अंतर्दृष्टि
AI से समय बचाने की छिपी हुई समस्या
एक मध्यम आकार की अकाउंटिंग फर्म, जिसके बारे में मैं सोच रहा था, ने पिछले वसंत में अपने AI रोलआउट के आंकड़े निकाले और कुछ ऐसा पाया जिसे वह समझा नहीं सकी। टूल ने काम किया। क्लाइंट मेमो का ड्राफ्ट तैयार करने में लगने वाला समय लगभग एक तिहाई कम हो गया। रिकंसिलेशन का काम, जो एक जूनियर की पूरी सुबह ले लेता था, दूसरी कॉफी से पहले ही खत्म हो जाता था। किसी भी पैमाने पर फर्म ने साल भर में हजारों घंटे बचाए थे। राजस्व स्थिर था। क्लाइंट का काम वैसा ही दिख रहा था। कोई नहीं बता सकता था कि वे घंटे कहाँ गए। यह तकनीक की विफलता नहीं है, और यह लोगों की विफलता भी नहीं है। यह आवंटन की विफलता है। और यह अब, मुझे लगता है, AI अपनाने में सबसे आम और सबसे कम चर्चा की जाने वाली समस्या है।
आवंटन की विफलता
BCG का 2026 का श्रमिकों का वैश्विक सर्वेक्षण इस स्थिति को स्पष्ट रूप से सामने रखता है। नियमित रूप से AI का उपयोग करने वाले फ्रंटलाइन कर्मचारियों में से, 42% हर हफ्ते आठ घंटे — यानी पूरा एक काम का दिन — बचाने की बात कहते हैं। फिर भी 66% का कहना है कि उन्हें इस बात पर सीमित मार्गदर्शन मिलता है या कोई मार्गदर्शन नहीं मिलता कि बचाए गए समय का क्या किया जाए, और आधे से अधिक का कहना है कि वे इसे अधिक रणनीतिक काम में नहीं लगा रहे हैं। जिन फर्मों ने टूल के आस-पास काम को फिर से डिजाइन किया, उनमें मापने योग्य व्यावसायिक सुधार देखने की संभावना 24 प्रतिशत अंक अधिक थी। जिन फर्मों ने केवल टूल खरीदा, उन्होंने सुई को लगभग पांच अंकों तक ही हिलाया। इसलिए घंटे वास्तविक हैं। जो गायब है वह उनके बारे में एक निर्णय है।
वही छह घंटे
BetterUp Labs ने प्रबंधकों के बीच भी यही अंतर पाया, जो हर हफ्ते लगभग छह घंटे बचाने की रिपोर्ट करते हैं। उस बचाए गए समय का लगभग 42% हिस्सा पहले से मौजूद काम को निखारने में वापस चला गया, और 33% एडमिनिस्ट्रेशन में गया। दोनों उत्पादक महसूस हुए। किसी ने भी टीम के परिणामों को नहीं बदला। जिन प्रबंधकों ने इसके बजाय उस समय को अपने लोगों को विकसित करने, अपनी खुद की वृद्धि में, और आगे की सोच में फिर से लगाया, उन्होंने अपनी टीमों के AI के साथ प्रदर्शन में 65% की वृद्धि देखी। वही छह घंटे। बिल्कुल अलग रिटर्न, पूरी तरह से एक ऐसे विकल्प पर निर्भर करता है जिसे किसी से भी होशपूर्वक बनाने के लिए नहीं कहा गया था।
यहाँ जो मुझे सबसे अजीब लगता है। संगठन मुक्त पूंजी के हर दूसरे रूप को आवंटित करने के लिए कड़ी प्रक्रियाएं चलाते हैं। यदि कोई विभाग केंद्र को $400,000 वापस करता है, तो एक पेपर, एक समिति, एक निर्णय होगा। जब AI घंटों में इसके बराबर वापसी करता है, तो कोई पेपर नहीं होता, कोई समिति नहीं होती और कोई निर्णय नहीं होता। घंटे बस अवशोषित हो जाते हैं — उसी काम में, प्रशासनिक मलबे में, थोड़े से आसान दिन में।
मैं यहाँ सावधान रहना चाहता हूँ, क्योंकि इसका एक स्पष्ट और बुरा अर्थ निकाला जा सकता है: कि बचाया गया समय नियोक्ता का है और उसे तुरंत वापस निकाल लेना चाहिए। वह अर्थ गलत भी है और आत्मघाती भी। उस बचाए गए समय में से कुछ चुपचाप ढील (slack) बन जाना चाहिए, और ढील बर्बादी नहीं है — यह वह स्थिति है जिसके तहत लोग चीजों पर ध्यान देते हैं। बिना असंरचित समय वाले संगठन में मूल विचार की कोई क्षमता नहीं होती, केवल काम निकालने की क्षमता होती है।
जानबूझकर खर्च किया गया
मुद्दा डिविडेंड वापस पाना नहीं है। मुद्दा यह है कि इसे डिफ़ॉल्ट रूप से गायब होने देने के बजाय जानबूझकर खर्च किया जाना चाहिए।
अकाउंटिंग फर्म ने एक छोटा और प्रभावी काम किया। इसने बचाए गए घंटों को व्यक्तिगत अप्रत्याशित लाभ के रूप में मानना बंद कर दिया और उन्हें एक मालिक के साथ एक लाइन आइटम के रूप में मानना शुरू कर दिया। प्रत्येक टीम से त्रैमासिक रूप से यह बताने के लिए कहा गया कि उसकी बचाई गई क्षमता किस पर खर्च की गई थी, जिसमें चार श्रेणियों में से चुनना था: गहरी क्लाइंट सोच, किसी को विकसित करना, कुछ ऐसा सीखना जो फर्म अभी तक नहीं जानती है, या मौजूदा मांग को पूरा करना। मांग को पूरा करना अनुमति प्राप्त था। बस उसका नाम बताना पड़ता था। उसका नाम बताने से व्यवहार बदल गया। पहली तिमाही में, लगभग सब कुछ चौथी श्रेणी में आ गया। तीसरी तिमाही तक, लगभग एक तिहाई पहली तीन श्रेणियों में चली गई थी — इसलिए नहीं कि किसी को निर्देश दिया गया था, बल्कि इसलिए कि सवाल ने विकल्प को दृश्यमान बना दिया था।
बस यही पूरा हस्तक्षेप है। कोई लक्ष्य नहीं, कोई आदेश नहीं। एक ऐसा सवाल जो इतनी बार पूछा गया कि एक डिफ़ॉल्ट निर्णय बन गया।
अधिकांश संगठन अगले कुछ साल यह मापने में बिताएंगे कि AI ने उनका कितना समय बचाया। अधिक उपयोगी माप, और कठिन माप, यह है कि उस समय के साथ संगठन क्या बन गया।