मानव निर्णय और एआई कार्यान्वयन के बीच संतुलन बनाना

वर्तमान में एआई के बारे में सबसे बड़ा गलतफहमी यह है कि मानव इनपुट और मशीन-चालित कार्यान्वयन के बीच एक स्पष्ट, सही संतुलन है। ऐसा नहीं है। हम वास्तविक समय में सीख रहे हैं।

जो महत्वपूर्ण है वह एक निश्चित विभाजन को परिभाषित करना नहीं है, बल्कि यह समझना है कि कौन सी भूमिकाएं और निर्णय मानवों के लिए और एआई के लिए सबसे अच्छे हैं, और बदलते समय के साथ उस रेखा को समायोजित करने के लिए तैयार रहना है। काम कैसे किया जाता है और परिणाम कौन स्वामित्व रखता है, जहां निर्णय अभी भी आवश्यक है, वह रेखा अभी भी आकार ले रही है।

नेताओं के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि एआई का उपयोग कैसे किया जाए, बल्कि यह है कि इसका स्थान कहां है, यह कहां नहीं है, और इसका गलत संतुलन क्या जोखिम है।

एआई मानव निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करता, यह इसे तेज करता है

एक सामान्य कथा यह है कि एआई मानव सोच को प्रतिस्थापित करता है। व्यवहार में, मैंने जो देखा है वह इसके विपरीत है। एआई मानव निर्णय को तेज करता है, यह इसे हटा नहीं देता।

आधार यह है कि एआई मानव को बढ़ाता है। जब आप सही मानव को सही एआई टूल्स के साथ जोड़ते हैं, तो आप उन्हें केवल एक कार्य में तेज नहीं बनाते; आप उनके द्वारा किए जा सकने वाले कार्यों के दायरे को बढ़ाते हैं।

एक सॉफ्टवेयर व्यवसाय में, उदाहरण के लिए, एक उत्पाद टीम केवल आवश्यकताओं लिखने से परे जा सकती है। एआई के साथ, वे परीक्षण, दस्तावेजीकरण, और यहां तक कि ग्राहक इंटरैक्शन में भी योगदान कर सकते हैं। भूमिका छोटी नहीं होती, यह बढ़ जाती है। भार बढ़ जाता है, लेकिन क्षमता भी बढ़ जाती है।

यही वह वास्तविक परिवर्तन हो रहा है। लोगों को प्रतिस्थापित करने में नहीं, बल्कि यह परिभाषित करने में कि एक व्यक्ति वास्तव में क्या कर सकता है।

जहां मानव अभी भी नेतृत्व करने की आवश्यकता है

जैसे ही एआई अधिक क्षमतावान बनता जा रहा है, प्रश्न यह नहीं है कि क्या मानव शामिल रहते हैं, यह है कि वे सबसे अधिक महत्वपूर्ण हैं और आज का सबसे स्पष्ट अंतर विषयगत और वस्तुनिष्ठ कार्य के बीच है।

एआई वस्तुनिष्ठ कार्यों में अच्छा प्रदर्शन करता है: बड़े डेटा सेट का विश्लेषण, संगतता बनाए रखना, मात्रा को संसाधित करना और पूर्वाग्रह को खत्म करना। मानव, दूसरी ओर, विशेष रूप से तब विषयगत निर्णयों में बेहतर होते हैं जब व्यापार, अपवाद या सूक्ष्मताएं शामिल होती हैं।

कुछ कार्य श्रेणियां हैं जो मानव द्वारा नेतृत्व वाली रहनी चाहिए क्योंकि वे कंपनी को परिभाषित करती हैं:

• मूल्य और सांस्कृतिक निर्णय
• उच्च जोखिम वाली ग्राहक बातचीत
• कुछ गलत होने के क्षण
• जिम्मेदारी की स्थिति

एआई उस पल के लिए व्यक्ति को तैयार कर सकता है, लेकिन पल खुद अभी भी मानव का है।

स्वामित्व, विशेष रूप से, बाहरी स्रोतों को सौंपना मुश्किल है। किसी को निर्णय और उसके परिणाम के पीछे खड़ा होना होगा। आज, यह अभी भी मूल रूप से मानवीय लगता है।

यह कहा जा रहा है, कुछ भी स्थिर नहीं है। रेखा आगे बढ़ेगी, और नेताओं को इसे बदलते समय में फिर से देखने के लिए तैयार रहना होगा।

जहां एआई आज मानवों से बेहतर प्रदर्शन करता है

कुछ क्षेत्र हैं जहां एआई पहले से ही मानवों से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है।

इंजीनियरिंग में, क्लॉड कोड, रेप्लिट, क्लॉड कोड और कोडेक्स जैसे टूल्स सॉफ्टवेयर के निर्माण के तरीके को मूल रूप से बदल रहे हैं। इन प्रणालियों द्वारा वितरित प्रदर्शन का स्तर उल्लेखनीय है।

एआई में उत्कृष्टता प्राप्त करता है:

• उच्च-मात्रा निष्पादन
• बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण
• हजारों इंटरैक्शन में संगतता बनाए रखना
• थकान या विक्षेप के बिना संचालित करना

बिक्री संदर्भ में, यह विशेष रूप से स्पष्ट हो जाता है। एआई प्रत्येक इनबाउंड लीड को संभाल सकता है, हजारों बातचीत में सुसंगत स्वर बनाए रख सकता है, और बिना देरी के अनुवर्ती कार्रवाई कर सकता है। पैमाने पर, यह प्रत्येक खरीदार के साथ एक तरीके से योग्यता, कब्जा, और जुड़ाव कर सकता है जो एक टीम के सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शनकर्ता की नकल करता है।

उस स्तर की सुसंगतता की अपेक्षा हम मानव टीमों से नहीं करते हैं, चाहे वे कितने भी प्रतिभाशाली क्यों न हों।

मानव-नेतृत्व, एआई-संचालित कार्यप्रवाह वास्तव में कैसा दिखता है

वर्तमान में उभर रहा सबसे प्रभावी मॉडल यह नहीं है कि एआई कार्य को प्रतिस्थापित करता है; यह है कि एआई कार्य वितरण को कैसे फिर से परिभाषित करता है।

काम करने वाला पैटर्न यह है: मानव दिशा निर्धारित करते हैं और निर्णय लेते हैं, जबकि एआई मात्रा और पुनरावृत्ति को संभालता है।

व्यवहार में, इसका अर्थ है: एक बिक्री प्रतिनिधि अपने दिन की शुरुआत एआई के साथ करता है जो पहले से ही इनबाउंड लीड को योग्य बना चुका है, बातचीत संदर्भ को कब्जा कर चुका है, और उन अवसरों को सामने लाया है जिन्हें वास्तव में मानव ध्यान की आवश्यकता है। उत्पाद पक्ष पर, एआई ड्राफ्ट, परीक्षण, और दस्तावेजीकरण में मदद करता है, जबकि मानव वास्तुकला और ग्राहक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

लक्ष्य मानव को हटाना नहीं है। यह सुनिश्चित करना है कि मानव केवल वह कार्य कर रहा है जिसकी वास्तव में आवश्यकता है। बाकी सब कुछ पृष्ठभूमि में सुसंगत रूप से और पैमाने पर संभाला जाता है।

यह कहा जा रहा है, यह मॉडल अभी भी विकसित हो रहा है। आज जो उन्नत लगता है वह एक साल बाद अपूर्ण लग सकता है। यह प्रक्रिया का हिस्सा है।

एआई पर बहुत अधिक निर्भर रहने के जोखिम

मेरे दृष्टिकोण से, सबसे बड़ा जोखिम यह है कि आप यह देखना बंद कर देते हैं कि जब यह गलत होता है। एआई डिफ़ॉल्ट रूप से आत्मविश्वासी है। यह आपको एक उत्तर देगा, चाहे वह अच्छा हो या नहीं। डोमेन को समझने वाले मानव द्वारा आउटपुट की समीक्षा किए बिना, कंपनियां लंबे समय तक शांत त्रुटि पर चल सकती हैं।

दूसरा जोखिम संस्थागत ज्ञान की हानि है। जब टीमें स्वयं कार्य बंद कर देती हैं, तो वे इसके साथ आने वाली अंतर्दृष्टि को खो देती हैं। यदि कोई भी योग्यता कॉल नहीं सुन रहा है, तो वे यह जानना बंद कर देते हैं कि वास्तविक खरीदार कैसा लगता है। समय के साथ, यह दूरी यह पहचानना मुश्किल बना देती है कि जब कुछ गलत हो जाए।

तीसरा जोखिम अधिक सांस्कृतिक और अक्सर कम चर्चा किया जाता है। एआई में बहुत अधिक झुकने वाली कंपनियां मानव दृष्टिकोण को बनाए रखने में विफल हो सकती हैं और खोखली महसूस करने लगती हैं। ग्राहक यह नोटिस करते हैं जब इंटरैक्शन असली नहीं होते, भले ही सब कुछ तकनीकी रूप से सही हो।

तो प्रश्न यह नहीं है कि एआई का उपयोग कितना करना है। यह है कि क्या व्यवसाय में मानव अभी भी कार्य से पर्याप्त करीब हैं ताकि वे पहचान सकें कि एआई कब मदद कर रहा है और कब नुकसान पहुंचा रहा है। इसके लिए अभी तक कोई साफ सूत्र नहीं है, और शायद कुछ समय के लिए ऐसा नहीं होगा।

परिणामों के आसपास, न कि कार्यों के आसपास टीमों को पुनर्विचार करना

जैसे ही एआई अधिक कार्यान्वयन लेता है, नेताओं को टीमों की संरचना के बारे में पुनर्विचार करने की आवश्यकता है।

दशकों से, हमने यह देखा कि कौन क्या करता है। एसडीआर योग्य बनाता है। एई बंद करता है। सीएस प्रतिनिधि ऑनबोर्ड करता है। एआई इनमें से अधिक कार्यों को संभालेगा, इसलिए कार्यों पर आधारित ऑर्ग चार्ट टूट जाएगा।

अब जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि कौन सा परिणाम स्वामित्व रखता है।

कौन पहले स्पर्श से लेकर नवीनीकरण तक खरीदार के अनुभव का मालिक है? कौन उत्पाद प्रतिक्रिया चक्र का मालिक है? कौन ग्राहकों के साथ कंपनी के विश्वास का मालिक है?

इन मालिकों के आसपास टीमें बनाएं, उन्हें एआई के रूप में लीवरेज दें, और उन्हें यह तय करने दें कि मानव कार्य कहां होता है और कहां नहीं।

जो नेता इसे सही पाते हैं वे छोटी टीमें चलाएंगे जो अधिक उत्पादन करेंगी, जिसमें कर्मचारी ऐसा काम करेंगे जिसे वे वास्तव में अर्थपूर्ण पाते हैं। जो नेता इसे गलत पाते हैं वे एक मॉडल में अधिक मुख्यालय जोड़ते रहेंगे जिसकी अब आवश्यकता नहीं है और आश्चर्य करेंगे कि उनके मार्जिन क्यों खराब हो रहे हैं।

हम अभी भी शुरुआत में हैं, और प्लेबुक वास्तविक समय में लिखी जा रही है। यह एक निश्चित मॉडल से कम और एक दिशा की ओर अधिक है जो विकसित होती रहेगी। हम सभी इस पल का मार्गदर्शन करने की कोशिश कर रहे हैं, अपनी क्षमता के अनुसार, और आदर्श रूप से एक तरीके से जो मानव प्रणालियों को मजबूत बनाता है, न कि कमजोर बनाता है।