एआई युग के मूल्य: "एआई का उपयोग किया, फिर भी सस्ता क्यों नहीं हुआ?" चालान में न दिखाई देने वाली दक्षता की खाई

एआई युग के मूल्य: "एआई का उपयोग किया, फिर भी सस्ता क्यों नहीं हुआ?" चालान में न दिखाई देने वाली दक्षता की खाई

"यह सामग्री, AI से तुरंत बनाई जा सकती है, है ना?"

जब इस तरह की उम्मीदें लगाई जाती हैं, तो बनाने वाले के पास समझाने में मुश्किलें होती हैं। निश्चित रूप से, स्क्रीन पर टेक्स्ट आने का समय कम हो गया है। लेकिन उस टेक्स्ट को पढ़ने, प्रमाणिकता की जांच करने, गलतियों को सुधारने और यह तय करने का समय कि इसे सौंपा जा सकता है या नहीं, वह समय गायब नहीं हुआ है।

आदेश देने वाला पक्ष महसूस करता है कि वे "कुछ सेकंड में बने" काम के लिए भुगतान कर रहे हैं। जबकि प्राप्त करने वाला पक्ष सोचता है कि वे "जिम्मेदारी के साथ सौंपे जा सकने वाले काम" के लिए भुगतान प्राप्त कर रहे हैं।

यह समझ का अंतर AI द्वारा लाए गए कुशलता के प्रति अविश्वास की ओर ले जाता है।

अमेरिकी कानूनी मीडिया "Above the Law" में प्रकाशित, वकील और लेखक Stephen Embry का लेख इस समस्या को कानूनी कार्यों से गहराई से देखता है।

प्रश्न स्पष्ट है। क्या हम AI द्वारा टेक्स्ट उत्पन्न करने के समय पर इतना ध्यान केंद्रित कर रहे हैं कि उसके बाद मानव द्वारा किए गए कार्यों की गणना नहीं कर रहे हैं?


"5 घंटे से 6 मिनट" का आंकड़ा काम के किस हिस्से को दर्शाता है

Embry ने एक दस्तावेज़ बनाने की स्थिति में एक काल्पनिक तुलना प्रस्तुत की। यह किसी वास्तविक कानूनी फर्म के सर्वेक्षण से प्राप्त औसत नहीं है।

पारंपरिक रूप से, ड्राफ्टिंग में 4 घंटे और समीक्षा में 1 घंटा लगता था, कुल मिलाकर 5 घंटे।

AI का उपयोग करने पर, ड्राफ्टिंग 0.1 घंटे, यानी 6 मिनट में हो जाती है। हालांकि, सामग्री की समीक्षा और सुधार में 2 घंटे लगते हैं।

प्रक्रियापारंपरिक विधिAI का उपयोग करने की विधि
ड्राफ्टिंग4 घंटे0.1 घंटे (6 मिनट)
समीक्षा और सुधार1 घंटा2 घंटे
कुल5 घंटे2.1 घंटे

केवल ड्राफ्टिंग के लिए, समय में 97.5% की कमी आई है। हालांकि, पूरी प्रक्रिया के लिए, यह 58% की कमी है।

58% भी एक बड़ी सुधार है। फिर भी, यह "लगभग सभी कार्य गायब हो गए" की धारणा से अलग है।

यदि तुलना के प्रारंभिक और अंतिम बिंदु मेल नहीं खाते, तो AI का प्रभाव आसानी से बड़ा दिखाई दे सकता है। यदि मानव पक्ष में अनुसंधान से लेकर अंतिम समीक्षा तक शामिल है और AI पक्ष में केवल टेक्स्ट उत्पन्न करने का समय मापा जाता है, तो यह समान कार्य की तुलना नहीं होगी।

मापना चाहिए कि समान गुणवत्ता के उत्पाद को उपयोग योग्य स्थिति में लाने में कितना समय लगता है।


समय में 58% की कमी के बावजूद, राशि में केवल लगभग 9.7% की कमी आती है

इसके अलावा, यह देखना आसान नहीं होता कि कौन कार्य करता है, उसके आधार पर समय की लागत बदल जाती है।

मूल लेख में, युवा वकील की समय दर को 250 डॉलर और पार्टनर वकील की समय दर को 800 डॉलर माना गया है।

पारंपरिक रूप से, युवा वकील 4 घंटे में ड्राफ्टिंग करते हैं और पार्टनर 1 घंटे की समीक्षा करते हैं। AI के उपयोग के बाद, ड्राफ्टिंग का समय 0.1 घंटे हो जाता है, जबकि पार्टनर की समीक्षा का समय 2 घंटे बढ़ जाता है।

विवरणपारंपरिक विधिAI का उपयोग करने की विधि
ड्राफ्टिंग: 250 डॉलर/घंटा1,000 डॉलर25 डॉलर
समीक्षा: 800 डॉलर/घंटा800 डॉलर1,600 डॉलर
कुल1,800 डॉलर1,625 डॉलर

कमी 175 डॉलर है। प्रतिशत में यह लगभग 9.7% है।

यहां, समय की कमी के प्रभाव को उच्च दर की समीक्षा प्रक्रिया ने काफी हद तक संतुलित कर दिया है।

हालांकि, इस आंकड़े को सीधे "कानूनी फर्म की वास्तविक लागत" या "लाभ" के रूप में पढ़ना उपयुक्त नहीं है। बिलिंग के लिए उपयोग की जाने वाली समय दर और वेतन आदि से गणना की जाने वाली आंतरिक मानव संसाधन लागत अलग-अलग होती हैं। तालिका में AI के उपयोग की लागत या प्रशिक्षण लागत शामिल नहीं है।

यह काल्पनिक उदाहरण यह नहीं सिखाता कि AI को शामिल करने से हमेशा इस हद तक सस्ता ही होगा।

समय की कमी की दर, ग्राहक द्वारा भुगतान की जाने वाली राशि की कमी की दर, और प्रदाता की लागत की कमी की दर को अलग-अलग मापना आवश्यक है।


गलत टेक्स्ट ही केवल समीक्षा की आवश्यकता नहीं होती

AI की समीक्षा प्रक्रिया के बारे में सोचते समय, लोग आसानी से गैर-मौजूद मामलों या गलत आंकड़ों को खोजने की बात सोच सकते हैं।

हालांकि, एक और अधिक मौलिक समस्या है। सही टेक्स्ट होने पर भी, पढ़ने से पहले यह नहीं कहा जा सकता कि यह सही है।

भले ही दस्तावेज़ में कोई त्रुटि न हो, यह सुनिश्चित करने का कार्य बना रहता है कि यह मामले की पूर्वधारणा के अनुरूप है, आवश्यक शर्तें नहीं छूटी हैं, और यह ग्राहक के उद्देश्य के अनुरूप है।

Embry ने Legal IT Insider में Harshit Garg के लेख का संदर्भ दिया, जहां Lexi के संस्थापक Garg ने सही ड्राफ्ट के लिए पुनःपढ़ने के समय पर ध्यान केंद्रित किया है।

Garg का ध्यान रिकॉर्ड के विभाजन पर है। AI पक्ष में उत्पन्न और उपयोग की लागत का रिकॉर्ड होता है, जबकि फर्म पक्ष में कार्यकर्ता के कार्य समय का रिकॉर्ड होता है। हालांकि, यदि यह समीक्षा समय किस AI आउटपुट के अनुरूप है, इससे जुड़ा नहीं है, तो एक उत्पाद पर खर्च की गई कुल लागत को समझना मुश्किल हो जाता है।

AI का बिल सस्ता हो सकता है, लेकिन AI का उपयोग करके काम को पूरा करने की लागत सस्ती नहीं होती।


सोशल मीडिया पर "काम स्थानांतरित हो गया" और "सस्ता होना चाहिए" के बीच का अंतर

यह समस्या सोशल मीडिया की चर्चाओं में भी दिखाई देती है।

 

यहां प्रस्तुत किया गया है, मूल लेख पर सीधा प्रतिक्रिया नहीं, बल्कि AI के कार्य समय और कानूनी सेवाओं की लागत के बारे में प्रकाशित संबंधित पोस्ट। पोस्ट करने वाले की योग्यता या व्यावहारिक अनुभव की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है, और यह उद्योग के समग्र विचारों का प्रतिनिधित्व करने वाला सर्वेक्षण नहीं है।

Reddit के व्यापारिक AI समुदाय में, AI का उपयोग शुरू करने के बाद, टेक्स्ट लिखने के बजाय, आउटपुट की समीक्षा, समायोजन, और चयन में समय बिताने की बात कही गई थी।

पोस्ट करने वाले ने यह व्यक्त किया कि "काम गायब हो गया" की भावना से अधिक, "प्रयास का स्थान बदल गया" की भावना है।

यह उन लोगों के लिए समझना आसान होगा जिन्होंने टेक्स्ट उत्पन्न करने के लिए बटन दबाया है। प्रारंभिक आउटपुट जल्दी होता है। लेकिन जब आप विवरण को ठीक कर रहे होते हैं, तो यह समझना मुश्किल हो जाता है कि कहां तक सुधार करना है।

दूसरी ओर, Reddit के इलेक्ट्रॉनिक डिस्कवरी समुदाय में, कानूनी कार्यों की कुशलता और मूल्य में कटौती को लेकर विभिन्न दृष्टिकोण थे।

एक टिप्पणी में कहा गया कि AI टूल की लागत, मौजूदा सिस्टम में अतिरिक्त कार्यान्वयन, टीम के प्रशिक्षण में लगने वाले समय को शामिल करने पर, वर्तमान में लागत में कमी संतुलित हो जाती है।

एक अन्य टिप्पणी में कहा गया कि यदि समय में कमी आती है तो ग्राहक की भुगतान राशि भी कम होनी चाहिए, और यदि दरें कम नहीं होती हैं तो क्या वास्तव में कुशलता बढ़ी है, इस पर सवाल उठाया गया।

यह विरोधाभास केवल AI के पक्ष और विपक्ष का नहीं है।

प्रदाता पक्ष कार्यान्वयन से लेकर संचालन तक के भार को देखता है। ग्राहक पक्ष अपनी प्राप्त बिल को देखता है। जब तक दोनों अलग-अलग आंकड़े देख रहे हैं, दोनों को यह महसूस करना आसान होता है कि "दूसरा पक्ष समझ नहीं रहा है"।


"विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा की गई है" से ही संतोषजनक होगा?

समीक्षा में समय लगने की व्याख्या के पीछे कारण होते हैं। हालांकि, केवल इससे ही शुल्क के बारे में संदेह समाप्त नहीं हो सकता।

यदि पूर्व प्रचार में "अत्यधिक समय की बचत" पर जोर दिया जाता है और बिलिंग के समय "विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा की आवश्यकता है" कहा जाता है, तो ग्राहक को यह एक सुविधाजनक व्याख्या लग सकती है।

आवश्यक है कि समीक्षा के मूल्य को अमूर्त रूप से प्रस्तुत करने के बजाय, क्या समीक्षा की गई थी, इसे विशिष्ट रूप से दिखाया जाए।

उदाहरण के लिए, अनुबंध में, लेन-देन की शर्तों के साथ संगतता, जिम्मेदारी के वितरण में कमी, और वार्तालाप नीति के साथ सामंजस्य शामिल होते हैं। अनुसंधान सामग्री में, आंकड़ों के स्रोत, लक्षित अवधि, और तुलना शर्तों की समीक्षा शामिल होती है।

कहां AI ने समय बचाया, कहां मानव समय का उपयोग किया गया, और परिणामस्वरूप क्या सुधार हुआ। यदि यह व्याख्या दी जाती है, तो ग्राहक भी शुल्क का आकलन कर सकते हैं।

साथ ही, प्रदाता पक्ष को भी सत्यापन की आवश्यकता होती है। केवल यह तथ्य कि समीक्षा का समय लंबा है, यह नहीं कह सकता कि यह सभी आवश्यक और कुशल कार्य था।

क्या AI का उपयोग उन कार्यों में नहीं किया जा रहा है जिनमें यह कमजोर है? क्या निर्देश या सामग्री अपर्याप्त हैं? क्या एक ही समीक्षा को बार-बार दोहराया जा रहा है? यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि "विशेषज्ञों के निर्णय" के शब्दों में इन परिचालन मुद्दों को नहीं छुपाया जाए।


जापान के कार्यस्थलों में, यह बॉस की समीक्षा के इंतजार के रूप में दिखाई दे सकता है

यह मुद्दा केवल जापानी कानूनी फर्मों का नहीं है। यह प्रस्ताव, बिक्री सामग्री, जनसंपर्क लेख, अनुवाद, कार्यक्रम आदि जैसे कार्यों पर व्यापक रूप से लागू होता है, जिन्हें किसी के द्वारा समीक्षा की जानी चाहिए।

उदाहरण के लिए, यदि एक कर्मचारी AI का उपयोग करके प्रस्ताव को जल्दी से तैयार कर सकता है। लेकिन यदि समीक्षा करने वाले प्रबंधकों की संख्या नहीं बदली और प्रस्तुत की गई सामग्री की मात्रा बढ़ गई, तो अनुमोदन के इंतजार का समय बढ़ सकता है।

निर्माण प्रक्रिया का समय कम हो गया है। फिर भी, ग्राहक तक पहुंचने में लगने वाले दिनों की संख्या नहीं बदली। कुछ मामलों में, केवल प्रबंधकों का ओवरटाइम बढ़ सकता है।

यह जापानी कार्यस्थलों पर मूल लेख के मुद्दे को लागू करने पर विचार की गई संरचना है, और यह जापानी कंपनियों के समग्र सत्यापित वास्तविकता को नहीं दर्शाता।

फिर भी, AI के कार्यान्वयन के मूल्यांकन पर विचार करते समय यह एक उपयोगी दृष्टिकोण है। केवल प्रत्येक कर्मचारी के समय की बचत को जोड़ने से यह नहीं पता चलता कि काम का पूरा प्रवाह तेज हुआ है या नहीं।

"सामग्री तैयार करने के समय" के साथ-साथ, "समीक्षा के इंतजार का समय", "वापसी के लिए प्रतिक्रिया का समय", "अंतिम अनुमोदन तक के दिनों की संख्या" को देखना आवश्यक है।


प्रभाव का मापन "उपयोग योग्य उत्पाद एक" को इकाई के रूप में करें

तो, क्या रिकॉर्ड किया जाना चाहिए?

यदि मूल लेख के मुद्दे को व्यावहारिक रूप में लागू किया जाए, तो इकाई को "AI का कितनी बार उपयोग किया गया" से "उपयोग योग्य उत्पाद एक को पूरा किया गया" में बदलना आसान हो सकता है।

##

संबंधित लेख

मापने के आइटमजानना चाहते हैं
निर्देश/सामग्री की तैयारी का समयउत्पादन से पहले आवश्यक मानव कार्य