क्या हम व्यावसायिक सेवाओं को ज्ञान संकट में स्वचालित कर रहे हैं?

AI अपनाने के भीतर छिपा विशेषज्ञता संकट 

जैसे-जैसे पेशेवर सेवाओं में AI अपनाना तेज हो रहा है, फर्मों को निर्णय और विशेषज्ञता खोने का जोखिम है। 2026 में AI रणनीतियों में स्वचालन नहीं, बल्कि संज्ञान पर ध्यान केंद्रित करना क्यों आवश्यक है। 

2026 में, पेशेवर सेवा फर्मों को एक अप्रत्याशित चुनौती का सामना करना पड़ेगा। AI कानून, परामर्श, वित्त, लेखा, और सरकार से जुड़े कार्यों में अच्छी तरह से समाहित हो जाएगा। उत्पादकता बढ़ेगी। समय सीमा कम होगी। आंकड़े इस बदलाव की पुष्टि करते हैं: Thompson Reuters ने पाया कि 2025 में फर्मों द्वारा जेनरेटिव AI का उपयोग दोगुना हो गया, और 95% पेशेवरों का मानना है कि AI जल्द ही उनके कार्यप्रवाह का केंद्र बन जाएगा।  

जैसे-जैसे AI पकड़ बनाता है, संगठन अपनी सफलता के लिए महत्वपूर्ण किसी चीज़ के खिसकने के प्रभाव महसूस करेंगे। वह "कुछ" विशेषज्ञता है। 

मनुष्यों को प्रतिस्थापित करने के लिए AI की क्षमता पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करने का मतलब है कि हम एक अधिक दबाव वाली, निकट-अवधि की समस्या को नजरअंदाज कर रहे हैं: यह जोखिम कि AI उन अनुभवों को हटा देता है जिनके माध्यम से पेशेवर सोचना सीखते हैं। 

पेशेवर सेवाओं में अधिकांश AI कार्यान्वयन गति, दक्षता और लागत में कमी के आसपास डिजाइन किए गए हैं। पैटर्न पहचान कार्य स्वचालित हैं। सूचना पुनर्प्राप्ति तात्कालिक है। आउटपुट साफ और तेज हैं। लेकिन यह दृष्टिकोण एक खतरनाक अंधे स्थान को बनाता है: यदि शुरुआती और मध्य-कैरियर के पेशेवर अब आलोचनात्मक सोच और निर्णय लेने के पीछे के संज्ञानात्मक कार्य के संपर्क में नहीं हैं, तो कल के वरिष्ठ पेशेवर कहाँ से आएंगे? 

2026 में पेशेवर सेवाओं में AI की परिभाषित चुनौती तकनीकी क्षमता में सुधार नहीं है। यह है कि क्या फर्में निर्णय, अंतर्ज्ञान और रणनीतिक तर्क को खोखला किए बिना AI को अपना सकती हैं जो पहली बार में पेशेवर सलाह को मूल्यवान बनाते हैं। 

दोनों मामलों में, समाधान AI अपनाने को धीमा करना नहीं है। यह पुनर्विचार करना है कि AI क्या कर सकता है और उन व्यवसायों में क्या हासिल करना चाहिए जहां विशेषज्ञता वह मुद्रा है जो फर्मों की वित्तीय सफलता को चलाती है।  

पेशेवर विशेषज्ञता वास्तव में क्या है — और AI इसे कैप्चर करने में क्यों संघर्ष करता है 

विशेषज्ञता औपचारिक शिक्षा से उतनी ही अनुभव के माध्यम से विकसित होती है। व्यवहार विज्ञान हमें दिखाता है कि एक बार किसी को एक जटिल स्थिति में कहाँ देखना है पता चल जाए, तो वे इसे "अनदेखा" नहीं कर सकते।  

लेकिन किसी नए व्यक्ति को विशेषज्ञ धारणा समझाना उल्लेखनीय रूप से कठिन है। 

अनुभव मौलिक रूप से बदलता है कि लोग दुनिया को कैसे देखते हैं, जैसे एक अस्पष्ट छवि जो अचानक हल हो जाती है जब छिपा हुआ पैटर्न प्रकट होता है। 

 छवि क्रेडिट: "How Emotions Are Made: The Secret Life of the Brain (2017) डॉ. Lisa Feldman Barrett द्वारा। 

कानून, वित्त, परामर्श और सार्वजनिक नीति जैसे जटिल क्षेत्रों में, सबसे महत्वपूर्ण नियमों का पालन करना नहीं है, बल्कि अव्यवस्थित, अक्सर उच्च-दांव वाले वातावरण में करके सीखना है। 

समय के साथ, विशेषज्ञ पैटर्न पहचान और एक बारीक ट्यून की गई भावना विकसित करते हैं कि किस पर ध्यान देना है। लेकिन यह ज्ञान उनके लिए अदृश्य हो जाता है। सबसे मूल्यवान अंतर्दृष्टि सहज हो जाती है। वरिष्ठ पेशेवर शायद ही कभी व्यक्त करते हैं कि वे जो जानते हैं वह कैसे जानते हैं, क्योंकि उस ज्ञान का अधिकांश हिस्सा चेतन जागरूकता के नीचे संचालित होता है। 

यह एक संरचनात्मक कमजोरी बनाता है। संगठन जिस विशेषज्ञता को सबसे अधिक महत्व देते हैं, वह वर्षों से निर्मित रणनीतिक व्यापार-बंद, रणनीतिक निर्णय और सूक्ष्म संकेतों से बनी होती है। फिर भी क्योंकि इस ज्ञान को शायद ही कभी प्रलेखित किया जाता है, फर्में अक्सर यह महसूस नहीं करतीं कि वे इस पर कितना निर्भर हैं, जब तक कि यह गायब नहीं हो जाता। 

पेशेवर सेवाओं में उभरता शांत ज्ञान संकट 

संस्थागत स्मृति केवल इसलिए नष्ट नहीं होती क्योंकि लोग आगे बढ़ते हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि अदृश्य सोच जो उन्हें प्रभावी बनाती थी, वह पहले स्थान पर कभी कैप्चर या स्थानांतरित नहीं की गई थी। 

साथ ही, फर्में "अनुभवी" प्रतिभा खोजने में बढ़ती कठिनाई की रिपोर्ट करती हैं। वे केवल सेवा के वर्षों से अधिक की तलाश कर रहे हैं। यह संदर्भ में ज्ञान लागू करने, अस्पष्टता को नेविगेट करने और दबाव में सही निर्णय लेने की क्षमता है। अनुभव आवश्यकताओं को बढ़ाना, जैसा कि कुछ फर्में कर रही हैं, इन क्षमताओं का निर्माण नहीं करेगा। इसके बजाय, यह अंतर्निहित मुद्दे को हल किए बिना प्रतिभा पूल को सिकोड़ता है। कनिष्ठ कर्मचारियों को संदर्भ में निर्णय विकसित करने के लिए समृद्ध अवसरों की आवश्यकता है।  

व्यवहार में, इसका मतलब है कि फर्मों के पास अनुभव की कमी नहीं है बल्कि एक अनुभव-निर्माण समस्या है। जैसे-जैसे पारंपरिक कैरियर पथ संकीर्ण होते हैं और कनिष्ठ भूमिकाएं वापस ली जाती हैं, संगठन अनुभव की मांग कर रहे हैं बिना उन परिस्थितियों को प्रदान किए जिनमें यह बन सकता है। 

लापता मध्य: जहां पेशेवर निर्णय और विशेषज्ञता वास्तव में विकसित होती है 

प्रशिक्षु सिद्धांत जानते हैं। वरिष्ठ पेशेवर वास्तविकता को नेविगेट कर सकते हैं। ग्राहक कार्य के वर्षों के माध्यम से, उन्होंने रणनीतिक व्यापार-बंद को सहज रूप से तौलने और निर्णय लेने के लिए अनुभवात्मक जानकारी विकसित की है।  

जो गायब हो रहा है वह दोनों के बीच का पुल है: अनुभवात्मक शिक्षा जो सैद्धांतिक ज्ञान को व्यावहारिक निर्णय में बदल देती है। 

ऐतिहासिक रूप से, शिक्षुता-शैली की सीखने ने इस अंतर को बंद कर दिया। कनिष्ठों ने विशेषज्ञों के पास बैठकर, बातचीत सुनकर, निर्णयों को सामने आते हुए देखकर, और रणनीतियों को वास्तविक समय में विकसित होते हुए सीखकर विशेषज्ञता को अवशोषित किया। महत्वपूर्ण रूप से, "परासरण द्वारा सीखने" मॉडल ने न केवल ज्ञान, बल्कि सोचने के तरीके भी प्रसारित किए। वह मॉडल टूट रहा है। 

हाइब्रिड कार्य और स्वचालन ने विशेषज्ञ तर्क के संपर्क को नाटकीय रूप से कम कर दिया है। कई कनिष्ठ अब निर्णयों के आउटपुट को देखते हैं बिना कभी उनके पीछे की विचार प्रक्रिया को देखे। 

जैसे-जैसे AI पारंपरिक कैरियर सीढ़ियों को संकुचित करता है, फर्में अब समय के साथ स्वाभाविक रूप से उभरने वाले अनुभव पर भरोसा नहीं कर सकती हैं। "तैयार" अनुभव की प्रतीक्षा करना अवास्तविक और बहिष्करणीय दोनों बन गया है। अनुभव को अब जानबूझकर कार्यप्रवाह, भूमिकाओं और AI प्रणालियों के माध्यम से बनाया जाना है जो पेशेवरों को संदर्भ में निर्णय, व्यापार-बंद और निर्णय लेने के लिए उजागर करते हैं, बजाय उन्हें इससे बचाने के। 

इस अदृश्य विशेषज्ञता को सतह पर लाने और स्थानांतरित करने के नए तरीकों के बिना, क्षमता अंतर केवल तब तक चौड़ा होता जाएगा जब तक हम अपरिवर्तनीय कौशल क्षय के टिपिंग बिंदु तक नहीं पहुंच जाते।  

जब AI सोच को प्रतिस्थापित करता है, पेशेवर क्षमता क्षय होती है 

कई पेशेवर सेवा फर्में AI को एक उपकरण समस्या के रूप में देखती हैं: लोगों को इसे कुशलता से उपयोग करने के लिए कैसे प्रशिक्षित किया जाए ताकि वे अधिक उत्पादक हो सकें, बेहतर ग्राहक सेवा प्रदान कर सकें और अंततः फर्म को अधिक पैसा कमा सकें। इसके लिए भूख स्पष्ट है। एक 2025 Thomson Reuters सर्वेक्षण में पाया गया कि 55% पेशेवर AI अपनाने के कारण अपने काम करने के तरीके में महत्वपूर्ण परिवर्तनों की रिपोर्ट करते हैं, जबकि 88% ने कहा कि वे पेशे-विशिष्ट AI सहायकों का समर्थन करेंगे।  

फिर भी, उपकरण अपनाने और प्रवीणता में सुधार बढ़ते संज्ञान अंतर को हल नहीं करता है।   

अधिकांश AI उपकरण उपयोगकर्ताओं को जानकारी देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं बजाय उनकी सोच क्षमताओं को विकसित करने के। वे उत्तर, सारांश और सिफारिशें प्रदान करते हैं, लेकिन शायद ही कभी प्रतिबिंब, अर्थ-निर्माण या निर्णय को प्रेरित करते हैं। जबकि यह गति को बढ़ाता है, यह उस संज्ञानात्मक प्रयास को शॉर्ट-सर्किट करने का जोखिम उठाता है जिसके माध्यम से विशेषज्ञता बनती है। पेशेवर तेज हो सकते हैं, लेकिन जरूरी नहीं कि बेहतर हों। 

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि विशेषज्ञता केवल उत्तरों के संपर्क से विकसित नहीं होती है। यह अनिश्चितता से जूझने, व्यापार-बंद को तौलने और यह समझने के माध्यम से विकसित होती है कि निर्णय जिस तरह से सामने आते हैं वे क्यों सामने आते हैं। 

2026 में, खतरा यह है कि प्रौद्योगिकी सोच प्रक्रिया को इतने प्रभावी ढंग से शॉर्टकट करती है कि लोग पूरी तरह से नया ज्ञान रखना बंद कर देते हैं। यदि AI हमेशा तय करता है कि क्या मायने रखता है, तो पेशेवर इसे स्वयं पहचानना कभी नहीं सीखते हैं। 

जब पेशेवर पहले सोचते हैं और फिर प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं तो परिणाम में सुधार होता है। सोच पहले आनी चाहिए।  

ज्ञान प्रबंधन प्रणालियां निर्णय को कैप्चर करने में क्यों विफल होती हैं 

ज्ञान प्रबंधन प्रणालियां उत्कृष्ट दस्तावेज़ीकरण कैटलॉग बन गई हैं, निर्दोष रूप से केस स्टडीज, टेम्प्लेट और प्लेबुक को व्यवस्थित करते हुए जो दिखाते हैं कैसे चीजें करनी हैं।  

फिर भी, एक विशाल लापता डेटा सेट है — काम वास्तव में कैसे किया जाता है इसके अलिखित नियम। विशेषज्ञ क्या नोटिस करते हैं। वे कब दिशा बदलते हैं। कौन से संकेत मायने रखते हैं और किन्हें नजरअंदाज किया जा सकता है। जब कोई स्पष्ट रूप से सही उत्तर नहीं होता है तो व्यापार-बंद को कैसे नेविगेट किया जाता है। यह अदृश्य सोच "काम की कल्पना" और "काम किया गया" के बीच के अंतर में मौजूद है। 

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) इस ज्ञान को शामिल नहीं करते क्योंकि यह प्रलेखित नहीं है। यह जीवित अनुभव का हिस्सा है। और जब तक संगठन विशेषज्ञों को इसे सतह पर लाने में मदद करने के तरीके नहीं खोजते, AI इसे संरक्षित करने के बजाय इसके गायब होने को तेज करने के लिए तैयार है। 

स्वचालन से संज्ञान समर्थन तक: पेशेवर सेवाओं में AI की भूमिका को फिर से परिभाषित करना 

2026 में, अग्रणी पेशेवर सेवा फर्में कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए AI और संज्ञान में सुधार करने वाले AI के बीच एक तेज अंतर खींचेंगी। 

स्वचालन-केंद्रित AI दक्षता में उत्कृष्ट है। संज्ञान-केंद्रित AI व्यवहार विज्ञान में आधारित है और निर्णय को प्रतिस्थापित करने के बजाय सतह पर लाने और बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 

व्यवहार विज्ञान-नेतृत्व वाला AI तेज उत्तरों के बजाय बेहतर प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करता है। यह पेशेवरों को रुकने और प्रतिबिंबित करने, अपने तर्क को स्पष्ट करने, और अपने काम के बारे में जोर से सोचने के लिए प्रेरित करता है। ऐसा करने में, यह सोच को गहरा करता है और मानसिक मॉडलों को सतह पर लाता है जिन्हें विशेषज्ञों को एहसास नहीं था कि उनके पास थे — और जो फर्मों को अलग करने वाले असाधारण काम को प्रदान करने के लिए इतने महत्वपूर्ण हैं।   

यह विशेष रूप से वरिष्ठ पेशेवरों के लिए महत्वपूर्ण है, जिन्हें आमतौर पर उन संकेतों और व्यापार-बंद की पहचान करने में मदद की आवश्यकता होती है जिनका वे अचेतन रूप से उपयोग करते हैं। जब उनकी सोच स्वयं और दूसरों के लिए दृश्यमान हो जाती है, तो यह स्थानांतरणीय भी हो जाती है। विशेषज्ञ अपने स्वयं के तर्क को परिष्कृत कर सकते हैं, उन धारणाओं का परीक्षण कर सकते हैं जिन्हें वे नहीं जानते थे कि वे बना रहे थे, और लगातार अपने निर्णय को तेज कर सकते हैं। यह दृश्यता उनकी विशेषज्ञता को ग्राहकों को समझाने योग्य भी बनाती है: विश्वास को मजबूत करना, मूल्य का प्रदर्शन करना, और भुगतान करने की इच्छा, और प्रतिधारण में सुधार करना। टीम के साथियों के लिए, यह केवल क्या आवश्यक है, बल्कि यह क्यों मायने रखता है और निर्णयों को कैसे संपर्क किया जाना चाहिए, को स्पष्ट करके पुनः कार्य और गलत संरेखण को कम करता है। जब विशेषज्ञता को स्पष्ट किया जाता है, तो इसे सभी टीमों और ग्राहकों के लाभ के लिए, वर्तमान और भविष्य के लिए व्यवस्थित और साझा किया जा सकता है।   

वास्तविक पेशेवर काम रैखिक नहीं है। इसमें मोड़, पाठ्यक्रम सुधार और प्रतिस्पर्धी प्राथमिकताएं शामिल हैं। AI प्रणालियां जो इस जटिलता का सम्मान करती हैं, इसे चिकना करने के बजाय, वे हैं जो संगठनों को विशेषज्ञता को संरक्षित करने और बढ़ाने में मदद करेंगी, इसे प्रतिस्थापित करने के बजाय। 

2026 में पेशेवर सेवाओं के लिए मुख्य टेकअवे 

1. सबसे बड़ी AI विफलताएं संज्ञानात्मक होंगी, तकनीकी नहीं
जो फर्में केवल गति पर केंद्रित थीं, वे अनुभवात्मक सीखने के अवसरों के गायब होने के साथ कौशल क्षय का सामना करेंगी। यह एक सीखने की विफलता होगी, तकनीकी विफलता नहीं।

2. विशेषज्ञता एक जानबूझकर डिजाइन अवसर बन जाएगी
जैसे-जैसे स्वचालन और हाइब्रिड कार्य सीखने के अवसरों को निचोड़ते हैं, फर्मों को जानबूझकर कनिष्ठ कर्मचारियों के लिए निर्णय, प्रतिबिंब, आलोचनात्मक सोच और निर्णय लेने के कौशल बनाने के लिए सूक्ष्म-अवसर बनाने की आवश्यकता होगी, जो संदर्भ में विशेषज्ञ सोच को सतह पर लाने और साझा करने वाले AI द्वारा समर्थित है।

3. AI जो मानव निर्णय को बढ़ाता है वह AI से बेहतर प्रदर्शन करेगा जो इसे प्रतिस्थापित करता है

सबसे मूल्यवान AI प्रणालियां अदृश्य विशेषज्ञता को दृश्यमान बनाएंगी, नए "विशेषज्ञता डेटासेट" बनाएंगी जो इस बात में निहित हैं कि पेशेवर कैसे सोचते हैं और तर्क करते हैं।

4. सबसे सफल प्रतिभा रणनीतियां अनुभव को काम पर रखने से इसे बनाने की ओर स्थानांतरित होंगी

जो फर्में लोगों को अनुभव बनाने में मदद करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, वे उन लोगों से बेहतर प्रदर्शन करेंगी जो बस अग्रिम अनुभव की मांग करते हैं। 

पेशेवर सेवा फर्मों के लिए आगे की पसंद 

आगे का जोखिम यह नहीं है कि AI काम कर सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि जब AI काम को आसान दिखाता है और पेशेवर सोचना और कठिन निर्णय कॉल करना सीखना बंद कर देते हैं तो क्या खो जाता है।  

जो फर्में AI को विशुद्ध रूप से एक दक्षता उपकरण के रूप में मानती हैं, वे पाएंगी कि उनकी विशेषज्ञता चुपचाप नष्ट हो रही है, जबकि जो निर्णय को सतह पर लाने के लिए AI का उपयोग करती हैं, वे महत्वपूर्ण सोच को विकसित, बढ़ाएंगी और सुधारेंगी, यहां तक कि जैसे-जैसे मशीनें और LLMs अधिक सक्षम हो जाते हैं। 

जब असाधारण ग्राहक परिणाम देने के लिए पेशेवरों की अगली पीढ़ी को विकसित करने की बात आती है, तो अंतर यह नहीं होगा कि किसने AI को सबसे तेजी से अपनाया, बल्कि किसने इसे सबसे बुद्धिमानी से अपनाया।