एआई की सबसे बड़ी छिपी हुई लागत कंप्यूट नहीं है, लोग हैं

हर कोई एआई की लागत के बारे में बात कर रहा है। आमतौर पर वे जीपीयू, मॉडल लाइसेंसिंग, या टोकन खपत के बारे में बात कर रहे हैं। मुझे लगता है कि वे गलत जगह पर देख रहे हैं।

एंटरप्राइज एआई की सबसे बड़ी लागत शायद उन लोगों की हो सकती है जिन्हें इसकी देखरेख करने की आवश्यकता है।

एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि कर्मचारी एआई का उपयोग करके लगभग 11 घंटे प्रति सप्ताह बचाते हैं, लेकिन आउटपुट की जांच करने, त्रुटियों को ठीक करने,缺失 संदर्भ जोड़ने और परिणामों को वास्तव में उपयोगी बनाने के लिए छह घंटे से अधिक समय बिताते हैं। किसी ने इसके लिए “बॉटसिटिंग” शब्द का उपयोग किया। यह एक आकर्षक नाम है, लेकिन यह एक बहुत बड़े मुद्दे की ओर इशारा करता है।

एआई को काम कम करना था। इसके बजाय, कई संगठन एआई को प्रबंधित करने के लिए एक पूरी तरह से नई श्रेणी का काम बना रहे हैं। यह एक प्रौद्योगिकी समस्या नहीं है। यह एक ऑपरेटिंग मॉडल समस्या है।

सास युग के लिए एक तेज़ सीक्वल

मैंने यह फिल्म पहले देखी है।

पंद्रह साल पहले, संगठनों ने सास को अपनाया क्योंकि यह सॉफ्टवेयर को खरीदना और तैनात करना आसान बना दिया। व्यवसायिक इकाइयां आईटी की प्रतीक्षा किए बिना समस्याओं का समाधान कर सकती थीं। उत्पादकता में वृद्धि हुई। नवाचार तेज हो गया। फिर शैडो आईटी आया।

अचानक कोई नहीं जानता था कि कर्मचारी कितने अनुप्रयोगों का उपयोग कर रहे थे, कंपनी डेटा कहां संग्रहीत किया जा रहा था, या इसके लिए कौन पहुंच योग्य था। आईटी अभी भी जिम्मेदार था, लेकिन इसके पास अब दृश्यता या नियंत्रण नहीं था। एआई आश्चर्यजनक रूप से समान लगता है, लेकिन अंतर गति है।

एक सास अनुप्रयोग एक मुट्ठी भर प्रणालियों को उजागर कर सकता है; एक एआई एजेंट अपने पहले दिन दर्जनों से जुड़ सकता है। यह दस्तावेज़ पढ़ सकता है, अनुबंधों को सारांशित कर सकता है, कोड जनरेट कर सकता है, रिकॉर्ड अपडेट कर सकता है और कार्य प्रवाह को ट्रिगर कर सकता है, इससे पहले कि अधिकांश संगठनों ने यहां तक कि इसके अस्तित्व का दस्तावेजीकरण भी किया हो।

प्रौद्योगिकी उस ऑपरेटिंग मॉडल से तेजी से आगे बढ़ रही है जो इसे प्रबंधित करने के लिए बनाया गया है।

मुझे आईबीएम के हालिया अध्ययन से आश्चर्य नहीं हुआ, जिसमें पाया गया कि दो-तिहाई सीआईओ और सीटीओ एआई प्रणालियों के लिए जिम्मेदार हैं जिन्हें वे पूरी तरह से नियंत्रित नहीं करते हैं। अधिकांश उत्तरदाताओं ने यह भी कहा कि एआई शासन की तुलना में तेजी से फैल रहा है। यह इसलिए नहीं है क्योंकि सीआईओ अचानक कम सक्षम हो गए हैं। यह इसलिए है क्योंकि एआई पारंपरिक स्वामित्व मॉडल में फिट नहीं होता है।

सुरक्षा जोखिम का मालिक है।
कानूनी अनुपालन का मालिक है।
विकासक एकीकरण बनाते हैं।
व्यवसायिक इकाइयां परिणामों का मालिक हैं।
विक्रेता अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के टुकड़ों पर नियंत्रण रखते हैं।

इस बीच, एआई उन सभी के माध्यम से काटता है। जब कुछ गलत होता है, तो हर किसी के पास उत्तर का एक हिस्सा है, लेकिन किसी के पास भी पूरी प्रणाली का मालिक नहीं है। यह एक अंतराल बनाता है, और संगठन लगभग हमेशा इस अंतराल को लोगों से भर देते हैं।

कोई एआई-जनित रिपोर्टों की समीक्षा करता है जो ग्राहकों को जाने से पहले।
कोई एआई-लिखित कोड की जांच करता है जो तैनात होने से पहले।
कोई सिफारिशों की पुष्टि करता है जो निर्णय लेने से पहले की जाती है।
कोई अप्रत्याशित व्यवहार की जांच करता है।

कुछ निगरानी वास्तव में वही है जो हम चाहते हैं। एआई मानव निर्णय के बिना काम नहीं करना चाहिए, खासकर नियंत्रित उद्योगों या उच्च-परिणाम वाले वातावरण में। समस्या तब होती है जब लोग प्राथमिक नियंत्रण बन जाते हैं।

चैटबॉट्स से स्वायत्त एजेंटों तक

चैटबॉट्स से परे जाने वाले संगठनों के बारे में सोचो।

आज, एक एआई सहायक किसी को एक ईमेल ड्राफ्ट करने में मदद करता है।
कल, एक एआई एजेंट इसे भेजता है।

आज, एआई एक ग्राहक रिकॉर्ड में अपडेट का सुझाव देता है।
कल, यह स्वयं परिवर्तन करता है।

आज, एआई एक व्यवसाय प्रक्रिया में अगले चरण की सिफारिश करता है।
कल, यह स्वचालित रूप से कार्य प्रवाह शुरू करता है।

हर नई क्रिया एक और निर्णय पेश करती है:

क्या एआई को यह करने की अनुमति दी जानी चाहिए?

• क्या यह उस प्रणाली तक पहुंच सकता है?
• क्या यह उस डेटा को पुनः प्राप्त कर सकता है?
• क्या किसी को पहले इसकी मंजूरी देनी चाहिए?

अधिकांश संगठन इन प्रश्नों का उत्तर मैनुअल रूप से देते हैं, और यह तब काम करता है जब आपके पास दस एआई उपयोग के मामले हैं। यह तब काम नहीं करता जब आपके पास सैकड़ों… या हजारों हों। विडंबना यह है कि संगठन उत्पादकता में सुधार के लिए एआई में निवेश कर रहे हैं, फिर अपने समय को इसकी देखरेख करने में बिता रहे हैं।

यह एआई को स्केल नहीं कर रहा है। यह ओवरहेड को स्केल कर रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट ने अपने 2026 वर्क ट्रेंड इंडेक्स में एक समान निष्कर्ष निकाला। कार्यस्थल संकेतों के ट्रिलियन और 20,000 एआई उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण के बाद, कंपनी ने पाया कि एआई सफलता के लिए सबसे बड़ा बाधा प्रौद्योगिकी नहीं है; यह संगठन के आसपास है।

कर्मचारी अपनी कंपनियों की तुलना में एआई को तेजी से अपना रहे हैं। अब वास्तविक चुनौती यह तय करना है कि काम कैसे किया जाए: यह तय करना कि एआई को क्या करना चाहिए, लोगों को क्या करना चाहिए, और दोनों कैसे एक साथ काम करते हैं। मुझे लगता है कि यह वही बातचीत है जो एंटरप्राइज लीडर्स को करनी चाहिए। एआई केवल तभी मूल्य बनाता है जब यह तैनात किया जाता है जब एक स्पष्ट ऑपरेटिंग मॉडल होता है जो लोगों को पर्यवेक्षण के बजाय निर्णय पर ध्यान केंद्रित करने देता है।

एआई शासन: नीति से संचालन तक

यह वह जगह है जहां एआई शासन के आसपास की बातचीत को बदलने की आवश्यकता है। जब लोग शासन शब्द सुनते हैं, तो वे अक्सर नीतियों, समितियों और दस्तावेजीकरण के बारे में सोचते हैं। वे चीजें महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उनमें से कोई भी वास्तविक समय में निर्णय नहीं लेता है।

उनमें से कोई भी एक एआई एजेंट को डेटा तक पहुंचने से रोकता है जिसे वह नहीं देखना चाहिए या एक अप्रत्याशित व्यवहार के साथ एक कार्य प्रवाह को रोकता है। उनमें से कोई भी उस क्षण में नहीं बताता है जब एक क्रिया अनुरोध की जाती है, तो क्या वह क्रिया कंपनी की नीति के साथ संरेखित है।

यह अंतर है।

संगठनों को अधिक शासन दस्तावेजों की आवश्यकता नहीं है। उन्हें संचालन शासन की आवश्यकता है। रूटीन क्रियाएं स्वचालित रूप से तब होनी चाहिए जब वे अनुमोदित नीतियों के भीतर आती हैं; उच्च-जोखिम वाली क्रियाएं मानव अनुमोदन की आवश्यकता होनी चाहिए, और संवेदनशील प्रणालियों में यह स्पष्ट होना चाहिए कि एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं कर सकता है।

और यदि एक एआई प्रक्रिया अप्रत्याशित तरीके से व्यवहार करना शुरू कर देती है, तो इसके रोकने का एक तुरंत तरीका होना चाहिए। यह इसलिए नहीं कि एआई पर भरोसा नहीं किया जा सकता है, बल्कि इसलिए कि प्रत्येक व्यवसाय प्रक्रिया को गार्डरेल की आवश्यकता होती है।

मानवों को जहां मायने रखता है वहां स्थिति

एआई से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करने वाली कंपनियां मानवों को समीकरण से बाहर नहीं निकाल रही हैं। वे मानवों को वहां रख रहे हैं जहां वे सबसे मूल्यवान हैं।

हर आउटपुट की समीक्षा नहीं कर रहे हैं।
हर प्रॉम्प्ट की जांच नहीं कर रहे हैं।
हर एजेंट की देखभाल नहीं कर रहे हैं।

वे अपवादों, किनारे के मामलों और वास्तव में निर्णय लेने की आवश्यकता वाले निर्णयों पर लोगों को केंद्रित कर रहे हैं। यह मानव विशेषज्ञता का एक बहुत बेहतर उपयोग है।

वास्तविक उद्यम प्रश्न

एआई उस बिंदु पर पहुंच गया है जहां प्रौद्योगिकी अब सबसे बड़ा प्रश्न नहीं है। अधिकांश संगठनों ने पहले ही सिद्ध किया है कि यह सामग्री उत्पन्न कर सकता है, कोड लिख सकता है, जानकारी को सारांशित कर सकता है और दोहरावदार काम को स्वचालित कर सकता है।

कठिन प्रश्न यह है कि क्या वे एआई को विश्वास के साथ उद्यम स्तर पर संचालित कर सकते हैं:

क्या वे देख सकते हैं कि यह क्या कर रहा है?

• क्या वे नियंत्रित कर सकते हैं कि इसके पास क्या पहुंच है?
• क्या वे नीति को लगातार लागू कर सकते हैं?
• क्या वे बता सकते हैं कि एक एआई प्रणाली ने एक विशिष्ट क्रिया क्यों की?

वे संचालन प्रश्न हैं, और वे बढ़ती आर्थिक प्रश्न हैं। यह इसलिए है क्योंकि एआई की देखरेख करने में बिताया गया प्रत्येक घंटा उत्पादकता लाभ को कम कर देता है जो पहले स्थान पर निवेश को सही ठहराता है। एआई के साथ जीतने वाली कंपनियां वे नहीं होंगी जो सबसे अधिक मॉडल चला रही हैं या सबसे अधिक एजेंट तैनात कर रही हैं। वे वे होंगे जिन्हें इसकी देखरेख करने के लिए लोगों की सेना की आवश्यकता नहीं होगी।

एआई को आपके कार्यबल को बढ़ाना चाहिए। यह शांति से एक नया नहीं बनना चाहिए।