अंतर्दृष्टि
संगठनों को पूछने के बुनियादी ढांचे की ज़रूरत क्यों है
अधिकांश संगठनों के पास लोगों को यह बताने के लिए विस्तृत प्रणालियाँ होती हैं कि क्या करना है। लोगों से यह पूछने के लिए कि वे क्या देखते हैं, शायद ही किसी के पास कोई प्रणाली हो।
किसी भी संगठन के भीतर सामान्य सप्ताह के बारे में सोचें। कितने संचार निर्देश, अपडेट, स्थिति अनुरोध, अनुमोदन, निर्देश हैं? अब गिनें कि कितने वास्तविक प्रश्न हैं — न कि व्यंग्यात्मक, न ही अग्रणी, न ही प्रदर्शन से संबंधित — बल्कि ऐसे प्रश्न जो कुछ ऐसा खोजने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो संगठन पहले से नहीं जानता है।
अनुपात चौंकाने वाला है। और इसकी कीमत बहुत बड़ी है। 1,500 से अधिक कर्मचारियों के एक वैश्विक अध्ययन में पाया गया कि पांच में से चार के पास अपनी कंपनी को बेहतर बनाने के विचार हैं। एक तिहाई को लगता है कि उन विचारों को नजरअंदाज कर दिया जाता है। आधे से अधिक का मानना है कि अच्छे विचार उनके संगठन में विफल हो जाते हैं।
शायद सबसे आश्चर्यजनक बात यह है कि तेल अवीव विश्वविद्यालय के ‘एकेडमी ऑफ़ मैनेजमेंट परस्पेक्टिव्स’ में प्रकाशित शोध में पाया गया कि व्यावसायिक संगठनों में 27 प्रतिशत कर्मचारियों ने जानबूझकर अपने नियोक्ता से कम से कम एक आविष्कार को छिपा कर रखा है — अक्सर इसे छोड़ने के बाद उपयोग करने के इरादे से। चार में से एक से अधिक लोगों के पास इतने मूल्यवान विचार हैं कि वे सुरक्षा के लायक हैं। और वे उन्हें अपने ही संगठनों से बचा रहे हैं।
यह प्रेरणा की समस्या नहीं है
संगठन दो शताब्दियाँ ऐसी सूचना प्रणालियाँ बनाने में बिता चुके हैं जो एक ही दिशा में प्रवाहित होती हैं: नीचे की ओर। रणनीति नीचे की ओर बहती है। उद्देश्य नीचे की ओर बहते हैं। निर्देश नीचे की ओर बहते हैं। यहाँ तक कि “फीडबैक” का मतलब आम तौर पर कर्मचारियों को यह बताना होता है कि उन्होंने उन मानदंडों के मुकाबले कैसा प्रदर्शन किया जो उन्होंने खुद तय नहीं किए थे। एडगर शाइन ने इसे संगठनात्मक संस्कृति की केंद्रीय विफलता कहा था। अधिकांश नेताओं का मानना है कि वे पूछ रहे हैं, जबकि वे असल में एक प्रश्न के रूप में निर्देश दे रहे हैं। “उस प्रोजेक्ट की स्थिति क्या है?” यह कोई पूछताछ नहीं है। यह जिज्ञासा के वेश में निगरानी है।
AI इस चुनौती को और गहरा करता है। संगठन अब असाधारण गति से विश्लेषण, सारांश और सिफारिशें तैयार कर सकते हैं। लेकिन कोई भी AI उस चीज़ की नकल नहीं कर सकता जो एक इंसान संगठन के अंदर वर्षों के अनुभवों से नोटिस करता है — विभागों के बीच के पैटर्न, अनकही तनातनी, ग्राहक की वह अंतर्दृष्टि जो कभी डैशबोर्ड तक नहीं पहुँचती। उस तरह के ज्ञान के बारे में पूछना पड़ता है। यह खुद-ब-खुद सामने नहीं आएगा।
‘कंट्रीब्यूशन लीडरशिप’ के लिए बुनियादी तौर पर एक अलग तरह के प्रश्न की आवश्यकता होती है:
- यह नहीं कि “आपने क्या हासिल किया?” बल्कि यह कि “आपने क्या देखा?”
- यह नहीं कि “क्या आपने अपने लक्ष्य हासिल किए?” बल्कि यह कि “अगर आप चाहें तो क्या बदलेंगे?”
- यह नहीं कि “हम अधिक कुशल कैसे हो सकते हैं?” बल्कि यह कि “हम क्या चूक रहे हैं?”
- यह नहीं कि “आपका अपडेट क्या है?” बल्कि यह कि “आपके दिमाग में क्या चल रहा है — भले ही यह आपकी जिम्मेदारी न हो?”
ये हल्के-फुल्के सवाल नहीं हैं। ये रणनीतिक उपकरण हैं। प्रत्येक को किसी ऐसी चीज़ तक पहुँचने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसे कोई डैशबोर्ड सतह पर नहीं ला सकता है: वह अनूठा पैटर्न पहचान जो एक ऐसे इंसान के भीतर रहती है जो ध्यान दे रहा है।
संगठन डेटा बुनियादी ढांचे में लाखों का निवेश करते हैं — ऐसी प्रणालियाँ जो बाजारों, ग्राहकों और संचालन से सिग्नल कैप्चर करती हैं। वे उस चीज़ में लगभग कुछ भी निवेश नहीं करते जिसे मैं पूछने का बुनियादी ढांचा (asking infrastructure) कहूंगा: अनुष्ठान, मानदंड और संरचनात्मक अपेक्षाएं जो काम के सबसे करीब के लोगों से सिग्नल कैप्चर करती हैं।
इसका परिणाम एक अजीब विरोधाभास है
कंपनियाँ अपने ग्राहकों को समझने के लिए परिष्कृत प्रणालियाँ बनाती हैं जबकि अपनी ही दीवारों के भीतर पहले से मौजूद अंतर्दृष्टि को व्यवस्थित रूप से नजरअंदाज करती हैं।
मैं सोचता हूँ कि क्या अगले दशक की सबसे महत्वपूर्ण डिज़ाइन चुनौती बिल्कुल भी तकनीकी नहीं है। यह वास्तुशिल्प संबंधी हो सकती है: ऐसे संगठनों का निर्माण करना जहाँ लगातार सही सवाल पूछे जाएं, जहाँ अंतर्दृष्टि उतनी ही स्वाभाविक रूप से ऊपर की ओर यात्रा करे जितनी स्वाभाविक रूप से निर्देश नीचे की ओर यात्रा करते हैं, और जहाँ प्रत्येक व्यक्ति के दृष्टिकोण को खोजने लायक संपत्ति माना जाए।
Contribution OS एक भ्रामक रूप से सरल बदलाव से शुरू होता है। लोगों से यह पूछना बंद करें कि उन्होंने क्या उत्पादित किया। उनसे यह पूछना शुरू करें कि उन्होंने क्या देखा है।
वे किसी के पूछने का इंतजार कर रहे हैं।