एआई कर्मचारियों को विफल नहीं कर रहा है। नेता काम को पुनः डिज़ाइन करने में विफल हो रहे हैं।

हाल ही में गूगल-आईपीएसओएस सर्वेक्षण में पाया गया कि केवल 5% कर्मचारी स्वयं को एआई प्रवीण मानते हैं। केवल 14% को पिछले वर्ष में एआई प्रशिक्षण प्राप्त हुआ है। और अधिकांश का मानना है कि एआई उनके काम से संबंधित नहीं है। पहली नज़र में, यह एक परिचित समस्या की तरह लगता है – एक प्रशिक्षण अंतर, एक जागरूकता मुद्दा, शायद यहां तक कि कर्मचारी प्रतिरोध भी।

लेकिन डेटा एक गहरे परिदृश्य को उजागर करता है। एआई स्पष्ट रूप से शीर्ष पर एक रणनीतिक प्राथमिकता है जैसे कि एक्सेंचर जिन्होंने संकेत दिया है कि एआई क्षमता नेतृत्व पदोन्नति को प्रभावित करेगी। फिर भी, अपनाया जाना छिछला और कार्यबल भर में खंडित रहता है। यदि एआई उद्यम को फिर से आकार दे रहा है, तो यह जमीन पर वैकल्पिक क्यों लगता है?

उत्तर संगठनात्मक और कार्यप्रवाह डिजाइन में निहित है।

उत्पादकता भ्रम

कई संगठन कार्यप्रवाह में एआई को अपना रहे हैं वे व्यक्तिगत या कार्य स्तर पर उत्पादकता लाभ देख रहे हैं। उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर विकास में, एआई कोपायलट का उपयोग करने वाले डेवलपर 30% से 40% की उत्पादकता लाभ की रिपोर्ट कर रहे हैं व्यक्तिगत स्तर पर। कोड तेजी से लिखा जाता है। दस्तावेज़ में सुधार होता है। डिबगिंग तेज हो जाती है। हालांकि, बहुत कम कंपनियां 30% से 40% की लागत में कमी या आउटपुट में आनुपातिक विस्तार देख रही हैं।

क्यों? क्योंकि उत्पादकता लाभ किनारों पर स्वचालित रूप से पूरे के अर्थशास्त्र को फिर से आकार नहीं देते हैं। इसलिए, जबकि कार्यभार क्षेत्रीय रूप से सिकुड़ते हैं, आप पीएल को बिखरे हुए समय की बचत के आसपास पुनर्गठित नहीं कर सकते। परिणाम एक असहज मध्य भूमि है: मामूली कुशलता लाभ, बढ़ती एआई लाइसेंस लागत, और मूल्य निर्माण के तरीके में कोई संरचनात्मक परिवर्तन नहीं है। यह क्रमिकवाद है जो परिवर्तन के रूप में छिपा हुआ है।

छिपा हुआ मानव लागत

एक और खतरनाक परिणाम है। जैसे ही एआई कार्यों को अवशोषित करता है, काम सिकुड़ता है लेकिन समृद्ध नहीं होता है। कर्मचारी समय बचाते हैं, लेकिन वे उद्देश्य नहीं प्राप्त करते हैं। संगठन घंटे मुक्त करते हैं बिना यह परिभाषित किए कि वे घंटे मूल्य कैसे बनाते हैं।

यदि एक डेवलपर 40% तेजी से कोड लिखता है, तो इसके बाद का शून्य क्या भरता है? घंटे बचाए जाते हैं, लेकिन भूमिका पतली हो जाती है – कम चुनौतीपूर्ण, कम अर्थपूर्ण। अपेक्षाएं धुंधली हो जाती हैं। और प्रबंधकों को लागत बचत को निकालने का दबाव महसूस होता है जो साफ तौर पर महसूस नहीं की जा सकती। डैशबोर्ड उच्च उत्पादकता दिखाते हैं, लेकिन परिणाम कम हिलते हैं।

यह एआई को मौजूदा नौकरियों पर परत करने की छिपी हुई लागत है। यह दक्षता प्रदान करता है लेकिन मानव की भूमिका को बढ़ाता नहीं है। जानबूझकर पुनः डिज़ाइन के बिना, लाभ सौंदर्य हैं। कर्मचारी निराश महसूस करते हैं, और उद्यम केवल एआई की वास्तविक क्षमता का एक अंश हासिल करते हैं।

यह एक कार्यबल अपनाने की समस्या नहीं है। यह एक नेतृत्व और कार्यप्रवाह डिजाइन समस्या है।

आरओआई डिजाइन द्वारा: कार्यप्रवाह पुनः डिज़ाइन के माध्यम से परिणामों का संचालन

आज, अधिकांश एआई अपनाया जाने वाला पहला सवाल गलत है: “हम इस मौजूदा नौकरी में एआई कैसे लागू करें?” यह शुरुआती डिजिटल युग की गलती की नकल करता है – जो पहले से मौजूद था उसे डिजिटल बनाना बिना यह सोचे कि मूल्य कैसे बनाया जाता है। आप चरणों को स्वचालित कर सकते हैं और कार्यप्रवाह को तेज कर सकते हैं, लेकिन जब तक प्रक्रिया को फिर से डिज़ाइन नहीं किया जाता है, तो संचालन मॉडल बड़े पैमाने पर अपरिवर्तित रहता है।

एआई एक अलग शुरुआती बिंदु की मांग करता है: यदि एआई इस प्रक्रिया में स्वदेशी था, तो हम इसे शुरू से डिज़ाइन कैसे करेंगे?

वास्तविक प्रभाव परिणामों से शुरू होने वाले कार्यप्रवाह पुनः डिज़ाइन में स्थानांतरण में निहित है, दक्षता में। क्या लक्ष्य तेजी से उत्पाद रिलीज, तेज जोखिम निर्णय, अधिक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव, कम धोखाधड़ी के नुकसान, या उच्च रूपांतरण दर है? एक बार जब उद्देश्य स्पष्ट हो जाता है, तो नेताओं को पूरे कार्य प्रवाह को फिर से कल्पना करनी चाहिए – क्या स्वचालित किया जाता है, मानव निर्णय कहां बैठता है, जिम्मेदारियां कैसे बदल जाती हैं, और प्रदर्शन कैसे मापा जाता है।

यह चरणों को समाप्त करने, भूमिकाओं को फिर से परिभाषित करने, निर्णय चक्रों को संकुचित करने और अधिकार को पुनः आवंटित करने का अर्थ हो सकता है। केवल तभी उत्पादकता लाभ अंशिक नहीं बल्कि संरचनात्मक हो जाते हैं और आरओआई घंटे बचाए जाने से परे मार्जिन विस्तार, राजस्व वृद्धि या जोखिम में कमी तक जाता है।

प्रतिभा रीसेट

जैसे ही कार्यप्रवाह को फिर से डिज़ाइन किया जाता है, मानव भूमिका को भी विकसित करना चाहिए। काम निष्पादन से दूर जाता है और निर्णय लेने, निर्णय लेने और जवाबदेही की ओर बढ़ता है। नेतृत्व को पांच मोर्चों पर घूमना चाहिए;

पहले, भर्ती को फिर से सोचें। एआई-पहले उद्यमों को उन लोगों की आवश्यकता है जो पहले सिद्धांतों से तर्क कर सकते हैं, रचनात्मक हैं, अस्पष्टता को नेविगेट कर सकते हैं, और प्रणालियों को फिर से डिज़ाइन कर सकते हैं और केवल उपकरणों को संचालित नहीं कर सकते हैं। प्रमाण पत्र और वरिष्ठता निर्णय लेने, समस्या समाधान और रचनात्मक जोखिम लेने की तुलना में कम मायने रखते हैं।

दूसरा, सीखने को बदलें। प्रॉम्प्ट और सुविधाओं पर कक्षा प्रशिक्षण पर्याप्त नहीं होगा। कर्मचारियों को वास्तविक, डोमेन-विशिष्ट चुनौतियों में शामिल होने की आवश्यकता है – जो उनके वास्तविक काम की जटिलता को दर्शाती हैं।

तीसरा, करियर पथ को फिर से डिज़ाइन करें। उन्नति को वरिष्ठता पर आधारित नहीं होना चाहिए या कार्य-आयतन चालित। यह परिणाम स्वामित्व, निर्णय गुणवत्ता और एआई-सक्षम वातावरण में मूल्य निर्माण में निहित होना चाहिए।

चौथा, जो मायने रखता है उसे मापें। यदि एआई अपनाया जाना जारी है तूल उपयोग दर या तैनात लाइसेंस की संख्या से मापा जाता है, तो संगठन क्रमिक लाभ और बढ़ती निराशा देखेंगे। लॉगिन आवृत्ति द्वारा अपनाया जाना बंद करें। चक्र समय संकुचन, निर्णय वेग, त्रुटि कमी, राजस्व वृद्धि और लागत-से-सर्व करने में सुधार को ट्रैक करना शुरू करें।

और आखिरी, लेकिन कम से कम नहीं, मोर्चे पर एआई चैंपियन के माध्यम से परिवर्तन को संस्थागत बनाएं। यह परिवर्तन स्वचालित रूप से बड़े पैमाने पर नहीं होगा, इसके लिए उत्प्रेरक की आवश्यकता है। संगठनों को परिवर्तन एजेंटों की पहचान करनी चाहिए और उन्हें सशक्त बनाना चाहिए – जो स्वाभाविक रूप से भविष्य के उन्मुख, जिज्ञासु और परिवर्तन के लिए खुले हैं। ये व्यक्ति परिवर्तन के बल गुणक बन जाते हैं, जो संभव का प्रदर्शन करते हैं और दूसरों को आगे बढ़ाते हैं।

अब पुनः डिज़ाइन करने का समय है

यह डेटा जो दिखाता है कि केवल 5% कर्मचारी स्वयं को एआई प्रवीण मानते हैं, इसे कर्मचारियों के बीच महत्वाकांक्षा की विफलता के रूप में नहीं पढ़ा जाना चाहिए। इसे इस साक्ष्य के रूप में पढ़ा जाना चाहिए कि संगठनों ने अभी तक एआई को काम के मूल वास्तुकला में एम्बेड नहीं किया है।

जितना समय एआई को औद्योगिक-युग के कार्यप्रवाह पर परत किया जाता है, इसका प्रभाव क्रमिक रहेगा। उत्पादकता लाभ खंडित होंगे। नौकरियां कम महसूस होंगी न कि उन्नत। आरओआई दूरस्थ रहेगा। आगे बढ़ने वाली कंपनियां वे नहीं होंगी जो सबसे अधिक एआई टूल तैनात करती हैं। वे वे होंगे जो काम को संरचनात्मक रूप से, जानबूझकर और परिणाम-पहले फिर से डिज़ाइन करते हैं।