[ad_1]
পিয়ারসনের নতুন গবেষণা পরামর্শ দেয় যে শুধুমাত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাই কর্মশক্তি জুড়ে উত্পাদনশীলতা বাড়াতে যথেষ্ট নয়। গবেষণায় বলা হয়েছে যে অর্থনৈতিক লাভ নির্ভর করে নিয়োগকর্তারা বিনিয়োগ করেন কিনা তার উপর কর্মী প্রশিক্ষণ এটি প্রযুক্তিকে স্বতন্ত্র সমাধান হিসাবে বিবেচনা করার পরিবর্তে কর্মীদের তাদের কাজের অংশ হিসাবে AI ব্যবহার করতে সহায়তা করে৷
প্রতিবেদনটি পরীক্ষা করে যে কেন AI-তে বড় বিনিয়োগ এখনও সীমিত ভূমিকার বাইরে বিস্তৃত উত্পাদনশীলতা লাভে রূপান্তরিত হয়নি। যদিও কোম্পানিগুলি AI-তে প্রচুর পরিমাণে ব্যয় করে চলেছে, গবেষণাটি এন্টারপ্রাইজ বিস্তৃত উন্নতির কয়েকটি স্পষ্ট উদাহরণ খুঁজে পেয়েছে যা সরাসরি কর্মীদের উপকার করে এবং দীর্ঘমেয়াদী আয় তৈরি করে।
পিয়ারসনের বিশ্লেষণ এআই গ্রহণ এবং কর্মশক্তি প্রস্তুতির মধ্যে একটি ব্যবধান হিসাবে বর্ণনা করে তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
অনুসন্ধান অনুসারে, অনেক সংস্থা এআই সরঞ্জামগুলিকে কীভাবে ব্যবহার করার জন্য প্রশিক্ষিত হয় সে সম্পর্কে চিন্তা না করেই কর্মচারীদেরকে অনিশ্চিত রেখে দেয় যে প্রযুক্তিটি তাদের দৈনন্দিন রুটিনে কীভাবে ফিট করে।
গবেষণা মডেলের দৃশ্যকল্প যেখানে AI তাদের প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে বিদ্যমান ভূমিকাগুলিকে বাড়ানোর জন্য ব্যবহার করা হয়। এই ক্ষেত্রে, কর্মীরা প্রশিক্ষণ পান যা প্রযুক্তির পাশাপাশি বিকশিত হয়, যা এআইকে বিশ্লেষণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং রুটিন ওয়ার্কের মতো কাজগুলিকে সমর্থন করার অনুমতি দেয়।
পিয়ারসন অনুমান করেন যে এই পদ্ধতিটি 2034 সালের মধ্যে মার্কিন অর্থনীতিতে $4.8T এবং $6.6T এর মধ্যে যোগ করতে পারে, যে পরিসরের নিম্ন প্রান্তে বর্তমান জিডিপির প্রায় 15 শতাংশের সমান।
শেখার উপর ফোকাস না করে, প্রতিবেদনটি পরামর্শ দেয় যে উত্পাদনশীলতা লাভ সীমিত থাকবে। স্বতন্ত্র কর্মীদের দ্বারা রিপোর্ট করা সময় সাশ্রয় অগত্যা পরিমাপযোগ্য অর্থনৈতিক বৃদ্ধিতে অনুবাদ করে না, বিশেষ করে যখন লোকেরা কীভাবে কাজ করে বা তাদের প্রত্যাশার পরিবর্তন ছাড়াই এআই সরঞ্জামগুলি চালু করা হয়।
কর্মশক্তি প্রশিক্ষণ
গবেষণায় কর্মক্ষেত্রের অভ্যন্তরে উত্তেজনা বৃদ্ধির দিকেও ইঙ্গিত করা হয়েছে। যেহেতু কোম্পানিগুলি এআই গ্রহণকে প্রচার করে, অনেক কর্মী নতুন প্রযুক্তির কাছে তাদের চাকরি হারানোর বিষয়ে উদ্বিগ্ন, একই সময়ে দক্ষতা বিকাশের সুযোগের অভাব রয়েছে যা তাদের এটির সাথে কাজ করতে সহায়তা করবে।
পিয়ারসন এই অমিলটিকে একটি অর্থনৈতিক এবং মানবিক সমস্যা হিসাবে ফ্রেম করেছেন, যার ফলাফল মনোবল, কর্মচারী ধারণ এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রতিযোগিতার জন্য।
সমস্যাটি সমাধানের জন্য, প্রতিবেদনটি সরাসরি এআই স্থাপনার সাথে শেখার একীভূত করার জন্য একটি কাঠামো সরবরাহ করে। প্রথমে নতুন টুল প্রবর্তন এবং পরে প্রশিক্ষণের পরিবর্তে, দক্ষতা বিকাশ একই সময়ে হওয়া উচিত, নির্দিষ্ট কাজ এবং ভূমিকার সাথে যুক্ত।
পিয়ারসনের প্রস্তাবিত ফ্রেমওয়ার্ক নিয়োগকর্তাদেরকে নির্দিষ্ট কাজগুলিকে সমর্থন করার জন্য, দৈনন্দিন কাজের মধ্যে শেখার এম্বেড করা, সময়ের সাথে সাথে দক্ষতার অগ্রগতি পরিমাপ করা এবং প্রশিক্ষণকে সেকেন্ডারি খরচের পরিবর্তে একটি মূল বিনিয়োগ হিসাবে বিবেচনা করার জন্য বোঝানোর জন্য আহ্বান জানায়।
পিয়ারসন বিশ্বাস করেন যে এক-অফ হিসাবে বিতরণ করার পরিবর্তে শেখার ধারাবাহিকতা থাকলে উত্পাদনশীলতা লাভের সম্ভাবনা বেশি থাকে।
প্রতিবেদনটি একটি বৃহত্তর শ্রম প্রেক্ষাপটে বিষয়টিকেও দেখে। এআই সরঞ্জামগুলি দ্রুত ব্যাপকভাবে গ্রহণে পৌঁছেছে, তবে প্রশিক্ষণ ব্যবস্থাগুলি গতিশীল হয়নি।
গবেষণায় উদ্ধৃত বাহ্যিক তথ্য দেখায় যে বেশিরভাগ বৈশ্বিক কর্মশক্তির দশকের শেষ নাগাদ কিছু ধরণের পুনঃস্কিলিংয়ের প্রয়োজন হবে, নিয়োগকর্তারা কীভাবে এআই গ্রহণের সাথে যোগাযোগ করবেন তা পুনর্বিবেচনা করার জন্য চাপ বাড়াবে।
পিয়ারসনের ফলাফলগুলি অর্থনৈতিক মডেলিং, একাডেমিক এবং শিল্প গবেষণা এবং বিশেষজ্ঞের সাক্ষাত্কারের সমন্বয়ের উপর ভিত্তি করে। বিশ্লেষণটি এআই সমর্থিত কাজের সম্ভাব্য অর্থনৈতিক প্রভাব এবং এটি অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় সাংগঠনিক অনুশীলন উভয়ই পরিমাপ করার চেষ্টা করে।
গবেষণাটি এআই বিনিয়োগের বিরুদ্ধে তর্ক করে না, বরং পরামর্শ দেয় যে মানুষের সমান্তরাল বিনিয়োগ ছাড়া প্রযুক্তি ব্যয় সম্ভাব্য রিটার্ন সীমিত করে। প্রতিবেদন অনুসারে, উত্পাদনশীলতার প্রশ্নটি এআই কাজ করে কিনা তা নয়, তবে কোম্পানির কর্মীরা এটির সাথে কাজ করতে প্রস্তুত কিনা।
আপনি পিয়ারসনের সম্পূর্ণ প্রতিবেদনটি দেখতে পারেন এখানে.
কর্মক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের সাথে এআই স্থাপনার হাত মিলিয়ে চলা উচিত এই ধারণা সম্পর্কে আপনি কী মনে করেন? আমাদের মন্তব্যে জানতে দিন.
[ad_2]
