संक्षिप्त उत्तर: ज़्यादातर कंपनियों में AI उत्पादकता नहीं सुधर रही क्योंकि एजेंट पुरानी संरचना के अंदर लगाए जा रहे हैं। हर डेस्क तेज़ हो जाती है। देरी डेस्कों के बीच थी, कतारों, हस्तांतरणों और बैठकों में। जिन कारखानों ने विद्युत मोटर को वहाँ लगाया जहाँ भाप का इंजन खड़ा था, उन्होंने यही देखा: लाभ बहुत कम, जब तक फर्श को नई मशीन के इर्द-गिर्द दोबारा न बनाया जाए।
मैं Vinay Pasricha हूँ। मैंने GoodSpace AI की स्थापना की, और मैं WLCI का संस्थापक और अध्यक्ष हूँ। डेमो की तालियों के बाद जो सवाल मैं सुनता हूँ, वह यह है कि कंपनी तेज़ क्यों महसूस नहीं होती। Collapse or Collapse इसका जवाब एक कारखाने से देती है, 1990 के एक वाक्यांश से, और एक मिनट की परीक्षा से। यह पृष्ठ वही जवाब है।
जहाँ भाप का इंजन खड़ा था, वहाँ एक मोटर
1890 के दशक में कोई मिल अपना भाप का इंजन निकालकर तहखाने में विद्युत मोटरें लगा सकती थी, उन्हीं शाफ्टों से बेल्ट पर, उन्हीं पुली से, मशीनों की उन्हीं कतारों से। शक्ति नई थी। फर्श नहीं। इतिहासकार Warren Devine की पंक्ति, जिसे पुस्तक उद्धृत करती है, यह है कि इंजन बदल देना और शक्ति का वितरण ज्यों का त्यों छोड़ देना वह आम तरीका था जिससे कोई नई तकनीक पुराने ढाँचे पर बिछाई जाती थी। वहाँ कोई मूर्ख नहीं था। शाफ्टों का पैसा दिया जा चुका था, और वे चलते थे।
पुस्तक आर्थिक इतिहासकार Paul David का अनुसरण करती है कि आगे क्या हुआ। मोटर शुरू से काम करती थी। देरी कारखाने में थी। बरसों तक आम विद्युतीकरण किसी प्लांट के मौजूदा उपकरणों में मोटरें जोड़ता रहा, पुरानी बेल्टें और शाफ्ट अपनी जगह छोड़े हुए। प्लांट फिर दो प्रणालियाँ ढोता रहा जहाँ उसे एक की ज़रूरत थी। लाभ तब आया जब कारखाने को नई मशीन के इर्द-गिर्द दोबारा बनाया गया: हर मशीन पर एक मोटर, इमारत अब सिर के ऊपर की शाफ्टिंग के आकार की नहीं, मशीनें किसी शाफ्ट के बगल की कतारों में नहीं बल्कि काम के क्रम में सजी हुईं। David की चेतावनी, जिसके बारे में सोचना मैं रोक नहीं पाया, यह है कि आप किसी सूचना-संरचना के घिसकर खत्म होने का इंतज़ार नहीं कर सकते। विभाग गिरते नहीं। किसी को उन्हें गिराने का निर्णय लेना पड़ता है।
लाइन शाफ्ट संगठन चार्ट है। वह स्थिर ढाँचा है जिससे सारी शक्ति गुज़रती है, जिसके बगल में हर मशीन को खड़ा होना है, और जो सुबह से रात तक घूमता है, चाहे एक फ़ाइल चल रही हो या चालीस। एक विभाग अपनी साप्ताहिक समीक्षा उसी नियम पर रखता है। एजेंटों की एक श्रृंखला, एक परिणाम, ग्राहक की यात्रा के क्रम में बिछी हुई, यूनिट ड्राइव है: शक्ति काम के पास, न कि केंद्र में शक्ति और हर डेस्क तक बेल्टें।
कंपनियाँ चार तरीकों से पक्का करती हैं
पिछले तीन वर्षों में मैं उस तहखाने में इतनी बार खड़ा रहा हूँ कि गिनती नहीं कर सकता। वह कनेक्टिकट में नहीं है। मालिक तर्क के कुछ हिस्से से सहमत होता है और फिर हर डेस्क पर एक कोपायलट बताता है, उन्हीं डेस्कों के सामने एक चैटबॉट, उस विभाग के स्वामित्व वाला एक पायलट जिसे बदला जा रहा है, या एक एजेंट जिसे वहाँ डाल दिया गया जहाँ लोग थे और जिसे अब भी विभाग की संख्या पर आँका जाता है। अध्याय 4 चारों के नाम लेता है। जोड़ बने रहते हैं। किसी विभाग को एक एजेंट दीजिए और वह एजेंट का उपयोग उस संख्या को सुधारने में करेगा जिस पर उसे मापा जाता है। नीचे की धीमी डेस्क को कम नहीं, ज़्यादा मिलता है। आउटकम का कोई मालिक नहीं, क्योंकि एजेंटों को फ़ंक्शनों ने खरीदा और आँका, ठीक वैसे ही जैसे डेस्कों को।
Michael Hammer की पंक्ति, जिसे पुस्तक 1990 से उठाती है, यह है कि गाय के रास्तों को पक्का करना बंद करो: कंपनियाँ तकनीक से कारोबार के पुराने तरीके तेज़ करती हैं और प्रक्रियाओं को ज्यों का त्यों छोड़ देती हैं। उनका Ford वाला उदाहरण कोपायलट है, तीस साल पहले। क्लर्क को बेमेल तेज़ी से जाँचने में मदद करना छोटा सुधार था। बेमेल को होने से रोकना अलग डिज़ाइन था। अध्याय में उद्धरण है। मैं प्रतिशत उधार नहीं लूँगा।
Robert Solow ने 1987 में लिखा, एक वाक्य में जिसे पुस्तक उद्धृत करती है, कि कंप्यूटर युग हर जगह दिखता है, उत्पादकता के आँकड़ों में नहीं। उपकरण दिखते हैं। फर्श नहीं हिला।
गाय के रास्ते की परीक्षा
परीक्षा यह है, और इसमें एक मिनट लगता है। अपनी कंपनी की किसी भी AI पहल को एक वाक्य में बताइए, यह कहकर कि वह क्या तेज़ बनाती है। यदि जवाब किसी विभाग के नाम से शुरू होता है, तो आप पक्का कर रहे हैं।
"क्लेम डेस्क अब दस्तावेज़ एक एजेंट से पढ़ती है।" पक्का करना। "HR, AI से सीवी छानता है।" पक्का करना। "फाइनेंस कम दिनों में बही बंद करता है।" पक्का करना, चाहे कम दिन कितने भी अच्छे लगें, क्योंकि वाक्य विभाग के अपने टुकड़े के बारे में है। इसे दूसरे ढंग से कहिए, उस चीज़ से शुरू करके जो ग्राहक महसूस करता है। "कार ठीक हो जाती है और मालिक को उन दिनों में पैसा मिल जाता है जिनका वचन दिया गया था, और एक श्रृंखला रजिस्ट्रेशन, आकलन, सर्वे, मंज़ूरी और भुगतान संभालती है।" वह वाक्य किसी विभाग का नाम नहीं लेता, क्योंकि उसमें कोई विभाग है ही नहीं।
इसके बाद तीन सवाल हैं, और मालिक अपनी मेज़ पर पड़ी किसी भी परियोजना से ये पूछ सकता है। इसके लगने के बाद आउटकम कितने हस्तांतरण पार करेगा, और पहले कितने पार करता था? नाम लेकर, ग्राहक जो महसूस करता है उस आउटकम के लिए कौन हस्ताक्षर करता है? कौन सी डेस्क अब से एक साल बाद नहीं रहेगी? यदि हस्तांतरणों की गिनती नहीं बदली, यदि हस्ताक्षर किसी फ़ंक्शन का है, और यदि कोई डेस्क जा नहीं रही, तो आपने तहखाने के लिए एक मोटर खरीद ली है।
लाभों का चार्ट J जैसा क्यों दिखता है, और पक्का करना उस पर क्यों नहीं चढ़ता
बाद के काम ने उस इतिहास को एक आकार दिया जिसे पुस्तक सावधानी से उधार लेती है, और मैं यहाँ आँकड़े नहीं दोहराऊँगा। एक सामान्य प्रयोजन की तकनीक को नई प्रक्रियाओं की ज़रूरत होती है, केवल नई मशीनों की नहीं। मापा गया उत्पादन रुक जाता है जब कंपनी अपना पुनर्गठन कर रही होती है, और तब बढ़ता है जब नया तरीका सच में चलने लगे। चित्र में यह एक J है। J का निचला हिस्सा पुनर्गठन है: नए तरीके का भुगतान करना जबकि पुराना अब भी चल रहा हो।
हर डेस्क पर कोपायलट इस तरह बनाया गया है कि उसे उस पुनर्गठन में से कुछ भी न चाहिए। डेस्क, हस्तांतरण, मंज़ूरियाँ और बैठकें बनी रहती हैं। इसलिए कंपनी J पर कभी नहीं चढ़ती। वह नीचे ही रहती है, मोटर और शाफ्ट दोनों अपनी बहियों में, एजेंटों का भी भुगतान करती हुई और विभागों का भी। यही सबसे महँगी कंपनी है।
दूसरा रास्ता पुनर्गठन जानबूझकर करता है, और पूरा। अध्याय 13 क्रम है: राजस्व पहले, और राजस्व श्रृंखला पूरी ली जाए, पाँच साल तक एक तिमाही में एक विभाग नहीं। एक गिरावट आती है। वे सप्ताह हैं जिनमें नई श्रृंखला पुरानी के बगल में चलती है और कंपनी दोनों का भुगतान करती है। दोनों को चलाना, एक ऐसे दिन के साथ जिस दिन पुरानी श्रृंखला रुक जाए, एक परीक्षा है। दोनों को बिना ऐसे किसी दिन के चलाना तहखाने में पड़ी मोटर है, और शाफ्ट सिर के ऊपर अब भी घूम रहे हैं।
अध्याय यह भी साफ कहता है कि पुस्तक में आगे दिया गया उदाहरण एक डिज़ाइन है, किसी असली फर्म का माप नहीं। किसी मिश्रित उदाहरण के आँकड़ों को अपना पूर्वानुमान न मानिए। आकार लीजिए: लाभ फर्श का इंतज़ार करता है, किसी बेहतर मोटर का नहीं।
इस महीने क्या करें
एक ऐसा परिणाम चुनिए जिसे आपका ग्राहक महसूस करता है, पहले शब्द से नकदी तक। हर डेस्क का नक्शा बनाइए जिसे वह पार करती है। हस्तांतरण गिनिए। उस व्यक्ति का नाम लिखिए जो हस्ताक्षर करेगा। यदि श्रृंखला चाहिए तो व्यवसाय के लिए AI एजेंट पढ़िए, और यदि क्रम चाहिए तो AI के लिए किसी कंपनी का पुनर्गठन कैसे करें पढ़िए। किसी एजेंट को काम करने देने से पहले कार्यों को Automate, Assist, Escalate से छाँटिए, और दांव को Risk Ladder पर आँकिए। जो निर्णय एक पन्ने की रणनीति में आने चाहिए, वे व्यवसाय के लिए AI रणनीति में हैं। उनमें से कोई यह नहीं है कि "हर फ़ंक्शन के लिए एक कोपायलट खरीदो"।
अध्याय पढ़ें
- अध्याय 4: जहाँ भाप का इंजन खड़ा था, वहाँ एक मोटर, इतिहास, पक्का करने के चार रूप, और गाय के रास्ते की परीक्षा।
- अध्याय 13: ढहना स्वयं, वह क्रम जिसमें कोई कंपनी फर्श को दोबारा बनाती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI उत्पादकता क्यों नहीं बढ़ा रहा?
क्योंकि एजेंट पुरानी संरचना के अंदर रखे जा रहे हैं। डेस्क तेज़ होती हैं, और देरी डेस्कों के बीच थी। लाभ उस काम को दोबारा बनाने का इंतज़ार करता है, उस आउटकम के इर्द-गिर्द जिसे ग्राहक महसूस करता है।
AI के लिए विद्युत मोटर की उपमा क्या है?
जिन कारखानों ने भाप के इंजन की जगह मोटर लगाई और शाफ्ट तथा लेआउट बनाए रखे, उन्हें नई शक्ति का लाभ बहुत कम दिखा। लाभ तब आए जब कारखाने को हर मशीन पर एक मोटर के इर्द-गिर्द दोबारा बनाया गया। पुस्तक का तर्क है कि हर डेस्क पर एक एजेंट वही गलती है।
गाय के रास्ते की परीक्षा क्या है?
किसी AI 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।
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।