একটি এনগেজমেন্টে AI আসলে কী প্রতিস্থাপন করে
কনসাল্টিং কাজ একক কোনো চাকরি নয়। এক সপ্তাহে আপনি একটি সমস্যা কাঠামোবদ্ধ করেন, স্টেকহোল্ডারদের সাক্ষাৎকার নেন, একটি ডেটা এক্সট্র্যাক্ট পরিষ্কার করেন, একটি স্টোরিলাইন তৈরি করেন, পাতাগুলো লেখেন, আর সুপারিশটি রক্ষা করেন। এই কাজগুলো সম্পূর্ণ ভিন্ন মডেল আচরণকে পুরস্কৃত করে, যে কারণে একটিমাত্র AI সাবস্ক্রিপশন সবসময় 70 শতাংশ কার্যকর আর 30 শতাংশ হতাশাজনক মনে হয়।
সৎ ফ্রেমিং হলো এটি: AI একটি এনগেজমেন্টে উত্তর তৈরি করে না। এটি সেই দুই ঘণ্টা সরিয়ে দেয় যা আপনি এমন কিছুর প্রথম খসড়ায় পৌঁছাতে ব্যয় করেন যা আপনি ইতিমধ্যেই তৈরি করতে জানেন, আর এটি সেই ফাঁকটি ধরে ফেলে যা আপনি বৃহস্পতিবার বেশি সময় থাকলে খুঁজে পেতেন। এভাবে ব্যবহার করলে এটি সপ্তাহে বেশ কয়েক ঘণ্টার মূল্যবান। উত্তর তৈরির যন্ত্র হিসেবে ব্যবহার করলে এটি ঠিক সেই সাধারণ আউটপুট তৈরি করে যা পার্টনাররা চিনতে শিখে গেছেন। একটি এনগেজমেন্টে এর সবচেয়ে উচ্চ-লিভারেজ উদাহরণ হলো কল রিক্যাপ, যার নিজস্ব ওয়ার্কফ্লো আছে কীভাবে AI দিয়ে মিটিং সারসংক্ষেপ করবেন-এ।
কয়েক সপ্তাহ পর বেশিরভাগ কনসালট্যান্ট যে রাউটিংয়ে পৌঁছান তা এখানে দেওয়া হলো:
| কাজ | সেরা মডেল | কেন |
|---|---|---|
| সমস্যা কাঠামোবদ্ধকরণ, ইস্যু ট্রি, 2x2 | GPT | স্পষ্ট কাঠামোগত সীমাবদ্ধতা মেনে চলে, MECE যুক্তি ধরে রাখে, পরিষ্কার হায়ারার্কি ফেরত দেয় |
| স্লাইড হেডলাইন আর স্টোরিলাইন | Claude | মানবিক স্বরে লেখে, ফিলার বিশেষণ প্রতিরোধ করে, একটি ধারাবাহিক যুক্তির সূত্র ধরে রাখে |
| এক্সিকিউটিভ সামারি আর ক্লায়েন্ট ইমেইল | Claude | টোন নিয়ন্ত্রণে আর কূটনৈতিকভাবে কঠিন কথা বলায় সবচেয়ে ভালো |
| মার্কেট আর প্রতিযোগী স্ক্যান | Gemini | যাচাইযোগ্য সোর্সসহ সাম্প্রতিক ওয়েব উপাদানে সবচেয়ে শক্তিশালী |
| দীর্ঘ ডকুমেন্ট আর ট্রান্সক্রিপ্ট পড়া | Gemini | 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, তাই একটি 120 পাতার বার্ষিক প্রতিবেদন এক পাসেই ধরে |
| টেবিল বা JSON-এ ডেটা এক্সট্র্যাকশন | GPT | কঠোর আউটপুট ফরম্যাটে সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য যা আপনি Excel-এ পেস্ট করতে পারেন |
| একটি সুপারিশ যাচাই করা | যা আপনি খসড়া করেননি সেই মডেল | দ্বিতীয় একটি মডেল হলো সবচেয়ে সস্তা রেড টিম যা আপনি কখনো চালাবেন |
এটি মুখস্থ করার দরকার নেই। ব্যবহারিক সংস্করণটি হলো: GPT-তে কাঠামো খসড়া করুন, Claude-এ গদ্য খসড়া করুন, Gemini-তে রিসার্চ করুন, আর যে মডেল এটি লেখেনি সেটি দিয়ে চূড়ান্ত যুক্তি যাচাই করুন।
ওয়ার্কফ্লো 1: ফ্রেমওয়ার্ক জেনারেশন যা সাধারণ নয়
"এই ক্লায়েন্ট সমস্যার জন্য একটি ফ্রেমওয়ার্ক" চাওয়া হলে ক্লায়েন্টের নাম বসানো একটি Porter's Five Forces ফেরত আসে। সমাধানটি হলো মডেলকে সেই সীমাবদ্ধতাগুলো দেওয়া যা একজন ম্যানেজার আপনাকে দিতেন: ক্লায়েন্ট আসলে যে সিদ্ধান্ত নিচ্ছেন, যেসব অক্ষকে গুরুত্বপূর্ণ হতে দেওয়া হয়েছে, আর ইতিমধ্যে যা বাদ দেওয়া হয়েছে।
প্রম্পট: ইস্যু ট্রি
আপনি একটি কনসাল্টিং এনগেজমেন্টের জন্য একটি সমস্যা কাঠামোবদ্ধ করছেন। ক্লায়েন্টের সিদ্ধান্ত: [নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তটি, যেমন "তিনটি আঞ্চলিক ডিস্ট্রিবিউশন সেন্টারকে একটিতে একীভূত করা উচিত কিনা"]। তিন স্তর গভীর একটি MECE ইস্যু ট্রি তৈরি করুন। লেভেল 1 অবশ্যই সেই 3 থেকে 5টি প্রশ্ন হতে হবে যেগুলোর উত্তর দিলে সিদ্ধান্তটি সমাধান হয়ে যায়। প্রতিটি লিফের জন্য, প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণ আর প্রয়োজনীয় ডেটা সোর্স উল্লেখ করুন। উপলব্ধ ডেটা দিয়ে পরীক্ষা করা যায় না এমন শাখা অন্তর্ভুক্ত করবেন না। যেসব শাখার উত্তর সম্ভবত ইতিমধ্যেই জানা তা চিহ্নিত করুন।
প্রম্পট: এমন একটি 2x2 যা তার জায়গা অর্জন করে
এই সমস্যার জন্য তিনটি প্রার্থী 2x2 ম্যাট্রিক্স প্রস্তাব করুন। প্রতিটির জন্য, উভয় অক্ষের নাম দিন, প্রতিটি কোয়াড্রান্টের একটি অবস্থান ক্লায়েন্টের জন্য কী বোঝাবে তা ব্যাখ্যা করুন, আর ম্যাট্রিক্সটি যে একক সিদ্ধান্ত চালায় তা উল্লেখ করুন। যে অক্ষ জোড়া একই ভেরিয়েবলের পুনর্বিবৃতি তা বাতিল করুন। তারপর একটি সুপারিশ করুন আর ব্যাখ্যা করুন কেন বাকি দুটি এখানে দুর্বল। প্রসঙ্গ: [আপনার পরিস্থিতির নোট পেস্ট করুন]।
প্রম্পট: আপনার ইতিমধ্যে তৈরি করা একটি ফ্রেমওয়ার্ক চাপ পরীক্ষা করুন
আমি এই ফ্রেমওয়ার্কটি তৈরি করেছি: [পেস্ট করুন]। একজন সন্দেহপ্রবণ এনগেজমেন্ট ম্যানেজার হিসেবে কাজ করুন। ওভারল্যাপিং শাখা, অনুপস্থিত শাখা, উপলব্ধ সময়ে বিশ্লেষণ করা যায় না এমন শাখা, আর যেখানে কাঠামোটি উত্তর ধরে নেয় এমন যেকোনো জায়গা চিহ্নিত করুন। এটি পুনর্লিখন করবেন না। শুধু সমস্যাগুলো তালিকাভুক্ত করুন।
শেষটি এই পাতার সবচেয়ে মূল্যবান প্রম্পট। মডেলগুলো কাঠামো উদ্ভাবনের চেয়ে সমালোচনায় অনেক বেশি ভালো, আর একটি সমালোচনা পাস 30 সেকেন্ড সময় নেয়। ম্যানেজার রিভিউতে নেওয়ার আগে, পরে নয়, আপনার নিজের ফ্রেমওয়ার্কটি এর মধ্য দিয়ে চালান।
ওয়ার্কফ্লো 2: ডেক ন্যারেটিভ যা পার্টনার রিভিউতে টিকে থাকে
AI-লিখিত স্লাইডের ব্যর্থতার ধরনটি ব্যাকরণ নয়। এটি হলো যে প্রতিটি হেডলাইন একটি বিষয় হয়ে যায়, একটি দাবি নয়। "মার্কেট ওভারভিউ" একটি বিষয়। "ডিসকাউন্ট চ্যানেল দ্বারা সম্পূর্ণভাবে চালিত হয়ে ক্যাটাগরিটি 11 শতাংশ বেড়েছে যখন আমাদের ক্লায়েন্ট শেয়ারের 3 পয়েন্ট হারিয়েছে" একটি দাবি, আর দাবির একটি ডেক রিপোর্টিংয়ের চেয়ে চিন্তাভাবনা হিসেবে পড়া হয়।
প্রম্পট: প্রথমে স্টোরিলাইন, তারপর পাতা
একটি ক্লায়েন্ট ডেকের জন্য একটি হরাইজন্টাল স্টোরিলাইন তৈরি করুন। পরিস্থিতি: [2 বাক্য]। জটিলতা: [2 বাক্য]। ক্লায়েন্ট যে প্রশ্ন জিজ্ঞেস করছেন: [1 বাক্য]। আমার কাছে থাকা প্রমাণ: [বুলেট]। সুপারিশ: [1 বাক্য]। 8 থেকে 12টি স্লাইড হেডলাইন ফেরত দিন, প্রতিটি একটি সাবজেক্ট আর ভার্বসহ সম্পূর্ণ দাবি, যা ক্রমানুসারে একটি একক যুক্তি হিসেবে পড়া যায়। কোনো বিষয়ভিত্তিক লেবেল নয়। হেডলাইনগুলোর পরে, এমন কোনো দাবি তালিকাভুক্ত করুন যার জন্য আমার এখনও প্রমাণ নেই।
সেই শেষ নির্দেশটিই আপনাকে বাঁচায়। এটি আপনাকে পাতা তৈরি করার আগেই একটি প্রমাণ-ফাঁক তালিকা দেয়, যা ঠিক সেই তালিকা যা একজন পার্টনার যেভাবেই হোক রিভিউতে তৈরি করবেন।
প্রম্পট: পাতাটি লিখুন
এই স্লাইডের জন্য বডি কনটেন্ট লিখুন। হেডলাইন: [হেডলাইন পেস্ট করুন]। সহায়ক ডেটা: [সংখ্যা বা ফলাফল পেস্ট করুন]। দর্শক: [যেমন "COO আর দুজন ডাইরেক্ট রিপোর্ট, অপারেশনালি সাবলীল, কনসালট্যান্টদের প্রতি সন্দেহপ্রবণ"]। সীমাবদ্ধতা: সর্বোচ্চ তিনটি সহায়ক পয়েন্ট, প্রতিটি 20 শব্দের নিচে, পরিমাপ করা যায় না এমন কোনো বিশেষণ নয়, প্রদত্ত ডেটার বাইরে যায় এমন কোনো দাবি নয়। ক্লায়েন্টের জন্য এক লাইনের "তাহলে কী" যোগ করুন।
প্রম্পট: টোন পাস
ভয়েস স্যাম্পলের সাথে মিলিয়ে এটি পুনর্লিখন করুন। প্রতিটি সংখ্যা আর দাবি অভিন্ন রাখুন। এমন যেকোনো বাক্য সরিয়ে দিন যা ভিন্ন একজন ক্লায়েন্টের ডেকে অপরিবর্তিত দেখা যেত। ভয়েস স্যাম্পল: [আপনার পার্টনার পছন্দ করেছিলেন এমন একটি ডেক থেকে দুটি অনুচ্ছেদ পেস্ট করুন]। খসড়া: [পেস্ট করুন]।
ভয়েস স্যাম্পলটি টোন সম্পর্কে যেকোনো নির্দেশের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। আপনার ফার্মের প্রকৃত লেখার দুটি অনুচ্ছেদ আউটপুটকে টোন কেমন হওয়া উচিত তা বর্ণনা করা বিশেষণের একটি অনুচ্ছেদের চেয়ে অনেক বেশি এগিয়ে নেবে।
কিছু পাঠানোর আগে, ডেকটি রিভার্স টেস্টের মধ্য দিয়ে চালান: আপনার হেডলাইনগুলো একটি নতুন চ্যাটে ফেরত পেস্ট করুন আর জিজ্ঞেস করুন এখানে কী যুক্তি দেওয়া হচ্ছে, আর এতে সবচেয়ে দুর্বল লিংক কোনটি? মডেল যদি আপনার যুক্তি পুনরায় বলতে না পারে, তাহলে ক্লায়েন্টও পারবে না।
ওয়ার্কফ্লো 3: মার্কেট স্ক্যান যা আপনি আসলেই উদ্ধৃত করতে পারেন
রিসার্চ হলো সেই জায়গা যেখানে একটি এনগেজমেন্টে AI সবচেয়ে বেশি উপযোগী আর সবচেয়ে বেশি বিপজ্জনক। একটি আত্মবিশ্বাসী, বানানো মার্কেট সাইজ সংখ্যা যা একটি ক্লায়েন্ট ডেকে পৌঁছায় তা একটি ক্যারিয়ার সমস্যা, কোনো অসুবিধা নয়। নিয়মটি সহজ: একটি ওয়েব-কানেক্টেড মডেল ব্যবহার করুন, সোর্স দাবি করুন, আর প্রতিটি সংখ্যাকে যাচাইবিহীন হিসেবে বিবেচনা করুন যতক্ষণ না আপনি নিজে সোর্সটি খুলে দেখেছেন।
প্রম্পট: ক্যাটাগরি স্ক্যান
[ক্যাটাগরি] মার্কেট রিসার্চ করুন। ফেরত দিন: (1) গত 24 মাসের মার্কেট সাইজ অনুমান, প্রতিটির সাথে প্রকাশক সংস্থা, বছর, আর URL; (2) 5 থেকে 8টি সবচেয়ে বড় প্লেয়ার, যেকোনো প্রকাশ্যে রিপোর্ট করা রাজস্ব বা শেয়ার সংখ্যাসহ; (3) গত 12 মাসের বস্তুগত পরিবর্তন, অর্থাৎ প্রবেশ, প্রস্থান, ফান্ডিং রাউন্ড, অধিগ্রহণ, আর নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন; (4) পরবর্তী 24 মাসে প্রতিযোগিতামূলক চিত্র পরিবর্তন করার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি এমন দুই বা তিনটি কাঠামোগত শক্তি। যেখানে সোর্স একমত না হয়, গড় না করে উভয় সংখ্যা দেখান। যা সোর্স করতে পারবেন না তা UNVERIFIED হিসেবে চিহ্নিত করুন।
প্রম্পট: প্রতিযোগী টিয়ারডাউন
[প্রতিযোগী]-এর একটি পজিশনিং টিয়ারডাউন তৈরি করুন। কভার করুন: তাদের নিজের ভাষায় বর্ণিত ভ্যালু প্রপোজিশন, টার্গেট সেগমেন্ট, যেখানে পাবলিক সেখানে প্রাইসিং, ডিস্ট্রিবিউশন চ্যানেল, তারিখসহ সাম্প্রতিক প্রোডাক্ট বা মেসেজিং পরিবর্তন, আর পাবলিক রিভিউতে দৃশ্যমান কাস্টমার অভিযোগের থিম। প্রতিটি দাবি উদ্ধৃত করুন। কোম্পানি যা বলছে আর তৃতীয় পক্ষ যা পর্যবেক্ষণ করছে তা আলাদা করুন।
প্রম্পট: দীর্ঘ ডকুমেন্ট পড়া
এই ডকুমেন্টটি পড়ুন আর শুধু [ক্লায়েন্ট সিদ্ধান্ত]-এর জন্য যা গুরুত্বপূর্ণ তা এক্সট্র্যাক্ট করুন। একটি টেবিল ফেরত দিন: দাবি, পাতা বা সেকশন রেফারেন্স, আর এটি [হাইপোথিসিসটি বলুন] হাইপোথিসিসকে সমর্থন করে, খণ্ডন করে, নাকি নিরপেক্ষ। তারপর এই ডকুমেন্টে ইন্ডাস্ট্রি নর্মের বিপরীতে আপনাকে সবচেয়ে অবাক করা তিনটি জিনিস তালিকাভুক্ত করুন।
শেষ প্রম্পটটি এই কারণেই যে একটি বড় কনটেক্সট উইন্ডো এই কাজে গুরুত্বপূর্ণ। একটি সম্পূর্ণ বার্ষিক প্রতিবেদন, একটি সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রক ফাইলিং, বা 15টি ইন্টারভিউ ট্রান্সক্রিপ্টের একটি সেট লোড করে তার সবকিছুর বিপরীতে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞেস করা, একবারে একটি পাতা সারসংক্ষেপ করার চেয়ে সত্যিকারের ভিন্ন একটি সক্ষমতা। Gemini 3.7 Flash Whizi-তে 1M টোকেন কনটেক্সট পড়ে, প্রায় 2,000 পাতা টেক্সট, তাই এই পাসের জন্য এটিই ডিফল্ট।
সোর্সিং আর ভেরিফিকেশনের একটি গভীর ওয়াকথ্রুর জন্য, AI for market research গাইডটি দেখুন।
ক্লায়েন্ট কনফিডেনশিয়ালিটি: পেস্ট করার আগে কী রিড্যাক্ট করবেন
প্রতিটি কনসালট্যান্ট দ্বিতীয় প্রম্পটের আগেই এটি জিজ্ঞেস করেন, আর সৎ উত্তরের দুটি অংশ আছে। Whizi আপনার কথোপকথনের উপর প্রশিক্ষণ নেয় না, আর প্রতিটি প্রোভাইডারের ডেটা হ্যান্ডলিং পলিসি আপনি এটি চালু করার আগেই পাওয়া যায়। এটি প্ল্যাটফর্মটি কভার করে। এটি আপনার ক্লায়েন্ট চুক্তি কভার করে না, যা সাধারণত যেকোনো ভেন্ডর পলিসির চেয়ে কঠোর আর যে ডকুমেন্টটি আসলে আপনাকে নিয়ন্ত্রণ করে।
কার্যকর অভ্যাসটি হলো কাঠামো না সরিয়ে পরিচয় সরানো। AI রিজনিংয়ের উপযোগী হতে ক্লায়েন্টের নামের প্রয়োজন নেই, আর এটি সরানোতে আপনার কিছুই খরচ হয় না:
- ক্লায়েন্ট আর প্রতিযোগীর নাম টোকেন দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন: Client A, Competitor B, Region 1।
- সংখ্যা রাউন্ড বা ইনডেক্স করুন। "রাজস্ব 2023-এ 100-এ ইনডেক্স করা, 2025-এ 94" বিশ্লেষণাত্মক আকৃতির প্রতিটি বিট সংরক্ষণ করে।
- আপলোড করার আগে ইন্টারভিউ ট্রান্সক্রিপ্ট থেকে নাম, ইমেইল, আর পদবি সরিয়ে দিন। ভূমিকাই যথেষ্ট, আর বিশ্লেষণ যা ব্যবহার করে তা ভূমিকাই।
- নির্দিষ্ট NDA ক্লজ, ব্যক্তিগত ডেটা, বা বস্তুগত অপ্রকাশ্য তথ্য দ্বারা আচ্ছাদিত যেকোনো কিছু এই একটিসহ যেকোনো AI টুলের বাইরে রাখুন।
- যদি এনগেজমেন্টটি উচ্চতর সীমাবদ্ধতার অধীনে থাকে, এনগেজমেন্টের আগে আপনার ফার্মের ঝুঁকি টিমের সাথে যাচাই করুন, পরে নয়।
একটি রিড্যাক্ট করা প্রম্পট সাধারণত যেকোনোভাবেই একটি ভালো প্রম্পট। পরিস্থিতিটিকে কাঠামোগত পরিভাষায় বর্ণনা করতে নিজেকে বাধ্য করা সেই আনুষঙ্গিক বিবরণ সরিয়ে দেয় যা মডেলের মনোযোগ পাতলা করছিল।
কেন একটি ওয়ার্কস্পেস এখানে তিনটি সাবস্ক্রিপশনকে হারায়
এনগেজমেন্টে নির্দিষ্ট সুবিধাটি দাম নয়, যদিও হিসাবটি সত্যি: ChatGPT Plus, Claude Pro, আর Google AI Pro প্রতিটি প্রায় $20 চলে, প্রায় $60 মাসে, যেখানে Whizi Pro-র জন্য $29.99, আর একটি Claude Sonnet 5 মেসেজ Pro প্রতি মাসে বহন করা 2,000-এর মধ্যে 10 ক্রেডিট খরচ করে, তাই একটি ডেকের হেডলাইন পাসের মূল্যের ভাতায় খুব সামান্যই প্রভাব ফেলে। ইন্ডিপেন্ডেন্টরা সেই হিসাবের একটি আরও তীক্ষ্ণ সংস্করণ অনুভব করেন, যা AI tools for freelancers-এ বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। প্রকৃত সুবিধাটি হলো মডেল পরিবর্তনের পরেও কনটেক্সট টিকে থাকে। আপনি ক্লায়েন্টের ডেটা এক্সট্র্যাক্ট আপলোড করেন, GPT দিয়ে সমস্যা কাঠামোবদ্ধ করেন, Claude দিয়ে স্টোরিলাইন খসড়া করেন, আর Gemini দিয়ে মার্কেট কনটেক্সট টেনে আনেন, সবকিছু একটি থ্রেডে যা আগে যা হয়েছিল তা মনে রাখে। তিনটি প্রোডাক্ট জুড়ে একই কাজ করার মানে হলো এনগেজমেন্টটি তিনবার পুনরায় ব্যাখ্যা করা আর ভার্সন হিস্ট্রি নিজের মাথায় ধরে রাখা।
পাশাপাশি তুলনা হলো দ্বিতীয় সুবিধা, আর এটি সরাসরি কনসাল্টিং গুণমান বিচার করার পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। একই এক্সিকিউটিভ সামারি দুটি মডেলের মধ্য দিয়ে চালানো আর ভালো অনুচ্ছেদটি রাখা একটি দুই মিনিটের অভ্যাস যা আপনি যা পাঠান তার মান মাপযোগ্যভাবে বাড়ায়। এটি "এটি AI-এর মতো শোনাচ্ছে" প্রতিক্রিয়াও কমায়, কারণ আপনি প্রতিটি সেকশনের জন্য সেরা আউটপুট পাঠাচ্ছেন, পুরো ডকুমেন্ট জুড়ে প্রসারিত একটি মডেলের ঘরানার স্টাইল নয়।
তৃতীয়টি হলো রেড টিম পাস। যে মডেল সুপারিশটি খসড়া করেনি তাকে এর বিরুদ্ধে যুক্তি দিতে বলুন: এই সুপারিশটি ভুল হওয়ার সবচেয়ে শক্তিশালী যুক্তি দিন। বিপরীত সিদ্ধান্ত সত্য হওয়ার জন্য কী সত্য হতে হবে? এটি যা খুঁজে পায়, ক্লায়েন্টের CFO ও তাই খুঁজে পেতেন।
AI আপনার জন্য কী করবে না
এটি আপনাকে বলবে না ক্লায়েন্ট আসলে কী চান, যা সাধারণত RFP-তে যা লেখা তার থেকে ভিন্ন আর শুধু ঘর থেকেই শেখা যায়। এটি জানবে না যে যে COO-কে আপনার সুপারিশ বাস্তবায়ন করতে হবে তিনি দুই বছর আগেই একই আইডিয়া আটকে দিয়েছিলেন। এটি একটি সংখ্যার জন্য জবাবদিহিতা বহন করবে না, তাই যে প্রতিটি সংখ্যা একটি পাতায় পৌঁছায় তা যাচাই করার দায়িত্ব আপনার।
এটি সেই নির্দিষ্ট জিনিসেও দুর্বল যার জন্য কনসালট্যান্টদের বেতন দেওয়া হয়: সুনামের পরিণতিসহ অসম্পূর্ণ তথ্যের অধীনে বিচার। একটি মডেল খুশি মনে আপনাকে সামান্য প্রমাণ থেকে একটি আত্মবিশ্বাসী উত্তর দেবে, কারণ আত্মবিশ্বাস তার জন্য সস্তা আর আপনার জন্য ব্যয়বহুল। প্রতিটি আউটপুটকে একজন ভালো-পঠিত অ্যানালিস্টের প্রথম খসড়া হিসেবে বিবেচনা করুন, যা এমন কেউ তৈরি করেছেন যিনি কখনো ক্লায়েন্টের সাথে দেখা করেননি আর যাকে দোষ দেওয়া যায় না।
- প্রতিটি এনগেজমেন্টে পুনরায় তৈরি করার পরিবর্তে আপনার পাঁচটি সবচেয়ে ব্যবহৃত ফ্রেমওয়ার্ক পুনর্ব্যবহারযোগ্য প্রম্পট হিসেবে সংরক্ষণ করুন
- ম্যানেজার রিভিউর আগে আপনার তৈরি করা প্রতিটি ফ্রেমওয়ার্ক সন্দেহপ্রবণ এনগেজমেন্ট ম্যানেজার সমালোচনা প্রম্পটের মধ্য দিয়ে চালান
- স্টোরিলাইনগুলো সম্পূর্ণ দাবি হিসেবে খসড়া করুন, তারপর মডেলকে জিজ্ঞেস করুন কোন দাবিগুলোর প্রমাণ নেই
- প্রতিটি টোন পাসের জন্য একটি ভয়েস স্যাম্পল হিসেবে আপনার ফার্মের সেরা লেখার দুটি অনুচ্ছেদ হাতের কাছে রাখুন
- যেকোনো সংখ্যা একটি পাতায় পৌঁছানোর আগে সোর্স দাবি করুন আর যাচাইবিহীন সংখ্যা চিহ্নিত করুন
- পেস্ট করার আগে ক্লায়েন্টের নাম রিড্যাক্ট করুন আর সংখ্যা ইনডেক্স করুন, একটি ডিফল্ট অভ্যাস হিসেবে
- যে মডেল চূড়ান্ত সুপারিশটি লেখেনি তা দিয়ে এটি রেড টিম করুন
প্রায়ই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
ক্লায়েন্টের ডেটা কি নিরাপদ?
Whizi আপনার কথোপকথনের উপর প্রশিক্ষণ নেয় না, আর সেই মডেলটি চালু করার আগে প্রতিটি প্রোভাইডারের ডেটা পলিসি পর্যালোচনার জন্য পাওয়া যায়। আপনার ক্লায়েন্ট চুক্তি সাধারণত কঠোরতর সীমাবদ্ধতা, তাই নাম রিড্যাক্ট করুন, সংখ্যা ইনডেক্স করুন, আর বস্তুগত অপ্রকাশ্য তথ্য যেকোনো AI টুলের বাইরে রাখুন। উচ্চতর কনফিডেনশিয়ালিটি বাধ্যবাধকতার অধীনে থাকা ফার্মগুলোর উচিত এনগেজমেন্ট শুরু হওয়ার আগে তাদের ঝুঁকি টিমের সাথে AI ব্যবহার পরিষ্কার করা।
আমি কি PowerPoint-এ এক্সপোর্ট করতে পারি?
Whizi কাঠামোবদ্ধ আউটলাইন, হেডলাইন সেট, আর টেবিল তৈরি করে যা PowerPoint বা Google Slides-এ পরিষ্কারভাবে পেস্ট হয়, তাই স্টোরিলাইন আর পাতার কনটেন্ট টেক্সট হিসেবে ট্রান্সফার হয় যা আপনি আপনার ফার্মের টেমপ্লেটে ফেলতে পারেন। নেটিভ .pptx এক্সপোর্ট রোডম্যাপে আছে। বাস্তবে বেশিরভাগ কনসালট্যান্ট ফাইলের চেয়ে চিন্তাভাবনাটি চান, যেহেতু টেমপ্লেট আর ফরম্যাটিং ইতিমধ্যেই ফার্ম দ্বারা নির্ধারিত।
স্লাইড লেখার জন্য আমার কোন মডেলে ডিফল্ট করা উচিত?
Claude, হেডলাইন আর বডি কপির জন্য। এটি একটি দীর্ঘ ডকুমেন্ট জুড়ে একটি ধারাবাহিক যুক্তি ধরে রাখে আর টেমপ্লেটের পরিবর্তে একজন ব্যক্তির মতো শোনাতে সবচেয়ে কম সম্পাদনার প্রয়োজন হয়। যখন আউটপুটকে একটি কঠোর কাঠামো মেনে চলতে হয়, যেমন একটি ইস্যু ট্রি, একটি টেবিল, বা একটি নির্দিষ্ট ফরম্যাটে ভ্যারিয়েন্টের একটি সেট, তখন GPT ব্যবহার করুন।
একজন পার্টনার কি বুঝতে পারবেন যে ডেকটি AI-সহায়িত ছিল?
তারা দাবির পরিবর্তে বিষয়ভিত্তিক হেডলাইন, প্রমাণ ছাড়া বিশেষণ, আর যেকোনো ক্লায়েন্টের সাথে মানানসই অনুচ্ছেদ লক্ষ্য করবেন। এগুলো প্রম্পটের সমস্যা, মডেলের সমস্যা নয়। মডেলকে আপনার প্রকৃত প্রমাণ দিন, দাবি-হেডলাইনে বাধ্য করুন, আপনার নিজের ফার্মের একটি ভয়েস স্যাম্পলের বিরুদ্ধে একটি টোন পাস চালান, আর ফলাফলটি একজন যাত্রীর মতো নয়, একজন সম্পাদকের মতো সম্পাদনা করুন।
এটি আসলে কতটা সময় বাঁচায়?
ধারাবাহিক জয়গুলো হলো একটি স্টোরিলাইনের প্রথম খসড়া, একটি দীর্ঘ ডকুমেন্টের প্রথম পাস, আর প্রতিযোগিতামূলক স্ক্যান, যা একসাথে সপ্তাহে বেশ কয়েক ঘণ্টা হতে থাকে। জয়গুলো একটি মডেলের কাছে উত্তর চাওয়া থেকে আসে না। এগুলো আসে আপনি কী বলতে চান তা জানা আর তার একটি খসড়া আপনার সামনে থাকার মধ্যকার দূরত্ব সংকুচিত করা থেকে।
Whizi-র পাশাপাশি আমার কি এখনও ChatGPT Plus বা Claude Pro দরকার?
এই পাতার ওয়ার্কফ্লোর জন্য নয়। Whizi একটি সাবস্ক্রিপশনে GPT, Claude, আর Gemini মডেল পরিবার অন্তর্ভুক্ত করে, তাই একটি আলাদা প্ল্যান রাখার কারণ হলো একটি প্রোডাক্ট-নির্দিষ্ট ফিচার যেমন একটি শেয়ার করা Custom GPT যার উপর আপনার টিম নির্ভর করে। Whizi vs ChatGPT Plus পাতায় সরাসরি কভারেজ তুলনা করুন।