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- PwC ने AI किस तरह कामकाज में बदलाव लाएगा, इस पर अपने अनुमान जारी किए हैं, उनका यह एक संक्षिप्त सार है।
- क्या आप यह जानना नहीं चाहते कि ChatGPT से शुरू हुई generative AI की लहर वास्तव में कामकाज में बदलाव लाएगी या नहीं?
- आने वाले समय में बदलने वाले (और बदलने ही वाले) काम के भविष्य की तस्वीर कैसी हो सकती है, इसे समझने के लिए यह परिचय दिया जा रहा है।
- नीचे दिया गया सामग्री GPT मॉडल से स्वतः संक्षेपित किया गया है, इसलिए विस्तृत जानकारी के लिए मूल लेख देखें!
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परिचय
2024 में यह उम्मीद की जा रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) बिज़नेस ऑपरेशन के तरीके को बुनियादी रूप से बदल देगी। तकनीकी प्रगति, निवेश में बढ़ोतरी और टैलेंट के लिए प्रतिस्पर्धा AI के प्रभाव को बढ़ा रहे हैं, और इसका असर कंपनियों की आय बढ़ाने, रोज़मर्रा के संचालन, ग्राहक और कर्मचारी सहभागिता, तथा नए बिज़नेस मॉडल बनाने जैसे कई बिज़नेस पहलुओं पर पड़ेगा।
2023 Emerging Technology Survey के अनुसार, अमेरिका की 73% कंपनियाँ पहले से ही कुछ क्षेत्रों में AI अपना चुकी हैं, और खास तौर पर अगली पीढ़ी के AI (generative AI, GenAI: Generative AI) का अपनाया जाना अधिक स्पष्ट है। इन टूल्स के प्रमुख उदाहरण के रूप में ChatGPT के आने के बाद सर्वे में शामिल 54% कंपनियाँ अपने बिज़नेस के कुछ हिस्सों में GenAI का उपयोग कर रही हैं।
Generative AI की पहुँच और scalability दोनों बहुत अच्छी हैं, और यह CEO से लेकर software developer तक अलग-अलग बिज़नेस फ़ंक्शन और भूमिकाओं में उपयोगी है। PwC पिछले 7 वर्षों से AI ट्रेंड्स की भविष्यवाणी करता आ रहा है, और उसने 2024 के लिए 6 प्रमुख भविष्यवाणियाँ जारी की हैं। इन भविष्यवाणियों में ऐसे बदलाव शामिल हैं जो या तो पहले से स्पष्ट ट्रेंड के रूप में दिखाई दे रहे हैं या बहुत जल्द सामने आने वाले हैं, और ये लंबे समय की बिज़नेस वैल्यू बनाने के लिए ठोस action guide भी देती हैं।
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भविष्यवाणी 1. सही AI चयन कंपनियों को महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त देगा।
The right AI choices will provide companies a significant edge
2024 में यह उम्मीद है कि कई कंपनियाँ generative AI (GenAI; Generative AI) से आकर्षक return on investment (ROI) हासिल करेंगी। GenAI देखने में उपयोग में आसान लग सकता है, लेकिन इसकी वास्तविक क्षमता को सामने लाने के लिए इसे कंपनी की विशिष्ट ज़रूरतों के अनुसार कस्टमाइज़ करना और स्केल पर लागू करना ज़रूरी है। GenAI का टुकड़ों में उपयोग करने के बजाय scalable patterns पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, text जैसे unstructured data से insight निकालने की GenAI की क्षमता लगभग हर knowledge worker की क्षमता बढ़ा सकती है और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकती है।
GenAI के कारण लागत में कमी और तकनीकी सुधार कंपनी नेतृत्व से नई भूमिकाओं की भी माँग करेंगे। जैसे-जैसे digital labor की लागत घटेगी, कंपनियों के लिए नए operations और business models में बदलने की क्षमता अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी। कर्मचारियों को केवल नई तकनीक इस्तेमाल करने के लिए नहीं, बल्कि अपने काम की फिर से कल्पना करने के लिए प्रेरित करना भी अहम है।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. बड़े स्तर पर सोचें और उसी तरह काम करें। (Think and go big)
AI के transformative value को साकार करने के लिए cloud service provider द्वारा दिए गए कई public models में से किसी एक का private version लाइसेंस करें, उसे कस्टमाइज़ करें और स्केल के अनुरूप ढालें।
2. लोगों को प्राथमिकता दें। (Put people first)
अनुभवी लोगों को GenAI का उपयोग करके काम करने के तरीक़े की फिर से कल्पना करने के लिए प्रेरित करें, और AI के साथ भूमिकाओं को फिर से परिभाषित करते समय उन्हें नए अवसर दें।
3. प्राथमिकताएँ व्यवस्थित ढंग से तय करें। (Set priorities — methodically)
प्रक्रिया के मूल्य, scalability, वर्तमान में लगने वाले समय, और उपलब्ध डेटा की प्रकृति का विश्लेषण करने वाली पद्धति को ध्यान में रखकर प्राथमिकताएँ तय करें।
भविष्यवाणी 2. GenAI सिर्फ कर्मचारियों ही नहीं, नेताओं के काम को भी फिर से परिभाषित करेगा।
GenAI will redefine the work of leaders as much as employees
AI का कुल रोजगार पर लंबी अवधि का प्रभाव अभी स्पष्ट नहीं है, लेकिन 2024 में लगभग हर व्यक्ति के काम करने के तरीके, खासकर शीर्ष नेतृत्व के काम करने के तरीके, बदलने शुरू हो जाएंगे। जो लोग AI का उपयोग करना जानते हैं, वे उन लोगों से आगे निकलेंगे जो नहीं जानते। कर्मचारियों को AI का ज़िम्मेदारी से उपयोग करने के लिए skills, guidelines और incentives की आवश्यकता होगी।
मिडल मैनेजर्स को ऐसे teams को manage और evaluate करने की skills चाहिए होंगी जहाँ AI agents अधिकांश काम करते हों, और functional leaders को यह समझना होगा कि AI सिर्फ प्रक्रियाओं को complement ही नहीं, बल्कि replace भी कर सकता है। शीर्ष नेतृत्व को AI-आधारित operations और business models में अग्रणी भूमिका निभानी होगी, और आज के नेताओं के लिए संगठनात्मक समझ के साथ AI knowledge भी होना महत्वपूर्ण है।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. human-led और tech-powered दृष्टिकोण अपनाएँ। (Be human-led and tech-powered)
लीडरशिप टीम और कर्मचारियों के बीच skills तथा vision gap को कम करें, और AI को इस तरह तैनात करें कि workforce की high-value काम करने और जटिल data-driven निर्णय लेने की क्षमता मजबूत हो।
2. अपने टैलेंट को मुक्त करें। (Unleash your talent)
सही incentives, skills और guidance के साथ संगठन का हर knowledge worker GenAI का उपयोग कर अपने काम को automate या complement कर सकता है।
3. AI natives पर भरोसा करें। (Lean on AI natives)
ऐसी workforce बढ़ रही है, जैसे नए university graduates और entry-level कर्मचारी, जो अपने रोज़मर्रा के काम में GenAI का उपयोग करने के आदी हैं; उनकी skills और mindset को मज़बूत करने की योजना बनाइए।
भविष्यवाणी 3. AI पर भरोसे के लिए निर्णायक क्षण (MoT) आने वाला है।
The moment of truth for trust in AI is coming
2024 में AI, data, stakeholders और आपसी interactions में केंद्रीय भूमिका निभाएगा। AI पर भरोसा बेहद महत्वपूर्ण हो जाएगा, और इसका मतलब सिर्फ compliance तथा security systems तक सीमित नहीं है। सही परिस्थिति के लिए सही समाधान चुनकर प्रासंगिक और भरोसेमंद परिणाम हासिल करना महत्वपूर्ण है। इसका अर्थ है Responsible AI, enterprise-wide approach और practices की आवश्यकता।
जैसे-जैसे GenAI अधिक काम करेगा, गलतियों का प्रभाव बहुत व्यापक हो सकता है, और इससे transformative initiatives में देरी हो सकती है। policymakers पहले ही कदम उठा रहे हैं, और GenAI से जुड़े अपराधों पर भी ध्यान जा सकता है। इसलिए AI systems के परिणामों पर भरोसा अब भी बेहद महत्वपूर्ण है।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. पुरानी गलतियाँ दोहराएँ नहीं। (Don’t repeat old mistakes)
शुरुआती digital initiatives में अक्सर trust को आधार नहीं बनाया गया था। इसलिए शुरुआत से ही Responsible AI अपनाइए, ताकि AI initiatives तेज़ी से आगे बढ़ें और लागत-प्रभावशीलता भी बढ़े।
2. सब कुछ शून्य से शुरू मत कीजिए। (Don’t start from scratch)
AI द्वारा high-value काम और निर्णयों को complement या automate करने के लिए ज़रूरी नए जोखिमों का प्रबंधन करना महत्वपूर्ण है।
3. बड़े स्तर की भागीदारी सुनिश्चित करें। (Bring in the big guns)
क्योंकि AI के पूरे संगठन में फैलने की संभावना है, इसलिए शीर्ष नेतृत्व के सभी लोगों को AI के ज़िम्मेदार उपयोग में शामिल होना चाहिए।
भविष्यवाणी 4. GenAI डेटा के लिए 'missing link' बनेगा।
GenAI will be the ‘missing link’ for data
GenAI अधिक डेटा को अधिक तेज़ी और अधिक मूल्य के साथ transform करने में मदद करेगा। इससे कई data initiatives में आकर्षक cost-to-value परिणाम मिलेंगे। GenAI presentations, strategy documents, customer logs जैसे विविध दस्तावेज़ों में मौजूद जटिल unstructured data को scan, summarize, translate, analyze और troubleshoot करने में मदद कर सकता है।
GenAI के लिए कई चरणों की आवश्यकता होती है, जिनमें data को digitize करना और cloud में ले जाना भी शामिल है। कंपनियों का शीर्ष प्रबंधन इन data modernization कार्यों के महत्व को धीरे-धीरे बेहतर समझ रहा है, और कई कंपनियाँ इन्हें लागू करने की योजना बना रही हैं।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. cloud को अपना सहयोगी बनाइए। (Make cloud your ally)
जब data cloud में होता है, तब GenAI (और किसी भी AI) के लिए और अधिक काम करना संभव हो जाता है।
2. data में डूब मत जाइए। (Don’t drown in it)
यह सुनिश्चित करें कि आप मौजूदा समय की बहुत ज़्यादा अनावश्यक data की समस्या में न फँसें।
3. data stewards तैयार करें। (Cultivate data stewards)
Data owners को इस तरह प्रशिक्षित करें कि उनकी भूमिका data administrators से आगे बढ़कर data stewards की तरह विकसित हो, ताकि GenAI डेटा को मूल्यवान संपत्ति में बदलने में मदद कर सके।
भविष्यवाणी 5. GenAI transformation को भी transform करेगा।
GenAI will transform transformation
GenAI transformation को और अधिक तात्कालिक बना देगा, और उसे अधिक जगहों पर संभव भी करेगा। cloud के साथ मिलकर unstructured data को संभालने की GenAI की क्षमता लगभग हर data-related transformation initiative को तेज़ कर सकती है। साथ ही, GenAI transformation के उन क्षेत्रों में प्रवेश करने और कई चरणों को छोड़ देने में भी मदद करेगा जहाँ पहले पहुँचना संभव नहीं था।
GenAI finance, tax, legal, IT, compliance जैसे कई विभागों में पहले असंभव माने जाने वाले जटिल कार्यों और प्रक्रियाओं को संभाल सकता है। इसका मतलब है कि कंपनियाँ सामान्य enterprise applications को अपग्रेड किए बिना भी उन्हें cloud में ले जा सकती हैं, और लगातार विकसित हो रहे GenAI modules के ज़रिए उन्हें अपनी ज़रूरतों के अनुसार ढाल सकती हैं।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. हर व्यक्ति को transformation lead बनाइए। (Make everyone a transformation lead)
जहाँ कहीं भी knowledge work होता है, GenAI वहाँ उसे transform कर सकता है।
2. outsourcing और offshoring कम करें। (Outsource and offshore less)
GenAI-प्रेरित functional transformation के हिस्से के रूप में, मुख्य बिज़नेस प्रक्रियाओं को वापस in-house लाने पर विचार करें।
3. हर पहलू को कवर करें। (Cover all the bases)
AI निवेश बढ़ाने के लिए सिर्फ technology, cost और outcomes ही नहीं, बल्कि sustainability, industry-specific regulation और competition को भी ध्यान में रखें।
भविष्यवाणी 6. GenAI नए प्रकार के products और services को जन्म देगा।
GenAI will give rise to new classes of products and services
GenAI की बदौलत कंपनियों के नए offerings और revenue streams विकसित करने का तरीका नाटकीय रूप से बदल रहा है। नए processes बनाना, नए products और services विकसित करना, और customer engagement के लिए नए environments तैयार करना—ये सब GenAI की वजह से "no code" गतिविधियाँ बनते जा रहे हैं। इससे domain experts और creative talent सीधे data के साथ काम कर पाएँगे, और यदि मजबूत governance तथा oversight उपलब्ध हो तो यह सब और भी आसान तथा समझने योग्य तरीके से सामने आएगा।
Cloud-based enterprise applications पहले ही GenAI capabilities को integrate कर रहे हैं, लेकिन यह सिर्फ शुरुआत है। बहुत जल्द enterprise applications GenAI को एक add-on की तरह नहीं, बल्कि core के रूप में अपनाएँगे। ऐसे AI-based applications पहले की तुलना में अधिक तेज़, अधिक agile और अधिक customized होंगे।
आगे क्या करें (What to do next) 3 बातें
1. सिर्फ अनुकूलन नहीं, प्रतिस्थापन कीजिए। (Don’t adapt, replace)
AI की क्षमता को साकार कर नए products और services बनाने के लिए मौजूदा workflows और technical tools में केवल integrate मत कीजिए, बल्कि कुछ बिल्कुल नया बनाइए।
2. अपनी tech foundations को अपग्रेड कीजिए। (Upgrade your tech foundations)
हर जगह AI का उपयोग करने के लिए technology architecture और enterprise data model में बदलाव करना होगा।
3. लगातार नज़र बनाए रखें। (Keep watch)
जैसे-जैसे AI रोज़मर्रा के operations, अन्य technology applications, और नए products तथा services का बढ़ता हुआ हिस्सा बनेगा, oversight और governance पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो जाएँगे।
मूल लेख देखें
https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
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