हर कोई AI उत्पादकता के बारे में बात कर रहा है। बहुत कम लोग इसे माप रहे हैं।
AI उत्पादकता एक चर्चित विषय है। टीमें ChatGPT और Claude का उपयोग करती हैं। वे मान लेते हैं कि अधिक AI का अर्थ अधिक उत्पादकता है। यह एक गलती है।
अधिकांश कंपनियाँ इसे अपनाने (adoption) को मापती हैं। वे उपयोगकर्ताओं की संख्या ट्रैक करती हैं। वे प्रॉम्प्ट की संख्या ट्रैक करती हैं। वे सब्सक्रिप्शन ट्रैक करती हैं।
ये संख्याएँ गतिविधि दर्शाती हैं। ये मूल्य (value) नहीं दर्शातीं।
ये प्रश्न पूछें:
- क्या प्रोजेक्ट्स जल्दी पूरे हुए?
- क्या रिस्पॉन्स टाइम में सुधार हुआ?
- क्या लागत कम हुई?
- क्या राजस्व (revenue) बढ़ा?
ये संख्याएँ मूल्य सिद्ध करती हैं।
AI आपको उत्पादक महसूस कराता है। एक रिपोर्ट बनाने में दो घंटों के बजाय बीस मिनट लगते हैं। यह एक जीत है।
लेकिन आप नए कार्यों पर भी समय बिताते हैं:
- टूल्स सीखना।
- प्रॉम्प्ट्स को मैनेज करना।
- गलतियों की जाँच करना।
- ऐप्स के बीच स्विच करना।
दोनों पक्षों को मापें। यदि आप लागतों को नज़रअंदाज़ करते हैं, तो आप सच्चाई से चूक जाते हैं।
AI का उपयोग करना कोई प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त (competitive edge) नहीं है। सभी के पास टूल्स हैं। जीत परिणामों (outcomes) को मापने से आती है।
यहाँ से शुरुआत करें:
- एक प्रक्रिया चुनें।
- एक स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित करें।
- एक मेट्रिक ट्रैक करें।
पहले और बाद की तुलना करें। आपको प्रमाण की आवश्यकता है।
अधिक AI का उपयोग करने की कोशिश करना बंद करें। अधिक मूल्य बनाना शुरू करें।
पहली लहर इस बात पर केंद्रित थी कि AI क्या करता है। अगली लहर इस बात पर केंद्रित है कि AI की उपयोगिता (worth) क्या है।
विजेता परिणामों को मापते हैं। उत्पादकता का अर्थ है कम समय और कम लागत के साथ बेहतर परिणाम।
स्रोत: https://dev.to/sakhawatalivortenza/everyone-is-talking-about-ai-productivity-few-are-measuring-it-48ad वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi