विशेषज्ञ ज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मिलन: जर्मनी के एआई भविष्य का फैसला डेटा सेंटर में नहीं, बल्कि कार्यशाला में होगा।

यदि कंपनियां अपने विशेषज्ञों के ज्ञान को खो देती हैं तो एआई त्रुटियों को बढ़ा सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में जर्मनी का निर्णायक लाभ शायद उस क्षेत्र में निहित है जहाँ शायद ही कोई इसकी कल्पना कर पाता है: विशाल डेटा केंद्रों या नवीनतम भाषा मॉडलों में नहीं, बल्कि अनुभवी विशेषज्ञों के दिमाग और हाथों में। उनका ज्ञान निपुणता, प्रशिक्षित दृष्टि और मशीन के सही ढंग से काम न करने या किसी घटक की गहन जांच की आवश्यकता को पहचानने की सहज क्षमता में समाहित है। यह ज्ञान किसी मैनुअल में आसानी से नहीं मिलता – और इसे हूबहू कॉपी नहीं किया जा सकता।.

लेकिन यही अनुभवजन्य ज्ञान लुप्त होने के कगार पर है। बेबी बूम पीढ़ी के लाखों कर्मचारी सेवानिवृत्ति के करीब हैं, जबकि कई कंपनियों में युवा प्रतिभाओं की कमी है। साथ ही, कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रही हैं, जो प्रक्रियाओं को गति दे सकती है और पैटर्न को पहचान सकती है, लेकिन कार्यबल के ज्ञान के बिना, यह गलत समस्या पर काम कर सकती है। इसलिए, जर्मनी का अवसर सबसे बड़े मॉडल की दौड़ में सबसे आगे रहने में नहीं है। यह मानवीय कौशल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सार्थक रूप से संयोजित करने और पीढ़ियों के बीच ज्ञान का आदान-प्रदान करने में निहित है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के पास ऐसा करने के लिए अभी भी पर्याप्त समय है।.

चीन कुछ ही महीनों में मशीनों की नकल कर लेता है। जर्मनी वर्षों में अपना अनुभवजन्य ज्ञान खो देता है, और शायद ही कोई इस पर ध्यान देता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ते प्रभाव की बात करने वाले आमतौर पर दिखाई देने वाली चीजों पर ही ध्यान केंद्रित करते हैं। वे डेटा सेंटर, ग्राफिक्स प्रोसेसर, अरबों डॉलर के मूल्यांकन, भाषा मॉडल और कुछ ही सेकंड में पुर्जों को पकड़ने वाली रोबोटिक भुजाओं की बात करते हैं। इन सभी चीजों की तस्वीरें ली जा सकती हैं, प्रस्तुतियों में दिखाया जा सकता है और बैलेंस शीट में भी दर्शाया जा सकता है। लेकिन भविष्य में एआई के साथ किसी कंपनी को वास्तव में मूल्यवान बनाने वाली चीज कहीं और छिपी है: दशकों से मशीनों, सामग्रियों, ग्राहकों और गलतियों के साथ काम करने वाले लोगों का अनुभवजन्य ज्ञान।.

एक मशीन की प्रतिकृति बनाई जा सकती है। एक एआई मॉडल विकसित, प्रशिक्षित और विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप ढाला जा सकता है। हालांकि, स्वीकृति परीक्षण के दौरान एक अनुभवी निरीक्षक किसी विशेष बिंदु पर दोबारा ध्यान क्यों देता है, यह अक्सर किसी मैनुअल में स्पष्ट नहीं होता। शायद उन्होंने पंद्रह साल पहले ठीक उसी जगह पर वेल्डिंग में खराबी देखी हो। शायद वे उस आपूर्तिकर्ता को जानते हों जिसकी सहनशीलता सर्दियों और गर्मियों में बदलती रहती है। शायद वे मोटर की आवाज़ सुनकर ही किसी गड़बड़ी का संकेत पा सकते हैं। किसी गंभीर स्थिति में, यही जानकारी तय करती है कि कोई कंपनी एआई से लाभ कमाती है या केवल एक महंगी गलती को और जल्दी दोहराती है।.

इससे एक ऐसा जोखिम पैदा होता है जो पहली नज़र में विरोधाभासी लगता है। खासकर एआई के युग में, जर्मन लघु एवं मध्यम उद्यमों को संरचनात्मक लाभ मिल सकता है। यह बेहतर सॉफ्टवेयर या बड़े डेटा केंद्रों के कारण नहीं है, क्योंकि इन दोनों क्षेत्रों में अन्य कंपनियां उनसे आगे हैं। यह लाभ उस संस्था में निहित है जिसने पीढ़ियों से युवा और अनुभवी पेशेवरों को एक साथ कंपनी के भीतर एकजुट रखा है। हालांकि, यह जोखिम सफल होगा या नहीं, यह दो सवालों पर निर्भर करता है: एक पीढ़ी को क्या पता है जो अगली पीढ़ी अभी भी सीख सकती है? और कौन दूसरी पीढ़ी की बात सुनने को तैयार है?

मौन ज्ञान का अर्थशास्त्र

अर्थशास्त्र में कुशल कामगारों, निपुण कारीगरों और इंजीनियरों के पास मौजूद ज्ञान के लिए एक जटिल शब्द का प्रयोग किया जाता है: अंतर्निहित ज्ञान। इसका तात्पर्य उन कौशलों से है जिन्हें शब्दों में व्यक्त करना कठिन या असंभव है। श्रम बाजार अनुसंधान ने लंबे समय से प्रत्यक्ष ज्ञान (जिसे लिखा जा सकता है, संप्रेषित किया जा सकता है और पाठ्यक्रम में शामिल किया जा सकता है) और मौन ज्ञान (जो शारीरिक कौशल, अवधारणात्मक पैटर्न और निर्णयों में निहित होता है) के बीच अंतर किया है। अनुभवात्मक ज्ञान को प्रक्रियात्मक ज्ञान का एक विशेष रूप से विकसित रूप माना जाता है। यह दोनों स्तरों को इस प्रकार जोड़ता है कि लोग अपूर्ण जानकारी, समय के दबाव और बदलती परिस्थितियों में भी कार्यों को विश्वसनीय रूप से हल कर सकते हैं।.

आर्थिक दृष्टि से, यह ज्ञान तीन कारणों से उल्लेखनीय है। पहला, इसका बाज़ार में आसानी से उपयोग नहीं किया जा सकता। ऐसा कोई बाज़ार नहीं है जहाँ आप गुणवत्ता निरीक्षक की महत्वपूर्ण बिंदुओं को पहचानने की क्षमता खरीद सकें। ज़्यादा से ज़्यादा, आप उस व्यक्ति को काम पर रख सकते हैं जिसके पास यह कौशल है, और तब भी, यह हस्तांतरण तभी सफल होता है जब नया वातावरण उन्हें अपने कौशल का उपयोग करने की अनुमति देता है। दूसरा, इसकी नकल करना मुश्किल है। डिज़ाइन ड्राइंग को रिवर्स इंजीनियरिंग के माध्यम से पुनर्निर्मित किया जा सकता है, उत्पादन सुविधाओं को खरीदा जा सकता है, और सॉफ़्टवेयर को रीप्रोग्राम किया जा सकता है। एक स्थापित कंपनी के भीतर विकसित होने वाला प्रक्रिया ज्ञान, ग्राहक की समझ और गलतियों से सीखा गया अनुभव इस तर्क को पूरी तरह से नकार देता है। तीसरा, यदि इसे आगे नहीं बढ़ाया जाता है तो यह ज्ञान खो जाता है। एक मशीन के विपरीत, जिसे सुरक्षित रखा जा सकता है, अनुभवजन्य ज्ञान कंपनी छोड़ने वाले व्यक्ति के साथ ही लुप्त हो जाता है।.

यही विशेषता कई जर्मन कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मकता का मूल आधार है। वैश्विक बाज़ार में उनका नेतृत्व शायद ही कभी किसी एक शानदार आविष्कार पर आधारित होता है। यह हज़ारों छोटे-छोटे सुधारों, ऐसी उत्पादन सटीकता पर आधारित होता है जिसे अन्य कंपनियां भरोसेमंद तरीके से हासिल नहीं कर सकतीं, और ग्राहकों की समस्याओं को उनके बताने से पहले ही हल करने की क्षमता पर आधारित होता है। यह संचित अनुभवजन्य ज्ञान है, जो विभिन्न विशेषज्ञों, पेशेवरों और विभागों में वितरित है। यह लेखा-जोखा में नहीं दिखता। लेकिन जिसने भी दो प्रमुख व्यक्तियों के चले जाने के बाद किसी कंपनी में अचानक शिकायतों की बाढ़ आते देखी है, वह इसका महत्व जानता है।.

एआई त्रुटियों को भी क्यों बढ़ाता है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मूलतः एक एम्पलीफायर है। यह डेटा को तेजी से संसाधित करता है, बड़ी मात्रा में पैटर्न को पहचानता है, और उन निर्णयों को स्वचालित करता है जिनके लिए पहले मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती थी। यही इसका सबसे बड़ा लाभ है। लेकिन यही इसका जोखिम भी है, क्योंकि एक एम्पलीफायर अच्छे और बुरे संकेतों में अंतर नहीं कर पाता। अपूर्ण या विकृत डेटा से सीखने वाला मॉडल न केवल अपनी कमजोरियों को आगे बढ़ाता है, बल्कि उन्हें और भी बढ़ा देता है।.

रोजमर्रा के औद्योगिक अभ्यास में, यह बात स्पष्ट रूप से सामने आती है। एक एआई-समर्थित ऑप्टिकल गुणवत्ता निरीक्षण प्रणाली कम समय में लाखों घटकों की जाँच कर सकती है। लेकिन अगर किसी को यह पता न हो कि कौन से दोष वास्तव में गंभीर हैं, तो यह गलत चीजों का निरीक्षण करेगी। एक भाषा मॉडल कुछ ही सेकंड में प्रस्ताव, रखरखाव निर्देश और परीक्षण रिपोर्ट तैयार कर सकता है। अगर उसे यह नहीं पता कि स्वीकृति परीक्षण के दौरान एक मांग करने वाला ग्राहक क्या प्रश्न पूछता है, तो वह ऐसे दस्तावेज़ प्रस्तुत करता है जो सुचारू रूप से लिखे गए होते हैं लेकिन महत्वपूर्ण क्षण में विफल हो जाते हैं। एक पूर्वानुमानित रखरखाव एल्गोरिदम सेंसर डेटा का मूल्यांकन कर सकता है। लेकिन अगर उसे यह जानकारी नहीं है कि कौन से विचलन हानिरहित हैं और कौन से विफलता का संकेत देते हैं, तो वह या तो झूठे अलार्म उत्पन्न करेगा या झूठी शांति का भ्रम पैदा करेगा।.

इसलिए, वास्तविक मूल्य सृजन मॉडल में नहीं, बल्कि मॉडल और विशेषज्ञ ज्ञान के संयोजन में निहित है। बड़े, बुनियादी मॉडल तेजी से बड़े पैमाने पर उत्पादित किए जा रहे हैं। ये इंटरफेस के माध्यम से उपलब्ध हैं, प्रति गणना लागत कम हो रही है, और उनके प्रदर्शन में अंतर कम हो रहा है। किसी कंपनी को उसके प्रतिस्पर्धियों से अलग करने वाला कारक यह है कि वह इन प्रणालियों में किस प्रकार का ज्ञान समाहित कर सकती है। इसमें शामिल है कि वह कौन सी त्रुटि सूची रखती है, कौन से परीक्षण मानदंड तैयार किए हैं, किन अपवादों को पहचानती है, और ग्राहकों की किन आवश्यकताओं को समझती है। हालांकि, डेटा केवल आधी कहानी है। महत्वपूर्ण है वह विवेक जो यह निर्धारित करता है कि वास्तव में कौन सा डेटा मायने रखता है।.

इससे उन सभी लोगों के लिए एक असहज सच्चाई सामने आती है जो मुख्य रूप से एआई को अनुभवी कर्मचारियों की बचत के साधन के रूप में देखते हैं। एआई प्रणालियों की शुरुआत के ठीक उसी समय प्रक्रियाओं की गहरी समझ रखने वाले लोगों को नौकरी से निकालने से इन प्रणालियों को उनके सबसे महत्वपूर्ण संसाधन से वंचित किया जा रहा है। यह रणनीति अल्पावधि में तो कारगर साबित हो सकती है, लेकिन मध्यम अवधि में इसके गंभीर परिणाम होंगे और भारी नुकसान उठाना पड़ेगा।.

चीन में पीढ़ीगत अंतर से सबक लेना चाहिए

किसी देश के आर्थिक विकास में अंतरपीढ़ीगत ज्ञान की महत्वपूर्ण भूमिका को चीन से बेहतर उदाहरण शायद ही कोई और दे पाए। सांस्कृतिक क्रांति के दौरान उच्च शिक्षा लगभग ठप हो गई थी। 1966 से 1969 के बीच विश्वविद्यालयों में नए छात्रों का प्रवेश नहीं हुआ। 1970 से 1976 तक केवल उन्हीं आवेदकों को प्रवेश दिया गया जिन्हें राजनीतिक रूप से विश्वसनीय माना जाता था। ग्यारह साल के अंतराल के बाद, 1977 की शरद ऋतु में ही राष्ट्रव्यापी विश्वविद्यालय प्रवेश परीक्षा, गाओकाओ, को पुनः शुरू किया गया। उसी वर्ष की प्रसिद्ध शीतकालीन गाओकाओ परीक्षा एक पूरी पीढ़ी के लिए निर्णायक मोड़ साबित हुई।.

इस व्यवधान के परिणाम भयावह थे। एक पीढ़ी ने शिक्षा के कई वर्ष खो दिए, शिक्षकों पर अत्याचार हुए, ज्ञान का अवमूल्यन हुआ और कई क्षेत्रों में तो वह अगली पीढ़ी तक पहुँचा ही नहीं गया। इसके बाद जो हुआ वह और भी आश्चर्यजनक है। अगली पीढ़ी ने मात्र कुछ दशकों में एक ऐसी औद्योगिक अर्थव्यवस्था का निर्माण किया जिसकी गति आर्थिक इतिहास में लगभग बेजोड़ है। पिछले दो दशकों में जिसने भी चीनी औद्योगिक स्थलों का दौरा किया है, उसने देखा है कि कैसे खेतों को औद्योगिक पार्कों में और आपूर्तिकर्ताओं को वैश्विक बाज़ार के अग्रणी देशों में परिवर्तित कर दिया गया। आज चीन विश्व का सबसे बड़ा औद्योगिक राष्ट्र है। विनिर्माण में रोबोट घनत्व के मामले में, देश ने जर्मनी को पीछे छोड़ दिया है: प्रति 10,000 कर्मचारियों पर लगभग 470 औद्योगिक रोबोटों के साथ, इसने हाल ही में संघीय गणराज्य को पीछे छोड़ दिया है, और अब चीनी कारखानों में 17 लाख से अधिक औद्योगिक रोबोट कार्यरत हैं।.

अब चीन की युवा पीढ़ी कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित कर रही है, और इसमें उसे काफी सफलता मिल रही है। चीनी भाषा के मॉडल विश्व की अग्रणी तकनीकों के साथ तेजी से प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, और अक्सर अमेरिकी मॉडलों की तुलना में काफी कम संसाधनों का उपयोग कर रहे हैं। एक ही देश में, तीन पीढ़ियां, जिनकी पृष्ठभूमि बहुत अलग है, एक साथ आ रही हैं: एक जिसने अतीत के उथल-पुथल का सामना किया, एक जिसने औद्योगीकरण का सामना किया, और एक जो डिजिटल तकनीकों में सहजता से निपुण है।.

इससे एक ऐसा सबक मिलता है जो चीन से परे भी लागू होता है। एक ही देश में तीन पीढ़ियों का होना एक जनसांख्यिकीय तथ्य है। उनकी जानकारी को एक ही कंपनी में एकीकृत करना एक संगठनात्मक चुनौती है, और यह चुनौती कहीं अधिक कठिन है। औद्योगीकरण पीढ़ी का अनुभवजन्य ज्ञान और युवा पीढ़ी के डिजिटल कौशल स्वतः ही आपस में नहीं मिल जाते। इन्हें ठोस कार्य संबंधों के माध्यम से संयोजित किया जाना चाहिए—मशीन पर, परीक्षण में, और ग्राहक संपर्क में।.

जब गति सीखने पर हावी हो जाती है

शेडोंग प्रांत का एक उदाहरण इस चुनौती की गंभीरता को स्पष्ट करता है। रिझाओ बंदरगाह शहर में स्थित वाहनों और कृषि मशीनरी के एक बड़े निर्माता, जिसमें लगभग 10,000 कर्मचारी कार्यरत हैं, का अपना एक प्रशिक्षु कार्यक्रम है। इसके निदेशक ने अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन को कई औद्योगिक कंपनियों के सामने आने वाली एक आम समस्या के बारे में बताया: दैनिक कार्यों के अत्यधिक कार्यभार के कारण प्रशिक्षुओं के व्यवस्थित प्रशिक्षण के लिए बहुत कम समय बचता है। उत्पादन को प्राथमिकता दी जाती है और सीखने को गौण बना दिया जाता है।.

यह बात दिल को छू जाती है। विडंबना यह है कि जिस गति से कोई कंपनी मजबूत बनती है, वही गति उसे अपनी विशेषज्ञता को आगे बढ़ाने के लिए समय से वंचित कर सकती है। विकास के उस दौर में, जब मशीन का हर घंटा मायने रखता है और डिलीवरी की समयसीमा बहुत कम होती है, एक अनुभवी कुशल कर्मचारी द्वारा प्रशिक्षु के साथ बिताया गया एक घंटा लागत के रूप में दिखाई देता है। इसका लाभ वर्षों बाद ही स्पष्ट होता है, जब प्रशिक्षु स्वतंत्र रूप से समस्याओं का समाधान करने, गलतियों से बचने और दूसरों को मार्गदर्शन देने लगता है। आर्थिक दृष्टि से, प्रशिक्षण एक दीर्घकालिक निवेश है जिसका प्रतिफल अनिश्चित होता है, क्योंकि प्रशिक्षित कर्मचारी किसी भी समय कंपनी छोड़ सकता है। इसलिए, अल्पकालिक प्रदर्शन पर अत्यधिक केंद्रित बाजार इस प्रकार की मानव पूंजी में व्यवस्थित रूप से कम निवेश करते हैं।.

चीन ने इस समस्या को पहचान लिया है। कई वर्षों से, सरकार एक आधुनिक शिक्षुता प्रणाली के विकास को आगे बढ़ा रही है जिसका उद्देश्य कार्यस्थल पर व्यावहारिक अनुभव को कक्षा शिक्षण के साथ बेहतर ढंग से एकीकृत करना है, और इसके लिए यूरोप के अनुभवों से विशेष रूप से प्रेरणा ली जा रही है। अंतर्राष्ट्रीय समर्थन से, प्रायोगिक कंपनियों की भर्ती की गई है, प्रशिक्षण मानक विकसित किए गए हैं और प्रशिक्षण चरणों की संरचना की गई है। हालांकि, ऐसी प्रणाली को केवल कुछ वर्षों में आदेश द्वारा नहीं बनाया जा सकता है। इसके लिए ऐसी कंपनियों की आवश्यकता है जो प्रशिक्षण को अपनी मूल पहचान का हिस्सा मानती हों, ऐसे प्रशिक्षकों की आवश्यकता है जिनके पास शैक्षणिक और व्यावसायिक योग्यताएं हों, मान्यता प्राप्त योग्यताएं हों और व्यावसायिक शिक्षा के लिए एक सामाजिक प्रतिष्ठा हो जो अकादमिक मार्ग के साथ प्रतिस्पर्धा कर सके। एक ऐसे समाज में जहां दशकों से गाओकाओ (एक प्रकार की शिक्षुता) और विश्वविद्यालय की पढ़ाई को सर्वोच्च मानक माना जाता रहा है, यह एक सांस्कृतिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।.

लगभग आंतरिक समाधान: Xpert.Digital किस प्रकार B2B मार्केटिंग और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करता है – स्मार्ट कंटेंट-ड्रिवन बिजनेस - चित्र: Xpert.Digital

Xpert.Digital एक डेटा-आधारित B2B उद्योग केंद्र है जिसका नेतृत्व Konrad Wolfenstein करते हैं। यह कंपनी औद्योगिक भागीदारों के लिए एक बाहरी, लगभग आंतरिक समाधान के रूप में कार्य करती है, जो ग्राहकों की ओर से अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता के बिना मार्केटिंग, कंटेंट और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करती है।.

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जर्मनी का समीकरण: जनसांख्यिकी और डिजिटलीकरण का संगम

जो कोई भी इससे यह निष्कर्ष निकालता है कि जर्मनी निश्चिंत होकर आराम कर सकता है, वह घोर गलतफहमी में है। जर्मन मॉडल को फायदा तो है, लेकिन उस पर दबाव भी है जिसकी गंभीरता को अक्सर कम करके आंका जाता है।.

जर्मन आर्थिक संस्थान (आईडब्ल्यू) की गणना के अनुसार, बेबी बूम पीढ़ी के लगभग 19.5 मिलियन लोग 2036 तक सेवानिवृत्ति की आयु तक पहुँच जाएँगे। वहीं दूसरी ओर, कार्यबल में प्रवेश करने वाले युवाओं की संख्या में काफी कमी आ रही है। इसका सीधा परिणाम लगभग 4.3 मिलियन श्रमिकों की श्रम कमी का मंडराता हुआ संकट है। यह मात्र एक सांख्यिकीय आंकड़ा नहीं है। इसका अर्थ यह है कि अगले दस वर्षों में, जर्मन कंपनियों में संचित अनुभव और ज्ञान का एक बड़ा हिस्सा सेवानिवृत्ति के कारण समाप्त हो जाएगा। विशेष रूप से, बेबी बूम पीढ़ी के लोग कई तकनीकी व्यवसायों, गुणवत्ता प्रबंधन, रखरखाव और जटिल पूंजीगत वस्तुओं की बिक्री में सबसे अनुभवी कार्यबल का प्रतिनिधित्व करते हैं।.

कंपनियों के शीर्ष स्तर पर स्थिति और भी गंभीर है। मध्यम आकार के व्यवसायों के एक तिहाई से अधिक मालिक अब 60 वर्ष से अधिक आयु के हैं, और एक और पांचवां हिस्सा 55 से 59 वर्ष के बीच का है। औसत आयु 54 वर्ष से अधिक है। 2029 के अंत तक, लगभग 109,000 लघु और मध्यम आकार के उद्यमों के मालिक हर साल अपने व्यवसाय नए मालिकों को सौंपने की योजना बना रहे हैं। वहीं दूसरी ओर, लाखों उद्यमी उत्तराधिकारियों की कमी के कारण स्वामित्व हस्तांतरण करने के बजाय अपने व्यवसाय बंद करने की योजना बना रहे हैं। हर व्यवसाय के बंद होने से न केवल नौकरियां और राजस्व समाप्त होते हैं, बल्कि ग्राहकों, प्रक्रियाओं और विशिष्ट बाजारों के बारे में वह ज्ञान भी खो जाता है जिसे पूरी तरह से पुनः प्राप्त करना असंभव है।.

जर्मनी की इस श्रेष्ठता का आधार भी अब कमजोर पड़ रहा है। 2025 में नव संपन्न दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण अनुबंधों की संख्या घटकर लगभग 476,000 रह गई। यह पिछले वर्ष की तुलना में पूरे 10,000 कम है, यानी 2.1 प्रतिशत की गिरावट, जिसका मुख्य कारण कंपनियों द्वारा किए गए अनुबंधों में कमी है। साथ ही, कई प्रशिक्षुता पद अभी भी खाली हैं, जबकि कुछ युवाओं को उपयुक्त रोजगार नहीं मिल पा रहा है। आपूर्ति और मांग के बीच यह असंतुलन व्यावसायिक शिक्षा नीति में एक अनसुलझी समस्या है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के मामले में भी स्थिति कुछ इसी तरह मिली-जुली है। 2025 में कम से कम दस कर्मचारियों वाली जर्मन कंपनियों में से एक चौथाई से कुछ अधिक कंपनियां एआई तकनीकों का उपयोग कर रही थीं, जबकि पिछले वर्ष यह आंकड़ा एक पांचवां हिस्सा था। विकास दर उल्लेखनीय है। हालांकि, बड़ी और छोटी कंपनियों के बीच का अंतर काफी बड़ा है। कम से कम 250 कर्मचारियों वाली कंपनियों में से आधे से अधिक कंपनियां एआई का उपयोग करती हैं, जबकि 10 से 49 कर्मचारियों वाली कंपनियों में यह आंकड़ा एक चौथाई भी नहीं है। एआई की पकड़ वर्तमान में सबसे धीमी गति से उन क्षेत्रों में बन रही है जहां अनुभवजन्य ज्ञान विशेष रूप से सघन और संवेदनशील है - अर्थात् छोटे और मध्यम आकार के औद्योगिक उद्यमों में।.

अतः, जर्मनी का समीकरण कुछ इस प्रकार है: अनुभवजन्य ज्ञान का विशाल भंडार, इसके धारकों की तेजी से घटती संख्या, युवा प्रतिभाओं की घटती संख्या और लघु एवं मध्यम उद्यमों में डिजिटलीकरण को लेकर हिचकिचाहट। यह एक प्रतिस्पर्धी लाभ बन सकता है, लेकिन तभी जब मौजूदा ज्ञान को प्रबंधनीय समयसीमा के भीतर सुरक्षित करना, उसे आगे बढ़ाना और नए उपकरणों के साथ उसे उपयोगी बनाना संभव हो।.

एक ही मेज पर तीन पीढ़ियाँ

एक मध्यम आकार की कंपनी में हुई बातचीत से पता चलता है कि छोटे पैमाने पर यह कैसा दिख सकता है। तीन पीढ़ियों के तीन लोग मेज के चारों ओर बैठे थे। सबसे बड़े, डर्क, 67 वर्ष के हैं। वे ग्राहक द्वारा बाद में पूछे जाने वाले संभावित प्रश्नों, स्वीकृति परीक्षण के दौरान उठाई गई आपत्तियों, टिकाऊपन से संबंधित महत्वपूर्ण पूछताछ और परियोजनाओं की विफलताओं के बारे में अपने अनुभव को साझा करते हैं। बीच में 45 वर्षीय व्यक्ति बैठे हैं, जिनका यांत्रिक अभियांत्रिकी और गुणवत्ता प्रबंधन में अनुभव है—वे प्रक्रियाओं, मानकों और परीक्षण तर्कशास्त्र से भलीभांति परिचित हैं। सबसे छोटे, मैक्सी, 16 वर्ष के हैं। उन्होंने कंपनी की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का निर्माण किया है।.

यह स्थिति एक अलिखित व्यवस्था को चुनौती देती है जो आज भी कई कंपनियों में प्रचलित है। यदि यह निर्णय कि कौन किसे क्या समझा सकता है, सेवा के वर्षों पर आधारित होता, तो एआई डेवलपर को सबसे अंत में मंजूरी मिलती। पारंपरिक पदानुक्रम में, ज्ञान ऊपर से नीचे की ओर, अनुभवी से नवागंतुक की ओर, गुरु से शिष्य की ओर प्रवाहित होता है। ऐसी दुनिया में जहां डिजिटल उपकरण प्रशिक्षण नियमों के अनुकूलन की तुलना में तेजी से विकसित हो रहे हैं, यह एकतरफा प्रक्रिया अब पर्याप्त नहीं है।.

इस त्रिकोण का असली महत्व इस तथ्य में निहित है कि प्रत्येक पक्ष कुछ ऐसा लाता है जो दूसरे पक्ष में नहीं होता। अनुभवी व्यक्ति जानता है कि कौन से प्रश्न महत्वपूर्ण हैं, लेकिन शायद उन्हें किसी प्रणाली में रूपांतरित करने में सक्षम न हो। युवा पीढ़ी प्रणालियाँ बना सकती है, लेकिन उन्हें यह नहीं पता होता कि उन्हें किन प्रश्नों के उत्तर देने हैं। मध्य पीढ़ी इन दोनों क्षेत्रों के बीच की खाई को पाटती है, ज्ञान को प्रक्रियाओं, मानदंडों और परीक्षण विधियों में संरचित करती है। केवल इसी परस्पर क्रिया के माध्यम से एक ऐसा एआई अनुप्रयोग विकसित हो सकता है जो न केवल तकनीकी रूप से कार्य करता है, बल्कि एक मांग करने वाले ग्राहक की कसौटी पर भी खरा उतरता है।.

मानव संसाधन अनुसंधान में इसके विपरीत प्रवृत्ति का उल्लेख किया गया है, जिसमें युवा लोग वरिष्ठ लोगों को नई तकनीकों से परिचित कराते हैं, इसे रिवर्स मेंटरिंग कहा जाता है। एआई के युग में, यह केवल एक कार्मिक विकास उपकरण से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। यह डिजिटल प्रणालियों में अनुभवात्मक ज्ञान को एकीकृत करने के लिए एक पूर्व शर्त बन जाता है। इसके लिए वरिष्ठ लोगों को सोलह वर्षीय युवा की बात सुनने के लिए तैयार रहना होगा। इसके लिए युवा लोगों को 67 वर्षीय व्यक्ति के प्रश्न को तकनीकी समझ की कमी के रूप में खारिज नहीं करना चाहिए, बल्कि इसे उस समस्या का संकेत मानना ​​चाहिए जिसका समाधान उनकी प्रणाली ने अभी तक नहीं किया है। ये दोनों बातें जितनी सरल लगती हैं, उससे कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण हैं क्योंकि ये प्रतिष्ठा, आत्म-छवि और स्थापित भूमिकाओं से संबंधित हैं।.

दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण एक कम आंका गया एआई बुनियादी ढांचा

यहीं पर जर्मनी के लघु एवं मध्यम उद्यमों की ताकत सामने आती है। अपनी दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण प्रणाली के साथ, जर्मनी के पास एक ऐसी संस्था है जो वह हासिल करती है जो कई अन्य अर्थव्यवस्थाएँ करने में विफल रहती हैं: यह स्पष्ट नियमों के मार्गदर्शन में कई वर्षों तक कंपनियों में युवाओं और अनुभवी पेशेवरों को व्यवस्थित रूप से एक साथ लाती है। प्रशिक्षु न केवल व्यावसायिक स्कूलों में सीखते हैं, बल्कि दशकों से अपने क्षेत्र में निपुण रहे लोगों के मार्गदर्शन में वास्तविक मशीनों पर, वास्तविक ग्राहक ऑर्डरों पर काम करते हुए भी सीखते हैं। यह प्रणाली वाणिज्य मंडलों, प्रशिक्षण नियमों और परीक्षाओं के माध्यम से सुरक्षित है, और कुछ आलोचनाओं के बावजूद, इसे सामाजिक मान्यता का वह स्तर प्राप्त है जिससे अन्य देश ईर्ष्या करते हैं।.

अब तक, दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण को मुख्य रूप से कुशल श्रमिकों को सुरक्षित करने और युवाओं को श्रम बाजार में एकीकृत करने के साधन के रूप में देखा जाता रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, यह एक अतिरिक्त, पहले अनदेखी की गई भूमिका निभा रहा है: यह पीढ़ियों के बीच, दोनों दिशाओं में ज्ञान हस्तांतरण के लिए एक आधारभूत संरचना के रूप में कार्य करता है। कुशल कारीगर प्रशिक्षु को दोष की पहचान करना सिखा सकता है। प्रशिक्षु कुशल कारीगर को यह दिखा सकता है कि यह ज्ञान भविष्य में पूरी कार्यशाला को कैसे लाभ पहुंचाएगा, क्योंकि वह जानता है कि इसे ज्ञान डेटाबेस में कैसे व्यवस्थित किया जाए, इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक में कैसे डाला जाए, या इसे डिजिटल निरीक्षण रिपोर्ट में कैसे परिवर्तित किया जाए।.

यह दोहरा दृष्टिकोण इस मॉडल को पूरे यूरोप के लिए एक अवसर बनाता है। हालांकि, सबसे बड़े भाषा मॉडल और सबसे शक्तिशाली डेटा केंद्रों की दौड़ में यूरोप के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका या चीन को पीछे छोड़ना मुश्किल है। फिर भी, यह उन क्षेत्रों में मजबूती हासिल कर सकता है जहां एआई औद्योगिक प्रथाओं से मिलता है: विनिर्माण, गुणवत्ता आश्वासन, रखरखाव, रसद और संयंत्र इंजीनियरिंग। इन क्षेत्रों में, कार्यबल का अनुभवजन्य ज्ञान महत्वपूर्ण संसाधन है, और यूरोप, विशेष रूप से व्यावसायिक प्रशिक्षण की परंपरा वाले जर्मन भाषी देशों में, यह ज्ञान प्रचुर मात्रा में मौजूद है।.

इस क्षमता को साकार करने के लिए, दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण प्रणाली में बदलाव लाना आवश्यक है। प्रशिक्षण नियम जो डिजिटल कौशल को केवल एक गौण मुद्दा मानते हैं, वास्तविकता को प्रतिबिंबित नहीं करते। प्रशिक्षकों को स्वयं एआई उपकरणों तक पहुंच और उन्हें अपने दैनिक प्रशिक्षण में उपयोग करने की स्वतंत्रता की आवश्यकता है। कंपनियों को प्रशिक्षुओं को पूर्वनिर्धारित प्रक्रियाओं में फिट करने के बजाय, ऐसे स्थान उपलब्ध कराने चाहिए जहां वे अपने स्वयं के डिजिटल समाधान विकसित और परीक्षण कर सकें। और प्रशिक्षु की भूमिका केवल प्राप्तकर्ता से सक्रिय भागीदार में परिवर्तित होनी चाहिए। यूरोपीय एआई कानून पहले से ही कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए बाध्य करता है कि उनके कर्मचारियों के पास पर्याप्त एआई कौशल हों। दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण इस दायित्व को पूरा करने का एक स्पष्ट माध्यम होगा, न कि एक नौकरशाही बोझ के रूप में, बल्कि एक निवेश के रूप में।.

विशेषज्ञ ज्ञान से लेकर कार्यशाला की स्मृति तक

इस अवधारणा को व्यावहारिक व्यावसायिक अनुप्रयोगों में कैसे परिवर्तित किया जा सकता है? अनुभव बताता है कि कई ज्ञान प्रबंधन परियोजनाएँ इसलिए विफल हो जाती हैं क्योंकि वे बहुत अमूर्त रूप से शुरू होती हैं। सॉफ्टवेयर खरीदा जाता है, एक विकी स्थापित किया जाता है, और यह उम्मीद की जाती है कि अनुभवी कर्मचारी अपना ज्ञान साझा करेंगे। ऐसा शायद ही कभी होता है क्योंकि अंतर्निहित ज्ञान को एक बटन दबाने मात्र से लिखित रूप में परिवर्तित नहीं किया जा सकता है, और क्योंकि इसमें शामिल लोगों के पास अपने दैनिक कार्य में इसके लिए समय ही नहीं होता है। एक अधिक आशाजनक दृष्टिकोण वह है जो ठोस कार्य पर ही केंद्रित हो।.

पहला कदम कंपनी के भीतर ज्ञान के उन अलग-अलग समूहों की पहचान करना है जो अलग-अलग क्षेत्रों में फैले हुए हैं। किन कर्मचारियों के पास ऐसा ज्ञान है जो किसी और के पास नहीं है? इनमें से कौन अगले पांच वर्षों में सेवानिवृत्त होने वाला है? किन प्रक्रियाओं में सबसे अधिक लागत वाली त्रुटियां होती हैं, और कौन जानता है कि उनसे कैसे बचा जा सकता है? ज्ञान के आधार का ऐसा जोखिम विश्लेषण अधिकांश मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए नया है, हालांकि यह मशीनरी या वित्तीय स्थिति के आकलन जितना ही भविष्य में कंपनी की स्थिरता के लिए महत्वपूर्ण है।.

दूसरे चरण में, एक स्पष्ट लक्ष्य के साथ विभिन्न पीढ़ियों के विशेषज्ञों की जोड़ी या तिकड़ी बनाई जाती है। सामान्य ज्ञान को केवल साझा करने के बजाय, एक अनुभवी पेशेवर और एक युवा, डिजिटल रूप से कुशल सहकर्मी किसी विशिष्ट समस्या पर मिलकर काम करते हैं। उदाहरण के लिए, वे किसी विशेष सिस्टम की समस्या निवारण के लिए एक एआई सहायक विकसित कर सकते हैं, ग्राहक स्वीकृति परीक्षण के लिए एक प्रश्नावली बना सकते हैं, या एक डिजिटल परीक्षण प्रोटोकॉल बना सकते हैं जो तस्वीरों और स्पष्टीकरणों के साथ सामान्य त्रुटि पैटर्न को दस्तावेज़ित करता है। ज्ञान का मूल्यांकन अमूर्त रूप से नहीं किया जाता है, बल्कि संवाद के माध्यम से उसे दृश्यमान बनाया जाता है। अनुभवी सहकर्मी यह समझाते हैं कि वे किसी विशेष बिंदु पर इतना ध्यान क्यों दे रहे हैं, और युवा सहकर्मी तब तक प्रश्न पूछते हैं जब तक कि एक समझने योग्य नियम सामने नहीं आ जाता।.

आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण इस प्रक्रिया को काफी सरल बना देते हैं। बातचीत की रिकॉर्डिंग को स्वचालित रूप से लिखित रूप में ढाला और व्यवस्थित किया जा सकता है। कार्यप्रवाह की तस्वीरों और वीडियो को स्पष्टीकरण के साथ जोड़ा जा सकता है। स्पीच मॉडल कंपनी के दस्तावेज़ों, शिकायत रिपोर्टों और परीक्षण प्रोटोकॉल तक पहुंच सकते हैं और कर्मचारियों को स्वाभाविक भाषा में जवाब दे सकते हैं। इस तरह, धीरे-धीरे एक कार्यशाला की स्मृति विकसित होती है, जो किसी फ़ोल्डर में धूल जमा नहीं करती बल्कि रोज़मर्रा के काम में आसानी से उपलब्ध होती है। युवा कर्मचारी डिजिटल सहायक से प्रश्न पूछते हैं, जिसने अनुभवी सहकर्मियों से सीखा है, और अनुभवी सहकर्मी देखते हैं कि उनकी विशेषज्ञता सेवानिवृत्ति के बाद भी काम आती है।.

तीसरा चरण प्रोत्साहन और मान्यता से संबंधित है। ज्ञान का हस्तांतरण समय लेता है, और इस समय की योजना बनाना और उसका महत्व समझना आवश्यक है। जो कंपनियां अपने सबसे अनुभवी कर्मचारियों का मूल्यांकन केवल उत्पादन के आधार पर करती हैं, वे शायद ही उनसे ज्ञान साझा करवाने में सफल होंगी। शांडोंग का अनुभव यहां भी उतना ही लागू होता है जितना स्वाबिया में। जहां दैनिक कामकाज की गति अन्य सभी चीजों पर हावी हो जाती है, वहां ज्ञान का कोई हस्तांतरण नहीं होता। ज्ञान हस्तांतरण के लिए निश्चित समय आवंटन, मार्गदर्शक की भूमिका की स्पष्ट सराहना, और सेवानिवृत्ति के बाद अंशकालिक कार्य या परामर्श गतिविधियों जैसे लचीले मॉडल सभी लाभकारी हैं। ये विकल्प विशेष रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के लिए सुलभ हैं, जो अक्सर अपने अनुभवी कर्मचारियों को व्यक्तिगत रूप से जानते हैं।.

चौथा चरण स्थापित ज्ञान की गुणवत्ता सुनिश्चित करना है। अनुभवी कर्मचारी जो कुछ भी सही मानते हैं, वह वास्तव में सही नहीं होता। कुछ प्रचलित नियम उन समयों से उत्पन्न होते हैं जब अलग-अलग सामग्रियां, मशीनें या मानक प्रचलित थे। इसलिए, कार्यशाला की सामूहिक जानकारी को बनाए रखना, उसकी समीक्षा करना और उसे अद्यतन करना आवश्यक है। यहाँ भी, विभिन्न पीढ़ियों का सहयोग सहायक हो सकता है। युवा कर्मचारी स्थापित प्रथाओं पर प्रश्न उठाते हैं, वरिष्ठ कर्मचारी उनकी उत्पत्ति की व्याख्या करते हैं, और वे मिलकर तय करते हैं कि क्या बनाए रखना चाहिए।.

शोध प्रबंध की सीमाएँ

निष्पक्ष विश्लेषण में इस जोखिम की कमियों को भी स्वीकार करना होगा। सबसे पहले, अनुभवजन्य ज्ञान में जर्मनी की श्रेष्ठता निश्चित नहीं है। चीन ने मात्र कुछ दशकों में औद्योगिक अनुभव का विशाल भंडार तैयार कर लिया है। जिस पीढ़ी ने चीन के औद्योगीकरण का नेतृत्व किया, उसके पास प्रक्रिया का व्यापक ज्ञान है, और यह निश्चित नहीं है कि यह ज्ञान जर्मन ज्ञान की तुलना में कम प्रभावी ढंग से हस्तांतरित होगा। इसके अलावा, चीनी कंपनियां यूरोप से अनुभवी इंजीनियरों की सक्रिय रूप से भर्ती कर रही हैं, और यूरोपीय लघु एवं मध्यम उद्यमों का अधिग्रहण वर्षों से ज्ञान हस्तांतरण के उद्देश्य को पूरा करता रहा है। अंतर्निहित ज्ञान की नकल करना कठिन है, लेकिन अधिग्रहण के लिए यह निश्चित रूप से सुलभ है।.

दूसरा, अनुभवजन्य ज्ञान पर आधारित दृष्टिकोण मशीनों के सीखने की गति को कम आंक सकता है। आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ विशाल मात्रा में डेटा से पैटर्न सीखती हैं, जिन्हें किसी भी मनुष्य ने कभी भी सचेत रूप से नहीं बनाया है। छवि प्रसंस्करण, प्रक्रिया अनुकूलन और सामग्री अनुसंधान जैसे कुछ क्षेत्रों में, वे पहले से ही अनुभवी पेशेवरों से आगे निकल चुके हैं। जिनके पास लाखों सेंसर डेटा बिंदु और उच्च स्तर का स्वचालन है, जैसा कि चीनी कारखानों में तेजी से आम होता जा रहा है, वे अनुभवजन्य ज्ञान के कुछ हिस्से को डेटा की विशाल मात्रा से प्रतिस्थापित कर सकते हैं। इसलिए, विशेषज्ञ ज्ञान के अपरिहार्य होने का सिद्धांत हर जगह सही नहीं है। यह वहाँ सबसे मजबूत होता है जहाँ उत्पादन कम मात्रा में होता है, विभिन्न प्रकार के उत्पाद होते हैं और ग्राहकों की आवश्यकताएँ व्यक्तिगत होती हैं—विशेष रूप से विशेष प्रयोजन वाली मशीनों के निर्माण, संयंत्र अभियांत्रिकी और मध्यम आकार के व्यवसायों के कई विशिष्ट क्षेत्रों में।.

तीसरा, जर्मनी को ऐसी समस्याओं का सामना करना पड़ रहा है जिनका समाधान उसकी व्यावसायिक प्रशिक्षण प्रणाली कितनी भी अच्छी क्यों न हो, वह नहीं कर सकता। ऊर्जा की उच्च कीमतें, लंबी अनुमोदन प्रक्रियाएं, निवेश की धीमी गति, सार्वजनिक प्रशासन के डिजिटलीकरण में हिचकिचाहट और छोटे व्यवसायों में डिजिटल प्रौद्योगिकियों को अपनाने की अपेक्षाकृत धीमी गति, ये सभी कारक उसकी प्रतिस्पर्धात्मकता को प्रभावित कर रहे हैं। शिक्षुता अनुबंधों की घटती संख्या यह दर्शाती है कि दोहरी प्रणाली स्वयं दबाव में है। जिस लाभ का उपयोग न किया जाए, वह किसी काम का नहीं।.

चौथा, आत्मसंतुष्टि का खतरा है। अदृश्य अनुभवात्मक ज्ञान की अवधारणा आवश्यक परिवर्तनों को टालने का एक सुविधाजनक बहाना बन सकती है। जो लोग अपने कार्यबल के कौशल पर भरोसा करते हैं, लेकिन उनकी सुरक्षा, डिजिटलीकरण और विकास नहीं करते, वे अपने सबसे बड़े लाभ को अपने सबसे बड़े जोखिम में बदल देते हैं। क्योंकि सेवानिवृत्ति के बाद लुप्त हो जाने वाला अनुभवात्मक ज्ञान अपूरणीय रूप से खो जाता है।.

नकल या कौशल: इनमें से कौन सी चीज जल्दी खो जाती है?

इन आपत्तियों के बावजूद, मूल सिद्धांत अभी भी मान्य है, क्योंकि इसमें कार्रवाई के लिए स्पष्ट आह्वान शामिल है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में प्रतिस्पर्धा केवल कंप्यूटिंग शक्ति और मॉडल के आकार से तय नहीं होगी। यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करेगी कि कौन सी कंपनियां और अर्थव्यवस्थाएं मानवीय अनुभव को मशीनी बुद्धिमत्ता के साथ सफलतापूर्वक संयोजित करती हैं। सर्वोत्तम मॉडल सभी के लिए उपलब्ध होंगे। लेकिन सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञता दुर्लभ बनी रहेगी।.

इस प्रतिस्पर्धा में जर्मनी को स्पष्ट बढ़त हासिल है। यहाँ विशेषज्ञता प्राप्त मध्यम आकार की कंपनियों का एक व्यापक नेटवर्क है, जिनके पास प्रक्रियाओं का गहन ज्ञान है, एक सिद्ध प्रणाली है जो कंपनी के भीतर पीढ़ियों को एक साथ लाती है, और समाज में पेशेवर कौशल को महत्व देने की एक समृद्ध परंपरा है। वहीं दूसरी ओर, समय तेज़ी से बीत रहा है। अगले दस वर्षों में लाखों अनुभवी पेशेवर सेवानिवृत्त होंगे, हर साल हजारों कंपनियाँ नए कर्मचारियों की तलाश में होंगी, और प्रशिक्षुता अनुबंधों की संख्या घट रही है। मौजूदा ज्ञान को सुरक्षित रखने और उसे नए उपकरणों के साथ संयोजित करने का अवसर सीमित है।.

इससे जर्मनी के व्यापारिक केंद्र के रूप में वास्तविक रणनीतिक प्रश्न उठता है। चीन एक मशीन की नकल कर सकता है, और वह भी इतनी तेज़ी से कि यूरोपीय निर्माता बार-बार आश्चर्यचकित हो जाते हैं। दूसरी ओर, जर्मनी को हर साल चुपचाप अपनी विशेषज्ञता खोने का खतरा है, क्योंकि हर सेवानिवृत्ति के साथ उचित हस्तांतरण नहीं होता। दोनों ही खतरे हैं। दूसरा खतरा अधिक खतरनाक है क्योंकि यह सुर्खियों में नहीं आता और अपरिवर्तनीय है। नकल की गई मशीन को बेहतर मशीन से पीछे छोड़ा जा सकता है। खोई हुई विशेषज्ञता को केवल बड़ी कठिनाई से और अपूर्ण रूप से ही पुनः प्राप्त किया जा सकता है।.

अच्छी खबर यह है कि समाधान अरबों डॉलर के कार्यक्रमों या बड़े पैमाने की परियोजनाओं में निहित नहीं है। इसकी शुरुआत एक ऐसी मेज से होती है जहाँ एक 67 वर्षीय, एक 45 वर्षीय और एक 16 वर्षीय व्यक्ति आपस में बातचीत करते हैं। प्रत्येक व्यक्ति अपनी विशेषज्ञता का योगदान देता है और एक-दूसरे की बात ध्यान से सुनता है, चाहे कंपनी में सबसे लंबे समय से काम करने वाला व्यक्ति ही क्यों न हो। यदि इस तरह की बातचीत हजारों कंपनियों में होती है, जिन्हें आधुनिक दोहरी व्यावसायिक प्रशिक्षण प्रणाली और ज्ञान को दृश्यमान और सुलभ बनाने वाले एआई उपकरणों द्वारा व्यवस्थित रूप से समर्थन दिया जाता है, तो लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) की अदृश्य पूंजी एक ऐसा प्रतिस्पर्धी लाभ बन जाएगी जिसे दुनिया का कोई भी कारखाना आसानी से दोहरा नहीं सकता।.

इसलिए जर्मनी पर दांव लगाना पुरानी यादों, पुरानी कार्यशालाओं या अतीत के गुणों की श्रेष्ठता पर आधारित दांव नहीं है। यह पीढ़ियों की एक-दूसरे से सीखने की तत्परता पर निर्भर करता है, दोनों दिशाओं में। जो कोई भी इसमें सफल होना चाहता है, उसे आज से ही शुरुआत करनी होगी, जब तक कि वे लोग जिनके ज्ञान का महत्व है, कंपनी में काम कर रहे हैं।.

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