उत्पादकता थिएटर अब छिपाना असंभव हो रहा है: क्यों हमें एआई युग में एक “अच्छे कार्यकर्ता” की परिभाषा को पुनः विचार करने की आवश्यकता है

वर्षों से, संगठनों ने उत्पादकता को दिखाई देने वाले प्रयास से जोड़ा है: काम के घंटे, भरे हुए कैलेंडर, तेज़ ईमेल प्रतिक्रियाएं और लंबी कार्य सूची। डेटा दिखाता है कर्मचारी पहले से कहीं अधिक समय तक काम कर रहे हैं, लगभग एक तिहाई कर्मचारी शाम 10 बजे तक अपने इनबॉक्स में वापस आ जाते हैं। फिर भी, अधिक गतिविधि आवश्यक रूप से अधिक प्रभाव में अनुवाद नहीं करती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) यह उजागर कर रही है कि हम दिखाई देने वाले प्रयासों को मापने में बहुत अच्छे हो गए हैं, जबकि अक्सर यह देखने में विफल रहते हैं कि व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए क्या है। जब कर्मचारी घंटों के दोहराव वाले काम को स्वचालित कर सकते हैं और उस समय को उच्च मूल्य वाली समस्याओं का समाधान करने की ओर मोड़ सकते हैं, तो हमें उत्पादकता के बारे में पुनः विचार करना चाहिए।

यह परिवर्तन एक “अच्छे कार्यकर्ता” की परिभाषा को पुनः परिभाषित कर रहा है। नेताओं को अब यह पूछने की आवश्यकता है कि कौन व्यवसाय के लिए सबसे बड़ा मूल्य बना रहा है, न कि कौन सबसे अधिक काम कर रहा है।

उत्पादकता थिएटर अब छिपाना असंभव हो रहा है

प्रत्येक संगठन में ऐसे कार्य हैं जो लोगों को व्यस्त रखते हैं लेकिन बहुत अधिक मूल्य नहीं बनाते हैं।

बहु-कैलेंडर पर बैठकों का समय निर्धारण। अनुमोदन का पीछा करना। सिस्टम के बीच जानकारी की प्रतिलिपि बनाना।

एआई के साथ यह जल्दी बदल रहा है। दोहराव वाला काम सेकंड में पूरा किया जा सकता है। परिणामस्वरूप, कर्मचारियों को उन कार्यों की मात्रा से मापना हमें उनके योगदान के बारे में बहुत कम बताता है। उत्पादकता थिएटर के उजागर होने के साथ, यह समझना महत्वपूर्ण है कि कर्मचारी एआई की दक्षताओं से प्राप्त समय का उपयोग अपने काम और योगदान को बढ़ाने के लिए कैसे करते हैं।

एआई युग में एक “अच्छे कार्यकर्ता” की परिभाषा

एआई के साथ वास्तविक अवसर मानव प्रयास की आवश्यकता वाले और नहीं वाले कार्य के बीच अंतर करने में निहित है।

भर्ती लें। कई हायरिंग मैनेजरों, उम्मीदवारों और समय क्षेत्रों के साथ साक्षात्कार का समन्वय करने में प्रत्येक सप्ताह घंटों का समय लग सकता है। यह आवश्यक है लेकिन रणनीतिक सोच की आवश्यकता नहीं है। जब प्रतिभा समन्वयक इसे पहचानते हैं और निर्धारण को स्वचालित करते हैं, तो वे उम्मीदवारों के साथ संबंध बनाने, हायरिंग मैनेजरों को सलाह देने और भर्ती निर्णयों में सुधार करने के लिए समय प्राप्त करते हैं।

शोध इस परिवर्तन का समर्थन करता है। पीडब्ल्यूसी का 2025 एआई जॉब बैरोमीटर ने पाया कि एआई के संपर्क में आने वाले उद्योगों ने जनरेटिव एआई के मुख्यधारा में आने के बाद से लगभग चार गुना अधिक उत्पादकता वृद्धि का अनुभव किया है, जबकि राजस्व प्रति कर्मचारी कम एआई-एक्सपोज्ड उद्योगों की तुलना में तीन गुना तेजी से बढ़ रहा है।

एआई युग में पनपने वाले कर्मचारी निश्चित रूप से तेजी से होंगे। हालांकि, अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि वे यह विकसित करेंगे कि मानव विशेषज्ञता सबसे बड़ा मूल्य बनाती है और जहां प्रौद्योगिकी उनके दोहराव वाले काम को संभालनी चाहिए।

वे एआई के साथ काम करने के नए तरीकों के साथ प्रयोग करने के लिए उत्सुक भी होंगे, लगातार अपनी एआई साक्षरता बनाए रखेंगे और अपनी टीमों के साथ क्या काम करता है और क्या नहीं इसके बारे में खुलकर साझा करेंगे ताकि हर कोई तेजी से आगे बढ़ सके।

अधिक कर्मचारियों को इस मानसिकता विकसित करने में मदद करना जहां संगठनों के पास एक बड़ा अवसर है।

कर्मचारियों को उत्पादकता में सुधार के लिए सही एआई रणनीतियों से लैस करना

कर्मचारियों को एआई टूल तक पहुंच प्रदान करना alone उत्पादकता में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

कई संगठनों ने पिछले दो वर्षों में एआई सहायक, चैटबॉट और कोपायलट पेश किए हैं। जबकि ये टूल समय बचा सकते हैं, मौजूदा काम करने के तरीकों पर अलग एआई समाधान जोड़ने से अक्सर परिणामों में बदलाव नहीं आता है।

अधिक अवसर काम को होने वाले परिवर्तन से आता है।

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप ने पाया कि 80% कर्मचारी जो एक स्पष्ट एआई रणनीति के भीतर काम करते हैं, उन्होंने व्यवसायिक प्रभाव की सूचना दी, जबकि 60% कर्मचारियों ने एआई टूल तक पहुंच प्राप्त की थी, लेकिन स्पष्ट रणनीति के बिना। गार्टनर ने भी चेतावनी दी है कि कई संगठनों को एआई के आसपास काम को मूल रूप से पुनः डिज़ाइन नहीं करने के कारण महत्वपूर्ण उत्पादकता लाभ प्राप्त करने में संघर्ष होता है।

सबसे बड़े लाभ एआई को दोहराव वाले कार्यों को संभालने देने और कर्मचारियों को निरीक्षण, निर्णय लेने और अपवादों के लिए जिम्मेदार रखने की अनुमति देने वाले पुनरावृत्ति योग्य कार्य प्रवाह को डिज़ाइन करने से आते हैं। एजेंटिक कार्य प्रवाह इसे संभव बनाते हैं क्योंकि वे एक जुड़े हुए प्रक्रिया में एक से अधिक क्रियाओं को समन्वयित करते हैं, एआई को एक अलग टूल के रूप में नहीं मानते हैं।

ग्राहक सेवा पर विचार करें। यदि ग्राहक अपने ऑर्डर में बदलाव करना चाहता है, तो पारंपरिक रूप से, एक सेवा प्रतिनिधि को मूल्यांकन खाता विवरण, इन्वेंट्री की जांच, ऑर्डर प्रबंधन प्रणाली को अपडेट करने, भुगतान परिवर्तनों को संसाधित करने और शिपिंग की व्यवस्था करने में मूल्यवान समय लग सकता है। एजेंटिक एआई उन दोहराव वाले चरणों को एक ही कार्य प्रवाह में एक से अधिक प्रणालियों में समन्वयित कर सकता है।

इस पुनरावृत्ति योग्य कार्य प्रवाह के होने से कर्मचारी की भूमिका बदल जाती है। अब समय जटिल मुद्दों का समाधान करने और यह सुनिश्चित करने में निवेश किया जा सकता है कि प्रत्येक बातचीत सबसे अच्छे संभव परिणाम के साथ समाप्त होती है। वे वे क्षण हैं जिन्हें ग्राहक याद रखते हैं और जो वफादारी, प्रतिधारण और व्यवसायिक प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं।

मानव निर्णय और विशेषज्ञता अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है

जैसे ही संगठन अधिक हाइब्रिड कार्यबल बनाते हैं – जहां मानव कर्मचारी एआई के साथ सहयोग करते हैं – लोगों का प्रतिस्पर्धी लाभ विशिष्ट मानव क्षमताओं की ओर बढ़ता है।

एक एआई प्रणाली तेजी से समाधान की सिफारिश कर सकती है लेकिन लोग समझते हैं कि क्या यह सही है। लोग प्रतिस्पर्धी प्राथमिकताओं को तौल सकते हैं, संगठनात्मक और सांस्कृतिक संदर्भ को पहचान सकते हैं, ग्राहकों और सहकर्मियों के साथ विश्वास बना सकते हैं और जानते हैं कि कब स्थिति में मानक प्रक्रिया का पालन करने के बजाय लचीलेपन की आवश्यकता होती है।

एआई साक्षरता जल्दी ही एक मूलभूत कार्यस्थल कौशल बन रही है। उच्च प्रदर्शन वाले कर्मचारियों को यह अलग करता है कि वे पहचान सकते हैं कि प्रौद्योगिकी कहां घर्षण को दूर करती है और उनकी自己的 विशेषज्ञता ग्राहकों, सहकर्मियों और संगठनात्मक परिणामों पर सबसे बड़ा प्रभाव डालती है।

यदि यह उच्च प्रदर्शन और एक “अच्छे कार्यकर्ता” की तरह दिखता है, तो संगठनों को अपने काम को पहचानने और पुरस्कृत करने के तरीके को पुनः विचार करने की आवश्यकता है।

नेतृत्व को सफलता को पुनः परिभाषित करना चाहिए

जैसे ही एआई कर्मचारियों को मूल्य बनाने के तरीकों का विस्तार करता है, एचआर नेताओं को यह पुनः मूल्यांकन करना चाहिए कि क्या उनके वर्तमान प्रदर्शन ढांचे पूरी तरह से योगदान को पकड़ते हैं। काम के घंटे, टिकट बंद, और प्रतिक्रिया जैसे गतिविधि-आधारित उपाय लंबे समय से उपयोगी संकेतक रहे हैं, लेकिन वे एआई-संचालित संगठनों में कहानी का केवल एक हिस्सा बताते हैं।

एआई कर्मचारियों को केवल अधिक कुशलता से एक ही काम पूरा करने में मदद नहीं कर रहा है। जैसे ही दोहराव वाले कार्य स्वचालित हो जाते हैं, कर्मचारियों के पास अधिक रणनीतिक कार्य में कदम रखने की अधिक क्षमता होती है: जटिल चुनौतियों का समाधान करना, व्यवसायिक जोखिमों को कम करना और पूरी तरह से नए विकास के अवसरों का पता लगाना। ये योगदान अक्सर एआई द्वारा उनकी प्लेट से लिए गए व्यक्तिगत कार्यों की तुलना में व्यवसाय पर अधिक व्यापक और दीर्घकालिक प्रभाव डालते हैं।

प्रदर्शन वार्ता को विकसित करना चाहिए ताकि वे कर्मचारियों को मान्यता दे सकें जो एआई का उपयोग करके मूल्य बनाते हैं जो पूरे संगठन को अधिक तेजी से अनुकूलन में मदद करता है। स्थापित व्यवसायिक परिणाम मेट्रिक्स और पारंपरिक उपायों के साथ-साथ, नेताओं को उन कर्मचारियों को पहचानना चाहिए जो एआई का उपयोग करके मूल्य बनाते हैं जो पूरे संगठन को अधिक तेजी से अनुकूलन में मदद करता है।

कार्यबल योजना को भी हाइब्रिड कार्यबल के लिए विकसित करने की आवश्यकता है। नियुक्ति, नौकरी डिज़ाइन और कैरियर विकास के बारे में निर्णय प्रौद्योगिकी योजना से स्वतंत्र रूप से नहीं हो सकते हैं। संगठनों को यह तय करने से पहले कि वे कल किस भूमिकाओं की आवश्यकता है, उन्हें पहले यह समझने की आवश्यकता है कि एआई कौन से कार्य प्रवाह को स्वचालित कर सकता है और मानव विशेषज्ञता कहां सबसे बड़ा मूल्य बनाती है।

एआई साक्षरता – एआई टूल का उपयोग करने और प्रबंधित करने की क्षमता – दो वर्षों में सात गुना बढ़ गई है, यूएस नौकरी पोस्टिंग में किसी भी अन्य कौशल की तुलना में तेजी से। लेकिन एक एआई-साक्षर कार्यबल बनाने के लिए संगठनों को नए टूल तक पहुंच प्रदान करने से अधिक की आवश्यकता है। लोग परिवर्तन के प्रति स्वाभाविक रूप से सावधान होते हैं, विशेष रूप से जब यह उनके काम को मापता है। नेताओं को व्यावहारिक मार्गदर्शन और प्रशिक्षण प्रदान करने, कर्मचारियों को एआई के साथ प्रयोग करने और एक दूसरे से सीखने के अवसर देने और सफलता के उपायों के विकसित होने के बारे में स्पष्ट अपेक्षाएं निर्धारित करने की जिम्मेदारी है।

व्यावहारिक मार्गदर्शन का एक उदाहरण हब-एंड-स्पोक मॉडल के माध्यम से है। एक केंद्रीय स्टीयरिंग समिति जिम्मेदार एआई प्रथाओं और रणनीतिक प्राथमिकताओं को स्थापित कर सकती है, जबकि विभिन्न व्यावसायिक कार्यों में एआई चैंपियन एआई को लागू करने के लिए उपयोग मामलों की पहचान कर सकते हैं। यह व्यवसायों को एआई अपनाने को लगातार बढ़ाने की अनुमति देता है, साथ ही प्रत्येक व्यावसायिक कार्य द्वारा सामना की जाने वाली विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करने के लिए लचीलापन प्रदान करता है।

अंततः, एक “अच्छे कार्यकर्ता” की परिभाषा इस नए वातावरण में विकसित हो रही है। जो कर्मचारी खड़े होंगे वे अपनी एआई साक्षरता बनाए रखेंगे, यह समझेंगे कि प्रौद्योगिकी कहां कुशलता बनाती है और मानव विशेषज्ञता सबसे बड़ा अंतर लाती है, और अपने साथियों के साथ क्या काम करता है और क्या नहीं इसके बारे में साझा करेंगे ताकि हर कोई तेजी से आगे बढ़ सके।

संगठनों के पास कर्मचारियों को इस नए सफलता को प्राप्त करने में मदद करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका है। कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन करके, प्रदर्शन उपायों को आधुनिक बनाकर और एक संस्कृति को बढ़ावा देकर जहां एआई के साथ सीखने और प्रयोग करना प्रोत्साहित किया जाता है, वे अधिक उत्पादक, अधिक व्यवसायिक मूल्य योगदानकर्ता और भविष्य के लिए बेहतर तैयार कार्यबल बना सकते हैं।