आता कंपन्या तांत्रिक कोडिंग कौशल्यांपेक्षा कामातील अनुभवाला (Domain Expertise) जास्त महत्त्व देत आहेत. AI मुळे कामात उत्पादकता वाढवण्यासाठी फायनान्स, मार्केटिंग आणि HR टीम्सना ट्रेनिंग देण्यावर भर दिला जात आहे. गुंतवणूकदारांनी आता डेटा प्रायव्हसी आणि सुरक्षिततेच्या दृष्टीने कंपन्यांच्या धोरणांवर लक्ष ठेवणे गरजेचे आहे.
कॉर्पोरेट क्षेत्रात आर्टिफिशिअल इंटेलिजन्स (AI) वापरण्याच्या पद्धतीत मोठा बदल घडत आहे. अनेक वर्षांपासून AI म्हणजे फक्त सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्सचे काम मानले जात होते. मात्र, आता कंपन्यांना उमजले आहे की, जेव्हा नॉन-टेक्निकल कर्मचारी, जसे की अकाउंटिंग, मार्केटिंग आणि ह्युमन रिसोर्सेस (HR) मधील तज्ज्ञ AI चा वापर करतात, तेव्हा कामात खरी उत्पादकता दिसून येते.\n\nया बदलामुळे कंपन्यांनी आपल्या संसाधनांचे वाटप करण्याच्या पद्धतीत बदल केला आहे. केवळ महागडी AI टूल्स विकत घेऊन चालत नाही, तर ती वापरण्यासाठी कर्मचाऱ्यांकडे स्पष्ट कार्यपद्धती असणे आवश्यक आहे. आज कंपन्यांसमोरचे खरे आव्हान हे सॉफ्टवेअर चालवण्याचे नसून, दैनंदिन कामातील अडथळे ओळखून तिथे ऑटोमेशनचा वापर करण्याचे आहे. उदाहरणार्थ, एखाद्या फायनान्स प्रोफेशनलला कंपनीच्या ताळेबंदाची (Balance Sheet) जेवढी सखोल माहिती असते, तेवढी एखाद्या कोडरला नसते. त्यामुळे त्यांचा AI चा वापर अधिक परिणामकारक ठरू शकतो.\n\nगुंतवणूकदारांसाठी हा बदल एक नवीन धोका आणि फोकसचा विषय आहे. जेव्हा तंत्रज्ञान क्षेत्राबाहेरील विभाग AI लीड घेतात, तेव्हा डेटा प्रायव्हसी, निकालांची अचूकता आणि निर्णयातील पूर्वग्रह (Bias) हे मोठे प्रश्न निर्माण होतात. जर कंपन्यांनी कर्मचाऱ्यांना योग्य ट्रेनिंग दिले नाही, तर चुकीचा वापर होऊन सुरक्षिततेचे प्रश्न निर्माण होऊ शकतात.\n\nभारतीय बाजारात, जिथे मोठ्या प्रमाणावर सर्व्हिस-आधारित वर्कफोर्स आहे, तिथे हा बदल एक मोठी संधी ठरू शकतो. ज्या कंपन्या AI ला केवळ एक IT प्रोजेक्ट न मानता ते कामाच्या मूळ प्रक्रियेत (Workflows) समाविष्ट करतील, त्यांची कार्यक्षमता वाढेल. भविष्यात अशा कंपन्यांची कामगिरी, त्या आपल्या कर्मचाऱ्यांना किती सक्षम बनवतात यावर अवलंबून असेल. गुंतवणूकदारांनी आता कंपन्यांचे अंतर्गत ट्रेनिंग प्रोग्राम्स आणि डेटा सुरक्षेसाठी केल्या जाणाऱ्या गुंतवणुकीवर बारकाईने लक्ष ठेवले पाहिजे.