अधिक उत्पादक होने के लिए AI का उपयोग कैसे करें।

अधिक उत्पादक होने के लिए AI का उपयोग कैसे करें।

संक्षिप्त संस्करण चाहिए? आप अपने दिमाग को कुछ चुनिंदा AI वर्कफ़्लोज़ । सिर्फ़ टूल- वर्कफ़्लो । इस कदम का उद्देश्य अस्पष्ट कार्यों को दोहराए जाने वाले प्रॉम्प्ट में बदलना, हैंडऑफ़ को स्वचालित करना और सुरक्षा को मज़बूत बनाए रखना है। एक बार जब आप पैटर्न समझ जाते हैं, तो यह आश्चर्यजनक रूप से संभव है।

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 एआई कंपनी कैसे शुरू करें
एक सफल AI स्टार्टअप शुरू करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।

🔗 AI मॉडल कैसे बनाएं: पूरे चरण समझाए गए
एआई मॉडल के निर्माण में प्रत्येक चरण का विस्तृत विवरण।

🔗 सेवा के रूप में AI क्या है?
AIaaS समाधान की अवधारणा और व्यावसायिक लाभों को समझें।

🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता करियर पथ: एआई में सर्वोत्तम नौकरियां और कैसे शुरुआत करें
अपना करियर शुरू करने के लिए शीर्ष AI नौकरी भूमिकाओं और चरणों का अन्वेषण करें।


तो... "अधिक उत्पादक होने के लिए एआई का उपयोग कैसे करें"?

यह वाक्यांश बड़ा शानदार लगता है, लेकिन वास्तविकता सरल है: जब एआई तीन सबसे बड़े समय रिसावों को कम करता है तो आपको चक्रवृद्धि लाभ मिलता है - 1) शून्य से शुरू करना, 2) संदर्भ स्विचिंग, और 3) पुनः कार्य करना

मुख्य संकेत कि आप सही काम कर रहे हैं:

  • गति + गुणवत्ता एक साथ - ड्राफ्ट एक साथ तेज़ और स्पष्ट हो जाते हैं। पेशेवर लेखन पर नियंत्रित प्रयोगों से पता चलता है कि जब आप एक सरल प्रॉम्प्ट स्कैफ़ोल्ड और रिव्यू लूप का उपयोग करते हैं, तो गुणवत्ता में वृद्धि के साथ-साथ समय में भी बड़ी कमी आती है [1]।

  • कम संज्ञानात्मक भार - शून्य से कम टाइपिंग, अधिक संपादन और स्टीयरिंग।

  • पुनरावृत्ति - आप हर बार संकेतों को पुनः बनाने के बजाय उनका पुनः उपयोग करते हैं।

  • डिफ़ॉल्ट रूप से नैतिक और अनुपालन - गोपनीयता, आरोपण और पूर्वाग्रह जाँच अंतर्निहित हैं, न कि अनिवार्य। एनआईएसटी का एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचा (गवर्न, मैप, माप, प्रबंधन) एक सुव्यवस्थित मानसिक मॉडल है [2]।

एक छोटा सा उदाहरण (सामान्य टीम पैटर्न का मिश्रण): एक पुन: प्रयोज्य "ब्लंट एडिटर" प्रॉम्प्ट लिखें, एक दूसरा "अनुपालन जाँच" प्रॉम्प्ट जोड़ें, और अपने टेम्पलेट में दो-चरणीय समीक्षा शामिल करें। आउटपुट बेहतर होता है, भिन्नता कम होती है, और आप अगली बार के लिए जो काम करता है उसे कैप्चर कर सकते हैं।


तुलना तालिका: AI उपकरण जो वास्तव में आपको अधिक सामान भेजने में मदद करते हैं 📊

औजार इसके लिए सर्वश्रेष्ठ कीमत* यह व्यवहार में क्यों काम करता है?
चैटजीपीटी सामान्य लेखन, विचार, गुणवत्ता आश्वासन मुफ़्त + सशुल्क तेज़ ड्राफ्ट, मांग पर संरचना
माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट कार्यालय वर्कफ़्लो, ईमेल, कोड सुइट्स में शामिल या सशुल्क Word/Outlook/GitHub-रहित स्विचिंग में रहता है
गूगल जेमिनी शोध संकेत, दस्तावेज़-स्लाइड मुफ़्त + सशुल्क अच्छे पुनर्प्राप्ति पैटर्न, स्वच्छ निर्यात
क्लाउड लंबे दस्तावेज़, सावधानीपूर्वक तर्क मुफ़्त + सशुल्क लंबे संदर्भ के साथ मजबूत (जैसे, नीतियां)
नोशन एआई टीम दस्तावेज़ + टेम्पलेट ऐड ऑन सामग्री + परियोजना संदर्भ एक ही स्थान पर
विकलता स्रोतों के साथ वेब उत्तर मुफ़्त + सशुल्क उद्धरण-प्रथम अनुसंधान प्रवाह
ऊदबिलाव/जुगनू मीटिंग नोट्स + कार्यवाहियाँ मुफ़्त + सशुल्क सारांश + प्रतिलिपियों से कार्रवाई आइटम
जैपियर/मेक ऐप्स के बीच गोंद स्तरित उबाऊ हैंडऑफ़ को स्वचालित करता है
मध्ययात्रा/आइडियोग्राम दृश्य, थंबनेल चुकाया गया डेक, पोस्ट, विज्ञापनों के लिए त्वरित पुनरावृत्तियाँ

*कीमतें बदलती हैं; योजना के नाम बदलते हैं; इसे दिशात्मक मानें।


एआई उत्पादकता के लिए आरओआई मामला, जल्दी से 🧮

  • नियंत्रित प्रयोगों में पाया गया कि एआई सहायता लेखन कार्यों को पूरा करने के लिए समय कम कर सकती है और मध्य-स्तर के पेशेवरों के लिए गुणवत्ता में सुधार कर सकती है - सामग्री वर्कफ़्लो के लिए बेंचमार्क के रूप में ~ 40% समय में कमी का उपयोग करें [1]।

  • ग्राहक सहायता में, एक जनरेटिव एआई सहायक ने औसतन प्रति घंटे हल किए गए मुद्दों में वृद्धि की विशेष रूप से नए एजेंटों के लिए बड़े लाभ [3]।

  • नियंत्रण समूह की तुलना में ~ 56% तेजी से कार्य पूरा किया


लेखन और संचार जो आपका दोपहर नहीं खाएंगे ✍️📬

परिदृश्य: संक्षिप्त विवरण, ईमेल, प्रस्ताव, लैंडिंग पृष्ठ, नौकरी संबंधी पोस्ट, प्रदर्शन समीक्षा - सामान्य संदिग्ध।

कार्यप्रवाह जिसे आप चुरा सकते हैं:

  1. पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट मचान

    • भूमिका: "आप मेरे स्पष्टवादी संपादक हैं जो संक्षिप्तता और स्पष्टता को प्राथमिकता देते हैं।"

    • इनपुट: उद्देश्य, दर्शक, स्वर, अवश्य शामिल किए जाने वाले बुलेट, शब्द लक्ष्य।

    • प्रतिबंध: कोई कानूनी दावा नहीं, सरल भाषा, ब्रिटिश वर्तनी यदि वह आपकी घरेलू शैली है।

  2. पहले रूपरेखा तैयार करें - शीर्षक, बुलेट, कार्रवाई के लिए आह्वान।

  3. ड्राफ्ट को खंडों में बाँटें - परिचय, मुख्य भाग, CTA. छोटे पास कम डरावने लगते हैं।

  4. कंट्रास्ट पास - एक ऐसा संस्करण मांगें जो विपरीत तर्क देता हो। सर्वोत्तम अंशों को मिलाएँ।

  5. अनुपालन पास - जोखिमपूर्ण दावों, छूटे हुए उद्धरणों और चिह्नित अस्पष्टता के बारे में पूछें।

प्रो टिप: अपने स्कैफोल्ड्स को टेक्स्ट एक्सपेंडर्स या टेम्प्लेट्स (जैसे, कोल्ड-ईमेल-3 ) में लॉक करें। इमोजीज़ को विवेकपूर्ण तरीके से छिड़कें- आंतरिक चैनलों में पठनीयता मायने रखती है।


बैठकें: पहले → दौरान → बाद में 🎙️➡️ ✅

  • पहले - एक अस्पष्ट एजेंडे को तीखे सवालों, तैयारी के लिए कलाकृतियों और टाइमबॉक्स में बदल दें।

  • मीटिंग के दौरान - नोट्स, निर्णय और स्वामियों को कैप्चर करने के लिए मीटिंग सहायक का उपयोग करें।

  • इसके बाद - प्रत्येक हितधारक के लिए सारांश, जोखिम सूची और अगले चरण के ड्राफ्ट स्वचालित रूप से तैयार करें; नियत तिथियों के साथ अपने कार्य टूल में चिपकाएं।

सहेजने के लिए टेम्पलेट:
"मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट को इन भागों में संक्षेपित करें: 1) निर्णय, 2) खुले प्रश्न, 3) कार्यसूची, नामों से अनुमानित नियुक्तियों के साथ, 4) जोखिम। इसे संक्षिप्त और स्कैन करने योग्य रखें। प्रश्नों के साथ छूटी हुई जानकारी को चिह्नित करें।"

सेवा परिवेशों से प्राप्त साक्ष्य बताते हैं कि अच्छी तरह से उपयोग की गई एआई सहायता थ्रूपुट और ग्राहक भावना को बढ़ा सकती है - अपनी बैठकों को मिनी सेवा कॉल की तरह मानें जहाँ स्पष्टता और अगले चरण सबसे अधिक मायने रखते हैं [3]।


बिना किसी ड्रामा के कोडिंग और डेटा 🔧📊

भले ही आप पूर्णकालिक रूप से कोडिंग न करते हों, कोड-सम्बन्धी कार्य हर जगह मौजूद हैं।

  • पेयर प्रोग्रामिंग - एआई से फ़ंक्शन सिग्नेचर सुझाने, यूनिट टेस्ट बनाने और त्रुटियों की व्याख्या करने के लिए कहें। "रबर डक जो वापस लिखता है" के बारे में सोचें।

  • डेटा को आकार देना - एक छोटा सा नमूना चिपकाएं और पूछें: साफ़ की गई तालिका, आउटलायर जांच, और तीन सरल भाषा अंतर्दृष्टि।

  • SQL रेसिपी - प्रश्न का अंग्रेजी में वर्णन करें; जॉइन की सत्यता जांच के लिए SQL और मानवीय स्पष्टीकरण का अनुरोध करें।

  • रेलिंग - आप अभी भी शुद्धता के स्वामी हैं। नियंत्रित सेटिंग्स में गति में वृद्धि वास्तविक है, लेकिन केवल तभी जब कोड समीक्षाएँ सख्त रहें [4]।


शोध जो रसीदों के साथ सर्पिल-पुनर्प्राप्ति नहीं करता है 🔎📚

खोज थकान वास्तविक है। ऐसे AI को प्राथमिकता दें जो उच्च दांव पर डिफ़ॉल्ट रूप से उद्धरण देता हो

  • त्वरित संक्षिप्त विवरण के लिए, इनलाइन स्रोत लौटाने वाले उपकरण आपको एक नज़र में ही अस्थिर दावों को पहचानने में मदद करते हैं।

  • सुरंग दृष्टि से बचने के लिए विरोधाभासी स्रोतों के बारे में पूछें

  • एक स्लाइड का सारांश और पाँच सबसे विश्वसनीय तथ्य, मांगें । अगर इसमें उद्धरण नहीं दिए जा सकते, तो महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए इसका इस्तेमाल न करें।


स्वचालन: काम को चिपकाएँ ताकि कॉपी-पेस्ट करना बंद हो जाए 🔗🤝

यहीं से चक्रवृद्धि ब्याज की शुरुआत होती है।

  • ट्रिगर - नया लीड आता है, दस्तावेज़ अपडेट किया गया, समर्थन टिकट टैग किया गया।

  • एआई चरण - सारांशित करना, वर्गीकृत करना, फ़ील्ड निकालना, भावना का मूल्यांकन करना, टोन के लिए पुनर्लेखन करना।

  • क्रिया - कार्य बनाएं, व्यक्तिगत फॉलो-अप भेजें, CRM पंक्तियों को अपडेट करें, स्लैक पर पोस्ट करें।

मिनी ब्लूप्रिंट:

  • ग्राहक ईमेल ➜ एआई इरादे + तात्कालिकता निकालता है ➜ कतार के लिए मार्ग ➜ टीएल; डीआर को स्लैक में छोड़ देता है।

  • नया मीटिंग नोट ➜ AI एक्शन आइटम खींचता है ➜ मालिकों/तिथियों के साथ कार्य बनाता है ➜ प्रोजेक्ट चैनल पर एक-लाइन सारांश पोस्ट करता है।

  • समर्थन टैग "बिलिंग" ➜ एआई प्रतिक्रिया स्निपेट सुझाता है ➜ एजेंट संपादन करता है ➜ सिस्टम प्रशिक्षण के लिए अंतिम उत्तर लॉग करता है।

हाँ, तार लगाने में एक घंटा लगता है। फिर यह आपको हर हफ़्ते दर्जनों छोटी-मोटी झंझटों से बचाता है—जैसे कि आखिरकार चरमराते दरवाज़े को ठीक करना।


शीघ्र पैटर्न जो अपने वजन से अधिक प्रभाव डालते हैं 🧩

  1. आलोचक सैंडविच
    "ड्राफ्ट X को संरचना A के साथ बनाएँ। फिर स्पष्टता, पूर्वाग्रह और लुप्त साक्ष्यों की आलोचना करें। फिर आलोचना का उपयोग करके इसे बेहतर बनाएँ। तीनों खंड रखें।"

  2. सीढ़ी
    "मुझे 3 संस्करण दें: एक नए व्यक्ति के लिए सरल, एक व्यवसायी के लिए मध्यम गहराई, उद्धरण के साथ विशेषज्ञ स्तर।"

  3. बाधा बॉक्सिंग
    "अधिकतम 12 शब्दों के बुलेट पॉइंट्स का ही उपयोग करके उत्तर दें। कोई अनावश्यक बात न करें। यदि अनिश्चित हों, तो पहले एक प्रश्न पूछें।"

  4. शैली हस्तांतरण
    "इस नीति को सरल भाषा में पुनः लिखें जिसे एक व्यस्त प्रबंधक वास्तव में पढ़ सकेगा - अनुभागों और दायित्वों को बरकरार रखें।"

  5. जोखिम रडार
    "इस मसौदे से, संभावित कानूनी या नैतिक जोखिमों की सूची बनाएँ। प्रत्येक को उच्च/मध्यम/निम्न संभावना और प्रभाव के साथ चिह्नित करें। शमन के उपाय सुझाएँ।"


शासन, गोपनीयता और सुरक्षा - वयस्कता का हिस्सा 🛡️

आप बिना परीक्षणों के कोड नहीं भेजेंगे। बिना सुरक्षा मानकों के AI वर्कफ़्लोज़ न भेजें।

  • एक फ्रेमवर्क का पालन करें - एनआईएसटी का एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क (शासन, मानचित्रण, माप, प्रबंधन) आपको न केवल तकनीक बल्कि लोगों के लिए जोखिमों के बारे में सोचने पर मजबूर करता है [2]।

  • व्यक्तिगत डेटा को उचित रूप से संभालें - यदि आप यूके/ईयू संदर्भ में व्यक्तिगत डेटा संसाधित करते हैं, तो यूके जीडीपीआर सिद्धांतों (वैधता, निष्पक्षता, पारदर्शिता, उद्देश्य सीमा, न्यूनीकरण, सटीकता, भंडारण सीमा, सुरक्षा) का पालन करें। आईसीओ का मार्गदर्शन व्यावहारिक और वर्तमान है [5]।

  • संवेदनशील सामग्री के लिए सही स्थान चुनें - व्यवस्थापक नियंत्रण, डेटा प्रतिधारण सेटिंग्स और ऑडिट लॉग के साथ एंटरप्राइज़ पेशकशों को प्राथमिकता दें।

  • अपने निर्णयों को रिकॉर्ड करें - संकेतों, छुए गए डेटा श्रेणियों और शमन का एक हल्का लॉग रखें।

  • डिजाइन के अनुसार मानव-इन-द-लूप - उच्च प्रभाव वाली सामग्री, कोड, कानूनी दावों या ग्राहक-संबंधी किसी भी चीज़ के लिए समीक्षक।

छोटी सी बात: हाँ, यह खंड पढ़ने में तो सब्ज़ियों जैसा लगता है। लेकिन यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप अपनी जीत को कैसे बरकरार रखते हैं।


महत्वपूर्ण मीट्रिक: अपने लाभ को साबित करें ताकि वे टिके रहें 📏

पहले और बाद का ट्रैक रखें। इसे उबाऊ और ईमानदार रखें।

  • चक्र समय - ईमेल का प्रारूप तैयार करना, रिपोर्ट तैयार करना, टिकट बंद करना।

  • गुणवत्ता प्रॉक्सी - कम संशोधन, उच्च एनपीएस, कम वृद्धि।

  • थ्रूपुट - प्रति सप्ताह, प्रति व्यक्ति, प्रति टीम कार्य।

  • त्रुटि दर - प्रतिगमन बग, तथ्य-जांच विफलता, नीति उल्लंघन।

  • अपनाना - टेम्पलेट पुनः उपयोग गणना, स्वचालन रन, प्रॉम्प्ट-लाइब्रेरी उपयोग।

टीमें नियंत्रित अध्ययनों जैसे परिणाम तब देखती हैं जब वे तेज़ ड्राफ्ट को मजबूत समीक्षा लूप के साथ जोड़ते हैं - गणित का दीर्घकालिक रूप से काम करने का एकमात्र तरीका [1][3][4]।


सामान्य नुकसान और त्वरित समाधान 🧯

  • प्रॉम्प्ट सूप - चैट में बिखरे दर्जनों एक-बार के प्रॉम्प्ट।
    समाधान: आपके विकी में एक छोटी, संस्करणबद्ध प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी।

  • शैडो एआई - लोग व्यक्तिगत खातों या बेतरतीब उपकरणों का इस्तेमाल करते हैं।
    समाधान: स्वीकृत उपकरणों की एक सूची प्रकाशित करें जिसमें स्पष्ट रूप से क्या करें/क्या न करें और अनुरोध पथ शामिल हो।

  • पहले मसौदे पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा करना - आत्मविश्वास ≠ सही।
    समाधान: सत्यापन + उद्धरण चेकलिस्ट।

  • समय की कोई बचत नहीं, बल्कि दोबारा काम पर लगाया गया - कैलेंडर झूठ नहीं बोलते।
    समाधान: उस उच्च-मूल्यवान काम के लिए समय निर्धारित करें जिसके बारे में आपने कहा था कि आप करेंगे।

  • औज़ारों का फैलाव - पाँच उत्पाद एक ही काम कर रहे हैं।
    समाधान: तिमाही आधार पर कटौती। निर्दयी बनें।


तीन गहरे गोते जिन्हें आप आज स्वाइप कर सकते हैं 🔬

1) 30 मिनट का कंटेंट इंजन 🧰

  • 5 मिनट - संक्षिप्त विवरण चिपकाएँ, रूपरेखा तैयार करें, दो में से सर्वश्रेष्ठ चुनें।

  • 10 मिनट - दो प्रमुख अनुभागों का मसौदा तैयार करना; प्रतिवाद का अनुरोध करना; विलय करना।

  • 10 मिनट - अनुपालन जोखिम और छूटे हुए उद्धरणों के बारे में पूछें; सुधार करें।

  • 5 मिनट - एक पैराग्राफ़ का सारांश + तीन सामाजिक अंश।
    साक्ष्य बताते हैं कि संरचित सहायता गुणवत्ता को प्रभावित किए बिना पेशेवर लेखन को गति दे सकती है [1]।

2) मीटिंग स्पष्टता लूप 🔄

  • पहले: एजेंडा और प्रश्नों को तीक्ष्ण करें।

  • इस दौरान: प्रमुख निर्णयों को रिकॉर्ड करें और टैग करें।

  • बाद में: एआई आपके ट्रैकर पर एक्शन आइटम, मालिक और जोखिम-स्वचालित पोस्ट जेनरेट करता है।
    सेवा परिवेशों में किए गए शोध इस संयोजन को उच्च थ्रूपुट और बेहतर भावना से जोड़ते हैं जब एजेंट एआई का ज़िम्मेदारी से उपयोग करते हैं [3]।

3) डेवलपर नज किट 🧑💻

  • पहले परीक्षण तैयार करें, फिर उन्हें पास करने वाला कोड लिखें।

  • ट्रेड-ऑफ के साथ 3 वैकल्पिक कार्यान्वयन के लिए पूछें।

  • कोड को इस प्रकार समझाएं जैसे कि आप स्टैक में नए हों।

  • स्कोप्ड कार्यों पर तेज़ चक्र समय की अपेक्षा करें- लेकिन समीक्षा को सख्त रखें [4]।


एक टीम के रूप में इसे कैसे लागू करें 🗺️

  1. दो वर्कफ़्लो चुनें (उदाहरण के लिए, समर्थन ट्राइएज + साप्ताहिक रिपोर्ट प्रारूपण)।

  2. टेम्पलेट पहले - सभी को शामिल करने से पहले संकेत और भंडारण स्थान डिज़ाइन करें।

  3. चैम्पियनों के साथ पायलट - एक छोटा समूह जो छेड़छाड़ करना पसंद करता है।

  4. दो चक्रों के लिए माप - चक्र समय, गुणवत्ता, त्रुटि दर।

  5. प्लेबुक प्रकाशित करें - सटीक संकेत, नुकसान और उदाहरण।

  6. पैमाने और सुव्यवस्थित करें - अतिव्यापी उपकरणों को मर्ज करें, गार्डरेल को मानकीकृत करें, नियमों का एक-पृष्ठ रखें।

  7. तिमाही समीक्षा करें - जो अप्रयुक्त है उसे हटा दें, जो सिद्ध है उसे रखें।

माहौल को व्यावहारिक बनाए रखें। आतिशबाजी का वादा न करें - कम सिरदर्द का वादा करें।


FAQ-ish जिज्ञासाएँ 🤔

  • क्या AI मेरी नौकरी ले लेगा?
    ज़्यादातर ज्ञान परिवेशों में, सबसे ज़्यादा फ़ायदा तब होता है जब AI बेहतर बनाता है और कम अनुभवी लोगों को बढ़ावा देता है—जहाँ उत्पादकता और मनोबल में सुधार हो सकता है [3]।

  • क्या AI में संवेदनशील जानकारी पेस्ट करना ठीक है?
    केवल तभी जब आपका संगठन एंटरप्राइज़ नियंत्रणों का उपयोग करता हो और आप यूके GDPR सिद्धांतों का पालन कर रहे हों। संदेह होने पर, पहले पेस्ट-सारांश या मास्क न करें [5]।

  • मैं जो समय बचा रहा हूँ, उसका क्या करूँ?
    इसे ज़्यादा मूल्यवान कार्य-ग्राहक वार्तालापों, गहन विश्लेषण और रणनीतिक प्रयोगों में लगाऊँ। इस तरह उत्पादकता में वृद्धि, सिर्फ़ सुंदर डैशबोर्ड नहीं, बल्कि परिणाम बन जाती है।


संक्षेप में

"एआई का उपयोग करके अधिक उत्पादक कैसे बनें" कोई सिद्धांत नहीं है—यह छोटे, दोहराए जा सकने वाले सिस्टम का एक समूह है। लेखन और संचार के लिए स्कैफोल्ड, मीटिंग के लिए सहायक, कोड के लिए जोड़ीदार प्रोग्रामर और ग्लू वर्क के लिए लाइट ऑटोमेशन का उपयोग करें। लाभों पर नज़र रखें, रेलिंग बनाए रखें, समय का पुनर्नियोजन करें। आप थोड़ा लड़खड़ाएँगे—हम सभी लड़खड़ाते हैं—लेकिन एक बार जब लूप क्लिक हो जाते हैं, तो ऐसा लगता है जैसे कोई छुपा हुआ तेज़ रास्ता मिल गया हो। और हाँ, कभी-कभी रूपक अजीब हो जाते हैं।


संदर्भ

  1. नोय, एस., और झांग, डब्ल्यू. (2023). एआई-सहायता प्राप्त ज्ञान कार्य के उत्पादकता प्रभावों पर प्रायोगिक साक्ष्य। विज्ञान

  2. एनआईएसटी (2023)। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिस्क मैनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआई आरएमएफ 1.0)। एनआईएसटी प्रकाशन

  3. ब्रिन्योल्फसन, ई., ली, डी., और रेमंड, एल. (2023). जनरेटिव एआई का कार्य. एनबीईआर वर्किंग पेपर w31161

  4. पेंग, एस., कल्लियामवाकौ, ई., सिहोन, पी., और डेमिरर, एम. (2023). डेवलपर उत्पादकता पर एआई का प्रभाव: गिटहब कोपायलट से साक्ष्य. arXiv

  5. सूचना आयुक्त कार्यालय (ICO)। डेटा सुरक्षा सिद्धांतों के लिए एक मार्गदर्शिका (यूके GDPR)। ICO मार्गदर्शन

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