2022 में विश्व मंच पर ChatGPT के धमाके के बाद से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेज़ी से विकसित हुआ है। बिज़नेस आगे बढ़ने के लिए वह सब कुछ कर रहे हैं जो वे कर सकते हैं और असल में वे सिर्फ़ यह पता लगाना शुरू कर रहे हैं कि वे अपनी कंपनी को सही मायने में बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल कैसे कर सकते हैं। गति बनाए रखने और अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे बने रहने के लिए, उन्हें सबसे पहले मौजूदा प्रमुख चुनौती को पार करना होगा: इस क्षेत्र में बिज़नेस को सफल बनाने और आगे आने वाली चुनौतियों का सामना करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता-कुशल पेशेवरों को खोजना होगा।

G-Pकी 2024 कृत्रिम कृति एट वर्क रिपोर्ट से पता चलता है कि 2% से भी कम अधिकारियों का मानना है कि उनके संगठनों के पास कृत्रिम कृतिम कार्यान्वयन और निगरानी के लिए सही लोग हैं। हम अपनेटैलेंट सप्लाई डैशबोर्डजैसे टूल की पेशकश करके आपको दुनिया भर की प्रतिभाओं को काम पर रखने, ऑनबोर्ड करने और प्रबंधित करने में मदद करते हैं , जो वर्तमान वैश्विक प्रतिभा केंद्रों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। आइए कृत्रिम कृति कौशल की कमी और उसके प्रभाव के बारे में गहराई से जानें:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल की कमी किस वजह से हो रही है?

जी-पी में प्रतिभा अधिग्रहण की डायरेक्टर पूजा चुग ने बताया, “AI के विकास की तेज़ रफ़्तार अक्सर उस दर से बढ़ जाती है जिस दर पर शिक्षण संस्थान नए पेशेवरों को प्रशिक्षित कर सकते हैं।” चुग ने यह भी नोट किया कि कंपनियां AI में बहुत सारा पैसा निवेश कर रही हैं, लेकिन इससे कुशल पेशेवरों की सीमित आपूर्ति के लिए बहुत सारी प्रतिस्पर्धा पैदा होती है और परिणामस्वरूप, प्रतिभा अधिग्रहण और चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

हमारे हालिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता एट वर्क शोध से पता चलता है कि 51% व्यावसायिक नेताओं का मानना है कि उनके कर्मचारियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी ढंग से उपयोग करने का ज्ञान नहीं है। यह निष्कर्ष आईबीएम द्वारा खुदरा, कॉर्पोरेट, वाणिज्यिक, निवेश बैंकों और वित्तीय बाजार कंपनियों के लगभग 300 सीईओ के सर्वेक्षण से मेल खाता है, जिसमें पाया गया कि 53% सीईओ कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित भूमिकाओं के लिए उपयुक्त उम्मीदवारों को खोजने में संघर्ष कर रहे हैं।

आईबीएम सर्वे में यह भी नोट किया गया है कि 300 सीईओ में से 50% ने कहा कि वे ऐसे पदों के लिए भर्ती कर रहे थे जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आने से पहले मौजूद नहीं था।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऐट वर्क रिपोर्ट का बैनर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्किल्स के लिए जल्दी काम पर रखना शुरू करने के क्या फ़ायदे हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने वाली शुरुआती कंपनियां अपार लाभ उठा सकती हैं।चुघ ने बताया कि इंटरनेट के आगमन की तरह ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ व्यवसायों के लिए वास्तव में परिवर्तनकारी हो सकते हैं। उनका मानना है कि जो कंपनियां वृद्धि लाने, लागतों को नियंत्रित करने और ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं, वे आगे बढ़ेंगी।

चुग ने कहा, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिभा को जल्दी काम पर रखने से कंपनियां भविष्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहलों के लिए एक मजबूत आधार तैयार कर सकती हैं।” “कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञों के साथ शुरुआती अपनाने वालों के पास कुछ नया करने और ऐसे अत्याधुनिक सॉल्यूशन विकसित करने की संभावना अधिक होती है, जो उन्हें प्रतिस्पर्धियों से अलग बनाते हैं। इससे नए प्रॉडक्ट, सेवाएँ या व्यापार मॉडल मिल सकते हैं, जो उन्हें प्रतिस्पर्धा में बढ़त दिलाएंगे।”

काम पर रखने के लिए सबसे अच्छे कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्किल कौन से हैं?

कंपनियों को मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और एनालिटिक्स, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), कृत्रिम बुद्धिमत्ता एथिक्स और फ़ेयरनेस, और बिग डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे अहम कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशलों के लिए हायरिंग को प्राथमिकता देनी चाहिए।

  • मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग के लिए गहरी तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और इस समय इसमें एक बड़ा कौशल अंतर है. यह अलग-अलग उद्योगों, जैसे कि वित्त, हेल्थकेयर और ई-कॉमर्स के ज़्यादातर कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम के मूल में है। आपकी टीम में किसी ऐसे व्यक्ति के होने से, जो मशीन लर्निंग जानता हो, टास्क को ऑटोमेट करने, परिणामों का पूर्वानुमान लगाने और प्रॉडक्ट्स में मशीन लर्निंग से चलने वाली सुविधाओं जैसे कि रिकमेंडेशन सिस्टम और इमेज रिकग्निशन क्षमताओं को जोड़ने में मदद मिल सकती है। 
  • डेटा विज्ञान और विश्लेषण कौशल: यह जानकारी हासिल करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के फ़ैसले लेने में मदद करने वाले मॉडल को आकार देने के लिए ज़रूरी है। 2023में, विश्व आर्थिक मंच सूचीबद्ध डेटा विश्लेषकों और वैज्ञानिकों की भूमिकाओं को शीर्ष 10 नौकरियों में से एक के रूप में सूचीबद्ध किया गया है, जो 2023 और 2027के बीच सबसे तेजी से बढ़ने की उम्मीद है। डेटा साइंस और एनालिटिकल स्किल्स वाला कोई पेशेवर, ट्रेंड खोज सकता है, सिमुलेशन चला सकता है, इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बना सकता है और व्यवहार के आधार पर ग्राहक सेगमेंट प्रोफ़ाइल कर सकता है।
  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एनएलपी में विशेषज्ञता ऐसे सिस्टम बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जहां इंसान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ इंटरैक्ट कर सकें। एनएलपी कौशल वाला एक पेशेवर ग्राहकों के सवालों का जवाब देने के लिए चैटबॉट विकसित कर सकता है, ऐसे टूल बना सकता है जो बोली जाने वाली भाषा को टेक्स्ट में सटीक रूप से ट्रांसक्रिप्ट कर सकते हैं, और ऐसे मॉडल बना सकते हैं जो कंप्लाएन्स के लिए बड़े कानूनी दस्तावेज़ों का स्वचालित रूप से विश्लेषण करते हैं।
  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता एथिक्स: चूंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन में और ज़्यादा एकीकृत हो जाता है, इसलिए नैतिक पहलुओं जैसे पक्षपात, निष्पक्षता और पारदर्शिता पर विचार करना ज़रूरी है, ख़ासकर स्वास्थ्य सेवा, वित्त और कानून जैसे क्षेत्रों में। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में पूर्वाग्रहों की पहचान करने, निष्पक्षता सुनिश्चित करने, भेदभाव से बचने, डेटा कलेक्शन के बारे में सलाह देने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता प्रशिक्षण प्रदान करने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता कौशल वाले किसी व्यक्ति को काम पर रखने पर विचार करें।
  • बिग क्लाउड और डेटा कंप्यूटिंग: ये कौशल बड़े डेटासेट को हैंडल करने और प्रोसेस करने के लिए ज़रूरी हैं, जो जटिल कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के प्रशिक्षण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को ऐक्सेस करने के लिए महत्वपूर्ण है। बड़े क्लाउड और डेटा कंप्यूटिंग कौशल वाले पेशेवर को काम पर रखने का मतलब है कि आपकी टीम में कोई ऐसा व्यक्ति होना जो स्केलेबल क्लाउड आर्किटेक्चर डिज़ाइन कर सके, बैच प्रोसेसिंग और रियल-टाइम डेटा स्ट्रीम की सहायता कर सके, और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए डेटा पाइपलाइन बना और ऑप्टिमाइज़ कर सके।

कौन से देश कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश कर रहे हैं?

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ज़्यादा लोकप्रिय होता जा रहा है, कुछ देश टेक्नोलॉजी और इसमें महारत हासिल करने के लिए ज़रूरी कौशलों में निवेश कर रहे हैं, उनका मकसद ख़ुद को इस क्षेत्र में कुशल पेशेवरों के भावी स्रोतों के रूप में स्थापित करना है।

सबसे ज़्यादा मांग वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल वाले हाइलाइट किए गए देशों का नक्शा

मशीन लर्निंग:

  • बड़ा यू.एस. Google, Facebook, OpenAI और Microsoft जैसी कंपनियाँ मशीन लर्निंग में भारी निवेश कर रही हैं। के अनुसार स्टेटिस्टा, अमेरिका में मशीन लर्निंग बाजार का मूल्य 134.20 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने की उम्मीद है। 2030 तक।
  • China मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण निवेश ला रहा है, जिसका लक्ष्य 2030 तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ग्लोबल लीडर बनना है। भाषा मॉडल जैसे कि Baidu के ERNIE बॉट, अलीबाबा के AI चैटबॉट्स और Tencent के AI मॉडल का इस्तेमाल किया जा रहा है स्मार्ट शहर और स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और ई-कॉमर्स जैसे उद्योग।
  • भर्ती फर्म रैंडस्टैड की रिपोर्ट उस भारत मशीन लर्निंग पेशेवरों000 लगभग 200का दावा करता है। अंग्रेज़ी भाषा में देश की दक्षता इसे प्रतिभा अधिग्रहण के लिए एक आकर्षक जगह भी बनाती है।

डेटा विज्ञान और विश्लेषण कौशल:

  • UK सरकार है विशेषज्ञ डेटा कौशल विकसित करना, जिसमें 2024 या 2025 से शुरू होने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेंटर में PhD छात्रों को प्रशिक्षित करने के लिए GBP 117 मिलियन की फंडिंग शामिल है।
  • में रोमानिया, एक स्टार्टअप दुनिया का पहला कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित सरकारी एडवाइजर बनायाप्रौद्योगिकी क्षेत्र में देश की क्षमताओं पर प्रकाश डालते हुए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका यह रिपोर्ट करना है कि मुख्य घटनाओं और नीतियों पर जनता की राय कैसी प्रतिक्रिया देती है।
  • ब्राज़िल तेजी से एक प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता हब के रूप में उभर रहा है। देश में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल करके कई रोमांचक प्रोजेक्ट चल रहे हैं, जिनमें शामिल हैं साओ पाउलो स्कूल जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता असाइनमेंट में सुधार, टेस्ट स्कोरिंग और छात्रों को मार्गदर्शन प्रदान करने जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित कर रहा है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): 

  • The UAE लक्ष्य है 1 मिलियन लोगों को प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रॉम्प्टिंग अगले तीन सालों में, जिससे देश दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अग्रणी जगहों में से एक बन जाएगा।
  • France मेजबान 600से अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप्स। विश्व स्तरीय संस्थान जैसे कंप्यूटर विज्ञान और नियंत्रण में अनुसंधान के लिए फ्रेंच नेशनल इंस्टीट्यूट (आईएनआरआईए) हैं विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता सबफ़ील्ड में महत्वपूर्ण योगदान देना, जिसमें एनएलपी भी शामिल है। 
  • में जापान, सरकार और एनईसी, फुजित्सु और सॉफ्टबैंक जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियां हैं करोड़ों डॉलर का निवेश ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम विकसित करने के लिए, जो अंग्रेज़ी अनुवादों पर निर्भर होने के बजाय सीधे जापानी भाषा का इस्तेमाल करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एथिक्स: 

बिग क्लाउड और डेटा कंप्यूटिंग:

  • में सिंगापुर सरकार क्लाउड कंप्यूटिंग को बढ़ावा देती है सरकारी वाणिज्यिक क्लाउड (CCC) सेवा, सार्वजनिक क्षेत्र की एजेंसियों को AWS, Google Cloud, और Microsoft Azure के उपयोग को आसानी से प्रबंधित और सुरक्षित करने में सक्षम करना। 
  • आयरलैंड एक केंद्रीय तकनीकी केंद्र है, जिसमें Google, Amazon, Microsoft और IBM ने वहां अपना यूरोपीय मुख्यालय स्थापित किया है। के अनुसार यूरोपियन आयोग का देसी इंडेक्सआयरलैंड 2022में पांचवीं सबसे उन्नत डिजिटल अर्थव्यवस्था थी। 
  • Argentina कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश कर रहा है और स्पेस में लीडर बनने का लक्ष्य बना रहा है। देश के राष्ट्रपति ने हाल ही में इसके बारे में बात की थी पेटागोनिया में डेटा केंद्रों का निर्माण इसकी विशाल खुली भूमि और ठंडे तापमान के कारण, जो इन केंद्रों के लिए आदर्श हैं क्योंकि उन्हें भारी ऊर्जा और शीतलन की आवश्यकता होती है।

उभरते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल को ऐक्सेस करने में G-P आपकी मदद कैसे कर सकता है

चुग ने कहा, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ने से प्रतिभाओं के लिए प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में ज़्यादा विविधता आ रही है, और स्थानीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉल्यूशंस बढ़ रहे हैं।” “जैसे-जैसे ये रुझान जारी रहेंगे, हम उम्मीद कर सकते हैं कि ग्लोबल कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रतिभा बाजार और भी गतिशील और समावेशी बनेगा, जिसमें नए हब अप्रत्याशित जगहों पर उभरेंगे।” 

विश्वभर के 180+ देशों में G-Pकी व्यापक वैश्विक विशेषज्ञता और हमारे सर्वश्रेष्ठ श्रेणी के एम्प्लॉयर ऑफ रिकॉर्ड और वैश्विक रोजगार उत्पादोंके लिए धन्यवाद, आप अपनी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं और लक्ष्यों से मेल खाने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता-कुशल पेशेवरों को जल्दी से काम पर रख सकेंगे, उन्हें ऑनबोर्ड कर सकेंगे और उनका प्रबंधन कर सकेंगे।

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