AI برطرفی کے بعد اپنی افرادی قوت کو صحیح طریقے سے دوبارہ کیسے بنایا جائے۔

AI سے متعلقہ برطرفیاں سرخیاں بنتی ہیں، لیکن یہ ہمیشہ اچھی خبر نہیں ہوتی۔

صرف ایمیزون سے پوچھیں، جس نے تخلیقی AI میں اپنی سرمایہ کاری کو دوگنا کرتے ہوئے ہزاروں کارپوریٹ عہدوں کو آگ لگا دی۔ یا کلارنا، جو 700 کسٹمر سپورٹ ایجنٹوں کو نوکری سے فارغ کرنے کی وجہ سے آگ کی زد میں آگئی اور پھر جب AI اس خلا کو پُر کرنے کے لیے تیار نہیں ہوا تو انہیں واپس رکھا۔

لیکن سرخیوں کے پیچھے کی تصویر زیادہ پیچیدہ ہے۔

ملازمتوں کو کم کرنا ایک انسانی قیمت ہے اور یہ کبھی بھی تفریح ​​​​نہیں ہوتا ہے۔ لیکن حقیقت یہ ہے کہ کمپنیاں شاذ و نادر ہی اتنی بڑی کٹوتیاں کرتی ہیں۔ اکثر یہ بورڈ کی طرف سے بڑھتے ہوئے جلنے کی شرح یا کاروبار کے لیے وجودی خطرے کا جواب ہوتا ہے۔ اس کو کارپوریٹ شاک تھراپی سمجھیں۔ یہ تکلیف دہ اور تباہ کن ہے اور اس کا مقصد مریض کو مستحکم کرنا ہے۔

اس بحران میں کمپنیوں کے لیے، سب سے اہم اور اکثر نظر انداز کیا جانے والا مرحلہ ہے: ہم کس طرح بہتر طریقے سے دوبارہ تعمیر کر سکتے ہیں؟

یہ دوبارہ ملازمت کے لیے معمول کے مطابق کاروبار کا طریقہ ہے جس میں ایک ہی تیزی اور ٹوٹ پھوٹ کے چکر کو دہرانے کا خطرہ ہوتا ہے۔ اس کے بجائے، کمپنیوں کو اس رکاوٹ کو ایک موقع کے طور پر استعمال کرنا چاہیے کہ وہ کس طرح کاروبار کرتے ہیں۔

واپس بہتر بنانے کے لیے ایک خاکہ

سب سے پہلے، یہ یاد رکھنے کے قابل ہے کہ AI جدت طرازی کے دوران بھی برطرفی ناگزیر نہیں ہے۔

مثالی طور پر، تنظیمیں صحت مند اور چست رہنے کے لیے مسلسل بنیادوں پر سٹریٹجک افرادی قوت کی منصوبہ بندی پر عمل درآمد کرتی ہیں۔ اس کے مقابلے میں، اچھا کھانا، وٹامنز لینا، اور باقاعدگی سے ورزش کرنا آپ کو ہنگامی کمرے میں جانے سے بچنے میں مدد دے سکتا ہے۔ اسی طرح، وہ کمپنیاں جو اپنے عملے کی ضروریات کا مسلسل از سر نو جائزہ لیتی ہیں، اس سے پہلے کہ زیادہ بھرتی کرنے یا ٹیلنٹ کو غلط تقسیم کرنے سے بحران پیدا ہو، وہ درست ہو سکتی ہیں۔

اس کا مطلب ہے مقررہ سالانہ ہیڈ گنتی سے ہٹ کر متحرک افرادی قوت کی ذہانت کی طرف۔ اس سے لیڈروں کو وہ مجموعی تصویر ملتی ہے جس کی انہیں کاروباری حالات کو بدلنے کے لیے ہنر کی حکمت عملیوں کو اپنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

لیکن ایک بار جب کوئی کمپنی اس مقام پر پہنچ جاتی ہے جہاں بڑے پیمانے پر چھانٹیاں ضروری ہوتی ہیں، تو بحالی کے لیے صرف موجودہ تنظیمی چارٹ میں دوبارہ خدمات حاصل کرنے سے زیادہ کی ضرورت ہوگی۔ یہ خاص طور پر AI کے دور میں سچ ہے، جو کام کی نوعیت کو تیزی سے تبدیل کر رہا ہے، بشمول کن کرداروں کی ضرورت ہے اور کون سے نہیں۔

یہاں تین ایسے اقدامات ہیں جو کاروبار اپنی افرادی قوت کو پہلے سے زیادہ مضبوط بنانے کے لیے اٹھا سکتے ہیں۔

مرحلہ 1: اپنی موجودہ افرادی قوت کو سمجھیں۔

دوبارہ تعمیر کرنے کے خواہاں کمپنیوں کے لیے، پہلا قدم ان کی افرادی قوت کی تفصیلی تصویر حاصل کرنا ہے اور یہ کہ وہ کس طرح کاروباری نتائج پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ یہ میز کے داؤ کی طرح لگ سکتا ہے، لیکن یہ تقریبا نہیں ہے.

مثال کے طور پر، بہت سی تنظیموں میں اوور لیپنگ ذمہ داریاں کم نظر آتی ہیں۔ مثال کے طور پر "ایکٹیویشن” کو لیں، ایک سپورٹ ٹیم جو اب زیادہ تر محکموں میں موجود ہے۔ سیلز، مارکیٹنگ، اور گاہک کی کامیابی اکثر ہر ایک سپورٹ کے اپنے ورژن چلاتا ہے جو زیادہ تر ایک ہی علاقوں کا احاطہ کرتا ہے۔

یہ وہ جگہ ہے جہاں AI واقعی مدد کر سکتا ہے۔ جہاں ہیڈ کاؤنٹ پہلے علیحدہ HR، فنانس اور بزنس یونٹ اسپریڈشیٹ میں دفن تھے، نئے AI پر مبنی ٹولز ڈیٹا کو مستحکم اور معیاری بنا رہے ہیں۔ اچانک ہمارے پاس تین سپورٹ ٹیمیں ایک دوسرے کے ساتھ بیٹھی تھیں، اور اوورلیپ واضح ہو گیا۔

وہی مرئیت جو بے کار سپورٹ ٹیموں کو ظاہر کرتی ہے لوگوں اور اقدامات کو کاروباری نتائج جیسے سیلز اور کسٹمر برقرار رکھنے سے بھی جوڑ سکتی ہے۔ آپ کو کن ٹیموں کو ضم کرنا چاہئے؟ کہاں ہے بہترین سرمایہ کاری لوگوں کو اثر و رسوخ سے جوڑ کر، جو کبھی اندازہ تھا وہ حساب بن جاتا ہے۔

مرحلہ 2: کل کی افرادی قوت کے لیے منصوبہ بندی کرنا

ایک بار جب کسی کاروبار کے پاس اپنی افرادی قوت کی واضح، تفصیلی تصویر ہو جاتی ہے، تو یہ دوبارہ ڈیزائن کرنا شروع کر سکتا ہے کہ کام کیسے ہوتا ہے۔ یہ صحیح کرنے کے لیے صرف یہ اندازہ لگانے سے زیادہ کی ضرورت ہے کہ آپ کو کن کرداروں کے لیے کتنے لوگوں کی ضرورت ہے۔ ابھی ہمیں اپنے کام کا مکمل جائزہ لینے کی ضرورت ہے، کرداروں، ٹیموں اور یہاں تک کہ نتائج کی نوعیت پر بھی نظر ثانی کرنے کی ضرورت ہے۔

اس کی وجہ یہ ہے کہ AI پورے کام کو مٹانے کے بجائے انفرادی کاموں کو تھوڑا تھوڑا کر دیتا ہے۔ لہذا، تجزیہ کی اکائی کو عہدوں سے کاموں تک کم کیا جانا چاہیے۔ آپ کو یہ طے کرنے کی ضرورت ہے کہ کردار کے کون سے حصے انسانی فیصلے، ہمدردی، تخلیقی صلاحیتوں یا رشتوں پر انحصار کرتے ہیں، اور کن حصوں کو مشینوں کے ذریعے سپورٹ یا تبدیل کیا جا سکتا ہے۔

کام کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کا مطلب یہ بھی ہے کہ کنٹرول کی مدت پر دوبارہ غور کیا جائے۔ وہ مینیجرز جن کے پاس ایک بار چار یا پانچ براہ راست رپورٹیں ہوتی تھیں، وہ بہت بڑی ٹیموں کی نگرانی کر سکتے ہیں جب ان کی کمپنیاں یہ جان لیں کہ AI کن کاموں کو سنبھال سکتا ہے یا مدد کر سکتا ہے۔

اس قسم کی مستقبل کی افرادی قوت کو ڈیزائن کرنا سالانہ منصوبہ بندی اور انسانی وسائل کے کاروباری شراکت داروں (HRBPs) کی حدود سے باہر ہے۔ اس کے لیے جاری ماڈلنگ اور منظر نامے کی منصوبہ بندی کی ضرورت ہے۔

یہاں بھی، AI خلا کو پُر کرنا شروع کر رہا ہے۔ اب، AI پر مبنی پلیٹ فارم رہنماؤں کو اپنی تنظیم کے متعدد مختلف ورژن ساتھ ساتھ رکھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ لاگت اور ٹکنالوجی کی کوریج کا کیا ہوتا ہے جب ایک مینیجر کا کنٹرول کا دورانیہ 1:5 سے 1:20 تک جاتا ہے یا درجہ بندی چپٹی ہوتی ہے؟ بصیرتیں جو تجزیہ کاروں کو ہفتوں لگتی تھیں اب منٹوں میں تیار کی جا سکتی ہیں۔

ریئل ٹائم پلاننگ کا مطلب ہے کہ پیشین گوئیاں اپ ٹو ڈیٹ رہتی ہیں کیونکہ ہر ہفتے بھرتی اور اٹریشن میں تبدیلی آتی ہے، اور ہیڈ کاؤنٹ اور بجٹ خود بخود ہم آہنگ ہو جاتے ہیں۔

مرحلہ 3: چلانے کے لیے ایڈمنسٹریٹر کو فعال کریں۔

افرادی قوت کا منصوبہ رکھنا ایک چیز ہے۔ لیکن ایسا کرنے کے لیے آپ کو فرنٹ لائن مینیجرز کی ضرورت ہے۔ مضبوط بنانے کے خواہاں کمپنیوں کے لیے، "آخری میل” کے فرق کو بند کرنا اہم ہے۔

مثال کے طور پر، زیادہ تر مینیجرز ابھی تک اندھے ہیں، بغیر کسی واضح تصویر کے کہ ان کی ٹیمیں کمپنی پر کیسے اثر انداز ہوتی ہیں۔ جو غائب ہے وہ حقیقی وقت کی معلومات ہے۔ یعنی، وہ لوگ جو پرواز کے خطرے میں ہیں، جو ترقی کے لیے تیار ہیں۔ آپ کی ٹیم کو کتنے نامکمل کردار ادا کرنا پڑ رہے ہیں۔

AI اس خلا کو پر کرنے کا وعدہ کرتا ہے، لیکن انتباہ یہ ہے کہ بہترین ٹولز بھی گہرے سیاق و سباق کے بغیر بیکار ہیں۔

ایک AI جو صرف ملازمت کے عنوان، مدت، اور پچھلے سال کے تشخیصی اسکور کو جانتا ہے اس ملازم کی کمی محسوس کرے گا جس نے ایک مشکل سہ ماہی میں پوری ٹیم کی قیادت کی۔ جہاں کہیں بھی آپ کا کام ہوتا ہے وہاں حقیقی دنیا کے سیاق و سباق سے سگنل جمع کریں – سیلز پائپ لائنز، پروجیکٹ ٹائم لائنز، IT ٹکٹس، اور ڈیلیوری میٹرکس سے – تاکہ آپ انڈر پرفارمرز سے کم کارکردگی دکھانے والوں میں فرق کر سکیں۔

آج کے مینیجرز کو ایک اور چیلنج کا سامنا ہے جب بات آتی ہے اپنی ٹیموں کو دوبارہ انجینئر کرنے اور ٹیلنٹ کو دوبارہ بنانے کی: وقت۔ مثال کے طور پر، کمپنیاں اب ہر مینیجر سے پانچ کے بجائے 10 لوگوں کی نگرانی کی توقع رکھتی ہیں۔ کام کا بوجھ آسانی سے بہت زیادہ ہو سکتا ہے۔

معاوضے کی بحث اور میرٹ کی تشخیص حاصل کریں۔ پروموشنز اور اضافہ اب بھی کسی حد تک HR رہنما خطوط، کہانیوں اور جبلت کے امتزاج پر مبنی ہیں۔ اعداد کو کم کرنے میں ہفتوں لگ سکتے ہیں اور کارکردگی کا جائزہ لینے میں وقت لگ سکتا ہے۔

ایک بہتر نقطہ نظر: مینیجرز کو پس منظر کے علم سے لیس کرنے کے لیے ایجنٹ AI کا فائدہ اٹھائیں، انہیں ہفتوں میں نہیں بلکہ منٹوں میں موثر فیصلے کرنے کی ضرورت ہے۔ صحیح پروگرام کارکردگی اور پرواز کے خطرے سے لے کر ادائیگی ایکویٹی اور دیگر عوامل کی بنیاد پر معاوضے کی تفصیلی سفارشات فراہم کر سکتا ہے۔

کوئی بھی نوکریاں کاٹ سکتا ہے۔ تعمیر نو مشکل حصہ ہے۔

برطرفی ایک مفید ویک اپ کال ہو سکتی ہے، ایسا جھٹکا جو کمپنی کو مینڈک کی طرح ابلنے سے روکتا ہے۔ لیکن ہیڈ کاؤنٹ کو کم کرنا صرف آدھا کام ہے۔

وہ کمپنیاں جو اپنی افرادی قوت کو کم کرتی ہیں اور دوبارہ ملازمت نہیں رکھتیں وہ سوچ سکتی ہیں کہ وہ ایک دبلی پتلی تبدیلی کا تعاقب کر رہی ہیں۔ لیکن ڈیٹا پر مبنی تعمیر نو کے منصوبے کے بغیر، وہ اپنے زوال میں تیزی لانے کا خطرہ مول لیتے ہیں۔ AI دور میں کامیاب ہونے والی کمپنیاں وہ ہوں گی جو اپنے کام کو سب سے زیادہ ہوشیار طریقے سے ڈیزائن کرتی ہیں۔

AI سے متعلقہ برطرفیاں سرخیاں بنتی ہیں، لیکن یہ ہمیشہ اچھی خبر نہیں ہوتی۔

صرف ایمیزون سے پوچھیں، جس نے تخلیقی AI میں اپنی سرمایہ کاری کو دوگنا کرتے ہوئے ہزاروں کارپوریٹ عہدوں کو آگ لگا دی۔ یا کلارنا، جو 700 کسٹمر سپورٹ ایجنٹوں کو نوکری سے فارغ کرنے کی وجہ سے آگ کی زد میں آگئی اور پھر جب AI اس خلا کو پُر کرنے کے لیے تیار نہیں ہوا تو انہیں واپس رکھا۔

لیکن سرخیوں کے پیچھے کی تصویر زیادہ پیچیدہ ہے۔