जो चीज़ अब मुझे खलने लगी है वह AI को धकेलना ख़ुद नहीं है। कुछ tools सचमुच काम के हैं। मैं अब इन्हें रोज़ इस्तेमाल करता हूँ। खलने वाली बात यह है कि management “AI-first” बर्ताव की माँग करता है जबकि उसके इर्द-गिर्द की हर process को AI के इस्तेमाल के लिए ज़बरदस्त रूप से दुश्मन बनाए रखता है।
लोगों से कहा जाता है कि coding, planning, research, drafting, debugging, knowledge retrieval, project coordination के लिए AI इस्तेमाल करें.. पर फिर कंपनी का आधा operational ज्ञान अब भी बिना documented बातचीत और फूली हुई meeting culture के अंदर ही रहता है। अगर leadership सच में AI को आगे बढ़ाना और उसे productivity के केंद्र में लाना चाहती है, तो सबसे पहले वह information flow को machine-readable systems के इर्द-गिर्द फिर से design करती। इसके बजाय वे ज़्यादातर बस engineers से तेज़ type करने को कहते हैं।
1:1s को ही ले लो।
अगर कंपनियाँ AI-assisted काम को लेकर गंभीर होतीं, तो हर 1:1 अपने आप structured notes बनाती। Action items, blockers, staffing की चिंताएँ, career goals, follow-ups। इसलिए नहीं कि surveillance अच्छी चीज़ है, बल्कि इसलिए कि ज़्यादातर कंपनियों में institutional memory बेहद ख़राब है। आधा management हर quarter वही context दोबारा खोजता रहता है क्योंकि meeting के बाद कुछ बचता ही नहीं।
इसके बजाय हम अब भी यही दिखावा करते हैं कि management का ज़रूरी हिस्सा live बातचीत है, न कि उससे बना वह टिकाऊ artifact।
या standups को लो।
हम अब भी engineering के घंटे इस पर फूँकते हैं कि इंसानों को बार-बार होने वाली रस्मों में इकट्ठा करें जहाँ हर कोई real time में progress का नाटक करता है। जबकि AI लिखे हुए updates को parse करने, blockers पहचानने, जुड़े issues को cluster करने, summaries बनाने, जोखिमों को escalate करने, और समय के साथ drift को track करने में पूरी तरह सक्षम है। पर इसके लिए managers को information meetings के भरोसे रहने के बजाय asynchronously लेनी पड़ती, जो दरअसल reassurance का theater भर हैं।
फिर आती है documentation।
यह तो मुझे पागल कर देती है। कंपनियाँ कहती हैं कि उन्हें AI-enabled workflows चाहिए जबकि ज़रूरी planning documents विशाल Word files में फँसे हैं, screenshots spreadsheets में चिपकाए गए हैं, roadmap updates slide decks में घुसे हैं, और promotion packets structured retrieval के बजाय दिखने में चमकदार होने के लिए formatted हैं। अगर तुम्हें सच में AI का फ़ायदा चाहिए, तो plain text को संगठन की default बुनियाद बन जाना चाहिए।
Roadmaps: plain text।
Planning docs: plain text।
Promotion evidence: plain text।
Decision logs: plain text।
Postmortems: plain text।
इसलिए नहीं कि markdown बेहतर है। इसलिए कि machines सचमुच इसके साथ साफ़-सुथरे ढंग से काम कर सकती हैं। तुम administrative documents के workspaces रख सकते हो, ठीक वैसे जैसे तुम code के साथ काम करते हो, और उन पर काम करने के लिए CLI agents के भरोसे रह सकते हो! पर नहीं, तुम्हें सब कुछ word docs में डालना ही है -_-
अभी ज़्यादातर संगठन वही कर रहे हैं जो औद्योगिक मशीनरी ख़रीदकर फिर उसके slot में laminated कागज़ डालने के बराबर है।
जो लोग AI integration के लिए सबसे ज़ोर लगाते हैं, अक्सर वही लोग होते हैं जो Google Docs से meeting notes copy करने, Jira updates हाथ से दोबारा लिखने, screenshots को वापस text में बदलने, और उन status meetings में बैठने में फँसे रहते हैं जो मुख्यतः इसलिए होती हैं क्योंकि कोई asynchronous systems पर इतना भरोसा नहीं करता कि उन पर टिक सके।
management जो चाहता है वह लगता है employee की परत पर AI से तेज़ी, पर machine-readable काम के इर्द-गिर्द design करने के संगठनात्मक नतीजे क़बूल किए बग़ैर। वे चाहते हैं उनकी teams AI अपनाएँ, पर ख़ुद को बदलना न पड़े।