क्या एआई प्रतिभा पूल के लिए घातक है?

अधिकांश कंपनियाँ AI को उतनी ही तेज़ी से अपना रही हैं, जितनी तेज़ी से वे इसके लिए उपयोग पा सकती हैं। वे ईमेल और अन्य व्यावसायिक दस्तावेज़ तेज़ी से लिख रही हैं, कुशल बाज़ार अनुसंधान कर रही हैं और उत्पादकता बढ़ाने के अन्य तरीके खोज रही हैं। दुख की बात है कि कुछ कंपनियाँ इसका उपयोग जूनियर पदों को कम करने या बदलने के लिए कर रही हैं, इस धारणा के तहत काम कर रही हैं कि मौजूदा कर्मचारी AI के साथ उत्पादकता अंतर को भर देंगे - और यह एक गलती है।

AI का इस्तेमाल किसी भी व्यवसाय के सभी स्तरों पर एक अद्भुत उत्पादकता उपकरण के रूप में किया जा सकता है। सभी कर्मचारियों को इस शक्तिशाली तकनीक तक पहुँच प्रदान करने से महत्वपूर्ण लाभ हो सकते हैं, लेकिन यह कर्मचारियों के लिए प्रतिस्थापन नहीं है। जूनियर कर्मचारियों को AI से बदलना आकर्षक हो सकता है, और यह अल्पावधि में मददगार हो सकता है, लेकिन इसके दीर्घकालिक परिणाम भयानक हो सकते हैं। बिना जूनियर कर्मचारियों के जो प्रशिक्षण लेते हैं, सीखते हैं और आगे बढ़ते हैं, हम अपने प्रतिभा पूल को गंभीर रूप से कम कर सकते हैं।

प्रौद्योगिकी पर अनुभव

वास्तविक दुनिया के उदाहरण के तौर पर, मैं आपको अपनी कंपनी के एक मौजूदा उपाध्यक्ष के बारे में बताता हूँ, जो हमारे बिक्री संगठन में है। उनके पास तकनीकी विशेषज्ञता और वाक्पटुता का एक शक्तिशाली संयोजन है। वह समझते हैं कि खरीदार की यात्रा के किसी भी चरण में संभावनाओं के साथ कैसे बातचीत करनी है। वह किसी भी विशिष्ट तकनीकी विषय के बारे में विशेषज्ञता से संवाद कर सकते हैं। और उन्होंने ये कौशल किसी AI चैटबॉट से पूछकर हासिल नहीं किए।

कॉलेज से स्नातक होने के बाद, वह एक टेक कंपनी में बिजनेस डेवलपमेंट रिप्रेजेंटेटिव (BDR) बन गए। यह एक प्रवेश स्तर की नौकरी है जिसमें अकाउंट एग्जीक्यूटिव के लिए मीटिंग सेट करना और बिक्री पाइपलाइन बनाना शामिल है।

यह उन नौकरियों में से एक है जो AI से प्रभावित हुई हैं। बीडीआर 2025 अनुसंधान रिपोर्ट की स्थिति पता चला कि काम पर एआई का उपयोग करने वाले 70% बीडीआर का मानना ​​है कि इससे वे अधिक उत्पादक बनते हैं। बीडीआर को बहुत सारे ग्राउंडवर्क करने की ज़रूरत होती है, जैसे कोल्ड आउटरीच, अकाउंट्स पर शोध करना, इनबाउंड लीड्स का अनुसरण करना, नए संभावित ग्राहकों को योग्य बनाना और इवेंट में भाग लेने वाले संभावित ग्राहकों से बातचीत करना। इनमें से कई कार्य स्वचालित किए जा सकते हैं।

बीडीआर के रूप में 11 महीने के बाद, इस उपाध्यक्ष को अकाउंट एग्जीक्यूटिव के पद पर पदोन्नत किया गया और फिर निदेशक स्तर की भूमिका में ले जाया गया। वह अब वाणिज्यिक और उद्यम बिक्री टीम के प्रभारी उपाध्यक्ष हैं। अपनी पहली, प्रवेश-स्तर की नौकरी से अग्रिम पंक्ति में उनके अनुभव ने उनकी वर्तमान भूमिका को आकार दिया है। वह पहले से ही जानते हैं कि इन जूनियर बिक्री पदों पर सफल होने के लिए क्या करना पड़ता है और संभावनाओं के साथ कैसे बातचीत करनी है और पाइपलाइन कैसे बनानी है। वह एक अकाउंट एग्जीक्यूटिव भी रहे हैं, इसलिए वह समझते हैं कि व्यवसाय के आकार की परवाह किए बिना ग्राहक संबंध कैसे बनाए जाते हैं। ऑन-द-जॉब लर्निंग की अवधारणा वरिष्ठ पद पर बैठे किसी भी व्यक्ति पर लागू होती है; सीढ़ी के ऊपरी पायदान पर पहुँचने के लिए पहले भूमिका के विवरण में अपने हाथों को गंदा करना, असफल होना और सफल होना आवश्यक है।

किसी भी पद और किसी भी स्तर पर कार्यरत कर्मचारी AI का उपयोग करके अपनी उत्पादकता बढ़ा सकते हैं। संगठनों को अपने कर्मचारियों को अधिक उत्पादक बनाने के तरीके खोजने चाहिए, लेकिन अगर वे इसका उपयोग जूनियर पदों को AI से बदलने के लिए करते हैं, तो वे अल्पकालिक वित्तीय लाभ के बदले में अपने भविष्य के प्रतिभा पूल को खो रहे हैं।

इस बिंदु को और अधिक स्पष्ट करने के लिए, आइए एक वास्तविक उदाहरण देखें जो एक उबाऊ लेकिन आवश्यक विषय पर आधारित है: स्प्रेडशीट।

अनुभव द्वारा उन्नत प्रौद्योगिकी

आज अधिकांश कंपनियों के लिए अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए अपने संसाधनों का अधिकतम उपयोग करना आवश्यक है, और इनमें से सबसे मूल्यवान है समय।

मैंने हाल ही में हमारे लोगों और संस्कृति के प्रमुख से एक संगठन मानचित्र बनाने के लिए कहा, जो यह रेखांकित करता है कि प्रत्येक संगठन के विभिन्न स्तरों पर कर्मचारियों को अपना समय कैसे आवंटित करना चाहिए। इसमें इस बारे में स्पष्टता शामिल है कि हमारे संगठनात्मक पदानुक्रम के विभिन्न स्तरों पर कर्मचारियों को अपना समय कैसे खर्च करना चाहिए - उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं, प्रबंधकों, निदेशकों और वीपी को सामरिक परियोजनाओं बनाम रणनीतिक परियोजनाओं पर कितना समय बिताना चाहिए।

इस स्प्रेडशीट को स्क्रैच से बनाने के बजाय, हमने AI का इस्तेमाल किया। मैंने ChatGPT को तीन-वाक्य का संकेत दिया, और इसने एक ऐसी तालिका बनाई जो 80% सही थी। फिर जादू हुआ: हमारे विशेषज्ञ ने इसे 100% सही बनाने के लिए अपनी गहरी HR विशेषज्ञता का इस्तेमाल किया। उसकी कहानी उपर्युक्त बिक्री नेता के समान ही है - एक दशक से अधिक समय तक HR में काम करने के बाद, उसके पास ChatGPT के सामान्य ढांचे को मेरी कंपनी के विशिष्ट संदर्भ में अनुकूलित करने और तालिका को तुरंत उपयोग करने योग्य बनाने का कौशल था। अगले दिन, मैंने इस तालिका का उपयोग एक कर्मचारी के सवाल का जवाब देने के लिए किया कि उसे पदोन्नति पाने के लिए क्या करना चाहिए।

के आगमन से पहले जनरेटिव ए.आई.इस तरह की तालिका बनाने में कई दिन लग जाते, कई बार दोहराना पड़ता और अन्य परियोजनाओं को प्राथमिकता से हटाना पड़ता। AI के साथ, इसमें कुछ मिनट लगे। AI ने एक ऐसी तालिका बनाई जो 80% उपयोग करने योग्य थी, लेकिन यह हमारे लोगों के अनुभवी प्रमुख और संस्कृति की वास्तविक दुनिया की विशेषज्ञता थी जिसने इसे अंतिम 20% तक पहुँचाया। यह एक अल्पसंख्यक स्थिति की तरह लगता है, लेकिन वह अंतिम 20% ही है जिसने परियोजना को अच्छे से महान बना दिया।

एआई कर्मचारियों की जगह नहीं लेगा, बल्कि उन्हें बढ़ाएगा

उस टेबल को अंतिम रेखा तक ले जाने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान अनुभव और रैंक के माध्यम से काम करने के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। जूनियर भूमिकाएँ आपको महत्वपूर्ण समस्या-समाधान कौशल प्रदान करती हैं - साथ ही गलतियाँ करने का मौका भी देती हैं जो आपकी दृष्टि और सफलता की खोज को आकार देती हैं।

अगर कंपनियाँ जूनियर पदों को एआई से बदल देंगी, तो लोग कभी विशेषज्ञ कैसे बनेंगे? क्या होगा जब नेताओं की मौजूदा पीढ़ी दूसरी कंपनियों में नौकरी कर लेगी, सलाहकार बन जाएगी या सेवानिवृत्त हो जाएगी? आपके संस्थागत ज्ञान और संस्कृति के साथ अगला कौन होगा? जब अपरिहार्य होता है, तो आपको प्रतिभाओं की एक पाइपलाइन की आवश्यकता होती है।

AI अब सभी स्तरों पर काम करने वाले कर्मचारियों के लिए उपलब्ध है - लेकिन अनुभव-आधारित शिक्षा का कोई विकल्प कभी नहीं होगा। यह सोचने के बजाय कि AI कर्मचारियों की संख्या कैसे कम कर सकता है, व्यवसाय के नेताओं को यह सोचना चाहिए कि AI का उपयोग कैसे अपने प्रतिभा पूल को अधिक तेज़ी से विकसित करने के लिए किया जाए। यह मनुष्य बनाम AI नहीं है - यह मनुष्य और AI का मामला है।