बिखरे हुए ChatGPT चैट्स से लेकर एक जीवंत AI ऑपरेटिंग सिस्टम तक: एक AI-फर्स्ट कंपनी बनाने के लिए कैसे निर्माण करें

अधिकांश कंपनियां पहले से ही सॉफ्टवेयर बजट को AI प्रयोगों में में पुनर्निर्देशित कर रही हैं, जिसमें कई टीमों के लिए ChatGPT पहले से ही दैनिक उपयोग में है। लेकिन आप उन अलग-अलग प्रयोगों को एक ऐसी प्रणाली में कैसे बदल सकते हैं जो वास्तव में व्यवसाय को चलाती है? समस्या गोद लेने की नहीं है; यह एक समन्वय की कमी है। ज्ञान व्यक्तिगत ब्राउज़र टैब और दर्जनों असंबंधित बातचीत में फंसा हुआ है, जिससे टीमों को बार-बार काम को शून्य से पुन: बनाने के लिए मजबूर होना पड़ता है।

ChatGPT का अराजकता

मैं इस समस्या को पहले से जानता हूं। 2023 में, जैसे कि कई संस्थापकों ने, मैंने खुद को ChatGPT अराजकता के बीच में पाया। हमारी 40-व्यक्ति कंपनी में प्रत्येक टीम के सदस्य AI का उपयोग अलग-अलग कर रहे थे, जिससे हम एक खंडित प्रणाली में बदल गए जहां हमारी कंपनी की सामूहिक बुद्धिमत्ता केंद्रीकृत नहीं थी, बल्कि बिखरी हुई थी। हम अपने प्रयासों को दोहरा रहे थे।

यह आमतौर पर कैसे होता है? जब AI गोद लेने शुरू होता है, तो यह प्रगति की तरह लगता है। हर कोई कुछ व्यक्तिगत उपयोग के मामलों को ढूंढता है, दक्षता थोड़ी बढ़ जाती है, और नेतृत्व“AI उपयोग” कंपनी में देखता है। समस्या यह है कि ये जीतें खंडित रहती हैं और एक केंद्रीकृत केंद्र में एकजुट नहीं होती हैं। यदि विपणन निदेशक का सर्वश्रेष्ठ प्रॉम्प्ट उनके ChatGPT इतिहास में फंसा हुआ है, तो बिक्री के प्रमुख इस पर निर्माण नहीं कर सकते हैं। यह टीमों को दैनिक रूप से पहिया को फिर से बनाने के लिए मजबूर करता है।

यदि यह आपको परिचित लगता है, तो यह इसलिए है क्योंकि यह आज 99% कंपनियों के अंदर वास्तविकता है। हर किसी के पास अपने AI प्रयोग चल रहे हैं, लेकिन कुछ कंपनियां क्रॉस-विभाग लाभ और साझा संदर्भ का दावा कर सकती हैं। इस बिंदु पर वेAI-पहले नहीं कहे जा सकते हैं, वे AI-विखंडित हैं।

मोड़: बुनियादी ढांचे के रूप में AI का इलाज करना

एली एनालिटिक्स में, यह वह बिंदु था जहां मैंने खुद से पूछा था: क्या होगा अगर पूरी कंपनी AI संदर्भ, प्रॉम्प्ट, स्क्रिप्ट और कार्यप्रवाह को साझा करती है, तो वे सभी के लिए तुरंत उपलब्ध होंगे? इस प्रश्न ने मुझे समझने में मदद की कि हम AI में छेड़छाड़ करना बंद करने और इसके साथ नेतृत्व करना शुरू करने के लिए तैयार थे।

हमने देखा कि कर्सर, हालांकि विकासकर्ताओं के लिए निर्मित, हमें जिस क्षमता की आवश्यकता थी वह थी। यह हमें AI एजेंट प्रदान करता है जो केवल चैट के साथ काम नहीं करते हैं, बल्कि हमारी फाइलों, परियोजनाओं, कोडबेस, कंपनी रणनीति से संदर्भ के साथ काम करते हैं। ChatGPT से “प्रतिद्वंद्वी का विश्लेषण करें” पूछने के बजाय, मैं अब पूछता हूं: “हमारी नवीनतम प्रतिस्पर्धी अनुसंधान फ़ाइल का उपयोग करें और हमारे रणनीति प्रारूप में एक दृश्य सारांश उत्पन्न करें।” यह जानता है कि फ़ाइल कहां है, प्रारूप कैसा दिखता है, और हम प्रतिस्पर्धा के बारे में कैसे बात करते हैं।

हमने अपने नए AI स्टैक को तीन परतों के आसपास बनाया:

1. कर्सर — एक सुपर-एजेंट वातावरण जो मूल रूप से विकासकर्ताओं (उनके उपकरण हमेशा मुख्यधारा से एक वर्ष आगे होते हैं) के लिए बनाया गया था, लेकिन विपणन, संचालन, एचआर और रणनीति टीमों के लिए भी उतना ही शक्तिशाली है। यह दस्तावेजों को सारांशित करने से परे जाता है — यह वास्तव में कार्यों को स्वचालित करता है — कॉल ट्रांसक्रिप्ट को संसाधित करने से लेकर डेटा विश्लेषण के लिए पायथन स्क्रिप्ट बनाने तक।
   
2. एक साझा कंपनी मस्तिष्क — एक केंद्रीय, विकसित ज्ञान आधार जिसे हर AI एजेंट पढ़ और अपडेट कर सकता है। इसके साथ, AI आपकी कंपनी की रणनीति, प्रक्रियाओं और लक्ष्यों की पूरी समझ के साथ एक सहयोगी बन जाता है। यह ब्राउज़र टैब के बीच अंतहीन कॉपी और पेस्ट की आवश्यकता को समाप्त करता है और सुनिश्चित करता है कि आपके AI एजेंटों के पास आपके व्यवसाय का पूरा संदर्भ है।
3. प्लग-एंड-प्ले कार्यप्रवाह — पुन: प्रयोज्य, विभाग-विशिष्ट AI प्रक्रियाएं जो ऑनबोर्डिंग से लेकर अभियान योजना तक सब कुछ के लिए हैं।

AI-फर्स्ट वर्कस्पेस टेम्पलेट

जो कोई भी हमारी यात्रा का अनुसरण करने के लिए तैयार है, हमने अपनाAI-फर्स्ट वर्कस्पेस टेम्पलेट खुला स्रोत बना दिया है। इसमें विभाग-विशिष्ट रिपॉजिटरी शामिल हैं जिनमें संदर्भ हैं रणनीति, उत्पाद, विपणन, संचालन, वित्त और अधिक, पूर्व-निर्मित कॉन्फ़िगरेशन, स्वचालन स्क्रिप्ट और हमारे दैनिक कार्यप्रवाह के वास्तविक उदाहरण। आप इसे क्लोन कर सकते हैं, इसे अनुकूलित कर सकते हैं और कुछ ही हफ्तों में अपना खुद का AI-फर्स्ट कंपनी बुनियादी ढांचा चला सकते हैं।

आपको एक प्रौद्योगिकी दिग्गज होने की आवश्यकता नहीं है इसे अपनाने के लिए। यदि आप चिंतित हैं कि आपकी टीम तकनीकी रूप से पर्याप्त नहीं है GitHub के लिए, इसे Google ड्राइव के रूप में सोचें जिसमें निर्मित संस्करण इतिहास है। आप कभी भी कमांड लाइन को छूएंगे नहीं, AI इसका ध्यान रखेगा।

यदि आप अपनी खुद की कंपनी में इसे पेश करने का फैसला करते हैं, तो मैं आपको जिस पथ की सिफारिश करता हूं, वह यह है:

चरण 1: अपने लिए व्यक्तिगत उपयोग के मामलों के लिए इसका उपयोग शुरू करें। हमारे पास एक समर्पित रिपॉजिटरी भी है जिसमें इस चरण के लिए उदाहरण और निर्देश हैं — क्योंकि यह विचार को अपनी टीम को बेचने से पहले इसके लाभों का अनुभव करना मुश्किल है।

चरण 2: कंपनी के प्रमुख लोगों को अपने कार्यों के लिए कर्सर का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करें। एक बार जब वे मूल्य का अनुभव करेंगे, तो वे जल्दी से उस सीमा तक पहुंच जाएंगे जो अगले चरण को उत्तेजित करती है: साझा फ़ाइलों और साझा संदर्भ की इच्छा है।

चरण 3: एक टीम (आमतौर पर नेतृत्व टीम, विपणन, या कोई अन्य कार्य) को पहले साझा प्रयोग चलाने के लिए चुनें। एक साझा रिपॉजिटरी सेट करें, इसे उस टीम के लिए एक वास्तविक सिंक्रोनाइजेशन चुनौती को हल करने के लिए उपयोग करें, और परिणाम को कंपनी के बाकी हिस्सों के लिए एक दृश्य सफलता की कहानी में बदल दें।

चरण 4: संगठन के अन्य भागों में उसी तरह से रोल आउट करें — एक टीम के नेता या शुरुआती गोद लेने वाले के साथ शुरू करें, पहले उनके व्यक्तिगत कार्यप्रवाह पर ध्यान केंद्रित करें, फिर साझा कार्यप्रवाह में विस्तार करें। हर हफ्ते, रुचि और गोद लेने के लिए दिलचस्प उपयोग के मामलों के लिए (और टीमों के बीच साझा) पूछें ताकि गति और गोद लेने में समय के साथ निर्माण हो। हमारे अनुभव में, टीमें स्वाभाविक रूप से AI-फर्स्ट वातावरण में स्थानांतरित हो जाती हैं एक बार जब वे इसका परीक्षण करती हैं।

AI-फर्स्ट जाने का आरओआई

हमारे अनुमानों के अनुसार, इस मॉडल को अपनाने से हमारी 40-व्यक्ति टीम में प्रति वर्ष 10,000 से अधिक कार्य घंटे मुक्त हो गए हैं। और यह केवल समय की बचत के बारे में नहीं है, यह पूरी टीम को पहले से कहीं अधिक बुद्धिमान, तेज़ और समन्वित बनाने के बारे में है। यह दिन-प्रतिदिन का क्या मतलब है।

छोटी अवधि की जीत (0-6 महीने)

तत्काल लाभ यह है कि आपके सभी काम में AI संदर्भ निरंतरता। अब आपको हर बार एक टैब बंद करने पर बातचीत इतिहास खोने की चिंता नहीं है, अब आपको प्रत्येक सत्र के साथ शून्य से शुरू करने और बिखरे हुए ChatGPT ब्राउज़र टैब के बीच कॉपी और पेस्ट करने की आवश्यकता नहीं है। आपका AI व्यवसाय को एक整ी के रूप में समझता है दिन एक से।

दूसरी छोटी अवधि की जीत यह है कि दैनिक प्रशासनिक कार्य में 30-50% की कमी है। मैनुअल विश्लेषण, पुनरावृत्ति रिपोर्ट जनरेशन और अंतहीन प्रलेखन कार्य AI द्वारा भारी उठाने के रूप में गायब हो जाते हैं।

और फिर वहां संगठनात्मक AI बुद्धिमत्ता यौगिक प्रभाव है। एक बार जब कार्यप्रवाह, प्रॉम्प्ट और स्क्रिप्ट कंपनी भर में साझा किए जाते हैं, तो प्रत्येक विभाग को संगठन के बाकी हिस्सों में पारदर्शिता मिलती है। सामूहिक बुद्धिमत्ता प्रत्येक कार्य के पूरा होने के साथ बढ़ती है — और यह वृद्धि सभी को लाभान्वित करती है।

लंबी अवधि का परिवर्तन (6+ महीने)

लंबी अवधि में, प्रभाव गहरा हो जाता है। आपकी कंपनी विभागों का एक ढीला संग्रह बनाना बंद कर देती है और एक AI-संचालित जीव की तरह व्यवहार करना शुरू कर देती है। रणनीतिक संरेखण में सुधार होता है क्योंकि AI वास्तविक क्रॉस-फ़ंक्शनल अंतर्दृष्टि को सक्षम बनाता है। जब एक नया कर्मचारी शामिल होता है, तो वे न केवल दस्तावेज़ विरासत में मिलते हैं, बल्कि संचित संगठनात्मक बुद्धिमत्ता को भी विरासत में मिलते हैं, जो दिन एक से लागू करने के लिए तैयार है। निर्णय लेने में सुधार होता है और तेज हो जाता है क्योंकि प्रत्येक विकल्प एक समृद्ध, अधिक व्यापक संदर्भ के साथ किया जाता है जो यहां और अब उपलब्ध है।

एक और स्थायी परिवर्तन यह है कि गैर-तकनीकी टीमें भी उद्यम-ग्रेड, पेशेवर कार्यप्रवाह तक पहुंच प्राप्त करती हैं। GitHub के बुनियादी ढांचे के माध्यम से, वे संस्करण नियंत्रण, ऑडिट ट्रेल और पेशेवर-ग्रेड सहयोग उपकरण प्राप्त करते हैं — बिना विकासकर्ता बने। एक्सेस नियंत्रण सुनिश्चित करते हैं कि सही लोग सही जानकारी देखें, और वास्तुकला आपके संगठन के विकास के साथ सहजता से स्केल करती है।

और आखिरकार, शायद सबसे गहरा परिवर्तन: आप चैटबॉट और ज्ञान आधार से परे जाकर कोड निष्पादित करने वाले AI प्राप्त करते हैं। यह वह जगह है जहां जादू होता है: AI केवल सारांश या सलाह नहीं देता है — यह फ़ाइलों को संसाधित करता है, विश्लेषण चलाता है और कार्यप्रवाह को स्वचालित करता है।

मुझे विश्वास है कि अधिकांश कंपनियां अगले दो वर्षों के भीतर इस मार्ग का अनुसरण करेंगी। इस प्रणाली को अब अपनाना न केवल आज के कार्यप्रवाह में सुधार करता है — यह आपकी कंपनी को बाजार में अग्रणी स्थान दिलाता है जब AI-फर्स्ट डिफ़ॉल्ट बन जाता है।

डेवलपर टूल्स के लाभ — और एक शक्तिशाली दुष्प्रभाव

एक सामान्य आपत्ति जो मैं सुनता हूं वह यह है: “जल्द ही, यह सब ChatGPT, Google Docs और Notion में निर्मित किया जाएगा।” मेरा उत्तर यह है: बहुत अच्छा — जब ऐसा होगा, तो यह अद्भुत होगा। यह एक अच्छी बात है कि सभी प्रमुख उपकरण गहरे AI सहयोग की ओर बढ़ रहे हैं, और यह AI-संचालित टीम वर्क को सभी के लिए आसान बना देगा।

लेकिन जब तक ये सुविधाएं नहीं आती हैं, तब तक नए उपकरण दिखाई देंगे, और वे उपकरण लगभग हमेशा डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र में पहले आते हैं। यही कारण है कि यह डेवलपर-ग्रेड उपकरणों के साथ प्रयोग करने में समझ में आता है यदि आप कटिंग एज पर रहना चाहते हैं। और यह उतना कठिन नहीं है जितना यह लगता है, मैंने आपको शुरू करने के लिए 15 मिनट का सेटअप गाइड भी तैयार किया है।

यह भी पूछना उचित है कि न केवल “निकट भविष्य में क्या बदलेगा?” बल्कि “क्या बना रहेगा?” भी पूछना चाहिए। कोई भी नया AI टूल क्या भी उभरे, एक चीज जो हमेशा अमूल्य रहेगी — यह आपके संगठन, इसके उत्पादों, प्रक्रियाओं, प्राथमिकताओं, लोगों और उपकरणों के बारे में एक अच्छी तरह से संरचित संदर्भ है। हर नए AI टूल को आपके संगठन को “जानने” की आवश्यकता होगी trước कि वह उपयोगी हो सके — यह वह जगह है जहां कर्सर का उपयोग करके GitHub रिपॉजिटरी के माध्यम से डेटा साझा करने का एक शक्तिशाली दुष्प्रभाव होता है: यह आपकी टीम के दैनिक कार्य के उपोत्पाद के रूप में अपने संगठनात्मक संदर्भ को स्वचालित रूप से कब्जा कर लेता है और संरचित करता है।