एआई को अपनाने की दर बढ़ी है। लेकिन क्या कारोबारी प्रदर्शन भी बेहतर हुआ है?

कंपनियाँ एआई में किए गए निवेश से सार्थक प्रतिफल हासिल करने के लिए जूझ रही हैं। एआई का इस्तेमाल बढ़ रहा है, फिर भी केवल 13% संगठनों का कहना है कि एआई से उन्हें बड़े बदलाव लाने वाला महत्वपूर्ण मूल्य मिला है। इस अंतर को देखकर नेताओं को ठहरकर पूछना चाहिए कि वे केवल गतिविधि माप रहे हैं या वास्तव में हुए सार्थक बदलाव।

एआई से निवेश पर स्पष्ट प्रतिफल दिखाने के दबाव में संगठन अक्सर ऐसे मापदंड अपनाते हैं जिनकी रिपोर्ट देना आसान होता है—जैसे टूल का इस्तेमाल, सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या या उसे अपनाने की दर। इन मापदंडों से पता चलता है कि कर्मचारी एआई का इस्तेमाल कर रहे हैं या नहीं। लेकिन इनसे यह बहुत कम पता चलता है कि काम बेहतर हो रहा है या निवेश से मूल्य मिल रहा है।

उदाहरण के लिए, PwC ने पाया कि सर्वेक्षण में शामिल 64% कर्मचारियों ने पिछले 12 महीनों में काम के दौरान एआई का इस्तेमाल किया था—जो साल-दर-साल दस प्रतिशत अंक की वृद्धि थी। पहली नज़र में यह बढ़ोतरी का उत्साहजनक संकेत है, लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि मुनाफ़े पर कोई असर पड़ा है। जब नेता एआई को अपनाने को बदलाव का प्रमाण मान लेते हैं, तो यह महज़ दिखावटी मापदंड बन जाता है। इससे बेहतर माप यह है कि एआई पिछली परियोजनाओं से मिली सीख को रूपरेखाओं, टूल और ऐसे त्वरक समाधानों में बदलने में किस हद तक मदद करता है, जो टीमों के नतीजे देने के तरीके को बेहतर बनाते हैं।

छिपी हुई समस्या: एआई ऐसे काम को तेज़ कर सकता है, जिसे बदलने की ज़रूरत है

एआई जोड़ने से पहले संगठनों को कार्यप्रवाह का उद्देश्य समझना चाहिए, गैरज़रूरी चरणों की पहचान करनी चाहिए और इस पर फिर से विचार करना चाहिए कि काम कैसे किया जाना चाहिए। यह इसलिए अहम है क्योंकि एआई लागू करने से कोई अकुशल प्रक्रिया तेज़ हो सकती है, जिससे अड़चनें आगे के चरणों में खिसक जाती हैं और समीक्षा या दोबारा काम करने की ज़रूरत बढ़ जाती है।

संगठनों को यह समझ भी तय करनी चाहिए कि वे क्या मापेंगे। पूरे कार्यप्रवाह को देखने से टीमों को पता चलता है कि किसी एक काम में बदलाव का आगे के सभी चरणों पर क्या असर पड़ता है, और क्या दिखने वाला सुधार सचमुच प्रयास घटाता है या बस उसका बोझ किसी और पर डाल देता है।

एआई अलग-अलग काम तेज़ कर सकता है—जैसे सामग्री का मसौदा तैयार करना, जानकारी का सारांश बनाना या डेटा का तेज़ी से विश्लेषण करना—लेकिन इससे प्रक्रियाएँ बेहतर हों, यह ज़रूरी नहीं। उदाहरण के लिए, सामग्री तेज़ी से तैयार होने पर आगे के चरणों में उसकी समीक्षा और मंज़ूरी देने वालों का काम बढ़ सकता है। अलग-अलग कर्मचारी समय बचने की बात करें, तब भी अड़चन बस दूसरी जगह खिसक जाती है।

यहीं उत्पादकता के मापदंड महज़ दिखावटी मापदंड बन सकते हैं। किसी एक काम को तेज़ी से पूरा करना तुरंत मिली सफलता लग सकती है, लेकिन इससे आगे के चरणों में उस नतीजे को उपयोगी बनाने के लिए किए जाने वाले प्रयास पर ध्यान नहीं जाता। कार्यप्रवाह को नए सिरे से गढ़ने की शुरुआत अपेक्षित नतीजे से होनी चाहिए; फिर तय करना चाहिए कि एआई कहाँ मूल्य जोड़ता है और किन चरणों को बदलने की ज़रूरत है।

किसी काम की उत्पादकता और पूरे कार्यप्रवाह की उत्पादकता—दोनों अहम हैं। दोनों को साथ मापने के लिए टीमों को अलग-अलग कामों में बचाए गए समय से आगे देखना होगा और नतीजे तक पहुँचने में गुणवत्ता, दोबारा किए जाने वाले काम तथा कुल मानवीय प्रयास का आकलन करना होगा।

अपने ही संगठन के लिए एआई ग्राहक बनकर हमने क्या सीखा

Arionkoder में हमने एआई-नेटिव संगठन बनने में मदद के लिए अपना आंतरिक बदलाव कार्यक्रम Socrates बनाया। एआई को अपने ही “केस ज़ीरो” के रूप में आज़माने से पता चला कि अलग-अलग कामों में उत्पादकता बढ़ने से पूरे कार्यप्रवाह की समस्याएँ छिप सकती हैं। उदाहरण के लिए, परियोजना प्रबंधन के कार्यप्रवाह में हमने शुरू में मान लिया था कि बैठक के सारांश, कार्रवाई के बिंदु और परियोजना की प्रगति-सूचनाएँ तैयार करने के लिए एआई का इस्तेमाल करने से ये काम अधिक कुशल हो जाएँगे। लेकिन जानकारी की बढ़ी हुई मात्रा की अब भी टीमों के बीच मैन्युअल समीक्षा, प्राथमिकता तय करने और समन्वय की ज़रूरत थी। इससे काम घटने के बजाय आगे के चरणों में चला गया। हमें एहसास हुआ कि अलग-अलग काम तेज़ करने से ज़रूरी नहीं कि पूरा कार्यप्रवाह भी अधिक कुशल हो जाए। Socrates का लक्ष्य प्रासंगिक बना रहा, लेकिन कार्यक्रम को टीमों को अलग-अलग काम तेज़ करने से आगे बढ़कर शुरू से अंत तक के कार्यप्रवाह नए सिरे से गढ़ने में मदद करनी थी।

क्या हुआ, इसकी पड़ताल करके और मिले निष्कर्षों को अगले प्रयास में लागू करके हमने इस नाकामी को उपयोगी बनाया। इससे यह बात और पुख्ता हुई कि एआई के ज़रिए बदलाव केवल तकनीक लाने से नहीं आता। इसके लिए लोगों के प्रयोगों से सीखने, फ़ैसले लेने और साथ मिलकर काम करने के तरीकों में बदलाव ज़रूरी है। Socrates को कर्मचारियों को यह जोड़ने में मदद करनी थी कि उन्होंने व्यक्तिगत रूप से क्या बनाया और काम वास्तव में कैसे होता है।

संशोधित तरीका इस प्रयोग को स्पष्ट चरणों में आगे बढ़ाता है। कोई कर्मचारी एआई की मदद से किसी एक छोटी, वास्तविक समस्या को हल करने से शुरुआत कर सकता है। अगले चरण में यह परखा जाएगा कि क्या कोई और भी उसके बनाए समाधान का इस्तेमाल कर सकता है। इसके बाद कंपनी व्यापक कार्यप्रवाह की पड़ताल कर सकती है, बाधाओं की पहचान कर सकती है और काम को दूसरी टीमों की विकसित की हुई क्षमताओं से जोड़ सकती है। कर्मचारियों के बीच साझा सीख से यह आकलन करने में मदद मिलती है कि सुधार उस काम से आगे भी उपयोगी बना रहता है या नहीं, जिसके लिए उसे मूल रूप से बनाया गया था।

यह अंतर अहम है। किसी एक व्यक्ति के लिए काम करने वाली चीज़ बनाना शुरुआत भर है। संगठन के लिए मूल्य पैदा करने हेतु यह समझना ज़रूरी है कि दूसरे लोग उसका इस्तेमाल कैसे करते हैं और किसी बड़ी प्रक्रिया का हिस्सा बनने पर क्या बदलता है।

इसलिए हमने अपने काम को नए सिरे से शुरू करते हुए अपेक्षित नतीजे पर ध्यान दिया। टीम को क्या हासिल करना था? कौन-से चरण उस नतीजे तक पहुँचने में मदद करते थे, और कौन-से केवल इसलिए मौजूद थे क्योंकि वे किसी स्थापित प्रक्रिया का हिस्सा थे, जो अब अपना उद्देश्य पूरा नहीं करती थी? इन सवालों ने हमारा ध्यान अलग-अलग कामों में एआई जोड़ने से हटाकर, अधिक स्पष्ट लक्ष्य के इर्द-गिर्द कार्यप्रवाह को नए सिरे से गढ़ने पर केंद्रित करने में मदद की।

इसके बाद हमने हर कार्यप्रवाह के अनुरूप आधार-स्तर और मापदंड तय किए। काम पूरा होने में लगे समय के साथ-साथ हमने गुणवत्ता, दोबारा किए जाने वाले काम और कर्मचारियों के प्रयास पर भी नज़र रखी। इन मापों से हमें पूरी प्रक्रिया में हुए सुधार का आकलन करने में मदद मिली।

Socrates में हमने 20 से अधिक कार्यप्रवाहों को नए सिरे से डिज़ाइन किया और वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं से जुड़े प्रयोगों को ऐसी क्षमताओं में बदला, जिनका उपयोग दूसरे लोग भी कर सकते थे। वित्तीय रिपोर्ट तैयार करने में लगने वाला समय चार घंटे से घटकर 20 मिनट रह गया, जबकि आईटी ने बताया कि दोहराए जाने वाले काम 40% कम हुए और प्रतिक्रिया समय में 60% की कमी आई। इन नतीजों से परिचालन संबंधी प्रगति दिखाई दी। इन मापदंडों का व्यावसायिक मूल्य समझने के लिए यह आकलन करना ज़रूरी है कि पूरे कार्यप्रवाह में मेहनत कम हुई या नहीं और टीमों ने मिली अतिरिक्त क्षमता का उपयोग कैसे किया।

हमारे लिए सबक यह था कि सुधारों के असर को शुरू से अंत तक परखा जाए। किसी व्यक्ति के समय की बचत मायने रखती है, लेकिन वह संगठन के लिए मूल्य तब बनती है, जब उससे अगले व्यक्ति को बेहतर काम करने में मदद मिले और टीम अपने इच्छित नतीजे के और करीब पहुँचे।

सीआईओ को इसके बजाय क्या मापना चाहिए

किसी सुधार के व्यावसायिक असर का पता लगाने के लिए केवल एआई के उपयोग या बचाए गए समय पर नज़र रखना पर्याप्त नहीं है। नेतृत्वकर्ताओं को एआई अपनाने को काम करने के तरीकों में सुधार और उनसे मिलने वाले नतीजों से जोड़ना होगा। प्रगति को तीन अलग-अलग स्तरों पर मापना चाहिए:

1. एआई अपनाना: क्या कर्मचारी एआई का इस्तेमाल कर रहे हैं?

   एआई अपनाने का स्तर अब भी एक उपयोगी निदानात्मक माप है। उपयोग, प्रयोगों में भागीदारी और कर्मचारियों की प्रतिक्रिया से पता चल सकता है कि लोग कहाँ आत्मविश्वास हासिल कर रहे हैं और उन्हें कहाँ सहयोग की ज़रूरत है।

   ये संकेत नेतृत्वकर्ताओं को संगठन की तैयारी समझने में मदद करते हैं, लेकिन इनसे निवेश पर प्रतिफल (ROI) साबित नहीं होता। अधिक उपयोग जाँच-पड़ताल की शुरुआत है, बदलाव का प्रमाण नहीं।

2. कार्यप्रवाह का प्रदर्शन: क्या काम में वास्तव में सुधार हो रहा है?

   सफलता के मानदंड कार्यप्रवाह के इच्छित उद्देश्य के अनुरूप होने चाहिए। उपयोग के मामले के आधार पर सुधार का अर्थ अधिक सटीक जानकारी, कम त्रुटियाँ या समस्याओं का तेज़ी से समाधान हो सकता है।

   पूरी प्रक्रिया में प्रदर्शन की तुलना आधार-स्तर से करें। हटाए गए अनावश्यक चरणों, दोबारा किए गए काम, गुणवत्ता और कर्मचारियों की कुल मेहनत पर नज़र रखें। एआई से तैयार सामग्री पाने और उस पर कार्रवाई करने वाले लोगों को भी आकलन में शामिल करें। अगर किसी काम के कारण प्रक्रिया के किसी दूसरे हिस्से में अतिरिक्त समीक्षा या सुधार करना पड़े, तो ज़रूरी नहीं कि वह काम अधिक कुशल हो गया हो।

3. व्यावसायिक असर: क्या एआई-सक्षम कार्यप्रवाह से व्यावसायिक नतीजे बेहतर हो रहे हैं?

   कार्यप्रवाह में हुए सुधारों को उन नतीजों से जोड़ें जिनकी नेतृत्वकर्ताओं को पहले से परवाह है—जैसे ग्राहक बनाए रखना, राजस्व, सेवा की गुणवत्ता या प्रति हल की गई समस्या की लागत। उदाहरण के लिए, अधिक सामग्री तैयार करना उत्पादन में बढ़ोतरी दिखाता है। उसका व्यावसायिक मूल्य इस पर निर्भर करता है कि उससे कौन-सी सामग्री तैयार होती है।

   समय की बचत का उपयोग कहाँ हुआ, इसका पता लगाएँ। क्या इस अतिरिक्त क्षमता से सेवा बेहतर हुई, विकास को सहयोग मिला या परिचालन लागत घटी? इसके मूल्य का आकलन उसे उपलब्ध कराने की पूरी लागत के मुकाबले करें। इसमें मानवीय मेहनत, एआई का उपयोग, एकीकरण, निगरानी, प्रशिक्षण और रखरखाव शामिल हैं।

ये मापदंड मिलकर नेतृत्वकर्ताओं को यह पता लगाने में मदद करते हैं कि एआई अपनाने से कार्यप्रवाह और व्यावसायिक नतीजे कैसे बेहतर हुए। अगर एआई का उपयोग बढ़े, लेकिन मानवीय मेहनत कम न हो, गुणवत्ता बेहतर न हो या व्यावसायिक मूल्य न मिले, तो विस्तार करने से पहले नेतृत्वकर्ताओं को अपने तरीके का फिर से आकलन करना चाहिए।

नेतृत्वकर्ताओं को एआई की प्रगति की परिभाषा बदलनी होगी

एआई अपनाने के आँकड़ों से कंपनियों को पता चलता है कि कौन इसका उपयोग कर रहा है और कहाँ अधिक सहयोग की ज़रूरत है। इसका मूल्य समझने के लिए काम करने वाले लोगों की बात सुनना और यह परखना ज़रूरी है कि लाभ से व्यापक कार्यप्रवाह में सुधार हो रहा है या नहीं। नेतृत्वकर्ताओं को कर्मचारियों को ऐसे तरीकों के बारे में खुलकर बताने का भरोसा देना चाहिए जिनसे बेहतर नतीजों के बिना मेहनत बढ़ती है, और फिर उन निष्कर्षों के आधार पर कार्रवाई करनी चाहिए। किसी अप्रभावी तरीके को बदलना या रोकना भी प्रगति है, यदि उससे मिली सीख अगले निर्णय को बेहतर बनाती है।

सार्थक बदलाव के संकेत हैं: अनावश्यक काम खत्म होना, बेहतर नतीजे मिलना और महत्वपूर्ण कामों के लिए अधिक क्षमता उपलब्ध होना। एआई की प्रगति का आकलन करने और आगे के निवेश का मार्गदर्शन करने के लिए नेतृत्वकर्ताओं को इन्हीं नतीजों का उपयोग करना चाहिए।