AI खराब मैनेजर बनाता है

 (staysaasy.com)
8 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-08-25 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

Performance Assessments

  • परफॉर्मेंस आकलन कठिन इसलिए लगता है क्योंकि कई मैनेजर अभी भी मैनेजमेंट की बुनियादी कौशलों में पर्याप्त दक्ष नहीं हैं
  • परफॉर्मेंस आकलन लिखना मैनेजर की सटीक अभिव्यक्ति और सहानुभूति की परीक्षा लेने वाली एक मुख्य गतिविधि है, और मैनेजर के विकास के लिए एक अहम प्रशिक्षण प्रक्रिया भी
    • एक बेहतरीन मैनेजर को jazz performance की तरह feedback को सहज और प्रवाहपूर्ण ढंग से तुरंत दे पाना चाहिए
    • यह क्षमता हजारों घंटों की अटपटी और कठिन बातचीत, वाक्यों को तराशने, और बात को ठीक-ठीक पहुँचाने के तनाव से गुजरने वाली दीर्घकालिक ट्रेनिंग का परिणाम होती है
  • परफॉर्मेंस आकलन दस्तावेज़ सटीकता, सहानुभूति और रणनीतिक सोच को एक साथ मांगने वाला मैनेजमेंट का संक्षिप्त रूप है, और इसे AI पर छोड़ देना कसरत छोड़ देने वाले शॉर्टकट जैसा है, जो मैनेजर की अपनी विकास-लाभ को शून्य कर देता है
  • AI पर निर्भर रहने से टीम को ऊपर-ऊपर से ठीक दिखने वाले दस्तावेज़ मिल जाते हैं, लेकिन मैनेजर वास्तविक प्रशिक्षण का अवसर खो देता है
  • परफॉर्मेंस आकलन केवल जिस व्यक्ति की समीक्षा हो रही है उसकी वृद्धि का उपकरण नहीं है, बल्कि मैनेजर की लीडरशिप क्षमता बढ़ाने का साधन भी है

AI अमूर्तकरण नहीं, बल्कि सहायक टूल है

  • असली abstraction tools (memory-safe languages, spell checkers, calculators) हमेशा एक जैसे नतीजे देते हैं, इसलिए उनके ऊपर कौशल बनाया जा सकता है
  • लेकिन मैनेजमेंट के लिए AI अप्रत्याशित और असंगत है, इसलिए जब तक पूरी मैनेजमेंट गतिविधि AI द्वारा interface न की जा रही हो, यह विश्वसनीय abstraction layer नहीं बन सकता
  • इसलिए परफॉर्मेंस आकलन, presentation, promotion management जैसे मुख्य communication और decision-making कार्य AI को सौंपना मैनेजर के विकास (मैदान की समझ और निर्णय की मांसपेशियों के विकास) में बाधा बनता है

Dos and Don’ts

  • कुछ काम ऐसे होते हैं जहाँ दर्द से ही विकास होता है; AI का किनारों को मुलायम बना देना अभी की परीक्षा में मददगार हो सकता है, लेकिन यह कल की दक्षता को खा जाने वाली परीक्षा के दिन cheating जैसा है
  • इसलिए मैनेजर को तुरंत की दक्षता से अधिक संचित क्षमता को प्राथमिकता देनी चाहिए, और क्या delegate करना है और क्या खुद करना है, इसके लिए स्पष्ट सीमा-निर्धारण का सिद्धांत रखना चाहिए

मैनेजमेंट कार्य में AI उपयोग गाइड

  • रिज़्यूमे समीक्षा: AI का उपयोग अनुशंसित है; नियम तय कर दिए जाएँ तो बड़े पैमाने पर उम्मीदवारों की छँटाई में प्रभावी है
  • टैलेंट हायरिंग (selling/convincing): यह ऐसा मुख्य मैनेजमेंट कौशल है जिसे इंसान को खुद करना ही चाहिए, और इसका बार-बार अभ्यास ज़रूरी है
  • प्रोसेस डिज़ाइन: अधिकांश workflow general-purpose frameworks होते हैं, इसलिए AI draft का उपयोग किया जा सकता है; यह दोहराव वाला और standardized क्षेत्र है
  • प्रोसेस संचालन: स्वचालित reminders और compliance checks का कुछ हिस्सा automate किया जा सकता है, लेकिन meeting संचालन और backlog management जैसी चीज़ें मैनेजर के लिए टीम की लय सीखने का महत्वपूर्ण अवसर हैं
  • परफॉर्मेंस मैनेजमेंट: यह क्षेत्र ज़रूर इंसान द्वारा किया जाना चाहिए; feedback लगभग शिल्पकारी के बराबर है
  • करियर विकास मार्गदर्शन: AI को sparring partner की तरह इस्तेमाल कर विचार जुटाए जा सकते हैं, लेकिन अंतिम डिज़ाइन और execution मैनेजर की ज़िम्मेदारी है

मुख्य सिद्धांत

  • AI का उपयोग केवल दोहराव वाले और स्पष्ट सही उत्तर वाले कार्यों में करें
  • अस्पष्टता और मानवीय व्यवहार से जुड़ी स्थितियों में मैनेजर को खुद अनुभव करना और सोचना होगा, तभी विकास संभव है
  • AI केवल सहायक है, और ऐसे क्षेत्र मौजूद हैं जहाँ यह मैनेजर की लीडरशिप और विकास के अनुभव को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-08-25
Hacker News राय

  • यह सोचना बड़ा प्यारा लगता है कि मैनेजरों का मूल्यांकन कर्मचारियों की performance review की quality पर होता है
    बात से सहमत हूँ
    अच्छी तरह सोचा-समझा review कर्मचारियों को बेहतर काम करने में मदद करता है
    AI performance review को शुरू से सही तरीके से नहीं लिख सकता
    कम से कम review में क्या कहना है यह खुद सोचकर नोट कर लेना चाहिए, और AI का इस्तेमाल सिर्फ भाषा को polish करने के लिए होना चाहिए
    लेकिन ज़्यादातर मैनेजरों के बॉस की नज़र में ऐसी मेहनत समय की बर्बादी मानी जाती है
    हक़ीक़त में performance review अक्सर उस समय की ज़रूरत के हिसाब से मनमाने ढंग से तय हो जाते हैं
    अगर budget कम हो, तो अचानक performance उतनी शानदार नहीं लगती, और कहा जाता है कि promotion के लायक कोई कर्मचारी नहीं है
    उल्टा, जब कर्मचारी salary को लेकर असंतोष जता रहे हों या hiring मुश्किल हो, तब वही कर्मचारी अचानक core talent बन जाता है
    एक efficient मैनेजर AI से कहेगा, "इसे promotion के लायक अच्छी review में बदल दो" या "इसे अभी सुधार की गुंजाइश वाली average review बना दो", और नतीजे के हिसाब से एक अस्पष्ट review निकाल लेगा
    सचमुच सक्षम मैनेजर समय लगाकर review खुद लिखते हैं और लोगों को विकसित करने के नज़रिए से काम करते हैं
    लेकिन मैनेजरों को effective leadership दिखाने के लिए ज़्यादा incentive नहीं मिलता
    यह मेरी अपनी experience से निकली बात है, हर जगह हालात अलग हो सकते हैं

    • काफ़ी लंबे समय तक management करने के बाद performance review process के बारे में कई नई बातें समझ में आईं
      मूल रूप से सबका मूल्यांकन एक curve के हिसाब से होता है, और “expectations से ऊपर” rating बहुत ज़्यादा नहीं दी जा सकती
      अगर ऐसी ratings ज़्यादा दे दी जाएँ, तो उसका मतलब होगा कि व्यक्ति अपनी भूमिका से ऊपर का काम कर रहा है, और फिर यह promotion का आधार बन सकता है
      चूँकि बहुत सारे promotions दिए नहीं जा सकते, इसलिए top performers को भी यह साफ़ नहीं होने दिया जाता कि वे वास्तव में कितने अच्छे हैं
      performance review सच में एक बेवकूफ़ी भरा system है; आदर्श रूप से इसमें कोई नई बात पता नहीं चलनी चाहिए, और पूरे साल लगातार feedback मिलना चाहिए
      promotion भी तभी होना चाहिए जब रणनीतिक रूप से संभव हो

  • अगर AI की वजह से सभी मैनेजर बदतर हो जाएँ, तो वही नई AI सामान्य स्थिति बन जाएगी

  • पिछले 40 से ज़्यादा वर्षों में जिन लगभग सभी मैनेजरों से मैं मिला हूँ, वे बहुत ख़राब थे
    मुझे लगता है AI शायद सुधार ही साबित हो

    • “40 साल में मिले मैनेजर बहुत बुरे थे” इस बात पर, मैंने कभी ऐसा व्यक्ति नहीं देखा जिसे यह न लगता हो कि वह अपने मैनेजर से बेहतर काम कर सकता है
      निष्कर्ष यह है कि जैसे ही कोई व्यक्ति मैनेजर बनता है, वह अपने अधीन कर्मचारियों को अयोग्य PHB(Pointy-Haired Boss) जैसा दिखने लगता है

    • मैं भी ऐसा ही हूँ
      सच कहूँ तो मुझे coding पसंद है और मैं उसमें अच्छा भी हूँ, लेकिन अब तक मिले ज़्यादातर मैनेजरों के अधीन काम करने से बेहतर मैं खुद मैनेजर बनना पसंद करूँगा
      ज़्यादातर workplace समस्याएँ हल की जा सकती हैं, लेकिन निकम्मा मैनेजर सच में dead end होता है

    • "'Forbidden' AI Technique"(Computerphile) विषय पर यह YouTube वीडियो साझा कर रहा हूँ
      सार यह है कि ज़्यादातर AI models आख़िरकार users और unit tests के बारे में झूठ बोलने के लिए adapt हो जाते हैं

  • मैनेजरों के लिए एक टिप: अगर कर्मचारियों को performance review तक अपनी performance का पता नहीं चलता, तो आप मैनेजर का काम सही से नहीं कर रहे
    कर्मचारी के नज़रिए से: अगर मुझे अपने काम की performance नहीं पता, तो मेरा मैनेजर भी अपना काम ठीक से नहीं कर रहा
    हर performance review सकारात्मक होना चाहिए, जब तक कि वास्तव में नौकरी से निकालने पर विचार न चल रहा हो
    क्योंकि अगर कर्मचारी को किसी चीज़ में सुधार करना है, तो उसे यह पहले से साफ़ पता होना चाहिए
    यही management basics 101 है

    • जिन लोगों के पास ख़राब मैनेजर है, वे आम तौर पर यह पहले से जानते हैं
      दुर्भाग्य से, नौकरी छोड़ने या (और भी मुश्किल रास्ते से) union बनाकर कंपनी की policies और decision-making में कर्मचारियों की आवाज़ की माँग करने के अलावा ज़्यादा उपाय नहीं हैं
      यही worker power 101 है

  • अब तो समस्या पैदा हो गई
    अगर AI programmers को replace करके हमें बेकार बना दे, तो अगला नंबर हमारे मैनेजरों का भी हो सकता है
    हूँ… अब हमें ऐसा लेख लिखना चाहिए जो समझाए कि AI हमें replace नहीं कर सकता
    बढ़िया विचार है, उससे पहले ChatGPT में prompt डालकर देखता हूँ

    • मेरे अनुभव में AI निकम्मे मैनेजरों को और ज़्यादा बेनक़ाब कर देता है
      सचमुच सबसे ख़राब (या toxic) मैनेजर AI का इस्तेमाल सिर्फ इस उम्मीद में करते हैं कि वे मूर्ख न दिखें
      मैंने कई बार देखा है कि मैनेजर ऐसे feedback देते हैं जो न तो specific होता है और न ही prove किया जा सकता है
      जैसे, 'तुम meeting में अहम points अच्छी तरह जोड़ते हो' और 'meeting में विषय से मत भटको' जैसी परस्पर विरोधी बातें बिना किसी consistency के कह देना, या फिर पूरी team ने sprint deadline पूरी की हो और फिर भी कहना कि 'तुम बहुत धीरे काम करते हो'
      सबसे बुरे मामलों में वे मैनेजर आते हैं जिन्हें ChatGPT के ज़रूरत से ज़्यादा चापलूसी करने वाले version बहुत पसंद आए, और वे किसी बेहूदा idea पर सिर्फ इसलिए फँस जाते हैं क्योंकि computer ने उसे recommend किया
      toxic behavior का एक उदाहरण: 'sick leave चाहिए तो doctor का note लाओ' → 'अगर doctor के पास जा सकते हो तो office भी आ सकते हो' जैसी circular logic चलाने वाला मैनेजर
      उसके बाद कुछ ही दिनों में team का आधा हिस्सा एक साथ बीमार पड़ जाता है

  • मुझे लगता है यह AI के बारे में ज़्यादातर लोगों की सोच का एक ठोस उदाहरण है
    यानी AI को सिर्फ boring या साफ़-साफ़ scoped काम ही देना चाहिए, core काम कभी नहीं
    students भी AI को study buddy या tutor की तरह इस्तेमाल करते हैं, पूरा homework उसके हवाले नहीं करते
    software engineers भी ऐसा ही करते हैं: AI को code refactoring या छोटे-मोटे कामों में इस्तेमाल करते हैं, लेकिन पूरे system design या जटिल abstraction में खुद शामिल रहते हैं
    (यहाँ कई comments में चर्चा हो रही है कि performance management मैनेजर का core काम है या नहीं; मेरी राय में यह core काम है)

  • मुझे performance reviews से सच में नफ़रत थी
    मेरे मैनेजर की reviews हमेशा अस्पष्ट होती थीं
    वह सहकर्मियों को बचाने की कोशिश करता था, और उसने मेरे असली काम को देखा भी नहीं था
    feedback ज़्यादातर इस बात पर आधारित होता था कि उसने email करके किसी से पूछा कि मैं क्या अच्छा और क्या ख़राब करता हूँ
    5 साल तक हर quarter जो review लौटकर आती थी, उसका सार कुछ ऐसा होता था: "NAHWheatCracker एक शानदार engineer है. कभी-कभी इसके साथ काम करना मुश्किल होता है"
    one-on-one में मैं हमेशा उस "काम करना मुश्किल है" वाले हिस्से के बारे में पूछता था
    लेकिन मेरा मैनेजर कभी नहीं बताता था कि किसने क्या कहा, कोई specific situation भी नहीं समझाता था, और सीधे बात करने का मौका भी नहीं देता था
    यह समझना मुश्किल था कि वह कोई एक बार की समस्या थी, रोज़मर्रा की बात थी, या बस किसी के एक दिन के मूड का असर
    मुझे कुछ ऐसा चाहिए था जिसे मैं ठोस रूप से सुधार सकूँ
    जब आप सिर्फ अनुमान लगाते रह जाते हैं, तो उससे और बड़ी समस्याएँ पैदा होती हैं, और यह अस्पष्टता teams के बीच दूरी बढ़ा देती है
    मैं इस डर से लोगों से बात ही करने से बचने लगा कि कहीं मैं किसी के ख़िलाफ़ कुछ न कह दूँ
    अगर इसमें AI भी शामिल होकर और ज़्यादा गैर-मानवीय तरीके से reviews बनाने लगे, तो यह और उदास करने वाला होगा
    फिर भी, निकम्मे मैनेजर पहले ही इस process को ख़राब कर चुके हैं, इसलिए AI शायद इससे बदतर न हो

    • 25 साल से ज़्यादा काम करने के बाद भी मुझे कभी कोई उपयोगी performance review नहीं मिली
      मुझे लगता है कि अगर ज़्यादा लोग इसका मज़बूती से विरोध करें, तो शायद ऐसी व्यवस्था खत्म हो सके

    • management role में अनगिनत मुश्किलों के बीच संतुलन बनाना पड़ता है
      anonymous feedback माँगें तो यह 'पीठ पीछे बात करने' जैसा लग सकता है और trust टूट सकता है
      दूसरी ओर, अगर transparency के लिए सबको खुलकर और सीधे feedback देने को कहा जाए, तो conflict या retaliation का जोखिम रहता है, या फिर ईमानदार feedback ही नहीं मिलती और समस्याएँ व शिकायतें दब जाती हैं

    • मुझसे अगर कभी सहकर्मियों की काम करने की क्षमता का मूल्यांकन करने को कहा गया, तो मैं कभी तैयार नहीं होऊँगा
      वह मैनेजर का अपना काम है
      इससे सिर्फ बेकार का तनाव पैदा होता है, और अंततः वही उसकी भूमिका है
      समझ नहीं आता कि सब लोग इसके पीछे क्यों चलते हैं
      engineers एक-दूसरे की बुराई करते फिरते हैं, और मैनेजर वर्ग के लिए उनकी जगह evaluation भी कर देते हैं
      अपना काम करना ही काफ़ी है

  • मैं उस दिन का इंतज़ार कर रहा हूँ जब पहली बार prompt injection self-review में घुसेगा
    सोचने पर, अगर performance review एक LLM-आधारित बातचीत के रूप में हो जो पहले से तय grading criteria/feedback form के हिसाब से चले, तो यह इतना बुरा idea भी नहीं लगता
    मेरा मतलब यह नहीं कि LLM को internal data या employee data डालकर सीधे final लिखवा दिया जाए, बल्कि यह कि LLM सवालों की एक श्रृंखला पूछे और ज़रूरत पड़ने पर follow-up questions के ज़रिए सार्थक और actionable feedback निकलवाने में मदद करे

  • मैं एक आपत्ति रखना चाहता हूँ
    अगर आप सोचते हैं कि एक अच्छा मैनेजर वह है जो बस एक शानदार performance review लिख दे, तो वह व्यक्ति पहले ही मैनेजर के रूप में असफल है

    • performance review ही सब कुछ नहीं है, लेकिन यह निश्चित रूप से एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और मैं भी इससे सहमत हूँ

  • अगर किसी ऐसे मैनेजर को रखना है जिसका काम सिर्फ performance review लिखना है, तो उस भूमिका में AI शायद बेहतर मैनेजर साबित हो सकता है