ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ?
ਟੂਲ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਿਸਟਮ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੂਲ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਾਂ—ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਅਤੇ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ—ਤਾਂ ਇੱਕ ਟੂਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਮਾਲ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਹਾਅ
ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ, ਲਚਕਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਇੱਕ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ, ਅੰਤਿਮ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਡਿਲੀਵਰੇਬਲ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਲਈ, ਵਹਾਅ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਦਾ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ
ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਨਾ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਅਤੇ ਆਈ.ਟੀ. ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਅਤੇ ਆਈ.ਟੀ. ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧੇ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਮ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਵਜੋਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਹਰ ਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਸਨ।
ਆਈ.ਟੀ. ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੀ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਸਨ।
ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੈਕਟਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਆਈ.ਟੀ. ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਉਸ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਦਾ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਲਈ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਸਮੇਂ, ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਨਾਲ ਸੱਚਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਲਚਕਦਾਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ, ਇਟਰੇਟਿਵ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਵੇਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਇਹ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਸਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਾਰਜ ਨਿਰਧਾਰਨ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਤੁਰੰਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਜਦੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪਿਛਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪੜ੍ਹ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਪਹੁੰਚ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਬਾਅਦ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
ਆਓ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ।
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਬਾਰੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪੁਰਾਣੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾ ਦੱਸੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ, ਮੈਸੇਂਜਰ ਟੂਲ, ਫ਼ੋਨ ਕਾਲਾਂ, ਜਾਂ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਸੰਚਾਰ।
ਇਸ ਲਈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਂਗ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੌਕੇ 'ਤੇ ਹੀ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਨਿਯਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਕੇ ਖਰੜਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹੋਮਪੇਜ 'ਤੇ FAQ ਵਜੋਂ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਬੁਲੇਟਡ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕੰਮ ਵਜੋਂ ਛੱਡਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭ ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਹਨ।
ਪ੍ਰਵਾਹ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਾਰਜ ਪਰਿਵਰਤਨ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਸਮੇਂ ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੈਨਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
- ਜੇਕਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪਹਿਲਾਂ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿਓ।
- ਨਵੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ, ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
- ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਖਰੜਾ ਜਵਾਬ ਪੁਰਾਣੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
- ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
- ਉਸ ਚੈਨਲ ਰਾਹੀਂ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ ਸੀ।
- ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਾ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇਤਿਹਾਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ।
- ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇਤਿਹਾਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
- ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਪਨੀ ਹੋਮਪੇਜ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
- ਜਦੋਂ ਨਿਯਮ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸੰਦਰਭਿਤ ਨਿਯਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
- ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਪਿਛਲੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇਤਿਹਾਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਏ ਹਨ।
- ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲਚਕਦਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਵਾਹ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
ਇਸ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ, ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਦਾ ਮਾਰਗ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੁਵਿਧਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚੈਨਲਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਚੈਨਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਰਫ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਹੀ ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, IT ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਵਹਾਅ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਾਅਦ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਿੱਸਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੈਲਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ, ਗਲਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਹੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੋਰ ਵੀ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਇਟਰੇਟਿਵ ਕਾਰਜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹ ਕਾਰਜ ਵੀ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਲੋੜ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀ ਅਕਸਰ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਦੇ ਦੋ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਪਹਿਲੀ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਵਧਾਉਂਦਾ। ਇਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਣਨਾ ਇਸ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੀ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਦਰਅਸਲ, ਮੌਜੂਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਵਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਰਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਥੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਕੇ, ਸਿਰਫ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭਾਵੇਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਖੁਦ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਇੱਕ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਲਤੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਹੋਣ, ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਲਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬਹੁ-ਪੜਾਅ ਵਾਲੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣਗੇ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰਜ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਜਾਣਗੇ।
ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਧੀ ਦੇ ਖੁਦ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੈਕਟਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ IT ਸਿਸਟਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ, ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਸਤੂਨਿਸ਼ਠ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਹਾਅ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।