कार्यस्थल में AI: नॉलेज वर्कर के लिए एक व्यावहारिक गाइड

यह लेख बताता है कि कैसे नॉलेज वर्कर हर सप्ताह समय लेने वाले आवर्ती कार्यों पर AI का उपयोग कर सकते हैं, न कि केवल एक बार के प्रश्नों और लेखन कार्यों के लिए। इसमें उपयोग के लिए तैयार प्रॉम्प्ट, AI का सुरक्षित रूप से उपयोग करने के लिए मार्गदर्शन और अपने वर्कफ़्लो में जल्दी और आसानी से AI को शामिल करने के चरण शामिल हैं।

अधिकांश नॉलेज वर्क में ऐसा ऑपरेशनल ओवरहेड होता है जो जॉब डिस्क्रिप्शन में नहीं होता है: मीटिंग, एडमिन, अपडेट रहना, रिश्तों को मैनेज करना।

AI का उपयोग शुरू करने के लिए ये कार्य अक्सर सबसे अच्छी जगह होते हैं, क्योंकि आउटपुट की जाँच करना आसान होता है और इसे गलत करने का जोखिम कम होता है।

नीचे ऐसे 10 कार्य दिए गए हैं, और प्रत्येक में मदद के लिए AI को कैसे प्रॉम्प्ट करें।

नोट: कुछ AI टूल को सोर्स सामग्री संलग्न करने या सीधे पेस्ट करने की आवश्यकता होती है। अन्य इसे कनेक्टेड इनबॉक्स, ड्राइव या खुले ब्राउज़र टैब से स्वयं खींच सकते हैं। नीचे दिए गए प्रॉम्प्ट दोनों तरह से काम करते हैं।

एक ही विषय पर नए लेख और अद्यतन नोट्स जमा होते जाते हैं, और क्या हो रहा है इसके साथ बने रहना एक वास्तविक चुनौती हो सकती है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

बिखरे हुए स्रोतों को एक उत्तर में समेकित करें
दस्तावेज़ों में विरोधाभासों या वर्ज़न ड्रिफ्ट का पता लगाएं
अंतिम अपडेट के बाद से क्या बदला है, उसका सारांश दें
जहाँ स्रोत असहमत हैं, उन्हें चिह्नित करें

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Information summary query

इसका उपयोग करें जब:You have multiple sources and need agreement, conflicts, and what’s changed.

Role: Research analyst.
Task: Synthesize the five articles below and our internal notes on {topic}. Identify where they agree, list conflicting numbers/claims, and note what’s changed since {last_date_or_version}.
Inputs:
- Articles: {paste titles + URLs or attach files}
- Internal notes: {paste bullets or attach doc}
- Last date/version to compare against: {YYYY-MM-DD or version}
Constraints:
- Time-bound evidence: prefer sources from {start_date} to {end_date}; flag anything older.
- Evidence rules: for each major claim, cite at least 2 independent sources when possible; label news/blogs as secondary.
Output:
1) 3–5 bullet summary of consensus.
2) Table: Claim | Conflicting values/wording | Sources (with dates) | Confidence (high/med/low).
3) “What’s changed since {last_date_or_version}” as 3–7 bullets.
4) “What I’m missing / what to verify next” with 3–5 specific checks.
Verification:
- Flag any sentence that could be read more than one way.
- Ask up to 3 clarifying questions if any input is underspecified.

एक स्टेटस अपडेट, एक रीकैप, एक चेक-इन: अधिकांश कार्य संचार उन्हीं कुछ आकारों को दोहराता है, जिससे AI के लिए एक अच्छा पहला मसौदा लिखना आसान हो जाता है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

बुलेट पॉइंट से ईमेल, अपडेट या दस्तावेज़ों का मसौदा तैयार करें
अलग-अलग ऑडियंस के लिए टोन या लंबाई को समायोजित करें
विभिन्न पाठकों के लिए एक ही अपडेट को दोबारा लिखें
भेजने से पहले अस्पष्ट शब्दावली को पकड़ें

AI किसी बातचीत को अगले कार्यों और निर्णयों के मूर्त लॉग में बदलने में मदद कर सकता है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

नोट्स या ट्रांसक्रिप्ट से एक्शन आइटम और ओनर निकालें
कॉल के तुरंत बाद रीकैप का मसौदा तैयार करें
ऐसी प्रतिबद्धताओं को पकड़ें जिन्हें वास्तव में किसी को नहीं सौंपा गया था
पिछली मीटिंग के खुले आइटम्स से एजेंडा तैयार करें

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Meeting recap query

इसका उपयोग करें जब:You have a transcript/notes and need a decision/commitment log plus a ready‑to‑send recap.

Role: Project coordinator.

Task: From the call transcript/notes below, list every commitment made, who owns it, and any date mentioned. Flag anything that sounded like a decision but was never clearly assigned. Then draft a five-sentence recap email I can send as-is or edit.

Inputs:

- Transcript/notes: {paste text or attach file}

- Meeting context: {meeting name, date, attendees if known}

Constraints:

- Be literal: only record commitments/decisions that are explicit or strongly implied; mark implied items as [Implied].

- If owner/date is missing, write “Owner: TBD” or “Date: TBD”.

Output:

1) Commitments table: Commitment | Owner | Date | Status (Confirmed/Implied) | Source line (quote short snippet).

2) “Unassigned decisions” list: Decision | Why it’s unclear | Suggested owner + next step.

3) Draft email (5 sentences): subject line + body, neutral tone, no fluff.

Verification:

- Flag any sentence in the draft email that could be read more than one way.

- Ask up to 3 clarifying questions if critical details (owner/date) are missing for high-impact items.

AI एक जटिल साप्ताहिक शेड्यूल को व्यवस्थित करना, कई प्रतिबद्धताओं को संभालना और समय का अधिक सटीक अनुमान लगाना आसान बना सकता है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

प्रतिस्पर्धी समय सीमा को संचालन के क्रम में बदलें
समस्या बनने से पहले शेड्यूलिंग संघर्षों को चिह्नित करें
जो वास्तव में जरूरी है उसे उस चीज से अलग करें जो जरूरी महसूस होती है
समीक्षा करें कि क्या कोई योजना यथार्थवादी है

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Weekly planning query

इसका उपयोग करें जब:You need ranking, conflict detection, and a reality check for a 5‑day week.

Role: Operations planner.

Task: Rank my weekly work by urgency and impact, flag likely conflicts, and tell me if this is realistic for a five-day week. If not, say what to cut or push.

Inputs:

- Work items: {list each item with deadline, rough time estimate, and any dependencies}

- Constraints: {working hours/day, meetings, hard deadlines, time zones}

- Success criteria: {what “done” looks like this week}

Constraints:

- Use a simple scoring rubric: Urgency (1–5), Impact (1–5), Effort (hours). Show the score for each item.

- Assume a 5-day week with {X} productive hours/day after meetings.

Output:

1) Ranked list: Item | Urgency | Impact | Effort (h) | Score | Deadline | Dependencies.

2) “Likely conflicts” list: conflict | items involved | why it conflicts (time/dependency).

3) Reality check: “Realistic? Yes/No.” If No: “Cut/push” recommendations with rationale (which items, how many hours freed).

4) A proposed day-by-day plan (Mon–Fri) with time blocks.

Verification:

- Flag any assumptions you made (e.g., meeting load, focus time).

- Ask up to 3 clarifying questions if deadlines/dependencies are unclear.

AI मानवीय निर्णय का विकल्प नहीं है, लेकिन निर्णय लेने की प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए जटिल जानकारी को संयोजित करने, छांटने और तुलना करने में यह अच्छा है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक जानकारी को एक साथ लाएं
यह सतह पर लाएं कि रीज़निंग कहाँ सहमत या असहमत है
किसी धारणा पर निर्माण करने से पहले उसका तनाव-परीक्षण करें
काम कर रहे कारकों को व्यवस्थित करें

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Decision analysis query

इसका उपयोग करें जब:Making a complex choice between two possible strategic options.

Role: Strategy analyst.

Task: I’m deciding between {Option A} and {Option B} for {decision/context}. Give the strongest case for each on its own terms, then tell me where those cases actually disagree: a difference in facts, assumptions, or priorities. Do not average them into a compromise.

Inputs:

- Decision context: {goal, constraints, stakeholders, timeline}

- Option A description: {key features, costs, risks, evidence}

- Option B description: {key features, costs, risks, evidence}

Constraints:

- Treat each option sympathetically; no straw-manning.

- Separate facts (verifiable), assumptions (beliefs), and priorities (values/trade-offs).

Output:

1) “Case for A” (5–7 bullets): benefits, risks, key assumptions, evidence cited.

2) “Case for B” (5–7 bullets): benefits, risks, key assumptions, evidence cited.

3) “True disagreements” table: Disagreement | Type (Fact/Assumption/Priority) | Why it matters for the decision | How to resolve/test.

4) “Decision criteria” checklist: the 3–5 criteria that should drive the choice given my context.

Verification:

- Flag any claim that lacks evidence or depends on a critical assumption.

- Ask up to 3 clarifying questions if the decision context is underspecified.

आज के अधिक परिष्कृत AI टूल स्लाइड, रिपोर्ट, दस्तावेज़ या स्प्रेडशीट बनाने के लिए केवल प्रश्नों के उत्तर देने से आगे बढ़ सकते हैं।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

शोध या नोट्स को पहले-ड्राफ्ट डेक, स्प्रेडशीट या रिपोर्ट में बदलें
कच्चे माल से सीधे स्वरूपित दस्तावेज़ पर जाएं
पॉलिश पर समय खर्च करने से पहले किसी डिलीवरेबल की संरचना तैयार करें
जैसे ही आप इसे बनाते हैं, स्रोतों को एक साथ खींचें

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Presentation outline query

इसका उपयोग करें जब:You need a presentation outline with source-backed claims.

Role: Presentation strategist.

Task: Using the research below, build a five-slide outline for a stakeholder presentation: title slide, three content slides (clear headline + three supporting points each), and a recommendations slide. Note which source backs each claim.

Inputs:

- Research: {paste excerpts/links or attach files}

- Audience: {executives / technical / mixed}

- Goal: {what decision or action you want from stakeholders}

Constraints:

- Each supporting point must cite a source (title + date or URL).

- Keep headlines action-oriented (verb-first).

Output:

- Slide 1 (Title): Title | Subtitle | Presenter | Date.

- Slide 2 (Content): Headline | Point 1 (source) | Point 2 (source) | Point 3 (source).

- Slide 3 (Content): Headline | Point 1 (source) | Point 2 (source) | Point 3 (source).

- Slide 4 (Content): Headline | Point 1 (source) | Point 2 (source) | Point 3 (source).

- Slide 5 (Recommendations): Recommendation 1 (source) | Recommendation 2 (source) | Recommendation 3 (source) | Next step/ask.

Verification:

- Flag any claim that lacks a source or relies on outdated evidence (> {max_age}).

- Ask up to 3 clarifying questions if the goal/audience is unclear.

AI उबाऊ मैन्युअल कार्यों को कम कर सकता है, जैसे डेटा दर्ज करना या वर्गीकृत करना, फ़ाइलों को लेबल करना, या एक टूल से दूसरे टूल में जानकारी को स्वचालित रूप से कॉपी-पेस्ट करना।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

खर्चों को वर्गीकृत करें और डुप्लीकेट या छूटी हुई प्रविष्टियों को चिह्नित करें
रूटिन ईमेल का मसौदा तैयार करें
एक कच्चे नोट को सबमिट करने योग्य चीज़ में बदलें
आपके पास पहले से मौजूद जानकारी से बार-बार आने वाले फॉर्म भरें

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Categorization query

इसका उपयोग करें जब:Cleaning and summarizing expenses for reporting.

Role: Finance operations assistant.

Task: Categorize each line of my expense export by {your categories}, flag duplicates or missing categories, and give me a summary total by category I can paste into my report.

Inputs:

- Expense export: {paste CSV-like rows or attach file}

- Categories: {e.g., Travel, Software, Meals, Office, Other}

- Reporting period: {month/year}

Constraints:

- If a line is ambiguous, assign the most likely category and mark it [Assumed: {reason}].

- Flag potential duplicates (same vendor/amount/date within ±1 day).

Output:

1) Categorized list: Date | Vendor | Amount | Category | Notes (e.g., [Assumed], [Duplicate?]).

2) Summary table: Category | Total amount | Count of lines.

3) “Issues to fix” list: missing categories, duplicates, outliers.

Verification:

- Ask up to 3 clarifying questions if the category list is incomplete or if currency/tax treatment is unclear.

AI किसी एकल दस्तावेज़ के भीतर विसंगतियों को पकड़ने और कई स्रोतों में दावों को समेकित करने के लिए उपयोगी है, जैसे यह चिह्नित करना कि ड्राफ्ट स्टाइल गाइड से कहाँ भटकता है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

किसी दस्तावेज़ में असंगत नंबरों या दावों को पकड़ें
किसी चीज़ के शिप होने से पहले अस्पष्ट शब्दावली को चिह्नित करें
चेकलिस्ट या स्टाइल गाइड के मुकाबले ड्राफ्ट की जाँच करें
प्रारंभिक खंड और बाद वाले खंड के बीच के अंतर को पहचानें

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Draft QC query

इसका उपयोग करें जब:You need a targeted QC pass without a full rewrite.

Role: Senior editor.

Task: Check my draft against the style guide/checklist below. Flag numbers or claims that contradict each other elsewhere in the document, any sentence you had to re-read to understand, and anything the checklist requires that’s missing. List issues by location. Do not rewrite the whole thing.

Inputs:

- Draft: {paste text or attach file}

- Style guide/checklist: {paste bullets or attach doc}

Constraints:

- Reference locations by section/paragraph/line where possible.

- For contradictions, quote both conflicting passages.

Output:

1) “Contradictions” table: Location A | Quote A | Location B | Quote B | Why it conflicts | Suggested fix.

2) “Hard-to-read sentences” list: Location | Quote | Why it’s unclear | Suggested rewrite.

3) “Missing checklist items” list: Checklist item | Where it’s missing | Suggested addition.

Verification:

- Ask up to 3 clarifying questions if the checklist is ambiguous or the document structure is unclear.

किसी अपरिचित विषय पर गति प्राप्त करने का मतलब पहले धीमी गति से पढ़ना या किसी व्यस्त सहकर्मी से एहसान लेना होता था।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

किसी अपरिचित टूल, प्रक्रिया या विषय की कार्यसाधक समझ तेजी से प्राप्त करें
ऐसे प्रश्न तैयार करें जिनके उत्तर देने के लिए आपको तैयार रहना चाहिए
अपनी आवश्यकता के स्तर पर किसी अवधारणा की व्याख्या करें
अपने से अधिक विशेषज्ञ किसी व्यक्ति से बात करने से पहले पृष्ठभूमि भरें

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Information briefing query

इसका उपयोग करें जब:You need a fast, plain-language briefing before a meeting.

Role: Subject-matter explainer.

Task: I have a meeting tomorrow about {topic} and I’m not deeply familiar with it. Explain the essentials in plain language: what it is, why it matters now, and the terms people will assume I know. Give me three questions I should be ready to answer or ask.

Inputs:

- Topic: {specific topic}

- Audience/industry: {e.g., fintech, healthcare, SaaS}

- Time sensitivity: {what’s new in the last 6–12 months}

Constraints:

- Plain language, no jargon without definitions.

- Time-bound: prefer developments from {start_date} to {end_date}; flag anything older.

Output:

1) “What it is” (3–5 bullets).

2) “Why it matters now” (3–5 bullets with recent developments).

3) “Terms you’ll be assumed to know” (term | one-line definition).

4) “Three questions to be ready for” (question | why it matters | talking points).

Verification:

- Flag any claim that lacks evidence or depends on a contested assumption.

- Ask up to 3 clarifying questions if the topic is too broad or the industry context is missing.

कॉल से ठीक पहले, पुराने ईमेल और नोट्स में बिखरे संदर्भ को कम नोटिस पर पुनर्निर्माण करना कठिन हो सकता है।

AI टूल आपकी मदद कर सकते हैं:

बातचीत से पहले संदर्भ को एक साथ लाएं: क्या चर्चा की गई थी, वादा किया गया था, या खुला छोड़ दिया गया था
क्लाइंट या स्टेकहोल्डर कॉल से पहले ब्रीफिंग तैयार करें
चल रहे रिश्ते में खुले आइटम्स को ट्रैक करें
एक चेक-इन का मसौदा तैयार करें जो वास्तविक पूर्व संदर्भ को संदर्भित करता हो

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Pre-call relationship briefing query

इसका उपयोग करें जब:Preparing for a call with a person or account using past interactions.

Role: Account strategist.

Task: Before my call with {person_or_account} today, pull together what we discussed last time, anything promised on either side, and anything unresolved from our past emails/notes. Flag anything you’re not fully confident about so I can double-check.

Inputs:

- Person/account: {name, company, role}

- Past interactions: {paste last meeting notes + key emails or attach files}

- Today’s goal: {what you want from the call}

Constraints:

- Be literal: only record promises/unresolved items that are explicit or strongly implied; mark implied items as [Implied].

- If confidence is low, mark [Low confidence: {reason}].

Output:

1) “Last time” summary (3–5 bullets).

2) “Promises” table: Who | Promise | Date | Status (Done/Open) | Source snippet.

3) “Unresolved items” list: Item | Why it’s unresolved | Suggested next step.

4) “Call plan” (3 bullets): opening, key ask, fallback.

5) “Confidence flags” list: item | why confidence is low | how to verify.

Verification:

- Ask up to 3 clarifying questions if the history is incomplete or ambiguous.

ऊपर दिया गया प्रत्येक प्रॉम्प्ट यह मानता है कि टूल की वास्तविक, कभी-कभी संवेदनशील, कंपनी की जानकारी तक पहुँच है, इसलिए कुछ आदतें आगे चलकर उस पहुँच को समस्या बनने से रोकती हैं।

शुरू करने से पहले अनुमोदित टूल सूची की जाँच करें। अधिकांश कंपनियाँ इसे कहीं न कहीं पोस्ट करती हैं: एक IT विकी, एक सुरक्षा पोर्टल, एक ऑनबोर्डिंग दस्तावेज़। यदि आपको कोई नहीं मिलती है, तो यह मानने के बजाय सीधे पूछें कि कोई नहीं है।
व्यक्तिगत खाते के माध्यम से नहीं, बल्कि अपनी कंपनी के SSO के माध्यम से लॉगिन करें। व्यक्तिगत लॉगिन आपकी कंपनी के डेटा नियंत्रण, ऑडिट ट्रेल या ऑफबोर्डिंग प्रक्रिया को विरासत में नहीं मिलता है, इसलिए जब काम खुद कंपनी का व्यवसाय होता है तब भी काम IT की दृश्यता से बाहर रहता है।
केवल "संवेदनशील बनाम नहीं" के बजाय अपनी कंपनी के डेटा टियर जानें। अधिकांश कंपनियाँ डेटा को दो से अधिक श्रेणियों में विभाजित करती हैं, उदाहरण के लिए सार्वजनिक, आंतरिक, गोपनीय और प्रतिबंधित, और जो एक टूल में पेस्ट करने के लिए ठीक है वह दूसरे के लिए ठीक नहीं हो सकता है। यदि टियर किसी स्पष्ट जगह पर प्रलेखित नहीं हैं तो IT या सुरक्षा से जाँच करें।
जब आप कर सकें, तो पेस्ट करने से पहले आइडेंटिफ़ायर हटा दें। ऐसे टूल में पेस्ट करने से पहले वास्तविक नाम, खाता संख्या और क्लाइंट विवरण को {client_name} जैसे प्लेसहोल्डर से बदलें जिसे औपचारिक रूप से अनुमोदित नहीं किया गया है।
मॉडल-प्रशिक्षण टॉगल बंद करें। अधिकांश AI टूल में एक सेटिंग्स होती है, जिसे अक्सर "मॉडल में सुधार करें" या "प्रशिक्षण के लिए मेरे डेटा का उपयोग करें" जैसा कुछ लेबल किया जाता है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से आपके इनपुट को प्रशिक्षण डेटा में शामिल करता है। गोपनीयता या सेटिंग्स पैनल की जाँच करें और इसे तब तक बंद रखें जब तक कि टूल को विशेष रूप से उस चिंता के बिना अनुमोदित नहीं किया गया हो।
कनेक्ट करने से पहले समीक्षा करें कि कोई टूल किस चीज़ तक पहुँच सकता है। यदि यह चीजें बुक करता है, चीजें भेजता है, या आपके इनबॉक्स को छूता है, तो जाँच करें कि यह किन अनुमतियों का अनुरोध कर रहा है, और किसी भी ऐसी चीज़ के लिए पहुँच को रद्द करें जिसका आप सक्रिय रूप से उपयोग नहीं कर रहे हैं।
यदि आप नहीं जानते कि कोई चीज़ अनुमोदित है या नहीं, तो पूछें। IT या सुरक्षा को एक त्वरित संदेश आमतौर पर यह पता लगाने से बेहतर है कि कोई टूल साफ़ नहीं किया गया था।

Do-and-don’t checklist for secure workplace AI use, emphasizing company SSO, approved tools, data redaction, disabled training, and limited permissions.

अधिकांश नॉलेज वर्कर पहले से ही अनौपचारिक रूप से AI का उपयोग करते हैं: एक बार का प्रश्न, एक त्वरित ईमेल ड्राफ्ट, परिणाम कॉपी करें, हो गया। किसी कार्य को एक बार के प्रश्न के रूप में नहीं, बल्कि दो सप्ताह के पायलट के रूप में मानना, वह है जो उस अनौपचारिक उपयोग को सार्थक समय की बचत में बदल देता है।

यहाँ बताया गया है कि कैसे शुरू करें:

पाँच कार्य दिवसों के लिए, हर बार दोहराए जाने वाले कार्य, इसमें लगने वाले समय और यह कितना उबाऊ लगता है, उसे लॉग करें। कई समय-ट्रैकिंग टूल उपलब्ध हैं, लेकिन एक चालू नोट ठीक काम करता है: "सोमवार, 20 मिनट, सॉर्ट की गई रसीदें, थोड़ा कष्टप्रद।" शुक्रवार तक, एक पैटर्न आमतौर पर अपने आप सामने आ जाता है।

नोट्स की समीक्षा करें और चुनें कि पहले किस समय लेने वाले, उबाऊ कार्य को स्वचालित करना है।

विचार करने के लिए कुछ कारक हैं:

क्या यह कार्य सप्ताह में कई बार होता है?
क्या प्रक्रिया हर बार अपेक्षाकृत सुसंगत है?
क्या आउटपुट की जाँच करना त्वरित है?
क्या यह निर्णय कॉल पर निर्भर करता है जो स्थिति के अनुसार अलग-अलग होते हैं?
क्या किसी त्रुटि को पकड़ना और सुधारना आसान होगा?
क्या स्रोत डेटा पूर्ण और विश्वसनीय है?

साप्ताहिक स्टेटस अपडेट या आवर्ती व्यय रिपोर्ट फिट बैठती है। तिमाही में एक बार आने वाला बोर्ड डेक नहीं बैठता है। पहले पायलट के लिए दांव और समीक्षा का समय दोनों बहुत अधिक हैं।

AI जो उत्पन्न करता है उसे देखने से पहले तय किए गए सही या उपयोग योग्य आउटपुट का वर्णन करने वाला एक वाक्य लिखें।

मैन्युअल रूप से किए गए आउटपुट के तीन वास्तविक उदाहरण खींचें (तीन स्टेटस अपडेट, तीन व्यय रिपोर्ट), और लिखें कि उनमें क्या समान है: लंबाई, संरचना, विस्तार का स्तर।

फिर पूछें कि क्या इसे अनुपयोगी बना देगा। कभी-कभी विफलता का नाम देकर अच्छे को परिभाषित करना आसान होता है। अच्छे आउटपुट की परिभाषा में प्रत्येक विफलता के विपरीत को शामिल करें।

उदाहरण के लिए, स्टेटस अपडेट के लिए, वह यह हो सकता है: "न्यूनतम पुनर्लेखन की आवश्यकता के साथ, दो पैराग्राफ में, क्या शिप किया गया और क्या अवरुद्ध है, को कवर करता है।"

व्यय रिपोर्ट के लिए, यह हो सकता है: "प्रत्येक पंक्ति में एक श्रेणी है, और डुप्लीकेट चिह्नित हैं।"

चरण 3 से कार्य के सादे विवरण और "अच्छे" परिभाषा के साथ शुरुआत करें, फिर इसे दो या तीन वास्तविक उदाहरणों के खिलाफ चलाएं।

प्रत्येक रन के बाद, उस परिभाषा के मुकाबले आउटपुट की तुलना करें और ध्यान दें कि क्या बंद है: एक अनुभाग गायब है, बहुत लंबा है, गलत स्वर है। उस विशिष्ट अंतर को संबोधित करने वाले प्रॉम्प्ट में एक पंक्ति जोड़ें, फिर इसे फिर से चलाएं।

एक बार जब आउटपुट को केवल मामूली संपादन की आवश्यकता होती है, पुनर्लेखन की नहीं, तो रुक जाएं। अंतिम संस्करण को ऐसी जगह सहेजें जिसे दोबारा ढूंढना आसान हो: उदाहरण के लिए, एक पिन किया गया दस्तावेज़, एक नोट्स ऐप, या एक साझा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी।

मैन्युअल रूप से सत्यापित करने के लिए एक दोहराए जाने वाली चीज़ चुनें। व्यय रिपोर्ट के लिए, इसका मतलब सबमिट करने से पहले कच्चे निर्यात के मुकाबले श्रेणी कुल की तुलना करना हो सकता है। दो सप्ताह के लिए प्रत्येक आउटपुट पर वही जाँच करें, तब भी जब यह विश्वसनीय महसूस होने लगे।

प्रत्येक उदाहरण के लिए, ट्रैक करें कि जाँच चरण सहित, कार्य को शुरू से अंत तक पूरा होने में कितना समय लगा, और यह चरण 1 में लॉग किए गए समय से कैसे तुलना करता है। दो सप्ताह के अंत में, यह तय करने के लिए इसे जोड़ें कि क्या स्वचालन को वैसे ही रखना उचित है या नहीं। यदि नहीं, तो समायोजित करें और पुनः प्रयास करें, या इसे छोड़ दें और कोई अन्य कार्य चुनें।

वह कार्य चुनें जो सबसे अधिक समय लेता है और सबसे लगातार दिखाई देता है, इसे पायलट चरणों के माध्यम से चलाएं, और ध्यान दें कि AI कितना समय या प्रयास बचाता है।

Perplexity Computer दिन में घंटे जोड़े बिना नॉलेज वर्कर को अधिक क्षमता देता है। यह जीमेल, आउटलुक, गूगल ड्राइव, नॉटियन और स्लैक सहित दैनिक उपयोग में पहले से मौजूद टूल से जुड़ता है, और प्रासंगिक सामग्री खींच सकता है, आउटपुट का मसौदा तैयार कर सकता है, और बाहर जाने से पहले किसी भी ऐसी चीज़ को चिह्नित कर सकता है जिसे दूसरे नज़रिए की आवश्यकता है।

अपने दैनिक कार्य के लिए Perplexity Computer आज़माएं।

कार्यस्थल में AI क्या है?

यह नौकरी के आवर्ती हिस्सों में मदद करने के लिए AI टूल, जैसे कनेक्टेड असिस्टेंट और चैटबॉट का उपयोग है: अधिकांश लोग पहले से ही जो एक बार के प्रश्न पूछते हैं, उनके अलावा अपडेट रहना, संचार करना, योजना बनाना, समीक्षा करना और प्रशासनिक कार्य।

कार्यस्थल में AI के उदाहरण क्या हैं?

मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट से एक्शन आइटम निकालना, कच्चे नोट्स को स्टेटस अपडेट में बदलना, व्यय रिपोर्ट को वर्गीकृत करना, स्रोत-समर्थित प्रस्तुति रूपरेखा तैयार करना, और पिछले संदर्भ का उपयोग करके कॉल की तैयारी करना पाँच सामान्य उदाहरण हैं।

कार्यस्थल में AI के क्या लाभ हैं?

सबसे स्पष्ट लाभ उन कार्यों पर समय वापस पाना है जो एक अनुमानित पैटर्न का पालन करते हैं: सारांश देना, ड्राफ्ट करना, वर्गीकृत करना और ऐसे काम की समीक्षा करना जिसमें हाथ से करने में वास्तविक समय लगता है लेकिन गहरे निर्णय की आवश्यकता नहीं होती है।

कार्यस्थल में AI के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं?

सकारात्मक पक्ष तेज पहले ड्राफ्ट और दोहराए जाने वाले कार्यों पर कम समय है। नकारात्मक पक्ष तब दिखाई देता है जब जाँच चरण छोड़ दिया जाता है: तथ्य के रूप में माना जाने वाला एक सत्यापित सारांश, समीक्षा के बिना भेजा गया ड्राफ्ट, या संवेदनशील डेटा किसी ऐसे टूल में पेस्ट किया गया जिसे इसके लिए कभी अनुमोदित नहीं किया गया था।

आप कार्यस्थल में AI का उपयोग कैसे करते हैं?

एक आवर्ती कार्य से शुरू करें, ट्रैक करें कि वर्तमान में एक सप्ताह के लिए यह कैसे किया जाता है, परिभाषित करें कि एक अच्छा आउटपुट कैसा दिखता है, कुछ वास्तविक उदाहरणों के खिलाफ एक प्रॉम्प्ट का परीक्षण करें, और दो सप्ताह के पायलट के दौरान प्रत्येक आउटपुट पर चलाने के लिए एक निश्चित जाँच सेट करें।

कार्यस्थल में AI के क्या जोखिम हैं?

मुख्य जोखिम AI आउटपुट को सत्यापित के रूप में मानना है जब ऐसा नहीं होता है, एक अननुमोदित टूल के माध्यम से संवेदनशील डेटा भेजना, और एक AI सारांश को किसी निर्णय, अनुमोदन, या रिश्ते के निर्णय का विकल्प बनने देना है जिसे अभी भी किसी व्यक्ति की आवश्यकता है।

क्या AI नौकरियों की जगह लेने जा रहा है?

अधिकांश नॉलेज वर्क के लिए, AI भूमिका के बजाय किसी भूमिका के भीतर विशिष्ट दोहराए जाने वाले कार्यों को प्रतिस्थापित कर रहा है। इस गाइड में दिए गए कार्य, संचार, एडमिन, पहले ड्राफ्ट, सबसे अधिक बदलने की संभावना वाले हैं, जबकि निर्णय, जवाबदेही और संबंध-निर्माण उस व्यक्ति के पास रहते हैं जो नौकरी कर रहा है।

कार्यस्थल में AI का उपयोग कैसे करें

1) अपडेट रहना

2) संचार

3) मीटिंग्स

4) योजना और प्राथमिकता निर्धारण

5) विश्लेषण और निर्णय लेना

6) डिलीवरेबल्स तैयार करना

7) प्रशासनिक ओवरहेड

8) समीक्षा और गुणवत्ता नियंत्रण

9) सीखना

10) रिश्तों को प्रबंधित करना

अपनी IT टीम को परेशान किए बिना AI के साथ शुरुआत कैसे करें

कार्यस्थल में AI का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे करें

1) कोई भी बदलाव करने से पहले पूरा हफ्ता ट्रैक करें

2) एक कार्य चुनें

3) परीक्षण करने से पहले परिभाषित करें कि "अच्छा" कैसा दिखता है

4) प्रॉम्प्ट बनाएं और उसका परीक्षण करें

5) एक गुणवत्ता नियंत्रण जाँच पर निर्णय लें

6) दो सप्ताह के बाद, बेसलाइन के मुकाबले तुलना करें।

इसे व्यवहार में लाना

FAQs