अंतर्दृष्टि
संगठनों में निर्णय अंतराल
हमने एक सदी ऐसे संगठन बनाने में बिताई है जो लोगों को जानने के लिए पुरस्कृत करते हैं, और ऐसा संगठन बनाने में लगभग कोई समय नहीं लगाया जो लोगों को यह नोटिस करने के लिए पुरस्कृत करे कि वे नहीं जानते। वह असमानता पहले वहनीय थी। अब शायद ज़्यादा समय तक नहीं रहेगी।
इस साल की शुरुआत में Scale की एक रिसर्च टीम ने HiL-Bench नामक एक बेंचमार्क प्रकाशित किया। आधार सीधा है: कठिन सॉफ्टवेयर और डेटाबेस कार्यों को लें जिन्हें फ्रंटियर AI मॉडल पहले से ही अच्छी तरह से हल करते हैं, फिर कुछ विवरण हटा दें - उस प्रकार के विवरण जो अब तक लिखे गए हर वास्तविक विनिर्देश से गायब होते हैं: एक अस्पष्ट आवश्यकता, दस्तावेजों के बीच विरोधाभास, एक तथ्य जिसे किसी ने नहीं लिखा।
पूरी जानकारी के साथ, मॉडल ने 75% से 89% कार्यों को हल किया। किसी इंसान से स्पष्टीकरण मांगने की क्षमता दिए जाने पर, लेकिन यह तय करने के लिए खुद पर छोड़ दिए जाने पर कि कब पूछना है, एक डोमेन में प्रदर्शन गिरकर 38% और दूसरे में 12% हो गया।
जो बात चौंकाने वाली है वह विफलता नहीं बल्कि उसका तरीका है। सिस्टम रुके नहीं और न ही उन्होंने अनिश्चितता को उजागर किया। उन्होंने एक आत्मविश्वासी धारणा के साथ अंतराल को भर दिया और आगे बढ़ते रहे। हजारों विफलता ट्रेसेज़ में, एक मॉडल परिवार ने उन मान्यताओं पर विस्तृत काम बनाया जिनकी उसने कभी जाँच नहीं की थी; दूसरे ने पहचाना कि वह फंस गया है और फिर भी आगे बढ़ता रहा।
क्षमता का नहीं, निर्णय का अंतराल
शोधकर्ताओं ने गायब चीज़ का नाम बहुत अच्छा रखा: क्षमता का नहीं, बल्कि निर्णय का अंतराल। पूछने का तंत्र मौजूद था। इसका उपयोग कब करना है, इसका निर्णय नहीं था।
मुझे लगता है कि अधिकांश संगठनों में यही अंतराल है, और मशीनों की तुलना में यह उनके पास बहुत लंबे समय से है।
विचार करें कि हम लोगों का चयन कैसे करते हैं। हम इस बात का प्रमाण मांगते हैं कि उन्होंने पहले क्या उत्पादित किया है - डिग्री, पद, थ्रूपुट, पिछला दायरा। हम शायद ही कभी इस बात का प्रमाण मांगते हैं कि वे यह बता सकते हैं कि कोई ब्रीफ कब असंगत है, या कब कोई योजना किसी ऐसी चीज़ मानती है जो दो साल पहले सच थी। द बर्निंग ग्लास इंस्टीट्यूट और वनटेन ने इस वसंत में एक हज़ार से अधिक बड़े अमेरिकी नियोक्ताओं का अध्ययन किया और पाया कि जिन फर्मों ने औपचारिक रूप से डिग्री की आवश्यकताओं को छोड़ दिया, उनमें गैर-डिग्री क्रेडेंशियल रखने वाले लोगों की भर्ती में केवल दो प्रतिशत की वृद्धि देखी गई। नीति बदल गई; चयन की प्रवृत्ति नहीं बदली। प्रमुख आयु वर्ग के अमेरिकी कार्यबल का 58% हिस्सा चार साल की डिग्री नहीं रखता है, और मशीनरी उसी संकेत तक पहुँचना जारी रखती है।
इसलिए हम आश्वस्त निष्पादन के लिए अनुकूलित संगठनों को इकट्ठा करते हैं, और फिर तब आश्चर्यचकित होते हैं जब आश्वस्त निष्पादन विफलता का तरीका साबित होता है।
गलत मान्यताएँ अब मशीन की गति से बढ़ती हैं
अब यह अधिक महत्वपूर्ण क्यों है? जब निष्पादन महंगा था, तो एक आश्वस्त गलत धारणा धीरे-धीरे आगे बढ़ती थी। यह लोगों, ड्राफ्ट, बैठकों, बजट से होकर गुजरती थी - प्रत्येक किसी के लिए चुपचाप पूछने का अवसर था, “रुको, हमारा इससे वास्तव में क्या मतलब है?” निष्पादन अब सस्ता और तेज़ है। गलत मान्यताएँ अब मशीन की गति से बढ़ती हैं। अवरोध ऊपर की ओर, उस शुरुआती सवाल की गुणवत्ता की ओर स्थानांतरित हो जाता है जिससे काम शुरू हुआ था।
जो चीज़ नोटिस करने को उत्पादन का एक रूप बनाती है - शायद सबसे मूल्यवान। और नोटिस करना अकेले विशेषज्ञता से नहीं आता है; यह एक से अधिक प्रणालियों में रहने से आता है। वित्त में काम करने से पहले गोदाम में काम करने वाला व्यक्ति आपूर्ति-शृंखला की उस धारणा को देखता है जिसे कमरे में मौजूद बाकी लोग अनदेखा कर देते हैं। नर्स से प्रशासक बनी महिला सुनती है कि नीति का कौन सा हिस्सा मंगलवार की रात को जीवित नहीं रह पाएगा। अप्रवासी डेक में उस वाक्य को सुनता है जो केवल उन लोगों के लिए समझ में आता है जो यहीं पले-बढ़े हैं। यह, मेरे लिए, विविध संगठनों के लिए वास्तविक तर्क है - यह नहीं कि अंतर सराहनीय है, बल्कि यह कि अंतर उन धारणाओं का एकमात्र विश्वसनीय डिटेक्टर है जिसे एक सजातीय समूह इसलिए नहीं देख सकता क्योंकि वह उन्हें साझा करता है।
निर्णय लेने की क्षमता को प्रशिक्षित किया जा सकता है
बेंचमार्क का उत्साहजनक हिस्सा इसका आखिरी निष्कर्ष है: निर्णय लेने की क्षमता को प्रशिक्षित किया जा सकता है। एक बहुत छोटा मॉडल, जिसे अनसुलझी अनिश्चितता को पहचानने और उस पर कार्रवाई करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, ने न केवल अपने पूछने के तरीके में बल्कि अपने परिणामों में भी सुधार किया।
यदि यह एक मॉडल में प्रशिक्षित करने योग्य है, तो यह एक संस्थान में विकसित करने योग्य है। लेकिन आप उस चीज़ को विकसित नहीं कर सकते जिसे आप कभी रिकॉर्ड नहीं करते। जो मुझे एक ऐसे सवाल पर वापस लाता है जिसके इर्द-गिर्द मैं घूमता रहता हूँ: क्या आपका संगठन उस पल का कोई रिकॉर्ड रखता है जब किसी ने एक बेहतर सवाल पूछने के लिए काम रोक दिया था? या यह केवल उन लोगों को याद रखता है जो आगे बढ़ते रहे?