अंतर्दृष्टि
कर्मचारी कौशल का छुपा हुआ अंतराल
हाल ही में जिस कंपनी के बारे में मैंने सुना, उसने एक डेटा साइंटिस्ट को काम पर रखने में नौ महीने और रिक्रूटमेंट फीस खर्च कर दी। जिस व्यक्ति की उन्हें आवश्यकता थी, वह पिछले चार साल से उनकी ऑपरेशंस टीम में ही काम कर रही थी। इसमें किसी की गलती नहीं थी। उसने एक लॉजिस्टिक्स कोऑर्डिनेटर के रूप में ज्वाइन किया था। रास्ते में किसी मोड़ पर उसने खुद ही स्टैटिस्टिक्स सीखी, फिर पाइथन सीखी, और फिर अपने खाली समय में एक डिमांड मॉडल बना लिया क्योंकि फॉरकास्टिंग स्प्रेडशीट हर किसी को शर्मिंदा कर रही थी। उसके मैनेजर को पता था कि वह नंबरों के मामले में अच्छी है। संगठन उसके बारे में बस इतना ही जानता था।
मैं बार-बार इस कहानी पर लौट कर आता हूं क्योंकि यह प्रतिभा की कहानी नहीं है। यह विजन की कहानी है। संगठन उसका आउटपुट देख सकता था। वह उसे नहीं देख सका।
यह विजन की कहानी है
अब यह कहने के लिए पर्याप्त सबूत हैं कि यह कोई इक्का-दुक्का मामला नहीं बल्कि संरचनात्मक है। मार्च 2026 में 1,500 अमेरिकी प्रबंधकों और कर्मचारियों के एक सर्वेक्षण में, 75% प्रबंधकों ने कहा कि उनकी टीम के कौशल का पूरी तरह से उपयोग किया गया था। उनचास प्रतिशत कर्मचारियों ने कहा कि उनके अपने कौशल का कम उपयोग किया गया। आधे लोगों ने कहा कि उनकी कंपनी उन कौशलों के लिए बाहर से भर्ती करती है जो आंतरिक रूप से पहले से मौजूद हैं। दो समूह, एक कार्यस्थल, एक ही वास्तविकता के अलग-अलग और परस्पर विरोधी आकलन।
2026 के एचआर लीडर्स के एक अलग सर्वेक्षण में इसके पीछे के तंत्र का पता चला। जिन लोगों ने अपने वर्कफोर्स स्किल्स डेटा को पूर्ण और सटीक बताया, उनमें से तीन-चौथाई लोगों ने यह भी अनुमान लगाया कि उनके लोगों के 75% से कम कौशल वास्तव में किसी सिस्टम में दर्ज थे। लगभग हर पांच में से एक व्यक्ति उस डेटा को लगातार अपडेट करता है। जब उनसे पूछा गया कि हर साल छूटी हुई आंतरिक गतिशीलता उन्हें कितना खर्च कराती है, तो 37% ने कहा कि दो मिलियन डॉलर या उससे अधिक।
मैं यहाँ निष्कर्ष को लेकर सतर्क रहना चाहता हूँ, क्योंकि स्पष्ट निष्कर्ष गलत है। स्पष्ट निष्कर्ष यह है कि संगठनों को बेहतर कौशल डेटाबेस की आवश्यकता है। एक फील्ड जोड़ें। परफॉर्मेंस डेटा पर एक अनुमान मॉडल चलाएं। अदृश्य को सुपाठ्य बनाएं।
इससे थोड़ी बहुत मदद मिलेगी। लेकिन यह समस्या को गलत समझता है।
कोई संगठन किसी व्यक्ति की क्षमता को देखने में इसलिए विफल नहीं होता क्योंकि उसके पास कोई फॉर्म नहीं है। वह इसे देखने में इसलिए विफल होता है क्योंकि वह हमेशा केवल एक सतह को देखता है: जो काम उसने सौंपा है। दिए गए कार्य से परे कर्मचारी जो कुछ भी है, वह इस उपकरण के दायरे से बाहर आ जाता है। हमने निष्पादन को आवंटित करने के लिए संगठनों का निर्माण किया था, और आवंटन के लिए केवल यह जानना आवश्यक है कि सौंपा गया काम हुआ या नहीं। दो सौ वर्षों तक यह पर्याप्त था, क्योंकि किसी व्यक्ति का सौंपा गया काम और उसकी उपयोग योग्य क्षमता लगभग एक ही आकार के थे।
वे अब एक आकार के नहीं रहे। जब निष्पादन सस्ता हो जाता है, तो सौंपा गया काम सिकुड़ जाता है और अवशेष—वह सब कुछ जिसके बारे में कोई व्यक्ति सोच सकता है, नोटिस कर सकता है, सवाल कर सकता है, जोड़ सकता है—वह उनके द्वारा पेश किए जाने वाले काम का एक बड़ा हिस्सा बन जाता है। जिसका मतलब है कि संगठन का विजन अब अपने ही वर्कफोर्स के सबसे छोटे और सबसे कम मूल्य वाले हिस्से पर केंद्रित है।
विजिबिलिटी गैप कोई ऐसी रिपोर्टिंग विफलता नहीं है जो
यही वह बात है जो मुझे इसके बारे में चुपचाप गंभीर लगती है। विजिबिलिटी गैप कोई ऐसी रिपोर्टिंग विफलता नहीं है जो बदतर हो गई हो। यह एक ऐसी रिपोर्टिंग विफलता है जिसे पहले वहन किया जा सकता था।
लॉजिस्टिक्स कोऑर्डिनेटर कोई असामान्य मामला नहीं है। वह एक सामान्य मामला है, जिसे देखा गया। अधिकांश संगठनों में वह अनदेखित रहती है, सक्षम कार्य करती है, और अंततः एक ऐसी कंपनी में चली जाती है जो साक्षात्कार में उससे एक अलग सवाल पूछती है। नौ महीने और रिक्रूटमेंट फीस असली लागत नहीं है। असली लागत चार साल तक एक ऐसा डिमांड मॉडल होना है जो अस्तित्व में था और कभी इस्तेमाल नहीं किया गया, क्योंकि उसे रखने वाली महिला को उसके पहले दिन ही वर्गीकृत कर दिया गया था और उसके बाद कभी उसका पुनर्गवर्गीकरण नहीं किया गया।
आपके द्वारा पहले से नियोजित बुद्धिमत्ता का एक रिकॉर्ड
मुझे आश्चर्य है कि इस साल एक लीडर जो सबसे मूल्यवान काम कर सकता है, उसका तकनीक से कोई लेना-देना नहीं है। यह शायद अपनी टीम के प्रत्येक व्यक्ति के साथ बैठना और यह पूछना हो सकता है कि वे ऐसी किस चीज़ में सक्षम हैं जो करने के लिए किसी ने उनसे कभी नहीं कहा।
इससे आपको कोई डेटाबेस नहीं मिलेगा। आपको इससे कुछ अधिक उपयोगी मिलेगा: उस बुद्धिमत्ता का एक रिकॉर्ड जिसे आप पहले से नियोजित करते हैं और जिसे आपने एक बार भी तैनात नहीं किया है।