आपके पास एआई के लिए, ज़्यादा वैल्यू वाली ऑपर्च्यूनिटी खोजने का अच्छा मौका है. किसी आइडिया के तकनीकी पहलुओं और उपयोगकर्ता अनुभव पर पड़ने वाले असर, दोनों का आकलन किया जा सकता है. एआई की सुविधाओं के सफल होने के लिए, इन दोनों पहलुओं का एक साथ होना ज़रूरी है. आपको एआई सुविधाएँ इसलिए नहीं बनानी चाहिए, क्योंकि वे नई या शानदार हैं. बल्कि, इसलिए बनानी चाहिए, क्योंकि वे उपयोगकर्ताओं के लिए वाकई में ज़िंदगी को आसान, तेज़ या ज़्यादा मज़ेदार बनाती हैं.
इस मॉड्यूल में, आपके प्रॉडक्ट में एआई के इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में सोचने, उन्हें तय करने, और उनका प्रोटोटाइप बनाने के लिए, एक स्ट्रक्चर्ड और बार-बार दोहराया जाने वाला तरीका बताया गया है.
एआई की वैल्यू को समझना
यहां दिए गए एआई के अवसर वाले ट्री में, एआई से मिलने वाली वैल्यू की मुख्य कैटगरी के बारे में बताया गया है:
हमने वैल्यू की कैटगरी की सूची दी है, ताकि आप अपने समाधानों को बेहतर तरीके से तैयार कर सकें. सूची में आगे बढ़ने पर, जटिलता, जोखिम, और उपयोगकर्ताओं पर पड़ने वाले असर की संभावना बढ़ जाती है:
- अहम जानकारी: बेहतर फ़ैसले लेने में मदद मिलती है.
- आसानी: लोगों को आसानी से काम करने की सुविधा दें.
- ऑटोमेशन: बार-बार किए जाने वाले कामों को ऑटोमेट करें.
- बढ़ावा देना: उपयोगकर्ताओं को मुश्किल या क्रिएटिव टास्क पूरे करने में मदद करना.
- दिलचस्पी के मुताबिक अनुभव: किसी व्यक्ति की ज़रूरतों और प्राथमिकताओं के हिसाब से प्रॉडक्ट को ढालना.
सबसे पहले, कम असर डालने वाले इस्तेमाल के उदाहरणों को हल करने की कोशिश करें. उदाहरण के लिए, इंटरनल एआई सिस्टम की मदद से प्रॉडक्ट के बारे में बेहतर जानकारी इकट्ठा करें, ताकि आप अपने प्रॉडक्ट को बेहतर बना सकें. इसके बाद, अपने मौजूदा यूज़र एक्सपीरियंस (यूएक्स) से जुड़ी समस्याओं की जांच करें. साथ ही, एआई का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ताओं के लिए मुश्किलों और मानसिक दबाव को कम करें. जैसे-जैसे आपको भरोसा और अनुभव मिलता है वैसे-वैसे ज़्यादा मुश्किल इस्तेमाल के उदाहरणों पर काम किया जा सकता है. साथ ही, एआई के इस्तेमाल को बढ़ाया जा सकता है.
हालांकि, आपको ज़्यादा असर डालने वाली ऑपर्च्यूनिटी मिल सकती हैं. जैसे, निजीकरण की हल्की-फुल्की सुविधाएं. ये सुविधाएं, आसानी से ऐक्सेस की जा सकती हैं, इनमें जोखिम कम होता है, और ये काम की होती हैं.
अपने प्रॉडक्ट में मौजूद अवसरों की पहचान करना
सही आइडिया का पता लगाने के लिए, आपको यह पता होना चाहिए कि आपके उपयोगकर्ता कौन हैं. अपनी यूज़र एक्सपीरियंस (यूएक्स) टीम के साथ मिलकर काम करें या पर्सोना के बारे में ज़्यादा जानें, ताकि यह तय किया जा सके कि वे उपयोगकर्ता कौन हैं. लोगों की पसंद को ध्यान में रखें और एआई से जुड़ी उन सुविधाओं को अपने प्रॉडक्ट के इस्तेमाल के उदाहरणों से जोड़ें जो आपको मिली हैं.
इनके उदाहरण हो सकते हैं:
- उपयोगकर्ता की ज़रूरतों या समस्याओं को ध्यान में रखकर बनाया गया हो.
- टीम के सदस्यों या आपने खुद सुझाव दिया हो. इस मामले में, उपयोगकर्ताओं के साथ तुरंत पुष्टि करना ज़रूरी है, ताकि "एआई के लिए एआई" के जाल से बचा जा सके.
- अपने प्रतिस्पर्धियों से प्रेरणा लें, लेकिन ऐसा सावधानी से करें. आपके प्रतिस्पर्धियों की ऑडियंस और कॉन्टेक्स्ट, आपसे अलग हो सकता है. जल्दी पुष्टि करें, ताकि यह पता चल सके कि प्रतिस्पर्धी के सफल इनिशिएटिव आपके प्रॉडक्ट पर लागू होते हैं या नहीं.
उदाहरण के लिए, यहां दी गई टेबल में फ़्लाइट बुक करने वाली वेबसाइट के लिए सुझाव दिए गए हैं:
उपयोगकर्ता की गतिविधि के हर चरण में, एआई की मदद से वैल्यू जोड़ने के अलग-अलग अवसर पहचाने जा सकते हैं.
अपने हिसाब से समाधान तैयार करना
अब तक, आपने उपयोगकर्ता के सफ़र के दौरान एआई से जुड़े कई आइडिया मैप कर लिए हैं. अगला चरण, उन्हें एक आकार देना है. साथ ही, इतना कॉन्फ़िडेंस हासिल करना है कि यह तय किया जा सके कि किन आइडिया पर सबसे पहले काम करना है. यह एक टीम वर्क है और आम तौर पर इसे प्रॉडक्ट मैनेजर मैनेज करता है. एक डेवलपर के तौर पर, आपकी मुख्य ज़िम्मेदारी यह है कि आप एआई के इस्तेमाल से जुड़े प्लान को लागू करने में लगने वाले खर्च, मेहनत, और जोखिमों का अनुमान लगाएं.
अपने आइडिया के बारे में बताएं
सबसे पहले, हर आइडिया को एक खास जानकारी के तौर पर कैप्चर करें. इसके लिए, हमारे परिचय में दिए गए एआई सिस्टम के ब्लूप्रिंट का इस्तेमाल किया जा सकता है. आम तौर पर, डेवलपर समाधान वाले हिस्से पर फ़ोकस करते हैं. वहीं, प्रॉडक्ट मैनेजर, अवसर के बारे में बताता है. इससे सभी लोगों को एक जैसा आधार मिलता है, ताकि वे आगे बढ़ने से पहले एक-दूसरे से सहमत हो सकें और चर्चा कर सकें.
लागत और मेहनत का आकलन करना
इसके बाद, यह आकलन करें कि आपके आइडिया को लागू करना कितना मुश्किल है. उदाहरण के लिए, स्मार्ट फ़िल्टर जोड़ने के लिए, एलएलएम एपीआई के साथ प्रॉम्प्ट-आधारित पार्सिंग की ज़रूरत पड़ सकती है. इसे प्रोटोटाइप करना और चलाना आसान होता है. साथ ही, इसे आसानी से अडजस्ट किया जा सकता है. इसके उलट, लोगों की दिलचस्पी के हिसाब से काम करने वाले बुकिंग असिस्टेंट को कस्टम डेटा पाइपलाइन, बुकिंग एपीआई, और ह्यूमन-इन-द-लूप के बेहतर तरीके की ज़रूरत होगी. यह एक मुश्किल काम है.
कई डाइमेंशन के हिसाब से, मेहनत और लागत का आकलन करें:
- डेटा की उपलब्धता: क्या आपके पास पहले से ही वह डेटा मौजूद है जिसकी आपको ज़रूरत है? डेटा को एआई के इस्तेमाल के लिए तैयार करने के लिए, कितनी सफ़ाई, प्रीप्रोसेसिंग या लेबलिंग करनी होगी?
- मॉडल की मैच्योरिटी: क्या पहले से ट्रेन किया गया कोई मॉडल मौजूद है या आपको नए सिरे से कोई मॉडल ट्रेन करना है?
- प्रतीक्षा समय: इस सुविधा के लिए, मॉडल को कितनी जल्दी जवाब देना चाहिए, ताकि यह सुविधा सहज और मददगार लगे?
- इंटिग्रेशन की जटिलता: कितने सिस्टम कनेक्ट करने हैं? क्या इसमें बैकएंड, एपीआई, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) या तीसरे पक्ष के टूल शामिल हैं? टचपॉइंट जितने ज़्यादा होंगे, लागत और जोखिम उतना ही ज़्यादा होगा.
- ऑपरेटिंग लागत: हर मॉडल कॉल या अनुमान लगाने की लागत कितनी है? स्केलिंग के लिए, हर महीने के इस्तेमाल और बजट का अनुमान लगाएं. प्रोटोटाइप स्टेज पर "सस्ती" लगने वाली सुविधा, लाइव होने के बाद हज़ारों उपयोगकर्ताओं के लिए महंगी हो सकती है.
उपयोगकर्ता के लिए छिपे हुए शुल्कों के बारे में सोचें. एआई की वजह से, आपके प्रॉडक्ट में अनिश्चितता और सामान्य गलतियां हो सकती हैं. क्लाइंट-साइड एआई की मदद से, सुविधाएं उपयोगकर्ता के डिवाइस पर काम करती हैं. इससे बैंडविथ, स्टोरेज, और बैटरी की खपत होती है. इस सुविधा से लोगों को इतना फ़ायदा मिलना चाहिए कि वे इसकी कीमत चुकाने में सहज महसूस करें.
शुरुआत में ही मेहनत का आकलन करके, ज़्यादा फ़ायदे वाले और आसानी से लागू किए जा सकने वाले आइडिया पर फ़ोकस किया जा सकता है. साथ ही, ज़्यादा मुश्किल आइडिया को तब तक के लिए टाला जा सकता है, जब तक आपका डेटा, इन्फ़्रास्ट्रक्चर, और अनुभव बेहतर न हो जाए.
गड़बड़ी होने के तरीकों का अनुमान लगाना
कभी-कभी, मॉडल से गलतियां हो जाती हैं और सुविधाएँ उम्मीद के मुताबिक़ काम नहीं करती हैं. आपको अपने उपयोगकर्ताओं को यह बताना होगा कि क्या हो रहा है और कहां गड़बड़ी हुई है, ताकि उन्हें पता चल सके कि वे अपने इनपुट में बदलाव करके, अपनी ज़रूरत के मुताबिक नतीजे पा सकते हैं या नहीं.
उदाहरण के लिए, मान लें कि आपकी एक ट्रैवल एजेंसी है. आपकी कंपनी, यात्रियों को उनकी दिलचस्पी के हिसाब से यात्रा के सुझाव देना चाहती है. आपके उपयोगकर्ताओं ने खुद ऐसा करने के लिए एक टूल मांगा है और आपकी प्रॉडक्ट टीम इसे लागू करने के लिए काम कर रही है. हालांकि, आपको पता है कि मनमुताबिक अनुभव देने के लिए, उपयोगकर्ताओं की दिलचस्पी के बारे में कई सिग्नल की ज़रूरत होती है. साथ ही, आपने ऐसा डेटाबेस सेट अप नहीं किया है जो इस तरह के सिग्नल इकट्ठा करता हो. इस वजह से, लोगों की दिलचस्पी के हिसाब से कॉन्टेंट नहीं दिखाया जा पाता. साथ ही, उन्हें काम का कॉन्टेंट नहीं मिलता. इसलिए, वे इस सुविधा का इस्तेमाल करना बंद कर देते हैं. आपकी टीम को, लोगों के हिसाब से उपलब्ध कराए गए डेटा के बारे में जानकारी होनी चाहिए. इससे, उन्हें वैल्यू का अनुमान लगाने में मदद मिलेगी.
एआई के काम न करने की अन्य अहम स्थितियां यहां दी गई हैं:
- गलत जानकारी (हलुसिनेशन): मॉडल ऐसे जवाब जनरेट करता है जो भरोसेमंद लगते हैं, लेकिन असल में सही नहीं होते. जैसे, ऐसी फ़्लाइट की जानकारी देना जो मौजूद ही नहीं है.
- पक्षपात: मॉडल, ट्रेनिंग डेटा के आधार पर गलत सामान्यीकरण दिखाता है या उसे बढ़ाता है. इससे भेदभाव वाले या असमान नतीजे मिलते हैं. उदाहरण के लिए, मॉडल उपयोगकर्ताओं की अनुमानित लिंग या जाति के आधार पर यह मान सकता है कि कुछ लोगों को फ़र्स्ट क्लास की फ़्लाइट चाहिए और कुछ को इकोनॉमी क्लास की.
- कोल्ड-स्टार्ट की समस्या: शुरुआती डेटा न होने की वजह से, सिस्टम नए उपयोगकर्ताओं या आइटम के लिए वैल्यू नहीं दे सकता. जैसा कि यात्रा से जुड़े सुझाव देने वाले टूल के उदाहरण में बताया गया है.
- परफ़ॉर्मेंस में गिरावट: समय के साथ मॉडल की सटीकता कम हो जाती है, क्योंकि असल दुनिया का डेटा बदलता रहता है और मूल डिस्ट्रिब्यूशन से अलग हो जाता है. इसे मॉडल ड्रिफ्ट भी कहा जाता है.
प्रोटोटाइप
लागत, मेहनत, और गड़बड़ी के तरीकों के बारे में आपके इनपुट की फ़िडेलिटी शुरुआत में कम होगी. किसी एआई सुविधा के बारे में भरोसा बढ़ाने के लिए, सबसे अच्छा तरीका है कि उसका प्रोटोटाइप बनाया जाए. प्रोटोटाइपिंग की मदद से, मुख्य तकनीकी मान्यताओं (डेटा तैयार है या नहीं, लेटेन्सी, सटीकता) की तुरंत जांच की जा सकती है. इससे, पूरे बिल्ड को कमिट करने से पहले ही यह पता चल जाता है कि ये मान्यताएं सही हैं या नहीं. खास तौर पर, एआई जैसी नई टेक्नोलॉजी के बारे में, रिसर्च और विश्लेषण करने के बजाय उसे बनाकर ज़्यादा तेज़ी से सीखा जा सकता है.
एआई की मदद से कोड जनरेट करने वाले टूल, जैसे कि Vertex AI और Replit का इस्तेमाल करके, प्रोटोटाइपिंग की प्रोसेस को बहुत कम समय में पूरा किया जा सकता है. साथ ही, इससे जोखिम भी कम हो जाता है.
इस सोच को अपनाएं: कोई छोटा बदलाव करें, देखें कि वह कैसा काम करता है, और उसे लगातार बेहतर बनाएं.
इन सबसे सही तरीकों को अपनाएं:
- एंड-टू-एंड इंटिग्रेशन को जल्द से जल्द तैयार करें. अपने एआई सिस्टम के ब्लूप्रिंट (डेटा, इंटेलिजेंस, उपयोगकर्ता अनुभव) में बताए गए पूरे फ़्लो को टेस्ट करें. सिर्फ़ मॉडल की सटीकता को नहीं. इस बिल्ड में, एआई के साथ उपयोगकर्ता के हर अनुभव को शामिल किया जाना चाहिए. हालाँकि, इसमें हर ऐप्लिकेशन की सुविधा को शामिल करना ज़रूरी नहीं है.
- शॉर्टकट का इस्तेमाल शुरू करें. एपीआई और पहले से ट्रेन किए गए मॉडल का इस्तेमाल करके, वैल्यू की पुष्टि तुरंत करें.
- सभी इवेंट लॉग करें. इनपुट, आउटपुट, और उपयोगकर्ता के बदलावों को ट्रैक करें, ताकि सामान्य गड़बड़ियों का पता लगाया जा सके. साथ ही, संभावित समस्याओं का आकलन किया जा सके.
- असल डेटा का इस्तेमाल करके जांच करें. शुरुआती टेस्ट में, उपयोगकर्ता के सहज और अव्यवस्थित व्यवहार को कैप्चर किया जाना चाहिए.
- सुझाव/राय देने या शिकायत करने और कंट्रोल करने के तरीके जोड़ना. लोगों के लिए, गड़बड़ियों को फ़्लैग करना या आउटपुट में बदलाव करना आसान बनाएं. साथ ही, लोगों को नतीजों की पुष्टि करने या उन्हें ठीक करने की सुविधा दें.
ज़्यादातर मामलों में, प्रोटोटाइपिंग, आपके आकलन और स्पेसिफ़िकेशन से जुड़े काम के साथ-साथ होती है.
आपके लिए अहम जानकारी
आपने यह सीखा कि एआई की मदद से, अमूर्त विचारों को ठोस और ज़्यादा अहमियत वाले प्रॉडक्ट आइडिया में कैसे बदला जाता है. एक डेवलपर के तौर पर, आपको तकनीकी तौर पर उपलब्ध सुविधाओं को उपयोगकर्ता अनुभव से जोड़ना होगा. आपने यह जाना कि एआई, अलग-अलग कैटगरी में कैसे वैल्यू जनरेट कर सकता है. साथ ही, आपने इन अवसरों को अपने प्रॉडक्ट के उपयोगकर्ता के सफ़र से मैप किया. इसके अलावा, आपने स्ट्रक्चर्ड फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, इन अवसरों को तय करने, उनका आकलन करने, और उन्हें प्राथमिकता देने का तरीका सीखा.
याद रखें कि एआई, बार-बार बदलाव करके बेहतर बनता है. जल्द से जल्द प्रॉडक्ट लॉन्च करें, अपने उपयोगकर्ताओं की सुनें और उन पर नज़र रखें. साथ ही, प्रॉडक्ट को बेहतर बनाने के लिए तेज़ी से काम करें. हर प्रोटोटाइप, इस बात को समझने की दिशा में एक कदम है कि एआई की मदद से, आपके प्रॉडक्ट की वैल्यू और लोगों की दिलचस्पी को कैसे बढ़ाया जा सकता है.
संसाधन
- एआई की खोज को सही तरीके से करना. यह एक गाइड है, जिसमें एआई के इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में आइडिया पाने, उनकी पुष्टि करने, और उन्हें प्राथमिकता देने के बारे में बताया गया है.
- एआई रडार, यह एक ऐसा टूल है जो अलग-अलग इंडस्ट्री में, एआई के इस्तेमाल के उदाहरणों की पहचान करने और उन्हें प्राथमिकता देने में मदद करता है. साथ ही, फ़ैसले लेने में भी सहायता करता है.
देखें कि आपको कितना समझ आया
एआई के इस्तेमाल से जुड़ी किस कैटगरी में, उपयोगकर्ताओं को मुश्किल या क्रिएटिव टास्क में मदद मिलती है?
एआई के किसी आइडिया को लागू करने में लगने वाले समय और लागत का आकलन करते समय, "इंटिग्रेशन की जटिलता" का क्या मतलब है?
एआई के फ़ेल होने के तरीकों के संदर्भ में, कोल्ड-स्टार्ट की समस्या क्या है?
एआई की सुविधाओं के प्रोटोटाइप बनाने के लिए, किस तरह की सोच रखनी चाहिए?
प्रोटोटाइप बनाते समय, लॉग रखना क्यों ज़रूरी है?