2 गुना अधिक, 10 गुना तेज, घड़ी के चारों ओर - सभी लोगों के लिए

कर्मचारियों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ दोस्ती की और उत्पादकता बढ़ाने के लिए इसका उपयोग करने के लिए तैयार हैं, साथ ही साथ काम और व्यक्तिगत जीवन के बीच संतुलन भी तलाशते हैं। यह निष्कर्ष विश्लेषकों पियरे ऑडॉइन कंसल्टेंट्स (पीएसी) तक पहुंच गया था, जिन्होंने फुजित्सु के साथ मिलकर कार्यस्थल 2025 का अध्ययन किया। 80% से अधिक प्रतिभागियों का मानना ​​है कि उन्हें मिलने वाली AI तकनीक उनके काम पर सकारात्मक प्रभाव डालेगी। वे सभी लोग जो रुचि रखते हैं कि किस प्रकार के रोजगार के बारे में सपने देखते हैं, कृपया, बिल्ली के नीचे।




सर्वेक्षण में शामिल लगभग आधे कर्मचारियों को लगता है कि उनकी उत्पादकता वैसी ही बनी हुई है या घटती है, इस तथ्य के बावजूद कि वे दो साल पहले की तरह कठिन (45%) काम करते हैं, या उससे भी अधिक कठिन (47%)। शायद इसीलिए अधिकांश उत्तरदाताओं का मानना ​​है कि एआई उन्हें श्रम दक्षता में सुधार करने में मदद करेगा। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, 80% से अधिक अध्ययन प्रतिभागी जो डिजिटल वर्चुअल असिस्टेंट या विशेष व्यक्तिगत और अनुकूली कार्यात्मकताओं के रूप में एक विशेष AI प्रौद्योगिकी के साथ खुद को परिचित करने में कामयाब रहे, उनका मानना ​​है कि यह कार्य को सकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा। और यह केवल तथाकथित डिजिटल पीढ़ी के कर्मचारियों के बारे में नहीं है, जो आधुनिक प्रौद्योगिकियों में अच्छी तरह से वाकिफ हैं। यह राय विशेषज्ञों द्वारा डिजिटल समाधान के साथ काम करने वाले न्यूनतम बुनियादी अनुभव के साथ भी साझा की जाती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शुरुआत के अधिक से अधिक उदाहरण हैं, जो कुछ निश्चित परिणाम दिखाते हैं। तो, ब्रिटिश प्रोजेक्ट डीपमाइंड हेल्थ के ढांचे में, एक प्रणाली बनाई गई थी जो कुछ ही मिनटों में सैकड़ों हजारों मेडिकल रिकॉर्ड की प्रक्रिया कर सकती है और आवश्यक जानकारी निकाल सकती है। एक लाख नेत्र छवियों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों पर आधारित एल्गोरिदम के विकास पर काम कर रहे हैं जो दो नेत्र रोगों के शुरुआती संकेतों का पता लगाने में मदद करते हैं - गीला उम्र से संबंधित धब्बेदार अध: पतन और मधुमेह संबंधी रेटिनोपैथी। हालाँकि Fujitsu अध्ययन केवल यूरोपीय देशों में आयोजित किया गया था, लेकिन रूस के कुछ उदाहरण डेटा का अच्छी तरह से समर्थन कर सकते हैं। गज़प्रोम नेफ्ट, रूसी रेलवे, रोस्टेलकॉम, यैंडेक्स, मेल.रू, एमटीएस, सेर्बैंक और अन्य जैसी बड़ी कंपनियों ने पहले ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों को लागू करना शुरू कर दिया है और पहले परिणाम दिखाए हैं।

उदाहरण के लिए, एक संज्ञानात्मक भूविज्ञानी गज़प्रॉम नेफ्ट के कर्मचारियों को इन्वेंट्री पूर्वानुमान, जोखिम आकलन और विकास रणनीतियों की योजना बनाने में मदद करता है। रोबोट उत्पादन के शुरुआती चरणों में सकल त्रुटियों के जोखिम को काफी कम कर देता है, जिसे भविष्य में ठीक करना लगभग असंभव है। "भूविज्ञानी" का एक सहयोगी, एक रोबोट भर्तीकर्ता "वेरा", एक परिवीक्षाधीन अवधि से गुजर रहा है, अर्थात। रूसी रेलवे में परीक्षण मोड में उपयोग किया जाता है। विशेषज्ञ आवेदकों के साथ उसकी बातचीत, उनके साथ बातचीत की गुणवत्ता का मूल्यांकन करते हैं, और संवादों की स्क्रिप्ट में जोड़ भी बनाते हैं। एक आभासी सहायक एक विशेष रिक्ति की आवश्यकताओं के अनुसार उम्मीदवारों का चयन करने में मदद करता है। लोग इस घटना के पहले चरण में नौकरी चाहने वालों के साथ काम करने के लिए जुड़ते हैं, उदाहरण के लिए, एक कॉल छोड़ दिया जाता है, या अनुभव के संबंध में विशेष प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। "वेरा" को घड़ी के आसपास आवेदकों से कॉल प्राप्त होते हैं। इस मोड और स्क्रिप्ट के उपयोग के लिए धन्यवाद, यह कंपनी के कार्मिक प्रबंधन विभाग के कर्मचारी के रूप में एक महीने में कई बार कॉल करता है।

समझना, सत्यापित करना, 10 गुना तेजी से हल करना

रोबोट की सफलताओं को देखते हुए, कर्मचारियों को इस बात का बिल्कुल भी डर नहीं है कि वे लोगों से काम छीन लेंगे, और यहां तक ​​कि इसके "परिचित" उपकरण को और अधिक कुशल बनाने के लिए अपनी मशीनों का उपयोग करना चाहेंगे। जैसा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, और रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन तकनीक अधिक व्यापक और प्रचारित हो जाते हैं, लोग अपने नियोक्ताओं से इस तरह के समाधान की उम्मीद करेंगे। इस कार्य का सामना करने वाली कंपनियां उत्पादकता बढ़ाने और प्रतिभाशाली और होनहार विशेषज्ञों के लिए युद्ध जीतने में सक्षम होंगी।

लेकिन अब तक, सर्वेक्षण के परिणाम बताते हैं कि लगभग आधे कर्मचारी मौजूदा नौकरियों को कम अंक देते हैं: वे नए कर्मचारियों की भर्ती को सकारात्मक रूप से प्रभावित नहीं करते हैं और यहां तक ​​कि वे प्रमुख कौशल वाले पेशेवरों को नहीं रख सकते हैं। सर्वेक्षण प्रतिभागियों ने नोट किया कि कई एप्लिकेशन और सेवाएं आवश्यक सहायता प्रदान नहीं करती हैं, और कर्मचारी बहुत अधिक डेटा से घिरे हैं, जिससे काम के लिए आवश्यक जानकारी प्राप्त करना मुश्किल हो जाता है।



मान लीजिए कि कार्य एक कानूनी इकाई के लिए एक खाता खोलना है। अब जिन बैंकों ने इसके लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल नहीं किया है, वे लगभग आठ दिन बिता रहे हैं। इस समय, कर्मचारी मैन्युअल रूप से दस्तावेजों के पैकेज - चार्टर, पंजीकरण प्रमाण पत्र, अनुबंध और लाइसेंस से डेटा की खोज, सत्यापन और प्रवेश करते हैं। और प्राकृतिक भाषा में ग्रंथों के विश्लेषण के लिए प्रौद्योगिकियां कार्य को दस गुना तेजी से सामना करती हैं। वे एक शब्दार्थ पदानुक्रम पर आधारित हैं जो इसके अर्थ के आधार पर पाठ का विश्लेषण और समझ करता है। AI जल्दी से सभी दस्तावेजों के प्रकारों को निर्धारित करता है, डेटा को निकालता है, तुलना करता है और सूचना प्रणालियों में स्थानांतरित करता है, ब्लैक लिस्ट के खिलाफ क्लाइंट की जांच करता है। ऐसे प्लेटफार्मों का उपयोग कॉर्पोरेट ऑडिटिंग के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, पूरे सिस्टम में दस्तावेज़ों को वितरित करने के उद्देश्य से: सीआरएम में अनुबंध, लेखा प्रणालियों में चालान, खरीद प्रबंधन में अनुमान। तकनीकी सहायता विशेषज्ञ ग्राहकों के अनुरोधों का जवाब जल्दी से खोजने के लिए समान समाधान पा सकते हैं। प्रौद्योगिकी पाठ के अर्थ का विश्लेषण करती है, न कि व्यक्तिगत शब्दों का। इसलिए, वह समझती है कि जब एक ही चीज़ के बारे में सवाल पूछे जाते हैं, लेकिन वे अलग-अलग तरीकों से तैयार किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, इंटरनेट "काम नहीं करता है", "नहीं पकड़ता है", "सब कुछ टूट गया है"।

जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पीपुल-ओरिएंटेड है

चूंकि कर्मचारियों को लंबे समय तक काम करने के लिए मजबूर किया जाता है, इसलिए उन्हें काम और व्यक्तिगत जीवन के बीच इष्टतम संतुलन खोजने की आवश्यकता होती है। और सर्वेक्षण के परिणामों को देखते हुए, वे इसे अधिक लचीले कामकाजी तरीकों और एक अनुकूलनीय अनुसूची के माध्यम से प्राप्त करना चाहेंगे - आधे से अधिक उत्तरदाताओं (53%) ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए इसे "बहुत महत्वपूर्ण" माना। हालांकि, सर्वेक्षण में भाग लेने वाले प्रतिभागियों में से एक तिहाई (35%) अपने नियोक्ताओं की औसत और निम्न पर व्यावसायिक और व्यक्तिगत जीवन के बीच एक इष्टतम संतुलन बनाए रखने की क्षमता को दर करते हैं। एक उत्तेजक और स्वस्थ कामकाजी वातावरण (49%) और सही उपकरण (40%) तक पहुंच को कार्य कुशलता के मुख्य कारक के रूप में नामित किया गया था।



जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव उन्मुख होता है, तो यह व्यक्तिगत और कामकाजी समय के बीच की रेखा को धुंधला करने में मदद करता है। यदि आप किसी कर्मचारी को पहली जगह पर रखते हैं और उसे आवश्यक सही तकनीकी उपकरण देते हैं, तो हम देखेंगे कि व्यवसाय और निजी जीवन को संयोजित करने के लिए कितना दर्द संभव है।

दुनिया के छह देशों में 300 से अधिक कंपनियां हमारे उसी हमवतन वेरा की मदद से नए कर्मियों की खोज को स्वचालित करती हैं। यह सबसे थकाऊ नौकरी के कर्मचारियों को राहत देता है - एक फिर से शुरू, "सफाई" डेटाबेस से लेता है (और लगभग 30% हो सकता है), "ठंडा" कॉल और एक प्रारंभिक साक्षात्कार का संचालन। भर्तीकर्ता दो दिनों में 100 लोगों को बुलाता है, और आधे घंटे में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। इसके अलावा, रोबोट एक साथ 10,000 कॉल कर सकता है और दिन में 24 घंटे काम कर सकता है।

हालांकि, अध्ययन के परिणाम यह बताते हैं कि कई मौजूदा कार्य वातावरण और उपकरण कर्मचारियों को उत्पादकता बढ़ाने से रोकते हैं। कंपनियों को प्रभावी कार्य विधियों पर ध्यान देना चाहिए और डेटा और प्रक्रियाओं को साफ करने के लिए ध्यान रखना चाहिए ताकि कर्मचारियों को जानकारी की आवश्यकता होने पर और आसानी से जानकारी मिल सके। यदि कोई व्यवसाय सही मानव-उन्मुख प्रौद्योगिकियों के साथ इन आवश्यकताओं को अपने आधार के रूप में पूरा करता है, तो उत्पादकता बढ़ाने की इसकी संभावनाएं असीमित होंगी। इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण कर्मचारियों को अत्यधिक प्रतिस्पर्धी माहौल में रखने में मदद करेगा।



* अध्ययन बेल्जियम, फ्रांस, जर्मनी, स्कैंडेनेविया, स्पेन, यूके और आयरलैंड में बड़े और मध्यम आकार के व्यवसायों के लगभग 600 कर्मचारियों के एक ऑनलाइन सर्वेक्षण पर आधारित है। अध्ययन सितंबर से अक्टूबर 2018 तक पीएसी द्वारा आयोजित किया गया था। अध्ययन में डाउनलोड के लिए निष्कर्षों का पूरा विवरण उपलब्ध है।