एक व्यंग्य प्रोजेक्ट ने एक वास्तविक कार्यस्थल डर को उजागर किया
चीन में एक वायरल GitHub प्रोजेक्ट ने देश के टेक क्षेत्र के भीतर बढ़ती चिंता को स्पष्ट कर दिया है: कर्मचारियों को अब यह महसूस हो रहा है कि उनसे उन प्रणालियों को बनाने में मदद करने को कहा जा रहा है जो अंततः उनकी जगह ले सकती हैं। इस प्रोजेक्ट का नाम Colleague Skill था, और इसे इस तरह पेश किया गया कि वह किसी सहकर्मी के कौशल और व्यक्तित्व को एक पुन: उपयोग योग्य AI एजेंट में क्लोन कर सकता है। इसे एक व्यंग्य के रूप में बनाया गया था, लेकिन प्रतिक्रिया से लगा कि यह विचार असहज रूप से वास्तविक लग रहा था।
MIT Technology Review के अनुसार, कर्मचारियों ने प्रकाशन को बताया कि बॉस पहले से ही उन्हें वर्कफ़्लो दस्तावेज़ करने के लिए प्रोत्साहित कर रहे हैं ताकि AI एजेंट टूल विशिष्ट कार्यों और प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकें। यह मज़ाक इसलिए असरदार रहा क्योंकि उसने प्रबंधन के उभरते हुए पैटर्न को प्रतिबिंबित किया। कार्यस्थल स्वचालन के इस संस्करण में, कर्मचारी केवल नए सॉफ़्टवेयर के अनुकूल नहीं हो रहे। उनसे अपनी ही विशेषज्ञता को मशीन-पठनीय निर्देशों में बदलने को कहा जा रहा है।
प्रोजेक्ट कैसे काम करता है और क्यों गूंजा
Colleague Skill के बताए गए तंत्र से समझ आता है कि यह इतनी तेजी से क्यों फैल गया। उपयोगकर्ता किसी सहकर्मी का नाम डालते हैं, प्रोफ़ाइल विवरण जोड़ते हैं, Lark और DingTalk जैसे कार्यस्थल ऐप्स से चैट इतिहास और फ़ाइलें आयात करते हैं, और ऐसे मैनुअल बनाते हैं जो न केवल जिम्मेदारियों बल्कि संवाद शैली की आदतों का भी वर्णन करते हैं। परिणाम को एक पोर्टेबल AI “सहकर्मी” के रूप में पेश किया जाता है, जो कोड डिबग करने और तुरंत जवाब देने जैसे कामों में मदद कर सकता है।
एक स्टंट होने के बावजूद, इस प्रोजेक्ट ने ज्ञान-कार्य को लेकर अब कई कंपनियों की सोच में आए वास्तविक बदलाव को पकड़ा। अब जोर सिर्फ सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट्स पर नहीं है। जोर लोगों से निहित प्रक्रिया-ज्ञान निकालने और उसे दोहराए जाने योग्य परिचालन संपत्ति में बदलने पर है। यह साधारण सॉफ़्टवेयर अपनाने से अलग तरह की चिंता पैदा करता है। खतरा सिर्फ दक्षता का दबाव नहीं है। खतरा यह है कि अलग-अलग कर्मचारी खाके बन जाएं।
शंघाई की एक टेक कर्मचारी, Amber Li, ने पत्रिका को बताया कि उसने प्रयोग के तौर पर इस टूल का इस्तेमाल एक पूर्व सहकर्मी को फिर से बनाने के लिए किया। उसने कहा कि जनरेट की गई फ़ाइल ने उस व्यक्ति की आदतों को आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह पकड़ा, जिसमें उनका प्रतिक्रिया देने का तरीका और विराम-चिह्नों की शैली भी शामिल थी। यही तकनीकी विश्वसनीयता शायद एक कारण है कि यह प्रोजेक्ट सिर्फ मज़ाक भर नहीं रह गया।
स्वचालन का दबाव और श्रम-असुरक्षा
Colleague Skill के निर्माता, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory के इंजीनियर Tianyi Zhou, ने कथित तौर पर कहा कि प्रोजेक्ट AI से जुड़ी छंटनियों और कंपनियों की उस प्रवृत्ति से प्रेरित था जिसमें वे कर्मचारियों से खुद को ही स्वचालित करने को कहते हैं। यह विवरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बहस को एक व्यापक आर्थिक संदर्भ में रखता है। AI अपनाना केवल उत्पादकता में सुधार के रूप में नहीं लिया जा रहा। कई कर्मचारियों के लिए, यह नौकरी-असुरक्षा और प्रबंधन दबाव के संदर्भ में आ रहा है।
यह तनाव टेक क्षेत्र में विशेष रूप से तीखा है, जहां कई कर्मचारी AI टूल्स को उत्साहपूर्वक जल्दी अपनाने वालों में हैं। यही कारण है कि प्रतिक्रिया और भी उल्लेखनीय है। विरोध केवल उन कर्मचारियों से नहीं आ रहा जो स्वचालन के विरोधी हैं या तकनीक से अपरिचित हैं। यह उन लोगों से आ रहा है जो प्रणालियों को इतनी अच्छी तरह समझते हैं कि देख सकते हैं कि दस्तावेज़, चैट लॉग और आंतरिक फ़ाइलें कितनी जल्दी प्रतिस्थापन अवसंरचना में बदली जा सकती हैं।
लेख इस चिंता को OpenClaw या Claude Code जैसे AI एजेंट टूल्स की तेज़ लोकप्रियता से जोड़ता है। जैसे ही ये टूल विश्वसनीय वर्कफ़्लो इंजन बने, किसी काम को कैसे किया जाता है, इसे लिखकर दर्ज करने का काम प्रशिक्षण सामग्री से अधिक मानव विवेक से दूर जाने के रास्ते जैसा दिखने लगा।
गरिमा, व्यक्तित्व और दफ़्तर के काम का भविष्य
प्रोजेक्ट के फैलने के बाद हुई बहस केवल रोज़गार जोखिम तक सीमित नहीं रही। यह गरिमा और व्यक्तित्व तक भी पहुंची। यदि किसी कर्मचारी की भूमिका को मैनुअल, उदाहरणों और शैलीगत संकेतों में समेटा जा सकता है, तो संगठन पेशेवर पहचान को एक मॉड्यूलर और स्थानांतरित की जा सकने वाली चीज़ के रूप में देखने लग सकता है। कर्मचारी को निर्णय लेने वाले व्यक्ति के रूप में कम और ऐसी आदतों के समूह के रूप में अधिक महत्व दिया जाता है जिन्हें पकड़ा, दोहराया और बड़े पैमाने पर उपयोग किया जा सकता है।
इसका मतलब यह नहीं कि AI एजेंट रातोंरात पूरी टीमों की जगह लेने वाले हैं। स्रोत सामग्री इतनी व्यापक निष्कर्ष का समर्थन नहीं करती। लेकिन यह दिखाती है कि कर्मचारी अब ज्ञान-संग्रह को एक विवादित प्रक्रिया के रूप में देखने लगे हैं। पहले दस्तावेज़ीकरण परिपक्वता और निरंतरता का संकेत होता था। AI-प्रधान कार्यस्थल में, इसे एक हस्तांतरण तंत्र भी माना जा सकता है।
चीनी बहस संभवतः चीन से बहुत बाहर भी गूंजेगी। दुनिया भर की कई कंपनियां ऐसे एजेंटिक टूल्स की जांच कर रही हैं जो best practices को कोड में बदलने, आउटपुट को मानकीकृत करने, और व्यक्तिगत कर्मचारियों पर निर्भरता घटाने का वादा करते हैं। चीनी बहस इस बात का शुरुआती संकेत है कि ये महत्वाकांक्षाएं कार्यबल के भरोसे से कितनी तेजी से टकरा सकती हैं।
प्रबंधक क्या कम आंक रहे होंगे
Colleague Skill प्रकरण से सबसे मजबूत सीख यह है कि संगठन स्वचालन कार्यक्रमों की उस सामाजिक लागत को कम आंक रहे होंगे जो कर्मचारी-स्वयं निष्कर्षण पर निर्भर करती है। कर्मचारी अक्सर नए टूल तब स्वीकार कर सकते हैं जब लक्ष्य वृद्धि हो। लेकिन जब प्रक्रिया उनसे स्पष्ट रूप से खुद को ही मॉडल करने को कहे ताकि उनकी जगह ली जा सके, तब वे बहुत अलग तरह से प्रतिक्रिया दे सकते हैं।
यह अंतर शायद एजेंट युग के निर्णायक प्रबंधन सवालों में से एक बन जाए। तकनीकी टूल तेज़ी से बेहतर हो रहे हैं। कठिन समस्या शायद यह है कि कुशल कर्मचारियों को कैसे विश्वास दिलाया जाए कि जिन प्रणालियों को वे प्रशिक्षित कर रहे हैं, वे उनकी मदद करने के लिए हैं, उन्हें हटाने के लिए नहीं। चीन के टेक क्षेत्र में, यह आश्वासन पहले से ही बनाए रखना कठिन लग रहा है।
यह लेख MIT Technology Review की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
Originally published on technologyreview.com