संक्षिप्त उत्तर: एक AI एजेंट व्यवसाय की मदद तब करता है जब वह ऐसी श्रृंखला में बैठता है जो एक परिणाम लेकर चलती है, जिसकी कमी ग्राहक महसूस करेगा, और गेट एक नाम वाला व्यक्ति संभालता है। जो एजेंट केवल एक डेस्क को तेज़ करता है, वह एक ऐसा कौशल है जिसे पहुँचाने की कोई जगह नहीं। परिणाम अब भी डेस्कों के बीच की कतारों में पड़ा रहता है।
मैं Vinay Pasricha हूँ। मैंने GoodSpace AI की स्थापना की, और मैं WLCI का संस्थापक और अध्यक्ष हूँ। Collapse or Collapse वह तर्क है जो मैंने कंपनियों को एजेंट खरीदते और संगठन चार्ट को ज्यों का त्यों छोड़ते देखने के बाद लिखा। यह पृष्ठ वही तर्क है, उस सवाल पर लगाया गया जो लोग वास्तव में टाइप करते हैं: किसी व्यवसाय में AI एजेंट किस काम के होते हैं?
एजेंट किस काम का है
एक व्यवसाय इसलिए होता है कि वह कुछ ऐसा बनाए जिसे उसके बाहर कोई महसूस कर सके। एक व्यक्ति जो नौकरी पर जुड़ता है। एक ऋण जो ऑर्डर खोने से पहले खाते में आ जाए। एक मरीज़ जो नौ बजे ठीक था और दोपहर के भोजन तक घर पहुँच जाए। एक ठीक हुई कार, और एक भुगतान जो वचन के समय आए। ग्राहक आपके विभागों का अनुभव नहीं करता। वह परिणाम का अनुभव करता है, या इंतज़ार का।
एक एजेंट, उस अर्थ में जो यहाँ मायने रखता है, उस परिणाम में एक कदम उठाता है। वह ढूँढता है, छानता है, मसौदा बनाता है, जाँचता है, समय तय करता है, दाम लगाता है, या पीछा करता है। अकेले वह एक कौशल है। कोई कौशल तब तक कुछ नहीं पहुँचाता जब तक वह उन बाकी कौशलों के साथ एक क्रम में न बैठे जिनकी परिणाम को ज़रूरत है, और जब तक कोई इस बात का मालिक न हो कि दूसरे छोर से क्या निकलता है। अध्याय 9 उस क्रम को वेक्टर कहता है: एक परिणाम, एक बाज़ार की ओर, एजेंटों की एक श्रृंखला द्वारा ले जाया हुआ, मनुष्यों की एक जोड़ी द्वारा संभाला हुआ।
यही पूरा डिज़ाइन है। इससे छोटा कुछ भी ऐसा नहीं बनाता जिसे ग्राहक नोटिस करे। इसे बनाने के लिए इससे बड़ा कुछ ज़रूरी नहीं। पुस्तक की शब्दावली में एक आउटकम कई वेक्टर हैं जो एक ही प्लेबुक चला रहे हैं। एक कंपनी कई आउटकम होती है। यदि आप एक वेक्टर अच्छी तरह बना सकते हैं, तो आप कंपनी बना सकते हैं, क्योंकि कंपनी वही वेक्टर है, दोहराया हुआ और हर प्रति में बदला हुआ।
तेज़ डेस्क परिणाम क्यों नहीं बदलता
जो कुछ मुझे दिखाया जाता है, जब कोई संस्थापक कहता है कि वे "एजेंट इस्तेमाल कर रहे हैं", वह एक मोटर है जिसे वहाँ लगाया गया है जहाँ भाप का इंजन खड़ा था। पुराना फर्श अब भी वहीं है। एजेंट उससे बेल्ट से बँधा है। यह चार रूपों में आता है, और अध्याय 4 हर एक से गुज़रता है।
हर डेस्क पर एक कोपायलट। ब्रीफ तेज़ी से लिखी जाती है, खोज चौड़ी होती है, स्क्रीन एक घंटे में ज़्यादा फ़ाइलें पढ़ती है, प्रस्ताव एक मिनट में तैयार हो जाता है। हर डेस्क यह साबित कर सकती है कि वह तेज़ है, अपने कदम के लिए एक संख्या के साथ। ग्राहक अब भी इंतज़ार करता है, क्योंकि इंतज़ार कभी डेस्कों पर था ही नहीं। वह उनके बीच था: कतार, वह ब्रीफ जो हर बार गुज़रने पर ग्राहक का थोड़ा हिस्सा खो देती थी, वह डायरी जिसे कोई और देख नहीं सकता।
उन्हीं डेस्कों के सामने एक चैटबॉट, ताकि मुख्य दरवाज़ा नया हो और घर पुराना रहे। एक कार्यक्रम जिसके पायलट वे विभाग चुनते हैं जो उन्हें चलाएँगे, इसलिए हर पायलट सफल होता है और कोई भी जोड़ को छूता नहीं। एक एजेंट वहाँ रखा गया जहाँ लोग थे, अब भी विभाग के अंदर, अब भी विभाग की संख्या पर आँका हुआ, और किसी गेट पर कोई नहीं जो इस बात का मालिक हो कि ग्राहक क्या महसूस करता है।
चारों मामलों में एजेंट अच्छे हो सकते हैं। असफलता मॉडल की नहीं है। किसी विभाग को एक एजेंट दीजिए और वह एजेंट का उपयोग उस संख्या को सुधारने में करेगा जिस पर उसे मापा जाता है, जो उसके लिए एकमात्र तर्कसंगत काम है। स्क्रीनिंग डेस्क ज़्यादा छानती है, इसलिए ज़्यादा कागज़ उस डेस्क पर पहुँचता है जो पहले से सबसे धीमी थी, और ग्राहक थोड़े ज़्यादा कागज़ के लिए थोड़ा और इंतज़ार करता है। हर टुकड़ा बेहतर है। टुकड़ों को अब भी उन लोगों को ढोना पड़ता है जिनका काम ढोना है।
परिणाम वहाँ खींचें जहाँ ग्राहक उसे महसूस करता है
श्रृंखला बनाते समय पहला निर्णय यह है कि परिणाम की रेखा कहाँ खींचनी है, और यही वह निर्णय है जिसे ज़्यादातर कंपनियाँ गलत कर देती हैं। यह तकनीकी निर्णय नहीं है।
GoodSpace में, उस भर्ती कंपनी में जिसकी मैंने स्थापना की, एक हस्ताक्षरित मैंडेट साफ परिणाम जैसा दिखता है। ग्राहक शर्तों पर राज़ी होता है और जॉब डिस्क्रिप्शन भेजता है। इसे गिनना आसान है, और यह गलत रेखा है, क्योंकि यह वह नहीं है जो ग्राहक महसूस करता है और यह वह नहीं है जिसके लिए कंपनी को पैसा मिलता है। मैंडेट साधारण कारणों से विफल होते हैं: ग्राहक केवल देख-भाल कर रहा था, उम्मीदवार जुड़ता नहीं, कोई दूसरी फर्म भूमिका भर देती है, पद रोक दिया जाता है। एक वेक्टर जिसे केवल हस्ताक्षरों पर मापा जाए, दिए गए हर लक्ष्य को छू सकता है जबकि कंपनी उन लक्ष्यों से कम कमाती है, और नीचे के लोग अपनी सुबहें ऐसे काम पर बिताते हैं जिसका सौदा कभी नहीं बनेगा।
इसलिए पुस्तक रेखा को उस चीज़ के चारों ओर खींचती है जिसे दोनों पक्ष महसूस करते हैं: एक व्यक्ति जो जुड़ता है, और एक इनवॉइस जिसका भुगतान हो जाता है। एक वेक्टर काम जीतता है। एक वेक्टर उसे पूरा करता है। दोनों को एक ही संख्या पर मापा जाता है। कोई दूसरे को दोष नहीं दे सकता, क्योंकि "सेल्स" की संख्या और "डिलीवरी" की संख्या के बीच कोई खाई नहीं है। पुरानी कंपनी ने वह खाई जानबूझकर खींची थी और उसके दोनों ओर एक-एक विभाग बैठा दिया था। जीतने वाली श्रृंखला पर मानवीय गेट हस्ताक्षर है: वह व्यक्ति जो रिकॉर्ड पढ़ता है और हस्ताक्षर करता है, क्योंकि उस क्षण से फर्म ने एक वचन दे दिया है।
जो एक व्यक्ति के पास रहता है
ज़्यादातर गेट प्रतिवर्ती हो सकते हैं। पुस्तक का नियम यह है कि एक प्रतिवर्ती गेट उस अवधि के बाद अपने आप खुल जाता है जो प्लेबुक तय करती है, और व्यक्ति उसमें से गुज़री चीज़ का नमूना लेता है। एक अपरिवर्तनीय गेट, जहाँ पैसा निकलता है, कोई नाम बाहर जाता है, या कोई वचन दिया जाता है, तब तक बंद रहता है जब तक एक नाम वाला व्यक्ति हस्ताक्षर न करे। जिस हस्ताक्षर को कोई वरिष्ठ व्यक्ति पलट सकता है, वह हस्ताक्षर नहीं है। वह एक सिफारिश है, और सिफारिश का कोई मालिक नहीं होता।
दो और नियम श्रृंखला को सॉफ्टवेयर वाला विभाग बनने से रोकते हैं। हर एजेंट अपना प्रवाह स्वयं बताता है, ताकि कोई रुकावट साप्ताहिक स्टेटस मीटिंग में न छिप सके। और जो व्यक्ति परिणाम का मालिक है, वह किसी टीम का मैनेजर नहीं है। पुराने अर्थ में उसकी कोई टीम नहीं है। उसकी टीम श्रृंखला है। वह एक चेहरे से काम करती है, उस एजेंट से जो पूरे वेक्टर की ओर से जवाब देता है, जब तक वह और न माँगे। अध्याय 10 इस विभाजन को एक पंक्ति में रखता है: मशीनें आधार रेखा संभालती हैं; मनुष्य शिखर देते हैं। शिखर हैं इरादा, तात्कालिकता, और विवेक। बाकी सब जो कोई व्यक्ति डेस्क पर करता था, श्रृंखला संभाल सकती है।
किसी एजेंट को काम करने देने से पहले दांव को Risk Ladder पर आँकें और कदमों को Automate, Assist, Escalate से छाँटें। उससे पहले के आठ निर्णय व्यवसाय के लिए AI रणनीति में हैं। आउटकम-आधारित एजेंट का छोटा रूप संस्थापक का उत्तर है।
अगला एजेंट खरीदने पर क्या करें
पहल को एक वाक्य में बताइए, यह कहकर कि वह क्या तेज़ बनाती है। यदि वाक्य किसी विभाग से शुरू होता है, तो आप गाय के रास्ते को पक्का कर रहे हैं। उसे दोबारा कहिए, इस बार उस चीज़ से जो ग्राहक महसूस करता है। फिर तीन सवाल पूछिए। इसके लगने के बाद परिणाम कितने हस्तांतरण पार करेगा? नाम लेकर, कौन इसके लिए हस्ताक्षर करता है? कौन सी डेस्क अब से एक साल बाद नहीं रहेगी? यदि हस्तांतरण नहीं बदले, यदि हस्ताक्षर किसी फ़ंक्शन का है, और यदि कोई डेस्क जा नहीं रही, तो आपने तहखाने के लिए एक मोटर खरीद ली है।
कंपनी के बाहर के ग्राहक को जिस एक परिणाम की कमी खले, उसे चुनिए। दो लोगों के नाम लिखिए। बदलने से पहले पुरानी के बगल में श्रृंखला बनाइए। पुनर्गठन कैसे करें पूरी कंपनी का क्रम है। उत्पादकता के आँकड़े क्यों नहीं हिलते यही बताता है कि डेस्क-दर-डेस्क वाला तरीका क्यों विफल होता है।
अध्याय पढ़ें
- अध्याय 9: वेक्टर, जो एजेंटों की एक श्रृंखला को कदम दर कदम बनाता है।
- अध्याय 4: जहाँ भाप का इंजन खड़ा था, वहाँ एक मोटर, इस बारे में कि पुराने फर्श के अंदर बैठे एजेंट परिणाम क्यों नहीं बदलते।
- अध्याय 10: बारह सिद्धांत, वे नियम जिनके बिना यह डिज़ाइन चल नहीं सकता।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
किसी व्यवसाय में AI एजेंट किस काम के होते हैं?
वे एक ऐसे परिणाम के कदम उठाते हैं जिसकी कमी ग्राहक महसूस करेगा, एक ऐसी श्रृंखला के अंदर जिसे गेटों पर एक नाम वाला व्यक्ति संभालता है। जो एजेंट केवल किसी विभाग के अपने काम को तेज़ करता है, वह हस्तांतरणों को वहीं छोड़ देता है, और समय हस्तांतरणों पर ही खोया था।
क्या हर कर्मचारी को एक AI एजेंट मिलना चाहिए?
केवल तभी जब आप हर डेस्क को तेज़ करके डेस्कों के बीच का इंतज़ार वहीं छोड़ने से संतुष्ट हों। पुस्तक की परीक्षा यह है कि परियोजना का वाक्य किसी विभाग से शुरू होता है, या उस चीज़ से जो ग्राहक महसूस करता है।
जब कोई व्यावसायिक एजेंट गलत हो, तो जवाबदेह कौन है?
वह व्यक्ति जिसके हस्ताक्षर ने अंतिम अपरिवर्तनीय गेट पर परिणाम को छोड़ा। श्रृंखला काम तैयार कर सकती है। वचन का मालिक वह नहीं है।
Vinay Pasricha GoodSpace AI के संस्थापक हैं और WLCI के संस्थापक तथा अध्यक्ष हैं।
Kindle पर Collapse or Collapse पढ़ें
पूरा तर्क किताब में है, Kindle पर। ऊपर जुड़े अध्याय पूरा पाठ हैं।