जब वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण की बात आती है तो क्या आप एआई पर भरोसा कर सकते हैं?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) रोजमर्रा की जिंदगी का एक परिचित हिस्सा बन गया है। आप इसे अपने फ़ोन के स्मार्ट सहायक से लेकर Google खोज परिणामों तक हर चीज़ में देखते हैं, और कार्यस्थल में भी इसका उपयोग बढ़ रहा है। जैसे-जैसे प्रतिभाओं की भर्ती करना चुनौतीपूर्ण होता जा रहा है, कई पेशेवर आश्चर्य करते हैं कि क्या एआई मदद कर सकता है।

कंपनियों ने श्रम की कमी और बढ़ती प्रतिस्पर्धा को देखते हुए वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण पर अपना ध्यान केंद्रित किया है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर दूरस्थ श्रमिकों को काम पर रखने से महत्वपूर्ण लाभ मिल सकते हैं, लेकिन यह अक्सर एक लंबी, जटिल प्रक्रिया होती है। इस क्षेत्र में एआई की दक्षता आशाजनक प्रतीत होती है, लेकिन चिंता अभी भी प्रौद्योगिकी को घेरे हुए है।

एआई तेजी से आगे बढ़ रहा है, लेकिन यह अभी भी अपेक्षाकृत नया है, तो क्या आप वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण में इस पर भरोसा कर सकते हैं? यहाँ एक नज़दीकी नज़र है।

एआई वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण को कैसे लाभ देता है

"प्रतिभा अधिग्रहण में लोगों की तुलना में एआई अधिक भरोसेमंद हो सकता है" 

एक चौंकाने वाला 96 प्रतिशत वरिष्ठ मानव संसाधन कर्मचारी विश्वास है कि एआई प्रतिभा अधिग्रहण और प्रतिधारण में काफी सुधार कर सकता है। आधे से अधिक का कहना है कि यह पांच साल के भीतर एचआर का एक मानक हिस्सा बन जाएगा। बेशक, आपको तकनीक को केवल इसलिए नहीं अपनाना चाहिए क्योंकि बाकी सभी हैं। हालाँकि, AI की क्षमता कार्यकर्ता भावनाओं से परे है।

वैश्विक प्रतिभा प्रबंधन में एआई को लागू करने का सबसे सीधा कारण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करना है। अंतर्राष्ट्रीय व्यापार विकास ले सकता है दो से तीन साल, अकेले भर्ती होने में आमतौर पर कई महीने लगते हैं। एआई कागजी कार्रवाई और अन्य नियमित कार्यों को स्वचालित करके, आदर्श उम्मीदवारों को पदों से मिलाने, तत्काल अनुवाद की पेशकश और आवेदकों की जांच करने में मदद कर सकता है।

केवल दक्षता ही किसी तकनीक को भरोसेमंद नहीं बनाती है, लेकिन AI केवल गति और सुविधा से कहीं अधिक प्रदान करता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह भर्ती प्रक्रिया में पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर सकता है।

मनुष्य अक्सर निहित, गहरे बैठे सांस्कृतिक और ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों का प्रदर्शन करते हैं, भले ही वे बाहरी रूप से अनुचित लोग न हों। प्रक्रिया से इन अवचेतन पूर्वाग्रहों को दूर करने में मदद करने के लिए आवेदकों की जांच करते समय आप लिंग, जातीयता, उम्र और अन्य कारकों को अनदेखा करने के लिए एआई को प्रोग्राम कर सकते हैं। इस तरह, प्रतिभा अधिग्रहण में लोगों की तुलना में एआई अधिक भरोसेमंद हो सकता है।

क्या आपको एआई के संभावित डाउनसाइड्स के बारे में चिंतित होना चाहिए?

वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण में एआई की विश्वसनीयता पर कुछ चिंताएं बनी हुई हैं। एआई पूर्वाग्रह को दूर करने में मदद कर सकता है, लेकिन कुछ मामलों में, अगर प्रोग्रामर और उपयोगकर्ता सावधान नहीं हैं तो यह इसे बढ़ा सकता है।

एआई प्रोग्राम करने वाले मनुष्यों के पूर्वाग्रह इन कार्यक्रमों में रिस सकते हैं, जो उन्हें स्व-निर्देशित सीखने के माध्यम से उच्च चरम पर ले जाते हैं। एक टेक कंपनी में पूरी तरह से पिछले रिज्यूमे पर प्रशिक्षित एक मॉडल, जिसमें से अधिकांश पुरुषों से आने की संभावना है, खुद को महिलाओं को अयोग्य घोषित करना सिखा सकता है। उस स्थिति में, AI की प्रवृत्ति को खराब कर सकता है सिर्फ 25% महिलाएं एसटीईएम क्षेत्रों में नौकरियां धारण करना।

एआई को संवेदनशील डेटा जैसे नाम, पते और वित्तीय जानकारी को संभालने देना भी साइबर सुरक्षा संबंधी चिंताओं को पेश कर सकता है। कुछ लोग एआई पर ही भरोसा कर सकते हैं, लेकिन इन विवरणों को भंग करना आसान बनाने की प्रथा पर नहीं।

ये चिंताएँ विचार करने योग्य हैं, लेकिन इनका मतलब यह नहीं है कि आप AI पर भरोसा नहीं कर सकते। ये जोखिम तकनीक में निहित नहीं हैं, और उन्हें ठीक करना पहले की तुलना में आसान है। लोगों की तुलना में एआई से पूर्वाग्रह को दूर करना बहुत कम जटिल कार्य है, इसलिए जब ये रुझान संबंधित हो सकते हैं, एआई अभी भी सही दृष्टिकोण के साथ आगे बढ़ने का सबसे अच्छा तरीका है।

"लोगों की तुलना में एआई से पूर्वाग्रह को दूर करना बहुत कम जटिल कार्य है।" 

वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण में एआई का उपयोग करने के लिए विचार

आप वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण में एआई पर भरोसा कर सकते हैं यदि आप समझते हैं कि उस आत्मविश्वास में क्या बाधा आ सकती है और इसके लिए जिम्मेदार है। समीकरण से पूर्वाग्रह हटाना सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है।

अध्ययनों से पता चलता है कि कुछ जानकारी को हटाने से एआई में पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से समाप्त करें, जैसे एक अंधे स्वाद परीक्षण में। एआई मॉडल का प्रशिक्षण देते समय नस्ल, लिंग या अन्य कारकों को इंगित करने वाली जानकारी को हटाने से उन्हें मानवीय पूर्वाग्रहों को लेने के लिए खुद को सिखाने से बचने में मदद मिलेगी। आप इसे बाद में प्रक्रिया में भी लागू कर सकते हैं, एआई कार्यक्रमों को देने से पहले आवेदकों के रिज्यूमे से पहचानकर्ताओं को हटा सकते हैं।

"कुछ जानकारी को हटाने से एआई में पूर्वाग्रह को प्रभावी ढंग से समाप्त किया जा सकता है।" 

आप आवश्यक सुरक्षा नियंत्रण लागू करके एआई में विश्वास को और बेहतर बना सकते हैं। इन मॉडलों का उपयोग करने वाले सभी डेटाबेस को एन्क्रिप्ट करना एक अच्छा पहला कदम है। डेटा एक्सेस को सीमित करना भी सबसे अच्छा है ताकि केवल एआई मॉडल को प्रशिक्षण और सिलाई करने वाले लोग ही इसके आंतरिक कामकाज तक पहुंच सकें। डमी जानकारी के लिए संवेदनशील डेटा को प्रतिस्थापित करने से यहां भी मदद मिल सकती है, जैसा कि पूर्वाग्रह को दूर करने में होता है।

एआई के अति प्रयोग से बचना भी एक अच्छा विचार है। ये उपकरण काफी हद तक भरोसेमंद हैं, लेकिन गलतियां अभी भी हो सकती हैं, इसलिए अंतिम निर्णय हमेशा उन मनुष्यों के पास आना चाहिए जो संभावित मुद्दों को पहचान सकते हैं। याद रखें, एआई लोगों की मदद करने के लिए एक उपकरण के रूप में सबसे अच्छा है, न कि उन्हें बदलने के लिए।

सही तरीके से इस्तेमाल किया गया, AI एक मददगार, भरोसेमंद टूल है

आप वैश्विक प्रतिभा अधिग्रहण में एआई पर भरोसा कर सकते हैं यदि आप जानते हैं कि इसका सही तरीके से उपयोग कैसे किया जाए। पूर्वाग्रह के जोखिम से बचने के लिए आप इसे तैयार कर सकते हैं। फिर आप इस तकनीक के संभावित नुकसानों की चिंता किए बिना इसका पूरा लाभ उठाएंगे।

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