एआई तेजी से आगे बढ़ रहा है, लेकिन शासन धीमी गति से चल रहा है: वास्तविक जोखिम निर्णय लेने में अक्षमता है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस वर्तमान में इतनी तेजी से आगे बढ़ रहा है कि अधिकांश कार्यकारी अधिकारियों ने अपने करियर में इसका अनुभव नहीं किया है। नए क्षमताएं अब सालाना नहीं, बल्कि तिमाही और कुछ मामलों में मासिक रूप से उभर रही हैं। जिन उद्योगों ने पहले एआई के साथ प्रयोग किया था, वे अब पूरी तरह से अपने कार्य प्रवाह, उत्पादों और ग्राहक अनुभवों को एआई के चारों ओर पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं।

त्वरण को नकारा नहीं जा सकता है। लेकिन कई नेतृत्व टीमों के भीतर, संचालन लय अभी भी दर्दनाक रूप से स्थिर है।

निर्णय अभी भी लंबे, रैखिक चक्रों के माध्यम से चलते हैं। समितियां महीनों तक प्रस्तावों की समीक्षा करती हैं। रणनीति दस्तावेज़ तीन से पांच साल आगे की भविष्यवाणी करने का लक्ष्य रखते हैं जब एक परिदृश्य हर तीन सप्ताह में बदलता है। एक मूलभूत डिस्कनेक्ट है: एआई की गति वास्तविक समय में मापी जाती है, जबकि कॉर्पोरेट शासन की गति वित्तीय तिमाहियों में मापी जाती है।

यह बढ़ता “गति मismatch” शायद एआई युग का सबसे कम अनुमानित जोखिम है। आधुनिक उद्यमों का सामना करने वाला प्राथमिक खतरा यह नहीं है कि एआई जीवंत हो जाएगा या मानव बुद्धिमत्ता को पीछे छोड़ देगा; यह है कि एआई नवाचार संस्थानों को इसका मार्गदर्शन करने की जिम्मेदारी से बहुत तेजी से आगे निकल जाएगा।

वास्तविक शासन संकट तकनीकी नहीं है। यह नेतृत्व पक्षाघात का संकट है।

कोई भी बात नहीं करने वाला बोतलनेक

कार्यकारी अधिकारियों को दशकों से व्यवसाय स्कूल के सिद्धांत द्वारा सावधानीपूर्वक अध्ययन, संरचित तुलना और पुनरावलोकन के आधार पर निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह “वॉटरफॉल” पद्धति तब असाधारण रूप से अच्छी तरह से काम करती है जब रणनीतिक परिदृश्य रैखिक, भविष्यवाणीय समयरेखा के साथ विकसित होते हैं।

हालांकि, एआई उन नियमों का पालन नहीं करता है। इसका विकास घातांकी है।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के मानव-केंद्रित एआई (एचएआई) संस्थान द्वारा 2024 एआई इंडेक्स रिपोर्ट के अनुसार, एआई प्रणालियों का तकनीकी प्रदर्शन मानव बेंचमार्क से आगे निकल गया है चित्र वर्गीकरण, दृश्य तर्क और अंग्रेजी समझ में, जबकि इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने की लागत गिरती जा रही है। यह एक बाजार वातावरण बनाता है जहां प्रवेश बाधा दैनिक रूप से गिरती है, और क्षमता छत समानांतर रूप से बढ़ती है।

लेकिन इस तकनीकी त्वरण के बावजूद, मानव तत्व, मुख्य रूप से निर्णय लेने, ठप हो रहा है। मैकिन्से ग्लोबल सर्वे ऑन एआई के最近 सर्वेक्षण एक बताता है विचारशील विसंगति: जबकि अपनाने में तेजी आ रही है, कई नेतृत्व टीमें आवश्यक जोखिम मिटिगेशन रणनीतियों को बड़े पैमाने पर लागू करने में संकोच कर रही हैं। नेता जमने लगे हैं। वे “गलत” फाउंडेशन मॉडल चुनने, कॉपीराइट जोखिमों को गलत तरीके से समझने या एक अनियमित स्थान में बहुत आक्रामक दिखने के बारे में चिंतित हैं।

लेकिन वर्तमान जलवायु में, देरी अब एक तटस्थ विकल्प नहीं है। यह एक रणनीतिक देयता है। निष्क्रियता की लागत अब प्रयोग की लागत से अधिक हो गई है।

पारंपरिक शासन क्यों टूट जाता है

अधिकांश कॉर्पोरेट शासन संरचनाएं स्थिरता के लिए बनाई गई थीं, जो परतदार अनुमोदन और निर्णय ढांचे पर निर्भर करती हैं जो धीमी गति से परिवर्तन के लिए कैलिब्रेटेड होती हैं। ये संरचनाएं अब उच्च वेग पर स्टीयरिंग की आवश्यकता वाले वाहन में ब्रेक के रूप में कार्य करती हैं।

जनरेटिव मॉडल नियामकों या आंतरिक नीति समितियों द्वारा ट्रैक की तुलना में तेजी से विकसित होते हैं। एक पारंपरिक गवर्नेंस, रिस्क और कॉम्प्लायंस (जीआरसी) टीम द्वारा एक विशिष्ट संस्करण के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की जांच की जा रही है, प्रदाता ने संभवतः दो अद्यतन और एक नया मोडलिटी जारी की है।

उत्पाद टीमें एपीआई का उपयोग करके एक सप्ताह में कार्यात्मक प्रोटोटाइप बना सकती हैं। प्रतिस्पर्धी आंतरिक समिति की पहली समीक्षा चक्र पूरा होने से पहले ही एआई-संचालित ग्राहक सेवा सुविधाओं को लॉन्च कर सकते हैं।

इसका मतलब यह नहीं है कि शासन को गायब हो जाना चाहिए। इसका अर्थ है कि यह एक “गेटकीपर” मॉडल से “गार्डरेल” मॉडल में विकसित होना चाहिए।

डेलॉइट द्वारा “विश्वसनीय एआई” फ्रेमवर्क पर उद्योग विश्लेषण पर जोर देते हैं अनुकूलनीय शासन के महत्व पर। यह एक मॉडल है जिसमें नेता एआई को एक बार के परियोजना कार्यान्वयन के रूप में नहीं बल्कि एक गतिशील क्षमता के रूप में मानते हैं जिसके लिए निरंतर समीक्षा, पुनरावलोकन और पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। वे संगठन जो अपने निर्णय लेने की लय को वास्तविक समय में अपडेट कर सकते हैं, वे उन लोगों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं जो जंगम, धीमी गति वाले संरचनाओं पर भरोसा करते हैं। एक फ्रेमवर्क जो धीमी, न्यायिक विश्लेषण पर आधारित है, एक प्रौद्योगिकी का प्रबंधन नहीं कर सकता है जो हर तिमाही में खुद को फिर से आविष्कार करता है।

“शैडो एआई” का उदय

धीमी नेतृत्व के परिणामस्वरूप सबसे खतरनाक परिणामों में से एक “शैडो एआई” (जिसे ब्रिंग योर ओन एआई – बायोएआई भी कहा जाता है) का तेजी से प्रसार है। जब कर्मचारियों को लगता है कि आधिकारिक मार्गदर्शन अस्पष्ट, प्रतिबंधक या पुराना है, तो वे एआई का उपयोग बंद नहीं करते हैं। वे बस地下 हो जाते हैं।

यह एक सैद्धांतिक जोखिम नहीं है। माइक्रोसॉफ्ट और लिंक्डइन 2024 वर्क ट्रेंड इंडेक्स खुलासा करता है कि 78% एआई उपयोगकर्ता अपने स्वयं के एआई टूल्स (बायोएआई) को काम पर ला रहे हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह प्रवृत्ति सभी पीढ़ियों में है, न कि केवल जेन जेड में। कर्मचारी कोड को स्वचालित करने, गोपनीय पीडीएफ रिपोर्ट को सारांशित करने और क्लाइंट संचार का मसौदा तैयार करने के लिए अनधिकृत टूल्स का उपयोग कर रहे हैं।

जबकि यह मूल्यवान कर्मचारी पहल को प्रदर्शित करता है, यह एक शासन संकट पैदा करता है:

• डेटा लीक: अक्सर स्वामित्व वाले डेटा को असुरक्षित सार्वजनिक मॉडल में खिलाया जाता है ताकि उन्हें प्रशिक्षित किया जा सके, जिससे व्यापार गुप्त तीसरे पक्ष के विक्रेताओं को प्रभावी रूप से सौंप दिया जाता है।
• गुणवत्ता नियंत्रण: आउटपुट तथ्यों को हॉलुसिनेट कर सकते हैं या कंपनी के मानकों और ब्रांड वॉइस के साथ संघर्ष कर सकते हैं।
• अदृश्य जोखिम: देयता केंद्रीय जागरूकता या कानूनी जांच के बिना संगठन भर में वितरित की जाती है।

शैडो एआई एक तकनीकी समस्या नहीं है जिसे फायरवॉल द्वारा हल किया जा सकता है। यह एक नेतृत्व समस्या है जिसे स्पष्टता द्वारा हल किया जाना चाहिए। यह वह खालीपन भरता है जहां मार्गदर्शन गायब है।

एआई जोखिम को फिर से परिभाषित करना

बोर्डरूम में एक बार-बार होने वाला पैटर्न गलत जोखिमों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। नेता प्रतिष्ठा के परिणामों, नियामक अनिश्चितता या एक पायलट परियोजना के विफल होने पर मूर्ख दिखने के डर के बारे में चिंतित हैं।

जबकि ये चिंताएं वैध हैं, वे संरचनात्मक जड़ता के जोखिम के माध्यम से गौण हैं। एक कंपनी एक असंपूर्ण एआई पायलट से उबर सकती है। यह एक पूरे बाजार चक्र द्वारा रणनीतिक रूप से पीछे छोड़ दिए जाने से नहीं उबर सकता है।

जेनरेटिव एआई रणनीति पर गार्टनर की रिपोर्ट का अनुमान है कि 2026 तक, 80% से अधिक उद्यम जेनरेटिव एआई एपीआई और मॉडल और/या उत्पादन वातावरण में जेनएआई-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग करेंगे। जो प्रतिस्पर्धी एआई को जल्दी अपनाते हैं, वे समग्र लाभ बना रहे हैं: तेजी से निर्णय चक्र, साफ डेटा सेट, और गहरी परिचालन दक्षताएं।

एक बार जब यह अंतर बढ़ जाता है, तो इसे बंद करना गणितीय रूप से मुश्किल हो जाता है। नेता अक्सर सावधानी की व्याख्या करते हैं सुरक्षा के रूप में। एआई युग में, अत्यधिक सावधानी कमजोरी है।

नेतृत्व को कैसे अनुकूलन करना चाहिए

कार्यकारी अधिकारियों को मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, उन्हें अपने निर्णय लेने की “ऑपरेटिंग सिस्टम” को फिर से डिज़ाइन करना होगा। गति मismatch को ठीक करने के लिए, पांच रणनीतिक बदलाव आवश्यक हैं:

1. तेजी से निर्णय चक्र वार्षिक रणनीतियों को निरंतर मूल्यांकन देना चाहिए। एआई पहलों की समीक्षा महीने में एक बार की जानी चाहिए, सालाना नहीं। नेताओं को गति, पुनरावृत्ति और तेजी से सीखने को पूर्ण योजना के बजाय पुरस्कृत करना चाहिए। 18 महीने की प्रौद्योगिकी रोडमैप का युग प्रभावी रूप से समाप्त हो गया है; इसे 90 दिन की निष्पादन स्प्रिंट द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए।
2. नियमों पर गार्डरेल जड़ नियम नवाचार को दबाते हैं और शैडो एआई को प्रोत्साहित करते हैं। इसके बजाय, कर्मचारियों को व्यावहारिक सीमाओं की आवश्यकता है। शासन को “सुरक्षित क्षेत्र” को परिभाषित करना चाहिए: कौन से डेटा वर्गीकरण अनुमेय हैं? कौन से मॉडल उद्यम के लिए अनुमोदित हैं? कौन से कार्य प्रवाह मानव-इन-द-लूप समीक्षा की आवश्यकता है? गार्डरेल टीमों को सुरक्षित मापदंडों के भीतर तेजी से चलने के लिए सशक्त बनाते हैं, अनुमति की प्रतीक्षा करने के बजाय।
3. क्रॉस-फंक्शनल प्राधिकरण एआई आईटी सिलो में नहीं बैठ सकता है। प्रभावी शासन के लिए उत्पाद, कानूनी, संचालन और अनुपालन में शामिल एक साझा तालिका की आवश्यकता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि इस समूह के पास वास्तविक निर्णय लेने की शक्ति होनी चाहिए, न कि केवल सलाहकार शक्ति।
4. सूचित प्रयोग को प्रोत्साहित करें संस्कृति को “त्रुटियों से बचने” से “तेजी से सीखने” में बदलें। छोटे पायलट और सुरक्षित सैंडबॉक्स गति पैदा करते हैं बिना संगठन को प्रणालीगत जोखिम के लिए उजागर किए। आईबीएम के एआई नैतिकता और शासन पर विश्लेषण से सुझाव देता है कि नैतिक और तकनीकी “सैंडबॉक्स” बनाने से ग्राहक डेटा से संपर्क करने से पहले मॉडल के लिए आवश्यक तनाव परीक्षण की अनुमति मिलती है।
5. साक्षरता, न केवल विशेषज्ञता नेताओं को क्षमताओं, सीमाओं और रणनीतिक निहितार्थों को समझने की आवश्यकता है – तकनीकी वास्तुकला नहीं। एआई के सर्वश्रेष्ठ नेता विशेषज्ञों के साथ उत्कृष्ट निर्णय लेने वाले नहीं हैं, बल्कि सामान्य ज्ञान वाले हैं। उन्हें पूर्वानुमानिक और उत्पन्न एआई के बीच के अंतर और उनके व्यवसाय मॉडल में इसके अनुप्रयोग को समझने की आवश्यकता है।

भविष्य के कार्यकारी

एआई कंपनियों के संचालन को कैसे बदलता है, यह भी बदल देता है कि नेताओं को कैसे सोचना चाहिए। भविष्य का कार्यकारी वह व्यक्ति नहीं है जिसके पास सभी उत्तर हैं। यह वह व्यक्ति है जो अधूरी जानकारी के साथ उच्च गुणवत्ता वाले निर्णय ले सकता है, जो अस्थिरता के माध्यम से टीमों का मार्गदर्शन करता है जो कि जिद्दी निश्चितता के बजाय लचीलापन के साथ है।

नेतृत्व अब नियंत्रण के बारे में नहीं है। यह संगठन को उतनी ही तेजी से अनुकूलन करने के लिए सक्षम बनाने के बारे में है जितनी तकनीक पर यह निर्भर करता है।

एआई तेजी से आगे बढ़ रहा है। सवाल यह है कि क्या आपकी नेतृत्व टीम इसके साथ तेजी से आगे बढ़ सकती है। यदि आपका शासन मॉडल पिछले दशक की गति में फंसा हुआ है, तो अंतर जल्द ही बहुत व्यापक हो जाएगा।