उत्पन्नात्मक एआई की नौकरी संतुष्टि में भूमिका

उत्पन्नात्मक एआई (GenAI) एक महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी है जो काम को विभिन्न तरीकों से बढ़ाती है। जटिल विश्लेषण को स्वचालित करने से लेकर दृश्यों को सिम्युलेट करने तक जो निर्णय लेने में मदद करता है, GenAI उपयोग के मामले विभिन्न उद्योगों में एक बड़ा प्रभाव डाल रहे हैं, जिनमें वित्तीय सेवाएं, परामर्श, सूचना प्रौद्योगिकी, कानूनी, दूरसंचार और अधिक शामिल हैं।

निश्चित रूप से, संगठन GenAI की संभावनाओं को पहचानते हैं क्योंकि संगठनों के भीतर एआई को अपनाने में वृद्धि हो रही है। एक पीडब्ल्यूसी सर्वेक्षण के अनुसार, 73% अमेरिकी कंपनियों ने अपने व्यवसाय के कुछ क्षेत्रों में एआई को अपनाया है। फिर भी, GenAI की भूमिका के बारे में चर्चा जारी है कार्यस्थल में, नौकरी विस्थापन, पूर्वाग्रह, निर्णय लेने की पारदर्शिता और अधिक के डर के कारण। इसके बावजूद, GenAI ने संगठनों के भीतर कर्मचारियों को तकनीक तक पहुंच प्रदान की है, चाहे उनकी विशिष्ट भूमिकाएं कुछ भी हों।

वास्तव में, एक लेक्सिसनेक्सिस भविष्य का काम सर्वेक्षण दिखाया कि 72% पेशेवरों को लगता है कि GenAI का सकारात्मक प्रभाव पड़ेगा, और केवल 4% इसे नौकरी सुरक्षा के लिए खतरा मानते हैं। GenAI दोहराए जाने वाले प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अधिक विशेषज्ञ, प्रभावी और रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इससे कर्मचारी उत्पादकता और नौकरी संतुष्टि में वृद्धि हो सकती है, सुनिश्चित करते हुए कि मानव महत्वाकांक्षा और नवाचार हाथ से हाथ जाएं।

एआई का उत्पादकता बढ़ाव

GenAI का तेजी से उदय संगठनों को संचालित करने और रणनीति बनाने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव को चिह्नित करता है। GenAI अनुप्रयोग विविध और प्रभावशाली हैं। यह सिर्फ हYPE नहीं है; GenAI पहले से ही श्रम उत्पादकता को 2040 तक प्रति वर्ष 0.1 से 0.6% तक बढ़ाने के लिए तैयार है।

GenAI ने कई क्षेत्रों और उद्योगों में मूल्य बनाया है। बिक्री, विपणन, ग्राहक संचालन और प्रौद्योगिकी जैसे महत्वपूर्ण व्यवसाय कार्यों ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए GenAI का लाभ उठाया है। प्रौद्योगिकी में, उदाहरण के लिए, GenAI-आधारित कोडिंग सहायक सॉफ्टवेयर विकासकर्ताओं के लिए एक बड़ी मदद है जो कोड स्निपेट, कोड को पुनर्गठित करने, बग को ठीक करने, जटिल कोड को समझने, यूनिट परीक्षण, दस्तावेज और पूर्ण एंड-टू-एंड अनुप्रयोगों को लिखने में मदद करते हैं।

जैसे ही कर्मचारी GenAI टूल्स के साथ प्रयोग करते हैं और उन्हें अन्वेषण करते हैं, उनका तकनीक के साथ आराम का स्तर बढ़ता है। 86% पेशेवर ‘सहमत’ या ‘मजबूती से सहमत’ हैं कि वे रचनात्मक और पेशेवर दोनों कार्यों के लिए GenAI को अपनाने के लिए तैयार हैं। 68% कर्मचारी काम के उद्देश्यों के लिए GenAI टूल का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, जबकि 69%% पहले से ही इन टूल्स का उपयोग दैनिक कार्यों में मदद के लिए कर रहे हैं। डेटा स्पष्ट रूप से दिखाता है कि GenAI को अपनाने वाले संगठन उत्पादकता में वृद्धि कर सकते हैं, और कर्मचारी इसका उपयोग करने के लिए तैयार हैं ताकि दक्षता में तेजी लाई जा सके।

उत्पादकता लाभ दिए जा रहे हैं, लेकिन एआई नौकरी संतुष्टि में भी मदद करता है

GenAI के आसपास सबसे महत्वपूर्ण अवसरों में से एक इसकी नौकरी संतुष्टि में मदद करने की शक्ति में निहित है। जबकि पेशेवरों को अपनाने की दूरी पर अपेक्षाएं संतुलित हैं, 82% उम्मीद करते हैं कि GenAI दोहराए जाने वाले प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करेगा, और केवल 10% महसूस करते हैं कि यह नौकरी संतुष्टि को कम करता है। संगठनों को यह सुनिश्चित करने के लिए एक मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता है कि वे कार्यस्थल में GenAI टूल्स को कैसे लागू करते हैं।

जब उनसे पूछा गया कि वे कार्य वातावरण में GenAI की भूमिका कैसे देखते हैं, तो अधिकांश पेशेवरों ने इसे ‘सहायक उपकरण’ या ‘सहायक सहयोगी’ के रूप में देखा। परिणामस्वरूप, वे मानते हैं कि एआई नौकरी प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद कर सकता है, न कि बाधा डाल सकता है, और वे इसका स्वागत करते हैं एक सकारात्मक दृष्टिकोण के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों को समाप्त करने और अधिक पुरस्कृत, उच्च-मूल्य वाले काम के लिए समय निकालने के लिए।

अधिकांश पेशेवर GenAI को नौकरी संतुष्टि के लिए एक नुकसान के रूप में नहीं देखते हैं। आधे से अधिक (51%) कहते हैं कि GenAI के कारण नौकरी संतुष्टि में काफी या मध्यम रूप से सुधार हुआ है, जबकि केवल 10% महसूस करते हैं कि यह नौकरी संतुष्टि को कम करता है। एक मौलिक पुनर्विचार आवश्यक है जहां और कैसे संगठन कार्यस्थल में GenAI टूल्स को लागू करते हैं।

संलग्नक और नौकरी संतुष्टि में सुधार के लिए सिफारिशें

संगठनों को GenAI टूल्स को अपनाने की प्रक्रिया के दौरान कर्मचारी संलग्नक पर विचार करने की आवश्यकता है। संलग्नक और नौकरी संतुष्टि में सुधार के लिए यहां कुछ सिफारिशें दी गई हैं:

• अपने कर्मचारियों को शामिल करें ताकि वे सबसे प्रभावशाली उपयोग के मामलों की पहचान कर सकें जो एक विशिष्ट भूमिका या समूह के लिए हैं। उन कार्यों का चयन करें जो सबसे अधिक समय लेने वाले और उबाऊ हैं, ताकि उन्हें हल करने से अधिक महत्वपूर्ण आइटम पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय मिल सके।
• GenAI टूल्स और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की पहचान करें जो पहचाने गए उपयोग के मामले के लिए सबसे प्रभावी हैं। प्रयोग, परीक्षण और मान्यकरण के लिए समय लें। सुनिश्चित करें कि आप उपयोग के मामले के लिए एक विविध सेट के लिए खाता है और आउटपुट गुणवत्ता को मापता है, जिसमें हॉल्यूसिनेशन दर शामिल है, ताकि समाधान का उपयोग करने वाले अपने कर्मचारी आधार के भीतर विश्वास बनाने में मदद मिल सके।
• अपनी टीम को प्रशिक्षण प्रदान करें। वेब पर उपलब्ध विशाल जानकारी का लाभ उठाएं, जिसमें वीडियो, कोड नमूने, टूल विक्रेता संसाधन और विशिष्ट टूल, एलएलएम, संबद्ध प्रॉम्प्ट और गार्डरेल का उपयोग करने के लिए ट्यूटोरियल शामिल हैं। टीम के भीतर मेंटर और विशेषज्ञ बनाएं ताकि शेष टीम की मदद की जा सके। सफलता की कहानियों और सीखे गए सबक को प्रदर्शित करें ताकि उन टीम के सदस्यों को प्रेरित किया जा सके जो मूल्य नहीं देखते हैं।
• केपीआई की पहचान और माप करें। वे अपनाने, उत्पादकता लाभ, बचत या पुनर्निर्देशित लागत, कर्मचारी संतुष्टि, गुणवत्ता में सुधार और टीम या व्यवसाय के लिए विशिष्ट अन्य केपीआई शामिल हो सकते हैं।

जेन एआई केवल तकनीशियनों के लिए नहीं है; यह हर किसी के लिए शक्तिशाली उपकरण बना रहा है। अधिकांश व्यवसाय पेशेवर जिन्होंने पहले इन प्रौद्योगिकियों को संदेह के साथ देखा, वे अब उन्हें स्वीकार करते हैं और उन्हें अपनाते हैं। और यह कोई रहस्य नहीं है, दी गई जेनएआई की शक्ति को देखते हुए संगठनों और कर्मचारियों को भविष्य के काम के अवसर प्रदान करने के लिए।