अंतर्दृष्टि
क्यों जनरेटिव एआई इनोवेशन की बाधाओं को गहरा करता है
अधिकांश संगठन उस चरण में गति खरीद रहे हैं जो कभी धीमा नहीं था।\n\nइस गर्मियों में मैं हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के एक फ्रेमवर्क के साथ काम कर रहा हूँ — शोधकर्ताओं द्वारा एक वर्किंग पेपर जो इनोवेशन पर एक मानवीय बाधा दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है (HBS WP 26-094, 2026)। उनकी यह धारणा चुपचाप क्रांतिकारी है। इनोवेशन प्रक्रिया को पीछे खींचने वाली बाधाएं शायद ही कभी तकनीकी होती हैं। वे संज्ञानात्मक और सामाजिक होती हैं। वे इस बात में निहित हैं कि लोग कैसे विचार उत्पन्न करते हैं, वे नवीनता का आकलन कैसे करते हैं, और सामाजिक प्रणालियों में विचार कैसे आगे बढ़ते हैं। और जनरेटिव एआई उन बाधाओं पर एक समान रूप से काम नहीं करता है। प्रत्येक चरण में यह कुछ बाधाओं को दूर करता है और अन्य को गहरा करता है।\n\nवह आखिरी हिस्सा वह वाक्य है जिस पर मैं बार-बार लौटता हूँ। हम एआई के बारे में ऐसे बात करते हैं जैसे कि यह एक ऐसी लहर हो जो सब कुछ ऊपर उठा दे। यह एक लीवर के अधिक करीब है। आप इसे कहाँ रखते हैं यह तय करता है कि कोई चीज़ आगे बढ़ती है या टूट जाती है।\n\n## चरणों पर विचार करें\n\nचरणों पर विचार करें। विचार उत्पादन वास्तव में सीमित था — लोगों का एक छोटा समूह, सीमित घंटे, किसी के अपने पढ़ने की सीमा। एआई उस बाधा को लगभग पूरी तरह से दूर कर देता है। संगठन अब एक दोपहर में उतने अधिक प्रशंसनीय विचार उत्पन्न कर सकते हैं जितने उन्होंने पहले एक तिमाही में उत्पन्न किए थे।\n\nलेकिन छंटाई भी सीमित थी, और एआई इसे उसी तरह से दूर नहीं करता है। नवीनता का आकलन करने के लिए यह जानने की आवश्यकता होती है कि क्या कोशिश की गई है, क्या असफल रहा है, संगठन वास्तव में क्या अवशोषित कर सकता है। वह निर्णय कुछ ही लोगों के पास मौजूद मौन ज्ञान पर आधारित होता है। इसलिए जब वैचारिक उत्पादन कई गुना बढ़ जाता है और छंटाई की क्षमता स्थिर रहती है, तो बाधा गायब नहीं होती है। यह स्थानांतरित हो जाती है — और उन लोगों पर आ जाती है जो पहले से ही बाधा बने हुए थे।\n\nमुझे संदेह है कि यही कारण है कि भीतर से देखने पर इतने सारे एआई कार्यक्रम अजीब तरह से निराशाजनक लगते हैं। आउटपुट बढ़ता है। निर्णय की गति नहीं बढ़ती। नेता इसे एक अपनाने की समस्या के रूप में देखते हैं और उस चरण के लिए और अधिक टूल खरीदते हैं जो पहले से ही तेज था।\n\n## दूसरा साहित्य इस बात को और स्पष्ट करता है\n\nदूसरा साहित्य इस बिंदु को और तेज करता है। इस साल ‘फ्रंटियर्स इन साइकोलॉजी’ में प्रकाशित शोध उन दो तरीकों में अंतर करता है जिनसे लोग मशीन को अपनी सोच सौंपते हैं। आश्रित (डिपेंडेंट) ऑफलोडिंग में, व्यक्ति निर्णय को ही सौंप देता है और परिणाम स्वीकार कर लेता है। स्वायत्त (ऑटोनॉमस) ऑफलोडिंग में, व्यक्ति उत्पादन को सौंप देता है और निर्णय अपने पास रखता है — आउटपुट को पूछताछ के लिए सामग्री के रूप में उपयोग करता है। बाहर से व्यवहार एक जैसा दिखता है। वही टूल, वही प्रॉम्प्ट, समय पर आने वाला वही दस्तावेज़। अंतर इस बात में है कि मानव मन लूप में कहाँ बना रहा।\n\nसंगठन कलाकृति (आर्टिफैक्ट) को मापते हैं। इसलिए वे इन दोनों में अंतर नहीं कर पाते। और समय के साथ, यदि केवल कलाकृति को ही मापा जाए, तो दोनों आदतों में से सस्ती वाली जीत जाती है।\n\n## हम वास्तव में किस बाधा को दूर कर रहे हैं?\n\nइसके बाद जो आता है वह कोई तकनीक रणनीति नहीं है। यह एक डिजाइन का सवाल है, और इसे एक घंटे में पूछा जा सकता है:\n\nहम वास्तव में किस बाधा को दूर कर रहे हैं? उस चरण का नाम दें। यदि यह उत्पादन है, तो मात्रा की उम्मीद करें, बेहतर निर्णयों की नहीं।\n\nहमने अभी किस बाधा को और गहरा कर दिया है? यदि उत्पादन कई गुना बढ़ गया है, तो अब हम में से किसे उस सबका आकलन करना होगा — और क्या हमने उन्हें कुछ दिया है?\n\nनिर्णय अभी भी बहुत कम लोगों के पास कहाँ है? वह वह जगह है जहाँ योगदान दुर्लभ है, और जहाँ संगठन सबसे अधिक संवेदनशील है।\n\nक्या हम स्वायत्त या आश्रित ऑफलोडिंग को पुरस्कृत कर रहे हैं? लोगों से यह न पूछें कि उन्होंने क्या उत्पादित किया, बल्कि यह पूछें कि उन्होंने क्या अस्वीकार किया, और क्यों। अस्वीकृति का तर्क हमारे पास मौजूद सोच का सबसे स्पष्ट संकेत है, और लगभग कोई भी इसे एकत्र नहीं करता है।\n\n## हमारे विशेष सिस्टम में वास्तव में किस चीज़ की कमी थी\n\nबाधा फ्रेमिंग में कुछ स्पष्ट करने वाली बात है। यह उस भ्रम को खारिज करती है कि कोई टूल किसी संगठन में एक समान सुधार करता है। यह सवाल को वहीं रखती है जहाँ इसका स्थान है: यह नहीं कि तकनीक क्या कर सकती है, बल्कि यह कि हमारे विशेष सिस्टम में वास्तव में किस चीज़ की कमी थी।\n\nमुझे लगता है कि अधिकांश संगठनों में कभी भी विचारों की कमी नहीं थी। उनमें उनका आकलन करने के साहस और क्षमता की कमी थी। कोई भी मॉडल इसे दूर नहीं करता है। यह केवल कमी को अधिक दृश्यमान बनाता है — और शायद, इसे नजरअंदाज करना जारी रखना अधिक महंगा बनाता है।