Uber ने 1,000 कर्मचारियों के पायलट के बाद 22 अक्टूबर 2026 को अपने वैश्विक कर्मचारियों के लिए ChatGPT Work शुरू किया। OpenAI की घोषणा के अनुसार यह 30,000 से अधिक कर्मचारियों के लिए है और ChatGPT Enterprise में काम पूरा करने वाला एजेंट देता है। विस्तार कंपनी के कर्मचारियों के लिए है, ड्राइवरों, डिलीवरी कर्मियों या यात्रियों के लिए नए उपकरण की घोषणा नहीं।
घोषणा इसे ज्ञान आधारित काम के लिए Uber का पहला कंपनीव्यापी एजेंट प्लेटफ़ॉर्म बताती है। इसका उद्देश्य जटिल बहुचरणीय काम और प्रस्तुतियाँ, डेटा विश्लेषण या बैठक की तैयारी जैसे तैयार परिणाम देना है। व्यावहारिक बदलाव केवल चैट में प्रश्न पूछने के बजाय पूरे कार्यप्रवाह में सहायता पाना है।
सीमित पायलट से व्यापक पहुँच
1,000 प्रतिभागियों से 30,000 से अधिक पात्र कर्मचारियों तक जाना पहुँच का दायरा बदलता है। इसका अर्थ नहीं कि सभी ने उत्पाद सक्रिय किया, रोज इस्तेमाल करते हैं या समान काम करते हैं। OpenAI और Uber आगे अपनाने, उपयोग और मापने योग्य नतीजों की जानकारी साझा करने की योजना रखते हैं। समय की बचत, सक्रिय इस्तेमाल या आर्थिक लाभ के आँकड़े नहीं दिए गए।
Uber आंतरिक AI स्किल लाइब्रेरी, स्वीकृत एकीकरण और विशेष प्रशिक्षण से मदद करेगा। संचालन, वित्त, विपणन और उत्पाद विभागों का उल्लेख है। खाते बाँटने के अलावा कर्मचारियों के वास्तविक काम में उपकरण लगाने का संगठनात्मक ढाँचा भी है। पाठ्यक्रम, लाइब्रेरी की सामग्री और विभागवार पहुँच की शर्तें विस्तृत नहीं हैं।
लाइब्रेरी दोहराए काम के लिए साझा शुरुआत दे सकती है। नियमित दस्तावेज या विश्लेषण के निर्देश, संदर्भ सामग्री और अपेक्षित परिणाम तय करने से हर बार शून्य से शुरू करना घट सकता है। यह संभावित भूमिका है, Uber द्वारा प्रकाशित किसी खास स्किल का विवरण नहीं। मूल्य निर्देशों की गुणवत्ता, काम से मेल और प्रक्रिया बदलने पर अपडेट पर निर्भर है।
कार्य उपकरणों के भीतर संदर्भ तक पहुँच
OpenAI कहती है कि ChatGPT Work, Google Drive, Gmail, Google Calendar और Slack से जुड़ता है। उद्देश्य जानकारी खोजना, बैठक की सामग्री और प्रस्तुतियाँ बनाना, डेटा विश्लेषण तथा ऐप के बीच काम पूरा करना है। Uber में वास्तव में चालू हर कनेक्शन या कर्मचारी की अनुमति सूची नहीं दी गई। स्वीकृत एकीकरण को तैनाती का हिस्सा बताया गया है।
जानकारी अलग जगह हो सकती है: दस्तावेज ड्राइव पर, योजना का बदलाव संदेश में और अगली चर्चा कैलेंडर में। उपयुक्त पहुँच वाला एजेंट संदर्भ जोड़कर सुसंगत परिणाम बना सकता है। उदाहरण उत्पाद का उद्देश्य समझाता है, किसी Uber कर्मचारी का वास्तविक काम नहीं बताता।
पहुँच के साथ अधिकार तय करने होंगे: कर्मचारी और एजेंट क्या पढ़ें, क्या बदलें और कब मंजूरी लें। ऐप जोड़ना सभी दस्तावेज सभी लोगों को दिखाने का औचित्य नहीं है। पूरी अनुमति नीति प्रकाशित नहीं हुई, इसलिए समान पहुँच या हर कार्रवाई की स्वतंत्रता मानना सही नहीं।
GPT-6.1 Sol डिफ़ॉल्ट, Codex जारी
OpenAI के अनुसार तैनाती में GPT-6.1 Sol, ChatGPT Work की डिफ़ॉल्ट क्षमता होगा। कंपनी इसे उन्नत क्षमता और लागत दक्षता का संतुलन बताती है, मगर अनुबंध मूल्य, प्रति कर्मचारी लागत या Uber के लिए प्रदर्शन माप नहीं देती। यह व्यावसायिक साझेदारी का मॉडल चयन है, हर काम में सर्वोत्तम होने का तुलनात्मक प्रमाण नहीं।
कर्मचारियों को आवाज और चित्र निर्माण जैसी बहुमाध्यम क्षमताएँ भी मिलेंगी। Uber के डेवलपर और सॉफ्टवेयर इंजीनियर Codex इस्तेमाल करते रहेंगे। विस्तार को सारे पुराने AI उपकरणों के प्रतिस्थापन की तरह नहीं, अलग कामों और उपयोगकर्ताओं के लिए संयोजन की तरह पेश किया गया। विभागों के बीच उपकरण बदलने की व्यवस्था स्पष्ट नहीं की गई।
उपकरण और मॉडल चुनना केवल एक चरण है। तैयार दिखने वाले परिणाम को भी आँकड़े, भाषा, जानकारी उपयोग के अधिकार या कारोबारी निर्णय से मेल की जाँच चाहिए हो सकती है। एजेंट की तैयारी के बावजूद अनुमोदन की जिम्मेदारी रहती है। घोषणा Uber की समीक्षा योग्य सामग्री या एक समान मंजूरी प्रक्रिया नहीं बताती।
तैनाती का मूल्यांकन कैसे हो?
पैमाना बड़ी खरीद और तैनाती का निर्णय दिखाता है, लेकिन लाभ का पर्याप्त माप नहीं। पहुँच पाने, पहली बार आजमाने और नियमित इस्तेमाल करने वालों में फर्क रखना होगा। मसौदा बनाने का समय, स्वीकृत परिणाम तक पहुँचने के समय से अलग है। ये मूल्यांकन के मानदंड हैं, Uber के प्रकाशित आँकड़े नहीं।
आगे नियमित काम के एजेंट को हस्तांतरण, जरूरी सुधार और गुणवत्ता बने रहने को देखा जा सकता है। विपणन प्रस्तुति, वित्तीय विश्लेषण और संचालन सारांश की जरूरतें अलग हैं। साझेदारी ने हर क्षेत्र के माप नहीं दिए। घोषणा विस्तार की शुरुआत है; वादा किए नतीजे आगे आएँगे।
घोषणा शुरुआत बताती है, हर कर्मचारी के सक्रिय होने की अंतिम तारीख नहीं। घोषणा की तारीख को पूरे संगठन में पहुँच पूरी होने से अलग समझना चाहिए।
बदलाव निर्धारित पायलट से प्रशिक्षण और स्वीकृत कनेक्शन वाले, हजारों कर्मचारियों के सेवा विस्तार का है। यह उन्नत उपकरणों तक पहुँच बढ़ा सकता है, मगर परिणाम वास्तविक इस्तेमाल और संगठन द्वारा स्वीकृत काम पर निर्भर होंगे। आने वाली जानकारी बताएगी कि काम स्वयं कैसे बदला।