AI आपकी नौकरी नहीं खा रहा है। आपका आंतरिक अराजकता खा रहा है।
लक्षण: AI पक्षाघात
हर कोई सोचता है कि AI परिवर्तन विफल हो जाता है क्योंकि टीमें बदलाव का विरोध करती हैं, या क्योंकि तकनीक "बहुत नई" है।
वे गलत हैं।
उद्यम में AI के विफल होने का असली कारण यह है कि नेतृत्व संरेखित करने से पहले स्वचालित करने का प्रयास करता है। वे टूटे हुए इंजन (संचालन) में जेट ईंधन (AI) डालते हैं, और आश्चर्यचकित होते हैं जब कार तेज चलने के बजाय फट जाती है।
हम वास्तविक समय में एक विशाल पूंजी भस्मक चलते हुए देख रहे हैं। कंपनियां हजारों कोपायलट सीटें खरीद रही हैं, RAG पाइपलाइन तैनात कर रही हैं, और महंगे डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रख रही हैं, फिर भी उत्पादकता स्थिर है।
यहाँ कड़वा सच है: AI टूटी हुई प्रक्रिया को ठीक नहीं कर सकता। यह केवल इसे तेज कर सकता है। यदि आपका संगठन अराजक है, तो AI बस आपकी अराजकता को प्रकाश की गति से बढ़ा देगा।
टूटी हुई कथा
वर्तमान उद्योग कथा तकनीकी मेट्रिक्स द्वारा परिभाषित "तैयारी" से ग्रस्त है:
- "क्या हमारे पास साफ डेटा है?"
- "क्या हमारे पास सही GPU हैं?"
- "क्या हमारा वेक्टर डेटाबेस स्केलेबल है?"
परामर्शदाता आपको "AI रोडमैप" बेचते हैं जो अनिवार्य रूप से सॉफ़्टवेयर के लिए खरीदारी की सूची हैं। वे आपको बताते हैं कि यदि आप बस सही उपकरण खरीदते हैं और अपने लोगों को "प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग" पर प्रशिक्षित करते हैं, तो ROI का पालन होगा।
यह उपकरण भ्रांति है। यह मानता है कि बाधा बुद्धिमत्ता की कमी है।
लेकिन 90% संगठनों में, बाधा बुद्धिमत्ता नहीं है। यह घर्षण है। यह परस्पर विरोधी प्रोत्साहन, अस्पष्ट निर्णय अधिकार, और मैनुअल वर्कफ़्लो हैं जिन्हें पांच साल में किसी ने मैप नहीं किया है।
इस गंदगी में AI जोड़ने से "डिजिटल परिवर्तन" नहीं बनता है। यह हाई-स्पीड नौकरशाही बनाता है।
GFE कैनन व्याख्या
GFE कैनन के लेंस के माध्यम से, यह विफलता अनुमानित है। यह कैनन कानून 6: ऑडिट → संरेखित → स्वचालित का सीधा उल्लंघन है।
अधिकांश नेता सीधे चरण 3: स्वचालित पर कूद जाते हैं। वे कठोरता के बिना परिणाम चाहते हैं।
लेकिन कैनन हमें सिखाता है कि स्वचालन एक बल गुणक है।
- स्वचालन $\times$ कुशल प्रक्रिया = घातीय वृद्धि
- स्वचालन $\times$ टूटी हुई प्रक्रिया = घातीय अराजकता
जब आप ऑडिट (अपने प्रवाह को समझना) और संरेखण (प्रोत्साहन और हैंडऑफ को ठीक करना) को छोड़ देते हैं, तो आप अपना आंतरिक जोखिम सूचकांक (IRI) बढ़ा रहे हैं। आप एक ऐसी प्रणाली में जटिलता जोड़ रहे हैं जो पहले से ही नाजुक है।
जैसा कि कानून 8 कहता है: जटिलता मूल्यांकन की मूक हत्यारी है। अनमैप्ड प्रक्रियाओं के ऊपर AI को लेयर करके, आप एक संपत्ति नहीं बना रहे हैं; आप तकनीकी ऋण बना रहे हैं जिसके लिए 24 महीनों में भारी राइट-डाउन की आवश्यकता होगी।
अनुसंधान क्या कहता है
डेटा क्रूर और स्पष्ट है। बाजार "AI पायलटों" से भरा हुआ है जो कभी लैंड नहीं करते हैं।
| स्रोत | अंतर्दृष्टि | POV के लिए प्रासंगिकता |
|---|---|---|
| RAND Corporation (2024) | 80%+ AI परियोजनाएं विफल हो जाती हैं (गैर-AI IT परियोजनाओं से 2x अधिक)। | पुष्टि करता है कि "तकनीक-पहले" गोद लेना सांख्यिकीय रूप से बर्बाद है। |
| Harvard Business Review (2023) | 87.5% डिजिटल परिवर्तन उद्देश्यों को पूरा करने में विफल रहते हैं। | मान्य करता है कि अवरोधक मानव/प्रक्रिया है, कोड नहीं। |
| BCG (2024) | केवल 26% कंपनियों ने AI पहल को सफलतापूर्वक बढ़ाया है। | "AI खरीदने" और "AI का उपयोग करने" के बीच के अंतर को उजागर करता है। |
| McKinsey (2023) | 70% डिजिटल परिवर्तन संगठनात्मक संरेखण की कमी के कारण विफल हो जाते हैं, तकनीक के कारण नहीं। | मान्य करता है कि अवरोधक मानव/प्रक्रिया है, कोड नहीं। |
| GFE कैनन | कानून 6 निर्देश देता है कि संरेखण के बिना स्वचालन एन्ट्रापी को बढ़ाता है। | विफलता दर के पीछे सैद्धांतिक भौतिकी। |
केस चित्रण
"LogiCorp" (तीन हालिया GFE टर्नअराउंड का एक समग्र) पर विचार करें।
स्थिति: LogiCorp, एक $500M लॉजिस्टिक्स फर्म, "पूर्वानुमान को ठीक करने के लिए AI का उपयोग" करना चाहती थी। उन्होंने एक शीर्ष-स्तरीय मांग पूर्वानुमान मंच पर $2M खर्च किए और पीएचडी की एक टीम को काम पर रखा।
गलत धारणा: "हमारा पूर्वानुमान खराब है क्योंकि हमारा गणित पर्याप्त स्मार्ट नहीं है।"
क्या विफल रहा: 12 महीनों के बाद, पूर्वानुमान सटीकता 15% गिर गई। क्यों? क्योंकि बिक्री टीम को "बुकिंग" पर प्रोत्साहित किया गया था, "राजस्व प्राप्ति" पर नहीं, इसलिए वे आदतन पाइपलाइन नंबरों को बढ़ाते थे। संचालन टीम को यह पता था और ट्रकों को चलाने के लिए एक गुप्त "असली स्प्रेडशीट" रखती थी।
AI मॉडल को बढ़े हुए बिक्री डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। इसने उस मांग को मतिभ्रम करना सीखा जो मौजूद नहीं थी। ट्रक गलत जगहों पर गए, पहले से कहीं ज्यादा तेजी से।
GFE सुधार: हमने AI प्रोजेक्ट को रोक दिया। हमने AAA (ऑडिट, संरेखित, स्वचालित) लागू किया।
- ऑडिट: हमने "Quote-to-Cash" प्रवाह को मैप किया और डिस्कनेक्ट पाया।
- संरेखित: हमने बिक्री क्षतिपूर्ति को प्राप्त राजस्व के आधार पर 50% कर दिया। "गुप्त स्प्रेडशीट" को ERP में मिला दिया गया था।
- स्वचालित: तब हमने AI को वापस चालू कर दिया।
परिणाम: एक तिमाही में पूर्वानुमान सटीकता 40% बढ़ गई। इसलिए नहीं कि AI होशियार हो गया, बल्कि इसलिए कि आंतरिक अराजकता को हटा दिया गया था।
सही मॉडल: AAA
AI युग में जीवित रहने के लिए, आपको AI को एक "उपकरण" के रूप में मानना बंद करना होगा और इसे "प्रवाह त्वरक" के रूप में मानना शुरू करना होगा।
सही मॉडल AAA है:
1. ऑडिट (निदान)
इससे पहले कि आप एक भी लाइसेंस खरीदें, अपनी मूल्य धारा को मैप करें। घर्षण कहाँ है? "छाया कार्य" कहाँ है?
- उपकरण: प्रवाह मानचित्रण
- लक्ष्य: वर्तमान स्थिति की कट्टरपंथी पारदर्शिता।
2. संरेखित (सर्जरी)
टूटी हुई हड्डियों को ठीक करें। परस्पर विरोधी KPIs को हटा दें। निर्णय अधिकारों को सरल बनाएं। यदि किसी प्रक्रिया में 10 चरण लगते हैं, तो इसे स्वचालित करने से पहले इसे 3 तक काट लें।
- उपकरण: ValueLogs
- लक्ष्य: एक घर्षण रहित, तार्किक मूल्य प्रवाह।
3. स्वचालित (त्वरक)
अब—और केवल अब—AI लागू करें। शेष मैनुअल घर्षण को हटाने के लिए इसका उपयोग करें।
- उपकरण: AAA फ्रेमवर्क
- लक्ष्य: उस दक्षता को बढ़ाएं जिसे आपने अभी बनाया है।
प्रतिवाद
"लेकिन हमारे पास प्रक्रियाओं को ठीक करने का समय नहीं है, हमें प्रतिस्पर्धा करने के लिए अभी AI की आवश्यकता है।"
यह "गति जाल" है। आपको लगता है कि आप तेजी से आगे बढ़ रहे हैं क्योंकि आप चीजें खरीद रहे हैं। लेकिन दिशा के बिना गति केवल दीवार में गति है। यदि आप खराब प्रक्रियाओं पर AI तैनात करते हैं, तो आप अगले दो साल उस अराजकता को डिबग करने में बिताएंगे जिसे आपने बनाया है। तेज होने के लिए धीमे हो जाओ।
"हमारी समस्या विरासत तकनीक है, प्रक्रिया नहीं।"
विरासत तकनीक अक्सर विरासत सोच का लक्षण होती है। हमने 30 साल पुराने मेनफ्रेम वाली कंपनियों को आधुनिक स्टार्टअप्स से बेहतर प्रदर्शन करते देखा है क्योंकि उनके प्रवाह स्पष्ट थे। हमने आधुनिक ढेर वाले स्टार्टअप्स को विफल होते देखा है क्योंकि उनके प्रवाह उलझे हुए थे। प्रक्रिया ढेर से परे है।
नेताओं के लिए व्यावहारिक निहितार्थ
- AI खर्च को तब तक फ्रीज करें जब तक आपके पास फ्लो मैप न हो। यदि आप व्हाइटबोर्ड पर प्रक्रिया को नहीं बना सकते हैं, तो आपको इसे स्वचालित करने का कोई अधिकार नहीं है।
- अपने KPIs का ऑडिट करें। क्या आप गतिविधि या मूल्य माप रहे हैं? AI गतिविधि (ईमेल, कोड, रिपोर्ट) उत्पन्न करने में बहुत अच्छा है। यदि आप गतिविधि को प्रोत्साहित करते हैं, तो AI आपको शोर में दफन कर देगा।
- "फ्लो के प्रमुख" को नियुक्त करें, न कि केवल "AI के प्रमुख" को। किसी को घर्षण का मालिक होना चाहिए, न कि केवल मॉडल का।
मूल्यांकन प्रभाव
यह केवल एक परिचालन मुद्दा नहीं है; यह एक मूल्यांकन मुद्दा है।
निवेशक पूछने लगे हैं: "क्या यह कंपनी 'AI तैयार' है?"
उनका मतलब यह नहीं है कि "क्या आपके पास GPU हैं?"। उनका मतलब है "क्या आपका आंतरिक जोखिम सूचकांक (IRI) इतना कम है कि AI वास्तव में काम करेगा?"
उच्च IRI (अराजकता) वाली कंपनी जो AI को अपनाती है, एक संकटग्रस्त संपत्ति है। कम IRI (संरेखण) वाली कंपनी जो AI को अपनाती है, वह घातीय वृद्धि के लिए एक मंच है।
कैनन का पालन करके और AAA लागू करके, आप न केवल वर्कफ़्लो को ठीक कर रहे हैं; आप व्यवस्थित रूप से अपने WACC को कम कर रहे हैं और अपने मल्टीपल का विस्तार कर रहे हैं।
समापन
AI कोई जादू की छड़ी नहीं है। यह एक आवर्धक कांच है।
यह आपकी कंपनी के अंदर जो कुछ भी पाएगा उसे बढ़ा देगा। यदि इसे स्पष्टता मिलती है, तो यह विकास को बढ़ाएगा। यदि इसे अराजकता मिलती है, तो यह विफलता को बढ़ाएगा।
इस बारे में चिंता करना बंद करें कि क्या AI पर्याप्त स्मार्ट है। इस बारे में चिंता करें कि क्या आपका संगठन पर्याप्त स्पष्ट है।
अपनी आंतरिक अराजकता को अपना भविष्य न खाने दें।