व्यवसाय के लिए जनरेटिव AI के उपयोग, कार्यक्षेत्र और जोखिम के अनुसार

कारोबार में जनरेटिव AI का सबसे अधिक इस्तेमाल किन कामों के लिए होता है?

व्यवसाय में सबसे आम उपयोग भाषा से जुड़े कामों के लिए है: मसौदा बनाना, सार तैयार करना, अलग पाठक-वर्ग के लिए दोबारा लिखना, दस्तावेज़ों से तथ्यों को व्यवस्थित रूप में निकालना और सामग्री को सरल शब्दों में समझाना। ब्रिटेन सरकार के AI अपनाने संबंधी शोध में, पहले से AI इस्तेमाल कर रहे 85% व्यवसायों ने बताया कि वे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पाठ तैयार करने के लिए इसका उपयोग करते हैं। यह किसी भी अन्य प्रकार के AI से कहीं अधिक था। AI इस्तेमाल करने या इस्तेमाल की योजना बनाने वाले सबसे आम कारोबारी क्षेत्र विपणन और प्रशासन (प्रत्येक 72%) तथा सूचना प्रौद्योगिकी (64%) थे। ये आँकड़े व्यवसायों के अपने जवाबों पर आधारित हैं और 2025 की शुरुआत में ब्रिटेन के 3,500 व्यवसायों के सर्वेक्षण से लिए गए हैं।

यह व्यवहार में अधिकतर टीमों के अनुभव से मेल खाता है। सामग्री तैयार करने वाले सहायक वहाँ सबसे अच्छा काम करते हैं जहाँ आधार बनाने के लिए पहले से सामग्री मौजूद हो और कोई व्यक्ति जानता हो कि अच्छा काम कैसा दिखता है। वे वहाँ सबसे कमज़ोर होते हैं जहाँ काम ऐसे तथ्यों पर निर्भर हो जो टूल के पास नहीं हैं, किसी खास ग्राहक या सहकर्मी के बारे में विवेकपूर्ण निर्णय की ज़रूरत हो, या सटीकता ज़रूरी हो लेकिन कोई उसकी जाँच न करता हो।

आप AI के सही और गलत उपयोग के मामलों में अंतर कैसे करते हैं?

शुरुआत के लिए अच्छा उपयोग चार कसौटियों पर खरा उतरता है: वह काम अक्सर दोहराया जाता है, काम करने के लिए स्रोत सामग्री उपलब्ध है, कोई तय व्यक्ति परिणाम जाँच सकता है और गलती से नुकसान होने से पहले उसे पकड़ा जा सकता है। इनमें से एक कसौटी पर खरा न उतरने वाला कार्य भी बाद में करने लायक हो सकता है, जब टीम को समीक्षा की आदत हो जाए। दो कसौटियों पर खरा न उतरने वाला कार्य आम तौर पर शुरुआत के लिए ठीक नहीं होता।

हर संभावित कार्य को स्वीकृति देने से पहले इन जाँचों से परखें। 'सोमवार की बैठक के लिए इस सप्ताह के सहायता अनुरोधों का विषयवार सारांश बनाएँ' चारों जाँचों में सफल होता है। 'किसी ग्राहक की कानूनी शिकायत पर हमारा जवाब लिखें' तीसरी और चौथी जाँच में विफल होता है, जब तक कोई योग्य व्यक्ति उसकी समीक्षा न करे। इसलिए यह शुरुआती कार्य नहीं है।

अलग-अलग टीमों के लिए जनरेटिव AI के उपयोगी इस्तेमाल क्या हैं?

हर कार्यक्षेत्र में कुछ ऐसे काम होते हैं जो इन कसौटियों पर खरे उतरते हैं। तालिका में शुरुआत के लिए ऐसे काम और हर काम के साथ की जाने वाली जाँच दी गई है। यह संपादकीय रूप से तैयार की गई शुरुआती सूची है, कोई रैंकिंग नहीं, और हर टीम को अपने हिसाब से अलग तरीके मिलेंगे। हमारी भूमिका-संबंधी मार्गदर्शिकाएँ हर कार्यक्षेत्र को अधिक विस्तार से समझाती हैं।

छोटे व्यवसाय में किन कामों के लिए AI का इस्तेमाल उपयुक्त है?

छोटे व्यवसायों को उन उपयोगों से सबसे ज़्यादा फ़ायदा होता है जो किसी विशेषज्ञ भूमिका की कमी पूरी करते हैं: शुरुआती मसौदा लिखना, दस्तावेज़ का सार बनाना या धैर्य से समझाना। पाँच लोगों की ऐसी कंपनी जहाँ विपणन का कोई कर्मचारी नहीं है, मालिक के नोट्स से समाचार-पत्रिका का मसौदा तैयार कर सकती है; जहाँ संचालन प्रबंधक नहीं है, वहाँ मालिक के आवाज़ में रिकॉर्ड किए गए नोट्स को नए कर्मचारियों के लिए लिखित प्रक्रिया में बदला जा सकता है।

बाहर भेजी जाने वाली हर चीज़ की समीक्षा मालिक से ही कराएँ, जब तक कोई और यह न दिखा दे कि वह जाँच कर सकता है। छोटे व्यवसायों के लिए AI पर हमारी मार्गदर्शिका में सात लोगों वाली एक कंपनी के एक महीने का विस्तृत उदाहरण है। इसमें वह काम भी शामिल है जिसके लिए उसने AI का इस्तेमाल न करने का फैसला किया।

स्पष्ट दायरे वाला उपयोग का मामला व्यवहार में कैसा दिखता है?

हाल्डेन लॉजिस्टिक्स, माल ढुलाई की व्यवस्था करने वाली एक काल्पनिक 45-कर्मचारी कंपनी, ग्राहक सेवा में AI का इस्तेमाल करना चाहती है। पहला विचार, 'AI को ग्राहकों के ईमेल के जवाब देने दें', दो कसौटियों पर खरा नहीं उतरता: भेजे जाने से पहले कोई जवाब की जाँच नहीं करता, और डिलीवरी का गलत वादा करने की सीधी लागत होती है। टीम इसका दायरा बदलकर तय करती है: 'खेप की स्थिति और हमारी मानक शब्दावली के आधार पर जवाब का मसौदा बनाएँ; ग्राहक सेवा कर्मचारी उसे संपादित करके भेजे'।

पहला निर्देश, 'यह पूछ रहे ग्राहक को जवाब दें कि उसका भेजा गया सामान कहाँ है', एक आत्मीय जवाब बनाता है जिसमें कहा जाता है कि पार्सल '2 से 3 कार्य दिवसों के भीतर पहुँच जाना चाहिए'। यह ऐसा वादा है जो किसी ने नहीं किया था। संशोधित निर्देश में सामान भेजे जाने की स्थिति वाली पंक्ति, देरी के लिए स्वीकृत शब्दावली के तीन खंड और यह नियम दिया गया है: 'पहुँचने की तारीख कभी न बताएँ, जब तक वह स्थिति वाली पंक्ति में न हो; अगर उसमें तारीख नहीं है, तो कहें कि हम दिन के अंत तक उन्हें नई जानकारी देंगे'। ग्राहक सेवा प्रतिनिधि की जाँच के दो सवाल हैं: क्या हर तारीख और वादा स्थिति वाली पंक्ति में मौजूद है, और क्या लहजा इस ग्राहक के लिए उचित है? दो हफ़्तों बाद टीम इस उपयोग को जारी रखती है और एक दूसरा उपयोग जोड़ती है: पर्यवेक्षक के शिकायत सँभालने से पहले लंबे ईमेल संवादों का सारांश बनाना।

किसी व्यवसाय को AI के किन उपयोगों से बचना चाहिए या उन्हें टालना चाहिए?

ऐसे उपयोगों को टालें जिनमें आउटपुट किसी व्यक्ति के बारे में निर्णय लेता है या उसे काफ़ी हद तक प्रभावित करता है, बिना समीक्षा के भेजा जाता है, या किसी ऐसे व्यक्ति को जानकारी तथ्य के रूप में देता है जो उस पर भरोसा करेगा। उदाहरणों में नौकरी के आवेदकों की छँटनी, अनुशासनात्मक पत्रों के मसौदे तैयार करना, ग्राहकों को नियामकीय नियमों के अधीन आने वाली सलाह देना, और ऐसे आँकड़े या संदर्भ प्रकाशित करना शामिल है जिनके स्रोत टीम ने खोलकर नहीं देखे हैं। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल में मनगढ़ंत जानकारी और हानिकारक पूर्वाग्रह को जनरेटिव AI से जुड़े विशिष्ट जोखिमों में गिना गया है; इन दोनों का सबसे अधिक महत्व ठीक इन्हीं स्थितियों में है।

उचित नियंत्रण, विशेषज्ञ टूल और कुछ मामलों में कानूनी सलाह के साथ इनमें से कुछ उपयोग उचित हो सकते हैं। ये सामान्य सहायक के लिए शुरुआती काम नहीं हैं, और यह पृष्ठ सामान्य जानकारी देता है, कानूनी सलाह नहीं।

आप AI के किसी उपयोग को रोज़मर्रा के काम का हिस्सा कैसे बनाते हैं?

कोई उपयोग रोज़मर्रा के काम का हिस्सा तब बनता है, जब उसके लिए लिखित प्रॉम्प्ट हो, समीक्षा करने वाला व्यक्ति तय हो, जाँच-सूची हो और साप्ताहिक दिनचर्या में उसकी जगह हो। इनके बिना वह महज़ एक प्रदर्शन बनकर रह जाता है, जिसे कोई उत्साही व्यक्ति कभी-कभार चलाता है। AI की कार्यप्रक्रियाओं पर हमारी मार्गदर्शिका बताती है कि इसे कैसे लिखें, ताकि कोई और भी इसे अपनाकर काम कर सके।

नियमित आदत बनने से पहले लोगों को अपने कामों पर अभ्यास की भी ज़रूरत होती है। Tosheo.ai को हर भूमिका के लिए छोटे पाठ देने के उद्देश्य से बनाया जा रहा है। हर पाठ के अंत में किसी वास्तविक AI टूल से एक व्यावहारिक कार्य करना होगा, जिसका मूल्यांकन स्पष्ट रूप से दिखाए गए मानदंडों के आधार पर होगा। इसका निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है, और प्रस्तावित कीमतें मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर दी गई हैं।

स्रोत और दायरा

DSIT, AI अपनाने पर शोध रिपोर्ट (फ़रवरी से मई 2025 तक मैदानी अध्ययन), जनवरी 2026 में प्रकाशित ↗

NIST, AI 600-1 जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल, जुलाई 2024 ↗