पहले की बातें

श्रमिक AI से मदद की उम्मीद कर रहे हैं, जबकि मालिक AI का उपयोग करके श्रमिकों को हटाने की चाह रखते हैं - आप कुशलता की मांग कर रहे हैं, वे छंटनी की।
सबसे बुरी बात यह नहीं है कि AI द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना, बल्कि यह है कि AI वह काम करे जो आप नहीं करना चाहते, और मालिक आपको बेकार समझें।
एक चिंताजनक बात यह है कि अधिकांश उद्यमी श्रमिकों की अपेक्षाओं का सर्वेक्षण करते हैं, न कि मालिकों का।
जैसे-जैसे AI तकनीक में उन्नति होती है, यह उन निर्दयी प्रबंधन वास्तविकताओं को छिपाना और भी आसान हो जाता है जिनके बारे में कोई भी चर्चा नहीं करना चाहता।
कर्मचारी सहयोग की कल्पना करते हैं, जबकि मालिक प्रतिस्थापन में दांव लगाते हैं - AI अब तक विकसित नहीं हुआ है, विश्वास पहले ही टूट चुका है।

श्रमिक वास्तव में किस प्रकार का AI चाहते हैं?

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के एक अध्ययन ने कर्मचारी अपेक्षाओं और AI क्षमताओं के बीच की खाई को उजागर किया है, और उन प्रमुख क्षेत्रों की पहचान की है जिनमें अनुसंधान और विकास करना आवश्यक है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता श्रम बाजार में क्रांतिकारी परिवर्तन ला रही है। आज, कर्मचारी अपने दिन-प्रतिदिन के काम में AI पर अधिक से अधिक निर्भर हैं, और स्वचालन प्रौद्योगिकी पूरी अर्थव्यवस्था को पुनः आकार दे रही है, जैसे कि Amazon और Microsoft जैसी कंपनियाँ AI को डेप्लॉय करने के कारण छंटनी करने की घोषणा कर रही हैं।

हालांकि, वित्तीय रिपोर्ट कॉल और समाचार कवरेज के मुख्यधारा विचारों के परे, कुछ महत्वपूर्ण प्रश्न अनुत्तरित रह जाते हैं: कर्मचारी वास्तव में AI से क्या उम्मीद करते हैं? क्या मौजूदा तकनीकी क्षमताएँ इन अपेक्षाओं के अनुरूप हैं?

इन प्रश्नों के उत्तर तलाशने के लिए, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के “ह्यूमन-सेंट्रिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्टीट्यूट” (HAI) और “डिजिटल इकॉनमी लेबोरेटरी” के शोधकर्ताओं ने अमेरिका के कर्मचारियों और AI विशेषज्ञों पर एक समग्र अध्ययन किया। उन्होंने 1500 कर्मचारियों का सर्वेक्षण किया, यह स्पष्ट करने के लिए कि AI किन कार्य परिदृश्यों में सहायक हो सकता है, और कहां नुकसान कर सकता है; साथ ही, उन्होंने 52 AI विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार किया, ताकि वर्तमान तकनीकी क्षमताओं की गहन समझ प्राप्त की जा सके। इसके बाद, शोधकर्ताओं ने कर्मचारियों की अपेक्षाओं और AI क्षमताओं की तुलना की, ताकि उन अवसरों और कार्यों की पहचान की जा सके जो वास्तव में स्वचालित परिवर्तन के लायक हैं।

इस प्रीप्रिंट अध्ययन के निष्कर्ष में कहा गया है: कर्मचारी मुख्य रूप से AI का उपयोग दोहराव वाले कार्यों को संभालने के लिए करना चाहते हैं, लेकिन साथ ही उन AI उपकरणों पर अपनी प्रमुखता और निरीक्षण अधिकार भी बनाए रखना चाहते हैं। लेकिन चिंताजनक यह है कि अध्ययन ने यह भी उजागर किया है कि कर्मचारियों की AI के प्रति अपेक्षा और AI की वास्तविक क्षमताओं के बीच एक बड़ा अंतर है।

अध्ययन के परिणाम यह भी बताते हैं कि उच्च वेतन वाली कार्य प्रकारों में बदलाव आ रहा है: पारंपरिक सूचना विश्लेषण कार्यों का वेतन घट सकता है, जबकि साक्षात्कार कौशल और पारस्परिक बुद्धिमत्ता का मूल्य बढ़ता जाएगा।

“जैसे-जैसे श्रम शक्ति विकसित होती है, कर्मचारियों की अपेक्षाओं और AI क्षमताओं के बीच के इस अंतर को समझना और उसे भरना उन संगठनों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है जो AI तकनीक का सफलतापूर्वक एकीकरण करना चाहते हैं।” इस अध्ययन के सह-लेखक, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर और HAI सदस्य यांग डियाई (Diyi Yang) ने कहा, “यह रिपोर्ट हमें वर्तमान AI विकास चरण का आकलन करने के लिए एक समय पर और संरचित मानक प्रदान करती है।”

कर्मचारी वास्तव में क्या चाहते हैं

शोधकर्ताओं ने 104 विभिन्न पेशों के 1500 कर्मचारियों का सर्वेक्षण किया ताकि यह समझ सकें कि वे किन क्षेत्रों में स्वचालन की उम्मीद कर रहे हैं और किन क्षेत्रों में इसका विरोध कर रहे हैं।

विश्वास, कर्मचारियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा है: 45% उत्तरदाता AI प्रणाली की सटीकता और विश्वसनीयता पर संदेह व्यक्त करते हैं, 23% लोग बेरोजगारी के बारे में चिंतित हैं, और 16% लोग मानव निरीक्षण की कमी की चिंता कर रहे हैं। कई उत्तरदाता विशेष रूप से चिंतित हैं कि AI रचनात्मक कामों में हस्तक्षेप कर सकता है, या आपूर्तिकर्ताओं और ग्राहकों के साथ संवाद करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

इसके विपरीत, वे अपने समय को मुक्त करने में मदद कर सकने वाले स्वचालन का स्वागत करते हैं, ताकि वे उच्च मूल्य वाले कार्य कर सकें (69.4%), कार्य दोहराव को कम करें (46.6%) और कार्य की गुणवत्ता को बढ़ाएं (46.6%)। विशिष्ट रूप से, वे जिन स्वचालित कार्यों का स्वागत करते हैं, उनमें ग्राहक मीटिंग्स का समन्वय, सूचना रिकॉर्ड बनाए रखना या रिकॉर्ड में त्रुटियों को सुधारना शामिल हैं।

अध्ययन ने कर्मचारियों की AI भागीदारी की स्तर को लेकर प्राथमिकता का भी पता लगाया। अधिकांश उत्तरदाता एक सहयोगी मॉडल को प्राथमिकता देते हैं, जिसमें 45.2% लोग AI के साथ समानता की भागीदारी करना चाहते हैं, जबकि 35.6% लोग महत्वपूर्ण बिंदुओं पर मानव निरीक्षण की अपेक्षा करते हैं। शोधकर्ताओं ने बताया कि यह स्पष्ट रूप से कर्मचारियों द्वारा पूर्ण स्वचालित सिस्टम का विरोध दर्शाता है।

कुल मिलाकर, कर्मचारी AI के साथ संतुलित सहयोग संबंध स्थापित करने को प्राथमिकता देते हैं।

“इन निष्कर्षों से यह संकेत मिलता है कि AI कार्यस्थल में सहायक भूमिका निभाने के लिए अधिक उपयुक्त है, जिससे कर्मचारियों को कम मूल्य या जटिल कार्यों से मुक्त किया जा सके, बजाय इसके कि वे उन्हें प्रतिस्थापित करें।” इस अध्ययन के लेखक, स्टैनफोर्ड डिजिटल इकॉनमी लैब के निदेशक एरिक ब्रायनजोल्फसन (Erik Brynjolfsson) कहते हैं।

खाई को उजागर करना

इसके बाद, शोध टीम ने AI विशेषज्ञों की विशेषज्ञता का उपयोग करके विभिन्न कार्यों को चार क्षेत्रों में वर्गीकृत किया:

ग्रीन लाइट जोन: जहां कर्मचारियों की स्वचालन के प्रति इच्छा अधिक है और AI तकनीकी क्षमताएं अधिक हैं।
रेड लाइट जोन: जहां कर्मचारियों की इच्छा कम है, लेकिन AI की क्षमताएं अधिक हैं।
अनुसंधान और विकास के अवसर क्षेत्र: जहां कर्मचारियों की इच्छा अधिक है, लेकिन AI की क्षमताएं कमजोर हैं।
कम प्राथमिकता वाला क्षेत्र: जहां कर्मचारियों की इच्छा और AI की क्षमताएँ दोनों कम हैं।

नेताओं ने पाया कि वास्तविक AI अनुप्रयोग को इन चार क्षेत्रों में मानचित्रित करने पर उल्लेखनीय असामंजस्य है: 41% कार्य “कम प्राथमिकता वाले क्षेत्र” और “रेड लाइट जोन” में गिरे, जिसका मतलब है कि कई AI के लागू होने वाली व्यवस्थाएं या तो कर्मचारियों की इच्छित नहीं हैं, या तकनीकी रूप से लागू करने में कठिन हैं। इसमें रचनात्मक सामग्री लेखन या बैठक की एजेंडे की तैयारी शामिल है। अन्य कार्य “अनुसंधान और विकास के अवसर क्षेत्र” में आते हैं - जहां गुणवत्ता की जरूरत है, लेकिन तकनीक ने अभी तक पूर्णता प्राप्त नहीं की है। इनमें बजट की निगरानी और उत्पादन योजनाएँ बनाना शामिल हैं।

कर्मचारियों की अपेक्षाओं और AI विशेषज्ञों द्वारा आकलित क्षमताओं को चार कार्य क्षेत्रों में विभाजित करने के बाद, हमने देखा कि कर्मचारियों की अपेक्षाएँ और तकनीकी संभवनीयता के बीच असमानता है।

“यह मानचित्र एक तात्कालिक आवश्यकता को उजागर करता है: हमें ‘अनुसंधान और विकास के अवसर क्षेत्र’ में कार्यों पर अधिक ध्यान देना चाहिए।” ब्रायनजोल्फसन ने जोर देते हुए कहा, “केवल तभी, हम भविष्य के AI तकनीक को उन अवसरों के साथ बेहतर तरीके से संरेखित कर सकते हैं जो वर्तमान में पूरी तरह से विकसित नहीं हो पाए हैं।”

कौशल का मूल्य परिवर्तन

शोधकर्ताओं का कहना है कि जैसे-जैसे AI और स्वचालन कार्य को फिर से परिभाषित करता है, कर्मचारियों के कौशल का महत्व भी बदल सकता है। इस परिवर्तन का पता लगाने के लिए, उन्होंने अमेरिका श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के डेटा का विश्लेषण किया और विभिन्न कौशलों का मूल्य उन कौशलों से तुलना की जो AI द्वारा प्रतिस्थापित होना बहुत कठिन हैं।

यहां, उन्होंने कुछ दिलचस्प प्रवृत्तियाँ पाई। विश्लेषण से पता चलता है कि वर्तमान के उच्च वेतन वाले कौशल - जैसे डेटा विश्लेषण और प्रक्रिया निगरानी - उनका मूल्य घट सकता है। इसके विपरीत, कार्य प्राथमिकता की श्रेणीबद्धता, संगठन की योजना बनाना, प्रशिक्षण मार्गदर्शन, और प्रभावी संवाद से संबंधित कौशल का महत्व बढ़ता जाएगा।

विभिन्न कौशलों की औसत वेतन रैंकिंग और आवश्यक मानव नेतृत्व की डिग्री की तुलना करके, हमने पाया कि मानव मूलभूत क्षमताओं का मूल्य बदल रहा है - सूचना प्रसंस्करण कौशल से लेकर पारस्परिक कौशल की ओर।

“हम उम्मीद करते हैं कि डेटा विश्लेषण से संबंधित कौशल की मांग में कमी आएगी, क्योंकि AI ने इन क्षेत्रों में मजबूत क्षमताएँ दिखाई हैं; वहीं मानव इंटरैक्शन और समन्वय की आवश्यकता वाले कौशल को महत्व बढ़ता जाएगा।” यांग डियाई ने कहा, “ये निष्कर्ष हमें यह बताने वाली शुरूआती दृष्टि प्रदान करते हैं कि AI का एकीकरण श्रम शक्ति की मूल प्रतिस्पर्धा को कैसे पुनः आकार देगा।”

कर्मचारियों की प्राथमिकता क्यों महत्वपूर्ण है?

“जैसे-जैसे AI सिस्टम की क्षमताएँ बढ़ती हैं, कंपनियों द्वारा इन सिस्टमों को लागू करने के निर्णय अक्सर तकनीकी व्यवहार्यता पर आधारित होते हैं - हालाँकि, कर्मचारी ऐसे लोग हैं जो इन परिवर्तनों से सबसे अधिक प्रभावित होते हैं और जिन पर अर्थव्यवस्था की निर्भरता होती है।” इस परियोजना के प्रमुख, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान के स्नातक छात्र शाओ यिजिया (Yijia Shao) ने कहा। कर्मचारियों के दृष्टिकोण को ध्यान में रखना न केवल तकनीक के नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है, बल्कि इसमें ऐसे सिस्टम बनाने में भी मदद करता है जो व्यवहार में विश्वसनीय, स्वीकार्य और वास्तव में प्रभावी हों। यह अनदेखी अवसरों का खुलासा भी कर सकता है और अधिक “मानव-केंद्रित” नवाचारों को प्रेरित कर सकता है, जिससे तकनीक के विकास में योगदान मिलेगा।

हालांकि यह शोध पहली बार कर्मचारी प्राथमिकताओं और तकनीकी क्षमताओं पर बड़े पैमाने पर दृष्टिकोण है, शोधकर्ता मानते हैं कि यह कार्य AI के तेजी से विकास के साथ अद्यतित रहना होगा। उन कंपनियों के लिए जो AI का सफलतापूरवक उपयोग करना चाहती हैं और जो कर्मचारी AI के साथ कुशलता से सहयोग की आशा करते हैं, समय के साथ चलना ही सफलता की कुंजी होगी।