ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ

ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਔਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰਾਂ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਘੁਸਪੈਠ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.

ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ, ਵਰਚੁਅਲ ਕਲਾਸਰੂਮਾਂ, ਥੈਰੇਪੀਟਿਕ ਪਲੇਲਿਸਟਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਰੀਅਰ ਪਲੈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।.

ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ "ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਸੰਦ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਹੁਣ "ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਹਤ / ਤੁਹਾਡੀ ਸਿੱਖਿਆ / ਤੁਹਾਡੀ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।.

ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਜੀਬ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸੇਧਿਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।.

ਪੜ੍ਹਦੇ ਰਹੋ!

ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ

1. ਇਹ ਕੀ ਹਨ? ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸੱਚ ਵਿੱਚ?
2. ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੁਝ ਵੇਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਤਾਂ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?
3. ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਫਾਇਦੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)?
4. 2026 ਉਸ ਸਾਲ ਵਾਂਗ ਕਿਉਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੋਣਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?
5. ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ (ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ)
6. ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਇਹ ਕੀ ਹਨ? ਈ-ਕਾਮਰਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸੱਚ ਵਿੱਚ?

ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.

ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਧਿਆਨ, ਤੁਹਾਡੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਨ।.

ਸਿਹਤ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇਲਾਜ ਦੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਅਗਲਾ ਮਾਡਿਊਲ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਾਰ ਨਹੀਂ ਮੰਨੇਗਾ; ਮਾਨਸਿਕ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਵਿੱਚ, ਕਸਰਤ ਜਾਂ ਧਿਆਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।.

ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ: ਸਹਿਯੋਗੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ + ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਤ ਫਿਲਟਰਿੰਗ + ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ।.

ਪਰ ਉਦੇਸ਼ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ KPI ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਸਗੋਂ ਧਾਰਨ, ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜਾਂ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਮਾਪਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਸਥਾਨਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਅਜੇ ਵੀ ਛੋਟੇ ਕਸਬਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧ-ਫੁੱਲ ਰਹੇ ਹਨ

ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਬੇਚੈਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੈ: ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸੀਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਸੌਂਪਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਮੇਜ਼ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਨਹੀਂ ਬੈਠ ਕੇ ਇਹ ਸਮਝਾਏਗਾ ਕਿ ਕਿਉਂ।.

ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਤੀਜਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਆਮ ਖਾਲੀਪਣ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

++ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਦਮਤਾ: ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲੇ ਵਧਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ

ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੁਝ ਵੇਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਤਾਂ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ?

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਉਪਕਰਣਾਂ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਜੀਨੋਮਿਕਸ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨੀਂਦ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਇਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ (ਸਹਿਯੋਗੀ) ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਕੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਕੇਸ (ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਤ) ਬਾਰੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਕਹਿਣ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।.

ਫਿਰ ਇਹ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਐਡਜਸਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਦਿਨ ਤੁਰਨਾ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ? ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਛੋਟਾ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਹੋਰ ਸੂਖਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਰਸੇਰਾ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮੂਡਲ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਿਰਫ਼ "ਅਗਲੇ ਵੀਡੀਓ" ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।.

ਉਹ ਔਨਲਾਈਨ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ, ਬ੍ਰੇਕਾਂ, ਨੋਟਸ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹ ਸਮਾਂ ਵੀ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੌਗਇਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।.

ਜੇਕਰ ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਰਾਤ 10 ਵਜੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਵੇਰੇ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।.

ਪਲਸ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ "ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਦੀ" ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।.

ਪਰ ਇਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੂਪ ਸਿਰਫ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

++ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਫੀਸ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਖਾਤਾ: ਅੱਜ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ?

ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਫਾਇਦੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ)?

ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਦੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ SUS (ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਹੈਲਥ ਸਿਸਟਮ) ਕੋਲ ਬੇਅੰਤ ਉਡੀਕ ਸੂਚੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਰੈਫਰਲ ਸਿਸਟਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਗੰਭੀਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਸਲਾਟ ਖਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਐਪ ਰਾਹੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ 15-251 ਦੀ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।.

ਇਹ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਹੈ।.

ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਪੈਰੀਫਿਰਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਰਸ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ "ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਸਨ", ਹੁਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।.

ਧਾਰਨ ਦਰਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਗ੍ਰੇਡ ਸੁਧਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ: ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।.

ਕੀਮਤ? ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਬੇਸ਼ੱਕ। ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵੀ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਅਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।.

ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਬੋਧਾਤਮਕ ਆਲਸ" ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਨਸਿਕ ਊਰਜਾ ਬਚਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ - ਦਿਮਾਗ ਉਦੋਂ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੂਜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਮਨ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਕਿਤਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਸਮੇਂ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗਾ।.

ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਕਰਗੁਜ਼ਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਇੱਕ ਭਿਆਨਕ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ - ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।.

ਕੀ ਇਹ ਅਜੀਬ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ, ਦਸ ਸਾਲ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਵੇਖੀਏ ਅਤੇ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰੀਏ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਣਗੇ?

2026 ਉਸ ਸਾਲ ਵਾਂਗ ਕਿਉਂ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੋਣਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ?

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਆਵਾਜ਼, ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਰੀਰਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਕੱਠੇ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।.

ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਥੈਰੇਪੀ ਐਪ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਥੱਕੀ ਹੋਈ ਸੁਰ + ਵਧੀ ਹੋਈ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਗੱਲਬਾਤ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਬ੍ਰੇਕ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।.

ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ, LGPD (ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲੀਅਨ ਜਨਰਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਨੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੰਭੀਰ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਡਰਦੀਆਂ ਸਨ ਹੁਣ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦਾ ਜੋਖਮ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡਾ ਹੈ।.

ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਮਾਜਿਕ ਦਬਾਅ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਧਿਆਪਕ, ਥੱਕੇ ਹੋਏ ਡਾਕਟਰ, ਮਰੀਜ਼ ਲੰਬੇ ਇਲਾਜਾਂ ਤੋਂ ਹਾਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ।.

ਇਸ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ "ਹੋਣਾ ਚੰਗਾ" ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਰਹੇ ਅਤੇ "ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ" ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।.

ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ (ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ)

ਸਾਓ ਪੌਲੋ ਦੇ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ, ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।.

ਲੂਸੀਆ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ 48 ਸਾਲਾ ਔਰਤ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਉਸਦੀ ਸੈਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦੇਰ ਦੁਪਹਿਰ (ਜਦੋਂ ਉਸਦੀ ਊਰਜਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਕੀਮੋਥੈਰੇਪੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 10 ਮਿੰਟ ਡਾਇਆਫ੍ਰਾਮਮੈਟਿਕ ਸਾਹ ਲੈਣ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ।.

ਨਤੀਜਾ: ਉਸਨੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਥਕਾਵਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਚੱਕਰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ - ਅਜਿਹਾ ਕੁਝ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਸੀ।.

ਰੇਸੀਫ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਰਿਮੋਟ ਹਾਈ ਸਕੂਲ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਕਿ ਪਬਲਿਕ ਸਕੂਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਸਵੇਰੇ 9 ਵਜੇ ਤੋਂ 11 ਵਜੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਲਾਈਵ ਕਲਾਸਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸ਼ਾਮ ਨੂੰ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ।.

ਉਸ ਸਮੇਂ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਵੀਡੀਓ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰਾਤ 8 ਵਜੇ ਛੋਟੀਆਂ ਕਸਰਤਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ।.

ਪੇਡਰੋ ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੀਜੇ ਮਹੀਨੇ ਪੜ੍ਹਾਈ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਸੀ, ਨੇ ਸਾਲ ਦਾ ਅੰਤ ਔਸਤਨ 8.4 ਅੰਕਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਉਸਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਇਹ ਕੋਰਸ ਉਸਦੇ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।".

ਇਹ ਮਾਮਲੇ ਉਸ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੱਥ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ: ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਭਲਾਈ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।.

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਜਦੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਉੱਠਦੇ ਸਵਾਲ:

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:
2026 ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਇੰਜਣਾਂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ - ਟ੍ਰਾਈਅਰ
ਬਹੁ-ਵਿਵਹਾਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ - ਸਪ੍ਰਿੰਗਰ
ਰਵਾਇਤੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਤੱਕ - ਸਾਇੰਸ ਡਾਇਰੈਕਟ

ਆਂਡਰੇ ਨੇਰੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ 13 ਸਤੰਬਰ, 2026 ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ