एआई व्यक्तिगत कर्मचारियों को तेज़ बनाता है लेकिन पूरी कंपनियों को पीछे छोड़ देता है
एक शोधकर्ता जो टीमों के काम करने के तरीके का अध्ययन करते हैं, कहते हैं कि ज्यादातर संगठन गलत समस्या को ठीक कर रहे हैं। प्रत्येक व्यक्ति को एआई का बेहतर उपयोग करना सिखाने से लगभग कोई फायदा नहीं होता यदि टीम स्वयं अभी भी पुराने तरीके से काम करती है।
मुख्य बिंदु
- Atlassian की 2026 State of Teams Report में 12,000 कर्मचारियों का सर्वेक्षण किया गया और पाया गया कि Fortune 1000 के 89% कार्यकारी कहते हैं कि एआई उनकी कंपनियों में व्यक्तियों को तेज़ बना रहा है।
- उन्हीं कार्यकारियों में से केवल 6% एआई से वित्तीय रिटर्न का कोई विशिष्ट, ठोस उदाहरण दे सके।
- उन संगठनों के भीतर लगभग 14% टीमें एआई के उपयोग को वास्तविक, मापने योग्य मूल्य में बदलने में कामयाब रहीं।
- जो टीमें सफल रहीं उनमें तीन विशेषताएं समान थीं: संगठनात्मक ज्ञान का एक साझा भंडार, पुनर्डिज़ाइन किए गए वर्कफ़्लो, और एक संस्कृति जो विफल प्रयोगों का खुलेआम स्वागत करती है।
- Atlassian ने "एआई वर्किंग एग्रीमेंट्स" का परीक्षण किया, एआई का उपयोग कैसे और कब करें इस बारे में लिखित टीम नियम, और पाया कि उन्होंने गति, निर्णय लेने और आउटपुट गुणवत्ता में सुधार किया।
एक रिले दौड़ की कल्पना करें जहां प्रत्येक धावक को तेज़ जूते मिलते हैं, लेकिन कोई भी मार्ग पर सहमत नहीं है। यह वही है जो वर्तमान में ज्यादातर कंपनियों में एआई के साथ हो रहा है, Dr. Molly Sands के अनुसार।
Sands Atlassian में Teamwork Lab का नेतृत्व करते हैं, जो कंपनी Jira और Confluence जैसे प्रोजेक्ट-प्रबंधन उपकरणों के पीछे है। उनकी व्यवहारिक वैज्ञानिकों की टीम अध्ययन करती है कि एआई लोगों के एक साथ काम करने के तरीके को कैसे बदल रहा है, फिर संगठनों में जाती है और वास्तव में चीजें बदलती है। उन्होंने VB Transform 2026 में लैब के निष्कर्ष साझा किए, जिसे पहली बार VentureBeat द्वारा रिपोर्ट किया गया था।
तो एआई काम क्यों नहीं दे रहा है?
संक्षिप्त उत्तर: कंपनियां व्यक्तियों को प्रशिक्षित कर रही हैं, टीमों को नहीं। उपकरण तेज़ हो जाते हैं। समन्वय टूटा रहता है।
संख्याएं इसे तीव्रता से समर्थित करती हैं। Atlassian की वार्षिक State of Teams Report, जिसने विश्वभर में 12,000 कर्मचारियों का सर्वेक्षण किया और Fortune 1000 कंपनियों (राजस्व द्वारा अमेरिका की 1,000 सबसे बड़ी कंपनियां) के लगभग 200 कार्यकारियों का साक्षात्कार लिया, एक असहज अंतराल पाया। लगभग नौ में से आठ कार्यकारी कहते हैं कि उनकी कंपनियों के लोग एआई के साथ तेजी से काम कर रहे हैं। केवल 6% उस गति को वास्तविक वित्तीय रिटर्न में बदलने के किसी विशिष्ट स्थान का नाम दे सके।
लगभग 14% टीमों ने, हालांकि, इसे हल किया है। जो उन्हें अलग करता था वह तीन चीजों तक आता है।
साझा ज्ञान। जीतने वाली टीमों ने लक्ष्यों, निर्णयों और संदर्भ को उन उपकरणों में संग्रहीत किया जो सभी देख सकते थे, बजाय इसके कि सब कुछ व्यक्तिगत दिमाग या निजी चैट थ्रेड में रखा जाए। Atlassian इसे "context graph" कहता है, अनिवार्य रूप से कौन क्या कर रहा है और क्यों इसका एक जीवंत नक्शा, जो एआई उपकरण पढ़ और उपयोग कर सकते हैं। इसके बिना, एक एआई सहायक केवल वह जानता है जो उसके सामने का व्यक्ति जानता है।
पुनर्डिज़ाइन किए गए वर्कफ़्लो। उच्च-प्रदर्शन टीमों ने मौजूदा कार्यों को तेज़ नहीं किया। उन्होंने संपूर्ण प्रक्रियाओं को शुरुआत से फिर से बनाया। Sands ने इस कदम को छोड़ने के जोखिम को स्पष्ट रूप से बताया: व्यक्तियों को तेज़ बनाएं उन्हें संरेखित किए बिना, और वे "बहुत जल्दी एक दूसरे से टकरा जाते हैं।"
एक संस्कृति जो विफलता को अनुमति देती है। सबसे तेज़ टीमों के नेता थे जिन्होंने प्रयोग को सुरक्षित महसूस कराया। कुछ प्रयोग विफल होंगे। यह बात थी।
जीतने वाली टीमों ने वास्तव में क्या अलग किया?
उन्होंने तेजी से सीखने के लिए जानबूझकर बाधाएं लगाईं। एक उदाहरण: एक टीम ने एक सप्ताह के लिए हाथ से कोड की शून्य लाइनें लिखने के लिए प्रतिबद्ध हुई, सभी को एआई उपकरणों के माध्यम से काम करने के लिए मजबूर किया। Sands के अनुसार, दीर्घकालिक के लिए स्थायी नहीं, लेकिन साझा कौशल बनाने और पता लगाने का एक तेजी का तरीका कि क्या काम करता है।
उन्होंने परियोजनाएं शुरू करने से पहले नियमों को भी लिख दिया। Atlassian इन्हें "एआई वर्किंग एग्रीमेंट्स" कहता है, एक छोटा दस्तावेज जहां टीम एक साथ तय करती है कि वे एआई के लिए क्या उपयोग करेंगी, वे खुद क्या करते रहेंगे, किन एआई एजेंटों को साझा करेंगे, और सभी को कौन से मूल कौशल चाहिए। जिन टीमों ने इस प्रथा को अपनाया वे तेजी से आगे बढ़ीं और बेहतर काम किया।
गहरा सबक एक नया नहीं है। छिपी हुई धारणाएं और ग़लत संरेखित मानसिक मॉडल एआई के अस्तित्व में आने से बहुत पहले से टीमों को धीमा कर रहे हैं। एआई उन समस्याओं को नहीं बनाता। यह उन्हें अनदेखा करना अधिक महंगा बनाता है।
सामान्य प्रश्न
क्या इसका मतलब है कि एआई उपकरण बेकार हैं यदि टीमें तैयार नहीं हैं?
बिल्कुल नहीं। व्यक्तिगत कर्मचारी वास्तव में तेजी से काम करते हैं, और इसका कुछ मूल्य है। समस्या यह है कि समन्वय के बिना गति शायद ही कभी उस तरह के रिटर्न में अनुवाद करती है जो बैलेंस शीट पर दिखाई देता है।
एक प्रबंधक इस सप्ताह से क्या कर सकता है?
अगली परियोजना से पहले एक छोटी सी बैठक करें और एक साथ लिखें कि टीम एआई के लिए कौन से कार्य करेगी और कौन से नहीं। वह एकल बातचीत घंटों की व्यक्तिगत एआई प्रशिक्षण की तुलना में अधिक अंतराल को बंद करती है।
