एक आम ग़लतफ़हमी है कि एक प्रस्ताव केवल एक दस्तावेज़ है।
वास्तव में, एक B2B प्रस्ताव एक इंजीनियर प्रणाली है - जो विनिर्देश तर्क, वाणिज्यिक तर्क, मूल्य निर्धारण मॉडल और कथा स्पष्टता को जोड़ती है। यदि कुछ है, तो दस्तावेज़ केवल सतही है; इसके नीचे निर्भरताओं का एक नेटवर्क बैठता है जो स्थिरता और सुसंगतता सुनिश्चित करता है।

पारंपरिक प्रस्ताव लेखन मानव विशेषज्ञता के अंदर इस जटिलता को छुपाता है। एआई जो करता है वह "तेजी से लिखना" नहीं है, बल्कि उस छिपी हुई इंजीनियरिंग को उजागर करना और पुनर्निर्माण करना है जो किसी प्रस्ताव को सबसे पहले कार्यात्मक बनाता है।

यह वह जगह है जहां दस्तावेज़ इंजीनियरिंग का दर्शन शुरू होता है।

संरचना और अभिव्यक्ति के बीच तनाव

प्रत्येक प्रस्ताव दो प्रतिस्पर्धी आयामों में मौजूद है:

• अभिव्यंजक आयाम

• संरचनात्मक आयाम

अभिव्यंजक आयाम अनुनय, स्पष्टता और टोन की बात करता है।
संरचनात्मक आयाम यह सुनिश्चित करता है कि मात्रा मूल्य निर्धारण तालिकाओं के साथ संरेखित हो, विनिर्देश उत्पाद कैटलॉग से मेल खाते हों, और शर्तें आंतरिक रूप से सुसंगत रहें।

मानव लेखक संरचना को तोड़े बिना भाषा को समायोजित करते हुए लगातार दोनों के बीच बातचीत करते हैं। एआई प्रस्ताव पीढ़ी को उसी तनाव पर बातचीत करनी चाहिए, लेकिन एल्गोरिथम के अनुसार।

यह कोई मामूली समस्या नहीं है।
एक पैराग्राफ उत्पन्न करने के लिए, सिस्टम को पूरे दस्तावेज़ के गतिशील भागों के बारे में जागरूकता बनाए रखनी चाहिए।

टेम्प्लेट विफल क्यों होते हैं

अधिकांश प्रारंभिक स्वचालन प्रयास टेम्प्लेट पर निर्भर थे। धारणा सरल थी:
“प्रस्ताव लेखन दोहराव वाला है, इसलिए टेम्पलेट प्रतिस्थापन काम करना चाहिए।”

लेकिन टेम्प्लेट एक कारण से विफल हो जाते हैं: वे विविधता को अवशोषित नहीं कर सकते।

एक खरीदार अनुरोध कर सकता है:

• एक गैर-मानक मात्रा

• एक मिश्रित कॉन्फ़िगरेशन

• असंगत आवश्यकताएं

• अस्पष्ट तकनीकी बाधाएं

ऐसे मामलों में एक टेम्प्लेट आसानी से टूट जाता है।
AI टेम्प्लेट से परहेज नहीं करता है; यह उन्हें अधिक लचीली अवधारणा से प्रतिस्थापित करता है: दस्तावेज़ घटक, लचीली इकाइयाँ जो संदर्भ के अनुसार स्वयं को पुन: संयोजित करती हैं।

यह बदलाव - निश्चित टेम्पलेट्स से दूर अनुकूली घटकों की ओर - स्वचालित प्रस्ताव निर्माण के दर्शन में मूलभूत है।

मूल्य निर्धारण विरोधाभास

मूल्य निर्धारण संख्यात्मक प्रतीत होता है, लेकिन यह गहराई से प्रासंगिक है।
विरोधाभास यह है कि मूल्य निर्धारण नियम नियतात्मक बने रहने चाहिए, फिर भी गैर-नियतात्मक बाजार दबावों का जवाब देना चाहिए।

उदाहरण के लिए:

• MOQ इकाई लागत को प्रभावित करता है

• सामग्री का चयन उत्पादन लीड समय को प्रभावित करता है

• क्षेत्र लॉजिस्टिक्स व्यवहार्यता को प्रभावित करता है

• अत्यावश्यकता बातचीत विंडो को नया आकार देती है

मॉडल मूल्य निर्धारण का अर्थ उन बाधाओं की प्रणाली को मॉडल करना है जो मूल्य बनाता है।
एआई प्रस्ताव जनरेटर "कीमतों का आविष्कार" नहीं करता है - यह उस तर्क का पुनर्निर्माण करता है जो उन्हें उत्पन्न करता है।

यही कारण है कि आधुनिक सिस्टम नियम इंजन, सीखे गए पैटर्न और संदर्भ-जागरूक संशोधक को नियोजित करते हैं। वे मूल्य निर्धारण को एक तालिका के रूप में नहीं बल्कि एक उत्तरदायी तंत्र के रूप में मानते हैं।

क्रेता इनपुट को इंजीनियरिंग सामग्री के रूप में पुनः फ़्रेम करना

अधिकांश खरीदार संदेश अस्पष्ट हैं।
एक मानव स्वाभाविक रूप से बारीकियों की व्याख्या करता है; एक एआई सिस्टम को इसे चालू करना होगा।

प्रश्न यह बनता है:

"हम अस्पष्टता को संरचित इंजीनियरिंग सामग्री में कैसे परिवर्तित करते हैं?"

इसके लिए कई परिवर्तनों की आवश्यकता होती है:

• इकाइयां निकालना

• आशय की व्याख्या

• मैपिंग श्रेणियां

• अस्पष्ट अनुरोधों को स्पष्ट करना

• अनुपलब्ध डेटा का अनुमान लगाना

दस्तावेज़ इंजीनियरिंग में, ये भाषाई कार्य नहीं बल्कि संरचनात्मक कार्य हैं।
वे यह निर्धारित करते हैं कि प्रस्ताव डाउनस्ट्रीम में कैसे इकट्ठा होगा।

यही कारण है कि SaleAI जैसे सिस्टम InsightScan जैसे एजेंटों का उपयोग करते हैं - संदेश को "पढ़ने" के लिए नहीं, बल्कि को आकार देने के लिए सामग्री को ऐसे रूप में बदलें जिसे दस्तावेज़ इंजन हेरफेर कर सके।

एक निर्मित कलाकृति के रूप में प्रस्ताव

कोई प्रस्ताव उत्पन्न नहीं हुआ है; यह निर्मित है।

इसके घटक एक निर्भरता ग्राफ का अनुसरण करते हैं:

• कीमत विशिष्टताओं पर निर्भर करती है

• विनिर्देश निकाले गए आवश्यकताओं पर निर्भर करते हैं

• शर्तें डिलीवरी की अपेक्षाओं पर निर्भर करती हैं

• कथा उपरोक्त सभी पर निर्भर करती है

एआई सिस्टम को दस्तावेज़ को संकलन कोड के समान एक निर्माण प्रक्रिया की तरह व्यवहार करना चाहिए।

यह सबसे महत्वपूर्ण दार्शनिक बदलाव की ओर ले जाता है:

प्रस्ताव आउटपुट नहीं है—सिस्टम जो इसे बनाता है, वही सच्चा उत्पाद है।

एआई की भूमिका: समन्वय, रचनात्मकता नहीं

एआई को "लेखक" के रूप में कल्पना करने का प्रलोभन है।
लेकिन गहरा सच यह है:

AI बाधाओं का समन्वयक है।

इसका काम है:

• संरचनात्मक संबंधों को लागू करें

• दस्तावेज़ की अखंडता बनाए रखें

• विभिन्न अनुभागों में परिवर्तन प्रसारित करें

• तार्किक सुसंगतता सुनिश्चित करें

• व्यवसाय की पेशकश के प्रतिनिधित्व को स्थिर करें

जहां मनुष्य अंतर्ज्ञान पर भरोसा करते हैं, एआई संरचना पर निर्भर करता है।

यह ऐसे प्रस्ताव तैयार करता है जो न केवल तेज़ होते हैं, बल्कि संरचनात्मक रूप से अधिक भरोसेमंद होते हैं।

प्रस्ताव प्रणाली

जैसे-जैसे प्रस्ताव स्वचालन विकसित होता है, एक नया दर्शन उभरता है:

• दस्तावेज़ मॉड्यूलर होने चाहिए, मोनोलिथिक नहीं

• घटकों को अनुकूलित होना चाहिए, स्थिर नहीं रहना चाहिए

• मूल्य निर्धारण प्रासंगिक होना चाहिए, स्थिर नहीं

• आवश्यकताओं को इंजीनियर किया जाना चाहिए, मैन्युअल रूप से व्याख्या नहीं की जानी चाहिए

• वर्कफ़्लो को स्वयं व्यवस्थित करना चाहिए

प्रस्ताव पीढ़ी का भविष्य मानव लेखन की नकल करने में नहीं है, बल्कि संरचनात्मक तर्क और परिचालन बुद्धिमत्ता द्वारा शासित एक प्रणाली के रूप में व्यावसायिक दस्तावेज़ीकरण के पुनर्निर्माण में है।

इस भविष्य में, एआई एक उपकरण नहीं है - यह वास्तुकला है जो परिभाषित करती है कि प्रस्ताव कैसे अस्तित्व में आते हैं।