कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विश्वभर की उद्योगों को बदल रही है, इसलिए विभिन्न क्षेत्रों के कर्मचारियों को एआई से संबंधित कौशल विकसित करने की आवश्यकता है। जैसा कि OECD ने बताया है, एआई का प्रसार "विशेषज्ञ एआई पेशेवरों और एआई की सामान्य समझ रखने वाले कर्मचारियों दोनों की बढ़ती मांग को बढ़ावा दे रहा है।"

दूसरे शब्दों में, गैर-तकनीकी भूमिकाओं में भी बुनियादी एआई साक्षरता – यह समझना कि एआई उपकरण कैसे काम करते हैं, वे कौन सा डेटा उपयोग करते हैं, और वे मानव कार्यों को कैसे बढ़ा सकते हैं – का महत्व बढ़ रहा है।

UNESCO का एआई कौशल ढांचा भी इस बात पर जोर देता है कि सीखने वालों को "मूलभूत एआई ज्ञान और कौशल" की आवश्यकता होती है ताकि वे प्रभावी ढंग से एआई के साथ जुड़ सकें। संक्षेप में, एआई युग में सफलता के लिए तकनीकी ज्ञान और नैतिक समझ से प्रेरित मानव-केंद्रित कौशल का संयोजन आवश्यक है।

अब आइए नीचे एआई के साथ काम करने के लिए आवश्यक कौशल के बारे में और जानें!

मूलभूत तकनीकी कौशल

• प्रोग्रामिंग भाषाएँ: एआई विकास के लिए Python, R, या Java जैसी प्रमुख भाषाओं में दक्षता आवश्यक है। इन भाषाओं में व्यापक एआई पुस्तकालय (जैसे TensorFlow, PyTorch) होते हैं और ये मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती हैं।

• मशीन लर्निंग और एआई फ्रेमवर्क: मशीन लर्निंग की अवधारणाओं को समझना – जिसमें सुपरवाइज्ड/अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग शामिल हैं – अनिवार्य है। पेशेवरों को मॉडल (यहां तक कि बड़े भाषा मॉडल या जनरेटिव एआई जैसे उन्नत मॉडल) बनाने और प्रशिक्षित करने तथा उन्हें लागू करने के लिए एआई फ्रेमवर्क और उपकरणों का उपयोग करना आना चाहिए।

• डेटा प्रबंधन और बिग डेटा उपकरण: एआई सिस्टम बड़े डेटा सेट पर निर्भर करते हैं। डेटा संग्रह, सफाई, और पूर्व-प्रसंस्करण में कौशल महत्वपूर्ण हैं। बिग डेटा प्लेटफॉर्म (जैसे Hadoop, Apache Spark) और डेटाबेस/क्वेरी उपकरण (SQL, NoSQL) के साथ अनुभव यह सुनिश्चित करता है कि एआई मॉडल सटीक, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित हों।

• क्लाउड कंप्यूटिंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर: क्लाउड सेवाओं (AWS, Azure, Google Cloud) और GPU/पैरेलल प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क की समझ की मांग बढ़ रही है। एआई को लागू करने में अक्सर क्लाउड-आधारित एमएल प्लेटफॉर्म या कंटेनर तकनीकों (Docker/Kubernetes) का उपयोग करके मॉडल को उत्पादन में स्केल करना शामिल होता है।

ये तकनीकी कौशल सुनिश्चित करते हैं कि कोई व्यक्ति प्रभावी ढंग से कोड लिख सके, मॉडल प्रशिक्षित कर सके और उन्हें लागू कर सके।

उदाहरण के लिए, जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय के विश्लेषण में बताया गया है कि "प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता एआई विकास के लिए एक मूलभूत कौशल है," और बड़े डेटा सेट (जैसे Hadoop या Spark के माध्यम से) को संभालना सटीक एआई मॉडल बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

गणितीय और विश्लेषणात्मक कौशल

• सांख्यिकी और प्रायिकता: मॉडल डिजाइन और मूल्यांकन के लिए सांख्यिकी की समझ आवश्यक है (जैसे त्रुटि या विश्वास को मापना)। यह एआई आउटपुट की व्याख्या करने और अनिश्चितता को मापने में मदद करता है।
  
  उदाहरण के लिए, एआई डेवलपर्स मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए सांख्यिकीय माप (जैसे मीन स्क्वायर्ड एरर) और भविष्यवाणियों में अनिश्चितता को संभालने के लिए प्रायिकता तर्क (बायेसियन विधियाँ, हिडन मार्कोव मॉडल) का उपयोग करते हैं।

• रैखिक बीजगणित: कई एआई एल्गोरिदम (विशेषकर डीप लर्निंग) रैखिक बीजगणित (वेक्टर, मैट्रिक्स, टेन्सर) पर निर्भर करते हैं। उदाहरण के लिए, मैट्रिक्स गुणा और ईजेनवेक्टर जैसे सिद्धांत आयाम घटाने (SVD) और न्यूरल नेटवर्क संचालन के लिए आधार प्रदान करते हैं।
  
  रैखिक बीजगणित की मजबूत समझ से विशेषज्ञ यह समझ सकते हैं और अनुकूलित कर सकते हैं कि डेटा एआई मॉडल में कैसे प्रवाहित होता है।

• कलन और अनुकूलन: कलन (डेरिवेटिव, ग्रेडिएंट) मॉडल प्रशिक्षण के लिए मूलभूत है, जैसे ग्रेडिएंट डिसेंट विधि। मॉडल पैरामीटर का अनुकूलन (लॉस फंक्शन को कम करना) यह समझने पर निर्भर करता है कि छोटे बदलाव परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं – जो कि कलन की अवधारणा है।
  
  इसलिए, बहुविवरण कलन और अनुकूलन सिद्धांत उन्नत एआई कौशल सेट का हिस्सा हैं।

• विश्लेषणात्मक तर्क: औपचारिक गणित से परे, मजबूत विश्लेषणात्मक सोच समस्याओं को परिभाषित करने और मॉडल की समस्याओं का समाधान करने में मदद करती है। समस्या को तोड़ने, मात्रात्मक तर्क लागू करने और मॉडल को पुनः सुधारने की क्षमता एआई कार्य के लिए आवश्यक है।

ये विश्लेषणात्मक कौशल मिलकर एआई विकास की रीढ़ बनाते हैं।

जॉन्स हॉपकिन्स के अनुसार, सांख्यिकी, प्रायिकता, रैखिक बीजगणित और कलन जैसे क्षेत्र "परिष्कृत एआई मॉडलों की नींव" बनाते हैं।

मुलायम कौशल और मानवीय गुण

केवल तकनीकी विशेषज्ञता पर्याप्त नहीं है। एआई के साथ काम करने के लिए मजबूत मानवीय-केंद्रित कौशल भी आवश्यक हैं, जिन्हें एआई दोहरा नहीं सकता।
प्रमुख मुलायम कौशल में शामिल हैं:

• रचनात्मकता और आलोचनात्मक सोच: एआई के साथ नवाचार का अर्थ अक्सर नए एल्गोरिदम विकसित करना या एआई को अनूठी समस्याओं पर लागू करना होता है। UNESCO का एआई ढांचा स्पष्ट रूप से "समस्या समाधान, रचनात्मकता और डिज़ाइन सोच" की मांग करता है।
  
  इसी तरह, यूरोपीय संघ के शोध में कहा गया है कि रचनात्मकता और जटिल समस्या-समाधान जैसे मानवीय कौशल एआई के साथ बढ़ती मांग में होंगे।

• संचार और टीम वर्क: एआई परियोजनाएं आमतौर पर बहु-कार्यात्मक टीमों (डेटा वैज्ञानिक, डोमेन विशेषज्ञ, प्रबंधक) में होती हैं। एआई अवधारणाओं को सरल शब्दों में समझाने, स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण लिखने और प्रभावी सहयोग करने की क्षमता महत्वपूर्ण है।
  
  यूरोपीय संघ के निष्कर्ष संचार और सहयोग को महत्वपूर्ण "मुलायम" कौशल के रूप में रेखांकित करते हैं जो तकनीकी क्षमताओं को पूरक करते हैं।

• अनुकूलनशीलता और आजीवन सीखना: एआई एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है। नियोक्ता और विशेषज्ञ "अनुकूलनशीलता, लचीलापन और जिज्ञासा" को एआई युग के शीर्ष कौशल के रूप में मानते हैं। विश्व आर्थिक मंच (WEF) पाता है कि जिज्ञासा और विकास मानसिकता भविष्य की नौकरियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशल हैं।
  
  OECD भी बताता है कि निरंतर कौशल विकास आवश्यक है क्योंकि कार्यस्थल तेजी से बदल रहा है। जो कर्मचारी नए उपकरण जल्दी सीख सकते हैं और उभरती तकनीकों के साथ तालमेल बिठा सकते हैं, वे सफल होंगे।

• सहानुभूति और भावनात्मक बुद्धिमत्ता: उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं, नैतिक प्रभावों और टीम गतिशीलता को समझने के लिए सहानुभूति आवश्यक है। यूरोपीय संघ के विश्लेषक सहानुभूति और भावनात्मक बुद्धिमत्ता को उन मुलायम कौशलों में शामिल करते हैं "जो एआई-सहायक कार्यस्थलों में आवश्यक रहेंगे।"
  
  ये कौशल ऐसे एआई डिज़ाइन करने में मदद करते हैं जो वास्तव में लोगों की सेवा करता है और परिवर्तन के दौरान टीमों का नेतृत्व करता है।

संक्षेप में, रचनात्मकता, आलोचनात्मक सोच, संचार और अनुकूलनशीलता जैसे मानवीय-केंद्रित कौशल तकनीकी ज्ञान के साथ आवश्यक पूरक हैं जब एआई के साथ काम किया जाता है।

नैतिकता और जिम्मेदार एआई उपयोग

एआई की शक्ति नैतिक और कानूनी विचारों को जन्म देती है, इसलिए इन्हें समझना एआई कार्य के लिए एक महत्वपूर्ण "कौशल" है:

• नैतिक जागरूकता: कर्मचारियों को एआई की संभावित पक्षपात और सामाजिक प्रभावों के बारे में पता होना चाहिए। UNESCO स्पष्ट रूप से एआई की नैतिकता को एक मुख्य योग्यता बनाता है (जिम्मेदार उपयोग, निष्पक्षता और सुरक्षा)।
  
  इसका अर्थ है एआई आउटपुट की अनचाही पक्षपात या नुकसान के लिए आलोचनात्मक मूल्यांकन करना और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना (जैसे एल्गोरिदम में पारदर्शिता डिजाइन करना)।

• नियामक ज्ञान: डेटा संरक्षण (जैसे GDPR), गोपनीयता नियमों और उद्योग मानकों की समझ यह सुनिश्चित करती है कि एआई का उपयोग नियमों के अनुरूप हो। कंपनियां कर्मचारियों से एआई के आसपास शासन ढांचे को समझने की अपेक्षा करती हैं।

• जनरेटिव एआई और उपकरण साक्षरता: नए एआई उपकरणों (जैसे जनरेटिव एआई सहायक या सामग्री उपकरण) का प्रभावी और सुरक्षित उपयोग एक व्यावहारिक कौशल है। UNESCO बताता है कि एआई साक्षरता में "जनरेटिव एआई का जिम्मेदारी से उपयोग करना" शामिल है (लेखन या व्यावसायिक कार्यों के लिए)।
  
  इसमें मॉडल को सही तरीके से प्रॉम्प्ट करना, एआई सुझावों की पुष्टि करना और गलत सूचना जैसे जोखिमों से बचना शामिल है।

• सुरक्षा और डेटा प्रबंधन: EU रिपोर्ट में यह भी उल्लेख है कि डेटा सुरक्षा जैसे तकनीकी कौशल एआई कौशल के साथ आवश्यक हैं। संवेदनशील डेटा की सुरक्षा, एआई सिस्टम की सुरक्षा और साइबर सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन एआई कौशल सेट का हिस्सा बनते जा रहे हैं।

नैतिक निर्णय क्षमता और जिम्मेदार उपयोग की आदतें विकसित करके – केवल तकनीकी दक्षता नहीं – कर्मचारी यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई उपकरण सकारात्मक परिणामों और कम जोखिम के लिए उपयोग किए जाएं।

आजीवन सीखना और अनुकूलनशीलता

एक अंतिम महत्वपूर्ण "कौशल" निरंतर सीखने की क्षमता है। एआई तकनीकें इतनी तेजी से विकसित हो रही हैं कि जो आज अत्याधुनिक है, वह कल पुराना हो सकता है।

शोधकर्ता और संस्थान दोनों आजीवन सीखने पर जोर देते हैं:

OECD और EU इस बात पर बल देते हैं कि शिक्षा को निरंतर, लचीले सीखने की ओर बढ़ना चाहिए, क्योंकि पिछली ट्रेनिंग जल्दी अप्रचलित हो जाती है।

इसी तरह, WEF बताता है कि "जिज्ञासा और आजीवन सीखना" भविष्य की नौकरियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से हैं।

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कौशल उन्नयन के लिए सक्रिय रहना – कोर्स करना, कार्यशालाओं में भाग लेना, या नए एआई तरीकों का स्व-अध्ययन करना।

इसका अर्थ यह भी है कि परिवर्तन के लिए खुला मानसिकता होना। जो कर्मचारी जुड़े रहते हैं (उदाहरण के लिए अपनी भूमिका में नए एआई उपकरणों के साथ प्रयोग करके) वे सबसे बेहतर अनुकूलित होंगे।

संक्षेप में, एआई-तैयार करियर पथ के लिए लगातार सीखने की क्षमता और क्षेत्र के विकास के साथ कौशल अपडेट करने की इच्छा आवश्यक है।

एआई-तैयार प्रोफ़ाइल बनाना

अंत में, एआई-समृद्ध कार्यस्थल में सफलता के लिए विभिन्न कौशलों का संयोजन आवश्यक है। विशेषज्ञों को अभी भी मूल एआई क्षमताओं (प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण) की आवश्यकता होती है, जबकि सभी कर्मचारियों को सामान्य एआई साक्षरता (एआई उपकरणों और अवधारणाओं की बुनियादी समझ) से लाभ होता है।

इतना ही महत्वपूर्ण है मानवीय कौशल – रचनात्मकता, संचार, सहानुभूति – और एक नैतिक दृष्टिकोण।
वैश्विक अध्ययन स्पष्ट करते हैं: तकनीकी, विश्लेषणात्मक और पारस्परिक ताकतों का मिश्रण आवश्यक है।

कोडिंग और गणित कौशल के साथ समस्या-समाधान, अनुकूलनशीलता और जिम्मेदार जागरूकता विकसित करके, विभिन्न क्षेत्रों के पेशेवर एआई के साथ सफल होने के लिए खुद को तैयार कर सकते हैं।

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