21 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਕੀਵੀਂ AI ਉਪਕਰਨ ਸਟਾਰਟਅਪ ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ?
ਆਧੁਨਿਕ AI ਉਪਕਰਨ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਪਣਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਦਾਖਲਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਥੱਲੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖੋ।
ਆਧੁਨਿਕ AI ਉਪਕਰਨ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ, ਵਿਪਣਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਦਾਖਲਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਥੱਲੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਸਿੱਖੋ।
ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ AI ਉਪਕਰਨ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ ਸਿਧਾ ਹੈ: ਕਈ ਐਸੇ ਕੰਮ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਜਆਂ ਜਾਂ ਏਜੰਸੀ ਦੀ ਘੰਟੇ ਲੈਂਦੇ ਸਨ, ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਖਰਚ 'ਚ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਘੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਦ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਿਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਵੀ ਇਕੋ ਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦ ਛੇਤੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਧੁਨਿਕ AI "ਪਹਿਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੱਕ ਸਮਾਂ" ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਡ੍ਰਾਫ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਮੂਲ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ: ਘੱਟ ਘੰਟੇ ਖਰਚ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ MVP ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਟਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਪੈਸਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਸਮੇਂ, no-code + AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੀਮਿਤ ਤਕਨੀਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਫਾਊਂਡਰ ਨਜ਼ਰੀਏ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਹੱਦਬੱਧ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦਾਖਲਾ ਰੁਕਾਵਟ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਜ਼ਾਰ ਭਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਈ ਟੀਮ ਇਕੋ ਜਿਹੀ ਸੋਚ ਦਾ ਪਿਓਗ ਕਰਕੇ ਇਕ ਭਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਦ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣਾ "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਬਣਾਉ ਸਕਦੇ ਹੋ?" ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿਚ ਜਿੱਤ ਸਕਦੇ ਹੋ?" ਤੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਾਇਦਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਖੰਡ ਨੂੰ ਗਹਿਰਾਈ ਵਿੱਚ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਸਥਿਤੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਂਦੀ ਹੈ: ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ (ਲਗਭਗ 1–20 ਲੋਕ)। ਅਸੀਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ: ਖਰਚ, ਸਟਾਫ਼ ਅਤੇ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
AI ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਿਰ-ਫਿਰ ਹੁੰਦੇ, ਲਿਖਤੀ-ਭਾਰਿਤ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਸਮਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮੂਲ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਉਤਪਾਦ ਰਣਨੀਤੀ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਰੋਸਾ, ਕਠਿਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ AI-ਚਲਿਤ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਲਡ ਖਰਚ ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, AI ਨਾਲ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੈਟ (ਸਸਤਾ ਪਰ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲਾ), ਗਾਹਕ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ, ਸਟਾਰਟਅਪ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਭਰਤੀ ਅਤੇ ਟੀਮ ਆਕਾਰ, ਫੰਡਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ, ਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਮਪਲਾਇੰਸ/ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਖ਼ਤਰੇ।
AI ਉਪਕਰਨ ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਬਿਲਡ" ਭਾਰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਸਤਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ ਲਾਗਤ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਈ ਫਿਕਸਡ ਖਰਚ ਮੁੱਲਵਾਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ: ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਾਂ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ, QA, ਐਨਾਲੇਟਿਕਸ, ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸੈਟਅਪ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਰਚ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਅਮਲ ਵਿੱਚ "ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ" ਹੁੰਦਾ ਸੀ।
AI ਦੇ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਕੰਮ ਹੋਰ ਅਰਥ ਤੋਂ ਆਧਾਰਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਵਾਂ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਚਛਾ ਉਤਪਾਦ ਛੱਡਣ ਦੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਵਰਤੋਂ ਵਧਣ 'ਤੇ ਵੈਰੀਏਬਲ ਖਰਚਾਂ ਵਧ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ (ਟੂਲਿੰਗ, ਕੰਪਿਊਟ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਣ)।
AI "ਕ੍ਰਾਫਟ ਵਰਕ" ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: UI ਵੈਰੀਐਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਲਿਖੋ, ਫੀਡਬੈਕ ਥੀਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੋਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਓ। ਮੁਕਾਬਲਾਤਮਕ ਬਰਕਤ ਉਸ ਟੀਮ ਨੂੰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਰੇਅੜ ਮਾਹਿਰ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋਣ:
ਇੱਥੇ "vibe-coding" ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਹਰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਪੂਰੇ ਟੂਲਚੇਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਾਇਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮਾਂ ਚੈਟ-ਚਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੁਆਰਾ ਇਟਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੈਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Koder.ai ਇਸ ਢੰਗ ਦੀ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ 'ਤੇ ਬਣੀ ਹੈ—ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go ਬੈਕਐਂਡ ਅਤੇ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ—ਜਿਸ ਵਿੱਚ planning mode ਅਤੇ snapshots/rollback ਵਰਗੀਆਂ ਖੂਬੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਅਨਿਯੰਤਰਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਘੱਟ ਬਿਲਡ ਲਾਗਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੁੱਲ ਖ਼ਰਚ ਘਟਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਆਮ ਨਵੀਂ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਟੂਲ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਯੂਜ਼ਫੀਸ, ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ/ਲੇਬਲਿੰਗ, ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਡ੍ਰਿਫਟ ਲਈ ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ QA ਸਮਾਂ। ਕਈ ਟੀਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ compliance ਸਮੀਖਿਆਆਂ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਮੁਕਾਬਲ੍ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣਾ "ਅਸੀਂ ਇਹ بنایا" ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ "ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵੇਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਫੀਚਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕੀਮਤ ਦਾ ਦਬਾਅ ਵੱਧਦਾ ਹੈ।
ਉਪਲੱਬਧ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇੱਕ $49/ਮਹੀਨਾ ਉਤਪਾਦ ਹੈ।
ਬਿਲਡ ਲਾਗਤ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਤੀ-ਗਾਹਕ ਖਰਚ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ, ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਅਤੇ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਸਰਾਂ ਤੇ ਦਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
AI ਉਪਕਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਟਾਰਟਅਪ ਲੂਪ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਗਾਹਕ ਖੋਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ। ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੋਟਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਧਾਰਨ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਤੋਂ ਵਾਇਰਫਰੇਮ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਨਾ ਕਿ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ।
Time-to-MVP ਘਟਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ "ਖਾਲੀ ਪੰਨਾ" ਕੰਮ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਾਪੀ, ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਫਲੋ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ, ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੋਡ ਸੈਫੋਲਡ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਦ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਰਵਾਹ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਪਰ ਇਹੀ ਤੇਜ਼ੀ ਹੋਰ ਸਭ ਲਈ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਵੀ ਫੀਚਰ ਸਿੱਧੇ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਰੋਤ (moat) ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ "ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਇਆ" ਵਾਲਾ ਖਿੜਕੀ ਛੋਟੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਕਈ ਵਾਰੀ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਨਤੀਜਾ: ਤੁਹਾਡੀ ਟੂਲ ਚੋਣ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀਯੋਗਤਾ (reversibility) ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਸਰੋਤਮਾਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ (ਚਾਹੇ ਕੋਡ ਸਹਾਇਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਚੈਟ-ਟੂ-ਐਪ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai), ਤਾਂ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, snapshots ਅਤੇ rollback ਆਰਥਿਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਸਿਰਫ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਫਾਈ ਨਹੀਂ।
ਖਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦਕ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਮਝ ਲੈਣਾ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਖਰਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਸਪੋਰਟ ਟਿਕਟ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੈਚ, ਅਤੇ ਕਰੈਡਬਿਲਟੀ ਖੋਣਾ)।
ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਗਾਈਡਲਾਈਨ:
ਜੋ ਸਟਾਰਟਅਪ ਤੇਜ਼ ਚੱਕਰ ਨਾਲ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਕੇਵਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ; ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ, ਫੈਸਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਸੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
No-code ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਸੀ। AI ਸਹਾਇਕ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਧੱਕਦੇ ਹਨ—ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਾਪੀ, UI ਟੈਕਸਟ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਟੇਬਲ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਲੌਜਿਕ ਜਨਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ: ਹੋਰ ਫਾਉਂਡਰ, ਓਪਰੇਟਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ-ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਮਾਹਿਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਭਰਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਹੈ: ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿਓ, AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਸੁਝਾਓ ਤੇ ਪੁੱਛੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ no-code ਟੂਲ (Airtable, Notion databases, Glide, Bubble, Zapier/Make) ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। AI ਫਾਰਮ, ਵੈਰੀਡੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ, ਈਮੇਲ ਸੀਕੁਐਂਸ ਅਤੇ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ "ਸਟਾਰਟਰ ਸਮੱਗਰੀ" ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਖਾਲੀ ਨਜ਼ਰ ਨਾ ਆਉਣ।
ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਪਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਚਮਕਦਾ ਹੈ: intake forms, lead routing, customer research pipelines, QA ਚੈਕਲਿਸਟ, ਹਲਕੇ-ਫੁਲਕੇ CRMs, ਅਤੇ ਇਕ-ਵਾਰੀ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ ਬਨਾਮ ਪੂਰਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੋਟ ਇੱਕ ਵਾਰਨਾ ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਵੇਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: permissioning ਗੜਬੜ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੌਲਡ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ "ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ" ਇੱਕ ਡੀਬੱਗ ਕਰਣ-ਲਯੋਗ dependency ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਮਪਲਾਇੰਸ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਡੇਟਾ ਨਿਵਾਸ, vendor ਐਕਸੈਸ, ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ)। ਜਦੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ maintainability ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
No-code ਰੱਖੋ ਜੇ ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਫਿੱਟ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਲੋੜਾਂ ਹਫ਼ਤੇਦਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਬਹੁਤ ਸਧਾਰਣ ਹਨ। rewrite ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਠੋਰ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ, ਜਟਿਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ, ਉੱਚ throughput, ਜਾਂ predictable unit economics ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਜੋ infrastructure ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੇ ਨਾ ਕਿ per-task SaaS ਫੀਸਾਂ 'ਤੇ।
ਆਪਣੇ ਬਿਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ "ਸਿਸਟਮ ਮੈਪ" ਲਿਖੋ (ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਮਾਲਕ), prompts ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ (ਨਮੂਨਾ ਇਨਪੁੱਟ + ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ) ਜੋ ਹਰ ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਏ ਜਾਂ। ਇੱਕ ਹਲਕਾ-ਫੁਲਕਾ ਚੇਂਜ ਲੌਗ ਚੁਪ ਰੈਗ੍ਰੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੇ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ (GTM) ਖਰਚਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਕ ਇਕੱਲਾ ਫਾਊਂਡਰ ਹੁਣ ਇੱਕ ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਠੋਸ ਕੈਂਪੇਨ ਪੈਕੇਜ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਾਪੀ, ਕ੍ਰੀਏਟਿਵ ਸੰਕਲਪ, ਟਾਰਗੇਟਿੰਗ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਰੀਚ ਆਉਟ ਸੀਕੁਐਂਸ—ਬਿਨਾਂ ਏਜੰਸੀ ਜਾਂ ਫ਼ੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਮਾਰਕੀਟਰ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ।
ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
ਇਸ ਨਾਲ ਪोज਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਅੱਗੇ ਖ਼ਰਚ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਬਣਾਇਆ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ ਵੇਚ ਸਕਦੇ ਹਾਂ" ਤੱਕ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ: ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਮੈਨੁਅਲ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਨੇਹਾ। AI ਨਾਲ, ਟੀਮਾਂ ਭੂਮਿਕਾ, ਉਦਯੋਗ ਜਾਂ ਟ੍ਰਿਗਰ ਇਵੈਂਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟੇਲਰ ਕੀਤੇ ਵੈਰੀਐਂਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਚੰਗਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਇਹ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ CAC ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—even ਜੇ ਐਡ ਕੀਮਤਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਹੀ ਰਹਿਣ।
ਅਲਟਰਨੇਟ ਪਾਸਾ: ਹਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੀ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਹਰ ਕੋਈ ਵਧੀਆ ਕੈਂਪੇਨ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਦ ਚੈਨਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ੋਰੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਨਬਾਕਸ ਭਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ "ਠੀਕ-ਠਾਕ" ਸੁਨੇਹਾ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI-ਜਨਰੇਟਡ GTM ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਇਹ:
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਕਲਪ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ voice guide (ਟੋਨ, ਮਨਾਹੀਆਂ, ਪ੍ਰਮਾਣ-ਬਿੰਦੂ) ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝ ਕਰਿਓ—ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰੇ।
ਫਾਇਦਾ ਸਿਰਫ਼ "ਕੌਣ ਐੱਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ "ਕੌਣ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣ ਚੱਕਰ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ" 'ਤੇ ਆ ਜਾਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਲੇਖਾਂ, ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲ-ਟੂ-ਐਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ A/B ਟੈਸਟ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ prompts ਅਤੇ ਬ੍ਰੀਫਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰੋ। ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ GTM ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕ ਨਾ ਬਲਕਿ ਰੀਅਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਣ।
ਆਉਟਰੀਚ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਦੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਟਿਕੇ ਰਹੋ: ਬਿਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਬੁਨਿਆਦ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ scrape ਨਾ ਕਰੋ, opt-outs ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਨਮਾਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ prospects ਨੂੰ ਈਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਲਾਗੂ ਨਿਯਮਾਂ (ਜਿਵੇਂ CAN-SPAM, GDPR/UK GDPR) ਨੂੰ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਦਰਜ ਕਰੋ ਕਿ ਸੰਪਰਕ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ।
AI ਨੇ ਗਾਹਕ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਹੁਣ ਉਹ ਬ੍ਰਹਦ ਵਾਲੀ ਸੇਵਾ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ staffed help desk ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ—ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬੀ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਂ ਜ਼ੋਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਵਰੇਜ ਨਾਲ।
ਚੈਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਹਾਇਕ ਦਰਹੱਕੇ ਸਵਾਲਾਂ (password resets, billing ਬੇਸਿਕਸ, "ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ...?") ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੈਟਅਪ ਇਹ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਕਿ "ਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇ"—ਇਹ ਲੋਡ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਨਤੀਜਾ ਘਾਹਕ ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਘਟਣਾ ਅਤੇ time-to-first-response ਘਟਣਾ ਹੈ—ਦੋ ਮਾਪਦੰਡ ਜੋ ਗਾਹਕ ਸੰਤੋਸ਼ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰ live calls ਅਤੇ ਲੰਬੀਆਂ ਈਮੇਲ ਥ੍ਰੈਡ ਤੋਂ self-serve ਫਲੋਜ਼ ਵੱਲ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ: ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਗਾਈਡ, in-app ਟੂਲਟਿਪ, ਛੋਟੇ ਚੈਕਲਿਸਟ ਅਤੇ searchable knowledge bases।
AI ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗਾਈਡਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਡ੍ਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਾਪੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਾਹਕ ਖੰਡਾਂ ਲਈ ਮਦਦ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਨੁPublish्ल ਸਕਦੇ ਹੋ—ਬਿਨਾਂ ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਸਮੱਗਰੀ ਟੀਮ ਦੇ।
ਨੁਕਸਾਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਧੀਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਨੁਕਸਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਗਲਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬਿਲਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਡਿਲੀਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ—ਭਰੋਸਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦਾ ਹੈ।
ਖਤਰਾ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ:
ਤੇਜ਼ ਸਹੈgevoegd ਚਾਈurn ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਜੋ ਤੁਰੰਤ self-serve ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਕੁਝ ਖੰਡ ਐI-ਫਰਸਟ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ-ਛੂਹਾ ਸੇਵਾ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਤਣ ਵਾਲਾ ਢੰਗ ਅਕਸਰ ਹਾਇਬ੍ਰਿਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ AI, ਸਮਵੇਦਨਾ, ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਐਡਜ-ਕੇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖ।
AI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਮਹਿਸਸ ਕਰਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ "ਬੈਕ-ਆਫਿਸ" ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਚੁਪਚਾਪ ਹਫ਼्तਿਆਂ ਨੂੰ ਖा ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟ, QA ਚੈਕਲਿਸਟ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ actionable ਬਣਾਣਾ।
ਘੱਟ-ਖਤਰੇ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੈਰੀਫਾਈ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਜਿੱਤ:
ਇਹ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਦੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। "ਕੰਮ ਕਰਨ" ਦੀ ਬਜਾਏ, ਲੋਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ orchestrate ਕਰਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ: ਇਨਪੁੱਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚਲਾਓ, ਡਰਾਫਟ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮੁਫ਼ਤ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਯਤਨ ਨੂੰ ਸਥਾਨਾਂਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਨਿਰਕਲੇਅ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਂ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਓਹਦੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਟੀਮਾਂ "automation debt" ਨਾਲ ਰਿਹਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜੂਨੀਅਰ ਡਰਾਫਟ ਸਮਝੋ, ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸੌਖਾ ਸਿਸਟਮ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਜਦ ਲੂਪ ਤੰਗ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੰਪਾਊਂਡਿੰਗ ਲੈਵਰੇਜ ਦਾ ਸੰਦ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸ਼ੋਰ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ROI ਕਿਵੇਂ ਨਜ਼ਰ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ pricing ਉਦਾਹਰਨ ਵੇਖੋ।
AI ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮਜ਼ਬੂਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੀਮ" ਕਿਹੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਆਪਣੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਗੁਣਾ ਸਕਣ—ਬਿਨਾ ਸੋਚ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕੀਤੇ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ lean ਟੀਮ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ: ਕਾਪੀ ਡ੍ਰਾਫਟ ਕਰਨਾ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੈਰੀਐਂਟ, ਪਹਿਲਾ-ਪਾਸ ਕੋਡ, ਰਿਸਰਚ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੂਲ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਿਖਾਉਣਾ। ਇਹ ਮਾਹਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ—ਇਹ ਉਸਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵੱਲ ਖਿਸਕਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਨਤੀਜਾ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਅਵਸਥਾ ਸਟਾਰਟਅਪ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਛੋੱਟੇ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਧ "ਸਰਫੇਸ ਏਰੀਆ" ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾ operator-analyst-marketer ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਰੋਲ ਆਉਣ: ਕੋਈ ਐਸਾ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੈਟਅਪ ਕਰ ਸਕੇ, ਗਾਹਕ ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕੇ, ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੇਜ ਲਿੱਕ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਇੱਕੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੰਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕੇ। ਤਖ਼ਤਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਘੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਰੈਂਜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਲੋਕ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹੇ-ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਹੱਥ ਫਰਮਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਕ ਮਜ਼ਬੂਤ spike (ਉਦਾਹਰਨ: growth, product, ops) ਅਤੇ ਕੁਝ ਪਰਛਾਂ ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਹੁਨਰ ਹਨ ਜੋ AI ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਣ।
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੀ ਸਚ ਹੈ, ਕੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਲਈ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਭਰਤੀ ਸਕਰੀਨ 'ਚ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
"ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰੋ" ਦੇ ਘਰੂ ਦੇਖਾਉਣ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਹਲਕੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਲੇਅਬੁੱਕ ਦੀ: prompt ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ, ਚੰਗੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ, ਟੂਲ onboard ਚੈਕਲਿਸਟ, ਅਤੇ ਸਹਿਜ/ਨਾ-ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ। ਇਹ variance ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ramp time ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ।
ਅਮੂਲ ਕਿਸਮ ਦੀ ਫੇਲ ਯੰਤਰਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ singular AI power user 'ਤੇ ਅਤਿ-ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਵੋ। ਜੇ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਚਲੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਤੇਜ਼ੀ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਕੋਰ IP ਵਾਂਗ ਭਾਲੋ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ, ਕ੍ਰਾਸ-ਟਰੇਨ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਇੱਕੋ ਹੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕੇ।
AI ਟੂਲਿੰਗ ਇਹ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਕਿ "ਕਿੰਨੀ ਰਕਮ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ"। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ, ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ: ਜੇ ਖਰਚ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਰੱਕੀ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਵੱਧ ਰਹੀ?
ਬਾਰ ਹੁਣ "ਸਾਨੂੰ ਪੈਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਣਾਈਏ" ਤੋਂ "ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ—ਹੁਣ ਮੰਗ ਦਿਖਾਓ" 'ਤੇ ਮੋੜ ਗਿਆ ਹੈ। Pre-seed ਅਤੇ seed ਰਾਉਂਡ ਅਜੇ ਵੀ مطلب ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੈਸਾ ਕਿਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੇਗਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ: distribution, partnerships, trust, regulated workflows, ਜਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ।
ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ ਲੰਬੇ, ਮਹਿੰਗੇ "ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਡਕਟ" ਫੇਜ਼ ਲਈ ਧੀਰਜ ਵੀ ਘਟਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ MVP ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਿੱਚ-ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ—waitlists ਜੋ ਕਨਵਰਟ हों, ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਜੋ ਹੋਲਡ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਸਤਾ ਬਿਲਡਿੰਗ ਸਵੈਚਾਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੰਬਾ runway ਨਹੀਂ দেয়। ਤੇਜ਼ ਚੱਕਰ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਭੁਗਤਾਨੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪਰਖਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਖੋਜ—ਇਸ ਲਈ ਖਰਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ GTM ਵੱਲ ਸ੍ਰੇਸ਼ਠਤਾ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੋ ਟੀਮ runway ਨੂੰ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ burn rate ਨੂੰ ਬੇਟਸ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ: ਫਿਕਸਡ ਖਰਚ (ਲੋਕ, ਟੂਲ) + ਵੈਰੀਏਬਲ ਖਰਚ (ਐਡ, ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ, ਕੰਪਿਊਟ, ਕਾਂਟ੍ਰੈਕਟਰ)। ਲਕੜੀ ਦਾ ਮੱਕਸਦ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਬਰਨ ਨਹੀਂ—ਪਰ ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ।
ਜੇ AI ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਅਸੀਂ ਇੱਕ AI-ਸ਼ਕਤੀਸ਼ালী X ਹਾਂ" moat ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ। ਇਹ ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ ਲਈ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੀਚਰ ਖੇਡ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹਨ, ਵੈਲਯੂਏਸ਼ਨ ਕੰਪ੍ਰੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸੰਚਿਤ ਫਾਇਦੇ ਹਨ (ਵਰਕਫਲੋ ਲਾਕ-ਇਨ, distribution, proprietary ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਇਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਰੋਸਾ) ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਕੱਚੀ ਤੀਬਰਤਾ ਤੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤ੍ਰਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
ਇਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫੰਡਿੰਗ ਕਹਾਣੀ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾਇਤਯੋਗ ਫਾਇਦਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ playbooks, prompts, QA ਕਦਮ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲੂਪ, ਡੇਟਾ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ। ਜਦ AI ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਫੀਚਰ—ਤਾਂ ਇਹ ਪੂੰਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ठਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੈਲਯੂਏਸ਼ਨ ਦੀ ਬਚਾਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI competent ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ "ਫੀਚਰ ਫਾਇਦਾ" ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲ੍ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਮੁੱਖ ਯੋਗਤਾ ਹਫ਼ਤਿਆਂ (ਜਾਂ ਦਿਨਾਂ) ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿੱਤ ਉਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI-ਸਹਾਇਤ ਕੋਡਿੰਗ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, "ਵਿਚਾਰ" ਤੋਂ "ਕਾਮ ਕਰਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ" ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਐਸਾ ਬਜ਼ਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ moat ਮਿਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਹਟਦੇ ਹਨ।
ਵੰਡ (Distribution) ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਚੈਨਲ (SEO, ਭਾਗੀਦਾਰ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ) 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਉਹ ਫਾਇਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹੋਰ ਨਹੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ।
ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮੋਟ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਵਿਲੱਖਣ ਅਤੇ ਸੰਘਣੀ ਹੋ: ਪ੍ਰੋਪ੍ਰਾਇਟਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਜਾਂ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾ-ਵੱਧਦਾ ਹੈ।
Workflow lock-in ਬੀ2ਬੀ ਲਈ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੱਖਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਕਿਸੇ ਟੀਮ ਦੇ ਰੋਜ਼ਮਰਾ ਦੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ— approvals, compliance steps, reporting, handoffs—ਤਾਂ ਇਹ ਹਟਾਉਣਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਬਿਨਾਂ ਵੱਡੇ operational ਦਰਦ ਦੇ।
AI-ਚਲਿਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ, ਰੱਖਿਆ ਅਕਸਰ "ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਸਭ ਚੀਜ਼ਾਂ" ਵਰਗੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡੀਪ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (Slack, Salesforce, Jira, Zapier, ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ) ਸੁਵਿਧਾ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਵਿੱਚਿੰਗ ਲਾਗਤ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵੇਲੇ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਪਰਵਾਨਗੀਆਂ, ਟੀਮ ਤ trenings, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਭਰੋਸਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਫੈਕਟਰ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਪੇਸ਼ਗੀ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕੰਟਰੋਲ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ explainability। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਸੱਚ ਹੈ।
ਜਦ ਉਤਪਾਦ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਜੁਰਬਾ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ onboarding, ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਵਾਲੇ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਜਦ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਫੇਲ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਅਸਲੀ ਮਨੁੱਖੀ ਮਦਦ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਫੀਚਰਸ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸੁਕਰੇ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ 'ਤੇ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ end-to-end ਜਿੱਤੋ। ਨਤੀਜੇ ਪੈਕੇਜ ਕਰੋ (ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਗਲਤੀਆਂ ਘਟਾਈਆਂ, ਰੇਵਨਿਊ ਵਧਾਇਆ), generic AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਹੀਂ। ਲਕੜੀ ਦਾ ਮੱਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਟੂਲ ਬਣੋ ਜੋ ਗਾਹਕ ਰੱਖਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਨ—ਭਾਵੇਂ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਕਲੋਨ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ।
AI ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜੋਖਮ ਵੀ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਟਾਰਟਅਪ ਤੀਜੀ-ਪੱਖੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕ-ਸੰਮੁੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ—ਸਪੋਰਟ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ, ਇੱਥੇ ਤੱਕ ਕਿ ਕੋਡ—ਛੋਟੀ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਡੀ ਪੈਮਾਣੇ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਰੋਸਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਾਤਮਕ ਫਾਇਦਾ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਮਾਓ।
Prompts ਅਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮੰਨੋ। ਜੋ ਕੁਝ ਤੁਸੀਂ vendors ਨੂੰ ਭੇਜਦੇ ਹੋ ਉਹ ਘੱਟ ਰੱਖੋ, ਗਾਹਕ PII ਪੇਸਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ redaction ਵਰਤੋਂ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ training ਔਫ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਅਤੇ "ਸੀਮਿਤ" ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਪਬਲਿਕ ਕਾਪੀ vs. ਗਾਹਕ ਟਿਕਟ)।
ਮਾਡਲ ਹਲੂਸੀਨੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਛੋਟੀ ਪ੍ਰੋੰਪਟ-ਬਦਲਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ 'ਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਗਾਓ: ਤਥਾਂ ਲਈ citations ਮੰਗੋ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ retrieval ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ, ਯੋਗਤਾ, ਸਿਹਤ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਰੋ।
ਨਿਰਣੇ ਕਰੋ ਕਿ disclosures ਕਿੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਜੇ AI ਸਿਫਾਰਿਸ਼ਾਂ, ਸਲਾਹਾਂ ਜਾਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਜਵਾਬ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਦ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨੋਟ ਜਿਵੇਂ "AI-ਸਹਾਇਤ ਜਵਾਬ, ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਵੱਲੋਂ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ" ਸੁਝavna ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਸਵਾਲ ਉੱਠਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਮੰਨੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੱਕ ਨਹੀਂ ਉਸ 'ਤੇ training ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਸਮੱਗਰੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕੀ ਕਦਮ ਬਣਾਓ ਜੋ originality ਅਤੇ ਕਵੋਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਬਿਊਰੋਕਰੇਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਸਿਰਫ਼ ਮਾਲਕੀ। ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ, prompt/output ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਕੀ-ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਸਮੀਖਿਆ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਿਓ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ (ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਪ੍ਰੋੰਪਟ ਕੀਤਾ, ਕਦੋਂ) ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਭਰੋਸਾ-ਭੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਉਪਕਰਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੀਆਂ ਲਈ ਵੀ ਆਸਾਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਉਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ: ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਜਿਨ੍ਹਾਂਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਵੇ।
ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਲੈਵਰੇਜ, ਸਭ ਤੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਟਾਸਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਕ ਚੰਗਾ ਨਿਯਮ: ਉਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਚੁਣੋ ਜੋ (a) ਰੋਜ਼ਾਨਾ/ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, (b) ਰੈਵਨਿਊ ਨੂੰ ਛੂਹਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ (c) ਉਹ ਰੋਕੇ ਹੋਏ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਜਲਦੀ ਫੇਦਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਉਦਾਹਰਨ:
"ਪਹਿਲਾਂ" ਮੈਟ੍ਰਿਕ (ਟਾਸਕ ਪ੍ਰਤੀ ਸਮਾਂ, ਟਿਕਟ ਪ੍ਰਤੀ ਲਾਗਤ, ਕਨਵਰਸ਼ਨ ਰੇਟ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ "ਬਾਅਦ" ਨੂੰ ਮਾਪੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਤਪਾਦ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨਾ ਵੀ—ਇਸ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੋਟ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ "ਵਧੀਆ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਵਰਣਸ਼ੀਲ ਬਣਾਓ:
ਹੱਦੋਂ ਲਈ "ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਿਫੌਲਟ" ਦਾ ਟਾਰਗਟ ਰੱਖੋ। ਜੇ ਟੀਮ AI ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪੈਸਾ ਬਚਾ ਨਹੀਂ ਰਹੇ—ਤੁਸੀਂ ਲਾਗਤਾਂ ਟਰੰਸਫਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
Prompts, ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਾ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਰੁਟੀਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਓਹਥੇ ਵੀ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ, ਕੌਣ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ rollback ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦ ਗੁਣਵੱਤਾ ਥੱਲੇ ਆਵੇ। (Rollback ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ; ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ—ਹੋਰ ਇਕ ਕਾਰਨ ਕਿ snapshots ਅਤੇ reversibility ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਿਵੇਂ Koder.ai, ਤੇਜ਼ ਇटਰੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.)
ਜਦੋਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਰੱਖਿਆ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੱਲ ਖਿਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ:
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕ ਹੋਣ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
ਇਸਨੂੰ ਵੀਵਰਣ ਕਰੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਚੁਣਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ post ਵਿੱਚ ਦਰਜ blog/ai-automation-startup-ops ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
AI ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ time-to-first-version ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਡ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪ, ਮੂਲ ਕੋਡਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਿਆਂ। ਮੁੱਖ ਆਰਥਿਕ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਅੱਗੇ ਦੇ ਖਰਚੇ (specialist ਘੰਟੇ) ਘਟਾਓਗੇ ਪਰ ਚੱਲਦੇ ਖਰਚੇ ਜਿਵੇਂ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਯੂਜ਼, ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ。
ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ: “ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇਨਵੈਂਟ ਕਰਨ” ਤੇ ਘੱਟ ਬਜਟ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੱਧ ਬਜਟ ਨਿਯਤ ਕਰੋ।
ਕਿਉਂਕਿ AI-ਫੀਚਰਾਂ ਬਰਤੋਂ-ਪਰ每-ਉਸਰੇ ਖਰਚੇ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਮਾਡਲ ਕਾਲ, ਰੀਟਰੀਵਲ, ਲਾਗਿੰਗ ਅਤੇ QA ਸਮਾਂ)। ਜੇਕਰ ਵਿਕਾਸ ਸਸਤਾ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਭੀ ਗਰੋਸ ਮਾਰਜਿਨ ਘਟ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ AI ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਮਾਰਜਿਨ ਬਚਾਉਂਣ ਲਈ:
AI ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ, ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਹੀਤਾ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਰੱਖੋ:
ਜੇ rework ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲਾਂਚ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਸੋ।
No-code + AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ है ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਤਜ਼ਰਬੇ ਕਰਨੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੂਰੀ ਨਹੀ ਬਣਾਉਣੀ:
Rewrite ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ:
ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ prompts ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਹੀਲਠੀਬਲ ਰਹਿਣ।
ਕਿਉਂਕਿ AI ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਸਸਤੇ ਵਿੱਚ “ਠੀਕ” ਐਡਸ, ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਲਈ ਚੈਨਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਨਰਿਕ ਸੁਨੇਹਾ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਲੱਗ ਦਿਸ਼ਾ ਪਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ:
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹਾਈ-ਲੋਅਰ-ਕੋਸਟ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ ਫਾਇਦੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਰੀਪੀਟੇਬਲ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਨਾ.
ਹਾਇਬ੍ਰਿਡ ਐਪ੍ਰੋਚ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਰਿਸਕ ਘਟਾਉਣ ਲਈ guardrails ਜਿਵੇਂ “I don’t know” ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ, ਮਨਜ਼ੂਰ ਸ਼ੁਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲਿੰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ ਰੱਖੋ।
2–3 ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ, ਘੱਟ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਚੁਣੋ ਜੋ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ/ਦੈਨੀਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚਯੋਗ ਹਨ (ਨੋਟਸ/ਸਮਰੀਜ਼, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, QA ਚੈਕਲਿਸਟ)।
ਫਿਰ “automation debt” ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮਿਆਰ ਬੰਨ੍ਹੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ROI-ਸਟਾਈਲ ਫਰੇਮਿੰਗ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਗਿਆ pricing ਵਰਣਨ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
AI ਉਹ ਲੋਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕੇ ਸਿਰਫ਼ ਜਨਰੇਟ:
ਇਕਨਾਕੀ, ਇੱਕ “AI wizard” ਤੇ ਅਤਿ ਨਿਰਭਰ ਨਾ ਕਰੋ। prompts ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਕੋਰ IP ਵਾਂਗ ਰੱਖੋ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਕ੍ਰਾਸ-ਟਰੇਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਲੇਅਬੁੱਕ ਬਣਾਓ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਧਨ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ MVPs ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਸਤੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਕੈਪਟਲ ਨੂੰ ਵਜ੍ਹਾ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੋਹ ਦਿਖਾਓ ਜੋ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦੀ ਜਾ ਸਕਦੀ:
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ—prompts, QA ਲੂਪ, ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ, ਲਾਗਤ-ਨਿਯੰਤਰਣ—ਨ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਫੀਚਰ।
ਕਿਉਂਕਿ AI-ਸਹਾਇਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫੀਚਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਾਇਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਿਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਖ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ/ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੇਤੂ ਵਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਕੇਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ moat ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ:
ਸਾਥ ਹੀ, ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਤੇਜ਼ onboarding, ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਵਾਲੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮਦਦ edge-cases ਵਿੱਚ ਜਿੱਤ ਦਿਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।