वर्कफ़्लो ऑटोमेशन

आप क्या सीखेंगे

अनुमानित समय: 40 मिनट

इस पाठ के अंत तक आप सक्षम होंगे:

4D Framework के सभी चार आयामों को एक साथ लागू करके AI के साथ एक दोहराए जाने वाली प्रक्रिया बनाना

(6 मिनट)

यह वीडियो 4D Framework के सभी चार आयामों को एक व्यावहारिक वर्कफ़्लो ऑटोमेशन बनाने के लिए एक साथ लाता है। आप Emily का अनुसरण करेंगे, एक विकास समन्वयक जो अपने संगठन की वार्षिक गाला की तैयारी कर रही है, जैसे वह एक AI-सहायक ईमेल प्रतिक्रिया प्रणाली स्थापित करती है। वीडियो दिखाता है कि कार्यों को कैसे वर्गीकृत करें कि AI को क्या संभालना चाहिए बनाम मानव ध्यान की आवश्यकता है, सिस्टम के व्यवहार को सटीक रूप से कैसे वर्णित करें, और परीक्षण और पारदर्शिता के माध्यम से Diligence को कैसे बनाए रखें।

मुख्य बातें

समस्या जागरूकता के साथ शुरू करें : किसी भी AI उपकरण को छुए बिना, अपने वास्तविक कार्यभार का विश्लेषण करें। लोग क्या पूछ रहे हैं? कौन से पैटर्न उभरते हैं? क्या स्वचालित करना है यह तय करने से पहले एक विशिष्ट सूची बनाएं
**कार्य प्रतिनिधिमंडल का अर्थ है "क्या AI को यह करना चाहिए? " पूछना, न कि केवल "क्या AI यह कर सकता है? "** : कुछ कार्य (जैसे प्रलेखित प्रश्नों का उत्तर देना) स्वचालन के लिए अच्छे उम्मीदवार हैं। अन्य (जैसे शिकायतों या उच्च-दांव अनुरोधों को संभालना) मनुष्यों के साथ रहना चाहिए
वास्तविक उदाहरणों के साथ पुनरावृत्तिपूर्वक परीक्षण करें : आपने प्राप्त किए गए वास्तविक ईमेल का उपयोग सिस्टम का परीक्षण करने के लिए करें। आप अपने विवरणों में अंतराल की खोज करेंगे जिन्हें परिशोधन की आवश्यकता है—यह सामान्य और आवश्यक है
Diligence के सभी तीन प्रकारों का अभ्यास करें : Creation Diligence का अर्थ है कि आप जो स्वचालित करते हैं उसके बारे में जानबूझकर होना। Deployment Diligence का अर्थ है आउटपुट की समीक्षा करना इससे पहले कि वह बाहर जाए (विशेषकर शुरुआत में)। Transparency Diligence का अर्थ है AI की भूमिका के बारे में ईमानदार होना, विशेषकर यदि कुछ गलत हो जाए

अभ्यास 1: अपने ऑटोमेशन अवसरों को मैप करना

यह अभ्यास आपको यह पहचानने में मदद करता है कि आपके काम में कौन से दोहराए जाने वाले कार्य AI ऑटोमेशन के लिए अच्छे उम्मीदवार हैं।

भाग I: अपने दोहराए जाने वाले कार्यों का ऑडिट करें

अपने पिछले सप्ताह के काम के बारे में सोचें। 5-10 कार्यों की सूची बनाएं जो दोहराए जाने वाले या समय लेने वाले लगे। प्रत्येक कार्य के लिए, नोट करें:

यह कितनी बार होता है? (दैनिक, साप्ताहिक, मासिक)
हर बार इसमें कितना समय लगता है?
क्या प्रतिक्रिया/प्रक्रिया ज्यादातर मानकीकृत है, या यह काफी भिन्न होती है?

भाग II: AI-उपयुक्तता के अनुसार वर्गीकृत करें

अपने कार्यों को तीन श्रेणियों में क्रमबद्ध करें:

AI संभाल सकता है : मानकीकृत प्रतिक्रियाएं, प्रलेखित जानकारी, स्पष्ट प्रक्रियाएं
AI सहायता कर सकता है, मानव निर्णय लेता है : कार्य जहां AI ड्राफ्ट या तैयार कर सकता है, लेकिन आप कार्रवाई से पहले समीक्षा करते हैं
मानव को संभालना चाहिए : उच्च-दांव निर्णय, भावनात्मक स्थितियां, जटिल निर्णय कॉल

भाग III: प्राथमिकता दें

अपनी "AI संभाल सकता है" या "AI सहायता कर सकता है" श्रेणियों से एक कार्य चुनें जो आपका सबसे अधिक समय बचाएगा। यह आपका ऑटोमेशन उम्मीदवार होगा।

प्रतिबिंब:

कौन से मानदंड आपको यह तय करने में मदद करते हैं कि प्रत्येक कार्य किस श्रेणी में है?
क्या आप इस बात से आश्चर्यचकित थे कि कितने कार्य (या कितने कम) ऑटोमेशन के लिए उपयुक्त लगे?

अभ्यास 2: अपने ऑटोमेशन विवरण का निर्माण

यह अभ्यास आपको तीन प्रकार के Description का उपयोग करके एक ऑटोमेशन सिस्टम का वर्णन करने के माध्यम से चलता है।

भाग I: अपने उत्पाद को परिभाषित करें

अभ्यास 1 में आपके द्वारा पहचाने गए कार्य के लिए, एक स्पष्ट Product Description लिखें:

आप अंतिम परिणाम क्या चाहते हैं?
सिस्टम को कौन से इनपुट प्राप्त होंगे?
इसे कौन से आउटपुट का उत्पादन करना चाहिए?

भाग II: अपनी प्रक्रिया को परिभाषित करें

एक Process Description लिखें जो चरणों की रूपरेखा दे:

सिस्टम को पहले क्या करना चाहिए?
कौन से निर्णय बिंदु मौजूद हैं?
इसे कब मानव को बढ़ाना चाहिए?
इसे किस जानकारी तक पहुंच की आवश्यकता है?

भाग III: प्रदर्शन को परिभाषित करें

एक Performance Description लिखें जो व्यवहार को परिभाषित करे:

इसे कौन सा टोन उपयोग करना चाहिए?
इसे अनिश्चितता को कैसे संभालना चाहिए?
इसे कभी क्या नहीं करना चाहिए?
इसे व्यक्ति के अनुरोध को कैसे स्वीकार करना चाहिए?

भाग IV: वास्तविक उदाहरणों के साथ परीक्षण करें

अपने विवरणों को AI के साथ साझा करें साथ ही आपके काम से 3-5 वास्तविक उदाहरण। आउटपुट का मूल्यांकन करें:

क्या इसने सही तरीके से वर्गीकृत किया?
क्या प्रतिक्रियाएं सटीक और उपयुक्त हैं?
आपके विवरणों को कौन से समायोजन की आवश्यकता है?

अभ्यास 3: Diligence के लिए योजना (विस्तार लक्ष्य)

यह अभ्यास आपको अपने ऑटोमेशन के जिम्मेदारी पहलुओं के बारे में सोचने में मदद करता है।

भाग I: Creation Diligence

अपने नियोजित ऑटोमेशन के बारे में इन प्रश्नों का उत्तर दें:

यह कार्य AI को संभालने के लिए उपयुक्त क्यों है?
क्या गलत हो सकता है, और आप इसे कैसे पकड़ेंगे?
यदि AI गलती करता है तो प्रभाव क्या है?

भाग II: Deployment Diligence

अपनी समीक्षा प्रक्रिया की योजना बनाएं:

क्या आप हर आउटपुट की समीक्षा करेंगे, या समय-समय पर नमूना लेंगे?
आप समय के साथ समस्याओं की निगरानी कैसे करेंगे?
कौन से ट्रिगर आपको ऑटोमेशन को रोकने का कारण बनेंगे?

भाग III: Transparency Diligence

अपने पारदर्शिता दृष्टिकोण पर निर्णय लें:

किसे पता होना चाहिए कि AI शामिल है?
आप AI की भूमिका को कैसे प्रकट करेंगे?
यदि कोई मानव ध्यान चाहता है तो आप कौन से अनुवर्ती विकल्प प्रदान करेंगे?

पाठ प्रतिबिंब

4D Framework के सभी चार आयामों को एक साथ उपयोग करने से आपने इस ऑटोमेशन कार्य के बारे में कैसे अलग तरीके से सोचा?
एक ऑटोमेशन सिस्टम का वर्णन करने की प्रक्रिया के बारे में आपको क्या आश्चर्य हुआ जो AI को इसे निष्पादित करने के लिए पर्याप्त सटीक हो?

आगे क्या है

अगले पाठ में, हम AI को अपने संगठन में विचारपूर्वक और टिकाऊ तरीके से एकीकृत करने की रणनीतियों पर चर्चा करेंगे—AI निर्भरता के बारे में चिंताओं को संबोधित करने से लेकर एक AI नीति बनाने तक जो आपके मूल्यों को प्रतिबिंबित करती है।

प्रतिक्रिया

जैसे-जैसे आप पाठ्यक्रम के माध्यम से आगे बढ़ते हैं, हम आपसे सुनना पसंद करेंगे कि आप अपने काम में पाठ्यक्रम की अवधारणाओं का उपयोग कैसे कर रहे हैं और आपके पास कोई भी प्रतिक्रिया हो सकती है। अपनी प्रतिक्रिया यहां साझा करें।

स्वीकृतियां और लाइसेंस

_कॉपीराइट 2025 Anthropic और Giving Tuesday। Prof. Rick Dakan (Ringling College of Art and Design) और Prof. Joseph Feller (University College Cork) द्वारा विकसित AI Fluency Framework पर आधारित। CC BY-NC-SA 4. 0 लाइसेंस के तहत जारी।_