਸੇਯੋਗ—ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਕੋਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ।
ਆਲੋਚਣਾਤਮਕ ਫੇਲ-ਰੁਕਥਾਂ ਲਈ ਅਣ-ਵਰਤੋਂ-ਯੋਗ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੈਅ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾਕਾਰੀ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਲੀਕ, ਉੱਚ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਭਰਮ)। ਜੇ ਕੋਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਲੰਘ ਜਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰੋਲਆਉਟ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿਓ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰੋ—ਬਿਨਾਂ ਵਧੀਆ ਕਰਨ ਦੇ। ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
“ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਨਹੀਂ—ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦਾਂ (ਗਤੀ, ਸਹੀਤਾ, ਟੋਨ, ਪਰਾਈਵੇਸੀ) ਨੁੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇ। ਯੂਜ਼ਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਜਾਓ।
ਬਣਾਓ ਜਦ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਯੋਗਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਲਕਾਨਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ (ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਮਹਿਰਤ, ਪ੍ਰੋਪਰੀਟਰੀ ਡੇਟਾ, ਕਠੋਰ ਪਰਾਈਵੇਸੀ ਲੋੜਾਂ)।
ਖਰੀਦੋ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨੇ ਹੋ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋ।
ਸਾਥੀ ਬਣੋ ਜਦ ਵੰਡ, ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਪਛਾਣ, ਭੁਗਤਾਨ, ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ।
ਮਾਡਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਅੱਪਗਰੇਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਾਂਗ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ: ਰੋਲਆਉਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਯੂਜ਼ਰ ਫਲੋਜ਼ (ਐਜ-ਕੇਸ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਟੋਨ) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰੋਲਆਉਟ ਕਰੋ, شکایات ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰੋਲਬੈਕ ਰਾਹ ਰੱਖੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦੀਆਂ ਖਾਸੀਅਤਾਂ 'ਤੇ ਕਠੋਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਪ੍ਰੌੰਪਟ, ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਅਬਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਬਦਲ ਸਕੋ, A/B ਟੈਸਟ ਚਲਾ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ-ਉੱਤੇ ਜਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪ ਜੋੜ ਸਕੋ ਬਿਨਾ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਲਿਖਣ ਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਕੋ ਨੀਯਮ ਲਾਗੂ ਹੋ: ਐਸਾ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਬਚਾਏ। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਐਕਸਪੋਰਟ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਰਤਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਸਟਿੰਗ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਫਸਣ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।)
ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ AI ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧ 'ਤੇ ਜੀਉਂਦਾ ਜਾਂ ਮਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਧੋਖਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਲੈਂਦਾ—ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਦਾਵਾ, ਇੱਕ ਧੁੰਦਲਾ “ਮੈਜਿਕ” ਬਟਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਸੀਮਾ—ਉਹ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ khona ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ, ਐਪ ਸਟੋਰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾ ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਾ ਦਿਖਾਓ। ਜੋ ਕੰਮ ਇਹ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਦੱਸੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਹਾਲਤਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੱਸੋ।
ਸਪਸ਼ਟ, ਆਮ-ਭਾਸ਼ਾ ਵਾਲੇ ਫੀਚਰ ਨਾਂ ਵਰਤੋ। “Smart Mode” ਜਾਂ “AI Boost” ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ; ਇਹ ਉਮੀਦਾਂ ਵੱਖਰੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਔਖਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਣ ਨਾਮਕ ਨਮੂਨਾ:
AI ਉਤਪਾਦ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣੇ-ਪਹਚਾਣੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ, ਇਨਕਾਰ, ਅਧ-ਉੱਤਰ, ਟੋਨ ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਣਾ, ਜਾਂ ਅਣਛੁੱਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸਿਨਾਰਿਓ ਸਮਝੋ, ਨਾ ਕਿ ਏਜ-ਕੇਸ।
ਇੱਕ ਸਹੀ ਢਾਂਚਾ:
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਪੰਨਾ ਰੱਖੋ (ਉਦਾਹਰਨ: /help/ai) ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਲਿੰਕ ਦਿਓ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪਲੇਅਬੁੱਕ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਤੁਰੰਤ ਤਸ਼ਖੀਸ ਸਵਾਲ, ਵਰਤੋਂ-ਮੁਕਾਬਲੇ ਜਵਾਬ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ 'ਤੇ ਦੋਸ਼ ਨਾ ਲਾਉਂਦੇ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸੰਬੰਧੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ।
ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪਹਿਲਾ ਰੋਡਮੈਪ “ਹੋਰ AI” ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਹੀ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਯੂਜ਼ਰ ਕੰਮ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੀਫਾਲਟ ਅਨੁਭਵ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਲੂਪ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਹਲਕਾ ਤਰੀਕਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ /blog 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ-ਨੋਟਸ (ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਅਪਡੇਟ) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੇਖ ਸਕਣ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਕੰਮ-ਨਿਭਾਉ (job-to-be-done) ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਦੀ ਥਾਂ ਕਿ “ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ” ਨੂੰ ਓਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ, ਤੁਸੀਂ ਓਪਟਿਮਾਈਜ਼ ਕਰੋਗੇ:
ਇੱਕ ਹੱਦਬੰਦ v1 “ਫੀਚਰ ਬਫੇ” ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
v1 ਨੂੰ ਸਕੋਪ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਤਰੀਕਾ:
ਇੱਕ ਇਕ-ਵਾਕੀ ਵਾਅਦਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਆਧਾਰਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਰਤੋਂ।
ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ:
“ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ___ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ___ ਕਰ ਸਕੋ.”
ਫਿਰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਪਹਿਲੀ ਚਲਾਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਵੇ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸੈਟਅਪ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਏ।
ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਤਰੀਕੇ:
ਲੋਕ ਛੱਡ ਕੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਨਿਆਮ ਬਣਾਓ।
ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ:
ਸੈਸ਼ਨ ਸਕੈਨ ਕਰਨਯੋਗ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਕਿ ਮੁੜ-ਦਾਖਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਾ ਪਵੇ।
ਭਰੋਸਾ ਸਾਫ਼ੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਭਰੋਸਾ ਦੇ ਤੱਤ:
ਜੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸੋਧਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ/ਆਪਟ-ਆਉਟ ਦੀ ਚੋਣ ਦਿਓ।
ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ।
ਇਮਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ ਚੈਕਲਿਸਟ:
ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਤਰ ਇਕ ਐਡ-ਆਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਫੇਲ-ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦੇ ਕੇ ਕਰੋ:
ਫਿਰ ਗਾਰਡਰੇਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਗਾਓ: ਨਿਰੰਤਰ ਇਨਕਾਰ ਦੇ ਪੈਟਰਨ (“ਮੈਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ”), ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮਦਦ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਨਕ ਸਰੋਤਾਂ ਵੱਲ ਰਾਹ ਦਿਖਾਓ।
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ: ਇਨਕਾਰਾਂ ਦੇ ਝਟਕੇ, ਜ਼ੁਬਰਦਸਤ jailbreak ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਿਪੋਰਟ ਆਦਿ।
ਸੰਰਚਨਾ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਚੈਟ, ਆਵਾਜ਼, ਜਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ—ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੁਣੋ।
ਜਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ਾਂ:
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯਾਦ (memory) ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਜ਼ਿਬਲ ਬਣਾਓ—ਵਰਨਾ ਨਤੀਜੇ ਅਜੈਬ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਕਸੈਸਬਿਲਟੀ ਦਿਨ-1 ਤੋਂ ਸੋਚੋ: ਸਭ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਪਾਠ-ਸਤਰ, ਸਕਰੀਨ ਰੀਡਰ ਸਹਾਇਤਾ, ਆਵਾਜ਼ ਲਈ ਕੈਪਸ਼ਨ।
ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਨ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੱਖੋ—ਲੋਕ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਠੱਗੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਭਰੋਸਾ ਖੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵਪਾਰ-ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਅਮਲਯੋਗ ਕਦਮ:
ਸਪੋਰਟ ਲਈ ਖਾਕੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਤੁਰੰਤ ਤਸ਼ਖੀਸ ਸਵਾਲ, ਸਮਝਾਉਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਰਿੱਬਲ ਨਾ ਕਰਦੇ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਸੰਬੰਧੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਨ।