शोध का सार
- UC Berkeley के शोधकर्ताओं ने अप्रैल 2025 से दिसंबर 2025 तक 8 महीनों में टेक कंपनियों के 200 कर्मचारियों का अवलोकन किया
- नतीजा: AI अपनाने के बाद काम कम नहीं हुआ, बल्कि और तीव्र व अधिक हो गया
- Harvard Business Review के फ़रवरी 2026 अंक में प्रकाशित
AI के काम को तीव्र करने के 3 मुख्य पैटर्न
- काम के दायरे का विस्तार
- AI ने knowledge gap भर दिए → लोग अपने मूल काम से बाहर के क्षेत्रों में भी घुसने लगे (PM ने code लिखना, designer ने coding करना आदि)
- छोटे प्रयोग → वे काम भी व्यक्ति ने अपने ऊपर ले लिए जिनके लिए पहले अतिरिक्त staff चाहिए होता था
- engineers ने AI code review, correction, Slack coaching, और अधूरे PR पूरे करने में और अधिक समय लगाया
- समय-सीमाओं का क्षरण
- काम शुरू करने की friction घट गई → lunch, meetings के दौरान, या file loading के बीच भी “छोटे काम” ठूँस दिए जाने लगे
- दफ़्तर से निकलने से ठीक पहले “आख़िरी prompt”, और दफ़्तर के बाद या सुबह जल्दी भी AI बातचीत जारी रही
- काम और जीवन की सीमा धुंधली हो गई (chatting जैसा हल्का लगता है, लेकिन असल में आराम कम होता है)
- multitasking में विस्फोट
- AI की वजह से कई काम एक साथ चलाना संभव हुआ (coding के दौरान AI alternatives बनाना, multiple agents को parallel चलाना आदि)
- टाले गए काम भी आसानी से फिर शुरू हो गए → खुले पड़े tasks की संख्या बढ़ी
- attention switching और output verification का बोझ ↑ → cognitive fatigue और गहरा हुआ
स्वैच्छिक अपनाना ही उल्टा समस्या बना
- यह स्थिति कंपनी के दबाव से नहीं, बल्कि कर्मचारियों की स्वैच्छिक पसंद से पैदा हुई
- “सोचा था productivity बढ़ेगी तो कम काम करेंगे, लेकिन उल्टा और ज़्यादा काम करने लगे” (एक कर्मचारी की गवाही)
- Simon Willison: “LLM इस्तेमाल करने पर मैं 2~3 projects एक साथ चलाता हूँ → 1~2 घंटे में ही दिन भर की ऊर्जा ख़त्म हो जाती है”
productivity बढ़ने का paradox (संबंधित शोध)
- METR: skilled developers के वास्तविक काम के समय में 19% वृद्धि, जबकि उन्हें व्यक्तिपरक रूप से लगा कि वे 20% तेज़ हुए
- NBER: AI अपनाने वाली कंपनियों में productivity बढ़ोतरी सिर्फ 3% रही, काम के घंटे और आय में लगभग कोई बदलाव नहीं
- दीर्घकालिक जोखिम: cognitive fatigue → burnout → निर्णय-क्षमता कमज़ोर → quality गिरावट → attrition बढ़ना
सुझाव और निष्कर्ष
- संगठन स्तर पर “AI practice” की ज़रूरत: कब, कैसे और कब रोकना है, इसके नियम तय हों
- उदाहरण: महत्वपूर्ण निर्णय से पहले “decision pause” (विपरीत राय माँगना, goals से alignment जाँचना आदि)
- मुख्य सवाल: “AI काम को बदल रहा है, यह पर्याप्त नहीं; हम उस बदलाव को कैसे design करते हैं, यही अधिक महत्वपूर्ण है”
मुख्य संदेश यह है कि AI काम को आसान बनाता है, लेकिन उसे रोकना कठिन भी बना देता है।
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