- 99% कॉर्पोरेट executives की आगे AI में निवेश करने की योजना है। लेकिन generative AI अपनाए जाने के बाद पहली बार वैश्विक कामगारों के बीच AI adoption की रफ्तार धीमी हुई है और AI को लेकर उत्साह कम हो रहा है
- Slack के Workforce Index सर्वे (17,000 से अधिक office workers पर आधारित) के अनुसार, कर्मचारियों द्वारा AI इस्तेमाल छिपाने के कारण, AI tools से workload बढ़ने की आशंका, और युवा पीढ़ी के AI skills को optimize करने के तरीकों पर insights मिलते हैं
प्रमुख सर्वे निष्कर्ष
- executives की AI निवेश योजना: 99% इस साल AI में निवेश करने वाले हैं, और 97% को AI को business operations में integrate करने को लेकर तात्कालिकता महसूस हो रही है।
- AI उत्साह में कमी: पिछले 3 महीनों में अमेरिका और फ्रांस सहित कई देशों में AI adoption की रफ्तार धीमी हुई है। वैश्विक स्तर पर AI के प्रति उत्साह 6% घटा है।
- AI उपयोग को लेकर असहजता: 48% office workers ने कहा कि वे अपने manager को यह बताने में असहज हैं कि उन्होंने काम में AI का उपयोग किया है। कारण हैं कि AI का इस्तेमाल cheating जैसा लगता है, कहीं उन्हें कम सक्षम न समझा जाए, और कहीं वे आलसी न दिखें।
- AI training की कमी: 61% office workers ने AI सीखने में कुल 5 घंटे से भी कम समय लगाया है, जिससे AI adoption में देरी हो रही है।
- upskilling की इच्छा: 76% कर्मचारी AI expert बनना चाहते हैं, और इसके मुख्य कारण industry trends और personal goals हैं।
[AI adoption की रफ्तार धीमी होने के कारण]
AI norms को लेकर अनिश्चितता और असहजता
- कई कर्मचारियों ने कहा कि उन्हें यह नहीं पता कि कंपनी के भीतर AI का कौन-सा उपयोग अनुमति प्राप्त है।
- 48% कर्मचारियों को manager के सामने AI उपयोग का खुलासा करना असहज लगता है, और मुख्य कारण हैं कहीं यह cheating जैसा न लगे, कहीं उन्हें अयोग्य न समझा जाए, और कहीं वे आलसी न दिखें।
AI उम्मीदों पर खरी नहीं उतर रही है
- AI से उम्मीद थी कि वह कर्मचारियों को अधिक तेज़ और कुशलता से काम करने में मदद करेगी, लेकिन वास्तव में यह अधिक रूटीन काम और बढ़े हुए workload का कारण बन सकती है।
- कर्मचारी चाहते हैं कि AI की मदद से वे समय को अर्थपूर्ण कामों की ओर पुनर्वितरित करें, लेकिन उन्हें लगता है कि वास्तविकता में समय अधिक administrative work पर खर्च होगा।
[leaders के लिए कार्रवाई के उपाय]
AI team-building exercise
- अगर AI उपयोग के norms को लेकर भ्रम है, तो AI team-building exercise के ज़रिये अलग-अलग दृष्टिकोण स्पष्ट किए जा सकते हैं और AI के creative use cases खोजे जा सकते हैं।
- AI education programs को मज़बूत करना: executives को कर्मचारियों को AI skills हासिल करने के लिए स्पष्ट permission, education, training (PET: Permission, Education, Training) देना चाहिए।
productivity को फिर से परिभाषित करना
- AI tools कर्मचारियों की productivity बढ़ाते हैं, लेकिन इसका मतलब सिर्फ workload बढ़ना नहीं है। leaders को innovative और creative work पर अधिक ज़ोर देने की ज़रूरत है।
[AI का भविष्य: तीन पूर्वानुमान]
पूर्वानुमान 1: AI-native पीढ़ी AI adoption को आगे बढ़ाएगी
- डेटा के अनुसार, 68% office workers का कहना है कि अभी graduate होने वाले college students की AI skills कंपनी के औसत कर्मचारी से बेहतर हैं।
- अर्थ: leaders, AI में दक्ष युवा कर्मचारियों को mentor की भूमिका में इस्तेमाल कर peer learning को बढ़ावा दे सकते हैं।
पूर्वानुमान 2: AI-native पीढ़ी में सामाजिक जुड़ाव कम होने का जोखिम है
- 81% AI users महत्वपूर्ण projects में दोस्त या सहकर्मी के बजाय AI से मदद मांगते हैं।
- अर्थ: leaders को AI को सिर्फ efficiency tool की तरह नहीं, बल्कि मानव सहयोग को फिर से गढ़ने वाले catalyst की तरह उपयोग करने की ज़रूरत है।
पूर्वानुमान 3: job seekers AI में दक्ष कंपनियों को प्राथमिकता देंगे
- 4 में से 3 office workers ऐसी कंपनी में काम करना चाहते हैं जो AI tools उपलब्ध कराती हो और उनका उपयोग करती हो।
- अर्थ: जिन कंपनियों में AI का उपयोग धीमा है या support कम है, उन्हें बेहतरीन talent को आकर्षित करने और बनाए रखने में कठिनाई हो सकती है।
सर्वे पद्धति
- यह सर्वे 2 अगस्त 2024 से 30 अगस्त 2024 के बीच Qualtrics पर 17,372 office workers के बीच किया गया।
- सर्वे में शामिल लोग Slack या Salesforce के कर्मचारी या ग्राहक नहीं थे, बल्कि full-time (सप्ताह में 30 घंटे या अधिक) office workers थे।
1 टिप्पणियां
टूल्स का इस्तेमाल न करने की वजह यह होनी चाहिए कि वे पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं।