智能体时代：当创新与人才变得密不可分

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब कंपनियों और पेशेवरों का रणनीतिक भागीदार बनने के लिए केवल एक समर्थन उपकरण नहीं है जनरेटिव मॉडल का लोकप्रियकरण प्रवेश द्वार था: अब, हम एजेंटिक एआई के उदय को जीते हैं, सिस्टम स्वायत्त रूप से काम करने में सक्षम हैं, वास्तविक समय में निर्णय और निष्पादन के साथ।.

विशिष्ट कार्यों तक सीमित एजेंटों से अधिक, ये मॉडल डेटा विश्लेषण से लेकर निर्णय लेने, लागत कम करने, संचालन में तेजी लाने और विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता बढ़ाने तक एंड-टू-एंड प्रक्रियाएं अपनाते हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय बाजार में, वे पहले से ही लागू हैं बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम प्रत्याशा, निवेश और ग्राहकों की सुरक्षा के लिए। खुदरा क्षेत्र में, वे अदृश्य इन्वेंट्री प्रबंधकों के रूप में कार्य करते हैं, मांग शिखर की भविष्यवाणी करते हैं, खरीद को स्वचालित करते हैं और उपभोग पैटर्न के अनुसार कीमतों को समायोजित करते हैं।.

प्रासंगिकता की पुष्टि बाजार अनुमानों से होती है रिपोर्ट के अनुसार “इमर्जिंग टेक: एंटरप्राइज एप्लीकेशन में एजेंटिक एआई का भविष्य” और “इमर्जिंग टेक: एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर पर एजेंटिक एआई के जोखिमों का प्रबंधन करते समय अवसरों को अधिकतम करें”, दोनों गार्टनर से, वैश्विक उद्यम सॉफ्टवेयर राजस्व का लगभग ३०१ टीपी ३ टी २०३५ तक एजेंटिक एआई द्वारा संचालित किया जा सकता है, जो यूएस १ टीपी ४ टी ४५० बिलियन से अधिक का प्रतिनिधित्व करता है।.

भविष्य की अकादमियों के रूप में कंपनियाँ

यह विकास एक नई आवश्यकता लाता है: मजबूत एआई परियोजनाओं के निर्माण, कार्यान्वयन और संचालन में सक्षम पेशेवरों को तैयार करने के लिए यह एक उन्नत तकनीक है, जो बुनियादी या सतही ज्ञान से कहीं अधिक कौशल की मांग करती है इसकी वास्तविक कार्यक्षमताओं को समझने के लिए निरंतर, लागू और अभ्यास उन्मुख सीखने की आवश्यकता होती है इस परिदृश्य में, कंपनियां खुद को उपकरणों को अपनाने तक सीमित नहीं कर सकती हैं, उन्हें सच्चे शिक्षण केंद्रों की भूमिका निभाने की आवश्यकता है, जो प्रतिभाओं को विकसित करने और नवाचार को बनाए रखने में सक्षम हैं।.

यह आवश्यकता तब और भी स्पष्ट हो जाती है जब हम देखते हैं कि कई पेशेवर प्रणालीगत चुनौतियों को ठीक से हल नहीं कर सकते हैं क्योंकि वे यह नहीं समझते हैं कि रोजमर्रा की जिंदगी में कुछ ज्ञान कैसे लागू होता है ऐसा इसलिए है क्योंकि, काफी हद तक, वे अभी भी केवल सैद्धांतिक या स्व-सिखाया सीखने पर भरोसा करते हैं ३.५ हजार पथ, जो वैध होते हुए भी, वर्तमान तकनीकी जटिलता के सामने अपर्याप्त हैं अध्ययन “: प्रगति और खोजों में एआई वर्क” को कैसे बदल रहा है, जिसमें गूगल ने ब्राजील और अन्य देशों के विभिन्न क्षेत्रों के ३.५ हजार से अधिक पेशेवरों का साक्षात्कार किया, इस वास्तविकता को अच्छी तरह से दिखाता है कि ४७१ टीपी ३ टी ब्राजीलियाई इंटरनेट पर एआई के बारे में सीखना चाहते हैं।. 

यह सीखने का मॉडल प्रासंगिक है, लेकिन अकेले एजेंटिक एआई की पूरी क्षमता का समर्थन नहीं करता है आगे जाना आवश्यक है, ज्ञान को महत्वपूर्ण और प्रासंगिक तरीके से लागू करना, सीखने को उन पहलुओं तक विस्तारित करना जो तकनीक से परे जाते हैं और संगठनों की वास्तविकता के साथ संवाद करते हैं इसमें नैतिक चिंताएं शामिल हैं, जैसे कि पक्षपातपूर्ण प्रणालियों का मूल्यांकन, और शासन भी, जैसे एल्गोरिदम द्वारा स्वायत्त रूप से लिए गए निर्णयों के लिए जिम्मेदारियों की परिभाषा।.

संगठनों को खुद को जीवित सीखने के वातावरण के रूप में समेकित करने की आवश्यकता है इसका मतलब है कि न केवल औपचारिक पाठ्यक्रमों में निवेश करना, बल्कि निरंतर अपस्किलिंग और रीस्किलिंग कार्यक्रमों में भी निवेश करना, बड़ी परियोजनाओं में सलाह और व्यावहारिक अनुभव एक टीम में सीखना, साथियों और अधिक अनुभवी पेशेवरों के साथ, जो ज्ञान को लागू क्षमता में बदल देता है।.

एजेंटिक एआई और त्वरित परिवर्तन के युग में, नए कौशल प्राप्त करना कभी भी आगमन का बिंदु नहीं होगा, बल्कि नवाचार को स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ में बदलने का एक निरंतर मार्ग होगा। प्रत्येक नई शिक्षा और अनुप्रयोग व्यवसाय के लिए मूल्य उत्पन्न करने के अवसर का भी प्रतिनिधित्व करता है।.

*गुइलहर्मे परेरा इनोवेशन के निदेशक हैं Alura + FIAP Para Empresas（企业版阿尔拉+菲亚普）, अलुन ग्रुप कॉर्पोरेट शिक्षा समाधान, लैटिन अमेरिका में सबसे बड़ा व्यवसाय और प्रौद्योगिकी शिक्षा पारिस्थितिकी तंत्र, जो करियर और व्यवसायों के परिवर्तन में सभी आकार और खंडों के संगठनों का समर्थन करता है।.