Decision Intelligence: From Data to Action at Enterprise Scale

2018 ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਕੁਝ ਅਸਧਾਰਨ ਕੀਤਾ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਨਾਮ ਬਣਾਇਆ। ਕੈਸੀ ਕੋਜ਼ਰਕੋਵ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਚੀਫ ਫੈਸਲਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਣੇ — ਨਾ ਕਿ ਚੀਫ ਡਾਟਾ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਨਾ ਹੀ ਵਪਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਪ ਪ੍ਰਧਾਨ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਦੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨੌਕਰੀ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਚੰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਸੀ।

ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ ਗੂਗਲ ਨੇ ਉਹ ਸਮਝ ਲਿਆ ਸੀ ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲੀ: ਡਾਟਾ ਹੋਣਾ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪੈਟਾਬਾਈਟ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਫੌਜਾਂ ਅਤੇ ਵਰਲਡ-ਕਲਾਸ ਐਮਐਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸੀ। ਪਰ ਉਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਪੈਟਰਨ ਵੇਖਦੇ ਰਹੇ: ਬੇਹੱਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕੋਈ ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਕੋਈ ਵਿਹਾਰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ, ਐਆਈ ਮਾਡਲ ਜਿਸ ਨੇ ਸਮਝ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਪਰ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ।

"ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਚੰਗੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ।"

ਇਹ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਸਬੰਧ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੂਲ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਗਾਈਡ 'ਤੇ ਵੀ ਵੱਡੇ ਹੋਏ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਸਾ ਵੇਖਿਆ ਹੈ — ਕੰਡੋਰਸੈਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੂਗਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਰਸਟੋਟਲ ਤੱਕ ਦੇ 240 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ, ਜੋ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ, ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ।

ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਉਸ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਐਆਈ, ਕਾਰਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਪਾਲਣਾ ਚੱਕਰ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

3.1 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ: ਕਾਰਵਾਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਝ

ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਜੋ ਹਰ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚਿੰਤਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: 65% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲੈ ਲਏ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ (ਗਾਰਟਨਰ, 2024)। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਟੀਮਾਂ ਹਨ। ਪਰ ਡਾਟਾ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ।

ਇਹ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਨਹੀਂ — ਸਗੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਤੱਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਮਾਪ ਤੱਕ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ।

ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਇਤਿਹਾਸ: ਫੈਸਲਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਤੱਕ

ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਦੀਆਂ ਸੰਕਲਪਨਾਤਮਕ ਜੜ੍ਹਾਂ 1950 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ — ਉਸੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿਸ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਬੁੱਧੀ, ਆਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਹਰਬਰਟ ਸਾਈਮਨ ਦੇ ਬਾਊਂਡਡ ਤਰਕ ਉੱਤੇ ਨੋਬਲ ਪੁਰਸਕਾਰ ਜੇਤੂ ਕੰਮ ਦਿੱਤਾ। ਪਰ ਆਧੁਨਿਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੋ ਸਮਾਂਤਰ ਟ੍ਰੈਕਾਂ ਤੋਂ ਉੱਭਰਿਆ:

ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਟ੍ਰੈਕ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਕਿਵੇਂ ਦੀ ਕਾਂਡੀ ਵਿੱਚ ਆ ਗਏ: ਤਕਨੀਕੀ ਸੂਝ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਭਾਵ। ਪ੍ਰੈਟ ਦੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਕੰਮ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕਿਉਂ (ਗੁਆਚੀ ਕਾਰਨਾਤਮਕ ਤਰਕ); ਕੋਜ਼ਰਕੋਵ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

ਕਾਰੋਬਾਰ ਬੁੱਧੀ ਬਨਾਮ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਬਨਾਮ ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ

ਡੀਆਈ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕਾ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਿੰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ:

ਮੁੱਖ ਸਮਝ: ਡੀਆਈ ਬੀਆਈ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ — ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੀਆਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੀਆਈ ਫੈਸਲਾ ਤਰਕ, ਕਾਰਵਾਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਾਲਣਾ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਆਪਣੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ, ਡੀਆਈ ਇੱਕ ਸਾਦੇ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਇਹ ਮਿਲਟਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਤੋਂ ਓਓਡੀਏ ਚੱਕਰ (ਨਿਰੀਖਣ-ਅਦਾਲਤ-ਫੈਸਲਾ-ਕਾਰਵਾਈ) ਦੇ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਰਕ ਹੈ: ਸਿੱਖਿਆ ਕਦਮ। ਓਓਡੀਏ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲੜਾਈ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਰੁਕ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। ਡੀਆਈ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ — ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ — ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਕਾਰਨ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਫੈਸਲਾ ਚਿੱਤਰ: ਕਾਰਨ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ

ਫੈਸਲਾ ਸਮਝ ਦਾ ਦਿਲ ਕਾਰਨਾਤਮਕ ਤਰਕ ਹੈ — ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਹੈ:

ਕਾਰਨ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਫੈਸਲਾ ਚਿੱਤਰ (ਸੀਡੀਡੀ) ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਨ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ:

• ਟਿਚਾਂ: ਅਸੀਂ ਕੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ
• ਲੀਵਰ: ਅਸੀਂ ਕੇਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹਾਂ
• ਦਰਮਿਆਨੀ: ਲੀਵਰ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਲੜੀ
• ਬਾਹਰੀ: ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਪਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਹਿਸਾਬ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ

"ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।"

ਜਿੱਥੇ AI ਫਿਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਵਧਾਉਣਾ, ਬਦਲਣਾ ਨਹੀਂ

ਇੱਥੇ ਹੀ ਫੈਸਲਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੋਨੋਂ "AI ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵਾਉਣਗੇ" ਹਾਈਪ ਅਤੇ "ਮਨੁੱਖ ਹਮੇਸ਼ਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਗੇ" ਰਵਾਇਤੀਵਾਦ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੀਆਈ ਦੀ ਸਥਿਤੀ: AI ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ.

ਨੈਟਫਲਿਕਸ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਦਾਹਰਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਨ (AI) 300 ਮਿਲੀਅਨ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਇਪੀਸੋਡ ਫਿਲਮਾਇਆ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਾਊਸ ਆਫ ਕਾਰਡਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ। ਪਰ ਮਨੁੱਖ - ਸਟੂਡੀਓ ਕਾਰਜਕਾਰੀ - ਅਸਲ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ $100 ਮਿਲੀਅਨ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਹਰੀ ਝੰਡੀ ਦਿੱਤੀ। AI ਨੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸੰਜਨਾਤਮਕ ਭਾਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਿਆ; ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੰਭਾਲੀ.

ਨੈਟਫਲਿਕਸ 'ਤੇ 80% ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਪਰ ਨੈਟਫਲਿਕਸ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ "ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਨੁੱਖ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹਨ."

2025-2030 ਗ੍ਰਹਿਣ ਲਹਿਰ

ਫੈਸਲਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਗ੍ਰਹਿਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ:

2025 ਗਾਰਟਨਰ AI ਹਾਈਪ ਸਾਈਕਲ ਫੈਸਲਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਜੋਂ ਮਾਨਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ 5-20% ਮੌਜੂਦਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਨਾਲ 2-5 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੀ ਪਕਵਾਨ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਹੁਣ ਡੀਆਈ ਸਮਰੱਥਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਸੁਧਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਮਾਹਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਣਗੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮੇਜ਼ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ.

ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਤੋਂ ਫੈਸਲਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੱਕ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਲਵੋਗੇ ਜਿਸ 'ਤੇ ਡੀਆਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:

ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚੋ: ਸੀਡੀਐਮ ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ; ਡੀਆਈ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ-ਵਧਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਡੀਆਈ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਫੈਸਲਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਡੀਆਈ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸੀਡੀਐਮ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਕਿਵੇਂ ਆਰਗੂਮੈਂਟਰੀ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਆਰਗੂਮੈਂਟਰੀ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਵਾਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:

ਨਤੀਜਾ: ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰ ਸਿਰਫ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਕੀ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਕਿਉਂ - ਅਤੇ ਕੀ ਤਰਕ ਵਾਸਤਵਿਕਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋਇਆ.

ਪੂਰਾ ਗਾਈਡ

ਇਹ ਪੋਸਟ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪੂਰੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਗਹਿਰਾਈ - ਮੂਲ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਕਾਰਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਏਆਈ ਏਕੀਕਰਨ ਪੈਟਰਨ, ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਸਭ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੋਜ - ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸਰੋਤ ਵੇਖੋ: