मैंने हाल ही में मैकिन्से का एक लेख पढ़ा जिसका शीर्षक है "एआई के युग में प्रतिभा को मूल्य से जोड़ना।"
इन दिनों, मैं यह प्रयोग कर रहा हूँ कि एक व्यक्ति एआई का उपयोग करके अपने काम को कितना बढ़ा सकता है—क्लॉड कोड के साथ अपने खुद के उत्पाद बनाना और ऑब्सिडियन में एक ज्ञानकोष तैयार करना। यह लेख आकर्षक था क्योंकि यह उसी समस्या को व्यवस्थित करता है—"एआई की संभावना को देखते हुए, अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए किन लोगों को किन नौकरियों में रखा जाना चाहिए?"—एक विशिष्ट मैकिन्से-शैली की संरचना का उपयोग करते हुए।
विशेष रूप से, यह बात मुझे बहुत प्रभावित कर गई कि "प्रतिभा" की अवधारणा ही मूल्य के स्रोत के रूप में एआई के कारण मौलिक रूप से बदल रही है। मुझे लगता है कि यह उन दोनों के लिए प्रासंगिक है जो काम पर रखते हैं और जिन्हें काम पर रखा जाता है।
दूसरे भाग में, मैं लेख द्वारा उठाए गए प्रश्नों पर कुछ व्यक्तिगत विचार साझा करूँगा।
पहली बात, "प्रतिभा से मूल्य" का क्या अर्थ है?
मुख्य विषय में जाने से पहले, अंतर्निहित अवधारणा पर एक त्वरित नज़र।
मैकिन्से के पास एक प्रसिद्ध ढाँचा है जिसे "प्रतिभा से मूल्य" कहा जाता है, जिसका वे एक दशक से अधिक समय से उपयोग कर रहे हैं। मोटे तौर पर, यह विचार इस प्रकार है:
किसी कंपनी का लगभग 80% मूल्य केवल 30 से 50 "महत्वपूर्ण भूमिकाओं" द्वारा उत्पन्न होता है। इसलिए, यदि आप उन महत्वपूर्ण भूमिकाओं की पहचान करते हैं और उनमें शीर्ष प्रतिभा रखते हैं, तो आप प्रभाव को अधिकतम करते हैं।
दिलचस्प बात यह है कि ये महत्वपूर्ण भूमिकाएँ जरूरी नहीं कि शीर्ष पर हों। लेख के अनुसार, केवल लगभग 5-10% महत्वपूर्ण भूमिकाएँ सीधे सीईओ को रिपोर्ट करती हैं; विशाल बहुमत दो या तीन स्तर नीचे मौजूद है। दूसरे शब्दों में, यह "महत्वपूर्ण लोगों" को देखने के बारे में नहीं है, बल्कि निष्पक्ष रूप से यह पहचानने के बारे में है कि "मूल्य का स्रोत कहाँ है।"
यह तर्क एआई युग में बिल्कुल भी फीका नहीं पड़ा है। हालाँकि, एक चीज़ निर्णायक रूप से बदल गई है:
मूल्य अब केवल "भूमिकाओं" से नहीं, बल्कि "सिस्टम" से उत्पन्न होता है जहाँ मनुष्य और एआई एजेंट गतिशील रूप से संयुक्त होते हैं।
जहाँ जनरेटिव एआई ने "काम कैसे किया जाता है" बदल दिया, वहीं एजेंटिक एआई ने बदल दिया कि "काम कौन (या क्या) करता है।" एक नया हाइब्रिड कार्यबल उभर रहा है जहाँ मनुष्य और बुद्धिमान सिस्टम साथ-साथ काम करते हैं। यही कारण है कि प्रतिभा रणनीति को "रीवायर" करने की आवश्यकता है, जो इस लेख का मुख्य बिंदु है।
लेख प्रतिभा से मूल्य के पारंपरिक चार चरणों को एआई युग के लिए अपडेट करता है और एक नया पाँचवाँ चरण जोड़ता है। आइए उन्हें क्रम से देखें।
❶ चरण 1: लगातार मूल्य का मानचित्रण करें
पहले, आप व्यावसायिक इकाइयों या उत्पाद लाइनों को लक्ष्य निर्धारित करके मूल्य का मानचित्रण कर सकते थे और कुछ समय के लिए उस मानचित्र से लड़ सकते थे।
लेकिन एआई युग में, तकनीकी प्रगति क्षमताओं को इतनी जल्दी वस्तु में बदल देती है कि मूल्य का स्रोत उस गति से चलता है जिसे पारंपरिक योजना चक्र बनाए नहीं रख सकते। जब तक आप एक मध्यम अवधि की योजना बनाते हैं, तब तक मूल्य बिंदु स्थानांतरित हो चुके होते हैं।
यही कारण है कि अग्रणी कंपनियाँ मूल्य आवंटन को एक बार की योजना के बजाय एक "सतत प्रक्रिया" के रूप में मानने लगी हैं। वे गतिशील रूप से ट्रैक करते हैं कि एआई कहाँ लाभ पैदा कर रहा है (या नष्ट कर रहा है) और जल्दी से प्रतिभा और एजेंटों को नए अवसरों पर पुनः आवंटित करते हैं।
लेख में दिया गया उदाहरण बहुत ही स्पष्ट था। जॉनसन एंड जॉनसन ने लगभग 900 जनरेटिव एआई उपयोग मामलों की पहचान की, लेकिन 80% मूल्य उन पहलों के केवल 10-15% से आया। नतीजतन, कंपनी "व्यापक, दीर्घकालिक प्रयोग" से हटकर लगातार उन उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित करने लगी जो सबसे अधिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।
बीज बिखेरने के बजाय, वहाँ खोजें जहाँ मूल्य है और वहाँ ध्यान केंद्रित करें। यह स्पष्ट लगता है, लेकिन यह एक शक्तिशाली अनुस्मारक है जब एआई पहलें बिना किसी उद्देश्य के बढ़ती रहती हैं।
❷ चरण 2: महत्वपूर्ण भूमिकाओं और एजेंटों की पहचान करें
यह व्यक्तिगत रूप से मेरे लिए सबसे दिलचस्प हिस्सा था।
पहले, यह "महत्वपूर्ण भूमिका तय करें और उसमें एक व्यक्ति रखें" का एक सरल मामला था। लेकिन एक ऐसी दुनिया में जहाँ एआई काम को "कार्यों" में तोड़ता है, कहानी बदल जाती है: कुछ स्वचालित होते हैं, कुछ मानव-सहायता प्राप्त होते हैं, और कुछ मानव-नेतृत्व वाले होते हैं।
मैकिन्से "प्रतिभा से मूल्य" से "प्रतिभा और एजेंटों से मूल्य" पर दृष्टिकोण बदलने का सुझाव देता है।
विशिष्ट प्रक्रिया है: पहले, सबसे उच्च-मूल्य वाले क्षेत्रों की पहचान करें। इसके बाद, उन्हें "क्षमताओं, कौशलों और कार्यों" में तोड़ें। फिर, प्रत्येक कार्य को "मानव, एजेंट, या दोनों का एक हाइब्रिड" सौंपें जो सबसे अच्छा काम करता है।
कई मामलों में, मूल्य की वास्तविक इकाई अब एक एकल भूमिका नहीं है, बल्कि एक "सिस्टम" है जहाँ मनुष्य और एजेंट परिणाम उत्पन्न करने के लिए सहयोग करते हैं।
बढ़ते महत्व वाली भूमिकाओं में एआई परिणामों के लिए जवाबदेह डोमेन लीडर, एआई उत्पाद स्वामी, आर्किटेक्ट जो मानव-एजेंट वर्कफ़्लो डिज़ाइन करते हैं, प्रॉम्प्ट इंजीनियर, और डेटा/ज्ञान विशेषज्ञ शामिल हैं जो एजेंटों को संदर्भ प्रदान करते हैं। पूरी तरह से नई भूमिकाएँ भी उभर रही हैं, जैसे एजेंट संचालन प्लेटफ़ॉर्म के लीड और एजेंट गवर्नेंस लियाज़न।
❸ चरण 3: सख्ती से उन लोगों की पहचान करें जो एआई के साथ "मूल्य बढ़ा" सकते हैं
चरण 3 चरण 2 से निकटता से जुड़ा हुआ है।
परंपरागत रूप से, लोगों का मूल्यांकन किसी भूमिका के लिए आवश्यक "ज्ञान, कौशल, गुणों और अनुभव" के आधार पर किया जाता था। एआई युग में, यह अब पर्याप्त नहीं है। ऐसा इसलिए है क्योंकि ज्ञान एआई के माध्यम से तेजी से सुलभ होता जा रहा है, और अनुभव अप्रचलित हो सकता है क्योंकि काम स्वयं बदल जाता है।
मैकिन्से मूल्यांकन अक्ष में बदलाव का प्रस्ताव करता है:
लक्ष्य अब "भूमिकाओं में प्रतिभा फिट करना" नहीं है, बल्कि यह पहचानना है कि एक व्यक्ति एआई का उपयोग करके कितना मूल्य बढ़ा सकता है।
यह "एआई सुपर यूज़र" की अवधारणा पेश करता है—कोई व्यक्ति जो एआई का उपयोग करके वह काम कर सकता है जिसके लिए पहले पूरी टीम की आवश्यकता होती थी। लेख उन गुणों वाले लोगों को प्राथमिकता देने का सुझाव देता है जैसे: स्वयं और अपनी टीम की एआई साक्षरता बढ़ाने की क्षमता, एआई के माध्यम से संचालन और वर्कफ़्लो की पुनर्कल्पना करने की क्षमता, परिवर्तन लाने के लिए समस्या-निर्धारण, रचनात्मकता और निर्णय का उपयोग, और निर्णय लेने और जवाबदेही लेने की क्षमता।
मेटा को एक वास्तविक दुनिया के उदाहरण के रूप में उद्धृत किया गया है। कंपनी ने प्रत्येक महत्वपूर्ण भूमिका के लिए कौशल और "अपेक्षित एआई प्रभाव" को परिभाषित किया है और कर्मचारियों का मूल्यांकन इस आधार पर करना शुरू कर दिया है कि वे मूल्य बनाने के लिए एआई का उपयोग कैसे करते हैं। लेख जोर देता है:
एआई तक व्यापक पहुँच स्वचालित रूप से विभेदित परिणाम नहीं देती है। केवल लोगों का एक छोटा सा अंश एआई को एकीकृत करके अपने आसपास के लोगों को भारी रूप से पीछे छोड़ देगा।
सिर्फ उपकरण सौंपने से कोई अंतर नहीं पैदा होता। एक ही एआई के साथ भी, कुछ लोग सफल होंगे और कुछ नहीं। इस अंतर की पहचान करना प्रतिभा रणनीति का मूल है।
वैसे, जबकि लेख प्रतिभा के लिए "खरीदें, बनाएँ, उधार लें" का मिश्रण सुझाता है, यह चेतावनी देता है कि मुख्य एआई क्षमताओं के लिए बाहरी प्रतिभा पर बहुत अधिक निर्भर रहना एक नाजुक संगठन बनाता है जो पैमाने या मूल्य बनाए रखने के लिए संघर्ष करता है। एक बाहरी सीएमओ के रूप में काम करने वाले व्यक्ति के रूप में, वह बिंदु दर्दनाक और आश्वस्त करने वाला दोनों था! (हँसते हुए)
❹ चरण 4: शीर्ष टीम की ही समीक्षा करें
प्रतिभा से मूल्य अंततः इस बात पर निर्भर करता है कि क्या नेता प्रक्रिया का स्वामित्व ले सकते हैं और इसे चला सकते हैं। हालाँकि, लेख तीखे ढंग से बताता है कि कई प्रबंधन टीमों में अभी भी एआई साक्षरता का अभाव है और वे एक सुसंगत मूल्य एजेंडा परिभाषित करने, महत्वपूर्ण भूमिकाओं को प्राथमिकता देने, या प्रभावी प्रतिभा निर्णय लेने में असमर्थ हैं।
इसलिए, शीर्ष टीम और बोर्ड को एआई-प्रवीण बनना चाहिए, अपने हाथ गंदे करने चाहिए, और पिछली मान्यताओं को चुनौती देनी चाहिए। संगठनात्मक पदानुक्रमों की "निगरानी" करने के बजाय, उन्हें प्रतिभा, एआई, वर्कफ़्लो और संसाधन आवंटन की एक गतिशील प्रणाली को "संचालित" करने के पक्ष में आना चाहिए।
लेख नोट करता है कि पिछले 18 महीनों में, कई फॉर्च्यून 500 कंपनियों ने एआई रणनीति पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपनी नेतृत्व टीमों का पुनर्गठन किया है, कभी-कभी संगठनात्मक पुनर्डिज़ाइन या कार्यकारी प्रस्थान शामिल होता है। ऐसा लगता है कि प्रबंधन स्तर सबसे पहले रीवायर किया जा रहा है।
❺ चरण 5 (नया): "किसने किया" से अधिक "सिस्टम ने कैसे काम किया"
एआई युग के लिए यह नया कदम, चरण 2 के साथ, मेरे लिए एक मुख्य आकर्षण था।
एक एजेंटिक संगठन में, मूल्यांकन का मूलभूत प्रश्न बदल जाता है।
"काम किसने किया?" से "सिस्टम ने कितनी अच्छी तरह काम किया?"
परिणाम अब केवल व्यक्तियों को नहीं दिए जाते हैं बल्कि मानव-एजेंट सहयोग की पूरी प्रणाली के प्रदर्शन से निर्धारित होते हैं। इसलिए, मूल्यांकन मनुष्यों और एजेंटों के लिए अलग-अलग, फिर भी पूरक रूप से डिज़ाइन किए जाने चाहिए। एजेंटों का मूल्यांकन "निर्णय गुणवत्ता, विश्वसनीयता, गति और लागत" पर किया जाता है, जबकि मनुष्यों का मूल्यांकन "व्यावसायिक प्रभाव, एआई वर्कफ़्लो को परिभाषित और सुधारने की क्षमता, नैतिक एआई उपयोग और क्रॉस-टीम सहयोग" पर किया जाता है।
लेख जो बिंदु बनाता है वह यह है:
अधिकांश संगठन इसलिए ठोकर खाते हैं क्योंकि उनके पास प्रतिभाशाली लोगों या उन्नत एआई उपकरणों की कमी नहीं है, बल्कि इसलिए कि वे उन्हें स्पष्ट जवाबदेही और फीडबैक लूप के साथ एक "सुसंगत प्रणाली" में एकीकृत करने में विफल रहते हैं।
आपके पास लोग और एआई हैं, लेकिन कोई परिणाम नहीं। कारण "कनेक्शन" में निहित है। लेख नेताओं से आग्रह करते हुए निष्कर्ष निकालता है कि इस प्रणाली को पूंजी आवंटन के समान कठोरता के साथ संचालित करें।
व्यक्तिगत विचार
यह लंबा हो गया, लेकिन यहाँ दो चीज़ें हैं जो मैंने पढ़ते समय सोचीं।
❶ हमें पहचान के रिज़ॉल्यूशन को "भूमिकाओं" से "क्रियाओं" तक बढ़ाने की आवश्यकता है
चरण 2 में चर्चा की गई कि महत्वपूर्ण भूमिकाओं के लिए असाइनमेंट के बारे में कैसे सोचा जाए। मैंने अभी तक पूरी तरह से आत्मसात नहीं किया है कि इस "पहचान" को वास्तव में कैसे किया जाए।
लेख कहता है कि "इसे कार्यों में तोड़ें," लेकिन यह उन कार्यों के रिज़ॉल्यूशन के बारे में बात नहीं करता है। मेरा वर्तमान विचार यह है कि यदि आप भूमिकाओं को "संज्ञा" के रूप में देखते हैं, तो आप यह निर्णय नहीं कर सकते कि क्या उन्हें एआई-कृत किया जा सकता है, लेकिन यदि आप उन्हें "क्रियाओं" के स्तर तक तोड़ते हैं, तो असाइनमेंट स्पष्ट हो जाते हैं।
उदाहरण के लिए, संज्ञा "रिक्रूटर" के साथ, आप यह नहीं बता सकते कि क्या एआई ऐसा कर सकता है। लेकिन यदि आप इसे "उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग करना," "साक्षात्कार के माहौल को पढ़ना," और "ऑफ़र के लिए मनाना" जैसी क्रियाओं में तोड़ते हैं, तो आप देख सकते हैं कि कौन से एजेंटों के लिए उपयुक्त हैं और किनके लिए मनुष्यों की आवश्यकता है। स्क्रीनिंग एजेंटों के लिए है; माहौल पढ़ना मनुष्यों के लिए है।
केवल एक भूमिका को क्रियाओं में तोड़कर ही आप मनुष्यों और एआई के बीच आवंटन का निर्णय कर सकते हैं। मुझे लगता है कि चरण 2 को व्यवहार में लाने की यही कुंजी है।
❷ एआई एक "एम्पलीफायर" है; यह उन लोगों के लिए काम नहीं करता जिनके पास बढ़ाने के लिए कुछ नहीं है
चरण 3 का "एआई के साथ मूल्य बढ़ाने वाले लोगों की पहचान करने" का बिंदु मेरे साथ अटक गया।
लेख मेटा के "लोगों के एक छोटे से अंश के सफल होने" के उदाहरण का हवाला देता है, लेकिन यह इस बात पर गहराई से नहीं जाता कि क्यों केवल कुछ लोग ही बढ़ाते हैं। मेरी परिकल्पना यह है कि एआई सख्ती से एक एम्पलीफायर है; उन लोगों के लिए जिनके पास "आधार" का अभाव है—खुद काम करने की आदत—बढ़ाने के लिए पहली बार में कुछ भी नहीं है।
इसलिए, यदि मुझे यह निर्णय करना हो कि कोई "एआई एम्पलीफायर" है या नहीं, तो मैं एक पल के लिए एआई को अलग रखूँगा और पूछूँगा: "पिछले एक साल में आपने कुछ नया क्या सीखा या आज़माया है?" एआई तक सीमित किए बिना पूछकर, आप उन लोगों के बीच अंतर कर सकते हैं जिन्होंने सिर्फ एक उपकरण पर छलांग लगाई और जो हमेशा अपनी क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं। वास्तविक प्रवर्धन तभी होता है जब बाद वाले में एआई जोड़ा जाता है।
...
एआई युग में प्रतिभा के बारे में चर्चाएँ अक्सर "कौन सी नौकरियाँ गायब हो जाएँगी" में बदल जाती हैं, लेकिन यह लेख इसे एक कदम आगे ले जाता है, इसे "मनुष्यों और एआई को कैसे संयोजित, मूल्यांकन और जोड़ा जाए" की एक डिज़ाइन समस्या के रूप में पुनर्परिभाषित करता है। यह एक बहुत ही सार्थक पाठ था।
चाहे आप काम पर रख रहे हों, काम पर रखे जा रहे हों, या अपने आप को विस्तारित करने के बारे में सोच रहे हों, मुझे लगता है कि यह लेख कई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
अभी के लिए इतना ही। पढ़ने के लिए धन्यवाद! 🙇
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