ਫੀਚਰ, ਕੈਪੇਬਿਲਟੀ, ਜਾਂ ਨੇਟਿਵ: ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੀਮਾਂ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੀਮਾਂ AI ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
AI Feature ਇੱਕ AI ਫੀਚਰ ਕਿਸੇ ਵਰਕਫਲੋ (workflow) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੂਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਠੀਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ "Summarize" ਬਟਨ ਜਾਂ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਫੀਚਰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਪਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
AI Capability ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਕਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੂਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (architecture) ਅਜੇ ਵੀ AI ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲਾ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀ (intelligence) ਜੋੜ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ।
AI-Native ਇੱਕ AI-native ਉਤਪਾਦ ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਡਾਟਾ ਫਲੋਅ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਦੇ ਆਊਟਪੁੱਟ (output) ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ AI-native ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਕੀ ਟੂਲ ਪਹਿਲਾਂ architecture, database schemas, ਜਾਂ API contracts ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ code ਜਨਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ structure ਕੰਮ ਕਰ ਜਾਵੇਗਾ?
ਅਸਲੀ AI-native ਸਿਸਟਮ ਜਨਰੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਸਮੇਂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ। 2023 ਵਿੱਚ, 70% ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ 40% ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ। 2025 ਤੱਕ, ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਕੇ 84% ਹੋ ਗਈ, ਪਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਘਟ ਕੇ 29% ਰਹਿ ਗਿਆ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਫੀਚਰ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ