कार्यस्थल में एआई हमें कार्य के भविष्य के बारे में क्या सिखा सकता है

टेक्नोलॉजी अक्सर हमें भविष्य की एक झलक आने से पहले ही दिखा देती है। सोचिए कि सोशल मीडिया ने ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों तरह से हमारे जुड़ने के तरीके को पूरी तरह से बदल दिया है; जिस तरह स्ट्रीमिंग सेवाओं ने टेलीविजन देखने, नया संगीत खोजने और भी बहुत कुछ करने के तरीके को बदल दिया है। सांस्कृतिक प्रतिमान परिवर्तन अक्सर गेम-चेंजिंग तकनीक के कारण होते हैं, और हाल ही में एआई-युक्त कार्यस्थल तकनीक के आगमन से यह संकेत मिलता है कि निकट भविष्य में हम व्यापार करने के तरीके में बड़े बदलाव देखने वाले हैं।

एआई तकनीक के उदाहरण हमें निकट भविष्य में काम के बदलने के तरीके के बारे में क्या बता सकते हैं? आइए दुनिया भर के कार्यालयों में धूम मचा रहे कुछ एआई तकनीकी समाधानों का अवलोकन करें और देखें कि वे हमें काम के भविष्य के बारे में क्या बताते हैं।

एआई के उदाहरण और कार्य का भविष्य

माइक्रोसॉफ्ट और गूगल की ईमेल प्राथमिकता

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आपने हाल ही में अपने इनबॉक्स में "न्यूज़" (nudges) दिखाई देने शुरू हो गए होंगे; ये उन ईमेल पर फॉलो-अप करने के लिए दिए गए संकेत हैं जिन्हें आपने पढ़ तो लिया है, लेकिन जवाब नहीं दिया है। ये "न्यूज़" माइक्रोसॉफ्ट और गूगल दोनों में चल रहे एआई प्रोजेक्ट्स का हिस्सा हैं, जिनका उद्देश्य ईमेल पढ़ने और जवाब देने के तरीके को बदलना है। कर्मचारियों का 24% समय ईमेल पर खर्च होता है (McKinsey), इसलिए यह क्षेत्र क्रांति के लिए परिपक्व है। माइक्रोसॉफ्ट ने एक शानदार लेख लिखा है। वे अपने वर्तमान अनुसंधान और विकास की रूपरेखा प्रस्तुत कर रहे हैं, साथ ही इस प्रकार की तकनीक के सामने वर्तमान में आने वाली बाधाओं का भी वर्णन कर रहे हैं। हालांकि आगे कई चुनौतियाँ हैं, हमें निकट भविष्य में इनबॉक्सों को और अधिक परिष्कृत होते देखने की उम्मीद करनी चाहिए।

यह हमें क्या बताता है

यह Pro-एआई खेमे के सबसे सकारात्मक नारे के अनुरूप है: एआई का मतलब है कम व्यर्थ कार्य और अधिक उत्पादकता। वास्तव में, हमें अपेक्षा करनी चाहिए कि इस वादे पर अपेक्षाकृत कम समय में महत्वपूर्ण प्रतिफल मिलेंगे। थकाऊ और समय-साध्य कार्य दिन-ब-दिन अधिक अनुकूलित और स्वचालित होते जाएंगे, जिससे हमें रचनात्मक और व्यापक दृष्टिकोण वाली प्राथमिकताओं पर अधिक समय व्यतीत करने की स्वतंत्रता मिलेगी।

ह्यूमेनाइज़

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ह्यूमैनाइज़ "पीपल एनालिटिक्स" में काम करता है – यानी संचालन में उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान करने में। Humanyze कंपनियों को यह जानने में मदद करता है कि प्रक्रियाओं में किए गए बदलाव व्यवसायिक परिणामों को कैसे प्रभावित कर रहे हैं। Humanyze कॉल, मीटिंग्स और ईमेल से प्राप्त अनाम डेटा का व्यवस्थित नेटवर्क विश्लेषण करके यह पता लगाता है कि टीमें कितनी जुड़ी हुई और कितनी कुशल हैं, और क्या विशिष्ट प्रक्रिया परिवर्तन दक्षता को कम करते हैं या बढ़ाते हैं।

यह हमें क्या बताता है 

एआई के अधिक उत्पादकता के वादे से घनिष्ठ रूप से जुड़ा, एआई को हमें प्रक्रिया अनुकूलन के क्षेत्र में भी आगे बढ़ाना चाहिए। प्रक्रियाओं का अनुकूलन करना कोई नई घटना नहीं है, लेकिन यह अधिक सटीक और वैज्ञानिक होता जा रहा है। प्रक्रिया अनुकूलन की प्रभावशीलता को मापने पर अधिक जोर दिया जा रहा है, और अनुमानों के बजाय व्यवहार विज्ञान के आधार पर बदलाव किए जा रहे हैं। जैसे-जैसे हम सहज ज्ञान से दूर होकर वैज्ञानिक रूप से समर्थित, परिणाम-उन्मुख प्रक्रिया अनुकूलन की ओर बढ़ रहे हैं, कार्यप्रवाहों में अप्रभावी परिवर्तन तेजी से अप्रचलित होते जाएंगे।

मैं सोचता हूँ

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कोगिटो ग्राहक सेवा वार्तालापों से होने वाली परेशानी को दूर करने के लिए संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहा है। मौखिक और गैर-मौखिक संकेतों से संबंधित हजारों डेटा बिंदुओं को इकट्ठा करते हुए, कोगिटो इस डेटा का उपयोग ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को उपयोगी संकेत देने के लिए करता है - उदाहरण के लिए, जब वे ग्राहक से बहुत अधिक बोल रहे हों, जब वे एकतरफा बोल रहे हों और रुचि कम हो रही हो, या वह सटीक क्षण जब एक आश्वस्त करने वाली टिप्पणी बातचीत की गतिशीलता को बदल देगी। संक्षेप में: वे ग्राहक सेवा के भावनात्मक श्रम को थोड़ा कम श्रमसाध्य बना रहे हैं। पहले से ही अमेरिका की कुछ सबसे बड़ी स्वास्थ्य बीमा कंपनियों और क्रेडिट कार्ड कंपनियों द्वारा उपयोग किया जा रहा, वे स्वास्थ्य सेवा में भी विस्तार कर रहे हैं, एक ऐसे ऐप के साथ जो स्वास्थ्य प्रदाताओं को बताता है कि पूर्व सैनिक PTSD के लक्षण दिखा रहे हैं।

यह हमें क्या बताता है

उपयोगकर्ता अनुभव पर मजबूत ध्यान बना रहेगा। ग्राहक इंटरैक्शन को "अनुभव" के रूप में देखने और व्यक्तिगत जरूरतों के अनुसार दृष्टिकोण को अनुकूलित करने की प्रवृत्ति उद्योगों में उल्लेखनीय रही है। प्रक्रिया अनुकूलन की तरह, यह प्रवृत्ति अब और अधिक डेटा-संचालित और अनुभवजन्य होने वाली है। बिक्री, विपणन और ग्राहक सेवा अब एक ही छत के नीचे सभी काम करने वाली जगह नहीं रहीं; ग्राहक यात्रा के प्रत्येक चरण को अधिक व्यक्तिगत बनाया जा रहा है, और आने वाले वर्षों में हम इसे और बढ़ते हुए ही देखेंगे।

एम्मा, बंच.एआई द्वारा

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Bunch.ai की नवीनतम पेशकश Emma है - एक AI उत्पाद जो केवल उनके LinkedIn पेज को स्कैन करके ही आपको संभावित ग्राहकों और कर्मचारियों के बारे में अधिक बता सकता है। उनका ऐप LinkedIn प्रोफाइल को क्रॉल करता है और नौकरियों, योग्यताओं और उपयोग की गई भाषा का उपयोग करके व्यक्तित्व प्रोफाइल बनाता है। प्रत्येक प्रोफ़ाइल स्कैन के साथ, आप किसी के व्यक्तित्व, टीमों में उनकी भूमिका, और वे कार्यस्थल प्रोत्साहनों पर कैसी प्रतिक्रिया देते हैं, इसके बारे में जान सकते हैं।

यह हमें क्या बताता है

यूज़र एक्सपीरियंस पर ध्यान केवल ग्राहकों तक सीमित नहीं रहेगा; यह टीमों पर भी लागू होगा। जैसे हम खरीदारी करते समय और ब्रांड्स के साथ बातचीत करते समय व्यक्तिगत अनुभवों की उम्मीद करेंगे, वैसे ही कार्य संस्कृति भी हमारी व्यक्तिगत प्रेरणाओं और रुचियों के अनुरूप अधिक अनुकूलित हो जाएगी। हाल के वर्षों में लोगों को काम पर रखने, न कि रिज्यूमे को, के बारे में बहुत कुछ कहा गया है।– यह तरीका न केवल यह निर्धारित करेगा कि सही लोगों को कैसे काम पर रखा जाए, बल्कि उन्हें कैसे बनाए रखा जाए, यह भी।