क्या दोष हैं और वे टीमों के लिए एक बड़ा सौदा क्यों हैं?

और एआई के साथ इसका क्या करना है?

विभिन्न प्रकार की टीमों के लिए AI का क्या अर्थ है, इसके बारे में अनुसंधान हमें क्या बताता है? चूंकि ‘अलग-अलग प्रकार’ का अर्थ बहुत सारी चीजें हो सकती हैं, इसलिए हम टीमों के प्रकार पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि वे कितने सजातीय हैं – चाहे टीम अलग-अलग उपसमूहों से बनी हो या टीम के सभी लोगों की पृष्ठभूमि और जनसांख्यिकी समान हो। यदि किसी टीम के उपसमूह होते हैं, तो हम कहते हैं कि ये उपसमूह एक गलती से अलग हो जाते हैं (जो भूवैज्ञानिकों के साथ टीम के शोधकर्ताओं को भ्रमित करते हैं लेकिन आप क्या कर सकते हैं, यह एक अच्छा शब्द है)। उदाहरण के लिए, एक प्रोजेक्ट टीम में एक दोषपूर्ण स्थिति होगी जब सभी सफेद टीम के सदस्य 25 वर्ष से कम आयु के पुरुष होते हैं और सभी काले सदस्य महिला होते हैं और 40 से अधिक (यहाँ सहसंबद्ध नस्ल, आयु और लिंग हैं)। एक और उदाहरण, आज इतने सारे कार्यस्थलों में आम है, जहां सभी छोटे कर्मचारी भी ‘स्वतंत्र ठेकेदारों’ या सलाहकारों की श्रेणी के तहत स्व-नियोजित हैं और दूसरे, पुराने कर्मचारी पूर्णकालिक हैं।

यहां एआई आता है। वैसे, एआई के लिए एक सहमत-परिभाषा परिभाषा को खोजने के लिए जितना आप सोच सकते हैं उतना कठिन है; हम हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के रूप में AI के “टूल” के बारे में सोचते हैं, जहां सॉफ्टवेयर विशिष्ट नियमों के साथ प्रोग्राम किए जाने के बजाय डेटा के विशाल सेट पर “प्रशिक्षित” होता है। एआई पहले से ही बदल रहा है कि कितने लोग काम करते हैं: यह पहले से ही फिल्मों को रंगीन करने, धोखाधड़ी का पता लगाने, मार्केटिंग लीड, रोबोट सर्जरी और भाषा अनुवाद सेवाओं को लागू करने के लिए लागू किया गया है। फिर भी बहुत कम लिखा गया है या इस बारे में शोध किया गया है कि AI और स्वचालित प्रौद्योगिकियां टीम वर्क को कैसे प्रभावित कर सकती हैं, खासकर ऐसे लोगों के लिए जिनके पास पूर्णकालिक नौकरियां नहीं हैं (हम आपके बारे में सोच रहे हैं, Uber / Lyft ड्राइवर और अन्य जो अंशकालिक gigs के साथ हैं)।

प्रौद्योगिकी की पहुंच में अंतर होने पर फॉल्टलाइन्स की भूमिका महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण हो सकती है, जैसे कि जब संगठन का मालिक एआई (जैसे मालिकाना सॉफ्टवेयर) होता है, जिसका अर्थ है कि पूर्णकालिक कर्मचारियों की पहुंच है, लेकिन टीम के अन्य सदस्य ऐसा नहीं करते हैं। इस तरह के असंतुलन उपसंहार को विवाद में डाल सकते हैं, एक समूह को गलती से विभाजित करते हैं। टीमों के लिए यह एक बड़ी बात हो सकती है, क्योंकि पिछले दो दशकों में, डोरा लाऊ और कीथ मुर्निघन की मूल दोषपूर्ण अवधारणा को दिखाया गया है, ताकि सभी प्रकार के प्रदर्शन, स्वास्थ्य और टीमों के अन्य पहलुओं की भविष्यवाणी की जा सके। खतरा यह है कि उन लोगों के बीच विभाजित करें जिनके पास संसाधन हैं (जैसे, एआई) और जो असमानता की धारणा को नहीं बढ़ाते हैं, जिससे उपसमूहों के बीच प्रतिस्पर्धा हो सकती है। तब टीम के अलग-अलग सदस्यों पर प्रभाव आंशिक रूप से टीमों में उनके पदों से दूर हो सकता है और जो उपकरण का मालिक होता है, जैसे कि जब AI ‘बाहरी लोगों’ के स्वामित्व / नियंत्रण में होता है (कहते हैं कि एक परामर्श टीम अपने सॉफ्टवेयर या प्रौद्योगिकी में लाती है) लेकिन यह पारंपरिक रूप से संगठन द्वारा आयोजित शक्ति का मुकाबला करने के लिए स्वरोजगार की अनुमति देने के लिए एक अधिक स्तरीय खेल मैदान बना सकता है। इस मामले में, आकस्मिक श्रमिकों का टीम में अधिक लाभ है। एआई के पास किसके पास विशेषज्ञता है और किसके पास स्वामित्व है, इसके अलावा, एक और कारक खुद काम है; इस हद तक कि काम अन्योन्याश्रित है और एक टीम की आवश्यकता होती है, कम संभावना वाली तकनीक स्व-नियोजित श्रमिकों को विस्थापित करेगी।

“जिसके पास ज्ञान है, जो उपकरण का मालिक है” विचार के आधार पर, AI एक संगठन में AI को नियंत्रित करता है (उदाहरण के लिए, ड्राइवर रहित कार प्रौद्योगिकी के लिए एक बदलाव जहां स्व-रोजगार वर्तमान में है), आकस्मिक जोखिम वाले कार्यकर्ताओं को उच्च जोखिम में डाल देगा। वाहन संचालक)। लेकिन अगर आकस्मिक कार्यकर्ता किसी संगठन के पूर्णकालिक कर्मचारियों के साथ विशेषज्ञों की भूमिका में होते हैं, तो उनके लिए कम जोखिम होता है (“हम आप लोगों को यहां लाए हैं ताकि हमें यह दिखाया जाए कि इस चीज को कैसे चलाया जाए!”)। संगठन के AI के मालिक होने पर आकस्मिक कर्मचारियों के लिए भी कुछ जोखिम होता है, क्योंकि यह संभावित रूप से अपने पूर्णकालिक कर्मचारियों को इसका उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित कर सकता है, इस प्रकार आकस्मिक कर्मचारियों की जगह ले सकता है। ये सभी चीजें एक कार्यस्थल या दूसरे में हुई हैं।

आइए इसका सामना करें: इन परिदृश्यों और संबंधों के पीछे किसी भी पैटर्न का अनुमान लगाना अटकलें हैं क्योंकि थोड़ा व्यवस्थित शोध किया गया है। लेकिन ऐसी कोई अटकल नहीं है कि एआई का विस्तार हो रहा है, और बहुत से लोगों को डर है कि एआई या कुछ प्रकार के कारण नौकरियों को खतरा हो सकता है, यदि अभी नहीं तो भविष्य में कुछ समय। लुडिट्स पर लौटकर, इतिहासकार बताते हैं कि वे स्वयं मशीनों का विरोध नहीं कर रहे थे, वे वास्तव में उन्हें संचालित करने में कुशल थे। उनका गोमांस उनके काम के घंटे और स्थितियों में बदलाव के बारे में अधिक था। और यह हमें एक संकेत दे सकता है कि एआई और इसके निहितार्थों को कैसे समझा जाए। हम जानते हैं कि अंशकालिक और आकस्मिक रोजगार सभी प्रमुख उद्योगों में पाया जाता है और शिक्षा के हर स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। यदि आप एआई अग्रिमों से सीधे प्रभावित महसूस नहीं करते हैं, या किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो नौकरी से प्रभावित हो चुका है, तो संभावना है कि आप जल्द ही पर्याप्त होंगे। तो लोगों को इसके लिए कैसे तैयार होना चाहिए? यह एक ऐसा विषय है जिसे हम भविष्य की पोस्ट में शामिल करेंगे।

चेस्टर स्पेल और कतेरीना बेज्रुकोवा द्वारा लिखित

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