बिना पुनर्डिज़ाइन के स्वचालन अतीत को संरक्षित करने का सबसे महंगा तरीका है
बड़ी कंपनियों में, जिनके पास डिजिटल परिवर्तन के लिए भारी-भरकम बजट होता है, निर्णयों की एक ऐसी श्रृंखला बार-बार दोहराई जाती है जो आश्चर्यजनक रूप से एक जैसी होती है: वे किसी ऐसी प्रक्रिया की पहचान करते हैं जो उन्हें घर्षण पैदा कर रही है, स्वचालन तकनीक को अनुबंधित करते हैं, मौजूदा प्रवाह पर उपकरण तैनात करते हैं और प्रगति की रिपोर्ट देते हैं। कार्यकारी डैशबोर्ड गति दिखाते हैं। समिति की प्रस्तुतियाँ दक्षता की बात करती हैं। और छह महीने बाद, वही समस्याएँ फिर से उभर आती हैं, इस बार एक ऐसी प्रणाली में पैक होकर जिसे अलग करना और भी मुश्किल होता है।
यह कोई किस्सागोई घटना नहीं है। McKinsey की रिपोर्ट बताती है कि 88% संगठन कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं, लेकिन केवल 39% ही अपने परिचालन मार्जिन पर प्रभाव का श्रेय देते हैं। इन दोनों समूहों के बीच का अंतर चुने गए विक्रेता में नहीं है और न ही आवंटित बजट में। यह अंतर लगभग हमेशा इस बात में निहित है कि संगठन ने स्वचालन शुरू करने से पहले अपने कार्य प्रवाह को पुनर्डिज़ाइन किया था या नहीं, अथवा उसने केवल तकनीक की एक परत से उन्हें ढक दिया था।
उस अंतर की विशालता को ध्यान से पढ़ा जाना चाहिए। हम तकनीकी अपनाने की समस्या के सामने नहीं हैं। हम एक संगठनात्मक डिज़ाइन समस्या के सामने हैं जिसे तकनीक बड़े पैमाने पर और अधिक लागत पर दृश्यमान बना रही है।
जब स्वचालन त्रुटि को गति में बदल देता है
नियम-आधारित और संकीर्ण प्रवाह पर आधारित पारंपरिक स्वचालन में पहले से ही यह कमज़ोरी थी। यदि किसी प्रक्रिया में अदस्तावेज़ीकृत अपवाद थे, ऐसे चरण जो कुछ कर्मचारियों के मौन-ज्ञान पर निर्भर थे, या अधूरा डेटा जिसे कोई व्यक्ति सिस्टम द्वारा देखे जाने से पहले मैन्युअल रूप से सही कर लेता था, तो उस प्रक्रिया के स्वचालन से असंगत परिणाम उत्पन्न होते थे। लेकिन मात्रा सीमित थी और नुकसान प्रबंधनीय था।
एजेंटिक AI अलग तरह से काम करता है। यह उद्देश्यों की व्याख्या करता है, सिफारिशें उत्पन्न करता है, प्रवाह को सक्रिय करता है और एक साथ कई प्रणालियों में निर्णय लेता है। यह इसे अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए संदर्भों में अधिक शक्तिशाली और खराब तरीके से डिज़ाइन किए गए संदर्भों में काफी अधिक हानिकारक बनाता है। अस्पष्ट निर्णय तर्क वाली प्रक्रिया पर तैनात एक एजेंट उस अस्पष्टता का पता नहीं लगाता: वह उसे निरंतरता और मात्रा के साथ निष्पादित करता है। जिसे पहले एक वरिष्ठ विश्लेषक निर्णय, एस्केलेशन और संस्थागत अंतर्ज्ञान से हल करता था, वह अब एक स्वचालित त्रुटि पैटर्न बन जाता है जो सिस्टम में तब तक घूमता रहता है जब तक कोई उसे नोटिस नहीं करता।
एक Fortune 500 बीमा कंपनी का दस्तावेज़ीकृत मामला इस तंत्र को सटीकता के साथ दर्शाता है। कंपनी के पास दस्तावेज़ीकृत परिचालन प्रक्रियाएँ और एक परिपक्व स्वचालन आधार था। फिर भी मामलों का सीधा प्रसंस्करण ध्यान देने योग्य रूप से गिर गया था। निदान से पता चला कि स्वचालन को अपवादों से भरे प्रवाह पर तैनात किया गया था। परिणाम एक कमज़ोर और महंगी प्रणाली था। समाधान अधिक तकनीक नहीं थी: यह व्यावसायिक विशेषज्ञ थे जिन्होंने प्रवाह को पुनर्डिज़ाइन किया, बाधाओं को समाप्त किया और विशिष्ट नेताओं को स्पष्ट ज़िम्मेदारियाँ सौंपीं। उसके बाद, प्रदर्शन में निरंतर सुधार हुआ।
उस मामले से जो पैटर्न सामने आता है वह तकनीकी नहीं है। यह संगठनात्मक डिज़ाइन का है। स्वचालन ने पूर्व संरचना को बढ़ा दिया, उसकी खामियों सहित। जो कमी थी वह एक बेहतर AI मॉडल नहीं थी, बल्कि एक ऐसी प्रक्रिया थी जो स्वचालित होने की पात्र हो।
वह जाल जो प्रगति रिपोर्ट में नहीं दिखता
एक ऐसी गतिशीलता है जो परिवर्तन परियोजनाओं की कार्यकारी रिपोर्टों में शायद ही कभी आती है: संगठन गतिविधि को आधार समझने की भूल करते हैं। जब स्वचालन तैनात किया जाता है, तो कुछ मेट्रिक्स तुरंत सुधर जाते हैं, कम से कम सतही तौर पर: प्रसंस्करण गति, दृश्यमान मैन्युअल हस्तक्षेपों में कमी, चक्र समय। ये संकेतक त्रैमासिक प्रस्तुतियों को पोषित करते हैं और प्रगति की धारणा को मजबूत करते हैं।
जो इन रिपोर्टों में दिखाई नहीं देता वह है उन अदस्तावेज़ीकृत कार्यों की लागत जो स्वचालन के साथ गायब हो गए। वह मैन्युअल काम नहीं जिसे सिस्टम ने प्रतिस्थापित किया, बल्कि सुधार, अनौपचारिक सत्यापन और परिस्थितिजन्य निर्णय का वह अदृश्य काम जो कर्मचारी प्रक्रिया की कमियों की भरपाई के लिए करते थे। जब स्वचालन उस मानवीय कार्य को समाप्त कर देता है, लेकिन पहले उन कमियों को हल किए बिना जिनके कारण वह आवश्यक था, तो वे कमियाँ सिस्टम में बनी रहती हैं, केवल अब बिना किसी अवमंदन के।
BCG इस त्रुटि को स्पष्ट रूप से नाम देता है: बारंबार आने वाला प्रलोभन यह है कि जो पहले से मौजूद है उसे स्वचालित कर दिया जाए। मूल्य वांछित परिणाम से शुरुआत करने और उसे प्राप्त करने के तरीके को फिर से आविष्कार करने से आता है। यह अंतर शब्दार्थिक नहीं है। इसके संरचनात्मक परिणाम हैं। एक संगठन जो परिणाम से शुरू होता है, उसे यह पूछना होगा कि उसे निरंतर रूप से उत्पन्न करने के लिए किस निर्णय, डेटा और जिम्मेदारियों के प्रवाह की आवश्यकता है। एक संगठन जो मौजूदा प्रक्रिया से शुरू होता है, वह केवल जो पहले से हो रहा था उसे कोड में परिवर्तित कर रहा है, उसकी अंतर्निहित अक्षमताओं के साथ।
उस अंतर की लागत बढ़ती जाती है। खराब तरीके से डिज़ाइन किए गए स्वचालन को ध्वस्त करने के लिए सिस्टम की पुनः इंजीनियरिंग, मॉडलों का पुनः प्रशिक्षण, शासन की समीक्षा और कई मामलों में उस नुकसान के प्रबंधन की आवश्यकता होती है जो सिस्टम ने संचालन के दौरान किया। खर्च केवल वित्तीय नहीं है: इसमें उन टीमों का खोया भरोसा भी शामिल है जो प्रक्रिया पर निर्भर थीं और उन ग्राहकों का भी जिन्होंने इसका अनुभव किया।
वे पाँच कदम जो क्षति को बढ़ाने से सुधार को अलग करते हैं
उन संगठनों के लिए जो पहले से ही कमज़ोर आधार वाली प्रक्रियाओं पर स्वचालन तैनात कर चुके हैं, रुकना पर्याप्त नहीं है। तैनाती को रोकने से वृद्धिशील क्षति सीमित होती है, लेकिन स्रोत को सही नहीं करती। वे पाँच क्रियाएँ जो वास्तविक सुधार और अस्थायी पैच के बीच अंतर पैदा करती हैं, सभी एक ही केंद्र की ओर इंगित करती हैं: तकनीक से उसे नियंत्रित करने का प्रयास करने से पहले प्रक्रिया को दृश्यमान बनाना।
पहला कदम सबसे अधिक जोखिम वाले प्रवाहों की पहचान करना और उनके विस्तार को रोकना है। सभी खराब तरीके से डिज़ाइन की गई प्रक्रियाओं का नुकसान प्रोफ़ाइल एक जैसा नहीं होता। जो उच्च आवृत्ति, उलटने में कठिन निर्णयों और नियामक या वित्तीय एक्सपोज़र को जोड़ती हैं, वे वह स्थान हैं जहाँ देरी की लागत सबसे अधिक होती है। उन्हें अतिरिक्त विश्लेषण नहीं, प्राथमिकता से ध्यान देने की आवश्यकता है।
दूसरा कदम उस प्रक्रिया का मानचित्रण करना है जो वास्तव में मौजूद है, न कि वह जो दस्तावेज़ीकृत है। अधिकांश संगठनों में, दस्तावेज़ीकृत प्रक्रिया और संचालित प्रक्रिया ऐसे तरीकों से भिन्न होती है जो IT या स्वचालन टीमें अपनी स्थिति से नहीं देख पाती हैं। वे अपवाद, वर्कअराउंड और अनौपचारिक हस्तक्षेप जो प्रवाह को चालू रखते थे, आरेखों में नहीं हैं। वे उन लोगों की दैनिक व्यवहार में हैं जो उन्हें निष्पादित करते हैं। उन्हें दृश्यमान बनाना एक ऑडिट अभ्यास नहीं है: यह किसी भी पुनर्डिज़ाइन के लिए एक पूर्व आवश्यकता है जो काम करने वाली है।
तीसरा कदम उपकरण पर नहीं, प्रक्रिया पर जिम्मेदारी सौंपना है। जब जवाबदेही प्रौद्योगिकी टीम, संचालन टीम और व्यावसायिक क्षेत्र के बीच विखंडित होती है, तो प्रक्रिया का कोई मालिक नहीं होता। इसके आंशिक संरक्षक होते हैं जो अपने हिस्से को अनुकूलित करते हैं बिना समग्र परिणाम की जिम्मेदारी लिए। एजेंटिक AI कई कार्यों, निर्णयों और डेटा को क्षैतिज रूप से काटती है। उस परिणाम के लिए शुरू से अंत तक जिम्मेदार नेता के बिना, स्वचालन पृथक कार्यों में सुधार करता है जबकि व्यावसायिक संकेतक स्थिर या खराब रहता है।
चौथा कदम उन बिंदुओं पर मानवीय सत्यापन को पुनर्निर्मित करना है जहाँ त्रुटि महंगी होती है। इसका मतलब स्वचालन को अनिश्चित काल के लिए रोकना या ऐसे मैन्युअल चरणों को वापस लाना नहीं है जो मूल्य नहीं जोड़ते। इसका मतलब उन निर्णय बिंदुओं की पहचान करना है जहाँ गलत आउटपुट के उलटने में कठिन भौतिक परिणाम होते हैं और जब तक प्रक्रिया स्थिर नहीं हो जाती, उन बिंदुओं पर सक्रिय निगरानी बनाए रखना है। एजेंटों की स्वायत्तता धीरे-धीरे अर्जित की जानी चाहिए, शुरू से ही मान नहीं ली जानी चाहिए।
पाँचवाँ कदम सफलता के मेट्रिक्स को बदलना है। चक्र गति और मैन्युअल हस्तक्षेपों में कमी गतिविधि के संकेतक हैं, परिणाम के नहीं। जो संगठन निरंतर सुधार हासिल करते हैं, वे निर्णय की गुणवत्ता, त्रुटि पुनर्प्राप्ति की लागत, नियामक अनुपालन की मज़बूती और ग्राहक अनुभव पर प्रभाव की निगरानी करते हैं। ये संकेतक कमज़ोर प्रक्रियाओं पर अधिक स्वचालन से नहीं सुधरते। ये तब सुधरते हैं जब अंतर्निहित प्रक्रिया मज़बूत होती है।
संकट का वह क्षण AI के आने से पहले ही घटित हो चुका था
समस्या की एक ऐसी व्याख्या है जिसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जाना चाहिए: जब AI स्वचालन खराब परिणाम उत्पन्न करता है, तो उस समय जो संकट सामने आता है वह AI द्वारा नहीं बनाया गया था। यह पहले बनाया गया था, उस समय जब संगठन ने अपनी प्रक्रियाओं के डिज़ाइन में निवेश न करने का विकल्प चुना। AI ने केवल एक संरचनात्मक कमज़ोरी को, जो पहले से मौजूद थी, बड़े पैमाने पर और अधिक तात्कालिकता के साथ दृश्यमान किया।
यह निदान की प्रकृति को बदल देता है। हम किसी तकनीकी अपनाने की समस्या के सामने नहीं हैं जिसे उपकरणों में अधिक निवेश, बेहतर परिवर्तन प्रबंधन या अधिक तकनीकी प्रशिक्षण से हल किया जा सके। हम उन संगठनों के सामने हैं जिन्होंने स्वचालन के वादे का उपयोग एक डिज़ाइन निर्णय को टालने के लिए किया जो किसी बिंदु पर असुविधाजनक या महंगा हो गया था।
गलत आय अनुमानों वाली तकनीकी कंपनी का मामला इस अर्थ में खुलासा करने वाला है। अनुमान कार्य प्रवाह में कई जिम्मेदारी हस्तांतरण और अतुल्यकालिक अपडेट शामिल थे जो गलत पूर्वानुमान उत्पन्न करते थे। ये अनुमान भर्ती, योजना और मार्जिन के निर्णयों को विकृत कर रहे थे। समाधान एक अधिक परिष्कृत पूर्वानुमान मॉडल नहीं था। यह स्पष्ट नियंत्रण बिंदुओं और क्रॉस-फंक्शनल नेताओं को सौंपी गई जिम्मेदारी के साथ एक पुनर्डिज़ाइन की गई प्रक्रिया थी। एक बार जब आधार को सही किया गया, तो वह स्वचालन जिसने समस्या को बढ़ाया था, अंतर को पाटने लगा।
सबक यह नहीं है कि AI काम नहीं करता। सबक यह है कि AI ठीक उसी तरह काम करता है जैसे उसके आसपास की प्रक्रिया डिज़ाइन की गई है। जो संगठन विश्वास के साथ स्केल करते हैं, वे वे हैं जो प्रक्रिया की स्पष्टता को तकनीक के गंतव्य के रूप में मानने से पहले एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में मानते हैं।
एक संगठन जो खराब तरीके से डिज़ाइन की गई चीज़ को स्वचालित करता है, वह अपने परिवर्तन को तेज़ नहीं कर रहा। वह उस बिंदु से अपनी दूरी बढ़ा रहा है जहाँ से उसे अंततः फिर से शुरू करना होगा।
