ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ AI ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਆਪਣੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਫਾਈਨਾਂਸ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ HR ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਉਦੋਂ ਹੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਾਨ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਸਟਾਫ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਾਊਂਟਿੰਗ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ HR—ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਨਵੀਂ ਚੁਣੌਤੀ
ਹੁਣ ਚੁਣੌਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ (bottlenecks) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵੈਲਿਊ ਕ੍ਰਿਏਟ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਾਈਨਾਂਸ ਐਕਸਪਰਟ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਹਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ AI ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨੀ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਾਨ-ਟੈਕਨੀਕਲ ਵਿਭਾਗ AI ਦੀ ਵਾਗਡੋਰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਆਊਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ 'ਬਾਇਸ' (bias) ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਤਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੰਨ੍ਹ ਲੱਗਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਰਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਲਈ ਮੌਕਾ
ਭਾਰਤ ਵਰਗੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਸਰਵਿਸ-ਲੈੱਡ ਲੇਬਰ ਫੋਰਸ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਵੱਡਾ Competitive Advantage ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ IT ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਆਪਣੇ ਮੂਲ ਕਾਰੋਬਾਰ (Core Business) ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਿਖਾਉਣਗੀਆਂ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਟਾਫ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ।