OpenAI ने अभी-अभी Dots लॉन्च किया है, और इसने AI के साथ काम करने का एक बिल्कुल नया तरीका पेश किया है...
Dots अभी अपनी एक अलग ही कैटेगरी में है, इसलिए नहीं कि यह ChatGPT से बेहतर चैट करता है या Codex से बेहतर कोडिंग, बल्कि इसलिए क्योंकि यह इन दोनों की जगह लेने की कोशिश ही नहीं करता।
बिना किसी सेटअप के, यह अपने क्लाउड कंप्यूटर, 4,000 से ज्यादा ऐप्स तक एक्सेस के साथ एक ऑलवेज़-ऑन (always-on) एजेंट है, जो आपके ब्राउज़र, फाइल्स और टूल्स में तब भी काम करता रहता है जब आप वहां मौजूद नहीं होते।
और अगर आप समझते हैं कि इसे जिम्मेदारियां, कॉन्टेक्स्ट, परमिशन और अप्रूवल रूल्स कैसे देने हैं, तो आप अपने काम के वो हिस्से भी इसे सौंप सकते हैं जो पहले इतने निरंतर चलने वाले, बिखरे हुए या अनपेक्षित थे कि उन्हें ऑटोमेट करना नामुमकिन लगता था।
लोग इसे पहला ऐसा असली AI कह रहे हैं जो तब भी आपके लिए काम करता है जब आप वहां नहीं होते, और इसके पीछे एक ठोस वजह है...
तो यह रहा पूरा कोर्स:
Dots वाकई में किस चीज़ में माहिर है, ChatGPT और Codex के साथ इसका इस्तेमाल कैसे करें, वो जिम्मेदारी पैटर्न जो इससे सबसे बेहतरीन काम निकलवाते हैं, वो परमिशन गेट्स जो गलत कार्रवाइयों को रोकते हैं, और वो पांच वर्कफ़्लो जहां यह आपको असली पैसा कमा कर या बचा कर दे सकता है।
एक बात ध्यान रखें: Dots अभी धीरे-धीरे रोल आउट हो रहा है, Pro एक्सेस में फिलहाल यूरोपियन इकोनॉमिक एरिया, स्विट्जरलैंड और UK शामिल नहीं हैं, और Enterprise एक्सेस के लिए एडमिन-इनेबल्ड बीटा की जरूरत होती है।
यह अभी शुरुआती सॉफ्टवेयर है, इसलिए ऐसे कामों से शुरू करें जिन्हें वापस बदला जा सके, और कोई भी बड़ा कदम उठाने से पहले हर अहम चीज़ की खुद समीक्षा जरूर करें।
लेकिन अगर आप उस एजेंट को समझना चाहते हैं जिसकी चर्चा अचानक हर जगह हो रही है, तो शुरुआत यहीं से करें।
सबसे पहले: अपने dot का इस्तेमाल सामान्य ChatGPT चैट की तरह न करें
आम बातचीत तब काम आती है जब आपको तुरंत कोई जवाब चाहिए होता है। लेकिन dot तब ज्यादा समझदारी भरा विकल्प है जब काम जवाब मिलने के बाद भी जारी रहता है।
https://x.com/OpenAI/status/2104984507107717331
आप ChatGPT से एक कस्टमर इंटरव्यू का सारांश बनाने को कह सकते हैं। लेकिन आप अपने dot को यह जिम्मेदारी दे सकते हैं कि वह नए फीडबैक पर नज़र रखे, बार-बार आने वाली मांगों को ढूंढे, छोटे फिक्स की स्कोपिंग करे, और आपके लिए टेस्ट किए गए pull requests लेकर आए जिनमें यह दिखाने वाले वीडियो हों कि क्या बदला है।
आप ChatGPT से एक लॉन्च ईमेल दोबारा लिखने को कह सकते हैं। लेकिन आप अपने dot को पूरी लॉन्च की ऑडियंस, पोजिशनिंग और क्रिएटिव स्टैंडर्ड सिखा सकते हैं, और फिर प्रोडक्ट में बदलाव होने पर इसे मटेरियल अपडेट करने दे सकते हैं।
आप ChatGPT से पूछ सकते हैं कि कल आपके कैलेंडर में क्या है। लेकिन आप अपने dot से कह सकते हैं कि वह हर सुबह इसकी समीक्षा करे, शेड्यूल में टकराव (conflicts) को नोटिस करे, आपकी जरूरत की चीज़ें तैयार रखे, और जब किसी बात पर ध्यान देना जरूरी हो तो आपको याद दिलाए।
फर्क प्रॉम्प्ट के साइज़ का नहीं है। फर्क जिम्मेदारी के प्रकार का है।
अगर काम है...तो अपने dot का इस्तेमाल करें...उदाहरणनिरंतर चलने वालानई जानकारी आने पर लक्ष्य पर नज़र बनाए रखनाकस्टमर फीडबैक पर नज़र रखना और बार-बार आने वाली समस्याओं को सामने लानादोहराव वालानिश्चित समय पर एक ही उपयोगी प्रक्रिया को चलानाहर शाम कल के कैलेंडर की समीक्षा करनाकई टूल्स में फैला हुआकनेक्टेड ऐप्स, फाइल्स, ChatGPT Work या Codex को कोऑर्डिनेट करनाहर नए ट्रांसक्रिप्ट को क्लिप्स, नोट्स और सोशल ड्राफ्ट्स में बदलनासमय के साथ बदलने वालापूरी तरह नया शुरू करने के बजाय काम को अपडेट करनाकस्टमर की जरूरतें बदलने पर प्रपोजल में संशोधन करनाआपके निर्णय पर निर्भरकाम तैयार करना और फैसले के पॉइंट पर रुक जानाविकल्पों पर रिसर्च करना, सुझाव का ड्राफ्ट बनाना और आगे बढ़ने से पहले पूछना
पहला नियम बहुत सीधा है: अपने dot को अलग-थलग प्रॉम्प्ट देना बंद करें और उसे एक पूरा काम सौंपना शुरू करें।
1. इसे कोई जिम्मेदारी दें, कामों की सूची नहीं
ज्यादातर लोग अपने dot को एक लंबी-चौड़ी लिस्ट भेजकर शुरुआत करेंगे।
इन प्रतिस्पर्धियों की रिसर्च करो। ये ईमेल पढ़ो। यह डॉक्यूमेंट अपडेट करो। मेरा कैलेंडर चेक करो। पांच पोस्ट का ड्राफ्ट बनाओ। शुक्रवार को मुझे याद दिलाना।
हो सकता है कि वह यह लिस्ट पूरी कर दे, लेकिन आपने वाकई में कोई एजेंट नहीं बनाया है। आपने बस एक लंबी चैट रिक्वेस्ट बना दी है।
बेहतर शुरुआत जिम्मेदारी का कोई एक क्षेत्र चुनना है। dot को बताएं कि उसे किस नतीजे को सुरक्षित रखना है, कौन सी जानकारी मायने रखती है, आप काम का मूल्यांकन कैसे करते हैं, और कौन से फैसले अभी भी आपको ही लेने हैं।
OpenAI के सभी उदाहरण इसी पैटर्न पर चलते हैं। एक डेवलपर का dot फीडबैक पर नज़र रखता है और टेस्ट किए गए फिक्स तैयार करता है। एक वैज्ञानिक का dot नए सबूत आने पर विश्लेषण को अपडेट करता है। एक सेल्स लीड का dot कस्टमर की बदलती जरूरतों के अनुसार प्रपोजल को अप-टू-डेट रखता है। एक क्रिएटर का dot हर नए ट्रांसक्रिप्ट को क्लिप्स, नोट्स और सोशल ड्राफ्ट्स में बदल देता है।
इनमें से कोई भी एक बार पूछा जाने वाला सवाल नहीं है। ये स्थायी काम हैं।
Dots की कार्यप्रणाली
इस स्ट्रक्चर का इस्तेमाल करें:
जिम्मेदारी:
[काम का वह हिस्सा जिसकी जिम्मेदारी आपके dot की है]
लक्ष्य:
[वह नतीजा जिसकी ओर इसे लगातार बढ़ते रहना चाहिए]
कॉन्टेक्स्ट:
[वे लोग, प्रोडक्ट, प्रोजेक्ट और पिछले फैसले जिन्हें इसे समझना चाहिए]
मानक (Standard):
[एक अच्छा काम कैसा दिखता है]
स्वायत्तता (Autonomy):
[वह क्या है जिसकी रिसर्च, व्यवस्था, ड्राफ्टिंग या बदलाव यह खुद कर सकता है]
अप्रूवल नियम:
[काम करने से पहले इसे आपको क्या दिखाना होगा]
अपडेट की लय:
[इसे कब चेक करना, रिपोर्ट करना या पूछना चाहिए]
शुरुआत के लिए एक बेहतरीन जिम्मेदारी यह हो सकती है:
प्रोडक्ट में बदलाव होने पर हमारे लॉन्च मटेरियल को सटीक बनाए रखने की जिम्मेदारी तुम्हारी है। कॉन्टेक्स्ट के लिए हमारे मौजूदा डॉक्स, अप्रूव्ड कॉपी और Slack पर हुई प्रासंगिक चर्चाओं का इस्तेमाल करो। तुम खुद असंगतियां ढूंढ सकते हो और अपडेटेड ड्राफ्ट तैयार कर सकते हो। मेरी मंजूरी के बिना कुछ भी पब्लिश मत करो, क्रिएटर्स को मैसेज मत करो और लाइव पेजों में बदलाव मत करो। हर कार्यदिवस (weekday) को महत्वपूर्ण बदलावों की जांच करो और मुझे तभी अलर्ट करो जब किसी फैसले की जरूरत हो।
असली ट्रिक शब्दों की चतुराई नहीं है। असली ट्रिक dot को एक वास्तविक नतीजा, वे तथ्य जो वह खुद नहीं अनुमान लगा सकता, और एक ऐसी लक्ष्मण रेखा देना है जिसे वह पार न कर सके।
जितना आप सोच रहे हैं, उससे छोटे दायरे से शुरुआत करें। "मेरी कंपनी चलाने में मदद करो" कोई जिम्मेदारी नहीं है। कस्टमर फीडबैक, कोई एक लॉन्च, एक कंटेंट पाइपलाइन, एक नियमित रिपोर्ट या कोई सक्रिय सेल्स प्रक्रिया — ये जिम्मेदारियां हो सकती हैं।
एक बार जब dot यह साबित कर दे कि वह काम को समझ गया है, तो आप काम का दायरा बढ़ा सकते हैं। किसी भरोसेमंद सिस्टम का विस्तार करना उस एजेंट को डिबग करने से कहीं आसान है जिसे पहले ही दिन आपकी आधी जिंदगी का बोझ दे दिया गया हो।
2. इसे सिखाएं कि 'अच्छा' कैसा दिखता है
Dots समय के साथ फीडबैक से सीखते हैं, लेकिन तभी जब आपके फीडबैक में काम की जानकारी हो।
"यह खराब है" — इससे कुछ खास नहीं सीखा जा सकता। "यह बहुत घिसा-पिटा और औपचारिक लग रहा है; ठोस उदाहरण रखो, नाटकीय शुरुआत हटा दो, और ऐसे लिखो जैसे मैं किसी दूसरे फाउंडर को यह आइडिया समझा रहा हूं" — यह एक ऐसा फीडबैक है जो बार-बार काम आने वाली पसंद सिखाता है।
यही बात रिसर्च, कोड, डिज़ाइन और विश्लेषण पर भी लागू होती है। अगर आप कोई प्रपोजल खारिज करते हैं, तो बताएं कि गलती सबूत में थी, रिस्क में, कीमत में, टाइमिंग में या सुझाव में। अगर आप कोई ईमेल दोबारा लिखते हैं, तो समझाएं कि आपका वर्जन बेहतर क्यों है। अगर आप एक डिज़ाइन चुनते हैं, तो उस हाइरार्की, स्पेसिंग या विजुअल टोन की ओर इशारा करें जो आपको पसंद है।
dot यह सीखने की कोशिश कर रहा है कि आपके तरीके से काम पूरा करना असल में क्या होता है। आपका काम है उस मानक को उसके लिए स्पष्ट और देखने योग्य बनाना।
विशेषण नहीं, उदाहरण दें
clean, premium, natural और strategic जैसे शब्द अकेले लगभग बेमानी हैं।
ऐसा कहने के बजाय:
हमारी लॉन्च कॉपी को नेचुरल बनाओ।
ऐसा कहें:
इन तीन अप्रूव्ड पोस्ट्स को वॉइस रेफरेंस के तौर पर इस्तेमाल करो। ये सीधे और थोड़े अनौपचारिक हैं, और एक ठोस समस्या के जरिए प्रोडक्ट को समझाते हैं। कॉर्पोरेट भाषा, झूठे उत्साह और उन दावों से बचो जिन्हें हम साबित नहीं कर सकते। जब दुविधा हो, तो छोटे वाक्य को चुनो।
ऐसा कहने के बजाय:
मुझे अच्छे लीड्स लाकर दो।
ऐसा कहें:
एक अच्छा लीड वह Shopify ब्रांड है जिसमें दोबारा खरीदारी का मजबूत ट्रेंड हो, मोबाइल ट्रैफिक दिखता हो, प्रोडक्ट ड्रॉप्स सक्रिय हों और कोई मौजूदा मोबाइल ऐप न हो। उन स्टोर्स को बाहर रखो जो निष्क्रिय लगते हैं या ऐसे प्रोडक्ट बेचते हैं जिन्हें लोग शायद ही दोबारा ऑर्डर करते हैं। हर योग्यता के लिए सबूत भी देना।
उदाहरण dot को तुलना करने का आधार देते हैं। विशेषण उसे अनुमान लगाने पर मजबूर करते हैं।
जब एक ही गलती दो बार हो, तो सिर्फ उस एक नतीजे को ठीक करना बंद करें और स्थायी निर्देश (standing instruction) को अपडेट करें। हर सुधार को अगले काम को बेहतर बनाना चाहिए, न कि सिर्फ मौजूदा गलती को ठीक करना।
3. सिर्फ उतना ही कनेक्ट करें जितनी जरूरत हो
Dots कनेक्टेड ऐप्स, अपने ब्राउज़र, अपने क्लाउड कंप्यूटर और — अगर आप स्पष्ट रूप से अनुमति दें — आपके लोकल कंप्यूटर में काम कर सकते हैं। यही एक्सेस उन्हें उपयोगी बनाता है, लेकिन यही कारण है कि सेटअप का सही होना बहुत मायने रखता है।
सिर्फ इसलिए सब कुछ कनेक्ट न करें क्योंकि ऐसा विकल्प मौजूद है।
जिम्मेदारी से शुरुआत करें और पीछे की तरफ सोचें। अगर काम इंटरव्यू ट्रांसक्रिप्ट को कंटेंट में बदलना है, तो dot को उस फोल्डर की जरूरत हो सकती है जहां ट्रांसक्रिप्ट आते हैं, आपके अप्रूव्ड उदाहरणों की, और उस जगह की जहां ड्राफ्ट रखे जाने हैं। उसे शायद आपके पर्सनल ईमेल, कैलेंडर और कंपनी के हर वर्कस्पेस की जरूरत नहीं है।
अगर काम प्रपोजल को अप-टू-डेट रखना है, तो उसे अकाउंट हिस्ट्री, प्रोडक्ट डॉक्यूमेंटेशन, प्रासंगिक मैसेज और प्रपोजल फाइल्स की जरूरत हो सकती है। लेकिन उसे ईमेल भेजने या CRM बदलने की परमिशन अपने आप नहीं मिल जानी चाहिए।
नियम सरल है: जानकारी और टूल्स का सबसे छोटा उपयोगी सेट कनेक्ट करें, और फिर जब किसी असली काम के लिए जरूरत पड़े तब इसे बढ़ाएं।
कनेक्शन और परमिशन एक ही चीज़ नहीं हैं
आपका dot किसी कनेक्टेड इनबॉक्स को पढ़ सकता है, बिना इसके कि उसे मैसेज भेजने की स्थायी परमिशन हो। वह कोई डॉक्यूमेंट तैयार कर सकता है बिना उसे शेयर करने की अनुमति के। वह किसी खरीदारी की रिसर्च कर सकता है, लेकिन खरीदने से पहले उसे आपकी मंजूरी चाहिए होगी।
आप ChatGPT के प्लगइन कंट्रोल्स के जरिए कनेक्टेड अकाउंट्स मैनेज करते हैं। किसी ऐप को डिसकनेक्ट करने से उस कनेक्शन के जरिए नई जानकारी शेयर होना बंद हो जाती है, लेकिन dot जो जानकारी पहले ही सीख चुका है वह मिटती नहीं है। dot की अपनी बातचीत, सेव की गई यादें और शेड्यूल किए गए काम मिटाने के लिए, मौजूदा रीसेट फ्लो उस dot को ही डिलीट कर देता है।
यह बारीकी मायने रखती है। डिसकनेक्ट करना भूलने जैसा नहीं है।
हर dot का अपना एक सुरक्षित क्लाउड कंप्यूटर होता है। आपके लोकल कंप्यूटर का एक्सेस वैकल्पिक है और शुरू में बंद रहता है। ब्राउज़िंग, जानकारी का विश्लेषण, फाइलें बनाना और टूल्स चलाने के लिए क्लाउड कंप्यूटर काफी है। अपना कंप्यूटर तभी कनेक्ट करें जब काम को सच में लोकल फाइल्स, आपके लोकल ब्राउज़र, इंस्टॉल किए गए टूल्स या लोकल स्किल्स की जरूरत हो।
4. शेड्यूल्ड वर्क और प्रोएक्टिव रिसर्च का अलग-अलग इस्तेमाल करें
Dots की सबसे दिलचस्प बातों में से एक यह है कि एजेंट नए मैसेज का इंतजार किए बिना भी आपकी मदद कर सकता है।
ऐसा दो अलग-अलग तरीकों से होता है।
शेड्यूल्ड वर्क (Scheduled work)
शेड्यूल्ड वर्क वह है जिसे आप जानबूझकर dot को किसी खास समय पर या बार-बार चलाने के लिए कहते हैं।
उदाहरण:
- हर शाम कल के कैलेंडर की समीक्षा करो और जो भी तैयारी मांगता हो उसे हाइलाइट करो।
- हर सोमवार को साप्ताहिक सपोर्ट सारांश चेक करो और तेजी से बढ़ती तीन शिकायतों की पहचान करो।
- हर महीने की पहली तारीख को दो रेवेन्यू डैशबोर्ड का मिलान (reconcile) करो।
- लॉन्च तक हर कार्यदिवस को सक्रिय लॉन्च चेकलिस्ट की समीक्षा करो।
आप dot की प्रोफाइल से सक्रिय, रोके गए (paused) और पूरे हो चुके शेड्यूल को मैनेज कर सकते हैं, जिसमें उनका समय और नोटिफिकेशन शामिल हैं।
एक मजबूत शेड्यूल्ड टास्क में एक भरोसेमंद ट्रिगर, एक स्थिर प्रक्रिया और एक स्पष्ट आउटपुट होता है। "हर सुबह मेरे बिजनेस के बारे में सोचो" — इसमें इनमें से कुछ नहीं है। "हर कार्यदिवस सुबह 9 बजे, कल की नई सपोर्ट बातचीत की समीक्षा करो और मुझे सिर्फ वे प्रोडक्ट इश्यू दिखाओ जिनका जिक्र कम से कम तीन कस्टमर्स ने किया हो" — इसमें तीनों हैं।
प्रोएक्टिव रिसर्च (Proactive research)
प्रोएक्टिव रिसर्च इससे अलग है। जब आप अपने dot के साथ सक्रिय रूप से काम नहीं कर रहे होते, तो वह मदद के रास्ते खोजने के लिए अनुमति प्राप्त कनेक्टेड जानकारी को देख सकता है।
OpenAI का कहना है कि यह बैकग्राउंड रिसर्च प्रतिबंधित रीड-ओनली टूल्स का इस्तेमाल करती है। यह सीधे मैसेज नहीं भेज सकती, कनेक्टेड ऐप का कंटेंट नहीं बदल सकती, और न ही ब्राउज़र या कंप्यूटर को कंट्रोल कर सकती है। यह जानकारी इकट्ठा करती है और dot के लिए प्राइवेट नोट्स रखती है। बाद की कोई भी कार्रवाई अभी भी सामान्य परमिशन और सुरक्षा जांच का पालन करेगी।
प्रोएक्टिव रिसर्च को अदृश्य ऑटोमेशन नहीं, बल्कि एक अर्ली-वॉर्निंग सिस्टम (early-warning system) की तरह देखें।
इसका इस्तेमाल छूटती हुई डेडलाइन, बार-बार आने वाली कस्टमर समस्या, विश्लेषण बदल देने वाले नए सबूत, भूली हुई चालान, या ट्रिप को प्रभावित करने वाले कैलेंडर बदलाव को नोटिस करने के लिए करें। फिर dot को वह अवलोकन आपके पास लाने दें, अगला कदम तैयार करने दें और आपके द्वारा तय किए गए एक्शन रूल्स का पालन करने दें।
5. कुछ गलत होने से पहले अप्रूवल रूल्स तय करें
अपने dot को बेहतर बनाने का सबसे अच्छा तरीका उसे हर जगह स्वायत्त (autonomous) बनाना नहीं है। बल्कि यह तय करना है कि स्वायत्तता कहां मदद करती है और कहां यह अनावश्यक जोखिम पैदा करती है।
Custom Rules आपको चार व्यवहार देते हैं:
- बिना पूछे कार्रवाई करें
- पहले से मंजूरी हो तो कार्रवाई करें
- कार्रवाई से पहले पूछें
- आपको सौंप दें (Hand off)
"पहले से मंजूरी" का मतलब है कि आपने अपने प्रॉम्प्ट में स्पष्ट रूप से उस कार्रवाई के लिए कहा था।
कम जोखिम वाले, उलटे जा सकने वाले कामों के लिए स्वतंत्र कार्रवाई का इस्तेमाल करें: रिसर्च को व्यवस्थित करना, ड्राफ्ट तैयार करना, विश्लेषण दोबारा चलाना या प्राइवेट चेकलिस्ट अपडेट करना।
अप्रूवल तब मांगें जब कार्रवाई किसी और व्यक्ति को प्रभावित करती हो, पैसा खर्च करती हो, जानकारी पब्लिश करती हो, साझा काम में बदलाव करती हो, या जिसे वापस लाना मुश्किल हो। इसमें ईमेल भेजना, फाइल शेयर करना, पोस्ट पब्लिश करना, खरीदारी करना, लाइव पेज बदलना या डेटा डिलीट करना शामिल है।
OpenAI का कहना है कि सेव किए गए कार्ड से की गई खरीदारी के लिए अप्रूवल जरूरी है। कुछ कार्रवाइयों, जैसे स्थायी डिलीशन, अनजाने स्रोत से सॉफ्टवेयर चलाना, या सुरक्षा के लिहाज से संवेदनशील नया एक्सेस देने के लिए हर बार पुष्टि की जरूरत होती है। अन्य कदम, जैसे पासवर्ड बदलना या वित्तीय खातों के बीच पैसा ट्रांसफर करना, आपको वापस सौंप दिए जाने चाहिए।
एक अच्छा डिफ़ॉल्ट यह है:
रिसर्च, विश्लेषण, व्यवस्था, ड्राफ्टिंग और तैयारी स्वतंत्र रूप से करो। भेजने, खर्च करने, पब्लिश करने, शेयर करने, डिलीट करने या एक्सेस बदलने से पहले पूछो।
Dots Auto-review नाम के एक अलग सिस्टम का भी इस्तेमाल करते हैं, जो आपके निर्देशों, Custom Rules और बिल्ट-इन सुरक्षा आवश्यकताओं के आधार पर कुछ योजनाबद्ध कार्रवाइयों की जांच करता है। यह किसी कार्रवाई की अनुमति दे सकता है, उसे ब्लॉक कर सकता है, या dot को आपसे अधिक जानकारी मांगने के लिए कह सकता है।
यह एक उपयोगी सुरक्षा है, लेकिन यह स्पष्ट निर्देशों की जगह नहीं ले सकती। OpenAI स्पष्ट रूप से चेतावनी देता है कि dots अभी भी गलतियां कर सकते हैं, इसलिए अहम कामों की समीक्षा अभी भी जरूरी है।
पांच नियम जो Dots को नाटकीय रूप से बेहतर बनाते हैं
- एक निरंतर चलने वाला नतीजा सौंपें
"एक लॉन्च प्लान लिखो" एक डॉक्यूमेंट बनाता है। "प्रोडक्ट में बदलाव होने पर हमारे लॉन्च प्लान को सटीक बनाए रखो" एक जिम्मेदारी बनाता है।
- उदाहरणों और फैसलों के जरिए सिखाएं
dot को अप्रूव्ड काम, खारिज किया गया काम और आपके चुनावों के पीछे का कारण दें। हर सुधार अगले नतीजे को बेहतर बनाना चाहिए।
- एक्सेस धीरे-धीरे कनेक्ट करें
काम के लिए जरूरी ऐप्स और जानकारी के सबसे छोटे सेट से शुरुआत करें। लोकल कंप्यूटर का एक्सेस तब तक बंद रखें जब तक किसी काम को सच में इसकी जरूरत न हो।
- कार्रवाइयों और अप्रूवल को स्पष्ट करें
साफ-साफ बताएं कि dot स्वतंत्र रूप से क्या कर सकता है, किन चीजों के लिए प्रॉम्प्ट-स्तर की पूर्व-मंजूरी चाहिए, उसे किन बातों के बारे में पूछना होगा, और क्या हमेशा आपके पास ही रहेगा।
- फैसले के पॉइंट्स पर समीक्षा करें
हर क्लिक को माइक्रोमैनेज न करें। dot से कहें कि वह तब लौटे जब सुझाव बदलता है, उसे नया एक्सेस चाहिए, कोई और व्यक्ति प्रभावित होने वाला है, या पूरा नतीजा तैयार हो गया है।
यही तरीका है जिससे आप कंट्रोल खोए बिना स्वायत्तता पाते हैं।
अपने पहले dot की जिम्मेदारी चुनने का एक आसान तरीका
ऐसी चीज़ चुनें जो:
- इतनी बार दोहराई जाती हो कि dot लगातार मदद कर सके;
- इतनी स्पष्ट हो कि आप अच्छे काम को पहचान सकें;
- उस जानकारी से जुड़ी हो जिसे dot एक्सेस कर सकता है;
- इतनी उलटी जा सकने वाली हो कि शुरुआती गलती को संभाला जा सके; और
- इतनी परेशान करने वाली हो कि इसे हटाने से आपको सच में समय मिल जाए।
शुरुआत के लिए अच्छी जिम्मेदारियां:
- प्रोडक्ट में बदलाव होने पर लॉन्च प्लान और उसके मटेरियल को एक-दूसरे से मेल खाता रखना।
- नए कस्टमर फीडबैक की समीक्षा करना और सबूतों पर आधारित प्रोडक्ट सुझाव तैयार करना।
- हर नए इंटरव्यू ट्रांसक्रिप्ट को क्लिप्स, नोट्स और सोशल ड्राफ्ट्स में बदलना।
- कल के कैलेंडर की समीक्षा करना और हर अहम मीटिंग के लिए जरूरी चीज़ें तैयार करना।
- किसी एक सक्रिय सेल्स प्रपोजल को कस्टमर की नवीनतम जरूरतों के अनुसार अपडेट रखना।
शुरुआत के लिए खराब जिम्मेदारियां:
- "मेरी कंपनी चलाओ।"
- "मेरे सारे मैसेज संभालो।"
- "मुझे जो भी चाहिए वो खरीद लो।"
- "मेरे लिए वो सारे फैसले ले लो जिनके लिए मेरे पास समय नहीं है।"
- "सब कुछ कनेक्ट करो और मदद के रास्ते खोजो।"
ये प्रॉम्प्ट लक्ष्य को छिपाते हैं, कोई मानक नहीं देते, और dot को यह जानने का कोई भरोसेमंद तरीका नहीं देते कि इंसानी फैसला कहां जरूरी है।
अपने पहले रन के लिए, जिम्मेदारी ब्रीफ को एक अतिरिक्त निर्देश के साथ पूरा करें:
कोई भी कार्रवाई करने से पहले मुझे अपनी योजना दिखाओ।
इससे आप छूटे हुए एक्सेस, अस्पष्ट मानकों और गलत धारणाओं को तब पकड़ लेंगे जब उन्हें ठीक करना अभी भी आसान है।
मकसद ऐसा AI रखना नहीं है जो हमेशा व्यस्त रहे
मकसद ऐसा एजेंट रखना है जो सही चीजों को तब भी आगे बढ़ाता रहे जब आपका ध्यान कहीं और हो।
Dots AI के साथ रिश्ते के एक नए रूप का OpenAI का जवाब है। आपका dot उन लक्ष्यों और मानकों को सीखता है जो आप उसे सिखाते हैं, अपने कंप्यूटर और आपके कनेक्ट किए गए ऐप्स में काम करता है, बातचीत के बीच भी आगे बढ़ता रहता है, और तब लौटता है जब उसके पास कोई उपयोगी काम हो या उसे आपके फैसले की जरूरत हो।
Dots से सबसे ज्यादा फायदा वे लोग नहीं उठाएंगे जो सबसे ज्यादा ऐप्स कनेक्ट करते हैं या सबसे लंबे प्रॉम्प्ट लिखते हैं। फायदा उन्हें होगा जो जिम्मेदारी को स्पष्ट रूप से परिभाषित करते हैं, दिखाते हैं कि अच्छा काम कैसा दिखता है, और स्वायत्त काम व इंसानी फैसलों के बीच सही सीमा तय करते हैं।
एक जिम्मेदारी से शुरुआत करें। उसे न्यूनतम जरूरी एक्सेस दें। अहम कार्रवाइयों को अप्रूवल के पीछे रखें। नतीजे की समीक्षा करें, अपने फैसले समझाएं और स्थायी निर्देशों को बेहतर बनाएं।
फिर दूसरे रन को पहले से बेहतर बनने दें।
यही तरीका है जिससे एक dot सिर्फ एक और चैटबॉट लगना बंद होता है और सच में उपयोगी बनना शुरू होता है।
लॉन्च के समय उपलब्धता
Dots का रोलआउट 29 सितंबर, 2026 को शुरू हुआ। OpenAI का कहना है कि ये धीरे-धीरे यूरोपियन इकोनॉमिक एरिया, स्विट्जरलैंड और UK से बाहर के Pro यूजर्स, सपोर्टेड ChatGPT क्षेत्रों में Business Premium यूजर्स, और एडमिन-इनेबल्ड बीटा के जरिए Enterprise यूजर्स के लिए उपलब्ध हो रहे हैं। एक्सेस दिखने में कई दिन लग सकते हैं।
आप अपना पहला dot ChatGPT डेस्कटॉप ऐप या डेस्कटॉप वेब के जरिए बनाते हैं। लॉन्च के समय, इसे सपोर्टेड मोबाइल अनुभवों के जरिए इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन मोबाइल पर dot बनाया नहीं जा सकता और मोबाइल वेब पर dots सपोर्टेड नहीं हैं। आपका पहला dot योग्य Pro या Business Premium एक्सेस के साथ बिना किसी अतिरिक्त कीमत के शामिल है।
