AI उत्पादकता में वृद्धि करता है, लेकिन कार्यस्थलीय चिंता और अतिरिक्त कार्य को बढ़ावा देता है

लेखक: एक चाओ

स्रोत: वॉल स्ट्रीट विजन

AI प्रोग्रामिंग टूल्स ने इंजीनियर्स को मुक्त करने का वादा किया, लेकिन वास्तविकता में इसने एक नई कुशलता की चिंता को जन्म दिया।

जैसे-जैसे Anthropic के Claude Code, OpenAI के Codex आदि AI प्रोग्रामिंग एजेंट्स की क्षमताएं लगातार बढ़ रही हैं, टेक कंपनियां एक ऊपर से नीचे की "उत्पादकता की पागलपन" में फंस रही हैं। एमडी खुद कोड लिख रहे हैं, कर्मचारियों से AI के साथ बातचीत की आवृत्ति बढ़ाने की उम्मीद की जा रही है, और ओवरटाइम का समय कम नहीं हो रहा, बल्कि बढ़ रहा है। AI को आसानी का साधन होना चाहिए था, लेकिन कई कार्यस्थलों पर यह नया दबाव का स्रोत बन गया है।

सर्वेक्षण डेटा एक स्पष्ट ज्ञान अंतर को उजागर करता है: सेक्शन कंसल्टिंग कंपनी के सर्वेक्षण के अनुसार, 40% से अधिक सी-लेवल अधिकारी मानते हैं कि AI उपकरण उन्हें हफ्ते में कम से कम 8 घंटे बचाते हैं, जबकि 67% गैर-प्रबंधन कर्मचारी का कहना है कि AI ने उन्हें दो घंटे से कम समय बचाया है या बिल्कुल मदद नहीं की है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले द्वारा एक 200 सदस्यीय संगठन पर चलाए गए लगातार अध्ययन में पाया गया कि भले ही कर्मचारियों ने अपना बड़ा हिस्सा काम AI को सौंप दिया हो, वास्तविक कार्य समय बढ़ता ही रहा है।

इस चिंता के फैलने के पीछे संरचनात्मक कारण हैं। जब मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी रात के 5 बजे AI के लिए कोड लिख रहे होते हैं और सीईओ टीम के प्रयास को बिल की राशि से मापते हैं, तो पूरे उद्योग की 'दक्षता' की कल्पना को पुनः परिभाषित कर दिया गया है—और इस पुनः परिभाषा की कीमत सामान्य कर्मचारी चुका रहे हैं।

"Vibe coding" शब्द, जिसकी शुरुआत एक आलस्यपूर्ण उम्मीद के साथ हुई थी, 2025 के फरवरी में पूर्व OpenAI शोधकर्ता एंड्रेज कारपथी ने इस अवधारणा को जनता के सामने रखा, जिसमें इंजीनियर केवल AI के साथ बातचीत करके विकास पूरा कर सकते हैं—「पूरी तरह से वातावरण में डूबे रहना」।

लेकिन एक साल बाद, माहौल पहले से ही बदल चुका था।

इंटूइट के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी एलेक्स बालाज़ ने अपने हालिया दैनिक जीवन का वर्णन किया: उनकी पत्नी सुबह 8 बजे नीचे आई और पाई कि वह कई घंटों से काम कर रहा है। "उसने मुझसे पूछा कि मैं कितने समय से उठा हूँ, मैंने कहा कि मैं सुबह 5 बजे से कोड लिख रहा हूँ।" वास्तव में, वह AI एजेंट्स को अपने लिए कोड लिखने के लिए निर्देशित कर रहा है, और उनका कहना है कि इससे उन्हें कई वर्षों से नहीं छुए गए नीचले स्तर के कोड में फिर से गहराई से शामिल होने का मौका मिला है।

ऐसे उच्च पदस्थ कर्मचारियों का व्यवहार नीचे की ओर दबाव फैला रहा है। ओपनएआई के अध्यक्ष ग्रेग ब्रॉकमैन ने हाल ही में X पर पोस्ट किया, "जितनी भी क्षण आपका एजेंट चल रहा नहीं है, वह अवसर का व्यर्थ खराब होना महसूस होता है।" यह वाक्य प्रौद्योगिकी क्षेत्र में पहले से ही प्रचलित कार्य-पागल संस्कृति को सटीक रूप से छू गया।

एआई स्टार्टअप Arcade.dev के सह-संस्थापक और सीईओ एलेक्स सैलाज़र और भी सीधे हैं। वे नियमित रूप से कंपनी के Claude Code बिल की जांच करते हैं—जो इंजीनियरों द्वारा उपकरण का उपयोग करने की आवृत्ति के सीधे अनुपात में होता है—और उन कर्मचारियों को नामित करते हैं जो «कम खर्च कर रहे हैं»: «मैं कहूंगा, 'तुम अभी भी पर्याप्त नहीं लग रहे हो।'» उनका कहना है कि पहली ऐसी «विश्वास बैठक» के बाद, कंपनी के एआई प्रोग्रामिंग उपकरणों का बिल 10 गुना बढ़ गया, और वह इस खर्च को प्रगति का संकेत मानते हैं।

इस वातावरण में, कर्मचारियों के मूल्यांकन का तरीका भी धीरे-धीरे बदल रहा है।

डॉक्यूस्केच एक सॉफ्टवेयर कंपनी है जो संपत्ति निर्माण व्यवसाय पर केंद्रित है, जिसके उत्पाद उपाध्यक्ष एंड्रयू विरिक के अनुसार, कंपनी अब इंजीनियर्स द्वारा AI प्रोग्रामिंग टूल्स के साथ हर दिन किए गए 'इंटरैक्शन की संख्या' का पालन कर रही है, मानते हुए कि यह संख्या जितनी अधिक होगी, टीम की उत्पादकता उतनी ही अधिक होगी। क्लॉड कोड प्रत्येक इंजीनियर के लिए हर सप्ताह एक रिपोर्ट भी बनाता है, जिसमें उनके AI के साथ अक्षम चक्र में फंसने के सभी पैटर्न सूचीबद्ध होते हैं और सुधार के सुझाव दिए जाते हैं।

विरिक ने स्वीकार किया कि उन्हें कुछ प्रकार की "लत" महसूस हो रही है। "मुझे लगता है कि मुझे रोज़ कई बार इंटरैक्शन पूरा करना ही पड़ता है, और सोने से पहले भी मैं यही सोचता रहता हूँ कि मैं और कितने कर सकता हूँ।" उन्होंने इस अवस्था को पिछले नवंबर में Anthropic के नवीनतम मॉडल Opus 4.5 का परीक्षण करते समय के "अचानक जागृति के अनुभव" से जोड़ते हुए कहा—उस समय उन्होंने एक ऐसा फ़ंक्शन प्रोटोटाइप का कार्य, जिसे सामान्यतः इंजीनियर को सौंपा जाता है, मॉडल को सौंप दिया, और 20 मिनट बाद मॉडल ने स्वयं कार्य को विघटित करके इसे पूरा कर दिया, "ऐसा लगा जैसे मेरा दिमाग रीस्टार्ट हो गया हो।"

इस सभी के लिए त्वरित होने का मानसिकता कार्य और जीवन की सीमाओं को नष्ट कर रही है। बर्कले के अध्ययन से पता चलता है कि भले ही AI ने बहुत सारे कार्यों को संभाल लिया हो, लोगों का कार्य समय नहीं घटा है। कुछ इंजीनियर भी सार्वजनिक रूप से स्वीकार कर रहे हैं कि वे 'AI थकान' का अनुभव कर रहे हैं—अगली क्रांति को चूकने की लगातार चिंता, जबकि वह क्रांति लगती है कि वह सिर्फ एक और प्रॉम्प्ट से दूर है।

अधिकारियों की उत्साह, बहुत हद तक, नए चीजों को खुद बनाने की अनुभूति से आता है। सलाजर ने स्वीकार किया कि AI का उपयोग करके खुद प्रोटोटाइप बनाना, आमतौर पर लाइसेंसिंग और निर्णय लेने की तुलना में अधिक “उत्पादकता की तुरंत महसूस होने वाली भावना” पैदा करता है। उन्होंने हाल ही में एक महत्वपूर्ण वित्तीय ग्राहक के सेवा अनुरोध का सीधे जवाब दिया और शून्य से एक प्रदर्शन एप्लिकेशन बनाया।

इंटुइट में, प्रोडक्ट मैनेजर और डिज़ाइनर अब 'vibe coding' के तरीके से QuickBooks में अपने फीचर प्रोटोटाइप बनाने के लिए प्रोत्साहित किए जा रहे हैं, बालाज़ ने कहा, "कम से कम अभी, प्रोडक्ट मैनेजर एक विशिष्ट चीज़ लेकर इंजीनियर्स से कह सकते हैं, 'मुझे ऐसा कुछ चाहिए।'"

हालांकि, Section कंसल्टिंग कंपनी के सर्वेक्षण डेटा के अनुसार, यह जागरूकता का अंतर काफी महत्वपूर्ण है।

एमपी के AI लाभों के अनुभव और निचले स्तर के कर्मचारियों के अनुभव के बीच एक बड़ा अंतर है। सलाजर का मानना है कि इसका एक हिस्सा इस बात से उत्पन्न होता है कि कर्मचारी नए उपकरणों के अनुकूल होने में उच्च स्थानांतरण लागत वहन कर रहे हैं: "उन्हें अपने समय को खोजने और प्रयोग करने के लिए अनौपचारिक रूप से मांगा जाता है, लेकिन दैनिक कार्य की अपेक्षाएं इस स्थान को बनाने के लिए संबंधित रूप से समायोजित नहीं की गई हैं।"

सुरक्षित नौकरी के बारे में चिंताएँ भी वास्तविक हैं। सलाजर ने स्वीकार किया कि उनकी मूल योजना तीसरे पक्ष के नेटवर्क सेवा प्रदाता को बदलने की थी, लेकिन अभी मार्केटिंग टीम अपने AI उपकरणों का उपयोग करके कंपनी की वेबसाइट को अपडेट करने में सक्षम हो गई है, जिससे इस आउटसोर्सिंग खर्च को काट दिया गया है।

बर्कले के शोधकर्ताओं ने इस घटना को "कार्य विस्तार" (task expansion) के नाम से नामित किया है: जब गैर-तकनीकी सहयोगी AI का उपयोग कोड जनरेट करने के लिए करने लगते हैं, तो इंजीनियर्स को इन अधूरे कोड को साफ करने में समय बर्बाद करना पड़ता है, जिससे उनका कार्यभार बढ़ जाता है। Intuit के बालाज़ का मानना है कि यह मूल रूप से स्पष्ट सीमाओं वाली भूमिकाओं को पुनर्गठित कर रहा है, जिससे अधिकांश भूमिकाएँ "मिश्रित" होती जा रही हैं, और पारंपरिक सहयोगात्मक संबंध अधिक जटिल होते जा रहे हैं।

लेकिन गहरी समस्या यह है: इस निर्माण उत्सव के तहत वास्तव में कुछ मूल्यवान चीजें बन रही हैं, या केवल अधिक चीजें बनाई जा रही हैं?

विश्लेषकों का कहना है कि यदि इस एआई-संचालित उत्पादकता के पागलपन को नियंत्रित नहीं किया गया, तो बड़ी संख्या में 'बसीवेयर' (अप्रयोगी सॉफ्टवेयर) का उदय हो सकता है—जिनकी किसी को परवाह नहीं है, जैसे वेबसाइट के छोटे-छोटे बदलाव, केवल एक उपयोगकर्ता वाला कस्टम डैशबोर्ड, मार्केटिंग प्रबंधकों द्वारा अधूरे छोड़ दिए गए प्रोटोटाइप, जिन सभी को अंततः इंजीनियर्स को लागू करना पड़ता है। प्रत्येक का वर्तमान में कोई न कोई कारण लगता है, लेकिन अधिकांश अंततः अप्रयुक्त कोड के कूड़ेदान में चले जाएंगे।

इंटूइट के बालाज़ के अनुसार, कोड उत्पादन और वितरण की गति के मापदंड पर, कंपनी के इंजीनियरों की उत्पादकता लगभग 30% बढ़ गई है। लेकिन इस ऐसे भविष्य में, जहां कोड लगातार 'एक-बार का' होता जा रहा है, सच्ची दक्षता का लाभ शायद एक अन्य प्रश्न के उत्तर में छिपा है: किन चीजों को ही बनाना नहीं चाहिए।