केवल 15% लोग AI बॉस को स्वीकार करेंगे, और ये आंकड़ा सब कुछ स्पष्ट करता है
क्विन्निपियाक यूनिवर्सिटी द्वारा प्रस्तुत एक सर्वेक्षण में यह आंकड़ा सामने आया है कि केवल 15% अमेरिकी लोग सीधे AI प्रणाली की निगरानी में काम करने के लिए तैयार हैं, जिसका अर्थ है कि एक सिस्टम उनके कार्यों को निर्धारित करेगा, उनके शेड्यूल को बनाएगा और उनके प्रदर्शन का आकलन करेगा। शेष 85% ऐसा नहीं चाहते।
टेक्नोलॉजी उद्योग का पहला विचार इस 15% को एक प्रारंभिक वादा के रूप में देखना होगा, जो एक छोटे समूह का प्रतिनिधित्व करता है जो इस मॉडल को मान्य करने के लिए तैयार है। लेकिन दूसरा, अधिक ईमानदार विचार यह है कि यह जानने की कोशिश की जाए कि चार में से तीन श्रमिक पूरी तरह से क्यों इनकार कर रहे हैं कि एक ऐसी प्रणाली, जो उनके लिए मानवीय मनमानी, पक्षपाती रवैये और अनुत्पादक समीक्षा के चक्र से मुक्ति दे सकती है। इसका उत्तर टेक्नोलॉजी में नहीं है, बल्कि उस काम में है जिसे लोग तब मानते हैं जब वे एक बॉस को स्वीकार करते हैं।
वह काम जो किसी चार्ट में नहीं है
एक सुपरवाइज़र सिर्फ श्रम का वितरण और समयसीमा निर्धारित करने का कार्य नहीं करता। अधिकांश कर्मचारियों के लिए, बॉस एक अधिक जटिल अप्रत्यक्ष अनुबंध का हिस्सा होता है: वह संदर्भ की अस्पष्टता की व्याख्या करता है, राजनीतिक तनाव को अवशोषित करता है, स्थिति के लिए पहचान देता है और सबसे महत्वपूर्ण बात, यह सुनिश्चित करता है कि कोई जो जोखिम में है, परिणाम की जिम्मेदारी साझा करता है। यह कार्यों का समूह मामला नहीं है; यह मनोवैज्ञानिक अनुबंध का मुख्य तत्व है जो श्रमिक संबंध को कायम रखता है।
जब कोई व्यक्ति एक नौकरी स्वीकार करता है, तो वह केवल वेतन या कार्यों के सेट को स्वीकार नहीं करता है। वह संगठनात्मक अनिश्चितता के खिलाफ सुरक्षा प्रणाली को भी खरीदता है। एक मानव बॉस तब हस्तक्षेप कर सकता है जब परियोजना का दिशा बदलता है, वह एक तनावपूर्ण प्रस्तुति से पहले समूह को समझ सकता है, या कह सकता है कि "आज का दिन सही नहीं है" बिना किसी आधिकारिक लॉग में उसे सही ठहराए। एक AI सुपरवाइज़र, परिभाषा के अनुसार, स्पष्ट नियमों और ऐतिहासिक डेटा पर कार्य करता है। उसके पास संदर्भ की विवेकाधीनता के लिए स्थान बहुत कम है, और कर्मचारी इसे जानता है, भले ही वे इसे ऐसे शब्दों में नहीं कहते।
प्रतिशत 85% जो एल्गोरिद्मिक निगरानी को अस्वीकार करता है, वह तकनीकी डर को व्यक्त नहीं कर रहा है। वह सहज रूप से यह व्यक्त कर रहा है कि नेतृत्व का भावनात्मक और राजनीतिक कार्य एक ऐसा मूल्य है जो किसी भी उत्पादकता डैशबोर्ड में नहीं आता।
क्यों 15% महत्वपूर्ण है
इस संख्या को महत्वहीन अल्पसंख्यक के रूप में खारिज करना एक गलत परिकल्पना होगी। यह 15% उस खंड का प्रतिनिधित्व करता है जहां एल्गोरिद्मिक निगरानी का वादा वास्तविक निराशा को हल करता है, कोई इंजीनियरिंग की कल्पना नहीं। शायद ये वही कर्मचारी हैं जिन्होंने अराजक प्रबंधन, दूरदर्शिता की कमी या सूक्ष्म प्रबंधन का अनुभव किया है। उनके लिए, एक ऐसा सिस्टम जो कार्यों को पारदर्शी मानदंडों के तहत सौंपता है और व्यक्तिगत एजेंडे के बिना प्रदर्शन को मापता है, एक खतरा नहीं है: यह ठीक वही है जो वे मांगते यदि कोई उनसे पूछता।
यहाँ एक और पैटर्न आता है जो यह आंकड़ा बताता है: जिन कंपनियों में नेतृत्व के प्रति विश्वास की सबसे कम दर है, वे पहले इस प्रतिशत में वृद्धि देखेंगे। न कि इसलिए कि AI सुपरवाइज़र स्वाभाविक रूप से बेहतर है, बल्कि इसलिए कि तुलनात्मक बिंदु एक बॉस है जो पहले से ही अपने समाहित अनुबंध को निभाने में विफल रहा है।
इसलिए, मानव प्रबंधन की खराबी तकनीकी परिवर्तन से अधिक नुकसान पहुंचाएगी।
यह हर कंपनी के लिए सीधे परिणाम है जो मानव संसाधन में स्वचालन करने वाले पायलटों का मूल्यांकन कर रही है। एक ऐसे समूह में, जहां नेतृत्व ने पहले से ही अपना मनोवैज्ञानिक अनुबंध तोड़ दिया है, वहां AI सुपरवाइजिंग सिस्टम को लागू करने से प्रक्रिया में न्याय की धारणा बढ़ सकती है।
अच्छी तरह से तैयार पायलट की ट्रैप
तकनीकी कंपनियाँ जो AI-सहायता वाली प्रबंधन उपकरणों का विकास कर रही हैं, अक्सर इस डेटा द्वारा उजागर की गई एक डिज़ाइन की गलती करती हैं: वे उस कार्य के लिए अनुकूलित करती हैं जिसे बॉस ने करने की घोषणा की है, न उस काम के लिए जिसे कर्मचारी उसका खामियाजा भोगता है।
एक ऐसा सिस्टम जो कार्यों को प्रभावी ढंग से सौंपता है, नेतृत्व की लॉजिस्टिकल फंक्शन को हल करता है। लेकिन यदि कर्मचारी इसे एक ऐसे व्यक्तित्व के रूप में नहीं देखता जो जोखिम साझा करता है, हस्तक्षेप कर सकता है और कार्यक्रमित मापदंडों के बाहर प्रयास को पहचान सकता है, तो उत्पाद अपनी तकनीकी विशेषताओं का पालन करता है और अपने कार्य में विफल होता है। यह एक ऐसा समाधान है जो उस समस्या को हल करता है जिसे डेवलपर ने निदान किया, न कि उस समस्या को जो उपयोगकर्ता के पास है।
प्रबंधन उपकरणों के इतिहास में इसी फटने वाले फंडामेंटल का वास है। उत्पादकता ट्रैकर पर विकसित की गई "सशक्तिकरण" की कथाएँ, जिन्हें कर्मचारियों ने निगरानी के रूप में अनुभव किया। निरंतर फ़ीडबैक सिस्टम, जो वार्षिक मूल्यांकन की चिंता को कम करने के लिए डिजाइन किए गए थे, लेकिन और अधिक चिंता बढ़ाते हैं, क्योंकि उन्होंने मानव विवेकाधीनता को समाप्त कर दिया।
85% जो एल्गोरिद्मिक बॉस को अस्वीकार करता है, वह कम टेक्नोलॉजी की मांग नहीं कर रहा है। वह यह मांग कर रहे हैं कि कोई पहले सही समस्या हल करे: वे एक नेतृत्व चाहते हैं जो उनकी रक्षा करे, उन्हें पहचान दे और उनके जोखिम को साझा करे। यदि एक AI ऐसा करने में सक्षम है, तो वह 85% भी बदल जाएगा। जब तक वह ऐसा नहीं कर पाता, तब तक संख्या वही रहेगी।
जिस डेटा को कंपनियों को ध्यान में रखना चाहिए
इस सर्वेक्षण का कार्यकारी अध्ययन यह नहीं है कि प्रबंधन में AI को अपनाना धीमा चल रहा है। यह है कि बाजार सटीकता से यह संकेत दे रहा है कि कौन-सी समस्या असमाधान है: नेतृत्व का संबंध और राजनीतिक आयाम, न कि उसका ऑपरेशनल आयाम।
वे संगठन, जो अपने प्रतिस्पर्धियों से पहले इसे समझेंगे, वे AI के साथ मानव नेताओं को प्रशासकीय बोझ, कार्य सौंपना और समयसीमा की निगरानी से मुक्त कर देंगे, ठीक वही कार्य जिन्हें प्रारंभिक अपनाने वाले 15% बिना प्रतिरोध के एल्गोरिदम को सौंपते हुए चाहते हैं, ताकि लीडर लोग अपने समय को उस काम में लगा सकें जिसे अभी भी कोई सिस्टम नहीं कर सकता है: एक मनोवैज्ञानिक अनुबंध बनाना जो एक कर्मचारी को प्रतिबद्ध बनाती है।
यह एक दार्शनिक शर्त नहीं है। यह एक व्यावसायिक मॉडल का अनुमान है जिसमें एक संख्या जुड़ी हुई है। यदि एल्गोरिदमिक निगरानी सामान्य प्रबंधन समय का 30% मुक्त कर देती है, और उस समय को विकास, संदर्भ पहचान और राजनीतिक हस्तक्षेप पर खर्च किया जाता है, तो निवेश पर रिटर्न कार्यों के पूर्ण होने में नहीं मापा जाएगा। इसे घटित होने वाले टर्नओवर कम, वृद्धि की चक्रों को C-suite तक पहुंचने से पहले हल करते हुए और कम धुको का सामना करने वाली टीमें होंगी।
एल्गोरिदमिक बॉस के पहले मॉडल की विफलता तकनीकी सीमाओं से नहीं आएगी। यह इस धारणा से आएगी कि कर्मचारी अपने सुपरवाइज़र से जो काम करवाते हैं, वह उस काम के साथ भ्रमित हो गए हैं, जो सुपरवाइज़र सोचता है कि वह कर रहा है।
85% कर्मचारी जो अवलोकन कर रहे हैं, वे समन्वय या कार्य आवंटन की तलाश नहीं कर रहे हैं: वे यह चाहते हैं कि कोई उन्हें समर्थन दे जब चीजें कठिन हो जाती हैं।
