AI के युग में जब 80% काम AI द्वारा किया जाएगा, मानव को "अंतिम 20%" में क्या निखारना चाहिए

क्या AI नौकरियों को छीन लेगा? या फिर यह मानव के काम को आसान बनाएगा?

यह प्रश्न अब केवल प्रौद्योगिकी उद्योग तक सीमित नहीं है। लेखकों, दस्तावेज़ तैयार करने वालों, विक्रेताओं, कानूनी पेशेवरों, इंजीनियरों, विपणक, और प्रबंधकों—किसी भी व्यक्ति ने जो स्क्रीन के सामने काम किया है, इस पर विचार किया होगा।

"क्या मेरा काम हमेशा के लिए आवश्यक रहेगा?"

अमेरिकी Inc. में प्रकाशित Fast Company के लेख ने इस चिंता को स्पष्ट रूप से समझाया है। AI शायद काम का पहला 80% संभाल सकता है। लेकिन असली मूल्य शेष 20% में निहित है, यह विचार है।

यहां 80% से तात्पर्य है अनुसंधान, संगठन, सारांश, ड्राफ्टिंग, वर्गीकरण, तुलना, और संरचना की योजना बनाना—ये ऐसे कार्य हैं जो दोहराए जा सकते हैं और जिन्हें प्रक्रिया में बदला जा सकता है। इसमें समय लगता है, लेकिन स्पष्ट इनपुट और आउटपुट होते हैं, जो AI के लिए आदर्श होते हैं। जो तैयारी मनुष्य घंटों में करता था, AI मिनटों में कर देता है।

दूसरी ओर, अंतिम 20% अलग है। इसमें संदर्भ पढ़ने की क्षमता, अनुभव पर आधारित निर्णय, जोखिम लेना, ग्राहकों के साथ विश्वास संबंध, और जिम्मेदार निर्णय लेना शामिल है। क्या AI द्वारा दिए गए उत्तर को सीधे वास्तविकता में लागू किया जा सकता है? किसे, किस क्रम में, और किस शब्दों में बताया जाना चाहिए? यदि असफलता होती है, तो जिम्मेदारी कौन लेगा? ये प्रश्न केवल सूचना प्रसंस्करण से हल नहीं होते।

AI "काम" नहीं बल्कि "कार्य" को छीन रहा है

AI के इर्द-गिर्द होने वाली चर्चा में भ्रम का एक कारण यह है कि "काम" और "कार्य" को अक्सर एक ही चीज़ के रूप में देखा जाता है।

उदाहरण के लिए, वकील के काम पर विचार करें। पिछले मामलों की जांच करना, लंबी दस्तावेज़ पढ़ना, मुद्दों को व्यवस्थित करना, और ड्राफ्ट तैयार करना। ये महत्वपूर्ण कार्य हैं, लेकिन ग्राहक द्वारा वकील से मांगी गई सभी मूल्य नहीं हैं। ग्राहक वास्तव में जो चाहता है, वह है जीतने का मार्ग ढूंढना, वार्ता में लाभकारी स्थिति बनाना, जोखिम का मूल्यांकन करना, और अंततः "इस निर्णय के साथ आगे बढ़ें" कहने की विशेषज्ञता।

AI पहले के कार्यों को काफी हद तक कम कर सकता है। लेकिन कानूनी, सामाजिक, और भावनात्मक संदर्भ में, कौन सा दावा चुनना है, कितनी गहराई में जाना है, और कहां रुकना है, यह निर्णय मानव द्वारा किया जाता है।

यह केवल कानून तक सीमित नहीं है। इंजीनियरों के लिए भी यही सच है। AI कोड लिख सकता है। त्रुटियों के कारण का अनुमान लगा सकता है और सुधार के सुझाव दे सकता है। लेकिन जब उत्पादन वातावरण में समस्या होती है, तो कौन से ग्राहक प्रभावित हो रहे हैं, पुनःस्थापना को प्राथमिकता देनी चाहिए या कारण की जांच को, और कौन सी जानकारी प्रबंधन या ग्राहकों को दी जानी चाहिए, यह निर्णय मानव द्वारा किया जाता है।

विपणन में भी यही स्थिति है। AI कई विज्ञापन पाठ प्रस्तुत कर सकता है। बाजार अनुसंधान का सारांश भी बना सकता है। लेकिन उस ब्रांड ने किस ग्राहक से क्या वादा किया है? क्या कोई जोखिम नहीं है? क्या यह वह समय नहीं है जब दीर्घकालिक विश्वास को अल्पकालिक क्लिक दर से अधिक प्राथमिकता दी जानी चाहिए? ऐसे निर्णय अनुभव और जिम्मेदारी के साथ होते हैं।

इसलिए AI काम के भीतर "प्रसंस्करण" को छीन रहा है। लेकिन यह काम के अर्थ या जिम्मेदारी को नहीं छीन रहा है।

गति का मूल्य घटेगा, और निर्णय का मूल्य बढ़ेगा

अब तक, कई कार्यस्थलों में "तेजी से काम करने वाले" लोगों को सराहा गया है। जल्दी से दस्तावेज़ तैयार करना, जल्दी से ईमेल लिखना, जल्दी से कोड लिखना, जल्दी से मीटिंग नोट्स देना। निश्चित रूप से, गति भविष्य में भी महत्वपूर्ण रहेगी।

लेकिन AI के व्यापक होने के साथ, केवल साधारण कार्य की गति से भेदभाव करना कठिन हो जाएगा। हर कोई एक निश्चित स्तर के ड्राफ्ट या विश्लेषण को कम समय में तैयार कर सकेगा।

उस समय मूल्यवान होगा, "क्या बनाना चाहिए" यह तय करने वाला व्यक्ति।

प्रश्न पूछने की क्षमता महत्वपूर्ण हो जाएगी। यदि AI को अधूरे प्रश्न दिए जाते हैं, तो अधूरे उत्तर मिलेंगे। यदि पूर्वधारणा गलत है, तो AI उसी धारणा के आधार पर केवल दिखने में सही गलतियां बनाएगा। वास्तव में AI की भयावहता यह है कि गलत उत्तर भी बहुत स्वाभाविक और विश्वसनीय लग सकते हैं।

इसलिए, भविष्य के काम में "क्या AI का उपयोग किया जा सकता है" से अधिक महत्वपूर्ण होगा "AI से क्या करवाना चाहिए", "AI के आउटपुट पर कितना विश्वास किया जा सकता है", "वास्तविक समस्याओं से कैसे जोड़ा जाए"।

AI के 80% काम संभालने के युग में, मानव को शेष 20% में मूल्य उत्पन्न करने के लिए, केवल विशेषज्ञता ही नहीं बल्कि समस्या खोजने की क्षमता, संपादन कौशल, नैतिकता, मानव समझ, और निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होगी।

सोशल मीडिया पर उम्मीद और सतर्कता का मिश्रण

इस लेख के प्रति सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाओं को देखने पर, वर्तमान में बड़े पैमाने पर विवाद या वायरल होने के बजाय, LinkedIn पर पेशेवरों के बीच चुपचाप सहमति प्रकट होती है।

Inc. Magazine के LinkedIn पोस्ट में, "AI कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लेकिन सहानुभूति, निर्णय, और समझ meaningful innovation के केंद्र में बनी रहती है" जैसे टिप्पणियां देखी गईं। AI को केवल खतरे के रूप में देखने के बजाय, इसे मानव मूल्य की पुनः पुष्टि के अवसर के रूप में देखा जा रहा है।

इसके अलावा, Platformer पर Casey Newton और Box के CEO Aaron Levie के बीच की चर्चा के प्रति LinkedIn पर प्रतिक्रियाएं थीं कि "चाहे AI नौकरियों को छीन ले या नई नौकरियां बनाए, एक बड़ा संक्रमण काल आ रहा है"। यहां महत्वपूर्ण यह है कि केवल आशावाद नहीं है। AI के कारण काम आसान होने के बजाय, काम का स्वरूप ही बदल रहा है, यह दृष्टिकोण है।

LinkedIn पर एक अन्य चर्चा में, "AI 80% को जल्दी से प्रस्तुत करता है, लेकिन अंतिम 20% के संशोधन, सत्यापन, और शैली समायोजन में सबसे अधिक प्रयास लगता है" यह अनुभव भी साझा किया गया। यह कई AI उपयोगकर्ताओं के लिए परिचित होगा। AI ड्राफ्ट बनाना तेज है। लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए कि सामग्री वास्तव में सही है, पाठक के लिए उपयुक्त है, और आपके इरादे के साथ मेल खाती है, अंततः मानव एकाग्रता की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, एक अन्य पोस्ट की टिप्पणी में "AI डेटा निकाल सकता है, लेकिन परिणाम की जिम्मेदारी लेना और वास्तविक निर्णय लेना संभव नहीं है" जैसी आवाजें भी थीं। यह AI युग के मूल को छूता है। AI सुझाव दे सकता है। लेकिन उस सुझाव के साथ ग्राहक को मनाना, संगठन को चलाना, और विफलता के समय सामने आना मानव का काम है।

सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाओं को समग्र रूप से देखने पर, मुद्दे तीन बड़े भागों में विभाजित होते हैं।

पहला, AI पुनरावृत्त कार्यों को कम करता है और मानव को अधिक रचनात्मक कार्यों की ओर ले जाता है, यह उम्मीद।

दूसरा, AI द्वारा प्रस्तुत 80% पर अत्यधिक विश्वास करने से सत्यापन की कमी और जिम्मेदारी की अस्पष्टता की चेतावनी।

तीसरा, AI युग में केवल "उपयोग करने की क्षमता" नहीं बल्कि मानव की निर्णय क्षमता और पुनः सीखने की आवश्यकता का यथार्थवादी दृष्टिकोण।

अर्थात, सोशल मीडिया पर चर्चा भी लेख के दावे के साथ मेल खाती है। AI मानव को अनावश्यक नहीं बना रहा है, बल्कि मानव के लिए मूल्य के स्थान को बदल रहा है।

"अंतिम 20%" हर किसी के लिए नहीं बचता

हालांकि, यहां अत्यधिक आश्वस्त नहीं होना चाहिए।

"यदि AI 80% काम कर देता है, तो मानव को केवल अंतिम 20% करना चाहिए" यह सुनकर आशावादी लगता है। लेकिन जो लोग उस 20% को संभाल सकते हैं और जो नहीं कर सकते, उनके बीच का अंतर भविष्य में बड़ा हो सकता है।

क्योंकि अंतिम 20% के लिए अनुभव की आवश्यकता होती है।

AI द्वारा प्रस्तुत पाठ को देखकर, कौन सा हिस्सा सतही है, यह निर्णय लेने वाले लोग वे हैं जिन्होंने अतीत में कई पाठ पढ़े, लिखे, और सुधारे हैं। AI द्वारा प्रस्तुत कोड को देखकर, कहां खतरा है, यह जानने वाले लोग वे हैं जिन्होंने अतीत में समस्या समाधान और डिज़ाइन में विफलता का अनुभव किया है। AI द्वारा प्रस्तुत बाजार विश्लेषण को देखकर, जो लोग महसूस करते हैं कि यह वास्तविकता से मेल नहीं खाता, वे हैं जिन्होंने वास्तव में ग्राहकों का सामना किया है।

अर्थात, अंतिम 20% प्रारंभ से ही किसी के लिए भी आसानी से नहीं किया जा सकता। बल्कि, यह अब तक के 80% के कार्यों के माध्यम से विकसित अनुभव है जो उस निर्णय क्षमता की नींव बनता है।

यहां AI युग की कठिनाई है। AI जितना अधिक शुरुआती कार्यों को संभालता है, उतना ही कम युवा अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। प्रारंभिक अनुसंधान, सारांश, ड्राफ्टिंग, और संशोधन जैसे साधारण कार्य केवल साधारण कार्य नहीं थे, बल्कि निर्णय क्षमता को विकसित करने का प्रशिक्षण भी थे।

कंपनियों को इस बिंदु को हल्के में नहीं लेना चाहिए। यदि AI के माध्यम से दक्षता बढ़ाने के लिए, युवा से सभी बुनियादी कार्य छीन लिए जाते हैं, तो भविष्य में "अंतिम 20%" को संभालने वाले लोग विकसित नहीं होंगे। AI उपयोग और मानव संसाधन विकास को एक साथ डिज़ाइन करने की आवश्यकता है।

कंपनियों को "AI का परिचय" नहीं बल्कि "जिम्मेदारी का डिज़ाइन" चाहिए

कई कंपनियां सोचती हैं कि AI को पेश करने से उत्पादकता बढ़ेगी। वास्तव में, दस्तावेज़ निर्माण, सारांश, और विश्लेषण के क्षेत्रों में, AI के माध्यम से कार्य समय को काफी हद तक कम किया जा सकता है। अनुसंधान में भी, जनरेटिव AI ने लेखन कार्यों के समय को कम करने और गुणवत्ता में सुधार करने के उदाहरणों की रिपोर्ट की गई है।

हालांकि, AI के परिचय की वास्तविक सफलता इस बात पर निर्भर नहीं करती कि उपकरण को पेश किया गया है या नहीं। AI के आउटपुट की जांच कौन करेगा? किन कार्यों में मानव की स्वीकृति अनिवार्य होगी? ग्राहक को भेजने से पहले कौन सा सत्यापन किया जाएगा? यदि गलती होती है, तो जिम्मेदारी कौन लेगा?

यदि इन बिंदुओं को अस्पष्ट छोड़कर AI का उपयोग किया जाता है, तो सतही उत्पादकता बढ़ सकती है, लेकिन संगठन का समग्र जोखिम बढ़ जाएगा।

McKinsey के अध्ययन में भी, AI के माध्यम से सफलता प्राप्त करने वाले संगठन, मॉडल के आउटपुट में मानव सत्यापन को कैसे शामिल किया जाए, इस पर स्पष्ट होते हैं। यह वास्तव में "अंतिम 20%" का संस्थानीकरण है।

केवल व्यक्तिगत प्रयासों पर निर्भर न होकर, संगठन के रूप में मानव निर्णय के शामिल होने के बिंदु को डिज़ाइन करना। यही AI युग का प्रबंधन होगा।

व्यक्तिगत रूप से निखारने योग्य 5 शक्तियाँ

तो, व्यक्ति को क्या निखारना चाहिए?

पहली, प्रश्न पूछने की शक्ति। AI प्रश्नों का उत्तर देने में माहिर है, लेकिन क्या पूछा जाना चाहिए, यह मानव तय करता है। यदि समस्या की स्थापना सतही है, तो आउटपुट भी सतही होगा।

दूसरी, सत्यापन करने की शक्ति। AI के उत्तर को बिना सोचे-समझे स्वीकार नहीं करना, प्रमाण की पुष्टि करना, विरोधाभासों की खोज करना, और वास्तविकता की सीमाओं के अनुसार जांच करना आवश्यक होगा।

तीसरी, विशेषज्ञता के क्षेत्र के संदर्भ को पढ़ने की शक्ति। वही डेटा, उद्योग, कंपनी संस्कृति, और ग्राहक की परिस्थितियों के आधार पर अलग-अलग अर्थ रखता है। AI सामान्य सिद्धांत प्रस्तुत कर सकता है, लेकिन विशेष संदर्भ को पूरी तरह से नहीं पढ़ सकता।

चौथी, संबंध बनाने की शक्ति। ग्राहक या सहकर्मी केवल सही जानकारी नहीं चाहते। सुरक्षा, विश्वास, परामर्श की आसानी, और जिम्मेदारी भी महत्वपूर्ण मूल्य हैं।

पाँचवीं, निर्णय लेने की शक्ति। जानकारी पूरी नहीं होने पर भी, समय सीमा तक निर्णय लेना आवश्यक होता है। AI विकल्प प्रस्तुत कर सकता है, लेकिन अंत में चयन मानव करता है।

ये कौशल अल्पकालिक में नहीं सीखे जा सकते। यह दैनिक कार्यों के माध्यम से, असफलताओं से, विचारों से, और सुधारों से संचित होते हैं।

AI युग के विजेता वे नहीं होंगे जो AI से तेज हैं

AI के साथ प्रतिस्पर्धा करने की सोच की सीमाएँ हैं। AI से तेज़ी से सारांश बनाना। AI से तेज़ी से दस्तावेज़ तैयार करना। AI से तेज़ी से कोड लिखना। ऐसी प्रतिस्पर्धा मानव के लिए प्रतिकूल है।

मुकाबला करने का स्थान वह नहीं है।

AI द्वारा प्रस्तुत सामग्री का उपयोग कैसे किया जाए। क्या जोड़ा जाए, क्या हटाया जाए, कौन सा निर्णय लिया जाए। किस व्यक्ति को, किस क्रम में, और किस शब्दों में प्रस्तुत किया जाए। वहीं मानव का मूल्य है।

AI कार्य की लागत को कम करता है। इससे पहले जो योजनाएँ, विश्लेषण, और प्रोटोटाइप नहीं की जा सकती थीं, वे अब बड़ी मात्रा में संभव हो जाती हैं। लेकिन जितनी अधिक संभावनाएँ होती हैं, उतना ही महत्वपूर्ण होता है कि क्या चुना जाए। विकल्पों की बढ़ती दुनिया में, निर्णय लेने वाले व्यक्ति का मूल्य बढ़ता है।

इसलिए, AI युग में वास्तव में खतरे में वे लोग नहीं हैं जो AI का उपयोग नहीं कर सकते। बल्कि वे लोग भी खतरे में हैं जो AI द्वारा प्रस्तुत उत्तर को बिना किसी निर्णय के सीधे उपयोग करते हैं।

इसके विपरीत, जो लोग AI को एक उत्कृष्ट सहायक के रूप में उपयोग करते हुए,