एक पंक्ति में सार
AX प्रोत्साहन टीम की नई स्थापना उस समय एक विडंबना है जब परतों को घटाना चाहिए, लेकिन हम एक परत और जोड़ रहे हैं। MIT NANDA शोध में सफल 5% वे संगठन थे जिन्हें केंद्रीय AI लैब ने नहीं, बल्कि फील्ड मैनेजरों ने नेतृत्व दिया। 15 साल के CTO अनुभव से सीखा गया AX का पहला सिद्धांत यह है कि केंद्र में टूल नहीं, बल्कि संगठन और लोग होते हैं।
AX प्रोत्साहन टीम का विरोधाभास — परतें हटानी चाहिए, पर परतें बढ़ाई जा रही हैं
- MIT NANDA शोध: कॉरपोरेट GenAI पायलटों में 95% विफल। सफल 5% Central AI lab नहीं, बल्कि फील्ड मैनेजर(line manager) द्वारा संचालित संगठन थे
- Coca-Cola: AI ट्रांसफॉर्मेशन(Project Fizzion) को पूरे संगठन में आगे बढ़ाया, लेकिन AI विज्ञापनों के खिलाफ प्रतिक्रिया हुई → CEO James Quincey ने इस्तीफा दिया, मुख्यालय में 75 पदों का पुनर्गठन हुआ
- Commonwealth Bank: AI बॉट लागू करने के बाद CS के 45 कर्मचारियों को निकाला गया → कॉल वॉल्यूम उल्टे बढ़ गए → एक महीने में 45 लोगों की फिर से भर्ती करनी पड़ी। यूनियन ने इसे "पूर्ण यू-टर्न" कहा
- Pentagon CDAO: स्वतंत्र AI संगठन को ऊपर उठाया गया, फिर दोबारा R&E(अनुसंधान·इंजीनियरिंग) के तहत पुनर्गठित किया गया
- Intel CAIO: 7 महीने में OpenAI चला गया
- Fortune डेटा: CFO-नेतृत्व वाले AI प्रोजेक्ट्स में 76% ने परिणाम हासिल किए। लेकिन CFO को AI भूमिका देने वाली कंपनियां सिर्फ 2% थीं
- मुख्य बिंदु: जैसे ही अलग संगठन बनाया जाता है, मौजूदा संगठन AX को "किसी और का काम" मानने लगता है
यह टूल नहीं, पहचान का सवाल है
- लोग अपने काम को अपनी पहचान मानते हैं। "मैं प्लानर हूं", "मैं मार्केटर हूं", "मैं बैकएंड डेवलपर हूं"
- जब 15 साल का अनुभवी मार्केटर देखता है कि AI से एक हफ्ते की रिपोर्ट 3 घंटे में बन रही है, तो उसकी पहली भावना "वाह" नहीं, बल्कि "तो फिर मैं क्या हूं?" होती है
- AX जिस चीज़ की मांग करता है, वह है पहचान का विघटन। यह दक्षता का नहीं, बल्कि पहचान का प्रश्न है
- "आपकी भूमिका का 60% ऑटोमेट हो जाएगा" तक तो कहा जाता है। लेकिन "बचे हुए 40% में आपकी जिम्मेदारी क्या होगी" तक पहुंचने वाली कंपनियां बहुत कम हैं
- टूल-केंद्रित AX निश्चित रूप से विफल होता है
जो संगठन को नहीं समझता, वह संगठन को बदल नहीं सकता
- लेखक का अनुभव: कंसल्टिंग के जरिए एक कंपनी में प्रवेश किया। हफ्ते में 4 बार, हर शाम 3 घंटे, एक महीने तक (लगभग 50 घंटे)। कोड पढ़ा, बैठकों में शामिल हुआ, लोगों से बात की
- टेक स्टैक कभी पहले इस्तेमाल नहीं किया था (Node.js, Kafka)। लेकिन साथ काम करने वाले लोगों को देखकर CTO के रूप में जुड़ने का निर्णय लिया
- "तकनीक सीखी जा सकती है। साथ काम करने वाले लोग न हों, तो कुछ भी संभव नहीं"
- Jack Dorsey(Block CEO) का दृष्टिकोण: हाइरार्की मूल रूप से जानकारी को रूट करने की संरचना थी। AI उस मध्य परत की भूमिका को हिला रहा है
- अधिकांश कंपनियां मौजूदा संरचना पर AI copilot जोड़कर रुक जाती हैं(ऑटोमेशन)। Jack Dorsey का असली प्रश्न है कंपनी के काम करने के तरीके को ही फिर से डिज़ाइन करना(संगठन पुनर्रचना)
AX आखिरकार End-to-End है
- AI ने जो बदला है, वह है एक व्यक्ति की कवरेज। पहले जो काम तीन टीमें करती थीं, अब वह एक छोटी टीम संभाल सकती है
- AX की दिशा: छोटी टीम, कम हैंडऑफ, अधिक स्पष्ट जिम्मेदारी
- Projection Problem (Abnormal Security CEO Evan Reiser): आइडिया उच्च-आयामी है, भाषा निम्न-आयामी। विशेषज्ञ→PM→स्पेक→इंजीनियर, हर हैंडऑफ में नुकसान के साथ संपीड़न होता है। "सबको लगता है कि वे एक ही छाया को देखकर aligned हैं, लेकिन हर कोई अलग उत्पाद की कल्पना करता है।" Reiser ने 20 साल के अनुभवी CISO को सीधे प्रोडक्ट जिम्मेदारी पर बैठाया और AI द्वारा इंटरव्यू कराने वाली संरचना चुनी। Expert → AI. एक ही हैंडऑफ। End-to-End की जरूरत का यह सबसे साफ़ स्पष्टीकरण है
- Lumen Technologies: लेगेसी टेलीकॉम कंपनी → "AI economy की backbone" के रूप में पहचान की पुनर्परिभाषा। सेल्स रिसर्च 4 घंटे → 15 मिनट। 3,000 लोगों के सेल्स संगठन में सालाना $50M राजस्व मूल्य
- JPMorgan Chase: CDAO को Operating Committee में रखा। AI को अलग संगठन नहीं, बल्कि मुख्य निर्णय-निर्माण टेबल पर रखा
- Walmart: 4 super agent में एकीकृत। AI से उत्पादकता बढ़ाई, लेकिन कर्मचारियों की संख्या बरकरार रखी → भूमिकाओं की सामग्री ही बदल दी
- समानता: AX टीम अलग से नहीं बनाई गई, बल्कि मौजूदा संगठन की भूमिकाओं और संरचना को सीधे बदला गया
व्यक्तिगत ऑटोमेशन ≠ संगठनात्मक AX
- जब संगठन के सदस्य अलग-अलग AI टूल बनाना शुरू करते हैं, तो अच्छा लगता है। लेकिन व्यक्ति-स्तर की रगड़ कम होने पर भी संगठन की bottleneck नहीं टूटती
- A अपना GPT, B Claude, C Zapier. न साझा भाषा, न साझा लक्ष्य, न साझा संचालन सिद्धांत
- "यह AX नहीं, बल्कि उन्नत स्तर का अपने-अपने दम पर जीना है"
- गतिविधि मेट्रिक्स(AI उपयोगकर्ता संख्या, ऑटोमेशन की संख्या, डेमो डे की संख्या) vs परिणाम मेट्रिक्स(ग्राहक lead time, हैंडऑफ में कमी, निर्णय-विलंब समय)
- व्यक्तिगत ऑटोमेशन संकेत हो सकता है, लेकिन प्रमाण नहीं
फिर भी अगर AX टीम बना दी गई है
- AX टीम को AI विशेषज्ञ नहीं, बल्कि ऐसे लोग चाहिए जो फील्ड की bottleneck समझते हों (मार्केटर, इंजीनियर, CS प्रभारी)
- मिशन "AI अपनाने को बढ़ावा देना" नहीं, बल्कि कोई ठोस बिजनेस समस्या होनी चाहिए ("ग्राहक की पहली प्रतिक्रिया 24 घंटे→4 घंटे")
- ServiceNow: 28,000 कर्मचारियों की AI क्षमता का मूल्यांकन → भूमिका-मानचित्र का पुनर्गठन
- AX टीम की सफलता के लिए ज़रूरी है कि उसका लक्ष्य खुद गायब हो जाना हो। ऐसा टीम डिज़ाइन जिसका अस्तित्व-उद्देश्य आत्म-विलय हो। यही एकमात्र काम करने वाला मॉडल है
- Bank of America: Erica को 2018 में लॉन्च करने के बाद कर्मचारियों और वेल्थ मैनेजमेंट तक विस्तार करने में 7 साल लगे। "धीरे लागू करो, लेकिन लंबे समय तक इस्तेमाल करो"
समापन
- AX का पहला सिद्धांत है टूल नहीं, संगठन और लोग
- "जो व्यक्ति टूल को जानता है, वह टूल तक ही सीमित रहता है। जो व्यक्ति लोगों को जानता है, वह संगठन बदल देता है।"
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