विचार नेता
“वर्कस्लोप” से आगे बढ़ने के लिए व्यावहारिक, मानव-केंद्रित एआई

“एआई स्लोप” समस्या ने पिछले कुछ वर्षों में एक निश्चित सांस्कृतिक ध्यान और मीडिया ध्यान प्राप्त किया है क्योंकि एलएलएम और अन्य एआई सामग्री जनरेटर का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। लोगों को यह दिखाई देता है जब कम गुणवत्ता वाली छवियां और उपमानक प्रोस सोशल फीड में बाढ़ आती है।
एआई स्लोप के कारण, हम अब विज्ञापन सामग्री पर विश्वास करने की संभावना कम है जिसे हम एआई द्वारा उत्पन्न मानते हैं, भले ही यह नहीं है, और पाठक एलएलएम-उत्पन्न सामग्री के संकेतों को उठा रहे हैं, जैसे कि इम डैश का अत्यधिक उपयोग। दुर्भाग्य से, “वर्कस्लोप” अब एक चीज़ भी है।
वर्कस्लोप क्या है, और वित्त नेताओं को इसके बारे में क्यों चिंतित होना चाहिए?
प्रत्येक सीएफओ को बजट विचलन का पीछा करने या अस्पष्ट विसंगतियों को सुलझाने में घंटों बिताने की निराशा को जानता है। आज के उद्यम परिदृश्य में, एआई का वादा हर जगह है, लेकिन एक नया उत्पादकता हत्यारा भी है: वर्कस्लोप।
वर्कस्लोप वह स्वचालन उपोत्पाद है जो पॉलिश किया गया दिखता है लेकिन पदार्थ, संदर्भ या उपयोगिता की कमी है। यह वह लेख है जो इम डैश से भरा हुआ है जो आपको कुछ नया नहीं सिखाता; जेनेरिक रिपोर्ट जो अधिक प्रश्न उठाती है जितना कि यह उत्तर देती है; अनुमोदन प्रवाह जो स्पष्टता के बजाय घर्षण पैदा करता है। यह एआई-उत्पन्न सामग्री है जो वित्त टीमों को कम काम करने के बजाय अधिक काम करने के लिए मजबूर करती है।
वर्कस्लोप आमतौर पर खराब सामग्री गुणवत्ता से जुड़ा होता है। यह ब्रांड को कम आंकता है, कम विश्वसनीय है, और यह संदेश भेजता है कि लोगों ने ध्यान देना बंद कर दिया है। लेकिन जब वर्कस्लोप व्यवसायिक अनुप्रयोगों जैसे कि ईआरपी को प्रभावित करना शुरू कर देता है, तो यह उत्पादकता और विश्वास पर और भी अधिक नाली बन जाता है।
वर्कस्लोप तब होता है जब एआई सिस्टम मानव इनपुट, संदर्भ या पर्यवेक्षण के बिना आउटपुट उत्पन्न करते हैं। वित्त नेताओं के लिए, इसका अर्थ है कि उन्हें स्पष्ट करने, सही करने या पुनः काम करने में मूल्यवान समय बिताना होगा जो स्वचालित होना चाहिए था।
परिणाम? खोई हुई दक्षता, स्वचालन में विश्वास में कमी, और एक वित्त कार्य जो प्रतिक्रियात्मक मोड में फंसा हुआ है। आप सोच सकते हैं कि आपका संगठन एआई में पर्याप्त रूप से निवेश नहीं किया है ताकि वर्कस्लोप से प्रभावित हो, लेकिन यह पहले से ही वहां है।
एक हालिया हफपोस्ट लेख ने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एक अध्ययन का हवाला दिया जिसमें पाया गया कि आधे से अधिक कर्मचारियों का कहना है कि उन्होंने नौकरी पर वर्कस्लोप का सामना किया है। इसके अलावा प्रभावित कर्मचारियों को परेशान करने के, वर्कस्लोप वित्त कार्यों में एकीकरण के लिए एआई के मुख्य बिक्री बिंदु को कमजोर करने की धमकी देता है: असाधारण गुणवत्ता के साथ अधिक उत्पादकता।
अच्छी खबर यह है कि आप व्यावहारिक, मानव-केंद्रित एआई दृष्टिकोण के साथ वर्कस्लोप को कम कर सकते हैं या समाप्त कर सकते हैं। यह वर्कस्लोप समस्या की वर्तमान स्थिति की एक नज़र है, कार्यस्थल में एआई प्रौद्योगिकी का एक अधिक सोच-समझकर अनुप्रयोग क्या दिख सकता है, और एक लचीला, पुनरावृत्ति एआई तैनाती हासिल करने के लिए कुछ सुझाव।
क्या होगा अगर वर्कस्लोप एक समस्या नहीं है, बल्कि एक पहला ड्राफ्ट है?
आइए इसका सामना करें — यह लगभग 2026 है, और एआई एक उत्साहजनक उत्पाद है। इसकी समय और उत्पादकता में सुधार करने की अद्भुत क्षमता है, इसलिए लोग इसका उपयोग करेंगे, चाहे उनके नियोक्ता उन्हें प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए प्रोत्साहित करें या नहीं। प्रश्न यह है कि क्या वे इसे पर्याप्त प्रशिक्षण और प्रयास के साथ लागू करेंगे जो सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक है।
वर्कस्लोप तब होता है जब उपयोगकर्ता एआई को पर्याप्त या अच्छी तरह से संरचित इनपुट नहीं देता है। एआई के साथ सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए, आपको बातचीत जारी रखनी होगी। आपको अपने प्रॉम्प्ट को पुनः लिखना होगा या अपनी आवश्यकताओं को परिष्कृत करना होगा। यह आगे-पीछे की प्रक्रिया अधिक संदर्भ और प्रतिक्रिया पेश करती है और आपको एक बेहतर परिणाम पर उत्पादित करने में मदद करती है।
मैंने इसे पहले से ही तब जाना जब मैंने एक एआई प्रॉम्प्ट बनाया जिसे मैंने दिन के अंत में एक अनुष्ठान के रूप में कल्पना की थी ताकि मेरी करने की सूची को अपडेट करने के लिए अनुत्तरित ईमेल का सारांश और मेरे द्वारा किए गए प्रतिबद्धताओं को ध्वजांकित किया जा सके। यह एक अच्छा विचार लग रहा था, लेकिन मूल संस्करण व्यावहारिक उपयोग के लिए बहुत अधिक भारी और भारी था।
इसे एक पredictable और व्यावहारिक आउटपुट तक पहुंचने के लिए बहुत सारे परिष्कार, प्रतिक्रिया और एलएलएम से कोचिंग की आवश्यकता थी। मुझे अपनी आवश्यकताओं, जानकारी प्रसंस्करण शैली और ध्यान अवधि के बारे में स्पष्ट होने की आवश्यकता थी ताकि एक परिणाम प्राप्त किया जा सके जो काम करता हो।
यह मेरे पहले ड्राफ्ट को “वर्कस्लोप” कहना उचित होगा, लेकिन परिष्करण के माध्यम से, मैं एक उपयोगी एआई टूल तक पहुंच गया। लेकिन अगर मैं पहली पुनरावृत्ति पर रुक गया और कम उपयोगकर्ता-मित्री पहले ड्राफ्ट के साथ चिपक गया, तो मैं वर्कस्लोप से निपट रहा होता जो उत्पादकता को बाधित करता है।
इसे जटिल प्रक्रियाओं में बढ़ाया जा सकता है जिसमें कई पक्ष शामिल हैं। आप आसानी से देख सकते हैं कि कैसे एआई को सर्वोत्तम इरादों के साथ लागू किया जा सकता है लेकिन फिर भी वर्कस्लोप में बदल जाता है — जब तक कि आपके पास इसे प्रभावी बनाने के लिए प्रशिक्षण, दृढ़ता और आधार नहीं है।
कोई संदेह नहीं है कि एआई वास्तविक मूल्य जोड़ सकता है। लेकिन नेताओं के रूप में, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि कर्मचारियों के पास सफल होने के लिए ज्ञान, समर्थन और समन्वय है, और रिपोर्टें कार्यस्थलों से आगे की पंक्ति पर संकेत देती हैं कि अभी भी बहुत काम करने की जरूरत है।
मानव-केंद्रित एआई दृष्टिकोण क्या है, और आप वहां कैसे पहुंचते हैं?
तो मानव-केंद्रित एआई दृष्टिकोण क्या है? और एक व्यावहारिक मार्ग बेहतर परिणामों की ओर कैसे ले जा सकता है क्योंकि एआई को कार्य प्रवाह में एकीकृत किया जा रहा है?
कार्यस्थल में एआई के समर्थकों के लिए, एक अच्छी शुरुआत यह स्वीकार करना है कि लक्ष्य लोगों को बदलना नहीं है। यह घर्षण को कम करना और मानव बुद्धिमत्ता को बढ़ाना है जो मानव को समझने के द्वारा: उनकी जरूरतें, उनकी दैनिक परेशानियों, उनके निर्णय और उनके लक्ष्यों को समझने के द्वारा।
यहां दो सबक हैं जो कार्यस्थल में मानव-केंद्रित, गुणवत्ता एआई लाने के लिए हैं। सबसे पहले, जनरेटिव एआई के साथ काम करने वाली अपनी टीमों के लिए, सुनिश्चित करें कि उन्हें मजबूत संदर्भ और परिष्करण के साथ बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षण और समय मिल रहा है।
आपके द्वारा चुने गए एआई सक्षम प्रौद्योगिकी प्रदान करने वाले सिस्टम के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके प्रौद्योगिकी भागीदार वास्तव में आपकी टीम की जरूरतों को समझते हैं। इसका मतलब है कि उनके दैनिक संचालन वातावरण, क्या काम करता है और क्या अभी भी उन्हें परेशान करता है, को समझना।
कार्यस्थल में मानव-केंद्रित एआई क्या दिखता है?
एआई को स्टैंडअलोन आधार पर लागू किया जा सकता है ताकि लोगों की नौकरी आसान हो जाए या पुरानी प्रौद्योगिकियों को बढ़ाने के लिए उपयोग किया जा सके जो कार्य प्रवाह में परेशानी भरे अंतराल छोड़ देती हैं। ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) तकनीक को लें, उदाहरण के लिए। यह पाठ की छवियों को पढ़ने योग्य, खोज योग्य पाठ में परिवर्तित करता है और वर्षों से व्यय रिपोर्टिंग सॉफ़्टवेयर में कागज़ी रसीदों या चालान जैसे कार्यों को स्ट्रीमलाइन करने के लिए इसका उपयोग किया जाता है।
लेकिन जैसा कि ओसीआर का नियमित उपयोग करने वाला कोई भी व्यक्ति जानता है, यह हमेशा वादा के रूप में काम नहीं करता है। शायद आपने चलती ट्रेन पर रसीद की एक तस्वीर ली थी, और रसीद मुड़ी हुई थी, जानकारी को अवरुद्ध कर रही थी। शायद चालान किसी के हस्तलिखित में लिखा गया है जो अस्पष्ट है। शायद तारीख यूरोपीय प्रारूप में है, और सिस्टम केवल यूएस प्रारूप को पहचानता है।
ओसीआर द्वारा डेटा को सही ढंग से अनुवाद न करने के कई कारण हैं। यह एक सीमित प्रौद्योगिकी है। एक अधिक परिष्कृत प्रौद्योगिकी जैसे कि एआई को एकीकृत करना उन अंतराल को बंद कर सकता है और अंततः उन आंकड़ों को मैन्युअल रूप से दर्ज करने की परेशानी को समाप्त कर सकता है।
यह केवल मानव-केंद्रित एआई की संभावनाओं की शुरुआत है। एआई की क्षमताओं को देखते हुए, नई अनुप्रयोग बहुत कुछ कर सकते हैं जो नौकरी पर घर्षण को दूर करने के लिए। उदाहरण के लिए, सही प्रॉम्प्ट और विचारशील ऐतिहासिक लेन-देन डेटा पैटर्न मान्यता के साथ, एआई चालान के पृष्ठ पर क्षेत्रों के अलावा लागत केंद्र, परियोजना जानकारी और अधिक को अंतर्निहित कर सकता है मानव जो इसका उपयोग कर रहा है पर केंद्रित संदर्भ के माध्यम से।
मानव-केंद्रित एआई नौकरी पर घर्षण को दूर करने के लिए उन कार्यों को लोगों के पास ले जा सकता है जो प्रणालियों के भीतर नहीं हैं। अधिकांश लोगों की नौकरी ईआरपी प्रणाली में नहीं है, लेकिन उन्हें विशिष्ट कार्यों को करने के लिए, जैसे कि समय पत्रक या कर्मचारी अनुरोधों को मंजूरी देने के लिए, उनमें लॉग इन करना होगा।
क्या होगा अगर एक एआई एजेंट उन कार्यों को व्यक्ति के पास ले जाता है, साथ ही साथ उन्हें निर्णय लेने के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करता है, एक कार्यक्रम में जो वे पहले से ही उपयोग कर रहे हैं? इससे प्रक्रियाएं चलती रहेंगी और कर्मचारी अधिक केंद्रित रहेंगे। इस प्रकार का मानव-केंद्रित एआई गैर-मूल्य-वृद्धि वाले कार्यों जैसे डेटा एंट्री और कई प्रणालियों में लॉग इन करने को समाप्त कर सकता है।
मानव-केंद्रित एआई वित्त कार्यों को कैसे बदल रहा है?
एक लचीला, पुनरावृत्ति एआई दृष्टिकोण वित्त कार्यों को महत्वपूर्ण तरीकों से बदल रहा है। जब वित्त पेशेवर स्प्रेडशीट और विश्लेषण में व्यस्त होते हैं, तो मस्तिष्क के कथा पक्ष को स्थानांतरित करना मुश्किल हो सकता है; इसलिए क्यों न एक एआई एजेंट का निर्माण किया जाए जो संदर्भ प्रदान करने में मदद करे?
उदाहरण के लिए, विचलन और विसंगतियां वित्त पेशेवरों के लिए एक पुरानी परेशानी हैं, और एआई उन्हें स्पष्ट करने के लिए संदर्भ प्रदान करके अंतराल को पकड़ सकता है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया एजेंट संभावित समस्याओं को वित्त विश्लेषक की खुदाई से पहले ही ध्यान दे सकता है और विचलन का कारण बन सकता है।
इसी तरह, लचीला, पुनरावृत्ति एआई एचआर स्थान में विसंगतियों को ध्वजांकित कर सकता है। जब पेरोल रन के बाद वेतन में एक विसंगति होती है और एक कर्मचारी इसे सवाल करता है, तो एचआर टीम में किसी को सब कुछ छोड़ना होगा और विसंगति का कारण खोजने के लिए एक फोरेंसिक विश्लेषण करना होगा। यह व्यस्त टीमों के लिए एक वास्तविक चुनौती है।
एक सोच-समझकर डिज़ाइन किया गया एआई एजेंट विसंगति को कर्मचारियों को प्रभावित करने से पहले ही ध्यान दे सकता है और एचआर निर्णय लेने वालों को संदर्भ प्रदान कर सकता है जहां वे हैं। इस तरह, टीम के सदस्यों का ध्यान उत्पादकता को अधिकतम करने पर केंद्रित रहता है, न कि आग को बुझाने पर, और संचालन अधिक चिकनी तरह से चलते हैं।
घर्षण और वर्कस्लोप को समाप्त करना: डीआईवाई एजेंट या विक्रेता एआई?
एआई से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने और वर्कस्लोप से बचने का सबसे अच्छा तरीका है कि आप अपनी नौकरी में दैनिक परेशानियों के दैनिक खुराक को कम करने के तरीके खोजें। कुछ कर्मचारियों के लिए, जिनमें कई वित्त और एचआर भूमिकाएं शामिल हैं, सिस्टम में डेटा टाइप करना एक परेशानी है जिसे सावधानी से स्वचालन के माध्यम से समाप्त किया जा सकता है।
सामग्री बनाने वाले लोगों के लिए, टाइपिंग नौकरी का हिस्सा है, लेकिन एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण, सहयोग और नीतियों की आवश्यकता होती है जो कर्मचारियों को ऐसे प्रॉम्प्ट तैयार करने में मदद करती हैं जो अर्थपूर्ण सामग्री उत्पन्न करते हैं और सहयोगियों के लिए डाउनस्ट्रीम काम नहीं बनाते हैं।
कार्य स्वचालन के लिए, सही समाधान भूमिका और उद्योग के अनुसार भिन्न हो सकता है, लेकिन नेता जो कार्यस्थल में एआई को एकीकृत कर रहे हैं, उन्हें अक्सर यह तय करना होगा कि क्या वे स्वयं एजेंट बनाना चाहते हैं या किसी विक्रेता से तैयार एआई समाधान प्राप्त करना चाहते हैं।
जिन कंपनियों के पास मजबूत आईटी संसाधन हैं, जिनमें एआई विशेषज्ञता या सिस्टम इंटीग्रेटर तक असीमित पहुंच शामिल है, जो क्लाइंट का उपयोग करके सीधे एआई समाधान बनाने के लिए एजेंट-निर्माण प्रौद्योगिकी वितरित करने वाले विक्रेता के साथ काम कर सकते हैं।
लेकिन कई व्यवसायों के पास ऐसे संसाधनों तक पहुंच नहीं है, और भले ही उनके पास हों, वर्कस्लोप जल्दी से एक समस्या बन सकता है जब लोग पिटफॉल से बचने के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण और संसाधनों के बिना अपने स्वयं के एआई एजेंट बनाने का प्रयास करते हैं।
सुरक्षा एक महत्वपूर्ण विचार है। ध्यान रखें कि लोग एआई का उपयोग करने जा रहे हैं, अवधि। इसका मतलब है कि यह नेता का काम है कि वे सुनिश्चित करें कि कर्मचारी इसे सुरक्षित रूप से और पारदर्शी रूप से उपयोग कर रहे हैं — और किसी भी तरह का कोहराम पेश नहीं कर रहे हैं।
विक्रेताओं का चयन करते समय आपको क्या विचार करना चाहिए?
अधिकांश कंपनियों के लिए, एक विक्रेता से एआई-सक्षम प्रणाली एक अच्छा विकल्प है, लेकिन याद रखें कि सभी उत्पाद समान रूप से बनाए नहीं जाते हैं। एआई से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने और वर्कस्लोप से बचने का सबसे अच्छा तरीका है कि आप एक ऐसी प्रणाली खोजें जो आपको जितना संभव हो उतना अच्छी तरह से जानती है।
उदाहरण के लिए, यदि आपका लक्ष्य एक एआई-सक्षम ईआरपी प्रणाली के साथ संचालन में सुधार करना है, तो संभावित विक्रेताओं से निम्नलिखित प्रश्न पूछें:
- क्या उत्पाद आपके कर्मचारियों को सबसे अधिक घर्षण का सामना करने वाली परेशानियों को दूर करता है?
- क्या यह आपके कर्मचारियों का सामना करने वाली सबसे कठिन समस्याओं का समाधान करता है?
- क्या यह आपके संगठन में विभिन्न स्तरों के विशेषज्ञता के स्तर को समायोजित कर सकता है?
- क्या यह मानवों को लूप में रखता है और जवाबदेही और पारदर्शिता सुनिश्चित करता है?
चाहे आप सामग्री उत्पन्न करने के लिए एक प्रणाली का उपयोग कर रहे हों, कार्य प्रवाह को स्वचालित कर रहे हों या प्रश्नों का उत्तर दे रहे हों, आपके परिणामों की गुणवत्ता इस बात पर निर्भर करती है कि प्रणाली आपके संदर्भ को कितनी अच्छी तरह जानती है। अपने प्रौद्योगिकी भागीदारों से पूछें कि उनके एआई समाधान मानव को कैसे केंद्र में रखते हैं और वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं।
क्या वर्कस्लोप अपरिहार्य है?
चाहे आप किसी विक्रेता का चयन करें या अपने स्वयं के एजेंट बनाएं, यह आपके रूप में एक नेता के लिए है कि एआई सुरक्षित, पारदर्शी और मूल्य जोड़ने वाला है।
यह ध्यान रखें कि मानव-केंद्रित एआई को केवल यह नहीं परिभाषित किया जाता है कि यह वास्तविक समस्याओं का समाधान करता है और लोगों की नौकरी को आसान बनाता है। व्यावहारिक, मानव-केंद्रित एआई मानवों को लूप में रखता है क्योंकि, अंततः, हम मानव ही परिणामों के लिए जिम्मेदार हैं।
वर्कस्लोप एआई के विकास का एक अपरिहार्य चरण हो सकता है, लेकिन यह आपके वित्त कार्य में एक स्थायी स्थिरांग नहीं होना चाहिए। मानवों को लूप में केंद्रित करके, प्रशिक्षण में निवेश करके और विक्रेताओं का चयन करके जो आपके व्यवसाय के संदर्भ को समझते हैं, सीएफओ नए उत्पादकता और रणनीतिक मूल्य के स्तर को अनलॉक कर सकते हैं ईआरपी प्रणालियों से।
ईआरपी नवाचार की अगली लहर आपके व्यवसाय को उतना ही समझने में सक्षम एआई द्वारा संचालित होगी जितना कि आप स्वयं करते हैं और जो अंतर्दृष्टि प्रदान करने, नियमित कार्यों को स्वचालित करने और वित्त नेताओं को सबसे महत्वपूर्ण बात पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम है।
वित्त का भविष्य संदर्भ-समृद्ध, लचीला और मानव-संचालित है। आपको आज उपयोग करने के लिए ऐसे उपकरणों की पात्रता है जो आपको कल में ले जा सकते हैं, और आप व्यावहारिक, मानव-केंद्रित एआई के साथ वर्कस्लोप से आगे निकल सकते हैं ताकि आप उस गंतव्य तक पहुंच सकें।












