ਤੁਹਾਡਾ ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ AI ਬਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੇ ਹਨ, ਵੈਬਿਨਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੈਮੋ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ UX ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਬੈਠੇ ਹੋਏ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਿੰਤਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਹੁਣੇ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਸ਼ਾਇਦ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ, ਖੋਜ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਜਾਂ ਸੂਖਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾੜੇ ਅਮਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉੱਪਰੋਂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਆਉਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਕੰਟਰੋਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਅਭਿਆਸ ਲਈ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਿਉਂ UX ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ AI ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ AI ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ, ਲਾਗਤ ਬੱਚਤ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਬੁਜ਼ਵਰਡ-ਅਨੁਕੂਲ ਪੈਕੇਜ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋਣਾ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਪਰ UX ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਕਸਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਅਸਫਲ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਉਹ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਤੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਹਾਰਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ। ਆਪਣੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਮੋਮੈਂਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ AI ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਉਤਸ਼ਾਹ ਉਹਨਾਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਅਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਲੜ ਰਹੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਦਿਓ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਫਰੇਮ ਉਪਯੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜੋ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI-ਉਤਪੰਨ ਹੱਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵਾਂ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡਿਜੀਟਲ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ (ਇਹ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ) ਹਾਂ, AI ਕੁਝ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਗਾਉਣੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਿ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਜਾਂ ਥੀਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਹੋ ਜੋ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜਾ ਭਾਗੀਦਾਰ ਝਿਜਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਫੀਡਬੈਕ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਉਸ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ AI ਲੇਆਉਟ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਹਕੀਕਤਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇੱਕ ਚਲਾਕ ਹੱਲ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਣਗੇ। ਤੁਹਾਡਾ ਭਵਿੱਖ ਮੁੱਲ ਉਸ ਕੰਮ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਖ ਕੇ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਸ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਾਗ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੱਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਨਿਰਣਾ ਕਾਲ ਕਰਨਾ। ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਤੋੜਨਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਇੱਕ ਵੋਕਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਧੱਕਣਾ ਹੈ। ਬਿੰਦੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਤੁਸੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ, ਵਪਾਰਕ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਕੀ ਮੰਗਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਕੀ ਹੱਲ ਹੋਵੇਗਾ।
AI ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਰਹੇਗਾ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਹੱਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਗੇ ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਸਧਾਰਨ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਲ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਨਿਰਣਾ ਕਾਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕਦਮ 1: ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ AI ਪ੍ਰੇਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਸਲ ਦਬਾਅ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਬਾਅ,ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ, ਅਤੇ ਬੋਰਡ ਉਮੀਦਾਂ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ROI, ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਲਾਭ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। "ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਡੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰੇਗੀ" ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਮਜਬੂਰ ਹੈ "ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਡੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।" ਹਕੀਕਤ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਹ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਕੱਢੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਬਨਾਮ ਹਾਈਪ ਕੀ ਹੈ। ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਪੜ੍ਹੋ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਟੂਲ ਅਜ਼ਮਾਓ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ। ਅਸਲ ਦਰਦ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। AI ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਜਾਇਜ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ. ਕਦਮ 2: ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ। ਸਮਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੇ ਆਪਣੇ ਘੰਟੇ ਕਿਵੇਂ ਬਿਤਾਏ। ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼, ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਕਾਰਜ ਬਨਾਮ ਉੱਚ-ਨਿਰਣੇ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹਨ। ਉੱਚ-ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਕੰਮ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਅਟੱਲ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਨਾਲ ਹੀ, ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਪਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਸਕੀ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਕਾ ਸੂਚੀ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਤਿਮਾਹੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਟੈਸਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਲਾਨਾ ਬਜਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ। ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋਗੇ। ਮੌਕੇ ਦੇ ਮੌਕੇ ਜਿੱਥੇ AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਖੋਜ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ: AI ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਤਹੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਰੈਪਿਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ: ਏਆਈ ਤੁਹਾਡੇ ਟੈਸਟ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 3: ਆਪਣੇ UX ਅਭਿਆਸ ਲਈ AI ਸਿਧਾਂਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਸਿਧਾਂਤ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਹਰ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨਗੇ। ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵੀ ਪਾਇਲਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਤੋਂ ਸਮਝੌਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। AI ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ, ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੈ। AI ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਨੈਤਿਕ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਤੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਾੜਾ ਹੈ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਬਣਾਓ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਬਣਾਓ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਫ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਦਮ 4: ਆਪਣੀ AI-in-UX ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਓ ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਰਣਨੀਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਲਈ ਪਿਚ ਕਰੋਗੇ। ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਹੈ। "ਖੋਜ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ" ਪਿਚ ਨਾ ਕਰੋ। ਪਿੱਚ "ਖੋਜ ਤੋਂ ਇਨਸਾਈਟਸ ਤੱਕ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 40% ਘਟਾ ਕੇ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।" AI ਮੋਮੈਂਟਮ 'ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪਿਗੀਬੈਕ ਕਰੋ। ਕਦਮ 2 ਤੋਂ ਉਸ ਮੌਕੇ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ? ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਮਝਾਓ ਕਿ AI ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਚੰਗੇ ਖੋਜ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ AI ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਅਭਿਆਸਾਂ ਲਈ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਹਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਫੰਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਸਨ। ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਮਨੁੱਖ ਕਿੱਥੇ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ? AI ਕਿੱਥੇ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੋਗੇ? ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕੰਮ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਮਰੱਥਾ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਯੋਜਨਾ। ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਲਈ ਬਜਟ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ। ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੋ। AI ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਲਈ, ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਓਗੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰੋਗੇ। ਕਦਮ 5: ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪਿਚ ਕਰੋ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਕੇ ਨਹੀਂ। ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ AI ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ROI ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਮਲੇ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੋ। ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਬੰਡਲ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਪਰਪਹਿਲਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਸਕੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭਾਗਾਂ ਵਜੋਂ ਜੋੜੋ। "ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਸਾਲਾਨਾ ਤੋਂ ਤਿਮਾਹੀ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ" "ਕੀ ਅਸੀਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੋਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?" ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਕਾਮਯਾਬ ਹੋਣ ਲਈ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਦਿਖਾਓ। ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਪਾਇਲਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜੋ 30-60 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਉਹ ਪਾਇਲਟ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਲ ਕਿਵੇਂ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਜੋ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਸ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਖਾਸ ਰਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੂਲਸ ਲਈ ਬਜਟ, ਪਾਇਲਟਾਂ ਲਈ ਸਮਾਂ, ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਦਮ 6: ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ ਆਪਣੇ ਪਾਇਲਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਪੋ: ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਟੀਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਿੱਤਣਾ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ। ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪਾਇਲਟ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਿਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਉਂ ਅਤੇ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ। ਮਾਸਿਕ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ 'ਤੇ। "ਅਸੀਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਖੋਜ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 35% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ" ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਸਹੀ ਪੱਧਰ ਹੈ। ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਕੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਕੀਲ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ AI ਪਾਇਲਟ ਕਿਸੇ ਦਾ ਕੰਮ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਵਕੀਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਗੇ। ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੁਹਰਾਓ। ਹਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦੁੱਗਣਾ ਕਰੋ. ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਬੀਟਸ ਉਡੀਕਣਾ AI ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗੀ, ਪਰ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿਓਗੇ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ UX ਮੁਹਾਰਤ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਕੀਕਤ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋ। ਆਪਣੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਮੌਕੇ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 30 ਮਿੰਟ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਿਯਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ ਜਿੱਥੇ AI ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਾਇਲਟ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਸਕੈਚ ਕਰੋ ਕਿ ਸਫਲਤਾ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਹੈਰਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਹੱਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਨਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ ਕਿਉਂਕਿ AI ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਟੂਲ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਲੋਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਰਣਨੀਤਕ, ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਣ ਲਈ ਪਹਿਲ ਕਰਦੇ ਹੋ। SmashingMag 'ਤੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ
“AI ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ, ਇਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਹੀਂ: ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ”, ਇਲੀਆ ਕਾਨਾਜ਼ਿਨ ਅਤੇ ਮਰੀਨਾ ਚੇਰਨੀਸ਼ੋਵਾ "ਹਾਈਪ ਤੋਂ ਪਰੇ: ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ", ਨਿਕਿਤਾ ਸਮੂਟਿਨ "ਇੱਕ AI-Augmented ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ", ਲਿੰਡਨ ਸੇਰੇਜੋ "ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਿਅਕਤੀ: ਇੱਕ ਲੀਨ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ", ਪਾਲ ਬੋਗ
