3 डेटा-सिद्ध तरीके जिनसे कंपनियाँ AI को अपना सकती हैं और उत्पादकता बढ़ा सकती हैं

जैसे-जैसे अधिक से अधिक कंपनियाँ इस बात पर विचार कर रही हैं कि AI किस तरह से उत्पादकता को बढ़ा सकता है, एक महत्वपूर्ण पहलू को अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है: कर्मचारी वास्तव में अपने दैनिक कार्य में इन उपकरणों को कैसे अपना रहे हैं और उनका उपयोग कर रहे हैं। सवाल यह नहीं है कि क्या AI उत्पादकता बढ़ा सकता है - सवाल यह है कि कंपनियाँ ROI को अधिकतम करने के लिए AI जुड़ाव के हर चरण में कर्मचारियों का प्रभावी ढंग से समर्थन कैसे कर सकती हैं।

कर्मचारी उत्पादकता और डेटा इंटेलिजेंस सॉफ़्टवेयर के अग्रणी प्रदाता, प्रोडोस्कोर के सीईओ के रूप में, मैंने प्रत्यक्ष रूप से देखा है कि कार्यस्थल में एआई को कैसे अपनाया जाता है - या इसकी कमी - कैसे होती है। एआई और व्यवसाय के गठजोड़ में प्रोडोस्कोर की स्थिति से डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाते हुए, यहाँ तीन मुख्य बातें दी गई हैं कि कैसे नेता यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके संगठनों में एआई टूल का पूरी तरह से उपयोग किया जाए।

1. जब एआई के उपयोग की बात आती है, तो कर्मचारियों के तीन अलग-अलग समूह होते हैं।

चूंकि AI सी-सूट के लिए सबसे महत्वपूर्ण विषय बन गया है, इसलिए AI अपनाने की चर्चा ठोस परिणामों की ओर बढ़ गई है। उत्पादकता पर AI के रिटर्न को अब मात्राबद्ध किया जा सकता है और बारीक स्तर पर समझा जा सकता है जिसमें खर्च किया गया समय और राजस्व पर प्रभाव शामिल है। प्रोडोस्कोर के हालिया डेटा से संकेत मिलता है कि जब AI अपनाने की बात आती है तो कर्मचारी तीन अलग-अलग श्रेणियों में आते हैं।

• टो-डिपर्स: ये कर्मचारी AI का बहुत कम इस्तेमाल करते हैं, हर सत्र में सिर्फ़ एक मिनट से ज़्यादा समय तक ही इसमें शामिल होते हैं। वे AI के साथ प्रयोग कर रहे हैं, लेकिन अभी तक इसे अपने वर्कफ़्लो में पूरी तरह से शामिल नहीं कर पाए हैं।
• फुट-वाडर्स: ये मध्यम रूप से व्यस्त उपयोगकर्ता हैं जो प्रति सत्र 2-4 बार AI टूल का उपयोग करते हैं और औसतन तीन मिनट से कम समय में इसका उपयोग करते हैं। ये कर्मचारी अपने काम को बेहतर बनाने के लिए AI को शामिल करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन वे अभी भी सावधानी के साथ टूल का उपयोग करते हैं।
• तैराक: ये अत्यधिक व्यस्त उपयोगकर्ता और कंपनी के भीतर संभावित AI नेता हैं। वे प्रति सत्र पाँच या उससे अधिक बार AI उपकरणों के साथ बातचीत करते हैं, जिसका औसत उपयोग समय लगभग छह मिनट है। वे समझते हैं कि AI उनकी भूमिकाओं में क्या महत्व लाता है और उत्पादकता में सुधार के लिए इसका लाभ उठाने के लिए प्रतिबद्ध हैं।

रोजगार के इन अलग-अलग समूहों को पहचानने वाले संगठन एआई अपनाने के लिए अपने दृष्टिकोण को तदनुसार ढाल सकते हैं। इसके अलावा, उत्पादकता पर एआई का प्रभाव उद्योग की सीमाओं से परे है। चाहे वह पैरालीगल हो, आईटी पेशेवर हो या प्रबंधक, ओपनएआई और अन्य जैसे एआई उपकरण भूमिकाओं और उद्योगों के व्यापक स्पेक्ट्रम में उपयोगी साबित हो रहे हैं। प्रत्येक मामले में, एआई के उपयोग ने दक्षता और समय की बचत में मापनीय वृद्धि दिखाई है।

2. एआई को अपनाने के लिए एक लचीला, डेटा-संचालित दृष्टिकोण अधिक लाभ देता है।

एआई की शक्ति का सही मायने में दोहन करने के लिए, कंपनियों को एआई को केवल एक चर्चा का विषय बनाने से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। सफल व्यवसाय चुस्त रहने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, जो उन्हें संसाधनों और दक्षता के संबंध में बुद्धिमान और सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, कर्मचारी AI उपयोग और उत्पादकता के बीच संबंधों को ट्रैक करने से व्यवसाय के नेताओं को इस बारे में स्पष्ट जानकारी मिलती है कि ये उपकरण व्यवसाय के परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं। प्रोडोस्कोर शोध के अनुसार, जिस दिन कर्मचारी OpenAI या Gemini जैसे उपकरणों का उपयोग करते हैं, वे ऐसे उपकरणों का उपयोग न करने वालों की तुलना में 15-21% अधिक उत्पादक होते हैं। इस बीच, जो कर्मचारी AI उपकरणों का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की तुलना में औसतन प्रतिदिन 90 मिनट अतिरिक्त काम करते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं। वे मैसेजिंग और चैट टूल का उपयोग करके सहयोग करने में भी अधिक समय बिताते हैं, जिससे टीमवर्क और अधिक आंतरिक संचार को बढ़ावा मिलता है।

ये संख्याएँ एक महत्वपूर्ण बिंदु को रेखांकित करती हैं: उत्पादकता पर AI का प्रभाव काफी है। हालाँकि, कार्यस्थल में केवल AI को शामिल करना ही पर्याप्त नहीं है। एक डेटा-संचालित, गतिशील दृष्टिकोण जो समायोज्य है, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि कर्मचारी AI उपकरणों को ऐसे तरीकों से अपना रहे हैं जो उनके अद्वितीय वर्कफ़्लो और कंपनी के लक्ष्यों का समर्थन करते हैं।

इसके अलावा, कर्मचारियों और प्रबंधकों के बीच संचार के महत्व को कम करके नहीं आंका जा सकता, खासकर हाइब्रिड कार्य वातावरण में। प्रोडोस्कोर के डेटा के अनुसार, 61% तक प्रबंधकों में से 16% ने किसी भी सप्ताह में अपनी टीम के कम से कम एक सदस्य से बात नहीं की है, जबकि केवल XNUMX% प्रबंधक ही सभी टीम सदस्यों के साथ दैनिक संपर्क बनाए रखते हैं। औसत संचार अंतराल है 3 - 4 दिन, जो एआई उपकरणों के प्रभावी उपयोग और समग्र उत्पादकता में बाधा डाल सकता है।

एआई के पूर्ण मूल्य का दोहन करने के लिए, कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रबंधकों और कर्मचारियों के बीच प्रभावी संचार प्रक्रियाएं मौजूद हों, खासकर एआई अपनाने के संबंध में। हाइब्रिड वातावरण में, संचार का महत्व और भी अधिक है।

3. प्रशिक्षण और स्थापित उपयोग दिशानिर्देश आवश्यक हैं।

एआई के स्पष्ट लाभों के बावजूद, एआई उपकरणों का उपयोग करने में सहज महसूस करने वाले कर्मचारियों और जो नहीं करते हैं, उनके बीच एक उल्लेखनीय अंतर है। इस अंतर को पाटना महत्वपूर्ण है, और यह नियोक्ताओं पर निर्भर करता है कि वे आवश्यक प्रशिक्षण प्रदान करें और एआई उपकरणों को अपनाने के तरीके पर स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करें।

प्रोडोस्कोर के डेटा से पता चलता है कि 24% कर्मचारियों ने कम से कम एक बार ओपनएआई या जेमिनी का इस्तेमाल किया है, लेकिन जुड़ाव का स्तर बहुत अलग-अलग है। इनमें से आधे उपयोगकर्ता अपने कार्यदिवस के दौरान पांच या उससे ज़्यादा बार एआई टूल के साथ इंटरैक्ट करते हैं, औसतन छह मिनट के करीब इस्तेमाल करते हैं। हालांकि, बाकी आधे लोग सिर्फ़ दो मिनट से ज़्यादा समय तक ही जुड़ते हैं।

यह विसंगति निरंतर प्रशिक्षण की आवश्यकता को उजागर करती है। जो कर्मचारी इस बात को लेकर अनिश्चित हैं कि AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए, वे उनसे पूरी तरह से दूर भाग सकते हैं, जिससे संगठन की AI के पूर्ण लाभों को प्राप्त करने की क्षमता सीमित हो सकती है, और अनावश्यक तनाव या समय की बर्बादी के कारण उत्पादकता में संभावित रूप से कमी आ सकती है। व्यापक प्रशिक्षण प्रदान करके और स्पष्ट उपयोग दिशा-निर्देश स्थापित करके, कंपनियाँ यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि अधिक कर्मचारी प्रारंभिक "टो-डिपिंग" चरण से आगे बढ़ें और AI को पूरी तरह से अपनाएँ।

भविष्य में, एआई उत्पादकता में तभी सुधार करेगा जब कर्मचारी अपने पास उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध होंगे। यह प्रतिबद्धता तब अधिक संभव है जब कंपनियाँ प्रशिक्षण प्रदान करें और एआई के उपयोग के बारे में अपेक्षाओं को स्पष्ट रूप से बताएं।

एआई उत्पादकता को आकार दे रहा है - नेताओं को इसे अपनाना होगा।

AI को अपनाने से व्यवसायों के संचालन का तरीका पहले से ही बदल रहा है। अब नेताओं के पास अपने निर्णय लेने के लिए पहले से कहीं ज़्यादा डेटा तक पहुँच है। हालाँकि, डेटा पर निर्भर रहने और अनुभवी कर्मचारियों और वरिष्ठ नेतृत्व की विशेषज्ञता का लाभ उठाने के बीच संतुलन बनाना महत्वपूर्ण है।

AI-संचालित बड़े भाषा मॉडल (LLM) के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक वास्तविक समय में व्यावसायिक निर्णय लेने की उनकी क्षमता है। जैसे-जैसे डेटा प्रवाहित होता है, संगठनात्मक परिवर्तन गतिशील रूप से किए जा सकते हैं, जिससे व्यवसायों को तेज़ी से आगे बढ़ने और परिणामों को अनुकूलित करने में मदद मिलती है। फिर भी, डेटा को कभी भी अपने आप निर्णय नहीं लेने चाहिए। नेताओं को अभी भी अपनी टीमों की विशेषज्ञता और अंतर्ज्ञान पर भरोसा करना चाहिए। वरिष्ठ नेतृत्व के पास अमूल्य ज्ञान होता है जिसे उत्पादकता और नवाचार के लिए एक अच्छी तरह से गोल दृष्टिकोण बनाने के लिए AI अंतर्दृष्टि के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।

अंततः, सबसे सफल संगठन वे होंगे जो लचीले बने रह सकते हैं, AI उपयोग के रुझानों की बारीकी से निगरानी कर सकते हैं और डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं। AI को अपनाना एक ऐसा तरीका नहीं है जो सभी के लिए उपयुक्त हो; इसकी क्षमता को पूरी तरह से उजागर करने के लिए निरंतर परिशोधन, संचार और प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।