ఏఐ ఉద్యోగాలపై ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది? [వీడియో మరియు క్విజ్]

సంక్షిప్త సమాధానం: AI ప్రధానంగా పనుల భాగాలను ఆటోమేట్ చేయడం, అవుట్‌పుట్‌ను వేగవంతం చేయడం మరియు అంచనాలను పెంచడం ద్వారా పని విధానాన్ని పునర్వ్యవస్థీకరిస్తోంది - ముఖ్యంగా ప్రారంభ స్థాయి ఉద్యోగాలలో. మీరు AIని ఉపయోగించడం నేర్చుకుని, దాని అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించుకుంటే, మీరు ప్రయోజనం పొందే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుంది; మీ పని ప్రధానంగా పునరావృతమయ్యే మొదటి-దశ ఉత్పత్తి అయితే, బృందాలు AIని స్వీకరించినప్పుడు మీరు ఎక్కువగా ఇబ్బందులకు గురవుతారు.

కీలకమైన అంశాలు:

విధి మార్పు: పునరావృతమయ్యే పని యొక్క ఆటోమేషన్‌ను ఆశించండి, పాత్రలు అదృశ్యమయ్యే బదులు పరిణామం చెందుతాయి.

ప్రారంభ స్థాయి నిచ్చెన: జూనియర్లు తక్కువ ఓపెనింగ్‌లను మరియు మొదటి రోజు అధిక సామర్థ్య డిమాండ్లను ఎదుర్కోవలసి రావచ్చు.

ధృవీకరణ: వాస్తవాలు, సంఖ్యలు, అంచు కేసులు మరియు విధాన సమ్మతిని తనిఖీ చేయడంలో నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించుకోండి.

నిర్ణయాలకు వెళ్లండి: లక్ష్యాలు, అడ్డంకులు, రాజీలు మరియు ఫలితాలకు జవాబుదారీతనం దగ్గరగా ఉండండి.

పని రుజువు: ట్రాక్ సమయం ఆదా అవుతుంది, లోపాలు తగ్గుతాయి మరియు ఫలితాలు దృశ్యమానంగా విలువైనవిగా ఉంటాయి.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI అకౌంటెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
ఆటోమేషన్ అకౌంటింగ్ పనిని మరియు భవిష్యత్తు పాత్రలను ఎలా మారుస్తుందో అన్వేషించండి.

🔗 సైబర్ భద్రతను AI భర్తీ చేయగలదా?
సైబర్ రక్షణ, ప్రమాదాలు మరియు మానవ పర్యవేక్షణపై AI ప్రభావాన్ని అంచనా వేయండి.

🔗 డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఈరోజు AI ఏ డేటా ఇంజనీరింగ్ పనులను ఆటోమేట్ చేయగలదో చూడండి.

🔗 AI బీమా ఏజెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
బీమా అమ్మకాలు మరియు కస్టమర్ సేవను AI ఎలా పునర్నిర్మించగలదో తెలుసుకోండి.

1) “AI ఉద్యోగాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?” అనే ప్రశ్నకు మానవ సమాధానం (నాటకీయమైనది కాదు) 😅

రోబోలు రాత్రికి రాత్రే ప్రతిదీ తీసుకునే సినిమా వెర్షన్‌ను దాటవేద్దాం. నిజమైన ప్రభావం ఇలా వస్తుంది:

• పనులు ఆటోమేటెడ్ అవుతాయి, మొత్తం పనులు కాదు (మొదట). OECD

• AI ని బాగా ఉపయోగించడం నేర్చుకున్న వ్యక్తుల పని వేగవంతం అవుతుంది . NBER

• ఎంట్రీ-లెవల్ పనిలో తరచుగా పునరావృతమయ్యే పనులు ఉంటాయి కాబట్టి అవి ఎక్కువగా మారుతాయి. IMF

• AI-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోలను అమలు చేయడం, పర్యవేక్షించడం, కొలవడం మరియు పరిష్కరించడం ఎవరైనా చేయాల్సి ఉంటుంది కాబట్టి కొత్త పాత్రలు కనిపిస్తాయి . ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక

• “మంచి ఉద్యోగి” అనే నిర్వచనం “వేగవంతమైన చేతులు” నుండి “తెలివైన నిర్ణయం” వైపు మారుతోంది. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్

కాబట్టి ఎవరైనా, "AI ఉద్యోగాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?" అని అడిగినప్పుడు, స్పష్టమైన సమాధానం ఏమిటంటే: AI పని యొక్క ఆకారాన్ని మారుస్తుంది - మరియు దానిని విస్మరించకుండా దానిని నడిపించగల వ్యక్తులకు బహుమతులు ఇస్తుంది. IMF

అవును, కొన్ని పాత్రలు కుంచించుకుపోతాయి. నేను దానిని ప్రేరణాత్మక పోస్టర్ ఎమోజీతో పూయబోవడం లేదు. కానీ కథ నగరాన్ని కూల్చివేసే కంటే ఇంటిని పునర్నిర్మించడం లాంటిది 🧱🏠.

2) AI మార్పులు పనిచేసే మూడు మార్గాలు: భర్తీ చేయడం, తిరిగి ఆకృతి చేయడం లేదా బార్‌ను పెంచడం 📈

చాలా ఉద్యోగ ప్రభావం మూడు బకెట్లలో సరిపోతుంది:

ఎ) భర్తీ చేయండి (పనుల ముక్క)

AI పునరావృతమయ్యే అవుట్‌పుట్‌ను నిర్వహించినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది:

• ప్రాథమిక షెడ్యూలింగ్

• మొదటి-ముసాయిదా సారాంశాలు

• సాధారణ కస్టమర్ ప్రత్యుత్తరాలు

• సాధారణ డేటా శుభ్రపరచడం

• టెంప్లేట్ ఆధారిత రచన

అరుదుగా “మొత్తం వ్యక్తిని మార్చడం” అంటారు, “వారు ఇంతకుముందు చేసే పనులలో 20-40% తొలగించడం” అంటారు. OpenAI OECD

కొంతమంది జనాభా లెక్కింపును 20-40% గా సమర్థించారని మీరు గ్రహించే వరకు ఇది చాలా బాగుంది.

బి) పునఃరూపకల్పన (పని అలాగే ఉంటుంది, పని తీరు మారుతుంది)

ఇది చాలా సాధారణమైనది. మీరు ఇప్పటికీ పని చేస్తారు, కానీ:

• మీరు అవుట్‌పుట్‌లను పర్యవేక్షిస్తారు

• మీరు సవరించి ధృవీకరించండి

• మీరు పరిమితులను విధించారు

• మీరు అంచు కేసులను నిర్వహిస్తారు

• మీరు చివరి కాల్స్ చేస్తారు

చాలా మంది వ్యక్తులు టైటిల్ లేదా పెంపు పొందకుండానే "సమీక్షకులు" అవుతారు, ఇది... ఆదర్శం కాదు, కానీ అది నిజం.

సి) స్థాయిని పెంచండి (ఒకే ఉద్యోగ శీర్షిక, ఎక్కువ అంచనాలు)

ఇది కొంచెం సూక్ష్మమైన విషయం. టీమ్‌లు AI టూల్స్‌ను వాడటం మొదలుపెట్టగానే, అకస్మాత్తుగా “సగటు అవుట్‌పుట్” అనేది “కనీస ఆమోదయోగ్యం”గా మారిపోతుంది.
పని సులభంగా అనిపించదు. అది వేగంగా అనిపిస్తుంది... ఇంకా తీరిక లేకుండా అనిపిస్తుంది 😵💫.

అవును - AI ఉద్యోగాలపై ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది? కొన్నిసార్లు అదే పనిని నిశ్శబ్దంగా వేగవంతం చేసే ట్రెడ్‌మిల్ లాగా అనిపించేలా చేయడం ద్వారా.

3) ఏ ఉద్యోగాలు ఎక్కువగా ప్రభావితమవుతాయి - మరియు అది ప్రతిష్ట గురించి కాదు, పనుల గురించి ఎందుకు 🎯

ఒక మంచి సూత్రం: ఒక పని ఎంత ఎక్కువగా ఊహించదగినదిగా, టెక్స్ట్ ఆధారితంగా, లేదా నమూనాలతో నిండి ఉంటుందో, AI దానికి అంత ఎక్కువగా సహాయం చేయగలదు లేదా దాన్ని స్వయంచాలకం చేయగలదు. అంతమాత్రాన ఆ ఉద్యోగం మాయమైపోతుందని కాదు. దాని అర్థం, ఆ ఉద్యోగం యొక్క "గురుత్వాకర్షణ కేంద్రం" మారుతుందని. OpenAI ILO

మరింత బహిర్గతమైన పని రకాలు

• పునరావృత నివేదన

• టెంప్లేట్ ఇమెయిల్‌లు మరియు ప్రతిపాదనలు

• ప్రాథమిక పరిశోధన మరియు సారాంశాలు

• సాధారణ QA తనిఖీలు

• డేటా ఎంట్రీ మరియు వర్గీకరణ

• ప్రామాణిక చిత్ర వైవిధ్యాలు (పరిమాణం మార్చడం, నేపథ్య తొలగింపు, త్వరిత సవరణలు)

మరిన్ని రక్షిత కార్య రకాలు (ప్రస్తుతానికి... ish)

• అధిక-పన్ను తీర్పులు పిలుపులు

• సంక్లిష్టమైన వ్యక్తుల మధ్య చర్చలు

• అనూహ్య వాతావరణాలలో శారీరక శ్రమ

• అస్పష్టమైన నాయకత్వ నిర్ణయాలు

• లోతైన సందర్భం మరియు మెకిన్సేపై నమ్మకం అవసరమయ్యే పని

మరియు చికాకు కలిగించడానికి: ఉద్యోగంలో రెండూ ఉండవచ్చు. మీ పాత్ర "సురక్షితమైనది" కావచ్చు, అయితే మీ వారపు పనులలో సగం ప్రాథమికంగా ఆటోమేషన్ కోసం బఫేగా ఉంటాయి.

4) "నిశ్శబ్ద" ప్రభావం: ప్రారంభ స్థాయి పాత్రలు మరియు తప్పిపోయిన నిచ్చెన 🪜😬

ఈ భాగం చాలా ముఖ్యమైనది మరియు ప్రజలు దీని గురించి తగినంతగా మాట్లాడరు.

సంస్థలకు అవసరమైనందున అనేక ప్రారంభ స్థాయి పాత్రలు ఉన్నాయి:

• మొదటి వెర్షన్‌ను రూపొందించడానికి ఎవరైనా

• రొటీన్ టిక్కెట్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎవరైనా

• గమనికలు మరియు నివేదికలను సంకలనం చేయడానికి ఎవరైనా

• "బిజీ కానీ అవసరమైన" పని చేయడానికి ఎవరైనా

AI దానిలోని కొన్ని భాగాలను చేయగలదు. అంటే కంపెనీలు తక్కువ మంది జూనియర్‌లను నియమించుకోవచ్చు, లేదా జూనియర్‌లకు వేరే పనిని (ఎక్కువ QA, ఎక్కువ సమన్వయం, ఎక్కువ టూల్-యూజ్) అప్పగించవచ్చు. IMF NBER

ప్రమాదం "విరిగిన నిచ్చెన" ప్రభావం:

• తక్కువ ఎంట్రీ పాయింట్లు

• ప్రాథమికాలను నేర్చుకునే అవకాశాలు తక్కువ

• జట్లు సన్నగా ఉండటం వల్ల మార్గదర్శకులు తక్కువగా ఉంటారు

• మొదటి రోజు సామర్థ్యం కోసం అధిక అంచనాలు

మీరు మీ కెరీర్ ప్రారంభ దశలో ఉన్నట్లయితే, "AI ఉద్యోగాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?" అనే ప్రశ్నకు తరచుగా వచ్చే సమాధానం: గతంలో కంటే మీరు మీ ఆచరణాత్మక సామర్థ్యాన్ని త్వరగా ప్రదర్శించాల్సి రావచ్చు.

అన్యాయమా? కొన్నిసార్లు. నిజమేనా? తరచుగా. 🤷

5) AI సృష్టించే కొత్త ఉద్యోగాలు (మరియు తరచుగా విస్మరించబడేవి) 🧠✨

సాంకేతికతలోని ప్రతి విప్లవం కొన్ని పనులను తొలగించి, మరికొన్నింటిని సృష్టిస్తుంది. ఏఐ కూడా దీనికి భిన్నం కాదు, కానీ ఈ కొత్త ఉద్యోగాలు మొదట్లో అంత ఆకర్షణీయంగా కనిపించకపోవచ్చు. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్

సాధారణంగా విస్తరించే ప్రాంతాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• AI కార్యకలాపాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లో రూపకల్పన: “మనం AIని ఉపయోగించాలి” అనేదాన్ని ప్రజలు అనుసరించే వాస్తవ దశలుగా మార్చడం

• AI నాణ్యత మరియు మూల్యాంకనం: అవుట్‌పుట్‌లను పరీక్షించడం, విశ్వసనీయతను స్కోరింగ్ చేయడం, లోపాలను ట్రాక్ చేయడం

• డేటా స్టీవార్డ్‌షిప్: సరైన డేటా ఉందని, శుభ్రంగా ఉందని మరియు నైతికంగా నిర్వహించబడుతుందని నిర్ధారించుకోవడం.

• భద్రత మరియు అనుపాలన: లీకులు, దుర్వినియోగం మరియు "అయ్యో మేము రహస్య సమాచారాన్ని అతికించాము" వంటి విపత్తులను నివారించడం

• మానవ-లోపల పాత్రలు: అధిక-ప్రభావ అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షించడం, సరిదిద్దడం, ఆమోదించడం ILO

• శిక్షణ మరియు సామర్థ్యం: బృందాలకు సాధనాలను సరిగ్గా ఉపయోగించడం నేర్పడం (ఇది వినిపించే దానికంటే పెద్దది) ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక

అలాగే, ఒక ప్రత్యేకమైన విషయం: స్పష్టమైన అంతర్గత మార్గదర్శకాలను వ్రాయగల వ్యక్తులు ఊహించని విధంగా విలువైనవారు అవుతారు. అంటే, విధానంలా ఉంటూనే ఆచరణాత్మకంగా ఉండేలా. పార్టీలలో సరదాగా ఉండకపోవచ్చు, కానీ పనిలో మాత్రం బాగా ఉపయోగపడుతుంది 📝.

6) AI-ప్రూఫ్ కెరీర్ ప్లాన్ యొక్క మంచి వెర్షన్ ఏది? 🧭🤝

ఇది అందరూ కోరుకునే భాగం: ప్లేబుక్. మరియు కాదు, ప్లేబుక్ "కోడ్ చేయడం నేర్చుకోవడం" కాదు (కొన్నిసార్లు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, కొన్నిసార్లు చాలా అసంబద్ధంగా ఉంటుంది). AI-ప్రూఫ్ కెరీర్ ప్లాన్ యొక్క మంచి వెర్షన్‌లో కొన్ని అంశాలు ఉన్నాయి:

1) మీరు ఒక "స్టాక్" ను ఎంచుకుంటారు, ఒక్క నైపుణ్యాన్ని కూడా కాదు

ఇలాంటి స్టాక్ గురించి ఆలోచించండి:

• డొమైన్ పరిజ్ఞానం (మీ పరిశ్రమ)

• సాధన పట్టు (AI + కోర్ సాధనాలు)

• కమ్యూనికేషన్ (నిర్ణయాలను వివరించడం)

• తీర్పు (దేన్ని విశ్వసించాలో తెలుసుకోవడం)

• విశ్వసనీయత (ప్రజలు మీపై ఆధారపడతారు)

ఒక నైపుణ్యం ఒక కొవ్వొత్తి. ఒక కుప్ప ఒక చలిమంట 🔥. కొంచెం అసంపూర్ణమైన రూపకం, కానీ మీరు అర్థం చేసుకుంటారు.

2) మీరు నిర్ణయాలకు దగ్గరగా వెళతారు

ఎంపికలను ఉత్పత్తి చేయడంలో AI మంచిది. మానవులు విలువైనవారుగా ఉన్నప్పుడు:

• లక్ష్యాలను నిర్వచించండి

• పరిమితులను సెట్ చేయండి

• ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను ఎంచుకోండి

• ఫలితాలకు బాధ్యత వహించండి BLS

మీ పని ఎక్కువగా “వస్తువును ఉత్పత్తి చేయడం” అయితే, “వస్తువు ఎలా ఉండాలో నిర్ణయించుకోండి” వైపు మళ్లడం ప్రారంభించండి

3) మీరు పని రుజువును నిర్మిస్తారు

వైబ్స్ కాదు. రుజువు.

• ముందు/తర్వాత కొలమానాలు

• ఆదా చేసిన సమయం

• తగ్గించబడిన లోపాలు

• మెరుగైన కస్టమర్ సంతృప్తి

• డాక్యుమెంట్ చేయబడిన ప్రక్రియలు

ఒక చిన్న బ్రగ్ ఫైల్ పెట్టుకో. నాకు తెలుసు, అది భయంకరంగా అనిపిస్తుంది. ఎలాగైనా చేయండి 😬.

4) మీరు ధృవీకరణ నైపుణ్యాన్ని నేర్చుకుంటారు

ఇది తక్కువగా అంచనా వేయబడిన సూపర్ పవర్:

• భ్రాంతుల వాస్తవాలను తనిఖీ చేయడం

• తప్పిపోయిన అంచు కేసులను గుర్తించడం

• అంతర్గతంగా సంఖ్యలు మరియు మూలాలను ధృవీకరించడం

• "వద్దు, దీన్ని తిరిగి చేయి" అని ఎప్పుడు చెప్పాలో తెలుసుకోవడం

భవిష్యత్తు మంచి సంపాదకులదే. రచన మాత్రమే కాదు - నిర్ణయాలదీ.

7) పోలిక పట్టిక: పనిలో ప్రజలు AIని ఉపయోగించే ప్రధాన మార్గాలు (మరియు కొందరు ఎందుకు బాగా పనిచేస్తారు) 🧾🤖

ఇక్కడ విధానాల యొక్క ఆచరణాత్మక “మెనూ” ఉంది. పరిపూర్ణంగా లేదు. కానీ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

విచిత్రమైన ఒప్పుకోలును రూపొందించడం: ధరలు ఉద్దేశపూర్వకంగా అస్పష్టంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే నిజమైన ధర మారుతుంది మరియు ప్రజలు "విలువైనది" అంటే ఏమిటో వాదిస్తారు. రెండూ నిజమే.

8) AI ప్రతిచోటా ఉన్నప్పుడు "సమ్మేళనం" చేసే నైపుణ్యాలు 📚⚙️

సాధనాలు మారినప్పటికీ విలువ కోల్పోని నైపుణ్యాల సంక్షిప్త జాబితా మీకు కావాలంటే, నేను వీటిపైనే పందెం కాస్తాను (విస్తృతమైన ప్రత్యక్ష పరిశీలన మరియు బృందాలలో నిలకడగా రాణించే వాటి ఆధారంగా): వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్

తీర్పు మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచన 🧠

• చెడు అంచనాలను గుర్తించడం

• సరైన ఫాలో-అప్ అడగడం

• అవుట్‌పుట్ ఆమోదయోగ్యమైనది కానీ తప్పు అయినప్పుడు గుర్తించడం

స్పష్టమైన కమ్యూనికేషన్ 🗣️

• నిర్ణయాలను స్పష్టంగా రాయడం

• ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను వివరించడం

• సాంకేతికత లేని వ్యక్తుల కోసం సాంకేతిక విషయాలను అనువదించడం

వ్యవస్థల ఆలోచన 🔁

• పూర్తి స్థాయి వర్క్‌ఫ్లోలను అర్థం చేసుకోవడం

• అడ్డంకులను గుర్తించడం

• ఉత్పత్తిని మాత్రమే కాకుండా ప్రక్రియను మెరుగుపరచడం

వాటాదారుల సానుభూతి 🤝

• ప్రజలకు నిజంగా ఏమి అవసరమో తెలుసుకోవడం

• కుదుపు లేకుండా ప్రతిఘటనను నిర్వహించడం

• విభిన్న విషయాలను కోరుకునే జట్లను సమలేఖనం చేయడం

సాధనాలపై పట్టు (సాధనాలపై పట్టు కాదు) 🧰

తెలుసుకోండి:

• సమర్థవంతంగా ఎలా ప్రాంప్ట్ చేయాలి

• అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా మూల్యాంకనం చేయాలి

• మీ వర్క్‌ఫ్లో BLS లో AI ని ఎలా ఇంటిగ్రేట్ చేయాలి

పనిముట్ల గురించి మాత్రమే మాట్లాడే వ్యక్తిగా మారకండి. ఎవరూ ఆ వ్యక్తిని భోజనానికి ఆహ్వానించరు. (సరే, కొన్నిసార్లు వారు పిలుస్తారు, కానీ నా ఉద్దేశ్యం మీకు తెలుసు) 🍜

9) భర్తీ చేయగల భాగంగా మారకుండా AI ని ఎలా ఉపయోగించాలి 😬➡️😎

ఇది చాలా పెద్ద పని. ఎందుకంటే ఇందులో ఒక చిక్కు ఉంది: మీరు సులభమైన భాగాలను వేగంగా చేయడానికి మాత్రమే AI ని ఉపయోగిస్తే, మీరు అనుకోకుండా మీ పాత్రను సరళంగా కనిపించేలా చేయవచ్చు.

బదులుగా ఈ వ్యూహాలను ప్రయత్నించండి:

ఫలితాల "యజమాని" అవ్వండి

“నేను 10 ఎంపికలను రూపొందించాను” అనే దానికి బదులుగా, దీనికి మారండి:

• “నేను X ఆధారంగా ఉత్తమ ఎంపికను ఎంచుకున్నాను”

• "నేను దీనిని Y పరిమితులకు వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించాను"

• “నేను దీన్ని యూజర్ గ్రూప్ Z తో పరీక్షించాను”

యాజమాన్యం అంటుకునేది. అవుట్‌పుట్ జారుడుగా ఉంది.

మీ ప్రక్రియను డాక్యుమెంట్ చేయండి

వ్రాయండి:

• నువ్వు ఏం చేసావు

• నువ్వు ఎందుకు చేసావు?

• ఏమి మారింది?

• మీరు ఏమి నేర్చుకున్నారు?

ఇది "ఎవరైనా అలా చేయగలరు" అనే సంభాషణల నుండి మిమ్మల్ని రక్షిస్తుంది.

AI మరియు వాస్తవికత మధ్య వారధిగా మారండి 🌍

వాస్తవికతలో ఇవి ఉన్నాయి:

• విధానం

• బ్రాండ్ వాయిస్

• కస్టమర్ సూక్ష్మభేదం

• చట్టపరమైన అడ్డంకులు

• జట్టు రాజకీయాలు (అవును, రాజకీయాలు - ప్రభుత్వ రాజకీయాలు కాదు)

ఆ గందరగోళాన్ని AI సహజంగా నిర్వహించదు. మానవులు అలా చేస్తారు.

AI మద్దతు ఇచ్చే కానీ భర్తీ చేయని ప్రత్యేకతను అభివృద్ధి చేయండి

ఉదాహరణలు:

• సమ్మతి-అవగాహన మార్కెటింగ్

• ఆరోగ్య సంరక్షణ కార్యకలాపాలు (అధిక సందర్భం)

• సైబర్ భద్రతా విశ్లేషణ (అధిక వాటాలు)

• ఎంటర్‌ప్రైజ్ అమ్మకాల వ్యూహం (సంబంధాలకు ప్రాధాన్యత)

• ఉత్పత్తి నిర్వహణ (ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు మరియు అమరిక)

కాబట్టి మళ్ళీ అడుగుతున్నాను, AI ఉద్యోగాలపై ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది? కొన్నిసార్లు, మీరు కోరకపోయినా కూడా, మిమ్మల్ని ఉన్నత స్థాయికి వెళ్లేలా బలవంతం చేయడం ద్వారా.

10) యజమానులు ఏమి తప్పు చేస్తారు (మరియు బదులుగా స్మార్ట్ జట్లు ఏమి చేస్తాయి) 🏢🛠️

మీరు వ్యక్తులను నిర్వహిస్తే లేదా బృందాలను నిర్మిస్తే, AI ఒక బహుమతిగా లేదా స్లో-మోషన్ తలనొప్పిగా మారవచ్చు.

సాధారణ తప్పులు:

• శిక్షణ లేకుండా పనిముట్లను బయటకు తీయడం

• ఫలితాలకు బదులుగా "కార్యాచరణ"ను కొలవడం

• AI అవుట్‌పుట్‌లు స్వయంచాలకంగా ఆమోదయోగ్యమైనవని ఊహిస్తూ

• వర్క్‌ఫ్లోలను పునఃరూపకల్పన చేసే ముందు హెడ్‌కౌంట్‌ను తగ్గించడం

• ప్రజలు తమను తాము మార్చుకోగలరని భావించినప్పుడు కలిగే నైతిక బలాన్ని విస్మరించడం

తెలివైన కదలికలు:

• AI ఎక్కడ అనుమతించబడుతుందో మరియు ఎక్కడ అనుమతించబడదో నిర్వచించండి

• సమీక్ష ప్రమాణాలను సృష్టించండి (“మంచిది” ఎలా ఉంటుంది)

• శిక్షణ మరియు అంతర్గత ప్లేబుక్‌లలో పెట్టుబడి పెట్టండి

• నాణ్యత మరియు ప్రమాదాన్ని పర్యవేక్షించడానికి యాజమాన్యాన్ని కేటాయించండి

• వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ వేగాన్ని పెంచడమే కాకుండా, రివార్డ్ ప్రక్రియ మెరుగుదలలు

ఇంకో విషయం: మీరు దత్తత తీసుకోవాలనుకుంటే, జాగ్రత్తగా ఉండే వారిని సిగ్గుపడకండి. జాగ్రత్త అనేది జ్ఞానం కావచ్చు. లేదా భయం కావచ్చు. సాధారణంగా రెండూ 😅.

11) త్వరిత FAQ: సమావేశాలలో ప్రజలు గుసగుసలాడే ప్రశ్నలు 🤫

"AI నా ఉద్యోగాన్ని తీసుకుంటుందా?"

దానిలో కొన్ని భాగాలు తీసుకోవచ్చు. మీ ఉత్తమ రక్షణ ఏమిటంటే:

• AI ని బాగా ఉపయోగిస్తుంది

• సరిగ్గా ధృవీకరిస్తుంది

• వ్యాపార సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకుంటుంది

• మానవులను సమన్వయం చేయగలదు IMF

"AI సాధనాలను నేర్చుకుంటే సరిపోతుందా?"

కాదు. సాధనాలు మారుతాయి. ప్రాథమిక అంశాలు చిరకాలం ఉంటాయి. సాధనాలను నేర్చుకోండి, అవును, కానీ వాటిని తీర్పు, వ్యవస్థల ఆలోచన మరియు కమ్యూనికేషన్ వంటి నైపుణ్యాలకు అటాచ్ చేయండి.

"నేను AI ని ద్వేషిస్తే ఏం చేయాలి?"

మీరు దానిని ప్రేమించాల్సిన అవసరం లేదు. దానితో మీకు పని సంబంధం మాత్రమే అవసరం. చిరాకు తెప్పించే కానీ సులభంగా ఉపయోగించే ఆ సహోద్యోగి లాగా.

"సురక్షితమైన కెరీర్ మార్గం ఏమిటి?"

ఏదీ పూర్తిగా సురక్షితం కాదు. కానీ అధిక ప్రాధాన్యత, విశ్వాసం, బాధ్యత మరియు మానవ సంబంధాలు ఉన్న పాత్రలు మరింత స్థితిస్థాపకంగా ఉంటాయి. మెకిన్సే ఓఈసీడీ

12) ముగింపు సారాంశం - కాబట్టి, AI ఉద్యోగాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది? ✅🤖

ఏఐ అనేది ఒకే ఒక్క సంఘటన కాదు. ఇది పనులు, అంచనాలు మరియు కార్యప్రవాహాల క్రమమైన పునర్వ్యవస్థీకరణ. కొన్ని పాత్రలు కుంచించుకుపోతాయి, కొన్ని విస్తరిస్తాయి, చాలా వరకు పరిణామం చెందుతాయి. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ ఐఎంఎఫ్

సాధారణంగా ఉత్తమంగా చేసే వ్యక్తులు:

• AI ని ఒక మంత్రదండంలా కాకుండా సహోద్యోగిగా పరిగణించండి 🪄

• కేవలం జనరేట్ చేయడమే కాకుండా, ధృవీకరించడం మరియు సవరించడం నేర్చుకోండి

• నిర్ణయాలు మరియు యాజమాన్యానికి దగ్గరగా వెళ్లండి

• ఒకే ట్రెండ్ వెంట పడకుండా నైపుణ్యాల సమూహాన్ని నిర్మించుకోండి

• పత్రం ప్రభావం మరియు ఫలితాలు

ఒకవేళ మీరు, 'AI ఉద్యోగాలపై ఎలాంటి ప్రభావం చూపుతుంది?' అని దాని క్లుప్త సారాంశం ఇదిగోండి:

AI అనుకూలత, స్పష్టమైన ఆలోచన మరియు జవాబుదారీతనాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది - మరియు విచక్షణతో ముడిపడి లేని పునరావృతాన్ని శిక్షిస్తుంది. OpenAI BLS
ఎల్లప్పుడూ న్యాయం కాదు. ఎల్లప్పుడూ సరదా కాదు. కానీ పని చేస్తుంది… మరియు, కొన్నిసార్లు, ఉత్తేజకరంగా కూడా ఉంటుంది.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: జూనియర్ ఆపరేషన్స్ అనలిస్ట్‌గా, "సులభంగా మార్చగల భాగం"గా మారకుండా AIని ఉపయోగించడం 🧾🤖

దృశ్యం

ఒక మధ్యస్థాయి ఆన్‌లైన్ రిటైలర్‌లో పనిచేసే జూనియర్ ఆపరేషన్స్ అనలిస్ట్‌ను ఊహించుకోండి. వారి వారపు పనిలో కస్టమర్ ఫిర్యాదుల ధోరణులను సంగ్రహించడం, క్రమపద్ధతి లేని స్ప్రెడ్‌షీట్ నోట్లను సరిచేయడం, అంతర్గత అప్‌డేట్‌లను రూపొందించడం, మరియు సపోర్ట్ మేనేజర్‌కు సమస్యలను తెలియజేయడం వంటివి ఉంటాయి.

AI రాకముందు, వాటి విలువలో అధిక భాగం మొదటి దశ పనులను చేయడం నుండే వచ్చేది: టిక్కెట్లను చదవడం, సమస్యలను వర్గీకరించడం, ఒక మురళి సారాంశాన్ని రాయడం, మరియు వారపు ఆపరేషన్స్ సమావేశం కోసం ఒక స్లైడ్‌ను సిద్ధం చేయడం వంటివి.

AI సహాయంతో, ఆ మొదటి పరిశీలన చాలా వేగంగా జరగవచ్చు. కెరీర్‌లో సురక్షితమైన నిర్ణయం కేవలం "అన్నింటినీ AI సంగ్రహించనివ్వడం" కాదు. ఆ సారాంశాన్ని తనిఖీ చేసి, అందులోని నమూనాను గుర్తించి, బృందం తదుపరి ఏమి చేయాలో సిఫార్సు చేసే వ్యక్తిగా మారడమే సరైన మార్గం.

సహాయకుడికి ఏమి అవసరం

దీనిని విలువైనదిగా చేయడానికి, విశ్లేషకుడు AIకి ఈ క్రింది వాటిని ఇస్తాడు:

వ్యక్తిగత డేటా తొలగించబడిన కస్టమర్ టిక్కెట్ ఎగుమతులు

కంపెనీ ఫిర్యాదు వర్గాలు

వాపసు మరియు తీవ్రతరం చేసే నియమాలు

మంచి వారపు సారాంశాల ఉదాహరణలు

వాపసులు, ఖాతా మూసివేతలు లేదా చట్టపరమైన దావాలు వంటి AI స్వతంత్రంగా నిర్ణయించకూడని విషయాల జాబితా

ఏఐతో సహాయక పనులు చేయించడం లక్ష్యం కాదు. సాధారణ క్రమబద్ధీకరణ పనిని వేగవంతం చేసి, తద్వారా విశ్లేషకుడు తన నిర్ణయాలపై ఎక్కువ సమయం వెచ్చించేలా చేయడమే లక్ష్యం.

ఉదాహరణ సూచన

విశ్లేషకుడు ఉపయోగించుకోగల ఒక ఆచరణాత్మక సూచన ఇక్కడ ఉంది:

ఆపరేషన్స్ మీటింగ్ కోసం అనామక కస్టమర్ సపోర్ట్ టిక్కెట్లను సమీక్షించడంలో మీరు నాకు సహాయం చేస్తున్నారు. టిక్కెట్లను స్పష్టమైన సమస్యల వర్గాలుగా విభజించండి, ప్రతి వర్గంలో ఎన్ని టిక్కెట్లు ఉన్నాయో లెక్కించండి మరియు పదేపదే వచ్చే మొదటి మూడు సమస్యలను గుర్తించండి. కారణాలను కల్పించవద్దు. సమస్య ఎందుకు జరిగిందో టిక్కెట్ టెక్స్ట్ వివరించకపోతే, "కారణం అస్పష్టం" అని రాయండి. మానవ మేనేజర్ సమీక్షించడానికి మూడు సూచించిన చర్యలతో ముగించండి.

దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి

సరైన కేటగిరీలు ఇప్పటికే తెలిసిన 30 పాత టిక్కెట్లను తీసుకుని, AI అవుట్‌పుట్‌ను మానవ-సమీక్షిత వెర్షన్‌తో పోల్చడం ఒక సులభమైన పరీక్ష అవుతుంది.

తనిఖీ చేయండి:

అది టిక్కెట్లను సరిగ్గా వర్గీకరించిందా?

వినియోగదారులు ఫిర్యాదు చేయడానికి అది కారణాలను కల్పించిందా?

అది అత్యవసరమైన లేదా సున్నితమైన సమస్యలను విస్మరించిందా?

సూచించిన చర్యలు కంపెనీ విధానానికి అనుగుణంగా ఉన్నాయా?

ఒక మేనేజర్ రెండు నిమిషాల లోపు సారాంశాన్ని అర్థం చేసుకోగలరా?

టిక్కెట్లలో ఆలస్యమైన డెలివరీల గురించి మాత్రమే పేర్కొన్నప్పటికీ, ఒక తప్పుడు అవుట్‌పుట్ ఇలా చెబుతుంది: “గిడ్డంగిలో సిబ్బంది కొరత వల్ల చాలా ఆలస్యాలు జరిగాయి.”.

మరింత స్పష్టమైన అవుట్‌పుట్ ఇలా ఉంటుంది: “12 టిక్కెట్లు ఆలస్యమైన డెలివరీలను ప్రస్తావిస్తున్నాయి. టిక్కెట్ టెక్స్ట్ నుండి కారణం అస్పష్టంగా ఉంది. సూచించిన తదుపరి చర్య: మూల కారణాన్ని నిర్ధారించే ముందు ఫుల్‌ఫిల్‌మెంట్ లాగ్‌లను తనిఖీ చేయండి.”

ఫలితం

ఉదాహరణ ఫలితం: ఈ వర్క్‌ఫ్లోను ఉపయోగించడానికి ముందు మరియు తర్వాత మూడు నమూనా వారపు రిపోర్టింగ్ పనుల సమయాన్ని బట్టి, విశ్లేషకుడు మొదటి-డ్రాఫ్ట్ రిపోర్టింగ్ దశను 2 గంటల 15 నిమిషాల నుండి 38 నిమిషాలకు తగ్గించగలిగారు.

కొలత ప్రాతిపదిక చాలా సులభం: టిక్కెట్‌ను చేతితో సమీక్షించడానికి మరియు మొదటి ముసాయిదాకు పట్టే సమయాన్ని, ఆపై మానవ తనిఖీతో సహా AI-సహాయక వెర్షన్‌కు పట్టే సమయాన్ని లెక్కించాలి. ఈ ఉదాహరణలో, విశ్లేషకుడు వర్గాలను ధృవీకరించడానికి, విధాన-సున్నితమైన టిక్కెట్లను తనిఖీ చేయడానికి మరియు తుది సిఫార్సులను తిరిగి వ్రాయడానికి ఇప్పటికీ 25 నిమిషాలు వెచ్చిస్తాడు.

విలువైన కొలమానం కేవలం “ఆదా అయిన సమయం” మాత్రమే కాదు. దోషాల రేటును కూడా ట్రాక్ చేయండి. ఉదాహరణకు, AI 30 టిక్కెట్లలో 4 టిక్కెట్లను తప్పుగా వర్గీకరిస్తే, అది 13% కేటగిరీ దోషాల రేటు అవుతుంది - ఈ సారాంశం మేనేజర్‌కు చేరే ముందు మానవ సమీక్ష అవసరమయ్యేంత ఇది ఎక్కువ.

ఏమి తప్పు జరగవచ్చు

AI సారాంశాన్ని నిజమని నమ్మడమే అతిపెద్ద ప్రమాదం. అది టిక్కెట్లను చక్కగా వర్గీకరించవచ్చు కానీ సందర్భాన్ని విస్మరించవచ్చు, నమూనాలను అతిశయోక్తి చేయవచ్చు లేదా నమ్మశక్యంగా అనిపించే కారణాలను కల్పించవచ్చు.

కంపెనీ నియమాలను తనిఖీ చేయకుండా ప్రైవేట్ కస్టమర్ డేటాను ఒక టూల్‌లో అతికించడం మరొక సాధారణ తప్పు. AIని ఉపయోగించే ముందు విశ్లేషకుడు పేర్లు, ఇమెయిల్‌లు, ఆర్డర్ నంబర్‌లు, చిరునామాలు మరియు చెల్లింపు వివరాలను అనామకపరచాలి.

మూడవ తప్పు కేవలం వేగాన్ని మాత్రమే నివేదించడం. విశ్లేషకుడు, “నేను నివేదికను వేగంగా తయారు చేశాను,” అని చెబితే, పని తేలికైపోయినట్లుగా అనిపిస్తుంది. అదే వారు, “నేను ముసాయిదా సమయాన్ని 72% తగ్గించాను, తప్పుగా వర్గీకరించిన నాలుగు టిక్కెట్లను పట్టుకున్నాను, మరియు సమావేశానికి ముందే రెండు తీవ్రతరం అయ్యే ప్రమాదాలను గుర్తించాను,” అని చెబితే, అది వారి విచక్షణను చూపిస్తుంది.

ఆచరణాత్మక సారాంశం

AI నెమ్మదిగా ఉండే మొదటి ప్రయత్నాన్ని తొలగించగలదు, కానీ దాని కెరీర్ విలువ ఆ తర్వాత జరిగే దాని నుండి వస్తుంది: అవుట్‌పుట్‌ను తనిఖీ చేయడం, అసలైన నమూనాను కనుగొనడం, లాభనష్టాలను వివరించడం మరియు జట్టు మెరుగైన నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడటం.

ఎఫ్ ఎ క్యూ

రోజువారీ కార్యాలయ పనులలో ఉద్యోగాలను AI ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?

చాలా కార్యాలయాల్లో, AI రాత్రికి రాత్రే మొత్తం ఉద్యోగాలను భర్తీ చేయదు - ఇది పనుల భాగాలను భర్తీ చేస్తుంది. అది వేగవంతమైన మొదటి డ్రాఫ్ట్‌లు, వేగవంతమైన సారాంశాలు మరియు మరింత ఆటోమేటెడ్ అడ్మిన్ పనిగా కనిపిస్తుంది. కాలక్రమేణా, అనేక పాత్రలు సమీక్షించడం, ధృవీకరించడం మరియు తుది నిర్ణయం తీసుకోవడం వైపు మారుతాయి. సాధారణంగా ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందే వ్యక్తులు సాధనాలను నేపథ్య శబ్దంగా పరిగణించకుండా, AI అవుట్‌పుట్‌లను నడిపించడం నేర్చుకునే వారు.

ఏ ఉద్యోగాలు AI వల్ల ఎక్కువగా ప్రభావితమవుతాయి మరియు ఎందుకు?

పనిలో ఎక్కువ భాగం ఊహించదగినదిగా, టెక్స్ట్-ఆధారితంగా లేదా నమూనా-భారీగా ఉన్నప్పుడు ఉద్యోగాలు ఎక్కువగా ప్రభావితమవుతాయి - రొటీన్ రిపోర్టింగ్, టెంప్లేట్ చేసిన ఇమెయిల్‌లు, ప్రాథమిక పరిశోధన సారాంశాలు మరియు డేటా వర్గీకరణ గురించి ఆలోచించండి. పాత్ర స్వయంచాలకంగా అదృశ్యమవుతుందని దీని అర్థం కాదు, కానీ “గురుత్వాకర్షణ కేంద్రం” మారుతుంది. ఎక్కువ ఇన్సులేట్ చేయబడిన పనులు అధిక-స్టేక్స్ తీర్పు, సూక్ష్మమైన మానవ పరస్పర చర్య, నమ్మకం మరియు క్షేత్రస్థాయి సంక్లిష్టతను కలిగి ఉంటాయి.

AI నా ఉద్యోగాన్ని తీసుకుంటుందా లేదా దానిలో కొంత భాగాన్ని మాత్రమే తీసుకుంటుందా?

ఒక సాధారణ ఫలితం ఏమిటంటే, AI ఒక ఉద్యోగంలో కొన్ని భాగాలను తీసుకుంటుంది - తరచుగా పునరావృతమయ్యే "ఫస్ట్ పాస్" పని - మానవులు నిర్ణయాలు, ఎడ్జ్ కేసులు మరియు జవాబుదారీతనంపై యాజమాన్యాన్ని కలిగి ఉంటారు. ప్రమాదం ఏమిటంటే, 20–40% పనులు అదృశ్యమైతే, కొన్ని జట్లు వర్క్‌ఫ్లోలను పునఃరూపకల్పన చేయడానికి బదులుగా ఉద్యోగుల సంఖ్యను తగ్గిస్తాయి. AIని బాగా ఉపయోగించే, కఠినంగా ధృవీకరించే మరియు వ్యాపార సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకునే వ్యక్తిగా మారడం సురక్షితమైన స్థానం.

AI తో ఎంట్రీ లెవల్ పాత్రలు ఎందుకు అంతగా మారుతున్నాయి?

చారిత్రాత్మకంగా మొదటి డ్రాఫ్ట్‌లు, రొటీన్ టిక్కెట్లు మరియు బిజీ-కానీ అవసరమైన ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహించడానికి అనేక ఎంట్రీ-లెవల్ పాత్రలు ఉన్నాయి. AI ఇప్పుడు దానిలోని కొన్ని భాగాలను కవర్ చేయగలదు, కాబట్టి కంపెనీలు తక్కువ మంది జూనియర్‌లను నియమించుకోవచ్చు లేదా జూనియర్ పనిని QA, సమన్వయం మరియు సాధన-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోల వైపు మార్చవచ్చు. అది తక్కువ ఎంట్రీ పాయింట్లు మరియు అధిక డే-వన్ అంచనాలతో "విరిగిన నిచ్చెన" ప్రభావాన్ని సృష్టించగలదు. కెరీర్ ప్రారంభంలో ఉన్నవారికి తరచుగా మునుపటి కంటే త్వరగా ఆచరణాత్మక సామర్థ్యం యొక్క రుజువు అవసరం.

ప్రజలు పట్టించుకోని ఏ కొత్త ఉద్యోగాలను AI సృష్టిస్తుంది?

మెరిసే శీర్షికలకు మించి, AI కార్యకలాపాలు, వర్క్‌ఫ్లో డిజైన్, నాణ్యత మూల్యాంకనం మరియు మానవ-ఇన్-ది-లూప్ సమీక్షలలో తరచుగా పెరుగుదల కనిపిస్తుంది. జట్లకు డేటా స్టీవార్డ్‌షిప్, భద్రత మరియు సమ్మతి పర్యవేక్షణ మరియు అంతర్గత శిక్షణ కూడా అవసరం, తద్వారా లీక్‌లు లేదా నివారించదగిన తప్పులు లేకుండా సాధనాలను స్వీకరించవచ్చు. స్పష్టమైన అంతర్గత మార్గదర్శకాలు మరియు ప్లేబుక్‌లను వ్రాయగల వ్యక్తులు ఆశ్చర్యకరంగా విలువైనవారు అవుతారు. ఎవరైనా "AIని ఉపయోగించండి"ని సురక్షితమైన, పునరావృత ప్రక్రియగా మార్చాలి.

(ఒక వ్యామోహం వెంటాడకుండా) వాస్తవిక AI-ప్రూఫ్ కెరీర్ ప్లాన్ ఏమిటి?

ఒక దృఢమైన ప్రణాళిక నైపుణ్యాల స్టాక్‌ను నిర్మించడం లాగా కనిపిస్తుంది: డొమైన్ పరిజ్ఞానం, సాధన పటిమ, కమ్యూనికేషన్, తీర్పు మరియు విశ్వసనీయత. నిర్ణయాలకు దగ్గరగా వెళ్లండి - లక్ష్యాలను నిర్వచించండి, పరిమితులను నిర్దేశించండి, ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను ఎంచుకోండి మరియు ఫలితాలకు బాధ్యత వహించండి. సమయం ఆదా చేయడం, లోపాలు తగ్గించడం మరియు ప్రక్రియలు మెరుగుపరచడం వంటి పని యొక్క రుజువును ఉంచండి. తక్కువగా అంచనా వేయబడిన సూపర్ పవర్ ధృవీకరణ: భ్రాంతులు పట్టుకోవడం, తప్పిపోయిన అంచు కేసులు మరియు తప్పు సంఖ్యలు.

భర్తీ చేయగల భాగంగా మారకుండా నేను పనిలో AIని ఎలా ఉపయోగించగలను?

మీరు సులభమైన భాగాలను వేగంగా చేయడానికి మాత్రమే AIని ఉపయోగిస్తే, మీరు అనుకోకుండా మీ పాత్రను సరళంగా కనిపించేలా చేయవచ్చు. యాజమాన్యం వైపు మళ్లండి: మీరు ఏమి ఎంచుకున్నారో, ఎందుకు ఎంచుకున్నారో మరియు మీరు దానిని ఎలా ధృవీకరించారో వివరించండి. “ఎవరైనా అలా చేయగలరు” అని చెప్పకుండా మీ ప్రక్రియను డాక్యుమెంట్ చేయండి. AI మరియు విధానం, బ్రాండ్ వాయిస్, కస్టమర్ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు మరియు చట్టపరమైన ప్రమాదం వంటి ఆచరణాత్మక పరిమితుల మధ్య వారధిగా మారండి.

AI ప్రతిచోటా ఉన్నప్పుడు ఏ నైపుణ్యాలు ఎక్కువగా కలిసిపోతాయి?

తీర్పు మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనా సమ్మేళనం ఎందుకంటే AI ఇప్పటికీ తప్పుగా ఉన్న ఆమోదయోగ్యమైన అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు. జట్లకు నిర్ణయాలు మరియు ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు స్పష్టంగా వ్రాయబడాలి కాబట్టి స్పష్టమైన కమ్యూనికేషన్ ముఖ్యం. సిస్టమ్స్ ఆలోచన ఒకే దశను వేగవంతం చేయడమే కాకుండా వర్క్‌ఫ్లోలను ఎండ్-టు-ఎండ్ మెరుగుపరచడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. సాధన పటిమ కూడా సహాయపడుతుంది - కానీ సాధన ముట్టడి కాదు; AIని బాధ్యతాయుతంగా ఎలా ప్రాంప్ట్ చేయాలో, మూల్యాంకనం చేయాలో మరియు సమగ్రపరచాలో తెలుసుకోవడం అనేది దీర్ఘకాలిక ప్రయోజనం.

AI సాధనాలను స్వీకరించేటప్పుడు యజమానులు తరచుగా ఏమి తప్పు చేస్తారు?

శిక్షణ లేకుండా, సమీక్షా ప్రమాణాలు లేకుండా లేదా AI అనుమతించబడిన ప్రదేశాలకు స్పష్టమైన సరిహద్దులు లేకుండా సాధనాలను రూపొందించడం ఒక సాధారణ తప్పు. కొన్ని జట్లు వర్క్‌ఫ్లోలను పునఃరూపకల్పన చేసే ముందు ఉద్యోగుల సంఖ్యను తగ్గిస్తాయి, ఆపై నాణ్యత సమస్యలు మరియు నైతిక సమస్యలతో ముగుస్తాయి. బలమైన జట్లు గార్డ్‌రైల్‌లను నిర్వచిస్తాయి, "ఎలా బాగుంటుందో" సెట్ చేస్తాయి, ప్లేబుక్‌లలో పెట్టుబడి పెడతాయి మరియు ప్రమాదాన్ని పర్యవేక్షించడానికి యాజమాన్యాన్ని కేటాయిస్తాయి. జాగ్రత్తను ప్రతిఘటనగా కాకుండా విలువైనదిగా పరిగణించినప్పుడు దత్తత మెరుగుపడుతుంది.

ప్రస్తావనలు

1. అంతర్జాతీయ కార్మిక సంస్థ (ILO) - ilo.org

2. అంతర్జాతీయ కార్మిక సంస్థ (ILO) - ilo.org

3. ఆర్గనైజేషన్ ఫర్ ఎకనామిక్ కో-ఆపరేషన్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్ (OECD) - oecd.org

4. ఆర్గనైజేషన్ ఫర్ ఎకనామిక్ కో-ఆపరేషన్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్ (OECD) - oecdskillsandwork.wordpress.com

5. నేషనల్ బ్యూరో ఆఫ్ ఎకనామిక్ రీసెర్చ్ (NBER) - nber.org

6. అంతర్జాతీయ ద్రవ్య నిధి (IMF) - imf.org

7. అంతర్జాతీయ ద్రవ్య నిధి (IMF) - imf.org

8. ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక - ఉద్యోగాల భవిష్యత్తు నివేదిక 2023 - weforum.org

9. ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక - ఉద్యోగాల భవిష్యత్తు నివేదిక 2025: నైపుణ్యాల దృక్పథం - weforum.org

10. OpenAI - GPTలు GPTలు - openai.com

11. మెకిన్సే & కంపెనీ - mckinsey.com

12. US బ్యూరో ఆఫ్ లేబర్ స్టాటిస్టిక్స్ (BLS) - లేబర్ మార్కెట్‌పై కొత్త టెక్నాలజీల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం - bls.gov

13. US బ్యూరో ఆఫ్ లేబర్ స్టాటిస్టిక్స్ (BLS) - BLS ఉపాధి అంచనాలలో AI ప్రభావాలను చేర్చడం - bls.gov

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి