रोबोटिक्स और AI के ज़रिए 13.3 करोड़ नई नौकरियाँ? इस विवादास्पद पूर्वानुमान के पीछे असल में क्या है—और आपके लिए इसका क्या मतलब है?

क्या आपकी नौकरी खतरे में है? सही रणनीतियों के साथ श्रम बाजार में बदलाव के लिए कैसे तैयार रहें - श्रम बाजार परिवर्तन का एक व्यापक विश्लेषण: पूर्वानुमान और उसका वर्गीकरण

विश्व आर्थिक मंच के 133 मिलियन नई नौकरियों के बारे में बहुत अधिक पूर्वानुमान क्या है?

2018 में, वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम (WEF) ने अपनी रिपोर्ट "द फ्यूचर ऑफ जॉब्स" प्रकाशित की, जिसमें एक दूर -दूर तक और बहुत अधिक पूर्वानुमान था। बयान का मूल यह था कि 2022 तक तकनीकी परिवर्तन से 75 मिलियन नौकरियां विस्थापित हो जाएंगी, लेकिन साथ ही साथ 133 मिलियन नई भूमिकाएँ उत्पन्न होंगी। इससे 58 मिलियन नौकरियों का शुद्ध लाभ होगा। यह परिवर्तन "चौथी औद्योगिक क्रांति" (4IR) के संदर्भ में स्थित था, जो तेजी से मोबाइल इंटरनेट, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), बिग डेटा विश्लेषण और क्लाउड तकनीक जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित था।

रिपोर्ट की एक केंद्रीय खोज आदमी और मशीन के बीच श्रम का बदलते विभाजन थी। जबकि 71 % लोग अभी भी 2018 में काम कर रहे थे, रिपोर्ट ने 2022 तक इस शेयर में 58 % की गिरावट की भविष्यवाणी की, इस उम्मीद के साथ कि 2025 तक अधिक वर्तमान कार्य कार्यों को किया जाएगा। 2018 की रिपोर्ट का दृश्य 2016 से पिछली रिपोर्ट की तुलना में अधिक सकारात्मक था। यह इस तथ्य से उचित था कि कंपनियों ने अब नए तकनीकों की पेशकश की एक बेहतर समझ विकसित की थी। रिपोर्ट ने खुद को सरकारों, कंपनियों और व्यक्तियों की "कॉल टू एक्शन" के रूप में देखा, ताकि क्षमता में अंतराल को कसने और सामाजिक असमानता में अंतराल से बचने के लिए इस परिवर्तन को समझदारी से बनाया जा सके।

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विश्व आर्थिक मंच से बाद की रिपोर्टों में ये पूर्वानुमान कैसे विकसित हुए और बदल गए?

WEF का शुरू में आशावादी पूर्वानुमान अगले वर्षों में काफी बदल गया है और अधिक जटिल हो गया है। भविष्यवाणियों का विकास एक विशुद्ध रूप से प्रौद्योगिकी -एक की ओर एक महत्वपूर्ण प्रस्थान को दर्शाता है जो कि एक के प्रति अधिक ध्यान देता है जो व्यापक आर्थिक और सामाजिक ढांचे की स्थितियों पर अधिक ध्यान देता है।

"फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 2023" ने 2027 तक की अवधि के लिए बहुत अधिक शांत तस्वीर खींची। उन्होंने 69 मिलियन नई नौकरियों के निर्माण की भविष्यवाणी की, जो हालांकि, 83 मिलियन पदों के विनाश का सामना करना पड़ा। इससे उस समय 14 मिलियन नौकरियों या 2 % समग्र रोजगार का शुद्ध नुकसान होगा। यह पूर्वानुमान शुद्ध लाभ से एक शुद्ध हानि में परिवर्तन की स्थिति का एक महत्वपूर्ण पुन: विकास है।

"फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 2025" के साथ, जो 2030 तक की अवधि को देखता है, WEF एक आशावादी मूल्यांकन में लौट आया, बदले हुए परिसर के साथ। यह रिपोर्ट 92 मिलियन के नुकसान के साथ 170 मिलियन नई नौकरियों के निर्माण का अनुमान लगाती है, जो 78 मिलियन पदों के शुद्ध लाभ के अनुरूप होगी।

हालांकि, परिवर्तन के ड्राइवरों में परिवर्तन महत्वपूर्ण है। जबकि 2018 की रिपोर्ट ने लगभग विशेष रूप से तकनीकी क्रांति पर ध्यान केंद्रित किया, बाद में रिपोर्टों ने कारकों को प्रभावित करने की एक विस्तृत श्रृंखला का नाम दिया। प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से एआई और बिग डेटा, एक केंद्रीय ड्राइवर बनी हुई है। हालांकि, ग्रीन ट्रांसफॉर्मेशन, मैक्रोइकॉनॉमिक कारक जैसे कि जीवित और धीमी गति से आर्थिक विकास की बढ़ती लागत, ईएसजी मानकों (पर्यावरण, सामाजिक और कॉर्पोरेट प्रबंधन) के साथ -साथ जनसांख्यिकीय बदलाव को महान या इससे भी महत्वपूर्ण के रूप में दिया जाता है।

पूर्वानुमानों के इस विकास से एक महत्वपूर्ण खोज का पता चलता है: प्रारंभिक धारणा कि तकनीकी प्रगति वस्तुतः स्वचालित रूप से नौकरियों में शुद्ध वृद्धि की ओर ले जाती है, वास्तविकता से इसका खंडन किया गया था। रिपोर्टों से पता चलता है कि नौकरियों के निर्माण के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता आर्थिक और राजनीतिक ढांचे पर बहुत अधिक निर्भर करती है। 2025 की रिपोर्ट नौकरियों के विनाश के लिए एक मुख्य ड्राइवर के रूप में धीमी गति से आर्थिक विकास की पहचान करती है, जबकि हरे रंग के परिवर्तन में निवेश को नए स्पॉट बनाने के लिए एक आवश्यक इंजन के रूप में देखा जाता है। इसलिए प्रौद्योगिकी का वादा बिल्कुल नहीं है, यह सशर्त रूप से है। एक सकारात्मक परिणाम नवाचार का एक अपरिहार्य परिणाम नहीं है, लेकिन एक स्वस्थ और सहायक मैक्रोइकॉनॉमिक वातावरण पर निर्भर करता है।

श्रम बाजार में परिवर्तन: कैसे प्रौद्योगिकी और ग्रीन परिवर्तन नौकरियां पैदा करते हैं

बदलता श्रम बाज़ार: तकनीक और हरित परिवर्तन कैसे रोज़गार पैदा करते हैं - छवि: Xpert.Digital

WEF की नौकरियों के लिए शुद्ध पूर्वानुमान का विकास। तालिका एक विशुद्ध रूप से प्रौद्योगिकी से पूर्वानुमानों के परिवर्तन को दिखाती है -एक अधिक जटिल दृश्य की ओर आशावाद है जिसमें आर्थिक और पारिस्थितिक कारक शामिल हैं।

श्रम बाजार बदल रहा है, प्रौद्योगिकी और हरित परिवर्तन के प्रभावों से प्रेरित है। 2018 से 2022 की अवधि में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा और क्लाउड टेक्नोलॉजीज जैसे तकनीकी विकास ने 133 मिलियन नई नौकरियां पैदा कीं, जबकि 75 मिलियन नौकरियों को बदल दिया गया, जिससे 58 मिलियन की शुद्ध वृद्धि हुई। 2023 से 2027 तक, हालांकि, 69 मिलियन नौकरियां उत्पन्न होंगी, लेकिन 83 मिलियन खो जाएंगे, जो तकनीकी परिवर्तनों, आर्थिक दबाव और जीवन की लागत में वृद्धि और 14 मिलियन नौकरियों की शुद्ध स्वीकृति में परिणाम के कारण है। 2025 से 2030 की अवधि के लिए, प्रौद्योगिकी, हरे रंग के परिवर्तन, ईएसजी मानदंड और मैक्रोइकॉनॉमिक कारक के साथ 92 मिलियन की तुलना में 170 मिलियन नए पदों के साथ रोजगार में एक मजबूत वृद्धि परिवर्तन के मुख्य ड्राइवर हैं, जिससे 78 मिलियन नौकरियों की शुद्ध वृद्धि होती है।

इन संख्याओं के आधार पर कौन सी कार्यप्रणाली हैं और इस दृष्टिकोण की आलोचनाएँ क्या हैं?

WEF की प्रमुख संख्या "फ्यूचर ऑफ जॉब्स सर्वे" पर आधारित है, जो कि बड़ी, बहुराष्ट्रीय कंपनियों की कर्मियों, रणनीति और प्रबंधन के क्षेत्रों में प्रबंधकों के उद्देश्य से एक सर्वेक्षण है। उदाहरण के लिए, 2018 की रिपोर्ट के लिए 313 वैश्विक कंपनियों का साक्षात्कार लिया गया, जो एक साथ 20 अर्थव्यवस्थाओं में 15 मिलियन से अधिक कर्मचारियों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो बदले में वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद का 70 % हिस्सा बनाते हैं।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि अक्सर उद्धृत संख्या जैसे कि "75 मिलियन विस्थापित" और "133 मिलियन नई" नौकरियां एक एक्सट्रपलेशन का परिणाम हैं। सर्वेक्षण में शामिल कंपनियों ने 984,000 नौकरियों की गिरावट और अपने स्वयं के कार्यबल के लिए 1.74 मिलियन की वृद्धि की भविष्यवाणी की। इन आंतरिक कंपनी के रुझानों को बाद में बड़ी कंपनियों में वैश्विक गैर-कृषि रोजगार की आबादी के लिए एक्सट्रपलेशन किया गया, जिससे अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन (ILO) के डेटा ने आधार के रूप में कार्य किया। कार्यप्रणाली स्पष्ट रूप से छोटी और मध्यम -शून्य कंपनियों (एसएमई) और अनौपचारिक क्षेत्र को बाहर करती है, जो एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध है, क्योंकि ये वैश्विक रोजगार का एक बड़ा हिस्सा बनाते हैं।

इस पद्धतिगत दृष्टिकोण की अच्छी तरह से आलोचना है:

सबसे पहले, रिपोर्टों पर अत्यधिक आशावाद और एक कथा पूर्वाग्रह का आरोप है। आलोचकों का तर्क है कि WEF की कहानियां वैश्विक सहयोग को बढ़ावा देने के लिए संगठन के लक्ष्यों का समर्थन करती हैं, जिससे सकारात्मक प्रतिनिधित्व हो सकता है। 2016 से अंधेरे ताना -कूद के बीच उतार -चढ़ाव, 2018 की मजबूत आशावाद और बाद के वर्षों की अधिक जटिल छवि एक स्थिर, सुसंगत विश्लेषण के बजाय ओवर -कॉरक्रेशन के एक पैटर्न को इंगित करती है।

दूसरा, नौकरियों में "शुद्ध लाभ" पर ध्यान केंद्रित करने की आलोचना भ्रामक बताकर की गई है। "जुआरी के भ्रम" की तुलना में, यह दृष्टिकोण परिवर्तन में आने वाली भारी बाधाओं को नज़रअंदाज़ करता है। यह गलत धारणा देता है कि एक विस्थापित कर्मचारी आसानी से किसी नई भूमिका में परिवर्तन कर सकता है। हालाँकि, यह कौशल के भारी अंतर को नज़रअंदाज़ करता है—एक कैशियर रातोंरात DevOps इंजीनियर नहीं बन सकता—भौगोलिक असमानताएँ, और नौकरी की गुणवत्ता और वेतन में अंतर। यह शुद्ध आँकड़ा परिवर्तन की भारी मानवीय और सामाजिक लागतों को छिपा देता है।

तीसरा, पूर्वानुमान संदिग्ध मान्यताओं पर आधारित हैं। रिपोर्टों का अर्थ है कि एआई द्वारा लागत में कमी से "मेन्स्च + की" भूमिकाओं का गुणन होगा जो पूरी टीमों में नौकरियों के नुकसान की भरपाई करते हैं। आलोचक इस धारणा को अवास्तविक मानते हैं, खासकर जब से हरी अर्थव्यवस्था और देखभाल क्षेत्र जैसे क्षेत्रों में पूर्वानुमान वृद्धि, जो कई बड़ी अर्थव्यवस्थाओं में कम या राजनीतिक रूप से विवादास्पद हैं, को होना है।

अंत में, पहले के पूर्वानुमानों की विफलता मान्यताओं की विश्वसनीयता पर सवाल उठाती है। 2018 से WEF की भविष्यवाणी कि 2022 तक एक बड़े पैमाने पर "रिट्रेनिंग क्रांति" होगी, अपेक्षित सीमा तक सही नहीं थी। प्रयास अक्सर अपर्याप्त, अंडरफंडेड और सामना किए गए लॉजिस्टिक बाधाओं का सामना करते रहे, जो उन मान्यताओं की व्यवहार्यता बनाता है जिन पर नौकरी का पूर्वानुमान आधारित है।

पेशेवर परिदृश्य में परिवर्तन: विजेता और स्वचालन के हारे हुए

एआई और स्वचालन द्वारा कौन से विशिष्ट पेशेवर क्षेत्र और भूमिकाएं विस्थापित होती हैं?

एआई और स्वचालन के माध्यम से श्रम बाजार के परिवर्तन से एक महत्वपूर्ण ध्रुवीकरण होता है, जिसमें कुछ व्यवसाय विस्थापन के उच्च जोखिम के संपर्क में होते हैं। इन सबसे ऊपर, दिनचर्या पर आधारित गतिविधियाँ वाणिज्यिक क्षेत्र (सफेद कॉलर) और उत्पादन (ब्लू कॉलर) दोनों में प्रभावित होती हैं। सबसे लुप्तप्राय जनसांख्यिकीय समूह कार्यालय कार्यकर्ता, कम डिजिटल क्षमता वाले कर्मचारी और पुराने श्रमिक हैं।

विभिन्न WEF रिपोर्टों में व्यवसायों की एक सुसंगत सूची का उल्लेख किया गया है, जिसकी मांग तेजी से गिर रही है। यह भी शामिल है:

• डेटा इनपुट स्टाफ
• लेखांकन और पेरोल में क्लर्क (लेखांकन, बहीखाता और पेरोल क्लर्क)
• प्रशासनिक और सचिवीय बल (प्रशासनिक और कार्यकारी सचिव)
• विधानसभा और कारखाने श्रमिक (कुछ उद्योगों में)
• खजांची और स्विच स्टाफ (कैशियर और टिकट क्लर्क)
• काउंटर पर बैंक कर्मचारी (बैंक टेलर)
• डाक सेवा कर्मचारी (डाक सेवा क्लर्क)।

हाल की रिपोर्ट, जैसे कि "फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 2025", ज्ञान कार्य क्षेत्र से आगे के व्यवसायों के साथ इस सूची का विस्तार कर रही हैं। ग्राफिक डिजाइनरों और वकीलों को अब सिकुड़ते पेशेवर क्षेत्रों में गिना जाता है। यह स्पष्ट रूप से जेनेरिक एआई के प्रगतिशील कौशल के लिए जिम्मेदार है, जो तेजी से संज्ञानात्मक कार्यों की मांग करने में सक्षम है।

इस तकनीकी क्रांति के दौरान कौन से नए और बढ़ते व्यवसाय उत्पन्न होते हैं?

नियमित कार्यों के विस्थापन के समानांतर, नए और विकासशील पेशेवर क्षेत्रों की उच्च मांग है। ये विकास क्षेत्र विशेष रूप से प्रकृति में तकनीकी नहीं हैं, लेकिन इसमें ऐसी भूमिकाएं भी शामिल हैं जिनमें विशेष रूप से मानव कौशल की आवश्यकता होती है।

प्रौद्योगिकी -संबंधी व्यवसाय विकास के केंद्र में हैं। सबसे तेजी से बढ़ती भूमिकाएं लगातार हैं:

• की और मशीन सीखने के विशेषज्ञ
• बड़े डेटा विशेषज्ञ
• प्रक्रिया स्वचालन में विशेषज्ञ
• सूचना सुरक्षा के लिए विश्लेषक
• सॉफ्टवेयर और अनुप्रयोग डेवलपर्स
• रोबोटिक्स इंजीनियर
• फिनटेक इंजीनियर।

इसी समय, व्यवसायों की मांग जो स्पष्ट "मानव" कौशल पर आधारित है, बढ़ रही है। इसमे शामिल है:

• बिक्री और विपणन विशेषज्ञ
• कर्मियों और कॉर्पोरेट संस्कृति के लिए विशेषज्ञ (लोग और संस्कृति विशेषज्ञ)
• संगठनात्मक विकास के विशेषज्ञ
• नवाचार प्रबंधक
• ग्राहक पर्यवेक्षक।

एक और तेजी से बढ़ता क्षेत्र हरित अर्थव्यवस्था है। बाद में रिपोर्टों ने व्यवसायों की मजबूत वृद्धि पर जोर दिया जैसे:

• नवीकरणीय ऊर्जा के लिए इंजीनियर
• सौर ऊर्जा प्रणालियों के लिए इंजीनियर
• स्थिरता प्रबंधक।

शैक्षिक और देखभाल क्षेत्र भी मजबूत वृद्धि दर्ज करता है। डॉक्टरों, नर्सों और शिक्षकों जैसे व्यवसायों में वृद्धि की उम्मीद है, जो जनसांख्यिकीय विकास से प्रेरित है जैसे कि समाज की उम्र बढ़ने और यह तथ्य कि इन गतिविधियों को स्वचालित करना मुश्किल है।

प्रतिशत सबसे तेज वृद्धि और पूर्ण संख्या में सबसे बड़ी वृद्धि के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। जबकि तकनीकी व्यवसाय प्रतिशत में सबसे तेजी से बढ़ रहे हैं, भूमि कार्यकर्ताओं, वितरण ड्राइवरों और निर्माण श्रमिकों जैसे फ्रंटलाइन व्यवसायों में सबसे बड़ी पूर्ण वृद्धि की उम्मीद है।

काम का भविष्य: ये व्यवसाय महत्व प्राप्त कर रहे हैं और खो रहे हैं

काम का भविष्य: ये पेशे महत्व प्राप्त कर रहे हैं और खो रहे हैं - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

पेशेवर क्षेत्रों के बढ़ने और सिकुड़ने का समेकित अवलोकन। तालिका अलग -अलग रिपोर्टों से पूर्वानुमानों को सारांशित करती है और श्रम बाजार के परिवर्तन के विजेताओं और हारने वालों को दिखाती है।

काम का भविष्य महत्वपूर्ण परिवर्तन दिखाता है: प्रौद्योगिकी और डेटा के क्षेत्रों में, एआई और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ, बड़े डेटा विशेषज्ञ, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और सूचना सुरक्षा विश्लेषकों जैसे व्यवसायों में महत्व बढ़ रहा है, जबकि डेटा इनपुट और आईटी समर्थन तकनीशियनों जैसी सरल गतिविधियां घट रही हैं। अर्थव्यवस्था और प्रबंधन के क्षेत्र में, स्थिरता प्रबंधक, नवाचार प्रबंधक, प्रक्रिया स्वचालन के विशेषज्ञों के साथ -साथ बिक्री और विपणन विशेषज्ञों की मांग में तेजी से बढ़ रहे हैं, जबकि प्रशासनिक और सचिवीय बलों के साथ -साथ लेखांकन और पेरोल लेखांकन प्रासंगिकता में खो जाते हैं। हरी अर्थव्यवस्था में, अक्षय ऊर्जा के लिए इंजीनियर, इलेक्ट्रिक वाहनों और पर्यावरण इंजीनियरों के विशेषज्ञ बढ़ रहे हैं, उसी समय व्यवसाय जीवाश्म ऊर्जा उद्योग में गायब हो रहे हैं। नर्सिंग और शैक्षिक क्षेत्र में, नर्सिंग स्टाफ, डॉक्टर, शिक्षक और सामाजिक कार्य के लिए सलाहकार अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं, जिससे कोई भी व्यवसाय अपने महत्व को नहीं खोता है। कार्यालय और प्रशासन क्षेत्र में, बैंक कर्मचारी, डाक सेवा कर्मचारी, कैशियर, ग्राफिक डिजाइनर और वकील विशेष रूप से घट रहे हैं, जबकि शिल्प और उत्पादन में, कृषि श्रमिकों, वितरण ड्राइवरों और निर्माण श्रमिकों को पूर्ण आंकड़े में बढ़ते हैं, जबकि विधानसभा और कारखाने के श्रमिक स्वचालन द्वारा मांग में कम होते हैं।

कौन से ओवररचिंग ट्रेंड, जैसे कि हरे रंग का परिवर्तन, विकास को भी प्रभावित करता है और नौकरियों में गिरावट को प्रभावित करता है?

नौकरी बाजार पर गतिशीलता केवल स्वचालन द्वारा निर्धारित नहीं की जाती है। कई मैक्रोट्रेंड्स बातचीत करते हैं और भविष्य के पेशेवर परिदृश्य का निर्माण करते हैं।

हरे रंग के परिवर्तन, यानी जलवायु संरक्षण में निवेश और जलवायु परिवर्तन के अनुकूलन, सबसे महान शुद्ध नौकरी इंजनों में से एक माना जाता है। यह प्रवृत्ति अक्षय ऊर्जा और पर्यावरण संरक्षण के साथ -साथ स्थिरता विशेषज्ञों के लिए इंजीनियरों की मांग को बढ़ाती है।

आर्थिक ढांचे की स्थिति में समान रूप से मजबूत लेकिन अक्सर विपरीत प्रभाव होता है। धीमी गति से आर्थिक विकास और बढ़ती रहने की लागत को नौकरियों के शुद्ध श्रेडर के रूप में वर्गीकृत किया जाता है और कभी -कभी प्रौद्योगिकी और हरे रंग के परिवर्तन द्वारा बनाए गए मुनाफे को नष्ट कर सकता है।

प्रौद्योगिकी गोद लेना अपने आप में एक दोधारी तलवार है। डिजिटल एक्सेस के विस्तार से सबसे अधिक नौकरियां (19 मिलियन) बनाने की उम्मीद है, लेकिन कई (9 मिलियन) भी। की और बिग डेटा दूसरे सबसे बड़े ड्राइवर का अनुसरण करते हैं, जिसमें 11 मिलियन और 9 मिलियन दमित पदों के साथ।

जनसांख्यिकीय बदलाव भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। उच्च आय वाले देशों में एक उम्र बढ़ने की आबादी स्वास्थ्य और देखभाल क्षेत्र में मांग को बढ़ाती है। इसी समय, कम आय वाले देशों में बढ़ती रोजगार योग्य आबादी शिक्षा क्षेत्र में श्रमिकों की बढ़ती आवश्यकता को बढ़ाती है।

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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क्षमता में अंतर: भविष्य में कौन से कौशल की आवश्यकता है

"क्षमता अंतर" (कौशल अंतर) क्या है और यह चुनौती कितनी बड़ी है?

"क्षमता अंतर" या "कौशल अंतर" कौशल के बीच विसंगति का वर्णन करता है जो नियोक्ताओं को उनकी रिक्तियों के लिए आवश्यक है, और वास्तव में उपलब्ध श्रमिकों की मौजूदा योग्यता है। यह अंतर वर्तमान श्रम बाजार परिवर्तन की केंद्रीय चुनौतियों में से एक है।

इस चुनौती की सीमा बहुत बड़ी है। 2018 WEF रिपोर्ट ने भविष्यवाणी की कि 2022 तक, सभी कर्मचारियों में से 54 % को काफी पीछे हटने और आगे की शिक्षा उपायों (reskilling और Upsky) की आवश्यकता होगी। बाद की रिपोर्टों की पुष्टि और इस मूल्यांकन को कसने के लिए: "भविष्य की रिपोर्ट 2025" का नोट नोट करता है कि 44 % कर्मचारियों की मुख्य दक्षताओं में अगले पांच वर्षों में बदल जाएंगे, और 2030 तक नौकरी के लिए आवश्यक लगभग 40 % कौशल पुराने हो जाएंगे।

यह सांख्यिकीय वास्तविकता कॉर्पोरेट नेताओं की धारणा में परिलक्षित होती है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, 70 % प्रबंधकों से संकेत मिलता है कि उनके संगठन में क्षमता में एक महत्वपूर्ण अंतर है जो नवाचार और विकास पर नकारात्मक प्रभाव डालता है। इनमें से लगभग 40 % प्रबंधकों का मानना है कि यह अंतर और भी बिगड़ जाता है।

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• प्रौद्योगिकी नेतृत्व बनाम क्षमता नेतृत्व: राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा और लचीलापन का विश्लेषण
  

  प्रौद्योगिकी नेतृत्व बनाम क्षमता नेतृत्व: राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा और लचीलापन का विश्लेषण - छवि: Xpert.digital

कौन से विशिष्ट तकनीकी और डिजिटल कौशल की सबसे अधिक आवश्यकता है?

तकनीकी कौशल के पक्ष में, जिसे "हार्ड स्किल्स" भी कहा जाता है, मांग का एक स्पष्ट पदानुक्रम है। सबसे आगे की दक्षताएं हैं जो चौथी औद्योगिक क्रांति की ड्राइविंग प्रौद्योगिकियों से सीधे जुड़ी होती हैं।

सबसे अधिक मांग वाले कौशल के शीर्ष पर निरंतर एआई और बड़े डेटा हैं। बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने और एआई सिस्टम का उपयोग करने या विकसित करने की क्षमता को महत्वपूर्ण माना जाता है। डिजिटलीकरण की आगे की मुख्य दक्षताओं को इससे निकटता से जोड़ा गया है: बुनियादी तकनीकी क्षमता (तकनीकी साक्षरता), नेटवर्क और साइबर सुरक्षा, सॉफ्टवेयर और एप्लिकेशन विकास, डेटा विश्लेषण और क्लाउड कंप्यूटिंग भी मांग में बेहद हैं।

दिलचस्प बात यह है कि परियोजना प्रबंधन को अक्सर सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी कौशल में से एक के रूप में उल्लेख किया जाता है। यह रणनीतिक व्यवसाय योजना के साथ तकनीकी कार्यान्वयन क्षमता को संयोजित करने और जटिल डिजिटलीकरण परियोजनाओं को सफलतापूर्वक नियंत्रित करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

"मानव" कौशल जैसे विश्लेषणात्मक सोच, रचनात्मकता और लचीलापन और भी महत्वपूर्ण माना जाता है?

ऐसे समय में जब मशीनें तकनीकी कार्यों को तेज़ी से अपने हाथ में ले रही हैं, एक विरोधाभास उभर रहा है: जहाँ तकनीकी कौशल सबसे तेज़ी से बढ़ रहे हैं, वहीं नियोक्ता अक्सर संज्ञानात्मक और सामाजिक-भावनात्मक कौशल को सबसे महत्वपूर्ण मानते हैं। इसे दुर्लभता और उपयोगिता के आर्थिक तर्क से समझाया जा सकता है। जैसे-जैसे एआई नियमित कार्यों को—चाहे वे तकनीकी हों या संज्ञानात्मक—प्रचुर मात्रा में और कम लागत पर उपलब्ध करा रहा है, इन कार्यों को करने के लिए विशेष रूप से आवश्यक कौशल कम मूल्यवान होते जा रहे हैं।

उसी समय, कार्यों को उन कार्यों को स्वचालित करना मुश्किल है, जिनके लिए नई समस्या को हल करने, रणनीतिक सोच, नैतिक निर्णय और जटिल पारस्परिक बातचीत की आवश्यकता होती है। जब मशीनें "क्या" और "कैसे" कई गतिविधियों पर ले जाती हैं, तो मानवीय भूमिका "क्यों" और "आगे क्या" में बदल जाती है। इसके लिए समस्याओं को परिभाषित करने, एआई के परिणामों की व्याख्या करने, रुचि समूहों को समझाने और जटिल मानव टीमों का प्रबंधन करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। यह ठीक वही है जो "मानव" कौशल के लिए आवश्यक है।

गैर-स्वचालित कौशल के लिए एक "स्वचालन बोनस" बनाया गया है। आर्थिक मूल्य और इन अद्वितीय मानव कौशल की मांग असंगत रूप से बढ़ जाती है। इन कौशल में सबसे महत्वपूर्ण हैं:

• विश्लेषणात्मक और रचनात्मक सोच: ये लगातार उन कौशल के शीर्ष पर हैं जो नियोक्ताओं द्वारा सबसे अधिक अनुरोध किए जाते हैं।
• अनुकूलनशीलता: लचीलापन, लचीलापन और चपलता का अत्यंत महत्व है, क्योंकि कर्मचारियों को लगातार बदलते वातावरण में अपना रास्ता खोजने में सक्षम होना चाहिए।
• नेतृत्व और सामाजिक क्षमता: नेतृत्व कौशल, सामाजिक प्रभाव, भावनात्मक बुद्धिमत्ता के साथ -साथ जिज्ञासा और आजीवन सीखना भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि एआई शायद ही इन कौशल को दोहरा सकता है।

क्षमता में अंतर इसलिए केवल तकनीकी कौशल की कमी नहीं है। यह क्षमता बाजार का एक विभाजन है: नियमित कौशल का मूल्य टूट जाता है, जबकि गैर-रूटीन का मूल्य, गहराई से मानव कौशल आसमान छूता है। कर्मियों के विकास के लिए सबसे प्रभावी रणनीति इसलिए न केवल प्रोग्रामिंग सिखाएगी, बल्कि इसे महत्वपूर्ण सोच और रचनात्मकता में प्रशिक्षण के साथ भी मिल जाएगी।

नौकरी में स्थायी: सॉफ्ट स्किल्स और टेक का संतुलन

नौकरी में भविष्य-सुरक्षित: सॉफ्ट स्किल्स और तकनीकी जानकारी के बीच संतुलन - छवि: Xpert.Digital

काम की भविष्य की दुनिया के लिए प्रमुख कौशल। तालिका तकनीकी और मानव कौशल के दोहरे महत्व को दर्शाती है और नियोक्ताओं द्वारा कथित उनके महत्व के अनुसार उन्हें आदेश देती है।

नौकरी में भविष्य के प्रूफ होने का मतलब है कि नरम कौशल और तकनीकी जानकारी के बीच सही संतुलन खोजने के लिए। पहले स्थान पर, मानव कौशल जैसे कि विश्लेषणात्मक और रचनात्मक सोच हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बड़े डेटा और बुनियादी तकनीकी कौशल के क्षेत्रों में तकनीकी ज्ञान द्वारा घनीभूत। आगे मानव कौशल के रूप में लचीलापन, लचीलापन और चपलता भी महत्वपूर्ण हैं। तकनीकी पक्ष पर, नेटवर्क, साइबर सुरक्षा और डेटा विश्लेषण तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। जिज्ञासा, आजीवन सीखने के साथ -साथ नेतृत्व और सामाजिक प्रभाव भी निर्णायक मानवीय क्षमताओं में से हैं। यह सॉफ्टवेयर और अनुप्रयोग विकास के साथ -साथ परियोजना प्रबंधन में तकनीकी विशेषज्ञता द्वारा पूरक है।

परिवर्तन के साथ मुकाबला करने के लिए रणनीतियाँ: रिट्रेनिंग, आगे की शिक्षा और नए कामकाजी मॉडल

भविष्य के लिए अपने कार्यबल को तैयार करने के लिए कौन सी रणनीतियाँ कंपनियों को आगे बढ़ाती हैं?

क्षमता में व्यापक अंतर के मद्देनजर, कंपनियां भविष्य के लिए अपने कार्यबल को तैयार करने के लिए सक्रिय रणनीति विकसित करती हैं। ये रणनीतियाँ सरल प्रशिक्षण उपायों से परे जाती हैं और कर्मियों के विकास के एक मौलिक पुनरावृत्ति का लक्ष्य रखते हैं।

एक केंद्रीय दृष्टिकोण रणनीतिक कर्मियों की योजना है। कंपनियां भविष्य की आवश्यकताओं के साथ तुलना में अपने वर्तमान कौशल का विश्लेषण करती हैं और रिट्रेनिंग (रेसकिलिंग) और आगे के प्रशिक्षण (यूपीएसकेवाई) के लिए लक्षित कार्यक्रमों को विकसित करती हैं। लक्ष्य एक "स्थायी क्षमता वास्तुकला" का निर्माण करना है, जो कार्यबल को भविष्य के झटके के लिए प्रतिरोधी बनाता है।

रणनीतिक फोकस प्रौद्योगिकी के माध्यम से श्रमिकों के शुद्ध प्रतिस्थापन से वृद्धि के लिए बदल जाता है, अर्थात् तकनीकी उपकरणों के माध्यम से मानव कौशल का लक्षित मजबूत होना। यह मानव-मशीन सहयोग की अवधारणा में खुद को प्रकट करता है, जिसमें दोनों पक्षों की ताकत संयुक्त है।

आगे के प्रशिक्षण में निवेश इस रणनीति की एक ठोस अभिव्यक्ति है। 60 % कंपनियां एआई, डिजिटल कौशल और नेतृत्व कौशल पर ध्यान देने के साथ, अपने कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों में सक्रिय रूप से निवेश करती हैं। इसी समय, कंपनियां संगठन के भीतर प्रतिभा रखने और उन्हें और विकसित करने के लिए स्पष्ट कैरियर पथ बनाकर आंतरिक गतिशीलता को बढ़ावा देती हैं।

अभिनव कंपनियां भी सीधे रोजमर्रा के काम में सीखने को एकीकृत करती हैं। सिद्ध प्रथाओं में कोचों में प्रशिक्षण अधिकारी शामिल हैं जो अपने कर्मचारियों का नेतृत्व करते हैं, साथ ही साथ सहकर्मी से सहकर्मी सीखने के मॉडल का उपयोग करते हैं, जिसमें अनुभवी सहयोगी अपने ज्ञान पर गुजरते हैं।

व्यवहार में सफल रिट्रेनिंग पहल क्या हैं? अमेज़ॅन, एटी एंड टी और सीमेंस द्वारा कार्यक्रमों पर एक नज़र।

विश्व स्तर पर अग्रणी कंपनियों ने पहले से ही अपने कर्मचारियों को अर्हता प्राप्त करने के लिए व्यापक और दूर -दूर की पहल शुरू कर दी है, जो सफल रणनीतियों के लिए केस स्टडी के रूप में काम कर सकती हैं।

अपनी "अपस्किलिंग 2025" पहल के साथ, अमेज़ॅन ने सैकड़ों हजारों कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने के लिए $ 1.2 बिलियन का बजट प्रदान किया है। मुख्य कार्यक्रमों में "अमेज़ॅन तकनीकी अकादमी" शामिल है, जो बिना तकनीकी पृष्ठभूमि के कर्मचारियों को प्रशिक्षित करता है, उन्नत के लिए "मशीन लर्निंग यूनिवर्सिटी" और "कैरियर चॉइस" कार्यक्रम जो ट्यूशन फीस लेता है। परिणाम औसत दर्जे का हैं: 75 % प्रतिभागियों ने कैरियर की चढ़ाई दर्ज की, और उनका वेतन औसतन 8.6 % बढ़ गया।

अपने "फ्यूचर रेडी" कार्यक्रम के साथ, एटी एंड टी ने अपने कार्यबल को फिर से शुरू करने में लगभग 1 बिलियन डॉलर का निवेश किया। कंपनी ने पाया कि उसके आधे कर्मचारियों के पास भविष्य के लिए आवश्यक कौशल नहीं थे, और जानबूझकर बड़े पैमाने पर छूट और नई सेटिंग्स के बजाय एक आंतरिक योग्यता को आक्रामक चुना। कार्यक्रम डेटा साइंस और साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित है और कर्मचारियों को लचीले सीखने के अवसरों की पेशकश करने के लिए ऑनलाइन प्लेटफार्मों के साथ -साथ व्यक्तिगत कैरियर पोर्टल्स का उपयोग करता है।

सीमेंस एक दृष्टिकोण का अनुसरण करता है जिसमें डिजिटल परिवर्तन और कर्मचारी योग्यता हाथ में जाती है। कंपनी डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर से लेकर जेनेरिक एआई के उपयोग के लिए व्यापक आधुनिकीकरण के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) जैसी क्लाउड टेक्नोलॉजी का उपयोग करती है। एक उत्कृष्ट उदाहरण एर्लांगेन में सीमेंस इलेक्ट्रॉनिक्स का काम है। वहां, एक औद्योगिक 4.0 समाधान लागू किया गया था, जिसने मशीन लर्निंग के लिए परिचालन समय को 80 %तक कम कर दिया। इसी समय, उत्पादन में कार्यबल को वास्तविक समय डेटा विश्लेषण और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में प्रशिक्षित किया गया था। इससे पता चलता है कि अपस्किलिंग को सीधे परिचालन परिवर्तन में कैसे एम्बेड किया जा सकता है।

राज्य क्या भूमिका निभाता है? जर्मन योग्यता संभावना अधिनियम का विश्लेषण।

उद्यमी पहल के अलावा, राज्य ढांचे की स्थिति भी संरचनात्मक परिवर्तन के साथ मुकाबला करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। जर्मन योग्यता संभावना अधिनियम सक्रिय राज्य की राजनीति का एक उदाहरण है।

कानून का उद्देश्य अपने कर्मचारियों को और अधिक प्रशिक्षण में कंपनियों का समर्थन करना है, विशेष रूप से पेशेवर क्षेत्रों में जो तकनीकी या संरचनात्मक परिवर्तनों से प्रभावित हैं। यह महत्वपूर्ण वित्तीय प्रोत्साहन प्रदान करता है: संघीय रोजगार एजेंसी आगे प्रशिक्षण लागत का 100 % तक कवर कर सकती है और योग्यता उपाय के दौरान कर्मचारी की कार्य शुल्क का 75 % तक सब्सिडी दे सकती है। फंडिंग की राशि कंपनी के आकार पर निर्भर करती है, जिसमें छोटी कंपनियों को अधिक समर्थित किया जाता है।

कानून का उद्देश्य जर्मन अर्थव्यवस्था की प्रतिस्पर्धा को मजबूत करना है, कर्मचारियों की नौकरियों को सुरक्षित करना और भविष्य के क्षेत्रों में कुशल श्रमिकों की कमी को सक्रिय रूप से UX डिजाइन, डेटा विज्ञान और उत्पाद प्रबंधन जैसे कुशल श्रमिकों की कमी का मुकाबला करना है।

क्या चार-दिवसीय सप्ताह या बिना शर्त बुनियादी आय (BGE) जैसे अधिक कट्टरपंथी दृष्टिकोण समाधान का हिस्सा हो सकते हैं?

श्रम बाजार पर गहन परिवर्तन भी काम और सामाजिक सुरक्षा के मौलिक पुनर्निर्देशन के बारे में सवाल उठाते हैं। दो तीव्रता से चर्चा किए गए मॉडल चार दिवसीय सप्ताह और बिना शर्त बुनियादी आय (बीजीई) हैं। इन दृष्टिकोणों को दो अलग -अलग के रूप में समझा जा सकता है, लेकिन स्वचालन की चुनौतियों के लिए संभावित रूप से पूरक उत्तर।

चार दिवसीय सप्ताह का उद्देश्य समय के रूप में कर्मचारियों को उत्पादकता लाभ पर पारित करके मौजूदा काम की गुणवत्ता में सुधार करना है। 141 कंपनियों और 2,800 से अधिक कर्मचारियों के साथ बड़े अंतरराष्ट्रीय पायलट अध्ययन ने प्रभावशाली परिणाम दिखाए हैं। कंपनियों ने स्थिर या यहां तक कि बिक्री में वृद्धि की सूचना दी (कभी -कभी 35 %तक), जबकि कर्मचारियों ने बर्नआउट (70 %तक), तनाव और चिंता के साथ -साथ मानसिक स्वास्थ्य और नींद की गुणवत्ता में सुधार की सूचना दी। कार्मिक में उतार -चढ़ाव गिर गया, और 90 % से अधिक भाग लेने वाली कंपनियों ने परीक्षण चरण के बाद मॉडल को रखा। सफलता "100-80-100" मॉडल (100 % मजदूरी, 80 % समय, 100 % उत्पादकता) पर आधारित है, जो कार्य प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करके और अनावश्यक बैठकों को कम करके प्राप्त की जाती है।

दूसरी ओर, बिना शर्त बुनियादी आय (BGE) का उद्देश्य रोजगार की एक बुनियादी आय को कम करके लाभकारी रोजगार के बाहर सामाजिक सुरक्षा बनाना है। यह मुख्य रूप से उन लोगों की समस्या को संबोधित करता है जो श्रम बाजार द्वारा विस्थापित हो सकते हैं या अनिश्चित रोजगार संबंधों में हैं। दुनिया भर में पायलट परियोजनाओं के परिणाम मिश्रित हैं और संदर्भ पर बहुत अधिक निर्भर हैं। केन्या और भारत में कम पोषण अनिश्चितता, बेहतर स्वास्थ्य, उच्च विद्यालय की यात्रा दर और प्रारंभ -अप्स में वृद्धि जैसे सकारात्मक प्रभाव देखे गए। स्टॉकटन, कैलिफोर्निया में पायलट परियोजना ने काम की प्रेरणा पर नकारात्मक प्रभावों के बिना सकारात्मक मनोवैज्ञानिक प्रभाव दिखाए। अन्य अध्ययनों, जैसे कि 1970 के दशक में संयुक्त राज्य अमेरिका में शुरुआती प्रयोग या फिनिश प्रयोग, ने कार्य प्रोत्साहन में मामूली कमी या रोजगार दर में कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं दिखाया, लेकिन अच्छी तरह से सुधार में सुधार। इन अध्ययनों में से कई का एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध उनकी सीमित अवधि और इसकी छोटी गुंजाइश है, जिससे एक स्थायी, सार्वभौमिक प्रणाली में स्थानांतरण करना मुश्किल हो जाता है।

ये दो मॉडल पारस्परिक रूप से अनन्य नहीं हैं। बल्कि, वे एक ही परिवर्तन के विभिन्न पहलुओं को संबोधित कर सकते थे। एक भविष्य की रणनीति नियोजित के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए पूर्णकालिक रोजगार के लिए एक मानक के रूप में चार-दिवसीय सप्ताह की स्थापना कर सकती है। उसी समय, एक बीजीई उन लोगों के लिए एक सामाजिक आधार के रूप में काम कर सकता है जो गिग अर्थव्यवस्था में संक्रमण में हैं या जिनकी नौकरियों को पूरी तरह से स्वचालन द्वारा बदल दिया गया है। यह अपने स्वयं के किसी भी उपाय की तुलना में अधिक प्रतिरोधी और निष्पक्ष सामाजिक उत्तर को बदलने में सक्षम करेगा।

स्थानीय से वैश्विक तक: एसएमई ने चतुर रणनीतियों के साथ वैश्विक बाजार पर विजय प्राप्त की - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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सामाजिक -आर्थिक परिणाम: असमानता, क्षेत्रीय असमानताएं और कार्य गुणवत्ता

क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता आय और परिसंपत्तियों को तेज कर रही है या इसे कम कर सकती है?

एआई असमानता को कैसे प्रभावित करता है, इसका सवाल वर्तमान से सबसे जरूरी सामाजिक -आर्थिक बहस में से एक है, और अनुसंधान बारीक और आंशिक रूप से विरोधाभासी परिणाम प्रदान करता है।

एक ओर, ऐसे तर्क हैं कि एआई मजदूरी असमानता को कम कर सकता है। स्वचालन की पिछली तरंगों के विपरीत, जो मुख्य रूप से कम-योग्य नियमित कार्य का संबंध है, वर्तमान एआई तरंग का उद्देश्य अत्यधिक भुगतान "व्हाइट-कॉलर" व्यवसायों से है। कार्यों के स्तर पर अध्ययन से पता चलता है कि कम-योग्य कर्मचारियों को अक्सर एक पेशे के भीतर एआई टूल (जैसे ग्राहक सेवा में या सॉफ्टवेयर विकास में) द्वारा सबसे बड़ी उत्पादकता में वृद्धि का अनुभव होता है। यह संभावित रूप से मध्यम वर्ग की मजदूरी को मजबूत कर सकता है और मजदूरी कैंची को कम कर सकता है।

दूसरी ओर, कुल सटीकता में वृद्धि के लिए तर्क। सबसे पहले, एआई की उत्पादकता लाभ मुख्य रूप से अत्यधिक भुगतान किए गए ज्ञान श्रमिकों को लाभान्वित कर सकते हैं जिनके पास इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए पहुंच और कौशल है, जबकि सेवा और शिल्प व्यवसायों में कम कमाई करने वाले बने हुए हैं। दूसरा, एआई-नियंत्रित स्वचालन काम से लेकर पूंजी तक आय शेयरों में बदलाव का नेतृत्व करता है। चूंकि समान उत्पादन के लिए कम मानव कार्य की आवश्यकता होती है, इसलिए मालिकों को पूंजी (जैसे शेयरधारकों) से लाभ होता है, जो पहले से ही अमीर के पक्ष में असमानता को बढ़ाता है।

अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष (IMF) का एक कार्यपत्र इन दोनों पहलुओं को एक साथ लाता है और एक महत्वपूर्ण अंतर स्पष्ट करता है: हालाँकि AI वेतन असमानता को थोड़ा कम कर सकता है (उच्च आय वालों को हटाकर), लेकिन यह धन असमानता को नाटकीय रूप से बढ़ा भी सकता है। इसके पीछे का तंत्र यह है कि वही उच्च वेतन पाने वाले कर्मचारी, जो वेतन के दबाव का अनुभव करते हैं, पूँजी के सबसे बड़े मालिक भी होते हैं। इसलिए, स्वचालन द्वारा उत्पन्न पूँजी पर बढ़ते प्रतिफल से उन्हें सबसे अधिक लाभ होता है। इसके अलावा, मांग में रहने वाले AI कौशल वाले व्यक्तियों के लिए उच्च वेतन प्रीमियम—PwC के एक अध्ययन में 56% प्रीमियम पाया गया—इन कौशल वाले और बिना कौशल वाले लोगों के बीच की खाई को चौड़ा करता है।

के लिए उपयुक्त:

• भविष्य की प्रौद्योगिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एआई निवेश: संयुक्त राज्य अमेरिका अग्रणी है, चीन आगे बढ़ रहा है, और यूरोप और जर्मनी आगे बढ़ने के लिए संघर्ष कर रहे हैं

तकनीकी परिवर्तन यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका में क्षेत्रीय अंतर को कैसे प्रभावित करता है?

तकनीकी परिवर्तन में एक मजबूत भौगोलिक आयाम भी है और मौजूदा क्षेत्रीय असमानताओं को कड़ा करने की धमकी देता है।

विकास और नई नौकरियां शहरी केंद्रों और राजधानियों में तेजी से ध्यान केंद्रित कर रही हैं। इन क्षेत्रों में ज्ञान का एक उच्च घनत्व है -संविदा और लंबे समय तक काम करने योग्य (दूरबीन) नौकरियां। यूरोपीय संघ में, शहर के मुख्य स्ट्रोक ने सबसे मजबूत रोजगार वृद्धि दर्ज की। संयुक्त राज्य अमेरिका में, मैकिन्से ने पहले ही भविष्यवाणी कर ली है कि शहरी क्षेत्रों को कार्यस्थलों में शुद्ध वृद्धि का अनुभव होगा, जबकि ग्रामीण जिलों का दशकों से नौकरी के नुकसान के साथ सामना किया जा सकता है।

यह प्रवृत्ति एक आत्म -शरारत करने वाली सर्पिल की ओर ले जाती है: शहर अपने गतिशील श्रम बाजारों और अपने अच्छे बुनियादी ढांचे के साथ नियोक्ताओं, विशेषज्ञों और निवेशों को आकर्षित करते हैं, जबकि ग्रामीण क्षेत्रों को नौकरियों के नुकसान और एक कमजोर बुनियादी ढांचे के साथ संघर्ष करना पड़ता है। यूरोपीय संघ में क्षेत्रीय असमानताएं महान मंदी के बाद से बढ़ गई हैं, एक प्रवृत्ति जो अभी भी महामारी और प्रगतिशील स्वचालन से बढ़ सकती है, क्योंकि गरीब क्षेत्रों में अक्सर लंबी -लंबी नौकरियों का कम कोटा होता है। तकनीकी केंद्र भविष्य में उत्पादकता बढ़ाने की तुलना में नौकरी के विकास के माध्यम से अपनी आर्थिक ताकत को कम कर देंगे, जो आर्थिक शक्ति को केंद्रित करना जारी रखता है।

क्या स्वचालन नीरस कार्यों के उन्मूलन के माध्यम से काम की गुणवत्ता में सुधार करता है या आपको अधिक निगरानी और तनाव की ओर ले जाता है?

दैनिक कार्य अनुभव पर एआई के प्रभाव अस्पष्ट हैं और दृढ़ता से कार्यान्वयन के प्रकार पर निर्भर करते हैं।

सकारात्मक दृष्टिकोण से, एआई काम की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकता है। मोनोटोनिक्स और दोहरावदार कार्यों को स्वचालित करके, कर्मचारी अधिक रचनात्मक, रणनीतिक और आकर्षक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। कुछ क्षेत्रों में, जो कर्मचारी एआई की रिपोर्ट का उपयोग अधिक से अधिक नौकरी की संतुष्टि और अपने काम में अधिक आनंद देते हैं। इसके अलावा, एआई व्यावसायिक सुरक्षा में सुधार कर सकता है, विशेष रूप से शारीरिक रूप से थकाऊ गतिविधियों में।

हालांकि, नकारात्मक परिप्रेक्ष्य अलगाव और बढ़े हुए नियंत्रण के जोखिमों पर जोर देता है। एआई कर्मचारी निगरानी की एक नई सीमा को सक्षम करता है, जिससे श्रम की तीव्रता, अधिक तनाव और स्वायत्तता का नुकसान हो सकता है। एक संपीड़ित या एआई-आधारित काम के माहौल में अधिक उत्पादक होने का दबाव बर्नआउट हो सकता है यदि यह सावधानी से प्रबंधित नहीं किया जाता है। इसलिए श्रमिकों में नौकरी की हानि, मजदूरी में बातचीत की शक्ति का नुकसान और प्रबंधन के माध्यम से नियंत्रण बढ़ने की आशंका भी है।

ऐतिहासिक संदर्भ और दृष्टिकोण: तुलना में एआई क्रांति

वर्तमान एआई क्रांति और औद्योगिक क्रांति के बीच समानताएं और मूलभूत अंतर क्या हैं?

आज के परिवर्तन को वर्गीकृत करने के लिए, इतिहास पर एक नज़र सहायक है। एआई क्रांति में औद्योगिक क्रांति के लिए समानताएं और मौलिक अंतर दोनों हैं।

समानताओं में से एक में शामिल हैं कि दोनों क्रांतियों को तकनीकी उथल -पुथल, श्रम बाजारों को फिर से डिज़ाइन करने, पुराने व्यवसायों को विस्थापित करने और नए बनाने की विशेषता है। दोनों ने काफी सामाजिक उथल -पुथल, शहरीकरण (या उनके डिजिटल समकक्ष) और असमानता और उत्पादकता लाभ के वितरण के बारे में गहन बहस का नेतृत्व किया।

हालांकि, मतभेद अधिक गंभीर हैं:

• मांसपेशियों की ताकत बनाम मानसिक बल: औद्योगिक क्रांति, स्वचालित और विस्तारित मुख्य रूप से मानव मांसपेशियों की ताकत (शारीरिक कार्य)। दूसरी ओर, एआई क्रांति, स्वचालित रूप से मानव अनुभूति (सोच) का विस्तार करती है। यह एक गुणात्मक छलांग है, न कि केवल एक क्रमिक परिवर्तन।
• गति और सीमा: एआई क्रांति कुछ दशकों में बहुत तेजी से और संकुचित होती है। सामाजिक और नियामक अनुकूलन को इस गति को बनाए रखने में परेशानी होती है।
• नई नौकरियों की प्रकृति: औद्योगिक क्रांति के दौरान, दमित कृषि श्रमिक कारखानों में स्विच करने में सक्षम थे, जिनका काम अभी भी मानव कार्य पर आधारित था। आज यह कम स्पष्ट है कि क्या दमित संज्ञानात्मक कार्यकर्ता आसानी से नई एआई-संबंधित भूमिकाओं पर स्विच कर सकते हैं, जिसके लिए अक्सर उच्च स्तर के अमूर्त कौशल की आवश्यकता होती है।
• प्रौद्योगिकी का अंतिम लक्ष्य: औद्योगिक क्रांति की मशीनें मानव द्वारा संचालित उपकरण थीं। हालाँकि, कुछ अग्रणी एआई डेवलपर्स का घोषित लक्ष्य ऐसी प्रणालियाँ बनाना है जो आर्थिक रूप से मूल्यवान सभी कार्य कर सकें। इससे कई क्षेत्रों में मानव श्रम के अप्रचलित हो जाने का जोखिम है—एक ऐसा खतरा जो इस रूप में पहले कभी मौजूद नहीं था।

हम समाज और श्रम बाजार की अनुकूलनशीलता के बारे में इतिहास से क्या सीख सकते हैं?

औद्योगिक क्रांति का इतिहास आज की एआई क्रांति से निपटने के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करता है।

19 वीं शताब्दी की शुरुआत में कपड़ा श्रमिकों के अनुभव से पता चलता है कि एक उद्योग में उत्पादकता में बड़े पैमाने पर वृद्धि स्वचालित रूप से श्रमिकों के लिए उच्च मजदूरी नहीं करती है, खासकर अगर उनकी बातचीत की शक्ति कमजोर है। कई श्रमिकों की वास्तविक मजदूरी दशकों तक स्थिर रही, हालांकि अर्थव्यवस्था में वृद्धि हुई।

काम की गुणवत्ता और स्वायत्तता महत्वपूर्ण हैं। कारखाने के काम से संक्रमण का मतलब था कि कई लोगों के लिए काम करने और रहने की स्थिति में भारी गिरावट और सामाजिक अशांति का एक मुख्य कारण था। यह आज के एआई-नियंत्रित प्रबंधन और निगरानी प्रणालियों के कार्यान्वयन के लिए एक महत्वपूर्ण शिक्षण है।

सामाजिक अनुकूलन एक धीमी और कष्टदायक प्रक्रिया है। समाज ने अंततः औद्योगिक क्रांति के साथ तालमेल बिठाया—नए श्रम कानूनों, शिक्षा प्रणालियों और सामाजिक कार्यक्रमों के साथ—लेकिन यह प्रक्रिया लंबी, संघर्षपूर्ण और कष्टों से भरी रही।

हालांकि, सबसे महत्वपूर्ण सबक में से एक यह है कि प्रौद्योगिकी की दिशा एक भाग्य नहीं है, बल्कि एक विकल्प है। निर्णयों को सचेत रूप से उन प्रौद्योगिकियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है जो मानव कौशल का विस्तार करते हैं और केवल स्वचालित और काम को विस्थापित करने के बजाय नए, सार्थक कार्य बनाते हैं।

परिवर्तन को सफलतापूर्वक डिजाइन करने के लिए राजनीति, कंपनियों और प्रत्येक व्यक्ति के लिए कार्रवाई के कौन से केंद्रीय क्षेत्र उत्पन्न होते हैं?

श्रम बाजार के परिवर्तन के विश्लेषण से सभी अभिनेताओं के लिए कार्रवाई के स्पष्ट क्षेत्रों में परिणाम होता है।

राजनीति के लिए:

• शिक्षा में निवेश: सरकारों को शिक्षा और आजीवन सीखने में बड़े पैमाने पर निवेश करना पड़ता है और दोनों एआई क्षमता और "मानव" कौशल जैसे महत्वपूर्ण सोच को एकीकृत करना पड़ता है।
• परिवर्तन का प्रचार: आपको एक ऐसा वातावरण बनाना चाहिए जो श्रमिकों में परिवर्तन का समर्थन करता है, उदाहरण के लिए राजनीतिक साधनों जैसे कि जर्मन योग्यता संभावना अधिनियम।
• सामाजिक सुरक्षा को मजबूत करना: सामाजिक सुरक्षा प्रणालियों को मजबूत किया जाना चाहिए और नए मॉडल जैसे कि बीजीई को दमित कर्मचारियों का समर्थन करने और असमानता का सामना करने के लिए माना जाना चाहिए।
• विनियमन: यह सुनिश्चित करने के लिए एक चतुर विनियमन की आवश्यकता है कि एआई नैतिक रूप से विकसित और उपयोग किया जाता है, कर्मचारी अधिकारों की रक्षा की जाती है और अत्यधिक निगरानी को रोका जाता है।

कंपनियों के लिए:

• योग्यता में सक्रिय भूमिका: कंपनियों को अपने स्वयं के कार्यबल को पीछे हटाने और आगे बढ़ाने में सक्रिय भूमिका निभानी चाहिए और प्रतिस्थापित किए जाने के बजाय मानव कौशल (वृद्धि) के विस्तार पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
• क्षमता -आधारित दृष्टिकोण: आपको प्रतिभा प्रबंधन में एक क्षमता -आधारित दृष्टिकोण का पीछा करना चाहिए जो आंतरिक कैरियर पथ और गतिशीलता को बढ़ावा देता है।
• सीखने की संस्कृति: निरंतर सीखने और मनोवैज्ञानिक सुरक्षा की संस्कृति का निर्माण कर्मचारियों के लिए परिवर्तन के लिए अनुकूल बनाने के लिए आसान है।

सभी के लिए:

• सक्रिय आजीवन सीखना: प्रत्येक व्यक्ति को अपने स्वयं के आजीवन सीखने के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण को आगे बढ़ाना होगा और सोचने के एक चुस्त तरीके को स्वीकार करना होगा।
• एक सक्षमता पोर्टफोलियो का निर्माण: स्वचालन के खिलाफ सबसे अच्छी सुरक्षा एक पोर्टफोलियो का निर्माण करना है जिसमें तकनीकी कौशल और अद्वितीय मानव कौशल जैसे रचनात्मकता, महत्वपूर्ण सोच और अनुकूलन क्षमता शामिल है।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

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