मुंबई, 1 अक्टूबर, (न्यूज़ हेल्पलाइन) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अक्सर कार्यक्षमता और उत्पादकता बढ़ाने वाले टूल के रूप में देखा जाता है, लेकिन एक नए प्रमुख अध्ययन से पता चला है कि AI-जनित सामग्री का एक हिस्सा वास्तव में कर्मचारियों के लिए अधिक काम और कंपनियों के लिए छिपी हुई लागत (hidden costs) पैदा कर रहा है।
हार्वर्ड बिज़नेस रिव्यू (HBR) ने स्टैनफोर्ड सोशल मीडिया लैब और बेटरअप लैब्स के सहयोग से किए गए एक अध्ययन में इस समस्या को "वर्कस्लॉप" (Workslop) नाम दिया है।
क्या है AI 'वर्कस्लॉप'?
स्टडी के अनुसार, 'वर्कस्लॉप' की परिभाषा है: "AI द्वारा जनरेट की गई ऐसी कार्य सामग्री जो अच्छे काम का दिखावा करती है, लेकिन किसी दिए गए कार्य को सार्थक रूप से आगे बढ़ाने के लिए उसमें पदार्थ या अपेक्षित संदर्भ की कमी होती है।"
समस्या की जड़: यह तब होता है जब कर्मचारी कम प्रयास में सामग्री बनाने के लिए AI टूल का उपयोग करते हैं, जैसे कि अच्छी तरह से स्वरूपित स्लाइड, लंबी संरचित रिपोर्ट या अकादमिक पेपर का सारांश। हालाँकि, ये आउटपुट अक्सर अधूरी, अनुपयोगी होती हैं या उनमें परियोजना के बारे में महत्वपूर्ण संदर्भ की कमी होती है।
बोझ का हस्तांतरण: इस तरह की सामग्री तैयार करने से काम का बोझ सामग्री प्राप्त करने वाले सहकर्मी या प्रबंधक पर आ जाता है, जिसे या तो उसे ठीक करना पड़ता है या पूरा काम फिर से करना पड़ता है।
उत्पादकता पर सीधा असर: चौंकाने वाले आँकड़े
अध्ययन के लिए अमेरिका स्थित 1,150 पूर्णकालिक कर्मचारियों का चल रहा सर्वेक्षण किया गया, जिसके परिणाम AI के अप्रभावी उपयोग की भयावह तस्वीर पेश करते हैं:
40% कर्मचारियों ने कहा कि उन्हें पिछले महीने 'वर्कस्लॉप' प्राप्त हुआ।
इस AI-जनित सामग्री में से केवल 15.4% ही वास्तव में काम के योग्य पाई गई।
कर्मचारियों को हर बार 'वर्कस्लॉप' मिलने पर उसे सुधारने या ठीक करने में औसतन लगभग दो घंटे खर्च करने पड़ते हैं।
संगठनों के लिए बढ़ी लागत
जहां कंपनियों ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI में निवेश दोगुना कर दिया है, वहीं मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि लगभग 95% संगठनों को अपने AI निवेश पर कोई मापने योग्य रिटर्न (measurable returns) नहीं मिला है।
'वर्कस्लॉप' की समस्या इस कम रिटर्न का एक प्रमुख कारण बन रही है।
समय की बर्बादी: 'वर्कस्लॉप' को ठीक करने में बर्बाद हुआ समय हर साल कंपनियों के हजारों कार्यदिवस के नुकसान के बराबर है, जिससे कंपनी की छिपी हुई लागत बढ़ती जा रही है।
प्रबंधकों की निराशा: एक खुदरा निदेशक (retail director) ने अध्ययन में अपनी निराशा व्यक्त करते हुए बताया कि उन्हें 'वर्कस्लॉप' वाली जानकारी का फॉलो-अप करने, अपनी रिसर्च से उसकी जाँच करने और अंततः काम को दोबारा करने में बहुत समय बर्बाद करना पड़ा।
विशेषज्ञों का कहना है कि यह अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि संगठनों को केवल AI को अपनाने पर नहीं, बल्कि कर्मचारियों को AI का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और आउटपुट की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।