AI वर्कफोर्स प्लानिंग: रीऑर्ग से छंटनी तक की सीख

12/2025 में एडटेक की एक बड़ी खबर ने फिर याद दिलाया कि ऑर्ग-रीऑर्ग और “छोटी” छंटनियाँ भी बड़े संकेत होती हैं। The Trade Desk (TTD) ने 17/12/2025 को स्टाफ कट की पुष्टि की—कंपनी के मुताबिक यह वर्कफोर्स का 1% से कम है, और कुल हेडकाउंट करीब 3,900। सुनने में यह “माइनर” लगता है, लेकिन असली कहानी नंबरों से आगे है: लगातार बदलती प्रोग्रामैटिक अर्थव्यवस्था, AI प्लेटफॉर्म शिफ्ट (Kokai), और प्रतिस्पर्धा दबाव के बीच संगठन खुद को बार-बार री-सेट कर रहा है।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “मानव संसाधन और वर्कफोर्स मैनेजमेंट में AI” का हिस्सा है। मेरा साफ़ मत है: छंटनी अक्सर लागत-समस्या नहीं, प्लानिंग-समस्या होती है। और 2026 में जाते हुए—जब कुकी-लेस मेज़रमेंट, CTV, और सप्लाई-चेन ट्रांसपेरेंसी जैसी लड़ाइयाँ तेज़ हैं—AI-ड्रिवन वर्कफोर्स एनालिटिक्स कई कंपनियों के लिए “अच्छा होगा” नहीं, ज़रूरी अनुशासन बन जाएगा।

The Trade Desk की छंटनी क्या बताती है (और क्यों मायने रखती है)

TTD की खबर का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा “कितने लोग गए” नहीं है, बल्कि टाइमिंग है: यह कदम उस “सबसे बड़े रीऑर्ग” के करीब एक साल बाद आया, जिसका ज़िक्र CEO Jeff Green ने पिछली कमाई कॉल में किया था। उस बड़े रीऑर्ग का लक्ष्य था—क्लाइंट-फेसिंग टीम्स को इस तरह बदलना कि एजेंसियों/एडवर्टाइज़र्स को बेहतर सर्व किया जा सके।

अब, 2025 के अंत में—जब कंपनी कह रही है कि इस साल उसने करीब 1,000 लोगों को हायर भी किया (और दर्जनों सीनियर लीडरशिप में)—तब “कुछ लोगों का मूव ऑन” बताता है कि:

• रीऑर्ग एक इवेंट नहीं, एक प्रक्रिया बन चुका है।
• कुछ रोल/स्किल्स तेजी से अप्रासंगिक हो रहे हैं, और कुछ नई स्किल्स तुरंत चाहिए।
• AI-फोकस्ड प्रोडक्ट (जैसे Kokai) अपनाने की गति और ऑपरेशनल टीम डिज़ाइन के बीच गैप है।

“1% से कम” भी संगठन पर भारी कैसे पड़ता है

कम प्रतिशत का मतलब कम प्रभाव नहीं। हाई-स्किल्ड टेक/डेटा/प्रोडक्ट टीम्स में क्रिटिकल नॉलेज का नुकसान (जैसे लंबे समय से जुड़े लीड इंजीनियर का जाना) प्रोजेक्ट टाइमलाइन, क्वालिटी और भरोसे पर असर डाल सकता है। मेरा अनुभव कहता है—संख्या छोटी होती है, शॉकवेव बड़ी।

और यह केवल TTD की बात नहीं। एडटेक में तीन चीजें साथ हो रही हैं:

1. कम्पटीशन का दबाव (Amazon/Google जैसे प्लेटफॉर्म्स के खिलाफ)।
2. सप्लाई-चेन बहसें (रिसेलर ट्रांसपेरेंसी और ओपन वेब अकाउंटेबिलिटी)।
3. AI प्लेटफॉर्म ट्रांज़िशन (टूल बदलते हैं तो टीम स्किल-मैप भी बदलता है)।

रीऑर्ग और छंटनी की “छिपी लागत”: भरोसा, फोकस और एग्ज़िक्यूशन

सीधा नियम है: रीऑर्ग तब तक सफल नहीं, जब तक वह एग्ज़िक्यूशन की गति बढ़ाए। लेकिन बार-बार संरचना बदलने से अक्सर उल्टा होता है।

1) फोकस का टुकड़े-टुकड़े होना

जब टीम्स की रिपोर्टिंग लाइनें, प्राथमिकताएँ और KPIs बदलते हैं, तो 60–90 दिन “री-ओरिएंटेशन” में जाते हैं। एडटेक में यह अवधि महंगी है क्योंकि:

• एजेंसियाँ तिमाही स्तर पर बजट शिफ्ट करती हैं
• सेल-साइकिल और डिलीवरी विंडो छोटी होती है
• प्रोडक्ट रोलआउट (AI फीचर, मेज़रमेंट, आइडेंटिटी) लगातार चल रहा होता है

2) “कौन किसका मालिक है?” वाला धुंधलापन

रीऑर्ग के बाद जिम्मेदारियाँ अक्सर ओवरलैप करती हैं। इसका क्लासिक लक्षण है: मीटिंग्स बढ़ती हैं, निर्णय धीमे होते हैं। और अंत में कंपनी कहती है—“एफिशिएंसी चाहिए”—फिर रोल कट होते हैं।

3) भरोसा और टैलेंट-रिस्क

टेक कंपनियों में सबसे तेज़ नुकसान यह होता है कि टॉप परफॉर्मर्स खुद निकल जाते हैं, क्योंकि उन्हें अनिश्चितता और बार-बार बदलते लक्ष्य परेशान करते हैं।

यहाँ AI का रोल शुरू होता है—AI आपको छंटनी “ऑटोमेट” नहीं कराता, बल्कि गलत छंटनी और गलत हायरिंग से बचाता है।

AI वर्कफोर्स एनालिटिक्स कैसे छंटनी की ज़रूरत घटा सकता है

साफ़ जवाब: AI-ड्रिवन वर्कफोर्स प्लानिंग सही समय पर सही स्किल्स का अनुमान लगाकर “झटके” कम करती है। खासकर एडटेक/मीडिया में, जहाँ मांग साइक्लिकल और प्लेटफॉर्म-ड्रिवन होती है।

“वर्कफोर्स प्लानिंग” का AI वर्ज़न कैसा दिखता है

AI यहाँ तीन स्तरों पर मदद करता है:

1. डिमांड फोरकास्टिंग: अगले 2–3 क्वार्टर में किन क्लाइंट/चैनल/प्रोडक्ट फीचर्स पर दबाव बढ़ेगा?
2. स्किल ग्राफ: कौन-सी टीम के पास कौन-सी स्किल्स हैं, और कौन-सी स्किल्स कम हैं (जैसे CTV मेज़रमेंट, प्राइवेसी-सेफ टार्गेटिंग, मॉडल गवर्नेंस)?
3. कंपोज़ेबल रीसोर्सिंग: फुल-टाइम हायर बनाम कॉन्ट्रैक्टिंग/अपस्किलिंग/इंटरनल मूव—किसका ROI बेहतर है?

5 संकेत कि आपकी कंपनी “रीऑर्ग-ट्रैप” में जा रही है

यदि इनमें से 3 भी सही हैं, तो AI टैलेंट एनालिटिक्स की ज़रूरत तत्काल है:

• एक ही काम के लिए 2 टीम्स जवाबदेह हैं
• नए AI प्रोडक्ट रोलआउट के बावजूद सपोर्ट टिकट बढ़ रहे हैं
• सेल्स/कस्टमर सक्सेस का टर्नओवर बढ़ा है
• “हायरिंग तेज़” और “कट्स छोटे” साथ-साथ चल रहे हैं
• KPI बदल रहे हैं, पर डेटा पर सहमति नहीं बनती

एक लाइन में: जब संगठन की संरचना बाजार से तेज़ बदलती है, तो डेटा-आधारित वर्कफोर्स प्लानिंग के बिना आप बार-बार रीऑर्ग करेंगे।

एडटेक में AI: सिर्फ Kokai नहीं—ऑपरेटिंग मॉडल भी AI-रेडी होना चाहिए

TTD जैसे प्लेटफॉर्म जब Kokai जैसी AI-पावर्ड मीडिया बाइंग प्रणालियाँ आगे बढ़ाते हैं, तो चुनौती दोहरी होती है:

1. प्रोडक्ट में AI जोड़ना
2. टीम/प्रोसेस को AI के हिसाब से ढालना

बहुत सी कंपनियाँ पहली चीज़ कर लेती हैं, दूसरी में अटक जाती हैं। मेरा स्टैंड स्पष्ट है: AI फीचर्स तब तक मार्जिन नहीं बढ़ाते जब तक ऑपरेशंस AI-रेडी न हों।

AI-रेडी ऑर्ग डिजाइन के 3 प्रैक्टिकल नियम

1) “मॉडल ओनरशिप” साफ़ करें

AI सिस्टम में डेटा, मॉडल और बिज़नेस KPI की ओनरशिप अलग-अलग लोगों में बंटी रहती है। सही तरीका:

• एक Business Owner (आउटकम के लिए)
• एक Model Owner (परफॉर्मेंस/ड्रिफ्ट के लिए)
• एक Data Steward (डेटा क्वालिटी/कम्प्लायंस के लिए)

2) रोल्स को “वर्कफ्लो” के हिसाब से बनाएं, टाइटल के हिसाब से नहीं

उदाहरण के लिए, “Ad Ops” vs “AI Ops” की लड़ाई नहीं चाहिए। चाहिए:

• campaign QA + model validation + measurement reconciliation का संयुक्त वर्कफ्लो

3) आंतरिक मोबिलिटी को KPI बनाइए

यदि हर नया स्किल गैप “बाहरी हायर” से भरेंगे, तो लागत और अनिश्चितता दोनों बढ़ेंगी। AI-आधारित स्किल मैचिंग से आप लोगों को 6–10 हफ्तों में नए रोल में शिफ्ट कर सकते हैं—और अक्सर यही छंटनी की जगह बेहतर विकल्प होता है।

आपके लिए 2026 का एक्शन प्लान: AI के साथ वर्कफोर्स स्थिर रखिए

साफ़ जवाब: छंटनी-फर्स्ट नहीं, सिग्नल-फर्स्ट बनिए। नीचे एक व्यावहारिक प्लेबुक है जिसे मैंने सबसे असरदार देखा है—चाहे आप एडटेक कंपनी हों, मीडिया हाउस, या डिजिटल एजेंसी।

30 दिन: “वर्कफोर्स डैशबोर्ड” चालू करें

• हेडकाउंट को टीम/फंक्शन के साथ रेवेन्यू/मार्जिन से मैप करें
• हर टीम के लिए 3 मेट्रिक्स तय करें: throughput, quality, cycle time
• रिस्क स्कोर: किन टीम्स में टर्नओवर/बर्नआउट संकेत हैं

60 दिन: स्किल इन्वेंटरी + गैप मैप

• स्किल टैक्सोनॉमी (CTV, प्राइवेसी, मापन, डेटा इंजीनियरिंग, MLOps)
• “क्रिटिकल रोल्स” की सूची: 10–20 रोल जिनके बिना प्लेटफॉर्म रुकता है
• बैकअप प्लान: हर क्रिटिकल रोल के लिए 1–2 इंटरनल सक्सेसर

90 दिन: AI-सपोर्टेड रीसोर्सिंग प्रयोग

• एक पायलट चुनें: जैसे “CTV डील डेस्क” या “मेज़रमेंट ऑप्स”
• AI से शिफ्ट प्लानिंग: पीक-सीज़न (नया साल, त्योहारी बिक्री, Q4 क्लोज) के हिसाब से क्षमता
• आउटपुट मापें: टिकट रिडक्शन, डिलीवरी टाइम, क्लाइंट NPS

“People also ask” स्टाइल—सीधे जवाब

क्या AI वर्कफोर्स प्लानिंग सच में छंटनी रोक सकती है? हाँ—कम से कम “अचानक” और “गलत” कट्स रोक सकती है। AI मांग और स्किल-गैप पहले दिखा देता है, जिससे आप अपस्किलिंग/रीडिप्लॉयमेंट कर पाते हैं।

क्या यह HR टीम का काम है या बिज़नेस का? दोनों का। HR डेटा/स्किल सिस्टम लाता है, बिज़नेस लीडर KPI और प्राथमिकता तय करते हैं। सबसे अच्छा मॉडल एक जॉइंट “Workforce Council” है।

छोटी छंटनी का मतलब क्या कंपनी कमजोर है? ज़रूरी नहीं। लेकिन यह बताता है कि कंपनी स्किल-मिक्स और ऑपरेटिंग मॉडल को एडजस्ट कर रही है—और यह 2026 में लगभग हर एडटेक प्लेयर करेगा।

2025 के अंत की सीख: AI को प्रोडक्ट नहीं, प्लानिंग सिस्टम मानिए

TTD की खबर से मैं एक बात निकालता हूँ: एडटेक में प्रतिस्पर्धा अब सिर्फ प्लेटफॉर्म फीचर की नहीं, ऑपरेटिंग दक्षता की भी है। आप Kokai जैसे AI अपग्रेड लाएं, पर अगर आपकी वर्कफोर्स प्लानिंग अनुमान पर चलती है, तो रीऑर्ग/छंटनी एक पैटर्न बन जाता है।

अगर आप मीडिया, मनोरंजन, एडटेक या एजेंसी साइड पर हैं, तो 2026 की तैयारी का सबसे सीधा कदम है: AI-ड्रिवन वर्कफोर्स एनालिटिक्स को “HR टूल” नहीं, बिज़नेस कंट्रोल टॉवर की तरह अपनाइए।

और अब आपके लिए एक सवाल—जिसका जवाब आपकी 2026 की स्थिरता तय करेगा: क्या आपकी टीम के फैसले डैशबोर्ड से चलते हैं, या मीटिंग के मूड से?