एआई अमेरिकी कार्यालयों में टीमों की जगह ले सकता है, लेकिन हार्वर्ड का कहना है कि यह एक गलती होगी

बोस्टन में वसंत की एक शांत सुबह में, सूरज की रोशनी हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में बेकर लाइब्रेरी की ऊंची खिड़कियों से छनकर आ रही थी। यह इमारत, जो लंबे समय से प्रबंधन, श्रम और बिजली पर केस स्टडीज से जुड़ी हुई है, अमेरिकी कार्यबल के सामने एक नए प्रश्न का अप्रत्याशित प्रतीक बन गई है। 27 मई, 2025 को, हार्वर्ड विश्वविद्यालय परिसर के अंदर शोधकर्ता इस बात पर बहस नहीं कर रहे थे कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग काम में किया जाना चाहिए। उस प्रश्न का, मोटे तौर पर, पहले ही उत्तर दिया जा चुका है। वे कुछ कठिन प्रश्न पूछ रहे थे: एआई वास्तव में कहाँ मदद करता है, और मनुष्य अभी भी कहाँ बेहतर करते हैं?हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में डिजिटल डेटा डिज़ाइन इंस्टीट्यूट द्वारा किया गया हालिया शोध बिल्कुल उसी विभाजन की जांच कर रहा है। इसका काम इस बात की जांच करना है कि कहां एआई सबसे प्रभावी ढंग से उत्पादकता और प्रदर्शन को बढ़ाता है और कहां मानवीय निर्णय, रचनात्मकता और सहयोग मशीनों से बेहतर प्रदर्शन करना जारी रखता है।निष्कर्ष अमेरिकी कंपनियों के काम के बारे में सोचने के तरीके को फिर से आकार देने वाले सबूतों के बढ़ते समूह की प्रतिध्वनि करते हैं।

जब एक कार्यकर्ता एक टीम जैसा दिखने लगता है

पूरे अमेरिकी कार्यस्थलों में, एआई अपनाने में वृद्धि हुई है। एंथ्रोपिक के डेटा से पता चलता है कि कार्यस्थल पर एआई का उपयोग सर्वकालिक उच्च स्तर पर है, खासकर सफेदपोश भूमिकाओं में। प्रारंभिक वादा गति का रहा है। ड्राफ्ट तेजी से दिखाई देते हैं. विश्लेषण में दिन नहीं बल्कि मिनट लगते हैं। अब एक व्यक्ति पूरी टीमों को सौंपे गए कार्यों को पूरा कर सकता है।उस वादे को प्रॉक्टर एंड गैंबल के साथ साझेदारी में किए गए D³ (डेटा-ड्रिवन डिसीजन-मेकिंग) के हालिया शोध में परीक्षण के लिए रखा गया था। अध्ययन में पाया गया कि एआई से लैस व्यक्तियों ने उन टीमों के बराबर स्तर पर प्रदर्शन किया जिनके पास एआई तक पहुंच नहीं थी।लागत में कटौती और उत्पादन बढ़ाने के दबाव में अमेरिकी कंपनियों के लिए निहितार्थ स्पष्ट है। यदि एक एआई-सक्षम कर्मचारी किसी समूह के आउटपुट को दोहरा सकता है, तो टीम संरचनाओं का तर्क डगमगाने लगता है।शोधकर्ता स्वयं भी निष्कर्ष से पीछे नहीं हटे। उन्होंने तर्क दिया कि एआई मानव सहयोग के माध्यम से पारंपरिक रूप से प्राप्त कुछ लाभों को पुन: उत्पन्न कर सकता है, जिससे संगठनों को इस बात पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा कि टीमें कैसे बनाई जाती हैं और संसाधनों का आवंटन कैसे किया जाता है।

सहयोग गायब होने से इंकार क्यों करता है?

फिर भी कहानी यहीं ख़त्म नहीं होती. जबकि एआई से लैस व्यक्तियों ने गति और आधारभूत प्रदर्शन प्राप्त किया, सबसे नवीन और उच्चतम गुणवत्ता वाले समाधान कहीं और उभरे।डी³-पी एंड जी प्रयोग से पता चला कि रणनीतिक रूप से डिजाइन की गई, एआई-सक्षम टीमों ने एआई के साथ अकेले काम करने वाले व्यक्तियों की तुलना में लगातार बेहतर परिणाम दिए। विशेष रूप से, अध्ययन में उपयोग किए गए उपकरण सहयोग के लिए अनुकूलित नहीं थे। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि टीम सेटिंग्स के लिए उद्देश्य से निर्मित एआई सिस्टम इन लाभों को और भी बढ़ा सकते हैं।यह अंतर हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में आकार ले रही बहसों को प्रतिबिंबित करता है। डिजिटल डेटा डिज़ाइन इंस्टीट्यूट के विद्वानों ने इस बात पर ज़ोर दिया है कि उत्पादकता मूल्य सृजन के समान नहीं है। एआई निष्पादन में तेजी ला सकता है, लेकिन यह स्वचालित रूप से अंतर्दृष्टि उत्पन्न नहीं करता है।व्यवहार में, शोध से पता चलता है कि एआई तब सबसे अच्छा काम करता है जब यह टीमों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उन्हें बढ़ाता है।

संगठनों के अंदर एक महान लेवलर के रूप में एआई

एक अन्य निष्कर्ष बड़े अमेरिकी निगमों के लिए विशेष महत्व रखता है। एआई एकीकरण विभागों और भूमिकाओं के बीच प्रदर्शन अंतर को तेजी से कम करता है।डी³ अध्ययन में, एआई-संचालित ज्ञान आधारों तक पहुंच ने टीमों को अनुसंधान और विकास या इंजीनियरिंग से परे अधिक सार्वभौमिक रूप से उपयोगी आउटपुट उत्पन्न करने की अनुमति दी। विशेषज्ञता तेजी से आगे बढ़ी। साइलो कमजोर हो गया.लंबे समय से आंतरिक विखंडन के लिए आलोचना झेलने वाले अमेरिकी संगठनों के लिए, एआई एक तुल्यकारक के करीब कुछ प्रदान करता है। ज्ञान अब कुछ विशेषज्ञों के पास नहीं बैठता। यह पूरे उद्यम में सुलभ, खोजने योग्य और पुन: प्रयोज्य हो जाता है।लेकिन यह समतलीकरण प्रभाव ट्रेड-ऑफ़ के साथ आता है।

प्रवेश स्तर का लाभ, और इसकी छिपी हुई लागत

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के साथ आयोजित एक अलग डी³ प्रयोग में, शोधकर्ताओं ने एक आश्चर्यजनक असंतुलन का खुलासा किया। शीर्ष प्रदर्शन करने वालों की तुलना में कम-कुशल और शुरुआती कैरियर वाले श्रमिकों को एआई से कहीं अधिक लाभ हुआ।कौशल स्पेक्ट्रम के निचले आधे हिस्से में प्रतिभागियों ने एआई से लैस होने पर 43 प्रतिशत का प्रदर्शन लाभ देखा। शीर्ष आधे में रहने वालों में 17 प्रतिशत का सुधार हुआ। दोनों आंकड़े पर्याप्त हैं. लेकिन विषमता मायने रखती है.उसी प्रयोग में यह भी पाया गया कि एआई के उपयोग से अधिक समरूप आउटपुट प्राप्त होते हैं। मौलिकता पर प्रतिस्पर्धा करने वाली अमेरिकी कंपनियों के लिए समानता एक रणनीतिक जोखिम है।अधिक चिंता की बात यह है कि प्रशिक्षण के लिए इसका क्या मतलब है। यदि एआई जूनियर स्तर का काम बेहतर और तेजी से कर सकता है, तो वरिष्ठ कर्मचारी मूलभूत कार्यों को सौंपना बंद कर सकते हैं। अमेरिकी कंपनियों में नेतृत्व विकास को बढ़ावा देने वाला प्रशिक्षुता मॉडल चुपचाप खत्म हो रहा है।कार्यबल विकास का अध्ययन करने वाले हार्वर्ड के शोधकर्ताओं ने इसे दीर्घकालिक भेद्यता के रूप में चिह्नित किया है। आज उत्पादकता में वृद्धि कल प्रतिभा पाइपलाइनों को कमजोर कर सकती है।

प्रतिनिधिमंडल ही वास्तविक निर्णय बन जाता है

हार्वर्ड, प्रॉक्टर एंड गैंबल और बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप से सामने आए सबूत एक साझा निष्कर्ष की ओर इशारा करते हैं। एआई लोगों का विकल्प नहीं है। यह एक ऐसी ताकत है जो लोगों के एक साथ काम करने के तरीके को नया आकार देती है।अमेरिकी नियोक्ताओं को अब सरल गोद लेने की तुलना में अधिक जटिल चुनौती का सामना करना पड़ रहा है। उन्हें यह तय करना होगा कि क्या स्वचालित करना है, क्या संरक्षित करना है, और जहां मनुष्यों को अभी भी संघर्ष करने, सीखने और बनाने के लिए जगह की आवश्यकता है।बेकर लाइब्रेरी के अंदर, वह प्रश्न कम सारगर्भित लगता है। काम का भविष्य इस बात से परिभाषित नहीं होगा कि एआई कंपनियां कितना उपयोग करती हैं, बल्कि इससे परिभाषित होगा कि वे इसका उपयोग कहां नहीं करना चुनते हैं।सबसे लचीले अमेरिकी संगठन वे हो सकते हैं जो एआई को सहयोग के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, बल्कि एक उपकरण के रूप में मानते हैं जो मानव टीम वर्क को अधिक विचारशील बनाता है, कम नहीं।