AI युग में हमें क्या सीखना चाहिए? नए मॉडल और सेवाओं के पीछे भागना आवश्यक है, लेकिन उससे पहले एक प्रश्न बदलना जरूरी है। 'कौन सा उत्पाद खरीदा जाए' से 'मेरी समस्या को किस तरीके से हल करना चाहता हूं' की ओर स्थानांतरित होना चाहिए। जब AI द्वारा कम किए गए कार्यात्मक बाधाओं को अपनी समस्याओं से जोड़ा जाता है, तो उपभोक्ता तैयार उत्पाद चुनने के स्थान से उस उत्पाद के उपयोग को फिर से डिजाइन करने के स्थान की ओर बढ़ सकते हैं।
UPMI Lab में जमा किए गए HomeKit एकीकरण, स्मार्ट स्विच, कक्षा सहायक और प्रस्तुति सामग्री निर्माण के उदाहरणों को एक साथ पढ़ने पर यह परिवर्तन स्पष्ट होता है। प्रत्येक घर, कक्षा और कार्यालय से शुरू हुई छोटी शुरुआतें हैं। लेकिन सामान्य प्रश्न बड़ा नहीं है। क्या हमें आवश्यक सुविधाओं की आपूर्ति करने वाले निर्माता का इंतजार करना चाहिए? यदि उपयोगकर्ता स्वयं बना और सुधार सकें, तो बाजार में उपभोक्ता की भूमिका कितनी विस्तृत हो सकती है?
असुविधा को जानने वाला व्यक्ति डिजाइन की शुरुआत में खड़ा होता है
उत्पादों को कई लोगों के लिए बेचा जा सके, इसलिए सामान्य आवश्यकताओं के केंद्र में बनाया जाता है। इसके विपरीत, जीवन विशिष्ट होता है। बाथरूम की लाइट बंद करने के बाद भी एक्सहॉस्ट फैन कुछ देर चलना चाहिए, और ऐप से बंद की गई रोशनी को दीवार के बटन पर भी बंद दिखाई देना चाहिए। कक्षा में, समान व्याख्या सुनने वाले छात्र अलग-अलग भाषाओं और गति से समझते हैं। औसत कार्य सूची और एक व्यक्ति की आवश्यकता के बीच हमेशा एक अंतर रहता है।
इस अंतर को सबसे पहले उपयोगकर्ता पहचानता है। स्मार्ट स्विच उदाहरण में महत्वपूर्ण निर्णय बटनों की संख्या छह तक बढ़ाने का नहीं था। यह आवश्यकता थी कि यदि एक व्यक्तिगत लाइट भी जली हो, तो सभी लाइटें बंद करने वाला बटन उस स्थिति को जानना चाहिए, और ऐप और भौतिक बटन के प्रदर्शन में असंगति नहीं होनी चाहिए। तकनीकी रूप से जुड़ने के परिणाम से अधिक, इसे निरंतर विश्वसनीय माने जाने और उपयोग किए जाने की क्षमता को पूर्णता का मानक बनाया गया।
AI कक्षा सहायक भी उसी दिशा में है। शिक्षक केवल मौजूदा अनुवादक और चैट विंडो का क्रमिक उपयोग करने से आगे नहीं बढ़ते, बल्कि पाठ्य सामग्री को आधार मानकर उत्तर देने वाले सहायक और छात्र-विशिष्ट अनुवाद सबटाइटल को अपनी कक्षा की प्रवाह के अनुसार संरचित करते हैं। इसका अर्थ यह नहीं है कि शिक्षण प्रभाव सिद्ध हो गया है। इसका महत्व यह है कि उपकरण के उपयोगकर्ता द्वारा क्या हल किया जाना चाहिए, इसे निर्धारित करने वाले डिजाइनर के रूप में भाग लिया गया।
प्रोस्यूमर द्वारा बनाई गई वस्तु 'अगला उपयोग' है
उपभोग और उत्पादन दोनों में भाग लेने वाले प्रोस्यूमर को अवश्य ही अप्लायंस फैक्ट्री बनानी या विशाल प्लेटफॉर्म बनाने की आवश्यकता नहीं है। पहले से बनी वस्तुओं के सहयोगी नियम, अपनी कक्षा के लिए आवश्यक उपकरण, और बार-बार सुधारी जा सकने वाली दस्तावेज संरचना बनाना भी उत्पादन है। बाजार में खरीदी गई वस्तुओं में अपने अनुभव को जोड़कर नया उपयोग बनाया जाता है।
HomeKit एकीकरण में, निर्माता और अपार्टमेंट सुविधाओं के आधार पर विभाजित उपकरणों को एक ही जीवन स्थान के रूप में प्रबंधित करने का प्रयास किया गया। प्रस्तुति सामग्री में, देखने में अच्छी एकल छवि से अधिक, पाठ और आकृतियों को अलग-अलग बदलने योग्य संरचना की आवश्यकता थी। दोनों उदाहरणों की सामान्यता अधिक सुविधाओं खरीदने में नहीं है। 'क्या यह जुड़ा है?', 'क्या पहला प्रारूप रोचक है' जैसे आपूर्ति पक्ष के मानकों में 'क्या हमारे घर में यह सहयोग से चल रहा है?', 'क्या अगली संशोधन आसान है?' जैसे उपयोगकर्ता पक्ष के मानक जोड़े गए हैं।
ये गतिविधियाँ AI से पहले भी मौजूद थीं। ओपन सॉफ्टवेयर और उपयोगकर्ता समुदाय, व्यक्तिगत निर्माण अनुभव ने आधार तैयार किया है। AI एजेंट द्वारा जोड़ा गया परिवर्तन समस्या को बताने और कार्यान्वयन का प्रयास करने के बीच की दूरी को कम करने में है। उपयोगकर्ता उद्देश्य और बाधाओं को बताते हैं, एजेंट कोड, सेटिंग्स और दस्तावेजों में परिवर्तित करता है, और व्यक्ति वास्तविक रूप से उपयोग करके फिर से सुधारने की प्रक्रिया जारी रख सकता है। मौजूदा ज्ञान और उपकरणों को हटाने के बजाय, उनके आधार का उपयोग करने के तरीकों को विस्तृत किया जाता है।
व्यक्तिगत समाधान बाजार के प्रस्ताव बनने के लिए
घर के भीतर अच्छी तरह से काम करने वाला एक सेटिंग तुरंत उत्पाद नहीं बनता है। दूसरे लोगों द्वारा समझा और स्थापित किया जा सकने वाला स्पष्टीकरण, अन्य वातावरण में सत्यापन, और समस्या उत्पन्न होने पर सुधारने का मार्ग आवश्यक है। अपनी असुविधा को हल करने की क्षमता और दूसरों के उपयोग की जिम्मेदारी लेने की क्षमता जुड़ी हुई हैं लेकिन समान नहीं हैं।
इस चरण से गुजरने के बाद, व्यक्तिगत कार्य साझा सामग्री या पुन: उपयोग योग्य उपकरण बन जाता है, और आवश्यकता के अनुसार शिक्षण, कस्टम निर्माण या रखरखाव जैसी सेवाओं की ओर बढ़ सकता है। Lab में कार्यों को व्यवस्थित करके सार्वजनिक करना और AI के साथ वेबसाइट पूरी करने का अनुभव उस शुरुआत बिंदु को दर्शाता है। AdSense स्वीकृति भी सार्वजनिक स्थान पर विज्ञापन जोड़ने की क्षमता का परिणाम है, बाजार की मांग या निरंतर आय को सिद्ध नहीं करता है।
प्रोस्यूमर के बाजार के मुख्य केंद्र में आने का दावा यह भविष्यवाणी नहीं है कि सभी लोग उद्यमी बन जाएंगे। यह दृष्टिकोण है कि उपभोक्ता शिकायत व्यक्त करने से आगे बढ़कर, कार्य करने वाले विकल्प प्रस्तुत कर सकते हैं, अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ सुधार सकते हैं और कंपनियों को नए मांग प्रस्तुत कर सकते हैं। तैयार उत्पाद बिक्री के अलावा, कनेक्शन सहायता, उपयोगकर्ता निर्माण उपकरण, सत्यापन और रखरखाव भी प्रतिस्पर्धा के महत्वपूर्ण मानक बन सकते हैं। कंपनियों को विलुप्त करने से अधिक, कंपनी और उपयोगकर्ता के बीच मूल्य निर्माण संबंध को बदलने की संभावना है।
नए उपकरणों का पीछा करने के बजाय एक छोटी असुविधा को अंत तक
AI युग में जीने का तरीका यदि एक आदत के रूप में सारांशित किया जाए, तो दोहराई जाने वाली असुविधाओं को नजरअंदाज किए बिना शुरू किया जा सकता है। 'स्वचालित कर दो' से अधिक 'बाथरूम की लाइट बंद करने के बाद एक्सहॉस्ट फैन और चले, लेकिन जब मैं स्वयं बंद करूं तो वह फिर से न जगे' का स्पष्टीकरण कार्यान्वयन और सत्यापन के मानक बनाता है। क्षेत्र को जानने वाले व्यक्ति की विशिष्ट अवलोकन AI द्वारा स्वयं तैयार किए जाने के लिए कठिन शुरुआती बिंदु है।
शुरुआत में बड़ी सेवा बनाने की आवश्यकता नहीं है। सीमा को छोटा रखना, अपेक्षित कार्रवाई और वास्तविक कार्रवाई की तुलना करना, और क्यों सुधार किया गया इसे नोट करना बेहतर है। एक बार प्रदर्शन सफल होना और कई दिनों तक निरंतर उपयोग करने में अंतर है। विफल शर्तों को रिकॉर्ड करना भी आवश्यक है ताकि व्यक्तिगत अनुभव अगले कार्य के लिए संपत्ति बन जाए और दूसरों के लिए भी सहायक हो।
इस प्रक्रिया में आवश्यक ज्ञान सीखा जाता है, और विशेषज्ञ सहायता की आवश्यकता वाली सीमाओं का निर्धारण किया जाता है। सभी कार्यों को स्वयं करना नेतृत्व नहीं है। उद्देश्य और पूर्णता के मानक स्वयं तय करना, कितना स्वयं बनाना है और किसके साथ सहयोग करना है, इसका चयन करने की क्षमता नेतृत्व है। AI उपयोग क्षमता भी आदेश वाक्यों को सुंदर रूप से लिखने की तकनीक से आगे बढ़कर, मांगों को विशिष्ट बनाने और परिणामों का मूल्यांकन करने की क्षमता के रूप में विस्तृत होना चाहिए।
बाजार के लिए उत्पादन मात्रा नहीं, विश्वसनीयता प्रस्तुत करें
बनाना आसान हो जाता है, लेकिन सटीकता और रखरखाव स्वचालित रूप से नहीं आते हैं। गलत उत्तर, विच्छेदित बाहरी सेवाएं, बदले गए उपकरण मानक उपयोगकर्ताओं द्वारा वहन की जाने वाली समस्या के रूप में वापस आते हैं। जब दूसरे लोग उपयोग करना शुरू करते हैं, तो स्पष्टीकरण और सहायता पर खर्च होने वाला समय भी बढ़ जाता है। AI उपयोग लागत और प्लेटफॉर्म निर्भरता भी बनी रहती है। कार्यात्मक बाधाओं के कम हो जाने का अर्थ यह नहीं है कि संचालन की बोझ हट गई है।
बल्कि, जितना अधिक परिणाम होता है, उतना ही महत्वपूर्ण होता है कि क्यों बनाया गया, कितना सत्यापित किया गया, और निरंतर सुधार किया जा सकता है। उपयोगकर्ता का अनुभव शुरुआती बिंदु है, और दूसरों की समस्याओं को हल करने की विश्वसनीयता दोहराए गए सत्यापन और फीडबैक से जमा होनी चाहिए। प्रोस्यूमर की प्रतिस्पर्धात्मक क्षमता AI द्वारा बनाए गए परिणामों को अधिक मात्रा में उत्पन्न करने से नहीं, बल्कि अपनी अच्छी तरह जानी गई समस्याओं में लंबे समय तक संलग्न रहने से आ सकती है।
हमें सभी को कंपनी बनाने की आवश्यकता नहीं है। केवल इस कारण से कि आवश्यक सुविधा नहीं है, चयन रोकने वाले या अगले उत्पाद का इंतजार करने वाले उपभोक्ताओं के रूप में ही रहने की भी आवश्यकता नहीं है। स्वयं बनाएं, सुधारें, साझा करें, और यदि आवश्यक हो तो दूसरों के प्रस्तावों के साथ प्रतिस्पर्धा करें। AI युग में जीने की शक्ति यह नहीं है कि कितनी अधिक सेवाओं का सदस्यता ली जाती है, बल्कि यह है कि व्यक्तिगत अनुभव को दूसरों के लिए उपयोगी प्रस्ताव में बदला जा सकता है या नहीं। इस क्षमता वाले प्रोस्यूमर बाजार के परिधि से राय जोड़ने वाले व्यक्ति से आगे बढ़कर, बाजार को यह पूछने वाले मुख्य केंद्र में खड़े हो सकते हैं कि उन्हें क्या बनाना चाहिए।
UPMI संचालक द्वारा लिखी और सार्वजनिक की गई Lab निबंध और इसके आधार पर इस पत्रिका के उदाहरण लेख को पढ़कर संरचित संपादकीय टीम का संपादकीय। प्रोस्यूमर के बाजार में भागीदारी का विस्तार उदाहरणों से निकाले गए दृष्टिकोण हैं, और पूरे बाजार के परिवर्तन या आय को सिद्ध करने का दावा नहीं है। UPMI Lab और न्यूएपोक जर्नल दोनों यूपीएमआई कंपनी लिमिटेड द्वारा संचालित हैं।
- UPMI Lab · स्मार्ट स्विच उदाहरण ↗
- न्यूएपोक जर्नल · स्मार्ट होम एकीकरण उदाहरण ↗
- न्यूएपोक जर्नल · शिक्षक द्वारा बनाया गया कक्षा सहायक ↗
- न्यूएपोक जर्नल · संशोधन योग्य AI प्रस्तुति सामग्री ↗
- UPMI Lab · परियोजना को सामग्री में बदलने वाली AdSense स्वीकृति उदाहरण ↗