ਫੋਰਡ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਸਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਮਲਾਵਰ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਣ ਲਈ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਬਿਤਾਏ ਹਨ। ਬਲੂਮਬਰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਟੋਮੇਕਰ ਨੇ ਲਗਭਗ 350 ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਹਾਇਰ ਕੀਤਾ ਹੈ — ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਨਾਮ "ਸਲੇਟੀ ਦਾੜ੍ਹੀ" - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ AI ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।
ਇਹ ਐਪੀਸੋਡ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਦੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
ਕੀ ਗਲਤ ਹੋਇਆ
ਫੋਰਡ ਦੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨੇ ਇਹ ਮੰਨ ਲਿਆ ਸੀ ਕਿ ਏਆਈ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਮਹਿੰਗੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ। ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਾਹਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ VP, ਚਾਰਲਸ ਪੂਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੇ **ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ ਚੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਾਲੇ ਸਾਬਕਾ ਸੈਨਿਕਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਪੂਨ ਨਤੀਜੇ ਬਾਰੇ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਸੀ, ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ "ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ ਸੀ।" ਉਸਨੇ ਇਹ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨ ਸੀ ਕਿ AI "ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟੂਲ" ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ "ਉਨੀ ਹੀ ਚੰਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ" — ਇੱਕ ਮਾਨਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਗਤ ਗਿਆਨ, ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਟੈਸਟ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤਬਾਦਲਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ.
ਮੁੜ-ਹਾਇਰ ਕੀਤੇ ਇੰਜਨੀਅਰ ਹੁਣ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਏਆਈ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਪਾਰਟਸ ਦੇ ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਫਲੋਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ — ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਜੋ ਵੱਡੀਆਂ ਯਾਦਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਅਰਬਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਸਨ।
ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਤਬਦੀਲੀ
ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਜੇ.ਡੀ. ਪਾਵਰ ਇਨੀਸ਼ੀਅਲ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਰਵੇ — ਮਾਲਕੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ 90 ਦਿਨਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਾਲਾਨਾ ਅਧਿਐਨ — ਫੋਰਡ ਨੇ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਵਿੱਚ 10ਵਾਂ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਔਸਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ।
ਇਸ ਸਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਡੀ ਪਾਵਰ ਨੇ ਫੋਰਡ ਨੂੰ ਟੌਪ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਜੋਂ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ, ਇਸਨੂੰ ਟੋਇਟਾ ਅਤੇ ਹੌਂਡਾ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰੱਖਿਆ। ਫੋਰਡ ਨੇ ਉਸ ਨਾਟਕੀ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸਿਹਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਏ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਰੀਹਾਇਰਿੰਗ ਨੂੰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਸਿਹਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਬਦਲਾਅ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ: ਫੋਰਡ ਇਸ ਸਾਲ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ $1 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨਾ AI 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਾਰਗ ਸੀ।
ਫੋਰਡ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਫੋਰਡ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਵਧਦੀ ਚੰਗੀ-ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਆਊਟਪਲੇਸਮੈਂਟ ਫਰਮ ਕਰੀਅਰਮਾਈਂਡਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ, ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜੋ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਛਾਂਟੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 35.6% ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਹੋਰ 32.7% ਉਹਨਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ 25% ਅਤੇ 50% ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੜ-ਹਾਇਰ ਕੀਤੇ ਗਏ - ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹੀ ਤਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਉਲਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਫੋਰਡ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਾਲੀ ਕਹਾਣੀ ਕਲਾਰਨਾ ਹੈ। 2024 ਵਿੱਚ, ਸਵੀਡਿਸ਼ ਫਿਨਟੇਕ ਦੇ ਸੀਈਓ ਨੇ ਮਾਣ ਨਾਲ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਚੈਟਬੋਟ 700 ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਏਜੰਟ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਅਤੇ ਸੈਂਕੜੇ ਅਹੁਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਪਰ 2025 ਦੇ ਅੱਧ ਤੱਕ ਅਤੇ 2026 ਵਿੱਚ, ਕਲਾਰਨਾ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਭੱਜ ਰਹੀ ਸੀ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਨੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੂਖਮਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਲਗਾਤਾਰ ਇਸਨੂੰ ਹਰਾਇਆ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਇਹ ਕੇਸ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਸਬਕ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਏਆਈ ਤੰਗ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ ਪਰ ਨਿਰਣੇ, ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਮੈਮੋਰੀ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਭਵੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਫੋਰਡ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਲਗਭਗ ਸਹਿਜ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ — ਉਤਪਾਦ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਦੀਆਂ ਇੱਕੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਗਿਆਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਤਰਾ, ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਵੱਡੀ ਹੋਵੇ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹਾਰਡ-ਜਿੱਤ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸਬਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਫੈਕਟਰੀ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫੋਰਡ ਖੁਦ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ - ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਵਧੇਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਫਰੇਮਿੰਗ ਸਥਾਪਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਾਧਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ: AI ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਈਪ ਚੱਕਰ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਨਾ
ਫੋਰਡ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਪਲ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਦਲੇਰ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧ ਰਿਹਾ ਸਮੂਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸਥਾਪਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੋਣਤਮਕ ਹੈ - ਅਤੇ ਉਲਟਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਮ ਹਨ - ਭਾਵ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਾਈਪ ਨਾਲੋਂ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ, ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਾਂ, ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ, ਫੋਰਡ ਦੇ ਬਾਰੇ-ਚਿਹਰੇ ਇੱਕ ਆਧਾਰਿਤ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ AI ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਤੈਨਾਤ ਨਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਸੀ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
