कार्यस्थल पर ChatGPT का इस्तेमाल करने और अपनाने के पैटर्न

सिर्फ़ ढाई साल पहले लॉन्च किया गया ChatGPT आज हर उद्योग, हर नौकरी की भूमिका, और हर आकार की कंपनियों में काम करने वाले लोगों द्वारा उपयोग किया जा रहा है. आज, अमेरिका के एक-चौथाई से अधिक कर्मचारी—और स्नातकोत्तर डिग्री वाले 45% लोग—बताते हैं कि वे काम के लिए ChatGPT का उपयोग करते हैं.

एंटरप्राइज़ टेक ने हमेशा एक परिचित पैटर्न का पालन किया है: भारी शुरुआती लागत, लंबा इम्प्लीमेंटेशन समय, और लाभ मिलने से पहले धीमी अपनाने की प्रक्रिया. जब लोगों ने ChatGPT को अपनी निजी जिंदगी से अपने काम में इस्तेमाल किया, तो इसने उस परंपरा को तोड़ दिया. उन्हें महीनों की ट्रेनिंग या जटिल ऑनबोर्डिंग की ज़रूरत नहीं थी; उन्होंने बस इसे इस्तेमाल करना शुरू किया और महत्वपूर्ण काम पूरा करने लगे.

हम पहले से ही स्पष्ट संकेत देख रहे हैं. वैज्ञानिकों से लेकर मार्केटर्स और ऑपरेटरों तक, हर कोई ChatGPT को अपने रोज़मर्रा के काम में शामिल कर रहा है. कोड डिबग करने से लेकर कैंपेन विचार-मंथन करने तक, यह मुख्य वर्कफ़्लो में पहला कदम बनता जा रहा है.

यह रिपोर्ट हमारे विश्लेषण और सहकर्मी-समीक्षित स्रोतों से प्राप्त नई जानकारी साझा करती है कि कार्यस्थल पर कौन ChatGPT का उपयोग कर रहा है, लोग इसका उपयोग कैसे कर रहे हैं और यह संगठनों के भीतर किस प्रकार अपनी जगह बना रहा है.

यह रिपोर्ट स्वतंत्र तृतीय-पक्ष, उद्योगव्यापी अध्ययनों के निष्कर्षों को OpenAI द्वारा ChatGPT और ChatGPT Enterprise के उपयोग पर किए गए विश्लेषण के साथ जोड़ती है. इस रिपोर्ट में OpenAI द्वारा किए गए सभी विश्लेषण अनाम या समेकित उपयोग डेटा पर आधारित थे. OpenAI ने किसी भी यूज़र या कस्टमर कंटेंट (जिसमें मॉडल इनपुट या आउटपुट शामिल है) की समीक्षा नहीं की, और किसी भी पहचान योग्य डेटा का विश्लेषण नहीं किया. उपयोग रुझानों का सभी विश्लेषण स्वचालित कंटेंट क्लासिफ़ायर का उपयोग करके किया गया. जहाँ रिपोर्ट में विशिष्ट ChatGPT प्रॉम्प्ट का संदर्भ दिया गया है, वे ChatGPT प्रॉम्प्ट पूरी तरह से कृत्रिम उदाहरण हैं, और वास्तविक उपयोगकर्ता या ग्राहक प्रॉम्प्ट नहीं हैं.

जब नवंबर 2022 में ChatGPT को रिलीज़ किया गया, तब इसे मुख्य रूप से AI शोधकर्ताओं और उत्साही लोगों के एक छोटे समूह को लक्षित किया गया था. लेकिन कुछ ही महीनों में इसके 100 मिलियन वीकली एक्टिव यूज़र्स हो गए, और आज इसके 700 मिलियन से अधिक वीकली एक्टिव यूज़र्स हैं, जिससे यह दुनिया की सबसे ज़्यादा देखी जाने वाली वेबसाइटों में से एक बन गई. 

इसका व्यापक व्यक्तिगत उपयोग तेज़ी से कार्यस्थल तक फैल गया. जैसा कि आँकड़े दिखाते हैं, उपभोक्ताओं द्वारा अपनाए जाने से AI को कार्यस्थल पर प्रगति मिल रही है. 

यह एक ऐसा रास्ता है जिसे हमने पहले भी कई बार देखा है: ऐसा सॉफ़्टवेयर जो उपभोक्ताओं के बीच लोकप्रियता हासिल करता है, वह कार्यस्थल तक पहुँच जाता है, और इसे अक्सर युवा कर्मचारी आगे बढ़ाते हैं. ChatGPT भी उसी पैटर्न को फ़ॉलो कर रहा है, जिसे इसकी साप्ताहिक एक्टिव यूज़र में तेज़ वृद्धि, 30 वर्ष से कम उम्र के कर्मचारियों में उच्च पहुँच, और अक्सर दैनिक उपयोग में देखा जा सकता है.

केवल कुछ वर्षों में, कार्यस्थल में AI एक विशेष क्षेत्र से मुख्यधारा में बदल गया है. संख्याएँ पूरी कहानी बताती हैं:

AI को पूरी अर्थव्यवस्था में समान रूप से नहीं अपनाना जा रहा है. कुछ उद्योगों में काम करने वाले लोग अपने कामकाज में ChatGPT को शामिल करने के लिए तेज़ी से आगे बढ़े हैं, जबकि अन्य अधिक धीमी गति से आगे बढ़ रहे हैं. 

यह देखकर कि कौन-से क्षेत्र इस टूल को सबसे तेज़ी से अपना रहे हैं, हम निकट अवधि के अवसरों और उन क्षेत्रों को समझ सकते हैं जहाँ इसे अपनाने की प्रक्रिया को गति पकड़ने में अधिक समय लग सकता है. 

कुछ उद्योग ChatGPT को अपेक्षा से अधिक तेज़ी से अपना रहे हैं. IT और फ़ाइनेंस इस क्षेत्र में सबसे आगे हैं, क्योंकि यह टूल कोडिंग, विश्लेषण और जानकारी-प्रधान कार्यों में मज़बूत है. निर्माण क्षेत्र में AI को अपनाना व्यापक डिजिटल परिवर्तन की ओर इशारा करता है: फ़ैक्ट्रियाँ, प्रक्रिया स्वचालन, पूर्वानुमानित रखरखाव और आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन के लिए AI का उपयोग कर रही हैं. इंडस्ट्रियल AI में शुरुआती निवेश इंजीनियर, विश्लेषक और ऑपरेशंस मैनेजर के बीच ChatGPT के व्यापक उपयोग का रास्ता बना रहे हैं.

अन्य उद्योग पीछे हैं. रिटेल, निर्माण, परिवहन, थोक व्यापार और कृषि - इन सभी में AI को अपनाने का स्तर काफी कम है. ज़्यादातर मामलों में, यह नॉलेज वर्कर्स के छोटे हिस्से के साथ होता है, जहाँ AI टूल्स की ज़रूरत तुरंत कम होती है.  

हेल्थकेयर एक विशेष क्षेत्र है. सबसे बड़े और सबसे अधिक डेटा-गहन क्षेत्रों में से एक होने के बावजूद, इसमें AI को अपनाने की गति धीमी रही है. कड़े गोपनीयता और अनुपालन नियम और जोखिम से बचने वाली संगठनात्मक संस्कृतियाँ इसके संभावित कारण हो सकते हैं. फिर भी, हम क्लिनिकल डॉक्यूमेंटेशन और एडमिनिस्ट्रेटिव वर्कफ़्लो जैसे लक्षित क्षेत्रों में वृद्धि देखना शुरू कर रहे हैं, जिससे यह संकेत मिलता है कि हेल्थकेयर जल्द ही AI अपनाने का एक प्रमुख केंद्र बन सकता है.

विभागों में ChatGPT को अपनाने के पैटर्न भिन्न हैं, लेकिन कुछ मुख्य विषय उभरकर सामने आते हैं. पहले तीन महीनों में, चार श्रेणियाँ उपयोग में सबसे प्रमुख हैं: लेखन, शोध, प्रोग्रामिंग, और विश्लेषण. ये मिलकर भेजे गए अधिकांश संदेशों के लिए ज़िम्मेदार हैं. यह विविधता ChatGPT के लचीलेपन को उजागर करती है; टीमें इसका उपयोग संचार तैयार करने, जानकारी एकत्रित और संश्लेषित करने, कोड लिखने और डेटा व्याख्या करने के लिए करती हैं.

तकनीकी टीमें सबसे अधिक उपयोगकर्ताओं में शामिल हैं, जहाँ एनालिटिक्स, इंजीनियरिंग और IT भूमिकाएँ प्रारंभिक उपयोग का बड़ा प्रतिशत बनाती हैं. प्रोग्रामिंग सबसे प्रमुख कार्य है, खासकर इंजीनियरिंग भूमिकाओं के लिए, लेकिन यूज़र, शोध और डॉक्यूमेंटेशन में मदद के लिए भी काफी अनुरोध करते हैं. यह इंगित करता है कि ChatGPT का उपयोग योजना बनाने के लिए लगभग उतना ही किया जा रहा है जितना कोडिंग के लिए. 

IT टीमें शोध और समस्या-निवारण पर सबसे अधिक निर्भर रहती हैं, और अक्सर ऑटोमेशन की ओर बढ़ने से पहले ChatGPT का उपयोग जानकारी के स्रोत के रूप में करती हैं.

कोडिंग के लिए एक उदाहरण प्रॉम्प्ट.

नोट: ऊपर दिया गया सिंथेटिक प्रॉम्प्ट केवल उदाहरणात्मक उद्देश्यों के लिए विशेष रूप से इस रिपोर्ट के लिए लिखा गया एक उदाहरण है

मार्केटिंग, संचार, सेल्स, और कस्टमर एक्सपीरियंस जैसी गो-टू-मार्केट भूमिकाओं में काम करने वाले लोग भी बड़े पैमाने पर इसे अपना रहे हैं. ये फ़ंक्शन मुख्य रूप से लेखन, शोध, रचनात्मक विचार और मीडिया निर्माण के लिए ChatGPT पर निर्भर करते हैं. 

विभिन्न कार्यक्षेत्रों में, शुरुआती उपयोग का पैटर्न एक जैसा है: यह AI विशेषज्ञता को बढ़ा रहा है, उसका स्थान नहीं ले रहा. इंजीनियर, कोड को डीबग करने और यूनिट टेस्ट जनरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट पर पुनरावृत्ति कर रहे हैं. विश्लेषक, डेटासेट्स को साफ़ करने और उनकी व्याख्या करने के लिए चेन-ऑफ़-थॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग कर रहे हैं. ग्राहक सहायता टीमें सोच-समझकर, ब्रांड के अनुरूप उत्तर तैयार कर रही हैं. साझा सूत्र यह है कि ChatGPT विशेषज्ञ क्षमताओं की पहुँच को बढ़ा रहा है और मुख्य वर्कफ़्लो में एक साझेदार बनता जा रहा है.

स्रोत: ऑनबोर्डिंग के दौरान एकत्र किया गया एग्रीगेटेड ChatGPT Enterprise डिपार्टमेंट डेटा; ऑटोमेटेड
कंटेंट क्लासिफ़ायर्स

दिलचस्प बात यह है कि कोडिंग अब केवल इंजीनियरिंग तक सीमित नहीं रह गई है. डिज़ाइनर फ़्रंट-एंड प्रोटोटाइपिंग और कोड स्निपेट की मदद के लिए प्रोग्रामिंग का सहारा ले सकते हैं—और वे वित्त और सेल्स की तुलना में कोडिंग के लिए ChatGPT का उपयोग बहुत अधिक करते हैं. प्रोजेक्ट मैनेजर, राइटिंग, मीडिया जनरेशन, कोडिंग और डेटा एनालिसिस को एक साथ जोड़ते हैं—और टीमों के बीच जोड़ने वाले सूत्रधार की भूमिका निभाते हैं. लेकिन प्रोडक्ट, ऑपरेशंस, मार्केटिंग, फ़ाइनेंस और HR सभी कोडिंग के लिए किसी न किसी सीमा तक ChatGPT का इस्तेमाल करते हैं. 

हम इस प्रवृत्ति को Boston University और BCG द्वारा किए गए एक अध्ययन में सत्यापित होते हुए देखते हैं, जिसमें BCG कंसल्टेंट्स की तकनीकी क्षमता पर ChatGPT के प्रभाव की जाँच की गई. अध्ययन में पाया गया कि ChatGPT से लैस और उसमें प्रशिक्षित कंसल्टेंट्स ने तीन तकनीकी कार्यों में कंट्रोल ग्रुप के लोगों की तुलना में क्रमशः 49, 20 और 18 प्रतिशत अंक अधिक स्कोर किया, और तीन में से दो कार्यों पर उन्होंने वास्तविक BCG डेटा वैज्ञानिकों के स्तर के करीब प्रदर्शन किया.

अच्छा लेखन अब सिर्फ़ कंटेंट टीम के लिए रिज़र्व किया गया कोई विशेषज्ञ काम नहीं रह गया है. ChatGPT के साथ, कोई भी नोट्स को साफ़-सुथरी सामग्री में बदल सकता है और जल्दी से सुधार कर सकता है. मीटिंग, मेमो और ग्राहक संदेश अब ज़्यादा स्पष्ट और समावेशी हो जाते हैं, क्योंकि अब हर कोई अपने विचार अच्छी तरह व्यक्त कर सकता है, न कि केवल प्रशिक्षित संवादकर्ता. AI रोज़मर्रा के संचार और समन्वय के लिए मुख्य माध्यम बनता जा रहा है, और ड्राफ़्टिंग, टोन समायोजन तथा संस्करण प्रबंधन को एक ही चरण में समेट रहा है.

डिज़ाइन टीमें मीडिया जनरेशन के उपयोग के लिए प्रमुख हैं, और अन्य समूहों की तुलना में इसका 2–4 गुना अधिक उपयोग करती हैं. मुख्य कार्यों के लिए इन कार्यात्मक क्षेत्रों में इसका भारी उपयोग ChatGPT की एक उभरती भूमिका को उजागर करता है, जो केवल टेक्स्ट से आगे बढ़कर काम करती है. 

सभी गो-टू-मार्केट टीमें ChatGPT का सबसे अधिक उपयोग लेखन, शोध और मीडिया जनरेशन से जुड़े कार्यों के लिए करती हैं, लेकिन अलग-अलग तरीकों से. यहाँ कुछ उदाहरण प्रॉम्प्ट दिए गए हैं, जो यह दर्शाते हैं कि हमें किस प्रकार की क्वेरी दिखाई दे रही हैं:

नोट: ऊपर दिए गए सिंथेटिक प्रॉम्प्ट इस रिपोर्ट के लिए केवल उदाहरण के तौर पर लिखे गए हैं.

शुरुआती डेटा एक स्थिर प्रवृत्ति दिखाता है: अधिकांश विभाग ChatGPT के मुख्य टूल्स जैसे सर्च, डेटा विश्लेषण, फ़ाइल अपलोड, रिट्राइवल और कैनवास पर निर्भर करते हैं. रीज़निंग मॉडल, डीप रिसर्च, प्रोजेक्ट्स और कस्टम इंस्ट्रक्शंस जैसी उन्नत सुविधाओं को पावर यूज़र्स, जैसे R&D टीमों द्वारा अधिक अपनाया गया है. कई कर्मचारियों के लिए इसका परिणाम यह है कि ChatGPT रोज़मर्रा के वर्कफ़्लो में मुख्य रूप से आसान और सहज कार्यों के माध्यम से शामिल हो गया है, न कि केवल विशिष्ट उपयोग मामलों में.

तकनीकी कार्य अपवाद के रूप में माने जाते हैं. एनालिटिक्स, इंजीनियरिंग, IT और रिसर्च भूमिकाएँ उन्नत क्षमताओं का अधिक उपयोग करती हैं. उनके काम में अक्सर बहु-चरणीय रीज़निंग, बड़े पैमाने पर डेटा संश्लेषण, या जटिल समस्या-समाधान की आवश्यकता होती है. इंजीनियर कोड जनरेट करने या डीबग करने के लिए प्रॉम्प्ट देते हैं; विश्लेषक डेटासेट की व्याख्या करने के लिए डीप रिसर्च का उपयोग करते हैं; और IT पेशेवर टिकटों को हल करने और सिस्टम की समस्याओं का निवारण करने के लिए नॉलेज बेस को क्वेरी देते हैं. अधिक शक्तिशाली टूल्स स्वाभाविक रूप से संरचित, डेटा-प्रधान, और निर्णय-संचालित तकनीकी कार्यों के लिए उपयुक्त होते हैं.

विभिन्न तकनीकी टीमें भी अलग-अलग विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करती हैं. IT टीमें रिट्राइवल और सर्च का उपयोग करने की अधिक संभावना रखती हैं और कॉन्फ़िगरेशन या नीति से जुड़े सवालों के त्वरित जवाबों के लिए ChatGPT को एक नॉलेज कम्पेनियन मानती हैं. इंजीनियरिंग टीमें GPT, प्रोग्रामिंग टूल्स और डेटा एनालिसिस का ज़्यादा मज़बूत उपयोग दिखाती हैं, जो उनके ज़्यादा कोड-केंद्रित वर्कफ़्लोज़ को दर्शाता है. यह अंतर रेखांकित करता है कि अपनाना केवल तकनीकी दक्षता पर ही नहीं, बल्कि हर विभाग के भीतर काम के प्रकार और संदर्भ पर भी निर्भर करता है.

इस डेटा से दो अवसर उभरते हैं. सबसे पहले, एडवांस्ड फ़ीचर्स का पर्याप्त उपयोग नहीं हो रहा है, यहाँ तक कि उन जगहों पर भी जहाँ वे व्यापक प्रभाव डाल सकते हैं. बाधाओं में खोजे जाने की क्षमता, उपयोग के मामलों के प्रति जागरूकता, या उनका उपयोग करने के लिए आवश्यक सेटअप शामिल हो सकते हैं.

दूसरे, एनालिटिक्स, IT, लीगल और इंजीनियरिंग में शुरुआती समर्थक पहले से ही अधिक जटिल वर्कफ़्लो में कदम रख रहे हैं. जैसे-जैसे सक्षमता कार्यक्रमों का विस्तार होता है और प्रोडक्ट सुधार प्रवेश की बाधा को कम करते हैं, अपनाने का रुझान मुख्य दैनिक कार्यों से हटकर अधिक गहन रीज़निंग और सहयोगात्मक वर्कफ़्लो की ओर बढ़ेगा, जो पूरे उद्यम में निर्णय-निर्माण को नया रूप देते हैं. 

ChatGPT पहले से ही कर्मचारियों को मापने योग्य तरीकों से अधिक उत्पादक बना रहा है. आंतरिक बेंचमार्क उत्पादकता में सार्थक वृद्धि दिखाते हैं, जो उन कर्मचारियों द्वारा संचालित है जो तेज़ी से लिखने और संवाद करने, अधिक प्रभावी ढंग से शोध करने, और दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए आवश्यक प्रयास को कम करने के लिए इसका उपयोग करते हैं. अधिकांश कंपनियाँ अभी भी अपनाने के प्रारंभिक चरण में हैं, लेकिन हम देख रहे हैं कि संगठन ChatGPT को विभागीय स्तर पर शामिल करके पूरी प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बना रहे हैं. 

पारंपरिक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर के विपरीत, जो लंबे निर्णय चक्रों और प्रशिक्षण कार्यक्रमों के बाद टॉप-डाउन रोलआउट्स के ज़रिए फैलता है, ChatGPT ने कार्यस्थल में नीचे से ऊपर की दिशा में प्रवेश किया. कर्मचारियों और छोटी टीम्स ने इसे अपने दम पर अपनाया, वर्कफ़्लो के साथ प्रयोग किए, और कंपनियों द्वारा प्रोक्योरमेंट को औपचारिक रूप देने से पहले इसकी उपयोगिता साबित की. इस ज़मीनी स्तर के पैटर्न ने इसे हाल के इतिहास में सबसे तेज़ी से अपनाई जाने वाली एंटरप्राइज़ तकनीक बना दिया है. 

अब वह गतिशीलता बदल रही है. स्वायत्त एजेंट्स से लेकर उन्नत कोडिंग सपोर्ट और निर्णय-सहायता टूल्स तक, नई क्षमताएं ChatGPT की भूमिका को व्यक्तिगत उत्पादकता से आगे बढ़ा रही हैं. यह पूरे वर्कफ़्लो के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म बनता जा रहा है. एग्ज़िक्यूटिव्स इसका उपयोग रणनीति तैयार करने, इंजीनियर्स सिस्टम को डिज़ाइन और डीबग करने, और ग्राहक सहायता एजेंट्स जटिल समाधानों का मूल्यांकन करने के लिए करते हैं. तेज़ी से, ChatGPT रोज़मर्रा के काम के लिए एक ऑपरेटिंग सिस्टम की तरह काम करता है: एक साझा लेयर, जहाँ निर्णय लिए जाते हैं, समस्याओं का समाधान किया जाता है, और आउटपुट को स्केल किया जाता है.

काम हमेशा प्रौद्योगिकी के साथ-साथ विकसित होता रहा है. कुछ समय पहले तक, ज़्यादातर काम जवाब ढूँढ़ने, ईमेल लिखने और पहले से हल की जा चुकी समस्याओं को दोहराने पर केंद्रित था. यह तेज़ी से समन्वय, क्रिएटिविटी और स्पीड की ओर बढ़ रहा है: ऐसा काम, जो AI के साथ सहज और इंट्यूटिव इंटरैक्शन से बेहतर होता है.

आने वाले वर्षों में, AI लगभग हर वर्कफ़्लो में समाहित हो जाएगा. जैसे-जैसे ऐसा होगा, कर्मचारी टास्क करने में कम समय बिताएँगे और AI के आउटपुट की निगरानी करने और उसे आकार देने में ज़्यादा समय लगाएँगे. ChatGPT की क्रॉस-फ़ंक्शनल पहुँच का मतलब है कि व्यक्ति उन टास्क को संभाल सकेंगे, जो पहले कई विभागों में बँटे हुए थे. उदाहरण के लिए, एक प्रोडक्ट मैनेजर इसका इस्तेमाल कस्टमर फ़ीडबैक का विश्लेषण करने, किसी नए फ़ीचर को टेस्ट करने और बेहतर बनाने, और उसे बाज़ार में लाने के लिए ज़रूरी लीगल और मार्केटिंग कंटेंट ड्राफ़्ट करने के लिए कर सकता है.

कोलैबोरेशन अलग-अलग दस्तावेज़ों और संदेशों से आगे बढ़कर साझा, रियल-टाइम वर्कस्पेस में जा रहा है, जहाँ टीमें मिलकर समस्याओं का समाधान करती हैं. मेमोरी जैसी सुविधाएँ प्रोडक्ट को अधिक संदर्भ-सक्षम बना रही हैं, जिससे कर्मचारियों को एक ऐसा सहयोगी मिल रहा है जो उनकी पसंद, प्रोजेक्ट्स और उनके लिए विशिष्ट वर्कफ़्लो को याद रखता है. स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को सीधे ChatGPT में लाने की क्षमता एंटरप्राइज़ नॉलेज के लिए केंद्रीय इंटरफ़ेस के रूप में इसकी भूमिका का विस्तार कर रही है, और GPT‑5 इस बदलाव को तेज़ कर रहा है.

महत्वपूर्ण रूप से, शुरुआती साक्ष्य यह संकेत देते हैं कि यह बदलाव न केवल कर्मचारियों को अधिक उत्पादक बनाता है, बल्कि उनके काम को अधिक आनंददायक भी बनाता है. यह समय लेने वाले और कम-मूल्य वाले कार्यों को कम करके और उन्हें सार्थक, मुख्य कार्यों पर समय केंद्रित करने में सक्षम बनाकर ऐसा करता है. हज़ारों नॉलेज वर्कर पर किए गए छह महीने के रैंडमाइज़्ड फ़ील्ड एक्सपेरिमेंट में, AI की एक्सेस ने साप्ताहिक ईमेल पर बिताया जाने वाला समय 31% कम कर दिया. एक अन्य अध्ययन में सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स पर नज़र डाली गई, जिसमें पाया गया कि AI कोडिंग टूल्स ने उन्हें कोडिंग में अधिक समय, खोजपरक काम में अधिक समय, और प्रोजेक्ट मैनेजमेंट पर कम समय बिताने में सक्षम बनाया. कुल मिलाकर, ये निष्कर्ष संकेत देते हैं कि ChatGPT जैसे टूल रूटीन काम को कम कर सकते हैं, जिससे अधिक रणनीतिक, संतोषजनक और अंततः उच्च-मूल्य वाले काम के लिए समय खाली हो सकता है.

इस बदलाव का पैमाना अतीत की तकनीकी क्रांतियों की याद दिलाता है. बिजली ने फ़ैक्टरी के कामकाज को नया रूप दिया, इंटरनेट ने कॉमर्स और संचार को फिर से परिभाषित किया, और अब AI अगली बड़ी छलांग के लिए मंच तैयार कर रहा है. जो एंटरप्राइज़ तेज़ी से और सोच-समझकर अनुकूलित होते हैं, वे सबसे पहले और सबसे बड़े लाभ हासिल करेंगे: तेज़ निर्णय चक्र, उत्पादकता में बड़ी प्रगति, और हर फ़ंक्शन में नए अवसर.