प्रबंधक अपने काम में AI का इस्तेमाल कैसे कर सकते हैं?
प्रबंधक कर्मचारियों से जुड़े काम की तैयारी और लेखन में AI का इस्तेमाल कर सकते हैं, बशर्ते फैसले उन्हीं के हाथ में रहें। उपयोगी कामों में एक बात समान होती है: प्रबंधक को तथ्य पहले से पता होते हैं और उन्हें व्यवस्थित करने या सही शब्दों में लिखने में मदद चाहिए होती है।
व्यक्तिगत जानकारी उतनी ही रखें जितनी काम के लिए ज़रूरी हो, और केवल उन्हीं टूल का इस्तेमाल करें जिन्हें आपके संगठन ने मंज़ूरी दी है। किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य, पारिवारिक परिस्थितियों या शिकायत से जुड़े नोट सामान्य सहायक में नहीं डालने चाहिए।
व्यक्तिगत बैठक की तैयारी करें
पिछली बैठक के अपने नोट्स और उस व्यक्ति की मौजूदा प्राथमिकताओं से दो या तीन खुले प्रश्नों वाला एजेंडा बनाएँ।
प्रतिक्रिया को व्यवस्थित करें
बातचीत से पहले अपने विशिष्ट अवलोकनों को स्थिति, व्यवहार और प्रभाव के प्रारूप में व्यवस्थित करें। अवलोकन आपके अपने होने चाहिए।
टीम की ताज़ा जानकारी का सारांश बनाएँ
लिखित रूप में मिले कई अपडेट को अपने प्रबंधक के लिए एक जगह समेटें और हर व्यक्ति की बात के साथ उसका नाम बनाए रखें।
किसी बदलाव की व्याख्या करें
नई प्रक्रिया के बारे में टीम के लिए संदेश तैयार करें, फिर सहायक से पूछें कि टीम कौन-से प्रश्न उठा सकती है।
किसी निर्णय पर सोच-विचार करें
संसाधन आवंटन या प्राथमिकता तय करने के लिए विकल्प और उनके परिणाम सामने रखें, फिर फ़ैसला खुद करें।
बैठक की योजना बनाएँ
अस्पष्ट उद्देश्य से ऐसा एजेंडा बनाएँ जिसमें यह स्पष्ट हो कि किस निर्णय पर पहुँचना है और हर विषय के लिए कितना समय है।
AI की मदद से अच्छी तरह दी गई प्रतिक्रिया कैसी होती है?
सही तरीके से इस्तेमाल करने पर प्रबंधक ठोस अवलोकन देता है और AI केवल संरचना और शब्दों के चयन में मदद करता है। गलत तरीके से इस्तेमाल करने पर AI अधूरे नोट्स को किसी के चरित्र के बारे में पूरे विश्वास से दिए गए निर्णयों में बदल देता है।
एक काल्पनिक उदाहरण। डेना, कॉपरलीफ़ बुककीपिंग में ग्राहक सेवा की एक छोटी टीम सँभालती हैं। टीम के एक सदस्य सैम पर उनके नोट: 'सितंबर में ग्राहकों की दो समय-सीमाएँ चूकीं (एक्मी की वेतन फ़ाइल, रिवरसाइड का वैट दस्तावेज़ पैक)। दोनों ग्राहकों ने मुझे ईमेल किया। ग्राहकों के साथ सैम की कॉल बहुत अच्छी होती हैं, ग्राहक नाम लेकर उन्हीं से बात करने को कहते हैं। हॉलिस का खाता सँभालने के बाद से उन पर काम का दबाव ज़्यादा लगता है।'
एक अस्पष्ट प्रॉम्प्ट, 'इन नोट्स के आधार पर सैम के लिए प्रतिक्रिया लिखें', से ऐसी पंक्तियाँ बनीं: 'सैम में काम व्यवस्थित करने के कौशल की कमी है और उसे अधिक प्रतिबद्धता दिखाने की ज़रूरत है' और 'इससे प्रमुख ग्राहकों के बीच हमारी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचा है।' इनमें से कोई भी बात नोट्स में नहीं है। 'प्रतिबद्धता की कमी' व्यक्ति के चरित्र पर ऐसा निर्णय है जिसका साक्ष्य समर्थन नहीं करता, और प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचने का दावा मनगढ़ंत है।
बेहतर प्रॉम्प्ट: 'आमने-सामने की बैठक के लिए फ़ीडबैक को व्यवस्थित करने में मेरी मदद करें। केवल नीचे दिए गए अवलोकनों का इस्तेमाल करें। व्यवहार और उसके प्रभाव का वर्णन करें, व्यक्तित्व का नहीं। सकारात्मक अवलोकन भी शामिल करें। अंत में काम के बोझ के बारे में एक खुला सवाल रखें। व्यक्ति के रवैये के बारे में निष्कर्ष न निकालें।' जाँचे गए संस्करण की शुरुआत समय पर पूरे न हुए दो कामों और ग्राहक के ईमेल से हुई, ग्राहक से की गई कॉल का विशेष रूप से श्रेय दिया गया, और पूछा गया: 'जब से आपने हॉलिस का काम सँभाला है, काम का बोझ सँभालना कितना संभव रहा है, और किस चीज़ से मदद मिलेगी?' फिर डाना ने बैठक से पहले शब्दों को अपने बोलने के ढंग के अनुसार बदला।
प्रबंधकों को किन फ़ैसलों से AI को दूर रखना चाहिए?
लोगों से जुड़े फैसलों में AI का इस्तेमाल न करें: प्रदर्शन की रेटिंग, वेतन, पदोन्नति, अनुशासनात्मक कार्रवाई, बर्खास्तगी और व्यवहार या गुणों के आधार पर किसे कौन-सा काम मिले। इसका इस्तेमाल तैयारी और शब्दों को सँवारने के लिए करें, आकलन करने के लिए नहीं।
EU AI Act के अनुलग्नक III में उच्च-जोखिम वाले उपयोगों में ऐसी AI प्रणालियाँ शामिल हैं जिनका उद्देश्य काम से जुड़े संबंधों की शर्तों, पदोन्नति या सेवा समाप्ति को प्रभावित करने वाले निर्णय लेना, व्यक्तिगत व्यवहार या गुणों के आधार पर कार्य बाँटना, या कर्मचारियों के प्रदर्शन और व्यवहार की निगरानी और मूल्यांकन करना है। अपने नोट्स व्यवस्थित करने के लिए सहायक से कहना ऐसी प्रणाली की तैनाती नहीं है, लेकिन किसी टूल से टीम के सदस्यों को अंक देने या उनकी रैंकिंग करने को कहना उस दिशा में बढ़ता है।
निगरानी भी इससे जुड़ा एक जोखिम है। कर्मचारियों की निगरानी पर ब्रिटेन के ICO के मार्गदर्शन के अनुसार, नियोक्ताओं को कर्मचारियों को निगरानी के बारे में बताना चाहिए, उसका उद्देश्य स्पष्ट करना चाहिए और उसे हासिल करने के लिए निजता में सबसे कम दखल देने वाला तरीका चुनना चाहिए। इसमें यह भी कहा गया है कि निगरानी का कोई तरीका उपलब्ध होने का अर्थ यह नहीं है कि वह आपके उद्देश्यों को हासिल करने का सबसे अच्छा तरीका है। कर्मचारी टूल का इस्तेमाल कैसे करते हैं, यह देखने के लिए AI के साथ उनकी बातचीत पढ़ना निगरानी है। यह सामान्य जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं।
देखना चाहते हैं कि यह किसी भूमिका से कैसे जुड़ता है?
टीम के लिए नियोजित परीक्षण के बारे में जानें ↗आप AI का इस्तेमाल करने वाली टीम का नेतृत्व कैसे करते हैं?
टीम को स्पष्ट नियम, अभ्यास का समय और अच्छे काम के उदाहरण दें, फिर उनके किए हुए काम की समीक्षा करें। अपनाने में आने वाली अधिकांश समस्याएँ उपकरण से जुड़ी नहीं होतीं: लोगों को स्पष्ट नहीं होता कि क्या करने की अनुमति है, उनके पास सीखने का समय नहीं होता या उन्होंने कभी देखा ही नहीं होता कि उनके अपने काम में अच्छा उपयोग कैसा दिखता है।
बताएँ कि क्या करने की अनुमति है
स्वीकृत टूल के नाम, उनमें दी जा सकने वाली जानकारी और उन बातों को बताएँ जिनकी जाँच हमेशा किसी व्यक्ति को करनी होगी। इसे सरल भाषा में लिखें।
हर व्यक्ति एक काम से शुरुआत करे
हर व्यक्ति से अपनी भूमिका का एक ऐसा कम जोखिम वाला काम चुनने को कहें जो बार-बार किया जाता हो, जैसे पहला मसौदा या सारांश तैयार करना।
थोड़ा समय अलग रखें
अभ्यास के लिए नियमित रूप से थोड़ा समय देना, एक ऐसी लंबी कार्यशाला से बेहतर है जिसे लोग बाद में भूल जाएँ।
पहले और बाद के रूप साझा करें
टीम की बैठक में किसी से वह निर्देश, पहला जवाब और उसमें किए गए बदलाव दिखाने को कहें। निर्देश से ज़्यादा सीख उन बदलावों से मिलती है।
तैयार काम की समीक्षा करें, इस्तेमाल की नहीं
AI की मदद से किए गए काम के किसी नमूने की जाँच वैसे ही करें जैसे आप किसी भी काम की जाँच करते हैं। पूछें कि क्या सत्यापित किया गया और कैसे।
खुद करके उदाहरण दें
टीम को बताएँ कि आपने किसी काम में AI का इस्तेमाल कब किया और आपको क्या सुधारना पड़ा। इससे जाँच करना शर्मिंदगी की बात नहीं, सामान्य प्रक्रिया बनता है।
आपको कैसे पता चलेगा कि आपकी टीम AI का सही इस्तेमाल कर रही है?
काम की गुणवत्ता और उसके पीछे का तर्क देखें, यह नहीं कि टूल कितनी बार खोला गया। प्रॉम्प्ट की गिनती बताती है कि टूल इस्तेमाल हो रहा है। इससे यह पता नहीं चलता कि जवाब सही था, सारांश मूल स्रोत के अनुरूप था या किसी आँकड़े की जाँच की गई थी।
उपयोगी संकेत ठोस होते हैं: क्या टीम का सदस्य बता सकता है कि उसने मसौदे से कौन-सा दावा हटाया और क्यों? क्या AI की मदद से बने दस्तावेज़ों में अब भी आपको बहुत सुधार करने पड़ते हैं? क्या लोग तय किए गए कामों के लिए स्वीकृत टूल में AI का इस्तेमाल कर रहे हैं?
यही नियोजित Tosheo.ai प्रबंधक डैशबोर्ड के डिज़ाइन का सिद्धांत है: प्रबंधकों को कौशल में प्रगति, पाठ पूरा होने की स्थिति और साप्ताहिक सार दिखेगा, साथ ही निष्क्रिय शिक्षार्थियों को याद दिलाने का विकल्प मिलेगा, लेकिन शिक्षार्थियों की बातचीत का पूरा मूल रिकॉर्ड नहीं दिखेगा। यह सीखने की प्रगति देखने की सुविधा है, बातचीत की निगरानी नहीं। उत्पाद का निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है, और अंतिम जानकारी-फ़ील्ड का विवरण लॉन्च से पहले दर्ज किया जाएगा।
प्रबंधकों के AI प्रशिक्षण में क्या सिखाया जाना चाहिए?
प्रबंधकों के प्रशिक्षण में उनके अपने उपयोग और दूसरों का नेतृत्व करने, दोनों को शामिल करना चाहिए, और आमतौर पर दूसरा हिस्सा छूट जाता है। एक उपयोगी कार्यक्रम में शामिल हैं:
उनके अपने काम में व्यावहारिक उपयोग
मसौदे बनाना, सारांश तैयार करना और तैयारी करना—जाँच की उन्हीं आदतों के साथ जिनकी टीम से अपेक्षा की जाती है।
AI की मदद से किए गए काम की समीक्षा
किसी मसौदे पर सवाल कैसे उठाएँ, मनगढ़ंत विवरण कैसे पहचानें और टीम के सदस्य से कैसे पूछें कि उन्होंने किन बातों की पुष्टि की।
नीति और डेटा संबंधी सीमाएँ
संगठन किस बात की अनुमति देता है, क्यों देता है, और अस्पष्ट स्थितियों पर टीम के सवालों का जवाब कैसे देना है।
कर्मचारियों से जुड़े निर्णय
AI को कहाँ दूर रखना चाहिए, और कर्मचारियों के प्रबंधन में निष्पक्षता और डेटा सुरक्षा दूसरे क्षेत्रों से अधिक महत्वपूर्ण क्यों हैं।
मार्गदर्शन
टीम के किसी अनिच्छुक या ज़रूरत से ज़्यादा आत्मविश्वासी सदस्य को शुरुआत के लिए सही काम चुनने में कैसे मदद करें।
यह मार्गदर्शिका या Tosheo.ai कब सही समाधान नहीं होते?
अगर आप किसी संगठन के लिए AI रणनीति तय करने वाले वरिष्ठ नेतृत्वकर्ता हैं और निवेश, संचालन व निगरानी की संरचनाओं तथा कितना जोखिम स्वीकार करना है, यह तय करते हैं, तो व्यावहारिक मार्गदर्शिका के बजाय वरिष्ठ प्रबंधकों के लिए या किसी व्यवसाय शिक्षण संस्थान का कार्यक्रम ज़्यादा उपयुक्त है। हमारी AI संचालन व निगरानी और नीति संबंधी मार्गदर्शिकाएँ छोटे संगठनों में इस काम की शुरुआत करने का आधार हैं।
Tosheo.ai को रोज़मर्रा के काम में व्यावहारिक अभ्यास के लिए विकसित करने की तैयारी है। इसकी प्रस्तावित पूर्वनिर्धारित भूमिकाएँ कार्यक्षेत्रों पर आधारित हैं, जैसे विपणन, बिक्री, संचालन, सहायता, मानव संसाधन और भर्ती, वित्त, उत्पाद और सामान्य; शुरुआती पेशकश की प्रस्तावित सूची में कर्मचारियों का प्रबंधन करने वालों के लिए अलग सीखने का क्रम नहीं है। प्रबंधक अपने कार्यक्षेत्र का या सामान्य सीखने का क्रम अपनाएगा, और प्रस्तावित विस्तार योजना में अपनी ज़रूरत के अनुसार भूमिकाएँ जोड़ने की सुविधा होगी। प्रबंधकों को अपनी टीम के लिए प्रस्तावित निगरानी पटल भी मिलेगा।