अंतर्दृष्टि
AI अपनाना और समय का लाभांश
एक नर्सिंग यूनिट AI दस्तावेजीकरण सहायक स्थापित करती है और प्रति शिफ्ट लगभग 24 मिनट वापस पाती है। संगठन में किसी ने यह तय नहीं किया है कि वे मिनट किस लिए हैं। AI को अपनाने में यह सबसे आम और सबसे कम चर्चा वाला क्षण है। इस बात के प्रमाण कि AI समय वापस लाता है, अब असाधारण रूप से ठोस हैं। जर्मन दीर्घकालिक देखभाल में AI भाषण-सहायता प्राप्त नर्सिंग दस्तावेजीकरण के एक समय-गति अध्ययन में प्रति नर्स दस्तावेजीकरण में लगभग पंद्रह मिनट की समायोजित कमी मापी गई, जिसमें प्रति शिफ्ट कुल दस्तावेजीकरण समय 24 मिनट से अधिक गिर गया। AI-आधारित नर्सिंग दस्तावेजीकरण की 2026 की एक व्यवस्थित समीक्षा में बीस प्रतिशत से साठ प्रतिशत से अधिक की कमी पाई गई।
सवाल यह है कि इनका मालिक कौन है
तो वे घंटे मौजूद हैं। सवाल यह है कि इनका मालिक कौन है। व्यवहार में, इसका उत्तर डिज़ाइन के बजाय डिफ़ॉल्ट रूप से तय होता है। मुक्त किए गए मिनट अधिक रोगी भार, कम स्टाफ अनुपात, या बस किसी अन्य प्रकार के अधिक दस्तावेजीकरण द्वारा सोख लिए जाते हैं। लाभांश वास्तविक है, यह सिर्फ लावारिस है। और एक लावारिस लाभांश हमेशा उस चीज़ की ओर बहता है जिसे संगठन पहले से मापता है। विकल्प पर विचार करें, और इस पर एक ऐसे उदाहरण के माध्यम से विचार करें जिसका AI से कोई लेना-देना नहीं है। टोयोटा 1950 के दशक से कंपनी-व्यापी विचार प्रणाली चला रही है। संख्याएँ इतनी अजीब हैं कि लोग आमतौर पर मान लेते हैं कि वे गलत हैं। जापानी अभियानों में प्रति वर्ष लगभग 700,000 सुधार विचार प्रस्तुत किए जाते हैं। ऐतिहासिक रूप से लगभग सत्तर प्रतिशत लागू किए गए, और कुछ विवरणों में इससे कहीं अधिक। 1973 में, 43,000 कर्मचारियों के साथ, कंपनी 250,000 से अधिक सुझावों की राह पर थी। रॉबिन्सन और स्टर्न के तुलनात्मक डेटा के अनुसार जापानी निर्माताओं को संयुक्त राज्य अमेरिका में 0.16 के मुकाबले प्रति कर्मचारी प्रति वर्ष लगभग 18.5 विचार मिले - सौ गुना अंतर, ऐसे कारखानों में जो तुलनीय उपकरण चला रहे थे, तुलनीय उत्पादों का निर्माण कर रहे थे, और तुलनीय रूप से सक्षम लोगों द्वारा संचालित थे।
वह अंतर प्रतिभा का अंतर नहीं है
वह अंतर प्रतिभा का अंतर नहीं है। यह बुनियादी ढांचे का अंतर है। टोयोटा के पास असाधारण रूप से रचनात्मक कर्मचारी नहीं थे। इसके पास एक ऐसी प्रणाली थी जिसने किसी बात पर ध्यान देने को कुछ मूल्यवान बनाया: एक अवलोकन को रखने की जगह, निर्णय का एक छोटा रास्ता, एक दृश्य रिकॉर्ड कि विचार परिवर्तन बन गए। अधिकांश संगठनों में ऐसा कोई बुनियादी ढांचा नहीं है। उनके पास सुझाव बॉक्स हैं, जो पाइपलाइन नहीं हैं - वे स्टोरेज हैं। इसलिए जब AI 24 मिनट वापस देता है, तो उन मिनटों के पास थ्रूपुट में वापस जाने के अलावा जाने के लिए कोई जगह नहीं होती है। जिससे इस दशक का केंद्रीय डिज़ाइन प्रश्न उत्पन्न होता है, और मुझे लगता है कि यह वास्तव में एक नया प्रश्न है:
इसे प्राप्त करने के लिए इसने क्या बनाया है?
एक संगठन मानवीय ध्यान का एक बड़ा, अनैच्छिक उपहार प्राप्त करने वाला है। इसे प्राप्त करने के लिए इसने क्या बनाया है? यदि इसका ईमानदार उत्तर कुछ नहीं है, तो उपहार को वॉल्यूम में बदल दिया जाएगा। यह कोई नैतिक विफलता नहीं है। ऐसा तब होता है जब किसी कंपनी में केवल अच्छी तरह से बना हुआ चैनल काम से आउटपुट तक जाता है। एक ऐसा वार्ड जिसने इसके बारे में पहले से सोचा होता, वह साधारण तरीकों से अलग दिखता। खाली किए गए समय का नाम दिया जाता और उसकी रक्षा की जाती, उसे वाष्पित होने के लिए नहीं छोड़ा जाता। नर्सों के पास उस पैटर्न के लिए 5 मिनट का चैनल होता जिसे उन्होंने इस सप्ताह 3 रोगियों में देखा था, और अधिकार वाले किसी व्यक्ति को एक निश्चित समय सीमा के भीतर जवाब देना अनिवार्य होता। कार्यान्वित परिवर्तनों को वहां पोस्ट किया जाता जहां जिन लोगों ने उन्हें सुझाया था वे देख सकें। इनमें से कुछ भी महंगा नहीं है। यह बस उसी तरह बनाया गया है जिस तरह दस्तावेजीकरण प्रणाली बनाई गई थी। टोयोटा से जो सबक मुझे मिलता है वह विनिर्माण के बारे में नहीं है। वह यह है कि योगदान प्रोत्साहन की तुलना में वास्तुकला पर कहीं अधिक प्रतिक्रिया देता है। जिन कंपनियों ने प्रतिक्रिया तंत्र की नकल किए बिना सुझाव संख्या की नकल करने की कोशिश की, उन्हें कुछ नहीं मिला, क्योंकि कर्मचारी यह पता लगाने में उत्कृष्ट हैं कि क्या कोई चैनल वास्तव में कहीं जाता है। AI अब वह कच्चा माल - समय, ध्यान, संज्ञानात्मक हेडरूम - उत्पन्न कर रहा है जिस पर एक योगदान प्रणाली चलती है। अधिकांश संगठन अगले कुछ वर्षों में उस सामग्री को मशीन को वापस देने में बिताएंगे। दिलचस्प संगठन इसके पहले जाने के लिए कहीं न कहीं निर्माण करेंगे।