अंतर्दृष्टि
AI ऑटोमेशन और कार्यस्थल अप्रेंटिसशिप का अंत
मैं एक ऐसे सवाल के बारे में सोच रहा हूँ जिसका मेरे साथ काम करने वाले किसी भी संगठन के भीतर कोई स्पष्ट मालिक नहीं है: अगली पीढ़ी के विशेषज्ञों को तैयार करने के लिए कौन ज़िम्मेदार है? उन्हें हायर करना नहीं। उन्हें तैयार करना।
औद्योगिक इतिहास के अधिकांश समय में इसका उत्तर खुद काम में ही निहित था। जूनियर्स को छोटे, साधारण, सुधारे जाने योग्य कार्य दिए जाते थे - रूटीन फिक्स, मेमो का पहला ड्राफ्ट, या वह मिलान जिसे कोई पसंद नहीं करता था। वे कार्य आर्थिक रूप से मामूली थे। यह कभी उनका वास्तविक कार्य नहीं था। उनका कार्य किसी को संघर्ष करने, उसमें थोड़ी गलती करने, और किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा सुधारे जाने की अनुमति देना था जो उनसे पहले संघर्ष कर चुका हो। विशेषज्ञता अक्षमता का एक उप-उत्पाद थी।
हम अब उस अक्षमता को तेज़ी से हटा रहे हैं, और मुझे नहीं लगता कि हमने इस बात पर ध्यान दिया है कि हम इसके साथ क्या हटा रहे हैं।
गायब होता हुआ एंट्री-लेवल गैप
Stanford के Digital Economy Lab ने 2026 के मध्य तक लाखों अमेरिकी श्रमिकों को कवर करने वाले ADP पेरोल डेटा के साथ काम करते हुए पाया कि AI-प्रभावित व्यवसायों में 22-से-25-वर्ष के युवाओं का रोजगार अब उस स्तर से लगभग 19% नीचे है जहाँ यह कम-प्रभावित साथियों के साथ होने पर होता। उन्हीं व्यवसायों में अनुभवी श्रमिकों में कोई तुलनीय अंतर नहीं दिखाई देता। यह विचलन उस जगह केंद्रित है जहाँ AI बढ़ाने (augment) के बजाय ऑटोमेट करता है।
इसे आमतौर पर विस्थापन की कहानी के रूप में पढ़ा जाता है। मुझे लगता है कि यह ट्रांसमिशन की कहानी है, और अधिक दिलचस्प साक्ष्य गुणात्मक हैं। इस वर्ष प्रकाशित सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के एक अध्ययन - पेशे की दहलीज पर खड़े जूनियर्स और वे सीनियर्स जिन्होंने कभी उन्हें प्रशिक्षित किया था - एक ऐसे पैटर्न का वर्णन करता है जिसे लेखक एब्जॉर्प्शन कहते हैं। एंट्री-लेवल का काम किसी जूनियर का इंतज़ार करने वाली कतार में गायब नहीं होता। इसे एक सीनियर-प्लस-AI वर्कफ़्लो में पुनर्निर्देशित किया जाता है, जहाँ इसे तेज़ी से और बेहतर ढंग से पूरा किया जाता है। कोई भी किसी को प्रशिक्षित करना बंद करने का निर्णय नहीं लेता। प्रशिक्षण के होने के लिए बस कोई जगह नहीं बचती।
शोधकर्ता एक अवधारणात्मक असममितता का भी वर्णन करते हैं। सीनियर्स आउटपुट पर जूनियर्स का मूल्यांकन करते हैं, जो अब ठीक दिखता है। जूनियर्स इस नुकसान को व्यक्तिगत रूप से अनुभव करते हैं, किसी ऐसी चीज़ की अनुपस्थिति के रूप में जिसका वे नाम नहीं ले सकते क्योंकि उनके पास वह कभी थी ही नहीं। कोई भी पक्ष इस समस्या को देखने की स्थिति में नहीं है, इसलिए कोई भी पक्ष इसे नहीं उठाता है।
कोई संगठन बिना एक भी बैठक में यह स्वीकार किए कि ऐसा हुआ है, अपनी अप्रेंटिसशिप प्रणाली को खो सकता है।
दक्षता की छिपी हुई कीमत
जो चीज़ इसे कठिन बनाती है वह यह है कि श्रृंखला में कोई भी व्यक्तिगत निर्णय गलत नहीं है। AI को रूटीन कार्य देना इस तिमाही में सही है। यह चार साल तक हर तिमाही में सही हो सकता है। कीमत वर्ष पांच में आती है, ऐसे लोगों के समूह में जो ऐसे आउटपुट की देखरेख कर सकते हैं जिसे वे कभी खुद पैदा करने में सक्षम नहीं थे - जो किसी उत्तर को स्वीकार या अस्वीकार करने में सक्षम हैं, लेकिन यह महसूस करने में नहीं कि सवाल कब गलत था। जहाँ तक हम कह सकते हैं, निर्णय क्षमता को स्पष्टीकरण द्वारा स्थानांतरित नहीं किया जा सकता। यह किसी चीज़ के लिए ज़िम्मेदार होने के कारण पीछे छूट गया अवशेष है।
मेरे पास अभी इसके लिए कोई फ्रेमवर्क नहीं है। मुझे इस बात पर संदेह है कि यह कहाँ से शुरू होता है।
संगठन काम की उत्पादकता को मापते हैं। लगभग कोई भी काम के विकासात्मक लाभ को नहीं मापता - क्या किसी दिए गए व्यक्ति द्वारा किया गया कोई दिया गया कार्य, एक ऐसी क्षमता को पीछे छोड़ गया जो पहले मौजूद नहीं थी। उस नंबर को कभी अस्तित्व में रहने की आवश्यकता नहीं थी, क्योंकि अप्रेंटिसशिप मुफ्त और स्वचालित थी, काम के वितरण के तरीके का एक दुष्प्रभाव। अब यह न तो मुफ्त है और न ही स्वचालित। यह एक ऐसी चीज़ बन गई है जिसके लिए जानबूझकर भुगतान किया जाना चाहिए, धीमी गति में, उन कार्यों में जो उस व्यक्ति को सौंपे जाते हैं जो उनमें खराब होगा, सीनियर्स द्वारा उस काम को सुधारने में घंटे बिताने में जिसे AI गलत नहीं करता।
विशेषज्ञता के भंडार को फिर से भरना
यह एक वास्तविक कीमत है, और इसे विकास बजट में चुपके से घुसाने के बजाय इसके रूप में नामित किया जाना चाहिए। भुगतान करने से इनकार करने वाली फर्म कई वर्षों तक अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक कुशल दिखाई देगी। तब उसे पता चलेगा कि वह विशेषज्ञता के ऐसे भंडार का उपभोग कर रही है जिसे उसने फिर से भरना बंद कर दिया था, और इस विशिष्ट भंडार को किसी भी कीमत पर वापस नहीं खरीदा जा सकता है, क्योंकि बाकी सभी ने भी उसी समय अपना भंडार फिर से भरना बंद कर दिया था।
एग्जीक्यूशन प्रचुर मात्रा में हो रहा है। निर्णय अभी भी धीमी गति से किया जाता है - उन लोगों द्वारा जिन्हें तैयार होने से पहले ज़िम्मेदार होने की अनुमति दी गई थी।