ए.आई. और आवरग्लास संगठन का उदय

पाठ्यक्रम: GS3/ अर्थव्यवस्था, विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी

सन्दर्भ

• मैकिन्से के अनुसार, AI वैश्विक अर्थव्यवस्था में खरबों डॉलर जोड़ सकता है, जो इसे प्रभावी रूप से अपनाने वाली फर्मों में उत्पादकता को 25% तक बढ़ा सकता है। 
• जैसे-जैसे वैश्विक व्यवसाय AI-एकीकृत मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं, एक नया संगठनात्मक ढाँचा, ऑवरग्लास मॉडल प्रमुखता प्राप्त कर रहा है।

ऑवरग्लास मॉडल पारंपरिक मॉडल से किस प्रकार भिन्न है?

• पिरामिड मॉडल: परंपरागत रूप से, संगठनों में शीर्ष-भारी नेतृत्व, एक व्यापक मध्य प्रबंधन और एक बड़ा परिचालन आधार होता है। यह एक संरचित पदानुक्रम का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें कमांड की एक अच्छी तरह से परिभाषित शृंखला, पर्यवेक्षण और नियंत्रण के कई स्तर होते हैं।
• ऑवरग्लास ट्रांसफ़ॉर्मेशन: इस मॉडल में, AI समन्वय, निगरानी और निर्णय लेने को स्वचालित करता है और शीर्ष-स्तरीय रणनीति और आधार-स्तरीय निष्पादन को बढ़ाते हुए मध्य स्तर के कार्यभार को कम करता है।
  • गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, पश्चिम में 20% फ़र्म अपने आधे से ज़्यादा मध्य प्रबंधकों को AI का उपयोग करके हटा देंगी।
  • Microsoft ने हाल ही में लगभग 6,000 कर्मचारियों की छंटनी की घोषणा की है, जो इसके वैश्विक कार्यबल का लगभग 3% है।
• सहयोगी आधार: फ्रंटलाइन कर्मचारी अब AI सिस्टम के साथ काम करते हैं – गति, दक्षता और अनुकूलनशीलता बढ़ाते हैं।

केस स्टडीज़ और क्षेत्रीय प्रभाव

• ई-कॉमर्स और रिटेल: फ्लिपकार्ट और रिलायंस जियो जैसी कंपनियाँ मांग की भविष्यवाणी, व्यक्तिगत खरीदारी के अनुभव और अंतिम-मील लॉजिस्टिक्स के लिए AI का उपयोग करती हैं।
• फिर भी, वे भाषा, विविधता और क्षेत्र-विशिष्ट बारीकियों के लिए मानव प्रबंधकों को बनाए रखते हैं।
• एमएसएमई: भारत के एमएसएमई आर्थिक रीढ़ हैं जो इन्वेंट्री प्रबंधन, पूर्वानुमानित रखरखाव और बिक्री पूर्वानुमान में AI से लाभ उठा सकते हैं।
• फिर भी वहनीयता और जागरूकता बाधाएँ बनी हुई हैं।
• फार्मास्यूटिकल्स और हेल्थकेयर: COVID-19 के दौरान, AI ने फर्मों को आपूर्ति शृंखला व्यवधानों और टेलीमेडिसिन संचालन को नेविगेट करने में मदद की।
• आईटी और टेक सेवाएँ: जनरेटिव AI कोडिंग को गति देता है, जिससे डेवलपर उत्पादकता में 66% तक की वृद्धि होती है (NNG अध्ययन), जिससे फ़र्म नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।
• IMF के AI तैयारी सूचकांक में भारत की रैंक: भारत में बेंगलुरु, हैदराबाद और पुणे में जीवंत AI नवाचार क्लस्टर हैं, फिर भी यह IMF के AI तैयारी सूचकांक (स्कोर: 0.49) पर 72वें स्थान पर है। तुलना के लिए, यू.एस. का स्कोर 0.77 और सिंगापुर का 0.80 है।

चुनौतियाँ

• नौकरी विस्थापन: 2030 तक AI के कारण वैश्विक स्तर पर 800 मिलियन तक नौकरियाँ प्रभावित हो सकती हैं (मैककिन्से)।
  • मध्य प्रबंधक और कम कुशल कर्मचारी सबसे अधिक जोखिम का सामना करते हैं। बड़े वर्ग में गैर-स्नातक या कम डिजिटल कौशल वाले पुराने कर्मचारी शामिल हैं।
• कौशल की कमी: यद्यपि 94% भारतीय फर्म कर्मचारियों को फिर से कुशल बनाने की योजना बना रही हैं (लिंक्डइन), क्रियान्वयन में कमी है। स्किल इंडिया जैसी सरकारी पहलों को विस्तार और AI-संचालित आवश्यकताओं के साथ बेहतर संरेखण की आवश्यकता है।
• नैतिक और डेटा जोखिम: AI एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह से काम पर रखने, उधार देने या पुलिसिंग में अनुचित परिणाम हो सकते हैं।
  • डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 एक शुरुआत है, लेकिन इसमें मजबूत प्रवर्तन और जागरूकता का अभाव है।
• बुनियादी ढाँचे में असमानता: AI को अपनाना शहर-केंद्रित है; ग्रामीण भारत अभी भी कम सुसज्जित है।
  • एसएमई के लिए कम लागत वाले AI समाधान दुर्लभ हैं, और सार्वजनिक-निजी भागीदारी अभी भी विकसित हो रही है।

आगे का मार्ग  

• बड़े पैमाने पर कौशल और पुनः कौशल प्रदान करना: स्कूल और विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रमों में ए.आई. मॉड्यूल को एकीकृत करना।
  • ए.आई., डेटा विश्लेषण और त्वरित इंजीनियरिंग को कवर करने के लिए स्किल इंडिया डिजिटल का विस्तार करना।
• हाइब्रिड संगठनात्मक मॉडल: ए.आई. की सटीकता को मानवीय निर्णय के साथ मिलाना – नैतिकता, रचनात्मकता और नेतृत्व के लिए मनुष्यों को लूप में रखना।
  • सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील क्षेत्रों (जैसे, आतिथ्य, शिक्षा, सार्वजनिक क्षेत्र) में महत्त्वपूर्ण मध्य भूमिकाएँ बनाए रखना।
• नैतिक ए.आई. फ्रेमवर्क: पारदर्शिता, जवाबदेही, निष्पक्षता पर ओईसीडी के ए.आई. दिशानिर्देशों जैसे वैश्विक सिद्धांतों को अपनाना।
  • गैर-भेदभावपूर्ण परिणाम सुनिश्चित करने के लिए एक राष्ट्रीय ए.आई. ऑडिट तंत्र विकसित करना।
• भारत-केंद्रित ए.आई. अवसंरचना का निर्माण करना: ए.आई. हार्डवेयर/सॉफ्टवेयर के लिए पीएलआई जैसी योजनाओं के माध्यम से कम लागत वाले ए.आई. उपकरणों को प्रोत्साहित करना।
  • डिजिटल इंडिया 2.0 के तहत ग्रामीण ए.आई. लैब्स का समर्थन करना।

Source: TH