AI कार्यप्रवाह क्या है?
AI कार्यप्रवाह किसी बार-बार किए जाने वाले काम की लिखित प्रक्रिया है, जिसमें AI टूल एक या अधिक चरण पूरे करता है और जाँच सहित बाकी काम कोई व्यक्ति करता है। 'हर सोमवार, पिछले सप्ताह के ग्राहक सहायता टिकट पेस्ट करें, हमारे सहेजे गए प्रॉम्प्ट से मुख्य विषय पहचानने को कहें, हर विषय को तीन नमूना टिकटों से मिलाकर जाँचें, फिर सारांश टीम के साथ साझा करें' एक AI कार्यप्रवाह है। 'ग्राहक सहायता में मदद के लिए ChatGPT का इस्तेमाल करें' कार्यप्रवाह नहीं है।
इस शब्द का इस्तेमाल स्वचालन के लिए भी होता है: ऐसा सॉफ़्टवेयर जो ऐप के बीच डेटा भेजता है और किसी व्यक्ति की भागीदारी के बिना AI मॉडल को अनुरोध भेजता है। यह उपयोगी हो सकता है, लेकिन यह अलग जोखिमों वाली अलग परियोजना है। यह पेज उस तरीके के बारे में है जिसकी ज़्यादातर दलों को पहले ज़रूरत होती है। इसमें कोड की ज़रूरत नहीं होती और हर बार काम होने पर इंसान उसकी जाँच करता है। जब हाथ से चलाई जाने वाली कार्यप्रक्रिया कुछ हफ़्तों तक भरोसेमंद ढंग से चल चुकी होगी, तब आपको पता होगा कि उसका कोई हिस्सा सुरक्षित रूप से स्वचालित किया जा सकता है या नहीं।
एक अच्छी AI कार्यप्रक्रिया में क्या शामिल होता है?
अच्छी AI कार्यप्रक्रिया छह बातें स्पष्ट करती है: काम शुरू करने की स्थिति, दी जाने वाली सामग्री, निर्देश, जाँच, अंतिम मंज़ूरी और तैयार परिणाम। अगर इनमें से कोई भी बात केवल एक व्यक्ति के दिमाग में है, तो उसके पहली बार छुट्टी पर जाते ही कार्यप्रक्रिया टूट जाती है।
शुरू करने वाला संकेत
कार्यप्रवाह कब चलता है: हर सोमवार, जब किसी नए आपूर्तिकर्ता का अनुबंध आता है, जब किसी सहायता अनुरोध को अगले स्तर पर भेजा जाता है।
दिए जाने वाले इनपुट
ठीक कौन-सी सामग्री डालनी है और पहले क्या हटाना ज़रूरी है। 'केवल टिकट का पाठ, ग्राहकों के नामों की जगह [ग्राहक]' स्पष्ट है; 'टिकट' नहीं।
प्रॉम्प्ट
सहेजा गया निर्देश, जिसमें भूमिका, लक्षित पाठक, प्रारूप और नियम हों, जैसे 'केवल सामग्री में दिए गए तथ्यों का उपयोग करें; जो भी जानकारी गायब हो उसे [जाँचें] के रूप में चिह्नित करें'।
जाँचें
समीक्षक क्या और कैसे सत्यापित करता है: स्रोत से तथ्यों का मिलान, आँकड़ों की दोबारा गणना, नीति से वादों की तुलना और लहजे की जाँच के लिए पाठ को ज़ोर से पढ़ना।
अंतिम स्वीकृति
कौन तय करता है कि आउटपुट इस्तेमाल के योग्य है, और अगर वह योग्य नहीं है तो क्या होता है।
परिणाम
तैयार काम कहाँ और किस प्रारूप में भेजा जाता है, ताकि अगले व्यक्ति को पता हो कि उसे क्या मिलेगा।
AI की कार्यप्रक्रिया चरण दर चरण कैसे बनाएँ?
कार्यप्रक्रिया की शुरुआत किसी ऐसे काम से करें जिसे आप पहले से बिना AI के अच्छी तरह करते हैं, न कि किसी टूल की सुविधाओं की सूची से। पहले खुद काम करने पर पता चलता है कि अच्छा नतीजा कैसा होता है। AI से किए गए काम को भी उसी मानक पर खरा उतरना होगा।
1. बार-बार किया जाने वाला एक काम चुनें
ऐसा साप्ताहिक या दैनिक काम चुनें जिसके लिए स्रोत सामग्री और समीक्षक उपलब्ध हों और जिसमें गलती संगठन के भीतर ही पकड़ में आ जाए।
2. लिखें कि अभी आप यह काम कैसे करते हैं
चरणों, ज़रूरी जानकारी और आप क्या जाँचते हैं, इसकी सूची बनाएँ। यही कार्यप्रवाह का बुनियादी ढाँचा बनेगा।
3. उस चरण को चिह्नित करें जिसका मसौदा AI बना सकता है
आम तौर पर पहला मसौदा, सारांश या जानकारी निकालने का काम। परख और निर्णय वाले चरण व्यक्ति के पास ही रखें।
4. प्रॉम्प्ट लिखें और परखें
इसे पिछले तीन ऐसे उदाहरणों पर आज़माएँ जिनके सही उत्तर आपको पता हैं। निर्देश में तब तक सुधार करें जब तक मसौदों में केवल छोटे बदलाव करने की ज़रूरत रह जाए।
5. जाँच का तरीका लिखें
परीक्षण के दौरान आपने जो सुधार किए, उनसे एक छोटी जाँच-सूची बनाएँ। परीक्षण में जो त्रुटियाँ दिखीं, उन्हें हर बार जाँचें।
6. इसे किसी और को सौंपें
किसी सहकर्मी से केवल लिखित दस्तावेज़ के आधार पर प्रक्रिया आज़माने को कहें। उनका हर सवाल दस्तावेज़ में एक कमी दिखाता है।
7. एक महीने बाद समीक्षा करें
कुछ नतीजे, समीक्षक के सुधार और ऐसी घटनाएँ देखें जिनमें गलती होते-होते बची। काम की प्रक्रिया को बनाए रखें, बदलें या बंद कर दें।
एक वास्तविक AI कार्यप्रक्रिया कैसी होती है?
नॉर्थगेट लेटिंग्स किराये पर संपत्तियाँ दिलाने वाली एक काल्पनिक 30-सदस्यीय एजेंसी है। संपत्ति प्रबंधक शुक्रवार की दोपहर मकान मालिकों को मरम्मत की स्थिति बताने वाले ईमेल लिखने में बिताते हैं। एजेंसी इसे एक कार्यप्रवाह में बदलती है। शुरू होने का समय: हर शुक्रवार। दी जाने वाली सामग्री: रखरखाव प्रणाली से कॉपी की गई किसी एक संपत्ति की उस सप्ताह की मरम्मत संबंधी प्रविष्टियाँ, जिनमें किरायेदारों के नामों की जगह [किरायेदार] लिखा हो। निर्देश: 'आप किसी मकान मालिक के लिए स्थिति बताने वाला एक छोटा, तथ्यात्मक संदेश लिख रहे हैं। केवल नीचे दी गई प्रविष्टियों का इस्तेमाल करें। हर मरम्मत के लिए बताएँ कि किस समस्या की सूचना दी गई थी, क्या किया जा चुका है और आगे क्या होगा। यदि किसी खर्च, तारीख या ठेकेदार का नाम रिकॉर्ड में नहीं है, तो [जाँचें] लिखें। एजेंसी की ओर से माफ़ी न माँगें और काम पूरा होने की तारीखों का वादा न करें।'
पहले परीक्षण से पता चलता है कि नियम क्यों ज़रूरी हैं। उनके बिना मसौदे ने एक मकान मालिक से कहा कि बॉयलर 'अगले हफ़्ते की शुरुआत में ठीक हो जाएगा', जिसकी किसी ने पुष्टि नहीं की थी। उसने मरम्मत का खर्च भी 'लगभग £150' बताया। नियमों के साथ मसौदे में बॉयलर की स्थिति 'इंजीनियर के आने का समय बुक है; काम पूरा होने की तारीख [जाँचें]' लिखी गई है और लागत नहीं दी गई है। जाँच की तीन बातें हैं: हर तारीख और लागत रिकॉर्ड में मौजूद हो, ठेकेदार की पुष्टि के बिना कोई वादा न हो, और मकान मालिक का नाम तथा संपत्ति का पता एजेंसी की अपनी ईमेल प्रणाली में जोड़ा जाए, AI टूल में कभी नहीं।
नियमित जानकारी भेजने की अंतिम स्वीकृति संपत्ति प्रबंधक देता है। जिस मरम्मत की लागत एजेंसी की स्वीकृति सीमा से अधिक हो, उसकी अंतिम स्वीकृति शाखा प्रबंधक देता है। कार्यप्रवाह एक पन्ने का है और साझा ड्राइव में रखा है। एक नई संपत्ति प्रबंधक ने अपने दूसरे सप्ताह में सिर्फ़ उस दस्तावेज़ की मदद से इसे सही ढंग से पूरा किया। असली कसौटी यही है।
देखना चाहते हैं कि यह किसी भूमिका से कैसे जुड़ता है?
टीम के लिए नियोजित परीक्षण के बारे में जानें ↗AI से जुड़ी हर कार्यप्रक्रिया में किसी व्यक्ति की जाँच क्यों ज़रूरी है?
क्योंकि उपकरण कभी-कभी पूरे विश्वास के साथ गलतियाँ करेगा, और हर सप्ताह एक कार्य-प्रवाह का इस्तेमाल करने वाले लोग धीरे-धीरे जाँच करना छोड़ देते हैं। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल में मनगढ़ंत सामग्री, यानी पूरे विश्वास के साथ गलत या झूठी सामग्री तैयार करने, और स्वचालन पूर्वाग्रह, यानी स्वचालित प्रणालियों पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा करने, का वर्णन है। उसके अनुसार इससे दूसरे जोखिम और बढ़ सकते हैं। लिखित जाँच-सूची दोनों का मुकाबला करती है: वह समीक्षक को ठीक-ठीक बताती है कि क्या देखना है और जाँच को वैकल्पिक बनने से रोकती है।
जाँच इतनी छोटी रखें कि उसे हर बार किया जा सके। तीन या चार स्पष्ट सवाल उस लंबी सूची से बेहतर हैं जिसे कोई पूरा नहीं करता। अगर जाँच में काम को हाथ से करने से भी अधिक समय लगता है, तो कार्यप्रवाह से कोई बचत नहीं हो रही है और उसे नए सिरे से बनाना या बंद कर देना चाहिए।
काम की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने वाला कौन-सा AI टूल सबसे अच्छा है?
हर स्थिति के लिए कोई एक सबसे अच्छा टूल नहीं है, और अधिकांश टीमों को तब तक कोई टूल नहीं चुनना चाहिए जब तक हाथ से की जाने वाली कार्यप्रक्रिया उपयोगी साबित न हो जाए। स्वचालन मंच अनुप्रयोगों को जोड़ते हैं और तय समय पर AI मॉडलों को चला सकते हैं। इससे सामग्री की प्रतिलिपि बनाने और चिपकाने की जरूरत हट जाती है, लेकिन वह स्वाभाविक विराम भी हट जाता है जब कोई व्यक्ति परिणाम पढ़ता है। यदि आप स्वचालन अपनाएँ, तो ग्राहक तक कुछ भी जाने से पहले समीक्षा का चरण रखें और जाँचें कि मंच अपने माध्यम से गुजरने वाला डेटा कहाँ रखता है।
स्वचालन तब अधिक उपयुक्त है जब दी जाने वाली जानकारी व्यवस्थित हो, परिणाम का इस्तेमाल संस्था के भीतर हो और गलतियों को कम लागत में सुधारा जा सके, जैसे आने वाले ईमेल को श्रेणी देना ताकि कोई व्यक्ति उन्हें संभाल सके। यह ऐसे किसी भी काम के लिए उपयुक्त नहीं है जिसमें किसी के पहले जाँच किए बिना संदेश भेजे जाएँ, रिकॉर्ड बदले जाएँ या निर्णय लिए जाएँ।
AI आधारित कार्यप्रवाह कब गलत समाधान होता है?
जब काम कभी-कभार होता हो, उसमें दी जाने वाली जानकारी आपके स्वीकृत टूल में डालने के लिए बहुत संवेदनशील हो, या किसी तैयार प्रारूप से काम हो सकता हो, तो AI वाला चरण छोड़ दें। जिस मानक पत्र में हर बार दो ही फ़ील्ड बदलती हों, उसके लिए मेल मर्ज चाहिए, मॉडल नहीं। किसी खास व्यक्ति के बारे में विवेकपूर्ण निर्णय माँगने वाला काम, जैसे उसके प्रदर्शन से जुड़ी चिंता, किसी व्यक्ति को ही संभालना चाहिए।
और अगर किसी कार्यप्रवाह से बार-बार ऐसी सामग्री तैयार हो रही है जिसे समीक्षक को शुरू से दोबारा लिखना पड़ता है, तो उस कार्यप्रवाह को बंद कर दें। यह उपयोगी जानकारी है, विफलता नहीं।
लोग AI की कार्यप्रक्रियाएँ अच्छी तरह चलाना कैसे सीखते हैं?
वास्तविक दाँव लगने से पहले, यथार्थपरक उदाहरणों पर उनका अभ्यास कराकर और प्रतिक्रिया देकर। प्रॉम्प्ट लिखने जितना ही अभ्यास जाँच का भी कराएँ: लोगों को ऐसा मसौदा दें जिसमें जानबूझकर गलतियाँ डाली गई हों, जैसे कोई मनगढ़ंत तारीख या स्रोत में न दी गई लागत, और देखें कि वे उन्हें पकड़ पाते हैं या नहीं। प्रॉम्प्ट टेम्पलेट पर हमारी मार्गदर्शिका में प्रॉम्प्ट लिखने के लिए दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले ढाँचे दिए गए हैं।
Tosheo.ai को इसी तरह के अभ्यास पर आधारित बनाया जा रहा है। इसके नियोजित अभ्यासों में भूमिका निभाकर काम की वास्तविक जैसी स्थितियों पर AI का इस्तेमाल करना होगा। सीखने वाला बताएगा कि उसने क्या बदला और क्यों। स्पष्ट मूल्यांकन मानदंडों के आधार पर अंक दिए जाएँगे। यह अभी बना नहीं है; नियोजित कीमतें कीमतों वाले पृष्ठ पर हैं।