बेंगलुरु: आईटी उद्योग दशकों में अपने सबसे गहरे संरचनात्मक बदलावों में से एक से गुजर रहा है क्योंकि एआई डिलीवरी श्रृंखला में प्रतिभा की जरूरतों को नया आकार देता है। प्रबंधकों की परतों द्वारा पर्यवेक्षित जूनियर कोडर्स की बड़ी टीमों के साथ पारंपरिक पिरामिड मॉडल एक क्षमता-सघन, एआई-संवर्धित संरचना का मार्ग प्रशस्त कर रहा है। यूएसटी के सीओओ गिलरॉय मैथ्यू ने कहा, “यह बदलाव कोडिंग की गहराई से समस्या निर्धारण की ओर है।” यह परीक्षण करने के बजाय कि क्या उम्मीदवार जावा फ़ंक्शन लिख सकते हैं, कंपनियां अब पूछती हैं कि क्या वे व्यावसायिक समस्याओं को परिभाषित कर सकते हैं, उन्हें एआई-निष्पादन योग्य चरणों में विभाजित कर सकते हैं, और पूर्वाग्रह, जोखिम और पूर्णता के लिए आउटपुट को मान्य कर सकते हैं। एआई टूल्स तक पहुंच फ्रेशर्स और मिड-लेवल इंजीनियरों के बीच अंतर को कम कर रही है। एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित प्रवेश स्तर की नियुक्ति से पहले की तुलना में तेजी से उत्पादक बनने की उम्मीद है।
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LTIMindtree उभरती हुई संरचना को पिरामिड के बजाय “हीरा” के रूप में वर्णित करता है। आधार पर एआई-धाराप्रवाह इंजीनियरों की एक छोटी परत है, जो नियमित निष्पादन को संभालने वाले स्वचालन और एआई एजेंटों द्वारा समर्थित है। बीच में, आर्किटेक्ट और प्रबंधक ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में विकसित हो रहे हैं – एआई-प्रथम वर्कफ़्लो डिज़ाइन कर रहे हैं, सिस्टम को एकीकृत कर रहे हैं और व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ डिलीवरी को संरेखित कर रहे हैं। “यह कम लोगों के बारे में नहीं है; यह कम निर्णय वाले काम करने वाले कम लोगों के बारे में है,” एलटीआईमाइंडट्री के मुख्य वितरण अधिकारी गुरुराज देशपांडे ने कहा, यह तर्क देते हुए कि एआई के नेतृत्व वाली उत्पादकता लाभ केवल कर्मचारियों की संख्या कम करने के बजाय बड़े प्रोजेक्ट बैकलॉग को साफ़ करने में मदद करेगा। एक स्पष्ट बदलाव विशुद्ध रूप से पर्यवेक्षी प्रबंधकों के लिए सिकुड़ती जगह है। एआई के नेतृत्व वाले वातावरण में, प्रबंधकों से अपेक्षा की जाती है कि वे स्वचालन के आसपास प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करें, एजेंट-आधारित वर्कफ़्लो को समझें, एआई शासन सुनिश्चित करें और व्यावसायिक KPI के साथ निष्पादन को जोड़ें। नियुक्ति मॉडल समानांतर रूप से बदल रहे हैं। यूएसटी में, स्क्रीनिंग “रोजगार योग्यता” से “अनुकूलनशीलता” की ओर बढ़ गई। उम्मीदवारों को वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक परिदृश्य दिए जाते हैं और मूल्यांकन किया जाता है कि वे समस्याओं को कैसे बनाते हैं, एआई टूल का उपयोग करते हैं, आउटपुट को मान्य करते हैं और नैतिक विचारों को ध्यान में रखते हैं।
