दूरस्थ लेकिन जुड़े हुए: एआई के साथ व्यवसायिक इंटरैक्शन को फिर से कल्पना करना – विचार नेता

गैरी भट्टाचार्य, एआई प्रैक्टिस लीड, इन्फोसिस द्वारा

व्यवसायिक लेन-देन में व्यक्तिगत इंटरैक्शन की शक्ति अक्सर अनदेखी की जाती है, जब तक कि 2020 के कोविड-19 महामारी ने वैश्विक व्यवसायों में सभी शारीरिक संपर्क बिंदुओं को बंद नहीं कर दिया, जिससे नेताओं को व्यवसायिक मानकों पर पुनः विचार करने के लिए मजबूर होना पड़ा। आइए उन कारकों का अन्वेषण करें जो व्यवसाय से व्यवसाय (बी2बी) संदर्भ में मानव इंटरैक्शन को जटिल बनाते हैं और कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के सिद्धांत इसे कम करते हैं।

सहयोग

एक दूरस्थ कार्य वातावरण में, शारीरिक इंटरैक्शन के बिना ‘टीमिंग’ मुश्किल हो जाती है। जबकि महामारी से पहले कई आभासी बैठक प्रौद्योगिकियां मौजूद थीं, लॉकडाउन ने इसे एकमात्र तरीका बना दिया है, जिससे नवाचारों के लिए दरवाजे खुल गए हैं जो मौजूदा क्षमताओं को सुधार और बढ़ा सकते हैं।

लिप्यंतरण

एआई में न्यूरल-नेट्स तकनीकों का उपयोग करके, आभासी बैठकों में वॉइस-टू-टेक्स्ट तकनीकों का उपयोग करके ऑटो-मिनट्स बनाए जा सकते हैं। इसके अलावा, यह ऑटो-ट्रांसक्रिप्ट बना सकता है जो विश्लेषण, अनुक्रमण और संदर्भ के लिए उपयोगी हो सकता है।

अनुवाद

एआई में ट्रांसफर-लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके, आभासी बैठकों में ऑटो-अनुवाद सुविधा प्रदान की जा सकती है जिसमें बहुस्तरीय प्रतिभागी शामिल हैं।

भावनाएं

चेहरे से चेहरे की बैठकों में, हम अनजाने में शरीर की भाषा पढ़ते हैं और अपनी प्रतिक्रियाओं को डिज़ाइन करते हैं। यह वीडियो कॉल पर करना बहुत मुश्किल है। हालांकि, गेस्चर विश्लेषण और माइक्रो-फेशियल विश्लेषण तकनीकें मानव संवेदनशीलता की तुलना में अधिक सटीक रूप से व्यापक भावनाओं की पहचान कर सकती हैं।

कागजी कार्य

हालांकि डिजिटल दुनिया में व्यवसाय से उपभोक्ता (बी2सी) लेन-देन के लिए आवश्यक कागजी कार्य में काफी कमी आई है, बी2बी इंटरैक्शन अभी भी बड़े पैमाने पर कथात्मक दस्तावेजों, मुद्रित फॉर्म और/या हस्तलिखित पेपर से जानकारी की व्याख्या पर निर्भर करते हैं। प्राथमिक कारण यह है कि अक्सर विभिन्न लेन-देन के लिए व्यवसायिक नियम जटिल और अनोखे होते हैं, और प्रक्रिया के कम्प्यूटरीकरण को सही नहीं ठहराते।

प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू)

ओंटोलॉजी और न्यूरल नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम के क्षेत्र में प्रगति संदर्भ को संश्लेषित करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जा रही है ताकि व्यवसायिक दस्तावेजों जैसे कि अनुबंधों को समझा जा सके। एनएलयू-सक्षम प्लेटफ़ॉर्म मानव-हाथ से कागजी कार्य की आवश्यकता को बदल सकता है; इस प्रकार, संपर्क रहित व्यवसायिक संचालन में सहायता करता है।

हस्तलेखन मान्यता

अभी भी बहुत कुछ हस्तलिखित नोट्स में दर्ज किया जाता है, जैसे कि अनुबंधों पर कानूनी नोट्स, चिकित्सा नोट्स, और नुस्खे, बैठक के मिनट, आदि। छवि प्रसंस्करण, पैटर्न पहचान, और शैली वर्गीकरण में प्रगति ने हस्तलिखित पाठ की सटीकता और समझ में सुधार किया है। यह मानव संपर्क को दूर करने और हस्तलिखित संचार में विश्वास बनाने में मदद करता है।

प्रामाणिकता

जो चीजें हम ‘वास्तविक दुनिया’ में स्वीकार करते हैं वह दूसरे मानव की प्रामाणिकता है। हालांकि, एक आभासी दुनिया में हमें उन इकाइयों की मानव पहचान को सत्यापित और प्रमाणित करने की आवश्यकता होती है जिनके साथ हम इंटरैक्ट करते हैं।

डिजिटल पहचान

मानव उपयोगकर्ताओं को डिजिटल स्थान में छोड़े गए इलेक्ट्रॉनिक क्रंब्स से पहचाना जा सकता है। एक बॉट मानव की नकल कर सकता है, लेकिन व्यवहार विश्लेषण का उपयोग करके, एआई-संचालित मशीन एक गैर-मानव की पहचान कर सकती है। इसके अलावा, तीसरे पक्ष के डेटा स्रोतों से प्रोफ़ाइल जानकारी इकट्ठा करके, प्रणाली न केवल व्यक्ति को प्रमाणित कर सकती है, बल्कि प्रमाण पत्र को भी मान्य कर सकती है और मानव देखभाल की आवश्यकता को समाप्त कर सकती है।

तीसरे पक्ष का सत्यापन

नोटरी सेवाएं और एस्क्रो बनाए गए थे ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एक व्यवसायिक लेन-देन में, एक तीसरा पक्ष पहचान या लेन-देन को सत्यापित करता है। लेकिन डिजिटल हस्ताक्षर, बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, और अन्य एआई-संचालित तकनीकों का उपयोग करके सत्यापन में प्रगति के साथ, नोटरीकरण पूरी तरह से आभासी बनाया जा सकता है, जिससे मानव नोटरी की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

ब्लॉकचेन

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी एक व्यवसाय में लेन-देन, अनुबंध, या संपत्ति की प्रामाणिकता स्थापित करती है। एआई में मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग ब्लॉक के लिए आवश्यक अद्वितीय पहचानकर्ता बनाने के लिए किया जा सकता है जो अपरिवर्तनीय है लेकिन व्यवसायिक संदर्भ से व्युत्पन्न किया जा सकता है।

सुरक्षा

एक आभासी स्थान में, जब यह सुरक्षा की बात आती है, तो कुछ चीजें जो एक भौतिक स्थान में स्वीकार की जाती हैं, उनकी खोज और प्रबंधन की आवश्यकता होती है, क्योंकि खतरे अक्सर अदृश्य होते हैं।

परिधि सुरक्षा

एक आभासी कार्यस्थान में, उपयोगकर्ताओं को आमतौर पर बहु-कारक प्रमाणीकरण वाले ‘गेट’ के माध्यम से प्रवेश दिया जाता है और सभी संचार एन्क्रिप्शन द्वारा संरक्षित होते हैं। हालांकि, इन सुरक्षा विधियों को हैक किया जा सकता है। एआई में प्रगति तुरंत खतरा पता लगाने और अल्ग में मदद करती है।

भीतरी खतरा

एक अधिक घातक खतरा तब होता है जब एक प्रमाणित उपयोगकर्ता दुर्व्यवहार में शामिल होता है, क्योंकि उनकी क्रियाएं सामान्य कार्यस्थान में सहकर्मियों द्वारा निगरानी नहीं की जाती हैं। उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता आसानी से अपने दूरस्थ कंप्यूटर स्क्रीन से संवेदनशील डेटा चोरी कर सकता है, एक फोन चित्र लेकर या बस इसे कागज़ पर लिखकर। एआई में व्यवहार विश्लेषण तकनीकें ऐसे आचरण की पहचान और अनुमान लगा सकती हैं, यहां तक कि वास्तविक संकेतों को पकड़े बिना।

डुबाना

दूरस्थ रूप से काम करने वाले लोग कार्यस्थान की बातचीत और इंटरैक्शन की कमी महसूस करते हैं। इसके अलावा, घर पर काम करने वालों का ध्यान अक्सर व्यक्तिगत ट्रिगर्स द्वारा कमजोर होता है। एआई के दृष्टि विश्लेषण और वीडियो-बुद्धिमत्ता अनुशासन, निम्नलिखित तकनीकों के लिए एक सक्षमकर्ता हैं:

अग्रिम वास्तविकता (एआर)

एआर एक घर-कार्यालय में वास्तविक वस्तुओं के साथ आभासी वस्तुओं को जोड़ती है, जिससे यह एक इंटरैक्टिव कार्यस्थान की भौतिक अनुभूति प्रदान करती है। एआई में दृष्टि-बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके, ऐसी वास्तविकता एक विस्तारित कार्यस्थान की नकल कर सकती है जो कार्यकर्ता को जोड़े रख सकती है।

वर्चुअल रियलिटी (वीआर)

वीआर में, कार्यकर्ता पूरी तरह से दृष्टि, ध्वनि और अब स्पर्श में उस वास्तविकता में डूब जाता है जो प्रोजेक्ट की जाती है। कुछ व्यवसायिक कार्यस्थानों में, जैसे कि एक दुकान के फर्श पर, एक उन्नत वीआर प्रणाली को सहकर्मियों के साथ ‘डिजिटल जुड़वां’ के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। यह मूल रूप से डेटा और व्यवहार की एक जटिल रचना है जो वास्तविक समय में एनालॉग जुड़वां से पता लगाया जाता है, एआई के अनुशासन का उपयोग करके।

जबकि एआई द्वारा संचालित ये उन्नत क्षमताएं, मानव इंटरैक्शन की नकल और विस्तार करने में मदद कर सकती हैं, एक सामाजिक रूप से दूर कार्यबल के लिए ‘वास्तविक दुनिया’ के जुड़ाव की आवश्यकता को कम कर सकती हैं, एक चीज अभी भी वर्तमान एआई प्रगति से परे है: प्रेरणा। क्या यह छठी इंद्रियां जो मानव को महसूस होती हैं, अमापनीय हैं, या यह अभी तक गणितीय रूप से व्यक्त नहीं की गई है? सफल परिणाम की धारणा अभी भी直觉-आधारित निर्णय लेने की ओर झुकती है, जो हमारे गहराई से निहित गुत फील पर निर्भर करती है, जो समय के साथ शायद मशीन-आधारित नियंत्रणों पर भरोसा कर सकती है। प्रेरणा मानव मन की एक काल्पनिक और अस्थायी रचना हो सकती है, या यह एक वास्तविक चीज हो सकती है जिसे गणना, अनुकरण और विस्तारित किया जा सकता है। जैसे-जैसे एआई विकसित होता है, हम अंततः उन प्रेरित मशीनों का निर्माण करेंगे जिन पर हमें अंतर्निहित रूप से विश्वास होगा।