اگلااگلا گائیڈ
AI کے ساتھ ادب کا جائزہ کیسے لکھیں۔
ایپلی کیشنز
ایپلیکیشن گائیڈ
خود تشخیص یا کارکردگی کا جائزہ لکھنے کے لیے AI کا استعمال کرنے کا مطلب ہے اسے سال کے اپنے نوٹس، میٹرکس اور فیڈ بیک دینا۔
اس کے بعد آپ اسے اپنے اہداف یا آپ کی کمپنی کے جائزے کے معیار سے منسلک واضح، ثبوت کی حمایت یافتہ بیانات میں ترتیب دینے کو کہتے ہیں۔ اچھی طرح سے، یہ خالی صفحے کو گھورنے کے گھنٹوں کو بچاتا ہے اور مبہم دعووں سے بچنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ لاپرواہی سے کیا گیا، یہ عمومی تعریف پیدا کرتا ہے یا ملازم کے خفیہ ڈیٹا کو بے نقاب کرتا ہے۔
یہاں AI کے بارے میں سوچنے کا سب سے مفید طریقہ ایک منتظم اور ایڈیٹر کے طور پر ہے، حقائق کا ذریعہ نہیں۔ ایک ماڈل آپ کے سال کے بارے میں کچھ نہیں جانتا ہے سوائے اس کے کہ آپ کیا پیسٹ کرتے ہیں، اس لیے کام خام مال سے شروع ہوتا ہے: ایک چل رہا 'بریگ دستاویز' اگر آپ نے ایک رکھا ہے، آخری چکر سے آپ کے اہداف، پروجیکٹ کے خلاصے، میٹرکس، شکریہ کے پیغامات اور آپ کو موصول ہونے والے تاثرات۔ اس کے بعد، AI کو اپنی کمپنی کے جائزے کے معیار یا قابلیت دیں اور اس سے اپنے ثبوت کو ہر ایک کے تحت ترتیب دینے کو کہیں۔ ہر ایک کامیابی کے لیے ایک مشترکہ ڈھانچہ صورت حال، عمل اور نتیجہ ہے: مسئلہ کیا تھا، آپ نے خاص طور پر کیا کیا، اور کیا بدلا۔ ایک نتیجہ خیز تکنیک یہ ہے کہ آپ AI کا انٹرویو لیں۔ ہر پروجیکٹ کے بارے میں ایک وقت میں آپ سے ایک آئٹم پر سوال کرنے کے لیے اس سے پوچھیں، بشمول آپ نے ذاتی طور پر کیا تعاون کیا اور آپ جانتے ہیں کہ اس نے کیسے کام کیا۔ اس سے ایسی تفصیلات سامنے آتی ہیں جو آپ بصورت دیگر بھول جائیں گے۔ پھر اس کا مسودہ بنائیں، اور مسودے میں ترمیم کریں تاکہ یہ آپ کی طرح لگے اور ہر دعویٰ درست ہو۔ دو غلط فہمیاں زیادہ تر مسائل کا سبب بنتی ہیں۔ سب سے پہلے، AI سے 'اس آواز کو متاثر کن بنانے' کے لیے کہنا، ایجاد کردہ نمبرز اور فلائیٹڈ زبان کو مدعو کرتا ہے، اور کام کو جاننے والا جائزہ لینے والا نوٹس لے گا۔ دوسرا، لوگ فرض کرتے ہیں کہ خود جائزہ لینے میں صرف جیت کی فہرست ہونی چاہیے۔ بہت سے مینیجرز ایک دیانتدار ترقی کے علاقے کا بہتر جواب دیتے ہیں جو ایک منصوبہ کے ساتھ جوڑا جاتا ہے۔ مینیجرز کے لیے، رازداری مرکزی احتیاط ہے۔ جائزوں میں دوسرے لوگوں کے بارے میں ذاتی معلومات ہوتی ہیں۔ اکاؤنٹ کی ترتیبات پر منحصر ہے، صارفین کے چیٹ ٹولز گفتگو کو برقرار رکھ سکتے ہیں یا اپنے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے ان کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اپنے آجر کی AI پالیسی پر عمل کریں، منظور شدہ انٹرپرائز ٹولز کو ترجیح دیں، اور ناموں کو کرداروں یا ابتدائیوں سے بدل دیں۔ مینیجرز کو تعصب کا بھی خیال رکھنا چاہیے۔ تحریری جائزوں پر تحقیق سے پتا چلا ہے کہ خواتین اپنے کام کے بارے میں مخصوص آراء سے زیادہ مبہم یا شخصیت پر مبنی تبصرے وصول کرتی ہیں۔ AI سے فیڈ بیک پر جھنڈا لگانے کے لیے کہیں جو رویے کی بجائے شخصیت کو بیان کرتا ہے، لیکن اس شخص کے بارے میں فیصلہ آپ کا ہی رہتا ہے۔
ایپلیکیشن لیول ڈیزائن اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا AI حقیقی نتائج کو بہتر بناتا ہے۔
اچھا ورک فلو انضمام پیداواری صلاحیت پیدا کرتا ہے جس پر صارفین بھروسہ کر سکتے ہیں۔
اچھی طرح سے دائرہ کار کے استعمال کے معاملات تبدیلی کی تھکاوٹ اور نفاذ کے خطرے کو کم کرتے ہیں۔
بہت سے HR اور پرفارمنس مینجمنٹ پلیٹ فارمز نے AI تحریری معاون شامل کیے ہیں۔ یہ اہداف، چیک اِن نوٹس اور کمپنی کے اپنے سسٹم کے اندر ہم مرتبہ کے تبصروں سے آراء کا مسودہ تیار کرتے ہیں، جو ڈیٹا کو باہر کے ٹولز میں چسپاں کرنے کے لالچ کو کم کرتا ہے۔ سہولت کھلے سوالات اٹھاتی ہے۔ اگر ہر جائزہ AI پالش ہے، تو اچھی تحریر مضبوط اداکاروں کو الگ کرنا بند کر سکتی ہے، اور شواہد زیادہ اہم ہو سکتے ہیں۔ ضابطہ بھی آگے بڑھ رہا ہے: یوروپی یونین کا AI ایکٹ کارکنوں کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے استعمال ہونے والے AI سسٹمز کو زیادہ خطرہ سمجھتا ہے، جو انہیں فراہم کرنے والی کمپنیوں اور ان کا استعمال کرنے والے آجروں پر ذمہ داریاں عائد کرتا ہے۔ افشاء اور ڈیٹا کو سنبھالنے کے بارے میں مزید آجر کی پالیسیوں کی توقع کریں، اور اس بارے میں بحث جاری رکھیں کہ کتنا جائزہ مشین سے تیار کیا جانا چاہیے۔
ایک سافٹ ویئر انجینئر ان خصوصیات کی ایک مختصر، صاف ستھرا فہرست لکھتا ہے جو اس نے بھیجی ہیں اور ان واقعات کو جو اس نے حل کی ہیں۔ وہ AI سے کہتی ہے کہ وہ انہیں اپنی کمپنی کی تین جائزہ صلاحیتوں کے تحت گروپ کرے، جس میں ہر ایک کے لیے ایک قابل پیمائش نتیجہ ہے۔
عملے کے آٹھ ارکان کے لیے جائزے لکھنے والی نرس مینیجر ناموں کے بجائے ابتدائیہ استعمال کرتی ہے۔ وہ AI سے کہتی ہے کہ وہ اپنے بلٹ پوائنٹ مشاہدات کو متوازن فیڈ بیک میں بدل دے، ہر ایک میں ایک طاقت، ایک ترقی کا علاقہ اور ایک ٹھوس اگلا مرحلہ۔
ایک مارکیٹنگ کوآرڈینیٹر AI سے کہتا ہے کہ 'ری برانڈ کے ساتھ مدد کی گئی' لائن کو بہتر کرے۔ AI پوچھتا ہے کہ اس نے ذاتی طور پر کیا ڈیلیور کیا اور اس کے نتیجے میں کیا بدلا، تو لائن اس کے لکھے ہوئے لینڈنگ پیج کی کاپی اور لانچ کی تاریخ کے بارے میں ایک مخصوص بیان بن جاتی ہے۔
جمع کرانے سے پہلے، ایک ملازم اپنے مسودے میں خود جائزہ چسپاں کرتا ہے۔ وہ AI سے غیر تعاون یافتہ دعووں، مبہم جملے اور جملے کو جھنڈا لگانے کے لیے کہتا ہے جو عکاس کے بجائے دفاعی لگتے ہیں۔
ٹوٹے ہوئے عمل کو خودکار کرنا موجودہ مسائل کو بڑھا سکتا ہے۔
ٹیمیں ضرورت سے زیادہ انسانی فیصلے کو خودکار اور ہٹا سکتی ہیں۔
اگر آؤٹ پٹس کا مسلسل جائزہ نہ لیا جائے تو معیار بڑھ سکتا ہے۔
موجودہ ورک فلو کا نقشہ بنائیں اور سب سے زیادہ رگڑ والے مرحلے کی نشاندہی کریں۔
مکمل آٹومیشن سے پہلے انسانی چوکیوں کی وضاحت کریں۔
صارفین کو اشارے، ترقی کے راستے، اور معیار کے معیار پر تربیت دیں۔
پائیدار قدر کی تصدیق کے لیے ٹاسک لیول کے نتائج کو ٹریک کریں۔
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
خود تشخیص یا کارکردگی کا جائزہ لکھنے کے لیے AI کا استعمال کرنے کا مطلب ہے اسے سال کے اپنے نوٹس، میٹرکس اور فیڈ بیک دینا۔ اس کے بعد آپ اسے اپنے اہداف یا آپ کی کمپنی کے جائزے کے معیار سے منسلک واضح، ثبوت کی حمایت یافتہ بیانات میں ترتیب دینے کو کہتے ہیں۔ اچھی طرح سے، یہ خالی صفحے کو گھورنے کے گھنٹوں کو بچاتا ہے اور مبہم دعووں سے بچنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔ لاپرواہی سے کیا گیا، یہ عمومی تعریف پیدا کرتا ہے یا ملازم کے خفیہ ڈیٹا کو بے نقاب کرتا ہے۔
AI ایک منتظم اور ایڈیٹر ہے، حقائق کا ذریعہ نہیں۔ اس کو آپ کے کام کا علم اس سے بڑھ کر نہیں ہے جو آپ دیتے ہیں، اس لیے ثبوت آپ کی طرف سے آنا چاہیے۔
صورتحال مسئلہ یا سیاق و سباق ہے، عمل آپ کی مخصوص شراکت ہے، اور نتیجہ نتیجہ ہے۔ یہ ہر ایک کامیابی کو ٹھوس رکھتا ہے اور ثبوت کے ذریعہ اس کی تائید کرتا ہے۔
مماثل ثبوت کے بغیر متاثر کرنے کی درخواست، ماڈل کو میک اپ میٹرکس اور پف اپ فریسنگ کے ساتھ خلا کو پُر کرنے پر مجبور کرتی ہے۔ ایک جائزہ لینے والا جو کام کو جانتا ہے۔
پلیس ہولڈرز خلا کو مرئی بناتے ہیں تاکہ آپ انہیں حقیقی ڈیٹا سے پُر کر سکیں۔ اس طرح ماڈل ان کو ایجاد کردہ اعداد و شمار سے نہیں ڈھانپتا ہے۔
بہت کم مخصوص ان پٹ کے ساتھ، سب سے زیادہ ممکنہ تسلسل بہت سے حقیقی جائزوں میں پایا جانے والا عام الفاظ ہے۔ مخصوص تفصیلات آپ کے ان پٹ سے آنی چاہئیں۔
سیکھتے رہیں
اس موضوع کے لیے مزید گائیڈز چنے گئے ہیں۔
اگلااگلا گائیڈ
AI کے ساتھ ادب کا جائزہ کیسے لکھیں۔
ایپلی کیشنز