आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब अमेरिकी कार्यस्थल में एक प्रयोग नहीं है: यह नया सामान्य है। रिटेल से लेकर फाइनेंस, हेल्थकेयर से लॉजिस्टिक्स तक, एआई टूल्स बदल रहे हैं कि कंपनियां कैसे काम करती हैं। लेकिन जब उपकरण तेजी से बाहर निकल रहे हैं, तो लोगों के उपयोग की उम्मीद करने वाले लोगों के लिए प्रशिक्षण पकड़ नहीं रहा है। यह बढ़ते डिस्कनेक्ट एआई क्रांति में सबसे अधिक अनदेखी जोखिमों में से एक बन रहा है।के अनुसार फोर्ब्स रिसर्च 2025 सीएक्सओ ग्रोथ सर्वे93% अमेरिकी कंपनियां अगले दो वर्षों में अपने AI निवेश को बढ़ाने की योजना बना रही हैं। आधे से अधिक (56%) अपने एआई बजट को 16%से अधिक बढ़ा रहे हैं, जिससे यह साइबर सुरक्षा के साथ -साथ शीर्ष दो प्रौद्योगिकी निवेश क्षेत्रों में से एक है।फिर भी केवल 49% CHRO का कहना है कि उनके संगठन वर्तमान में AI और डेटा विश्लेषण में प्रशिक्षण को प्राथमिकता दे रहे हैं। यहां तक कि सबसे आक्रामक एआई खर्च करने वाली कंपनियों के बीच, यह संख्या केवल 57%तक पहुंचती है। और प्रौद्योगिकी क्षेत्र में, जहां कोई एआई की तैयारी को सबसे मजबूत होने की उम्मीद कर सकता है, केवल 38% एचआर नेताओं का कहना है कि एआई प्रशिक्षण एक सर्वोच्च प्राथमिकता है।
उपकरण तैयार हैं, लेकिन क्या लोग हैं?
एआई उपकरण पहले से ही व्यवसाय संचालन को फिर से आकार दे रहे हैं। उनतीस प्रतिशत अधिकारियों का कहना है कि एआई एजेंट स्वचालन को बदल रहे हैं, जिससे टीमों को अधिक रणनीतिक काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। लेकिन रणनीतिक परिणाम मानव क्षमता पर निर्भर करते हैं: और यही वह जगह है जहां कई कंपनियां कम हो रही हैं।उचित प्रशिक्षण के बिना, कर्मचारियों को एआई उपकरण का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आत्मविश्वास या ज्ञान की कमी हो सकती है। यह कम करने के लिए, अक्षम प्रक्रियाओं और कुछ मामलों में, कार्यान्वयन में विफल रहा। एआई का वादा अक्सर अवास्तविक नहीं होता है क्योंकि तकनीक त्रुटिपूर्ण है, बल्कि इसलिए कि इसका उपयोग करने वाले लोग ऐसा करने के लिए सुसज्जित नहीं हैं।
क्यों कंपनियां पीछे प्रशिक्षण छोड़ रही हैं
गति एक बड़ा कारक है। एआई टूल को लागू करने और प्रतियोगियों से आगे रहने की भीड़ में, प्रशिक्षण अक्सर अव्यवस्थित होता है। एक सामान्य धारणा भी है कि छोटे, डिजिटल रूप से धाराप्रवाह कर्मचारी अपने दम पर अनुकूल होंगे। लेकिन एआई साक्षरता परिचित से अधिक है – इसमें यह समझना शामिल है कि एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं, आउटपुट की व्याख्या करते हैं, और मशीनों द्वारा किए गए निर्णयों को कब ओवरराइड या बढ़ाते हैं।कई कंपनियों में, प्रशिक्षण तदर्थ या प्रतिक्रियाशील है। कर्मचारियों को नए उपकरण सौंपे जाते हैं और “इसका पता लगाने” के लिए छोड़ दिया जाता है। यह सरल सॉफ्टवेयर अपडेट के लिए काम कर सकता है। लेकिन एआई को नौकरी की भूमिकाओं, वर्कफ़्लोज़ और निर्णय लेने के साथ फिर से शुरू करने के साथ, एक अधिक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
पीछे गिरने की मानवीय लागत
जब प्रशिक्षण टेक से पीछे रहता है, तो परिणाम पूरे संगठन में रिपल कर सकते हैं। कर्मचारी अभिभूत या चिंतित महसूस कर सकते हैं, अनिश्चित हो सकते हैं कि नए उपकरणों को अपने मौजूदा वर्कफ़्लोज़ में कैसे एकीकृत किया जाए। टीमें पूरी तरह से गोद लेने का विरोध कर सकती हैं, खासकर अगर वे नौकरी के विस्थापन से डरते हैं। और एआई आउटपुट पर सवाल उठाने या सत्यापित करने के कौशल के बिना, गलतियाँ के माध्यम से फिसल सकती हैं – संभावित रूप से हानिकारक संचालन या ग्राहक ट्रस्ट।जितना अधिक एआई मुख्य व्यावसायिक कार्यों में एम्बेडेड हो जाता है, उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि मानव उपयोगकर्ताओं को सवारी के लिए लाया जाता है। अन्यथा, उत्पादकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए बहुत ही सिस्टम इसे स्टालिंग कर सकते हैं।
अंतर को चौड़ा करने से पहले अंतर को बंद करना
अमेरिका में एआई क्रांति तेजी से आगे बढ़ रही है, लेकिन तत्परता अंतर को पाटने में बहुत देर नहीं हुई है। जो कंपनियां अपने कार्यबल को प्रशिक्षित करने, अपस्किल और संलग्न करने के लिए रुकती हैं, वे अंततः उन लोगों की तुलना में तेजी से और अधिक सफलतापूर्वक आगे बढ़ सकती हैं जो बिना तैयारी के तैनात करने के लिए दौड़ते हैं।जैसा कि एआई 93% अमेरिकी कार्यस्थलों में विस्तार करना जारी रखता है, यह सवाल नहीं है कि क्या लोग रख सकते हैं। यह है कि क्या कंपनियां उन्हें ऐसा करने के लिए उपकरण, समय और प्रशिक्षण देगी।TOI शिक्षा अब व्हाट्सएप पर है। हमारे पर का पालन करें यहाँ।