एंटरप्राइज एआई गोद लेने के लिए सबसे बड़ा अवरोध प्रौद्योगिकी नहीं है – यह प्रशिक्षण है

वर्तमान में तकनीकी उद्योग का सामना करने वाले सबसे बड़े सवालों में से एक यह है कि दुनिया भर में कितनी जल्दी और बड़े पैमाने पर उद्यम जीनई अनुप्रयोगों और सेवाओं को अपनाएंगे। विषय पर मेरी गहन शोध रिपोर्ट (देखें: द इंटेलिजेंट पाथ फॉरवर्ड: जेनई इन द एंटरप्राइज फॉर मोर) से पता चलता है कि उच्च-स्तरीय गोद लेना काफी तेजी से बढ़ रहा है।

हालांकि, उस शोध के व्यापक कथा के भीतर छिपा हुआ है – और अन्य अध्ययनों की मैंने समीक्षा की है – यह तथ्य है कि व्यक्तिगत श्रमिकों के लिए जेनेरिक एआई का प्रभाव और मूल्य निश्चित रूप से मिश्रित रहता है। हां, संगठन सक्रिय रूप से अनुप्रयोगों और प्रक्रियाओं को विकसित कर रहे हैं जो बड़ी भाषा मॉडल की प्रभावशाली क्षमताओं का लाभ उठाते हैं, लेकिन इन अनुप्रयोगों को पूरा करना और उन्हें एंटरप्राइज़-वाइड को तैनात करना कई कारणों से एक महत्वपूर्ण चुनौती साबित हुआ है।

जीनई गोद लेने और प्रशिक्षण अंतराल में प्रमुख चुनौतियां

सबसे पहले, कई उद्यमों को पता चल रहा है कि प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून मॉडल के लिए आवश्यक इन-हाउस डेटा को इकट्ठा करना-इसलिए वे अपने संगठन के अद्वितीय ज्ञान के आधार को दर्शाते हैं-शुरू में अपेक्षित अपेक्षा से कहीं अधिक जटिल और समय लेने वाला है।

दूसरा, डेटा संग्रह पूरा होने के बाद भी, एआई मॉडल का तेजी से विकास और उपलब्ध विकल्पों की बढ़ती सीमा जीनई अनुप्रयोगों को एक कठिन, चल रही प्रक्रिया को बनाए रखने और अद्यतन करने से बनाती है।

सबसे महत्वपूर्ण बात, हालांकि, व्यक्तिगत कर्मचारियों को प्रशिक्षण प्राप्त नहीं हो रहा है, उन्हें इन नए अनुप्रयोगों और सेवाओं का प्रभावी ढंग से उपयोग करने की आवश्यकता है। मेरे Genai अध्ययन से सबसे आश्चर्यजनक और संबंधित निष्कर्षों में से एक यह है कि सर्वेक्षण में शामिल 1,010 कंपनियों में से आधे से कम जनन एआई पर प्रशिक्षण के किसी भी रूप की पेशकश करते हैं। केवल 45% उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके संगठन परिचयात्मक जीनई पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, और केवल 40% कर्मचारियों को आवेदन-विशिष्ट प्रशिक्षण प्रदान करते हैं।

वास्तविक दुनिया के शब्दों में, इसका मतलब है कि अधिकांश कर्मचारियों को अपने स्वयं के बारे में पता लगाने के लिए छोड़ दिया जाता है कि जीनई-संचालित अनुप्रयोगों की क्षमता का उपयोग करने और अधिकतम कैसे किया जाए। यह एक महत्वपूर्ण समस्या है क्योंकि, जैसा कि हम देखना शुरू कर रहे हैं, जेनई मौजूदा वर्कफ़्लोज़ के लिए केवल एक वृद्धिशील सुधार नहीं है – यह मौलिक रूप से पुनर्निवेशित है कि काम कैसे किया जाता है। फिर भी इन उपकरणों की शक्ति और क्षमताओं के बावजूद, अधिकांश कर्मचारियों को पता नहीं है कि उन्हें प्रभावी ढंग से कैसे लाभ उठाया जाए। इसे सीधे शब्दों में कहें, तो हम में से कोई भी स्वाभाविक रूप से जन्म लेने वाले शीघ्र इंजीनियर नहीं हैं।

परिणाम? जो कर्मचारी उचित प्रशिक्षण के बिना Genai उपकरण का उपयोग करने का प्रयास करते हैं, उन्हें अक्सर एक अधूरा और कम अनुभव होता है। इससे भी बदतर, कर्मचारियों का एक बड़ा समूह कभी भी कोशिश नहीं करता है – या बस यह नहीं जानता कि कहां से शुरू करें (मेरा पिछला कॉलम देखें, “ऑन-डिवाइस एआई का उदय पीसी और स्मार्टफोन के भविष्य को फिर से आकार दे रहा है” अधिक जानकारी के लिए)।

पुरानी आदतों को तोड़ना

यहां तक ​​कि जब प्रशिक्षण उपलब्ध होता है, तो एक और बड़ी चुनौती काम की आदतों पर काबू पाती है। जिन कर्मचारियों ने साल बिताए हैं – या दशकों से भी – Microsoft Office और Google कार्यक्षेत्र जैसे पारंपरिक उत्पादकता सुइट्स का उपयोग करना अक्सर नए वर्कफ़्लो को अपनाने के लिए संघर्ष करते हैं।

यह एक महत्वपूर्ण कारण है कि कई उद्यमों ने चुनिंदा कर्मचारियों के लिए जीनई एक्सटेंशन और सेवाओं में निवेश करने के लिए एक प्रारंभिक भीड़ के बाद, इन निवेशों को धीमा कर दिया है – मेरे अध्ययन में खुले प्रवृत्ति से संबंधित एक और।

औसतन, सर्वेक्षण उत्तरदाताओं ने बताया कि उनके केवल एक-तिहाई कर्मचारियों के पास वर्तमान में Microsoft Copilot, CHATGPT, या Google के मिथुन जैसे Genai टूल तक पहुंच है। इसके अलावा, वे उम्मीद करते हैं कि अगले 12 महीनों में इस आंकड़े में केवल 3% की वृद्धि होगी, जो गोद लेने में मंदी का संकेत देता है। स्पष्ट और सुसंगत उत्पादकता लाभ के बिना – केवल व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रमों द्वारा सक्षम – कई उद्यम Genai में आगे के निवेश को सही ठहराने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

समस्या का एक और हिस्सा यह है कि जीनई-संचालित उपकरणों के लिए उपयोगकर्ता इंटरफेस को फिर से तैयार करने की आवश्यकता है। वर्तमान कार्यान्वयन-जैसे कि पाठ-आधारित प्रॉम्प्टिंग टूल्स या ऑफिस प्रोडक्टिविटी सॉफ्टवेयर में साइडबार इंटीग्रेशन-अक्सर ऐसा महसूस होता है कि मौजूदा अनुप्रयोगों पर अजीब तरह से शुरुआती चरण के डिजाइनों को अजीब तरह से लिया जाता है। ये इंटरफेस पारंपरिक उपकरणों और वर्कफ़्लोज़ के साथ मूल रूप से एकीकृत नहीं करते हैं, अक्सर अत्यधिक नकल करने और उपयोगी होने के लिए चिपकाने की आवश्यकता होती है।

Genai- संचालित अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने की आदर्श विधि अभी भी स्पष्ट नहीं है, लेकिन वॉयस-आधारित UI काफी बड़ी भूमिका निभा सकता है। हालांकि, लोगों को अपने पीसी से बात करने में सहज होना अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

इसके अतिरिक्त, एआई एजेंटों का तेजी से विकास नए उपयोगकर्ता अनुभव चुनौतियों का परिचय देता है। जबकि एआई एजेंटों में अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली होने, बनाने, प्रबंधित करने और उन्हें प्रभावी ढंग से तैनात करने की क्षमता है, यह एक सीधा काम नहीं है। यदि सहज रूप से डिज़ाइन किया गया है, तो वे तेजी से गोद लेने में ड्राइव कर सकते हैं। हालांकि, Genai अनुप्रयोगों और उपकरणों की वर्तमान खंडित स्थिति को देखते हुए, मैं निकट अवधि में प्रमुख सफलताओं को देखने के बारे में आशावादी नहीं हूं।

एआई एजेंटों के रूप में संभावित रूप से शक्तिशाली हो सकता है, उन एजेंटों को बनाने, प्रबंधित करने और आमंत्रित करने के सर्वोत्तम तरीकों का पता लगाना स्पष्ट रूप से एक आसान काम नहीं है

उद्यम में आगे का रास्ता

भले ही उपयोगकर्ता इंटरफेस कैसे विकसित हो, जिस तरह से जेनई का एकमात्र तरीका कर्मचारी उत्पादकता पर एक स्थायी प्रभाव होगा यदि उद्यम प्रशिक्षण में पर्याप्त निवेश करते हैं। संगठनों को या तो व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रमों को विकसित करने या प्राप्त करने और कर्मचारियों को सक्रिय रूप से भाग लेने की आवश्यकता है।

हालांकि यह तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता है, Genai कई कर्मचारियों को अपने दैनिक कार्यों को करने के तरीके को बदलने के लिए तैयार है। हालांकि, इस परिवर्तन को साकार करने के लिए कार्यबल शिक्षा के एक अभूतपूर्व स्तर की आवश्यकता होगी।

यदि कंपनियां वास्तव में व्यापक एआई गोद लेने के लिए ड्राइव करना चाहती हैं, तो उन्हें इन उपकरणों को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके पर प्रशिक्षण कर्मचारियों की ओर अपना ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

वर्तमान में, इस महत्वपूर्ण मुद्दे पर बहुत कम जोर दिया जा रहा है। इसके बजाय, अधिकांश चर्चाएं एआई मॉडल और उनके प्रदर्शन मेट्रिक्स में नवीनतम प्रगति पर तय की जाती हैं। यदि कंपनियां वास्तव में व्यापक एआई गोद लेने के लिए ड्राइव करना चाहती हैं, तो उन्हें इन उपकरणों को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके पर प्रशिक्षण कर्मचारियों की ओर अपना ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

हमें यह भी देखने की जरूरत है कि विक्रेताओं को उपयोग में आसानी और उनके प्रसाद की सहजता पर काम करने में सुधार करने के लिए उनके विकास के प्रयासों को अधिक खर्च करना शुरू कर दिया जाए। इनमें से कोई भी आसान कार्य नहीं हैं, लेकिन अगर हम कभी भी प्रौद्योगिकी की खातिर कहानी के लिए प्रौद्योगिकी को बेहतर बनाने के लिए भीड़ से आगे बढ़ने जा रहे हैं, जो वर्तमान में जीनई की दुनिया पर हावी है, तो इस काम को जल्द ही शुरू करने की आवश्यकता है।

बॉब ओ’डॉनेल टेक्नोलिसिस रिसर्च के संस्थापक और मुख्य विश्लेषक हैं, एलएलसी एक प्रौद्योगिकी परामर्श फर्म है जो प्रौद्योगिकी उद्योग और पेशेवर वित्तीय समुदाय को रणनीतिक परामर्श और बाजार अनुसंधान सेवाएं प्रदान करता है। आप उसे ट्विटर पर फ़ॉलो कर सकते हैं @bobodtech