जैसे-जैसे Generative AI आधुनिक बिज़नेस स्ट्रेटेजीज़ में शामिल हो रहा है, संगठन को अपने Hiring, Training और Upskilling के तरीकों को पुनः मूल्यांकन करना होगा। भविष्य में उभरती तकनीकों के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए Skills-Based Hiring Mindset अपनाना महत्वपूर्ण होगा। Gen AI के कार्यस्थल में प्रवेश करने से वर्कफ्लो, Role Requirements और आवश्यक कौशलों में बदलाव आएगा। चिंता इस बात की नहीं है कि AI नौकरियों को बदल देगा, बल्कि यह कि कौन से Skillsets इस तकनीक से बदलेंगे और संगठन और नेता मानव प्राथमिकताओं को कैसे बदल सकते हैं।
“Forrester के Analyst, Betsy Summers के अनुसार, “AI एक प्रमुख विघटनकारी और उद्धारकर्ता दोनों है, क्योंकि Gen AI उन नौकरियों की संख्या का 4.5 गुना प्रभाव डालेगा जो यह बदलता है, और साथ ही यह उन कौशलों को प्रबंधित और Upskill करने की क्षमता रखता है जिन्हें यह प्रभावित कर रहा है।”
कुछ ऐसे Tasks होंगे जो AI इंसानों से बेहतर कर सकेगा, कुछ Tasks में अभी भी मानव स्पर्श की आवश्यकता होगी, और कुछ परिस्थितियों में मानव और AI का संयोजन सही दृष्टिकोण होगा। कुंजी यह है कि आपके संगठन को सफल होने के लिए किन कौशलों की आवश्यकता है और उन कौशलों को Gen AI से कैसे प्रभावित किया जा सकता है, इसका मूल्यांकन करें ताकि भविष्य के लिए Reskilling Plan बनाया जा सके। इस कारण से, Skills-Based या Skills-First Hiring भविष्य के उद्यम में अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी, जैसा कि Deloitte AI Institute की "Generative AI and the Future of Work" रिपोर्ट में बताया गया है। यह रिपोर्ट Gen AI से होने वाले बदलावों और नेताओं को ऐसे Skills-Based दृष्टिकोण को अपनाने के तरीके पर चर्चा करती है।
पारंपरिक रूप से, संगठनों ने Job Titles के आधार पर Hiring Approaches को संरचित किया है, जिससे किसी भी भूमिका के लिए आवश्यक कौशल और विशेषज्ञता को परिभाषित किया जा सके। Deloitte और अन्य Skills-First Advocates के अनुसार, इस दृष्टिकोण का पालन करना संगठनात्मक चपलता और नवाचार को बाधित कर सकता है, साथ ही विविधता, समावेश और समानता को भी। इसके बजाय, संगठन के भीतर की भूमिकाओं को एक विशिष्ट Job Title के बजाय बदलते कौशल सेट्स के संग्रह के रूप में देखने से, संगठन उद्योग परिवर्तनों के प्रति अधिक उत्तरदायी हो सकते हैं - विशेष रूप से कार्यस्थल में Gen AI के उदय के लिए।
Skills-Based दृष्टिकोण अपनाना
Deloitte की रिपोर्ट में Ikea का उदाहरण दिया गया है, जिसने Billie नामक एक AI Customer Service Bot लागू किया। Ikea के अनुसार, Billie ने पिछले दो वर्षों में 47% से अधिक ग्राहक पूछताछ को संभाला, जिससे लगभग 10,000 Call Center Workers को नई Skills, जैसे Interior Design Advisors के रूप में अपस्किल करने का मौका मिला। इन Workers को Upskill और Reskill करने से Ikea को एक नया राजस्व स्रोत बनाने, प्रशिक्षित Workers को बनाए रखने और कर्मचारियों के लिए सतत सीखने का वातावरण बनाने में मदद मिली।
Deloitte के लिए, स्वीडिश होम फ़र्निशिंग ब्रांड कार्यस्थल पर Gen AI के प्रभाव का क्लासिक उदाहरण है। Skills और Tasks ही सबसे अधिक बदलाव का सामना करेंगे, कुछ Tasks, जैसे कि ग्राहक पूछताछ का निपटारा, AI द्वारा पूरी तरह से स्वचालित होने की संभावना है, जिससे मानव Workers को अधिक जटिल Projects पर ध्यान केंद्रित करने का मौका मिलेगा।
Summers कहती हैं कि AI के कई उपयोग मामले हैं जो कार्यस्थल की जटिलता को कम कर सकते हैं, विशेष रूप से Hiring में। यह Recruiters की Job Descriptions लिखने में मदद कर सकता है, सूचीबद्ध करने के लिए प्रतिस्पर्धी कौशलों की पहचान कर सकता है, और अंतिम पोस्टिंग का किसी संभावित पूर्वाग्रह के लिए मूल्यांकन कर सकता है। यह Hiring Process को सरल बना सकता है, Candidates को सबसे उपयुक्त पदों के लिए मार्गदर्शन कर सकता है, Candidate Outreach में मदद कर सकता है, Interview Questions के बारे में जानकारी दे सकता है और Interview Rounds की Scheduling में सहायता कर सकता है।
“हालांकि, सिर्फ इसलिए कि हम इन सभी उपयोग मामलों के लिए AI का लाभ उठा सकते हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि हमें करना चाहिए,” Summers कहती हैं। “प्रत्येक संगठन को अपनी जोखिम तत्परता निर्धारित करनी चाहिए और एक विचारशील निर्णय प्रक्रिया के माध्यम से AI उपयोग मामलों को प्राथमिकता देने और चुनने की आवश्यकता है।”
कुंजी यह है कि संगठनात्मक नेताओं को यह पता हो कि कौन से Tasks और Skills को सबसे अच्छी तरह से स्वचालित या Gen AI द्वारा समर्थित किया जा सकता है, और कौन से कम से कम प्रभावित होंगे। यह समझ Hiring, Training और Upskilling Initiatives को मार्गदर्शन कर सकती है और यह बता सकती है कि मानव पहलू पर ध्यान केंद्रित करना कहां चाहिए और Gen AI को कहां लागू करना चाहिए।
Skills को पुनः परिभाषित और पुनः वर्गीकृत करना
शुरू करने के लिए, Deloitte आपके संगठन में नौकरियों को निम्नलिखित प्रकारों में वर्गीकृत करने की सलाह देता है:
- Routine Cognitive Jobs: जैसे Data Entry, Basic Coding, और Customer Service, जो Gen AI द्वारा दैनिक Tasks में पुनरावृत्ति को कम करने में लाभान्वित होंगे।
- Non-Routine Cognitive Jobs: जिन्हें जटिल समस्या समाधान, रणनीतिक सोच, या उन्नत तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है, जिन्हें Data-Driven Insights, Pattern Recognition, या Predictive Analysis के रूप में Gen AI द्वारा समर्थन किया जा सकता है।
- Social और Emotional Jobs: जिनके लिए उच्च स्तर की भावनात्मक बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है, जैसे Therapist, Social Worker, या Salesperson, जिन्हें Gen AI द्वारा केवल हल्के तौर पर प्रभावित किया जाएगा।
- Creative Jobs: जो Gen AI Tools, जैसे बड़े Language और Image Models का लाभ उठा सकते हैं, रचनात्मक कार्य के एक महत्वपूर्ण हिस्से को स्वचालित करने के लिए।
- Data Analyst Jobs: जो Gen AI स्वचालन से लाभान्वित होंगे लेकिन प्रारंभ में अपेक्षा से अधिक विघटन का सामना कर सकते हैं।
- Routine Physical Jobs: जैसे फैक्ट्री कार्य, हाउसकीपिंग, और डिलीवरी सेवाएं, जो स्वचालन और AI से प्रभावित होंगे, लेकिन शारीरिक श्रम के लिए अभी भी मानव कार्य की आवश्यकता होगी।
- Non-Routine Physical Jobs: जिन्हें उच्च स्तर की मानव सहभागिता, समस्या समाधान, और अनुकूलन क्षमता की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि Gen AI द्वारा सीमित प्रभाव होगा।
एक बार जब आपने अपने संगठन में नौकरियों को वर्गीकृत कर लिया, तो आप उन Skills की पहचान कर सकते हैं जो सबसे अधिक प्रभावित होंगे। यह Upskilling रणनीतियों की योजना बनाने, कर्मचारियों को उनके दैनिक कार्य में AI का लाभ उठाने के तरीके पर शिक्षित करने और संगठन को परिवर्तन के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए महत्वपूर्ण है। आपको यह भी समझना होगा कि कौन सी Skills स्वचालित हो जाएंगी, कौन से कर्मचारी पुनरावृत्त कार्यों से सबसे अधिक मुक्त होंगे, और कैसे उन Workers को Upskill और Reskill किया जाए जो स्वचालन से सबसे अधिक प्रभावित होते हैं।
Deloitte निम्नलिखित श्रेणियों की पेशकश करता है ताकि उन कौशलों की पहचान की जा सके जो Gen AI से प्रभावित होंगे:
- Automated Tasks: जिन्हें पूरी तरह से स्वचालित किया जाएगा, जिनमें मानव सहभागिता की न्यूनतम या कोई आवश्यकता नहीं होगी। उदाहरणों में Image और Content Generation, Data Sorting और Categorization, Forecasting, Language Translation, Simple Graphic Design, और Basic Trend Spotting शामिल हैं।
- Augmented Skills: जो "मूल रूप से मानव" हैं, लेकिन Gen AI Tools द्वारा बढ़ाए जा सकते हैं। उदाहरणों में Analytical Thinking, Problem Solving, Creativity, Research, Data Visualization, Strategic Planning, Predictive Analysis, और Rapid Prototyping शामिल हैं।
- New Skills: जो उभरेंगी जैसे AI Ethics और Regulation, AI-Human Task Management, और Gen AI Output Customization।
- Limited Impact Tasks: जिन्हें एक मानव स्पर्श की आवश्यकता होती है, जैसे जटिल निर्णय या सूक्ष्म निर्णय-निर्माण, जिसे Gen AI पूरा नहीं कर सकता। उदाहरणों में Persuasion और Negotiation, Motivational Leadership, Ethical Judgment और Integrity, Compassion, Human Relationships का निर्माण, और Physical Dexterity शामिल हैं।
अपने संगठन में Skills को परिभाषित और पुनः परिभाषित करना आपको यह बेहतर विचार देने में मदद कर सकता है कि कहां नए लोगों को Hiring करने की आवश्यकता है और कहां आप आंतरिक रूप से Upskill और Reskill कर सकते हैं। यह समझना कि Gen AI आपके संगठन में कौशलों को कहां और कैसे प्रभावित करेगा, आंतरिक प्रशिक्षण और Upskilling कार्यक्रमों को सूचित करने में भी मदद कर सकता है। संगठनों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे कौशल विकास पर अधिक ध्यान केंद्रित करें, उभरते और नए कौशलों पर नज़र रखें।
Robert Half में एक प्रौद्योगिकी Hiring और Consulting विशेषज्ञ, Ryan Sutton कहते हैं कि IT Leaders को समझना चाहिए कि उनके Tech Workforce के कौशल को विकसित करना तकनीकी विघटन के खिलाफ संचालन को Futureproof करने में महत्वपूर्ण है। व्यवसायों को सही कौशल में निवेश करना होगा और यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके Workforce के पास नए कौशल प्राप्त करने के लिए आवश्यक Tools हैं यदि वे डिजिटल परिवर्तन की लहर से आगे रहना चाहते हैं।
Sutton कहते हैं, “जबकि कंपनियों को कुछ कौशल अंतरालों को पूरा करने के लिए नए कर्मचारियों को Hiring पर विचार करना चाहिए, उन्हें अपने मौजूदा कर्मचारियों और Teams की ताकतों और संभावनाओं का लाभ उठाने के मूल्य को भी मान्यता देनी चाहिए।” “यह न केवल व्यापार की जरूरतों के लिए अधिक समाधान उजागर करता है, बल्कि यह पेशेवर विकास के लिए एक प्रतिबद्धता को भी उजागर करता है, जो अक्सर Talent को आकर्षित और बनाए रखने में योगदान कारक होता है।”
सफलता को मापने के लिए Metrics में बदलाव
जबकि प्रौद्योगिकी की उत्पादकता को बढ़ाने की क्षमता को पहचानना महत्वपूर्ण है, Deloitte की रिपोर्ट यह भी बताती है कि आपके संगठन में Productivity की परिभाषा को पुनःमूल्यांकन करना उतना ही महत्वपूर्ण है। प्रदर्शन मेट्रिक्स को मापने में एक बदलाव होगा, और पारंपरिक मेट्रिक्स, जैसे कि Hours Worked या Revenue Per Employee, अब प्रासंगिक नहीं रहेंगे। इसके बजाय, “व्यावसायिक और मानव परिणामों दोनों पर जोर देने” के साथ “मानव प्रदर्शन को मापना” महत्वपूर्ण होगा।
Deloitte इसे “Human Sustainability” कहता है, जो उन लक्ष्यों और उद्देश्यों को संदर्भित करता है जो एक संगठन के Workforce को “शारीरिक, भावनात्मक, वित्तीय और पेशेवर रूप से फलने-फूलने” में सक्षम बनाएंगे। इन मेट्रिक्स में Well-being, Job Satisfaction, Personal Growth और Skills Development शामिल हैं। अल्पकालिक उत्पादकता मेट्रिक्स का मूल्यांकन करने के बजाय, फोकस “साकारात्मक आउटपुट और अमूर्त योगदान, जैसे नवाचारी समाधान, अंतरसंबंध, और संगठनात्मक संस्कृति प्रभाव” पर होगा।
अंततः, कर्मचारियों के पास प्रत्येक नौकरी या संगठन से एक Skills Profile हो सकता है, Summers कहती हैं। यह कर्मचारियों को उनके अपने कौशल और करियर पथों के बारे में बेहतर जानकारी देगा, और Managers को कर्मचारियों को उनके करियर को विकसित करने में मदद करने के लिए अधिक डेटा देगा। यह Recruiters के लिए भी एक मूल्यवान उपकरण हो सकता है, जिससे किसी भूमिका के लिए सबसे योग्य उम्मीदवारों को संकीर्ण करना आसान हो जाएगा।
लेकिन जब Talent Management की बात आती है, तो Summers कहती हैं कि IT Leaders से बात करते समय, वह देखती हैं कि उनमें से कई यह नहीं जानते कि उन्हें Skills-Based Mindset में Transition करने में मदद करने के लिए कौन सी तकनीक उपलब्ध है। आम तौर पर, यह HR और Recruiters होते हैं जो इन Tools का उपयोग करते हैं, जबकि CIO अभी भी टीम कौशलों का प्रबंधन स्प्रेडशीट्स पर करने की कोशिश कर रहे हैं।
Skills-Based Talent Management Tools को अपनाना संगठन में कौशलों की पहचान और वर्गीकरण करने के विशाल कार्य में मदद कर सकता है, जिससे Transition को सुगम बनाने में बहुत मदद मिल सकती है। ये Tools संगठन के कौशल स्टैक की बड़ी तस्वीर पेश कर सकते हैं, पूरे कंपनी में Skills और Expertise की पहचान कर सकते हैं, जबकि उपयोगी मेट्रिक्स और फीडबैक भी प्रदान कर सकते हैं। साथ ही, यह नियोक्ताओं को “ज्ञान और कौशल का एक गतिशील और विकसित ग्राफ” उत्पन्न करने की अनुमति देता है, Summers कहती हैं, जिससे संगठन AI का उपयोग करके मनुष्यों के साथ तालमेल बनाए रख सकते हैं जैसे उनके कौशल विकसित होते हैं।
कर्मचारी सफलता की ओर नए दृष्टिकोण अपनाना और Gen AI Technology के साथ प्रदर्शन मेट्रिक्स को बढ़ाना महत्वपूर्ण होगा। Automation के आसपास Job Skills और Expectations में बदलाव के साथ, नेताओं को यह पुनः मूल्यांकन करना होगा कि परिवर्तन के बीच समग्र कर्मचारी प्रदर्शन की व्याख्या कैसे करें।
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