ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਨਲਾਈਨ ਕੋਚਿੰਗ ਫੋਰਮ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਮਿੰਟ ਬਿਤਾਓ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਉਹੀ ਗਰਮਾ-ਗਰਮ ਬਹਿਸ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲੇਗੀ। ਕੋਈ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪੋਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, “ਕੀ ਜਲਦੀ ਹੀ ਕਲਾਇੰਟਸ ਨੂੰ ਸਾਡੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ ਵੀ?” ਇਹ ਘਬਰਾਹਟ ਸਮਝਣਯੋਗ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਸਲ ਮਕਸਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਵਾਂਝੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਚ ਵਜੋਂ ਨੌਕਰੀ ਖੋਹਣ ਨਹੀਂ ਆ ਰਹੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨੇ ਅਕਾਊਂਟੈਂਟ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਉਹ ਟ੍ਰੇਨਰ ਜੋ ਕਾਮਯਾਬ ਹੋਣਗੇ, ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਸਹਾਇਕ (drafting assistant) ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਗੇ—ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਧਨ ਜੋ ਸੈੱਟ-ਅੰਡ-ਰੈਪ (set-and-rep) ਸਕੀਮਾਂ ਦੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੀ ਊਰਜਾ ਕੋਚਿੰਗ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਲਗਾ ਸਕਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਵੇਦਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਓ ਇਸਨੂੰ ਉਹ ਕਹਿਈਏ ਜੋ ਇਹ ਹੈ: ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕੋਚਿੰਗ (hybrid coaching)। ਤੁਸੀਂ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਉਸਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਖੁਦ ਉਸ ਉੱਤੇ ਚੜ੍ਹਦੇ ਹੋ।
ਮਸ਼ੀਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ
AI ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਜ਼ (variables) ਦਿਓ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੀ ਉਮਰ, ਉਪਲਬਧ ਉਪਕਰਣ, ਸੱਟ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਸ਼ਡਿਊਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ—ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕੌਫੀ ਖਤਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਾਰਾਂ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦਾ ਬਲਾਕ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਉਦੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੀਹ ਜਾਂ ਤੀਹ ਰਿਮੋਟ ਕਲਾਇੰਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡਿਸਕਵਰੀ ਕਾਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰੈਸਿਵ ਓਵਰਲੋਡ (progressive overload) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪੁਸ਼ (push) ਅਤੇ ਪੁੱਲ (pull) ਵਲਯੂਮ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਟੈਂਡਰਡ ਫੈਟੀਗ ਕਰਵਜ਼ (fatigue curves) ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਡੀਲੋਡ (deload) ਸਮੇਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਲਾਇੰਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਟਲ ਦੇ ਜਿਮ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਡੰਬਲ ਰੈਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੁੱਟੀ ਹੋਈ ਕੇਬਲ ਮਸ਼ੀਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਸਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਬਾਇਓਮੈਕੈਨਿਕਲ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਨਸਿਕ ਊਰਜਾ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਸ਼ਾਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਲਾਭ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
AI 'ਬਲੈਂਕ-ਪੇਜ' (blank-page) ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਕੋਚ ਨੇ ਅੱਧੀ ਰਾਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵੱਲ ਦੇਖਿਆ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੀ ਕਲਾਇੰਟ A ਨੇ ਮੰਗਲਵਾਰ ਜਾਂ ਬੁੱਧਵਾਰ ਨੂੰ ਰੋਮੇਨੀਅਨ ਡੈੱਡਲਿਫਟ (Romanian deadlifts) ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਰ ਲਏ ਸਨ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕੋ। ਕੁਝ ਨਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਐਡਿਟ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ
ਜਿਸ ਪਲ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਕਿਸੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਕਾਪੀ, ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਭੇਜ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਪਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਚ ਹੋਣਾ ਛੱਡ ਕੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੈਸੇਂਜਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੀਡੀਓ ਚੈੱਕ-ਇਨ ਦੌਰਾਨ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਮੋਢਿਆਂ ਦੀ ਢਿੱਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ। ਇਸਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੱਲ੍ਹ ਤਲਾਕ ਦੇ ਕਾਗਜ਼ ਆਏ ਹਨ, ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਕਾਰਨ ਚੱਕਰ ਆ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਬਚਪਨ ਦੀ ਕਿਸੇ ਡਿੱਗਣ ਦੀ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਾਕਸ ਜੰਪਸ (box jumps) ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਡਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਸੰਦਰਭ (context) ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਕੁਝ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਐਡਿਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤਿੱਖਾ ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ। ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਕਾਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਤਿੰਨ ਘੰਟੇ ਨੀਂਦ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵੀ ਭਾਰੀ ਟ੍ਰਿਪਲਜ਼ (heavy triples) ਦਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਤੀਬਰਤਾ ਸੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਮ ਜਾਂ ਐਕਟਿਵ ਰਿਕਵਰੀ (active recovery) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਦਰਦ ਅਤੇ ਹਰਕਤ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ। AI "ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਕਲਪ ਜੋ ਗੋਡਿਆਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ" ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਸਕੁਐਟ (squat) ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨੋਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੱਜਾ ਹਿੱਪ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰੋਟੇਸ਼ਨ (internal rotation) ਵਿੱਚ ਚਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਨਿਰੀਖਣ ਪੂਰੀ ਕਸਰਤ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਸਹਿਮਤੀ। ਕੁਝ ਕਲਾਇੰਟਸ ਨੂੰ ਹਰ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਨੂੰ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਨਿਮਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਿਰਪੱਖ ਲਹਿਜਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ PR (Personal Record) ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਬੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਧੀਵਤ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪੀਰੀਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਿਲਾਸਫੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਔਸਤਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੰਜੂਗੇਟ ਮੈਥਡਸ (conjugate methods) ਵੱਲ ਖਾਸ ਝੁਕਾਅ ਵਾਲੇ ਸਟ੍ਰੈਂਥ ਐਥਲੀਟਸ ਨੂੰ ਕੋਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਲੈਕਟੇਟ-ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਪ੍ਰੋਗਰੈਸ਼ਨ (lactate-threshold progression) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਂਡਿਊਰੈਂਸ ਰਨਰਜ਼ ਨੂੰ ਕੋਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਲਈ ਜਨਰਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਸੋਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਇੱਕ ਵਿਵਹਾਰਕ ਵਰਕਫਲੋ
ਤਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਬਣਾ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ
ਜਦੋਂ ਡਰਾਫਟ ਆਵੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ (logic errors) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਕੀ ਲਗਾਤਾਰ ਦੋ ਭਾਰੀ ਲੋਅਰ-ਬੌਡੀ (lower-body) ਦਿਨ ਹਨ? ਕੀ ਪਿਛਲੇ ਬਲਾਕ ਤੋਂ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਕੁੱਲ ਵਾਲੀਅਮ (weekly volume) ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਯਥਾਰਥਕ ਹੈ? ਫਿਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (specificity) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। AI ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਸਰਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਜਿਹੇ ਟੈਂਪੋ (tempos) ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਐਸੈਂਟ੍ਰਿਕ ਫੇਜ਼ (eccentric phases) ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਅਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਗਲਾ ਕਦਮ, ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਕੇਤਾਂ (human cues) ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਕੋਚਿੰਗ ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਆਮ ਜਿਹੇ “ਆਪਣੇ ਕੋਰ ਨੂੰ ਟਾਈਟ ਰੱਖੋ” ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਉਹ ਖਾਸ ਸਾਹ ਲੈਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ (breath cue) ਲਿਖੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਰਿਬ ਫਲੇਅਰ (rib flare) ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੇ। ਤੀਜੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦਿਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਚੈੱਕ-ਇਨ ਸਵਾਲ ਪਾਓ: “ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਪਲਿਟ ਸਕੁਐਟਸ (split squats) ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਡੇ ਖੱਬੇ ਗੋਡੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਇਆ?” ਇਹ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਆਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਚਡ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਡਿਲੀਵਰੀ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ AI ਫਾਈਲ ਹੀ ਅੱਗੇ ਭੇਜ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਰੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰੋ, ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ। “ਮੈਂ ਤੁਹਾਡਾ ਹਿੰਜ ਡੇਅ (hinge day) ਵੀਰਵਾਰ ਨੂੰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਲੰਬੀਆਂ ਸੋਮਵਾਰ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਡੀ ਲੱਕ (lower back) ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।” ਇਹ ਇੱਕ ਵਾਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਪੂਰਨ ਪੀਰੀਅਡਾਈਜ਼ਡ ਸੁਪਰਸੈੱਟ (periodized superset) ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਪੱਧਰ
ਸ਼ਾਇਦ ਫਿਟਨੈਸ ਵਿੱਚ AI ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੀ ਉਤਪਾਦ (product) ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬਰੋਸ਼ਰ ਹੈ।