उद्योग गाइड: कंसल्टिंग
कंसल्टिंग में Claude का उपयोग कैसे करें: रिसर्च, डिलिवरेबल और ड्यू डिलिजेंस के लिए गाइड
तेज़ रिसर्च और ड्राफ्ट, लेकिन पार्टनर-स्तर का वही निर्णय।
यह गाइड उन कंसल्टेंट, एंगेजमेंट मैनेजर, रिसर्च एनालिस्ट और फर्म लीडर्स के लिए है जो Anthropic के Claude को उस रिसर्च, विश्लेषण और डिलिवरेबल पर काम में लगाना चाहते हैं जो एक क्लायंट एंगेजमेंट को बनाते हैं। यह Anthropic की कंसल्टिंग और प्रोफेशनल सर्विसेज कंपनियों के साथ हुई पार्टनरशिप घोषणाओं और एक विशेष क्लायंट केस स्टडी को कवर करता है, जिससे आप ठोस रूप से देख सकें कि फर्में Claude का उपयोग वास्तव में कैसे कर रही हैं, सिर्फ सिद्धांत में नहीं।
कंसल्टिंग में Claude का उपयोग कैसे करें, इसकी शुरुआत उस दस्तावेज़-गहन, रिसर्च-गहन काम से होती है जिसमें स्पष्ट स्रोत ट्रेल हो: सार्वजनिक दस्तावेज़ों से बनाई गई मार्केट रिसर्च और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, डेटा रूम दस्तावेज़ों से ड्यू डिलिजेंस संश्लेषण, रिसर्च नोट्स से बने क्लायंट डेक और मेमो के पहले ड्राफ्ट, पुराने कैपेबिलिटी स्टेटमेंट से तैयार किए गए प्रस्ताव और RFP जवाब, और फर्म के अपने पुराने एंगेजमेंट में ज्ञान खोज। Claude सामग्री का ड्राफ्ट तैयार करता है और उसे व्यवस्थित करता है। कंसल्टेंट और पार्टनर क्लायंट से जुड़े हर निर्णय को अपने पास रखते हैं, हर दावे को किसी नामित दस्तावेज़ तक ट्रेस करते हैं, और क्लायंट तक पहुँचने से पहले हर डिलिवरेबल को फर्म की सामान्य गुणवत्ता और पार्टनर रिव्यू से गुज़ारते हैं।
प्रकाशित
मुफ़्त पाठ · खाते की ज़रूरत नहींसंदर्भ ही सब कुछ हैस्ट्रैटेजिक प्रॉम्प्टिंग5 मि॰मुफ़्त पाठ शुरू करेंमुख्य बातें
- कंसल्टिंग में सबसे मज़बूत उपयोग मार्केट रिसर्च, क्लायंट डिलिवरेबल, ड्यू डिलिजेंस संश्लेषण, प्रस्ताव ड्राफ्टिंग, और फर्म के अपने पुराने एंगेजमेंट के ज्ञान में खोज हैं।
- Anthropic ने Accenture, DXC और KPMG के साथ कई-वर्षीय गठजोड़ों की घोषणा की है, जिनसे Claude को उनके अपने कंसल्टिंग और प्रोफेशनल सर्विसेज वर्कफोर्स में लागू किया जा रहा है।
- DXC ने Claude पर Assure नाम का एक इंश्योरेंस ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म बनाया, और एक दर्ज की गई क्लायंट केस स्टडी तेज़ दस्तावेज़ प्रोसेसिंग और कम मैनुअल गणना कार्य का वर्णन करती है।
- हर AI-निर्मित क्लायंट डिलिवरेबल को किसी नामित स्रोत दस्तावेज़ तक ट्रेस किया जा सकना चाहिए और क्लायंट तक पहुँचने से पहले फर्म की सामान्य पार्टनर और गुणवत्ता रिव्यू से गुज़रना चाहिए।
- गोपनीय क्लायंट डेटा, डील जानकारी, और अप्रकाशित वित्तीय आंकड़ों के लिए स्वीकृत डिप्लॉयमेंट, सख्त एक्सेस कंट्रोल, और एक स्पष्ट गोपनीयता सीमा ज़रूरी है।
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आज ही इस्तेमाल करने लायक प्रॉम्प्ट
स्रोत दस्तावेज़ों से मार्केट साइज़ संश्लेषण
आप एक कंसल्टिंग एंगेजमेंट पर रिसर्च एनालिस्ट हैं। नीचे पेस्ट की गई मार्केट रिपोर्ट्स और डेटा टेबल का ही उपयोग करते हुए, एक मार्केट साइज़ सेक्शन तैयार करें जिसमें कुल एड्रेसेबल मार्केट, हर स्रोत में उपयोग की गई पद्धति, और हर आंकड़ा किस साल से संबंधित है, यह बताया गया हो। हर आंकड़े के बाद स्रोत दस्तावेज़ का नाम उद्धृत करें, अलग-अलग सालों के आंकड़ों को बिना बताए कभी न मिलाएं, और जो आपको स्रोतों में नहीं मिला उसे अनुमान लगाने के बजाय सूचीबद्ध करें। स्रोत दस्तावेज़: [paste]।
हर आंकड़े के बाद स्रोत दस्तावेज़ का नाम बताना ही जांच को तेज़ बनाता है।
रिसर्च नोट्स से क्लायंट डेक सेक्शन का ड्राफ्ट
यहां पेस्ट किए गए रिसर्च नोट्स और इंटरव्यू सारांशों का ही उपयोग करते हुए क्लायंट डेक के लिए इंडस्ट्री ट्रेंड्स वाली स्लाइड तैयार करें। हर सेक्शन में तीन या चार बुलेट पॉइंट लिखें, हर इनसाइट को उस खास नोट या इंटरव्यू से जोड़ें जिससे वह आया है, किसी भी ऐसे दावे को चिह्नित करें जो केवल एक स्रोत में दिखता है, और फर्म की मानक डेक भाषा का उपयोग करें, न कि कैज़ुअल टोन। रिसर्च नोट्स और इंटरव्यू: [paste]।
इसके क्लायंट तक पहुँचने से पहले पार्टनर को टोन और फ्रेमिंग की समीक्षा फिर भी करनी चाहिए।
डेटा रूम दस्तावेज़ों से ड्यू डिलिजेंस रेड फ्लैग सारांश
नीचे पेस्ट किए गए डेटा रूम दस्तावेज़ों की जांच करें और इस अधिग्रहण के लिए संभावित रेड फ्लैग जैसी हर चीज़ को सूचीबद्ध करें, जैसे दस्तावेज़ों के बीच असंगत आंकड़े, असामान्य कॉन्ट्रैक्ट शर्तें, क्लायंट कंसन्ट्रेशन, या लंबित मुकदमे। हर आइटम के लिए, वह सटीक दस्तावेज़ और सेक्शन बताएं जहां से वह आया है, और डील रिस्क के बारे में खुद कोई निष्कर्ष न निकालें, केवल डील टीम के आकलन के लिए इसे चिह्नित करें। दस्तावेज़: [paste]।
रिस्क का निर्णय डील टीम पर छोड़ना ही इस काम को बचाव-योग्य बनाता है।
सार्वजनिक दस्तावेज़ों से प्रतिस्पर्धी परिदृश्य विश्लेषण
नीचे पेस्ट किए गए सार्वजनिक दस्तावेज़ों, अर्निंग्स कॉल ट्रांसक्रिप्ट्स, और प्रेस रिलीज़ से प्रतिस्पर्धियों की तुलना तालिका बनाएं। इसमें रेवेन्यू ग्रोथ, बताई गई रणनीति, और हर कंपनी द्वारा उस मार्केट के बारे में सार्वजनिक किए गए किसी भी आंकड़े को शामिल करें जिसमें हमारा क्लायंट प्रतिस्पर्धा करता है। हर आंकड़े के लिए दस्तावेज़ या ट्रांसक्रिप्ट को नाम और तारीख के साथ उद्धृत करें, और जिस प्रतिस्पर्धी के लिए आपको तुलनीय सार्वजनिक डेटा नहीं मिला, उसे अनुमान लगाने के बजाय चिह्नित करें। सामग्री: [paste]।
गायब डेटा को भरने के बजाय चिह्नित करना ही तुलना तालिका को भरोसेमंद बनाता है।
पुराने प्रस्तावों से RFP जवाब का ड्राफ्ट
नीचे पेस्ट किए गए RFP स्कोप सेक्शन का जवाब यहां पेस्ट किए गए हमारे पुराने प्रस्तावों और कैपेबिलिटी स्टेटमेंट का ही उपयोग करते हुए तैयार करें। RFP द्वारा मांगी गई संरचना का पालन करें, वहीं हमारे स्वीकृत पुराने प्रस्तावों की भाषा का पुनः उपयोग करें जहां यह सच में फिट होती है, यह नोट करें कि हर पुनः उपयोग किया गया सेक्शन किस पुराने प्रस्ताव से आया है, और जो आवश्यकता हमारा पुराना काम स्पष्ट रूप से पूरा नहीं करता, उसे चिह्नित करें। RFP स्कोप और पुरानी सामग्री: [paste]।
कमज़ोर कवरेज को पहले ही चिह्नित करना प्रस्ताव प्रमुख को सबमिशन से पहले उसे ठीक करने का समय देता है।
Anthropic की ओर से
कंसल्टिंग के लिए Anthropic क्या देता है
Accenture and Anthropic partnership
एक कई-वर्षीय पार्टनरशिप जिसमें Anthropic और Accenture ने एक विशेष Accenture Anthropic Business Group बनाया, जो चीफ इंफॉर्मेशन ऑफिसर के लिए एक संयुक्त ऑफरिंग है और Claude Code को Accenture की अपनी एडॉप्शन मेथडोलॉजी के साथ जोड़ता है, रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज़ के लिए योजनाबद्ध ऑफरिंग्स, और Accenture के भीतर Claude पर केंद्रित एक सह-निधि प्राप्त सेंटर। Anthropic ने कहा कि इस योजना से लगभग 30,000 Accenture पेशेवरों को Claude पर प्रशिक्षित किया जाएगा और हज़ारों Accenture डेवलपर्स को Claude Code की एक्सेस मिलेगी।
· स्रोत
DXC and Anthropic alliance
एक कई-वर्षीय गठजोड़ जो DXC की तकनीक पर निर्भर बैंकों, एयरलाइनों, इंश्योरेंस कंपनियों, और सरकारी एजेंसियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सिस्टम में Claude को लाता है। DXC ने अपना आंतरिक ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म बनाया, जिसे OASIS कहा जाता है, और इसमें Claude को डिफॉल्ट मॉडल के रूप में रखा गया, और OASIS के कोड का 95% से अधिक भाग Claude द्वारा जनरेट किया जाता है। Anthropic ने DXC को अपने कंसल्टिंग और सिस्टम इंटीग्रेशन पार्टनर नेटवर्क का हिस्सा बताया। DXC के 70 देशों में 115,000 कर्मचारी हैं, और DXC के 50 से अधिक क्लायंट्स इस संयुक्त काम का हिस्सा बन चुके हैं।
· स्रोत
व्यवहार में
कंसल्टिंग की टीमें Claude का उपयोग कैसे करती हैं
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
DXC
एक विशेष क्लायंट केस स्टडी में, DXC बताता है कि उसने Claude पर Assure, एक इंश्योरेंस-इंडस्ट्री ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म, कैसे बनाया: डॉक्यूमेंट इंटेलिजेंस जो आने वाले क्लेम और अंडरराइटिंग दस्तावेज़ों को पढ़ता और वर्गीकृत करता है, वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन जो निर्णयों को सही लोगों तक भेजता है, विशेष उद्देश्य वाले टास्क ऐप्स, और एक कंप्लायंस लॉग जो हर कार्रवाई को रिकॉर्ड करता है। DXC के इंश्योरेंस बिज़नेस में 14,000 कर्मचारी हैं और यह 1,100 क्लायंट्स को सेवा देता है। एक टीम ने 8 घंटों में एक काम करने वाला वर्कर्स कंपनसेशन बेनिफिट कैलकुलेशन ऐप तैयार किया जो पहले ही प्रयास में 80% सही था, और उस कैलकुलेशन में इंसानी निर्णय की ज़रूरत वाला हिस्सा 70% से 20% तक गिर गया।
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
Accenture
Accenture के साथ अपनी पार्टनरशिप घोषणा में, Anthropic ने कहा कि इस योजना से लगभग 30,000 Accenture पेशेवरों को Claude पर प्रशिक्षित किया जाएगा और हज़ारों Accenture डेवलपर्स को Claude Code की एक्सेस मिलेगी, एक नए Accenture Anthropic Business Group के भीतर जो Anthropic के साथ मिलकर बनाया गया है।
Anthropic द्वारा प्रकाशित ग्राहक कहानी के अनुसार
KPMG
KPMG के साथ अपनी ग्लोबल गठजोड़ घोषणा में, Anthropic ने कहा कि यह योजना 138 देशों और क्षेत्रों में 276,000 से अधिक KPMG कर्मचारियों तक पहुँचती है, उन टूल्स के माध्यम से जिन्हें KPMG Digital Gateway और KPMG Blaze कहता है।
उदाहरण के तौर पर
एक नए क्लायंट पिच के लिए मार्केट साइज़ मेमो
- एक रिसर्च एनालिस्ट क्लायंट की इंडस्ट्री ब्रीफिंग, फर्म का रिसर्च टेम्पलेट, और इस पिच के लिए स्वीकृत मार्केट रिपोर्ट्स लोड करता है।
- Claude एक मार्केट साइज़ सेक्शन तैयार करता है जो हर आंकड़े को विशेष रिपोर्ट तक ट्रेस करता है और किसी भी ऐसे अनुमान को चिह्नित करता है जिसके लिए वह स्रोत नहीं ढूंढ पाया।
- एंगेजमेंट मैनेजर हर उद्धृत आंकड़े की मूल रिपोर्ट्स से जांच करता है और जो चिह्नित किया गया उसे हल करता है।
- पिच डेक में जाने से पहले एक पार्टनर पूरे हो चुके सेक्शन की समीक्षा करता है।
- वह सेक्शन फर्म की सामान्य रिव्यू प्रक्रिया के ज़रिए पिच में शामिल होता है।
उदाहरण के तौर पर
डेटा रूम से ड्यू डिलिजेंस सारांश
- एक डील टीम डेटा रूम के वित्तीय विवरण और मैनेजमेंट प्रेजेंटेशन को एक सुरक्षित, सीमित दायरे वाले वर्कस्पेस में लोड करती है।
- Claude सिर्फ उद्धृत दस्तावेज़ों से मुख्य आंकड़े निकालता है, कमियों को भरने के बजाय चिह्नित करता है।
- एक एसोसिएट निष्कर्षण की स्रोत दस्तावेज़ों से जांच करता है और डील टीम के साथ मिलकर हर चिह्नित कमी को हल करता है।
- एक पार्टनर सारांश की समीक्षा करता है और तय करता है कि ड्यू डिलिजेंस रिपोर्ट में क्या शामिल होना चाहिए।
- वह सारांश फर्म की सामान्य रिव्यू के ज़रिए ड्यू डिलिजेंस रिपोर्ट में शामिल होता है।
मुख्य वर्कफ़्लो
रिसर्च से डिलिवरी तक, कंसल्टिंग में Claude के उपयोग के मामले
यह वे क्षेत्र हैं जहां कंसल्टिंग फर्मों के लिए AI एनालिस्ट और एसोसिएट का सबसे ज़्यादा समय बचाता है, और साथ ही एक स्रोत ट्रेल बनाए रखता है जिसे पार्टनर जांच सकता है।
मार्केट रिसर्च
मार्केट रिसर्च के लिए AI सार्वजनिक दस्तावेज़ों, इंडस्ट्री रिपोर्ट्स, और ट्रांसक्रिप्ट्स को एक कैलकुलेटेड मार्केट साइज़ और स्रोत-आधारित प्रतिस्पर्धी तस्वीर में बदल देता है।
क्लायंट डिलिवरेबल
क्लायंट डिलिवरेबल के लिए AI रिसर्च नोट्स से डेक सेक्शन और मेमो का ड्राफ्ट तैयार करता है, फर्म की अपनी भाषा और संरचना में।
ड्यू डिलिजेंस संश्लेषण
डेटा रूम दस्तावेज़ एक संरचित सारांश बन जाते हैं जहां हर आंकड़ा और हर फ्लैग किसी विशेष दस्तावेज़ तक ट्रेस किया जा सकता है।
आंतरिक ज्ञान प्रबंधन
फ्रेमवर्क और निष्कर्षों को फिर से तैयार करने के बजाय दोबारा उपयोग करने के लिए फर्म के अपने पुराने एंगेजमेंट की सामग्री में खोज करें।
प्रस्ताव और RFP ड्राफ्टिंग
स्वीकृत पुराने प्रस्तावों और कैपेबिलिटी स्टेटमेंट से प्रस्ताव और RFP जवाबों के पहले ड्राफ्ट, जिनमें कमियों को प्रस्ताव प्रमुख के लिए चिह्नित किया जाता है।
वर्कशॉप और स्टेकहोल्डर तैयारी
वर्कशॉप एजेंडा, स्टेकहोल्डर इंटरव्यू गाइड, और स्टीयरिंग कमिटी के लिए इंटरव्यू नोट्स को थीम्स में संश्लेषित करना।
कंसल्टिंग फर्में क्या बताती हैं
कंसल्टिंग फर्में आज AI का उपयोग कैसे करती हैं
अभी कंसल्टिंग फर्मों में AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है? जो सार्वजनिक है उसका अधिकांश हिस्सा कोई स्वतंत्र क्लायंट केस स्टडी नहीं है, बल्कि Anthropic किसी कंसल्टिंग या प्रोफेशनल सर्विसेज फर्म को इंप्लीमेंटेशन पार्टनर के रूप में नाम दे रहा है, जो अपने ही वर्कफोर्स में भी Claude को लागू कर रही है। यह फ्रेमिंग महत्वपूर्ण है: यह पार्टनरशिप और गठजोड़ की घोषणाएं हैं, स्वतंत्र समीक्षाएं नहीं, और इन्हें इसी तरह पढ़ा जाना चाहिए।
Anthropic और Accenture ने एक कई-वर्षीय पार्टनरशिप की घोषणा की जिससे एक विशेष Accenture Anthropic Business Group बना, जो चीफ इंफॉर्मेशन ऑफिसर के लिए एक संयुक्त ऑफरिंग है और Claude Code को Accenture की अपनी एडॉप्शन मेथडोलॉजी के साथ जोड़ता है, रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज़ के लिए योजनाबद्ध ऑफरिंग्स, और Accenture के भीतर Claude पर केंद्रित एक सह-निधि प्राप्त सेंटर। Anthropic ने कहा कि इस योजना से लगभग 30,000 Accenture पेशेवरों को Claude पर प्रशिक्षित किया जाएगा और हज़ारों Accenture डेवलपर्स को Claude Code की एक्सेस मिलेगी।
Anthropic और KPMG ने एक ग्लोबल गठजोड़ की घोषणा की जो 138 देशों और क्षेत्रों में 276,000 से अधिक KPMG कर्मचारियों तक पहुँचता है, उन टूल्स के माध्यम से जिन्हें KPMG Digital Gateway और KPMG Blaze कहता है। यहां भी, मुख्य आंकड़े KPMG के अपने वर्कफोर्स रोलआउट का वर्णन करते हैं, नतीजों की किसी बाहरी ऑडिट का नहीं।
DXC और Anthropic ने एक कई-वर्षीय गठजोड़ की घोषणा की जो DXC की तकनीक पर निर्भर बैंकों, एयरलाइनों, इंश्योरेंस कंपनियों, और सरकारी एजेंसियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सिस्टम में Claude को लाता है, एक ऐसी कंपनी में जिसके 70 देशों में 115,000 कर्मचारी हैं। DXC इस समूह में एक ऐसा अकेला नाम है जिसके पास गठजोड़ की घोषणा और ठोस आंकड़ों के साथ एक अलग, विशेष क्लायंट केस स्टडी, दोनों हैं, इसी वजह से यह नीचे दिए गए केस स्टडी सेक्शन का आधार बनता है।
Anthropic के गठजोड़
Claude पार्टनरशिप जो प्रोफेशनल सर्विसेज को बदल रही हैं
कंसल्टिंग में जेनरेटिव AI व्यक्तिगत पॉइंट टूल्स के बजाय फर्म-स्तरीय पार्टनरशिप के ज़रिए सबसे तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। Accenture, DXC, और KPMG हर एक Claude के इर्द-गिर्द अपने खुद के आंतरिक प्लेटफॉर्म और मेथडोलॉजी बना रहे हैं, और फिर उस काम को अपने ही क्लायंट्स को एक सर्विस के रूप में पेश कर रहे हैं।
DXC ने अपना आंतरिक ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म बनाया, जिसे OASIS कहा जाता है, और इसमें Claude को डिफॉल्ट मॉडल के रूप में रखा गया, और Anthropic ने कहा कि OASIS के कोड का 95% से अधिक भाग Claude द्वारा जनरेट किया जाता है। Anthropic ने DXC को अपने कंसल्टिंग और सिस्टम इंटीग्रेशन पार्टनर नेटवर्क का हिस्सा बताया, और कहा कि DXC के 50 से अधिक क्लायंट्स इस संयुक्त काम का हिस्सा बन चुके हैं।
किसी व्यक्तिगत कंसल्टिंग टीम के लिए, व्यावहारिक सीख किसी खास ब्रांडेड प्लेटफॉर्म से इतना संबंधित नहीं है जितनी उसके पीछे की पैटर्न से है: संकीर्ण, स्पष्ट रूप से परिभाषित AI वर्कफ़्लो, जो फर्म की अपनी मेथडोलॉजी, रिव्यू स्टेप्स, और क्लायंट से जुड़े निर्णय में समाहित हैं, न कि कोई AI टूल जो क्लायंट की तरफ से बिना निगरानी के काम कर रहा हो।
अगर आपकी फर्म अभी इन बड़े गठजोड़ों में से किसी का हिस्सा नहीं है, तो वही पैटर्न टीम के स्तर पर भी लागू होता है: एक संकीर्ण, दोहराए जाने योग्य वर्कफ़्लो चुनें, उसे अपने खुद के टेम्पलेट्स और रिव्यू स्टेप्स में समाहित करें, और इसे बढ़ाने से पहले अपने खुद के काम पर इसे मापें।
व्यवहार में रिसर्च
स्ट्रैटेजी कंसल्टिंग के लिए AI का अच्छा उपयोग
मार्केट रिसर्च और स्ट्रैटेजी कंसल्टिंग में जो पैटर्न काम करता है वह है संकीर्ण स्कोप और पक्के उद्धरण। Claude को वे विशेष रिपोर्ट्स, दस्तावेज़, या ट्रांसक्रिप्ट्स दें जिनका वह उपयोग कर सकता है, अपना डेक टेम्पलेट, और अपनी स्टाइल गाइड। उससे कहें कि हर आंकड़े के बाद स्रोत दस्तावेज़ को उद्धृत करे और जो न मिले उसे भरने के बजाय चिह्नित करे। इस तरह बनाया गया ड्राफ्ट स्रोत-दर-स्रोत जांचा जा सकता है, जो कि एक एंगेजमेंट टीम को पार्टनर के देखने से पहले वास्तव में ज़रूरत होती है।
दस्तावेज़ों के बीच निरंतरता जांच क्लायंट डिलिवरेबल के लिए AI का एक कम आंका गया उपयोग है। एक लंबा एंगेजमेंट दर्जनों कार्य दस्तावेज़ तैयार करता है, और कोई आंकड़ा जो किसी मॉडल, मेमो, और डेक स्लाइड के बीच अलग हो जाता है, वह ठीक उसी तरह की गलती है जिसके बारे में क्लायंट मीटिंग रूम में सवाल करता है। Claude दस्तावेज़ों की तुलना कर सकता है और हर उस जगह को सूचीबद्ध कर सकता है जहां वे मेल नहीं खाते, जिससे पूरी री-रीडिंग एक छोटी, केंद्रित सूची में बदल जाती है।
काम के बंटवारे को स्पष्ट रखें। Claude ड्राफ्ट तैयार करता है, व्यवस्थित करता है, और क्रॉस-चेक करता है। एनालिस्ट और एसोसिएट सटीकता और स्पष्टता के ज़िम्मेदार हैं, एंगेजमेंट मैनेजर संरचना और नैरेटिव के ज़िम्मेदार हैं, और पार्टनर इस बात के ज़िम्मेदार हैं कि क्लायंट के सामने वास्तव में क्या जाता है और उसे कैसे प्रस्तुत किया जाता है। इस बंटवारे को अपनी टीम के काम करने के तरीके में लिख देना, जब क्लायंट पूछे कि कोई आंकड़ा कैसे बना, तो AI की मदद को बचाव-योग्य बनाना आसान कर देता है।
टूल चुनना
कंसल्टिंग के लिए Claude बनाम ChatGPT
कंसल्टिंग के लिए Claude बनाम ChatGPT की तुलना आपके अपने काम पर होनी चाहिए: एक मार्केट साइज़ सेक्शन जो पहले ही डिलिवर हो चुका है, एक ड्यू डिलिजेंस सारांश जो पहले ही डेटा रूम से जांचा जा चुका है, और एक प्रस्ताव सेक्शन जो पहले ही सबमिट हो चुका है। मूल स्रोतों के मुकाबले सटीकता की तुलना करें, हर टूल कितनी स्पष्टता से बताता है कि उसने क्या उपयोग किया, और स्रोत सामग्री में कमी होने पर हर टूल उसे कैसे संभालता है।
कंसल्टिंग में निर्णय अक्सर गोपनीयता और वर्कफ़्लो फिट के आधार पर लिया जाता है, न कि फीचर्स की सूची पर: आपकी IT और रिस्क टीमें क्लायंट डेटा के लिए कौन-सा डिप्लॉयमेंट स्वीकृत करती हैं, दस्तावेज़ कितने समय तक रखे जाते हैं, क्या टूल को केवल एक एंगेजमेंट की सामग्री तक सीमित किया जा सकता है, और यह आपकी फर्म द्वारा पहले से उपयोग किए जा रहे डेक, दस्तावेज़, और स्प्रेडशीट फॉर्मेट में कितना फिट होता है।
आप जिस भी AI टूल का मूल्यांकन कर रहे हैं, उससे वही सवाल पूछें: क्या इसे सिर्फ उन दस्तावेज़ों तक सीमित किया जा सकता है जो मैं देता हूं, और क्या मैं सटीक रूप से देख सकता हूं कि कोई दावा किस दस्तावेज़ से आया है। जो टूल इन दोनों सवालों का स्पष्ट जवाब नहीं दे सकता, वह क्लायंट से जुड़े काम के लिए कम उपयुक्त है, भले ही उसके पीछे कोई भी मॉडल हो।
शुरुआत करना
कंसल्टिंग टीम के लिए एक सुरक्षित पहला महीना
एक बंद हो चुके एंगेजमेंट से शुरू करें
किसी पूरे हो चुके और बंद एंगेजमेंट के डिलिवरेबल पर प्रॉम्प्ट टेस्ट करें, और AI ड्राफ्ट की तुलना उससे करें जो वास्तव में क्लायंट को भेजा गया था।
टेम्पलेट और स्टाइल गाइड लोड करें
अपने डेक टेम्पलेट, स्टाइल गाइड, और ग्लॉसरी को एक प्रोजेक्ट में डालें ताकि ड्राफ्ट वही हों जो पार्टनर को चाहिए।
एक डिलिवरेबल प्रकार चुनें
कोई बार-बार आने वाला डिलिवरेबल चुनें, जैसे मार्केट साइज़ सेक्शन या प्रस्ताव ड्राफ्ट, और सामान्य मानक की तुलना में रिव्यू समय मापें।
गोपनीयता सीमा तय करें
रिस्क और IT टीमों के साथ सहमत हों कि कौन-सा क्लायंट डेटा किस डिप्लॉयमेंट को छू सकता है, और AI-सहायित ड्राफ्ट की रिव्यू और स्टोरेज कैसे की जाती है।
सीमाएं
जहां कंसल्टेंट और पार्टनर को निर्णय लेना चाहिए
क्या AI कंसल्टेंट की जगह ले सकता है? नहीं। Claude किसी आंकड़े को गलत बता सकता है, किसी डेटा के पीछे का संदर्भ छोड़ सकता है, या ऐसा निष्कर्ष बना सकता है जिसे अंतर्निहित रिसर्च असल में समर्थन नहीं करती। क्लायंट इस बात के लिए भुगतान करता है कि कोई निष्कर्ष उनकी खास स्थिति के लिए क्या मतलब रखता है, इस पर निर्णय के लिए, विश्वास पर बने एक रिश्ते के लिए, और सुझाव की ज़िम्मेदारी के लिए, इनमें से कुछ भी कोई मॉडल नहीं उठा सकता।
क्लायंट से जुड़े निर्णय, जिनमें यह शामिल है कि कोई रिसर्च निष्कर्ष क्लायंट की रणनीति के लिए वास्तव में क्या मतलब रखता है, किसी संवेदनशील निष्कर्ष को मीटिंग रूम में कैसे प्रस्तुत किया जाए, और अंतिम सुझाव में क्या शामिल होना चाहिए, कंसल्टेंट और पार्टनर के पास ही रहते हैं। Claude इन निर्णयों के लिए सामग्री तैयार करता है और स्वयं निर्णय नहीं लेता।
गोपनीय क्लायंट डेटा, डील जानकारी, अप्रकाशित वित्तीय आंकड़े, और गोपनीयता समझौते के अंतर्गत आने वाली कोई भी चीज़ अत्यंत संवेदनशील है। केवल स्वीकृत डिप्लॉयमेंट का उपयोग करें, एक्सेस को विशेष एंगेजमेंट तक सीमित रखें, और डेटा को रखने और हटाने का तरीका उस बात से मिलाएं जो आपने क्लायंट के साथ सहमत की है।
क्लायंट काम के लिए भरोसेमंद AI आदतें बनाएं
AI से भरोसेमंद ड्राफ्ट पाना एक अभ्यास से सीखा जाने वाला कौशल है: स्रोत देना, उद्धृत करना, और रिव्यू करना। Nightschool AI का फ्री करिकुलम पहले पाठ से ही व्यावहारिक है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कंसल्टिंग फर्मों में AI का उपयोग कैसे किया जाता है?
मुख्य रूप से रिसर्च, ड्राफ्टिंग, और ज्ञान खोज के लिए: मार्केट साइज़ और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, क्लायंट डेक और मेमो के पहले ड्राफ्ट, ड्यू डिलिजेंस संश्लेषण, और प्रस्ताव व RFP ड्राफ्ट। Anthropic ने Accenture, DXC, और KPMG के साथ गठजोड़ों की घोषणा की है ताकि Claude को उनके अपने कंसल्टिंग वर्कफोर्स में लागू किया जा सके, और ये ज़्यादातर पार्टनरशिप घोषणाएं हैं, स्वतंत्र समीक्षाएं नहीं। क्लायंट से जुड़े डिलिवरेबल अब भी फर्म की सामान्य पार्टनर रिव्यू से गुज़रते हैं।
क्या AI क्लायंट डिलिवरेबल में मदद कर सकता है?
हां, पहले ड्राफ्ट के लिए: डेक सेक्शन, मेमो, और सारांश जो आपके दिए गए रिसर्च नोट्स और स्रोत दस्तावेज़ों से बनाए जाते हैं, फर्म की शैली में लिखे जाते हैं। यह संकीर्ण स्कोप और हर आंकड़े के बाद एक उद्धरण के साथ सबसे अच्छा काम करता है। किसी क्लायंट के देखने से पहले पार्टनर को तैयार डिलिवरेबल की समीक्षा फिर भी करनी चाहिए।
कंसल्टिंग फर्में AI को सुरक्षित रूप से कैसे लागू करती हैं?
एक्सेस को किसी एक एंगेजमेंट की सामग्री तक सीमित करके, रिस्क और IT टीमों के साथ सहमत होकर कि कौन-सा क्लायंट डेटा किस डिप्लॉयमेंट को छू सकता है, और क्लायंट समझौतों व गोपनीयता शर्तों के अनुसार डेटा रखने और हटाने को मिलाकर। चल रहे क्लायंट काम पर AI का उपयोग करने से पहले किसी बंद हो चुके एंगेजमेंट से शुरुआत करना भरोसा बनाने का एक व्यावहारिक तरीका है।
कंसल्टिंग में AI के सबसे बड़े उपयोग के मामले क्या हैं?
सबसे सामान्य हैं मार्केट रिसर्च और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, क्लायंट डिलिवरेबल तैयार करना, ड्यू डिलिजेंस दस्तावेज़ों का संश्लेषण, प्रस्ताव व RFP ड्राफ्टिंग, और फर्म के अपने पुराने एंगेजमेंट के ज्ञान में खोज। हर एक नामित स्रोत दस्तावेज़ों और सामान्य पार्टनर रिव्यू के साथ सबसे अच्छा काम करता है।
क्या AI कंसल्टेंट की जगह ले सकता है?
नहीं। AI रिसर्च को ड्राफ्ट और व्यवस्थित कर सकता है, लेकिन किसी विशेष क्लायंट के लिए कोई निष्कर्ष क्या मतलब रखता है, इस पर कंसल्टेंट का निर्णय, उस क्लायंट के साथ बना रिश्ता, और सुझाव की ज़िम्मेदारी, ऐसी चीज़ें नहीं हैं जो कोई मॉडल उठा सके। AI ड्राफ्टिंग और रिसर्च में मदद करता है; सुझाव कंसल्टेंट के पास ही रहता है।
AI कंसल्टिंग काम में कितना समय बचा सकता है?
यह दस्तावेज़ के प्रकार और स्रोत सामग्री कितनी साफ है, इस पर निर्भर करता है, इसलिए इसे अपने खुद के डिलिवरेबल पर मापें। समय की बचत मुख्य रूप से उन रिसर्च सेक्शन और सारांशों के तेज़ पहले ड्राफ्ट से आती है जो आपके पास मौजूद स्रोतों से बनाए जाते हैं। रिव्यू और पार्टनर अनुमोदन का समय इससे खत्म नहीं हो जाता, और उसे होना भी नहीं चाहिए।
क्या AI क्लायंट से जुड़े डिलिवरेबल के लिए पर्याप्त सटीक है?
सिर्फ तब जब यह उन विशेष दस्तावेज़ों पर आधारित हो जो आप देते हैं, और क्लायंट के देखने से पहले हर दावे की उन स्रोतों के मुकाबले जांच की जाती है। बिना नामित स्रोत दस्तावेज़ों के पक्के उद्धरण के बनाया गया AI ड्राफ्ट अकेले क्लायंट से जुड़े काम के लिए पर्याप्त भरोसेमंद नहीं है।
सीखते रहें
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कंसल्टिंग में Claude, भूमिका के अनुसार
तेज़ी से ड्राफ्ट करें, स्रोत ट्रेल बनाए रखें
क्लायंट के साथ काम करने वाली टीमों के लिए व्यावहारिक पाठ।