कौन-से काम ऑटोमेशन के लायक हैं, और कौन-से नहीं?

जब हम किसी कंपनी से पूछते हैं कि “आपके कौन-से काम बार-बार दोहराए जाते हैं?”, तो सूची आम तौर पर लंबी निकलती है: कोटेशन बनाना, सप्लायर को ईमेल भेजना, किसी सूची को सिस्टम में डालना, मासिक रिपोर्ट, दस्तावेज़ों से जानकारी निकालना। पर सूची का हर काम ऑटोमेशन के लिए बराबर उपयुक्त नहीं होता। कुछ काम कुछ ही दिनों में औज़ार बन जाते हैं, तो कुछ में पहले काम को ही व्यवस्थित करना पड़ता है।

यह लेख इसलिए है कि आप अपने काम को देखकर इस सवाल का जवाब दे सकें: “क्या यह औज़ार में बदल सकता है?” तैयार पैकेज और कंपनी के लिए बने औज़ार के बीच चुनाव के बारे में हमने अलग से तैयार पैकेज या आपके लिए बना सॉफ़्टवेयर? लेख में लिखा है।

तीन कसौटियाँ: दोहराव, नियम, डिजिटल डेटा

1. क्या काम बार-बार दोहराया जाता है?

साल में एक बार होने वाले और आधा दिन लेने वाले काम के लिए औज़ार बनवाना आम तौर पर अपनी लागत नहीं निकालता। पर जो काम हर दिन या हर हफ़्ते होता है और हर बार एक ही कदमों से गुज़रता है, वह पहला उम्मीदवार है। पैमाना सीधा है: इस काम में महीने में कुल कितने घंटे जाते हैं? जितने ज़्यादा घंटे, औज़ार का मूल्य उतना ज़्यादा।

2. क्या उसका नियम लिखा जा सकता है?

अगर काम करने वाला व्यक्ति कदम लिख सकता है, तो काम नियम पर टिका है: “इस कॉलम में मान 100 से ऊपर है तो इस सूची में जोड़ो, नहीं तो उसमें।” अगर कदमों के बीच बार-बार “तब मैं ग्राहक देखता हूँ, हालात के हिसाब से तय करता हूँ” आता है, तो काम फ़ैसलों से भरा है। फ़ैसले वाला हिस्सा इंसान के पास रहता है; जो हिस्सा नियम में बाँधा जा सकता है, वह औज़ार के पास जाता है।

3. क्या डेटा पहले से डिजिटल है?

औज़ार उसी डेटा से काम करता है जिसे वह पढ़ सकता है। जानकारी Excel में, किसी ईमेल में, PDF में या किसी सिस्टम में है, तो काम आसान हो जाता है। जानकारी काग़ज़ी फ़ाइलों में या किसी एक व्यक्ति की याद में है, तो पहले डेटा को डिजिटल बनाना होगा। स्कैन किए गए दस्तावेज़ भी इस मामले में एक कदम आगे हैं; एआई की मदद से पढ़कर सैकड़ों दस्तावेज़ एक तालिका में उतारे जा सकते हैं। यह कैसे होता है, हमने दस्तावेज़ से टेबल पेज पर कदम-दर-कदम बताया है।

उपयुक्त कामों के उदाहरण

• सूची को सिस्टम में डालना। हज़ारों पंक्तियों की सूची को किसी सरकारी सिस्टम या कंपनी के अंदरूनी प्रोग्राम में एक-एक करके डालना। नियम साफ़, डेटा डिजिटल, दोहराव ज़्यादा। बल्क डेटा एंट्री इस तरह के काम का आम उदाहरण है।
• डुप्लिकेट रिकॉर्ड की सफ़ाई। एक ही ग्राहक के पाँच अलग-अलग लिखे रूप ढूँढना। मिलान का नियम लिखा जा सकता है; हटाने का फ़ैसला इंसान पर छोड़ा जाता है। देखें डुप्लिकेट रिकॉर्ड हटाना।
• कोटेशन और रिपोर्ट बनाना। ग्राहक और उत्पाद चुना जाता है, दस्तावेज़ एक ही ढाँचे में निकलता है।
• याद दिलाने वाले ईमेल। जवाब न देने वाले सप्लायर को तय अंतराल पर उसके नाम से याद दिलाना।

जो काम उपयुक्त नहीं हैं या पहले तैयारी माँगते हैं

• हर बार अलग फ़ैसला माँगने वाले काम। किसी ग्राहक को ख़ास छूट देना, किसी शिकायत को कैसे सुलझाना है यह तय करना। यहाँ औज़ार जानकारी जुटाकर आपके सामने रख सकता है, फ़ैसला नहीं ले सकता।
• जिन कामों में अपवाद नियम से ज़्यादा हैं। अगर आधे कदम “पर इस ग्राहक के साथ अलग है” से शुरू होते हैं, तो पहले काम को ही सरल करना होगा। वरना औज़ार हर अपवाद पर रुक जाएगा।
• जिन कामों का डेटा बिखरा या असंगत है। अगर एक ही जानकारी तीन फ़ाइलों में तीन अलग रूपों में है, तो ऑटोमेशन का पहला चरण डेटा को एक जगह इकट्ठा करना है।
• बहुत कम होने वाले काम। साल में एक बार होने वाले काम के लिए अक्सर अच्छी तरह लिखी चेकलिस्ट ही काफ़ी होती है।

एक छोटी जाँच-तालिका

आम ग़लती: सबसे मुश्किल काम से शुरुआत

कंपनियाँ आम तौर पर ऑटोमेशन उसी काम से शुरू करना चाहती हैं जिसकी सबसे ज़्यादा शिकायत होती है। बात समझ में आती है; पर सबसे ज़्यादा शिकायत वाला काम अक्सर सबसे जटिल भी होता है: फ़ैसलों से भरा, अपवादों वाला, कई विभागों से जुड़ा। जब पहला औज़ार ऐसे काम के लिए बनता है, तो प्रोजेक्ट लंबा खिंचता है, उम्मीदें घटती हैं और टीम इस नतीजे पर पहुँचती है कि “ये चीज़ें हमारे लिए नहीं हैं”।

बेहतर शुरुआत एक छोटा काम है जो तीनों कसौटियों पर आराम से खरा उतरे। जैसे, कोई डेटा एंट्री जो हर हफ़्ते एक व्यक्ति का आधा दिन ले लेती है। ऐसा काम कुछ हफ़्तों में औज़ार बन जाता है, बचे हुए घंटे दिखने लगते हैं और टीम औज़ार इस्तेमाल करना सीख जाती है। दूसरे काम तक डेटा भी ज़्यादा व्यवस्थित हो चुका होता है और टीम भी जान चुकी होती है कि क्या-क्या संभव है।

माप का सवाल भी है। औज़ार बनाने से पहले लिख लीजिए कि यह काम आज कितना समय लेता है: हफ़्ते में कितने घंटे, कितने लोग, महीने में कितनी ग़लतियाँ सुधारनी पड़ती हैं। इन आँकड़ों के बिना, औज़ार चलने के बाद क्या बदला, यह दिखाना मुश्किल हो जाता है।

काम को औज़ार में बदलने से पहले

अगर आपको कोई उम्मीदवार काम मिल गया है, तो बात करने आने से पहले तीन चीज़ें तैयार रखने से प्रक्रिया छोटी हो जाती है: काम के आज के कदम (कौन, किस फ़ाइल से, कहाँ), एक नमूना इनपुट फ़ाइल और जो नतीजा निकलना चाहिए उसका एक नमूना। ये तीनों मेज़ पर हों, तो पहली ही मुलाक़ात में साफ़ हो जाता है कि औज़ार क्या करेगा। Excel कब काफ़ी नहीं रहता, इस पर हमने अलग से स्प्रेडशीट कब नाकाफ़ी हो जाती है? लेख में बात की है।

संक्षेप में

ऑटोमेशन के लायक काम वह है जो बार-बार दोहराया जाता है, जिसका नियम लिखा जा सकता है और जिसका डेटा डिजिटल है। फ़ैसले, अपवाद और बिखरा डेटा काम के उस हिस्से को इंसान के पास रखते हैं या पहले तैयारी माँगते हैं। अलग-अलग क्षेत्रों की कंपनियों के लिए हमारे बनाए औज़ार कैसे काम करते हैं, यह आप हमारा काम पेज पर देख सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

कोई काम ऑटोमेशन के लायक है या नहीं, यह सबसे जल्दी कैसे जानूँ?

काम करने वाले व्यक्ति से कहिए कि वह इसे कदम-दर-कदम ऐसे लिखे, जैसे किसी नए आए व्यक्ति को समझा रहा हो। अगर कदम आधे पन्ने में आ जाते हैं और “हालात देखकर तय करता हूँ” वाला वाक्य कम आता है, तो काम शायद उपयुक्त है।

हमारा डेटा Excel में है, पर बिखरा हुआ। क्या फिर भी ऑटोमेशन हो सकता है?

ज़्यादातर हाँ, पर पहला काम डेटा को व्यवस्थित करना है: एक ही जानकारी एक ही कॉलम में, एक ही रूप में। व्यवस्थित करने का यह कदम अक्सर उतना ही फ़ायदा देता है जितना ख़ुद ऑटोमेशन।

क्या ऑटोमेशन काम को पूरी तरह इंसान से ले लेता है?

आम तौर पर नहीं। दोहराव वाला हिस्सा औज़ार के पास जाता है; जाँच, मंज़ूरी और अपवाद इंसान के पास रहते हैं। अच्छी तरह बना औज़ार व्यक्ति का समय उस हिस्से के लिए बचाता है जहाँ फ़ैसला चाहिए।