New Delhi: NIIT Learning Systems Limited [NIIT Managed Training Services (NIIT MTS)] (टिकर प्रतीक: NIITMTS), जो प्रबंधित लर्निंग सेवाओं में एक वैश्विक अग्रणी कंपनी है, ने अपनी सहायक कंपनी St. Charles Consulting Group के साथ मिलकर, जो Fortune 1000 संगठनों के लिए रणनीतिक परामर्श में अग्रणी है, शुक्रवार को 2026 ग्लोबल लर्निंग ट्रांसफॉर्मेशन बेंचमार्क सर्वे जारी करने की घोषणा की। यह व्यापक सर्वे वरिष्ठ नेतृत्व की प्राथमिकताओं और प्रक्रियाओं पर केंद्रित है, जो मुख्य मानव संसाधन अधिकारियों (CHRO), मुख्य लर्निंग अधिकारियों (CLO) तथा एआई-सक्षम लर्निंग के तेज़ी से बढ़ते प्रभाव के बीच भविष्य-तैयार कार्यबल निर्माण के लिए जिम्मेदार अन्य वरिष्ठ अधिकारियों को महत्वपूर्ण मार्गदर्शन और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
“रीबिल्डिंग एलएंडडी फॉर एन एआई-ड्रिवन वर्ल्ड”, 2026 बेंचमार्क रिपोर्ट, एक वैश्विक क्रॉस-सेक्शनल सर्वे है, जिसमें ग्लोबल 500 उद्योगों और क्षेत्रों के मुख्य लर्निंग अधिकारियों, टैलेंट और एचआर नेताओं की अंतर्दृष्टियां शामिल हैं। यह रिपोर्ट इस बात का अब तक का सबसे विस्तृत दृष्टिकोण प्रस्तुत करती है कि संगठन कैसे एलएंडडी (लर्निंग एंड डेवलपमेंट) का आधुनिकीकरण कर रहे हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू कर रहे हैं और कौशल-आधारित भविष्य की तैयारी कर रहे हैं। यह शोध उन नेताओं के लिए तैयार किया गया है जो अब यह नहीं पूछते कि लर्निंग को बदलना चाहिए या नहीं, बल्कि यह समझना चाहते हैं कि उच्च इरादे और निवेश के बावजूद परिवर्तन के प्रयास अक्सर क्यों रुक जाते हैं।
“जब संगठन अभूतपूर्व व्यवधान का सामना कर रहे हैं, तब लर्निंग पर तेज़ी से आगे बढ़ने और काम के और करीब आने का दबाव है,” एंड्रिया लिप्टन, सीनियर डायरेक्टर, कंसल्टिंग एंड एडवाइजरी, NIIT MTS और इस अध्ययन की प्रमुख शोधकर्ता ने कहा। “हमारा शोध दिखाता है कि एक स्थायी आधार के बिना तेज़ी से आगे बढ़ना लाभ नहीं, बल्कि जोखिम पैदा करता है। हमें उम्मीद है कि यह रिपोर्ट नेताओं को इस समय की चुनौती को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने और सिस्टम, ऑपरेटिंग मॉडल तथा क्षमताओं में निवेश के लिए एक मजबूत व्यावसायिक तर्क बनाने में मदद करेगी, ताकि परिवर्तन को आत्मविश्वास के साथ बड़े पैमाने पर लागू किया जा सके।”
परिवर्तन के पाँच प्रमुख क्षेत्र
2026 बेंचमार्क शोध पाँच आवश्यक क्षेत्रों में परिपक्वता, प्रगति और चुनौतियों का मूल्यांकन करता है:
• कौशल और प्रतिभा संरचना (Skills & Talent Architecture) – शासन व्यवस्था, कौशल ढाँचे, डेटा और करियर पाथवे जैसे एंटरप्राइज स्तर के आधार, जो लर्निंग और प्रतिभा संबंधी निर्णयों को निरंतर और बड़े पैमाने पर लागू करने में सक्षम बनाते हैं।
• एआई-सक्षम लर्निंग तत्परता (AI-Enabled Learning Readiness) – कार्यप्रवाह के भीतर एआई-सक्षम लर्निंग प्रदान करने की तैयारी, जिसमें महत्वाकांक्षा और सक्षम संरचना का संयोजन शामिल है।
• प्राथमिकता–क्रियान्वयन सामंजस्य (Priority–Execution Alignment) – जहाँ रणनीतिक प्राथमिकताएँ वर्तमान तैयारी से आगे निकल जाती हैं, जिससे क्रम निर्धारण और विस्तार संबंधी जोखिम सामने आते हैं।
• लर्निंग–व्यवसाय विश्वसनीयता (Learning–Business Credibility) – क्या लर्निंग मापन पर भरोसा किया जाता है और क्या उसे कार्यकारी निर्णय-प्रक्रिया में उपयोग किया जाता है।
• ऑपरेटिंग मॉडल का विकास (Operating Model Evolution) – निर्णय अधिकार और शासन कैसे अधिक संघीय या हाइब्रिड मॉडलों की ओर बढ़ रहे हैं।
इस अध्ययन में कार्यकारी साक्षात्कार भी शामिल हैं, जो गुणात्मक अंतर्दृष्टि और वास्तविक उदाहरण प्रस्तुत करते हैं कि संगठन कौशल-आधारित परिवर्तन को कैसे लागू कर रहे हैं और निष्कर्षों की व्यावहारिक प्रासंगिकता को रेखांकित करते हैं।
प्रमुख निष्कर्ष
• सामंजस्य उच्च, पर तैयारी कम – नेता प्राथमिकताओं पर सहमत हैं, लेकिन क्रियान्वयन की खाइयाँ सबसे अधिक रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण क्षेत्रों में दिखाई देती हैं, विशेषकर एआई-सक्षम लर्निंग और कौशल-आधारित रणनीतियों में।
• सिस्टम तैयारी असमान – अधिकांश संगठनों में डिजाइन और डिलीवरी तेज़ी से आगे बढ़ती है, लेकिन शासन, डेटा एकीकरण, मापन की विश्वसनीयता और करियर संरचना पीछे रह जाती है।
• एआई मौजूदा स्थिति को बढ़ाता है – एआई मौजूदा ताकत और कमजोरियों को और बढ़ाता है—कमज़ोर सिस्टम होने पर असंगतता और जोखिम बढ़ाता है, जबकि मजबूत आधार होने पर प्रभाव को तेज़ करता है।
• मापन बढ़ा, प्रभाव नहीं – मापन गतिविधियाँ बढ़ी हैं, लेकिन लर्निंग से जुड़े प्रमाण अक्सर कार्यकारी निर्णय-प्रक्रिया में विश्वसनीयता और प्रभाव से वंचित रहते हैं।
• इंफ्रास्ट्रक्चर ही विस्तार की कुंजी – जो संगठन लर्निंग को एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर की तरह देखते हैं—स्पष्ट शासन, साझा मानकों और भरोसेमंद मापन के साथ—वे सुरक्षित और टिकाऊ विस्तार के लिए बेहतर स्थिति में होते हैं।
“यह शोध एक संरचनात्मक तनाव को उजागर करता है: संगठन जानते हैं कि उन्हें कहाँ पहुँचना है, लेकिन उनके सिस्टम एआई द्वारा लाई गई गति के लिए तैयार नहीं हैं,” जोनाथन एइटीन, वर्कफोर्स और क्षमता रणनीति पर बोर्ड और कार्यकारी टीमों के वैश्विक ट्रांसफॉर्मेशन सलाहकार, NIIT MTS ने कहा। “जैसे-जैसे लर्निंग रोज़मर्रा के कार्य में समाहित हो रही है—जहाँ व्यक्तियों के पास अधिक स्वायत्तता है—एआई कौशलों का मूल्य पुनर्निर्धारित कर रहा है, निर्णय क्षमता और जवाबदेही को बढ़ा रहा है और नियमित विशेषज्ञता के मूल्य को घटा रहा है। यदि क्षमता की संरचना, शासन और प्रमाणन को पुनर्परिभाषित नहीं किया गया, तो गति तो बढ़ेगी, लेकिन प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं।”
“यह बेंचमार्क एक बात स्पष्ट करता है: नेता जानते हैं कि अगला बदलाव क्या होना चाहिए, लेकिन अधिकांश संगठन एंटरप्राइज स्तर पर उसे लागू करने के लिए संरचनात्मक रूप से तैयार नहीं हैं,” लैरी डरहम, प्रेसिडेंट, St. Charles Consulting Group और ‘The Talent-Fueled Enterprise’ के सह-लेखक ने कहा। “खाई इरादे की नहीं, बल्कि इंफ्रास्ट्रक्चर की है।
कार्यकारी टीमें अब कार्यबल और एआई से जुड़े अधिक महत्वपूर्ण निर्णय ले रही हैं, लेकिन उनके पास ऐसे सिस्टम नहीं हैं जो कौशल, लर्निंग और प्रदर्शन को विश्वसनीय रूप से जोड़ सकें। यह शोध नेताओं को स्पष्ट रूप से दिखाता है कि संरचनात्मक जोखिम कहाँ बढ़ रहा है—और सतत विकास के लिए क्या पुनर्निर्मित करना आवश्यक है।”
