AI कैसे लोगों के कार्यक्षेत्र का विस्तार कर रहा है

AI लोगों के काम को बदल रहा है. अमेरिका के ChatGPT उपयोगकर्ताओं के 8,00,000 से अधिक संदेशों के विश्लेषण में हमारा नया शोध बताता है कि काम से जुड़े 16.8% संदेश और पेशा-विशिष्ट 43.5% संदेश किसी अन्य पेशे से जुड़े कार्यों के बारे में हैं.

छोटे बिज़नेस का मालिक स्वयं प्रचार सामग्री लिख सकता है, अनुबंध की समीक्षा कर सकता है या बुनियादी वित्तीय विश्लेषण कर सकता है. बिक्रीकर्मी AI की मदद से ऐसे कस्टमर डेटासेट का विश्लेषण कर सकता है, जिसे पहले किसी विश्लेषक को सौंपना पड़ता. विपणनकर्मी किसी विकासकर्ता की प्रतीक्षा किए बिना वेबसाइट की समस्या हल कर सकता है. हर मामले में AI केवल काम करने का तरीका ही नहीं, बल्कि यह भी बदलता है कि कौन क्या करता है.

हमारी नई रिपोर्ट, अत्याधुनिक स्तर पर वर्क: AI कैसे लोगों के कार्यक्षेत्र का विस्तार कर रहा है, इसी बदलाव का अध्ययन करती है. इससे बनने वाले स्वरूप को हम कार्य-अतिक्रमण कहते हैं: ऐतिहासिक रूप से एक पेशे से जुड़ा काम, दूसरे पेशे के लोगों के AI उपयोग में दिखाई देना. अपने AI रोजगार परिवर्तन की रूपरेखा⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) में हमारा तर्क है कि कई नौकरियों के पुनर्गठित होने की संभावना है, यानी उनके रोज़मर्रा के कार्य काफी बदल सकते हैं. यह रिपोर्ट हमारी नई अत्याधुनिक स्तर पर वर्क शृंखला की पहली कड़ी है, जो वास्तविक समय में काम पर AI के प्रभाव को समझती है. 

कामकाज की दुनिया में हो रहे बदलावों पर अपनी विशिष्ट दृष्टि का उपयोग करके हम नीति और व्यवहार को दिशा देने के लिए नियमित रूप से प्रमाण-आधारित, डेटा-संचालित जानकारियां देंगे.

AI और काम से जुड़े कई अध्ययन किसी पेशे के निर्धारित कार्यों की सूची से शुरू होकर पूछते हैं कि क्या मॉडल उन्हें कर सकते हैं. हमारे प्रमाण बताते हैं कि AI यह भी बदल रहा है कि कौन-सा काम कौन करता है.

कार्य-अतिक्रमण मापने के लिए हम पहले किसी पेशे से जुड़े काम को कई नौकरियों में पाए जाने वाले काम से अलग करते हैं. लेखन, सारांश तैयार करने और समय-सारणी बनाने जैसी कुछ गतिविधियां पेशों में इतनी व्यापक हैं कि उन्हें अतिक्रमण का प्रमाण नहीं माना जा सकता. हम इन्हें सामान्य श्रेणी में रखते हैं. शेष संदेशों के लिए हम देखते हैं कि कार्य उपयोगकर्ता के अपने पेशे के भीतर आता है या बाहर. गैर-सामान्य संदेशों में 43.5% उपयोगकर्ता के पेशे से बाहर के हैं. इससे शुरुआती संकेत मिलता है कि नौकरी के विवरण या पदनाम बदलने से पहले ही AI नौकरियों की कार्य-सामग्री को कैसे नया रूप दे सकता है.

इससे पता चलता है कि काम से जुड़े ChatGPT उपयोग का एक बड़ा हिस्सा अपनी भूमिका का विस्तार करने वाले उपयोगकर्ताओं से आता है. कई समूहों में यह स्वरूप विशेष रूप से स्पष्ट है. सामान्य काम को हटाने के बाद पेशे से बाहर के कार्यों का हिस्सा इस प्रकार है: 

• कस्टमर अनुभव कर्मियों के पेशा-विशिष्ट संदेशों में 77%
• डिज़ाइनरों के संदेशों में 75%
• मानव संसाधन कर्मियों के संदेशों में 69%
• विधि क्षेत्र के कर्मियों के संदेशों में 56% 
• विपणनकर्मियों के संदेशों में 53%

इन पेशों के लोग ये कार्य दूसरी भूमिकाओं से “उधार” ले रहे हैं. प्रमाण काम के बदलते बंटवारे की ओर इशारा करते हैं: जिन गतिविधियों को पहले किसी और को सौंपना पड़ता था, उनमें से कुछ अब वही व्यक्ति कर सकता है जिसे सबसे पहले उनकी आवश्यकता पड़ती है.

नीचे दिया गया तापमान-मानचित्र यह देखकर कार्य-अतिक्रमण दर्शाता है कि हर गैर-सामान्य संदेश किस पेशे के काम से सबसे अधिक मिलता-जुलता है. विपणन और अभियांत्रिकी के कार्य सबसे दूर तक फैलते हैं और अक्सर इन क्षेत्रों से बाहर के कर्मियों के संदेशों में दिखाई देते हैं.

पेशों से विशिष्ट कार्यों के स्तर पर जाने पर कार्य-अतिक्रमण समान रूप से बंटा नहीं दिखता. विश्लेषण में शामिल अन्य सभी सात पेशागत समूहों में वित्तीय गणना और तकनीकी समस्याओं का समाधान, दोनों तीन सबसे आम बाहरी कार्यों में शामिल हैं. विपणन का काम भी व्यापक रूप से फैलता है: विपणन सामग्री तैयार करना पांच अन्य समूहों में दिखता है और डिज़ाइन उपयोगकर्ताओं में विशेष रूप से प्रमुख है.

कार्यों के व्यापक समूहों को देखने पर अतिक्रमण की दो अलग दिशाएं सामने आती हैं. कुछ नौकरियों में दूसरे पेशों के बहुत से कार्य शामिल हो जाते हैं. कुछ अन्य नौकरियां ऐसे कार्यों का स्रोत बनती हैं जो कई अलग-अलग नौकरियों में दिखाई देते हैं.

डिज़ाइन पहले स्वरूप का उदाहरण है. डिज़ाइनरों के लगभग 35.2% संदेश ऐसे काम से जुड़े हैं जो आम तौर पर किसी अन्य पेशे से संबंधित होता है, जबकि अन्य क्षेत्रों के कर्मियों के केवल 1.7% संदेशों में डिज़ाइन के कार्य शामिल हैं. डिज़ाइनर बाहरी कार्यों का काफी उपयोग करते हैं, लेकिन डिज़ाइन का काम स्वयं दूसरी जगहों पर विरले ही दिखता है.

अभियांत्रिकी में स्थिति लगभग उलट है. अभियांत्रिकी के केवल 18.5% संदेशों में अन्य क्षेत्रों के कार्य शामिल हैं, लेकिन दूसरे पेशों के कर्मियों के 7.4% संदेशों में अभियांत्रिकी के कार्य पाए जाते हैं. अभियांत्रिकी ऐसे काम का महत्वपूर्ण स्रोत है जिसे दूसरे क्षेत्रों के लोग करते हैं, जैसे सॉफ़्टवेयर की समस्याएं हल करना और तकनीकी प्रणालियों के साथ काम करना.

विपणन दोनों दिशाओं में अलग दिखाई देता है. विपणनकर्मियों के 24.3% संदेश अन्य पेशों से जुड़े कार्यों पर केंद्रित हैं, जबकि दूसरे क्षेत्रों के कर्मियों के 8.9% संदेशों में विपणन कार्य शामिल हैं. नमूने में बाहर की ओर जाने वाला यह सबसे बड़ा हिस्सा है. विपणनकर्मी कई क्षेत्रों के कार्यों को मिलाकर करते हैं और विपणन का काम भी पूरे संगठन में व्यापक रूप से फैलता है.

बिज़नेस का आकार और संरचना यह तय करते हैं कि AI काम को कैसे बदलता है. बड़ी कंपनी में कर्मचारियों को विशेषज्ञ टीमों, स्थापित कार्यप्रवाहों और आंतरिक सेवाओं की सुविधा मिल सकती है. छोटे संगठन में समस्या के सबसे करीब मौजूद कर्मी के उसे किसी और को सौंपने के बजाय स्वयं संभालने की संभावना अधिक होती है.

औसत उपयोगकर्ताओं में पेशे से बाहर के कार्यों का हिस्सा 2–5 स्थान वाले कार्यस्थलों के उपयोगकर्ताओं के लिए 18.9% से घटकर 100 से अधिक स्थान वाले कार्यस्थलों में 16.3% हो जाता है. सबसे अधिक उपयोग करने वालों में हमें ऐसा क्रमिक स्वरूप नहीं दिखता.

एक संभावित कारण यह है कि छोटे संगठनों के मध्यम उपयोगकर्ता ऐसा काम मिलने पर AI का सहारा लेते हैं, जिसके लिए अन्यथा किसी दूसरे विभाग की आवश्यकता होती. इसके विपरीत, अधिक उपयोग करने वालों ने AI-समर्थित स्थिर कार्यप्रवाह विकसित कर लिए होंगे जो सभी संगठनों में काफी समान दिखते हैं, या वे अपने मुख्य पेशे में AI का अधिक गहन उपयोग करते होंगे.

जहां विशेषज्ञ संसाधन कम हैं, वहां AI सामान्य-उद्देश्य वाले साधन के रूप में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है.

इस तरह का AI उपयोग डेटा बताता है कि काम कहां बदल रहा है. इससे हम देख सकते हैं कि कंपनियों के नौकरी विवरण दोबारा लिखने या नए पदनाम बनाने से पहले ही AI कर्मियों को गतिविधियों के नए संयोजन आज़माने में कैसे सक्षम बनाता है. इस अर्थ में उपयोग के स्वरूप पेशागत बदलाव का शुरुआती संकेत दे सकते हैं, जिसे पारंपरिक श्रम-बाज़ार के आंकड़े बाद में ही दर्ज करेंगे.