क्यों AI का दूसरा चरण संचालन को स्केल करने के बारे में है

पिछले साल हर बोर्ड एक चीज़ जानना चाहता था: क्या हमने AI को अपनाया। इस साल सवाल और कठिन हो गया। क्या हम वास्तव में इसके साथ स्केल कर रहे हैं, और व्यवसाय के उन हिस्सों में क्या चुपचाप पीछे रह गया है जिन्हें AI ने अभी तक नहीं छुआ है।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। अपनाना एक खरीद चेकबॉक्स है। स्केल करना एक वास्तविक संचालन निर्णय है। यह कर्मचारियों की संख्या, अनुपालन, और उन टीमों की मसल मेमोरी को छूता है जिन्होंने वर्षों तक वही प्रक्रिया चलायी है।

McKinsey’s 2026 survey के 1,719 कार्यकारियों के सर्वेक्षण में पाया गया कि 44% संगठन अब कहते हैं कि AI पूरे उद्यम में स्केल हो रहा है, जो पिछले वर्ष के 38% से बढ़ा है। यहाँ वह संख्या है जो वास्तव में मायने रखती है: 80% लोग कहते हैं कि AI ने उन्हें व्यक्तिगत रूप से तेज़ बना दिया। केवल 37% कंपनियों के पास कोई वास्तविक EBIT प्रभाव दिखाने को है।

अनुवाद: व्यक्तियों की गति तेज़ है। कंपनियों की नहीं। मैं लगातार इस अंतर के बारे में सोचता हूँ क्योंकि इसे बंद करना मूल रूप से मेरा काम है।

2027 की ओर बढ़ते हुए, संचालन वह जगह है जहाँ AI स्केलिंग वास्तविक हो जाती है। चार चीज़ें हैं जिन पर मैं बार‑बार लौटता हूँ।

COO का काम अब और भी व्यस्त हो गया है

लोग मानते हैं कि COO की भूमिका केवल निष्पादन है। ऐसा नहीं है। COO दृष्टि और वास्तविकता के बीच बैठता है, और AI ने उस स्थान को और भी अधिक भीड़भाड़ वाला बना दिया है।

अब हर टीम की अपनी AI रोडमैप है। किसी को सभी के ऊपर बैठकर यह पूछना चाहिए कि क्या यह वास्तव में कोई सुसंगत चीज़ बनाता है, या यह केवल पाँच अलग‑अलग दांव हैं जो समानांतर चल रहे हैं।

असंगति हमेशा महंगी रही है। AI इसे तेज़ी से बढ़ाता है। मेरा काम है घर्षण को ग्राहक तक पहुँचने से पहले पकड़ना और निष्पादन को ईमानदार रखना जब आसान कदम उत्साह को योजना के स्थान पर रखने का हो।

यह गति पर रोक नहीं है।

स्केल के लिए डिज़ाइन करें, इससे पहले कि आपको इसकी ज़रूरत पड़े

छोटी कंपनियां प्रक्रिया डिज़ाइन को टालना पसंद करती हैं क्योंकि तेज़ चलना बेहतर लगता है। AI इस बहाने को और भी आसान बना देता है।

एक चैटबॉट को सपोर्ट कतार में जोड़ना प्रगति जैसा दिखता है। ऐसा नहीं है। यह वही अनडॉक्युमेंटेड गड़बड़ी का तेज़ संस्करण है। वास्तविक काम शुरुआती चरण में करना है और यह पता लगाना है कि कौन सी 10‑स्टेप प्रक्रिया को बिना कोई महत्वपूर्ण चीज़ काटे 3 स्टेप में बदला जा सकता है।

नवीनीकरण संभालने वाला एजेंट उतना ही अच्छा होता है जितनी उसकी नीचे की हैंडऑफ़ लॉजिक। यदि प्रक्रिया मानव द्वारा संभाली जाने पर अस्पष्ट थी, तो वह तकनीक कुछ भी जोड़ने पर भी अस्पष्ट ही रहती है।

धीरे चलो ताकि तेज़ चल सको। यह एक क्लिशे है क्योंकि यह सच है।

इसका मतलब लालफ़ीता नहीं है। इसका मतलब है कि प्रत्येक कार्यप्रवाह चरण का स्पष्ट मालिक हो और दस्तावेज़ीकरण इतना कड़ा हो कि मॉडल बिना अनुमान लगाए उसे अनुसरण कर सके। और इसका मतलब है कि टीमें वास्तव में एक‑दूसरे से बात कर रही हैं बजाय साइलो में निर्माण करने के।

इसे शुरुआती चरण में सही करें और वृद्धि को ग्राहकों की समान दर से कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने की आवश्यकता नहीं रहेगी।

अंधता ही वास्तविक जोखिम है, जोखिम स्वयं नहीं

हर बढ़ती कंपनी में जोखिम होता है। खतरा यह है कि इसे स्पष्ट रूप से न देख पाना, और AI ने “स्पष्ट रूप से देखना” का अर्थ भी बदल दिया है। McKinsey’s 2026 AI Trust Maturity Survey ने पाया कि लगभग दो‑तिहाई कार्यकारी सुरक्षा और जोखिम को पूर्ण रूप से एजेंटिक AI को स्केल करने में प्रमुख बाधा मानते हैं।

मेरे काम का एक हिस्सा है संचालन जोखिम को पहचानना इससे पहले कि वह सुर्ख़ियों में आए। एक स्वायत्त एजेंट अब उन जोखिमों में से एक है जिसे मुझे एक व्यक्ति की तरह सोचना पड़ता है। यह वह टूल नहीं है जिसे कोई चालू कर दे। यह एक निर्णयकर्ता है, और मैं इसके आउटपुट के लिए जिम्मेदार हूँ भले ही मैंने इसे व्यक्तिगत रूप से कभी समीक्षा न की हो।

इसका मतलब है कि एजेंट के लाइव ग्राहक डेटा को छूने से पहले अनुमोदन फ्रेमवर्क और नियंत्रण बनाना, न कि पहले घटना के बाद बातचीत को मजबूर करना। इसका मतलब है अधिक क्रॉस‑टीम बातचीत, विशेष रूप से उन विफलता मोड्स के बारे में जो एजेंटिक सिस्टम्स के लिए बिल्कुल नई हैं।

जोखिम प्रबंधन कभी गति को धीमा करने के बारे में नहीं था। यह यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि व्यवसाय अपनी ही वृद्धि से बच सके।

पहले नीरस कामों को स्वचालित करें। CX इससे उत्पन्न होता है, यह इसके चारों ओर नहीं बनाया गया है

AI के लिए हम जो भी प्रक्रिया मूल्यांकन करते हैं, उसे वही तीन प्रश्न मिलते हैं जो मैं एक नए कर्मचारी से पूछूँगा: आउटपुट का मालिक कौन है, जब यह टूटे तो क्या होता है, और हम इसे ग्राहक से पहले कैसे पता करें।

वह तीसरा प्रश्न वह है जिसे अधिकांश कंपनियां छोड़ देती हैं। यह वही प्रश्न है जिसे MIT का शोध चुपचाप समर्थन देता है। सबसे अधिक ROI वाले कार्यान्वयन बिक्री और मार्केटिंग में नहीं थे, जहाँ वर्तमान में एंटरप्राइज़ AI बजट का आधे से अधिक हिस्सा जाता है। वे बैक‑ऑफ़िस कार्यों में थे। पात्रता जाँच, मिलान, दस्तावेज़ीकरण। वह चीज़ें जो कभी निवेशक डेमो में नहीं पहुँचतीं।

ग्राहक अनुभव को एक सपोर्ट समस्या की तरह माना जाता है। वास्तव में यह उन दहियों निर्णयों का योग है जिन्हें ग्राहक कभी नहीं देखता, और यह AI के सेवा स्तर में प्रवेश करने के साथ और अधिक सत्य हो रहा है।

CX इस बात पर निर्भर करता है कि अपेक्षा आपके द्वारा किए गए वादे से मेल खाती है या नहीं। पर्दे के पीछे की प्रक्रियाएँ तय करती हैं कि AI एक लाभ बनता है या बोझ।

लीडरशिप एक संचालन लय है, शीर्षक नहीं

जैसे-जैसे कंपनियाँ बढ़ती हैं, जटिलता कर्मचारियों की संख्या से अधिक हो जाती है, और एआई इस अंतर को और तेज़ी से बढ़ा देता है।

मेरे काम में उस बड़े क्षेत्र में स्पष्टता बनाना शामिल है। कौन एजेंट द्वारा उत्पन्न सामग्री की समीक्षा करता है। कौन यह अधिकार रखता है कि यदि कोई कार्यप्रवाह ऐसे परिणाम उत्पन्न करना शुरू कर दे जिन्हें किसी ने मंज़ूर नहीं किया, तो उसे वापस ले ले।

यह उन संचालन समीक्षाओं में दिखता है जो हम पहले से चलाते हैं, अब स्वचालित और मानव‑समिक्षित के बीच एक स्थायी रेखा के साथ। यह कठिन बातचीत में भी प्रकट होता है, जैसे जब एक टीम किसी एजेंट को दूसरी टीम की तैयारी से तेज़ी से लॉन्च करना चाहती है।

एक ठोस संचालन लय हमेशा तेज़ी से बढ़ती कंपनियों को अपनी ही समझ से आगे निकलने से रोकती रही है। एआई ने इसे नज़रअंदाज़ करने की दांव को और बढ़ा दिया है।

यह बात एआई के साथ तेज़ी से आगे बढ़ने के खिलाफ नहीं है। यह गति को प्रगति से भ्रमित करने के खिलाफ है।

जो कंपनियाँ वास्तव में एआई के साथ स्केल करेंगी, बारह महीने बाद, वे पहले अपनाने वाली नहीं होंगी। वे वे होंगी जो पर्याप्त धीरे‑धीरे आगे बढ़ीं ताकि तेज़ी से जा सकें, ग्राहकों पर प्रभाव के बारे में ईमानदार रहीं, और चमकदार चीज़ों का पीछा करने से पहले नीरस कार्यों को स्वचालित किया।

एजेंटिक एआई को स्केल करना केवल तकनीक से अधिक है। संचालन उत्कृष्टता ही है जो इसकी संभावनाओं को मापने योग्य व्यावसायिक प्रभाव में बदलती है।