ਔ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਨਵੇਂ ਸੁਧਾਈ ਦੀ ਨਵੀਂ ਯੁਗ: ਐੱਲ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਡੌਨ ਪਰਬੰਧਕ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ

ਨਾ-ਵਿਵਸਥਿਰ ਸੈਕਟਰ ਨਕਲੀ ਸੂਖਮਤਾ (AY) ਵਜੋਂ ਇਕ ਮੂਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤਰਤੀਬ ਤਰਤੀਬ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਤਜਰਬਿਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਜੋ ਇਕ ਵਾਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਵਾਜ਼, ਤਰਕਕਾਰੀ, ਤਰਕਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਡਿਡਲਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕੇਵਲ ਕੁਝ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਕ ਤਰਤੀਜੀ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਦੇਣ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਕ ਗਹਿਰੀ ਪੱਧਰ ਉੱਤੇ ਸਮਰਥੀ, ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਪ੍ਰੌੜ੍ਹ ਤਕਨਾਸ਼ਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਇਹ ਬੁਨਤਕ ਔਖਿਆਦਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਫ਼ੰਡ ਵਿਚ ਐੱਲ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

AI ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇਨਸਾਨੀ ਅੱਖ ਵਿਚ ਨਾ ਵੇਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਲਿਲੋਰਿੱਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣੀ ਐਲੋਗਰੀ ਇਕ ਦਾਨਕਰ ਨੂੰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ, ਈ-ਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮਾਂ, ਹਾਜ਼ਰੀ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਲਈ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਇਡ ਵਾਇਰਸ ਫੋਨੈਸਟਰ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇਜ਼, ਇਕ ਤੋਹਫ਼ੇ ਲਈ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਚਾਰਾ ਲਈ ਵਾਇਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੇਰੇਤਰ ਵਾਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਜਰਬੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡੌਨਰ ਪਛਾਣ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਭਾਗ

AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰਜ ਸੰਸਕਾਰ ਸੰਸਕਾਰ ਹੈ ਖੋਜ---ਅਧਿਆਤਮਿਕਤਾ । ਮੁੱਖ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਢੰਗ, ਜੋ ਕਿ ਧਨ - ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੰਡੀਕੇਟਰ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੇਂ-ਤੱਖ ਅਤੇ ਅਪੂਰਣ ਹੈ । ਐਡੀ-ਟਰ ਵਾਲਿਟਾਂ ਜਨੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪਬਲਿਕ ਡਾਟਾਬੇਸ, ਸਮਾਜਕ ਪਰੋਫਾਇਲ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ CRM ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਰਵੇਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇ - ਵਧੇਰੇ ਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਸਰਵੇਖਣ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਈ-ਮੇਲ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਉੱਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਕ ਵੱਡੀ ਪੁਸਤਿਕਾਸ਼ਾਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਉਹ ਨਾ ਵੀ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇਕ ਵੱਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਮਸ਼ੀਨਰ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਸਕੇਲ ਉੱਤੇ ਨਿੱਜੀਕਰਨ

ਅੱਜ ਡੀਜ਼ਾਈਨਿੰਗਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਗੇ । ਇੱਕ ਆਮ ਅਪੀਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਤਰੰਗ ਰੇਲਵੇ ਵਿੱਚ ਉਤੇਜਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਐਡੀ ਹਰ ਦਾਨਕਰੀ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸਫ਼ਰ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੈ । ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਰੋਗਰਾਮ (ਹਾਈ, ਟੈਕਸਟ, ਸੋਸ਼ਲੇਸ਼ਨ), ਅਤੇ ਦਿਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਨਾ-ਅਵਾਜਾਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਲਈ 30-ਜਵਾਇਡ-ਸਾਈਜ਼ਾਈਜ਼ਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ 30-50% ਜਾਂ 20% ਵਧਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਪ੍ਰਿਵਰਤਿਵਵਤਾ ਲਈ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੈ ।

ਡਾਇਨੈਮਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ

A/B ਜਾਂਚ ਨਾਲ AI ਨਾਲ ਮਿਲਾਏ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਈ- ਮੇਲ ਦੇ ਦੋ ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਇ, AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ- ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ- ਪ੍ਰਣ- ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ । ਸਮਾਂ ਬੀਤਣ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਜਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਗਰੁੱਪਾਂ ਨਾਲ ਰਚਨਾ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ- ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਬਿਨਾਂ ਮਾਨਵ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ।

ਖ਼ੁਦ ਦੀ ਸਫ਼ਾਈ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਤਰੁੰਤ ਸੰਚਾਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧੰਨਵਾਦੀ ਅੱਖਰਾਂ, ਤੋਹਫ਼ੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ, ਰੀਵਾਇਤੀ ਯਾਦ - ਪੱਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਵਾਰ - ਵਾਰ ਦਾਨ ਪ੍ਰਬੰਧ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਮੁੱਖ ਸਟਾਕ ਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਧਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਔਜ਼ਾਰ, ਖ਼ਾਸ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਤਾਰਿਆਂ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇਹ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੋਹਫ਼ਿਆਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲੇਖਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਤੋਹਫ਼ਤਾਰ, ਦੂਜਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮੁਹਤ, ਮੁਹੱਈਆਰਕ ਪ੍ਰਬੰਧ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕ੍ਰਿਆ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ Donor ਪਰਬੰਧ

ਹਰ ਸਫ਼ਲ ਮੁਹਿੰਮ ਇਕ ਸਰਟੀਫਕੇਟ ਪ੍ਰਬੰਧ ਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਇਕ CRM (ਸਰਾ-ਸਰੂਪ ਸਬੰਧ ਪਰਬੰਧ) ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਇਹ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਊਂਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨਜੇਮੈਂਟ, ਮੈਨੁਅਲ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਡਾਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਦੁਆਰਾ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਸਟਾਫ਼ਾਂ ਦੀ ਬਦਤਰੀ ਵਿਚ ਰੁਝਣ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਵਜ੍ਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੇਵਲ ਯੋਗਤਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪੂਰੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਇਕ ਸੋਮਾਣਕ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਵੈ- ਚਾਲਤ ਡਾਟਾ ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੇਖਾ- ਖੰਡ

ਡੋਨੋਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕੇਵਲ ਇਸ ਲਈ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਕ, ਐਡਰੈੱਸ ਅੱਪਡੇਟ, ਜਾਂ ਬੋਰਡ ਮੈਂਬਰੀ ਮੌਜੂਦਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪਰੋਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਉਹ ਤੀਜੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਡਿਮੌਲੋਗਰੀ ਡਾਟਾ ਵੀ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਮਾਲਾਮਿਅਮ ਡਾਟਾ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਆਯੋਗ ਸੈਕਟਰ ਸੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਭਾਗ ਪਿਛੇ ਦਰਜੇ, ਸਰਟੀਵ, ਸੈਕਟਰਿਕ, ਜਾਂ ਟਿਕਾਣਾ- ਵਾਗੁਣ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਸ ਮੁਹਿਮਤ, ਖਾਸ ਪ੍ਰਣਾਮਾਂ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਈਵੈਂਟ ਪਰਬੰਧ ਲਈ ਕੰਮ- ਫਲਾਫ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ

ਫੰਡਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਈਵੈਂਟ, ਭਾਵੇਂ ਵੁਰਚੁਅਲ ਗਲਾਜ, ਹਾਣੀਆਂ-ਟੂ-ਪੇਕਰਾਂ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਜਾਂ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦੀ ਭੋਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਫਲੋਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ, ਟਿਕਟਿੰਗ, ਚੈਕ-ਇਨ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਖੋਜੀ । ਆਟੋਮੈਸ਼ਨ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ-ਚੁਣ--ਅੱਪ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਇਕ ਵਾਰ ਇਕ ਵਾਰ ਕਾਰਪੋਰਟਰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ- ਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਿੰਕਾਂ ਨਾਲ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਘਟਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕ ਵਾਰ, ਅਤੇ ਇਕ ਪੱਤਰ ਪੱਤਰਾ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕ੍ਰਿਸਟਮ-ਮ-ਸੁਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਹਿਦਿਲੀ-ਸਪਤੀ ਨੂੰ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਇਹ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਬਦਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਤੇ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਤਹਿਸਾਬਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਤੇ ਸਹੇਵਿਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪੀਸੋਡ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ

ਫੰਡਰਾਇਜਿੰਗ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ, ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਹੈ । ਆਟੋਮੈਸਟਿਡ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸੰਦਾਂ ਨੂੰ CRM, ਈ-ਮੇਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਪੈਟਰਸਪੋਰ, ਪੈਟਰਸਪਰ, ਅਤੇ ਫੁਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਸੰਯੁਕਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਸ ਵਿਚ ਢਾਲ਼ਣ ਲਈ ਪੁੱਟਦਾ ਹੈ । ਯੋਗਦਾਨ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਕੋਲੇ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਜੀਵਨ ਭਰ ਦੀ ਰਕਮ, ਅਤੇ ਮੁਹਿੰਮਾਲਾਤ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਸੋਧਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਐੱਲ ਸਾਇੰਸ-ਭਾਲ ਅਨੁਸ਼ਾਸ, ਅਤੇ ਵਾਗਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਤਰਕ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਵਾਇਡਿਵਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ ।

ਅਸਲੀ- ਵੁਰਚੁਅਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਫ਼ਲ ਕਹਾਣੀਆਂ

ਕਈ ਗ਼ੈਰ-ਲਾਜ਼ਿਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਦਲਾ ਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਅਮਰੀਕੀ ਰੈੱਡ ਕਰਾਸ ਨੇ ਖ਼ੂਨ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਮਲੇ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ - ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗੀਤਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸਣ ਲਈ ਮੁਕੱਦਮਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਬੈਂਕਾਂ ਵਾਂਗ ਛੋਟੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਵੀ ਹਰ ਮਹੀਨੇ 25 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ - ਵਿਚ ਹੀ ਕੰਮ - ਕਾਰ ਵਿਚ ਇਕ ਮੁੱਖ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇਕ ਖਾਸ ਕੇਸ ਹੈ: ਪਾਣੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਡਾਇਰੈਕਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ (ਡਿਰਾਈਟਸ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਕੇ ਇਨਫਲਾਇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ (HOM) ਨੂੰ ਇਨਫਲਾਇਡ-ਸੈਪਲ) ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਧੰਨਵਾਦੀ ਸਫ਼ੇ ਅਤੇ ਈ- ਮੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਨਾਲ ਉਹ ਲੱਖਾਂ ਹੀ ਸਮਰਥੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ । ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪਾਣੀ ਦੀ ਮੰਗੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡਾਇਰੈਕਟਰਡ ਡੀਈਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਨਾ ਤਾਂ ਕੋਈ ਉਪਯੋਗੀ ਵਾਇਡਿਸਟੀ ਅਤੇ ਨਾ-ਸਰੀ- ਪੋਰਟਿੰਗਰ (UPL), ਨਾ ਤਾਂ ਕੋਈ ਸਹਾਇਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਬਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।

AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਰਾਜ਼ੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਟਰ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਲਈ ਪਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ।

• ਹਰ ਡਾਲਰ ਉੱਤੇ ਭਾਰ: ਆਟੋਮੈਟਰਡ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਲੋਮ ਖ਼ਰਚਾ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੱਖਣ ਲਈ ਖ਼ਰਚਾ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ।
• ਡੋਨਰ ਮੁੜ-ਟੈਂਸ਼ਨ ਦਰ: ਨਿੱਜੀ, AI ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਈ ਗਈ ਸਮੇਂ- ਸੰਚਾਰ ਨਿਸ਼ਠਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ । ਮੁੜ- ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ 5% ਵਧਦਾ ਹੈ 25% ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਮਰ ਦੀ ਆਧੁਨਿਕੀ ਕਮਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
• ਟਾਈਮ ਸੰਭਾਲਿਆ: ਆਟੋਮਿੰਟ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਰਿਪੋਰਟ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸੰਚਾਰ ਰਾਹੀਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਫੇਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ- ਮੁੱਲ ਦੇ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਓ ।
• ਤੋਹਫ਼ੇ ਦਾ ਸਾਈਜ਼: ਅਗਿਆਤ ਮਾਡਲ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਿ ਨੱਜੀ ਮੰਗਾਂ ਔਸਤ ਰਕਮ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ।
• Campangin ਜਵਾਬ ਦਰ: ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਦਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਕਲਿੱਕ- ਇੰਦਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਐਡੀ- ਡੀਵਿਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਦਰਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ

ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਖੇਤਰ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪਾਇਲਟ ਪਰੋਗਰਾਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਰੀ ਦਾਨਕਰਤਾ ਸੰਚਾਰ - ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿੰਨ ਤੋਂ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਨਤੀਜੇ ਮਿਣਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਨਾਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਭਰੋਸਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਤਰਤੀਬ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਅਤੇ ਮਨਨ

ਸਾਫ਼ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡੌਨਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਨੈਤਿਕ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡੌਨਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਹੈ । ਆਟੋਮੈਸਟਿਡ ਡਾਟਾ ਨੂੰ GDPR ਅਤੇ CCPA ਵਰਗੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਚੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਵਰਤਣੇ । ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਲੋਗਰਾਮਿਥਮ ਦੀ ਬਦਿਲਤਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਅਭਿਆਸੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇ - ਉਦੋਂ, ਜਦੋਂ ਸਮਾਜ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਾਸੀ ਵਾਸੀਤਰਣੂਆਂ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮਾਡਿਅਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਾਰਾਜ਼ਗੀ

ਵਧੇਰੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਰਿਟਾਇਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਮਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾ ਤਾਂ ਕੋਈ ਮੁਸਕਰਾਹਟਾਂ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਢੱਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੰਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਢਾਂਚੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। ਡੋਨੋਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਕ੍ਰਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਕ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਆਟੋ-ਇਨ-ਇਨ-ਇਨ-ਇਨ-ਇਨ-ਇਨ-ਦਨਾਮਾਈ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਿਕੰਮੇਤ੍ਰੇਤਮਾਈ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੋਈ ਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਉੱਤੇ ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ । ਮੇਜਰ ਫਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਵਿਸਫੋਟਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ, ਅਤੇ ਸੰਕਟ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਹਮਦਰਦਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਆਉਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਐਡੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਤਰਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ । ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਖ਼ਤਰੇ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਹਰ ਹੱਥ-ਕੋਪ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਅੰਤਿੰਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ । ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਹਾਈ-ਟੌਸ ਨਿਕੰਮੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਿ ਨੱਜੀ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ, ਨਾ ਹੀ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਟੀਮ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੇ ਓਪੈਸਟੀਮਟਰਮ ਨੂੰ ਓਪਰੈਸਟੀਮਟਰੈਫਲਜ਼ ਵੈਰੈਰਿਸ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਸਮੁੱਚੇ ਕੋਪਲਿਯਨ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

AI ਸਾਇੰਬਿੰਬਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਤਾਂ ਹੀ ਰੀ- ਸਾਇੰਸਲਿਕ ਸ੍ਰੋਤ( AI AI AI AI ATAT ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ- ਕ੍ਰਿਸਟੀਕ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਉੱਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਫਰੰਟਿੰਗ ਐੱਲ ਨੂੰ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਜਾਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ । ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਇਹੀ ਸਲਾਹ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਗ਼ੈਰ- ਯੂਨਿਟਿਜ਼ ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਦੇ ਡੀ.

ਭਵਿੱਖ ਵਿਚ ਟਰੱਕ: AI ਲਈ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ

ਕਈ ਤਰੱਕੀਆਂ ਅਗਲੇ ਪੰਜ ਤੋਂ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਵਿਚ ਢਾਲ਼ੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ:

• ਗੱਲਬਾਤ AI ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ: ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜੀ ਨੂੰ ਚੀਬਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਤਨ, ਉਪਲੱਬਧ 24/7 ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਲਈ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਲਈ ਚਾਟਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰੇਗਾ।
• [FLT] ਭਾਗ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਸੰਦ: ਸੰਦਾਂ ਵਾਂਗ, GPT-ਅਧਾਰਿਤ ਅਪੀਲ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡਿਆ ਪੋਸਟ, ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾ-ਸੰਭਾਲਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣੀ ਸੀ ।
• ਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਆ: AI ਨਾ ਕੇਵਲ ਤਰਤੀਬ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਝੰਡਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਵੀ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਿ ਨੱਜੀ ਕਾਲ ਜਾਂ ਸੱਦਾ - ਨਾ-----
• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਬਲੈਕਚਾਇਨ: ਡੋਨਰਜ਼ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੈਸੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ । ਐੱਲ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਐੱਲ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਪੈਸੇ ਦੀ ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ ਖੋਜ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਕਸਾਰ ਟਰੱਸੀਰ ਲਈ ਟਰੱਸਟ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ।
• ਸਿਰਲ MIDS ਨਾਲ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ: ਸਿਰੇੇੇ ਦੀ ਨਾਰੀਕ ਆਰਚੀਵਸ ਵਰਗੇ ਵਿਹੜੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ, ਮੋਬਾਇਲੀ ਐਲੀਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਵੁਰਚੁਅਲ ਹਾਈਲਾਇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਯੋਗ ਹਨ। ਐਕਸਲੋਰ [FT:2] ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਡਾਟਾ ਰਾਹੀਂ ਸਭ ਪਾਵਰਡਿਅਮ [FT:3] ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁਨਾਲਾਜਕ ਲਾਭ

ਸੰਗਠਨ ਜੋ ਹੁਣ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਦਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੈਕਟਿਸ ਕਰਨ ਲੱਗ ਪਏ ਹਨ - ਇਹ ਵੀ ਛੋਟੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੀ, ਅਗਲੀ ਲਹਿਰਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ । ਡਾਟਾ ਸਾਧਨ ਦੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਿਆ ਲੈਣੀ ਉੱਨੀ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ।

ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣਾ: ਇਕ ਫ਼ਾਇਦੇਮੰਦ ਰੋਡਮੈਪ

ਏ. ਏ. ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਸਫ਼ਰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਭਾਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਕੁੰਜੀ ਛੋਟੀ, ਦਰਦ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਲਾਉਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਸੈਂਪਲ-ਅੰਗਲ-ਪੈਸ-ਪੰਥੀ ਟੀਮ:

1. [FLT: 0] [Audit column: 00]. ਟਾਫ਼ ਦਾ ਸਮਾਂ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਪ ਕਰੋ: ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਈ- ਮੇਲ ਭੇਜਣ, ਰਿਪੋਰਟ, ਰਿਪੋਜ਼ੇਸ਼ਨ । ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਚਾਰ ਜਾਂ ਆਫਿਸ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ।
2. [FLT: 0] ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ । [FLT: 1] ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕੇਵਲ ਕੁਆਲਟੀ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਡੀਡੂਗਰੀ ਰਿਕਾਰਡ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ ਫੇਪ ਭਰਦੀ ਹੈ । ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਾਫ ਕਰਨ ਟੂਲ ਜਾਂ ਸਰਵਿਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ।
3. ਸੱਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣੋ । CRM ਜਾਂ ਦਾਨਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ, ਜੋ ਕਿ AI ਫੀਚਰਾਂ ਅਤੇ ਲੋਪਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਕਰੋ । ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ ਸਸਕਿੰਗ, ਆਟੋਮੈਡਲਫਲੋ, ਅਤੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਈ- ਮੇਲ ਅਤੇ ਖ਼ਰਚ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਐਂਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਹੈ ।
4. ਇੱਕ ਸਵੈ- ਅਨੁਕੂਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ । . . . . . . . . . .
5. ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਟਾਰ ਨੂੰ ਔਜ਼ਾਰ ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦਾ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਨਿਯਮਤ ਟਰੇਨਿੰਗ ਸ਼ੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਪ ਲੂਪ ਬਣਾਓ, ਤਾਂਕਿ AI ਮਾਡਲ ਅਸਲੀ- ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ।
6. [FLT] [Maysure and ਅਨੁਕੂਲ]] KPIT: 1 ਦੀ ਖੋਜ ਅੱਗੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਾਊਂਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਸੂਬਦਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ।

ਐਕਲੀਕੇਸ਼ਨ

AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅੱਜ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਦਾਨ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਵਿੱਖ - ਪ੍ਰਮਾਣਕਤਾ ਦੇ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸੰਭਾਵ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਨਵੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਾਮੱਗਰੀ ਕੰਮ ਲਈ ਮਾਨਵੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮੁਹੱਧ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀਤਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀਤਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨਨ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜੋ ਕਿ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੋ ਕੇਵਲ ਹੋਰ ਅਰਥਪੂਰਣ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ, ਉਹ ਹੋਰਨਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਵੱਧ ਯੋਗ ਹਨ।

ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕਿ ਐਡੀ ਕਿਸੇ ਨਾ- ਮੁਲਾਇਮ ਸੈਕਟਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, [Tach Soup] ਨਾ- ਮੁਲਾਇਮ ਗਾਈਡ ਲਈ AI [FT:1] ਅਤੇ [FT:2] ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਉੱਤੇ AI ਮੁੱਦੇ [FT:3].