किसी एंगेजमेंट पर AI असल में क्या बदलता है
कंसल्टिंग का काम एक जॉब नहीं है। एक ही हफ़्ते में आप किसी समस्या को स्ट्रक्चर करते हैं, स्टेकहोल्डर्स का इंटरव्यू लेते हैं, डेटा एक्सट्रैक्ट साफ़ करते हैं, स्टोरीलाइन बनाते हैं, पेज लिखते हैं, और सिफ़ारिश का बचाव करते हैं। ये सभी काम बिल्कुल अलग-अलग तरह के मॉडल व्यवहार से फ़ायदा पाते हैं, यही वजह है कि एक ही AI सब्सक्रिप्शन हमेशा 70 प्रतिशत काम का और 30 प्रतिशत निराश करने वाला लगता है।
ईमानदार नज़रिया यह है: AI किसी एंगेजमेंट पर जवाब पैदा नहीं करता। यह वे दो घंटे बचाता है जो आप किसी ऐसी चीज़ के पहले ड्राफ़्ट तक पहुँचने में लगाते हैं जिसे बनाना आपको पहले से आता है, और यह वह कमी पकड़ लेता है जो आपको गुरुवार को तब मिलती जब आपके पास ज़्यादा वक़्त होता। इस तरह इस्तेमाल करने पर यह हफ़्ते में कई घंटों के बराबर है। जवाब देने वाली मशीन की तरह इस्तेमाल करने पर यह वही जेनेरिक आउटपुट देता है जिसे पार्टनर पहचानना सीख चुके हैं। किसी एंगेजमेंट पर इसका सबसे असरदार उदाहरण कॉल रीकैप है, जिसका अपना वर्कफ़्लो AI से मीटिंग्स कैसे समराइज़ करें में मौजूद है।
कुछ हफ़्तों बाद ज़्यादातर कंसल्टेंट्स इसी रूटिंग पर पहुँचते हैं:
| टास्क | सबसे अच्छा मॉडल | क्यों |
|---|---|---|
| समस्या स्ट्रक्चरिंग, इश्यू ट्री, 2x2 | GPT | साफ़ स्ट्रक्चरल शर्तों का पालन करता है, MECE लॉजिक बनाए रखता है, साफ़-सुथरी हायरार्की देता है |
| स्लाइड हेडलाइन और स्टोरीलाइन | Claude | इंसानी लहजे में लिखता है, भराव वाले विशेषणों से बचता है, तर्क की एक जैसी लड़ी बनाए रखता है |
| एग्ज़ीक्यूटिव समरी और क्लाइंट ईमेल | Claude | टोन कंट्रोल और मुश्किल बातें कूटनीतिक तरीक़े से कहने में सबसे बेहतर |
| मार्केट और कॉम्पिटिटर स्कैन | Gemini | हाल की वेब सामग्री में सबसे मज़बूत, जिसके स्रोत आप जांच सकते हैं |
| लंबे दस्तावेज़ और ट्रांसक्रिप्ट पढ़ना | Gemini | 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो, तो 120 पेज की सालाना रिपोर्ट एक ही बार में फिट हो जाती है |
| टेबल या JSON में डेटा एक्सट्रैक्शन | GPT | सख़्त आउटपुट फ़ॉर्मेट में सबसे भरोसेमंद, जिसे आप Excel में पेस्ट कर सकें |
| किसी सिफ़ारिश को सैनिटी-चेक करना | जिस मॉडल से आपने ड्राफ़्ट नहीं किया | दूसरा मॉडल अब तक का सबसे सस्ता रेड टीम है |
आपको यह याद रखने की ज़रूरत नहीं है। व्यावहारिक तरीक़ा यह है: स्ट्रक्चर का ड्राफ़्ट GPT में बनाएं, गद्य का ड्राफ़्ट Claude में, रिसर्च Gemini में करें, और आख़िरी लॉजिक की जांच किसी ऐसे मॉडल से करें जिसने उसे लिखा नहीं।
वर्कफ़्लो 1: फ्रेमवर्क जनरेशन जो जेनेरिक न हो
"इस क्लाइंट समस्या के लिए एक फ्रेमवर्क" माँगने पर आपको Porter's Five Forces मिलता है, जिसमें बस क्लाइंट का नाम चिपका दिया गया हो। इसका हल यह है कि मॉडल को वही शर्तें दें जो एक मैनेजर आपको देता: वह फ़ैसला जो क्लाइंट असल में ले रहा है, वे कारक जिन्हें मायने रखने दिया गया है, और जो पहले ही खारिज किया जा चुका है।
प्रॉम्प्ट: इश्यू ट्री
आप एक कंसल्टिंग एंगेजमेंट के लिए किसी समस्या को स्ट्रक्चर कर रहे हैं। क्लाइंट का फ़ैसला: [ख़ास फ़ैसला, जैसे "क्या तीन क्षेत्रीय डिस्ट्रिब्यूशन सेंटरों को मिलाकर एक कर दिया जाए"]। एक MECE इश्यू ट्री बनाएं, तीन स्तर गहरा। लेवल 1 में वे 3 से 5 सवाल होने चाहिए जिनका जवाब मिलने पर फ़ैसला तय हो जाए। हर लीफ़ के लिए बताएं कि कौन-सा विश्लेषण चाहिए और कौन-सा डेटा स्रोत चाहिए। जिन शाखाओं को उपलब्ध डेटा से परखा नहीं जा सकता, उन्हें शामिल न करें। जिस शाखा का जवाब पहले से पता होने की संभावना है, उसे फ़्लैग करें।
प्रॉम्प्ट: 2x2 जो अपनी जगह बनाता है
इस समस्या के लिए तीन संभावित 2x2 मैट्रिक्स सुझाएं। हर एक के लिए दोनों एक्सिस के नाम बताएं, समझाएं कि हर क्वाड्रेंट में जगह पाने का क्लाइंट के लिए क्या मतलब होगा, और बताएं कि यह मैट्रिक्स कौन-सा एक फ़ैसला तय करता है। ऐसी किसी भी एक्सिस जोड़ी को खारिज करें जो एक ही वैरिएबल को दोहराती हो। फिर एक की सिफ़ारिश करें और बताएं कि बाक़ी दो यहां कमज़ोर क्यों हैं। संदर्भ: [अपने सिचुएशन नोट्स पेस्ट करें]।
प्रॉम्प्ट: पहले से बने फ्रेमवर्क को प्रेशर-टेस्ट करें
यह रहा वह फ्रेमवर्क जो मैंने बनाया है: [पेस्ट करें]। एक संदेह करने वाले एंगेजमेंट मैनेजर की तरह काम करें। ओवरलैप करती शाखाएं, गायब शाखाएं, वे शाखाएं जिन्हें उपलब्ध समय में विश्लेषित नहीं किया जा सकता, और वे जगहें पहचानें जहां स्ट्रक्चर पहले से जवाब मान लेता है। इसे दोबारा न लिखें। सिर्फ़ समस्याएं सूचीबद्ध करें।
आख़िरी वाला इस पेज का सबसे क़ीमती प्रॉम्प्ट है। मॉडल स्ट्रक्चर बनाने से कहीं बेहतर उसकी आलोचना करने में होते हैं, और एक आलोचना पास सिर्फ़ 30 सेकंड लेता है। मैनेजर रिव्यू में ले जाने से पहले अपने फ्रेमवर्क को इससे गुज़ारें, बाद में नहीं।
वर्कफ़्लो 2: डेक नैरेटिव जो पार्टनर रिव्यू में टिका रहे
AI से लिखी स्लाइड्स की गड़बड़ी व्याकरण नहीं है। असली समस्या यह है कि हर हेडलाइन एक दावा होने के बजाय एक विषय होता है। "मार्केट ओवरव्यू" एक विषय है। "कैटेगरी 11 प्रतिशत बढ़ी जबकि हमारे क्लाइंट ने शेयर के 3 पॉइंट गंवाए, जो पूरी तरह डिस्काउंट चैनल की वजह से हुआ" एक दावा है, और दावों से भरा डेक रिपोर्टिंग की जगह सोच जैसा लगता है।
प्रॉम्प्ट: पहले स्टोरीलाइन, फिर पेज
क्लाइंट डेक के लिए एक क्षैतिज स्टोरीलाइन बनाएं। स्थिति: [2 वाक्य]। जटिलता: [2 वाक्य]। क्लाइंट जो सवाल पूछ रहा है: [1 वाक्य]। मेरे पास मौजूद सबूत: [बुलेट्स]। सिफ़ारिश: [1 वाक्य]। 8 से 12 स्लाइड हेडलाइन दें, हर एक कर्ता और क्रिया वाला पूरा दावा हो, जो क्रम में पढ़ने पर एक ही तर्क बनाए। कोई विषय-लेबल नहीं। हेडलाइन के बाद, ऐसे किसी भी दावे को सूचीबद्ध करें जिसके लिए मेरे पास अभी सबूत नहीं है।
वही आख़िरी निर्देश आपको बचाता है। यह पेज बनाने से पहले आपको सबूतों की कमी की सूची देता है, जो बिल्कुल वही सूची है जो पार्टनर रिव्यू में वैसे भी बनाएगा।
प्रॉम्प्ट: पेज लिखें
इस स्लाइड की बॉडी कंटेंट लिखें। हेडलाइन: [हेडलाइन पेस्ट करें]। सपोर्टिंग डेटा: [नंबर या फ़ाइंडिंग पेस्ट करें]। ऑडियंस: [जैसे "COO और दो डायरेक्ट रिपोर्ट्स, ऑपरेशनली दक्ष, कंसल्टेंट्स को लेकर संदेही"]। शर्तें: अधिकतम तीन सपोर्टिंग पॉइंट, हर एक 20 शब्दों से कम, कोई ऐसा विशेषण नहीं जिसे मापा न जा सके, दिए गए डेटा से आगे कोई दावा नहीं। क्लाइंट के लिए एक लाइन का "तो क्या" जोड़ें।
प्रॉम्प्ट: टोन पास
इसे वॉइस सैंपल से मिलाकर दोबारा लिखें। हर नंबर और दावा वैसा ही रखें। ऐसे किसी भी वाक्य को हटाएं जो किसी दूसरे क्लाइंट के डेक में बिना बदलाव के दिख सकता हो। वॉइस सैंपल: [अपने पार्टनर को पसंद आए किसी डेक के दो पैराग्राफ़ पेस्ट करें]। ड्राफ़्ट: [पेस्ट करें]।
वॉइस सैंपल टोन के बारे में किसी भी निर्देश से ज़्यादा मायने रखता है। आपकी फ़र्म की असली लेखनी के दो पैराग्राफ़, आपके मनचाहे लहजे का वर्णन करने वाले विशेषणों के एक पैराग्राफ़ से कहीं ज़्यादा आउटपुट को बदल देंगे।
कुछ भी भेजने से पहले, डेक को रिवर्स टेस्ट से गुज़ारें: अपनी हेडलाइन को एक नई चैट में वापस पेस्ट करें और पूछें, यहां कौन-सा तर्क दिया जा रहा है, और उसकी सबसे कमज़ोर कड़ी क्या है? अगर मॉडल आपका तर्क दोबारा नहीं बता सकता, तो क्लाइंट भी नहीं बता पाएगा।
वर्कफ़्लो 3: मार्केट स्कैन जिन्हें आप सच में साइट कर सकें
रिसर्च वह जगह है जहां किसी एंगेजमेंट पर AI सबसे ज़्यादा उपयोगी और सबसे ज़्यादा ख़तरनाक भी होता है। कोई आत्मविश्वास से भरा, गढ़ा हुआ मार्केट साइज़ नंबर जो क्लाइंट डेक तक पहुंच जाए, वह करियर की समस्या है, महज़ असुविधा नहीं। अनुशासन सीधा है: वेब-कनेक्टेड मॉडल इस्तेमाल करें, स्रोत मांगें, और हर नंबर को तब तक असत्यापित मानें जब तक आपने ख़ुद स्रोत खोलकर न देखा हो।
प्रॉम्प्ट: कैटेगरी स्कैन
[कैटेगरी] मार्केट पर रिसर्च करें। दें: (1) पिछले 24 महीनों के मार्केट साइज़ अनुमान, हर एक के साथ पब्लिशिंग संस्था, साल, और URL; (2) सबसे बड़े 5 से 8 खिलाड़ी, किसी भी सार्वजनिक रूप से बताए गए रेवेन्यू या शेयर आंकड़ों के साथ; (3) पिछले 12 महीनों में हुए बड़े बदलाव, यानी एंट्री, एग्ज़िट, फंडिंग राउंड, अधिग्रहण, और नियामक बदलाव; (4) वे दो या तीन स्ट्रक्चरल ताक़तें जो अगले 24 महीनों में प्रतिस्पर्धी तस्वीर बदलने की सबसे ज़्यादा संभावना रखती हैं। जहां स्रोत असहमत हों, वहां औसत निकालने के बजाय दोनों नंबर दिखाएं। जिसे आप स्रोत से साबित न कर सकें उसे UNVERIFIED के रूप में चिह्नित करें।
प्रॉम्प्ट: कॉम्पिटिटर टियरडाउन
[कॉम्पिटिटर] का एक पोज़िशनिंग टियरडाउन बनाएं। इसमें शामिल करें: उनके अपने शब्दों में बताया गया वैल्यू प्रपोज़िशन, टारगेट सेगमेंट, जहां सार्वजनिक हो वहां प्राइसिंग, डिस्ट्रिब्यूशन चैनल, तारीख़ों सहित हाल के प्रोडक्ट या मैसेजिंग बदलाव, और सार्वजनिक रिव्यू में दिखने वाली ग्राहक शिकायत की थीम। हर दावे का स्रोत बताएं। कंपनी द्वारा कही गई बात को तीसरे पक्ष द्वारा देखी गई बात से अलग करें।
प्रॉम्प्ट: लंबा दस्तावेज़ पढ़ना
इस दस्तावेज़ को पढ़ें और सिर्फ़ वही निकालें जो [क्लाइंट का फ़ैसला] के लिए मायने रखता है। एक टेबल दें जिसमें हो: दावा, पेज या सेक्शन का संदर्भ, और क्या यह इस परिकल्पना का समर्थन करता है, विरोध करता है, या तटस्थ है कि [परिकल्पना बताएं]। फिर इस दस्तावेज़ की वे तीन बातें बताएं जो इंडस्ट्री के सामान्य मानकों के मुक़ाबले आपको सबसे ज़्यादा चौंकाती हैं।
आख़िरी प्रॉम्प्ट यही बताता है कि इस काम में बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो क्यों मायने रखता है। पूरी सालाना रिपोर्ट, पूरी नियामक फ़ाइलिंग, या 15 इंटरव्यू ट्रांसक्रिप्ट का सेट लोड करके उन सबके ख़िलाफ़ एक सवाल पूछना, एक बार में एक पेज समराइज़ करने से बिल्कुल अलग क़ाबिलियत है। Gemini 3.7 Flash Whizi पर 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट पढ़ता है, यानी लगभग 2,000 पेज टेक्स्ट, इसलिए यह इस पास के लिए डिफ़ॉल्ट है।
सोर्सिंग और वेरिफ़िकेशन पर गहराई से जानने के लिए, मार्केट रिसर्च के लिए AI गाइड देखें।
क्लाइंट कॉन्फ़िडेंशियलिटी: पेस्ट करने से पहले क्या रिडैक्ट करें
हर कंसल्टेंट दूसरे प्रॉम्प्ट से पहले यह सवाल पूछता है, और ईमानदार जवाब के दो हिस्से हैं। Whizi आपकी बातचीत पर ट्रेन नहीं करता, और हर प्रोवाइडर की डेटा हैंडलिंग पॉलिसी उसे इनेबल करने से पहले देखी जा सकती है। यह प्लेटफ़ॉर्म को कवर करता है। यह आपके क्लाइंट एग्रीमेंट को कवर नहीं करता, जो आमतौर पर किसी भी वेंडर पॉलिसी से सख़्त होता है और वही दस्तावेज़ है जो असल में आप पर लागू होता है।
काम की आदत यह है कि पहचान हटाएं, स्ट्रक्चर नहीं। AI की सोच के काम आने के लिए क्लाइंट का नाम ज़रूरी नहीं है, और इसे हटाने से आपको कुछ नहीं गंवाना पड़ता:
- क्लाइंट और कॉम्पिटिटर के नामों को टोकन से बदलें: Client A, Competitor B, Region 1।
- आंकड़ों को गोल करें या इंडेक्स करें। "Revenue indexed to 100 in 2023, 94 in 2025" विश्लेषणात्मक आकार को पूरी तरह बरक़रार रखता है।
- अपलोड करने से पहले इंटरव्यू ट्रांसक्रिप्ट से नाम, ईमेल और पद हटा दें। भूमिकाएं काफ़ी हैं, और विश्लेषण में भूमिकाएं ही काम आती हैं।
- किसी ख़ास NDA क्लॉज़ से जुड़ी कोई भी चीज़, व्यक्तिगत डेटा, या मटीरियल नॉन-पब्लिक जानकारी को किसी भी AI टूल से पूरी तरह दूर रखें, इस टूल सहित।
- अगर एंगेजमेंट सख़्त पाबंदियों के तहत है, तो एंगेजमेंट से पहले अपनी फ़र्म की रिस्क टीम से पूछें, बाद में नहीं।
वैसे भी एक रिडैक्टेड प्रॉम्प्ट आमतौर पर बेहतर प्रॉम्प्ट होता है। सिचुएशन को स्ट्रक्चरल शब्दों में बताने की मजबूरी वह फ़ालतू डिटेल हटा देती है जो मॉडल का ध्यान बंटा रही थी।
यहां एक वर्कस्पेस तीन सब्सक्रिप्शन से बेहतर क्यों है
किसी एंगेजमेंट पर असली फ़ायदा क़ीमत नहीं है, हालांकि हिसाब सच में सही है: ChatGPT Plus, Claude Pro, और Google AI Pro हर एक क़रीब $20 का पड़ता है, यानी महीने में लगभग $60, जबकि Whizi Pro के लिए सिर्फ़ $29.99। और एक Claude Sonnet 5 मैसेज उन 2,000 क्रेडिट में से 10 क्रेडिट ख़र्च करता है जो Pro हर महीने देता है, तो हेडलाइन पास से भरा एक पूरा डेक भी अलाउंस को मुश्किल से छूता है। इंडिपेंडेंट्स इसी हिसाब का एक तीखा वर्शन महसूस करते हैं, जिस पर फ्रीलांसर्स के लिए AI टूल में विस्तार से बात हुई है। असली फ़ायदा यह है कि मॉडल बदलने पर भी कॉन्टेक्स्ट बना रहता है। आप क्लाइंट का डेटा एक्सट्रैक्ट अपलोड करते हैं, GPT से समस्या स्ट्रक्चर करते हैं, Claude से स्टोरीलाइन का ड्राफ़्ट बनाते हैं, और Gemini से मार्केट कॉन्टेक्स्ट लाते हैं, सब एक ही थ्रेड में जो पहले की सारी बातें याद रखता है। तीन अलग प्रोडक्ट में यही करने का मतलब है एंगेजमेंट को तीन बार दोबारा समझाना और वर्ज़न हिस्ट्री ख़ुद अपने दिमाग़ में रखना।
साथ-साथ तुलना करना दूसरा फ़ायदा है, और यह सीधे इस बात से जुड़ता है कि कंसल्टिंग की क्वालिटी कैसे आंकी जाती है। एक ही एग्ज़ीक्यूटिव समरी को दो मॉडल से चलाना और बेहतर पैराग्राफ़ रखना, दो मिनट की एक आदत है जो आप जो भेजते हैं उसका न्यूनतम स्तर नापने लायक़ ऊंचा उठा देती है। यह "यह AI जैसा लगता है" वाली प्रतिक्रिया को भी कम करता है, क्योंकि आप हर सेक्शन के लिए सबसे अच्छा आउटपुट भेज रहे हैं, न कि किसी एक मॉडल की शैली को पूरे दस्तावेज़ पर खींचकर।
तीसरा फ़ायदा रेड टीम पास है। किसी ऐसे मॉडल से जिसने सिफ़ारिश का ड्राफ़्ट नहीं बनाया, उसके ख़िलाफ़ तर्क देने को कहें: सबसे मज़बूत तर्क दें कि यह सिफ़ारिश ग़लत क्यों है। उल्टे नतीजे के सही होने के लिए क्या सच होना ज़रूरी होगा? जो कुछ भी यह ढूंढ निकाले, क्लाइंट का CFO भी वही ढूंढ निकालता।
AI आपके लिए क्या नहीं करेगा
यह आपको नहीं बताएगा कि क्लाइंट असल में क्या चाहता है, जो आमतौर पर RFP में लिखी बात से अलग होता है और जिसे सिर्फ़ कमरे में मौजूद रहकर ही समझा जा सकता है। इसे यह नहीं पता होगा कि जिस COO को आपकी सिफ़ारिश लागू करनी है, उसने दो साल पहले वही आइडिया रोक दिया था। यह किसी नंबर की जवाबदेही नहीं उठाएगा, तो पेज तक पहुंचने वाला हर आंकड़ा आपको ख़ुद जांचना है।
यह उस ख़ास चीज़ में भी कमज़ोर है जिसके लिए कंसल्टेंट्स को पैसे मिलते हैं: अधूरी जानकारी में, प्रतिष्ठा दांव पर लगाकर, फ़ैसला लेना। एक मॉडल कमज़ोर सबूत से भी ख़ुशी-ख़ुशी आत्मविश्वास से भरा जवाब दे देगा, क्योंकि उसके लिए आत्मविश्वास सस्ता है और आपके लिए महंगा। हर आउटपुट को एक अच्छे-पढ़े-लिखे एनालिस्ट के पहले ड्राफ़्ट की तरह लें, जिसे किसी ऐसे शख़्स ने बनाया हो जो कभी क्लाइंट से मिला ही नहीं और जिसे दोष नहीं दिया जा सकता।
- अपने पांच सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले फ्रेमवर्क को हर एंगेजमेंट में दोबारा बनाने के बजाय पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट के रूप में सेव करें
- मैनेजर रिव्यू से पहले हर फ्रेमवर्क को संदेह करने वाले एंगेजमेंट मैनेजर वाले क्रिटीक प्रॉम्प्ट से गुज़ारें
- स्टोरीलाइन को पूरे दावों के रूप में ड्राफ़्ट करें, फिर मॉडल से पूछें कि किन दावों के लिए सबूत नहीं है
- हर टोन पास के लिए वॉइस सैंपल के तौर पर अपनी फ़र्म की सबसे अच्छी लेखनी के दो पैराग्राफ़ हाथ में रखें
- किसी भी आंकड़े के पेज तक पहुंचने से पहले स्रोत मांगें और असत्यापित नंबरों को चिह्नित करें
- डिफ़ॉल्ट आदत के तौर पर पेस्ट करने से पहले क्लाइंट के नाम रिडैक्ट करें और आंकड़ों को इंडेक्स करें
- आख़िरी सिफ़ारिश को किसी ऐसे मॉडल से रेड टीम कराएं जिसने उसे लिखा नहीं
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या क्लाइंट डेटा सुरक्षित है?
Whizi आपकी बातचीत पर ट्रेन नहीं करता, और उस मॉडल को इनेबल करने से पहले हर प्रोवाइडर की डेटा पॉलिसी रिव्यू के लिए उपलब्ध होती है। आपका क्लाइंट एग्रीमेंट आमतौर पर ज़्यादा सख़्त शर्त होता है, इसलिए नाम रिडैक्ट करें, आंकड़ों को इंडेक्स करें, और मटीरियल नॉन-पब्लिक जानकारी को किसी भी AI टूल से दूर रखें। सख़्त कॉन्फ़िडेंशियलिटी बाध्यताओं वाली फ़र्मों को एंगेजमेंट शुरू होने से पहले अपनी रिस्क टीम से AI इस्तेमाल पर मंज़ूरी लेनी चाहिए।
क्या मैं PowerPoint में एक्सपोर्ट कर सकता हूं?
Whizi स्ट्रक्चर्ड आउटलाइन, हेडलाइन सेट, और टेबल बनाता है जो PowerPoint या Google Slides में साफ़-सुथरे तरीक़े से पेस्ट हो जाते हैं, तो स्टोरीलाइन और पेज कंटेंट टेक्स्ट के रूप में ट्रांसफ़र होते हैं जिन्हें आप अपनी फ़र्म के टेम्पलेट में डाल सकते हैं। नेटिव .pptx एक्सपोर्ट रोडमैप पर है। व्यवहार में ज़्यादातर कंसल्टेंट्स फ़ाइल के बजाय सोच चाहते हैं, क्योंकि टेम्पलेट और फ़ॉर्मैटिंग पहले से ही फ़र्म ने तय कर रखी है।
स्लाइड लेखन के लिए मुझे डिफ़ॉल्ट रूप से कौन-सा मॉडल इस्तेमाल करना चाहिए?
हेडलाइन और बॉडी कॉपी के लिए Claude। यह किसी लंबे दस्तावेज़ में एक जैसा तर्क बनाए रखता है और टेम्पलेट के बजाय इंसान जैसा लगने के लिए सबसे कम एडिटिंग मांगता है। जब आउटपुट को किसी सख़्त स्ट्रक्चर का पालन करना हो, जैसे इश्यू ट्री, कोई टेबल, या तय फ़ॉर्मेट में वेरिएंट्स का सेट, तब GPT इस्तेमाल करें।
क्या पार्टनर बता पाएगा कि डेक में AI की मदद ली गई थी?
उन्हें दावों की जगह विषय-हेडलाइन, बिना सबूत के विशेषण, और ऐसे पैराग्राफ़ दिखेंगे जो किसी भी क्लाइंट पर फ़िट बैठें। ये प्रॉम्प्ट की समस्याएं हैं, मॉडल की नहीं। मॉडल को अपने असली सबूत दें, दावे वाली हेडलाइन पर ज़ोर दें, अपनी फ़र्म के वॉइस सैंपल के ख़िलाफ़ टोन पास चलाएं, और नतीजे को एक यात्री की तरह नहीं बल्कि एक एडिटर की तरह एडिट करें।
यह असल में कितना समय बचाता है?
सबसे लगातार फ़ायदे हैं: स्टोरीलाइन का पहला ड्राफ़्ट, किसी लंबे दस्तावेज़ का पहला पास, और कॉम्पिटिटिव स्कैन, जो मिलाकर आमतौर पर हफ़्ते में कई घंटे बचाते हैं। ये फ़ायदे मॉडल से जवाब मांगने से नहीं आते। ये उस दूरी को छोटा करने से आते हैं जो यह जानने और उसका ड्राफ़्ट सामने रखने के बीच होती है कि आप क्या कहना चाहते हैं।
क्या मुझे Whizi के साथ अब भी ChatGPT Plus या Claude Pro की ज़रूरत है?
इस पेज के वर्कफ़्लो के लिए नहीं। Whizi एक ही सब्सक्रिप्शन में GPT, Claude, और Gemini मॉडल फ़ैमिली शामिल करता है, तो अलग प्लान रखने की वजह कोई प्रोडक्ट-विशेष फ़ीचर हो सकता है, जैसे कोई शेयर्ड Custom GPT जिस पर आपकी टीम निर्भर है। Whizi vs ChatGPT Plus पेज पर सीधे कवरेज की तुलना करें।