तेजी से आगे बढ़ रहे एआई प्रगति ने वैश्विक प्रौद्योगिकी कौशल की कमी को उजागर किया

तकनीक कितनी तेजी से विकसित होती है, इसका एक完璧 उदाहरण देखने के लिए चैटजीपीटी को ही देख लें।

जबकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट चैटजीपीटी लॉन्च से पहले नए概念 नहीं थे, लेकिन उन्होंने बातचीत को अगले स्तर पर ले जाने में कामयाबी हासिल की। आज, ऐसा लगता है कि एआई हमारे जीवन का एक सार्वभौमिक 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 लिए इसकी क्षमता को कैसे अनलॉक कर सकते हैं।

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

इसके आधार पर, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग हर उद्योग में उन्नत तकनीकी कौशल की भारी कमी है। प्रौद्योगिकी स्वयं मानवों 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 मांग वाले कठिन कौशल हैं। डिजिटल कौशल अंतर इतना व्यापक 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 खो गई है। एक बार जब एक संगठन तकनीकी कौशल अंतर को बेहतर ढंग से समझने का प्रयास करता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग जैसी उच्च-स्तरीय अवधारणाओं के संबंध में, तो यह जोखिम को कम करने के लिए एक 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 समझाने के लिए कि हम सभी इस स्थिति तक कैसे पहुंचे, एक पल के लिए अपने व्यवसाय संबंधों को देखें और प्रौद्योगिकी के साथ इसका संबंध देखें।

आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की एक टीम या सास क्लाइंटों की एक लेगियन की आवश्यकता नहीं है ताकि आप एक “प्रौद्योगिकी कंपनी” माने जाएं।

• ईमेल, इंस्टेंट मैसेजिंग, वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग और अन्य प्रौद्योगिकियों के कारण, संचार हमारे जीवन में अंतर्निहित है, आंतरिक और बाहरी दोनों रूप से।
• डेटा विश्लेषण और व्यवसायिक खुफिया उपकरण रुझानों और पैटर्न को उजागर करने के लिए भारी रूप से उपयोग किए जाते हैं जिन्हें मानव द्वारा याद किया जा सकता है, जिससे नेताओं को संभव सबसे सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
• सीआरएम सूट 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 बहुत सारा पैसा बचता है जो कहीं और बेहतर उपयोग किया जा सकता है।
• मानव संसाधनों में प्रौद्योगिकी की प्रगति से सही उम्मीदवार को ढूंढने, उन्हें बनाए रखने और संगठन के साथ जुड़े रहने में मदद मिलती है।

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

अब, मानव संसाधनों सहित उन क्षेत्रों में मशीन लर्निंग के प्रभाव के बारे में सोचें जिन्हें मैंने ऊपर उल्लेख किया है। यह प्रतिभा अधिग्रहण से लेकर कर्मचारी प्रशिक्षण और विकास तक सब कुछ के बारे में सोचने के तरीके को पूरी तरह से बदल देता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक फ्लैश में असंख्य रिज्यूमे विश्लेषण करते हैं और आदर्श उम्मीदवारों को उतनी ही तेजी से उजागर करते हैं। कर्मचारी कौशल और वरीयताओं का विश्लेषण व्यक्तिगत प्रशिक्षण कार्यक्रमों को अधिकतम प्रभाव के लिए अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में, मशीन लर्निंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस 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 कुछ भी सबसे खराब संभव क्षण में स्टॉक से बाहर नहीं हो जाता है।

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

यह सभी एक सरल तथ्य की ओर इशारा करता है: आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, और विशेष रूप से मशीन लर्निंग, असाधारण रूप से तेजी से विकसित हो रहा है।

जैसे ही मशीन लर्निंग बदलता 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 मूलभूत स्तर पर बदलता है। सब कुछ इतना जटिल रूप से जुड़ा हुआ है कि इसे अलग करना असंभव है।

यही कारण है कि आप एक उभरती समस्या जैसे आईटी कौशल अंतर को लेते हैं और इसे एक दर से तेज़ कर देते हैं जो दस साल पहले कई विशेषज्ञों की तुलना में तेज़ है।

आने वाली चीजें

यदि यह लगता है कि आप इस कौशल अंतर के बारे में लंबे समय से सुन रहे हैं, तो यह इसलिए है क्योंकि आप वास्तव में ऐसा कर रहे हैं। लेकिन विश्वास करें कि समस्या अभी भी और भी खराब हो रही है – और इसके और भी खराब होने की उम्मीद है। एक अन्य अध्ययन से पता चलता है कि लगभग 1/3 नियोक्ता कहते हैं कि कौशल अंतर आज पहले की तुलना में और भी बदतर है।

लेकिन दिलचस्प बात यह है कि लगभग 56% नियुक्ति प्रबंधक “अनुमान” लगाते हैं कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसे प्रौद्योगिकी-संचालित हस्तक्षेप कौशल में “मुख्य परिवर्तन” का कारण बनेंगे जो वे संभावित उम्मीदवारों से चाहते हैं।

मुख्य शब्द, ज़ाहिर है, “अनुमान” है। जितना बदलाव हमने पिछले कुछ वर्षों में देखा है, कई लोगों का मानना है कि सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन अभी भी आना बाकी है। यदि यह परिवर्तन एक अनिवार्यता है, तो इसकी देरी करने का कोई मतलब नहीं है। इसके बजाय, आपको इसे स्वीकार करना होगा और जब वे आते हैं तो भविष्य की प्रौद्योगिकी मांगों को पूरा करने के लिए वैश्विक बाजारों में उभरते प्रतिभा पूल को अपनाना होगा।

डेटा विश्लेषण। एआई/मशीन लर्निंग। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग। साइबर सुरक्षा। यूएक्स/यूआई लर्निंग। ये वे कौशल हैं जिनकी व्यवसायों को नए कर्मचारियों में तलाश करनी 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 जिन लोगों को वे पहले से ही नियुक्त करते हैं उन्हें प्रशिक्षित करना होगा।

अंत में

यदि कुछ भी नहीं है, तो वर्तमान महत्वपूर्ण उन्नत प्रौद्योगिकी कौशल की 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 उत्पादकता के साधन के रूप में, लेकिन अंततः बाजार में एक कंपनी की प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त का आधार बन गई। आईटी इन संगठनों का हिस्सा है। यदि आप इसे समाप्त कर देते हैं, तो बहुत कुछ नहीं बचता है।

इसके कारण, उद्यम प्रौद्योगिकी के विकास की दर से बंधे हुए हैं – इस मामले में, असाधारण रूप से तेजी। उस बिंदु पर, केवल दो विकल्प उपलब्ध हैं। पहला यह है कि आप उस 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 पर्याप्त लचीले बने रहें।

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

कोई गलती न करें: जो लोग लचीले नहीं रहते हैं और यह जोर देते हैं कि आईटी कौशल अंतर उनकी समस्या नहीं है, वे जल्द ही अपने अधिक चतुर, अधिक लचीले प्रतिस्पर्धियों द्वारा पीछे छोड़ दिए जाएंगे। यह “अगर” की बात नहीं है, बल्कि “जब” की बात है। वास्तव में, यह इतना सीधा नहीं हो सकता है।

वास्तव में, यह इतना सीधा नहीं हो सकता है।