ചെറുവ്യവസായത്തിൽ ChatGPT ഉപയോഗവും സ്വീകരണ പാറ്റേണുകളും

വെറും രണ്ടര വർഷം മുമ്പ് ലോ‍ഞ്ച് ചെയ്ത ChatGPT ഇന്ന് എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലുമുള്ള, എല്ലാ ജോലിപ്രവർത്തന മേഖലകളിലുമുള്ള, എല്ലാ വലിപ്പത്തിലെയും കമ്പനികളിലുമുള്ള ജീവനക്കാർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇന്ന്, യു.എസ്. തൊഴിലാളികളിൽ നാലിലൊന്നിലധികം പേരും—ബിരുദാനന്തര ബിരുദമുള്ളവരിൽ 45% പേരും—ജോലിക്കായി ChatGPT ഉപയോഗിക്കുന്നതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു.

എന്റർപ്രൈസ് ടെക് എപ്പോഴും പരിചിതമായ ഒരു പാറ്റേൺ പിന്തുടർന്നിട്ടുണ്ട്: തുടക്കത്തിലേ വലിയ ചെലവുകൾ, ദീർഘമായ റോളൗട്ടുകൾ, ഫലം ലഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ള മന്ദഗതിയിലുള്ള സ്വീകരണം. ആളുകൾ ChatGPT‑യെ അവരുടെ സ്വകാര്യ ജീവിതത്തിൽ നിന്ന് ജോലിയിലേക്കും കൊണ്ടുവന്നപ്പോൾ, അത് ആ പതിവ് മാറ്റിമറിച്ചു. അവർക്ക് മാസങ്ങളോളമുള്ള പരിശീലനമോ സങ്കീർണ്ണമായ ഓൺബോർഡിംഗോ ആവശ്യമുണ്ടായിരുന്നില്ല; അർത്ഥവത്തായ ജോലി പൂർത്തിയാക്കാൻ അവർ അതിനെ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി.കഴിവിനും വിഭാഗങ്ങളും അനുസരിച്ച് ChatGPT ഉപയോഗ കേസുകൾ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്ന ഹീറ്റ്‌മാപ്പ് പട്ടിക.

ഇതിനകം, നാം വ്യക്തമായ സൂചനകൾ കാണുന്നു. ശാസ്ത്രജ്ഞർ, മാർക്കറ്റർമാർ, ഓപ്പറേറ്റർമാർ തുടങ്ങി സകലരും ദൈനംദിന ജോലികളിൽ ChatGPT‑യെ കൂടെകൂട്ടുന്നു. കോഡ് ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് ക്യാമ്പെയ്‌നുകൾക്കായുള്ള ആശയമഥനം വരെ, ഇത് പ്രധാന വർക്ക്‌ഫ്ലോകളിൽ ആദ്യ ഘട്ടമായി മാറുന്നു.

ഞങ്ങളുടെ സ്വന്തം വിശകലനത്തിൽ നിന്നുള്ള പുതിയ ഡാറ്റയും സമപ്രവർത്തകരുടെ അവലോകനത്തിന് വിധേയമായ ഉറവിടങ്ങളും സംയോജിപ്പിച്ച്, ജോലിസ്ഥലത്ത് ആരൊക്കെയാണ് ChatGPT ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ആളുകൾ അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കുള്ളിൽ അത് എങ്ങനെ വേരൂന്നുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഈ റിപ്പോർട്ട് പങ്കുവെക്കുന്നു.

സ്വതന്ത്ര മൂന്നാം കക്ഷിയുടെ വ്യവസായ-വ്യാപക പഠനങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള കണ്ടെത്തലുകളും ChatGPT, ChatGPT Enterprise എന്നിവയുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് OpenAI നടത്തിയ വിശകലനവും ഈ റിപ്പോർട്ട് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ റിപ്പോർട്ടിൽ OpenAI നടത്തിയ എല്ലാ വിശകലനങ്ങളും അജ്ഞാതമാക്കിയതോ സമാഹരിച്ചതോ ആയ ഉപയോഗ ഡാറ്റയിൽ നടത്തപ്പെട്ടതാണ്. OpenAI ഉപയോക്താവിന്റെയോ ഉപഭോക്താവിന്റെയോ ഏതെങ്കിലും ഉള്ളടക്കവും (മോഡൽ ഇൻപുട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഔട്ട്പുട്ട് ഉൾപ്പെടെ) പരിശോധിച്ചിട്ടില്ല, കൂടാതെ തിരിച്ചറിയാനാകുന്ന ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തിട്ടില്ല. ഉപയോഗ ട്രെൻഡുകളുടെ എല്ലാ വിശകലനവും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഉള്ളടക്ക ക്ലാസിഫയറുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നടത്തിയത്. റിപ്പോർട്ടിൽ പ്രത്യേക ChatGPT പ്രോംപ്റ്റുകളെ പരാമർശിക്കുന്നിടത്ത്, ആ ChatGPT പ്രോംപ്റ്റ് പൂർണ്ണമായും കൃത്രിമ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്; യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താവിന്റെയോ ഉപഭോക്താവിന്റെയോ പ്രോംപ്റ്റ് അല്ല.

11/2022-ൽ ChatGPT റിലീസ് ചെയ്തപ്പോൾ, അത് പ്രധാനമായും AI ഗവേഷകരുടെയും ഉൽസാഹഭരിതരുടെയും ഒരു ചെറിയ വിഭാഗത്തെ ലക്ഷ്യമിട്ടിരുന്നു. എന്നാൽ ഏതാനും മാസങ്ങൾക്കുള്ളിൽ തന്നെ, ഇതിന് ആഴ്ചതോറുമുള്ള 100 ദശലക്ഷം സജീവ ഉപയോക്താക്കളുണ്ടായി; ഇന്ന് അത് 700 ദശലക്ഷത്തിലധികം ആഴ്ചതോറുമുള്ള സജീവ ഉപയോക്താക്കളുള്ള, ലോകത്ത് ഏറ്റവും കൂടുതൽ സന്ദർശിക്കപ്പെടുന്ന വെബ്സൈറ്റുകളിൽ ഒന്നാണ്. 

വ്യാപകമായ വ്യക്തിഗത ഉപയോഗം അതിവേഗം ജോലിസ്ഥലത്തേക്കും വ്യാപിച്ചു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കാണിക്കുന്നതുപോലെ, ഉപഭോക്തൃ ഏറ്റെടുക്കൽ ജോലിസ്ഥലത്തെ AI-യുടെ പുരോഗതിയെ മുന്നോട്ട് നയിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത വളരെ കൂടുതലാണ്. 

ഇത് നാം മുമ്പും പലപ്പോഴും കണ്ടിട്ടുള്ള ഒരു പാതയാണ്: ഉപഭോക്താക്കൾക്കിടയിൽ സ്വീകാര്യത നേടുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ജോലിസ്ഥലത്തേക്കും എത്തുന്നു, പലപ്പോഴും യുവ ജീവനക്കാരാണ് അതിനെ ശക്തമായി മുന്നോട്ട് നയിക്കുന്നത്. ChatGPT അതേ മാതൃക പിന്തുടരുന്നു. അതിന്റെ ആഴ്ചതോറുമുള്ള സജീവ ഉപയോക്താക്കളിലെ ദ്രുത വളർച്ച, 30 വയസ്സിന് താഴെയുള്ള ജീവനക്കാരിലെ ഉയർന്ന സ്വീകരണം, കൂടാതെ പതിവായ—പലപ്പോഴും ദിവസേനയുള്ള—ഉപയോഗം എന്നിവയിൽ ഇത് പ്രതിഫലിക്കുന്നു.

വെറും ഏതാനും വർഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ തന്നെ, ജോലിസ്ഥലത്തെ AI ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയിൽ നിന്ന് മുഖ്യധാരയിലേക്കെത്തി. സംഖ്യകൾ കഥ പറയുന്നു:

സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയിലുടനീളം AI സ്വീകരണം ഒരേപോലെ പുരോഗമിക്കുന്നില്ല. ചില വ്യവസായങ്ങളിലെ തൊഴിലാളികൾ ChatGPT‑യെ അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് വേഗത്തിൽ സംയോജിപ്പിച്ചപ്പോൾ, മറ്റുചിലർ വളരെ മന്ദഗതിയിലാണ് മുന്നേറുന്നത്. 

ഏത് മേഖലകളാണ് ഈ ടൂൾ ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ സ്വീകരിക്കുന്നതെന്ന് നോക്കുമ്പോൾ, ഹ്രസ്വകാല അവസരങ്ങളും കൂടുതൽ സമയം എടുക്കുന്ന മേഖലകളും നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. 

ചില വ്യവസായ മേഖലകൾ ChatGPT‑യെ പ്രതീക്ഷിച്ചതിനേക്കാൾ ഉയർന്ന നിരക്കിൽ സ്വീകരിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഐടിയും ധനകാര്യവും മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നു; കോഡിംഗ്, വിശകലനം, വിവരസാന്ദ്രമായ ജോലികൾ എന്നിവയിലെ ടൂളിന്റെ ശക്തികളെ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ അത് സ്വാഭാവികമാണ്. നിർമ്മാണ മേഖലയിലെ സ്വീകരണം കൂടുതൽ വിപുലമായ ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു: പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ, മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കുന്ന പരിപാലനം, വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫാക്ടറികൾ. ഇൻഡസ്ട്രിയൽ AI-യിലെ പ്രാരംഭ നിക്ഷേപങ്ങൾ എഞ്ചിനീയർമാർ, വിശകലന വിദഗ്ധർ, ഓപ്പറേഷൻസ് മാനേജർമാർ എന്നിവർക്കിടയിൽ ChatGPT‑യുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗത്തിന് വഴിയൊരുക്കുന്നുണ്ടാകാം.

മറ്റ് വ്യവസായങ്ങൾ പിന്നിലാണ്. റീട്ടെയിൽ, നിർമ്മാണം, ഗതാഗതം, മൊത്തവ്യാപാരം, കൃഷി എന്നിവ ഗണ്യമായി കുറഞ്ഞ സ്വീകരണം കാണിക്കുന്നു. മിക്ക സാഹചര്യങ്ങളിലും, ഇത് അവരുടെ വിജ്ഞാന തൊഴിലാളികളുടെ കുറഞ്ഞ വിഹിതവുമായി യോജിക്കുന്നു; അവിടെ AI ടൂളുകളുടെ ആവശ്യം അത്ര അടിയന്തിരമല്ല.  

ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ ഒരു പ്രത്യേക കേസാണ്. ഏറ്റവും വലുതും ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഡാറ്റാ-സാന്ദ്രതയുള്ളതുമായ മേഖലകളിലൊന്നായിരുന്നിട്ടും, സ്വീകരണം മന്ദഗതിയിലായിരുന്നു. കർശനമായ സ്വകാര്യതയും പാലനനിയമങ്ങളും അപകടസാധ്യത ഒഴിവാക്കുന്ന സംഘടനാ സംസ്കാരങ്ങളും ഘടകങ്ങളായിരിക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ക്ലിനിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റീവ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പോലുള്ള ലക്ഷ്യമിട്ട മേഖലകളിൽ നാം വളർച്ച കാണാൻ തുടങ്ങിക്കഴിഞ്ഞു, ഇത് ആരോഗ്യ പരിരക്ഷ ഉടൻ തന്നെ AI സ്വീകരണത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന കേന്ദ്രമായി മാറാനിടയുണ്ടെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

സ്വീകരിക്കൽ മാതൃകകൾ വിഭാഗങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ ചില വിഷയങ്ങൾ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നു. ആദ്യ മൂന്ന് മാസങ്ങളിൽ, നാല് വിഭാഗങ്ങൾ ഉപയോഗത്തിൽ മേൽക്കൈ പുലർത്തുന്നു: എഴുത്ത്, ഗവേഷണം, പ്രോഗ്രാമിംഗ്, വിശകലനം. ആകെ നോക്കുമ്പോൾ, അയച്ച സന്ദേശങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഇവയെ ആസ്പദമാക്കിയുള്ളവയാണ്്. ഈ വൈവിധ്യം ChatGPT‑യുടെ വഴക്കമുള്ള സ്വഭാവത്തെ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു; ആശയവിനിമയങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാനും, വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും സംശ്ലേഷണം ചെയ്യുകയും, കോഡ് എഴുതുകയും, ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യാൻ ടീമുകൾ ഇതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു.

സാങ്കേതിക ടീമുകൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നവരിൽപ്പെടുന്നു, ഇവയിൽ വിശകലനം, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഐടി റോളുകൾ എന്നിവയിൽ പ്രാരംഭ ഉപയോഗത്തിന്റെ വലിയൊരു ശതമാനം കാണപ്പെടുന്നു. പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആണ് പ്രധാന ജോലി, പ്രത്യേകിച്ച് എഞ്ചിനീയറിംഗ് റോളുകൾക്ക്, എന്നാൽ ഉപയോക്താക്കൾ ഗവേഷണത്തിനും ഡോക്യുമെന്റേഷനും കൂടി ഗണ്യമായ സഹായം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. ഇത്, പദ്ധതിയിടാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതുപോലെ തന്നെ ഏതാണ്ട് അത്രതന്നെ ChatGPT കോഡിംഗ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. 

ഐടി ടീമുകൾ ഗവേഷണത്തിനും പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനും വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു; ഓട്ടോമേഷനിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവർ ChatGPT‑യെ വിവരസ്രോതസ്സായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കോഡിംഗിനുള്ള ഉദാഹരണ പ്രോംപ്റ്റ്

കുറിപ്പ്: മുകളിലുള്ള സിന്തറ്റിക് പ്രോംപ്റ്റ് ഈ റിപ്പോർട്ടിനായി പ്രത്യേകമായി എഴുതിയതാണ്, ചിത്രീകരണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി മാത്രം

മാർക്കറ്റിംഗ്, കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ്, വിൽപ്പന, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഗോ-ടു-മാർക്കറ്റ് ചുമതലകളിലുള്ള ആളുകളും പ്രധാന ഉപയോക്താക്കളാണ്. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രധാനമായും എഴുത്ത്, ഗവേഷണം, സൃഷ്ടിപരമായ ആശയങ്ങൾ, മീഡിയ സൃഷ്ടിക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി ChatGPT‑നെ ആശ്രയിക്കുന്നു. 

ഫങ്ഷനുകളിലുടനീളം, പ്രാരംഭ ഉപയോഗ രീതി സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്: AI വൈദഗ്ധ്യത്തെ പകരംവയ്ക്കുന്നതല്ല, മറിച്ച് അതിനെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതാണ്. എഞ്ചിനീയർമാർ കോഡ് ഡീബഗ് ചെയ്യാനും യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും പ്രോംപ്റ്റുകളിൽ ആവർത്തിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തൽ നടത്തുന്നു. വിശകലന വിദഗ്ധർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശുദ്ധീകരിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും ചെയ്ൻ-ഓഫ്-തോട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണാ ടീമുകൾ ചിന്താപൂർവമായ, ബ്രാൻഡിനോട് യോജിച്ച മറുപടികൾ തയ്യാറാക്കുന്നു. പൊതുവായ ഘടകം എന്തെന്നാൽ, ChatGPT പ്രത്യേക വൈദഗ്ധ്യങ്ങളുടെ വ്യാപ്തി വികസിപ്പിക്കുകയും പ്രധാന വർക്ക്‌ഫ്ലോകളിലെ ഒരു പങ്കാളിയായി മാറുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉറവിടം: ഓൺബോർഡിംഗിനിടെ സമാഹരിച്ച ChatGPT Enterprise വിഭാഗ തല ഡാറ്റ; ഓട്ടോമേറ്റഡ്
ഉള്ളടക്ക ക്ലാസിഫയറുകൾ

രസമെന്തെന്നാൽ, കോഡിംഗ് എഞ്ചിനീയറിംഗിന് അപ്പുറത്തേക്കും വ്യാപിക്കുകയാണ്. ഡിസൈനർമാർ ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗിനും സ്നിപ്പറ്റ് സഹായത്തിനുമായി പ്രോഗ്രാമിംഗിനെ ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടാകാം—അതുപോലെ, അവർ ഫിനാൻസ്, സെയിൽസ് വിഭാഗങ്ങളേക്കാൾ വളരെ കൂടുതലായി കോഡിംഗിനായി ChatGPT ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർമാർ എഴുത്ത്, മീഡിയ സൃഷ്ടിക്കൽ, കോഡിംഗ്, ഡാറ്റാ വിശകലനം എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച്, ടീമുകളിലുടനീളം അവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന കണ്ണിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നാൽ പ്രൊഡക്റ്റ്, ഓപ്പറേഷൻസ്, മാർക്കറ്റിംഗ്, ഫിനാൻസ്, HR എന്നിവയൊക്കെയും ഒരു പരിധിവരെ കോഡിംഗിനായി ChatGPT ഉപയോഗിക്കുന്നു. 

Boston University-യും BCG-യും നടത്തിയ ഒരു പഠനം ഈ ട്രെൻഡ് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു; അതിൽ BCG കൺസൾട്ടന്റുമാരുടെ സാങ്കേതിക കഴിവുകളിൽ ChatGPT ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനം പരിശോധിച്ചു. പഠനം കണ്ടെത്തിയത്, ChatGPT ഉപയോഗിക്കാൻ പരിശീലനം ലഭിച്ച കൺസൾട്ടന്റുകൾ മൂന്ന് സാങ്കേതിക ടാസ്കുകളിൽ നിയന്ത്രണ ഗ്രൂപ്പിലുള്ളവരെക്കാൾ യഥാക്രമം 49, 20, 18 ശതമാനം പോയിന്റ് കൂടുതൽ സ്കോർ നേടിയെന്നാണ്. കൂടാതെ, മൂന്ന് ടാസ്കുകളിൽ രണ്ടിൽ അവർ യഥാർത്ഥ BCG ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെ നിലവാരത്തിനടുത്ത പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചു.

നല്ല എഴുത്ത് ഇനി കണ്ടന്റ് ടീമുകൾക്കായി മാത്രം മാറ്റിവെച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു വിദഗ്ധ പ്രവർത്തനമല്ല. ChatGPT ഉപയോഗിച്ച്, ആർക്കും കുറിപ്പുകളെ വൃത്തിയുള്ള കോപ്പിയാക്കി മാറ്റുകയും വേഗത്തിൽ ആവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യാം. മീറ്റിംഗുകളും മെമ്മോകളും ഉപഭോക്താക്കളുടെ സന്ദേശങ്ങളും കൂടുതൽ വ്യക്തവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതുമായവയാകുന്നു, കാരണം എല്ലാവർക്കും അവരുടെ ആശയങ്ങൾ നന്നായി പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, പരിശീലനം നേടിയ ആശയവിനിമയ വിദഗ്ധർക്ക് മാത്രമല്ല. AI പതിവ് ആശയവിനിമയത്തിനും ഏകോപനത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള പ്രവേശന കവാടമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, കരട് തയ്യാറാക്കൽ, ശൈലി ക്രമീകരണം, പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം എന്നിവയെ ഒറ്റ ഘട്ടത്തിലേക്ക് ചുരുക്കിക്കൊണ്ട്.

ഡിസൈൻ ടീമുകൾ മീഡിയ സൃഷ്ടിക്കൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ വേറിട്ട് നിൽക്കുന്നു; അവർ മറ്റ് ഗ്രൂപ്പുകളെക്കാൾ അതിനെ 2–4 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ ഫങ്ഷനുകളിൽ പ്രധാന ജോലിപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി നടക്കുന്ന വ്യാപകമായ ഉപയോഗം, ടെക്സ്റ്റിനപ്പുറം ChatGPT‑യുടെ ഉയർന്നുവരുന്ന ഒരു പങ്കിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. 

എല്ലാ ഗോ-ടു-മാർക്കറ്റ് ടീമുകളും എഴുത്ത്, ഗവേഷണം, മീഡിയ സൃഷ്ടിക്കൽ എന്നീ ജോലികൾക്കായി ChatGPT‑യെ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നാൽ വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ. ഞങ്ങൾ കാണുന്ന അന്വേഷണങ്ങളുടെ തരം സൂചിപ്പിക്കുന്ന ചില സാമ്പിൾ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഇവയാണ്:

കുറിപ്പ്: മുകളിലുള്ള സിന്തറ്റിക് പ്രോംപ്റ്റ് ഈ റിപ്പോർട്ടിനായി പ്രത്യേകമായി ഉദാഹരണങ്ങൾക്കായി മാത്രം തയ്യാറാക്കിയവയാണ്

പ്രാരംഭ ഡാറ്റ സ്ഥിരമായ ഒരു പ്രവണത കാണിക്കുന്നു: മിക്ക വിഭാഗങ്ങളും തിരയൽ, ഡാറ്റ വിശകലനം, ഫയൽ അപ്‌ലോഡുകൾ, റിട്രീവൽ, കാൻവാസ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ChatGPT‑യിലെ പ്രധാന ഉപകരണങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. റീസണിംഗ് മോഡലുകൾ, ഡീപ് റിസർച്ച്, പ്രോജക്റ്റുകൾ, ഇഷ്ടാനുസൃത നിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള കൂടുതൽ മുൻനിര ഫീച്ചറുകൾ R&D ടീമുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പവർ യൂസർമാർ കൂടുതലായി സ്വീകരിക്കുന്നു. നിരവധി ജീവനക്കാരുടെ കാര്യത്തിൽ, ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ പ്രധാനമായും എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും കുറഞ്ഞ ശ്രമം മതിയാകുന്നതുമായ ടാസ്കുകളിലൂടെയാണ് ChatGPT സംയോജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നത്, പ്രത്യേകിച്ചുള്ള ഉപയോഗസാഹചര്യങ്ങളിലൂടെയല്ല.

സാങ്കേതിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ മാത്രമാണ് വ്യത്യസ്തമായി കാണപ്പെടുന്നത്. അനലിറ്റിക്സ്, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഐടി, ഗവേഷണ മേഖലകളിലുള്ളവർ വിപുലമായ കഴിവുകളെ വളരെ കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവരുടെ ജോലിക്ക് പലപ്പോഴും മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് റീസണിംഗ്, വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാ സംശ്ലേഷണം, അല്ലെങ്കിൽ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നപരിഹാരം ആവശ്യമാണ്. എഞ്ചിനീയർമാർ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാനോ ഡീബഗ് ചെയ്യാനോ പ്രോംപ്റ്റ് നൽകുന്നു; അനലിസ്റ്റുകൾ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഡീപ് റിസർച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു; ഐടി പ്രൊഫഷണലുകൾ ടിക്കറ്റുകൾ പരിഹരിക്കാനും സിസ്റ്റങ്ങൾ ട്രബിള്‍ഷൂട്ട് ചെയ്യാനും നോളജ് ബേസുകളിൽ ചോദ്യങ്ങൾ ഉന്നയിക്കുന്നു. ഉയർന്ന ശേഷിയുള്ള ടൂളുകൾ ഘടനാപരവും ഡാറ്റ-സാന്ദ്രവും തീരുമാന-പ്രേരിതവുമായ സാങ്കേതിക ജോലികളോട് സ്വാഭാവികമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.

വ്യത്യസ്ത സാങ്കേതിക ടീമുകൾ വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകളെ ആശ്രയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കോൺഫിഗറേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ പോളിസിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിലുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിനായി ChatGPT‑യെ ഒരു വിജ്ഞാന സഹായിയായി പരിഗണിച്ചുകൊണ്ട് ഐടി ടീമുകൾ വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കലും തിരയലും ഉപയോഗിക്കാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ട്. എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീമുകൾ GPT‑കൾ, പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റാ വിശകലനം എന്നിവയുടെ കൂടുതൽ ശക്തമായ ഉപയോഗം കാണിക്കുന്നു, ഇത് അവരുടെ കൂടുതൽ കോഡ്-കേന്ദ്രീകൃതമായ വർക്ക്ഫ്ലോകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. സ്വീകരണം സാങ്കേതിക പ്രാവീണ്യത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നതല്ല, ഓരോ വകുപ്പിലുമുള്ള ജോലിയുടെ തരത്തെയും സന്ദർഭത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്നതുമാണെന്ന് ഈ വ്യത്യാസം അടിവരയിടുന്നു.

ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് രണ്ട് അവസരങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. ആദ്യമായി, നൂതന സവിശേഷതകൾക്ക് വ്യാപകമായ സ്വാധീനം നൽകാൻ കഴിയുന്നിടങ്ങളിലും അവ വേണ്ട രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നില്ല. കണ്ടെത്താനുള്ള എളുപ്പക്കുറവ്, ഉപയോഗ കേസുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അവബോധം, അല്ലെങ്കിൽ അവ ഉപയോഗിക്കാൻ ആവശ്യമായ സജ്ജീകരണം എന്നിവ തടസ്സങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടാം.

രണ്ടാമതായി, അനലിറ്റിക്സ്, ഐടി, നിയമം, എഞ്ചിനീയറിംഗ് മേഖലകളിലെ ആദ്യഘട്ട മുന്നേറ്റക്കാർ ഇതിനകം തന്നെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്ക് നീങ്ങുകയാണ്. എനേബിൾമെന്റ് പ്രോഗ്രാമുകൾ വിപുലീകരിക്കുകയും ഉൽപ്പന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ തുടക്കത്തിലെ തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നതോടെ, സ്വീകരണം പ്രധാന ദൈനംദിന ജോലികളിൽ നിന്ന് മാറി സ്ഥാപനമുഴുവൻ തീരുമാനമെടുക്കൽ പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള റീസണിംഗിലേക്കും സഹകരണ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലേക്കും നീങ്ങാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. 

ChatGPT ഇതിനകം തന്നെ തൊഴിലാളികളെ അളക്കാവുന്ന രീതികളിൽ കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമമാക്കുന്നു. ആന്തരിക ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിൽ ശ്രദ്ധേയമായ വർധനവ് കാണിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്ന ജീവനക്കാരെ ഇത് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ എഴുതാനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും, കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ഗവേഷണം നടത്താനും, ആവർത്തിക്കുന്ന ടാസ്കുകൾക്കാവശ്യമായ പരിശ്രമം കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. മിക്ക കമ്പനികളും ഇപ്പോഴും സ്വീകരണത്തിന്റെ പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിലാണ്. എന്നാൽ മുഴുവൻ പ്രക്രിയകളെയും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ സംഘടനകൾ വകുപ്പ് തലത്തിൽ ChatGPT സംയോജിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നുവെന്ന് നാം കാണുന്നു. 

ദീർഘമായ തീരുമാന ചക്രങ്ങളും പരിശീലന പരിപാടികളും കഴിഞ്ഞ് മുകളിൽ നിന്ന് താഴേക്കുള്ള രീതിയിൽ വ്യാപിക്കുന്ന പരമ്പരാഗത എന്റർപ്രൈസ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ChatGPT താഴെ നിന്ന് മുകളിലേക്കുള്ള രീതിയിൽ ജോലിസ്ഥലത്തേക്ക് പ്രവേശിച്ചു. ജീവനക്കാരും ചെറിയ ടീമുകളും ഇത് സ്വന്തം നിലയ്ക്ക് കൊണ്ടുവന്നു, വ‍‍‍‍‍ർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ പരീക്ഷണം നടത്തി, കമ്പനികൾ ഔപചാരികമായി വാങ്ങൽ നടപടികൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അതിന്റെ മൂല്യം തെളിയിച്ചു. ഈ ഗ്രാസ്റൂട്ട്സ് മാതൃക ഇതിനെ സമീപകാല ചരിത്രത്തിൽ ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ സ്വീകരിക്കപ്പെട്ട എന്റർപ്രൈസ് സാങ്കേതികവിദ്യയാക്കി മാറ്റി. 

ആ സാഹചര്യം ഇപ്പോൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. സ്വയംഭരണ ഏജൻ്റുകളിൽ നിന്ന് നൂതന കോഡിംഗ് പിന്തുണയിലേക്കും തീരുമാന-സഹായ ഉപകരണങ്ങളിലേക്കും വ്യാപിക്കുന്ന പുതിയ കഴിവുകൾ, വ്യക്തിഗത ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയ്ക്ക് അപ്പുറം ChatGPT‑യുടെ പങ്ക് വിപുലീകരിക്കുന്നു. ഇത് മുഴുവൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾ ഇത് തന്ത്രം രൂപപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എഞ്ചിനീയർമാർ സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും ഡീബഗ് ചെയ്യാനും, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ഏജന്റുമാർ സങ്കീർണ്ണമായ പരിഹാരങ്ങളെ മൂല്യനിർണ്ണയം ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. വർധിച്ചുവരുന്ന രീതിയിൽ, ChatGPT ദൈനംദിന ജോലികൾക്കായുള്ള ഒരു ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കപ്പെടുകയും, പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കപ്പെടുകയും, ഔട്ട്പുട്ട് വ്യാപിപ്പിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പങ്കിട്ട തലമായി.

ജോലി എപ്പോഴും സാങ്കേതികവിദ്യയ്‌ക്കൊപ്പം വികസിച്ചിരിക്കുന്നു. കുറച്ച് കാലം മുമ്പ്, ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്തൽ, ഇ-മെയിലുകൾ തയ്യാറാക്കൽ, പരിഹരിച്ച പ്രശ്നങ്ങൾ ആവർത്തിക്കൽ എന്നിവയിൽ ഭൂരിഭാഗവും കേന്ദ്രീകരിച്ചിരുന്നതാണ്. ക്രമേണ, ഇത് സംയോജനം, സൃഷ്ടിപരത, വേഗത എന്നിവയിലേക്കാണ് മാറുന്നത്: AI-യുമായുള്ള സ്വാഭാവികവും സഹജമായ ഇടപെടലുകൾ വഴി മെച്ചപ്പെടുന്ന ജോലി.

വരാനിരിക്കുന്ന വർഷങ്ങളിൽ, AI മിക്കവാറും എല്ലാ വർക്ക്ഫ്ലോകളിലും ഉൾചേരും. ഇത് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, ജീവനക്കാർ ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിൽ കുറച്ച് സമയവും AI ഔട്ട്പുട്ടിനെ മേൽനോട്ടം വഹിച്ച് രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ കൂടുതൽ സമയവും ചെലവഴിക്കും. ChatGPT‑യുടെ ക്രോസ്-ഫങ്ഷണൽ വ്യാപ്തി കൊണ്ട്, മുമ്പ് പല വകുപ്പുകളിലായി പങ്കിട്ടിരുന്ന ജോലികൾ വ്യക്തികൾക്ക് തന്നെ ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രൊഡക്റ്റ് മാനേജർ ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു പുതിയ സവിശേഷത പരീക്ഷിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താനും അത് വിപണിയിലെത്തിക്കാൻ ആവശ്യമായ നിയമപരവും മാർക്കറ്റിംഗ് ഉള്ളടക്കവും തയ്യാറാക്കാനും ഇത് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.

സഹകരണം ഒറ്റപ്പെട്ട ഡോക്യുമെന്റുകളിലും സന്ദേശങ്ങളിലും നിന്ന് ടീമുകൾ ഒരുമിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന പങ്കിട്ട, റിയൽ-ടൈം വർക്ക്സ്പേസുകളിലേക്ക് മാറുകയാണ്. മെമ്മറി പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ ഉൽപ്പന്നത്തെ കൂടുതൽ സന്ദർഭബോധമുള്ളതാക്കുന്നു, ജീവനക്കാർക്ക് അവരുടെ മുൻഗണനകൾ, പ്രോജക്റ്റുകൾ, പ്രവർത്തനരീതികൾ എന്നിവ ഓർമ്മിക്കുന്ന ഒരു സഹായിയെ നൽകുന്നു. ഘടനാപരവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ നേരിട്ട് ChatGPT‑ലേക്ക് കൊണ്ടുവരാനുള്ള കഴിവ്, എന്റർപ്രൈസ് അറിവിനായുള്ള കേന്ദ്ര ഇന്റർഫേസെന്ന നിലയിൽ അതിന്റെ പങ്ക് വിപുലീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ GPT‑5 ഈ മാറ്റത്തിന് വേഗം കൂട്ടുന്നു.

നിർണായകമായി, പ്രാരംഭ തെളിവുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഈ മാറ്റം തൊഴിലാളികളെ കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമരാക്കുന്നതുമാത്രമല്ല, അവരുടെ ജോലി കൂടുതൽ ആസ്വാദ്യകരമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടുതൽ സമയം ആവശ്യപ്പെടുന്നതും കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ളതുമായ ജോലികൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ, അവർക്ക് അർത്ഥവത്തായ, പ്രധാന ജോലികളിൽ സമയം വീണ്ടും കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഇത് പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. ആയിരക്കണക്കിന് അറിവ് അധിഷ്ഠിത തൊഴിലാളികളെ ഉൾപ്പെടുത്തി നടത്തിയ ആറുമാസം നീണ്ട റാൻഡമൈസ്ഡ് ഫീൽഡ് പരീക്ഷണത്തിൽ, AI-യിലേക്കുള്ള ആക്സസ് ആഴ്ചതോറുമുള്ള ഇ-മെയിൽ സമയത്തെ 31% കുറച്ചു. മറ്റൊരു പഠനം സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാരെ പരിശോധിച്ചു. അതിൽ, AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ അവർക്ക് കോഡിംഗ് ചെയ്യുന്നതിൽ കൂടുതൽ സമയം, പര്യവേക്ഷണാത്മക ജോലികളിൽ കൂടുതൽ സമയം, പ്രോജക്റ്റ് മാനേജ്മെന്റിൽ കുറച്ച് സമയം ചെലവഴിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കിയതായി കണ്ടെത്തി. ഒരുമിച്ച് നോക്കുമ്പോൾ, ഈ കണ്ടെത്തലുകൾ ChatGPT പോലുള്ള ടൂളുകൾ പതിവ് ചെറുപണികൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കാമെന്നും, അതുവഴി കൂടുതൽ തന്ത്രപ്രധാനവും സംതൃപ്തികരവും ഒടുവിൽ കൂടുതൽ മൂല്യമുള്ളതുമായ ജോലികൾക്കായി കൂടുതൽ സമയം ലഭ്യമാക്കാമെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഈ മാറ്റത്തിന്റെ വ്യാപ്തി കഴിഞ്ഞ സാങ്കേതിക വിപ്ലവങ്ങളെ പ്രതിധ്വനിപ്പിക്കുന്നു. വൈദ്യുതി ഫാക്ടറി ജോലിയെ പുനർരൂപപ്പെടുത്തി, ഇന്റർനെറ്റ് വാണിജ്യത്തെയും ആശയവിനിമയത്തെയും പുനർനിർവചിച്ചു, ഇപ്പോൾ AI അടുത്ത വലിയ കുതിപ്പിന് വേദിയൊരുക്കുകയാണ്. വേഗത്തിലും ആലോചിച്ചും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന എന്റർപ്രൈസുകൾ ഏറ്റവും നേരത്തെയും വലുതുമായ നേട്ടങ്ങൾ സ്വന്തമാക്കും: വേഗമേറിയ തീരുമാന ചക്രങ്ങൾ, ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലെ മുന്നേറ്റങ്ങൾ, കൂടാതെ എല്ലാ പ്രവർത്തനമേഖലകളിലുമായി പുതിയ അവസരങ്ങൾ.