McKinsey ਦੇ ਨਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਖਰਚੇ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਵਰਕਫਲੋਅਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਕੁੱਲ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਰਤੀ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ McKinsey ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਰਾਹ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨ ਗਲਤੀ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਲਾਗਤ-ਕਟੌਤੀ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਿਹੜੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਲਾਭ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
AI ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਪਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਕੀ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲੀ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਿਰਮਾਣ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਆਟੋਨੋਮਸ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਮੀ ਆਈ, ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ 5% ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੇ 0.5% ਹੋ ਗਈ।
ਟੈਲੈਂਟ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਰੁਝਾਨ
ਇਸ ਆਮ ਡਰ ਦੇ ਉਲਟ ਕਿ AI ਮਨੁੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ, ਖੋਜਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਭਰਤੀ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ AI ਰੁਟੀਨ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫਰਮਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾ ਵੱਲ ਮੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। McKinsey ਨੇ ਖੁਦ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇਸ ਸਾਲ ਆਪਣੇ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ 20% ਵਧਾ ਕੇ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵੱਲ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਪਰੀਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਔਖਾ ਕੰਮ ਸਹਿਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਮੁੱਦਾ AI ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਗੈਰ-ਸੌਦੇਬਾਜ਼ੀਯੋਗ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਕਈ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸੱਚਾ ਵਪਾਰਕ ਲਾਭ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਰਕਫਲੋਅਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਖਰੀਦ ਤੋਂ।
ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਤਿਆਰੀ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸੰਗਠਨ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵੀ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਸੋਚ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਿਰਣਾਤਮਕ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋਅਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਘਨ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਤਿਮਾਹੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਾਨੀਟਰੇਬਲ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਸਥਿਰ ਮੁਨਾਫੇ ਵਾਲੇ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਟੈਲੈਂਟ ਵਿਕਾਸ ਨਾਲ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।