ज्ञान-हस्तांतरण पायलट · शरद ऋतु 2026
अनुभवी सहकर्मी एक बार बताते हैं। सबको मिल जाता है।
नए कर्मचारी का हर सवाल उसी एक अनुभवी सहकर्मी के पास पहुँचता है। Memnar के साथ, वह सहकर्मी अपना अनुभव एक बार निर्देशित बातचीत में बताता है: एक व्यक्ति सवाल पूछता है, AI सुनता है और लिख लेता है। पायलट में नया कर्मचारी इसके बाद जवाब खुद ढूँढ लेता है, उस अनुभवी सहकर्मी के नाम के साथ, और अनुभवी सहकर्मी को अपने काम के लिए समय वापस मिलता है। क्या शामिल होगा, यह अनुभवी सहकर्मी तय करता है। उसे कौन पढ़ेगा, यह आपकी कंपनी तय करती है।
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विशेषज्ञ हर हिस्से को स्वीकृत करता है। उसे कौन पढ़ेगा और कितने समय तक रखा जाएगा, यह आपकी कंपनी तय करती है।
आधा घंटा, ऑनलाइन। आप इसे एक असली केस के साथ देखेंगे।- कड़ाके की ठंड में एरेशन टैंकबातचीत 1
- रात में असल में किसे फ़ोन कर सकते हैंबातचीत 2
- बैकवॉश रिटर्न का वह एक वाल्वबातचीत 2
- हर वसंत लौट आने वाली माप की गड़बड़ीबातचीत 3
बातचीत 2 से
“वह वाल्व हमेशा खुला रहता है। उसे बंद करो, तो पहले ही पीक पर संप भर जाता है। यह किसी को नहीं पता, क्योंकि यह कहीं लिखा नहीं है।”Henk ने बताया और स्वीकृत किया
तीन बातचीत · एक ज्ञान स्रोत · बताने वाले के नाम के साथ
इसके बिना
Memnar के साथ
समस्या
Henk दसवीं बार समझा रहे हैं कि वह एक वाल्व हमेशा खुला क्यों रहना चाहिए।
नए कर्मचारी का हर सवाल उसी एक अनुभवी सहकर्मी के पास पहुँचता है। वह जो जानता है, वह कहीं लिखा नहीं है: कौन-सा पंप ठंड में जाम हो जाता है, कौन-सा सप्लायर रात में सच में फ़ोन उठाता है, कौन-सी रीडिंग हर वसंत अजीब व्यवहार करती है। यह सब एक ही दिमाग में है, और उस व्यक्ति को हर दिन कोई बीच में टोकता है।
कई कंपनियों के पास इस ज्ञान को दर्ज करने की कोई तय प्रक्रिया नहीं है। इसलिए नया सहकर्मी पहले पूरे साल उसी अनुभवी सहकर्मी के पास जाता रहता है, उस बात के लिए जो एक घंटे में समझाई जा सकती थी।
और नया कर्मचारी हमेशा रुकता भी नहीं। युवा सहकर्मी दो से दस साल बाद आगे बढ़ जाते हैं, और भर्ती पर रोक हो तो किसी के जाने से पहले कोई उत्तराधिकारी साथ काम नहीं करता। तब हर बार ऑनबोर्डिंग फिर से शुरू होती है, उसी अनुभवी सहकर्मी के पास।
यह कैसे काम करता है
तीन बातचीत। कोई फ़ॉर्म नहीं।
तीन बातचीत, एक-एक घंटे की, आसान भाषा में, एक ही विषय पर: क्या गड़बड़ होता है, तब किसे फ़ोन करते हैं, क्या कभी नहीं करना है। सवाल एक व्यक्ति पूछता है, AI सुनता है और लिख लेता है। जो पहले से काग़ज़ पर है, वह शुरुआती बिंदु है; बातचीत उस बारे में होती है जो उसमें नहीं है। इससे एक खोजने योग्य ज्ञान स्रोत बनता है, जिस पर बताने वाले का नाम होता है।
जो जानता है, वह बताता है।
सामान्य भाषा में बातचीत, बिना किसी फ़ॉर्म के। क्या शामिल होगा, यह अनुभवी सहकर्मी तय करता है और हर हिस्से को स्वीकृत करता है। Memnar इसलिए बना है कि बार-बार आने वाले सवाल उन पर से हट जाएँ, उनकी जगह लेने के लिए नहीं। उनके हुनर के साथ उनका नाम जुड़ा रहता है, या सिर्फ़ उनकी भूमिका, अगर वे यही पसंद करें।
# बातचीत 1: क्या गड़बड़ होता है # बातचीत 2: तब किसे फ़ोन करें # बातचीत 3: क्या कभी नहीं करना
नया सहकर्मी शून्य से शुरुआत नहीं करता।
नया कर्मचारी सवाल पूछता है और उसे अनुभवी सहकर्मी के अनुभव से जवाब मिलता है, स्रोत, नाम और तारीख़ के साथ: “Henk ऐसे करते थे, और इसकी वजह यह है”। अगर उस बारे में कुछ दर्ज नहीं है, तो ऐप यह साफ़ कह देता है।
सवाल: रिटर्न पर कौन-सा वाल्व? → Henk, बातचीत 2, स्वीकृत अपना सबक जोड़ा: सप्ताह 6
साथ-साथ बढ़ता है
पहली बातचीत से पहले कार्यदिवस तक।
नया कर्मचारी जो खुद सीखता है, वह उसकी अपनी प्रोफ़ाइल में जुड़ता जाता है। इसी तरह अगला ज्ञान स्रोत अपने आप बन जाता है।
ईमानदार सवाल
क्या AI गलती कर सकता है? हाँ। इसलिए इसका ढाँचा ऐसा है।
मेले में हमने दो आपत्तियाँ सुनीं। वे सही हैं, और वे डिज़ाइन में शामिल हैं।
हर जवाब दिखाता है कि वह कहाँ से आया है।
हर जवाब के नीचे उद्धरण, अनुभवी सहकर्मी का नाम और स्वीकृति की तारीख़ होती है। जाँचने में एक नज़र लगती है, पूरी दोपहर नहीं।
नया कर्मचारी वही देखता है जो अनुभवी सहकर्मी ने स्वीकृत किया है।
नए कर्मचारी को सिर्फ़ वही हिस्से मिलते हैं जिन्हें अनुभवी सहकर्मी ने पढ़ा और स्वीकृत किया है। कोई हिस्सा गलत हो, तो अनुभवी सहकर्मी उसे बाहर रखता है।
“इस बारे में कुछ दर्ज नहीं है।”
अगर उस बारे में कुछ नहीं है, तो ऐप यह कह देता है। कोई अंदाज़ा नहीं।
स्क्रीन से बात करना अजीब लगता है। इसलिए साथ में एक इंसान होता है: Annet सवाल पूछती हैं, ऐप सुनता है। और बातचीत वहाँ से शुरू होती है जो पहले से काग़ज़ पर है, ताकि बात सीधे असली मामलों पर हो।
किसके लिए
उन तकनीकी कंपनियों के लिए जहाँ लोगों की कमी है।
इंस्टॉलेशन, जल, प्रोसेस उद्योग, विनिर्माण। पचास से पाँच सौ कर्मचारी, और कम से कम एक अनुभवी सहकर्मी जिसके पास हर सवाल पहुँचता है, या जो अगले दो साल में जाने वाला है, ऐसे ज्ञान के साथ जो कहीं लिखा नहीं है।
कोई तय प्रक्रिया नहीं।
दस में से सात कंपनियों के पास नौकरी छोड़ने वाले कर्मचारियों के लिए कोई औपचारिक प्रक्रिया नहीं है (Folks RH, 2025)।
उसी अनुभवी सहकर्मी से सवाल।
कम से कम इतने समय तक नया सहकर्मी हर सवाल के लिए अनुभवी सहकर्मी के पास जाता है, यह हमने उन कंपनियों से सुना जिनसे हमने बात की। अक्सर इससे भी ज़्यादा।
समझा देना ही काफ़ी होता।
उन सवालों का ज़्यादातर हिस्सा उन बातों के बारे में होता है जो अनुभवी सहकर्मी एक घंटे में बता सकता था।
कौन तय करता है
विशेषज्ञ स्वीकृत करता है। आपकी कंपनी तय करती है कि कौन पढ़ेगा।
विशेषज्ञ हर हिस्से को स्वीकृत या संपादित करता है, और तय तारीख़ तक उसे वापस ले सकता है। उसे कौन पढ़ेगा और कितने समय तक रखा जाएगा, यह आपकी कंपनी तय करती है। Memnar आपके अनुभव पर AI मॉडल ट्रेन नहीं करता, और हमारे AI सप्लायर के यहाँ ट्रेनिंग बंद रखी गई है।
डेमो देखेंपायलट
एक अनुभवी सहकर्मी, एक नया कर्मचारी, एक विषय।
दो विकल्प, दोनों उतने ही गंभीर। दोनों पायलट बातचीत के दो सप्ताह के भीतर शुरू हो सकते हैं, और दोनों में शुरुआत से पहले कर्मचारी प्रतिनिधियों की मंज़ूरी (अगर आपकी कंपनी में कर्मचारी प्रतिनिधि हैं) और हस्ताक्षरित डेटा प्रोसेसिंग समझौता तैयार रहता है।
खोज पायलट
बदले में दो इंटरव्यू, और जनवरी में बेसलाइन के तौर पर आपकी राय।
एक अनुभवी सहकर्मी, एक नया कर्मचारी, एक विषय। तीन बातचीत, एक ज्ञान स्रोत, एक शुरुआत।
- एक अनुभवी सहकर्मी, एक नया कर्मचारी, एक विषय
- तीन बातचीत, एक ज्ञान स्रोत, एक शुरुआत
- आपके साथ दो इंटरव्यू, जनवरी में राय
- शुरुआत से पहले कर्मचारी प्रतिनिधि और डेटा प्रोसेसिंग समझौता तय
स्टार्ट पायलट
VAT अलग से: EUR 945।
तीन सहकर्मी, ज़्यादा विषय, व्यक्तिगत मार्गदर्शन, और स्वीकृत ज्ञान स्रोत आपकी कंपनी के पास ही रहते हैं।
- तीन सहकर्मी: अनुभवी, जाने वाले या आने वाले, किसी भी मेल में
- व्यक्तिगत मार्गदर्शन और कर्मचारी प्रतिनिधियों के साथ सेटअप
- स्वीकृत ज्ञान स्रोत पायलट के बाद भी आपकी कंपनी के पास रहते हैं, आपकी तय की गई तारीख़ तक
कीमतें VAT के बिना, VAT अलग से दिखाया गया है।
पायलट के बाद
एक कंपनी ब्रेन, पूरी टीम के लिए।
पायलट सफल होने पर Memnar एक साझा कंपनी ब्रेन बन जाता है: आपके सीनियर्स द्वारा स्वीकृत ज्ञान-स्रोत, साथ में हर सहकर्मी का निजी AI-स्वरूप। हर नई सीख गिनती में आने से पहले एक क्यूरेटर उसकी समीक्षा करता है।
टीम
कम से कम 3 सीटें। बिलिंग बीटा के बाद शुरू होगी।
पूरी टीम के लिए एक साझा कंपनी ब्रेन, साथ में हर सदस्य का निजी AI-स्वरूप।
- साझा कंपनी ब्रेन, आपके दस्तावेज़ों से बना
- हर सदस्य के लिए निजी AI-स्वरूप
- साथी सीखें सुझाते हैं, गिनती में आने से पहले एक क्यूरेटर उनकी समीक्षा करता है
- हर सदस्य के AI टूल में लोड होता है
एक बार बताया।
सबको मिल गया।
पायलट बातचीत बुक करेंपता नहीं कहाँ से शुरू करें? पहले मुफ़्त ज्ञान स्कैन चलाएँ
आधा घंटा, ऑनलाइन। आप इसे एक असली केस के साथ देखेंगे।