ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ
AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਕਸਰ ਇਸ ਲਈ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (accuracy) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟੀਮਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਸਪੀਰੀਅੰਸ (user experience) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਟੀਚੇ ਅਕਸਰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।
ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੀਡਰ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰ ਟੀਮ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (constraints) ਨੂੰ ਸਮਝੇ। ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਤਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮਿਲ ਕੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਸਮੇਂ (timelines) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ AI ਸਿਸਟਮ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ (simulations) ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਸਿਸਟਮ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਖ਼ਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਇਸ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (adaptability) ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਣ।
"ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ" (plan and execute) ਤੋਂ "ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਿਓ" (sense and respond) ਵੱਲ ਵਧੋ।
ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:
- ਵਾਰ-ਵਾਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੇ ਚੱਕਰ (Iterative planning cycles)
- ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ (Constant feedback loops)
ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਬਿਨਾਂ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ (assumptions) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨਾ
ਸੰਚਾਰ (Communication) ਕੋਈ ਸਾਈਡ ਟਾਸਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ (infrastructure) ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਫੋਕਸ ਗੁਆ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਚੰਗੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ (communication architecture) ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਸਾਂਝੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ (Shared definitions)
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦੇ ਮਿਆਰ (Documentation standards)
- ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਟ੍ਰੈਕਿੰਗ (Decision tracking)
ਖੋਜ (research) ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ (implementation) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਆਮ ਪਾੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ (scale) ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੀਡਰ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਖੋਜ ਉਤਪਾਦਨ (production) ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਹੋਣਗੇ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਜਟਿਲਤਾ (complexity) ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰ ਸਕਣਗੇ।
ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਹੈ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ (innovation) ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi