काम का भविष्य: कैसे AI और स्वचालन नौकरी की भूमिकाओं और व्यवसाय मॉडल को फिर से परिभाषित कर रहे हैं

हमारे पेशेवर अभ्यास में, हमने दो विपरीत राय के बारे में सुना है कि एआई और इसका नौकरी की भूमिकाओं और व्यवसाय मॉडल पर प्रभाव के बारे में। एक पक्ष बेरोजगारी दर में वृद्धि और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण होने वाले परिवर्तनों के बारे में चिंतित है, जबकि दूसरा पक्ष मानता है कि एआई कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं लाएगा और यह एक बुलबुला साबित होगा।

जैसा कि 64% सीआईओ एआई का उपयोग करके अपने व्यवसाय ऑपरेशन को बढ़ाने और उद्यमों को विकसित करने की उम्मीद करते हैं, तकनीक की मजबूत क्षमताओं और सीमाओं को समझना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में नए व्यवसाय मॉडल पेश कर सकती है, या ये अपेक्षाएं पूर्वाग्रह में निहित हैं?

जैसा कि हमेशा, सच्चा उत्तर दोनों के बीच में है।

प्रत्येक तकनीकी क्रांति के बाद नौकरी की भूमिकाओं और कार्यस्थल की दिनचर्या में परिवर्तन हुआ है। एआई के विकास ने कार्यस्थलों में तेजी से परिवर्तन और सामाजिक परिवर्तन का वादा किया था। जैसा कि यह निकला, एआई ने समाज पर अपेक्षित प्रभाव नहीं डाला, लेकिन समाज एआई पर प्रभाव डाल सकता है और डालना चाहिए।

एलएलएम विकास में धीमी गति और एआई हॉलुसिनेशन की लगातार रिपोर्टें यह स्पष्ट करती हैं कि आज हम जिन एआई सिस्टम को जानते हैं वे न केवल परिपूर्ण से दूर हैं – वे अपेक्षित परिणाम प्रदान नहीं करते हैं, और डेवलपर्स को यह पता है। यह समझना महत्वपूर्ण है कि समस्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नहीं है, बल्कि इसके आसपास के हYPE में है। इसके बजाय मौजूदा विशेषताओं में सुधार पर ध्यान केंद्रित करने और धीमा करने के, डेवलपर्स ने अगले लक्ष्य की ओर बढ़ना शुरू कर दिया। परिणामस्वरूप, कई संभावित समस्याएं अनुसंधानित और उपेक्षित रह गईं, जिससे कई मुद्दे उत्पन्न हुए, जैसे कि गूगल को अपने बार्ड एआई द्वारा एक तथ्यात्मक त्रुटि के कारण $100 बिलियन का शेयर गिरावट का सामना करना पड़ा।

इन परिणामों से पता चलता है कि यदि एआई को बुनियादी कार्यों को करने के लिए नियंत्रण और निगरानी की आवश्यकता है, तो जटिल कार्यों पर भरोसा करने के लिए यह बहुत जल्दी है। कई नौकरी की भूमिकाओं में गहरी अंतर्दृष्टि, महत्वपूर्ण सोच और लचीलापन की आवश्यकता होती है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कमी है – और यह जल्द ही नहीं बदलेगा।

ओपनएआई में एजीआई तैयारी समूह के पूर्व प्रमुख के अनुसार, एआई की वास्तविक दक्षता व्यवसायों, सरकारों, उद्योग की आवाजों, पेशेवरों और नागरिकों के बीच एक मजबूत संवाद का परिणाम होगी। वर्तमान में, यह संवाद अभी तक शुरू नहीं हुआ है, और यह सभी संबंधित लोगों की पूर्ण भागीदारी की आवश्यकता होगी।

व्यवसाय मॉडल में एआई: वर्तमान मूल्य की खोज

जबकि एआई-चालित व्यवसाय मॉडल का युग कुछ वर्षों में हमारे लिए कुछ नहीं है, यह इनकार नहीं किया जा सकता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने कंपनियों के संचालन और उनके कार्य प्रवाह के प्रबंधन पर काफी प्रभाव डाला है।

सामान्य तौर पर, यह सभी तीन समर्थन स्तंभों पर निर्भर करता है:

1. डेटा विश्लेषण

जितना अधिक हम जुड़े हुए हैं, उतना ही अधिक डेटा हमारे पास आता है। यह विशेष रूप से उद्यमों के लिए सच है – व्यवसाय यात्रा का प्रत्येक वर्ष बहुत सारे डेटा पूल, दस्तावेजों, कागज़ और स्क्रीनकैप का उत्पादन करता है। प्रत्येक बिट में अपार मूल्य है, लेकिन इसे पहले खोजना होगा। मानव विशेषज्ञों के लिए, सभी डेटा को खनन करने और व्यवस्थित करने में महीनों लग सकते हैं, यदि नहीं तो साल। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए, यह दिनों की बात है, यदि नहीं तो सेकंड। बड़े डेटा वॉल्यूम में गहराई से जाने, उन्हें सॉर्ट करने और व्यवस्थित करने – जिसमें अनस्ट्रक्चर्ड डेटा भी शामिल है – एआई कर्मचारियों, निर्णय लेने वालों और कार्यकारियों के साथ महत्वपूर्ण जानकारी को जोड़ती है, डेटा बोतलनेक को मिटाती है और प्रत्येक स्तर पर तेज़ निर्णय लेने को सक्षम बनाती है। एआई के साथ, उद्यम यात्रा का इतिहास और पूरा दृश्य बहुत स्पष्ट हो जाता है, जो अधिक निश्चितता जोड़ता है और व्यवसायिक नेताओं को यह समझने में मदद करता है कि वे किस मील के पत्थर पर हैं और भविष्य में उन्हें कहां होना चाहिए।

2. ग्राहक इंटरैक्शन व्यक्तिगतीकरण

ग्राहक अनुभव की गुणवत्ता अमेरिका में सभी समय के निचले स्तर पर हिट करने के साथ, प्रतिक्रिया समय को कम करना, व्यक्तिगत इंटरैक्शन को सक्षम करना और ग्राहकों की चिंताओं को जल्द से जल्द संबोधित करना उद्यमों के लिए कभी भी अधिक महत्वपूर्ण नहीं रहा है। हालांकि, इन लक्ष्यों को प्राप्त करने का अर्थ है प्रत्येक ग्राहक डेटा को लेना: जनसांख्यिकी, खरीद इतिहास, ब्रांड इंटरैक्शन आवृत्ति, और कई अन्य कारक। इस पैमाने का एक कार्य कॉल सेंटर या समर्थन टीम के लिए संभालने के लिए बहुत अधिक है, लेकिन यह एक एआई सहायक के लिए एक दिनचर्या गतिविधि है। एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म और मानव कर्मचारियों के साथ मिलकर काम करके, व्यक्तिगत ग्राहक इतिहास का तुरंत अनुसंधान करके और उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित करके उन्नत ग्राहक सेवा प्रदान कर सकते हैं। इस तरह का दृष्टिकोण ग्राहकों द्वारा एक ब्रांड में देखी जाने वाली व्यक्तिगतीकरण और सहानुभूति के स्तर प्रदान करता है, जो विक्रेता के साथ उनके संबंध को मजबूत करता है और वफादारी को पोषण करता है।

3. जोखिम प्रबंधन

जोखिम प्रबंधन एक निरंतर और अपरिवर्तित दर्द बिंदु है – और यह हमेशा ऐसा ही रहेगा। व्यवसाय परिदृश्य जितना अधिक तीव्र होगा, उतनी ही अधिक परिदृश्यों का मूल्यांकन कार्यकारियों को वित्तीय और प्रतिष्ठा जोखिम का उचित मूल्यांकन करने के लिए करना होगा। कुछ मूल्यांकन महत्वपूर्ण सोच और अनुभव पर आधारित होते हैं, जबकि अन्य ऐतिहासिक डेटा को पैटर्न का खुलासा करने के लिए बड़ी मात्रा में आवश्यकता होती है। बाद के मामले में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशाल मदद प्रदान करती है जो असामान्यता का पता लगाने, पैटर्न की पहचान करने और संदिग्ध व्यवहार का पता लगाने में मदद करती है। ये क्षमताएं प्रबंधकों, विश्लेषकों और कार्यकारियों पर दबाव को कम करती हैं, जिससे वे खतरों की पहचान कर सकते हैं और तदनुसार तैयारी कर सकते हैं।

व्यवसाय मॉडल में एआई का भविष्य: और अधिक के लिए तैयार रहें

एक महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई-संचालित व्यवसाय मॉडल के प्रकार तब तक परिभाषित नहीं किए जा सकते जब तक कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पूर्ण मूल्य खोजा नहीं जाता। व्यवसायिक नेताओं को अभी भी एआई आरओआई की गणना के बारे में बाड़ पर होने के साथ, अनुसंधान और अन्वेषण की आवश्यकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाना कोई छोटा परिवर्तन नहीं है; यह एक पूरी तरह से नया कार्यप्रवाह पेश करता है। इसलिए, व्यवसायिक नेताओं को उस कार्यप्रवाह को समझने की आवश्यकता है, इसके केपीआई की पहचान करनी होगी और यह निर्धारित करना होगा कि यह पिछली दिनचर्या से कैसे अलग है – और अपने विश्लेषण के आधार पर परिवर्तनकारी मूल्य का निर्धारण करें।

उदाहरण के लिए, कई मामलों में, एआई न केवल उद्यम प्रक्रियाओं में सुधार करता है – यह नए बनाता है जो वांछित परिणामों तक पहुंचने की अनुमति देते हैं। लेकिन इन परिणामों के मूल्य को अधिकतम करने और नए मॉडल के लिए आधार तैयार करने के लिए, किसी भी उद्यम को तीन एकीकृत घटकों की आवश्यकता होगी: प्रक्रिया, प्रौद्योगिकी और इसका उपयोग करने वाले लोग।