आज का अतिथि ब्लॉगर मेरिडिथ सैंडलैंड है
श्रमिकों में मनुष्यों को बदलने के लिए कंप्यूटरों की संभावनाओं पर बहुत अधिक एडो उत्पन्न हुआ है। स्वयं ड्राइविंग ट्रकों से मशीन सीखने वाले एल्गोरिदम से जो बड़े डेटा का विश्लेषण करते हैं, हर उद्योग को किसी भी तरह से छुआ जाएगा। लेकिन आज के मानव कर्मचारियों की तरह, कृत्रिम बुद्धि (एआई) को प्रबंधित करने की आवश्यकता होगी – एक दृष्टि (उपयोग केस और उद्देश्यों), भर्ती (आरएफपी या निर्मित घर), प्रशिक्षित (कार्यान्वित), और समय के साथ उगाया गया (फीडबैक) छोरों)।
कई नई प्रौद्योगिकियों की तरह, एआई भयभीत लगता है, लेकिन इसका उद्देश्य मानव जीवन में सुधार करना है, उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करना। और इस तकनीक को प्रबंधित करने वाले नेतृत्व को मजबूत, मानवता के लिए बेहतर इसके अतिरिक्त होंगे। हमारी भविष्य की पीढ़ी के नेताओं के लिए तीन कौशल महत्वपूर्ण होंगे:
1.Vision
एआई दिशा की दिशा में चला जाता है। एक इंसान लक्ष्यों को निर्धारित करता है, और एआई उन लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए अनुकूलित करता है जो अन्यथा संभवतः तेज़ी से, बेहतर और अधिक सस्ती रूप से संभव है। एआई के पालन के लिए भविष्य के नेताओं के पास स्पष्ट दृष्टि होनी चाहिए। अल्प अवधि में, इसका मतलब है आगमन के बिंदु को परिभाषित करने पर अधिक समय व्यतीत करना। ओरेकल के सीईओ सफरा कैटज़ ने विशेष रूप से एक रणनीति + व्यापार साक्षात्कार में वित्त समारोह में एआई के प्रभाव के बारे में कहा – “… पिछड़ा दिखना बहुत आसान है, लेकिन इसलिए आगे की तलाश है। सिस्टम गणना करता है कि एक बहुत ही सटीक तरीके से क्या हुआ। वित्त … [अब] कार का नेविगेटर है … कोशिश करने के लिए मार्गों का सुझाव देना और नई संभावनाओं का मॉडलिंग करना। आप अतीत से सिर्फ बाहर नहीं निकलते हैं; आप यह देखने के लिए स्वतंत्र हैं कि और क्या चल रहा है। यह एक पूरी तरह से अलग नौकरी है …. “आसान पिछड़ा दिखने वाला एनालिटिक्स बन जाता है, आगे के दिखने वाली गतिविधियों में शामिल होने के लिए अधिक संसाधन मुक्त हो जाते हैं। इन दृष्टिकोणों के बारे में अधिक घबराहट, मानव कल्याण के लिए प्रभाव अधिक अविश्वसनीय होगा।
2. कोंटेक्स्ट और सामान्य ज्ञान
एआई डेटा के ढेर के माध्यम से निकलने में सक्षम हो सकता है, पीछे से सहसंबंधों के साथ आ सकता है और आगे बढ़ने का परीक्षण कर सकता है, लेकिन इस बिंदु पर इसमें यह कहने की क्षमता नहीं है कि “सिर्फ इसलिए कि पुडल और मिट्टी एक ही समय में होती है इसका मतलब मिट्टी के कारण नहीं है पुडल। “कंप्यूटर एकमात्र तरीका सहसंबंध सीख सकता है, यह कारण नहीं है कि कंप्यूटर एक बार” अंतर्दृष्टि “लागू करता है और यह पाता है कि यह काम नहीं करता है। इस तरह से सीखने के लिए पुनरावृत्ति इतनी महान है कि कंपनियों को अनगिनत कंप्यूटरों पर विश्वास करने की संभावना नहीं है, उनके ग्राहकों को – उनके ग्राहकों – सैकड़ों हजारों इंटरैक्शन में नौकरी पर सीखने के लिए। यही कारण है कि बढ़ी हुई खुफिया या अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षा चरण है जिसे हम अगले कुछ वर्षों में एआई देखेंगे।
मनुष्य स्वाभाविक रूप से डेटा को अनुभव से जोड़ते हैं, लेकिन व्यवहारिक अर्थशास्त्र ने हमें सिखाया है कि हम जो डेटा देखते हैं, उसे समझने में हम भी गंभीर निर्णय त्रुटियां करते हैं। आंकड़ों की एक अच्छी समझ, वास्तविक दुनिया के अवलोकनों के साथ डेटा जोड़ने की क्षमता और अगली पीढ़ी के नेताओं के लिए बड़ी तस्वीर सोच महत्वपूर्ण है। माइक्रोसॉफ्ट के अध्यक्ष ब्रैड स्मिथ और एआई के अनुसंधान और हेरी शम ने अपनी नई पुस्तक “द फ्यूचर कंप्यूट” में लिखा था कि “एआई संचालित दुनिया के लिए स्किलिंग-अप में विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित से अधिक शामिल है। जैसे-जैसे कंप्यूटर मनुष्यों की तरह व्यवहार करते हैं, सामाजिक विज्ञान और मानविकी और भी महत्वपूर्ण हो जाएंगी। भाषाएं, कला, इतिहास, अर्थशास्त्र, नैतिकता, दर्शन, मनोविज्ञान और मानव विकास पाठ्यक्रम महत्वपूर्ण, दार्शनिक और नैतिकता-आधारित कौशल सिखा सकते हैं जो एआई समाधानों के विकास और प्रबंधन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। ”
3.Culture
एआई दिए गए मानकों के भीतर संचालित होता है। एक मानव सीमाओं को सेट करता है, और एआई उन सीमाओं के भीतर अनुकूलित करता है। एक कंप्यूटर अभी तक नहीं जानता है: “सिर्फ इसलिए कि हम कुछ कर सकते हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि हमें चाहिए।” भविष्य के नेताओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने में सक्षम होना चाहिए कि उनकी कंपनियां व्यवसाय कैसे करती हैं। नैतिक सीमाएं प्रदान करना जिसमें एआई सिस्टम संचालित होते हैं, उतना ही महत्वपूर्ण है जितना मानव कर्मचारियों के लिए संस्कृति विकसित करना। परिणाम की परवाह किए बिना, एक मजबूत कॉर्पोरेट संस्कृति कुछ व्यवहारों को पुरस्कृत करती है, न कि अन्य। हाल के शोध से पता चला है कि कंप्यूटर के लिए प्रोग्राम किया गया है, ईमानदारी से, वास्तव में ईमानदारी से व्यवहार करते हैं। लेकिन विपरीत भी सच है। इसके विपरीत मार्गदर्शन के बिना, एआई इसके आसपास क्या उठाएगा। 2016 में, माइक्रोसॉफ्ट को ट्विटर से चैटबॉट “Tay” खींचना पड़ा क्योंकि यह उन लोगों से नस्लवादी, misogynist, homophobic वाक्यांशों को सीखा था। इंटरनेट ट्रॉल्स ने फैसला किया कि Tay को सबसे खराब सीखना चाहिए, और Tay ने किया। मानवता दोनों अच्छे और बुरे से भरे हुए हैं। भविष्य के नेताओं को पहचानने और अच्छे के लिए खड़े होने के लिए तैयार रहना चाहिए।
इन सभी चार कौशल में क्या समान है? प्रश्न: “क्यों?” मनुष्य पूछते हैं कि “क्यों?” और ऐसा करने की उनकी क्षमता ने विशिष्ट रूप से अपनी अग्रिम सेवा की है। उस समय से 2 वर्षीय प्रश्न पूछता है, वह पूछेगा “क्यों?” सवाल “क्यों?” जवाब देता है जो हमें प्रेरित करता है, कितने अलग तथ्यों से संबंधित हैं, और हम अन्य लोगों के साथ कैसे व्यवहार करते हैं।
अच्छी खबर यह है कि ये कौशल आज के नेताओं के लिए भी महत्वपूर्ण हैं। क्योंकि इंसानों से पूछना अच्छा लगता है कि आज के मानव कर्मचारी उन संगठनों से प्यार करते हैं जो इन प्रश्नों के बारे में पूछते हैं और जवाब देते हैं। और यह केवल और सच हो रहा है। मिलेनियल “प्रयोजन संचालित कंपनियों” के लिए काम करने की अपनी इच्छा के लिए कुख्यात हो गए हैं – जिन लोगों का मानना है कि वे “क्यों” अधिक हैं, फिर वे जो भी विजेट बेच रहे हैं, और वे कंपनियां जो अपने शब्दों को क्रिया में डालती हैं।
बुरी खबर यह है कि ये कौशल हमेशा कंपनियां मूल्य और इनाम नहीं होते हैं। कुछ चरम संगठनों में, “क्यों” पूछने की इच्छा अपर्याप्तता के रूप में देखी जाती है। कई कंपनियों में, मुनाफे के अलावा “क्यों” तलाशने की इच्छा को व्याकुलता के रूप में देखा जाता है। और ज्यादातर कंपनियों में, जो लोग “क्यों नहीं?” पूछते हैं, अपना खुद का व्यवसाय शुरू करने के लिए छोड़ देते हैं।
लेखक के बारे में:
मेरिडिथ सैंडलैंड साइरानोई के लिए सलाहकार बोर्ड का सदस्य है, एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बिक्री प्लेटफ़ॉर्म जो प्राकृतिक भाषा समझ और गहरी शिक्षा के साथ न्यूरो-भाषाई अंतर्दृष्टि को जोड़ता है। मेरिडिथ ने कॉर्पोरेट अमेरिका में 20 से अधिक वर्षों तक काम किया है, पहले परामर्शदाता के रूप में और हाल ही में टैको बेल के मुख्य विकास अधिकारी के रूप में। उसने टीमों को अपने लैपटॉप के रूप में छोटा और 140 लोगों के रूप में बड़ा प्रबंधन किया है।
