रिसर्च वर्कफ़्लो जिसने मेरे एनालिस्ट की जगह ले ली

किसी नए क्लाइंट से पहली बातचीत से पहले, तैयारी का एक ऐसा रूप होता है जो काम जैसा दिखता है पर होता नहीं। आप पंद्रह टैब खोलते हैं। कंपनी का “about” पेज पढ़ते हैं। LinkedIn फ़ीड और कुछ एनालिस्ट नोट्स स्क्रॉल करते हैं। तीन घंटे बाद आपके पास कंपनी का एक धुंधला अंदाज़ा होता है और कोई असली नज़रिया नहीं। मैंने यह सालों तक किया, क्योंकि यह मेहनती लगता था, और क्योंकि दूसरा विकल्प, यानी एक तीखी, शायद ग़लत राय लेकर जाना, एक सुरक्षित पर भुलाए जाने वाली राय लेकर जाने से ज़्यादा जोखिम भरा लगता था।

मुझे एक साफ़ बात समझने में बहुत समय लगा: पहली मीटिंग में एक क्लाइंट किसी सीनियर व्यक्ति को असल में जिस चीज़ के लिए भुगतान कर रहा होता है, वह है एक नज़रिया। उनकी स्थिति की इतनी तीखी पढ़त कि वह दिलचस्प तरीके से ग़लत भी हो सके। टैब यह नहीं देते। सिंथेसिस देता है। पढ़ना तो सिर्फ़ प्रवेश की क़ीमत है, और यही वह हिस्सा है जिसमें मशीन अब सच में अच्छी है।

इसलिए जब मैंने इस वर्कफ़्लो को AI के इर्द-गिर्द फिर से बनाया, तो मक़सद कभी “तेज़ पढ़ना” नहीं था। मक़सद था कम-मूल्य वाले जुटाने के काम को लगभग शून्य तक संपीड़ित करना और बचा हुआ समय उस एक चीज़ पर लगाना जो मशीन नहीं कर सकती: यह तय करना कि इसका मतलब क्या है। यह रही पूरी पाइपलाइन, और फिर वे दो हिस्से जो इतने बुरी तरह टूटे कि मैंने उन्हें हटा दिया।

इसका ढांचा

तीन चरण: जुटाना, संपीड़ित करना, उकसाना। पहले दो स्वचालित हैं। तीसरा मैनुअल है, स्थायी है, और वर्कफ़्लो के अस्तित्व की पूरी वजह है। अगर इस लेख से एक बात लेनी हो, तो वह है चरण दो और चरण तीन के बीच की सीमा: यही वह रेखा है जहां ज़्यादातर लोग AI रिसर्च को ग़लत तरीके से करते हैं।

चरण एक: जुटाना

हर नए प्रॉस्पेक्ट के लिए मैं Obsidian में एक ही नोट टेम्पलेट रखता हूं। जब कोई नाम आता है, मैं कंपनी की सार्वजनिक सामग्री एक structured intake में डालता हूं: नवीनतम वार्षिक रिपोर्ट के प्रासंगिक हिस्से, हाल की प्रेस, दो-तीन इंडस्ट्री पीस जो संदर्भ तय करें, और जो कुछ क्लाइंट या सहकर्मी ने पहले ही भेजा हो। सादा टेक्स्ट, एक नोट, एक ऐसे vault में जिस पर मेरा नियंत्रण है।

यहां मक़सद बिल्कुल भी वॉल्यूम नहीं है। बल्कि इसका उलटा है। मैं एक छोटा, साफ़, जान-बूझकर चुना गया इनपुट तैयार कर रहा हूं ताकि अगले चरण के पास काम करने के लिए कुछ अच्छा हो। इस स्टेप पर पांच मिनट की इंसानी क्यूरेशन, किसी भी मात्रा में स्वचालित संग्रह से ज़्यादा फ़ाइनल आउटपुट के लिए करती है, एक दावा जिस पर मैं आगे लौटूंगा, क्योंकि मैंने यह महंगे तरीके से सीखा।

Obsidian ही क्यों, चैट विंडो क्यों नहीं: चैट हिस्ट्री एक ऐसे स्क्रॉल में खो जाती है जिसे आप फिर कभी नहीं पढ़ेंगे। एक markdown vault कंपाउंड होती है। हर प्रॉस्पेक्ट नोट जो मैं लिखता हूं वह खोजने लायक बना रहता है, ताकि छह महीने बाद जब वही इंडस्ट्री फिर सामने आए, सिंथेसिस पहले से वहां मौजूद हो। यह वर्कफ़्लो एक एसेट छोड़ने के लिए बना है, सिर्फ़ एक जवाब देकर उड़ जाने के लिए नहीं। यही फ़र्क़, एसेट बनाम जवाब, AI इस्तेमाल करने और उससे कुछ बनाने के बीच का अंतर है।

चरण दो: संपीड़ित करना

यही वह चरण है जिसे हर कोई पूरा वर्कफ़्लो मान लेता है। यह सबसे कम महत्वपूर्ण है। मैं जुटाई गई सामग्री Claude को एक ही, स्पष्ट निर्देश के साथ देता हूं: संक्षेप मत करो। तनाव खोजो।

मुझे “यह कंपनी क्या करती है” नहीं चाहिए। यह मैं पढ़ सकता हूं। मुझे चाहिए “इस बिज़नेस में वे तीन तनाव जिन्हें एक सक्षम बाहरी व्यक्ति पहले दस मिनट में नोटिस करेगा।” सारांश आरामदायक और बेकार है, यह आपको एक ऐसा पैराग्राफ़ देता है जो आप खुद लिख सकते थे। तनाव वह जगह है जहां मीटिंग असल में जीती जाती है, क्योंकि तनाव वहां है जहां क्लाइंट पहले से कुछ महसूस कर चुका है पर उसे सुलझा नहीं पाया।

वह निर्देश जो लगातार यह पैदा करता है:

You are briefing a senior consultant before a first meeting.
Do NOT summarise. Identify the 3 strategic tensions visible in
this material. For each: state the tension, cite the evidence,
and name the question it raises that management probably avoids.

“इसे संक्षेप करो” और “तनाव खोजो” के बीच का फ़र्क़, एक रिसर्च टूल और एक थिंकिंग पार्टनर के बीच का फ़र्क़ है। एक आपको विकिपीडिया पैराग्राफ़ देता है। दूसरा आपको कमरे में कहने के लिए कुछ देता है, और उससे भी ज़्यादा ज़रूरी, कुछ ऐसा जिससे बहस की जा सके, जो चरण तीन है।

चरण तीन: उकसाना

अब मैं इससे बहस करता हूं। मॉडल ने जो तीन तनाव सामने रखे, मैं उन्हें एक-एक करके, लिखकर, हाथ से चुनौती देता हूं: क्या यह असली है, या सिर्फ़ स्पष्ट पढ़त है जो सजाकर पेश की गई है? इसके ग़लत होने के लिए क्या सच होना पड़ेगा? इनमें से कौन सा असल में मेरी सलाह को बदल देगा?

यह चरण स्वचालित नहीं है और कभी नहीं होगा। यही असली मुद्दा है। मशीन जितनी तेज़ी से मुझसे संभावित विचार सामने लाती है, मैं कभी नहीं ला पाता, यही असल में मेरे समय की बचत है, चाहे इसके लिए कोई भी शब्द इस्तेमाल करूं। पर इसमें कोई हिस्सेदारी नहीं है कि इनमें से कौन सा सच है। मेरी है। क्लाइंट मेरे इस निर्णय के लिए भुगतान कर रहा है कि कौन सा तनाव मायने रखता है, मॉडल की तीन गिनाने की क्षमता के लिए नहीं। यह श्रम-विभाजन, मशीन प्रस्तावित करती है, इंसान निर्णय लेता है, यही मेरे काम करने के पूरे दर्शन का सार है, एक वर्कफ़्लो में समेटा हुआ।

मशीन “यह रहे दस चीज़ें” कहने में तेज़ है। आपको “यह वो एक है जो मायने रखती है” कहने के लिए भुगतान मिलता है। दूसरे हिस्से को कभी स्वचालित न करें।

जब तक मैं मीटिंग में जाता हूं, मेरे पास एक स्पष्ट नज़रिया होता है, दो तनाव जिन्हें मैंने असली माना है, और एक जिसे मैंने जान-बूझकर छोड़ दिया है, और मैं बता सकता हूं कि मैंने उसे क्यों छोड़ा, जो अक्सर मीटिंग में मेरी सबसे विश्वसनीय बात होती है।

वे दो स्टेप्स जो मैंने हटा दिए

यह वर्कफ़्लो अपने चौथे वर्ज़न में है। दो पुराने स्टेप्स होशियार लगते थे, डेमो में अच्छे दिखते थे, और चुपचाप आउटपुट को बदतर बना देते थे। दोनों के बारे में बताना ज़रूरी है, क्योंकि ग़लतियां सफलताओं से ज़्यादा सिखाती हैं।

स्वचालित वेब स्क्रैपिंग। वर्ज़न दो में एक स्टेप था जो किसी कंपनी के बारे में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हर चीज़ को खुद-ब-खुद खींच लाता था: न्यूज़, सोशल, प्रेस, सब कुछ। यह ताक़तवर लगता था और प्रभावशाली दिखता था। असल में इसने संपीड़न चरण को कम-गुणवत्ता वाले शोर से भर दिया: दोहरा हुआ मार्केटिंग कॉपी, लगभग-डुप्लिकेट प्रेस रिलीज़, SEO कचरा। वापस आने वाले तनाव फीके और ज़्यादा सामान्य होते गए, क्योंकि मॉडल अब कुछ अच्छे स्रोतों पर तर्क करने की जगह प्रचार टेक्स्ट के ढेर का औसत निकाल रहा था। इनपुट को पांच मिनट हाथ से क्यूरेट करना, कचरा जुटाने को स्वचालित करने से हर बार बेहतर रहा। मैंने स्क्रैपर हटा दिया। सबक: किसी भी AI वर्कफ़्लो में, इनपुट की गुणवत्ता छत तय करती है, और स्वचालन आमतौर पर उसे नीचे कर देता है।

एक “कॉन्फ़िडेंस स्कोर।” वर्ज़न तीन में मॉडल हर तनाव पर अपनी निश्चितता को एक से दस के बीच रेट करता था। यह कठोर लगता था, संख्याएं हमेशा ऐसी लगती हैं। पर यह सिर्फ़ दिखावा था। स्कोर मनमाने थे, किसी नापी हुई चीज़ पर आधारित नहीं थे, और सबसे बुरी बात यह कि मैंने खुद को उन पर भरोसा करते हुए पकड़ा, एक 7-में-से-10 पर निर्भर होते हुए जिसे मॉडल ने बुनियादी तौर पर गढ़ा था, अपनी खुद की पढ़त बनाने के बजाय। जो भी चीज़ निर्णय को ऐसी संख्या को सौंप देती है जो कभी नापी नहीं गई, उसे हटा दो। यह इस वर्कफ़्लो की कोई विशेषता नहीं है; यह एक नियम है जो अब मैं हर जगह लागू करता हूं।

दोनों विफलताओं की एक ही जड़ है: किसी भी AI वर्कफ़्लो में लालच यह होता है कि सोच को स्वचालित कर दिया जाए, क्योंकि सोच ही सबसे प्रभावशाली दिखने वाला हिस्सा होती है। पर सोच ही वह चीज़ है जिसके लिए आपको भुगतान मिलता है। जुटाने को स्वचालित करो। संपीड़न को स्वचालित करो। फिर निर्णय की जान से रक्षा करो।

इसे चलाने के लिए आपको असल में क्या चाहिए

लगभग कुछ भी नहीं, यही तो मुद्दा है। एक markdown नोट्स ऐप (मैं Obsidian इस्तेमाल करता हूं), एक सक्षम AI मॉडल, और एक फिर से इस्तेमाल होने वाला टेम्पलेट। कोई स्क्रैपर नहीं, कोई स्कोरिंग रूब्रिक नहीं, चौदह-टूल का ढेर नहीं। जो टूल्स मैं चलाता हूं वे वहां लिंक किए गए हैं जहां affiliate प्रोग्राम मौजूद है, और मैं हमेशा वही सूचीबद्ध करता हूं जो सचमुच मेरे अपने सेटअप में है, नीचे दिया disclosure देखें।

अगर आप इस लेख से बिल्कुल वही intake टेम्पलेट और पूरी prompt chain चाहते हैं, यानी structured Obsidian नोट, contrast प्रॉम्प्ट, और चरण तीन में इस्तेमाल होने वाला provocation checklist, मैंने उसे पैकेज किया है:

→ Prospect Intake + Tension Brief टेम्पलेट, $29। इसे अपने vault में डालें और अपने अगले प्रॉस्पेक्ट को चालीस मिनट में इससे गुज़ारें। (अभी बिक्री पर नहीं है, यह पहले न्यूज़लेटर लिस्ट में जाता है; नीचे साइन अप करें।)

डिस्क्लोज़र: इस साइट पर कुछ लिंक affiliate लिंक हैं, अगर आप उनके ज़रिए ख़रीदते हैं तो मुझे कमीशन मिल सकता है, आपको कोई अतिरिक्त क़ीमत नहीं देनी पड़ती। मैं सिर्फ़ वही टूल्स सुझाता हूं जो मैं असल में इस्तेमाल करता हूं, और जब कोई चीज़ जो मैंने आज़माई और काम नहीं आई, वह भी बताता हूं। यहां यही पूरा वादा है।

यही वर्कफ़्लो है। चालीस मिनट, अंत में एक असली नज़रिया, और vault में एक नोट जो अगली बार को तेज़ बनाता है। शीर्षक में जिस एनालिस्ट का ज़िक्र है, वह कभी कोई इंसान नहीं था, वह मेरे अपने आधे दिन का समय था जो ऐसा कुछ करने में जाता था जो असल में सोचना नहीं था। यही मैं अब उस आधे दिन के साथ करता हूं।

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