क्यों एंटरप्राइज में AI ट्रांसफॉर्मेशन फेल होता है
लक्षण: पायलट पर्गेटरी
बड़ा कॉन्ट्रैक्ट साइन, “AI लैब” लॉन्च, प्रॉम्प्ट इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट हायर—छह महीने बाद कई डेमो, कुछ पायलट, पर P&L नहीं हिलता।
लक्षण साफ है: पायलट पर्गेटरी।
बहुत गतिविधि, कम असर। सेल्स तेज़ नहीं, सपोर्ट सस्ता नहीं, “AI-powered” फ्लो मौजूदा टूल/टेक कर्ज पर एक परत और। सहज प्रतिक्रिया: तकनीक को दोष।
थीसिस: तकनीक ठीक है। आप अव्यवस्था को ऑटोमेट करने की कोशिश कर रहे हैं।
Canon एंकर: यह पोस्ट GFE Canon से जुड़ा है—खासकर सिद्धांत 5 (फ्रिक्शन vs फ्लो) और सिद्धांत 6 (Audit → Align → Automate).
लोकप्रिय गलत निदान
आम दोष:
- “मॉडल समझदार नहीं” – Fine-tuning/RAG मांगते हैं बिना “अच्छा” आउटपुट तय किए।
- “डेटा खराब” – सब रोककर “Data Lakehouse” का इंतज़ार (18 महीने)।
- “लोग बदलना नहीं चाहते” – जबकि नया टूल पुराने मैनुअल प्रोसेस से धीमा है।
ये बातें तकनीकी समाधान का वादा करती हैं, पर जड़ समस्या प्रक्रिया स्पष्टता है। Multiplicator (AI) × 0 (अनिर्दिष्ट प्रोसेस) = 0।
असली निदान GFE Canon से
सिद्धांत 5: AI सिर्फ बढ़ाता है।
सिद्धांत 5: AI प्रोसेस नहीं सुधारता, उन्हें बढ़ाता है। अच्छा प्रोसेस हाइपर-एफिशिएंट, खराब प्रोसेस हाइपर-केयॉटिक।
1. Audit छोड़ा (AAA)
AAA Framework क्रम तय करता है: Audit → Align → Automate.
कई सीधे Automate: हजारों लाइसेंस बिना काम ऑडिट किए; सपोर्ट एजेंट बिना “परफेक्ट रिस्पॉन्स” तय किए।
निदान: अनिर्दिष्ट वर्कफ्लो को ऑटोमेट करना।
2. Internal Risk Index (IRI) ऊँचा
शायद IRI ऊँचा: Product/Growth/Engineering में असंतुलन। इंजीनियर गलत पर समस्या बनाते हैं, बिजनेस ऐसे टूल खरीदता है जिनका मूल्यांकन नहीं कर सकता। बिना गार्डरेल, Air Canada जैसे केस बढ़ते हैं।
निदान: ऊँचा आंतरिक जोखिम → कानूनी/ऑपरेशनल कीमत।
3. मानसिक मॉडल: AI = साउंड सिस्टम
AI साउंड सिस्टम है, आपका प्रोसेस बैंड। बैंड बेसुरा है तो बड़ा ऐम्प्लीफायर शोर ही बढ़ाएगा। अभी AI डिसफंक्शन बढ़ा रहा है।
4. टूल डेब्ट (सिद्धांत 11)
नया AI टूल जोड़कर पुराना नहीं हटाया: Salesforce, Outreach, Gong + “AI Assistant”. ज्यादा cognitive load, कम सेल्स।
निदान: टूल स्प्रॉल बिना सफाई।
शोध क्या कहता है
- McKinsey (2024): 85% AI प्रोजेक्ट वादे पूरे नहीं करते; 70% वैल्यू प्रोसेस/संगठन री-डिज़ाइन से, तकनीक से नहीं।
- Gartner (2024): 30% GenAI प्रोजेक्ट PoC के बाद छोड़ दिए जाएंगे; कारण: खराब डेटा, अस्पष्ट मूल्य—Audit छोड़ने के लक्षण।
- Moffatt v. Air Canada (2024): चैटबॉट ने रिफंड नीति गढ़ी, कंपनी जिम्मेदार ठहरी। IRI ऊँचा + बिना गार्डरेल = महंगा जोखिम।
सेल्फ-डायग्नोसिस चेकलिस्ट
3+ = जोखिम:
- पायलट प्रोडक्शन से ज्यादा।
- कोई “परफेक्ट” प्रोसेस <2 मिनट में नहीं समझा सकता।
- लक्ष्य तय करने से ज्यादा प्रॉम्प्ट बहस।
- नया AI टूल जोड़ा, पुराना नहीं हटाया।
- “AI स्ट्रैटेजी” = शॉपिंग लिस्ट, समस्या लिस्ट नहीं।
- ग्राहकों से AI को बात कराने में डर।
- डेटा साइंटिस्ट 80% समय सफाई में।
रास्ता: Audit, Align, Automate
और GPUs नहीं। पहले AAA.
1. Audit (सच्चाई देखें)
फ्लो मैप करें: डेटा कहाँ से, कौन छूता है, bottleneck कहाँ। जो दिखता नहीं, उसे ऑटोमेट नहीं कर सकते।
2. Align (मानकीकरण)
स्पष्टता के बाद “Golden Path” तय करें: सपोर्ट की सर्वोत्तम प्रतिक्रिया, आदर्श outreach. पहले मैनुअल करें; अगर इंसान नहीं कर सकता, AI एजेंट भी नहीं करेगा।
3. Automate (एम्प्लीफाई)
साफ, aligned प्रोसेस पर ही AI लगाएँ: अच्छा सिग्नल बढ़ेगा, बुरी आदत नहीं।
यही काम Growth Team Audit और AI Readiness करते हैं। हम टूल इंस्टॉल नहीं, फ्लो ठीक करते हैं।
FAQ
प्रश्न: यह टेक या लोगों की समस्या है?
यह प्रक्रिया समस्या है। गलत फ्लो लोगों और टेक को गलत जोड़ता है।
प्रश्न: और AI इंजीनियर हायर करें?
अभी नहीं। पहले Growth Engineers/प्रोसेस आर्किटेक्ट चाहिए जो फ्लो मैप/ऑप्टिमाइज़ करें। Chaos पर AI इंजीनियर लगाना महंगा फेल है।
प्रश्न: AI Audit में कितना समय?
महीने नहीं। सिद्धांत 6: पहले Audit से 2–3 हफ्तों में क्रिटिकल फ्लो मैप हो सकता है।
लेख समाप्त