مصنوعی ذہانت کے استعمال کو کاروباری قدر سے کیسے جوڑیں

جیسے جیسے مزید ٹیمیں مصنوعی ذہانت استعمال کرتی ہیں، منتظمین اور کاروباری رہنماؤں کو سمجھنا ہوگا کہ اس سے کہاں قدر پیدا ہوتی ہے اور آئندہ کہاں سرمایہ کاری کرنی چاہیے. استعمال اور اخراجات کہانی کا ایک حصہ بتاتے ہیں، مگر منتظمین کو یہ بھی جاننا ہوگا کہ لوگ مصنوعی ذہانت کس لیے استعمال کرتے ہیں اور اس سے انہیں کیا حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے.

ChatGPT ایڈمن کنسول کے تجزیات ChatGPT Work اور Codex میں استعمال اور لاگت کا ڈیٹا، کاموں کی بصیرتیں اور نتائج کے پیمانے یکجا کرتے ہیں.

منتظمین ان ٹولز سے اپنانے کے عمل کو سمجھنے، ٹیموں کی معاونت کرنے اور کاروباری قدر کا جائزہ لینے کے لیے یوں کام لے سکتے ہیں.

استعمال کے تجزیات دکھاتے ہیں کہ اپنانے کی شرح کہاں بڑھ رہی ہے اور اخراجات کہاں مرکوز ہیں، جس سے منتظمین معاونت پر توجہ دینے، لاگت کا جائزہ لینے اور صلاحیت کی درخواستیں جانچنے کے قابل ہوتے ہیں. استعمال کے منظر میں ChatGPT کام اور Codex کے فعال صارفین، کریڈٹس اور ٹوکن کا استعمال یکجا دکھایا جاتا ہے. مثلاً گروپ یا صارف کے لحاظ سے فلٹر کرنے پر معلوم ہو سکتا ہے کہ اپنانے کی شرح کہاں کم ہے، جس سے منتظمین کو ٹیم کے مالک کے ساتھ ابتدائی کام کے طریقوں اور تربیتی ضروریات کا جائزہ لینے کی وجہ ملتی ہے.

بصیرتوں میں کاموں کی درجہ بندی پیغامات کے ایک نمونے کو استعمال کے طریقوں اور کاموں میں گروپ کرکے منتظمین کو یہ سمجھنے میں مدد دیتی ہے کہ مصنوعی ذہانت کس کام میں معاون ہے. مثلاً سافٹ ویئر انجینئرنگ میں خصوصیات کی تیاری اور کوڈ کی دیکھ بھال شامل ہیں، جبکہ سیلز اور آمدنی میں اکاؤنٹ کی تحقیق اور منصوبہ بندی شامل ہیں. جائزہ ٹیب ایک نظر میں کاموں کا مجموعہ دکھاتا ہے، جبکہ استعمال کے طریقے ٹیب کاموں کی تفصیلی تقسیم والی جدول فراہم کرتا ہے. منتظمین گروپ کے لحاظ سے فلٹر کرکے دیکھ سکتے ہیں کہ ٹیمیں مصنوعی ذہانت کیسے استعمال کرتی ہیں، پھر کاروباری مالکان کے ساتھ طے کر سکتے ہیں کہ کن کام کے طریقوں اور نتائج کا جائزہ لیا جائے.

ذیل میں دکھائی گئی سیلز ٹیم کے لیے اکاؤنٹ کی تحقیق اور منصوبہ بندی میں سب سے زیادہ کریڈٹس استعمال ہوتے ہیں، جو اکاؤنٹ کی تیاری پر مصنوعی ذہانت کے اثر پر گفتگو کا نقطۂ آغاز ہے.

کام کی تفصیلات میں ماڈلز، ریزننگ اور رفتار کی تقسیم کسی کام کے کریڈٹس میں ہر ترتیب کا حصہ دکھاتی ہے. اس سے منتظمین یہ جانچ سکتے ہیں کہ ترتیب کام کے مطابق ہے یا نہیں اور ماڈل کے انتخاب سے متعلق تربیت پر توجہ دے سکتے ہیں. مثلاً کسی معمول کے خلاصے کو تیز یا کم لاگت والی ترتیب سے آزمایا جا سکتا ہے، اور معیار کے ساتھ جائزے اور اصلاح میں لگنے والے وقت کا موازنہ کیا جا سکتا ہے.

پلگ اِن درجہ بندی اور مہارتوں کا منظر دکھاتے ہیں کہ کون سے ٹولز کسی کام میں معاون ہیں، جس سے منتظمین تربیت پر توجہ دے سکتے ہیں اور طے کر سکتے ہیں کہ کن کام کے طریقوں کو برقرار یا شیئر کیا جائے. متعلقہ پلگ اِن کا کم استعمال رسائی یا تربیت کی ضرورت کی نشاندہی کر سکتا ہے، جبکہ کثرت سے استعمال ہونے والی مہارت کے لیے واضح ذمہ دار اور باقاعدہ تازہ کاریاں درکار ہو سکتی ہیں.

نتائج کا منظر کوڈ کے جائزے کی سرگرمی کے ساتھ ضم شدہ کمٹس اور کوڈ کی سطروں میں Codex کا تعاون دکھاتا ہے. رجحانات اور دستیاب گروپ، صارف یا ریپوزٹری فلٹرز منتظمین اور انجینئرنگ رہنماؤں کو اپنانے کی صورت حال سمجھنے اور یہ طے کرنے میں مدد دیتے ہیں کہ کہاں رسائی بڑھائی یا ٹیموں کی معاونت کی جائے.

اگر ضم شدہ کوڈ میں Codex کا حصہ بڑھ رہا ہو تو انجینئرنگ رہنما اس رجحان کا جائزے کے وقت، نقائص اور دوبارہ کام سے موازنہ کرکے جانچ سکتے ہیں کہ آیا یہ ٹیم کو زیادہ مؤثر انداز میں سافٹ ویئر جاری کرنے میں مدد دے رہا ہے.

ChatGPT Work میں ایڈمن پلگ اِن منتظمین کو اپنانے، اخراجات اور کاموں کا موازنہ کرنے، پھر نتائج کو بجٹ اور نفاذ کے فیصلوں کے لیے رپورٹوں میں بدلنے دیتا ہے. یہ مکمل مواد بھی تیار کر سکتا ہے، جیسے چارٹس، اہم نتائج اور تجویز کردہ اگلے اقدامات پر مشتمل قیادت کے لیے پیشکش، جو مختلف شعبوں کے متعلقہ فریقوں کے ساتھ شیئر کرنے کے لیے تیار ہو.

ایڈمن API سے ٹیمیں اپنے ڈیش بورڈز میں رپورٹیں خودکار بنا سکتی ہیں اور تجزیات کو کاروباری نظام کے ڈیٹا سے یکجا کر سکتی ہیں. مثلاً معاونت کا ڈیش بورڈ ٹکٹ حل کرنے کے وقت کے ساتھ کریڈٹس کا استعمال دکھا سکتا ہے.

استعمال اور کاموں کا ڈیٹا منتظمین کو کاروباری مالکان کے ساتھ قدر کا جائزہ لینے کے لیے نقطۂ آغاز فراہم کرتا ہے. کاروباری مالکان جائزے کے لیے ضروری سیاق شامل کرتے ہیں: کام کے طریقۂ کار میں کیا بدلا، کیا نتائج بہتر ہوئے، اور اس بہتری کی قدر کیا ہے. مل کر وہ پروڈکٹ کی سرگرمی کو تکمیل کے وقت، معیار یا منافع جیسے پیمانوں سے جوڑ سکتے ہیں.

فرض کریں کہ ایڈمن کنسول میں کاموں کی درجہ بندی سے معلوم ہوتا ہے کہ سیلز گروپ میں اکاؤنٹ کی تحقیق عام ہے. منتظم دیکھتا ہے کہ ماڈل کا انتخاب کام کے مطابق ہے یا نہیں، جہاں CRM پلگ اِن کم استعمال ہو رہا ہو وہاں تربیت فراہم کرتا ہے، اور یکساں اکاؤنٹ منصوبوں کے لیے ایک مہارت شیئر کرتا ہے. پھر سیلز کا مالک تیاری کے وقت اور منصوبے کے معیار کا ٹیم کی بنیادی سطح سے موازنہ کرتا ہے. اگر وقت بچتا ہے تو وہ دیکھتے ہیں کہ اس میں سے کتنا وقت صارفین سے گفتگو پر لگتا ہے، کون سی گفتگو موزوں مواقع میں اور کون سے مواقع فروخت میں بدلتے ہیں. اس کاروبار کی آمدنی اور شراکتی منافع سے یہ جاننے میں مدد ملتی ہے کہ آیا اضافی صلاحیت مالی فائدہ دیتی ہے.

کام کے طریقۂ کار کی قدر جانچنے کے لیے چند سوالات سے آغاز کریں:

1. آپ کیا بہتر کرنا چاہتے ہیں؟ ایسا نتیجہ منتخب کریں جو ٹیم کے لیے اہم ہو، جیسے تیز تیاری، بہتر معیار کا کام، کم اخراجات یا زیادہ فروخت.

2. آج یہ عمل کیسا ہے؟ نقطۂ آغاز طے کریں: ٹیم یہ کام کتنی بار کرتی ہے، اس میں کتنا وقت لگتا ہے، اور اچھا نتیجہ کیسا ہوتا ہے.

3. مصنوعی ذہانت سے کیا بدلتا ہے؟ ایک مقررہ مدت کے دوران نتائج کا موازنہ کریں. کام کا جائزہ لینے اور اسے درست کرنے میں صرف ہونے والا وقت بھی شامل کریں، تاکہ تیز تکمیل کے باوجود ٹیم کے معیاری تقاضے پورے ہوں.

4. اس سے ٹیم کے لیے کیا ممکن ہوتا ہے؟ بچنے والا وقت صارفین سے مزید گفتگو کے کام آ سکتا ہے. بہتر معیار کے کام کا مطلب کم اصلاحات ہو سکتی ہیں. ٹیم سے بات کرکے سمجھیں کہ یہ بہتریاں کہاں سب سے زیادہ اہم ہیں.

5. کیا فائدہ سرمایہ کاری کے قابل ہے؟ ٹیم کو حاصل ہونے والے فائدے کا مصنوعی ذہانت، تنصیب اور مسلسل معاونت پر ہونے والے خرچ سے موازنہ کریں. اس سے یہ فیصلہ کرنے میں مدد مل سکتی ہے کہ کس چیز کو وسعت دی جائے اور ٹیم کو کہاں مزید مدد درکار ہے.

سافٹ ویئر جاری کرنے سے لے کر براہ راست تقریبات منعقد کرنے تک، صارفین مصنوعی ذہانت کو اپنے کاروبار کے اہم کاموں میں استعمال کر رہے ہیں:

1Password⁠ سافٹ ویئر بنانے، اس کا جائزہ لینے اور جانچنے کے لیے Codex استعمال کرتا ہے، تاکہ انجینئر خصوصیات تیزی سے جاری کر سکیں. اس کے تخمینے کے مطابق سرمایہ کاری پر منافع 553% اور سالانہ انجینئرنگ صلاحیت کی قدر 0.8 ملین ڈالر ہے، کیونکہ Codex سخت حفاظتی پالیسیوں کو برقرار رکھتے ہوئے قابلِ اجرا خصوصیات اور اندرونی ٹولز تیزی سے بنانے میں مدد دیتا ہے.

ATV Big Air Tour⁠ تقریبات کی فہرستیں جانچنے، سامان کی منصوبہ بندی کرنے اور اپنی ویب سائٹ کی نمائش بہتر بنانے کے لیے ChatGPT Work استعمال کرتا ہے. فہرستوں کے جائزے کا وقت ہفتے میں آٹھ گھنٹے سے گھٹ کر ایک گھنٹہ اور سامان سے متعلق کام کا وقت دو سے تین دن سے گھٹ کر دو سے تین گھنٹے رہ گیا، جس سے ٹیم کو دورے اور صارفین پر توجہ دینے کے لیے زیادہ وقت ملا.

Playco⁠ کھیلنے کے قابل گیم نمونے بنانے اور جانچنے کے لیے OpenAI کے API کے ذریعے GPT‑6 Astra استعمال کرتا ہے. ٹیم نے ایک ہی بنیاد سے تین موضوعاتی نمونے بنائے اور پچھلے ماڈل کے مقابلے میں 50% کم دستی اصلاحات کی اطلاع دی، جس سے ڈویلپرز مزید تصورات جانچ اور ان کا موازنہ کر سکے.

ایڈمن کنسول میں بصیرتیں کھولیں اور ایسا عام کام منتخب کریں جو کسی کاروباری ترجیح میں معاون ہو. کاروباری مالک کے ساتھ اس کا جائزہ لیں، بنیادی سطح اور قابلِ پیمائش نتیجے پر اتفاق کریں، اور پیش رفت کے جائزے کی تاریخ مقرر کریں. نتائج کی بنیاد پر فیصلہ کریں کہ کام کے طریقۂ کار کو وسعت دینی ہے، ٹیموں کے استعمال کو بہتر بنانا ہے یا کوئی مختلف طریقہ آزمانا ہے. ہماری دستاویزات میں مزید جانیں⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے).

ڈیٹا کی رازداری. ہم پہلے سے طے شدہ طور پر آپ کی تنظیم کے کاروباری ڈیٹا سے اپنے ماڈلز کو تربیت نہیں دیتے.