AI पायलट्स के 95% असफल क्यों होते हैं — और आप इससे कैसे बचें

 (every.to)
9 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-09-12 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • कंपनियाँ AI अपनाने में short-term ROI पर अटक जाती हैं, जिससे वे खुद ही long-term value accumulation का माहौल बिगाड़ देती हैं और असफलता की संभावना बढ़ जाती है
  • MIT·McKinsey·Upwork·HBR आदि के अनुसार नतीजों की कमी, कर्मचारियों का burnout, और रणनीतिक भ्रम जमा होते जाते हैं, जिससे शुरुआती उपयोगकर्ताओं का अलगाव और trust collapse जैसी दुष्चक्र स्थिति पैदा होती है
  • field cases में शुरुआती सफलता के बाद pricing और performance targets बढ़ाने से innovation के लिए बची गुंजाइश खत्म हो जाती है, और decision-making delays तथा product expansion stagnation पैदा करने वाला stag hunt phenomenon दिखाई देता है
  • समाधान का मूल Donella Meadows के leverage points को सही दिशा में छूना है: control tightening और extraction-centric approach नहीं, बल्कि distributed authority, reinvestment, और adaptation space सुनिश्चित करना
  • SharkNinja·Johnson Hana·Shopify जैसे उदाहरण दिखाते हैं कि trust-based operating system में बदलने पर compounding innovation ROI का स्वाभाविक उप-उत्पाद बन जाता है

समस्या और पृष्ठभूमि

  • हालिया MIT research के अनुसार, कंपनियों के AI adoption projects में 95% असफल हो रहे हैं। इस संख्या को अतिशयोक्ति नहीं माना जा रहा
    • McKinsey की survey में भी 80% से अधिक executives ने कहा कि generative AI उनकी कंपनी की कमाई में कोई स्पष्ट बदलाव नहीं ला सका
    • Upwork की research में सामने आया कि AI का अधिक उपयोग करने वाले कर्मचारियों में नौकरी छोड़ने की इच्छा अधिक थी, वे कंपनी की AI strategy को समझ नहीं पा रहे थे, और 88% ने burnout अनुभव किया
  • इस स्थिति की जड़ यह है कि कंपनियाँ AI investments से जल्दी returns निकालने के दबाव में long-term effects की बलि दे रही हैं
    • यानी शुरुआत में efficiency gains और work automation जैसे सकारात्मक प्रभाव दिखते हैं, लेकिन जैसे ही management की ओर से कम समय में ROI साबित करने की मांग आती है, project रुक जाता है या विफलता की ओर चला जाता है
  • मैंने 2023 से एक mid-sized consulting company में AI transformation projects का नेतृत्व किया
    • व्यवस्थित approach: pilot projects चलाए, workflows बदले, और change management strategy लागू की
    • इसके नतीजे में 40,000 घंटे से अधिक workforce productivity हासिल हुई, और clients की satisfaction भी ऊँची रही
    • लेकिन कंपनी स्तर पर तुरंत return on investment की मांग शुरू होते ही project performance ठहरने लगी

  • संकेत

    • AI transformation जहाँ रुकती है, वहाँ कुछ तय patterns और warning signs मौजूद होते हैं; इन्हें ध्यान से देखा जाए तो long-term change तक पहुँचा जा सकता है
    • इन्हीं अनुभवों के आधार पर मैं early warning signals और sustainable change की recipe प्रस्तुत करना चाहता हूँ

‘सफलता’ ही ‘असफलता’ को क्यों ट्रिगर करती है

  • जिस 300 लोगों वाली consulting company में लेखक काम करता था, उसने शुरुआती AI adoption में मजबूत results हासिल किए और momentum बना लिया
    • research call analysis automation tool लाया गया, जो transcription, summarization, और client reports को auto-generate करता था, लगभग एक junior employee की तरह
    • इससे टीम core workflow redesign और actionable insights निकालने पर ध्यान दे सकी, और नतीजतन बेहतर output quality और customer satisfaction मिली
  • लगा था कि यह सफलता AI की potential साबित करेगी और पूरी company में adoption तेज करेगी, लेकिन वास्तव में performance stagnation आ गई
    • यह किसी एक company की समस्या नहीं, बल्कि AI adaptation की कोशिश कर रही अधिकांश established companies के सामने आने वाली structural force का उदाहरण है

  • short-term ROI harvesting के side effects

    • कंपनी ने efficiency improvement के आधार पर client billing rates बढ़ाने और input hours घटाने की कोशिश की
    • यह ROI को जल्दी recover करने की immediate monetization strategy लगी, लेकिन इसी के साथ performance targets भी ऊपर चढ़ा दिए गए
    • नतीजतन कर्मचारी पूरी तरह numbers hit करने में लग गए और innovation के लिए slack गायब हो गया

  • संगठन के भीतर ठहराव

    • short-term target pressure ने internal friction बढ़ाया, जिससे decision criteria और सख्त हुए तथा approvals में देरी होने लगी
    • इसके नतीजे में मुख्य AI-based product expansion project टीम के overload और दबाव के कारण लगभग एक साल तक अटका रहा

  • Stag Hunt theory

    • यह game theory की stag hunt स्थिति की तरह काम करता है
      • stag: वह shared large-scale outcome जो केवल long-term cooperation से मिल सकता है
      • hare: तुरंत मिलने वाला ROI या छोटा व्यक्तिगत लाभ
    • जब कंपनी ROI जल्दी harvest करती है, तो वह cooperation छोड़कर hare का पीछा करने का signal देती है, जिससे collective trust collapse होता है

  • innovation pioneers की दुविधा

    • अंदरूनी pioneers भले नए workflows, automation, और tools बना लें, ज्यादातर कंपनियाँ उन्हें structural change में नहीं बदल पातीं और बस performance targets कसने में इस्तेमाल करती हैं
    • innovators को पुरानी व्यवस्था के rules से आँका जाता है, और reward व promotion की कमी के कारण उनके अवसर धीरे-धीरे खत्म हो जाते हैं
    • अंततः उनके पास innovation छोड़ देने या नौकरी छोड़ देने जैसा ही rational विकल्प बचता है

Leverage theory

  • लेखक ने अपने पिछले अनुभव के आधार पर AI transformation failure को रोकने के तरीके ढूँढने शुरू किए
    • इस प्रक्रिया में Donella Meadows की systems thinking और उनका प्रसिद्ध essay 「Leverage Points」(1997) संदर्भ बना
  • Meadows की insight: टिकाऊ बदलाव लाने के लिए सही intervention points ढूँढने होते हैं
    • सतही intervention में बहुत मेहनत के बदले कम असर मिलता है, जबकि अदृश्य leverage छोटे intervention से बड़ा बदलाव ला सकता है
    • लेकिन नए systems में human intuition अक्सर उलटी दिशा में काम करती है, इसलिए strong leverage मिलने पर भी लोग उसे गलत दिशा में धक्का दे देते हैं
  • फिर भी कंपनियाँ surface-level solutions और implementations पर जरूरत से ज्यादा resources खर्च कर रही हैं
    • और जब deeper intervention करती भी हैं, तो control बढ़ाना, ROI जल्दी extract करना, और speed accelerate करना जैसी गलत दिशा में बल लगाती हैं
    • जबकि असल जरूरत है autonomy बढ़ाने, reinvestment करने, और adaptation space बनाने की
  • सच्ची leading companies ROI को स्वाभाविक उप-उत्पाद बनाने वाले healthy और adaptive value-creation systems बनाती हैं
  • नीचे दिए गए तीन उदाहरण दिखाते हैं कि सही high-leverage points का उपयोग करके sustainable AI performance कैसे हासिल की जा सकती है

  • SharkNinja — decentralized decision-making trust

    • पहले गलत plan की आलोचना करने पर लोगों को teamwork की कमी का टैग मिल जाता था
    • home appliance manufacturer SharkNinja में CEO Mark Barrocas ने इस culture को उलट दिया
      • कर्मचारियों को planning errors की ओर इशारा करने की जिम्मेदारी और अधिकार दिए गए, और गलत फैसलों को जल्दी सुधारने वाली decentralized decision-making system को मजबूत किया गया
      • उन्होंने कहा, “पहले मैं बेवकूफी से काम करता था, लेकिन अब मैंने ‘non-stupid’ तरीके से काम करने का फैसला किया है,” और failure को correction data के रूप में redefine किया
    • इस operating system ने agility, trust, और collaboration बढ़ाई, जिसके परिणामस्वरूप हालिया quarter में net profit 105% बढ़ा और all-time high stock price हासिल हुई

  • Johnson Hana — billable hours से customer value तक

    • Dublin, Ireland की unconventional law firm Johnson Hana ने hourly billing की जगह subscription और project-based pricing अपनाई
      • लक्ष्य को ‘hours maximize करना’ नहीं बल्कि ‘talent और customer value maximize करना’ बनाया गया
    • AI को पूरे workflow में embed किया गया, और document review automation के जरिए lawyers को creative negotiation, complex problem-solving, और judgment पर ध्यान देने का मौका मिला
    • इस model ने lawyers को “ज्यादा खुश और ज्यादा सक्षम” बनाया, और clients को तेज व बेहतर outcomes मिले
    • जुलाई 2025 में AI legal platform Eudia ने Johnson Hana को 50 million dollars में acquire किया, यानी उसने ऐसी company चुनी जिसने पहले से trust-based, stag-hunt operating system बना लिया था

  • Shopify — AI use को performance metric बनाना

    • low-trust organizations में कर्मचारियों के लिए AI use छिपाना या सीखने से बचना एक rational choice बन जाता है
    • लेकिन Shopify ने CEO Tobi Lütke के निर्देश पर AI utilization को संगठन के core rule की तरह redesign किया
      • नई hiring में “AI यह काम नहीं कर सकता” का प्रमाण दिए बिना headcount बढ़ाना संभव नहीं
      • AI proficiency को performance evaluation के मुख्य तत्व में शामिल किया गया
    • इसके परिणामस्वरूप कर्मचारियों की rational choice AI में skilled होना और उसे openly use करना बन गई
      • संगठन को AI से replace करना कठिन creativity, strategy, और innovation capabilities के इर्द-गिर्द फिर से संगठित किया गया
    • Shopify ने stag hunt को enforce करने वाला system बनाया, और Lütke ने लक्ष्य बताया: “AI की मदद से 100x work achievement हासिल करना ताकि इंसान ऐसे challenges हल कर सकें जो पहले संभव नहीं थे”

वास्तविक transformation का मतलब क्या है

  • Meadows के diagnosis की तरह sustainable AI ROI के लिए केवल tools लाना काफी नहीं, बल्कि operating system itself बदलना होगा
  • पिछली सदी में अधिकांश कंपनियाँ centralized power grid की तरह चलती रही हैं
    • लक्ष्य: top-down control, linear prediction, और efficiency maximize करके scalability पाना
    • लेकिन AI इस system में बस अधिक efficient fuel डालने जैसा नहीं, बल्कि पूरी तरह नई किस्म की energy है
  • AI की ताकत व्यक्तिगत कर्मचारियों और टीमों के experiments तथा innovation activities से आती है → यानी संगठन के edge पर पैदा होने वाली decentralized energy
    • leading companies इसे समझकर या तो पुराने grid को obsolete घोषित करती हैं, या value measurement methods को फिर से define करती हैं, या incentives इस तरह बनाती हैं कि हर employee net-positive producer बने
    • यही बात SharkNinja, Johnson Hana, Shopify के उदाहरणों में दिखती है
  • surveys के अनुसार 95% कर्मचारी AI potential को मानते हैं, लेकिन उनकी सबसे बड़ी चिंता यह है कि “organization benefits share नहीं करेगी”
    • इसके चलते कर्मचारी shadow workforce में बदल जाते हैं, AI use छिपाते हैं और केवल short-term gains के लिए ‘hare hunting’ मोड में चले जाते हैं
    • trust की कमी collaborative innovation को रोक देती है
  • नया operating system इस गहरे trust पर टिका होता है कि “भले prediction और control संभव न हों, फिर भी जो value create की गई है उसे recognize और reward किया जाएगा”
    • जो कंपनियाँ इस trust को operating model के स्तर पर बना लेती हैं, वे temporary efficiency नहीं, बल्कि compounding innovation हासिल करती हैं जिसे competitors copy नहीं कर सकते
    • sustainable ROI इस बात से नहीं आती कि AI क्या कर सकती है, बल्कि इससे आती है कि एक साझा लक्ष्य पर भरोसा करने वाले और सहयोग करने वाले लोग क्या कर सकते हैं

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