तेजी से आगे बढ़ रहे एआई प्रगति ने महत्वपूर्ण वैश्विक तकनीकी कौशल की कमी पर प्रकाश डाला

तकनीक कितनी तेजी से विकसित होती है, इसका एक आदर्श उदाहरण देखने के लिए चैटजीपीटी पर नजर डालें।

जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, चैटबॉट और वर्चुअल सहायक चैटजीपीटी लॉन्च से पहले नए概念 नहीं थे, लेकिन इसने बातचीत को अगले स्तर पर ले जाने का प्रबंधन किया। आज, ऐसा लगता है कि एआई हमारे जीवन का एक सर्वव्यापी हिस्सा बनता जा रहा है। लगभग हर उद्योग के पेशेवर यह जानने के लिए उत्सुक हैं कि यह क्या है, यह क्या हो सकता है, और वे अपने अनोखे उपयोग के मामले के लिए इसकी क्षमता को कैसे अनलॉक कर सकते हैं।

यही कारण है कि यह इतना महत्वपूर्ण है कि चैटजीपीटी के सार्वजनिक लॉन्च को 30 नवंबर, 2022 को हुआ था – दो साल से कम समय में। 24 महीनों से कम समय में, प्रौद्योगिकी ने फिर से एक बोल्ड नई दिशा में बदलाव किया है, जो जल्द ही धीमा होने का कोई संकेत नहीं दिखा रहा है।

इसलिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग हर उद्योग में उन्नत तकनीकी कौशल की भारी कमी है। प्रौद्योगिकी स्वयं मानव द्वारा इसे मास्टर करने की तुलना में बहुत तेजी से विकसित हो रही है।

एक हालिया अध्ययन के अनुसार, लगभग 70% व्यवसायिक नेताओं का कहना है कि एक महत्वपूर्ण कौशल अंतर है, जिसमें डेटा विश्लेषण और परियोजना प्रबंधन आधुनिक युग के सबसे अधिक मांग वाले कठिन कौशल हैं। डिजिटल कौशल अंतर इतना विशाल है कि अनुमान है कि 14 जी20 देश 11.5 ट्रिलियन डॉलर की सामूहिक जीडीपी वृद्धि से चूक सकते हैं जो इसका सीधा परिणाम है।

लेकिन धन्यवाद, सभी आशा नहीं खोई है। एक बार जब एक संगठन तकनीकी कौशल अंतर को बेहतर ढंग से समझने का प्रयास करता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग जैसे उच्च-स्तरीय अवधारणाओं के संबंध में, तो यह आगे बढ़ने के लिए जोखिम को कम करने की बहुत बेहतर स्थिति में है। आपको बस कुछ महत्वपूर्ण बातों का ध्यान रखना होगा ताकि आप उस बिंदु तक पहुंच सकें।

तेजी से आगे बढ़ रहा डिजिटल युग

इस बात को दर्शाने के लिए कि हम सभी ने इस बिंदु पर कैसे पहुंचाया, एक पल के लिए अपने औसत व्यवसायिक संबंधों को तकनीक के साथ देखें।

आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की एक टीम की आवश्यकता नहीं है या एसएएएस क्लाइंट की एक लेजियन की आवश्यकता नहीं है ताकि आप एक “तकनीकी कंपनी” माने जाएं।

• ईमेल, इंस्टेंट मैसेजिंग, वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग और अन्य तकनीकों के कारण, संचार हमारे जीवन में अंतर्निहित है, आंतरिक और बाहरी दोनों।
• डेटा विश्लेषण और व्यवसायिक खुफिया उपकरण रुझानों और पैटर्न को उजागर करने के लिए भारी रूप से निर्भर हैं जिन्हें एक मानव द्वारा याद किया जा सकता है, जिससे नेताओं को तेजी से संभव के रूप में सबसे सूचित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।
• सीआरएम सूट एक ब्रांड और उसके ग्राहकों के बीच बेहतर और अधिक व्यक्तिगत संबंध बनाने में मदद करते हैं।
• आईटी आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को नाटकीय रूप से अनुकूलित करने में मदद करता है, जिससे संगठनों को एक बड़ी राशि की बचत होती है जो कहीं और बेहतर उपयोग की जा सकती है।
• मानव संसाधनों में तकनीकी प्रगति इसे आसान और अधिक लागत प्रभावी बनाती है ताकि सही उम्मीदवार को खोजा जा सके, उन्हें बनाए रखा जा सके और संभव हो तो उन्हें संगठन के बाकी हिस्सों के साथ जोड़ा जा सके।

कोई भी संगठन जो आधुनिक प्रौद्योगिकी पर इतना अधिक निर्भर करता है वह एक “तकनीकी कंपनी” है।

अब, विशेष रूप से मशीन लर्निंग के बारे में सोचें – फिर से, इस दुनिया में एक अपेक्षाकृत नई अतिरिक्त – ने उपरोक्त क्षेत्रों में से कुछ पर क्या प्रभाव डाला है। मानव संसाधन के क्षेत्र में, यह प्रतिभा अधिग्रहण से लेकर कर्मचारी प्रशिक्षण और विकास तक सब कुछ के बारे में हमारी सोच को पूरी तरह से बदल दिया है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक फ्लैश में असंख्य रिज्यूमे का विश्लेषण करते हैं और उतनी ही तेजी से आदर्श उम्मीदवारों को उजागर करते हैं। कर्मचारी कौशल और प्राथमिकताओं का विश्लेषण करके प्रशिक्षण कार्यक्रमों को अधिकतम प्रभाव के लिए व्यक्तिगत बनाया जा सकता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग इन्वेंट्री अनुकूलन जैसी चीजों के लिए किया जा सकता है। एल्गोरिदम इन्वेंट्री स्तर की भविष्यवाणी कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सबसे खराब संभव क्षण में कुछ भी स्टॉक से बाहर नहीं है।

ग्राहक संबंध प्रबंधन के संदर्भ में, विभिन्न प्रकार के व्यवसायों ने स्वचालित लीड स्कोरिंग और सेगमेंटेशन, बिक्री के लिए पूर्वानुमानिक विश्लेषण और ग्राहक प्रतिक्रिया से अधिक मूल्य निकालने के लिए भावना विश्लेषण के साथ बड़ी सफलता प्राप्त की है।

यह सभी एक बहुत ही सरल तथ्य की ओर इशारा करता है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, और विशेष रूप से मशीन लर्निंग, असाधारण रूप से तेजी से विकसित हो रही है।

जैसे ही मशीन लर्निंग बदलती है, वैसे ही ग्राहक संबंध प्रबंधन, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और मानव संसाधन जैसी चीजें बदलती हैं – जो हर व्यवसाय के मूलभूत स्तंभ हैं। जैसे ही वे बदलते हैं, व्यवसाय स्वयं भी मूलभूत स्तर पर बदलता है। सब कुछ इतनी जैविक रूप से जुड़ा हुआ है कि इसे अलग करना असंभव है।

यह ठीक वही है कि आप एक उभरती समस्या जैसे आईटी कौशल अंतर को कैसे लेते हैं और इसे एक दर से तेजी से आगे बढ़ाते हैं जो दस साल पहले कई विशेषज्ञों की तुलना में तेजी से है।

चीजों का आकार

यदि यह महसूस होता है कि आप लंबे समय से इस कौशल अंतर के बारे में सुन रहे हैं, तो यह इसलिए है क्योंकि आप हैं। लेकिन विश्वास करें कि समस्या अभी भी और भी खराब हो रही है – और ऐसा करने की उम्मीद है। एक अन्य अध्ययन में संकेत दिया गया है कि लगभग 1/3 नियोक्ता कहते हैं कि कौशल अंतर आज एक वर्ष से भी बदतर है।

लेकिन दिलचस्प बात यह है कि लगभग 56% भर्ती प्रबंधक “अनुमान” लगाते हैं कि प्रौद्योगिकी-संचालित हस्तक्षेप जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग कौशल के प्रकार में “मुख्य बदलाव” का कारण बनेंगे जिन्हें वे संभावित उम्मीदवारों को रखने की आवश्यकता होगी।

मुख्य शब्द, ज़ाहिर है, “अनुमान” है। जितना बदलाव हमने पिछले कुछ वर्षों में देखा है, कई लोगों का मानना है कि सबसे महत्वपूर्ण बदलाव अभी भी आना बाकी है। यदि यह बदलाव एक अनिवार्यता है, तो इसको देरी करने का कोई अर्थ नहीं है। इसके बजाय, एक को इसे स्वीकार करना चाहिए और उभरते प्रतिभा पूल को वैश्विक बाजारों में अपनाना चाहिए ताकि जब वे आएं तो भविष्य की प्रौद्योगिकी मांगों को पूरा किया जा सके।

डेटा विश्लेषण। एआई/मशीन लर्निंग। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग। साइबर सुरक्षा। यूएक्स/यूआई लर्निंग। ये उन कौशलों में से हैं जिनकी व्यवसायों को नए कर्मचारियों में आवश्यकता होनी चाहिए यदि वे वैश्विक प्रतिभा बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहना चाहते हैं। यदि वे संभावित उम्मीदवारों को इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते हैं, तो उन्हें जिन्हें वे पहले से ही रखते हैं उन्हें प्रशिक्षित करना चाहिए ताकि अंतर को भरा जा सके।

अंत में

यदि कुछ भी नहीं है, तो वर्तमान उन्नत तकनीकी कौशल की महत्वपूर्ण कमी एक सरल सत्य को उजागर करती है: सभी व्यवसाय “प्रौद्योगिकी व्यवसाय” हैं चाहे वे चाहें या न चाहें।

वर्षों से, प्रौद्योगिकी धीरे-धीरे लगभग हर संगठन के डीएनए का हिस्सा बन गई, शुरुआत में केवल उत्पादकता के साधन के रूप में, लेकिन अंततः बाजार में एक कंपनी के प्रतिस्पर्धी लाभ का आधार बनाने के लिए। आईटी इन संगठनों का एक हिस्सा है। यदि आप इसे हटा देते हैं, तो बहुत कुछ नहीं बचता है।

इसके कारण, उद्यम प्रौद्योगिकी के विकसित होने की दर के लिए जिम्मेदार हैं – इस मामले में, असाधारण रूप से तेजी से। उस बिंदु पर, केवल दो विकल्प उपलब्ध हैं। पहला यह है कि आप इस गति के साथ तालमेल बिठाने के लिए हर संभव प्रयास करें, आज की जरूरतों को पूरा करने और कल की मांगों के लिए बेहतर तैयारी करने के लिए लचीले बने रहें।

दूसरा यह है कि आप अपने पैरों को जमीन में गाड़ दें, अपना सिर रेत में डाल दें और “पुराने स्कूल” के तरीके से चीजों को करना जारी रखें क्योंकि “यह हमेशा काम करता है।”

कोई गलती न करें: जो लोग लचीले नहीं हैं और यह मानते हैं कि आईटी कौशल अंतर उनकी समस्या नहीं है, वे जल्द ही अपने चतुर, अधिक लचीले प्रतिस्पर्धियों द्वारा पीछे छोड़ दिए जाएंगे। यह “अगर” की नहीं, “कब” की बात है।

वास्तव में, यह इतना सीधा नहीं हो सकता है।