व्यावसायिक संचालन के लिए AI: संचालन टीमों के लिए व्यावहारिक उपयोग

संचालन के काम में AI का इस्तेमाल कैसे हो रहा है?

संचालन कर्मचारी AI का इस्तेमाल मुख्यतः उस लेखन और विश्लेषण के काम के लिए करते हैं जिससे प्रक्रियाएँ चलती रहती हैं, न कि प्रक्रिया को चलाने के लिए। इसका लाभ उन कामों में मिलता है जो बार-बार करने पड़ते हैं, उबाऊ होते हैं और जिन्हें मूल स्रोत से मिलाकर आसानी से जाँचा जा सकता है।

नीचे बताया गया है कि ChatGPT, Claude, Gemini या Copilot जैसा सामान्य सहायक उस सामग्री के साथ क्या कर सकता है जिसे साझा करने की आपको अनुमति है:

क्या आपको AI सहायक का इस्तेमाल करना चाहिए या प्रक्रिया को स्वचालित करना चाहिए?

ऐसे सहायक से शुरुआत करें जिसके हर परिणाम की कोई व्यक्ति जाँच करे। स्वचालन पर केवल उन चरणों के लिए विचार करें जो स्थिर हों, अच्छी तरह दस्तावेज़ों में दर्ज हों और जिनमें गलती होने का नुकसान कम हो। संचालन में AI से जुड़ी कई खोजें वास्तव में स्वचालन और AI एजेंट से संबंधित होती हैं। ये अलग तरह की परियोजनाएँ हैं, जिनके जोखिम भी अलग होते हैं।

नीचे दी गई तुलना योजना बनाने में मदद के लिए है, किसी उत्पाद का तकनीकी मूल्यांकन नहीं।

AI से तैयार SOP के मसौदे में क्या गलतियाँ होती हैं?

यह खाली जगहों को ऐसे चरणों से भर देता है जो सुनने में सामान्य प्रक्रिया लगते हैं, लेकिन आपका संगठन उस तरह काम नहीं करता। ईमेल की तुलना में SOP में यह ज़्यादा ख़तरनाक है, क्योंकि लोग SOP का पालन बिना सवाल किए करते हैं।

एक काल्पनिक उदाहरण। ऐशफोर्ड प्रिंट कंपनी छपाई की एक छोटी दुकान है। जल्दी पूरा किए जाने वाले ऑर्डर को सँभालने पर संचालन प्रमुख के नोट: 'जाँचें कि डिज़ाइन छपाई के लिए तैयार है। पुष्टि करें कि कागज़ स्टॉक में है। 48 घंटे से कम समय वाले ऑर्डर पर अतिरिक्त शुल्क लगता है। 500 इकाइयों से अधिक के हर ऑर्डर को उत्पादन प्रबंधक की मंज़ूरी चाहिए। ग्राहक को ईमेल से छपाई का नमूना मिलता है।'

एक अस्पष्ट प्रॉम्प्ट, 'तत्काल पूरे किए जाने वाले ऑर्डर के लिए एक SOP लिखें', से दस चरणों की एक व्यवस्थित प्रक्रिया बनी, जिसमें ये बातें शामिल थीं: 'ऑर्डर भेजे जाने पर ग्राहक को टेक्स्ट संदेश से सूचित करें', '250 इकाइयों से अधिक के ऑर्डर के लिए निदेशक की मंज़ूरी ज़रूरी है' और 'समय-सीमा पूरी न हो सके तो 10% छूट दें।' इनमें से कोई भी बात नोट्स में नहीं है। मंज़ूरी की सीमा भी गलत है और मंज़ूरी देने वाला व्यक्ति भी, और छूट एक ऐसा व्यावसायिक निर्णय है जो किसी ने लिया ही नहीं।

बेहतर प्रॉम्प्ट: 'इन नोट्स को क्रमांकित SOP में बदलें। सिर्फ नोट्स में दिए गए चरणों का इस्तेमाल करें। जहाँ कोई चरण छूटा हुआ लगे, उसे जोड़ने के बजाय प्रक्रिया के जिम्मेदार व्यक्ति के लिए सवाल के रूप में लिखें।' जवाब में पाँचों चरण बने रहे, 500-इकाई की मंजूरी उत्पादन प्रबंधक को दी गई और तीन सवाल दर्ज किए गए: आर्टवर्क कौन जाँचता है, कागज स्टॉक में न होने पर क्या होता है और ग्राहक प्रूफ को कैसे मंजूरी देता है। संचालन प्रमुख ने उनके जवाब दिए, और उसके बाद ही SOP प्रकाशित की गई।

जब AI आपूर्तिकर्ताओं के मूल्य प्रस्तावों की तुलना करे, तो उसके काम की जाँच कैसे करें?

एक ही आधार पर तुलना की गणना खुद दोबारा करें, क्योंकि मॉडल अक्सर केवल प्रमुखता से दिखाई गई कीमतों की तुलना करते हैं और अतिरिक्त शुल्क छोड़ देते हैं। सहज भाषा में लिखी गणनाओं को बिना जाँच के सही मान लेना आसान है।

एक ही पार्सल सेवा के काल्पनिक मूल्य प्रस्ताव: आपूर्तिकर्ता ए का शुल्क £4.10 प्रति पार्सल और उसके ऊपर 12% ईंधन अधिभार; आपूर्तिकर्ता बी का शुल्क £4.40 प्रति पार्सल, सभी शुल्क शामिल; आपूर्तिकर्ता सी का शुल्क £3.95 प्रति पार्सल और उसके ऊपर £0.60 रखरखाव शुल्क। एक सहायक से पूछा गया 'सबसे सस्ता कौन है?' तो उसने सामने दिख रही £3.95 की दर के आधार पर आपूर्तिकर्ता सी बताया।

समान आधार पर तुलना करें: A की कीमत 4.10 और उस पर 12% है, यानी £4.592, लगभग £4.59; B की कीमत £4.40 है; C की कीमत 3.95 और उसमें 0.60 अतिरिक्त है, यानी £4.55। प्रति पार्सल आपूर्तिकर्ता B सबसे सस्ता है, और अतिरिक्त शुल्क जोड़ने पर क्रम बदल जाता है। वास्तविक फैसले के लिए न्यूनतम मात्रा, अनुबंध की अवधि और सेवा स्तरों की जानकारी भी चाहिए होगी, जिन्हें अलग-अलग मूल्य प्रस्तावों में अलग तरह से लिखा जा सकता है। सहायक से तुलना तालिका बनाने को कहें, फिर हर खाने का मूल्य प्रस्ताव के दस्तावेज़ों से मिलान करें और स्प्रेडशीट में कुल जोड़ें।

आप संचालन संबंधी कामों में AI का इस्तेमाल कैसे शुरू करते हैं?

एक लिखित प्रक्रिया, एक ज़िम्मेदार व्यक्ति और दस्तावेज़ से जुड़े एक कम जोखिम वाले काम से शुरुआत करें, और जाँच का चरण स्पष्ट रखें।

संचालन में AI के मुख्य जोखिम क्या हैं?

जोखिम हैं: ऐसी गलतियाँ जो किसी प्रक्रिया में बार-बार दोहराए जाने से फैलती हैं, गलत टूल के साथ साझा किया गया डेटा, और ऐसे उत्तर पर कर्मचारियों का भरोसा कर लेना जो प्रामाणिक दिखता है। एक ईमेल में गढ़ा गया चरण एक ग्राहक को प्रभावित करता है; SOP में गढ़ा गया चरण उसके तहत संसाधित हर ऑर्डर को प्रभावित करता है।

NIST की जनरेटिव AI जोखिम रूपरेखा स्वचालन पूर्वाग्रह, यानी स्वचालित प्रणालियों पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसे, को ऐसा जोखिम बताती है जो मतिभ्रम जैसे दूसरे जोखिमों को बढ़ा सकता है। संचालन से जुड़े काम में इसका खतरा खास तौर पर अधिक है, क्योंकि उसमें बहुत-सा काम प्रक्रियाओं का पालन करने से जुड़ा होता है। अगर आपका संगठन इन जोखिमों पर व्यवस्थित ढंग से विचार करना चाहता है, तो स्वैच्छिक उपयोग के लिए बनाया गया व्यापक NIST AI जोखिम प्रबंधन ढाँचा उपयोगी संदर्भ है।

यह मार्गदर्शिका या Tosheo.ai कब सही समाधान नहीं होते?

अगर आपका लक्ष्य अलग-अलग प्रणालियों के बीच प्रक्रियाएँ स्वचालित करना, उद्यम संसाधन नियोजन प्रणाली चुनना, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन लागू करना या प्रक्रिया खनन करना है, तो आपको तकनीकी विशेषज्ञों वाली प्रणाली परियोजना चाहिए, रोज़मर्रा के AI उपयोग की मार्गदर्शिका नहीं। ऐसे कर्मचारियों से इन परियोजनाओं को भी लाभ होता है जो किसी प्रक्रिया को समझा और जाँच सकें, लेकिन ये एक अलग तरह का निवेश हैं।

Tosheo.ai को लोगों को प्रशिक्षण देने के लिए विकसित करने की तैयारी है, प्रक्रियाएँ स्वचालित करने के लिए नहीं। संचालन भूमिका के प्रस्तावित सीखने के क्रम में ऊपर दिए गए SOP और मूल्य प्रस्ताव के उदाहरणों जैसे कार्य शामिल हैं। इनके लिए छोटे पाठ और स्पष्ट मूल्यांकन मानदंडों के आधार पर अंक दिए जाने वाले अभ्यास कार्य होंगे। यह आपके सिस्टम से नहीं जुड़ता और आपके लिए कार्यप्रवाह नहीं चलाता।

स्रोत और दायरा

NIST AI 600-1, जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता की रूपरेखा, July 2024 ↗

NIST, AI जोखिम प्रबंधन ढाँचा, 26 जनवरी 2023 को जारी किया गया ↗