एआई को सफलतापूर्वक अपनाने के बाद कंपनियों को दूसरी बार इसे लागू करना पड़ता है—जिसकी वे शायद ही कभी योजना बनाती हैं

करीब तीन साल पहले, मैंने एआई की पहली सशुल्क सदस्यता ली और यह परखना शुरू किया कि यह वास्तव में मेरे लिए क्या कर सकता है। धीरे-धीरे, निजी तौर पर किए गए प्रयोगों से शुरू हुई यह पहल एक छोटी आंतरिक परियोजना बनी, फिर कंपनी-व्यापी व्यावसायिक सदस्यताओं तक पहुँची और आखिरकार एआई को लगभग हर विभाग—डेवलपमेंट, वित्त, कानूनी, मार्केटिंग और सहायता—में लागू करने तक फैल गई।

पहला चरण मोटे तौर पर सफल रहा। करीब छह महीनों के भीतर हमारी आंतरिक डेवलपमेंट की रफ्तार लगभग पाँच गुना बढ़ गई। इसी दौरान एक और आँकड़ा भी बढ़ा: एआई पर हमारा खर्च लगभग 15 गुना हो गया।

तभी मुझे समझ आया कि एआई को सफलतापूर्वक अपनाने से अपनी ही तरह की समस्याएँ पैदा हो सकती हैं। जब इस तकनीक का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर होने लगा, तो शुरुआत में बनाए गए नियम काम नहीं आए। एआई को कंपनी के अधिक डेटा तक पहुँच मिलने और अधिक काम सौंपे जाने से लागत बेकाबू हो सकती थी, जबकि कई टूल अब भी बाहरी प्रदाताओं के नियंत्रण में थे।

तो, जब एआई को अपनाना सफल हो, लेकिन कंपनी का इस पर पूरा नियंत्रण न रह जाए कि उसका इस्तेमाल कैसे हो रहा है, तब सीईओ को क्या करना चाहिए? आइए, इसका जवाब खोजें।

एआई का सक्रिय इस्तेमाल और कारोबारी नतीजे एक ही चीज़ मानना बंद करें

मैंने तुरंत गौर किया कि एआई को पहली बार लागू करते समय, सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या या इस्तेमाल की आवृत्ति जैसे अपनाने के मापदंड उपयोगी थे। एक नेतृत्वकर्ता के रूप में, आप जानना चाहते हैं कि कर्मचारी इन टूल का इस्तेमाल कर रहे हैं या नहीं, खास तौर पर किन टूल का कर रहे हैं, और क्या एआई सचमुच उनका समय बचाता है। लेकिन जब इस्तेमाल पूरी कंपनी में फैल जाता है, तो ये आँकड़े बहुत कम उपयोगी रह जाते हैं।

हमने भी यह खुद देखा। लोगों को शक्तिशाली मॉडल तक पहुँच मिलते ही वे लगभग हर काम के लिए उनका इस्तेमाल करने लगे। एक समय तो कर्मचारी एआई से पूछने लगे कि न्यूयॉर्क में अभी कितने बजे हैं। बेशक, यह उदाहरण हास्यास्पद है, लेकिन इससे पता चलता है कि इस्तेमाल कितनी तेज़ी से बढ़ सकता है, जबकि कंपनी के लिए कोई खास मूल्य पैदा नहीं होता।

एआई को अपने कामकाज में गहराई से शामिल करने के बाद Shopify को भी ऐसी ही समस्या का सामना करना पड़ा। अब उसका आंतरिक एजेंट, River, उसके उत्पादन कोड के लिए आधे तक पुल रिक्वेस्ट के शुरुआती मसौदे तैयार करता है। फिर भी, सीईओ Tobi Lütke ने हाल ही में उस चीज़ को लेकर आगाह किया जिसे वे “कचरे के हथगोले” कहते हैं: एआई से तैयार ऐसा काम जिसे कर्मचारी ठीक से जाँचे बिना आगे भेज देते हैं, जिससे किसी और को उस सामग्री की समीक्षा करनी, उसे सुधारना या यहाँ तक कि उसका सारांश बनाना पड़ता है।

दूसरे शब्दों में, एआई की बढ़ी हुई गतिविधि से अधिक मूल्य के बजाय आसानी से अधिक काम पैदा हो सकता है। किसी कंपनी के इस्तेमाल के आँकड़े प्रभावशाली हो सकते हैं और सामग्री का उत्पादन भी बहुत अधिक हो सकता है, जबकि उस सामग्री का एक हिस्सा किसी और के लिए बस एक और काम बन जाता है।

सीईओ को इसी स्थिति में बदलाव करना होगा। प्रॉम्प्ट, लॉगिन और टोकन की खपत—ये सभी कार्यप्रवाह में काफी गतिविधि दिखाते हैं। फिर भी, इनसे यह पता नहीं चलता कि एआई पर किया गया खर्च वसूल हो रहा है या नहीं।

रफ्तार एक नई अड़चन पैदा करती है

कहावत है: जल्दबाज़ी का काम शैतान का। मेरे विचार से यह बात एआई पर भी लागू होती है, क्योंकि हमने जाना कि एआई से लोगों का काम “तेज़” कर देने का यह मतलब नहीं कि अचानक उनके पास करने को कम काम रह जाएगा।

डेवलपमेंट में, एआई अब हमारी टीम को उतने ही समय में काफी अधिक कोड बनाने देता है, लेकिन अहम बात यह है कि लाइव होने से पहले उस सारे कोड की जाँच अब भी करनी पड़ती है। इसमें कोई शक नहीं कि स्वचालित समीक्षा मददगार है।

फिर भी, ऐसी स्थिति आने में अभी बहुत समय है जब मैं उस पर आँख मूँदकर भरोसा कर सकूँ। इसलिए, डेवलपर भले ही हर चीज़ खुद लिखने में कम समय लगाते हों, लेकिन अब उन्हें कहीं अधिक सामग्री की समीक्षा और जाँच करनी होती है, और उसके बारे में फैसले लेने होते हैं।

दूसरे शब्दों में, काम गायब नहीं होता। बस वह दूसरे रूप में सामने आता है।

इससे डेवलपमेंट की रफ्तार में हमारी पाँच गुना बढ़ोतरी कुछ कम चौंकाने वाली लगती है, क्योंकि इसी के साथ मानवीय ध्यान की ज़रूरत वाले कोड की मात्रा भी बढ़ती है। एआई-सक्षम कार्यप्रवाह की असली लागत में एआई के तैयार किए काम की जाँच करने में लगने वाला समय भी शामिल है और, सबसे बढ़कर, यह तय करने में लगने वाला समय कि उस सामग्री पर शुरू से भरोसा किया भी जा सकता है या नहीं।

एआई को दूसरी बार लागू करना अनिवार्य है

मेरी नज़र में, कंपनियों को एआई को लागू करने के एक “दूसरे” चरण की ज़रूरत है।

पहला चरण मुख्य रूप से इसे अपनाने पर केंद्रित होता है: लोगों को पहुँच देना, इस्तेमाल के मामले ढूँढ़ना और यह देखना कि यह तकनीक वास्तव में कहाँ मदद करती है और कहाँ नहीं। लेकिन वास्तविक इस्तेमाल के कई महीनों बाद, आपके पास अनुमानों से कहीं अधिक मूल्यवान चीज़ होती है—इस बात के अपने प्रमाण कि लागत कहाँ बढ़ रही है, किन टीमों के नतीजे बेहतर हैं और लोग एआई के परिणामों की जाँच में कहाँ बहुत अधिक समय लगा रहे हैं।

इसलिए, मेरे विचार से यही वह समय है जब व्यापक इस्तेमाल को बढ़ावा देने के बजाय एआई से जुड़े नियमों को नए सिरे से तय करना उचित होगा। व्यवहार में, मैं तीन बातों पर ध्यान दूँगा:

• काम के अनुरूप मॉडल चुनें। सामान्य अनुरोध छोटे और कम खर्चीले मॉडल को भेजे जा सकते हैं, जबकि अधिक जटिल काम उन मॉडलों को सौंपा जा सकता है जिनकी अतिरिक्त लागत उचित ठहरती हो। अंतिम लक्ष्य यह है कि कम मूल्य वाले कामों के लिए अत्याधुनिक मॉडलों की ऊँची कीमत न चुकानी पड़े।
• तय करें कि किन जगहों पर मानवीय नियंत्रण अनिवार्य है। उत्पादन कोड, कानूनी दस्तावेज़ों या अन्य बड़े प्रभाव वाले परिणामों के लिए स्पष्ट करें कि कार्यप्रवाह में आगे बढ़ने से पहले किस चरण पर किसी व्यक्ति की मंज़ूरी ज़रूरी होगी। इसके अलावा, संवेदनशील डेटा के लिए पहुँच के नियम बनाएँ, ताकि कर्मचारियों को पता हो कि कौन-से मॉडल उस डेटा को प्राप्त कर सकते हैं और कौन-से नहीं।
• बैकअप योजना बनाएँ, भले ही आपको लगे कि इसकी ज़रूरत नहीं पड़ेगी। अगर कोई अहम कार्यप्रवाह किसी बाहरी प्रदाता पर निर्भर है, तो प्रॉम्प्ट, इंटीग्रेशन, डेटा प्रवाह और मॉडल-विशिष्ट निर्भरताओं का इतना पूरा दस्तावेज़ तैयार रखें कि आपात स्थिति में उस कार्यभार को किसी दूसरे प्रदाता के पास स्थानांतरित किया जा सके।

पहले और दूसरे एआई रोलआउट में यही अंतर है। पहला पूछता है: हम एआई का इस्तेमाल कहाँ कर सकते हैं? दूसरा पूछता है: हमें इसका इस्तेमाल कहाँ करना चाहिए, किन नियमों के तहत और कितनी लागत पर?

दूसरी बार विस्तार करने से पहले रोलआउट का ऑडिट करें

जब एआई को अपनाने की प्रक्रिया कारगर हो जाए और पहला रोलआउट सफल दिखने लगे, तो मैं अगले एक साल तक उसी तरह इसका विस्तार जारी नहीं रखूँगा। वास्तविक उपयोग के लगभग 90 से 180 दिनों के बाद, मैं रुककर ऑडिट करूँगा कि कंपनी ने वास्तव में क्या बनाया है।

इसका मतलब है, स्वीकार किए गए व्यावसायिक नतीजों को मापना, मॉडल और उसकी लागत का मिलान किसी काम से मिलने वाले वास्तविक मूल्य से करना, यह पहचानना कि कहाँ मानवीय समीक्षा अब भी अनिवार्य है और कहाँ किसी कार्यप्रवाह को किसी हद तक पूर्ण स्वचालन के करीब ले जाया जा सकता है।

पहला रोलआउट साबित करता है कि एआई कंपनी की रफ़्तार बढ़ा सकता है। दूसरा यह सुनिश्चित करता है कि यह रफ़्तार अनावश्यक खर्च, अनियंत्रित पहुँच या ऐसी विक्रेता-निर्भरताओं में न बदल जाएँ, जिनके लिए व्यवसाय ने कभी सोच-समझकर सहमति नहीं दी थी।