मैं अपने छोटे व्यवसाय में AI का इस्तेमाल कैसे करूँ?
पढ़ने-लिखने के उन कामों में AI का इस्तेमाल करें जो मालिक और टीम की शामें खा जाते हैं: ईमेल और प्रस्तावों के शुरुआती मसौदे, लंबे दस्तावेज़ों के सार, नोट्स को व्यवस्थित करके जाँच-सूची बनाना, किसी नीति को सरल अंग्रेज़ी में दोबारा लिखना और बेतरतीब स्प्रेडशीट को संक्षिप्त व्याख्या में बदलना। इन कामों में तीन बातें समान हैं: ये बार-बार होते हैं, व्यवसाय में कोई व्यक्ति अच्छे और खराब परिणाम में फर्क कर सकता है, और गलती नुकसान पहुँचाने से पहले पकड़ ली जाती है।
छोटी कंपनियों में अक्सर वे विशेषज्ञ भूमिकाएँ नहीं होतीं जिनसे बड़ी कंपनियाँ इन कमियों को पूरा करती हैं। सात लोगों की कंपनी में आम तौर पर न विपणन सामग्री का लेखक होता है, न संचालन विश्लेषक, और न ही कोई ऐसा व्यक्ति जिसका काम आपूर्तिकर्ताओं की शर्तें पढ़ना हो। सामान्य AI सहायक इन लोगों की जगह नहीं ले सकता, लेकिन वह शुरुआती मसौदा बना सकता है जिसे मालिक फिर सुधार सके। यह अक्सर खाली पन्ने से शुरुआत करने से तेज़ होता है। असली लाभ मसौदे से नहीं, उसमें किए गए सुधार से मिलता है।
ग्राहकों के ईमेल
कीमतों, खुलने के समय और नीतियों पर अपने नोट्स से आम प्रश्नों के जवाब तैयार करें। भेजने से पहले हर तथ्यात्मक पंक्ति की जाँच आप करें।
मूल्य-प्रस्ताव और कार्य-प्रस्ताव
स्थल पर जाने या कॉल के दौरान लिखे गए बिंदुओं से एक सुव्यवस्थित प्रस्ताव बनाएँ। आँकड़े आपकी मूल्य-सूची से लिए जाएँ, सहायक से कभी नहीं।
दस्तावेज़ों के सारांश
आपूर्तिकर्ता के लंबे अनुबंध या किसी नए विनियम का सारांश पूछे जाने वाले प्रश्नों के रूप में बनाएँ। उस पर कार्रवाई करने से पहले सारांश में संदर्भित धाराएँ पढ़ें।
विपणन सामग्री
अपने दिए हुए तथ्यों से सोशल मीडिया पोस्ट, समाचार पत्रिका या उत्पाद विवरण के मसौदे बनाएँ। फिर उन्हें अपनी लेखन शैली के अनुसार संपादित करें और ऐसे सभी दावे हटा दें जिनके समर्थन में आपके पास प्रमाण नहीं है।
आंतरिक उपयोग के लिए काम करने के निर्देश
वॉइस नोट या कच्ची सूची से चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका बनाएँ जिसे नया कर्मचारी समझकर काम कर सके, फिर उससे इसका इस्तेमाल करवाकर परखें।
क्या छोटे व्यवसाय को ChatGPT, Claude या कुछ और इस्तेमाल करना चाहिए?
ऐसा सहायक चुनें जो आपके मौजूदा काम करने के तरीके के अनुकूल हो, और व्यक्तिगत मुफ़्त खातों के बजाय व्यावसायिक प्लान लें। अगर कंपनी Microsoft 365 पर काम करती है, तो सबसे पहले Copilot को परखना स्वाभाविक है; Google Workspace पर काम करती है, तो Gemini को; अन्यथा अपने वास्तविक कामों पर ChatGPT और Claude के व्यावसायिक प्लान की तुलना करें। काल्पनिक या स्वीकृत डेटा के साथ हर सहायक को उन्हीं दो वास्तविक कामों पर आज़माएँ और उसे चुनें जिसके मसौदों में आपको सबसे कम सुधार करने पड़ें। काम के लिए ChatGPT और व्यवसाय के लिए Claude पर हमारी अलग-अलग मार्गदर्शिकाएँ हर टूल को अधिक विस्तार से समझाती हैं।
ब्रांड से अधिक महत्वपूर्ण योजना है। व्यावसायिक योजना में आम तौर पर साझा प्रशासन की सुविधा, छोड़कर जाने वाले व्यक्ति की पहुँच हटाने का तरीका और आपके डेटा के उपयोग से जुड़ी प्रकाशित शर्तें मिलती हैं। उदाहरण के लिए, Anthropic के अनुसार, सामान्य व्यवस्था में वह काम के लिए उपलब्ध Claude और अपने प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस जैसे व्यावसायिक उत्पादों के इनपुट या आउटपुट पर अपने मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करता, जब तक ग्राहक प्रतिक्रिया न दे या किसी अन्य तरीके से सहमति न दे। अपने चुने हुए टूल का संबंधित पृष्ठ पढ़ें और पुष्टि करें कि वह उस योजना पर लागू होता है जिसके लिए आप भुगतान कर रहे हैं, केवल बड़े संगठनों वाली योजना पर नहीं।
छोटे व्यवसाय के लिए AI की लागत कितनी है?
प्रत्यक्ष लागत आम तौर पर व्यावसायिक योजना की प्रति उपयोगकर्ता मासिक सदस्यता होती है, साथ में उन विशेष टूल का खर्च जिन्हें आप बाद में जोड़ते हैं। कीमतें अक्सर बदलती हैं और क्षेत्र तथा बिलिंग अवधि के अनुसार अलग होती हैं, इसलिए इस लेख समेत किसी भी लेख में दिए गए आँकड़े पर भरोसा करने के बजाय हर प्रदाता की मौजूदा योजनाओं का पृष्ठ देखें। कुछ टूल मुफ़्त में आज़माए जा सकते हैं, लेकिन मुफ़्त व्यक्तिगत खातों में आम तौर पर प्रशासनिक नियंत्रण कमज़ोर होते हैं और डेटा की शर्तें अलग होती हैं, इसलिए वे कंपनी की जानकारी के लिए उपयुक्त नहीं हैं।
बड़ी लागत समय की है: नियम तय करना, अच्छा संदर्भ देना सीखना और परिणाम की समीक्षा करना। पहले महीने में सीमाओं पर सहमति बनाने और काम के नमूने देखने के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति के कुछ घंटे, और हर व्यक्ति के अभ्यास के लिए कुछ समय रखें। ऐसी सदस्यता सबसे महँगा विकल्प है जिसका अच्छा उपयोग करना किसी को नहीं आता। अगर आप टीम के लिए व्यवस्थित अभ्यास चाहते हैं, तो Tosheo.ai की प्रस्तावित कीमतें मूल्य निर्धारण वाले पेज पर हैं; उत्पाद का निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है।
सात लोगों की कंपनी में पहला महीना कैसा होता है?
केस्ट्रल बहीखाता सेवाएँ स्थानीय कारीगरों को सेवाएँ देने वाली सात लोगों की एक काल्पनिक कंपनी है। इसकी मालिक प्रिया पहले महीने के लिए व्यावसायिक योजना वाला एक सहायक और दो कार्य मंज़ूर करती हैं: जिन ग्राहकों ने अपनी रसीदें नहीं भेजी हैं, उन्हें याद दिलाने वाले ईमेल का मसौदा बनाना, और ब्रिटेन के कर एवं सीमा शुल्क विभाग के मार्गदर्शन पन्नों को कर्मचारियों के लिए सरल अंग्रेज़ी की जाँच-सूची में बदलना। ग्राहकों के नाम, आँकड़े और बैंक विवरण दर्ज नहीं करने हैं; कर्मचारी [ग्राहक] और [राशि] जैसे स्थानापन्न इस्तेमाल करते हैं और बाद में उन्हें भरते हैं।
पहले सप्ताह में, एक बहीखाता कर्मी पूछता है: 'गायब रसीदों के बारे में ग्राहक को याद दिलाने वाला ईमेल लिखो।' मसौदा विनम्र है, लेकिन उसमें 'देर से दाखिल करने पर £100 का जुर्माना' लगाने की चेतावनी है, जिसकी जानकारी किसी ने नहीं दी थी। उसमें ऐसी अंतिम तारीख भी तय की गई है जो फ़र्म की समय-सारणी से मेल नहीं खाती। प्रिया की समीक्षा टिप्पणी छोटी है: सहायक को कभी रकम, तारीखें या जुर्माने गढ़ने न दें। संशोधित निर्देश में फ़र्म की वास्तविक अंतिम तारीख, लहजा ('दोस्ताना, संक्षिप्त, कोई धमकी नहीं') और यह नियम दिया जाता है: 'अगर तारीख या रकम की ज़रूरत हो, तो उसकी जगह [जाँचें] लिखो'। एक पंक्ति में सुधार के बाद दूसरा मसौदा इस्तेमाल करने लायक है।
तीसरे सप्ताह में जाँच-सूची वाला काम दूसरा पहलू दिखाता है। सहायक ने मार्गदर्शन पृष्ठ का स्पष्ट सार बनाया है, लेकिन एक ऐसा अपवाद छोड़ दिया है जो कुछ ग्राहकों के लिए महत्वपूर्ण है। प्रिया तय करती है कि जाँच-सूची रखी जाएगी, लेकिन हर बिंदु के साथ उस अनुच्छेद का लिंक होना चाहिए जिससे वह लिया गया है और एक योग्य सहकर्मी को उसे मंज़ूरी देनी होगी। महीने के अंत में, फ़र्म याद दिलाने वाले ईमेल जारी रखती है, मंज़ूरी के साथ जाँच-सूची भी रखती है और तीसरे विचार—ग्राहकों के लिए कर संबंधी व्याख्याओं के मसौदे बनाने—को मना कर देती है, क्योंकि अभी कोई भी समीक्षा के जोखिम की ज़िम्मेदारी नहीं लेना चाहता। यह अच्छा नतीजा है।
देखना चाहते हैं कि यह किसी भूमिका से कैसे जुड़ता है?
टीम के लिए नियोजित परीक्षण के बारे में जानें ↗छोटे व्यवसाय को कौन-सी जानकारी AI साधनों में नहीं डालनी चाहिए?
ऐसी कोई चीज़ शामिल न करें जिसके लीक होने पर आप किसी ग्राहक, नियामक या पत्रकार को सफ़ाई नहीं देना चाहेंगे: ग्राहकों या कर्मचारियों का व्यक्तिगत डेटा, बैंक और कार्ड का विवरण, पासवर्ड, अप्रकाशित वित्तीय आँकड़े और ग्राहक के वे दस्तावेज़ जिन्हें साझा करने की अनुमति आपके पास नहीं है। NCSC सार्वजनिक बड़े भाषा मॉडलों से पूछे जाने वाले सवालों में संवेदनशील जानकारी शामिल न करने की सलाह देता है, और Acas नियोक्ताओं को याद दिलाता है कि मौजूदा डेटा गोपनीयता नीतियाँ AI के इस्तेमाल पर भी लागू होती हैं।
भरने के लिए छोड़े गए संकेतों से अधिकांश समस्या हल हो जाती है। प्रॉम्प्ट में [ग्राहक], [पता] या [कुल राशि] लिखें और बाद में अपने सिस्टम में असली जानकारी भरें। अगर किसी काम में वास्तव में व्यक्तिगत डेटा की ज़रूरत है, तो रुकें और पहले जाँचें कि डेटा संरक्षण के लिहाज़ से आप क्या कर सकते हैं; ब्रिटेन में शुरुआत के लिए AI और डेटा संरक्षण पर ICO का मार्गदर्शन देखें। यह सामान्य जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं।
सबसे आम गलतियाँ क्या होती हैं?
सबसे आम चूक हैं आत्मविश्वास से दिए गए मनगढ़ंत विवरण, ऐसे वादे जिन्हें व्यवसाय पूरा नहीं कर सकता और समय बीतने के साथ मालिक का कम सावधानी से जाँच करना। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल पहली चूक को मनगढ़ंत जानकारी कहती है, यानी आत्मविश्वास से प्रस्तुत की गई लेकिन त्रुटिपूर्ण या झूठी सामग्री। वह स्वचालन के प्रति पक्षपात, यानी स्वचालित उत्तर को सही मान लेने की प्रवृत्ति, के बारे में भी चेतावनी देती है। व्यस्त होने पर दोनों जोखिम बढ़ते हैं, और ठीक उसी समय छोटे व्यवसाय का मालिक इस साधन की मदद लेता है।
सिर्फ आत्मसंयम पर निर्भर रहने के बजाय जाँच को काम का हिस्सा बनाएँ। सहायक से कहें कि जो भी जानकारी उसे नहीं दी गई है, उसे [जाँचें] से चिह्नित करे। उन तथ्यों की एक छोटी सूची रखें जिन्हें व्यवसाय कभी गलत नहीं बता सकता, जैसे कीमतें, समय-सीमाएँ, वारंटी और कानूनी शब्दावली। हर मसौदे में सबसे पहले उन्हीं पंक्तियों को पढ़ें।
किसी छोटे व्यवसाय को AI अपनाने में समय और मेहनत कब नहीं लगानी चाहिए?
फ़िलहाल इसे छोड़ दें, अगर काम ज़्यादातर शारीरिक या आमने-सामने होता है, महीने में लिखने के कुछ ही काम होते हैं, या किसी के पास टूल से तैयार सामग्री की समीक्षा का समय नहीं है। महीने में तीन कोटेशन बनाने वाली दो लोगों की बागवानी सेवा कंपनी को सदस्यता लेने के बजाय एक अच्छे कोटेशन प्रारूप से ज़्यादा फ़ायदा हो सकता है।
ऐसे उपयोगों से भी अभी दूर रहें जो किसी व्यक्ति के बारे में निर्णय लेते हों, जैसे नौकरी के आवेदकों की छँटनी, या ग्राहकों को नियामकीय नियमों के दायरे में आने वाली सलाह देते हों। ऐसे उपयोगों में एक सामान्य सहायक और जवाब पर सरसरी नज़र डालने से कहीं अधिक सावधानी चाहिए, और कुछ मामलों में कानूनी सलाह भी।
छोटी टीमें AI का सही इस्तेमाल करना कैसे सीखती हैं?
छोटी टीमें लंबे सामान्य पाठ्यक्रम देखने के बजाय अपने कामों का अभ्यास करके सबसे तेज़ सीखती हैं, बशर्ते कोई परिणाम की जाँच करे। हर व्यक्ति के लिए दो या तीन काम तय करें, एक नमूना निर्देश और समीक्षा की जाँच-सूची दें, और पहले महीने हर हफ़्ते साथ बैठकर एक वास्तविक परिणाम देखें।
अगर आप यह व्यवस्था खुद बनाए बिना पाना चाहते हैं, तो Tosheo.ai को 5 से 200 लोगों की टीमों के लिए भूमिका-विशिष्ट अभ्यास देने के उद्देश्य से बनाया जा रहा है। इसमें व्यावहारिक कार्यों का मूल्यांकन स्पष्ट रूप से दिखाई देने वाले मानदंडों पर होगा और प्रबंधक प्रगति देख सकेंगे। इसे बनाना अभी शुरू नहीं हुआ है, और छोटी टीमों के लिए AI प्रशिक्षण वाला हमारा पृष्ठ प्रस्तावित सेवा समझाता है। दस से कम लोगों वाली कई कंपनियों के लिए इस पृष्ठ पर बताई गई नियमित प्रक्रिया शुरुआत करने के लिए पर्याप्त है।
स्रोत और दायरा
NCSC, ChatGPT और बड़े भाषा मॉडल: जोखिम क्या है?, 14 March 2023 ↗
Acas, एक तिहाई नियोक्ताओं का मानना है कि AI से उत्पादकता बढ़ेगी, 15 मई 2025 ↗
ICO, AI और डेटा संरक्षण पर मार्गदर्शन, दिनांक 15 मार्च 2023 ↗