एआई प्रतिनिधित्व का नया अर्थशास्त्र

प्रत्येक प्रमुख तकनीकी क्रांति ने पहले उपकरणों को बदला और फिर लोगों के काम करने के तरीके को बदल दिया। आज, कई लोग एआई को केवल एक और उत्पादकता उपकरण के रूप में देखते हैं। मुझे लगता है कि यह एक संकीर्ण दृष्टिकोण है। हम अधिक गहरे परिवर्तनों की ओर बढ़ रहे हैं, जो संगठनों की संरचना और पारंपरिक भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के वितरण को फिर से आकार देंगे।

प्रबंधन श्रृंखला का अंत

कई कंपनियां, विशेष रूप से स्टार्टअप, अपने संस्थापकों के साथ शुरू होती हैं जो व्यावसायिक कार्यों का लगभग हर पहलू संभालते हैं। वे उत्पाद बनाते हैं, अपने पहले ग्राहकों को प्राप्त करते हैं और संचालन का प्रबंधन करते हैं – सभी एक ही समय में।

हालांकि, जैसे ही व्यवसाय बढ़ता है, यह मॉडल अनिवार्य रूप से अपनी सीमाओं तक पहुंच जाता है। काम की मात्रा और आवश्यक विशेषज्ञता संस्थापकों को पार कर जाती है, और उन्हें धीरे-धीरे जिम्मेदारियों को सौंपना और एक संगठन बनाना होता है जिसमें विभिन्न कार्य विशेषज्ञों द्वारा स्वामित्व में हों।

सीईओ अपनी जिम्मेदारियों का एक हिस्सा विभाग प्रमुखों को सौंपता है। वे नेता बदले में अपनी टीमों में काम वितरित करते हैं। यही वह तरीका है जिससे परिचित संगठनात्मक पदानुक्रम धीरे-धीरे आकार लेता है।

दशकों से, हालांकि, इस प्रणाली में एक प्राकृतिक सीमा थी। नीचे तक व्यक्तिगत योगदानकर्ता थे जिनके पास किसी को सौंपने के लिए कोई नहीं था। वे स्वयं काम कर रहे थे। गणित में, इस प्रकार की संरचना को पेड़ कहा जाता है, और इसके टर्मिनल नोड्स को पत्तियों के रूप में जाना जाता है। संगठनों में ये पत्तियां प्रतिनिधित्व श्रृंखला के अंत को चिह्नित करती हैं।

आधुनिक व्यवसाय के इतिहास में, उन पत्तियों के पास अब किसी को या कुछ को काम सौंपने के लिए है। लगभग कोई भी विशेषज्ञ अपने काम का एक हिस्सा एक डिजिटल एजेंट को सौंप सकता है: एक डिजिटल एजेंट जो कुछ ही मिनटों में एक प्रारंभिक प्रारूप तैयार कर सकता है, शोध कर सकता है, कोड लिख सकता है, दस्तावेजों की समीक्षा कर सकता है या जानकारी एकत्र कर सकता है।

एक नए प्रकार के श्रमिक

आज, कई लोग चिंतित हैं कि एआई मानव श्रमिकों को बदल देगा। पहली नज़र में, यह माना जाता है कि जितना अधिक काम एक कंपनी एआई को सौंपती है, उसके परिचालन लागत उतनी ही कम हो जाएगी। लेकिन वास्तविकता अधिक सूक्ष्म है।

प्रत्येक प्रतिनिधित्व की एक कीमत होती है। जब एक प्रबंधक एक कर्मचारी को एक कार्य सौंपता है, तो कंपनी उस कर्मचारी को वेतन देती है। एआई को सौंपने से एक पूरी तरह से अलग आर्थिक मॉडल पेश किया जाता है। वेतन व्यय के बजाय, कंपनियां फाउंडेशन मॉडल, एपीआई उपयोग, कंप्यूट रिसोर्स, डेटा स्टोरेज, संदर्भ विंडो, एकीकरण और कई अन्य सेवाओं के लिए लागतें उठाती हैं जिन पर आधुनिक एआई एजेंट प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए निर्भर करते हैं।

वास्तव में, संगठन एक नए प्रकार के श्रमिक को प्राप्त कर रहे हैं। यह श्रमिक कभी भी अवकाश नहीं लेता है और घड़ी के चारों ओर काम कर सकता है, लेकिन यह बहुत महंगा है। यही कारण है कि कंपनियों के सामने अब सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि क्या उन्हें एआई का उपयोग करना चाहिए, बल्कि यह है कि कौन से कार्य वास्तव में डिजिटल एजेंटों को सौंपने लायक हैं और कौन से अभी भी लोगों द्वारा अधिक कुशलता से संभाले जा सकते हैं।

मुझे अपने समय में Keymakr में यह बदलाव देखने का अवसर मिला। एआई टूल्स धीरे-धीरे कंपनी के लगभग हर कार्य में अपना रास्ता बना लिया। उदाहरण के लिए, विपणन टीम ने उद्योग की घटनाओं की पहचान और विश्लेषण, बाजार अनुसंधान और प्रतिस्पर्धी खुफिया एकत्र करने के लिए एआई एजेंटों का उपयोग किया। संचालन में, एआई ने दस्तावेज़ प्रसंस्करण, आंतरिक रिपोर्टिंग, जानकारी पुनर्प्राप्ति और कई अन्य दिनचर्या कार्यों पर कब्जा कर लिया।

मुझे जो सबसे अधिक प्रभावित किया वह यह था कि इस प्रतिनिधित्व को कितनी सावधानी से लागू किया गया था। एआई ने लोगों को बदलने के बजाय दोहराए जाने वाले, समय लेने वाले काम को संभाला, जिससे टीमें मानव निर्णय, रचनात्मकता और रणनीतिक सोच की आवश्यकता वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकीं। लाभ संगठन के हर स्तर पर दिखाई दे रहे थे, दैनिक कार्य प्रवाहों को सुव्यवस्थित करने से लेकर बड़े पैमाने पर पहल और कंपनी-व्यापी अभियानों का समर्थन करने तक।

यह तब था जब मुझे एहसास हुआ कि एआई का सबसे बड़ा प्रभाव मूल रूप से संगठन भर में काम के वितरण को बदल रहा है।

एआई की छिपी हुई लागत

कंपनियों द्वारा की जाने वाली सबसे सामान्य गलतियों में से एक यह है कि एआई की लागत का आकलन मासिक सदस्यता की कीमत से किया जाता है। वास्तव में, यह केवल समग्र अर्थव्यवस्था का एक छोटा सा हिस्सा है।

वास्तविक लागतें तब उभरने लगती हैं जब एआई दैनिक व्यावसायिक संचालन में निहित हो जाता है। एक एजेंट दस्तावेजों का विश्लेषण करता है, दूसरा सीआरएम के साथ काम करता है, तीसरा रिपोर्ट तैयार करता है और चौथा ईमेल संसाधित करता है। प्रत्येक अलग-अलग मॉडल पर निर्भर करता है, अलग-अलग डेटा की मात्रा की खपत करता है और अलग-अलग स्तर की गणना की आवश्यकता होती है। इस बिंदु पर, कंपनी एक पूरी डिजिटल बुनियादी ढांचे का निर्माण करती है।

एआई की वास्तविक लागत अंततः इस बात पर निर्धारित की जाती है कि यह बुनियादी ढांचा कितनी कुशलता से उपयोग किया जाता है।

मान लें कि दो कर्मचारियों को एक ही कार्य सौंपा गया है। पहला स्वचालित रूप से सबसे शक्तिशाली और सबसे महंगा मॉडल का उपयोग करता है, चाहे अनुरोध कितना भी सरल क्यों न हो। दूसरा समझता है कि अधिकांश मामलों में, एक छोटा और कम महंगा मॉडल पर्याप्त से अधिक है, और केवल उन कार्यों के लिए उन्नत मॉडलों को आरक्षित करता है जहां वे महत्वपूर्ण अतिरिक्त मूल्य प्रदान करते हैं। परिणाम एक ही हो सकता है, फिर भी कार्य को पूरा करने की लागत एक क्रम के द्वारा भिन्न हो सकती है।

यही सिद्धांत डेटा पर लागू होता है। हर एआई एजेंट को तकनीकी रूप से लाखों रिकॉर्ड संसाधित करने की क्षमता के कारण ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है। कई मामलों में, खोज स्थान को संकुचित करना, मॉडल को पारित किए जा रहे संदर्भ की मात्रा को कम करना या डेटा प्रसंस्करण प्रवाह को फिर से डिजाइन करना अधिक प्रभावी है। ये छोटी-छोटी निर्णय संगठनों के भीतर एआई के अर्थशास्त्र को आकार दे रहे हैं।

मुझे लगता है कि आगामी वर्षों में, कंपनियां एआई लागतों के प्रबंधन में कुशलता के साथ प्रतिस्पर्धा करेंगी। नेताओं को पहले लोगों को प्रबंधित करना सीखना था। अब उन्हें एक और अनुशासन में महारत हासिल करनी होगी: एक डिजिटल कार्यबल का प्रबंधन। विजेता वे होंगे जो सबसे कम लागत के साथ समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

पहले नौकरियां जो बदलाव को महसूस करेंगी

सबसे बड़े परिवर्तन उन भूमिकाओं में हो रहे हैं जहां दैनिक कार्य का एक बड़ा हिस्सा संरचित, दोहराए जाने वाले और जानकारी आधारित कार्यों से बना होता है जिन्हें एआई को सौंपा जा सकता है। ये वातावरण हैं जहां एआई के अर्थशास्त्र पहले से ही सबसे मजबूत व्यवसाय मामला बनाते हैं।

यही कारण है कि पहली भूमिकाएं जो बदलेंगी वे उन लोगों की होंगी जो बड़े पैमाने पर संरचित, दोहराए जाने वाली प्रक्रियाओं पर आधारित हैं। आज, एआई विशेष रूप से डिजाइन, सॉफ्टवेयर विकास, कानूनी सेवाओं, परामर्श और प्रशासनिक समर्थन जैसे क्षेत्रों में तेजी से अपनाया जा रहा है, क्योंकि काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा पहले से ही प्रतिनिधित्व के लिए तैयार है।

मुझे लगता है कि कई लोग एआई के प्रभाव को गलत समझते हैं। वे इसे उन नौकरियों की संख्या से मापते हैं जो गायब हो जाती हैं। लेकिन कई पेशे बने रह सकते हैं, भले ही उनका दैनिक काम इतना बदल जाता है कि कुछ वर्षों में, इंजीनियर, डिजाइनर, वकील और विपणक अभी भी समान नौकरी के शीर्षक रखते हुए मूल रूप से अलग काम करेंगे।

मुझे आश्चर्य नहीं होगा अगर कुछ वर्षों के भीतर, कंपनियां कर्मचारियों को केवल उनकी पेशेवर विशेषज्ञता के आधार पर मूल्यांकन करना बंद कर दें। समान रूप से महत्वपूर्ण होगा एआई एजेंटों का एक व्यक्तिगत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने और प्रबंधित करने की क्षमता, विभिन्न मॉडलों की ताकत और सीमाओं को समझना, प्रत्येक कार्य के लिए सही उपकरण चुनना और उस पूरे एआई बुनियादी ढांचे की लागत को नियंत्रित करना।

एक तरह से, हर ज्ञान कार्यकर्ता एक प्रबंधक बन रहा है। अंतर यह है कि उनकी टीम का एक हिस्सा अब लोगों से नहीं, बल्कि डिजिटल श्रमिकों से बना है।

आज, Introspector में मेरे काम और कंपनियों के साथ मेरे सहयोग के माध्यम से, मैं इस विकास के अगले चरण को देख रहा हूं। यदि पहला प्रश्न व्यवसाय प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करने के बारे में था, तो अब बातचीत कुछ अधिक मूलभूत की ओर बढ़ रही है: लोगों और बुद्धिमान प्रणालियों के बीच काम को कैसे विभाजित किया जाए ताकि वे वास्तव में एक दूसरे के पूरक हों और आर्थिक मूल्य बनाएं।

यही कारण है कि मुझे लगता है कि एआई प्रबंधन धीरे-धीरे एक स्वयं का पेशा बन रहा है। हम पहले से ही उन परामर्शदाताओं को देख रहे हैं जिनकa काम संगठनों को एआई कार्य प्रवाह डिजाइन करने, सही उपकरण चुनने और लागत को अनुकूलित करने में मदद करना है। और मुझे यकीन है, इस तरह की विशेषज्ञता की मांग केवल बढ़ने वाली है।