क्यों आधुनिक उद्यम स्केलिंग इनोवेशन के साथ संघर्ष करते हैं

हर बड़ी कंपनी अगली अमेज़न बनना चाहती है। या कम से कम, वे वार्षिक रिपोर्ट में यही कहते हैं। व्यवहार में, अधिकांश उद्यम मुट्ठी भर पायलट चलाते हैं, "डिजिटल परिवर्तन" के बारे में एक प्रेस विज्ञप्ति प्रकाशित करते हैं, और फिर चुपचाप नवाचार प्रयोगशाला और वास्तविक तैनाती के बीच पूरी चीज़ को रुकते हुए देखते हैं। यह अंश इस बारे में है कि यह अंतर क्यों मौजूद है और इसे पाटना इतना कठिन क्यों है जितना अधिकांश अधिकारी स्वीकार करना चाहते हैं।

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ऑपरेटिंग मॉडल आमतौर पर वास्तविक समस्या है

विफलता के लिए गलत प्रौद्योगिकी चयन, या गलत विक्रेता, या ऐसी टीम को दोष देने का प्रलोभन होता है जिसे "इसे प्राप्त नहीं हुआ"। लेकिन विशिष्टताओं को हटा दें और एक ही मुद्दा लगभग हर बार सामने आता है: संगठन स्वयं नई चीजों को गति से अवशोषित करने के लिए नहीं बनाया गया था।

इस बारे में सोचें कि अधिकांश बड़े उद्यम वास्तव में कैसे चलते हैं। बजट चक्र वार्षिक होते हैं। हेडकाउंट निर्णयों में तिमाही लगती है। एक नए सॉफ़्टवेयर टूल को खरीद, सुरक्षा समीक्षा, कानूनी और अनुपालन को स्पष्ट करने की आवश्यकता होती है, कभी-कभी ये चारों क्रम में चलते हैं, समानांतर में नहीं। उस प्रक्रिया को स्थिर वातावरण में जोखिम प्रबंधन के लिए डिज़ाइन किया गया था। इसे कभी भी मशीन लर्निंग प्रोटोटाइप को 6 महीने में अवधारणा के प्रमाण से उत्पादन में बदलने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।

जो कंपनियाँ वास्तव में इसे हल करती हैं, वे केवल इसे हल करने के बारे में बात नहीं करतीं, आमतौर पर पहले एक असुविधाजनक काम करती हैं। वे अपनी आंतरिक परिचालन संरचना पर कड़ी नजर रखते हैं और स्वीकार करते हैं कि यह इस उद्देश्य के लिए टूटी हुई है। यही कारण है कि जो कंपनियाँ समस्या को ठीक करने के प्रति गंभीर हैं वे बाहरीका उपयोग करती हैं परिचालन दक्षता परामर्शकुछ बिंदु पर, सोच को आउटसोर्स करने के लिए नहीं, बल्कि इसलिए कि आंतरिक टीमों ने बेकार प्रक्रियाओं को अपनाने में वर्षों बिताए हैं और वास्तव में अब उन्हें स्पष्ट रूप से नहीं देख सकते हैं। ताज़ा आंखें उन चीज़ों को पकड़ती हैं जो एक दशक से अदृश्य हैं।

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जब आप इसे वापस छीलते हैं तो "ऑपरेटिंग मॉडल" का क्या मतलब होता है

यह कोई रणनीति दस्तावेज़ नहीं है. एक ऑपरेटिंग मॉडल वास्तविक दैनिक यांत्रिकी है: कौन क्या स्वीकृत कर सकता है, कितनी तेजी से पैसा चलता है, और जब यह विभाग की सीमाओं को पार करता है तो निर्णय का मालिक कौन होता है। अधिकांश उद्यमों में, iPhone के अस्तित्व में आने से कुछ समय पहले उन यांत्रिकी की गंभीरता से जांच की गई थी।

इसलिए जब एक एआई टीम वास्तव में कुछ उपयोगी बनाती है और फिर उसे उत्पादन में लाने की कोशिश में एक दीवार से टकराती है, तो वह दीवार ऑपरेटिंग मॉडल होती है। यह लोगों की समस्या नहीं है. यह एक वास्तुकला समस्या है.

अभी वास्तव में क्या बनाया जा रहा है

चीज़ें विफल क्यों होती हैं, इस पर विचार करने से पहले, यह बताना ज़रूरी है कि उद्यम वास्तव में किन चीज़ों का परीक्षण कर रहे हैं। क्योंकि इसका प्रौद्यो���िकी पक्ष अभी वैध रूप से दिलचस्प है।

शोर मचाने वाली प्रौद्योगिकियां

जिन प्रौद्योगिकियों उद्यमों का सक्रिय रूप से अभी प्रयोग किया जा रहा है उनकी सूची वास्तव में लंबी है। यह अटकलें नहीं हैं; यह नौकरी पोस्टिंग, कमाई कॉल और कॉन्फ्रेंस एजेंडा में दिखाई देता है।

• संचालन में जनरेटिव एआई।जेपी मॉर्गन चेज़ और गोल्डमैन सैक्स जैसी कंपनियां जेनरेटिव एआई की "खोज" से काफी आगे बढ़ चुकी हैं। जेपी मॉर्गन का COIN प्लेटफ़ॉर्म वर्षों से मशीन की गति से कानूनी दस्तावेज़ संसाधित कर रहा है। आंतरिक ज्ञान प्रबंधन, कोड समीक्षा और ग्राहक सेवा ट्राइएज में एलएलएम लागू करना नया है, ये तीनों प्रमुख उद्यमों में सक्रिय रोलआउट में हैं।
• डिजिटल जुड़वाँ.सीमेंस, बीएमडब्ल्यू और लॉकहीड मार्टिन फ़ैक्टरी फ़्लोर और आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए पूर्ण डिजिटल ट्विन वातावरण चला रहे हैं। लक्ष्य केवल अनुकरण नहीं है, यह वास्तविक समय निर्णय समर्थन है। जब कोई आपूर्ति बाधित होती है, तो एक डिजिटल ट्विन एक बैठक बुलाने में लगने वाले समय में 50 वैकल्पिक रूटिंग परिदृश्यों का मॉडल तैयार कर सकता है।
• औद्योगिक IoT के लिए एज कंप्यूटिंग।हनीवेल और रॉकवेल ऑटोमेशन जैसी कंपनियां सीधे विनिर्माण उपकरणों में एज इंटेलिजेंस को तैनात कर रही हैं। वादा: कम विलंबता, स्थानीय निर्णय लेना और केंद्रीकृत क्लाउड कनेक्टिविटी पर कम निर्भरता।
• एजेंट एआई वर्कफ़्लोज़।यह वास्तव में नया क्षेत्र है। माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट स्टूडियो और सेल्सफोर्स के एजेंटफोर्स जैसे सिस्टम व्यवसायों को एआई "एजेंटों" को तैनात करने में सक्षम कर रहे हैं जो प्रत्येक चरण में मानव हस्तक्षेप के बिना, बुकिंग, ईमेलिंग, रिकॉर्ड अपडेट करना, वर्कफ़्लो को ट्रिगर करने जैसे बहु-चरणीय कार्यों को स्वायत्त रूप से पूरा करते हैं। क्या यह पैमाना विश्वसनीय रूप से अभी भी उत्पादन में परी���्षण किया जा रहा है।

शोर मचाने वाले प्रोटोटाइप

कई परियोजनाएँ उल्लेख के योग्य हैं क्योंकि वे आकार दे रही हैं कि उद्यम नवाचार की अगली लहर वास्तव में कैसे निर्मित होती है:

• गूगल का प्रोजेक्ट एस्ट्राएक मल्टीमॉडल एआई सहायक प्रोटोटाइप है जो पाठ, छवियों और वास्तविक दुनिया की वस्तुओं पर तर्क करने में सक्षम है। जिन एंटरप्राइज़ उपयोग मामलों का पता लगाया जा रहा है उनमें वास्तविक समय गुणवत्ता निरीक्षण और फ़ील्ड तकनीशियन सहायता शामिल है।
• औद्योगिक सिमुलेशन के लिए NVIDIA का ओम्निवर्सइसका उपयोग टोयोटा और एरिक्सन द्वारा किसी एकल भौतिक मशीन को छूने से पहले सिंथेटिक डेटासेट बनाने और रोबोटिक्स कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण करने के लिए किय��� जाता है।
• आईबीएम का वॉटसनxआईबीएम का पुनर्निर्धारित एआई प्लेटफॉर्म है, जिसका उपयोग एंटरप्राइज़ ग्राहक उस डेटा को अपने बुनियादी ढांचे की परिधि में रखते हुए आंतरिक डेटा पर मालिकाना मॉडल को ठीक करने के लिए कर रहे हैं। विनियमित उद्योगों के लिए प्रासंगिक.
• OpenAI के ऑपरेटर-क्लास मॉडलऐसे मॉडलों की ओर बदलाव हो रहा है जो सॉफ्टवेयर वातावरण में कार्रवाई कर सकते हैं, न कि केवल पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, और यह कुछ ऐसा है जिस पर लॉजिस्टिक्स, वित्त और स्वास्थ्य देखभाल के उद्यम नजर रख रहे हैंजी बारीकी से.

प्रोटोटाइप वास्तविक हैं. अधिकांश उद्यमों में उन्हें बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए बुनियादी ढांचा नहीं है।

तीन तरह के उद्यम वास्तव में बड़े पैमाने पर नवाचार को ख़त्म कर देते हैं

ट्रैप वन: पायलट जो कभी भी जहाज़ पर भेजने के लिए नहीं बने थे

एक पायलट जो उत्पाद नहीं बनता वह महज़ एक महँगा प्रयोग है। ���र ईमानदारी से कहें तो, कई उद्यम अनजाने में अपने पायलटों को पायलट बने रहने के लिए डिज़ाइन करते हैं, क्योंकि एक पायलट सुरक्षित होता है। यह सैंडबॉक्स में रहता है. इसे SLA आवश्यकताओं को पूरा करने, सुरक्षा ऑडिट पास करने, या बीस-वर्षीय ERP प्रणाली के साथ एकीकृत होने की आवश्यकता नहीं है जिसे अब कोई भी पूरी तरह से नहीं समझता है।

बता? तीन से अधिक "इनोवेशन लैब" जिनके बीच दो से कम जीवित उत्पाद हैं। उत्कृष्टता का एक केंद्र जो मुख्य रूप से विचार नेतृत्व डेक और बोलने वाले प्रस्तुतियाँ तैयार करता है। इंजीनियर जो पांच महीने से "खोज में" हैं। पिछले अमेरिकी चुनाव से पहले से ही विक्रेताओं को "मूल्यांकन में" के रूप में वर्णित किया गया है।

इस पैटर्न का एक नाम है, पायलट पुर्गेटरी और यह आकस्मिक नहीं है। पायलटों को नवाचार बजट से वित्त पोषित किया जाता है। स्केलिंग के लिए परिचालन बजट की आवश्यकता होती है। उन परिचालन बजटों के मालिक सिद्ध प्रणालियों से पूर्वानुमानित आरओआई चाहते हैं। यह एक वैध स्थिति है. लेकिन यह एक संरचनात्मक अंतर पैदा करता है जिसे पाटने का काम औपचारिक रूप से किसी को नहीं सौंपा जाता है, इसलिए अधिकांश पायलट इसे कभी भी पार नहीं करते हैं।

जाल दो: प्रक्रिया को ठीक करने से पहले सॉफ़्टवेयर ख़रीदना

यह लगभग शर्मनाक रूप से सामान्य है। एक कंपनी एक नया एआई टूल, या एक नया डेटा प्लेटफ़ॉर्म, या एक नया ऑटोमेशन सूट खरीदती है और इसे एक टूटी हुई अंत��्निहित प्रक्रिया पर तैनात करती है। परिणाम एक तेज़ गति से टूटी हुई प्रक्रिया है।

वर्कडे, एसएपी और सेल्सफोर्स सभी ने अपने ग्राहकों के साथ इसका अनुभव किया है। इसलिए नहीं कि उत्पाद काम नहीं करते। क्योंकि ग्राहक उन्हें प्रोसेस रीडिज़ाइन प्रोजेक्ट के बजाय एक तकनीकी प्रोजेक्ट के रूप में कार्यान्वित करते हैं। कार्यान्वयन लागत गुब्बारे। परिवर्तन प्रबंधन छोड़ दिया जाता है. गोद लेने के मेट्रिक्स भयानक हैं। विक्रेता को दोषी ठहराया जाता है।

सही क्रम यह है: जिस प्रक्रिया को आप सुधारने का प्रयास कर रहे हैं उसे समझें, उसे फिर से डिज़ाइन करें, फिर ऐसी तकनीक चुनें जो नए डिज़ाइन का समर्थन करती हो। लगभग कोई भी उस क्रम में ऐसा नहीं करता है क्योंकि पुन: डिज़ाइन करने की प्रक्रियाओं में ऐसे लोगों को शामिल करने की आवश्यकता होती है जो परिवर्तनों से खतरा महसूस करेंगे, और यह एक सॉफ़्टवेयर विक्रेता को चुनने की तुलना में अधिक कठिन बातचीत है।

ट्रैप तीन: ग़लत मापन समय-सीमा लागू करना

ऐसी तकनीक पर 90 दिन का आरओआई मांगना, जिसे लागू करने में 18 महीने लगते हैं और सार्थक डेटा उत्पन्न करने में एक और वर्ष लगता है, बिल्कुल खराब गणित है। लेकिन यही वह पैमाना है जिसे अधिकांश वित्त टीमें लागू करती हैं, क्योंकि यही वह पैमाना है जिसे वे हर चीज पर लागू करती हैं।

तो क्या होता है? खराब राजस्व तिमाही आने पर एआई पहल दो साल के भुगतान चक्र के माध्यम से तीन-चौथाई रास्ता तय करती है। सीएफओ नवप्रवर्तन बजट को देखता है। प्रोजेक्ट ने अभी तक रिटर्न प्रदर्शित नहीं किया है. कट जाता है. टीम भंग हो गई. उन तीन तिमाहियों में जो सीखा गया उसका संस्थागत ज्ञान उनके साथ चला जाता है। और अगला सीईओ जो इस पहल को फिर से शुरू करना चाहता है उसे शून्य से शुरुआत करनी होगी और वही गलतियाँ करनी होंगी।

संस्कृति की बात वास्तविक है, केवल प्रेरक पोस्टर सामग्री नहीं

हर नवप्रवर्तन वार्तालाप में संस्कृति का नाम हटा दिया जाता है और फिर उसे एक ऐसी चीज़ के रूप में माना जाता है जो रणनीति सही होने पर अपने आप ठीक हो जाएगी। यह नहीं होगा

व्यवहार संबंधी मानदंड जो वास्तव में एक संगठन चलाते हैं, न किपर मूल्य वेबसाइट, वास्तविक मानदंड, बुनियादी ढांचे हैं। और अधिकांश उद्यमों में, उस बुनियादी ढांचे का रखरखाव बैकलॉग उनके तकनीकी ऋण से अधिक लंबा होता है।

विशिष्ट पैटर्न जो सबसे अधिक नुकसान पहुंचाते हैं:

• जोखिम से बचने को कठोरता का जामा पहनाया गया।कॉल करने से बचने के एक तरीके के रूप में "आइए एक और समीक्षा करें"। यह सावधानी नहीं है. यह अस्वीकार्यता है.
• स्वामित्व की अस्पष्टता.जब कुछ गलत होता है तो किसी को दोष दे दिया जाता है। जब कुछ अच्छा होता है, तो श्रेय व्यापक रूप से वितरित होता है। लोग मूर्ख नहीं हैं. वे इस विषमता को नोटिस करते हैं और तदनुसार अपने व्यवहार को समायोजित करते हैं।
• हाईपीपीओ समस्या.उच्चतम वेतन पाने वाले व्यक्ति की राय. Google के प्रोजेक्ट अरस्तू शोध ने इसे अच्छी तरह से प्रलेखित किया, जिन टीमों में सबसे वरिष्ठ व्यक्ति का दृष्टिकोण स्वचालित रूप से हावी था, उन टीमों की तुलना में लगातार खराब परिणाम सामने आए जहां कनिष्ठ सदस्यों ने असहमत होना सुरक्षित महसूस किया। डेटा कहता है चुनौती ऊपर की ओर है। संगठनात्मक प्रोत्साहन कहते हैं कि ऐसा न करें।
• शीघ्र दंड.तेजी से आगे बढ़ने का मतलब है शॉर्टकट अपनाना। शॉर्टकट घटनाएँ पैदा करते हैं। घटनाओं का पोस्टमार्टम होता है. पोस्टमॉर्टम इस बात पर केंद्रित है कि अनशनकारी ने क्या गलत किया। इसलिए लोग तेजी से चलना बंद कर देते हैं। गति सबसे सतर्क हितधारक की ओर बढ़ती है।

इनमें से कोई भी "नवाचार की संस्कृति" को अपनाने के बारे में पूरी तरह से तय नहीं है। यह इस बात को बदलकर तय किया गया है कि किसे पुरस्कृत किया जाता है और किसे दंडित किया जाता है, जो कि अधिकांश नेतृत्व टीमों की अपेक्षा से अधिक लंबी और अधिक राजनीतिक प्रक्रिया है।

वास्तव में चीज़ें क्या बदलती हैं: वास्तविक कंपनियों से वास्तविक पैटर्न

अमेज़ॅन का दो-पिज्जा टीम नियम, टीमों को इतना छोटा रखें कि दो पिज्जा उन्हें खिला सकें, यह सिर्फ एक विचित्र प्रबंधन किस्सा नहीं है। समन्वय ओवरहेड को निष्पादन को धीमा करने से रोकने के लिए यह एक जानबूझकर किया गया वास्तुशिल्प विकल्प है। स्पष्ट स्वामित्व वाली छोटी टीमें तेजी से आगे बढ़ती हैं। वह दर्शन नहीं है; यह उत्पादन ताल में देखने योग्य है।

नेटफ्लिक्स का कुख्यात कल्चर डेक (जिसे शेरिल सैंडबर्ग ने संभवतः सिलिकॉन वैली स��� निकला सबसे महत्वपूर्ण दस्तावेज़ कहा था) मूल रूप से स्वतंत्र रूप से अच्छे निर्णय लेने में सक्षम लोगों को काम पर रखने के पक्ष में प्रक्रिया ओवरहेड को हटाने के बारे में था। परिणाम: एक ऐसी कंपनी जो एक दशक से भी कम समय में डीवीडी-बाय-मेल से स्ट्रीमिंग से मूल सामग्री उत्पादन की ओर बढ़ी।

Spotify का स्क्वाड मॉडल, कार्यात्मक विभागों के ब���ाय ग्राहक परिणामों के आसपास संगठित स्वायत्त स्क्वाड, एक टेम्पलेट बन गया जिसे दर्जनों कंपनियों ने मिश्रित परिणामों के साथ कॉपी करने की कोशिश की। जो विफल रहे, उनमें से अधिकांश ने अंतर्निहित प्राधिकरण मॉडल की नकल किए बिना ऑर्ग चार्ट की नकल की। दस्तों को कार्य करने के लिए वास्तविक निर्णय लेने की शक्ति की आवश्यकता होती है। इसके बिना, वे केव��� बेहतर ब्रांडिंग वाली समितियाँ हैं।

प्रत्येक सफल मामले में पैटर्न एक ही होता है: प्राधिकारी कार्य के करीब पहुंचता है। रणनीति डेक अर्थ में "हम अपनी टीमों को सशक्त नहीं बनाते"। वस्तुतः: जो व्यक्ति किसी समस्या की पहचान करता है, वही उसे ठीक करने के लिए अधिकृत होता है, प्रबंधन की चार परतों के माध्यम से आगे बढ़ने की आवश्यकता के बिना।

नेतृत्व को वास्तव में कुछ त्याग करना होगा

यह वह हिस्सा है जो इसे मुख्य भाषण में शामिल नहीं करता है।

नवाचार को बढ़ाने के लिए अधिकारियों को उन तरीकों पर नियंत्रण छोड़ने की आवश्यकता होती है जो वास्तव में जोखिम भरे लगते हैं, क्योंकि वे हैं। वास���तविक निर्णय लेने का कार्य सौंपने का मतलब है कि कुछ निर्णय गलत होंगे। बजट के विकेंद्रीकरण का मतलब है कि कुछ पैसा उन चीजों पर खर्च किया जाएगा जो विफल हो जाएंगी। तेजी से आगे बढ़ने का मतलब है कि उत्पादन में चीजें टूट जाएंगी। काल्पनिक लागत के रूप में नहीं. धीमी गति से चलने वाले प्रतिस्पर्धी की तुलना में अलग-अलग संचालन की गारंटीकृत लागत के रूप में।

अधिकांश उद्यम नेता इसे बौद्धिक रूप से समझते हैं। बहुत कम लोग इसे स्वीकार करने के लिए संरचनात्मक रूप से तैयार हैं। प्रदर्शन समीक्षा पुरस्कार स्थिरता। बोर्ड वार्तालाप पूर्वानुमेयता को पुरस्कृत करते हैं। मुआवज़ा संरचनाएं उन मेट्रिक्स से जुड़ी होती हैं जो अल्पावधि में नवाचार को बाधित करती हैं।

यह किसी व्यक्तिगत कार्यकारी का चारित्रिक दोष नहीं है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो बिल्कुल वही व्यवहार उत्पन्न करती है जिसकी प्रोत्साहन के लिए आवश्यकता होती है। इसे बदलने के लिए प्रोत्साहनों को बदलने की आवश्यकता है, जिसके लिए बोर्ड को दीर्घकालिक नवाचार परिणामों की उसी तरह देखभाल करने की आवश्यकता होती है जिस तरह वे त्रैमासिक संख्याओं की परवाह करते हैं। यह एक धीमी, राजनीतिक बातचीत है और स्पष्ट रूप से, अधिकांश कंपनियों के पास यह तब तक नहीं होगा जब तक कोई प्रतिस्पर्धी उन्हें ऐसा करने के लिए मजबूर नहीं करता।

तो, यह हमें कहां छोड़ता है

वे उद्यम जो वास्तव में इस समय नवाचार को बढ़ा रहे हैं, पायलट नहीं चला रहे हैं, प्रेस विज्ञप्ति प्रकाशित नहीं कर रहे हैं, वास्तव में बड़े पैमाने पर चीजों को तैनात कर रहे हैं- विशेषताओं का एक प��चानने योग्य सेट साझा करते हैं। उन्होंने जानबूझकर अपने ऑपरेटिंग मॉडलों को फिर से डिज़ाइन किया, न कि केवल उन्हें पैच किया। वे पायलटिंग से अलग बजट लाइन के रूप में स्केलिंग को वित्तपोषित करते हैं। वे नवाचार को सही समय सीमा पर मापते हैं, तब भी जब वित्त इससे नफरत करता है। और उन्होंने नेतृत्व प्रोत्साहन को उन परिणामों के साथ संरेखित करने पर कम से कम आंशिक काम किया है जिन्हें अमल में लाने में एक चौथाई से अधिक समय लगता है।

इनमें से कोई भी सैद्धांतिक रूप से जटिल नहीं है। इन सबके लिए असुविधा का विरोध करने के लिए बनाए गए संगठनों के अंदर असुविधाजनक चीजें करने की आवश्यकता होती है।

अड़चनें पहचानी जा सकती हैं. समाधान ज्ञात हैं. सवाल हमेशा यह रहा है कि क्या वास्तव में उन्हें क्रियान्वित करने के लिए पर्याप्त संगठनात्मक इच्छाशक्ति है और क्या नेतृत्व वास्तव में गति के लिए कुछ नियंत्रण और पूर्वानुमान लगाने के लिए तैयार है। अधिकांश नहीं हैं जो लोग प्रतिस्पर्धा से इस तरह से दूर हो जाते हैं कि उन्हें बंद करना ब���ुत कठिन हो जाता है।