मैंने इस सप्ताह की शुरुआत में अपनी टीम के साथ यह नोट साझा किया था, और इसे यहाँ भी पोस्ट कर रहा हूँ। आशा है कि AI के युग में उत्पाद निर्माण पर काम करने वाले अन्य लोगों के लिए यह दिलचस्प या उपयोगी होगा।

मेरे साथ काम करने वाले लोग जल्दी सीख जाते हैं कि लगभग हर समस्या के प्रति मेरा दृष्टिकोण है: उपलब्ध जानकारी को समझें, लापता जानकारी इकट्ठा करें, समस्या को परिभाषित करें, समस्या को हल करने के लिए एक स्पष्ट और सरल दृष्टिकोण परिभाषित करें, एक लक्ष्य परिभाषित करें, और लक्ष्य प्राप्त करने के लिए तत्परता से कार्य करें। इस दौरान, मुझे अक्सर नई जानकारी मिलती है। इसका मतलब है चरण तीन से पांच पर वापस जाकर उन्हें पुनः परिभाषित करना, और दोहराना। यह प्रक्रिया पुनरावृत्त है और जटिल समस्याओं के लिए, इसे सही करने में कई प्रयास लग सकते हैं।

यह अव्यवस्थित लग सकता है, लेकिन यदि आप जानते हैं कि यह सब प्रक्रिया का हिस्सा है, और किसी समस्या को वास्तव में हल करने का एकमात्र तरीका नए डेटा होने पर समायोजित करना है, तो यह उथल-पुथल स्वस्थ है। जब नया डेटा होता है, तो आपको अपने पूर्वाग्रहों को अद्यतन करना होगा। मैं सबसे अधिक जिस विफलता मोड को देखता हूँ, वह है समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने में विफलता, और एक ऐसे दृष्टिकोण को परिभाषित करने में विफलता जो स्पष्ट और सरल हो। यह सब कहने का मतलब है, मुझे गलत होना पसंद है। यह मेरा पसंदीदा है, क्योंकि यह मुझे समस्या को अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित करने, सही समाधान खोजने, अधिक तेज़ी से सीखने, और समस्या को हल करने में मदद करता है।