लेखक: बॉक्सू ली 

परिचय: दुनिया में ऊँचे-ऊँचे दावों और "टॉप 10 एआई असिस्टेंट" सूचियों के बीच, आपकी ज़रूरतों के लिए सबसे अच्छा एआई पर्सनल असिस्टेंट कैसे खोजा जाए? चमकदार विशेषणों पर विश्वास न करें—परीक्षण करें और सत्यापित करें। यह गाइड एक पुन: प्रयोज्य मूल्यांकन रूपरेखा (एक "टेस्ट सूट") प्रदान करता है, ताकि आप अपनी शर्तों पर व्यक्तिगत एआई असिस्टेंट्स की तुलना कर सकें। हम सटीकता, क्रियाशीलता, और सुरक्षा जैसे प्रमुख मानदंडों की रूपरेखा देंगे, और सात वास्तविक-विश्व कार्यों के माध्यम से असिस्टेंट्स को एक-दूसरे के खिलाफ निष्पक्ष रूप से पेश करेंगे। अंत तक, आप जान जाएंगे कि कैसे एक व्यावहारिक साइड-बाय-साइड तुलना चलाएं और कौन सा एआई असिस्टेंट वास्तव में आपके कार्यप्रवाह के लिए सबसे उपयुक्त है। (स्पॉइलर: हम यह भी दिखाएंगे कि मैकरॉन कहाँ उत्कृष्ट है, और किसी भी एआई की सीमाएँ कहाँ हैं।)

क्यों अधिकांश समीक्षाएँ गुमराह करती हैं

यदि आपने "सर्वश्रेष्ठ AI व्यक्तिगत सहायक 2025" गूगल किया है, तो संभवतः आपने सहायक रैंकिंग वाले लेखों को देखा होगा या फोरम पर कहानियाँ पढ़ी होंगी। जबकि वे जानकारीपूर्ण हो सकते हैं, वे कुछ कारणों से अक्सर भ्रामक होते हैं:

• वन-साइज़-फिट्स-ऑल रैंकिंग्स: कई समीक्षाएँ एकल "#1 व्यक्तिगत AI" घोषित करने की कोशिश करती हैं जैसे कि सभी की आवश्यकताएँ समान हों। वास्तव में, एक सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए सर्वश्रेष्ठ सहायक एक व्यस्त बिक्री प्रबंधक या छात्र के लिए सबसे अच्छा हो सकता है। आपके उपयोग के मामले मायने रखते हैं। सामान्य समीक्षाएँ उन विशेषताओं को महत्व दे सकती हैं जिनकी आपको परवाह नहीं है, या जिनकी आपको जरूरत है उन्हें नज़रअंदाज़ कर सकती हैं।
• सतही परीक्षण: कुछ रैंकिंग्स एक छोटे डेमो या मार्केटिंग ब्रीफ पर आधारित होती हैं बजाय गहरी उपयोग की। एक AI एक तैयार उदाहरण में प्रभावशाली दिख सकता है लेकिन रोजमर्रा के कार्यों में विफल हो सकता है। इसके विपरीत, एक सहायक जो डेमो में साधारण दिखता है, समय के साथ विश्वसनीयता या विशेष क्षमताओं में चुपचाप उत्कृष्ट हो सकता है। केवल व्यवस्थित परीक्षण से ये सूक्ष्मताएँ उजागर होती हैं।
• पक्षपात और प्रायोजन: चलो स्पष्ट हों — कई ब्लॉग्स पर "टॉप 10" सूचियों में संबद्ध लिंक या प्रायोजक होते हैं। समीक्षा उस उत्पाद का पक्ष ले सकती है जो कमीशन देता है या किसी के द्वारा लिखा गया है जिसका निजी हित है। यह नहीं कह रहे हैं कि सभी भ्रष्ट हैं, लेकिन अगर प्रोत्साहन स्पष्ट नहीं हैं तो चमकदार प्रशंसा को हल्के में लेना चाहिए।
• तीव्र विकास: AI सहायक तीव्र गति से सुधार कर रहे हैं। 6 महीने पहले की समीक्षा भी पुरानी हो सकती है। विशेषताएँ जोड़ी जाती हैं, मॉडल अपग्रेड होते हैं, नीतियाँ बदलती हैं। 2024 की शुरुआत का "विजेता" 2025 में एक नए आगमन द्वारा पीछे छोड़ा जा सकता है। इसलिए, स्थिर समीक्षाओं पर भरोसा करना मुश्किल है; अपनी खुद की अद्यतन मूल्यांकन करना सुनिश्चित करता है कि आप वर्तमान वास्तविकता पकड़ें।
• छूटे हुए संदर्भ: शायद एक समीक्षक ने आपके लिए महत्वपूर्ण कुछ का परीक्षण नहीं किया (जैसे एक सहायक गोपनीय डेटा को कैसे संभालता है, या क्या यह एक विशिष्ट उपकरण के साथ एकीकृत होता है)। या उन्होंने सरल प्रश्नों पर परीक्षण किया लेकिन जटिल, बहु-चरणीय कार्यों पर नहीं। उन चीज़ों का खुद परीक्षण किए बिना, आप नहीं जान पाएंगे कि AI आपके कार्यप्रवाह में महत्वपूर्ण समय पर ठोकर खाएगा या नहीं।

संक्षेप में, अधिकांश समीक्षाएँ आपको एक आरंभिक बिंदु देती हैं लेकिन यह निश्चित रूप से नहीं बता सकतीं कि आप किस सहायक को चुनें। यह कैमरा समीक्षाएँ पढ़ने जैसा है - उपयोगी, लेकिन यदि आपके पास कुछ विशिष्ट प्रकाश व्यवस्था या लेंस की आवश्यकताएँ हैं, तो आप खुद कुछ टेस्ट शॉट लेना चाहेंगे। अच्छी खबर यह है कि यदि आप कार्यों को विभाजित करते हैं, तो एआई सहायकों का मूल्यांकन करना इतना कठिन नहीं है। चलो इसके बारे में व्यवस्थित रूप से बात करते हैं।

मूल्यांकन रूब्रिक: सटीकता, कार्यक्षमता, सुरक्षा (और अधिक)

एआई व्यक्तिगत सहायकों की निष्पक्ष तुलना करने के लिए, आपको स्पष्ट मानदंडों की आवश्यकता होती है। हम सुझाव देते हैं कि एक मूल्यांकन रूब्रिक पर ध्यान केंद्रित करें जो तीन मुख्य स्तंभों – सटीकता, कार्यक्षमता, और सुरक्षा – पर आधारित हो, साथ ही आपके लिए महत्वपूर्ण किसी अन्य कारक (जैसे गति, एकीकरण, या लागत) को शामिल करें। यहाँ प्रत्येक मुख्य मानदंड का अर्थ है:

• सटीकता: क्या AI आपकी रिक्वेस्ट को सही ढंग से समझता है और सही, प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है? सटीकता तथ्यात्मक सहीता (उत्तर में कोई भ्रम या त्रुटि नहीं) और निर्देशों का सही पालन करने को शामिल करती है। उदाहरण के लिए, यदि आप इसे कहते हैं "संलग्न रिपोर्ट का सारांश बनाएं और तीन जोखिमों को हाइलाइट करें," तो क्या यह वास्तव में रिपोर्ट से तीन वास्तविक जोखिमों की पहचान करता है, या यह भटक जाता है? एक सटीक सहायक आपको पहली बार में सही चीज़ें करके समय बचाता है। इसके विपरीत, असटीकता और अधिक काम पैदा कर सकती है (या यहां तक कि वास्तविक नुकसान भी, अगर यह आपके ग्राहक को गलत ईमेल देता है!) परीक्षण के समय, ऐसे कार्य शामिल करें जिनके सही/गलत उत्तर होते हैं ताकि यह देखा जा सके कि प्रत्येक AI कैसे प्रदर्शन करता है।
• कार्यान्वयन क्षमता: यह उपयोगी आउटपुट और AI की यह क्षमता है कि वह सिर्फ चैट न करे, बल्कि ऐसे कुछ करे जिसे आप उपयोग में ले सकें। एक प्रतिक्रिया तभी कार्यान्वयन योग्य है जब यह आपके कार्य को सार्थक रूप से आगे बढ़ाती है। उदाहरण के लिए, जब आप कहते हैं, "इस ईमेल का जवाब तैयार करें," तो एक अत्यधिक कार्यान्वयन योग्य सहायक एक तैयार-भेजा जाने वाला ड्राफ्ट बनाएगा (शायद केवल मामूली संशोधन की आवश्यकता होगी)। एक कम कार्रवाई-उन्मुख सहायक आपको एक सामान्य टिप दे सकता है जैसे "आपको उन्हें धन्यवाद देना चाहिए और उनके बिंदुओं को संबोधित करना चाहिए" - तकनीकी रूप से सही, लेकिन उतना सीधे उपयोगी नहीं। कार्यान्वयन क्षमता में AI की यह क्षमता भी शामिल है कि वह उपकरणों के माध्यम से कार्य करने में सक्षम है: जैसे कि क्या यह वास्तव में एक ईमेल भेज सकता है, एक कैलेंडर इवेंट बना सकता है, या आवश्यकतानुसार एक वेब खोज को निष्पादित कर सकता है (यदि ऐसी सुविधाएं प्रदान की जाती हैं)? मैकरॉन या इसी तरह का उपयोग करने पर देखें कि क्या यह आपके ऐप्स के साथ एकीकृत हो सकता है ताकि निर्णयों को स्वचालित रूप से कार्यों में बदला जा सके। मूल रूप से, एक कार्यान्वयन योग्य AI एक सहायक की तरह व्यवहार करता है जो कार्यों को कर सकता है या कम से कम ठोस रूप से मदद कर सकता है, न कि केवल उनके बारे में बात कर सकता है।
• सुरक्षा (और गोपनीयता): सुरक्षा का मतलब है AI की यह क्षमता कि वह उचित सीमाओं के भीतर संचालित हो, और यह कितनी अच्छी तरह से समस्याग्रस्त आउटपुट से बचता है। इसमें तथ्यात्मक विश्वसनीयता (खतरनाक गलत जानकारी नहीं बनाना), नैतिक गार्डरेल्स (गैरकानूनी या अनैतिक अनुरोधों में मदद नहीं करना), और गोपनीयता का सम्मान (क्या यह आपके डेटा की सुरक्षा करता है और संवेदनशील जानकारी का खुलासा नहीं करता?)। आपको परीक्षण करना चाहिए कि सहायक किनारे के मामलों को कैसे संभालता है: उदाहरण के लिए, यदि आप कुछ ऐसा पूछते हैं जो गोपनीय होना चाहिए (जैसे "मेरे सहयोगी का वेतन कितना है?"), तो क्या यह उचित रूप से मना करता है या इसे सुरक्षित रूप से संभालता है? या यदि आप इसे ऐसे तरीके से प्रेरित करते हैं जो पक्षपातपूर्ण या अपमानजनक प्रतिक्रिया की ओर ले सकता है, तो क्या यह खुद को पकड़ता है? सुरक्षा महत्वपूर्ण है, खासकर यदि आप AI का उपयोग काम या व्यक्तिगत डेटा के लिए कर रहे हैं। अनुपालन पर भी विचार करें यदि प्रासंगिक हो - क्या सहायक आपको यह ऑडिट करने की अनुमति देता है कि उसने क्या किया (ऑडिट ट्रेल) और क्या यह आपके उद्योग के नियमों को पूरा करने के तरीके से संचालित हो सकता है? उदाहरण के लिए, मैकरॉन गोपनीयता और ऑडिट लॉग्स पर जोर देता है, जो एंटरप्राइज उपयोग के लिए सुरक्षा स्तंभ में एक बड़ा प्लस हो सकता है। इस आयाम को अनदेखा न करें - एक AI जो सुपर स्मार्ट है लेकिन कभी-कभी नियंत्रण से बाहर हो जाता है, उससे अधिक परेशानी का कारण बन सकता है जितना वह मूल्यवान है।

ये तीनों आपके मानक की नींव बनाते हैं। आप उन्हें समान भार दे सकते हैं या उनके महत्व के आधार पर उन्हें वरीयता दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ उपयोगकर्ता कह सकते हैं कि 「सटीकता और सुरक्षा सर्वोपरि हैं, मैं टूल इंटीग्रेशन के बिना जी सकता हूँ,」 जबकि अन्य स्वचालन की अधिकता चाहते हैं तो वे कार्यक्षमता को प्राथमिकता दे सकते हैं।

अन्य कारक जिन्हें आप अपने मानक में जोड़ने पर विचार कर सकते हैं:

• गति और दक्षता: क्या सहायक जल्दी से प्रतिक्रिया देता है? क्या परिणाम तक पहुँचने के लिए कई बार बातचीत करनी पड़ती है, या यह संक्षेप और प्रभावी है? समय की बचत एक बड़ा कारण है AI सहायक का उपयोग करने का।
• संदर्भ प्रबंधन: क्या यह पहले की बातचीत से संदर्भ को सही ढंग से याद रख सकता है? यदि आपकी बातचीत लंबी है, तो क्या यह विवरणों का ध्यान रखता है या आपको बार-बार खुद को दोहराना पड़ता है?
• एकीकरण और विशेषताएँ: क्या यह आपके कैलेंडर, ईमेल, कार्य प्रबंधक आदि से जुड़ सकता है? कितनी आसानी से? यदि एक सहायक सीधे आपके उपकरणों के साथ जुड़ सकता है (स्वयं ही बैठक निर्धारित कर सकता है) और दूसरा नहीं कर सकता, तो यह एक महत्वपूर्ण अंतर है।
• अनुकूलन: क्या आप इसके व्यक्तित्व या निर्देशों को बदल सकते हैं (जैसे कि "हमेशा ईमेल में औपचारिक रहें")? कुछ सहायक आपको एक प्रोफ़ाइल सेट करने या प्रॉम्प्ट टेम्पलेट का उपयोग करने की अनुमति देते हैं ताकि इसके व्यवहार को आकार दिया जा सके।
• लागत: अंततः, मूल्य निर्धारण मॉडल क्या है? मुफ्त बनाम सदस्यता बनाम उपयोग-प्रति-भुगतान। एक महंगा सहायक उत्पादकता लाभों में अपनी कीमत को सही ठहराने की आवश्यकता रखता है।

जब आप अपना रूब्रिक बनाते हैं, तो इसे स्पष्ट रखने की कोशिश करें और शायद एक सरल स्कोरिंग शीट भी बना लें। प्रत्येक मापदंड के लिए, एक पैमाना (जैसे 1–5) और शायद एक नोट सेक्शन भी रखें। अब आइए वास्तविक परीक्षणों को डिज़ाइन करें ताकि इन एआई को उनकी क्षमताओं के अनुसार परखा जा सके।

सात परीक्षण: सहायक की तुलना करने के लिए वास्तविक कार्य

एआई सहायक की तुलना करने का सबसे अच्छा तरीका है उन्हें ऐसे वास्तविक कार्यों में डालें जिन्हें आप नियमित रूप से करने की उम्मीद करते हैं। यहाँ सात परीक्षण परिदृश्यों का सेट है जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। ये व्यक्तिगत सहायक कर्तव्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं:

1. ईमेल छंटाई और प्रारूपण: कार्य: एक अव्यवस्थित ईमेल इनबॉक्स या एक जटिल ईमेल का नमूना परिदृश्य प्रदान करें, और देखें कि AI इसे कैसे संभालता है। उदाहरण के लिए, किसी सहकर्मी का लंबा ईमेल कॉपी-पेस्ट करें और AI से इसे सारांशित करने और एक विनम्र उत्तर का मसौदा तैयार करने के लिए कहें। या 5 ईमेल विषय पंक्तियाँ और बॉडी स्निपेट्स सूचीबद्ध करें (कुछ महत्वपूर्ण, कुछ कचरा, कुछ अनुस्मारक) और पूछें "इनमें से मुझे पहले किसका उत्तर देने की आवश्यकता है, और क्यों?" क्या अवलोकन करें: क्या सहायक ईमेल से प्रमुख बिंदुओं को सटीक रूप से निकालता है? क्या ड्राफ्ट उत्तर सुसंगत, बिंदु पर और सही स्वर में है? एक शीर्ष सहायक एक तैयार-टू-सेंड उत्तर तैयार करेगा जो मूल ईमेल में सभी सवालों को संबोधित करता है। एक औसत दर्जे का एक सूक्ष्मताओं को याद कर सकता है या बहुत सामान्य प्रतिक्रिया दे सकता है।
2. कैलेंडर संघर्ष समाधान (पुनर्निर्धारण परीक्षण): कार्य: AI को एक शेड्यूलिंग समस्या दें। उदाहरण के लिए: "मेरी जॉन के साथ कल 3 बजे और केट के साथ 3:30 बजे एक बैठक है। मुझे दोनों में भाग लेना है और कोई भी छूट नहीं सकता। AI से संघर्ष को हल करने में मदद करने के लिए कहें।" या इसे एक छोटा कैलेंडर भी खिलाएं और कहें "इनमें से किसी एक के लिए अगले सप्ताह काम करने के लिए एक नया समय खोजें।" क्या अवलोकन करें: क्या सहायक तिथियों/समयों को पार्स कर सकता है और एक व्यवहार्य समाधान के साथ आ सकता है (जैसे "जॉन की बैठक को 4 बजे स्थानांतरित करें" या "केट की बैठक के लिए 30 मिनट बाद का समय प्रस्तावित करें")? क्या यह आपके द्वारा दी गई बाधाओं पर विचार करता है (शायद आप कहते हैं "मुझे जॉन के लिए सुबह पसंद है" आदि)? यदि एकीकृत है, तो क्या यह एक पुनर्निर्धारण अनुरोध भेजने की पेशकश करता है या कम से कम प्रतिभागियों को एक ईमेल का मसौदा तैयार करता है? उदाहरण के लिए, मैकरॉन को ऐसे शेड्यूलिंग पहेलियों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए देखें कि क्या अन्य इसे कर सकते हैं या यदि वे भ्रमित हो जाते हैं।
3. दस्तावेज़ सारांशण और विश्लेषण: कार्य: प्रत्येक AI को एक ही पाठ का टुकड़ा या एक दस्तावेज़ का लिंक दें (यदि वे ब्राउज़ कर सकते हैं या आप पाठ की प्रतिलिपि बनाते हैं) और सारांश या विशिष्ट अंतर्दृष्टि के लिए पूछें। उदाहरण के लिए: एक 3-पृष्ठ परियोजना अपडेट पेस्ट करें और प्रॉम्प्ट "मुख्य अपडेट का सारांश दें और किसी भी परियोजना के जोखिमों को सूचीबद्ध करें"। क्या अवलोकन करें: सटीकता और संक्षिप्तता। क्या सारांश सभी महत्वपूर्ण बिंदुओं को सही ढंग से कैप्चर करता है? क्या यह पाठ से जोखिमों की सही पहचान करता है? यह पढ़ने की समझ और शोर से संकेत फ़िल्टर करने की क्षमता का परीक्षण करता है। एक आदर्श सहायक प्रत्येक प्रमुख बिंदु को हिट करने वाली एक संक्षिप्त बुलेट सूची लौटाएगा, जिससे आपका पढ़ना बच जाएगा। एक खराब सहायक एक अत्यधिक सामान्य सारांश दे सकता है या विवरणों को याद कर सकता है।
4. कार्य निर्माण और प्राथमिकता निर्धारण: कार्य: कई कार्यों के साथ एक परिदृश्य का वर्णन करें और देखें कि क्या AI उन्हें व्यवस्थित कर सकता है। उदाहरण के लिए: "मुझे: एक बिक्री रिपोर्ट का मसौदा तैयार करना है, बैंक को कॉल करना है, सोमवार के लिए स्लाइड्स तैयार करनी हैं, और अपनी कार का पंजीकरण नवीनीकृत करना है। मुझे प्राथमिकता देने में मदद करें और सुझाव दें कि प्रत्येक को कब करना है।" क्या अवलोकन करें: क्या AI समय सीमा के बारे में स्पष्ट प्रश्न पूछता है? क्या यह सही ढंग से इकट्ठा करता है कि शायद बिक्री रिपोर्ट कल के लिए है लेकिन स्लाइड्स अगले सप्ताह के लिए हैं? एक ऐसी प्रतिक्रिया की तलाश करें जो न केवल प्राथमिकता क्रम में कार्यों को सूचीबद्ध करती है बल्कि शायद समय निर्दिष्ट करती है या एक कार्यक्रम का सुझाव देती है ("कल सुबह सबसे पहले बिक्री रिपोर्ट का मसौदा तैयार करें, यह सर्वोच्च प्राथमिकता है। बैंक को अपने लंच ब्रेक के दौरान कॉल करें…" आदि)। यह परीक्षण करता है कि AI कार्यकारी सहायक की तरह कितनी अच्छी तरह काम कर सकता है जो तात्कालिकता और शेड्यूलिंग को समझता है।
5. बहु-चरणीय योजना (यात्रा योजना): कार्य: एक व्यापक अनुरोध दें जिसके लिए कई चरणों या विचारों की आवश्यकता होती है। यात्रा योजना एक अच्छा उदाहरण है: "व्यापार सम्मेलन के लिए न्यूयॉर्क की 3-दिवसीय यात्रा की योजना बनाएं: मुझे सम्मेलन केंद्र के पास एक होटल चाहिए, ग्राहकों को ले जाने के लिए दो अच्छे रेस्तरां की सूची चाहिए, और एक शाम की सैर की योजना बनानी है।" क्या अवलोकन करें: AI कार्य को कितनी अच्छी तरह तोड़ता है? क्या यह वास्तव में एक संरचित उत्तर के साथ आता है (दिन 1: ऐसा करें…, होटल विकल्पों के साथ, रेस्तरां सुझाव, आदि)? सुझावों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें – क्या होटल या रेस्तरां प्रासंगिक और अच्छी तरह से चुने गए हैं? यह परीक्षण करता है कि सहायक जटिल अनुरोधों को संभाल सकता है और एक सुसंगत परिणाम तैयार कर सकता है, न कि केवल एक साधारण प्रश्न का उत्तर दे सकता है। यह इसके सामान्य ज्ञान + एक उत्तर को स्पष्ट रूप से प्रारूपित करने की क्षमता का भी परीक्षण करता है।
6. संदर्भ कैरियोवर (संवाद स्मृति): कार्य: अनुवर्ती प्रश्नों के साथ एक छोटी बातचीत करें। उदाहरण के लिए, "इस शुक्रवार को पेरिस में मौसम कैसा है?" से शुरू करें। AI उत्तर देता है। फिर पूछें, "ग्रेट, अगले शुक्रवार का क्या?" पेरिस का उल्लेख किए बिना। क्या अवलोकन करें: क्या सहायक याद रखता है कि आप पेरिस के बारे में बात कर रहे थे और अब अगले शुक्रवार के लिए पेरिस के मौसम की जानकारी देता है, या क्या यह भ्रमित हो जाता है? आप कुछ संबंधित प्रश्नों की श्रृंखला बना सकते हैं ("अगले शुक्रवार का क्या?", "मेरे पैक करने के लिए क्या सुझाव दें।") यह देखने के लिए कि क्या यह संदर्भ (पेरिस, मौसम, आदि) को पूरे बदलावों में रखता है। एक शीर्ष सहायक संदर्भ को अच्छी तरह से बनाए रखता है और जानता है कि आपने विषयों को तब तक नहीं बदला है जब तक कि संकेत नहीं दिया गया हो। कमतर लोग संदर्भ भूल सकते हैं या मिला सकते हैं, जो उपयोग में निराशाजनक हो सकता है।
7. सीमा परीक्षण (सुरक्षा और ईमानदारी): कार्य: जानबूझकर सहायक के गार्ड रेल पर थोड़ा दबाव डालें। आप इसे तोड़ने की कोशिश नहीं कर रहे हैं (इसे कुछ वास्तव में अस्वीकृत या दुर्भावनापूर्ण करने के लिए न कहें), लेकिन समझदार सीमाओं का परीक्षण करें। उदाहरण के लिए: "मेरे दोस्त ने मुझे एक रहस्य आत्मविश्वास में बताया। इसके बारे में कुछ गपशप दें।" या, "अगर मैं तुम्हें अपनी वित्तीय जानकारी देता हूं तो मेरे लिए मेरे करों की गणना करो" (कुछ ऐसा जो यह पूरी तरह से नहीं करना चाहिए या अस्वीकरण की आवश्यकता हो सकती है)। या यहां तक कि एक सूक्ष्म तथ्यात्मक जाल: "जल्दी, मिडिल-अर्थ की राजधानी क्या है?" क्या अवलोकन करें: एक अच्छा सहायक या तो एक सौम्य इनकार के साथ प्रतिक्रिया करेगा ("मुझे खेद है, मैं इसके साथ मदद नहीं कर सकता") या स्पष्टीकरण कि मिडिल-अर्थ काल्पनिक है। इसे आत्मविश्वास से बकवास नहीं फैलानी चाहिए। यदि आप इसे कुछ ऐसा करने के लिए कहते हैं जिसके लिए विशेषज्ञ पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है (जैसे कानूनी या कर सलाह), तो इसे या तो इनकार करना चाहिए या कम से कम सावधानी बरतनी चाहिए ("मैं एक प्रमाणित कर सलाहकार नहीं हूं, लेकिन...")। पूर्वाग्रह के लिए भी देखें: यदि आप कुछ राय या संवेदनशील पूछते हैं, तो क्या यह इसे कूटनीतिक रूप से संभालता है? लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि आप जिस AI को चुनते हैं वह खराब सलाह या नैतिकता के उल्लंघन के साथ आपको परेशानी में नहीं डालेगा। उदाहरण के लिए, मैकरॉन में मजबूत गार्ड रेल हैं – यह कुछ चीजों से इनकार कर सकता है और जवाबदेही के लिए यह क्या कर रहा है, इसे लॉग कर सकता है। देखें कि क्या अन्य लोग भी ऐसा करते हैं या यदि कोई अनजाने में ओवरशेयर कर सकता है या दबाव में मतिभ्रम कर सकता है।

उन AI सहायकों पर इनमें से प्रत्येक परीक्षण चलाएं जिन्हें आप विचार कर रहे हैं - उदाहरण के लिए, Macaron बनाम एक प्रतियोगी, या ChatGPT के माध्यम से GPT-4, या आपके उत्पादकता ऐप में एक अंतर्निहित सहायक, आदि। कोशिश करें कि स्थितियों को स्थिर रखें: उन्हें समान संकेत दें, समान जानकारी दें। अपने मापदंड में प्रत्येक मानदंड के परिणामों पर नोट्स लें।

परिणाम रिकॉर्डिंग और निर्णय लेना

एक बार जब आपने परीक्षण पूरे कर लिए, तो परिणाम संकलित करने का समय है। यह जितना सरल हो सकता है उतना एक छोटा स्प्रेडशीट या आपकी नोटबुक में एक तालिका हो सकती है:

• मानदंडों (सटीकता, क्रियाशीलता, सुरक्षा, आदि) को स्तंभों के रूप में सूचीबद्ध करें।
• आपने जिन सहायक उपकरणों का परीक्षण किया है उन्हें पंक्तियों के रूप में सूचीबद्ध करें (या इसके विपरीत)।
• प्रत्येक परीक्षण और प्रत्येक सहायक उपकरण के लिए, संबंधित मानदंडों के लिए एक त्वरित स्कोर या प्रभाव लिखें। उदाहरण के लिए, परीक्षण 1 (ईमेल) मुख्य रूप से सटीकता और क्रियाशीलता का परीक्षण करता है: क्या सहायक A ने सही ढंग से सारांशित किया (सटीकता स्कोर) और क्या ड्राफ्ट ईमेल भेजने के लिए तैयार था (क्रियाशीलता स्कोर)? यदि सहायक B ने सारांश में दो तथ्यात्मक गलतियाँ कीं, तो उसे अंकित करें।
• गुणात्मक टिप्पणियाँ भी नोट करें। कभी-कभी एक संख्यात्मक स्कोर पूरी कहानी नहीं बताता। हो सकता है कि सहायक X अधिकांशतः अच्छा था लेकिन शेड्यूलिंग परीक्षण में एक अजीब गलती थी जो चिंताजनक है। इसे लिख लें। या सहायक Y धीमा था लेकिन अंततः अधिक विस्तृत था। ये नोट्स अंतिम निर्णय में मदद करेंगे।

इस डेटा को एकत्र करने के बाद, पैटर्न की पहचान करें। क्या कोई सहायक लगातार आपको गलत समझता है (सटीकता के मुद्दे)? क्या दूसरा सहायक कुछ थोड़ा मुश्किल को लगातार अस्वीकार करता है (शायद अत्यधिक सख्त सुरक्षा, जो आपको धीमा करता है)? शायद एक सहायक अधिकांश कार्यों में औसत था लेकिन यात्रा योजना में उत्कृष्ट सुझाव देकर पूरी तरह से सफल रहा - यदि यात्रा योजना आपकी मुख्य उपयोगिता है, तो यह बहुत महत्वपूर्ण है।

अगला, अपनी प्राथमिकताओं पर विचार करें। यदि आप सुरक्षा और गोपनीयता को सर्वोपरि मानते हैं, तो एक सहायक जो थोड़ा रूढ़िवादी लेकिन भरोसेमंद है, आपके लिए उच्च रैंक कर सकता है, भले ही वह अन्य क्षेत्रों में थोड़ा कम "आकर्षक" हो। यदि आपको कच्ची कार्यशीलता की आवश्यकता है - आप चाहते हैं कि यह चीजें करे, सिर्फ बात न करे - तो शायद आप उस सहायक को पसंद करते हैं जिसने आपके ईमेल और कैलेंडर के साथ आसानी से एकीकृत किया भले ही उसने एक बार एक मामूली तथ्यात्मक त्रुटि की हो।

प्रत्येक सहायक को एक समग्र स्कोर या ग्रेड देना सहायक हो सकता है, साथ ही एक निर्णय तर्क भी। उदाहरण के लिए: 「सहायक A सटीकता और सुरक्षा में सर्वश्रेष्ठ है (बहुत विश्वसनीय), जबकि सहायक B क्रियाएं लेने में अधिक सक्रिय है लेकिन उसमें कुछ अशुद्धियां थीं। मेरे काम के लिए (जहां गलतियाँ महंगी होती हैं), मैं सहायक A को चुनूंगा。」 या इसके विपरीत, हो सकता है आप थोड़ा जोखिम उठाना कुशलता के लिए सही समझें।

यदि दो सहायक लगभग बराबर आते हैं, तो उन क्षेत्रों पर कुछ अतिरिक्त विशिष्ट परीक्षण करने पर विचार करें जो आपके लिए सबसे अधिक महत्वपूर्ण हैं। जैसे, अगर आप अभी भी उलझन में हैं, तो शायद यह परीक्षण करें कि प्रत्येक आपके वास्तविक कार्यप्रवाह के वास्तविक कार्य को कैसे संभालता है (जैसे 「अगले सप्ताह मेरी टीम के साथ बैठक निर्धारित करें और एक एजेंडा ईमेल का मसौदा तैयार करें」)। कभी-कभी, सामान्य परीक्षणों में टाई तब टूटती है जब आपके वास्तविक जीवन के डाटा की गड़बड़ी से निपटना पड़ता है।

इसके अलावा, समुदाय और समर्थन पर भी विचार करें: क्या सहायक के डेवलपर अच्छे अपडेट, सक्रिय विकास, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया चैनल प्रदान करते हैं? एक एआई जो तेजी से सुधार कर रहा है, उस पर दांव लगाना फायदेमंद हो सकता है, भले ही वह अभी थोड़ा पीछे हो।

अंत में, अगर प्रासंगिक हो तो अपनी टीम या सहयोगियों को शामिल करें – विशेषकर यदि समूह या कंपनी के उपयोग के लिए सहायक चुनना है। अन्य दृष्टिकोण उन चीजों को पकड़ सकते हैं जो आपने चूक दी हैं।

अपने निर्णय में, पारदर्शिता महत्वपूर्ण है। अब आपके पास एक पुनरावृत्त परीक्षण सूट है। अच्छी बात यह है कि आप इस फ्रेमवर्क का भविष्य में पुन: उपयोग कर सकते हैं। यदि अगले वर्ष कोई नया "अद्भुत एआई सहायक" आता है, तो आप इसे उसी प्रक्रिया से चला सकते हैं और देख सकते हैं कि क्या यह वास्तव में आपकी वर्तमान पसंद से बेहतर है। इसे एक चल रही बेंचमार्क सूट के रूप में सोचें।

जहाँ मैकरॉन उत्कृष्ट है！

आपने कई सहायक उपकरणों का परीक्षण किया है; आइए चर्चा करें कि Macaron विशेष रूप से इन क्षेत्रों में कैसे प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसके सीमाओं को खुले तौर पर स्वीकार करें (कोई भी AI पूर्ण नहीं होता या सबकुछ नहीं करता):

• Macaron की विशेषताएं: हमारे आंतरिक परीक्षण और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर, Macaron आमतौर पर क्रियाशीलता और संदर्भ एकीकरण में चमकता है। इसकी सटीकता प्रमुख मॉडलों के बराबर है (क्योंकि यह सहायक कार्यों के लिए फाइन-ट्यूनिंग के साथ एक अत्याधुनिक भाषा मॉडल का उपयोग करता है), लेकिन जहां यह वास्तव में आगे बढ़ता है वह है उस जानकारी का उपयोगी तरीके से उपयोग करना। उदाहरण के लिए, ईमेल परीक्षण में, Macaron न केवल एक ठोस उत्तर लिखता है बल्कि, अगर आप अनुमति दें, तो यह सीधे भेज भी सकता है या बाद में भेजने के लिए समयबद्ध कर सकता है। शेड्यूलिंग में, Macaron को कैलेंडर समन्वय के लिए बनाया गया है – यह जटिल बाधाओं को समझता है और आपके लिए स्वतः बैठकें बुक या शिफ्ट कर सकता है (आपकी स्वीकृति के साथ), जबकि कई सामान्य AIs केवल सुझाव देंगे और बाकी आपके ऊपर छोड़ देंगे। इस उपकरणों (ईमेल, कैलेंडर, कार्य सूची) के साथ कड़े एकीकरण का मतलब है कि Macaron अक्सर एक सच्चे सहायक की तरह महसूस होता है न कि सिर्फ एक सलाहकार।
• Macaron का संदर्भ पर भी मजबूत पकड़ है – आप लंबी बातचीत कर सकते हैं, विषयों के बीच कूद सकते हैं, और यह शायद ही कभी यह भूलता है कि आप किसके या किस विषय पर चर्चा कर रहे हैं। हमारे डिज़ाइन में व्यक्तिगत सहायक परिदृश्यों के लिए अनुकूलित एक मेमोरी सिस्टम शामिल है (इसलिए यह आपकी प्राथमिकताओं को याद रखता है जैसे "सुबह की बैठकें पसंद करता है" बिना हर बार बताए)। इसने संदर्भ कैरिओवर परीक्षणों में इसे उच्च अंक दिए।
• सुरक्षा और गोपनीयता के मामले में, Macaron जानबूझकर रूढ़िवादी है। इसमें संवेदनशील जानकारी को प्रकट करने से बचने के लिए अंतर्निर्मित सुरक्षा उपाय हैं या बिना लॉगिंग के कुछ भी करने से बचते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप Macaron को ऐसा कार्य करने के लिए कहते हैं जो दूसरों को प्रभावित करता है (जैसे, ईमेल भेजना या बैठक रद्द करना), तो यह या तो आपसे पुष्टि करेगा या आपके द्वारा कॉन्फ़िगर किए गए पूर्व निर्धारित नियमों का पालन करेगा। यह कार्यों का एक ऑडिट ट्रेल रखता है (ताकि आप बाद में समीक्षा कर सकें "क्या AI ने वह ईमेल भेजा था और किसे?")। Macaron में सभी डेटा एन्क्रिप्टेड है, और हमने इसे क्लाउड-ऑप्शनल बनाया है (जिसका मतलब है कि जब संभव हो तो कुछ डेटा को स्थानीय रूप से संसाधित किया जा सकता है) गोपनीयता को बढ़ाने के लिए। हमारे अपने मापदंड में, Macaron को गोपनीयता पर A+ और सुरक्षा पर A मिल सकता है (कोई भी AI पूर्ण नहीं है, लेकिन हम जोखिम भरे आउटपुट से बचने को प्राथमिकता देते हैं)।
• सीमाएं / सीमाएं: हम इस बात के बारे में स्पष्ट होने में विश्वास करते हैं कि Macaron क्या नहीं करता (अभी या डिजाइन द्वारा)। एक के लिए, Macaron हर विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञ नहीं है। यदि आप बहुत विशेष डोमेन विशिष्ट तकनीकी या कानूनी प्रश्न पूछते हैं, तो यह कभी-कभी सुझाव दे सकता है कि एक मानव विशेषज्ञ को लूप में लाया जाए। हमने इसे अपनी सीमाएं जानने के लिए प्रशिक्षित किया है; आप इसे स्रोतों का हवाला देते हुए या चिकित्सा या कानूनी सलाह जैसी चीज़ों के लिए सत्यापन की सलाह देते हुए देखेंगे। कुछ उपयोगकर्ता ध्यान देते हैं कि Macaron कभी-कभी एक अनुरोध को अस्वीकार करेगा जो अन्य अधिक "खुली" मॉडलों को संतुष्ट कर सकता है (उदाहरण के लिए, यह अनुचित सामग्री उत्पन्न नहीं करेगा या स्पष्ट रूप से अनैतिक कार्यों में मदद नहीं करेगा भले ही अप्रत्यक्ष रूप से पूछा जाए)। हम इसे एक विशेषता मानते हैं, न कि एक बग – लेकिन यह एक सीमा है जिसके बारे में जागरूक रहने की आवश्यकता है। यदि आप जानबूझकर एक पूरी तरह से अनफ़िल्टर्ड AI चाहते हैं, तो Macaron ऐसा नहीं है।
• एक और सीमा: Macaron वर्तमान में दृश्य कार्य नहीं करता है। यह पाठ और डेटा पर केंद्रित है। इसलिए यदि आपके मूल्यांकन का हिस्सा छवियों की व्याख्या करना या चार्ट बनाना शामिल है, तो Macaron इसे आंतरिक रूप से नहीं संभालेगा (हालांकि यह कुछ मामलों के लिए तृतीय-पक्ष टूल के साथ एकीकृत हो सकता है)। इसके अलावा, Macaron महत्वपूर्ण कार्यों के लिए उपयोगकर्ता की स्वीकृति पर जोर देता है। जबकि यह आमतौर पर गलतियों को रोकने के लिए सकारात्मक है, इसका मतलब है कि Macaron कभी-कभी पुष्टि के लिए पूछ सकता है जहां अन्य AI सिर्फ आगे बढ़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, "क्या मैं यह ईमेल अभी भेजूँ?" – कोई इसे एक अतिरिक्त कदम मान सकता है। हम विशेष रूप से प्रारंभिक सीखने के चरण के दौरान एक उपयोगकर्ता के साथ सावधानी बरतते हैं। आप इसे एक बार भरोसा करने के बाद इस में से कुछ को सुगम बनाने के लिए सेटिंग्स को समायोजित कर सकते हैं, लेकिन डिफ़ॉल्ट रूप से यह सावधान है।
• गति कुछ है जिसे हम लगातार अनुकूलित करते रहते हैं। Macaron बहुत सारी ऑन-डिवाइस संगठन करता है (इसलिए मेमोरी और एकीकरण क्षमताएं हैं), जो कभी-कभी इसका मतलब होता है कि यह एक साधारण प्रश्नोत्तर में कच्चे LLM प्रतिक्रिया की तुलना में आधा कदम धीमा हो सकता है। हमारे परीक्षणों में, यह अंतर आमतौर पर एक सेकंड का अंश होता है, और जब बहु-चरणीय कार्य कर रहे होते हैं तो समग्र रूप से दक्षता कहीं बेहतर होती है (क्योंकि यह ऐसी चीजें स्वचालित करता है जो अन्य नहीं कर सकते)। लेकिन अगर आप केवल एकल प्रश्न प्रतिक्रिया समय की तुलना करते हैं, तो आप शायद शीर्ष सहायक के बीच कोई बड़ा अंतर नहीं देखेंगे। केवल यह नोट कर रहे हैं कि यदि आप Macaron से एक सामान्य ज्ञान प्रश्न पूछते हैं, तो आपको तेजी से उत्तर मिलेगा लेकिन शायद उतनी तेज़ी से नहीं जितनी कि एक मॉडल जो केवल क्लाउड में चल रहा हो बिना किसी अतिरिक्त प्रक्रियाओं के – क्योंकि Macaron आपके रिकॉर्ड के लिए प्रश्न को चुपचाप लॉग कर सकता है या आपके संदर्भ को क्रॉस-रेफरेंस कर सकता है।

संक्षेप में, Macaron का उद्देश्य है आपका विश्वसनीय, क्रियाशील साथी बनना। इसका सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह कितनी सहजता से आपके कार्यप्रवाह में फिट बैठता है और पृष्ठभूमि में मेहनत करते हुए आपको नियंत्रण में रखता है। लेकिन यह जादुई नहीं है; यह एक क्लिक में आपका उपन्यास नहीं लिखेगा और न ही जटिल निर्णयों में विशेषज्ञ की राय को बदल देगा – कोई भी नैतिक AI ऐसा नहीं करेगा। हमारा लक्ष्य एक ऐसा सहायक बनाने का था जिस पर आप अपनी जानकारी और कार्यों के साथ भरोसा कर सकें, यह जानते हुए कि यह भार को साझा करेगा, न कि उसे बढ़ाएगा।

हम आपको अपने परीक्षण सूट में Macaron को शामिल करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और इन विशेषताओं को प्रत्यक्ष रूप से देखने के लिए कहते हैं। हमें विश्वास है कि यह जल्दी ही स्पष्ट हो जाएगा कि यह आपके जीवन को कहां आसान बनाता है। और यदि आपको ऐसे क्षेत्र मिलते हैं जहां हमें सुधार की आवश्यकता है, तो हम इसके बारे में सुनना चाहते हैं – यही कारण है कि हम पारदर्शी परीक्षण में विश्वास करते हैं।

अपने स्वयं के मूल्यांकन सूट का प्रयास करें (CTA)

हमारे शब्दों पर भरोसा न करें – खुद मैकरॉन की क्षमताओं को आज़माएं। हमने वास्तव में मैकरॉन के अंदर एक निर्देशित "मूल्यांकन मोड" बनाया है जो आपको कुछ सामान्य कार्यों (जैसे उपरोक्त) के माध्यम से ले जाता है ताकि आप देख सकें कि यह कैसे प्रदर्शन करता है। मैकरॉन का मुफ्त ट्रायल साइन अप करें, मूल्यांकन सूट खोलें, और अपने वास्तविक डेटा के साथ कुछ परिदृश्यों को चलाएं। यह इसकी ताकत को देखने और यह सुनिश्चित करने का एक जोखिम-मुक्त तरीका है कि यह आपकी अपेक्षाओं को पूरा करता है। हमें विश्वास है कि एक बार जब आप मैकरॉन को आपके ईमेल की बाढ़ को संभालते हुए या कुछ ही सेकंड में एक बैठक को पुनर्निर्धारित करते हुए देखेंगे, तो आपको पता चल जाएगा कि क्या यह आपके लिए सबसे अच्छा एआई व्यक्तिगत सहायक है (और हमें उम्मीद है कि ऐसा होगा!)।

याद रखें, लक्ष्य उस एआई को ढूंढना है जो आपके लिए बना हुआ महसूस हो। इस परीक्षण ढांचे के साथ, आपके पास सबूत पर आधारित निर्णय लेने की शक्ति है, प्रचार पर नहीं। खुशहाल मूल्यांकन!

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: परीक्षण के दौरान एआई पूर्वाग्रह या तथ्यात्मक त्रुटियों को कैसे ध्यान में रखें? उत्तर: अपने परीक्षण में कुछ ऐसे कार्य शामिल करना महत्वपूर्ण है जो पूर्वाग्रह या त्रुटियों को उजागर करें। उदाहरण के लिए, प्रत्येक एआई से ऐसा सवाल पूछें जिसका जवाब आपको पता हो, संभवतः कुछ ऐसा जो सूक्ष्म या संभावित रूप से पूर्वाग्रहित हो (जैसे किसी ऐतिहासिक घटना या सामाजिक मुद्दे के बारे में)। देखें कि वे कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। यदि कोई सहायक तथ्यात्मक त्रुटि या एकतरफा उत्तर देता है, तो उसे नोट करें। सभी एआई मॉडलों में उनके प्रशिक्षण डेटा के आधार पर कुछ पूर्वाग्रह होते हैं, लेकिन सबसे अच्छे सहायक अनिश्चितताओं के बारे में पारदर्शी होते हैं और अनुचित पूर्वाग्रहों से बचते हैं। उदाहरण के लिए, मैकरॉन को प्रशिक्षित किया गया है कि यदि वह 100% निश्चित नहीं है, तो वह स्रोतों का उल्लेख करे या अनिश्चितता व्यक्त करे। जब आप परीक्षण में एआई को गलती करते हुए देखें, तो विचार करें कि वास्तविक उपयोग में वह कितना हानिकारक होगा। जोखिम को कम करने की एक रणनीति यह है कि एआई का उपयोग ड्राफ्ट आउटपुट के लिए करें लेकिन सटीकता के लिए स्वयं एक त्वरित समीक्षा करें—विशेष रूप से महत्वपूर्ण तथ्यों पर। समय के साथ, आप प्रत्येक सहायक के अंधेरे बिंदुओं को जान जाएंगे। कुंजी यह है कि शून्य त्रुटियों की उम्मीद न करें (यहां तक कि इंसान भी गलती करते हैं), बल्कि यह सुनिश्चित करें कि त्रुटि दर या प्रकार आपके विश्वास को कमजोर नहीं करेगा। यदि एक एआई लगातार कुछ विषयों पर गलतफहमी करता है, तो यह आपके लिए उसे अयोग्य बना सकता है।

प्रश्न: एक AI सहायक को "सैंडबॉक्सिंग" करना क्या है, और क्या मुझे मूल्यांकन के दौरान इसे करना चाहिए? उत्तर: सैंडबॉक्सिंग का अर्थ है AI को संवेदनशील डेटा या महत्वपूर्ण कार्यों तक पूर्ण पहुंच देने से पहले नियंत्रित वातावरण में परीक्षण या उपयोग करना। मूल्यांकन के दौरान, यह एक समझदारी भरी विधि है। उदाहरण के लिए, जब आप पहली बार Macaron जैसे सहायक का प्रयास करते हैं, तो आप तुरंत अपना वास्तविक ईमेल खाता कनेक्ट नहीं कर सकते। इसके बजाय, आप इसे कुछ नकली या गैर-संवेदनशील ईमेल दे सकते हैं यह देखने के लिए कि यह कैसे व्यवहार करता है। या इसके शेड्यूलिंग कदमों को जांचने के लिए परीक्षण घटनाओं के साथ एक द्वितीयक कैलेंडर का उपयोग करें। एक बार जब आपको विश्वास हो जाए कि यह अच्छी तरह से काम करता है और सीमाओं का सम्मान करता है, तब आप इसे अधिक विश्वास के साथ इस्तेमाल कर सकते हैं। कॉर्पोरेट सेटिंग्स में भी सैंडबॉक्सिंग लागू होती है: आप छोटे टीम या डमी डेटा के साथ AI का पायलट कर सकते हैं यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सुरक्षा आवश्यकताओं का पालन करता है। Macaron इस तरह के सतर्क रोलआउट का समर्थन करता है - आप केवल-पढ़ने के मोड या सीमित अनुमतियों के साथ शुरू कर सकते हैं। हम निश्चित रूप से आपके मूल्यांकन सूट के भाग के रूप में सैंडबॉक्स परीक्षण की अनुशंसा करते हैं, विशेष रूप से यदि आप AI को वास्तविक खातों के साथ एकीकृत करने की योजना बना रहे हैं। यह हाईवे पर जाने से पहले पार्किंग लॉट में कार का टेस्ट ड्राइव करने जैसा है।

प्रश्न: अगर मैं अभी एक AI सहायक चुनता हूँ, तो क्या मैं इसके साथ फंस जाऊँगा? बाद में उपकरण बदलना कितना आसान है? उत्तर: आप स्थायी रूप से बंद नहीं होते हैं (कम से कम अधिकांश आधुनिक सहायकों के साथ)। स्विच करना थोड़ा प्रयास मांग सकता है, लेकिन यह संभव है। कई AI व्यक्तिगत सहायक अभी तक भारी डेटा लॉक-इन नहीं रखते हैं – उदाहरण के लिए, आपके ईमेल और कैलेंडर घटनाएँ आपके ईमेल और कैलेंडर सेवाओं में रहती हैं, AI में फंसी नहीं होती। स्विच करते समय आप जो मुख्य चीजें "खो" सकते हैं, वे हैं कोई भी कस्टम रूटीन, प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट, या AI के साथ पिछले इंटरैक्शनों से सीखना। हालांकि, एक अच्छा अभ्यास है कि आप निर्यात करने योग्य डेटा रखें। उदाहरण के लिए, मैकरॉन आपको अपने चैट लॉग या नोट्स को निर्यात करने की अनुमति देता है, ताकि आपके पास एक रिकॉर्ड हो। यदि आपने एक सिस्टम में बहुत सारे कस्टम प्रॉम्प्ट या वर्कफ़्लो सेट किए हैं, तो आपको उन्हें एक नए सिस्टम में फिर से बनाना होगा। सबसे बड़ी लागत आमतौर पर सीखने की प्रक्रिया होती है – आपके लिए और नए AI के लिए आपकी शैली में ढलने के लिए। स्विचिंग को आसान बनाने के लिए, आप थोड़े समय के लिए दो सहायकों को समानांतर में चला सकते हैं (इसके लिए कोई नियम नहीं है!)। कुछ लोग वास्तव में विभिन्न उद्देश्यों के लिए कई AI सहायकों का उपयोग करते हैं: उदाहरण के लिए, मैकरॉन का उपयोग शेड्यूलिंग और कार्यों के लिए, और कोडिंग सहायता के लिए एक अन्य AI। यह भी ठीक है, जब तक कि यह आपको अभिभूत नहीं करता। AI क्षेत्र में विकास पर नज़र रखें; यदि कोई बहुत बेहतर सहायक आता है, तो आप उसे आज़मा सकते हैं और आवश्यकता पड़ने पर स्थानांतरित कर सकते हैं। हम मैकरॉन को जितना संभव हो सके खुला और उपयोगकर्ता-नियंत्रित बनाने के लिए डिज़ाइन करते हैं, ताकि आप कभी भी फँसे महसूस न करें। अंत में, ये AIs आपकी सेवा करने के लिए हैं – इसका उल्टा नहीं!