लोग क्या कहते हैं, और क्या करते हैं।
आकलन · स्व-घोषित
- एक प्रश्नावली, जिसका जवाब नेतृत्व और टीम देते हैं
- दिखाती है कि लोग AI के साथ क्या करने की बात कहते हैं, विभाग-दर-विभाग
- और कहाँ नेतृत्व करने वालों और काम करने वालों की राय मेल नहीं खाती
Raio-X · देखा गया
- हर व्यक्ति की AI के साथ बातचीत उसकी अनुमति से पढ़ता है
- दिखाता है कि वह वास्तव में कैसे काम करता है, छह आयामों में
- हर अंक के साथ लिखा होता है कि वह कहाँ से आया
गतिविधि गिनना टूल को मापता है, व्यक्ति को नहीं।
हमारा पहला उपकरण गतिविधि गिनता था। जुलाई 2026 में, एक फ़ील्ड पार्टनर के टेस्ट खाते पर चलाने पर, उसने AI इस्तेमाल करना शुरू कर रहे एक व्यक्ति को किसी पेशेवर जैसे आँकड़े दिए। ये आँकड़े AI ने पैदा किए थे: एजेंट (ऐसा AI जो सिर्फ़ जवाब देने के बजाय काम पूरे करता है) किसी भी अनुरोध से, उलझे हुए अनुरोध से भी, टूल्स चलाता है और फ़ाइलें बनाता है।
सुधार की स्वाभाविक कोशिश, यानी अनुरोधों में अच्छे इस्तेमाल वाले शब्द खोजना, ने नतीजा उलट दिया। शुरुआत कर रहे व्यक्ति ने 41% अनुरोधों में "एक योजना बनाओ" लिखा; पद्धति के लेखक ने, जो योजना काम की बनावट में ही करते हैं, 9% में।
दो लोगों पर मापा गया, जिनमें से एक पद्धति के लेखक हैं। यह एक उदाहरण है, आँकड़ा नहीं।
इसीलिए हमने पद्धति दोबारा बनाई: आज लिखित कसौटियों वाली एक समीक्षा यह आँकती है कि हर व्यक्ति काम को कैसे आगे बढ़ाता है, और हर अंक को उस अंश की ओर इशारा करना होता है जिस पर वह टिका है।
12AI में परिपक्वता और तैयारी के अंतरराष्ट्रीय मॉडल
FAROL की शुरुआत कहाँ से हुई।
काम एक सॉफ़्टवेयर कंपनी के भीतर, परिपक्वता सूचकांक के रूप में शुरू हुआ। एक भी सवाल लिखने से पहले, हमने पहले से मौजूद मॉडलों को सूचीबद्ध किया। हर ब्लॉक उनमें से एक है; ऊँचाई बताती है कि पैमाने में कितनी सीढ़ियाँ हैं, सतत अंक से लेकर नौ स्तरों तक।
कंसल्टिंग फ़र्म, विक्रेता, विश्वविद्यालय और सरकार।
तीन कंसल्टिंग फ़र्मों से आते हैं, तीन टेक्नोलॉजी विक्रेताओं से, चार अकादमिक जगत से और दो सरकार से। मॉडल देखने के लिए किसी ब्लॉक को छुएँ।
7सटीक रूप से दोहराए गए
MIT CISR, Gartner, Deloitte, Cisco, Microsoft, Salesforce और NIST का वर्णन (स्तर, आयाम और कसौटियाँ) इतना था कि किसी भी संश्लेषण से पहले उन्हें दोहराया जा सके। बाकी पाँच संदर्भ के रूप में रहे।
सात कंपनी को मापते हैं। कोई यह नहीं देखता कि हर व्यक्ति AI के साथ कैसे काम करता है।
मॉडल संगठन, जोखिम, तकनीक या प्रोडक्शन में चल रहे एजेंट को मापते हैं। व्यक्ति को देखने वाला अकेला मॉडल, TRI, तकनीक के प्रति उस रवैये को मापता है जो व्यक्ति ख़ुद घोषित करता है। यहीं से FAROL ने परिपक्वता की जगह दक्षता अपनाई: वह हर व्यक्ति के व्यवहार को पढ़ने लगा।
बारह मॉडल तालिका में
7 अप्रैल 2026 का FAROL कैटलॉग (मॉडलों का मैट्रिक्स), हर संगठन के सार्वजनिक दस्तावेज़ों से। "स्तर" उन चरणों की संख्या है जिनका वर्णन मॉडल ख़ुद करता है; NIST AI RMF में स्तरों की जगह चार कार्य हैं, और TRI सतत अंक देता है। Forrester/IBM सिर्फ़ उल्लेख के रूप में शामिल हुआ, स्तरों का वर्णन करने वाले पाठ के बिना।
दक्षता, परिपक्वता नहीं।
परिपक्वता सूचकांक एक तय पैमाने के मुक़ाबले बताता है कि कंपनी किस स्तर पर है। AI में पैमाना भी चलता है: जो कुछ महीने पहले उन्नत था, वह बुनियादी बन जाता है। इसलिए FAROL हर माप में देखता है कि व्यक्ति और कंपनी कहाँ हैं और सीमा कहाँ है।
ब्राज़ील में काम के लिए AI का इस्तेमाल।
ब्राज़ील में Claude के व्यक्तिगत खातों की 57% बातचीत काम से जुड़ी है; दुनिया में 43%। यह Anthropic Economic Index के सार्वजनिक डेटा पर FAROL की गणना है, मई 2026 की अवधि के लिए। Anthropic ख़ुद, जनवरी 2026 की रिपोर्ट में, ब्राज़ील को उन देशों में गिनती है जहाँ काम के लिए इस्तेमाल का हिस्सा सबसे अधिक है।
Anthropic Economic Index की जनवरी 2026 की रिपोर्ट: anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report
सीमाएँ।
- Raio-X का पैमाना अभी समायोजित हो रहा है, छोटे नमूने और मानवीय निर्णायकों के साथ।
- अंक उस मॉडल पर निर्भर करता है जो समीक्षा करता है; हम इस अंतर को मापते हैं।
- हमने अभी तक किसी पूरी कंपनी पर कई चक्रों तक नज़र नहीं रखी है।
- यहाँ कुछ भी उत्पादकता में लाभ का वादा नहीं है।
बताइए कि आपकी कंपनी क्या हल करना चाहती है।
जवाब वही देता है जो काम का नेतृत्व करता है। पहली बातचीत यह देखने के लिए है कि क्या यह उपयोगी है और कहाँ से शुरू करें।
- आप WhatsApp या ईमेल पर लिखते हैं।
- काम का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति के साथ हम बातचीत तय करते हैं, यह देखने के लिए कि क्या यह उपयोगी है और कहाँ से शुरू करें।
- अगर हाँ, तो किसी भी प्रतिबद्धता से पहले आपको एक लिखित प्रस्ताव मिलता है: टीम, समय-सीमा, डिलीवरी और क़ीमत।