गूगल के शोध से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नौकरियों को प्रतिस्थापित करने के बजाय मानव क्षमताओं का विस्तार करता है

विभिन्न अवसरों के लिए बायोडाटा भेजते और दस्तावेजों को अनुकूलित करते समय, उम्मीदवार अक्सर देखते हैं कि प्राप्त उत्तर समान होते हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा किए गए एक शोध से पता चलता है कि यह समानता संयोग नहीं हो सकती है।

भर्ती में एल्गोरिथम मोनोकल्चर

शोधकर्ताओं ने लाखों आवेदनों का विश्लेषण किया और निष्कर्ष निकाला कि विभिन्न कंपनियां ऐसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का उपयोग कर सकती हैं जो समान स्वीकृति और अस्वीकृति मानदंड दोहराते हैं। 'एल्गोरिथमिक मोनोकल्चर इन हायरिंग' नामक इस शोध में 11 आर्थिक क्षेत्रों की 156 कंपनियों द्वारा 3.4 मिलियन से अधिक व्यक्तियों द्वारा जमा किए गए लगभग 4 मिलियन आवेदनों की जांच की गई।

पहचाना गया एक महत्वपूर्ण कारक यह था कि ये सभी संगठन एक ही प्रदाता द्वारा प्रदान किए गए एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे थे। इस विवरण ने 'एल्गोरिथमिक मोनोकल्चर' नामक घटना की पहचान करने में मदद की, जो कृषि से प्रेरित शब्द है, जहां विशाल क्षेत्र केवल एक प्रकार की फसल के लिए समर्पित होते हैं। जब कई कंपनियां समान उपकरणों को अपनाती हैं, तो यह संभावना बढ़ जाती है कि वे मूल रूप से समान तर्क का पालन करते हुए उम्मीदवारों का मूल्यांकन करेंगे, जो मॉडल की अंतर्निहित सफलताओं और विफलताओं दोनों पर लागू होता है।

दोहराए जाने वाले अस्वीकृति पैटर्न

एक अन्य प्रासंगिक खोज समान उम्मीदवार प्रोफाइल से संबंधित है। अध्ययन के अनुसार, समान विशेषताओं वाले व्यक्तियों को अलग-अलग निगमों में नौकरियों के लिए प्रतिस्पर्धा करते समय भी सुसंगत मूल्यांकन प्राप्त होने की प्रवृत्ति होती है। प्राथमिक परिणाम बताते हैं कि चार चयन प्रक्रियाओं में भाग लेने वाले लगभग 10% उम्मीदवारों को उन सभी में अस्वीकार कर दिया जाता है। इसके अतिरिक्त, दस नौकरियों के लिए आवेदन करने वालों में से लगभग 4% लगातार दस अस्वीकृतियाँ झेलते हैं।

इन अस्वीकृतियों की आवृत्ति स्वतंत्र रूप से लिए गए निर्णयों में अपेक्षित आवृत्ति से अधिक होती है। यह ध्यान देने योग्य है कि कई बायोडाटा मानव भर्तीकर्ता द्वारा जांचे जाने से पहले ही हटा दिए जाते हैं। यह पुष्टि करने के लिए कि क्या यह व्यवहार यादृच्छिक था, शोधकर्ताओं ने डेटा की तुलना एक सैद्धांतिक आधार रेखा और एल्गोरिथम केंद्रीकरण के बिना भर्ती पर पिछले अध्ययनों से की, जिससे पता चला कि लगातार अस्वीकृतियाँ विभिन्न चयन प्रक्रियाओं के बीच एक सामान्य पैटर्न को दर्शाती हैं।

आवेदन के लिए रणनीतियाँ

किए गए सिमुलेशन के अनुसार, बायोडाटा भेजना जारी रखना अभी भी फायदेमंद है। अध्ययन इंगित करता है कि आवेदन की मात्रा बढ़ाने से अवसर प्राप्त करने की संभावना में सुधार होता है, हालांकि यह लाभ कम हो जाता है जब कंपनियां समान सिस्टम का उपयोग करती हैं। एक ऐसे परिदृश्य में जहां निर्णय स्वायत्त होते हैं, कम से कम एक सकारात्मक सिफारिश प्राप्त करने की उच्च संभावना तक पहुंचने के लिए लगभग दस आवेदन पर्याप्त होंगे। हालांकि, जब प्रक्रियाएं केंद्रीकृत प्लेटफार्मों द्वारा मध्यस्थ होती हैं, तो 99.9% की संभावना सुनिश्चित करने के लिए यह संख्या बढ़कर लगभग 25 आवेदन हो जाती है।

लेखकों ने भर्ती के लिए लक्षित प्रौद्योगिकी बाजार के केंद्रीकरण पर भी एक चेतावनी जारी की है। चूंकि कुछ ही आपूर्तिकर्ता कई कंपनियों को सेवा प्रदान करते हैं, इसलिए मौजूद कोई भी पूर्वाग्रह या सीमा तेजी से फैल सकती है। इसके अलावा, इन प्लेटफार्मों की कम पारदर्शिता स्वतंत्र शोध को मुश्किल बनाती है और यह समझने को जटिल बनाती है कि ऐसे उपकरण रोजगार तक पहुंच को कैसे प्रभावित करते हैं, जबकि कई उम्मीदवारों के लिए, यह पूरी प्रक्रिया तब होती है जब वे यह नहीं जानते कि किसी एल्गोरिथम ने बायोडाटा का पहला विश्लेषण किया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की प्रगति पेशेवर भविष्य पर चर्चाओं के केंद्र में है। हालांकि, ओईसीडी की एक नई रिपोर्ट बताती है कि इस तकनीक ने संगठन के सदस्य देशों के बीच अभी तक बेरोजगारी की लहर शुरू नहीं की है।

वैश्विक रोजगार की स्थिति

आर्थिक सहयोग और विकास संगठन (ओईसीडी) का 'रोजगार परिदृश्य 2026' नामक दस्तावेज़ बताता है कि बेरोजगारी दर 4.9% पर बनी हुई है, जो जून 2023 में प्राप्त ऐतिहासिक निम्न स्तर 4.8% के बहुत करीब है। अनुमानों से पता चलता है कि इस वर्ष रोजगार में 0.3% और अगले वर्ष 0.6% की वृद्धि होगी।

ये संकेतक पुष्टि करते हैं कि एआई के विकास ने अब तक जांचे गए राष्ट्रों में काम की उपलब्धता को कम नहीं किया है। ओईसीडी के महासचिव मैथियास कॉरमैन ने रिपोर्ट प्रस्तुत करते समय कहा कि इस बात का कोई सबूत नहीं है कि निगमों द्वारा एआई का गहन उपयोग श्रम बल की व्यापक मांग में कमी ला रहा है।

युवा पेशेवरों के लिए चुनौतियां

हालांकि समग्र परिदृश्य सकारात्मक बना हुआ है, कार्यबल में युवाओं का प्रवेश अधिक जटिल बना हुआ है। ओईसीडी का सुझाव है कि जेनरेटिव एआई की हालिया प्रगति इस परिदृश्य में योगदान करती है। समानांतर रूप से, कंपनियां विभिन्न कार्यों के लिए आवश्यक विशिष्ट कौशल पर अधिक जोर दे रही हैं।

रिपोर्ट कई महत्वपूर्ण बिंदुओं का विवरण देती है: नई तकनीकों से जुड़े कौशल का अधिक मूल्यांकन; कंपनियों द्वारा आवश्यक क्षमताओं में बदलाव; युवाओं के लिए बाजार तक पहुंचना अधिक कठिन; और परिवर्तनों के बावजूद रोजगार में निरंतर वृद्धि।

मैथियास कॉरमैन ने इस बात पर जोर दिया कि एआई काम में एक परिवर्तन ला रहा है, न कि केवल कमी, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रौद्योगिकी ने अभी तक युवाओं या सामान्य श्रमिकों की रोजगार अपेक्षाओं से समझौता नहीं किया है।

संघर्षों के बावजूद बाजार की लचीलापन

अध्ययन ने मध्य पूर्व में युद्ध के ऊर्जा लागतों पर पड़ने वाले प्रभावों के बावजूद श्रम बाजार की प्रतिरोधक क्षमता का भी अवलोकन किया। रोजगार सृजन मजबूत बना रहा, और नौकरियों की मात्रा, हालांकि महामारी के बाद के चरम से कम थी, संघर्ष की शुरुआत से स्थिर हो गई थी।

इसके अतिरिक्त, रिपोर्ट इंगित करती है कि कई कर्मचारियों ने अभी तक अपनी आय में सुधार महसूस नहीं किया है। ओईसीडी के लगभग एक तिहाई देशों में, वास्तविक वेतन पांच साल पहले दर्ज किए गए स्तरों से नीचे बने हुए हैं। अंतिम डेटा से पता चलता है कि एआई पहले ही कंपनियों द्वारा मांगे जाने वाले कौशल को प्रभावित कर रहा है, लेकिन जैसा कि ओईसीडी स्वयं कहती है, सदस्य देशों में नौकरियों में व्यापक कमी के कोई संकेत नहीं हैं।