एआई-मूल कंपनियां कार्यप्रवाह को परिचालन क्षमता कैसे बनाती हैं

OpenAI की नवीनतम एंटरप्राइज़ सिग्नल्स रिपोर्ट दिखाती है कि उद्यमों में एआई बहुत अलग-अलग गति से सहायता से आगे बढ़कर काम पूरा करने लगा है. अत्याधुनिक कंपनियां, यानी एआई उपयोग में शीर्ष 10% कंपनियां, अब प्रति सक्रिय उपयोगकर्ता सामान्य कंपनियों की तुलना में 8.3 गुना अधिक आउटपुट टोकन बनाती हैं; जनवरी में यह अनुपात 2.6 गुना था. बढ़ता अंतर परिचालन के एक बड़े बदलाव की ओर संकेत करता है: अग्रणी कंपनियां एजेंटों को कंपनी के संदर्भ और टूल से जोड़ती हैं, उन्हें अधिक सार्थक काम सौंपती हैं और सफल कार्यप्रवाहों को दोहराना आसान बनाती हैं.

नेताओं के लिए चुनौती इस गहराई को ऐसे काम में बदलना है, जिस पर लोग भरोसा कर सकें, जिसे माप सकें और बेहतर बना सकें. नेताओं को प्रयोग के लिए भी गुंजाइश रखनी चाहिए, जिसमें ऐसे उपयोग भी शामिल हों जिनका मूल्य पहली कोशिश में स्पष्ट न हो.

स्टार्टअप बेसिस⁠(एक नई विंडो में खुलेगा), क्ले⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) और एक्सा लैब्स⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) ने कर्मचारी परिचय, खाता प्रबंधन और डेवलपर परिवेश के विस्तार में एजेंटों को शामिल किया है. उनके कार्यप्रवाह अलग हैं, लेकिन उनकी प्रगति से उपयोगी सीख मिलती है: किसी एजेंट को स्थिर प्रक्रिया सिखाएं, काम बदलने पर भी उसे निरंतर संदर्भ दें और फिर उसे अवसरों को आजमाई हुई कार्रवाई में बदलने दें.

ये उदाहरण मिलकर दिखाते हैं कि टीमें परिचित काम में एजेंटों को कैसे शामिल कर सकती हैं और समय के साथ प्रक्रिया को बेहतर बना सकती हैं.

कर्मचारी परिचय की प्रक्रिया लंबे समय से नियोक्ताओं और कर्मचारियों, दोनों के लिए बोझिल रही है. लेखा कंपनियों के लिए एआई एजेंट बनाने वाली बेसिस में पहले दिन की परिचय प्रक्रिया अब दो घंटे के बजाय 30 मिनट में पूरी हो जाती है, जिससे मानव संसाधन टीम को संस्कृति और सहायता के लिए अधिक समय मिलता है.

पहले दिन ही कर्मचारियों को Codex और कंपनी के अनुरूप परिचय कौशल तक तत्काल पहुंच मिलती है. यह किसी खास कार्यप्रवाह के लिए निर्देशों और संसाधनों का दोबारा उपयोग किया जा सकने वाला समूह है. Codex उनका स्वागत करता है, कंपनी की प्रमुख अवधारणाओं से परिचित कराता है और उनके कंप्यूटर का उपयोग करके पृष्ठभूमि में एकीकरण की व्यवस्था पूरी करता है. बार-बार आने वाले सवाल या अपवाद सामने आने पर मानव संसाधन टीम अगले समूह से पहले कौशल को अपडेट कर सकती है.

बेसिस ने परिचय प्रक्रिया को एक बार करके दिखाया और फिर उसे दोबारा उपयोग किए जा सकने वाले कौशल में बदल दिया, जिसमें स्पष्ट आरंभ-संकेत, तय चरण, सही टूल तक पहुंच और “पूरा होने” की स्पष्ट परिभाषा है. अब यह प्रक्रिया किसी एक व्यक्ति की उपलब्धता पर निर्भर नहीं है, फिर भी अपवाद या जटिल सवाल आने पर टीम हस्तक्षेप कर सकती है. अब परिचय प्रक्रिया अधिक सुसंगत, दोहराने योग्य और सुधारने में आसान है. साथ ही, नए कर्मचारियों को एआई के साथ काम करने का तरीका तुरंत समझ आता है.

गो-टू-मार्केट टीमों के लिए खुद सीखने वाला राजस्व इंजन बना रही क्ले के सामने बिक्री की एक आम चुनौती है: सौदे से जुड़ा महत्वपूर्ण संदर्भ ग्राहक-संबंध प्रबंधन रिकॉर्ड, ईमेल, स्लैक, कॉल, प्रस्तुतियों, टेक्स्ट संदेशों तथा आंतरिक टीमों और ग्राहक समर्थकों के साथ बातचीत में बिखरा रहता है.

उस संदर्भ को अद्यतन रखने के लिए क्ले के एक गो-टू-मार्केट इंजीनियर ने बेहतर तरीके का प्रयोग किया—हर खाते के लिए एक स्थायी वर्कस्पेस और समर्पित उप-एजेंट. हर उप-एजेंट प्राथमिक स्रोतों की समीक्षा करता है और रात भर में अपने सौदा फ़ोल्डर को अपडेट करता है. हर सुबह एक समन्वयक एजेंट उसके सभी खातों के अपडेट को प्राथमिक कदमों की छोटी सूची में बदलता है: ग्राहक के लंबित सवाल का जवाब देना, खरीद समिति में कमी पूरी करना या संभावित ग्राहक को दोबारा जुड़ने का कारण देना.

क्ले के अनुसार, यह कार्यप्रवाह हर रात इनबॉक्स छांटने में लगने वाला उसका लगभग एक घंटा बचाता है. दैनिक प्राथमिकताएं उसे उन छोटे कदमों को पूरा करने में मदद करती हैं, जिनका लंबे उद्यम बिक्री चक्र में बड़ा असर हो सकता है. हर सुझाव के साथ उससे जुड़े प्रमाण मौजूद रहते हैं, ताकि विक्रेता कार्रवाई से पहले प्राथमिक स्रोतों की जांच कर सकें. मौजूदा खाता अनुमतियों के अधीन, उद्यम इस साझा संदर्भ को खाता अधिकारियों, व्यवसाय-विकास प्रतिनिधियों, समाधान इंजीनियरों और बिक्री नेताओं तक बढ़ा सकते हैं.

क्ले दिखाती है कि बदलते काम को बड़े स्तर पर ले जाने के लिए क्या चाहिए: सुसंगत संरचना, उपयोगी अद्यतन क्रम, साझा प्रमाण और कार्रवाई के समय मानवीय विवेक.

एआई एजेंटों के लिए वेब खोज अवसंरचना बनाने वाली एक्सा लैब्स चाहती है कि उसका खोज एपीआई हर उस जगह उपलब्ध हो, जहां डेवलपर उसका उपयोग कर सकते हैं. टीम इस लक्ष्य को “हर जगह एक्सा” कहती है. पहले इसे हासिल करने के लिए डेवलपर संबंध और खाता टीमों को कोड भंडारों व व्यापक परिवेश की निगरानी करनी पड़ती थी, संभावित एकीकरण पहचानने पड़ते थे, संदर्भ जुटाना पड़ता था और विभिन्न प्रणालियों में काम का समन्वय करना पड़ता था. अवसर अलग-अलग होने के बावजूद, उन्हें खोजने से लागू करने तक का रास्ता एक सुसंगत क्रम का पालन करता था. एक्सा ने उस क्रम को Codex के लिए एक तय कार्यप्रवाह में बदल दिया, जिसमें स्पष्ट प्राथमिकताएं, आवश्यक स्रोतों तक पहुंच और कुछ भी जारी होने से पहले मानवीय समीक्षा शामिल है.

अब Codex उच्च प्राथमिकता वाले एकीकरण अवसरों की निगरानी करता है, संबंधित संदर्भ जुटाता है, पुल अनुरोध बनाता है, परीक्षण चलाता है और स्लैक व नोशन जैसे स्रोतों से साप्ताहिक अपडेट तैयार करता है. उपयुक्त होने पर यह टीम की समीक्षा के लिए शुरुआती घोषणा सहित अगले कदम का मसौदा भी तैयार कर सकता है. यह कार्यप्रवाह अवसर को संकेत से परीक्षित परिणाम तक ले जाता है और शोध, इंजीनियरिंग व संचार के बीच काम सौंपने की जरूरत घटाता है.

लोग अब भी तय करते हैं कि कौन-से अवसर महत्वपूर्ण हैं, एक्सा को कौन-सी प्रतिबद्धताएं करनी चाहिए और बाहरी संबंधों का प्रबंधन कैसे होना चाहिए. परीक्षण और समीक्षा बिंदु एजेंट के काम को जारी होने से पहले सामने ले आते हैं. परीक्षण के परिणाम और मानवीय समीक्षा टीम को दिखा सकते हैं कि अगली बार कार्यप्रवाह में कहां बदलाव करना है. काम का प्रभाव बढ़ने के साथ अनुमतियां, प्रमाण और निर्णय अधिकार कार्यप्रवाह की रूपरेखा का अधिक महत्वपूर्ण हिस्सा बन जाते हैं.

बेसिस, क्ले और एक्सा मिलकर एंटरप्राइज़ सिग्नल्स में दिखने वाले रुझानों को परिचालन का ठोस रूप देती हैं. बेसिस एक प्रमाणित प्रक्रिया को दोबारा उपयोग किए जा सकने वाले कौशल में बदलती है. क्ले एजेंट को संदर्भ और निरंतरता देती है, ताकि वह बदलते काम को अद्यतन रख सके. एक्सा टूल, परीक्षण और समीक्षा जोड़ती है, ताकि एजेंट किसी संकेत को सीमित दायरे में पूरा करने तक ले जा सके. तीनों सुधार को कार्यप्रवाह का हिस्सा बनाती हैं: परिचय प्रक्रिया के अपवाद बताते हैं कि कौशल में कहां सुधार चाहिए; खाते की नई गतिविधि और विक्रेता का सत्यापन सौदे के संदर्भ को अद्यतन रखते हैं; और परीक्षण व मानवीय समीक्षा भविष्य के क्रियान्वयन की सीमाओं को अधिक स्पष्ट करते हैं. हर प्रयोग किसी खास काम और उसे परखने की पर्याप्त गुंजाइश से शुरू होता है. उपयोग के साथ श्रम-विभाजन अधिक स्पष्ट होता जाता है और कार्यप्रवाह के सफल साबित होने पर जिम्मेदारी बढ़ती जाती है.

अत्याधुनिक उपयोग का अंतर बढ़ने के साथ उद्यम नेताओं को कर्मचारियों को प्रभावशाली कार्यप्रवाह आजमाने, सफलता मापने और सबसे मजबूत प्रयोगों को दोहराने योग्य अभ्यास में बदलने की गुंजाइश देनी होगी.

• मूल्य देने वाला एक प्रभावशाली क्षेत्र चुनें. ऐसे संपूर्ण कार्यप्रवाह से शुरुआत करें, जहां रणनीतिक प्राथमिकता, प्रणालियां, काम सौंपने के चरण, नियंत्रण और मापे जा सकने वाले परिणाम एक साथ आते हों. वह इतना नियमित होना चाहिए कि उससे सीखा जा सके और इतना महत्वपूर्ण कि उसकी रूपरेखा नए सिरे से बनाना उचित हो.
• परिणाम और उसे मापने का तरीका तय करें. जवाबदेह स्वामी, प्रमुख प्रदर्शन संकेतक, आधार स्तर और सुरक्षा सीमाएं तय करें. पूरे किए गए कार्यों, जुड़े हुए संदर्भ और टूल, अपवादों और समीक्षा भार के जरिए गहराई मापें. चक्र समय, गुणवत्ता, लागत, राजस्व या जोखिम के जरिए मूल्य मापें. आउटपुट की मात्रा बता सकती है कि लोग एआई से अधिक काम करा रहे हैं; कार्यप्रवाह के परिणाम बताते हैं कि उसका महत्व है या नहीं.
• एजेंट का कार्य-विवरण लिखें. तय करें कि काम किससे शुरू होगा, अपेक्षित परिणाम क्या है, कौन-से संदर्भ, टूल और अनुमतियां चाहिए तथा एजेंट को पूरा होने तक कितनी निरंतरता से काम करना चाहिए. स्पष्ट करें कि उसे कौन-से प्रमाण देने होंगे और मानवीय समीक्षा के लिए कहां रुकना होगा.
• एजेंट के इर्द-गिर्द मानवीय व्यवस्था बनाएं. कार्यप्रवाह के सबसे करीब रहने वाले लोगों को रूपरेखा बनाने की प्रक्रिया में शामिल करें. तय करें कि व्यावसायिक परिणाम, क्षेत्रीय तर्क, पहुंच और नियंत्रण, अपनाने की प्रक्रिया तथा दैनिक उपयोग की जिम्मेदारी किसकी है. स्टार्टअप ये जिम्मेदारियां कुछ लोगों में समेट लेते हैं; कार्यप्रवाह को बड़े स्तर पर ले जाते समय उद्यमों को स्पष्ट निर्णय अधिकार चाहिए.
• प्रयोग को प्रत्यक्ष और दोबारा उपयोग योग्य बनाएं. OpenAI के शोध में पाया गया कि अपनाने के छह महीने बाद करियर के शुरुआती दौर के कर्मचारियों ने अधिकारियों की तुलना में हर सप्ताह 13 अधिक संदेश भेजे. कर्मचारियों को नए उपयोग आजमाने की गुंजाइश दें, फिर सफल तरीकों के पीछे की प्रक्रिया और प्रमाण दर्ज करके उन्हें कौशल, प्लगइन या साझा वर्कस्पेस का रूप दें. चैट, वर्क और Codex⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) अलग-अलग तरीके उपलब्ध कराते हैं: सवालों और त्वरित सहयोग के लिए चैट, कई चरणों वाले ज्ञान-कार्य और तैयार परिणामों के लिए वर्क तथा तकनीकी क्रियान्वयन के लिए Codex.
• परिचालन के तरीके को आगे बढ़ाएं. कामयाब संदर्भ, अनुमतियां, मूल्यांकन, समीक्षा बिंदु, स्वामी, मापदंड और सक्षमता को बनाए रखें, फिर उन्हें मूल्य देने वाले अगले क्षेत्र में लागू करें. हर नए प्रयोग से अगली टीम को बेहतर शुरुआत मिलनी चाहिए.