कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी का उपयोग करके अपने कर्मचारियों को अपस्किल करें

एआई कई उद्योगों में व्यवसायों के लिए एक गेम-चेंजर के रूप में उभरा है। लेकिन जैसे ही एआई गोद लेने में तेजी आती है, सबसे महत्वपूर्ण विचारों में से एक यह है कि यह आपके वर्तमान कार्यबल को कैसे प्रभावित कर रहा है। जबकि आप प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए एआई में निवेश करने के लिए उत्सुक हो सकते हैं, आपकी टीम के सदस्य अधिक संकोच कर सकते हैं। हाल ही में गैलप सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग एक चौथाई कर्मचारी एआई को अपनी नौकरी लेने  के बारे में चिंतित हैं।

काम पर G-P एआई रिपोर्ट से पता चला है कि नेताओं को लगता है कि एआई डिजिटल परिवर्तन, बाजार जोखिम भविष्यवाणियों और नियामक अनुपालन जैसे क्षेत्रों को सफलतापूर्वक प्रभावित कर सकता है। हालांकि, एआई अकेले इन लक्ष्यों को सही लोगों और प्रक्रियाओं के बिना प्राप्त नहीं कर सकता है। एआई द्वारा लाए जा सकने वाले पूर्ण लाभों को अनलॉक करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि आप एआई की क्षमताओं के साथ-साथ अपने कर्मचारियों के कौशल पर विचार करें। आइए देखें कि नेता अपने संचालन को बदलने और इस तकनीक का समर्थन करने के लिए कौशल के साथ एक मजबूत कार्यबल बनाने के लिए एआई को गले लगाने के बीच संतुलन को सफलतापूर्वक कैसे मार सकते हैं।

क्या आप अपने कर्मचारियों की नौकरियां लेने जा रहे हैं?

जबकि कई कर्मचारियों को डर है कि एआई उन्हें काम पर बदल सकता है, G-P के Chief Product and Strategy Officer नट नटराजन का मानना है कि सही तैयारी और प्रशिक्षण के साथ, यह मामला नहीं होगा। "हम अपने मूल में विश्वास करते हैं कि हमारे पास प्रौद्योगिकी और एआई के साथ मानव प्रतिभा का संयोजन हमारे ग्राहकों के लिए अनुभवों का सबसे अच्छा संयोजन है। हमें नहीं लगता कि एआई लोगों को बदल देगा। हम जो कर रहे हैं उसमें वृद्धि होगी”। 

एआई अनुसंधान और कोडिंग जैसे समय लेने वाले कार्यों को संभालकर नौकरी की दक्षता को बढ़ा सकता है। और क्योंकि तकनीकी कौशल का शेल्फ जीवन चार साल तक कम हो गया है, एआई के बारे में कर्मचारियों को पढ़ाने से वास्तव में प्रतिभा प्रतिधारण बढ़ाने और एआई के फायदे को अधिकतम करने वाली संस्कृति को बढ़ावा देने के दौरान उनकी नौकरी की सुरक्षा बढ़ सकती है। 

AI upskilling क्या है?

कर्मचारियों के लिए एआई अपस्किलिंग के दो मुख्य प्रकार हैं: तकनीकी भूमिकाओं या गैर-तकनीकी भूमिकाओं के लिए प्रशिक्षण। गैर-तकनीकी भूमिकाओं वाले कर्मचारी अपने दिन-प्रतिदिन के काम में अपने विश्लेषणात्मक और निर्णय लेने के कौशल में सुधार करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम और पूर्वानुमानित विश्लेषण जैसे एआई के क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इसमें चैटबॉट्स जैसे एआई-संचालित उपकरणों का उपयोग करना सीखना, एआई द्वारा उत्पन्न डेटा की व्याख्या कैसे करें, और बेहतर निर्णय लेने के लिए एआई अंतर्दृष्टि को अपने फैसले के साथ कैसे संयोजित करें। उदाहरण के लिए, आप अपनी मार्केटिंग प्रतिभा को लक्षित अभियानों के लिए एआई का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं या अपने एचआर पेशेवरों को भर्ती समयसीमा को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं।

एआई अपस्किलिंग का दूसरा प्रकार अधिक तकनीकी है और उन भूमिकाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनमें सॉफ्टवेयर डेवलपर्स जैसे एआई समाधान बनाना, अनुकूलित करना या बनाए रखना शामिल है। यह पायथन जैसे उपकरणों का उपयोग करके मॉडल मूल्यांकन में प्रशिक्षण से भिन्न हो सकता है कि एआई और एमएल सिस्टम को बड़े सॉफ्टवेयर सिस्टम में कैसे एकीकृत किया जाता है, या परिचालन वातावरण में गहरे सीखने के मॉडल को कैसे तैनात किया जाता है।

अपने कर्मचारियों के लिए एआई अपस्किलिंग रणनीति की योजना कैसे बनाएं

भले ही एआई कई प्रमुख व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, फिर भी आपको लोगों को महत्वपूर्ण संदर्भ देने की आवश्यकता होगी। इसलिए एआई में प्रशिक्षण प्रतिभा आपको बेहतर निर्णय लेने के लिए मानव अनुभव के साथ मिश्रित अत्याधुनिक एआई का दोहरा बोनस देती है। प्रत्येक कंपनी के लिए अपस्किलिंग की यात्रा अलग-अलग होगी, लेकिन मूल रूप से, एआई प्रशिक्षण के लिए कई स्तरों की विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इसमें एक ऐसी संस्कृति शामिल है जहां वरिष्ठ नेता काम पर एआई का उपयोग करने के महत्व पर जोर देना और जोर देना जारी रखते हैं। नेताओं को यह भी पता लगाना चाहिए कि उनकी टीम के पास अब कौन से कौशल हैं और भविष्य में उन्हें किस कौशल की आवश्यकता होगी, जबकि प्रत्येक कर्मचारी को एक व्यक्तिगत सीखने की योजना दी जाएगी। 

"इस [अपस्किलिंग कर्मचारियों] को मूल्यांकन और कौशल अंतर विश्लेषण, डेटा विज्ञान जैसे क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने वाले लक्षित प्रशिक्षण, उन्नत मशीन सीखने की तकनीक, वास्तविक समस्या परियोजनाओं के साथ हाथों पर अनुभव, और चल रहे समर्थन की आवश्यकता होती है," G-P में प्रतिभा अधिग्रहण की निदेशक पूजा चुग ने कहा। "हालांकि इसमें समय लग सकता है, यह संगठन के भीतर एआई के अधिक टिकाऊ और एकीकृत गोद लेने का कारण बन सकता है, जो कर्मचारियों की ताकत का लाभ उठा सकता है जो पहले से ही कंपनी के व्यवसाय और संस्कृति को समझते हैं। 

एआई के साथ अपने कर्मचारियों को सशक्त बनाकर अपने व्यावसायिक परिणामों को बदलें।

जब आपके कार्यबल को एआई में प्रशिक्षित किया जाता है, तो वे चुनौतीपूर्ण समस्याओं से निपट सकते हैं, नवाचार को स्पार्क कर सकते हैं, और आपके व्यवसाय के लिए ओवरपरफॉर्मिंग परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। एआई प्रशिक्षण प्रतिधारण प्रयासों में भी मदद करता है, इसलिए आपकी एचआर टीमों को आज के प्रतिस्पर्धी भर्ती परिदृश्य के दौरान ऑनबोर्डिंग और ऑफबोर्डिंग के चक्र में बंद होने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं होगी। इसका मतलब है कि वे अन्य महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो आपके कार्यबल में सुधार करेंगे, जैसे लाभ प्रशासन, नीति प्रबंधन और कर्मचारी संबंध, कुछ नाम। यहां बताया गया है कि एआई और कर्मचारी अपस्किलिंग दोनों में निवेश कैसे विभिन्न उद्योगों को लाभ पहुंचा सकता है।

उपभोक्ता पैक किए गए सामान (CPG):

एमएल एल्गोरिदम और डेटा एनालिटिक्सपर सीपीजी उद्योग में कर्मचारियों को अपस्किल करना आपकी टीम को अधिक डेटा-संचालित और कुशल बना सकता है। सीपीजी उद्योग में प्रभावी ढंग से डेटा का प्रबंधन करना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि खुदरा विक्रेताओं और आपूर्तिकर्ताओं से लेकर निर्माताओं और उपभोक्ताओं तक बहुत सारे स्रोत बिंदु हैं। लेकिन एमएल एल्गोरिदम और डेटा एनालिटिक्स पर कर्मचारियों को प्रशिक्षण उपभोक्ता मांग जैसे कारकों की भविष्यवाणी करने और इन्वेंट्री के स्तर को अनुकूलित करने की शक्तिशाली क्षमता को अनलॉक कर सकता है। मैकिन्से के शोध के अनुसार, एक उपभोक्ता कंपनी ने वित्तीय योजना और विश्लेषण को सरल बनाने के लिए एक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग किया, जिससे अनुसंधान पर खर्च किए गए समय का 30% तक की बचत हुई।

बायोटेक:

डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंगऔर स्वचालनपर बायोटेक उद्योग में कर्मचारियों को अपस्किल करना नवाचार और चिकित्सा विकास को बढ़ावा दे सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा विज्ञान कौशल का उपयोग बायोमार्कर की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, और चीन के शोधकर्ताओं ने हाल ही में लिम्फ नोड बायोप्सी से फेफड़ों के कैंसर का सटीक पता लगाने के लिए गहरी सीखने के मॉडल का उपयोग किया। एआई प्रशिक्षण जैव प्रौद्योगिकी उद्योग में महत्वपूर्ण होगा, जहां बड़े जैविक डेटासेट का विश्लेषण करने और उन्नत सिमुलेशन चलाने जैसे कौशल खोजों को तेज कर सकते हैं जो सटीक स्वास्थ्य देखभाल में सुधार कर सकते हैं।

व्यावसायिक सेवाएं:

एआई कौशल के साथ व्यापार सेवा उद्योग में कर्मचारियों को लैस करने से उन्हें ऐसे उपकरणों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है जो डेटा प्रविष्टि और रिपोर्ट पीढ़ी जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, रोबोट प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) उपकरणों पर कर्मचारियों को प्रशिक्षण प्रसंस्करण समय और मानव त्रुटि के जोखिम को कम कर सकता है, और फॉर्म पूरा होने, डेटा निष्कर्षण और फ़ाइल प्रबंधन जैसे प्रमुख प्रशासनिक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकता है। व्यापार सेवाओं में एआई उपयोग पर एक 2024 थॉमसन रॉयटर्स सर्वेक्षण में पाया गया कि कानूनी उद्योग उत्तरदाताओं ने लागत बचत के लिए एआई टूल का उपयोग किया, कर्मचारियों को उच्च मूल्य वाले कार्यों पर अधिक समय बिताने की अनुमति देने की उनकी क्षमता, और गुणवत्ता नियंत्रण जांच में सहायता करने की उनकी क्षमता। 

विनिर्माण:

विनिर्माण उद्योग में कर्मचारियों को एमएल, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) जैसी प्रक्रियाओं पर अपस्किल करना, और पूर्वानुमान विश्लेषिकी कम त्रुटियों, बेहतर वर्कफ़्लो प्रबंधन और डाउनटाइम को कम करने के साथ उच्च उत्पादकता का कारण बन सकती है। मैकिंजी ग्लोबल इंस्टीट्यूटके अनुसार, विनिर्माण सबसे अधिक डेटा-गहन उद्योगों में से एक है, जो सालाना दुनिया भर में 1.9 पेटाबाइट्स का औसत उत्पन्न करता है। पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग में प्रशिक्षित कर्मचारी उपकरण की विफलताओं से पहले सक्रिय रखरखाव को शेड्यूल करने के लिए मशीन डेटा की व्याख्या कर सकते हैं। यह विनिर्माण उद्योग में महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह परिचालन देरी या पड़ावों के जोखिम को कम करता है जो दक्षता को कम कर सकता है और लागत बढ़ा सकता है।

तकनीक:

एआई स्वचालन और विश्लेषिकी उपकरणों पर प्रौद्योगिकी उद्योग में कर्मचारियों को ऊपर उठाने का मतलब है कि वे कम समय में अधिक हासिल कर सकते हैं। स्विट्जरलैंड में लुगानो विश्वविद्यालय के शिक्षाविदों का मानना है कि एआई कौशल - जैसे एमएल, एनएलपी, और स्वचालित परीक्षण - कोडिंग और बग का पता लगाने जैसे कार्यों में मदद करके सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के कार्यभार को आधे में काट देगा। साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में, गहरे सीखने के मॉडल पर प्रशिक्षण कर्मचारियों को बड़े डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने में मदद कर सकता है जो अन्यथा उन्हें याद आ सकता है। वे क्लाइंट लॉग और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके मॉडल बनाने के लिए एआई का भी उपयोग कर सकते हैं जो उन्हें किए जाने से पहले हमले के पैटर्न की पहचान करेंगे। 

G-P के AI-संचालित समाधानों के साथ अपनी टीमों को सशक्त बनाएं।

हम विश्व स्तर पर व्यवसाय कैसे करते हैं, एआई के बढ़ते गोद लेने के साथ लगातार बदल रहा है, और यह सावधानीपूर्वक योजना, निवेश और निरंतर सीखने के लिए इस विकसित तकनीक का अधिकतम लाभ उठाने के लिए लेता है। सही एआई प्रतिभा को काम पर रखना और अपने नए और मौजूदा कर्मचारियों के लिए चल रही प्रशिक्षण रणनीति को लागू करना एआई के लाभों को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। 

आपकी तरफ से G-P के साथ, हमारे AI-सक्षम वैश्विक रोजगार उत्पाद और एम्प्लॉयर ऑफ रिकॉर्ड समाधान आपको उन वैश्विक टीमों को काम पर रखने, ऑनबोर्ड करने और प्रबंधित करने में मदद करते हैं जिन्हें आपको सफल होने की आवश्यकता होगी। हमारे मालिकाना एआई ज्ञान आधार और डेटा सिस्टम द्वारा संचालित, हमारी तकनीक सुनिश्चित करती है कि आपके पास सूचित निर्णय लेने और 180+ देशों में अनुपालन का विस्तार करने के लिए तत्काल उत्तर और विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि हैं।

एआई काम की दुनिया को कैसे प्रभावित करता है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए, आज हमारी एआई रिपोर्ट डाउनलोड करें।