OpenAI डॉट्स और एंटरप्राइज़ लीडरों के लिए अगला फैसला

एक AI असिस्टेंट जो बातचीत खत्म होने के बाद भी काम करता रहता है, हमारे काम सौंपने के तरीके को बदल देता है। एंटरप्राइज़ लीडरों के लिए उपयोगी सवाल यह है कि हम कौन सी जिम्मेदारियां सौंप सकते हैं, हम काम की जांच कैसे करेंगे, और जवाबदेह कौन रहेगा।

OpenAI डॉट्स को ऐसे चलते एजेंट के रूप में बताता है जो बातचीत के बीच काम जारी रखते हैं और समीक्षा के लिए नतीजे या फैसले वापस लाते हैं। पात्र अकाउंट्स के लिए एक्सेस धीरे-धीरे रोल आउट हो रहा है।

मेरा मानना है कि कारोबारी मौका काम को आगे बढ़ाने के लिए चाहिए मेहनत को कम करने में है। रिसर्च, फॉलो-अप और दस्तावेज़ तैयार करने में समय लगता है क्योंकि लोगों को बार-बार संदर्भ इकट्ठा करना पड़ता है और तय करना पड़ता है कि आगे क्या होगा। निरंतरता बनाए रखने वाला एजेंट मदद कर सकता है। इसकी कीमत को अभी भी उस वर्कफ़्लो में साबित होना बाकी है जहां यह काम करेगा।

OpenAI ने क्या पेश किया है

आधिकारिक OpenAI दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, एक डॉट GPT-6 Astra पर चलता है और इसका अपना क्लाउड कंप्यूटर और ब्राउज़र होता है। यह रिसर्च कर सकता है, डेटा का विश्लेषण कर सकता है, दस्तावेज़ तैयार कर सकता है और सॉफ़्टवेयर बना सकता है। उपयोगकर्ता का कंप्यूटर बंद होने पर भी इसका क्लाउड काम जारी रह सकता है। [2]

यहां एक सावधानीपूर्ण भेद की जरूरत है। क्लाउड कंप्यूटर, किसी ऐप से कनेक्शन और लोकल कंप्यूटर तक एक्सेस अलग-अलग क्षमताएं हैं। मैसेजिंग चैनल कनेक्ट करने से अपने आप दूसरी सेवाओं तक पहुंच नहीं मिलती। हर कनेक्शन की अपनी अनुमतियां और जरूरतें होती हैं। [2]

CTO के लिए यह भेद एक्सेस डिज़ाइन करते समय मायने रखता है। CEO के लिए यह तब मायने रखता है जब तय किया जाए कि एजेंट किस चीज के लिए जिम्मेदार होना चाहिए।

एक व्यावहारिक एंटरप्राइज़ उदाहरण

एक काल्पनिक प्रोक्योरमेंट टीम पर विचार करें जो सप्लायर रिन्यूअल तैयार कर रही है। जानकारी एक कॉन्ट्रैक्ट, उपयोग रिपोर्ट और कई ईमेल में बिखरी है। फिलहाल एक मैनेजर हर चर्चा से पहले इसे इकट्ठा करता है।

एक समझदारी भरा पायलट डॉट से कहेगा कि वह अनुमोदित स्रोतों का उपयोग करके रिन्यूअल ब्रीफ बनाए रखे, गायब जानकारी पहचाने और मैनेजर के लिए सवाल तैयार करे। जिम्मेदारी बढ़ाने से पहले टीम पहले नतीजे की समीक्षा करेगी।

निर्देश में आउटपुट और उसकी सीमाएं तय होनी चाहिए: ब्रीफ को अपडेट रखना, अहम आंकड़ों के पीछे के स्रोत दिखाना, अनसुलझी धारणाओं को उजागर करना, और समीक्षा के लिए पत्राचार तैयार करना। व्यावसायिक फैसले की जिम्मेदारी मैनेजर के पास रहती है।

यह एक उदाहरण स्वरूप वर्कफ़्लो है, यह दावा नहीं कि OpenAI ने इस खास उपयोग-मामले को मान्य किया है या कोई मापी हुई बचत दी है।

सिस्टमों की तुलना उस काम से करें जो उन्हें करना है

प्लेटफ़ॉर्म चुनने से पहले मैं तीन तरीकों की तुलना करूंगा।

एक बातचीत वाला असिस्टेंट किसी को एक बातचीत के दौरान काम पूरा करने में मदद करता है। एक चलता एजेंट कई बातचीतों में जिम्मेदारी निभाता है। चुनाव इस पर निर्भर करता है कि निरंतरता किसी असली समस्या को सुलझाती है या नहीं।

एक पूर्व-निर्धारित वर्कफ़्लो स्पष्ट चरणों का पालन करता है। जानकारी बदलने पर एजेंट यह प्रस्ताव कर सकता है कि कैसे जवाब दिया जाए। स्थिर, दोहराई जाने वाली प्रक्रियाओं को पारंपरिक ऑटोमेशन से फायदा हो सकता है; बदलते इनपुट वाले काम एजेंट पायलट को जायज ठहरा सकते हैं।

एक डेमोंस्ट्रेशन दिखाता है कि एक बार क्या हुआ। एक परिचालन मूल्यांकन पूछता है कि क्या सिस्टम बार-बार स्वीकार्य नतीजे देता है, तब भी जब कोई स्रोत गायब या विरोधाभासी हो। एंटरप्राइज़ खरीद को बाद वाले से प्रेरित होना चाहिए।

CEO को क्या करना चाहिए

नामित बिज़नेस ओनर के साथ एक सीमित जिम्मेदारी चुनें। सप्लायर ब्रीफ, इंटरनल प्रोजेक्ट अपडेट या किसी आवर्ती मीटिंग की तैयारी प्रोडक्टिविटी सुधारने के व्यापक निर्देश की तुलना में बेहतर शुरुआती बिंदु देती है।

पायलट से पहले मौजूदा प्रक्रिया को मापें। स्टाफ का समय, टर्नअराउंड समय और स्वीकार्य आउटपुट बनाने के लिए जरूरी सुधार दर्ज करें। पायलट के दौरान, तुलना में समीक्षा का समय और फिर से किए गए काम को भी शामिल करें।

पूछें कि नतीजा टीम को बेहतर फैसला लेने या डेडलाइन पूरी करने में मदद करता है या नहीं। ज्यादा दस्तावेज़ बनने का मतलब जरूरी नहीं कि ज्यादा कारोबारी कीमत।

विस्तार की शर्तें पहले से तय करें। बिज़नेस ओनर यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि कौन से नतीजे स्वीकार्य हैं और कौन सी नाकामियां पायलट रोक देंगी।

CTO को क्या स्थापित करना चाहिए

तय करें कि एजेंट किन स्रोतों का उपयोग कर सकता है और किन कार्रवाइयों के लिए इंसान जरूरी है। सबसे छोटे उपयोगी एक्सेस दायरे से शुरुआत करें। एक्सेस बढ़ाने से पहले प्रतिनिधि डेटा और जानबूझकर अधूरे इनपुट के साथ परीक्षण करें।

अहम आउटपुट के लिए सबूत मांगें। रिन्यूअल ब्रीफ में किसी उद्धृत राशि को स्रोत तक पहुंचाना संभव होना चाहिए और मौजूदा तथ्य को धारणा से अलग करना संभव होना चाहिए।

पूरे वर्कफ़्लो का मूल्यांकन करें। रिट्रीवल की गुणवत्ता, कैलकुलेशन, दस्तावेज़ की गुणवत्ता, एक्सेस सीमाएं और नाकाम कदम के बाद रिकवरी की जांच करें। सही पैराग्राफ गलत स्रोत फाइल की भरपाई नहीं कर सकता।

व्यावहारिक रुकावट और रिकवरी प्रक्रिया तय करें। OpenAI बताता है कि काम रोकने से पूरी हुई कार्रवाइयां पूर्ववत नहीं होतीं, और सौंपे गए या आवर्ती कामों के लिए अलग कंट्रोल की जरूरत हो सकती है। चलती जिम्मेदारियां सौंपने से पहले टीमों को उन कंट्रोल को समझना चाहिए। [2]

किए गए काम की लागत पर नजर रखें, जिसमें मानवीय समीक्षा भी शामिल है। बिना और सबूत के सफल छोटे पायलट को कंपनी-व्यापी बचत में बदलने की अटकलें न लगाएं।

आगे का फैसला

डॉट्स चलती डेलीगेशन को एक ठोस प्रोडक्ट प्रस्ताव बनाते हैं। वह प्रस्ताव किसी एंटरप्राइज़ को बेहतर बनाता है या नहीं, यह सौंपी गई जिम्मेदारी, उपलब्ध जानकारी और समीक्षा की गुणवत्ता पर निर्भर करता है।

मैं ऐसे काम से शुरुआत करूंगा जिसके नतीजे की जांच हो सके, सुधारों से सीखूंगा, और केवल तभी विस्तार करूंगा जब सबूत उसका समर्थन करें। इससे लीडरों को निवेश का आधार मिलता है और कर्मचारियों को टूल के इस्तेमाल को आकार देने में स्पष्ट भूमिका मिलती है।

आपके संगठन में कौन सी चलती जिम्मेदारी आप सबसे पहले AI एजेंट को सौंपेंगे, और उसके अधिकार बढ़ाने से पहले आपको क्या सबूत चाहिए होगा?

गणितीय सोचें। बुद्धिमानी से इंजीनियर करें। रणनीतिक रूप से नेतृत्व करें। जिम्मेदारी से निर्माण करें। वैश्विक स्तर पर विस्तार करें। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से वास्तविक कारोबारी मूल्य बनाएं।

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Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.