क्यों AI अपनाया जा रहा है – और क्यों नियंत्रण गायब है

हमें एक ही खतरा बार-बार सुनने को मिल रहा है: AI बुलबुला फट जाएगा।

महीनों से, विशेषज्ञ यह भविष्यवाणी कर रहे हैं कि नहीं तो कब, लेकिन कब और कैसे यह विनाश होगा — और अब हमें पहली बार 2023 के बाद से AI विकास में गिरावट दिख रही है। निवेशक अभी भी AI में रिकॉर्ड पूंजी डाल रहे हैं, लेकिन पूंजी गारंटी नहीं देती है कि इसका उपयोग होगा। उपयोगकर्ता अपनाया, न कि निवेश, जीवित रहने का निर्धारण करता है — और बड़ी कंपनियों के लिए AI अपनाने की दर नीचे की ओर जा रही है।

यहां तक कि जहां अपनाने में स्थिरता बनी रहती है, हमें चेतावनी संकेत दिख रहे हैं। छोटी कंपनियां और स्टार्टअप अभी भी निरंतर AI का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वे कुछ और से पीड़ित हैं: AI का उपयोग बर्नआउट से जुड़ा हुआ है।

जब ज्ञान कार्यकर्ताओं द्वारा AI को अपनाने की बात आती है, तो कुछ गलत है। AI उत्पाद हमें विफल कर रहे हैं — और गायब लिंक अधिक नियंत्रण और अनुकूलन है।

अपनाने का अंत

AI टूल्स को व्यस्त कार्यों को दूर करना चाहिए, प्रक्रियाओं को तेज करना चाहिए, और लोगों के जीवन को बेहतर बनाना चाहिए। लेकिन AI टूल्स को अपने लक्ष्य से चूकने के कई तरीके हैं — चाहे वह कार्यान्वयन हो या कार्यप्रवाह और लक्ष्य के बीच असंगति हो।

आइए यह समझने की कोशिश करते हैं कि AI टूल्स ज्ञान कार्यकर्ताओं के लिए अपना आकर्षण खो रहे हैं।

कार्यकारी आकांक्षाएं बनाम कर्मचारी वास्तविकता

10,000 फुट की दूरी से, AI परिवर्तनकारी लगता है। खाई में, यह एक अलग कहानी है।

कार्यकारी AI के वादे किए गए उत्पादकता लाभ से रोमांचित हैं, और कंपनियां AI का उपयोग करने के लिए तेजी से अनिवार्य कर रही हैं। लेकिन व्यक्तिगत योगदानकर्ता वे हैं जो घर्षण, नए कार्यप्रवाह और प्रशिक्षण से लेकर कार्यकारी अपेक्षाओं और आईसी वास्तविकता के बीच संभावित असंगति को सहन करते हैं।

स्वचालन बनाम विनियमन

AI कुछ सेकंड में मसौदा तैयार कर सकता है, लेकिन कंपनियां इस पर विचार-विमर्श करने में सप्ताह ले सकती हैं। इसलिए यह कोई रहस्य नहीं है कि बड़ी कंपनियों में अपनाने में कमी आ रही है।

AI विचार की गति से तेज है, लेकिन एक बड़ी कंपनी की प्रक्रियाएं नहीं हैं। वे जोखिम कम करने और कानूनी अनुपालन के लिए बनाए गए हैं, और AI एक दायित्व हो सकता है। परिणामस्वरूप, कर्मचारियों को नए, अवांछनीय कार्यप्रवाह बनाने के लिए, जैसे कि AI हॉलुसिनेशन को पकड़ने के लिए नए समीक्षा चरण, या AI द्वारा उत्पन्न कोड में दोषों को चुनने के लिए।

बाउंडलेस AI बनाम कर्मचारी बर्नआउट

एक और परेशान करने वाला दुष्प्रभाव है: AI बर्नआउट। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में प्रकाशित एक हालिया अध्ययन के अनुसार, AI का उपयोग कार्य विस्तार, विचलित बहु-कार्य, और खराब कार्य-जीवन सीमाओं में योगदान देता है।

लोगों को अधिक और अधिक हासिल करने की आवश्यकता महसूस होती है, और यह बर्नआउट की ओर जाने वाली गाड़ी की तरह है। कुछ दबाव स्व-लगाया गया है, क्योंकि हम सभी सामूहिक रूप से यह उम्मीद करते हैं कि हम क्या हासिल कर सकते हैं। लेकिन कार्यकारी AI क्रांति का उपयोग प्रदर्शन की अपेक्षाओं को बढ़ाने और यहां तक कि छंटनी के लिए भी कर सकते हैं। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि कर्मचारी असंबद्धता और उद्देश्य की हानि की भावना की रिपोर्ट करते हैं जब AI प्रौद्योगिकी को उनके कार्यप्रवाह में जोड़ा जाता है।

मिसालीन AI

घर्षण, टूटे हुए कार्यप्रवाह, थके हुए और निराश कर्मचारी… ये सभी लक्षण एक ही मूल कारण से हैं: AI जो अधिक चिपकाया गया है और कम अनुकूलित है।

तो क्या होगा अगर एक एलएलएम एक प्रभावशाली रिपोर्ट तैयार कर सकता है, या सतह-स्तर के आश्वस्त करने वाले कोड का उत्पादन कर सकता है? यदि यह समीक्षा और तथ्य-जांच के लिए कुछ अतिरिक्त घंटे उत्पन्न करता है, तो यह अपने सबसे बुनियादी वादे को पूरा नहीं कर रहा है कि यह हमारे काम को सुव्यवस्थित और तेज करेगा। आश्चर्य की बात नहीं है कि नावेल्टी चली गई है, और हम अब AI हिचकिचाहट में वृद्धि देख रहे हैं।

2025 का एक अध्ययन 47 देशों के लोगों का खुलासा करता है कि केवल 46% लोग अपने AI टूल्स की तकनीकी क्षमता पर भरोसा करते हैं, जबकि एक अलग 2025 रिपोर्ट दिखाती है कि 82% प्रभावी तरीके से AI का उपयोग करने के तरीके नहीं ढूंढ पा रहे हैं अपने दैनिक कार्य में। यदि आप अपने कार्यप्रवाह में AI को समायोजित करने के लिए काम कर रहे हैं, या अतिरिक्त समीक्षा चरणों के साथ अपनी प्रक्रियाओं को पैच कर रहे हैं, तो आप AI के लिए काम कर रहे हैं — इसके विपरीत नहीं।

AI ड्राइवर की सीट में वापस

हमें जो चीज़ गायब है वह है अधिक विकल्प और बेहतर अनुकूलन।

यह सरल लगता है, है ना? AI का उपयोग कब और कैसे करना है, यह चुनना इसे आपके कंपनी के कार्यप्रवाह में एक संभावित विनाशकारी गेंद से एक मिसाइल में बदल देता है जिसे आप सही निशाने पर तैनात कर रहे हैं। और जो टूल्स बेहतर अनुकूलन की अनुमति देते हैं वे लोगों को अपने कार्यप्रवाह में AI को अधिक चिकनाई से फिट करने में सक्षम बनाते हैं।

हालांकि, उपयोगकर्ता नियंत्रण हमेशा बड़ी टेक कंपनियों के लिए प्राथमिकता नहीं रहे हैं। जैसा कि कई टिप्पणीकारों ने उल्लेख किया है, कहीं न कहीं, AI वैकल्पिक होने के बजाय उत्पादों में डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल हो गया। क्या यह वह क्षण था जब उपयोगकर्ता डिसेंगेज होने लगे और अपनाने में धीमी गति आने लगी?

अनुकूलन दौड़

लोग एक-आकार-फिट-ऑल टूल्स और जल्दबाजी में लागू किए गए AI कार्यप्रवाह को अस्वीकार करना जारी रखेंगे। और अब हम AI नेताओं को प्रतिक्रिया देने के लिए देख रहे हैं।

कुछ बड़े खिलाड़ी अनुकूलन में सुधार कर रहे हैं, जैसे कि ChatGPT के व्यक्तिगतीकरण सुविधाओं की शुरुआत जो हमें अपने AI चैटबॉट्स के स्वर, ऊर्जा स्तर और यहां तक कि इमोजी वॉल्यूम के साथ खेलने की अनुमति देती है। कुछ टिप्पणीकारों का मानना है कि हम देखेंगे कि AI टूल्स नीचे की ओर जा रहे हैं और अधिक से अधिक विशिष्ट कार्यों का समर्थन करके अपनाने में जीत हासिल कर रहे हैं।

AI जो आपके अनुकूल है

यह स्पष्ट होता जा रहा है कि AI विकास के अगले चरण में, सबसे अनुकूलनीय टूल्स जीतेंगे। टूल्स जो इस तरह की चीजें करते हैं:

• मौजूदा कार्यप्रवाह के अनुकूल, नए बनाने के बजाय। ज़ूम AI कंपैनियन 3.0 ने इसे समझा और एक प्लेटफ़ॉर्म-एज़नोस्टिक नोट्स टूल लॉन्च किया है — जो उपयोगकर्ताओं को उन टूल्स में मिलता है जिनका वे पहले से ही उपयोग कर रहे हैं।
• कर्मचारियों को चुनने दें कि AI कब भाग ले, और कब यह पीछे हट जाए। जैसे गिटलैब डुओ, जहां उपयोगकर्ता चुनते हैं कि कौन से समूह और परियोजनाएं AI क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।
• संज्ञानात्मक भार को कम करें, नए कार्यप्रवाह के लिए जांच के बजाय। क्लिकअप ब्रेन, उदाहरण के लिए, कार्यप्रवाह के भीतर काम करता है, न कि उनके साथ-साथ, कार्य दृश्यों में AI को एम्बेड करता है — जैसे कि थ्रेड सारांश, अपडेट और सुझाए गए अगले चरण।
• आउटपुट कैसे उत्पन्न होते हैं, इसके बारे में पारदर्शिता प्रदान करें, कर्मचारियों पर इसका बोझ डालने के बजाय। टूल्स जैसे वर्कफ्लोजेन AI जिम्मेदारी पर ध्यान केंद्रित करते हैं AI क्रियाओं में ऑडिट ट्रेल्स का निर्माण करके, ताकि मानव समीक्षकों को आउटपुट को रिवर्स-इंजीनियर नहीं करना पड़े।

नया AI गोल्ड स्टैंडर्ड

AI का पहला चरण संभावना से चलाया गया था। वहाँ चौंकाने वाले डेमो थे, रिकॉर्ड तोड़ने वाले निवेश, और आसमान उच्च अपेक्षाएं थीं… लेकिन अब नावेल्टी समाप्त हो गई है, और बाजार पुनर्मूल्यांकन कर रहा है।

अगला चरण कुछ बहुत अधिक शक्तिशाली द्वारा चलाया जाएगा: उपयोगिता। हमने देखा है कि जब AI एकीकरण से आगे निकलता है: बर्नआउट, कार्यप्रवाह घर्षण, और, अनिवार्य रूप से, धीमी गति से अपनाना। ये AI बुलबुले के फटने के संकेत नहीं हैं, लेकिन यह है कि पर्याप्त अनुकूलन के बिना AI अधिक बोझ है niż बढ़ावा। AI निर्माताओं के लिए अगला प्रतिस्पर्धी मोआत विश्वास होगा — और विश्वास उपयोगकर्ताओं को आगे बढ़ाने से आता है।