क्या आपका नौकरी का भविष्य खतरे में है? एक नए Salesforce रिपोर्ट से पता चलता है कि भारतीय CEOs, CTOs और अन्य वरिष्ठ स्तर के कार्यकारी अगले तीन वर्षों में बिना मानव निगरानी के कम से कम एक कार्य को AI को सौंपने के लिए तैयार हैं, जो AI-प्रेरित स्वचालन की ओर एक बड़ा बदलाव दर्शाता है।
300 से अधिक भारतीय C-suite कार्यकारियों के सर्वेक्षण के अनुसार, जो 250 से अधिक कर्मचारियों वाली कंपनियों में काम कर रहे हैं, रिपोर्ट में पाया गया कि 99 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि जनरेटिव AI 2027 तक उनके व्यवसायों की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
जबकि भारतीय व्यवसाय जनरेटिव AI के एकीकरण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, B2B बहुराष्ट्रीय कंपनी सभी उत्पाद श्रृंखलाओं में AI को शामिल कर रही है।
“Einstein से लेकर Slack AI, Tableau, और अन्य मार्केटिंग समाधानों की लॉन्चिंग तक, (AI) हमारे उत्पाद विकास को तेज कर रहा है और हम इस अवसर का लाभ उठाना चाहते हैं जहां दुनिया भर के कई नेता AI के अपने व्यवसायों पर पड़ने वाले प्रभाव को पहचान रहे हैं। हम लगभग इसकी जिम्मेदारी महसूस करते हैं,” राहुल शर्मा, स्लैक के सेवा क्लाउड के सहायक उपाध्यक्ष (AVP) ने indianexpress.com को बताया।
सर्वेक्षण के अनुसार, भारतीय C-suite कार्यकारी भी मानते हैं कि AI का “सबसे बड़ा सकारात्मक प्रभाव” IT, वित्त, ग्राहक सेवा, अनुसंधान और अंतर्दृष्टि, और मानव संसाधनों जैसे विभागों पर पड़ेगा। जैसे-जैसे कंपनी के कार्यकारी उत्पादकता और दक्षता बढ़ाने के लिए AI की ओर बढ़ रहे हैं, नौकरी में कटौती की संभावनाओं के बारे में चिंताएं भी बढ़ रही हैं, विशेष रूप से श्वेत-कॉलर पेशेवरों के बीच।
भारतीय व्यवसाय आज AI का कैसे उपयोग कर रहे हैं?
56 प्रतिशत से अधिक C-suite कार्यकारी मानते हैं कि तेजी से और व्यक्तिगत अनुभवों के लिए ग्राहक अपेक्षाएँ भारतीय व्यवसायों में AI अपनाने को प्रेरित कर रही हैं। जनरेटिव AI उपकरणों की मांग (49 प्रतिशत) के साथ-साथ उत्पादकता और दक्षता बढ़ाने (55 प्रतिशत) को भी AI अपनाने के कारकों के रूप में पहचाना गया। C-suite और उनकी टीमें जिन कार्यों के लिए वर्तमान में जनरेटिव AI का उपयोग कर रही हैं, उनमें शामिल हैं:
- सामग्री और संचार की समावेशिता सुनिश्चित करना (42%)
- कर्मचारियों के IT मुद्दों को हल करना (38%)
- व्यक्तिगत सहायक के रूप में कार्य करना (37%)
- कर्मचारियों का ऑनबोर्डिंग और प्रशिक्षण (37%)
- ग्राहक संचार के लिए पाठ उत्पन्न करना (36%)
- आंतरिक संचार के लिए पाठ उत्पन्न करना (36%)
- बड़ी मात्रा में सामग्री का शोध करना और एकत्र करना (34%)
- बड़ी मात्रा में सामग्री का संक्षेपण करना (34%)
- व्यक्तिगत अनुशंसाएँ करना (33%)
- छवि, ऑडियो और/या वीडियो सामग्री उत्पन्न करना (33%)
- कोड लिखना (32%)
इसके अतिरिक्त, 73 प्रतिशत से अधिक कार्यकारी कहते हैं कि वे नियमित रूप से कार्यस्थल पर जनरेटिव AI उपकरणों का उपयोग करते हैं। जब Salesforce के एंटरप्राइज AI समाधानों को मौद्रिक बनाने के दृष्टिकोण के बारे में पूछा गया, तो शर्मा ने कहा, “हम एक पूर्व-मौद्रीकरण चरण में हैं जहां संगठन अभी भी यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि AI उनके व्यवसाय पर कैसे प्रभाव डाल सकता है। […] मौद्रीकरण के लिए अपना समय लगेगा। हमारे द्वारा पहले से लॉन्च किए गए कुछ उत्पादों में कुछ मूल्य निर्धारण तत्व जुड़े हुए हैं। यह एक प्रतिस्पर्धी मूल्य है, यह देखते हुए कि भारत एक मूल्य-संवेदनशील बाजार है।”
भारत में AI अपनाने में क्या बाधाएं हैं?
सर्वेक्षण के उत्तरदाताओं ने भारत में AI अपनाने के लिए निम्नलिखित बाधाओं को उजागर किया:
- पहुंच और समावेशिता से संबंधित मुद्दे (38%)
- गलत परिणामों के बारे में चिंताएँ (34%)
- ग्राहक और कंपनी डेटा की कमी (32%)
- शासन की कमी (30%)
जनरेटिव AI उपकरणों में विश्वास बनाने के लिए, लगभग सभी C-suite कार्यकारी इस बात पर सहमत थे कि AI उपकरणों को सर्वोत्तम आउटपुट प्रदान करने के लिए सटीक डेटा का उपयोग करना चाहिए। डेटा सुरक्षा को भी 96 प्रतिशत से अधिक उत्तरदाताओं द्वारा शीर्ष प्राथमिकता के रूप में उजागर किया गया, जिन्होंने चिंता व्यक्त की कि AI उपकरणों के माध्यम से संवेदनशील डेटा जोखिम में पड़ सकता है।
शर्मा ने कहा कि कंपनियों को पहले के व्यवसायों की तुलना में सुरक्षा के बारे में एक अलग दृष्टिकोण अपनाने के बारे में सोचना होगा। “Salesforce के लिए, हमारा बिक्री क्लाउड, मार्केटिंग क्लाउड, या सेवा क्लाउड उनके संगठनात्मक डेटा पर आधारित होगा। इसके पक्षपाती या भ्रांतियों का होना लगभग समाप्त हो जाता है,” उन्होंने कहा।
स्लैक के कार्यकारी ने यह भी खारिज कर दिया कि व्यवसायों को AI अपनाने के लिए अपने डेटा को व्यवस्थित करने की आवश्यकता है। “अच्छे डेटा में कुछ प्रकार की संरचना होनी चाहिए। हालाँकि, काम हमेशा असंरचित प्रारूप में होता है। संगठन के भीतर बहुत सारा काम सहकर्मी से संपर्क करके और समस्या पर बात करके होता है, जलपान पर चर्चा करते हुए, अपने प्रबंधक को कॉल करते हुए, या एक ऑनलाइन बैठक में भाग लेते हुए। इसलिए, यह भी महत्वपूर्ण है कि LLM को सभी असंरचित डेटा पर आधारित किया जाए। परिणाम तब उस संरचित डेटा से प्राप्त परिणामों की तुलना में बहुत अलग होंगे,” शर्मा ने कहा।
जबकि शर्मा ने सभी भारतीय व्यवसायों में AI अपनाने के लिए कोई समय सीमा निर्दिष्ट नहीं की, उन्होंने नोट किया कि “यह इस पर निर्भर करेगा कि किसी संगठन या उस संगठन का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति की जोखिम लेने की भूख क्या है।” “जैसे ही हम AI के शुरुआती अपनाने वाले कुछ व्यवसायों से निवेश पर लाभ देखना शुरू करते हैं, मुझे लगता है कि हम बहुत उच्च वृद्धि देखेंगे,” उन्होंने कहा।