एआई युग में प्रबंधकीय कौशल कैसे बदल रहे हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ, कंपनियों को अपने संगठनात्मक मॉडल की समीक्षा करने के लिए बुलाया जाता है।हालाँकि, संक्रमण की सफलता मानव बुद्धि को बढ़ाने की क्षमता पर निर्भर करती है।

ग्यूसेप टोरे, पोंटिफ़िकल एंटोनियनम विश्वविद्यालय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, नैतिकता और शासन के प्रोफेसर

लगभग एक दशक से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) हमारे जीवन में गुप्त रूप से व्याप्त हो गया है, मुख्य रूप से डेटा साइंस, डीप लर्निंग एल्गोरिदम और सुपर कंप्यूटर की कंप्यूटिंग क्षमता द्वारा हासिल की गई प्रगति के कारण। हर दिन हम, अक्सर इसे साकार किए बिना, सोशल मीडिया पर अनुशंसा एल्गोरिदम, एंटी-स्पैम फिल्टर, वर्चुअल असिस्टेंट, नेविगेशन सिस्टम, फोटो फिल्टर और स्वचालित सामग्री निर्माण प्रणाली का उपयोग करते हैं। सभी सेवाएँ एक प्रभावशाली और निरंतर डेटा संग्रह गतिविधि पर आधारित हैं।

लेकिन असली क्रांति 15 मार्च 2016 को शुरू हुई, जब गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित गो बोर्ड गेम के लिए एक सॉफ्टवेयर अल्फ़ागो ने दुनिया के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ियों में से एक को हरा दिया; 'मूव 37' ने न केवल तकनीकी, बल्कि सामाजिक और आर्थिक रूप से एक नए युग की शुरुआत को चिह्नित किया होगा।

मानवता के इस नए पाठ्यक्रम में एक और मौलिक चरण 30 नवंबर, 2022 को शुरू हुआ, जब सैम ऑल्टमैन (ओपनएआई के सीईओ) ने तत्कालीन ट्विटर पर पोस्ट किया: "आज हमने चैटजीपीटी लॉन्च किया। इसके साथ यहां बात करने का प्रयास करें: चैट.ओपनई.कॉम"। कुछ दिनों बाद, 5 दिसंबर को, ऑल्टमैन ने घोषणा की कि उसके दस लाख से अधिक उपयोगकर्ता हो गए हैं; आज ChatGpt का उपयोग 152 देशों में 3.5 बिलियन लोगों द्वारा मासिक रूप से किया जाता है, एक वर्ष में 116% की वृद्धि (कैर, 2024) के साथ, जिसमें पर्प्लेक्सिटी (90 मिलियन विज़िट), क्लाउड (84 मिलियन विज़िट) और जेमिनी (292 मिलियन विज़िट) को जोड़ा जाना चाहिए, सभी तीन अंकों में बढ़ रहे हैं। यह इतिहास की सबसे प्रभावशाली और तीव्र सामूहिक घटना है और एक नए युग की शुरुआत है, जिसमें मानव-मशीन संपर्क तेजी से व्यापक और दैनिक होता जा रहा है।

भले ही प्रचार से उत्पन्न बहरा शोर मानवता के लिए इन प्रौद्योगिकियों के निहितार्थ पर एक शांत और सटीक प्रतिबिंब को दबा देता है, यह विचार कि नवीनतम पीढ़ी के एआई की उपस्थिति हमारी सभ्यता और एक अलौकिक सभ्यता के बीच मुठभेड़ के बराबर प्रभाव पैदा कर सकती है, तेजी से व्यापक हो रही है। ये प्रणालियाँ, वास्तव में, मानव बुद्धि से काफी दूर हैं, क्योंकि यद्यपि वे कई क्षेत्रों में, ऐसे तरीके से कार्य करती हैं, जो हमसे अप्रभेद्य है, वे अपने कामकाज को संभाव्य एल्गोरिदम, भारी मात्रा में डेटा और सिलिकॉन कार्ड के संयोजन पर आधारित करते हैं, संयोजन जो, इन प्रणालियों के आविष्कारकों के स्वयं के प्रवेश द्वारा, हम अभी तक पूरी तरह से समझ नहीं पाए हैं।

विघटनकारी नवाचारों के इस तेजी से सामने आने से हम अभी भी काफी भ्रमित और भ्रमित हैं और क्षितिज पर हम पहले से ही ऐसी क्षमताओं वाली प्रणालियों की झलक देख सकते हैं जो सबसे चरम विज्ञान कथा से भी आगे निकल जाती हैं। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) सिस्टम की प्रतीक्षा किए बिना, तकनीकी परिदृश्य के हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि "एजेंट एआई" नामक मॉडल पहले से ही एक वास्तविकता का प्रतिनिधित्व करते हैं और न्यूनतम मानव पर्यवेक्षण के साथ काम करने और सीखने के माध्यम से लगातार आत्म-सुधार करने की क्षमता की विशेषता रखते हैं।

ये सिस्टम और भी अधिक परिष्कृत रूपों में विकसित हो रहे हैं: पहला तथाकथित "झुंड इंटेलिजेंस" का शोषण करता है, जो एआई एजेंटों को सामान्य उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए समन्वित और सामूहिक तरीके से काम करने की अनुमति देता है (स्ट्रोबेल, पाचेको और डोरिगो, 2023); दूसरा "जेनरेटिव फिजिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" पर आधारित है, जो रोबोटिक सिस्टम को वास्तविक दुनिया के अनुभव पर प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

बुद्धिमान एजेंटों के झुंड में बाहरी वातावरण के लिए गतिशील रूप से अनुकूलन करने की क्षमता होती है और साथ ही, उच्च आंतरिक लचीलापन प्रदर्शित करते हैं। नवीनतम पीढ़ी के एल्गोरिदम (उदाहरण के लिए, त्रुटि बैकप्रॉपैगेशन) के साथ संयुक्त ये विशेषताएं, इन प्रणालियों को विज्ञान और प्रौद्योगिकी के बीच की सीमा पर रखती हैं और जलवायु विज्ञान, चिकित्सा, सुरक्षा और रोबोटिक्स और व्यवसाय और प्रबंधन विज्ञान जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अभी भी अज्ञात संभावनाओं का रास्ता खोलती हैं।

जेनरेटिव फिजिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोबोटों को उन कार्यों को करने की अनुमति देगा जिनके लिए उन्हें डिज़ाइन नहीं किया गया था और जैसा कि आज होता है, पाठ, छवियों और ध्वनियों के साथ भाषाई मॉडल के साथ, रोबोट इंटेलिजेंस का प्रशिक्षण उस भौतिक अनुभव पर आधारित होगा जिसे ये मशीनें दैनिक उत्पादक या घरेलू वास्तविकता में पूरा करेंगी।

एआई, तकनीकी उपकरणों से लेकर सामाजिक वास्तविकता के सह-निर्माता तक

विघटनकारी नवाचारों की इतनी तीव्र प्रगति हमें न केवल व्यापारिक नेताओं और अधिकांश कार्यबल के कौशल पर पूरी तरह से पुनर्विचार करने के लिए मजबूर करती है, बल्कि हमें नए व्यापार मॉडल और समुदायों के नए संगठनात्मक प्रतिमानों की कल्पना करने के लिए भी मजबूर करती है जो उन लोगों से बिल्कुल अलग हैं जिन्हें हम बनाने और प्रबंधित करने के आदी हैं। वास्तव में, इन नए मॉडलों को कंपनी में ऐसी मशीनों की उपस्थिति पर विचार करना होगा जो न केवल मानव बुद्धि से काफी भिन्न बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं, बल्कि झुंड इंटेलिजेंस (डोरिगो और स्टुट्ज़ल, 2004) और जेनरेटिव फिजिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अवधारणा पर भी आधारित हैं।

हालाँकि क्या होगा इसकी सटीक तस्वीर होना अभी जल्दबाजी होगी, उन्नत तरीके से एआई सिस्टम का उपयोग करने वाली कंपनियों के विश्लेषण से आने वाले कुछ शुरुआती संकेत हमें यह सोचने के लिए प्रेरित करते हैं कि ये संगठन योग्यता के बजाय कौशल पर आधारित होते जा रहे हैं और सामूहिक बुद्धिमत्ता की क्षमता का अधिकतम लाभ उठाने और दक्षता और लचीलेपन के बीच संतुलन को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए नए संगठनात्मक विन्यास की तलाश कर रहे हैं।

दूसरी ओर, दक्षता की अवधारणा एक स्थिर प्रतिस्पर्धी और तकनीकी संदर्भ में विकसित की गई थी और मानकीकृत प्रक्रियाओं के लिए उपयुक्त है, जबकि लचीलेपन की अवधारणा अस्थिरता, जटिलता, अस्पष्टता, परिवर्तनों की तीव्रता वाले संदर्भों में विकसित होती है, जिसके लिए रचनात्मकता और बहुत सारे ज्ञान की आवश्यकता होती है।

रचनात्मकता, नवाचार और कौशल पर आधारित संगठन लंबे समय के क्षितिज और तर्क को प्रतिबिंबित करने वाली संपत्तियों की ओर उन्मुख प्रतीत होंगेदुबला, जैसे, उदाहरण के लिए: मजबूती, संकट, झटके और बाहर से हस्तक्षेप को अवशोषित करने के लिए; अतिरेक, एक या अधिक घटकों के अनुपयोगी हो जाने पर भी निरंतरता की गारंटी देने के लिए; विविधता, विभिन्न तत्वों (जैसे कौशल, उपकरण, शैली, आदि), संवेदनशीलता और ज्ञान के साथ जटिल चुनौतियों का सामना करना; लचीलेपन और चपलता, परिवर्तनों पर तुरंत प्रतिक्रिया करने के लिए; उत्पादन प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में गुणवत्ता के लिए एकीकृत दृष्टिकोण।

इन संगठनों में सहयोगात्मक दृष्टिकोण निर्णायक प्रतीत होता है: कर्मचारियों को महत्व दिया जाता है और उन्हें निर्णय लेने, रचनात्मक और सुधार प्रक्रिया का एक अभिन्न अंग माना जाता है। दूसरी ओर, मानवता सामूहिक बुद्धिमत्ता (जनजाति, शहर-राज्य, साम्राज्य, राष्ट्रीय राज्य, निगम, आदि) पर आधारित समुदायों/संगठनों की बदौलत ही आगे बढ़ी है।

आज, मानव बुद्धि, इंटरनेट और एआई के बीच का मिलन सामूहिक बुद्धिमत्ता के नए रूपों को जन्म दे सकता है, जो अब तक मौजूद किसी भी अन्य की तुलना में बड़ा और अधिक परिष्कृत होगा, लेकिन ये नई संगठनात्मक प्रणालियाँ हमें पूरी तरह से नए नैतिक सवालों का सामना करने के लिए मजबूर करेंगी जिनके लिए हम अभी भी काफी हद तक तैयार नहीं हैं। उदाहरण के लिए, एआई मॉडल की 'मूल' सामग्री (या यहां तक ​​​​कि मानव रचनात्मक सामग्री के 'पुनर्संयोजन') का उत्पादन करने की क्षमता इन प्रणालियों को संगठनात्मक बुनियादी ढांचे के निर्माण में हमारे साथ भाग लेने और कॉर्पोरेट संस्कृति को आकार देने की स्थिति में ला सकती है, यानी 'सॉफ्टवेयर' जो कंपनी को काम करता है।

कॉर्पोरेट संस्कृति के सह-विकास का विषय शायद सबसे दिलचस्प और विवादास्पद विषय है क्योंकि यह ऐसे प्रश्न उठाता है: इस सह-विकास को कौन नियंत्रित करता है? यह कैसे सुनिश्चित करें कि यह प्रभाव लाभकारी है? कैसे संरक्षित करेंएजेंसीइस प्रक्रिया में मानव? निष्कर्ष में, एआई पर आज के चिंतन में एक केंद्रीय बिंदु को समझना चाहिए: हम किसी भी तरह से सरल तकनीकी उपकरण नहीं बना रहे हैं, बल्कि सामाजिक, आर्थिक और प्रतिस्पर्धी वास्तविकता के निर्माण में संभावित सह-अभिनेता हैं। इसके लिए न केवल तकनीकी, बल्कि सबसे ऊपर दार्शनिक, नैतिक और मानवशास्त्रीय चिंतन की आवश्यकता है कि इस सह-विकास को कैसे प्रबंधित किया जाए, मूल्यों को संरक्षित किया जाए औरएजेंसीमानव, यानी जिस संदर्भ में डाला गया है उसमें सक्रिय और परिवर्तनकारी रूप से कार्य करने की क्षमता।

कौशलों का समूह एक जटिल संरचना है

कौशल के विषय पर लौटते हुए, सार्वजनिक और निजी नेतृत्व, कार्यबल और शिक्षकों और प्रशिक्षकों के एक बड़े हिस्से के कौशल पर पुनर्विचार करना उचित है, जो आज के एआई सिस्टम की विशिष्टताओं में निहित है। वे वास्तव में वार्तालाप प्रणालियाँ हैं, जिनके साथ प्राकृतिक भाषा, ध्वनियों, छवियों और वीडियो का उपयोग करके बातचीत करना संभव है, और जो एप्लिकेशन बनाना संभव बनाते हैंकम कोडया यहां तक किकोई कतार नहीं(एलसीएनसी)। वे जेनरेटिव एआई (एआई जेन) सिस्टम की स्वचालन और मशीन सीखने की क्षमताओं का लाभ उठाकर सॉफ्टवेयर समाधान (सॉफ्टवेयर के रूप में सेवा) के रूप में संपूर्ण सेवाएं भी प्रदान कर सकते हैं। वे मानवता के एक बड़े हिस्से की पहुंच के भीतर हैं, जो खरीदारी, उपभोग, उत्पादन, शिक्षा और पेशेवर प्रशिक्षण विकल्पों आदि को अनुकूलित करने के लिए तेजी से उनका उपयोग करेंगे। सैकड़ों विभिन्न भाषाओं में उनकी असाधारण अनुवाद क्षमताओं के कारण, उन्होंने भाषा बाधाओं को प्रभावी ढंग से तोड़ दिया है। वे उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जिनके लिए एल्गोरिदम विशेष रूप से नहीं बनाया गया था, आज तक ज्ञात सभी मशीनों से खुद को अलग करते हुए, और उनकी सीखने की क्षमता मनुष्यों से कहीं बेहतर है, जो झुंड के व्यवहार के कारण और भी विस्तारित हो सकती है। वे खुद को प्रक्रियाओं को स्वचालित करने तक ही सीमित नहीं रखते हैं, बल्कि उन्हें मौलिक रूप से बदलने, प्रबंधकीय निर्णयों में योगदान करने और मौजूदा प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और पूरी तरह से नए उत्पादों और सेवाओं के निर्माण को सक्षम करने के लिए रचनात्मक प्रक्रियाओं में योगदान करने की क्षमता रखते हैं। अंततः, वे जल्द ही बुद्धिमान झुंड का रूप लेने में सक्षम होंगे।

उद्यमी क्षेत्र में यह स्पष्ट है कि ये प्रणालियाँ अब उत्पादन के लिए एक सरल समर्थन नहीं हैं, बल्कि वे उत्तरोत्तर 'उत्पादन कारक' का दर्जा प्राप्त कर रहे हैं, जो लोगों, पूंजी और पृथ्वी के साथ मिलकर उस नींव को बनाने में योगदान देता है जिस पर कंपनी आधारित है।

संकेतों की बढ़ती संख्या (4मैनेजर ऑब्जर्वेटरी) से संकेत मिलता है कि इस नए उत्पादन कारक में संगठनों को आकार देने की शक्ति भी है और इसके लिए नए प्रतिमानों के आधार पर प्रबंधकीय कौशल की आवश्यकता होती है, न कि केवल पूर्व-एआई युग से अलग कौशल मिश्रण पर।

सबसे ऊपर, एआई हमें उद्यमियों, प्रबंधकों और श्रमिकों द्वारा कंपनी को प्रदान किए गए कौशल के सेट और विशिष्ट कार्य भूमिकाओं, परियोजनाओं और यहां तक ​​कि पेशेवर विकास पथ (कौशल की ऑन्टोलॉजी) को एक जटिल संरचना के रूप में देखने के लिए आमंत्रित करता है, जो व्यक्तिगत कौशल और उनके बीच मौजूद संबंधों दोनों से बना है।

संगठन को परस्पर जुड़े कौशल के एक नेटवर्क के रूप में देखना, न कि अधिक या कम संगठित योग्यताओं के एक सेट के रूप में, एक वास्तविक प्रतिमान बदलाव का गठन करता है जो संगठनों को उन क्षेत्रों में भी कार्य करने की अनुमति दे सकता है जिनमें वे उत्कृष्ट नहीं हैं, उदाहरण के लिए, स्थिरता, परिपत्र अर्थव्यवस्था, डिजिटल प्रौद्योगिकियों, अज्ञात बाजारों पर उत्पादों और सेवाओं के प्रक्षेपण आदि के क्षेत्र में। ऐसा क्यों हो सकता है इसका कारण एक विशेष गुणवत्ता पर निर्भर करता है जो एआई जेन के पास है: वे लोगों की क्षमताओं में सुधार करते हैं (प्रबंधक, कर्मचारी,नीति निर्माता, आदि) उन कार्यों को करने के लिए जिनमें कौशल सीमित हैं। उदाहरण के लिए, भाषाओं के ज्ञान के बारे में सोचें। यह छोटे और कम संरचित संगठनों को एआई द्वारा 'संवर्धित' कौशल वाले कार्यबल की बदौलत प्रभावशीलता और लचीलापन बढ़ाने की अनुमति दे सकता है।

एआई को प्रबंधकीय प्रोफाइल के लिए पारंपरिक और विशिष्ट कौशल की आवश्यकता होती है

इन विचारों से हमें उस जाल में नहीं फंसना चाहिए जिसे पोप फ्रांसिस तकनीकी प्रतिमान के रूप में परिभाषित करते हैं। जैसा कि कहा गया हैलॉडेट डीम, मानव शक्ति में वृद्धि, प्रौद्योगिकी के परिणामस्वरूप भी, हमेशा मानवता के लिए प्रगति का प्रतिनिधित्व नहीं करती है, जैसा कि परमाणु बमों के उपयोग और संपूर्ण आबादी के नरसंहार सहित विनाशकारी उद्देश्यों के लिए अतीत में उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकियों द्वारा प्रदर्शित किया गया है। ऐसे क्षण आए हैं जब प्रगति के उत्साह ने इसके परिणामों की भयावहता को कम कर दिया है, और यह जोखिम बना हुआ है, क्योंकि तकनीकी विकास के साथ नैतिकता और मानव विवेक की समान परिपक्वता नहीं हुई है।

इसलिए आधुनिक प्रबंधक को त्रिगुण क्षमता विकसित करनी चाहिए: तकनीकी, मानवीय और नैतिक। तकनीकी स्तर पर, उसे एआई की क्षमता और सीमाओं को समझना होगा। मानवीय स्तर पर, उसे संगठनात्मक परिवर्तन का नेतृत्व करने और हाइब्रिड मानव-मशीन टीमों का प्रबंधन करने में सक्षम होना चाहिए। नैतिक स्तर पर, इसे प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार और टिकाऊ उपयोग की गारंटी देनी चाहिए।

इन विषयों का विश्लेषण कौशल, दक्षता और व्यवसायों के बहुभाषी यूरोपीय वर्गीकरण (एस्को) के अनुसार संबंधित ज्ञान और कौशल (कौशल बुद्धि) की पहचान के माध्यम से किया गया था, इस प्रकार विभिन्न प्रबंधकीय आंकड़ों के साथ आने वाले ज्ञान की पहचान की अनुमति मिली।

आइए यह कहकर शुरुआत करें कि एआई को अपने सिस्टम को समझने, जटिल परियोजनाओं के प्रबंधन, डेटा विज्ञान में महारत हासिल करने और मजबूत व्यवसाय और नेतृत्व कौशल रखने के लिए उपयोगी पारंपरिक और विशेषज्ञ कौशल के मिश्रण से सुसज्जित प्रबंधकीय प्रोफाइल की आवश्यकता होती है। नैतिकता, जोखिम प्रबंधन, निरंतर सीखना और आलोचनात्मक सोच भी आवश्यक है।

जैसे-जैसे कंपनी का आकार बढ़ता है, प्रबंधक की भूमिका रणनीतिक हो जाती है, जिसे एआई विकास प्रक्रिया की प्रक्रिया या भागों के लिए जिम्मेदार माना जाता है। संक्षेप में, कंपनी में आंशिक या संपूर्ण एआई विकास कार्यक्रम के प्रबंधन के प्रभारी प्रबंधकीय व्यक्ति को एआई के क्षेत्र में उच्च स्तर की विशेषज्ञता या ज्ञान के साथ 'क्लासिक' प्रबंधकीय कौशल को जोड़ना चाहिए। ज्ञान का यह अत्यंत जटिल पोर्टफोलियो खराब रूप से प्रसारित है और इतालवी बाजार में उपलब्ध है।

विस्तार में जाने पर, हमने जिन प्रबंधकीय प्रोफाइलों की पहचान की है, उन्हें निम्नानुसार विभाजित किया जा सकता है।

एआई विकास के लिए उच्च व्यवसाय।आईटी सेवाओं के कार्यकारी और निदेशक और आईटी और दूरसंचार कंपनियों में महाप्रबंधक। ये प्रोफाइल एस्को द्वारा वर्गीकृत 55% से अधिक डिजिटल कौशल पर ध्यान केंद्रित करते हैं और डिजिटल कौशल आवश्यक कौशल के 60% से कम का प्रतिनिधित्व करते हैं।

एआई विकास के लिए मध्यम-उच्च व्यवसाय।बिक्री और विपणन, खरीद और वितरण, खनिजों के निर्माण और निष्कर्षण, बिजली, गैस, पानी के उत्पादन और वितरण, अपशिष्ट प्रबंधन और अनुसंधान और विकास के निदेशक और प्रबंधक।

एआई विकास के लिए मध्यम-निम्न व्यवसाय।प्रबंधक जिन्हें कुल डिजिटल कौशल का 9.2% एकाग्रता के साथ बुनियादी डिजिटल संस्कृति की आवश्यकता होती है। समूह में निदेशक और प्रबंधक शामिल हैं जो संचार, विज्ञापन, जनसंपर्क में काम करते हैं; माल के व्यापार में (मोटर वाहनों और मोटरसाइकिलों को छोड़कर); खेल, मनोरंजन और मनोरंजक गतिविधियों में; मानव संसाधन प्रबंधन में; परिवहन और भंडारण क्षेत्र में; कृषि, पशुपालन, वानिकी, शिकार, मछली पकड़ने में; आवास और खानपान सेवाओं में; मोटर वाहनों और मोटरसाइकिलों के व्यापार और मरम्मत में; संपादकीय सेवाओं, फिल्म, रेडियो और टेलीविजन उत्पादन में।

एआई विकास के लिए कम व्यवसाय।वित्त और प्रशासन के निदेशक और प्रबंधक; व्यवसायों और लोगों को सेवाएँ; निर्माण और, आश्चर्यजनक रूप से, बैंकों, बीमा कंपनियों, रियल एस्टेट एजेंसियों और वित्तीय मध्यस्थता के निदेशकों और महाप्रबंधकों को संरचित डिजिटल कौशल की आवश्यकता नहीं है (प्रत्येक प्रोफ़ाइल पर मामूली भार के साथ कुल डिजिटल कौशल का 1.0%)।

प्रबंधकों के लिए आईटी सुरक्षा प्रशिक्षण भी महत्वपूर्ण है

एआई विकास के लिए 'उच्च' और 'मध्यम-उच्च' व्यवसाय के साथ प्रबंधकीय प्रोफाइल पर विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करते हुए,व्यवसाय, या विशिष्ट पेशे जो ये प्रोफाइल विभिन्न आर्थिक गतिविधियों में करते हैं। इसका उद्देश्य प्रत्येक प्रोफ़ाइल के लिए प्रमुख कौशल की पहचान करना था, साथ ही सक्रियता की सापेक्ष मात्रा पर भी विचार करना था।

जाहिर है, विश्लेषण अन्य प्रबंधकीय क्षेत्रों में प्रगतिशील प्रसार के साथ, आईटी-संबंधित भूमिकाओं में डिजिटल कौशल की एक महत्वपूर्ण एकाग्रता को दर्शाता है। इसके अलावा, विश्लेषण डिजिटल कौशल और के बीच अंतर्संबंध पर प्रकाश डालता हैहरा, यह सुझाव देते हुए कि एआई कैसे सतत विकास को बढ़ावा दे सकता है और चक्रीय अर्थव्यवस्था के सिद्धांतों का समर्थन कर सकता है।

विश्लेषण के इस बिंदु पर, 'प्रमुख कौशल', बुनियादी ज्ञान और कौशल का एक सेट जो निजी क्षेत्र में एक प्रबंधक के पास कंपनी में एआई विकास प्रक्रियाओं का प्रबंधन करने के लिए होना चाहिए, को एस्को संग्रह से निकाला गया है। प्राप्त प्रतिनिधित्व सबसे अधिक आवर्ती डिजिटल कौशल और ज्ञान को दर्शाता है और प्रबंधकीय प्रोफाइल में सबसे अधिक बार उल्लिखित डिजिटल कौशल की मात्रा निर्धारित करता है।

इसलिए एआई के लिए प्रबंधकीय कौशल के विश्लेषण से एक जटिल और स्तरीकृत परिदृश्य का पता चलता है। डिजिटल कौशल पारंपरिक कौशल के पूरक हैं। आईटी भूमिकाएँ केंद्रीय हैं। साझा डिजिटल कौशल का एक मूल उभरता है, जो सभी प्रबंधकों के लिए आवश्यक है (वेब ​​​​डेटा विश्लेषण, सामग्री विकास के लिए परियोजना प्रबंधन, डिजिटल मार्केटिंग, आदि)। विश्लेषण से पेशेवर प्रोफाइल के तीन मुख्य समूहों का पता चलता है, जो साझा कौशल की विशेषता रखते हैं। यह एक सामान्य ज्ञान आधार को बनाए रखते हुए एक विभेदित प्रबंधकीय प्रशिक्षण दृष्टिकोण की आवश्यकता का सुझाव देता है।

डेटा के विश्लेषण से, एआई युग में प्रबंधकीय प्रशिक्षण पर पहला महत्वपूर्ण प्रतिबिंब उभरता है। कौशल के विश्लेषण से आवश्यक ज्ञान और कौशल का मूल पता चलता है जो कंपनी में एआई के विकास की दिशा में उन्मुख प्रबंधकों की तैयारी का आधार बनना चाहिए। इस 'न्यूनतम साझा ज्ञान' में तकनीकी कौशल जैसे वेब डेटा विश्लेषण और औद्योगिक सॉफ्टवेयर का ज्ञान, लेकिन प्रबंधन कौशल जैसे डिजिटल मार्केटिंग रणनीतियों की योजना बनाना और सामग्री विकास प्रक्रियाओं का प्रबंधन भी शामिल है। हालाँकि, प्रतिबिंब आगे बढ़ता है, इस बात पर प्रकाश डालता है कि जेनेरिक एआई सहित एआई के प्रभावी कार्यान्वयन के लिए, प्रबंधकों को ऐसे प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है जो न केवल विकास, बल्कि साइबर सुरक्षा को भी शामिल करता है। प्रबंधन प्रशिक्षण की यह समग्र दृष्टि एआई एकीकरण की जटिलताओं को दूर करने, नवाचार को संतुलित करने और कंपनी की सूचना संपत्तियों की सुरक्षा के लिए आवश्यक साबित होती है।

डिजिटल और हरित कौशल के बीच संबंध मौलिक है

आगे का विश्लेषण डिजिटल कौशल और दक्षताओं के बीच संबंधों की जांच करने के लिए समर्पित थाहरा, स्थिरता योजनाओं के लिए आवश्यक साझा कौशल और ज्ञान के क्षेत्रों की पहचान करने के उद्देश्य से। वास्तव में, एआई कौशल औरहराआज के कार्य परिदृश्य में दो परस्पर जुड़े हुए और तेजी से महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं, दोनों ही हमारे समय की सबसे जरूरी चुनौतियों, जैसे जलवायु परिवर्तन और डिजिटल परिवर्तन, को संबोधित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

एआई कौशल का तात्पर्य सिस्टम विकसित करने, उन्हें लागू करने और उनका उपयोग करने की क्षमता से है, जबकि एआई कौशलहरापर्यावरणीय चुनौतियों से निपटने और स्थिरता को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल का संदर्भ लें। इसलिए, एआई कई क्षेत्रों में स्थिरता को बढ़ावा देने में मौलिक भूमिका निभा सकता है, जिसमें शामिल हैं: बुद्धिमान बिजली ग्रिड का विकास, जहां इसका उपयोग ऊर्जा वितरण को अनुकूलित करने और नवीकरणीय स्रोतों को एकीकृत करने के लिए किया जाता है; स्मार्ट भवन प्रबंधन, जहां यह प्रकाश, हीटिंग और शीतलन को अनुकूलित करके इमारतों में ऊर्जा की खपत को कम करने में मदद करता है; सटीक कृषि, जिसमें पानी, उर्वरक और कीटनाशकों के उपयोग को अनुकूलित किया जाता है; लॉजिस्टिक्स और परिवहन, एआई के साथ जो वितरण मार्गों को अनुकूलित करता है और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करता है; पर्यावरण निगरानी, ​​जिसमें इसका उपयोग पर्यावरण की स्थिति की निगरानी करने और संभावित समस्याओं की पहचान करने के लिए किया जाता है।

विशेष रूप से, सर्कुलर अर्थव्यवस्था के विकास को ध्यान में रखते हुए, एआई इसमें योगदान दे सकता है: उत्पाद डिजाइन का अनुकूलन; बुद्धिमान अपशिष्ट प्रबंधन के लिए; सेवा अर्थव्यवस्था के रूप में उत्पादों को बढ़ावा देना; निगरानी करना और जागरूकता बढ़ाना; सर्कुलर इकोनॉमी मॉडल अपनाने वाली कंपनियों के लिए नए व्यावसायिक अवसरों का निर्माण; अधिक पारदर्शिता के लिए; सामग्री और अपशिष्ट के प्रबंधन पर अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय लेने के लिए।

एआई के क्षेत्र में प्रबंधकीय कौशल और मानव बुद्धि (व्यक्तिगत और सामूहिक) का विषय केंद्रीय है, जिसके लिए 'ज्ञान' और 'जानकारी' के बीच एक अविभाज्य संबंध की आवश्यकता होती है।

कई प्रमुख ज्ञान सीधे व्यावहारिक कौशल में तब्दील हो जाते हैं, जो सिद्धांत और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच घनिष्ठ संबंध को उजागर करते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि अन्य क्षेत्रों या क्षेत्रों के विपरीत, एआई इसमें शामिल सभी कलाकारों के लिए काफी उच्च स्तर के कौशल और ज्ञान प्रदान करता है। भले ही कंपनी को बाहरी आपूर्तिकर्ताओं (एक सेवा के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता) से एआई संसाधन प्राप्त करने हों, यह स्पष्ट है कि प्रबंधकों और उद्यमियों को पूरी तरह से पता होना चाहिए कि वे क्या उपयोग कर रहे हैं (कौन सा एआई मॉडल), इसकी क्या विशेषताएं हैं, यह किस डेटा का उपयोग करती है और आउटपुट का उत्पादन करने के लिए उनका उपयोग कैसे करती है।

इसलिए, यह क्षेत्र अनुमान या सतही ज्ञान की अनुमति नहीं देता है: एआई की जटिल और तेजी से विकसित होने वाली प्रकृति के लिए गहरी और बहु-विषयक समझ की आवश्यकता होती है, साथ ही इस ज्ञान को व्यावहारिक और नवीन तरीके से लागू करने की क्षमता भी होती है। संक्षेप में, एआई के संदर्भ में 'धोखा देना' या अनुमानित कौशल पर भरोसा करना संभव नहीं है; इस क्षेत्र में प्रभावी ढंग से काम करने के लिए मानव बुद्धि और ज्ञान और कौशल की प्रामाणिक महारत एक आवश्यक आवश्यकता बन जाती है।

इतालवी कंपनियां एआई के विकास में कई बाधाएं देखती हैं

4मैनेजर ऑब्जर्वेटरी द्वारा किया गया अध्ययन हमारे देश में एआई के विकास में आने वाली बाधाओं का भी संकेत देता है। कौशल की कमी वास्तव में निर्माण क्षेत्र में दो में से एक कंपनी द्वारा इंगित अत्यधिक उच्च लागत (49.6%) के अलावा, दो (55%) में एक से अधिक कंपनियों द्वारा एक बाधा के रूप में अनुभव की जाती है, छोटी कंपनियों में और मध्य और दक्षिणी इटली के भौगोलिक क्षेत्रों में उच्च मूल्यों के साथ। हालाँकि, AI प्रौद्योगिकियों के उपयोग के लिए आवश्यक डेटा की अनुपलब्धता या गुणवत्ता, 45.5% कंपनियों के लिए एक बाधा का प्रतिनिधित्व करती है, जैसा कि मौजूदा उपकरण, सॉफ़्टवेयर या सिस्टम के साथ असंगति है, जो 40% मामलों में रिपोर्ट की गई है। विनियामक जोखिम और कानूनी परिणामों पर स्पष्टता की कमी को 10 में से चार व्यवसायों द्वारा एक बाधा के रूप में देखा जाता है, जबकि 37% व्यवसायों द्वारा डेटा सुरक्षा और गोपनीयता उल्लंघनों के बारे में चिंताएं बताई जाती हैं। अंत में, चार में से एक कंपनी (26%) द्वारा नैतिक विचारों को एक बाधा के रूप में दर्शाया गया है।

अध्ययन द्वारा परामर्शित अधिकांश कंपनियों में, एआई को अपनाना सरल तकनीकी अद्यतन से परे है, जिसमें संपूर्ण कंपनी संरचना शामिल है। कॉर्पोरेट पुनर्गठन एक महत्वपूर्ण पहलू है, जिसमें परिवर्तनों का प्रबंधन, संचार प्रवाह को बदलना और आंतरिक प्रतिरोध पर काबू पाना शामिल है। बाहरी सहयोग एक रणनीतिक भूमिका निभाते हैं, जो अनुसंधान परियोजनाओं, प्रशिक्षण और परामर्श गतिविधियों और लक्षित भागीदारी के माध्यम से खुद को प्रकट करते हैं। इसलिए डेटा के प्रति दृष्टिकोण मौलिक है, जिसमें शासन, मशीन लर्निंग के कार्यान्वयन और विकेंद्रीकृत एआई को अपनाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। योग्य पेशेवरों की कमी को देखते हुए, विशिष्ट एआई आंकड़े ढूंढना सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक है। प्रबंधकीय आंकड़े एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं, उनकी भूमिका और कौशल, नवाचार में नेतृत्व और निरंतर प्रशिक्षण पर विशेष ध्यान दिया जाता है। नेतृत्व एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि यह दैनिक कार्यों में एआई के एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है और इसे समग्र रूप से अपनाने और आवश्यक संगठनात्मक परिवर्तनों को संबोधित करने में भी सहायक होता है।

एआई को अपनाने के लिए प्रशिक्षण की गुणवत्ता एक अन्य महत्वपूर्ण कारक है। प्रशिक्षण न केवल तकनीकी क्षमता बढ़ाता है, बल्कि परिवर्तन के एकीकरण, प्रतिरोध को कम करने और नए कामकाजी माहौल में अनुकूलन में सुधार की सुविधा भी देता है।

मानव की बुद्धि सफलता कारक बनी हुई है

मानवता की सेवा में एआई की ओर परिवर्तन की सफलता के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो लोगों में निवेश से शुरू होता है। डिजिटल कौशल का प्रशिक्षण और विकास,हराऔर नैतिकता एक रणनीतिक प्राथमिकता बननी चाहिए। नवाचार के लिए समर्थन को प्रौद्योगिकी हस्तांतरण को मजबूत करने और वित्तपोषण तक पहुंच को सरल बनाने के साथ-साथ इस प्रौद्योगिकी की पारदर्शिता और लोकतंत्रीकरण पर बहस को बढ़ावा देना चाहिए। सामान्य भलाई की गारंटी देने वाली स्पष्ट नीतियों और नैतिक प्रक्रियाओं की परिभाषा के साथ शासन पर विशेष ध्यान दिया जाना चाहिए।

सार्वजनिक और निजी के बीच सहयोग, विशेषज्ञता नेटवर्क का विकास और प्रचारसर्वोत्तम अभ्यासनवाचार और निष्पक्षता के लिए अनुकूल पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए मौलिक तत्व बनें। पारंपरिक संगठनात्मक मॉडल को अधिक लचीले और अनुकूली रूपों की ओर विकसित होना चाहिए, जो लोगों, उनकी भलाई को बढ़ाते हैं और तकनीकी और मानवतावादी कौशल को एकीकृत करते हैं।

एआई द्वारा संचालित डिजिटल परिवर्तन एक जटिल चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन एक अनूठा अवसर भी है, विशेष रूप से कम ज्ञान पूंजी वाले लोगों और देशों के लिए या इससे भी बदतर, एक गहरे जनसांख्यिकीय संकट में। इस परिवर्तन की सफलता वृद्धि और विकास की प्रक्रिया में एक विशिष्ट और अपूरणीय कारक के रूप में मानव बुद्धि को केंद्र में रखने की क्षमता पर निर्भर करेगी।