शेल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अपने कर्मचारियों को फिर से कौशल प्रदान करना शुरू करता है

रॉयल डच शेल, दुनिया के प्रमुख तेल और गैस निगमों में से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में अपने कर्मचारियों को डिजिटल रूप से प्रशिक्षित कर रहा है। कंपनी ने यूडेसिटी के साथ साझेदारी की है, जो एक शैक्षिक संगठन है। यदि प्रशिक्षण कार्यक्रम सफल होता है, तो यह अन्य कंपनियों के लिए एक मॉडल बन सकता है जब वे तेजी से और ड्रामेटिक रूप से बदलाव का सामना कर रहे हों।

कक्षाएं यूडेसिटी के माध्यम से ऑनलाइन प्रदान की जाती हैं और कंपनी में कर्मचारियों के बीच एआई कौशल बढ़ाने के लिए हैं। शेल के अनुसार, लगभग 2,000 कर्मचारियों ने एआई पाठ्यक्रमों में रुचि व्यक्त की है, जो कि कंपनी के कुल 82,000 कर्मचारियों में से हैं। कई कर्मचारियों ने कहा है कि उनके प्रबंधक उनसे संपर्क कर रहे हैं और पाइथन प्रोग्रामिंग और न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण जैसे पाठ्यक्रमों के बारे में पूछ रहे हैं। प्रशिक्षण पूरी तरह से स्वैच्छिक है।

यूडेसिटी के साथ पायलट कार्यक्रम 2019 में शुरू हुआ था जब शेल को एआई-सक्षम कर्मचारियों की आवश्यकता थी क्योंकि कंपनी में कई एआई-संबंधित परियोजनाएं थीं। कंपनी ने अपने संचालन के कई पहलुओं में एआई पर भरोसा किया है, जैसे कि गहरे पानी की ड्रिलिंग और रखरखाव से लेकर पूर्वानुमान विश्लेषण और स्वायत्त कंप्यूटिंग तक।

पायलट कार्यक्रम के सफल होने के बाद, कंपनी ने इसे विस्तारित किया और पेट्रोलियम इंजीनियरों, रसायनज्ञों, डेटा वैज्ञानिकों, भूभौतिकविदों और अन्य लोगों को लक्षित किया। ऑनलाइन कार्यक्रम को पूरा करने में लगभग चार से छह महीने लगते हैं, और कर्मचारी इस पर लगभग 10 से 15 घंटे प्रति सप्ताह काम करते हैं। शेल नैनोडिग्री नामक अनुकूलित ऑनलाइन पाठ्यक्रम के लिए भुगतान करता है।

एआई कर्मचारियों के लिए कारण

शेल को एआई-सक्षम कर्मचारियों की आवश्यकता के दो मुख्य कारण हैं। पहला, कंपनी वैकल्पिक ऊर्जा स्रोतों का विकास कर रही है और नई ऊर्जा प्रौद्योगिकियों पर 2 अरब डॉलर तक खर्च करने की योजना बना रही है। शेल के डेटा विज्ञान के महाप्रबंधक डैन जेवन्स के अनुसार, कंपनी का ऊर्जा व्यवसाय “डिजिटली मूल” है और एआई के आसपास भिन्नता होगी।

एआई कर्मचारियों की आवश्यकता का दूसरा कारण यह है कि शेल अभी भी अपना विशाल तेल व्यवसाय चला रहा है। ऑनलाइन कार्यक्रम के माध्यम से एआई में कर्मचारियों को फिर से कौशल प्रदान करके, वे रखरखाव उपकरण में समस्याओं का पता लगा सकते हैं इससे पहले कि वे टूट जाएं। नई ज्ञान से उन्हें कार्बन उत्सर्जन को कम करने के क्षेत्रों की पहचान करने में भी मदद मिलेगी। इसके अलावा, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग भूगर्भिक डेटा को स्वचालित रूप से संसाधित करने और भूमिगत चट्टान संरचनाओं पर जानकारी एकत्र करने के लिए किया जा सकता है।

“लोगों को यह समझने में मदद करने की क्षमता है कि हम चीजों को बेहतर बनाने के लिए बदलाव का प्रयास करने के लिए गंभीर हैं,” जेवन्स कहते हैं। “लेकिन एक चीज जो हम जानते हैं वह यह है कि प्रौद्योगिकी इस परिवर्तन का एक बड़ा तत्व है। हमें अधिक और स्वच्छ ऊर्जा प्रदान करने का तरीका खोजने की आवश्यकता है और एआई में निवेश करना इसे करने का एक प्रमुख तरीका है।”

शेल को यह भी उम्मीद है कि यूडेसिटी एआई सहयोग युवा कर्मचारियों को आकर्षित करेगा, जो इस प्रकार के काम को खतरनाक और शारीरिक रूप से मांग वाला मानते हैं।

पॉल डोनली एस्पेन टेक्नोलॉजी के उद्योग विपणन निदेशक हैं (AZPN )। कंपनी जटिल विनिर्माण प्रक्रियाओं में माहिर है।

“युवा लोग डिजिटल मूल-निवासी हैं,” डोनली कहते हैं। “जब वे कार्यबल में प्रवेश करते हैं, तो ऊर्जा और रसायन कंपनियां दुर्भाग्य से फेसबुक (META ), अमेज़ॅन (AMZN ), नेटफ्लिक्स (NFLX ) और गूगल के साथ प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। यह उन कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल है।”

मौजूदा कार्यबल को लक्षित करना

इन कंपनियों के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक अपने वर्तमान कार्यबल को बदलना है।

“सबसे खराब स्थिति यह है कि लोगों को निकाल दिया जाए और फिर उन कौशलों के साथ नए कर्मचारियों को नियुक्त किया जाए जिनकी आपको आवश्यकता है,” यूडेसिटी के सीईओ गेबे डालपोर्टो कहते हैं। “सबसे पहले, हमारे विश्वविद्यालय भविष्य के नौकरियों के लिए आवश्यक सभी कर्मचारियों को नहीं निकाल सकते हैं और यह महंगा है। पुनः कौशल देने की लागत इतनी कम है।”

कंपनी के अनुसार, यूडेसिटी पायलट कार्यक्रम ने उन कर्मचारियों के बीच कर्मचारी संतुष्टि में वृद्धि का परिणाम दिया जिन्होंने पाठ्यक्रम पूरा किया था।

“हम नहीं चाहते कि लोग महसूस करें कि वे स्थिर हैं और कंपनी बदलती रहती है,” जेवन्स कहते हैं।

क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विभिन्न उद्योगों में अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है, कंपनियों को अनुकूलन के लिए मजबूर किया जाएगा। पुनः कौशल देना परिवर्तन से निपटने के लिए शीर्ष दृष्टिकोणों में से एक होगा। पुनः कौशल देने के कई उदाहरण थे जो पर्याप्त परिणाम प्रदान नहीं कर सके, लेकिन यदि शेल का कार्यक्रम सफल होता है, तो यह भविष्य में एक मॉडल के रूप में उपयोग किया जा सकता है।