ਜੀਓਸਟਾਰ: 50 ਕਰੋੜ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ AI ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਟ
ਜੀਓਸਟਾਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਿਜੈ ਸ਼ੇਸ਼ਾਦਰੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ.
ਸਾਡੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲੜੀ ਵਿੱਚ AI ਰਾਹੀਂ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਉਣ ਵਾਲੇ ਆਗੂ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਜੀਓਸਟਾਰ ਮਨੋਰੰਜਨ ਅਤੇ ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਵਾਲੇ ਮੰਚ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ 50 ਕਰੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਪਤਕਾਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਨੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ 7.25 ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ. ਇੰਨੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ AI ਦਾ ਤੇਜ਼, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ.
OpenAI API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੀਓਸਟਾਰ ਨੇ ਜੀਓਹੌਟਸਟਾਰ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਕਟ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਲੱਭਣ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ ਜੋੜਿਆ. ਦਰਸ਼ਕ ਸੁਭਾਵਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬੋਲ ਕੇ ਫ਼ਿਲਮਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਪੁਰਾਣੇ ਯਾਦਗਾਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਚੱਲ ਰਹੇ ਮੈਚ ਦੇ ਪਲ ਜਾਂ ਕ੍ਰਿਕਟ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਨਤੀਜੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਦੇ ’ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਸਿੰਗਾਪੁਰ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਮੇਲਨ ਦੌਰਾਨ, ਆਸੀਆਨ ਲਈ OpenAI ਦੇ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੇਟ ਮੁਖੀ ਸਿਧਾਰਥ ਸ਼ਰਮਾ ਨੇ ਜੀਓਸਟਾਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਿਜੈ ਸ਼ੇਸ਼ਾਦਰੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ. ਚਰਚਾ ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਅੱਠ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 15 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਤੱਕ ਲਿਜਾਣ ਵਾਲੇ ਆਗੂਆਂ ਲਈ ਸਿੱਖਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸੀ.
ਪਿਛਲੇ 25 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭਣ ਦਾ ਢੰਗ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਦਲਿਆ ਹੈ. ਪਸੰਦ ਮੁਤਾਬਕ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲਣਾ ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਇਆ ਆਖ਼ਰੀ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਸੀ. ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜੋ ਕੁਝ ਹੋਇਆ, ਉਸ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਉਸੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਿਹਾ.
ਪਰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਚੋਣ ਬਹੁਤ ਨਿੱਜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਕੋਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, “ਮੈਂ ਉਦਾਸ ਹਾਂ. ਮੈਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਦਿਖਾਓ ਜੋ ਮੇਰਾ ਮਨ ਖ਼ੁਸ਼ ਕਰ ਦੇਵੇ.” ਇਸ ਸਧਾਰਨ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਈ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਹਨ. ਉਦਾਸੀ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹੈ? ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਮਨ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਖ਼ੁਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਉਹ ਹਾਸੇ-ਮਜ਼ਾਕ ਵਾਲੀ, ਮਨ ਨੂੰ ਸਕੂਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਹੀ ਧਿਆਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਪਾਸੇ ਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਉਸ ਵੇਲੇ ਦੀ ਮਨੋਦਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਗੱਲਬਾਤ ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਾਲਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ.
ਅਸੀਂ ਅਕਤੂਬਰ ਅਤੇ ਨਵੰਬਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ’ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਫ਼ਰਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕ੍ਰਿਕਟ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਹੋਣਾ ਸੀ. ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਲਗਭਗ ਦੋ ਮਹੀਨੇ ਸਨ ਅਤੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਦੋ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਸਨ: ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਕਟ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ.
ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੇਖਣ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਦਰਸ਼ਕ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, “ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਦੀ ਸ਼ਾਮ ਹੈ—ਕੁਝ ਅਨੋਖਾ ਦਿਖਾਓ,” ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਫ਼ਿਲਮ ਦਾ ਨਾਂ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਦਰਸ਼ਕ ਕੋਈ ਖ਼ਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਡਿੱਗੀਆਂ ਵਿਕਟਾਂ, ਲਗਾਤਾਰ ਲੱਗੇ ਛੱਕੇ ਜਾਂ ਉਹ ਮੈਚ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਿਡਾਰੀ ਨੇ ਇੱਕ ਖ਼ਾਸ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦੌੜਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਸਨ. ਕ੍ਰਿਕਟ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹਰ ਗੇਂਦ ਬਾਰੇ ਅੰਕੜੇ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਨੋਰੰਜਨ, ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਪਲ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਕਟ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਹੂਲਤ ਰਾਹੀਂ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਣ ’ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ.
ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਅਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੱਖਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ: ਸਟੀਕਤਾ, ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ. ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਹਰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵੇਲੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ.
ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ’ਤੇ ਅਹਿਮ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ. ਸਾਡੇ 60% ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਥਾਂ ਬੋਲਦੇ ਹਨ: ਲੋਕ ਬੋਲ ਕੇ ਦੱਸਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਫਿਰ ਵੀ ਜਵਾਬ ਢੁਕਵਾਂ ਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੰਨੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੀ ਵਾਜਬ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦਾ ਹਾਂ: ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਰਤ. ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦੌਰਾਨ, ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਾਮਲੇ ਤਿਆਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ.
ਇਹ ਚੱਕਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਹੈ.
ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੇਤਰ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ. ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਖੇਡ ਰਸਾਲਿਆਂ ਦੇ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਵਰਗੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਸਮਝਦੇ ਸਨ ਕਿ ਖੇਡਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ ਕੀ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ; ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਨੀਂਹ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਡੂੰਘਾ ਗਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਕੀਤੀ, ਉਹ ਸੀ ਟੀਮ ਦੀ ਚੋਣ. ਅਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ. ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਇਨਾਤ OpenAI ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੁਝ ਗੱਲਾਂ ਦੀ ਹੋਰ ਸਪਸ਼ਟ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨਾ ਸਾਡੇ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸੀ.
ਪਹਿਲੀ ਗੱਲ ਸੀ ਕੰਮ ਦਾ ਦਾਇਰਾ. ਬੋਲ ਕੇ ਜਾਂ ਲਿਖ ਕੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਵਾਲਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਕੁਝ ਵੀ ਪੁੱਛਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ. ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੱਦਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਇਆ.
ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟਾ ਸਮੂਹ ਲਿਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਉਸ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੰਨ-ਸੁਵੰਨੇ ਮਾਮਲੇ ਜੋੜੇ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਇਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅੱਜ ਤੁਸੀਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਜਾਂਚਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਜੋੜੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਦੂਜਾ ਵੱਖਰੇ, ਟੱਕਰਵੇਂ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਉਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਸੀ—ਯਾਨੀ ਇੱਕ LLM ਨਿਰਣਾਇਕ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਸੀ.
ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਉੱਠਿਆ: ਨਿਰਣਾਇਕ ਨੂੰ ਕੌਣ ਪਰਖੇਗਾ? ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਸੀ. Codex ਨੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਮਾਮਲੇ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਧਾਈ, ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਿਰਮਾਣ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਖ਼ਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਈ.
ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦਾ.
ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਪ, ਜਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ P99 ਮਾਪ, ਅਜੇ ਵੀ ਅਹਿਮ ਹਨ, ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਵੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ.
ਪਹਿਲੀ ਗੱਲ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਉੱਦਮ ਦੇ ਅੰਦਰਲੀ ਅਸਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡਾ ਪਾੜਾ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਹਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਐਲਾਨ ਨਾਲ ਕਦਮ ਨਹੀਂ ਮਿਲਾ ਸਕੀ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ.
ਦੂਜੀ ਗੱਲ, ਸਿਰਫ਼ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ’ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਰਹੋ. ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਦਿਸਣ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਸਮਝ ਲੈਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਾਏ ਗਏ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਕੀਤੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ’ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ.
ਅਖ਼ੀਰ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤੇ ਉੱਦਮ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਖ਼ੁਦ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅੰਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਹੁਨਰ ਸਿਖਾਉਣ ਦਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ. ਆਗੂਆਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਣ. ਕਿਸੇ ਕਾਬਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ Codex ਵਰਗਾ ਸਾਧਨ ਦਿਓ ਤਾਂ ਉਸ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਅਸਰ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖ਼ਤਰਾ ਵੀ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵਧਦਾ ਹੈ.
ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਾਕੇਟ ਹੈ. ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੱਦਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਾਗਡੋਰ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
