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AI में निवेश से उत्पादकता क्यों नहीं बढ़ रही?
एक रिपोर्ट के मुताबिक, सिर्फ़ 20% संगठनों का मानना है कि उनका कार्यबल AI के लिए तैयार है। [6] AI किसी एक काम को तेज़ कर सकता है, लेकिन अगर पूरी प्रक्रिया में देरी, बार बार समीक्षा या मंज़ूरी की अड़चनें बनी रहें, तो कुल कामकाज में सुधार सीमित रह सकता है। सिंगापुर के श्रम मंत्रालय के सर्वे में AI इस्तेमाल करने वाली 70...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- एक रिपोर्ट के मुताबिक, सिर्फ़ 20% संगठनों का मानना है कि उनका कार्यबल AI के लिए तैयार है। [6]
- AI किसी एक काम को तेज़ कर सकता है, लेकिन अगर पूरी प्रक्रिया में देरी, बार बार समीक्षा या मंज़ूरी की अड़चनें बनी रहें, तो कुल कामकाज में सुधार सीमित रह सकता है।
- सिंगापुर के श्रम मंत्रालय के सर्वे में AI इस्तेमाल करने वाली 70.7% कंपनियों ने कर्मचारियों की उत्पादकता में सुधार बताया—इसलिए तस्वीर यह नहीं है कि AI से कहीं भी फ़ायदा नहीं हो रहा। [36]
AI संकेत
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सिंगापुर की कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में निवेश कर रही हैं, लेकिन सिर्फ़ टूल खरीदने और कर्मचारियों को उसका इस्तेमाल करने के लिए कहने से उत्पादकता अपने-आप नहीं बढ़ती। कंपनियों को यह पहचानना होता है कि AI किन कामों में मदद कर सकता है, कर्मचारियों को उसका उपयोग करना सिखाना होता है और कामकाज की प्रक्रियाएं इस तरह बदलनी होती हैं कि बचा हुआ समय बेहतर कारोबारी नतीजों में बदले। एक रिपोर्ट के मुताबिक, सिर्फ़ 20% संगठनों का मानना है कि उनका कार्यबल AI के लिए तैयार है। 6
AI अपनाने और कामकाज को नए सिरे से बनाने के बीच का अंतर
AI किसी एक काम को तेज़ कर सकता है, लेकिन इससे वह अड़चन ज़रूरी नहीं हटती जो पूरी प्रक्रिया की रफ़्तार तय करती है। अगर टीमों के बीच काम आगे भेजने के चरण, समीक्षा की कतारें या मंज़ूरी में लगने वाला समय पहले जैसा ही रहे, तो तेज़ी से मसौदा तैयार करने या सारांश बनाने का लाभ कुल काम में बढ़ोतरी के रूप में नहीं दिखेगा।
कंपनियां जब AI टूल का इस्तेमाल बढ़ाती हैं, तब यह अंतर और अहम हो जाता है। सिंगापुर में वरिष्ठ कंपनी अधिकारी AI पर निवेश बढ़ा रहे हैं, लेकिन द बिज़नेस टाइम्स की एक अलग रिपोर्ट के अनुसार, सिर्फ़ 18% संगठन AI से बड़े पैमाने पर और लगातार कारोबारी लाभ मिलने की बात कहते हैं। 3 एक अन्य रिपोर्ट बताती है कि कंपनियां कामकाज को AI के मुताबिक ढालने की रफ़्तार से तेज़ी से AI खरीद रही हैं। इसमें ज़रूरी डेटा, सिस्टम, कार्यप्रवाह और स्पष्ट नियमों की भूमिका पर भी ज़ोर दिया गया है।
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तैयारी का सवाल कर्मचारियों से भी जुड़ा है। कर्मचारियों को सिर्फ़ किसी टूल तक पहुंच देना काफ़ी नहीं; उन्हें अपने काम में उसका इस्तेमाल करने का कौशल और भरोसा भी चाहिए। सिंगापुर का आर्थिक विकास बोर्ड (EDB) बताता है कि कर्मचारियों की AI-तैयारी में AI बनाने के कौशल के साथ-साथ AI-सक्षम प्रक्रियाओं के साथ प्रभावी ढंग से काम करने की क्षमता भी शामिल है। 2
उत्पादकता के आंकड़े अलग-अलग क्यों दिख सकते हैं?
उपलब्ध स्रोत यह साबित नहीं करते कि AI से उत्पादकता में कोई सुधार नहीं हो रहा। सिंगापुर के श्रम मंत्रालय के एक सर्वे में, AI इस्तेमाल कर रही 70.7% कंपनियों ने कर्मचारियों की उत्पादकता में सुधार बताया। 36 यह नतीजा कम तैयारी या असमान कारोबारी लाभ की चिंताओं के साथ-साथ मौजूद हो सकता है: हो सकता है कि सर्वे अलग-अलग समूहों और नतीजों को माप रहे हों। उपलब्ध जानकारी से यह तय नहीं होता कि उनकी सीधी तुलना की जा सकती है।
कार्यबल की तैयारी से जुड़ा 20% का आंकड़ा और अधिकारियों की उत्पादकता में लगभग 18% सुधार की शुरुआती उम्मीद, सिंगापुर बिज़नेस रिव्यू की एक रिपोर्ट में दिए गए हैं। 6 हालांकि, उपलब्ध अंश में सर्वे की पद्धति नहीं बताई गई है। बार-बार AI इस्तेमाल करने वालों के बीच कथित 3% सुधार के आंकड़े की भी पुष्टि उपलब्ध जानकारी से नहीं होती। इसलिए इसे सत्यापित आंकड़ा नहीं मानना चाहिए, न ही अभी इसे अधिकारियों की उम्मीद से सीधे तुलना करना उचित होगा।
कंपनियां AI के इस्तेमाल को कारोबारी लाभ में कैसे बदलें?
सॉफ़्टवेयर से नहीं, कामकाज की प्रक्रिया से शुरुआत करें
किसी काम को शुरू से अंत तक देखें। पता लगाएं कि काम कहां अटकता है, दोहराया जाता है या टीमों के बीच आगे भेजने में देर होती है। फिर जांचें कि AI उन खास अड़चनों को दूर कर सकता है या नहीं। अगर प्रक्रिया का कोई दूसरा हिस्सा अब भी सबसे बड़ी रुकावट है, तो एक चरण को तेज़ करने वाले टूल का कुल नतीजे पर कम असर हो सकता है।
काम के मुताबिक AI देने का तरीका चुनें
मौजूदा सॉफ़्टवेयर में शामिल AI सुविधाओं, कंपनी के भीतर विकसित समाधान और नए विशेषज्ञ उत्पादों की तुलना करें। देखें कि हर विकल्प कार्यप्रवाह में कैसे बैठेगा, उसे किस डेटा की ज़रूरत होगी, वह मौजूदा सिस्टम से कैसे जुड़ेगा और उस पर निगरानी कैसे रखी जाएगी। सही चुनाव काम की ज़रूरत पर निर्भर करता है—इस पर नहीं कि कंपनी कितने टूल तैनात कर सकती है। सिंगापुर की कंपनियों की चुनौतियों पर हुई रिपोर्टिंग में भी AI को डेटा, सिस्टम और नियमों के साथ जोड़ने की ज़रूरत पर ज़ोर दिया गया है। 32
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इस्तेमाल की गतिविधि नहीं, नतीजे मापें
लॉग-इन, दिए गए निर्देशों की संख्या और चालू किए गए लाइसेंस यह दिखाते हैं कि टूल इस्तेमाल हो रहा है; वे यह नहीं बताते कि काम बेहतर हुआ या नहीं। पहले मौजूदा स्थिति का आधार तय करें और फिर उस काम से जुड़े नतीजे मापें—जैसे काम पूरा करने में लगने वाला समय, गुणवत्ता, काम की मात्रा या दोबारा करना पड़ा काम। पायलट को बढ़ाने से पहले इन नतीजों की समीक्षा करें।
तैनाती में कौशल और कर्मचारियों की भागीदारी भी जोड़ें
उपयोग के मामले चुनने और नतीजों का आकलन करने में वही लोग शामिल हों जो रोज़ वह काम करते हैं। ऐसा प्रशिक्षण दें जो AI की क्षमताओं को खास कामों से जोड़े, और स्पष्ट करें कि स्वचालन से बचा समय कर्मचारी किस काम में लगाएंगे। सिंगापुर का EDB कर्मचारियों की तैयारी में तकनीकी समझ और AI-सहायता वाली प्रक्रियाओं के साथ काम करने की क्षमता—दोनों को अहम मानता है। 2
नियम स्पष्ट हों और सवाल उठाना सुरक्षित लगे
साफ़ करें कि कौन-से टूल मंज़ूर हैं, उनमें किस तरह की जानकारी डाली जा सकती है, क्या रिकॉर्ड होगा और उस रिकॉर्ड तक किसकी पहुंच होगी। स्पष्ट नियम डेटा सुरक्षा और AI प्रशासन से जुड़ी चिंताओं को संभालने में मदद कर सकते हैं—इन्हें कारोबारी लाभ पाने की प्रमुख बाधाओं में गिना गया है। 41 कर्मचारियों के पास गलतियों की सूचना देने या अनुपयुक्त नतीजों पर सवाल उठाने का आसान तरीका भी होना चाहिए।
अगर कर्मचारी निजी AI टूल इस्तेमाल करते हैं, तो सीमाएं साफ़ बताएं: गोपनीय, निजी या कंपनी की स्वामित्व वाली जानकारी ऐसे सेवा-टूल में न डालें जिसे उस डेटा के लिए मंज़ूरी नहीं मिली है। कंपनी के टूल की समय-समय पर समीक्षा भी करें, क्योंकि कामकाज और कर्मचारियों की ज़रूरतें बदल सकती हैं। सिर्फ़ टूल खरीद लेने से यह तय नहीं होता कि वह आगे भी उपयोगी रहेगा।
असली कसौटी क्या है?
सवाल सिर्फ़ यह नहीं कि कंपनी ने AI अपनाया है या नहीं। असली कसौटी यह है कि क्या कोई तय कारोबारी काम अब बेहतर ढंग से पूरा हो रहा है—और क्या उसके आसपास की प्रक्रिया, कर्मचारियों के कौशल और सुरक्षा के उपाय उस सुधार को सहारा दे रहे हैं। सिंगापुर में कार्यबल की तैयारी से जुड़ा बताया गया अंतर यही वजह है कि AI अपनाने को मंज़िल मानने के बजाय इस कसौटी पर ध्यान देना ज़्यादा उपयोगी है। 5
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लोग पूछते भी हैं
"AI में निवेश से उत्पादकता क्यों नहीं बढ़ रही?" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
एक रिपोर्ट के मुताबिक, सिर्फ़ 20% संगठनों का मानना है कि उनका कार्यबल AI के लिए तैयार है। [6]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
एक रिपोर्ट के मुताबिक, सिर्फ़ 20% संगठनों का मानना है कि उनका कार्यबल AI के लिए तैयार है। [6] AI किसी एक काम को तेज़ कर सकता है, लेकिन अगर पूरी प्रक्रिया में देरी, बार बार समीक्षा या मंज़ूरी की अड़चनें बनी रहें, तो कुल कामकाज में सुधार सीमित रह सकता है।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
सिंगापुर के श्रम मंत्रालय के सर्वे में AI इस्तेमाल करने वाली 70.7% कंपनियों ने कर्मचारियों की उत्पादकता में सुधार बताया—इसलिए तस्वीर यह नहीं है कि AI से कहीं भी फ़ायदा नहीं हो रहा। [36]