AI इस्तेमाल के मामलों की पहचान करना और उन्हें बढ़ाना
शुरुआत में अपनाने वाले अपने AI प्रयासों पर कैसे ध्यान केंद्रित करते हैं
In just two years
39%
39% of U.S. adults have already used AI. In comparison, the internet reached just 20% adoption in its first two years.
AI leaders have seen
1.5x
1.5x faster revenue growth, 1.6x higher shareholder returns, and 1.4x better return on invested capital than their less advanced peers.
Yet only
1%
1% of a recent McKinsey survey believed their AI investments had reached full maturity.
सिर्फ़ दो वर्षों में, 39% अमेरिकी वयस्क पहले ही AI का उपयोग कर चुके हैं.(एक नई विंडो में खुलेगा) इसी समयावधि में, इंटरनेट का अपनाया जाना केवल 20% तक ही पहुँच पाया. AI का उदय न केवल उद्योगों को नया आकार दे रहा है, बल्कि व्यक्तिगत कर्मचारियों के लिए अवसर भी उत्पन्न कर रहा है. AI लोगों को उच्च-मूल्य वाले काम करने, अपने कौशल का विस्तार करने और अपने करियर में आगे बढ़ने के लिए स्वतंत्र करता है.
एक अध्ययन में, BCG ने पाया(एक नई विंडो में खुलेगा) कि पिछले तीन वर्षों में, AI लीडर्स ने अपने कम उन्नत समकक्षों की तुलना में 1.5x तेज़ राजस्व वृद्धि, 1.6x अधिक शेयरधारक रिटर्न, और निवेशित पूंजी पर 1.4x बेहतर रिटर्न प्राप्त किया है.
McKinsey(एक नई विंडो में खुलेगा) के अनुसार, 92% कंपनियां AI में अपने निवेश को बढ़ाने की योजना बना रही हैं. फिर भी, कई संस्थाओं को अब भी इस बारे में मार्गदर्शन की आवश्यकता है कि वे ठोस मूल्य कैसे हासिल करें, जबकि केवल 1% का मानना है कि उनके AI निवेश पूर्ण परिपक्वता तक पहुँच चुके हैं.
हमने खुद देखा है कि सफल AI परियोजनाएँ किस तरह अलग होती हैं. हमारी जानकारियाँ हमारे 300 सबसे सफल इम्प्लीमेंटेशन, 4,000 से अधिक एडॉप्शन सर्वे और 2 मिलियन से ज़्यादा व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं से मिली हैं.
यह गाइड आपके संगठन को AI उपयोग के मामलों की पहचान करने और उन्हें बढ़ाने में मदद करने के लिए बनाई गई है, जो स्पष्ट मूल्य प्रदान करते हैं. हम इस प्रक्रिया को तीन चरणों में विभाजित करते हैं:
अवसरों को पहचानना और यह समझना कि AI आपके व्यवसाय में कहाँ सबसे अच्छा काम कर सकता है.
अपने कर्मचारियों को बुनियादी उपयोग के मामले सिखाना जो प्रत्येक विभाग में खोज प्रक्रिया को तेज़ कर सकते हैं.
उपयोग के मामलों को एकत्रित करना और उन्हें प्राथमिकता देना जो आपके व्यवसाय पर सबसे बड़ा प्रभाव डालेंगे.
पूरे दस्तावेज़ में, आपको ग्राहकों की कहानियाँ, व्यावहारिक चेकलिस्ट, और विभिन्न विभागों के अनुरूप उपयोग के उदाहरण मिलेंगे, जो आपकी टीम की प्रगति में मदद करने के लिए बनाए गए हैं.
यह समझना ज़रूरी है कि AI को अपनाने का मतलब सिर्फ़ सही उपयोग के मामले ढूँढना नहीं है. इस गाइड के दायरे से बाहर ये विषय हैं: AI-फ़र्स्ट संस्कृति कैसे बनाते हैं, ज़्यादा मूल्य वाले उपयोग के मामले कैसे तैयार करते हैं, और पूरी कंपनी में अपनाने को कैसे बढ़ावा देते हैं. हम उन मुद्दों पर दूसरी गाइड्स में और शेयर करेंगे, लेकिन अभी के लिए आइए अपनी कंपनी के लिए सही उपयोग के मामले ढूँढने की प्रक्रिया को करीब से देखें.
“यह वह समय है जब आपको [AI से] लाभ उठाना चाहिए और आशा करनी चाहिए कि आपके प्रतिस्पर्धी केवल प्रयोग और परीक्षण में ही लगे रहें.”
इन तीन सिद्धांतों को ध्यान में रखें. वे उस सभी व्यावहारिक मार्गदर्शन की पृष्ठभूमि हैं जो आपको आगे मिलेगा.
लीडरशिप द्वारा AI का नेतृत्व और प्रोत्साहन किया जाना चाहिए.
जटिल उपयोग के मामले प्रभावशाली लग सकते हैं, लेकिन वे अक्सर आपको धीमा कर देते हैं. इसके बजाय, कर्मचारियों को ऐसे उपयोग के मामले खोजने के लिए सशक्त बनाना, जो उनके और आपकी कंपनी दोनों के लिए सबसे अच्छा हो, अक्सर सफलता पाने का तेज़ रास्ता होता है.
हैकाथॉन, उपयोग के मामले की वर्कशॉप और सहकर्मी-नेतृत्व वाले लर्निंग सेशंस के ज़रिए अपनाने को प्रोत्साहित करना हमारे कई ग्राहकों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रेरक है.
आइए अपनी टीमों के लिए उपयोग के मामलों को खोजने के सर्वोत्तम चरणों को समझें.
पहला कदम अपने बिज़नेस के उन हिस्सों की पहचान करना है जिन्हें AI से तुरंत बेहतर किया जा सकता है.
ऐसा करने का एक तरीका है AI को अपने वर्कफ़ोर्स के लिए सुपर-असिस्टेंट बनाने के एक माध्यम के रूप में देखना. AI सुपर-असिस्टेंट कभी थकते नहीं हैं और उनका ध्यान कभी नहीं भटकता. वे जब भी आपको मदद की ज़रूरत हो, हमेशा उपलब्ध रहते हैं. और वे लगभग किसी भी टास्क में लचीले ढंग से काम कर सकते हैं और आपके कर्मचारियों के कौशल बढ़ा सकते हैं.
AI के संभावित उपयोग के मामलों की पहचान करने के लिए, इन तीन प्रमुख क्षेत्रों में कार्यस्थल की आम चुनौतियों पर ध्यान दें:
दोहराए जाने वाले कम-मूल्य के कार्य
कौशल की रुकावटें
अस्पष्टता से निपटना
आइए आपकी टीमों के लिए उपयोग के मामले जुटाने के सबसे अच्छे चरणों को देखते हैं.
इस बारे में स्पष्ट रूप से बताएं कि AI को अपनाना आपकी कंपनी के भविष्य के लिए क्यों अहम है, चाहे वह प्रतिस्पर्धियों के साथ कदम मिलाकर चलना हो, ग्राहकों की बदलती अपेक्षाओं का जवाब देना हो, या विकास को बनाए रखना हो. जब कर्मचारियों को कोई सोच-समझकर दिया गया “क्यों” सुनाई देता है, तो इससे विश्वास और स्पष्टता पैदा होती है, जिससे उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि ये बदलाव उनके अपने काम और लक्ष्यों के साथ कैसे मेल खाते हैं.
“हर बार जब मैं कुछ ऐसा करता हूँ जो मुझे परेशान करता है, तो मैं खुद से पूछता हूँ, मैं ऐसा क्या कर सकता हूँ कि मुझे यह फिर से न करना पड़े?”
इस बारे में स्पष्ट रूप से बताएं कि AI को अपनाना आपकी कंपनी के भविष्य के लिए क्यों अहम है, चाहे वह प्रतिस्पर्धियों के साथ कदम मिलाकर चलना हो, ग्राहकों की बदलती अपेक्षाओं का जवाब देना हो, या विकास को बनाए रखना हो. जब कर्मचारियों को कोई सोच-समझकर दिया गया “क्यों” सुनाई देता है, तो इससे विश्वास और स्पष्टता पैदा होती है, जिससे उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि ये बदलाव उनके अपने काम और लक्ष्यों के साथ कैसे मेल खाते हैं.
Example
हमारा प्रोडक्ट मैनेजर AI का उपयोग करके इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप बना सकता है, बिना दूसरी टीमों से मदद का इंतज़ार करने के लिए अपनी रफ़्तार धीमी किए.
ज्ञान संबंधी कार्य में अक्सर अस्पष्टता और खुले अंत वाली चुनौतियाँ शामिल होती हैं. कर्मचारियों को शुरुआत करने में कठिनाई हो सकती है या वे अटक सकते हैं, जिससे परियोजनाएँ रुक सकती हैं. यहाँ AI एक उत्प्रेरक के रूप में कार्य कर सकता है, जो विचार उत्पन्न करने, डेटा का विश्लेषण करने और अगले कदम सुझाने में मदद करता है, जब आगे का रास्ता स्पष्ट न हो.
जिन सभी कंपनियों से हमने बात की, उनमें लोग अपनी सोच को तेज़ी देने और नए विचारों को बाहर लाने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं. वे इसका उपयोग कैंपेन के आइडिया पर विचार-मंथन करने, कच्चे डेटा से त्वरित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, रुझानों का विश्लेषण करने, या जब वे अनिश्चित हों, तो अगले कदम तय करने के लिए कर रहे हैं.
Example
हमारी मार्केटिंग टीम रचनात्मकता को बढ़ावा देने और ब्रीफ़ पर काम शुरू करने के लिए ChatGPT में वॉयस मोड के साथ कैंपेन आइडिया पर विचार-मंथन करती है.
इस प्रकार के कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने से आप उच्च-प्रभाव वाले AI अवसरों की जल्दी पहचान कर सकते हैं, जिससे आपकी टीमें वर्कफ़्लो को बेहतर बना सकती हैं, बाधाओं को कम कर सकती हैं, और आपके पूरे संगठन में नवाचार को तेज़ कर सकती हैं.
हमने इस मार्गदर्शक सिद्धांत के साथ एक AI ऑटोमेशन टास्क फ़ोर्स बनाई. हमने फ़ाइनेंस टीम के सभी सदस्यों से उन प्रक्रियाओं का विवरण देने के लिए कहा, जिनके बारे में उनका मानना था कि वे AI से लाभ उठा सकती हैं. हमने उस सूची को लिया और उन प्रोजेक्ट्स का एक रोडमैप बनाया जिन्हें हम खोजना चाहते थे.
अपनी टीमों से कहें कि वे परिदृश्य और कार्यों की सूची बनाएं, जहां वे:
शुरुआत करने में मुश्किल हो या बीच में अटक जाएं
मैन्युअल काम में बहुत समय बिताते हैं, जिसकी दूसरे हमेशा सराहना या कद्र नहीं करते, या जो उनके समय का सबसे अच्छा उपयोग नहीं होता (यानी, उनकी “एंटी-टू-डू लिस्ट”).
कौशल में बाधा का सामना करना, जब तक कोई दूसरी टीम आकर उनकी मदद न कर सके (डेटा विश्लेषण, डिज़ाइन, ऑन-ब्रांड लेखन, और वेब विकास इसके अच्छे उदाहरण हैं).
नए उपयोग के मामलों के लिए संभावित स्थान ढूंढना शुरू करने के लिए इन सूचियों का उपयोग करें.
यह वर्कशॉप या हैकथॉन की शुरुआत में किया जा सकता है, ताकि आपके कर्मचारियों को यह समझने में मदद मिले कि उन्हें कहाँ से शुरुआत करनी है.
या, ChatGPT से कुछ दिलचस्प उपयोग के मामलों के बारे में पूछने के लिए इस प्रॉम्प्ट का उपयोग करें:
एक बार जब आप अपनी टीमों को AI के नए अवसरों की पहचान करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान कर देते हैं, तो अगला कदम उन्हें AI का उपयोग करने के बुनियादी तरीकों पर प्रशिक्षित करना है. इसमें मदद करने के लिए, हमने अपने ग्राहकों से प्राप्त 600 से ज़्यादा उपयोग के मामलों का विश्लेषण किया. ज़्यादातर उपयोग के मामले छह ‘प्रिमिटिव्स’ में से किसी एक में आते हैं—ये उपयोग मामलों के मूलभूत प्रकार हैं, जो सभी विभागों और विषय-क्षेत्रों में लागू होते हैं.
ये प्रिमिटिव्स आपके कर्मचारियों को आपके व्यवसाय के लिए सबसे आशाजनक उपयोग के मामलों को खोजने में मदद करने का एक तेज़ तरीका हैं. प्रत्येक प्रिमिटिव सैकड़ों उपयोग के मामलों का प्रतिनिधित्व करता है, जो हमने उद्योगों, भूमिकाओं और वर्कफ़्लो में देखे हैं, जिससे वे स्केलेबल वैल्यू तक तेज़ी से पहुँचने का मार्ग बनते हैं.
आइए कंटेंट बनाने से शुरू करते हुए प्रत्येक प्रिमिटिव पर करीब से नज़र डालें.
AI सभी टीमों में कंटेंट बनाने में सहायता कर सकता है—चाहे वह सेल्स कॉल्स का सारांश बनाना हो या रणनीति दस्तावेज़, ब्लॉग पोस्ट, वेब पेज, और यहां तक कि छवियों और विज़ुअलाइज़ेशन के पहला ड्राफ़्ट तैयार करना हो. हम देखते हैं कि टीमें AI का उपयोग अपने काम को संपादित और सुधारने के लिए करती हैं, और फिर अंतिम समय में इसे प्रूफ़रीडर के रूप में लाती हैं.
AI आपकी कंपनी के स्टाइल में अपने-आप लिख सकता है और आपकी टोन-ऑफ़-वॉइस गाइड लागू कर सकता है, आपकी पसंदीदा दस्तावेज़ संरचनाओं को फ़ॉलो कर सकता है, या लेखन पर फ़ीडबैक दे सकता है. इसके बाद यह आपके काम का अलग-अलग भाषाओं में अनुवाद कर सकता है या उसे विभिन्न ऑडियंस, चैनल्स या प्रोग्राम्स के लिए अनुकूलित कर सकता है.
लिखते समय, AI किसी बातचीत के पूरे संदर्भ को समझ सकता है या आउटपुट को आकार देने के लिए अपलोड किए गए दस्तावेज़ों के एक सेट पर विचार कर सकता है. उदाहरण के लिए, अपनी लेखन गाइड अपलोड करें या अपने पाँच सबसे अच्छे ब्लॉग पोस्ट का उपयोग करें, फिर ChatGPT को उन उदाहरणों के आधार पर एक विस्तृत लेखन गाइड बनाने के लिए प्रॉम्प्ट दें.
मार्केटिंग | कैंपेन स्ट्रैटेजी, हेडलाइन या ईमेल कैंपेन बनाएं. सामग्री की रूपरेखाएँ और पहले मसौदे तैयार करें. सामग्री को विभिन्न दर्शकों या चैनलों के लिए अनुकूलित करें. |
फ़ाइनेंस टीमें | विशेषज्ञ समीक्षा के लिए नीति दस्तावेज़ों और तकनीकी लेखांकन मेमो के प्रारूप तैयार करें. |
प्रोडक्ट टीमें | प्रोडक्ट रिक्वायरमेंट्स डॉक्यूमेंट तैयार करें, प्रोडक्ट विवरण जनरेट करें, रिलीज़ नोट्स, लॉन्च कम्युनिकेशंस और यूज़र गाइड्स बनाएं. |
सेल्स टीमें | अकाउंट प्लान, कॉल के लिए स्क्रिप्ट और फ़ॉलो-अप ईमेल तैयार करें. |
Promega ने अलग-अलग मार्केट्स और ऑडियंस के बीच मैसेजिंग का विस्तार किया
Promega, लाइफ़ साइंसेज़ कंपनी, ने ईमेल कैंपेन का पहला ड्राफ़्ट तैयार करने के लिए ChatGPT Enterprise का इस्तेमाल करके अपने पहले छह महीनों में 135 घंटे बचाए. वे इसका उपयोग मैसेज डॉक्यूमेंट से कैंपेन ब्रीफ़ तैयार करने के लिए भी करते हैं, और किसी भी कॉपी को विशिष्ट मार्केटिंग चैनलों के लिए भुगतान किए गए विज्ञापनों में अनुवाद करने के लिए भी करते हैं.
“ईमेल रणनीति को संरेखित करने से जो समय बचेगा, उसे सामग्री निर्माण में लगाया जा सकता है, जिससे ईमेल का अनुभव बेहतर होगा. मुझे याद भी नहीं कि आखिरी बार मैंने इस GPT का उपयोग किए बिना मार्केटिंग ईमेल कब लिखा था.
AI का अलग-अलग उद्योगों में शोध के लिए बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है. नए कॉन्सेप्ट्स (जैसे AI एडॉप्शन या डिज़ाइन थिंकिंग) के बारे में जल्दी सीखने से; प्रासंगिक लेखों या प्रतिस्पर्धी डेटा के लिए वेब खोजने तक; और अधिक व्यापक, बहु-चरणीय रिसर्च प्रोजेक्ट्स तक, जो लेखों, डेटा पॉइंट्स और इनसाइट्स के लिए वेब को स्कैन करते हैं. हम यह भी देखते हैं कि टीमें त्वरित जानकारी पाने के लिए लंबे, आंतरिक दस्तावेज़ अपलोड करती हैं.
शोध के लिए AI का उपयोग करने का सबसे बड़ा फ़ायदा यह है कि आप तय कर सकते हैं कि विश्लेषण आपको किस फ़ॉर्मैट और संरचना में मिले: टेबल फ़ॉर्मैट, बुलेट पॉइंट्स, खास सेक्शन्स में व्यवस्थित, या क्रॉस-रेफ़रेंस के साथ.
AI का बारीकियों पर ध्यान और निर्देशों का पालन करने की क्षमता इसे एक उत्कृष्ट शोध सहायक बनाती है.
सेल्स और मार्केटिंग | नए उद्योगों की जांच करें, प्रतिस्पर्धियों को बेहतर समझें, और नई ऑडियंस पर शोध करें. |
वित्त | सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों, M&A टार्गेट्स, या अकाउंटिंग स्टैंडर्ड्स पर लेख और मार्गदर्शन के लिए सर्च करें. |
प्रोडक्ट | नई मार्केट का आकलन करें, प्रतिस्पर्धियों पर शोध करें, रुझानों की पहचान करें, और उपयोगकर्ता फ़ीडबैक का विश्लेषण करें. |
सेल्स टीम | नए विक्रेताओं को वेब पर खोजें और उनके प्रोडक्ट की खूबियों और कमियों का मूल्यांकन करें. |
सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग | API एंडपॉइंट और बाहरी डॉक्यूमेंटेशन की समीक्षा करें. |
Introducing Deep Research
डीप रिसर्च ChatGPT में एक नई एजेंटिक क्षमता है जो इंटरनेट पर स्वतंत्र रूप से मल्टी-स्टेप रिसर्च करती है. इसे एक प्रॉम्प्ट दें और ChatGPT सैकड़ों ऑनलाइन स्रोतों को खोजेगा, उनका विश्लेषण करेगा, और उन्हें सिंथेसाइज़ करके एक रिसर्च एनालिस्ट के स्तर की विस्तृत रिपोर्ट तैयार करेगा. और जानें.
कई सॉफ़्टवेयर इंजीनियर AI के विशेषज्ञ उपयोगकर्ता हैं. वे इसका उपयोग डीबगिंग के लिए, अपरिचित भाषाओं में कोड का पहला ड्राफ़्ट तैयार करने के लिए, कोड को एक भाषा से दूसरी भाषा में पोर्ट करने के लिए, और अपने कोड पर रबर-डकिंग (अपने कोड को समझने के लिए खुद से चर्चा) करने के लिए करते हैं. पिछले दो वर्षों में, कई भाषाओं में गणित, विज्ञान और कोडिंग में AI की क्षमताओं में काफ़ी सुधार हुआ है, और कई टूल्स अब रियल-टाइम कोड प्रीव्यू भी ऑफ़र करते हैं.
हम AI टूल्स की सहायता से कई नॉन-कोडर्स को भी कोडिंग अपनाते हुए देख रहे हैं. सिर्फ नैचुरल लैंग्वेज का इस्तेमाल करके, मार्केटिंग और फ़ाइनेंस टीमें प्रोसेस को ऑटोमेट करने के लिए Python स्क्रिप्ट्स, डेटा प्राप्त करने के लिए SQL क्वेरीज़, या यहाँ तक कि वेबसाइट्स या इंटरनल प्रेज़ेंटेशन्स के लिए फ्रंट-एंड कोड के साथ विज़ुअलाइज़ेशन्स भी बना सकती हैं.
सॉफ़्टवेयर इंजीनियर | कोड को डीबग करें, रबर डक कोडिंग का उपयोग करें, इसे अन्य भाषाओं में पोर्ट करें, और API एंडपॉइंट पर शोध करें. |
मार्केटिंग | इंटरैक्टिव चार्ट और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं, ताकि उन्हें वेब और डिज़ाइन टीमों के साथ शेयर किया जा सके, या डेटा विश्लेषण के लिए SQL लिखें. |
वित्त | मासिक क्लोज़ प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को ऑटोमेट करने के लिए Python स्क्रिप्ट्स बनाएं. |
प्रोडक्ट | नए प्रोडक्ट आइडिया को तेज़ी से विकसित करने के लिए इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप बनाएं. |
Tinder कोडिंग तेज़ करता है
Tinder की इंजीनियरिंग टीम कम सहज भाषाओं—जैसे Bash scripts—के साथ काम करते समय, जिनके लिए विशेषज्ञता की ज़रूरत होती है, सिंटैक्स का शुरुआती ड्राफ़्ट तैयार करने के लिए ChatGPT का इस्तेमाल करती है. ChatGPT उनकी कोडिंग दक्षता में सुधार करता है, जिससे बाहरी API डॉक्यूमेंटेशन का संदर्भ लेना और उसमें जानकारी खोजना, तथा आर्किटेक्चर और डिज़ाइन से जुड़े निर्णयों की समस्याओं का समाधान करना आसान हो जाता है.
“Jira में ऐसे कार्य थे जिन्हें कम प्राथमिकता दी जाती थी, क्योंकि वे बोझिल लगते थे. अब मैं उन कार्यों को करने लगता हूँ, क्योंकि मुझे पता है कि ChatGPT के साथ होने पर उन्हें निपटाना आसान होगा.
AI किसी को भी अलग-अलग स्रोतों से डेटा को एकरूप करने, जानकारियों और रुझानों की पहचान करने और उन्नत Excel, SQL या Python कौशल की ज़रूरत के बिना जटिल स्प्रेडशीट डेटा के साथ काम करने में मदद करता है.
आप तेज़ विश्लेषण में मदद के लिए AI को कई स्प्रेडशीट्स या डैशबोर्ड के स्क्रीनशॉट्स दे सकते हैं. यह स्प्रेडशीट डेटा की व्याख्या कर सकता है, विज़ुअल चार्ट्स को समझ सकता है, और रिपोर्टिंग के लिए आपके आउटपुट को फ़ॉर्मैट करने में मदद कर सकता है. आप यह भी बता सकते हैं कि नतीजों को किस तरह संरचित किया जाए, जैसे कि पसंदीदा चार्ट प्रकार, सारांश फ़ॉर्मेट, या तुलना का तरीका.
मार्केटिंग | वेबिनार उपस्थिति डेटा अपलोड करें और उसे जल्दी से विज़ुअलाइज़ करें. डैशबोर्ड स्क्रीनशॉट से प्रमुख रुझानों का सारांश तैयार करें. |
प्रोडक्ट | रुझानों का विश्लेषण करें, सोशल मीडिया फ़ीडबैक या फ़ीचर अनुरोध से जुड़ा CRM डेटा अपलोड करें, ताकि नए अवसर सामने आ सकें. |
सेल्स | अपने सबसे सशक्त अकाउंट खोजने के लिए अपनी अकाउंट सूचियों की समीक्षा करें. लीड्स को अकाउंट्स से मैप करें और उन्हें इंटेंट सिग्नल्स के लिए स्कोर करें. |
वित्त | जल्दी से अपने खर्चों के डेटा का विश्लेषण करें और रुझान देखें, या अलग-अलग स्प्रेडशीट और डेटाबेस से डेटा को एक जैसा बनाएं. |
Poshmark को अंतर्दृष्टि और रणनीति के लिए ज़्यादा समय मिल पाता है
फ़ैशन मार्केटप्लेस Poshmark ने अपने बिज़नेस परफ़ॉर्मेंस एनालिसिस के लिए स्प्रेडशीट की लाखों पंक्तियों का मिलान करने वाला Python कोड जनरेट करने के लिए ChatGPT का इस्तेमाल किया. इसके बाद वे अधिकारियों के लिए साप्ताहिक परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट्स और अकाउंटिंग मेमो तैयार करने हेतु AI का उपयोग करते हैं, जिससे हर हफ़्ते घंटों के मैन्युअल काम की बचत होती है.
"हमने मैन्युअल काम को काफी हद तक कम किया है और गति, सटीकता, संचार और अंतर्दृष्टि में सुधार किया है. मुझे हर किसी के काम में सुधार दिख रहा है."
विचार और रणनीति के उपयोग के मामले सभी टीमों में लोकप्रिय हैं, जैसे नए ब्लॉग पोस्ट के लिए विचार करना, किसी दस्तावेज़ को तैयार करना, किसी रणनीति की समस्या हल करना, या मुख्य लक्ष्यों और हितधारकों की प्राथमिकताओं के आधार पर काम पर प्रतिक्रिया देना.
जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक मल्टीमॉडल होते जा रहे हैं, हम देख रहे हैं कि टीमें AI के साथ ठीक वैसे ही बातचीत करने के लिए आवाज़ और दृष्टि का उपयोग कर रही हैं, जैसे वे किसी सहकर्मी के साथ करती हैं.
और जैसे-जैसे मॉडल जटिल समस्याओं पर सोचने में अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, हम देख रहे हैं कि कई टीमें उनके साथ रणनीतिक योजनाएँ बना रही हैं, जिनमें उनके डेटा, लक्ष्यों, संदर्भ, सीमाओं और निर्भरताओं को ध्यान में रखा जा रहा है.
मार्केटिंग | नई संभावनाओं के आधार पर कैंपेन आइडियाज़ पर विचार-मंथन करें. अपना मार्केटिंग ब्रीफ़ अपलोड करें और पूछें कि क्या कमी है. प्रोडक्ट लॉन्च के लिए गो-टू-मार्केट योजना के लिए प्रॉम्प्ट करें. |
प्रोडक्ट | नई भौगोलिक क्षेत्र के लिए एक मार्केट एक्सपेंशन प्लान बनाएं, जिसमें स्थानीय प्रतिस्पर्धियों, जोखिमों, अवसर के आकार और संसाधनों की मांगों को ध्यान में रखा गया हो. |
सेल्स | ऐसे लॉन्च प्लान बनाएं जो सभी निर्भरताओं और जोखिमों को स्पष्ट रूप से दिखाएं. अपना PRD अपलोड करें और कार्यकारी समीक्षा से पहले कमज़ोर क्षेत्रों की पहचान करें. |
वित्त | वॉयस मोड के साथ अपनी पिच या डिस्कवरी स्किल्स का अभ्यास करें. |
Match Group ध्यान केंद्रित समूहों का अनुकरण करता है
ऑनलाइन डेटिंग में वैश्विक अग्रणी Match Group, प्रोडक्ट उपयोगिता के लिए ध्यान केंद्रित समूह सिमुलेशन चलाने हेतु GPT‑4 की मल्टीमॉडल क्षमताओं के साथ प्रयोग कर रहा है. डिज़ाइनर वायरफ़्रेम अपलोड करके और ChatGPT से किसी खास पर्सोना की तरह व्यवहार करने को कहकर सवाल पूछ सकते हैं, और 'उपयोगकर्ता' से इंटरफ़ेस में नेविगेट करने और फ़ीडबैक देने के लिए कह सकते हैं. परिणाम: अतिरिक्त लागत और देरी के बिना प्रोडक्ट इनोवेशन के लिए नए आइडिया मिलते हैं.
कई उपयोग मामलों में कार्य के कुछ हिस्सों को स्वचालित करना शामिल होता है. हमने ग्राहकों को दोहराए जा सकने वाले, नियमित कार्यों की पहचान करते और उन्हें AI को सौंपने के तरीके डिज़ाइन करते देखा है. स्वचालन सरल हो सकते हैं, जैसे हर सप्ताह प्रतिस्पर्धी अपडेट तैयार करना, या अधिक जटिल, जैसे साप्ताहिक कार्यकारी ब्रीफिंग के लिए एक वित्तीय रिपोर्ट बनाना, जो मानवीय समीक्षा के लिए तैयार हो.
मेमोरी और कस्टम निर्देश इस तरह की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की कुंजी हैं. कस्टम GPT उन्हें शेयर करने का तरीका है. निर्देशों का एक मानक सेट बनाकर, वही दस्तावेज़ अपलोड करके, और हर बार वही आउटपुट निर्दिष्ट करके, टीमें कम मूल्य वाले कार्यों का बोझ कम कर पाती हैं.
आज ये स्वचालन अक्सर अलग-अलग टास्क तक सीमित होते हैं, लेकिन डीप रिसर्च और ऑपरेटर जैसे प्रोडक्ट के साथ हम ऐसी दुनिया की ओर बढ़ रहे हैं जहाँ AI कई चरणों वाले टास्क स्वतंत्र रूप से और शेड्यूल के मुताबिक कर सकता है.
मार्केटिंग | त्वरित वेबिनार रीडआउट्स के लिए एक मानक रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं. या मीटिंग नोट्स या ट्रांस्क्रिप्ट्स से Slack अपडेट सारांश बनाएं. |
प्रोडक्ट | लॉन्च अपडेट सारांशकर्ता बनाएँ. या हर सप्ताह ग्राहक अंतर्दृष्टि का सारांश बनाएं और शेयर करें. मीटिंग नोट्स को अधिकारियों के लिए ऐसे Slack पोस्ट में बदलें, जो निर्भरताओं और अगले कदमों का सारांश दें. |
वित्त | साप्ताहिक वित्तीय डेटा को एक एग्ज़िक्यूटिव ओवरव्यू में बदलें, जिसमें उन बदलावों के लिए अलर्ट हों जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है. |
IT | अपने सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर को स्क्रीनशॉट के रूप में अपलोड करें और प्रमुख निर्भरताएँ, जोखिम और अनुकूलन के अवसर पूछें. |
BBVA अपने क्रेडिट विश्लेषण कार्य के कुछ हिस्सों को ऑटोमेट करता है
BBVA का Credit Analysis Pro GPT क्रेडिट जोखिम विश्लेषकों को वार्षिक रिपोर्टों, ESG आकलनों और प्रेस जैसे विभिन्न स्रोतों से असंरचित डेटा निकालकर उनके आकलनों को तेज़ी से पूरा करने में मदद करता है.
अपनी टीमों को प्रत्येक प्रिमिटिव की मूल बातें सिखाएं और प्रत्येक विभाग के लिए उदाहरण प्रदान करें.
इसके बाद, नए उपयोग के मामलों के लिए विचार-मंथन शुरू करें, हैकाथॉन चलाएँ, या कंपनी-भर में प्रतियोगिताएँ आयोजित करें, ताकि यह देखा जा सके कि सबसे ज़्यादा प्रभावशाली उपयोग का मामला कौन खोज सकता है.
किसी खास फ़्रेमवर्क के लिए बेन के यूज़ केस ओलंपिक्स के बारे में जानें.
एक स्प्रेडशीट या Slack चैनल सेट करें जहां आप उन सभी उपयोग के मामलों को इकट्ठा कर सकें जो आपकी टीमें सुझाती हैं.
Estée Lauder की GPT लैब क्रॉस-डिसिप्लिन टीमों—जिनमें एक व्यवसाय उपयोगकर्ता, एक विषय विशेषज्ञ, और एक तकनीकी लीड शामिल होते हैं—के साथ शुरू होती है, ताकि उच्च-प्रभाव वाले उपयोग मामलों की पहचान की जा सके और उन्हें विकसित किया जा सके. उनकी प्रक्रिया सरल और दोहराई जा सकने योग्य है:
डिज़ाइन: बिज़नेस यूज़र दो-पेज के ब्रीफ़ में उद्देश्य, दायरा और दर्शकों को परिभाषित करता है.
तैयारी: SME सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार उपयोग केस को आकार देने के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र करता है.
बनाना और टेस्ट करना: टेक लीड GPT को बनाता है, डेटा सेट्स को इंटीग्रेट करता है, और सटीकता और स्थिरता के लिए GPT का टेस्ट करता है.
लॉन्च: पूरी टीम GPT को डिप्लॉय करती है और एक यूज़र गाइड बनाती है.
पिवट और स्केल: पूरी टीम GPT के प्रदर्शन के आधार पर इटरेट और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए फ़ीडबैक लूप्स का उपयोग करती है।
“हम हर व्यावसायिक प्रक्रिया को देख रहे हैं—कानूनी से लेकर शोध, निर्माण और व्यावसायिक तक—और सोच रहे हैं कि AI की मदद से उन्हें फिर से कैसे डिज़ाइन किया जाए.”
ज़्यादा जानकारी के लिए, Estée Lauder GPT Lab के बारे में पढ़ें.
जब टीमें मुख्य उपयोग के मामलों को समझ लेती हैं और हल की जाने वाली समस्याओं की पहचान करना शुरू कर देती हैं, तो उपयोग के मामले तेज़ी से बढ़ने लगते हैं.
इसके बाद चुनौती खोज से प्राथमिकता तय करने की ओर बढ़ जाती है. कौन-से उपयोग के मामले आप बढ़ा सकते हैं, ताकि सभी कर्मचारियों पर प्रभाव पड़े? अभी लागत दक्षता प्रदान करने की सबसे अधिक संभावना किसमें है? जिससे किसी नए प्रोडक्ट या रेवेन्यू स्ट्रीम की शुरुआत हो सकती है?
हमारी ग्राहक सफलता टीमें एंटरप्राइज़ ग्राहकों को उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए इस प्रभाव/प्रयास ढांचे का उपयोग करती हैं. यह एक सरल चार्ट है, जो प्रत्येक उपयोग-मामले को कंपनी के लिए उसके मूल्य और उसमें लगने वाले प्रयास की मात्रा के आधार पर अंक देता है.
उच्च ROI पर ध्यान केंद्रित | कम प्रयास और अधिक प्रभाव वाले त्वरित लाभ—अक्सर गति बनाने के लिए सबसे अच्छी शुरुआत होते हैं. |
स्व-सेवा | सबसे कम प्रयास वाले प्रोजेक्ट्स, जिन्हें एक अकेला उपयोगकर्ता किसी दिए गए कार्य के लिए अपने लिए व्यक्तिगत सहायक के रूप में शुरू कर सकता है. कई चीज़ें व्यक्तिगत समाधानों के रूप में शुरू होती हैं, लेकिन अक्सर अलग-अलग टीमों के लिए उपयोगी बन जाती हैं. |
उच्च-मूल्य/उच्च-प्रयास | ये अक्सर बदलाव लाने वाले होते हैं (जैसे Moderna का Dose GPT या Klarna का ग्राहक सहायक), लेकिन ऐसे मामलों को बनाना आमतौर पर ज़्यादा समय, योजना और संसाधनों की मांग करता है. कई टीमें मोमेंटम बनाने के लिए त्वरित लाभों से शुरुआत करती हैं और उन्हें अधिक मूल्य वाले प्रोजेक्ट्स में निवेश करने की प्रेरणा के रूप में इस्तेमाल करती हैं. |
अधिक प्रयास/कम प्रभाव | इन्हें अभी के लिए अलग रखा जा सकता है. लेकिन नए प्रोडक्ट और क्षमताएँ उन्हें बनाना और डिप्लॉय करना आसान बना सकती हैं, इसलिए उनके प्रचार के लिए खुले रहें. |
हमें यह दिखाने के लिए कि वह इस सरल लेकिन शक्तिशाली टूल का इस्तेमाल कैसे करते हैं, Softbank के जेरेट शुक का धन्यवाद.
62%
AI का मूल्य मुख्य व्यावसायिक कार्यों में निहित है
इस तरह अपने AI उपयोग मामलों का मूल्यांकन और प्राथमिकता देना उन बड़ी सफलताओं को तेज़ करने में मदद करता है, जो आगे और दिलचस्पी एवं निवेश को प्रेरित करती हैं.
पूरी कंपनी में प्राथमिकता निर्धारण फ़्रेमवर्क को बढ़ावा दें और कर्मचारियों को इसे टीम मीटिंग्स में उपयोग करके सर्वोत्तम विचारों की पहचान करने के लिए प्रेरित करें.
उच्च मूल्य और अधिक प्रयास वाले उपयोग मामलों के लिए, जब आप आवश्यक कार्य का दायरा तय कर रहे हों, तो कस्टम GPT लागू करने पर विचार करें.
अपने लीडर्स से ऐसे उपयोग के मामलों का समर्थन करें, जो पूरे डिपार्टमेंट्स पर असर डालें. ऊपर से समर्थन सफल AI डिप्लॉयमेंट्स की एक प्रमुख पहचान है.
हर तिमाही इस स्कोरिंग का फिर से मूल्यांकन करें, क्योंकि आज जो उपयोग के मामले ज़्यादा मेहनत वाले हैं, वे AI की क्षमताएँ आगे बढ़ने के साथ कम मेहनत वाले बन सकते हैं.
ज़्यादातर टीमें AI का इस्तेमाल करके शुरुआत करती हैं. वे ब्लॉग पोस्ट संपादित करती हैं, कैंपेन ब्रीफ़ जनरेट करती हैं, या नीतियों का ड्राफ़्ट तैयार करती हैं. AI के बारे में विशेष और अलग-अलग कार्यों के संदर्भ में सोचना आसान होता है.
लेकिन जब हम पावर उपयोगकर्ताओं को अपने हर काम में AI को शामिल करते हुए देखते हैं, तो हम अक्सर उन्हें ऐसे उपयोग के मामले खोजते हुए देखते हैं जो बहु-चरणीय वर्कफ़्लो तक फैलने लगते हैं.
मार्केट के रुझानों को समझने के लिए डीप रिसर्च का उपयोग करें
ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके अवसर के आकार का अनुमान लगाएं
वॉयस मोड का उपयोग करके लॉन्च रणनीति पर विचार-मंथन करें
संदेश, कैंपेन सामग्री, और अनुवाद जनरेट करें
अपनी टीमों को यह समझने में मदद करें कि AI को शुरुआत से अंत तक कैसे शामिल किया जा सकता है. यह उन्हें ऐसे भविष्य के लिए तैयार करेगा जहाँ AI एजेंट उनकी ओर से पूरे प्रोजेक्ट्स को पूरा कर सकें.
An example:
Using AI across a Marketing workflow
डीप रिसर्च से बाज़ार के रुझानों और अवसरों को समझें
डेटा विश्लेषण से ऑडियंस का आकार और अवसर का आकलन
आइडिया शेयर करें कैंपेन रणनीति और ब्रीफ़ तैयार करने पर
कंटेंट बनाना मुख्य संदेश और कॉपी तैयार करने में मदद के लिए
स्वचालित करें सामग्री स्थानीयकरण और चैनल अनुकूलन को
पावर उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करें कि वे: वर्कफ़्लो को अलग-अलग कार्यों में बाँटें, मुख्य उपयोग के मामलों (प्रिमिटिव्स) की पहचान करें, और हर चरण को स्पष्ट रूप से मैप करें.
AI पारंपरिक सॉफ़्टवेयर या क्लाउड ऐप्स की तरह नहीं है. इसकी खूबियों का पूरा लाभ उठाने के लिए एक नए माइंडसेट की ज़रूरत होती है. लेकिन हमारे ग्राहकों के साथ हमारे काम ने हमें दिखाया है कि सभी क्षेत्रों में लोग इस माइंडसेट को कितनी जल्दी सीख सकते हैं और अपने काम में हाई-इम्पैक्ट उपयोग के मामलों को पहचानना शुरू कर सकते हैं.
इस प्रक्रिया की शुरुआत करना इस बात पर निर्भर करता है कि आपका संगठन तीन कदम उठाए:
समझें कि AI कहाँ मूल्य जोड़ता है
अपने व्यवसाय के उन हिस्सों की पहचान करें जो तुरंत AI से लाभ उठा सकते हैं.अपने कर्मचारियों को बुनियादी उपयोग के मामले सिखाएँ.
टीमों को बुनियादी उपयोग के मामलों को समझने और अपने खुद के उपयोग के मामले बनाने की शुरुआत करने में मदद करें.किसे स्केल करना है, उसे प्राथमिकता दें.
इम्पैक्ट/एफ़र्ट फ़्रेमवर्क का उपयोग करके उच्च-प्रभाव, कम-प्रयास वाले अवसरों पर ध्यान दें.
जितना ज़्यादा लोग AI के साथ मिलकर टास्क और वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करते हैं, उतने ही ज़्यादा अवसर सामने आते हैं.
हमें उम्मीद है कि यह गाइड आपकी टीम को शुरुआत करने का एक स्पष्ट तरीका देती है. जब आप विचारों से परिणामों तक बढ़ते हैं, तो उस सफ़र में साथ देने के लिए हम यहाँ हैं.
“हम हर व्यावसायिक प्रक्रिया को देख रहे हैं—कानूनी से लेकर शोध, निर्माण और व्यावसायिक तक—और सोच रहे हैं कि AI की मदद से उन्हें फिर से कैसे डिज़ाइन किया जाए.”
क्या आप अपने व्यवसाय में AI लाने में रुचि रखते हैं?
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