पीटर ड्रकर अधिकांश चीजों के बारे में प्रस्तुतकर्ता थे, लेकिन कंप्यूटर उनमें से एक नहीं था। "कंप्यूटर ... एक मोरन है, " प्रबंधन गुरु ने 1967 में मैकिन्से त्रैमासिक लेख में कहा, उन उपकरणों को कॉल करना जो अब हमारी अर्थव्यवस्था और हमारे दैनिक जीवन को शक्ति देते हैं "हमारे पास अब तक का सबसे खतरनाक उपकरण।"
डिजिटल तकनीकों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में परिवर्तन की अथाह गति को कम करके आंकने वाला ड्रकर शायद ही अकेला था। एआई विशाल तंत्रिका नेटवर्क की कम्प्यूटेशनल शक्ति पर निर्माण करता है, जो बड़े पैमाने पर डिजिटल डेटा सेट या "बड़े डेटा" के माध्यम से स्थानांतरण करता है, ताकि मानव सीखने और निर्णय लेने से उत्पन्न होने वाले परिणामों के अनुरूप, अक्सर बेहतर हो। विज्ञापन, वित्तीय सेवाओं, चिकित्सा, पत्रकारिता, कृषि, राष्ट्रीय रक्षा, पर्यावरण विज्ञान, और रचनात्मक कला के रूप में विविध एअर इंडिया द्वारा रूपांतरित किया जा रहा है।
कंप्यूटर एल्गोरिदम हजारों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण और विश्लेषण करते हैं, सूचना को संश्लेषित करते हैं, पहले से तय किए गए पैटर्न की पहचान करते हैं और सार्थक आउटपुट बनाते हैं - चाहे बीमारी का इलाज हो, लाखों लोगों का शहर में एक चेहरा, एक विपणन अभियान, नए परिवहन मार्ग, एक फसल कटाई कार्यक्रम, मशीन जनित समाचार, कविता, पेंटिंग, या संगीतमय छंद - मानव की तुलना में तेजी से एक कप कॉफी डाल सकता है।
मैकिन्से के एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि एआई की तैनाती से 45 प्रतिशत सभी ऑन-द-जॉब गतिविधियों को स्वचालित किया जा सकता है। इसमें फाइल क्लर्क शामिल हैं जिनकी नौकरियां 80 प्रतिशत स्वचालित हो सकती हैं, या सीईओ की नौकरियां 20 प्रतिशत स्वचालित हो सकती हैं क्योंकि एआई सिस्टम रिपोर्ट, जोखिम का पता लगाने, या पैटर्न मान्यता के सीईओ के पढ़ने को मौलिक रूप से सरल और लक्षित करता है।
एआई उन लंबे समय से प्रचलित प्रौद्योगिकियों में से एक रहा है जिसने अभी तक हमारी पूरी दुनिया को बदल नहीं दिया है, लेकिन होगा। अब जब एआई प्राइम टाइम के लिए तैयार दिखाई दे रहा है, तो प्रौद्योगिकीविदों के बीच, यहां तक कि मानव रहित निर्णय लेने वाली मशीनों के बारे में भी अड़चन है। एलोन मस्क ने एआई को " वायर्ड पत्रिका में बिल जॉय की 2000 की चेतावनी को प्रतिध्वनित करते हुए एआई को" हमारा सबसे बड़ा अस्तित्ववादी खतरा कहा है, "भविष्य की हमें जरूरत नहीं है।" दूसरी तरफ, उत्साही लोग हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए स्मार्ट मशीनों के लिए उत्सुक हैं। ग्रह का स्वास्थ्य
मैं माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला की तरफ हूं जो कहते हैं कि हमें एआई टूल्स की उचित भूमिका और सीमाओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए मानव निर्णय लेने वाले साझेदार के रूप में हमेशा के लिए स्मार्ट मशीनों के वादे की तैयारी करनी चाहिए। मेरे जैसे बिजनेस स्कूल के शिक्षकों के लिए, जो मानते हैं कि भविष्य को वास्तव में हमारी आवश्यकता होगी, AI या गहरी शिक्षा की विस्तार शक्ति एक चुनौती और अवसर देती है: हम आने वाले दशकों के लिए छात्रों को कैसे तैयार करते हैं ताकि वे एआई की शक्ति को ग्रहण करें, और इसे समझें भविष्य में प्रबंधन और नेतृत्व के लिए लाभ?
हर एमबीए ग्रेजुएट को डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए मजबूर करना एक गलती होगी। बिजनेस स्कूलों के लिए चुनौती यह है कि हमारे एमबीए को डेटा एनालिटिक्स के साथ अधिक से अधिक परिचित और आराम का स्तर देते हुए हमारे व्यापक रूप से केंद्रित पाठ्यक्रम को अपडेट किया जाए। कल के मुख्य कार्यकारी अधिकारियों को संगठनों के भीतर तेजी से प्रचुर और जटिल डेटा सेट की बेहतर समझ की आवश्यकता होगी, और जवाब नहीं दे सकते।
डेटा का परिष्कार और मात्रा बढ़ रही हो सकती है, लेकिन इतिहास एक निर्णय निर्माता के डेटा एनालिटिक्स से उचित संबंध के मॉडल की पुष्टि करता है।
डी-डे लें। जनरल ड्वाइट डी। ईसेनहॉवर ने 1944 के उस घातक देर से वसंत में नॉर्मंडी के समुद्र तटों पर सैकड़ों मित्र देशों की सेनाओं को उतारने के लिए अपने निर्णय को सूचित करने के लिए यथासंभव डेटा की मांग की। लड़ाई और अन्य खातों पर एंटनी बीवर की पुस्तक के रूप में स्पष्ट करें, ईसेनहॉवर विशेष रूप से विश्वसनीय मौसम संबंधी आंकड़ों को तरसते हैं, जब मौसम की भविष्यवाणी अपनी प्रारंभिक अवस्था में थी। सामान्य तौर पर उनके प्रमुख मौसम विज्ञानी डॉ। जेम्स स्टैग ने खेती की और न केवल स्टैग की रिपोर्टों का विश्लेषण करने में माहिर हो गए, बल्कि स्टैग के किसी भी रिपोर्ट में आत्मविश्वास के स्तर को पढ़ने पर भी।
"महान धर्मयुद्ध को शुरू करने" के भाग्यपूर्ण निर्णय से पहले महीनों के लिए, ईसेनहॉवर ने मौसम संबंधी पूर्वानुमान और वितरित नहीं कर सकने के लिए गहरी प्रशंसा विकसित की। अंत में, जैसा कि इतिहास जानता है, स्टैग ने 5 जून से 6 जून तक आक्रमण को स्थगित करने के लिए उन्हें आश्वस्त किया, जब पूर्वानुमानित तूफान ने अंग्रेजी चैनल पर हंगामा किया और जब कई अन्य लोगों ने स्टैग की कॉल पर सवाल उठाया कि यह जल्द ही स्पष्ट हो जाएगा।
कोई यह तर्क नहीं देगा कि आइजनहावर को खुद एक विशेषज्ञ मौसम विज्ञानी बनना चाहिए था। उनका काम अभियान की सभी पहलुओं की देखरेख करना और प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना था, और सफलता की आक्रमण की संभावना को बढ़ाने के लिए उस जानकारी की गुणवत्ता और उपयोगिता का आकलन करना था। आज, बड़े डेटा और AI के आगमन से कॉर्पोरेट निर्णय लेने वालों के लिए उपलब्ध जानकारी का विस्तार होता है। हालांकि, डेटा के संबंध में एक सीईओ की भूमिका अपने मौसम विज्ञानी मौसम रिपोर्ट में संभावनाओं को पढ़ने में जनरल आइजनहावर द्वारा प्रयोग किए जाने वाले अवशोषण और निर्णय संबंधी कार्य को गूँजती है।
यह उल्लेखनीय है कि आज, कॉर्पोरेट अमेरिका के इतने भर में तकनीकी जटिलता और विशेषज्ञता की बात करने के बीच, हमारे स्कूल के लिए तैयार एक डेलॉइट रिपोर्ट में पाया गया कि नियोक्ता एमबीए स्नातकों को भावी कर्मचारियों के "सॉफ्ट कौशल" को किसी भी अन्य से अधिक महत्व देते हैं। वे सांस्कृतिक क्षमता और मजबूत संचार कौशल वाले लोगों को काम पर रखना चाहते हैं, जो विभिन्न टीमों में सहयोगात्मक रूप से काम कर सकते हैं, और कार्यस्थल और बाजार में नए अवसरों और परिस्थितियों के लिए निरंतर अनुकूल होने में लचीले हो सकते हैं।
यह कार्यालय में झटके के लिए असहिष्णुता के बारे में नहीं है। यह एक नेता के लिए प्रतिस्पर्धा, और परस्पर विरोधी वातावरण, विशेषज्ञों और डेटा के बीच संश्लेषण, बातचीत और मध्यस्थता करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। अगर एक समय ऐसा था जब कॉरपोरेट नेताओं को आवश्यक जानकारी की कमी होने पर भी "गट चेक" कॉल करने के लिए भुगतान किया जाता था, तो आज के सीईओ को चेहरे पर सख्त, व्याख्यात्मक निर्णय कॉल ("आंत जांच" का एक अलग प्रकार) करना होगा। अत्यधिक, अक्सर परस्पर विरोधी, जानकारी।
संस्थानों की ड्राइवर सीट में उन लोगों की व्यापक रूप से अलग-अलग घटनाओं के बारे में अनुभवजन्य रूप से व्युत्पन्न अंतर्दृष्टि के विस्तार वाले ब्रह्मांड तक पहुंच है, जैसे कि दुनिया के विभिन्न मौसम स्थितियों में दुनिया के सबसे व्यस्त बंदरगाहों में जहाजों को उतारने के लिए इष्टतम मॉडल, वफादारी कार्यक्रमों के पैरामीटर जो 'स्टिकिएस्ट' ग्राहक उत्पन्न करते हैं। प्रतिक्रिया, या प्रतिभा चयन मॉडल जो सबसे सफल और विविध, रोजगार पूल दोनों का उत्पादन करते हैं।
कॉरपोरेट नेताओं को एआई टूल्स के इस्तेमाल में समझदारी की जरूरत होगी। उन्हें पहले डेटा स्ट्रीम के स्रोत का न्याय करना चाहिए, उनकी वैधता और विश्वसनीयता का पता लगाना चाहिए, डेटा में स्पष्ट पैटर्न से कम का पता लगाना चाहिए, शेष "वे क्या हैं" की जांच करें, और अंततः इनफ़ॉर्मेंस और निर्णय कॉल करें जो अधिक सूचित, अति सूक्ष्म हैं। संदर्भ के आसपास, मान्य और उपयोगी, क्योंकि वे बुद्धिमान मशीनों द्वारा सुधार किए जाते हैं । त्रुटिपूर्ण या गलत आंकड़ों के आधार पर बनाए गए दोषपूर्ण निर्णय, डेटा की आभा से उत्पन्न अर्ध-वैज्ञानिक प्राधिकरण के भ्रम के कारण असंगत त्रुटिपूर्ण निर्णयों से भी अधिक हानिकारक हो सकते हैं।
एक परियोजना प्रबंधन उपकरण के रूप में, एआई विभिन्न प्रकार के कर्मचारियों के लिए इष्टतम कार्य दिनचर्या निर्धारित कर सकता है, लेकिन इन जरूरतों को एक संगठनात्मक परिणाम (जैसे, कर्मचारी असाइनमेंट में इक्विटी) में किसी अन्य (पारिवारिक मूल्यों) की बारीक पसंद में अनुवाद करने की संवेदनशीलता नहीं होगी। )। एआई एक नए रेस्तरां या पावर प्लांट के लिए सबसे अच्छी जगह को इंगित कर सकता है, लेकिन यह राजनीतिक और सामाजिक नेटवर्क को मैप करने में सीमित होगा जो नए उद्यम को जीवन में लाने के लिए लगे रहने की आवश्यकता है।
मशीनों में भी कमी है। Adtech कार्यक्रमों ने मानव विज्ञापन खरीदारों को प्रतिस्थापित कर दिया है, लेकिन हमारे दिल को झकझोर देने वाले दंड या डिज़ाइन अभियान बनाने की क्षमता जन्मजात रूप से मानवीय रहेगी, कम से कम भविष्य के लिए।
एमबीए स्नातकों के बीच एक नए स्तर की पूछताछ और एकीकृत सोच की आवश्यकता है। शिक्षकों के रूप में हमें इन कौशलों को विकसित करने के लिए सीखने के दृष्टिकोण को बढ़ावा देना चाहिए - उत्सुक डेटा प्रबंधन और हीनता कौशल सिखाने, उन्नत डेटा सिमुलेशन विकसित करने और अभी तक अज्ञात की जांच और पूछताछ करने का अभ्यास करना।
मशीनी शक्ति के उत्थान के समानांतर, भावनात्मक बुद्धिमत्ता या EQ का महत्व, संगठनों और समुदायों की मानव कनेक्टिविटी को संरक्षित करने के लिए पहले से कहीं अधिक बड़ा है। हालांकि मशीनों से भावनाओं को पढ़ने और व्याख्या करने की दिशा में आगे बढ़ने की उम्मीद की जाती है, लेकिन उनके पास अनुयायियों को प्रेरित करने की क्षमता, नैतिक निर्णय लेने की बुद्धि या कनेक्शन बनाने के लिए सामान्य बुद्धि नहीं होगी।
यह अभी भी हम सब पर है।
यूसीएलए एंडरसन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के डीडी ओलायन डीन हैं।
