ਵੱਡੀਆਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Cognizant ਅਤੇ UST ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ AI ਸਕਿੱਲਜ਼ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਕਦਮ ਟੈਲੈਂਟ ਦੀ ਲਾਗਤ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਸਪੀਡ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀ ਹੋਇਆ?
Cognizant ਅਤੇ UST ਸਮੇਤ ਵੱਡੀਆਂ IT ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ, ਸਥਿਰ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਫਰਮਾਂ Percipio ਵਰਗੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ Tata Consultancy Services (TCS) ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਲੀਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮਾਨ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਅਨੁਸਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ 'Wings' ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ AI-ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਸਿਲੇਬਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਮੁੜ-ਸੁਰਜੀਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇੱਕੋ ਕੰਟੈਂਟ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ, ਸਕਿੱਲ ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਪਾਥ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
AI ਅੱਪਸਕਿਲਿੰਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਬਿਜ਼ਨਸ ਲੋਜਿਕ
IT ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ HR ਅਪਡੇਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ; ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਕਿੱਲਜ਼ ਵਾਲੇ ਬਾਹਰੀ ਟੈਲੈਂਟ ਦੀ ਭਰਤੀ ਮਹਿੰਗੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਸਕਿਲ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀ ਲੇਟਰਲ ਹਾਇਰਿੰਗ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਫਰਮਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕਿੱਲ ਗੈਪ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਲੈਂਟ ਐਕਵਾਇਰਮੈਂਟ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਮੌਜੂਦਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ, IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਪਰਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਹੁਣ ਨਵੇਂ ਕੰਟਰੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਲੋੜ ਵਜੋਂ AI-ਰੈਡੀ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲਰਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਫਾਇਦਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਵਰਕਫੋਰਸ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮੁਲਾਜ਼ਮ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਪਸਕਿਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਯੂਟੀਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮਾਲੀਆ ਵਾਧੇ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਰੈਡੀਨੈੱਸ ਵੱਲ ਧੱਕਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਵੀ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ (Return on Investment) ਹੈ। ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ ਕਿ ਮੁਲਾਜ਼ਮ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਉੱਚ-ਮੰਗ ਵਾਲੀਆਂ AI ਸਕਿੱਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੇਨ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਲਈ ਚਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕੰਟੈਂਟ ਫੈਟੀਗ (content fatigue) ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣਯੋਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਿਲੀਵਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਪੈਸੇ ਸਿਰਫ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨਗੇ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਹੈ?
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਪਸਕਿਲਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਮਾਨੀਟਰੇਬਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਰਮਚਾਰੀ ਯੂਟੀਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਰਾਂ, ਨਵੇਂ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਐਟਰਿਸ਼ਨ (attrition) ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਭਵਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਤਿਮਾਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਇਹਨਾਂ AI-ਰੈਡੀਨੈੱਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਾਰਜਿਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਜਾਂ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਧੇਰੇ ਜਟਿਲ ਡੀਲ ਜਿੱਤਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੇ ਸਬੂਤ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।