एआई हालांकि क्रांतिकारी अपने आप में एक एब्बलर है जिसे व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए प्रभावी ढंग से उपयोग करने की आवश्यकता है। इसके लिए आवश्यक है कि कार्यकारी नेता ऐ टीम मुख्य व्यवसाय की गहरी समझ होनी चाहिए, महत्वपूर्ण प्रभाव रखना चाहिए और एआई डोमेन का भी ज्ञान होना चाहिए।
“एआई टीमों को स्मार्ट होने और हर समय अपने पैर की उंगलियों पर रहने की आवश्यकता है। अपने व्यवसाय को पूरा करने के लिए व्यावसायिक कौशल का एक अच्छा मिश्रण आवश्यक है और परिणाम उन्मुख व्यक्ति एक प्रमुख आवश्यकता के रूप में कार्य करते हैं। एआई टीमों को इकट्ठा करने वाले सीआईओ विषय वस्तु विशेषज्ञों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कौशल और सीखने के एल्गोरिदम को वास्तविक व्यावसायिक मूल्य में अनुवाद करने की क्षमता के लिए बाहर देखते हैं। इसके साथ ही, एक केंद्रीकृत टीम में समायोजित करने की मानसिकता, विशिष्ट एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए सभी व्यावसायिक नेताओं के साथ क्रॉस-फंक्शनली काम कर सकती है, जो खुद को एक अच्छी एआई टीम कहने के लिए संरचना को पूरा करती है, ”किशन सुंदर, वरिष्ठ उपाध्यक्ष, डिजिटल बिजनेस यूनिट, ने कहा। Maveric सिस्टम्स।
डोमेन और तकनीकी विशेषज्ञ
एआई परियोजनाओं के लिए दो प्रमुख कौशल सेट, एक डोमेन विशेषज्ञता और एक तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। तकनीकी विशेषज्ञ के पास समस्या को हल करने और हल करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय पृष्ठभूमि है। दूसरी ओर, डोमेन विशेषज्ञ डेटा से प्रासंगिक परिकल्पना, व्याख्या और वर्तमान उद्योग स्तर की अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद करता है और बताता है कि क्या एआई के आवेदन ने व्यावसायिक परिणाम को बेहतर बनाने में मदद की है।
इसके अतिरिक्त, प्रमुख कौशल में शामिल होंगे – महत्वपूर्ण व्यावसायिक दर्द बिंदुओं / समस्याओं को समझने की क्षमता, जिन्हें एआई द्वारा हल किया जा सकता है, एनालिटिक्स अवधारणाओं की गहरी समझ, विभिन्न प्रकार के साथ काम करने की क्षमता और डेटा और एआई आर्किटेक्ट के साथ एआई को मौजूदा बुनियादी ढांचे को एकीकृत करने की क्षमता। & AI समाधान को नियंत्रित करें।
“एआई पहल को सफलतापूर्वक संचालित करने और पैमाने पर करने के लिए, संगठनों को विविध एआई भूमिकाओं और कौशल का निर्माण करने की आवश्यकता है। हालांकि, एआई के इस नए युग में सही प्रतिभा तक पहुंच एक प्रमुख मुद्दा है। मांग विशेष रूप से तकनीकी कौशल के लिए तीव्र है जो व्यापक रूप से मौजूद नहीं है। एआई स्किल्स की कमी उन टॉप-थ्री चिंताओं में से एक है जिन्हें आज एआई के शुरुआती लोग अपनाते हैं। डेलॉयट इंडिया के पार्टनर सौरभ कुमार ने कहा कि तकनीकी कौशल की सीमाएं अधिक महत्वपूर्ण हो सकती हैं क्योंकि संगठन अधिक AI समाधान लॉन्च करते हैं, और जैसे ही वे जटिलताएं और पैमाने बढ़ते जाते हैं।
AI का उपयोग लगभग हर क्षेत्र में किया जा रहा है, जैसे कि बैंकिंग, हेल्थकेयर, लॉजिस्टिक्स, रिटेल, ईकॉमर्स आदि AI टीमें बहुत बड़ी हैं और व्यवसाय के प्रत्येक अनूठे पहलू के लिए यह एक विशिष्ट कौशल सेट की अपेक्षा करती है। एक AI टीम में एक डोमेन विशेषज्ञ होना चाहिए, डाटा इंजीनियर, एआई डेटा विश्लेषक, बिजनेस इंटेलिजेंस डेवलपर, आँकड़े वाला वैज्ञानिक, उत्पाद डिजाइनरों, अनुसंधान वैज्ञानिक उत्पाद जा रहा रखने के लिए।
फ्रीलांसरों
जैसा कि व्यवसायों ने अपने व्यवसाय को बदलने में एआई के महत्व और शक्ति का एहसास किया है, एआई प्रतिभा की मांग तेजी से बढ़ी है, लेकिन एआई प्रतिभा की उपलब्धता में वृद्धि बहुत धीमी रही है क्योंकि लोगों को नई तकनीक में reskill / upskill करने के लिए समय की आवश्यकता होती है। इस मांग-आपूर्ति की खाई ने प्रतिभाशाली एआई कर्मचारियों की भर्ती को बहुत महंगा प्रस्ताव बना दिया है। केवल गहरी जेब वाली कंपनियों के पास स्थायी आधार पर पेरोल पर उद्योग की अग्रणी एआई प्रतिभा रखने के लिए संसाधन हैं।
ऐसे में फ्रीलांसिंग एक नया रिसोर्सिंग विकल्प बनकर उभरा है। फ्रीलांसर एक विशेष परियोजना के लिए आवश्यक विशेष विशेषज्ञता लाते हैं, जिससे बेहतर गुणवत्ता वाले काम की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, कंपनियां प्रोजेक्ट विशिष्ट अल्पकालिक किराए को नियोजित करके पैसे बचाती हैं।
“लेकिन फ्रीलांसिंग भी संगठनों को अतिरिक्त जोखिमों को उजागर करता है। संगठनों को विवेकपूर्ण होने की जरूरत है और यह सुनिश्चित करके फ्रीलांसरों को रोजगार देने के जोखिमों को कम करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि ज्ञान ठीक से प्रलेखित है, आंतरिक कर्मचारी प्रशिक्षित हैं और फर्मों का आईपी संरक्षित है। सभी एआई परियोजनाओं के लिए फ्रीलांसरों को नियोजित नहीं किया जाना चाहिए; कुमार ने कहा कि संगठन को फ्रीलांसरों को रोजगार देने की आवश्यकता का मूल्यांकन करने के लिए एक मजबूत ढांचा तैयार करने की आवश्यकता है ताकि एक्सपोजर सीमित और नियंत्रित हो।
प्रमुख कौशल और भूमिकाएं
स्किल सेट समय-समय पर बदलता रहता है क्योंकि एआई इंडस्ट्री बड़े पैमाने पर अपग्रेडेशन से गुजरती है। एआई क्षेत्र में उद्योग द्वारा अनुसरण किए जाने वाले कुछ बुनियादी कौशल प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं (पायथन, आर, जावा सबसे आवश्यक हैं) रैखिक बीजगणित और सांख्यिकी, सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीक, तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और एसक्यूएल।
“एक विशिष्ट एआई सीओई (उत्कृष्टता का केंद्र) में हम डोमेन एसएमई, स्टेटिस्टिशियन / एआई शोधकर्ताओं (आमतौर पर पीएचडी) की भूमिकाओं को देखते हैं, डीप लर्निंग / मशीन सीखने की तकनीक, डेटा वैज्ञानिकों, एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रोग्रामिंग) विशेषज्ञों में तकनीकी आर्किटेक्ट , डेटा मॉडलर, और तकनीकी डेवलपर्स के अलावा उत्पाद प्रबंधक, स्क्रैम मास्टर आदि जैसे स्क्रैम / एजाइल आधारित भूमिकाएं। हम सीएआईओ (चीफ एआई ऑफिसर), चीफ एनालिटिक्स / डेटा ऑफिसर जैसी दिलचस्प भूमिकाएं देख रहे हैं और यह दिखाता है कि दुनिया भर की कंपनियां इस एआई क्रांति को किस तरह का महत्व दे रही हैं। , Adecco Group India।
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