बिज़नेस अपनाने की गाइड
बिज़नेस में Claude का उपयोग कैसे करें: उपयोग के मामले, अपनाना और टीम ट्रेनिंग
टूल मुश्किल हिस्सा नहीं है। मुश्किल तो यह है कि टीम सच में उसे दो बार एक ही तरीके से इस्तेमाल करे।
यह पेज बताता है कि किसी बिज़नेस में Anthropic के Claude का उपयोग कैसे किया जाए: वे वर्कफ़्लो जो फाइनेंस, सेल्स, लीगल और प्रोडक्ट टीमों में काम करते हैं, पहले हफ्ते के बाद इतने सारे रोलआउट क्यों रुक जाते हैं, और डेटा गवर्नेंस की वह बुनियाद जो किसी के चैट में डॉक्यूमेंट पेस्ट करने से पहले टीम को तैयार कर लेनी चाहिए। यह एक-एक लेसन के ज़रिए टीम को शुरू से ट्रेन करने के स्टार्टर पाथ के साथ खत्म होता है।
बिज़नेस में Claude का उपयोग कैसे करें, यह जानने की शुरुआत इसे सर्च बार नहीं बल्कि एक वर्कफ़्लो टूल मानने से होती है: विभाग के असली डॉक्यूमेंट और बाधाओं को इसमें फीड करें, फिर इधर-उधर के सवाल पूछने के बजाय किसी एक काम के इर्द-गिर्द दोहराया जा सकने वाला प्रॉम्प्ट सीक्वेंस बनाएं। जो विभाग सबसे तेज़ी से फायदा उठाते हैं वे हैं फाइनेंस और ऑपरेशंस (रिपोर्टिंग, कॉन्ट्रैक्ट समरी), सेल्स और मार्केटिंग (आउटरीच ड्राफ्ट, कॉम्पिटिटिव रिसर्च), लीगल और कंप्लायंस (पहली नज़र की रिव्यू), और प्रोडक्ट व इंजीनियरिंग (स्पेक्स, कोड रिव्यू)। अपनाना तब सफल होता है जब टीम को वर्कफ़्लो की और इस बात की ट्रेनिंग दी जाती है कि चैट में कौन सा डेटा जा सकता है और कौन सा नहीं, न कि सिर्फ एक्सेस ऑन कर देने से।
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मुफ़्त पाठ · खाते की ज़रूरत नहींClaude इस्तेमाल करने के तीन तरीकेतीन मोड्स5 मि॰मुफ़्त पाठ शुरू करेंमुख्य बातें
- Claude फाइनेंस और ऑपरेशंस, सेल्स और मार्केटिंग, लीगल और कंप्लायंस, और प्रोडक्ट व इंजीनियरिंग में तब अपनी कीमत चुकाता है जब कोई काम दोहराया जाता है, न कि सिर्फ इधर-उधर के सवालों के लिए।
- रोलआउट तब रुक जाते हैं जब कंपनी बिना ट्रेनिंग दिए एक्सेस बांट देती है; एक साझा स्टार्टर पाथ और नामित वर्कफ़्लो, बिखरे हुए चैट इस्तेमाल से बेहतर काम करते हैं।
- दोहराया जा सकने वाला वर्कफ़्लो मतलब Claude हर बार एक जैसे आकार का काम एक जैसे तरीके से करता है, एक तय कॉन्टेक्स्ट और शिप होने से पहले किसी इंसान की जांच के साथ।
- डेटा गवर्नेंस पहले मैसेज से पहले शुरू होती है: तय करें कि प्रॉम्प्ट में क्या जा सकता है, आउटपुट कौन रिव्यू करता है, और उस रिव्यू का रिकॉर्ड कहां रहता है।
- टीम अपनाना सबसे अच्छे से तब काम करता है जब छोटे से शुरू किया जाए: एक वर्कफ़्लो, एक विभाग, एक बार में एक लेसन, और साबित होने के बाद ही आगे बढ़ाया जाए।
- सबसे पहले ऑटोमेट करने वाली चीज़ वह काम है जो आपकी टीम हर हफ्ते पहले से एक जैसे तरीके से करती है, न कि रोडमैप की सबसे मुश्किल समस्या।
कॉपी करें और पेस्ट करें
आज ही इस्तेमाल करने लायक प्रॉम्प्ट
फाइनेंस: वेंडर कॉन्ट्रैक्ट की तुलना करें
एक फाइनेंस एनालिस्ट की तरह काम करें जो रिन्यूअल के लिए वेंडर कॉन्ट्रैक्ट्स की रिव्यू कर रहा है। मैं [सर्विस टाइप] के लिए दो वेंडर एग्रीमेंट पेस्ट करने वाला हूं। उन्हें प्राइसिंग स्ट्रक्चर, टर्मिनेशन टर्म्स, लायबिलिटी कैप्स, और ऑटो-रिन्यूअल क्लॉज़ के आधार पर कंपेयर करें, और किसी भी ऐसे क्लॉज़ को फ्लैग करें जो हमारी स्टैंडर्ड शर्तों से काफी अलग हो। एक टेबल दें, फिर तीन वाक्यों की सिफारिश।
सर्विस टाइप भरें और असली कॉन्ट्रैक्ट टेक्स्ट या एक रिडैक्टेड समरी पेस्ट करें।
सेल्स: पर्सनलाइज़्ड आउटरीच ड्राफ्ट करें
[prospect name] को, जो [company] में [title] हैं, एक छोटा आउटरीच ईमेल लिखें, जिसमें उनकी हाल की [specific news, launch, or hire] का ज़िक्र हो। इसे इस बात से जोड़ें कि [your product] उनके जैसी कंपनियों के लिए [specific problem] को कैसे सुलझाता है। इसे 120 शब्दों से कम रखें, कोई सामान्य तारीफ़ नहीं, और एक ही कम-फ्रिक्शन सवाल पर खत्म करें, मीटिंग मांगने वाला सवाल नहीं।
प्रॉस्पेक्ट की असली डिटेल भरें; एक जेनेरिक प्रॉम्प्ट एक जेनेरिक ईमेल ही देता है।
लीगल: पहली नज़र की कॉन्ट्रैक्ट रेडलाइन
आप इस वेंडर सर्विसेज़ एग्रीमेंट की पहली नज़र की रिव्यू कर रहे हैं, इससे पहले कि यह काउंसल के पास जाए। ऐसे किसी भी क्लॉज़ की पहचान करें जो लायबिलिटी हम पर डाल दे, कोई भी इंडेम्निफिकेशन लैंग्वेज जो म्यूचुअल से ज़्यादा हो, लिमिटेशन-ऑफ-लायबिलिटी कैप्स की कमी, और अस्पष्ट टर्मिनेशन टर्म्स। हर मुद्दे को क्लॉज़ नंबर, वह क्यों मायने रखता है, और एक सुझाई गई एडिट के साथ लिस्ट करें, लेकिन कॉन्ट्रैक्ट को खुद दोबारा न लिखें।
यह किसी इंसान रिव्यूअर के लिए पहली नज़र है, लीगल साइन-ऑफ का विकल्प नहीं।
प्रोडक्ट: मीटिंग नोट्स से PRD ड्राफ्ट करें
यह [feature area] को लेकर एक कस्टमर डिस्कवरी कॉल से मेरे कच्चे नोट्स हैं। इन्हें एक पेज के PRD ड्राफ्ट में बदलें जिसमें प्रॉब्लम स्टेटमेंट, टारगेट यूज़र, प्रपोज़्ड सॉल्यूशन, खुले सवाल, और आउट-ऑफ-स्कोप आइटम हों। जहां भी नोट्स अस्पष्ट हों, वहां अंदाज़ा लगाने के बजाय फ्लैग करें।
सबसे मज़बूत ड्राफ्ट के लिए अपने असली कॉल नोट्स या ट्रांसक्रिप्ट पेस्ट करें।
ऑपरेशंस: मैनुअल प्रोसेस को डॉक्यूमेंटेड वर्कफ़्लो में बदलें
मैं एक मैनुअल प्रोसेस बताने वाला हूं जो मेरी टीम हर हफ्ते चलाती है: [describe the steps in plain language]। इसे एक नंबर वाली स्टैंडर्ड ऑपरेटिंग प्रोसीजर में बदलें जिसे कोई नया एम्प्लॉई मेरे बिना फॉलो कर सके, और किसी भी ऐसे स्टेप को बताएं जो अस्पष्ट है या ट्राइबल नॉलेज पर निर्भर करता है।
यह एक दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो का बीज है, सिर्फ डॉक्यूमेंटेशन नहीं।
स्टार्टर पाथ
बिज़नेस टीम को असल में कहां से शुरू करना चाहिए
ऊपर दिया गया हर डिपार्टमेंट वर्कफ़्लो यह मानता है कि टीम को ये तीन बातें पहले से पता हैं। कोई भी डिपार्टमेंट-स्पेसिफिक चीज़ बनाने से पहले वहां तक पहुंचने का यह फ्री पाथ है।
विभाग के अनुसार उपयोग के मामले
Claude आपके बिज़नेस में कहां फिट होता है
Claude के सबसे बेहतरीन उपयोग के मामले वही हैं जिन्हें टीम पहले से अक्सर करती है, जिनके केंद्र में डॉक्यूमेंट या टेक्स्ट होता है।
फाइनेंस और ऑपरेशंस
वेंडर कॉन्ट्रैक्ट्स को समराइज़ और कंपेयर करना, बोर्ड रिपोर्ट्स और एग्ज़िक्यूटिव समरी ड्राफ्ट करना, और कच्चे फाइनेंशियल डेटा को लिखित कमेंट्री में बदलना।
सेल्स और मार्केटिंग
पर्सनलाइज़्ड आउटरीच ड्राफ्ट, कॉम्पिटिटिव रिसर्च और बैटलकार्ड्स, प्रपोज़ल और RFP रिस्पॉन्स, और एक कंटेंट को कई चैनलों पर दोबारा इस्तेमाल करना।
लीगल और कंप्लायंस
पहली नज़र की कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू और रेडलाइन, पॉलिसी ड्राफ्टिंग, रेगुलेटरी सवालों पर रिसर्च मेमो, और लंबे लीगल डॉक्यूमेंट्स को किसी इंसान के ध्यान से पढ़ने से पहले समराइज़ करना।
प्रोडक्ट और इंजीनियरिंग
कोड रिव्यू और डॉक्यूमेंटेशन, मीटिंग नोट्स से PRD ड्राफ्टिंग, कस्टमर फीडबैक सिंथेसिस, और एक वर्किंग सेशन से टेक्निकल स्पेसिफिकेशन लिखना।
टीम अपनाना
बिना स्ट्रक्चर वाले AI रोलआउट क्यों रुक जाते हैं
सबसे आम फेलियर पैटर्न सीधा है: एक कंपनी सभी को Claude का एक्सेस दे देती है, एक लिंक भेज देती है, और इसे पूरा मान लेती है। कुछ लोग खुद से समझ जाते हैं कि इसे अच्छे से कैसे इस्तेमाल करना है। बाकी ज़्यादातर इसे एक सर्च इंजन की तरह इस्तेमाल करते हैं, एक सवाल पूछते हैं, एक जवाब पाते हैं, और आगे बढ़ जाते हैं, बिना यह जाने कि यह किसी पूरे डॉक्यूमेंट या मल्टी-स्टेप काम के साथ असल में क्या कर सकता है। टीम अपनाना अपने आप नहीं हो जाता।
कमी ट्रेनिंग की है, कैपेबिलिटी की नहीं। Claude एक पूरा कॉन्ट्रैक्ट, एक क्वार्टर की रिपोर्ट्स, या एक लंबा कोडबेस एक ही बातचीत में पढ़ सकता है, लेकिन जिस टीम को कभी यह नहीं दिखाया गया कि उसे यह कॉन्टेक्स्ट कैसे देनी है, वह इसे इस तरह इस्तेमाल नहीं करेगी। स्ट्रक्चर्ड ऑनबोर्डिंग, जहां टीम एक जैसे शुरुआती लेसन्स से गुज़रती है और फिर उन्हें अपने असली काम पर लागू करती है, वही चीज़ है जो 'हमारे पास एक AI टूल का एक्सेस है' को असल में काम तेज़ी से पूरा होने में बदल देती है।
दूसरा रुकने का बिंदु हर इस्तेमाल को इधर-उधर का एक काम मानना है। एक सवाल को चैट विंडो में कॉपी-पेस्ट करना और जवाब को बाहर कॉपी-पेस्ट कर लेना कंपाउंड नहीं होता। जो टीमें असली वैल्यू पाती हैं वे एक खास काम के इर्द-गिर्द एक नामित, दोहराया जा सकने वाला वर्कफ़्लो बनाती हैं, उसे हर बार एक जैसे तरीके से चलाती हैं, और जैसे-जैसे उन्हें पता चलता है कि Claude कहां गलत करता है, प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाती हैं। यह सर्च से अलग आदत है, और इसे सिखाना पड़ता है।
दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो
इधर-उधर के प्रॉम्प्ट से दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो तक
एक दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो के तीन हिस्से होते हैं: काम का एक तय आकार (हर बार वही इनपुट, आउटपुट का वही स्ट्रक्चर), कॉन्टेक्स्ट का एक स्थायी सेट जो Claude को हमेशा मिलता है (एक टेम्पलेट, एक स्टाइल गाइड, कुछ तय शर्तें), और आउटपुट बाहर जाने से पहले किसी इंसान की जांच। इसे एक बार, एक काम के लिए बना लें, और यह हर बार भुगतान करता रहता है जब टीम का कोई सदस्य इसे चलाता है।
यह एक स्मार्ट सवाल पूछने से अलग है। अगर आपकी सेल्स टीम हर बार शून्य से शुरू करते हुए किसी प्रॉस्पेक्ट का नाम पेस्ट करके ईमेल मांगती है, तो आउटपुट असंगत रहेंगे और टीम वापस शुरू से लिखने की तरफ लौट जाएगी। लेकिन अगर टीम के पास एक स्थायी प्रॉम्प्ट है जो प्रोडक्ट, टोन, लंबाई की सीमा, और खत्म करने वाला एक सवाल पहले से तय करता है, और सिर्फ प्रॉस्पेक्ट की डिटेल बदलनी पड़ती है, तो आउटपुट एक जैसा रहता है और एडिटिंग का समय कम हो जाता है क्योंकि ठीक करने के लिए कम बचता है।
इसके पीछे की आदत इटरेशन लूप है: वर्कफ़्लो चलाएं, देखें कि आउटपुट में क्या गलत है, प्रॉम्प्ट या कॉन्टेक्स्ट को ठीक करें (सिर्फ एक आउटपुट को नहीं), और इसे फिर से चलाएं। इस लूप को डिपार्टमेंट के काम पर लागू करने से पहले साफ़-साफ़ सीखना ज़रूरी है, क्योंकि यह वही लूप है चाहे आप एक रिपोर्ट ड्राफ्ट कर रहे हों, कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू कर रहे हों, या PRD लिख रहे हों।
डेटा गवर्नेंस
शुरू करने से पहले डेटा गवर्नेंस कैसी दिखनी चाहिए
क्या Claude कंपनी के डेटा के लिए सुरक्षित है? ईमानदार जवाब इस पर निर्भर करता है कि आपकी टीम ने इसे क्या भेजने पर सहमति दी है, और क्या कोई इसे चेक करता है। पहले तय करने वाली चार बातें:
एक्सेस टियर
तय करें कि कौन क्या पेस्ट कर सकता है। हर रोल को कस्टमर डेटा, फाइनेंशियल डिटेल, या अभी तक रिलीज़ न हुई प्रोडक्ट जानकारी तक एक जैसा एक्सेस नहीं चाहिए।
सेंसिटिव डेटा की सीमाएं
साफ़ भाषा में लिख लें कि प्रॉम्प्ट में कभी क्या नहीं जाना चाहिए: रेगुलेटेड पर्सनल डेटा, क्रेडेंशियल्स, और वह कुछ भी जो किसी खास डॉक्यूमेंट को कवर करने वाले NDA के अंदर आता है।
भेजने से पहले रिव्यू
हर ऐसा वर्कफ़्लो जो कुछ बाहरी तैयार करता है, एक ईमेल, एक कॉन्ट्रैक्ट रेडलाइन, एक रिपोर्ट, उसे बिल्डिंग से बाहर जाने से पहले किसी इंसान के रिव्यू स्टेप की ज़रूरत होती है।
वर्कफ़्लो का मालिक कौन है
हर दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो को एक ओनर दें ताकि जब अंदर का प्रोसेस बदले तो उसे अपडेट किया जाए, न कि वह चुपचाप पुराना पड़ जाए।
शुरुआत करना
वह स्टार्टर पाथ जो आपकी टीम को असल में फॉलो करना चाहिए
डिपार्टमेंट-स्पेसिफिक काम को हाथ लगाने से पहले, टीम को एक साझा शुरुआती बिंदु से फायदा होता है ताकि सब एक जैसा मेंटल मॉडल इस्तेमाल करें। Nightschool AI का स्टार्टर पाथ शुरू होता है The Three Ways to Use Claude से, जो The Three Modes कोर्स का पांच मिनट का लेसन है और यह बताता है कि Claude से चैट करने, उसे सोचने के साथी की तरह इस्तेमाल करने, और उससे कुछ बनाने में असली फर्क क्या है, ताकि टीम हर काम को एक जैसा मानना बंद कर दे।
वहां से, The Iteration Loop, Master the Essentials का छह मिनट का लेसन, वह रिफाइन-एंड-रीरन आदत सिखाता है जो ऊपर बताए गए हर दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो के पीछे है: इसे चलाएं, पता करें कि क्या गड़बड़ है, प्रॉम्प्ट या कॉन्टेक्स्ट ठीक करें, फिर से चलाएं। यही वह लेसन है जो एक इधर-उधर के सवाल को ऐसी चीज़ में बदलता है जिसे टीम दोबारा इस्तेमाल कर सके।
यह पाथ खत्म होता है Context Is Everything से, Strategic Prompting का पांच मिनट का लेसन, जो बताता है कि Claude को असल में क्या देना चाहिए, बैकग्राउंड, शर्तें, उदाहरण, ताकि आउटपुट जेनेरिक होना बंद कर दे। जब टीम इन तीनों को समझ ले, तो वह अंदाज़ा लगाने के बजाय ऊपर बताए गए डिपार्टमेंट-स्पेसिफिक वर्कफ़्लो बनाने के लिए तैयार होती है।
पहला ऑटोमेशन
पहले क्या ऑटोमेट करें
सबसे मज़बूत पहला ऑटोमेशन वह काम है जो आपकी टीम पहले से हर हफ्ते एक जैसे तरीके से करती है, जिसके केंद्र में एक डॉक्यूमेंट या टेक्स्ट होता है, न कि रोडमैप की सबसे मुश्किल समस्या। एक वीकली रिपोर्ट जो एक जैसे स्ट्रक्चर को फॉलो करती है, एक कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू चेकलिस्ट जो पहले से स्टैंडर्डाइज़्ड है, या एक आउटरीच ईमेल जिसका पहले से एक टेम्पलेट है, ये वे वर्कफ़्लो हैं जिन पर Claude फौरन पहली नज़र डाल सकता है, क्योंकि काम का आकार पहले से पता है।
किसी अस्पष्ट या हाई-स्टेक चीज़ से शुरुआत करने से बचें, जैसे कोई फाइनल लीगल ओपिनियन या बिना रिव्यू स्टेप वाला कस्टमर-फेसिंग कमिटमेंट। यही वे काम हैं जहां एक बिना जांचा हुआ आउटपुट असली नुकसान पहुंचाता है, और ये टूल पर भरोसा बनाने के लिए एक खराब जगह हैं। छोटे से शुरू करें, साबित करें कि वर्कफ़्लो किसी कम-जोखिम वाले काम पर असली एडिटिंग समय बचाता है, फिर एक बार पैटर्न साबित हो जाने पर इसे अगले डिपार्टमेंट तक बढ़ाएं।
वह वर्कफ़्लो शुरू करें जिसे आपकी टीम असल में दोबारा इस्तेमाल करेगी
बिज़नेस में Claude का उपयोग कैसे करें, यह पढ़ना और असल में उसके साथ एक दोहराया जा सकने वाला वर्कफ़्लो बनाना, दोनों अलग स्किल हैं। ऊपर दिया गया स्टार्टर पाथ फ्री है, और यह वही सीक्वेंस है जिससे यह पेज आपको अभी, क्रम में, लेकर गुज़रा है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
बिज़नेस Claude का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
ज़्यादातर बिज़नेस डॉक्यूमेंट-हैवी काम से शुरू करते हैं: कॉन्ट्रैक्ट्स और रिपोर्ट्स को समराइज़ करना, ईमेल और प्रपोज़ल ड्राफ्ट करना, कोड रिव्यू करना, और कस्टमर फीडबैक को सिंथेसाइज़ करना। जो पैटर्न काम करता है वह है एक दोहराए जाने वाले काम को चुनना, उसके इर्द-गिर्द एक तय कॉन्टेक्स्ट और रिव्यू स्टेप के साथ एक दोहराया जा सकने वाला वर्कफ़्लो बनाना, और वह साबित होने के बाद अगले काम तक बढ़ना, न कि बिना किसी दिशा के एक्सेस बांट देना।
विभाग के अनुसार Claude के सबसे बेहतरीन उपयोग के मामले क्या हैं?
फाइनेंस और ऑपरेशंस को कॉन्ट्रैक्ट कंपैरिज़न और रिपोर्ट ड्राफ्टिंग से फायदा मिलता है। सेल्स और मार्केटिंग इसे आउटरीच ड्राफ्ट और कॉम्पिटिटिव रिसर्च के लिए इस्तेमाल करते हैं। लीगल और कंप्लायंस इसे पहली नज़र की कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू और पॉलिसी ड्राफ्टिंग के लिए इस्तेमाल करते हैं। प्रोडक्ट और इंजीनियरिंग इसे कोड रिव्यू, PRD ड्राफ्टिंग, और टेक्निकल डॉक्यूमेंटेशन के लिए इस्तेमाल करते हैं। हर मामले में, सबसे मज़बूत उपयोग का मामला वह काम है जो टीम पहले से दोहराती है।
किसी टीम में Claude को कैसे रोलआउट करें?
एक साझा फाउंडेशन से शुरू करें जिससे सब गुज़रें, न कि पहले दिन से डिपार्टमेंट-स्पेसिफिक ट्रेनिंग। फिर हर डिपार्टमेंट को आगे बढ़ने से पहले एक असली काम के इर्द-गिर्द एक दोहराया जा सकने वाला वर्कफ़्लो बनाने दें, एक ओनर, तय कॉन्टेक्स्ट, और इंसान के रिव्यू स्टेप के साथ। जो रोलआउट बिना किसी स्ट्रक्चर्ड शुरुआती बिंदु के एक्सेस बांट देते हैं, वे अक्सर असंगत, कम-अपनाने वाले नतीजे देते हैं।
क्या Claude कंपनी के डेटा के लिए सुरक्षित है?
यह इस पर निर्भर करता है कि आपकी टीम को इसे क्या भेजने की इजाज़त है और क्या कोई इसे चेक करता है। रोलआउट से पहले, तय करें कि कौन से डेटा टियर मौजूद हैं, लिख लें कि प्रॉम्प्ट में क्या कभी नहीं जाना चाहिए (रेगुलेटेड पर्सनल डेटा, क्रेडेंशियल्स, NDA-कवर्ड मैटीरियल), और Claude जो भी तैयार करे वह बाहर जाने से पहले इंसान के रिव्यू की मांग करें। यहां सुरक्षा एक प्रोडक्ट सवाल जितना ही एक टीम पॉलिसी सवाल है।
मैं अपनी टीम को Claude इस्तेमाल करने के लिए कैसे ट्रेन करूं?
सबको एक जैसे छोटे फाउंडेशनल पाथ पर शुरू करें ताकि टीम एक मेंटल मॉडल शेयर करे, फिर असली कामों पर बने डिपार्टमेंट-स्पेसिफिक वर्कफ़्लो की तरफ बढ़ें। Nightschool AI का स्टार्टर पाथ, इस क्रम में, Claude इस्तेमाल करने के तीन तरीके, प्रॉम्प्ट रिफाइन करने का इटरेशन लूप, और Claude को सही कॉन्टेक्स्ट कैसे दें, यह कवर करता है, इससे पहले कि इसे डिपार्टमेंट के काम पर लागू किया जाए।
किसी बिज़नेस को सबसे पहले क्या ऑटोमेट करना चाहिए?
एक ऐसा काम चुनें जो आपकी टीम पहले से हर हफ्ते एक जैसे तरीके से करती है और जिसके केंद्र में एक डॉक्यूमेंट या टेक्स्ट होता है, एक स्टेटस रिपोर्ट, एक पहली नज़र की कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू, एक आउटरीच टेम्पलेट। अस्पष्ट, हाई-स्टेक, या बिना रिव्यू वाले कस्टमर-फेसिंग कामों से शुरुआत करने से बचें। किसी कम-जोखिम वाले काम पर यह साबित करें कि वर्कफ़्लो असली एडिटिंग समय बचाता है, इसे बढ़ाने से पहले।
कंपनियों में AI रोलआउट क्यों फेल होते हैं?
तीन पैटर्न बार-बार दिखते हैं: बिना ट्रेनिंग के एक्सेस, जिससे अपनाना कम और असंगत रहता है; हर इस्तेमाल को इधर-उधर का सवाल मानना, न कि दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो बनाना, जिसका मतलब है कि मेहनत कभी कंपाउंड नहीं होती; और कोई डेटा गवर्नेंस न होना, जिससे किसी ने यह तय ही नहीं किया कि प्रॉम्प्ट में क्या जाना चाहिए और क्या नहीं। चुने गए खास टूल से ज़्यादा मायने यह रखता है कि तीनों को ठीक किया जाए।