کیا فنٹیک کارکنوں کو خوف سے ڈرنا چاہئے؟

مصنوعی ذہانت (اے آئی) اور مشین لرننگ (ایم ایل) کے ذریعہ ہر ایک قسم کا کاروبار بدلا جارہا ہے۔ ذہین ٹولز کی بڑھتی ہوئی دستیابی کا نتیجہ اے آئی انقلاب کا ہے۔ اب ہر قسم کی کمپنیاں ان خصوصیات کو اپنے عمل میں لاگو کر رہی ہیں۔ شاید مالیاتی ٹکنالوجی کے مقابلے میں اس سے زیادہ کہیں زیادہ واضح نہیں ہے ( فنٹیک ) جگہ۔ اسٹاک ٹریڈنگ کو خودکار بنایا جارہا ہے ، کمپنیوں کے لئے مجازی معاونین پہلے سے کہیں زیادہ آسان ہیں ، اور زیادہ تر بینکنگ کے کام ڈیجیٹل پورٹلز کے ذریعے انجام دیئے جاسکتے ہیں۔

حیرت کی بات نہیں ، بہت سے لوگ نوکری کی حفاظت کے بارے میں فکر مند ہوسکتے ہیں کیونکہ یہ ٹیکنالوجیز اپنے کام کے ایک حصے کے طور پر بہت سارے کاموں کو خود کار بناتی ہیں۔ میں سے کچھ خوف اس بات کا یقین کرنے کے لئے بنیاد رکھی گئی ہے ، لیکن پیشہ ور افراد کے لئے وکر کے آگے بڑھنے اور اس کے آگے رہنے کے بہت سارے مواقع بھی موجود ہیں۔ یہاں کچھ بصیرتیں ہیں کہ کارکنان AI سے کیسے متاثر ہو سکتے ہیں اور وہ رہتے رہنے کیلئے کیا کر سکتے ہیں۔

تدریجی انقلاب

فائنٹیک کارکنان جو AI کے بارے میں دباؤ ڈالتے ہیں انھیں یہ جان کر آرام ہوسکتا ہے کہ ان کی سطح پر منحصر ہے ، انھیں گھبرانے کی ضرورت سے پہلے شاید کچھ وقت باقی رہ گیا ہے۔ کرس نیکولسن سان فرانسسکو میں مقیم ایک اوپن سورس (او ایس) گہرائی کا سیکھنے فراہم کرنے والے اسکیمائنڈ کے شریک بانی اور سی ای او ہیں۔ اس کی کمپنی نے جاپ پروگرامنگ زبان کے لئے گہری سیکھنے کا ایک وسیع پیمانے پر استعمال کیا جانے والا ، ڈیپلیئرنگ 4 جے تشکیل دیا۔ اس کی AI ٹیکنالوجی فراڈ کا پتہ لگانے سے لے کر امیج کی پہچان تک ہر چیز کے لئے استعمال ہوتی رہی ہے۔ اے آئی کی جگہ میں ایک اتھارٹی کی حیثیت سے ، نیکلسن نے ہم پر زور دیا کہ اے آئی انقلاب ایک ہی وقت میں نہیں بلکہ زیادہ آہستہ آہستہ ہو رہا ہے۔ نیکلسن نے کہا ، "روبوٹ ہر ایک کے لئے ایک ساتھ نہیں آرہے۔ یہ آہستہ آہستہ بات ہے۔" "لیکن جب کارکنوں کو دباؤ محسوس ہوتا ہے تو ، آپ کو ہر طرح کے طریقے نظر آتے ہیں کہ لوگ موافقت پانے کی کوشش کرتے ہیں… عام طور پر ، جتنی بھی شخص کسی بھی تعلیم کو اتنا کم سمجھتی ہے ، اتنی کثرت سے وہ نوکری پر قبضہ کرتے ہیں جو روبوٹ یا الگورتھم کرسکتے ہیں۔"

زیادہ تر صنعتوں میں ، یہ سب سے کم تعلیم یافتہ کارکن ہیں جن کو پہلے بدلے جانے کا خطرہ ہے۔ فنٹیک انڈسٹری پر یقین کرنے کی کوئی وجہ نہیں ہے کوئی رعایت. ہر بڑا بینک اب ایک مضبوط موبائل ایپلی کیشن پیش کرتا ہے جس سے آپ کو ذخائر ، منتقلی کے توازن اور ہر دوسری عام بینکنگ خصوصیت حاصل ہوتی ہے۔ بطور ان ایپس کی خصوصیت سیٹ جاری رہے بڑھنے کے لئے ، ایک انسانی کہنے والا کا کردار زیادہ سے زیادہ بے کار ہوتا جاتا ہے۔ اگرچہ کوئی بھی واقعی AI آنے والے انقلاب سے محفوظ نہیں ہے ، اعلی عہدوں پر فائز افراد آسانی سے بدل پائے جاتے ہیں اور ان کی پوزیشنوں کو AI کی وجہ سے محور کرنے سے پہلے ان کو زیادہ وقت مل جاتا ہے۔

نیز ، ٹکنالوجی کا بہت بڑا کام لوگوں کی نوکریاں لینے کے ل yet ابھی تیار نہیں ہے۔ نیکلسن نے کہا ، "بہت سارے کام ابھی بھی روبوٹ اور الگورتھم کی پہنچ سے باہر ہیں۔" "وہ انسانی تعلقات میں دلچسپ بات چیت کرنے یا دلچسپ گفتگو کرنے میں اچھ areے نہیں ہیں۔ وہ بڑھتے ہوئے دستی کاموں میں اچھ areے نہیں ہیں جس میں کارپینٹری کی طرح مختلف مہارتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ انتظامیہ یا تخلیقی مسئلے کو حل کرنے میں اچھ .ے نہیں ہیں۔ وہ ہر ایک یا دو چیزوں کو واقعی اچھی طرح جانتے ہیں اور باقی کو ٹھوکر لگاؤ۔ "

مواقع کی شناخت کریں

کین ڈوڈیلن کیپٹل ون فنانشل کارپوریشن میں تبادلہ خیال AI مصنوعات کے نائب صدر ہیں۔ وہ کمپنی کے ورچوئل اسسٹنٹ اور چیٹ بوٹ پروڈکٹ کی رہنمائی کرتا ہے ، اور امریکی بینک سے پہلی قدرتی زبان (این ایل) ایس ایم ایس چیٹ شروع کرنے کا ذمہ دار تھا۔ اس کی نظر میں ، AI کمپیوٹروں کے ساتھ بات چیت کرنے کے طریقوں میں محض اگلا منطقی اقدام ہے۔ "ڈویلن نے کہا ،" جس طرح سے انسانوں اور مشینوں کے باہمی تعامل کا ایک ارتقاء جاری ہے۔ "ہمارے پاس گرافیکل یوزر انٹرفیس تھا۔ اس کے بعد ہم ٹچ اسکرین انٹرفیس پر چلے گئے۔ اور اب ہم اس مکالماتی انٹرفیس کی تلاش کر رہے ہیں۔ ہم NL کو خودکار طریقے سے استعمال کررہے ہیں جو اس سے پہلے کبھی نہیں کیا تھا۔"

ڈوڈلن کے لئے ، اے آئی کو اتنا خطرہ نہیں دیکھا جانا چاہئے کیونکہ اسے ہر ایک کے لئے موقع سمجھا جانا چاہئے۔ انہوں نے کہا ، "ہم سب کے لئے ایک موقع ہے کہ وہ ایم ایل کے بارے میں زیادہ بہتر ہوسکے۔ "یہاں تک کہ اگر آپ کا کردار منتخب کرنے کے لئے یہ نہیں ہے کہ آپ کس ماڈل کو استعمال کر رہے ہیں ، تو یہ واقعی کے لئے ضروری ہے پروڈکٹ ، صلاحیت اور کاروبار کو سمجھنے کے ل an کسی تنظیم میں رہنماؤں کو ، یہاں کیونکہ آپ کو مواقع تلاش کرنے کے قابل ہونا پڑے گا۔ "

ہر اس موقع کے لئے جو اے آئی کارکنوں سے کنارہ کشی اختیار کرتا ہے ، اس کے مضمرات اور چیلنجز نئے عہدوں کے لئے راستہ کھولتے ہیں۔ ڈوڈلن نے خاص طور پر ایک دلچسپ مثال پیش کی۔ ڈوڈیلن نے کہا ، "ہمارے یہاں اپنے ہنر مند سفر میں ، ہم نے اپنے اقدامات کے لئے خدمات حاصل کیں۔ لیکن اس بات چیت کے انٹرفیس کو تیار کرنے کے لئے ، ہم نے محسوس کیا کہ ہمیں ایک کردار تیار کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ ایسا کام نہیں ہے جس کی وجہ سے ہم نے کسی شخص کو پکسار سے کریکٹر ڈویلپمنٹ کا تجربہ حاصل کیا ہے۔" .

یہ نوکری ، جس میں ایک تخلیقی پیشہ ور افراد کو ایک اے آئی کو "شخصیت" دینے کا کام سونپا گیا تھا ، صرف کچھ سال پہلے اس کا وجود ہی نہیں تھا۔ گزشتہ سال ، اس پر تبادلہ خیال کیا گیا تھا ایک ایم آئی ٹی کانفرنس جبکہ ، جبکہ سی ای او سیکڑوں لوگوں کو چھوڑ رہے ہیں ، ان کے پاس اتنی ہی خالی آسامیاں ہیں جو انہیں بھرنے کے لئے جدوجہد کر رہی ہیں کیونکہ وہ مناسب مہارت کے سیٹ کے حامل امیدوار نہیں ڈھونڈ سکتے ہیں۔ اے آئی انقلاب لوگوں کے لئے بہت سے دروازے کھول رہا ہے۔ یہ ان پر منحصر ہے کہ اس نے مستقبل کے اس نظارے کو تیار کیا اور اس کے مطابق بنیں۔ ڈوڈیلن کے مطابق ، یہ ضروری ہے کہ کارکنان "نئی صلاحیتوں کو پہچانیں ، جن مواقع کی ضرورت ہو ، ان مواقع کو گلے لگائیں ، اور ان سے فائدہ اٹھائیں۔"

خود کو تعلیم دیں

لوگ ہر طرح کے پس منظر کے ہیں ، دونوں طرح کے تکنیکی اور دوسری صورت میں - خود کوڈ کوڈ کرنے کا طریقہ سیکھ رہے ہیں۔ خواہ وہ ذاتی تجسس کو پورا کرنا ہو یا اپنے کیریئر کے امکانات کو بہتر بنانا ہو ، روایتی تعلیمی چینلز کے باہر پہلے سے زیادہ لوگ نئی مہارتیں سیکھ رہے ہیں۔ مثال کے طور پر ، مائیکروسافٹ اپنی Azure نوٹ بک سروس کی شکل میں AI اور ML کا دوستانہ تعارف پیش کرتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر یہ خدمات آپ کو ایک ڈویلپر یا ڈیٹا سائنسدان میں تبدیل نہیں کرتی ہیں ، تو یہ یقینی طور پر اے آئی اور ایم ایل کے پیچھے بنیادی تکنیکی تصورات کو سمجھنے سے تکلیف نہیں پہنچا سکتی۔ مزید برآں ، کاروباری ذہانت (BI) ٹولز کا عروج پیشہ ور افراد کو ڈیٹا سائنس میں اعلی درجے کی معلومات کی ضرورت کے بغیر ، پیچیدہ ڈیٹا سیٹ کے ساتھ کام کرنے کا موقع فراہم کرتا ہے۔

جب پیشہ ور افراد کے لئے ماہر کے مشورے کی بات کی جاتی ہے تو ، ڈوڈلن نسخہ دار نہیں بننا چاہتے ہیں۔ اس بات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، تاہم ، وہ اس بات سے متفق ہیں کہ ان ٹکنالوجیوں کو سیکھنے کے لئے وقت نکالنا سمجھ میں آتا ہے۔ ڈیٹا جمہوری بنانے کی تحریک نے کمپنی کے ڈیٹا کاموں میں شامل ایک تنظیم میں زیادہ سے زیادہ لوگوں کو شامل کیا ہے۔ اگر وہ ملازمت کی حفاظت کے بارے میں فکر مند ہیں تو فن ٹیک کے کارکنان یقینی طور پر ان ٹکنالوجیوں میں تعلیم کے ل their اپنا وقت ضائع نہیں کریں گے۔