Whalesbook
வேலைவாய்ப்பில் கட்டமைப்பு ரீதியான முரண்பாடு
செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) உடனடி மற்றும் மிகப்பெரிய அளவிலான வேலை இழப்பை ஏற்படுத்தும் என்ற பொதுவான கருத்து, ஒரு ஆழமான கட்டமைப்பு ரீதியான அச்சுறுத்தலை மறைக்கிறது. பாரம்பரியமாக இந்தியாவின் சேவைத் துறையின் முதுகெலும்பாக இருந்த அடிப்படை நிலை வேலைகள் (entry-level positions), ஒரே ஒரு AI அடியால் பாதிக்கப்படாமல், வழக்கமான, பணிகளை மையமாகக் கொண்ட தானியங்கிமயமாக்கலால் (automation of routine, task-based workflows) மெதுவாக அழிக்கப்பட்டு வருகின்றன.
தொழில்துறை வல்லுநர்களின் கருத்துப்படி, தற்போதைய வேலைவாய்ப்புப் பிரச்சனைகளுக்கு, இந்தப் பணிகளை 'மனித-AI ஒருங்கிணைந்த' (human sandwich) மாதிரியாக மாற்றியமைக்கத் தவறியதும் ஒரு காரணம். இதில் AI பணிகளைச் செய்யும், ஆனால் மனித மேற்பார்வை கட்டாயமாக இருக்கும். இந்த மாதிரிக்கு மாறத் தவறுவது, காலாவதியான திறன்களைக் கொண்ட பட்டதாரிகளின் ஒரு நிரந்தரப் பிரிவை உருவாக்க அச்சுறுத்துகிறது.
படைப்பாளர்-நுகர்வோர் பொருளாதாரப் பிளவு
உலகளாவிய AI மதிப்பு கணிப்புகள், செல்வப் பகிர்வில் ஒரு பெரிய ஏற்றத்தாழ்வைக் காட்டுகின்றன. அமெரிக்கா மற்றும் சீனா ஆகியவை கணிக்கப்பட்ட $17.6 டிரில்லியன் சந்தைப் பங்கில் பெரும்பகுதியைப் பெறும் நிலையில் உள்ளன. இந்தியாவின் 10% இலக்கு, முன்னணி தொழில்நுட்பத்தில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதற்கான தீவிர முயற்சி என்பதை விட, ஒரு தற்காப்பு நிலையை பிரதிபலிக்கிறது. இந்த வேறுபாடு, ஆழ்ந்த ஆராய்ச்சி மற்றும் சொந்த மாதிரி மேம்பாட்டில் (proprietary model development) முதலீடு இல்லாததிலிருந்து எழுகிறது.
உள்நாட்டு கவனம் 'பரவலாக்கத்தில்' (diffusion - விவசாயம் மற்றும் சுகாதாரப் பாதுகாப்புக்கு தற்போதுள்ள மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்) இருக்கும்போது, இந்த உத்தி இந்தியாவை ஒரு தொழில்நுட்ப இறக்குமதியாளராக நிரந்தரமாகப் பூட்டிவிடும் அபாயத்தை ஏற்படுத்துகிறது. இதன் மூலம், சொந்த கண்டுபிடிப்புகளிலிருந்து லாபம் ஈட்டுவதற்குப் பதிலாக, வெளிநாட்டு நிறுவனங்களுக்கு உரிமக் கட்டணங்களை (licensing rents) தொடர்ந்து செலுத்த வேண்டியிருக்கும்.
நிறுவன நிர்வாகத்தில் வெற்றிடம்
இந்தியாவில் கார்ப்பரேட் நிர்வாகம் (Corporate governance) தற்போது கடுமையான தொழில்நுட்பப் பார்வையற்ற தன்மையால் பாதிக்கப்பட்டுள்ளது. நிர்வாகக் குழுக்களின் (Boardroom) கலவை உருவாகவில்லை. அல்காரிதமிக் மாற்றத்தின் (algorithmic transition) மூலம் நிறுவனங்களை வழிநடத்தத் தேவையான தொழில்நுட்பத் தேர்ச்சி பெற்ற சுயாதீன இயக்குநர்கள் (independent directors) மிகக் குறைவாகவே உள்ளனர்.
இந்தப் தலைமைப் பற்றாக்குறை (leadership deficit) ஏன், போட்டி அழுத்தம் அதிகரித்து வரும் நிலையிலும், செயற்கை நுண்ணறிவு முக்கிய நிர்வாக அறிக்கைகளில் (executive reports) இடம்பெறாமல் உள்ளது என்பதை விளக்குகிறது. பழைய முடிவெடுக்கும் கட்டமைப்புகளை (legacy decision-making frameworks) நம்பியிருப்பது, நிறுவனங்கள் AI-முதல் வணிக மாதிரிகளுக்கு (AI-first business models) மாறுவதைத் தடுக்கிறது. இது அவர்களை சீரற்ற செயல்பாட்டு மேம்பாடுகளில் (marginal operational improvements) சிக்க வைத்து, புரட்சிகரமான வளர்ச்சிக்கான வாய்ப்பைத் தவறவிடச் செய்கிறது.
தனியார் துறை கண்டுபிடிப்புப் பற்றாக்குறை
இந்தியாவின் தொழில்நுட்பத் தேக்கத்திற்கு (technological stagnation) முக்கிய காரணம், தனியார் துறை நீண்டகால ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் (R&D) முதலீடு செய்ய மறுப்பதே ஆகும். கல்வி நிறுவனங்கள் இந்த முதலீட்டு வறட்சியின் (investment drought) கீழ்நிலை பாதிக்கப்பட்டவையாகும். தொழில்துறை உத்தரவுகளும் நிதியும் இல்லாமல், கல்லூரிகளால் சிறப்புப் பாடத்திட்டங்களை (specialized curricula) இயக்க முடியாது. எனவே, AI-க்குத் தயாரான திறமைகளை அவர்களால் உருவாக்க முடியாது.
கார்ப்பரேட் இந்தியா தனது மூலதன ஒதுக்கீட்டை (capital allocation) கண்டுபிடிப்பை நோக்கியும், அடிப்படை மென்பொருள் பயன்பாட்டைத் தாண்டிச் செல்வதையும் மாற்றினால் ஒழிய, கல்வித்துறைக்கும் தொழிலாளர்களுக்கும் இடையிலான இந்தப் பிளவு விரிவடையும். சிறிய பாடத்திட்ட மாற்றங்களாலோ அல்லது அரசாங்கத்தால் வழிநடத்தப்படும் திறன் மேம்பாட்டு முயற்சிகளாலோ (skilling initiatives) சரிசெய்ய முடியாத ஒரு கட்டமைப்பு ரீதியான பாதிப்பை இது உறுதி செய்யும்.