अंतर्दृष्टि
एआई उत्पादकता प्रदर्शन विरोधाभास
क्या होगा यदि आपकी टीम का सबसे मूल्यवान व्यक्ति वह हो जो सबसे कम उत्पादक दिखाई देता है?
Organization Science में प्रकाशित एक फील्ड प्रयोग ने GPT-4 का उपयोग करने वाले 750 नॉलेज वर्कर्स को ट्रैक किया। एआई वाले कर्मचारी मॉडल की क्षमता के भीतर के कार्यों पर 25 प्रतिशत तेज थे और उन्होंने उच्च गुणवत्ता वाला आउटपुट दिया। लेकिन उस क्षमता के ठीक बाहर के एक कार्य पर — जहाँ एआई आत्मविश्वास के साथ गलत था — उस पर निर्भर रहने वाले कर्मचारियों के सही उत्तर तक पहुँचने की संभावना इसके बिना काम करने वालों की तुलना में 19 प्रतिशत कम थी। यहाँ जो बात असहज करती है वह यह है: जिन लोगों ने एआई के आउटपुट को सत्यापित करने के लिए गति धीमी की, जिन्होंने इस पर सवाल उठाए, जिन्होंने गलतियों को पकड़ा — वे हर पारंपरिक मीट्रिक के अनुसार कम उत्पादक दिखते थे। प्रति घंटे कम आउटपुट। कम डिलीवरेबल्स। धीमा टर्नअराउंड। वे वही थे जो सबसे अधिक मूल्य जोड़ रहे थे।
प्रदर्शन विरोधाभास
Harvard Business Review ने इसे प्रदर्शन विरोधाभास कहा है। संगठन अभी भी एआई-पूर्व मेट्रिक्स — उत्पादकता, लक्ष्य पूरा करने, प्रति घंटे कार्यों — के साथ कर्मचारियों का मूल्यांकन करते हैं, और वे मेट्रिक्स अब गलत व्यवहार को पुरस्कृत करते हैं। वे सावधान निर्णय के मुकाबले बिना सोचे-समझे गति को पुरस्कृत करते हैं। विचार करें कि पैमाने पर इसका क्या अर्थ है। गैलप की 2026 स्टेट ऑफ़ द ग्लोबल वर्कप्लेस रिपोर्ट — 160 देशों के 263,000 उत्तरदाता — में पाया गया कि केवल 20 प्रतिशत कर्मचारी काम में लगे हुए हैं। अस्सी प्रतिशत या तो जुड़े नहीं हैं या सक्रिय रूप से अलग हैं। हम इसे एक प्रेरणा की समस्या के रूप में देखते हैं। मुझे आश्चर्य है कि क्या यह माप की समस्या है।
जब संगठन आउटपुट मापते हैं
जब संगठन आउटपुट मापते हैं, तो उन्हें आउटपुट मिलता है। जब वे घंटे मापते हैं, तो उन्हें घंटे मिलते हैं। जब वे अनुपालन मापते हैं, तो उन्हें अनुपालन मिलता है। जो उन्हें नहीं मिलता वह है सोच। उन्हें वह इंजीनियर नहीं मिलता जो एक प्रणालीगत खामी को नोटिस करता है लेकिन कुछ नहीं कहता क्योंकि समस्याओं को उजागर करने से उसके आंकड़े धीमे हो जाते हैं। उन्हें वह विश्लेषक नहीं मिलता जो विभागों में एक रणनीतिक संबंध देखता है लेकिन जिसे साझा करने के लिए कोई मंच नहीं मिलता। उन्हें वह प्रबंधक नहीं मिलता जो किसी प्रक्रिया को फिर से डिजाइन कर सकता है लेकिन पुरानी प्रक्रिया पर मापे जाने में बहुत व्यस्त है। हर संगठन अप्रयुक्त बौद्धिक पूंजी से भरा है। ऐसा इसलिए नहीं कि लोगों में विचारों की कमी है — बल्कि इसलिए कि सिस्टम में कुछ भी इसके लिए नहीं पूछता है। यह वह बदलाव है जिस पर मैं बार-बार लौटता हूँ। दो शताब्दियों तक, संगठनों ने अपने ऑपरेटिंग सिस्टम निष्पादन के इर्द-गिर्द बनाए। प्रदर्शन मूल्य का पैमाना था। और यह काम करता था — जब निष्पादन दुर्लभ था।
बाधा योगदान है
लेकिन एआई निष्पादन को प्रचुर मात्रा में बना रहा है। मैकेंजी के वैश्विक प्रबंध भागीदार ने बताया कि एआई ने एक ही वर्ष में उनकी फर्म को खोज और संश्लेषण के 1.5 मिलियन घंटे बचाए। 25,000 एआई एजेंटों ने 6 महीने में 2.5 मिलियन चार्ट तैयार किए। निष्पादन क्षमता अब बाधा नहीं है। बाधा योगदान है — वह सोच, पूछताछ, संयोजन और निर्णय जिसे कोई भी मॉडल दोहरा नहीं सकता। और फिर भी हमारी माप प्रणालियाँ अभी भी दूसरी दिशा में इशारा करती हैं। मुझे आश्चर्य है कि क्या अगले दशक का सबसे महत्वपूर्ण संगठनात्मक नवाचार कोई नई तकनीक या नई रणनीति नहीं होगा। यह माप की एक नई इकाई हो सकती है। आउटपुट नहीं। उत्पादकता नहीं। प्रदर्शन भी नहीं। इसके करीब कुछ: क्या इस व्यक्ति ने संगठन को बेहतर सोचने पर मजबूर किया? हमारे पास अभी वह मीट्रिक नहीं है। लेकिन जो संगठन इसे पहले समझ लेंगे, उन्हें एक असाधारण लाभ मिलेगा — क्योंकि वे वही होंगे जो अंततः यह जानेंगे कि उनके 80 प्रतिशत लोग क्या योगदान देने का इंतजार कर रहे थे।