कैसे 90 साल पुराना एक निर्माता AI के ज़रिए इंसानों को रचनात्मक काम पर ध्यान केंद्रित करने का रास्ता खोज पाया
जापान में एक ऐसी कंपनी है जहाँ 30,000 कर्मचारी और 8,000 AI एजेंट साथ-साथ काम करते हैं।
और यह कोई अत्याधुनिक IT स्टार्टअप नहीं है।
यह 1936 में स्थापित, इस साल 90 साल पूरे करने वाली विनिर्माण दिग्गज कंपनी Ricoh है।
मैं चाहता हूँ कि जो लोग सोचते हैं, "हमारी कंपनी AI के लिए बहुत पुराने ज़माने की है," वे यह लेख पढ़ें।
क्योंकि Ricoh ने जो किया, वह किसी प्रतिभाशाली टीम का नतीजा नहीं था। बल्कि, इसके उलट, उन्होंने बस "सही क्रम" का पालन किया।
इसे पढ़कर आप समझ जाएँगे कि क्यों आपका संगठन शायद ऐसा महसूस करता हो कि "हम दो साल से ChatGPT का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन कोई नतीजा नहीं निकल रहा।"
और कल से ही, आप AI लागू करने के क्रम को पलट सकते हैं।
एक ऐसी कंपनी जहाँ 30,000 कर्मचारी और 8,000 AI एजेंट साथ बैठते हैं
पहले, आँकड़े।
Ricoh के दुनिया भर में लगभग 78,000 कर्मचारी हैं, जिनमें से 30,000 जापान में हैं।
जनवरी 2026 तक, अकेले जापान में 8,000 AI एजेंट चल रहे हैं।
8,000। यह एक चौंका देने वाला आंकड़ा है।
इससे भी बड़ी बात, ये 8,000 एजेंट 3,000 से भी कम कर्मचारियों द्वारा बनाए गए—जो कार्यबल का केवल 10% है।
यह 10% सक्रिय रूप से अपने कार्यों को संभालने के लिए AI का निर्माण कर रहा है।
यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि Ricoh "कॉपियर कंपनी" है।
उनकी नींव विनिर्माण में है। जबकि डिजिटल सेवाएँ और AI अब उनके राजस्व का आधे से अधिक हिस्सा हैं, वे मूल रूप से एक पारंपरिक विनिर्माण कंपनी थी जहाँ लोग हाथ से ब्लूप्रिंट बनाते थे और उन्हें अगले व्यक्ति को देते थे।
ऐसी पारंपरिक कंपनी कई स्टार्टअप्स की तुलना में AI पर तेज़ी से काम कर रही है।
वैसे, जापान में 100 साल से अधिक पुरानी 45,000 कंपनियाँ हैं—जो दुनिया की शताब्दी कंपनियों का आधे से अधिक हिस्सा हैं।
इसका मतलब है कि "पुराना" होना कोई बहाना नहीं है; बल्कि, पुरानी कंपनियों में सबसे अधिक अप्रयुक्त क्षमता है।
दो साल बाद AI के कोई प्रभाव न दिखने का असली कारण
अब मुख्य मुद्दे पर आते हैं।
Ricoh में इस तरह के परामर्शों की भारी बाढ़ आ रही है:
"हमने ChatGPT को दो साल पहले वहाँ लगा दिया जहाँ हमें लगता था कि इसकी ज़रूरत है, लेकिन यह नतीजे नहीं दिखा रहा। यह संगठनात्मक साइलो को तोड़ नहीं पा रहा।"
कई लोग शायद इससे जुड़ाव महसूस करते हों।
इसके तीन मुख्य कारण हैं।
1. उत्पादकता की समस्या
जापान की उत्पादकता OECD के 38 देशों में 29वें स्थान पर है (2024 का डेटा)। यह लगभग सबसे नीचे है। डिजिटल मामलों में दुनिया का नेतृत्व करने वाले अमेरिका की तुलना में, यह लगभग आधी है।
क्यों? इसका कारण है "व्यक्तिगत कार्य शैली।"
आप IT में कितना भी निवेश करें, अगर काम करने का तरीका नहीं बदलता, तो उत्पादकता नहीं बढ़ेगी।
2. डेटा की समस्या
कहा जाता है कि कंपनी के अंदर 70-90% डेटा "असंरचित डेटा" होता है।
असंरचित डेटा का मतलब है व्यक्तियों से जुड़ी अंतर्दृष्टि, सुझाव और कार्य-कुशलता—हाथ से बनाए गए चित्र या केवल किसी अनुभवी के दिमाग में मौजूद ज्ञान। Ricoh इसे "मौन ज्ञान" (tacit knowledge) कहता है।
अगर आप पहले इसे व्यवस्थित किए बिना AI से मदद माँगते हैं, तो आप जो डेटा देते हैं वह "गंदा" होता है।
इसलिए, AI सही ढंग से काम नहीं कर पाता।
दिलचस्प बात यह है कि एक AI दस्तावेज़ पढ़ते समय अचानक विफल हो सकता है जब वह किसी तालिका पर पहुँचता है। या फिर इसलिए विरोध हो सकता है क्योंकि तकनीकी रहस्य क्लाउड पर नहीं होने चाहिए और उन्हें ऑन-प्रिमाइसेस रहना चाहिए।
संक्षेप में, बिना नींव तैयार किए AI को किसी कार्य में झोंकना काम नहीं करेगा।
चरण 1: पहले काम का विज़ुअलाइज़ेशन करें और 20% बर्बादी खत्म करें
तो, Ricoh ने कहाँ से शुरुआत की?
यह AI कार्यान्वयन नहीं था।
पहले, उन्होंने कर्मचारियों के लिए "साँस लेने की जगह" बनाई।
अपडेट और नई तकनीकों का उपयोग वे लोग नहीं कर सकते जिनके पास समय नहीं है। इसलिए, चरण 1 समय निकालना था।
विशेष रूप से, उन्होंने कंपनी भर में 115 खंडों में 1,000 लोगों के काम का विज़ुअलाइज़ेशन किया।
उन्हें कुछ दिलचस्प पता चला।
महामारी के दौरान रिमोट वर्क में, "चेक-इन मीटिंग्स" में काफी वृद्धि हुई थी क्योंकि प्रबंधकों को नहीं पता था कि लोग क्या कर रहे हैं।
डेटा को देखकर, प्रबंधन को एहसास हुआ, "ओह, हमें अब इस कार्य को करने की ज़रूरत नहीं है।" इससे 5-6% काम खत्म हो गया।
इसके बाद, उन्होंने पाया कि विभिन्न संगठनों द्वारा अलग-अलग समान कार्य किए जा रहे थे और उन्हें समेकित किया। और कमी।
फिर, उन्होंने शेष "वास्तव में आवश्यक कार्य" को मानकीकृत किया। एक बार मानकीकृत होने पर, ऑटोमेशन तकनीक प्रभावी हो जाती है।
एक साल से अधिक समय तक इसे लगातार जारी रखकर, Ricoh ने परिचालन दक्षता में 20% सुधार हासिल किया।
यहाँ हमारे लिए एक सबक है जिसे चुराना चाहिए।
जापानी शैली "हर कोई गेंद उठाकर जोड़ता है" एक ताकत है, लेकिन यह "ऐसा काम भी बनाती है जिसे करने की ज़रूरत नहीं है।"
लोग दयालुता से दूसरों की गेंदें उठा लेते हैं, लेकिन काम का बोझ बढ़ता ही जाता है।
इसलिए, एक सप्ताह के लिए अपने खुद के काम का विज़ुअलाइज़ेशन करने का प्रयास करें।
बस ऐसा करने से पता चलेगा, "रुको, क्या मुझे वाकई इस मीटिंग की ज़रूरत है?"
चरण 2: हर कोई सिर्फ "एक" AI का उपयोग करना शुरू करता है
एक बार जब उन्होंने उस 20% सुधार में से 10% का रास्ता देख लिया, तो Ricoh ने अगला कदम उठाया:
"हर कर्मचारी ठीक एक कार्य के लिए AI का उपयोग करता है।"
यहाँ मुख्य बात यह है कि उन्होंने इसे सिर्फ सब पर थोप नहीं दिया।
उन्होंने पहले सुरक्षित AI उपयोग के लिए "गार्डरेल" डिजाइन किए। फिर, उन्होंने कार्यशालाओं के माध्यम से शिक्षा और सफलता की कहानियाँ साझा कीं।
क्योंकि नींव (चरण 1: विज़ुअलाइज़ेशन और मानकीकरण) वहाँ थी, AI को दिया गया डेटा साफ था। इसीलिए AI ने काम किया।
यह सब इस क्रम के बारे में है।
परिणाम वे 8,000 एजेंट हैं जिनका पहले उल्लेख किया गया।
यहाँ एक विशिष्ट उदाहरण है।
Ricoh ग्राहकों के लिए प्रबंधन चुनौतियों का समाधान करता है। वे बड़ी कंपनियों के CEOs से बात करते हैं, इसलिए तैयारी महत्वपूर्ण है।
अनुभवी कर्मचारी पहले प्रति कंपनी इंटीग्रेटेड रिपोर्ट और सार्वजनिक जानकारी पढ़ने में 4-5 घंटे बिताते थे ताकि परिकल्पनाएँ बनाई जा सकें।
उस अनुभवी के मौन ज्ञान को AI को सिखाकर, AI एजेंट अब स्वयं परिकल्पनाओं को सत्यापित करते हैं और प्रस्ताव तैयार करते हैं।
परिणामस्वरूप, अनुभवी का समय 75% कम हो गया। जिसमें 100 यूनिट प्रयास लगता था, अब 25 लगता है।
और एक और लाभ है।
अनुभवी की अंतर्दृष्टि अब मध्य स्तर और कनिष्ठ कर्मचारियों को हस्तांतरित हो रही है। AI के साथ काम करके, ज्ञान का स्थानांतरण होता है।
यह सिर्फ मार्केटिंग के लिए नहीं है। यह बैक-ऑफिस, SCM और बिक्री फ्रंटलाइन में हो रहा है।
4-5 घंटे घटकर सिर्फ 1 घंटे से अधिक रह गए। आपकी कंपनी में "हर बार शुरू से दस्तावेज़ पढ़ने" का कार्य भी इसी तरह संभाला जा सकता है।
चरण 3: बचाए गए समय का उपयोग करके लोगों को "रचनात्मक कार्य" पर पुनर्नियुक्त करना
यह मुख्य उद्देश्य है।
बचाए गए समय का उपयोग केवल मनुष्यों द्वारा किए जा सकने वाले कार्यों के लिए करना।
Ricoh के पास इस तरह का एक मीटिंग रूम है:
एक बड़े LED डिस्प्ले के पीछे, पाँच AI एजेंट लागू किए गए हैं।
जैसे-जैसे कर्मचारी चर्चा करते हैं, AI लिप्यंतरण करता है, जापानी को सही करता है, अर्थ समझता है, और जानकारी को संरचित करता है।
यह कर्मचारियों को पूरी तरह से चर्चा और विचार-निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। अंत में, वे वोट करते हैं और निर्णय लेते हैं। AI फैसिलिटेटर का भी समर्थन करता है।
और यहाँ अद्भुत बात है।
आगामी मध्यम अवधि की प्रबंधन योजना के लिए, लगभग 10 अधिकारियों ने इस कमरे में चर्चा की।
सामान्यतः, इसमें लगभग दो महीने लगते।
यह चार घंटे में पूरा हो गया।
दो महीने से चार घंटे।
"लोगों को रचनात्मक कार्य में ले जाने" का यह विचार प्रबंधन विद्वान केन कुसुनोकी के शब्दों से मेल खाता है।
कार्य में "कार्य" (Work) और "खेल" (Play) शामिल हैं।
"कार्य" मुआवजे के लिए कौशल प्रदान करना है—निश्चित नियमों के भीतर कार्य। AI इसमें तेज़, अधिक सटीक और कभी नहीं थकता।
लेकिन "खेल" अलग है। जैसे शोहेई ओहतानी, यह वह काम है जहाँ अद्वितीय समझ और निर्णय के माध्यम से मूल्य बनाया जाता है।
AI निश्चित कार्यों को हटा लेता है। मनुष्यों के लिए जो बचता है वह है समझ और निर्णय।
जितना बेहतर हम AI का उपयोग करते हैं, मानव कार्य उतना ही परिष्कृत होता जाता है।
कर्मचारियों की रचनात्मकता को बढ़ावा देने के लिए, Ricoh ने 2019 से एक एक्सेलेरेटर प्रोग्राम भी चलाया है।
कर्मचारी और स्टार्टअप नए व्यावसायिक विचार प्रस्तुत करते हैं। वे 200 विचारों में से 5-10 का चयन करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। उन्होंने सात वर्षों तक ऐसा किया है।
इस प्रकार वे कर्मचारी की स्वायत्तता और रचनात्मकता का विकास करते हैं।
आपकी कंपनी भी कर सकती है, बशर्ते आप क्रम में गड़बड़ी न करें
संक्षेप में:
Ricoh का निष्कर्ष सरल है।
"AI को वहाँ न लगाएँ जहाँ आप इसे तुरंत उपयोग करना चाहते हैं।"
इस क्रम का पालन करें:
- पहले काम का विज़ुअलाइज़ेशन करके समय बनाएँ।
- अपव्यय हटाएँ और समान कार्यों को समेकित करें।
- मानकीकरण करें।
- तभी, AI का सही ढंग से उपयोग करने के लिए वातावरण स्थापित करें।
इस क्रम के कारण, कर्मचारी हिलना शुरू करते हैं। अगर आप इसे उलट देंगे, तो यह काम नहीं करेगा।
एक और महत्वपूर्ण सबक है।
AI के दो पहलू हैं।
एक है "नकारात्मक को शून्य में बदलना"—दर्दनाक कार्यों को हटाना। जल्दी घर जाना, उबाऊ काम से छुटकारा। हर कोई इसे तुरंत पसंद करता है।
लेकिन अकेला यह टिकता नहीं।
दूसरा है "शून्य से प्लस में जाना"—जहाँ मनुष्य नया मूल्य बनाते हैं। AI कार्यान्वयन तभी वास्तविक होता है जब इसकी योजना बनाई जाती है।
यह भावना कि आज कल से बेहतर है और आप उस प्रगति का हिस्सा हैं, लोगों को प्रेरित करती है।
Ricoh के ताकाहिरो आइरिसा ने कहा:
"अगर Ricoh कर सकता है, तो दूसरी कंपनियाँ निश्चित रूप से कर सकती हैं।"
और यह भी:
"मेरा मानना है कि AI जापानी कंपनियों के लिए प्रकट हुआ है।"
क्योंकि AI ने पहले से ही अधिकांश खुले डेटा को सीख लिया है। जो बचता है वह कंपनियों के अंदर सोया हुआ डेटा है।
और जापान वह देश है जिसके पास दुनिया में सबसे अधिक आंतरिक कॉर्पोरेट डेटा है।
90 साल पुरानी किसी अनुभवी कंपनी में या आपकी कंपनी में, ऐसे खजाने हैं जिन्हें अभी तक किसी ने नहीं खोदा।
इसलिए, कल से एक सप्ताह के लिए:
अपने स्वयं के काम का विज़ुअलाइज़ेशन करने का प्रयास करें।
अगर आप सोच में पड़ जाएँ, "रुको, शायद मुझे इस कार्य की ज़रूरत नहीं है," तो यह आपकी शुरुआती रेखा है।
परिणाम न मिलना क्षमता की कमी के कारण नहीं था। क्रम बस उल्टा था।
