आज मेरा जन्मदिन है!
और क्योंकि मैं स्पष्ट रूप से एक सामान्य व्यक्ति की तरह जश्न मनाने में असमर्थ हूँ, मैंने तय किया है कि सबसे अच्छा उपहार यह होगा कि मैं अपने दोस्तों और नेटवर्क को अपने पसंदीदा विषयों पर मुझसे बहस करने के लिए उकसाऊँ: प्रौद्योगिकी, दर्शन, और वह प्रश्न जो मुझे हाल ही में बहुत परेशान कर रहा है:
जैसे-जैसे बुद्धिमत्ता प्रचुर होती जा रही है, मानव क्या रहता है?
कृपया अपने विचारों, असहमतियों, अस्पष्ट दार्शनिक संदर्भों, और अनावश्यक रूप से लंबी टिप्पणियों को मेरे जन्मदिन का उपहार मानें।
एक और उपहार भी है, जो मेरी टीम ने बनाया है और जिसके बारे में मैं बात करने से खुद को नहीं रोक सकता: नया www.wiserwork.ai । कृपया इसे मुफ्त में आज़माएँ और मुझे प्रतिक्रिया दें; यह सबसे उपयोगी उपहार है!
तो जब लोग पूछते हैं कि WiserWork, AI नोट लेने वाले टूल्स से अलग क्यों लगता है, तो वे आमतौर पर एक तकनीकी जवाब की उम्मीद करते हैं।
एक बेहतर मॉडल? हाँ; विभिन्न संज्ञानात्मक स्तरों के कार्यों के लिए मॉडलों का मिश्रण। बेहतर ऑर्केस्ट्रेशन। बिल्कुल। बेहतर संदर्भ। हाँ! सबसे अच्छा। गुप्त ज्ञान का संदर्भ, संरचित तरीका जिससे हम सामूहिक निर्णय को संग्रहीत करते हैं, न केवल डेटा, जानकारी और दस्तावेजी ज्ञान।
हाँ, हम यह सब करते हैं।
लेकिन सच्चाई बहुत सरल है। सबसे बड़ा लाभ तकनीकी नहीं है।
यह दार्शनिक है।
यह पूछने से पहले कि AI क्या स्वचालित कर सकता है, हमने एक बहुत पुराना प्रश्न पूछा:
जैसे-जैसे बुद्धिमत्ता प्रचुर होती जा रही है, क्या मानव रहना चाहिए?
अरस्तू: उपयोगिता के संबंध बनाम गुण के संबंध
अरस्तू ने "निकोमैचियन एथिक्स" में तीन प्रकार की मित्रता को प्रतिष्ठित किया। उपयोगिता की मित्रता: जो लोग एक-दूसरे को काम पूरा करने में मदद करते हैं। आनंद की मित्रता: जो लोग एक-दूसरे को खुशी देते हैं। और गुण की मित्रता: जो लोग एक-दूसरे के लिए सर्वश्रेष्ठ चाहते हैं और रिश्ते से बदल जाते हैं। अरस्तू के लिए, तीसरा प्रकार ही एकमात्र पूर्ण रूप था, और एकमात्र ऐसा रूप जो इसमें शामिल लोगों को बदलने में सक्षम था।
कुछ चीज़ें इसलिए मौजूद हैं क्योंकि वे हमें एक परिणाम प्राप्त करने में मदद करती हैं। अन्य इसलिए मौजूद हैं क्योंकि वे बदल देती हैं कि हम कौन बनते हैं। GenAI उपयोगिता में असाधारण रूप से अच्छा हो गया है। यह जानकारी प्राप्त करता है। लिखता है। सारांशित करता है। योजना बनाता है। समन्वय करता है। ये उल्लेखनीय उपलब्धियाँ हैं।
लेकिन संगठन इसलिए असाधारण नहीं बनते क्योंकि वे उपयोगिता को स्वचालित करते हैं। यह पहले से ही सामान्यीकृत हो चुका है। वे असाधारण इसलिए बनते हैं क्योंकि लोग एक साथ निर्णय विकसित करते हैं।
यह भेद WiserWork की नींव में से एक बन गया। AI को उपयोगिता को अनुकूलित करना चाहिए। इसे कभी भी मानव विकास को अनुकूलित नहीं करना चाहिए।
क्या हम AI के साथ सभी घर्षण को दूर करना चाहते हैं?
दो प्रकार के घर्षण
AI भारी मात्रा में घर्षण को दूर करता है। यह अच्छा है। लेकिन सभी घर्षण बर्बादी नहीं है। कुछ घर्षण अर्थ पैदा करता है। हमने महसूस किया कि संगठनों के अंदर भी ठीक यही होता है। एक घर्षण है जो लोगों को बर्बाद करता है। और एक घर्षण है जो लोगों को आकार देता है। और संगठनों को।
जब मैं संगठन कहता हूँ तो मेरा मतलब है सामूहिक निर्णय और स्वाद जिस पर पूरा संगठन संरेखित होता है।
क. उपयोगिता घर्षण
यह घर्षण मानव क्षमता को बर्बाद करता है: खोजना, शेड्यूल करना, याद रखना, फॉलो-अप लिखना, दस्तावेज़ ढूँढना, संदर्भ दोहराना, निर्णयों का पुनर्निर्माण करना।
यह गायब हो जाना चाहिए।
ख. रचनात्मक घर्षण
यह घर्षण बेहतर संगठन बनाता है।
असहमति। निर्णय। स्वाद। नेतृत्व। समझौते। साझा सिद्धांत। दृष्टि। प्रतिबद्धता। यह बना रहना चाहिए।
इसलिए नहीं कि यह अक्षम है। बल्कि इसलिए कि ठीक इसी तरह सामूहिक बुद्धिमत्ता विकसित होती है।
हम किस तरह की कंपनी हैं? विकल्प निर्णय बनाम अनुकूलन निर्णय।
अड़चन अब उत्तर नहीं है। यह विकल्प है।
AI अनुकूलन में असाधारण है: तेज़ रास्ता खोजना, किसी प्रक्रिया में सुधार करना, विकल्पों की तुलना करना, या हज़ारों संभावित उत्तर उत्पन्न करना।
लेकिन सबसे महत्वपूर्ण कंपनी निर्णय अनुकूलन की समस्याएँ नहीं हैं। वे विकल्प की समस्याएँ हैं।
दुनिया की सबसे अनुकूलित कंपनियाँ भी; AI-लैब्स स्वयं, अपने विकल्प निर्णय लेते समय अलग-अलग उत्तर चुनती हैं, भले ही वे समान अनुकूलन कौशल सेट --> समान अनुकूलन निर्णय के साथ खेलती हैं: लगभग समान मॉडल क्षमताएँ; हर अगले मॉडल की शेल्फ लाइफ एक महीने की होती है, वे अपने मॉडलों को उन्हीं डेटा कंपनियों से समान डेटा सेट खिलाते हैं; Mercor, Micro1, Handshake और 20 अन्य, वे समान रूप से संरचित वैली ग्रोथ-स्टेज VC से विशाल Series C, D, E, F.... राउंड जुटाते हैं और अनुकूलन क्षमताओं पर समानता की सूची चलती रहती है।
लेकिन वे इस बारे में स्पष्ट रूप से भिन्न विकल्प निर्णय ले रहे हैं कि वे वर्तमान में कौन सा भविष्य बना रहे हैं:
Anthropic, विभिन्न विभागों की सेवा करने वाले एंटरप्राइज़ समाधानों पर केंद्रित है; वित्त, संचालन, ग्राहक सफलता, कानूनी और कई पेशेवर भूमिकाएँ, शासन, सुरक्षा और व्यावसायिक मूल्य पर ध्यान केंद्रित करते हुए,
OpenAI, एक b2c व्यावसायिक रूप से केंद्रित कंपनी है जिसने व्यक्तियों और परिवारों के लिए हार्डवेयर स्पेस में भी प्रवेश किया है, जिसका उद्देश्य सभी को उनका व्यक्तिगत AI एजेंट प्रदान करना है।
Grok/xAI, अधिक राय रखने वाला, रीयल-टाइम (अपने x फीड के कारण) AI है, जो अपने निर्माता की मानसिकता को दर्शाता है!
ये सभी काफी अलग-अलग भविष्य हैं जो समान अनुकूलन निर्णयों लेकिन काफी भिन्न विकल्प निर्णयों के उत्पाद हैं।
हमें कौन सा उत्पाद बनाना चाहिए? हमें किन ग्राहकों को प्राथमिकता देनी चाहिए, और मुख्य रूप से हम किन्हें निराश करने को तैयार हैं? कौन सा मूल्य निर्धारण मॉडल उस कंपनी को दर्शाता है जो हम बनना चाहते हैं? कौन सा अवसर हमारे जीवन के वर्षों के लायक है? कौन सा पहाड़ चढ़ने लायक है?
AI हमें अधिक विश्वसनीय भविष्य दिखा सकता है। यह तय नहीं कर सकता कि कौन सा भविष्य हमारा होना चाहिए।
एक गलती जो कई पेशेवर करते हैं, वह यह है कि हम सोचते हैं कि ये सामरिक निर्णय हैं जो हम तिमाही या साल में एक बार लेते हैं।
गलत।
AI के साथ हमारे पास हर दिन विकल्प निर्णय होते हैं
हर दिन नेता दर्जनों सूक्ष्म-निर्णय लेते हैं।
उत्पाद। हर हफ्ते हमारी फीचर प्राथमिकता पर लड़ाई होती है; हमें इस बात पर केंद्रित रहना होता है कि हर अगला सूक्ष्म-फीचर क्या है, हम अगला कौन सा बग ठीक करते हैं, हम क्या सुधार करते हैं, खासकर अब जब निष्पादन इतना तेज़ हो गया है।
विकास। हर दिन हम तय करते हैं कि हम किन ग्राहकों को हाँ कहते हैं, किन ग्राहकों को नहीं कहते हैं। हम सभी के लिए अच्छे नहीं हैं, उदाहरण के लिए, हमारे पास इतने सारे व्यक्ति आते हैं और कहते हैं कि हम wiserwork आज़माना चाहते हैं लेकिन मैं एक व्यक्तिगत योगदानकर्ता हूँ। हम अन्य टूल्स की सिफारिश करते हैं या Google Gemini के साथ रहने को कहते हैं। यदि वे एक टीम का हिस्सा बन जाते हैं या वे एकल-उद्यमी हैं, तो हाँ, हम उन्हें स्वीकार करते हैं।
भर्ती। हर महीने और हाल ही में हर कुछ हफ्तों में हम सबसे महत्वपूर्ण निर्णय लेते हैं: हमारी टीम में अगला सदस्य कौन है? क्या हम कौशल के लिए भर्ती कर रहे हैं या अत्यधिक एजेंसी, स्वामित्व और नैतिकता के लिए? बाद वाला। बेशक अगर उम्मीदवार दोनों मोर्चों पर उत्कृष्ट हैं, तो वे हमारा जीवन आसान बनाते हैं!
हर दिन नेता दर्जनों सूक्ष्म-निर्णय लेते हैं। AI उन्हें कम नहीं करता। यह उन्हें गुणा करता है।
अनुकूलन समस्याएँ बनाम विकल्प समस्याएँ। AI अनुकूलन पर हावी है। मनुष्य विकल्पों के लिए जिम्मेदार रहते हैं।
लूप में मानव, क्योंकि मॉडल अभी तक काफी अच्छा नहीं है…?
कई AI आख्यानों में, विशेष रूप से यहाँ वैली में, मानवीय भागीदारी को एक अस्थायी असुविधा के रूप में माना जाता है।
मानव "लूप में" है क्योंकि मॉडल अभी तक काफी अच्छा नहीं है।
एक बार जब मॉडल में सुधार हो जाता है, तो धारणा यह है कि मानव को गायब हो जाना चाहिए।
हम उस धारणा को अस्वीकार करते हैं। हम तर्क देते हैं कि भागीदारी क्षमता का एक स्थायी स्रोत हो सकती है क्योंकि मनुष्यों के पास विकसित होने वाला ज्ञान, लक्ष्य और निर्णय होता है जिसकी मॉडल को आवश्यकता होती है।
AI क्षमता बढ़ने के साथ मानवीय भागीदारी अधिक मूल्यवान हो जाती है।
क्योंकि लोगों को अब काम के यांत्रिक भागों को करने में उतना समय खर्च करने की आवश्यकता नहीं है। वे उन हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जहाँ मानवीय भागीदारी वास्तव में मायने रखती है।
उदाहरण के लिए, आज एक बैठक में, अधिकांश संज्ञानात्मक भार यह याद रखने में बर्बाद होता है कि क्या कहा गया, नोट्स लेना, नोट्स को कार्यों में बदलना, आउटपुट को फ़ॉर्मेट करना, फॉलो-अप लिखना और पहला ड्राफ्ट तैयार करना।
हमारा AI इन कार्यों को करता है (अधिकांश समय किसी भी प्रतियोगी से बेहतर :) , लेकिन बैठक जरूरी नहीं कि गायब हो जाए। इसके विपरीत; बैठक अधिक मानवीय हो जाती है। यहाँ बताया गया है कि हम/"AI-फर्स्ट टीमें बैठकें कैसे चलाती हैं": https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/
लोग रचनात्मक असहमति, प्राथमिकता, संरेखण प्रतिबद्धता और दिशा, निर्णय और स्वाद पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
यह मनुष्यों को एक उच्च स्तर पर सिस्टम के केंद्र में लौटने की अनुमति देता है। AI मनुष्यों को निष्पादन की मशीनरी से हटा देता है। यह उन्हें वापस लौटाता है जिसमें मनुष्य सबसे अच्छे हैं:
बड़े सामरिक स्थूल-निर्णयों और दैनिक सूक्ष्म-निर्णयों पर निर्णय और स्वाद
और फिर, जब हम टीम स्तर पर बात करते हैं
टीम के शीर्ष प्रदर्शन करने वालों पर संरेखण और दिशा खोजना।
आप चाहते हैं कि आपके सबसे अच्छे विशेषज्ञ कमरे में हों। और जब आपके पास विशेषज्ञ होते हैं तो वे राय रखने वाले होते हैं। एक अच्छी बैठक वह नहीं है जब हर कोई सहमत हो बल्कि जब असहमति रचनात्मक घर्षण हो और सामूहिक निर्णय और संस्थागत ज्ञान की ओर ले जाए (व्यक्तिगत बुद्धिमत्ता और संस्थागत ज्ञान के विपरीत)।
विक्टर फ्रैंकल: अर्थ मुठभेड़ के माध्यम से आता है। सभी घर्षण को गायब नहीं होना चाहिए
फ्रैंकल ने तर्क दिया कि अर्थ को केवल वितरित नहीं किया जा सकता है। यह मुठभेड़ों के माध्यम से उभरता है: काम के साथ, प्यार के साथ, जिम्मेदारी के साथ, पीड़ा के साथ, उन वास्तविकताओं के साथ जो हमारा विरोध करती हैं।
संगठन उसी तरह काम करते हैं। महान कंपनियाँ इसलिए नहीं बनतीं क्योंकि हर कोई सहमत होता है।
वे इसलिए बनती हैं क्योंकि लोग कठिन समझौतों से जूझते हैं जब तक कि वे एक साथ बेहतर उत्तर नहीं खोज लेते। AI का उद्देश्य उन मुठभेड़ों को दूर करना नहीं है। इसका उद्देश्य वह सब कुछ दूर करना है जो उन्हें होने से रोकता है। और फिर वह तकनीक प्रदान करना है जो इस घर्षण को रचनात्मक बनाती है।
माइकल पोलैनी का "गुप्त ज्ञान": हम जितना बता सकते हैं उससे अधिक जानते हैं
पोलैनी ने गुप्त ज्ञान का विचार प्रस्तुत किया। किसी संगठन के अंदर सबसे मूल्यवान ज्ञान शायद ही कभी लिखा जाता है। यह लोगों के निर्णय में रहता है। उनके अंतर्ज्ञान में। उनके स्वाद की भावना में। संदर्भ की उनकी समझ में। विडंबना यह है कि यह गुप्त ज्ञान बातचीत के अंदर सबसे स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। शायद ही कभी दस्तावेजों के अंदर। बैठकों में कुछ ऐसा होता है जो दस्तावेज़ीकरण लगभग हमेशा खो देता है: निर्णय क्यों लिया गया। किन धारणाओं को अस्वीकार कर दिया गया। अंततः कौन सा सिद्धांत मायने रखता था। यही कारण है कि Google Drive पर खोजना पर्याप्त नहीं है। कंपनी की जीवंत बुद्धिमत्ता उसकी बातचीत के अंदर मौजूद है - उसके गैर-दस्तावेजी ज्ञान और ज्ञान के शीर्ष पर, "ज्ञान के सिद्धांत" पिरामिड मॉडल के शिखर पर:
फ्रंटियर मॉडल स्पष्ट ज्ञान में असाधारण हो गए हैं। वे तेजी से दस्तावेजीकरण योग्य हर चीज को अवशोषित कर रहे हैं। लेकिन पिरामिड के उच्चतम स्तर गहराई से मानवीय बने हुए हैं। ज्ञान। सामूहिक निर्णय और स्वाद जो कंपनी के निर्णयों का निर्माण करते हैं। बेशक AI और डोमेन-विशिष्ट एजेंटों द्वारा संवर्धित।
स्टेलियोस रैम्फोस: गठन घर्षण के माध्यम से होता है
रैम्फोस अक्सर एक सरल लेकिन गहन विचार पर लौटते हैं। मनुष्य आराम से नहीं बनते। वे मुठभेड़ से बनते हैं। प्रतिरोध से। दूसरे व्यक्ति से। उन वास्तविकताओं से जो हमारी इच्छा के आगे पूरी तरह से झुकने से इनकार करती हैं।
AI इस समीकरण को बदल देता है। इतिहास में पहली बार, हम ऐसी प्रणालियाँ बना रहे हैं जो हमारे लिए लगभग पूरी तरह से अनुकूल होने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।
यह असाधारण है। यह खतरनाक भी है। क्योंकि बिना प्रतिरोध वाली दुनिया कम गठन वाली दुनिया बन सकती है।
"आपकी पत्नी को आपसे सहमत होने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।"
न ही आपका बेटा। न ही आपका सबसे अच्छा इंजीनियर। न ही आपका सह-संस्थापक।
उनका प्रतिरोध कोई उत्पाद बग नहीं है। यह इस बात का हिस्सा है कि वे आपको कैसे बदलते हैं। AI के लिए प्रश्न यह नहीं है कि प्रतिरोध को कैसे दूर किया जाए। यह है कि कैसे प्रतिरोध को छोड़कर सब कुछ दूर किया जाए जो लोगों और संगठनों को समझदार, अधिक अनुभवी बनाता है (एक अनुभवी व्यक्ति, एक बहुत युवा हो सकता है जिसके पास उच्च विकास, उच्च रचनात्मक घर्षण वातावरण में 2-3 साल का अनुभव है, बनाम एक कम गति वाले कार्य वातावरण में एक पुराना पेशेवर)।
दूसरे शब्दों में: "संघर्ष नवाचार और सीखने की जननी है"।
हमें उन लोगों द्वारा बदले जाने की इच्छा विकसित करने की आवश्यकता है जो हमारे लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं।
इसने सब कुछ बदल दिया
जिस क्षण हमें यह अहसास हुआ, हमने यह सोचना बंद कर दिया कि हम एक AI नोट-लेने वाला या केवल एक सहायक बना रहे हैं।
हमने महसूस किया कि हम एक ऐसी प्रणाली बना रहे हैं जो एक संरक्षक के रूप में कार्य करती है जो संगठन के सार्वजनिक स्थान और रचनात्मक घर्षण के लिए समय की रक्षा करता है,
वह AI एजेंट जो AI-फर्स्ट टीमों को मजबूत संरेखण और दिशा बनाने के लिए सशक्त बनाता है ताकि वे बहुत तेज़ी से निष्पादित करें,
गति के लिए नहीं बल्कि तात्कालिकता के लिए जो पुनरावृत्तियों की गति को बढ़ाती है। संरेखित पुनरावृत्तियों की, जो हमारे उपयोगकर्ताओं को उनके बाजारों में किसी से भी आगे निकलने में सक्षम बनाती हैं।
हमारा काम बैठकों को खत्म करना नहीं है। हमारा काम वह सब कुछ खत्म करना है जो बैठकों को बेहतर सोच पैदा करने से रोकता है। डिलिवरेबल ट्रांसक्रिप्ट नहीं है। कई बार डिलिवरेबल सहमति होती है (हमारा "AI-first teams run meetings" फिर से देखें: https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-first-teams-run-meetings-yiorgos-nikoletakis-cafwf/
डिलिवरेबल बेहतर निर्णय है।
AI का एक अलग दर्शन
प्रौद्योगिकी हमें यहाँ तक नहीं ले आई। दर्शन ले आया।
AI का भविष्य मनुष्यों को अनावश्यक बनाने के बारे में नहीं है।
यह तय करने के बारे में है कि मानव होने के किन हिस्सों को कभी स्वचालित नहीं किया जाना चाहिए। बेशक उन्हें AI द्वारा संवर्धित किया जाएगा। बाकी सब कार्यान्वयन है।
अधिकांश AI नोट लेने वाले बैठक को एक प्रशासनिक तरीके से कुछ ऐसा मानते हैं जो अतीत में हुआ और पूछते हैं: "हम इस बैठक को प्रत्येक व्यक्ति के लिए कैसे सारांशित कर सकते हैं?"
WiserWork पूछता है: "यह संगठन क्या सीख रहा है?"
अधिकांश AI जानकारी प्राप्त करता है। WiserWork विकसित हो रहे निर्णय को प्राप्त करता है। हमारे एजेंट की आत्मा/चरित्र टीम को सामूहिक निर्णय बनाने के लिए प्रेरित करना है। बहुत तेज़। आपके प्रतिस्पर्धियों से तेज़।
अधिकांश AI याद रखता है कि क्या कहा गया। WiserWork याद रखता है कि टीम वर्तमान में क्या मानती है।
उस घर्षण को दूर करें जो लोगों को बर्बाद करता है।
उस घर्षण को संरक्षित करें जो लोगों को आकार देता है।
यह हमें मानव बनाता है।
