पिछले दशक में, कॉर्पोरेट परिवर्तन को एक तकनीकी समीकरण की तरह माना गया है। अधिक डैशबोर्ड, अधिक डेटा, अधिक AI। अधिक रिपोर्ट जो नेताओं की व्याख्या करने की गति से तेजी से जमा होती हैं। कहीं न कहीं, संगठनों ने जानकारी की मात्रा को अपने निर्णयों की गुणवत्ता समझने की गलती करना शुरू कर दिया।
जेन मैककॉर्कल को वह सटीक क्षण याद है जब उन्हें एहसास हुआ कि यह प्रणाली टूट चुकी है।
वह एक सब्सक्रिप्शन आधारित कंपनी को सलाह दे रही थीं जिसके अधिकारी एक जीत का जश्न मनाने की तैयारी कर रहे थे। "हमारे पास पांच लाख सब्सक्राइबर्स हैं!", वित्त टीम ने रिपोर्ट किया। यह प्रसारित करने योग्य एक मील का पत्थर लग रहा था। CEO ने संदेश तैयार किया और प्रेस टीम व्यापक रूप से जाने के लिए तैयार हो गई।
सिवाय इसके कि संख्या गलत थी।
"जब मैं वास्तव में डेटाबेस में गई, तो यह जोड़ नहीं मिला," मैककॉर्कल याद करती हैं। "हमारे पास सिस्टम में पांच लाख लोग भी नहीं थे।" वित्तीय प्रणाली इस तरह से स्थापित की गई थी कि कई सब्सक्रिप्शन कई मनुष्यों की तरह दिखाई देते थे। सिस्टम इस वास्तविकता को ध्यान में रखने में विफल रहा कि एक व्यक्ति के पास वास्तव में कई सब्सक्रिप्शन हो सकते हैं। मार्केटिंग टीम का मानना था कि उनके पास पांच लाख व्यक्ति हैं। अधिकारियों का मानना था कि वे जितनी तेजी से बढ़ रहे थे उससे तेज़ी से बढ़ रहे थे। और सार्वजनिक संदेश बाहर चला गया इससे पहले कि किसी को अंतर पता चले।
"नेता जो देख रहे हैं उसके बीच का अंतर और डेटा वास्तव में उन्हें क्या बता रहा है कंपनियों के अंदर सबसे बड़े जोखिमों में से एक है," वह कहती हैं।
मैककॉर्कल ने तीस से अधिक वर्ष उस अंतर के अंदर काम करते हुए बिताए हैं। वह एक अनुभवी डेटा रणनीतिकार, नेतृत्व कोच, और Decision Forensics™ की निर्माता हैं, एक नया अनुशासन जो फोरेंसिक अकाउंटिंग की कठोरता को उस तरीके से लाता है जिस तरह से संगठन निर्णय लेते और मूल्यांकन करते हैं। अपनी कंपनी, The Decision Advantage™ के माध्यम से, वह उद्यम नेताओं के साथ साझेदारी करती हैं ताकि प्रतिक्रियाशील निर्णय चक्रों से दूर जाया जा सके और पता लगाने की क्षमता, साक्ष्य, अंतर्दृष्टि और मानव निर्णय की एक संरचित प्रणाली की ओर बढ़ा जा सके।
उनका काम एक सरल प्रश्न के साथ शुरू हुआ: संगठन विश्लेषण कार्यक्रमों में लाखों का निवेश क्यों करते हैं और फिर भी खराब निर्णय लेते हैं?
निर्णायक मोड़
उत्तर उनके करियर में बार-बार सामने आया। नेताओं का मानना था कि वे जितना डेटा धाराप्रवाह थे उससे अधिक थे। टीमों ने अधूरी जानकारी, पुरानी रिपोर्ट या गलत समझे गए डैशबोर्ड पर निर्णय लिए। AI द्वारा उत्पन्न सिफारिशों को बिना किसी मानवीय फिल्टर के सही मान लिया गया जो मशीन लर्निंग अभी भी अनुमान लगाने में विफल रहती है उन त्रुटियों को पकड़ने में सक्षम।
"हर कोई AI प्रवाह के बारे में बात कर रहा है, लेकिन AI प्रवाह मायने नहीं रखता अगर आप इनपुट की गुणवत्ता का मूल्यांकन नहीं कर सकते," मैककॉर्कल कहती हैं। "लोग सोचते हैं कि वे डेटा का उपयोग करना जानते हैं। वे अपने कौशल को अधिक आंकते हैं। वे मान लेते हैं कि उनके सामने की जानकारी सही है। उन्हें यह एहसास नहीं होता कि निर्णय पहले से ही समझौता कर चुका है।"
उनके लिए, लापता टुकड़ा अधिक डेटा एकत्र करना नहीं था। यह मनोविज्ञान, प्रक्रिया और घटनाओं की श्रृंखला को समझने का एक तरीका था जो एक निर्णय उत्पन्न करता है।
"मैं बहुत सारे फोरेंसिक शो देखती हूं," वह हंसती हैं। "जो चीज मुझे पसंद है वह है संकेत, संकेत, सभी छोटे विवरण जो क्यों की व्याख्या करते हैं। रणनीति के पास कभी कोई समकक्ष नहीं था। तो, मैंने एक बनाया।"
जहां AI समाप्त होती है और मानवीय निर्णय शुरू होता है
Decision Forensics™ उस आधार पर बनाया गया है। यह एक पता लगाने की प्रणाली के रूप में कार्य करता है जो साक्ष्य, धारणाओं, इनपुट, जोखिम और रणनीतिक संदर्भ को दस्तावेज़ करता है जो वास्तविक समय में एक निर्णय को आकार देता है। इसमें Decision Autopsy, Decision Clarity Diagnostic, और एक Decision Register जैसे उपकरण शामिल हैं जो ट्रैक करता है कि कितना विकल्प डेटा, AI, अंतर्ज्ञान, अनुभव या धारणा पर आधारित था।
एक ऐसे युग में जहां कंपनियां ग्राहक विभाजन से लेकर मूल्य निर्धारण रणनीति तक सब कुछ के लिए AI पर निर्भर करती हैं, मैककॉर्कल का मानना है कि नेताओं को "मतिभ्रम को पकड़ने" का एक तरीका बेहद जरूरी है इससे पहले कि वे करोड़ों डॉलर की गलतियों में जमा हो जाएं।
"AI तेज है, लेकिन यह बुद्धिमान नहीं है," वह कहती हैं। "Decision Forensics™ वह संरचना है जो मनुष्यों को प्रक्रिया में बुद्धिमत्ता वापस लाने में मदद करती है।"
विश्लेषण कार्यक्रम क्यों विफल हुए हैं
मैककॉर्कल के लिए, पारंपरिक विश्लेषण कार्यक्रमों की विफलता तीन परस्पर जुड़ी समस्याओं पर आती है।
पहला, डेटा गुणवत्ता और एकीकरण। "आप खराब डेटा पर अच्छे निर्णय नहीं ले सकते। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपकी टीम कितनी संरेखित है अगर जानकारी त्रुटिपूर्ण है।"
दूसरा, व्यवसाय टीमों और विश्लेषण टीमों के बीच गलत संरेखण। नेता एक रिपोर्ट के लिए पूछते हैं। विश्लेषक इसे उत्पन्न करते हैं। कोई भी अनुरोध के पीछे के उद्देश्य पर चर्चा नहीं करता है। परिणामस्वरूप, अंतर्दृष्टि अधूरी या अप्रासंगिक होती है।
तीसरा, एक आंतरिक प्रणाली की अनुपस्थिति जो निर्णय इनपुट को ट्रैक करती है, न कि केवल परिणाम। "संगठन तेजी से आगे बढ़ने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन संरचना के बिना गति अराजकता पैदा करती है," वह कहती हैं।
जब तीनों समस्याएं सक्रिय होती हैं, तो नेता साप्ताहिक प्राथमिकताओं को बदलते हैं, टीमें फोकस खो देती हैं, और कर्मचारी निंदक हो जाते हैं। "लोग थक जाते हैं। वे दिशा को गंभीरता से लेना बंद कर देते हैं क्योंकि वे जानते हैं कि अगले सप्ताह प्राथमिकता बदल जाएगी," वह बताती हैं।
एक बेहतर निर्णय कैसा दिखता है
मैककॉर्कल उन मेट्रिक्स का उपयोग करके निर्णय पर रिटर्न को मापती हैं जिन्हें अधिकांश नेतृत्व टीमें वर्तमान में ट्रैक नहीं करती हैं। खर्च किया गया समय। टीमों में संरेखण। पुनःप्राथमिकता की आवृत्ति। संसाधन मंथन। कार्यान्वयन गति। और प्रत्येक निर्णय के पीछे साक्ष्य की गुणवत्ता।
"जब नेता संरेखित होते हैं और डेटा सही होता है, तो कंपनियां निरंतर रीसेट चक्रों में समय खोना बंद कर देती हैं," वह कहती हैं। "रणनीतियां वास्तव में बाजार में आती हैं। टीमें काम को फिर से करने में घंटे बर्बाद नहीं करती हैं। ROI बढ़ता है क्योंकि संगठन ऊर्जा को बहना बंद कर देता है।"
उन्होंने जिस एक कंपनी को सलाह दी वह साप्ताहिक पुनःप्राथमिकता से सुसंगत त्रैमासिक निष्पादन लय तक गई। एक अन्य ने पाया कि उनका शीर्ष रणनीतिक निर्णय एक एकल पुराने डेटा स्रोत पर आधारित था। Decision Forensics™ के साथ पुनः कैलिब्रेट करने के बाद, टीम ने महीनों की भ्रम को बाजार के लिए एक स्पष्ट मार्ग के साथ बदल दिया।
नेता क्यों विरोध करते हैं
प्रतिरोध शायद ही कभी तकनीकी होता है। यह मानवीय है।
"गर्व एक कारक है," मैककॉर्कल सावधानी से कहती हैं। "कोई भी यह नहीं सुनना चाहता कि उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया त्रुटिपूर्ण है।" नेताओं को यह एहसास नहीं हो सकता कि वे व्यक्तिगत अनुभव पूर्वाग्रह पर कितना निर्भर करते हैं, या कितनी बार वे पिछली नौकरी के लेंस के माध्यम से एक रिपोर्ट की व्याख्या करते हैं।
उनका दृष्टिकोण कोमल लेकिन प्रत्यक्ष है। "मैं नेताओं को इसे सही करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करती हूं, सही होने पर नहीं," वह कहती हैं। "एक बार जब वे उस दरवाजे को खोलते हैं, तो सब कुछ बदलना शुरू हो जाता है।"
कॉर्पोरेट संस्कृति क्या बन सकती है
यदि Decision Forensics™ को व्यापक रूप से अपनाया गया, तो मैककॉर्कल का मानना है कि बदलाव गहरा होगा।
कम घिसाव। उच्च जुड़ाव। कम अराजकता। अधिक विश्वास।
"कर्मचारी स्थिर नेतृत्व के लिए बेताब हैं," वह कहती हैं। "जब संगठन हर सप्ताह पुनःप्राथमिकता करना बंद कर देते हैं, तो लोग फिर से जमीनी महसूस करते हैं। वे काम को गंभीरता से लेते हैं। वे बेहतर उत्पाद प्रदान करते हैं। ग्राहक अनुभव में सुधार होता है। यह एक सद्गुण चक्र बन जाता है।"
निर्णय बुद्धिमत्ता का भविष्य
मैककॉर्कल एक ऐसी दुनिया देखती हैं जहां निर्णय बुद्धिमत्ता कॉर्पोरेट नेतृत्व के अंदर अगली प्रमुख योग्यता बन जाती है। अधिक उपकरण या अधिक डैशबोर्ड नहीं, बल्कि सोचने का एक अनुशासित तरीका।
"चमकदार नई AI उपकरण व्यवसाय को नहीं बचाएगा," वह कहती हैं। "केवल बचाव योग्य निर्णय ही बचाएंगे।"
और व्यवधान, अस्थिरता और मशीन आउटपुट और मानव निर्णय के बीच बढ़ती धुंधलापन द्वारा आकार दिए गए कॉर्पोरेट युग में, बचाव योग्य निर्णय सभी का सबसे महत्वपूर्ण रणनीतिक लाभ हो सकता है।
यदि आपका संगठन प्रवृत्ति-संचालित निर्णयों को एक संरचित, साक्ष्य-समर्थित दृष्टिकोण से बदलने के लिए तैयार है, तो आप जेन मैककॉर्कल के Decision Forensics™ ढांचे का पता लगा सकते हैं और https://www.thedecisionadvantage.com/ पर सच्ची निर्णय बुद्धिमत्ता का निर्माण शुरू कर सकते हैं।
