यह AI मैनेजर की शुरुआत हो सकती है।
"Mieru Cloud" ने एक MCP इंटीग्रेशन फीचर जारी किया है जो AI एजेंटों को PC लॉग एरिया से जोड़ता है।
मेरा मानना है कि यह खबर एक बड़ा टर्निंग पॉइंट है। ऐसा लगता है जैसे कोई चीज़ जो मैंने अस्पष्ट रूप से सोचा था कि अभी और दो साल लगेंगे, वह अचानक मेरी आंखों के सामने आ गई है।
अकाउंटिंग फर्में "अदृश्य काम" से बनी हैं
अकाउंटिंग फर्म का काम अजीब है। डिलिवरेबल्स दिखाई देते हैं: टैक्स रिटर्न, फाइनेंशियल स्टेटमेंट और ट्रायल बैलेंस। हालांकि, उन डिलिवरेबल्स के पूरा होने तक क्या हुआ, इसके बारे में लगभग कुछ भी रिकॉर्ड नहीं किया जाता, सिवाय व्यक्ति की स्व-प्रबंधित जानकारी के।
- ग्राहकों से दस्तावेज़ मांगना
- आंतरिक दस्तावेज़ संगठन
- सूचना संग्रह और कानूनी शोध
- आंतरिक परामर्श
- समीक्षाएं
- ज्ञान साझा करना
- Excel जैसे कार्य टूल्स में सुधार
- DX पहल और प्रायोगिक AI उपयोग
ये कार्य सीधे डिलिवरेबल्स की ओर नहीं ले जाते। भले ही अप्रत्यक्ष संचालन परिणाम देते हों, उनका मूल्यांकन करना मुश्किल है। लेकिन वास्तव में, यह अदृश्य काम ही है जो फर्म को संभाले रखता है। क्या होगा अगर AI यह सब समझ सके?
"कितने घंटे काम किया गया" का युग खत्म हो रहा है
अब तक, प्रबंधन "कितने घंटे काम किया गया" पर केंद्रित रहा है। लेकिन हम वास्तव में यह नहीं जानना चाहते। हम जानना चाहते हैं "इसमें इतना समय क्यों लगा।"
उदाहरण के लिए, भले ही मासिक प्रोसेसिंग में 5 घंटे लगे हों, समाधान पूरी तरह से बदल जाता है, चाहे इनपुट धीमा था, दस्तावेज़ संग्रह में देरी हुई, ग्राहक इंटरैक्शन अधिक था, या व्यक्ति Excel में निपुण नहीं था। जब यह हिस्सा विज़ुअलाइज़ किया जाता है, तो जिसे हम "यह किसी तरह मुश्किल लगता है" समझते थे, उसे स्पष्ट रूप से "यह बाधा है" के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
यह सिर्फ दक्षता नहीं है; यह व्यवसाय की समझ को ही बदल देता है। यदि ग्राहक और बिक्री की जानकारी पहले से ही CRM में जमा है, तो दुनिया और भी विस्तृत हो जाती है। व्यक्तिगत रूप से, मेरा मानना है कि बड़े डेटा—विशेष रूप से व्यवहार संबंधी जानकारी—के लिए AI का उपयोग अंतिम टुकड़ा और मुख्य भाग है। अकेले PC लॉग जानकारी से आप बहुत कुछ नहीं कर सकते।
लेकिन जब व्यावसायिक जानकारी और व्यवहार संबंधी जानकारी जुड़ जाती है—kintone के माध्यम से एक CRM के रूप में जिसमें बिल्ट-इन वर्कफ़्लो हैं, Notion जिसमें डेटाबेस निर्माण और AI है, या यहां तक कि Google AppSheet—तो दृश्य बदल जाता है। ग्राहक जानकारी, प्रोजेक्ट जानकारी, बिक्री जानकारी, मैन-आवर जानकारी और व्यवहार लॉग सभी जुड़ जाते हैं। तब, AI न केवल यह समझा सकता है कि "किन ग्राहकों के मार्जिन कम हैं", बल्कि "वे कम क्यों हैं" और उच्च-मार्जिन वाले ग्राहकों के बीच समानताएं भी ढूंढ सकता है। विश्लेषण अतीत को देखने से भविष्य बनाने की ओर बदल जाता है। यह वास्तव में रोमांचक है।
क्या AI मैनेजरों की जगह लेगा?
मुझे लगता है कि जवाब नहीं है। हालांकि, मैनेजरों का काम नाटकीय रूप से बदल जाएगा। एक मैनेजर के काम का एक बड़ा हिस्सा स्थिति जांच, प्रगति जांच, मैन-आवर जांच और देरी जांच से बना होता है। केवल "स्थिति को समझने" में ही काफी समय लगता है।
लेकिन क्या होगा अगर AI सब कुछ समझ ले? जब आप सुबह काम पर पहुंचते हैं, तो AI आपको बताता है: "यह प्रोजेक्ट इस हफ्ते जोखिम में है," "यह ग्राहक मैन-आवर से अधिक कर रहा है," "इस व्यक्ति का वर्कलोड बहुत अधिक हो रहा है," या "इस टीम की उत्पादकता गिर रही है।" यदि आप पहले से रिस्पॉन्स पैटर्न प्रदान करते हैं, तो यह स्वायत्त रूप से भी सोच सकता है। मैनेजर वेरिफिकेशन काम से मुक्त हो जाएंगे और उस पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे जो उन्हें करना चाहिए: निर्णय लेना, प्रशिक्षण और संचार। यह मैनेजरों को खत्म करने के बारे में नहीं है; यह उन्हें विकसित करने के बारे में है।
सभी के लिए व्यक्तिगत शिक्षा शुरू होती है
यह विशेष रूप से दिलचस्प है। वर्तमान प्रशिक्षण सभी के लिए एक ही सामग्री, सामग्री और क्रम का उपयोग करता है। लेकिन वास्तव में, कमजोरियां व्यक्ति के अनुसार अलग-अलग होती हैं: कुछ Excel में संघर्ष करते हैं, अन्य क्लाउड अकाउंटिंग, समीक्षा, ग्राहक सेवा, या AI उपयोग में। आदर्श रूप में, सभी के पास एक अलग लर्निंग मेनू होना चाहिए। PC लॉग का उपयोग इसे विज़ुअलाइज़ कर सकता है। लॉग से व्यवहार को देखकर, AI कमजोरियां ढूंढ सकता है और सुझाव दे सकता है कि आगे क्या सीखना है। शिक्षा मानकीकरण से व्यक्तिगत अनुकूलन की ओर विकसित होती है।
सबसे दिलचस्प हिस्सा: "व्यवसाय स्वास्थ्य जांच"
मैं इसकी सबसे अधिक उम्मीद करता हूं। टर्नओवर, गुणवत्ता में गिरावट, बढ़ा हुआ ओवरटाइम और ग्राहक शिकायतें जैसे मुद्दे अचानक होते दिखते हैं, लेकिन उनके हमेशा पूर्व संकेत होते हैं: संचार में कमी, असंतुलित मैन-आवर, बढ़े हुए सुधार, या धीमी प्रतिक्रिया। ये मनुष्यों के लिए अदृश्य होते हैं, या बहुत देर से पता चलते हैं, क्योंकि हम केवल इंटरव्यू या दैनिक रिपोर्ट जैसे व्यक्तिपरक डेटा के माध्यम से व्यवहार का मूल्यांकन कर सकते हैं। लेकिन वास्तविक समय में व्यवहार संबंधी जानकारी से जुड़कर, हम संगठन की स्थिति को वस्तुनिष्ठ रूप से विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं—बिल्कुल स्वास्थ्य जांच की तरह। हम फर्म की स्थिति को "ब्लड प्रेशर बढ़ गया" या "नींद कम हो गई" के स्तर पर देख सकते हैं।
मुझे नहीं लगता कि इस तकनीक का उपयोग निगरानी जैसे नकारात्मक उद्देश्यों के लिए करना बुद्धिमानी है। व्यवहार संबंधी जानकारी के उपयोग के लिए प्रबंधन से नैतिकता की आवश्यकता होती है। भविष्य की अकाउंटिंग फर्में तथ्य के बाद प्रतिक्रिया देने के बजाय समस्याएं होने से पहले उन्हें नोटिस कर सकती हैं।
AI-संचालित प्रबंधन सहायता: बुककीपिंग व्यवसाय का सिर्फ एक हिस्सा है, लेकिन प्रबंधन पूरे संगठन को चलाता है। पूरे संगठन की निर्णय लेने की गति को बढ़ाने का प्रभाव एक व्यक्ति के तेजी से काम करने से अधिक होता है। इसके केंद्र में व्यवहार इतिहास, CRM निर्माण और संचार डेटा का उपयोग है। जब AI इन्हें जोड़ता है, तो यह अब केवल एक टूल, सहायक, या एजेंट नहीं रह जाता। यह एक उच्च स्तर है। मैं इसे AI COO (मुख्य संचालन अधिकारी) कहना चाहता हूं।
भर्ती, प्लेसमेंट, शिक्षा, लाभ प्रबंधन, व्यवसाय डिजाइन और गुणवत्ता नियंत्रण—एक ऐसी इकाई जो इन्हें क्रॉस-फंक्शनली समर्थन करती है। यह छोटे व्यवसायों के लिए भी अपने सही अर्थों में EBPM (साक्ष्य-आधारित नीति प्रबंधन) है। एक ऐसा वातावरण बनाने के लिए जहां लोग अधिक रचनात्मक निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। ऐसे भविष्य का प्रवेश द्वार अप्रत्याशित रूप से "PC लॉग विश्लेषण" के क्षेत्र से शुरू हो सकता है। यह तकनीकी नवाचार मुझे एक निश्चित भविष्य आता हुआ महसूस कराता है।
