संयुक्त अरब अमीरात के कर्मचारियों पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रभाव: श्रम में आसानी या कार्यभार में वृद्धि?
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संयुक्त अरब अमीरात के कर्मचारियों पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रभाव: श्रम में आसानी या कार्यभार में वृद्धि?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कर्मचारियों को काम तेज करने के लिए नए अवसर प्रदान करता है, हालांकि संयुक्त अरब अमीरात (यूएई) के कई विशेषज्ञों के लिए बचाए गए समय से हमेशा कार्यभार में कमी नहीं आती है।

भले ही यूएई में 76 प्रतिशत कर्मचारी एआई द्वारा लाए जाने वाले परिवर्तनों को लेकर उत्साह व्यक्त करते हैं, जो विश्व के 65 प्रतिशत की तुलना में अधिक है, और 72 प्रतिशत पिछले वर्ष की तुलना में नवाचार के अधिक अवसरों को चिह्नित करते हैं, लेकिन अधिक कार्यों को पूरा करने की मांग वाला दबाव बढ़ता जा रहा है।

कॉर्न फेरी यूएई वर्कफोर्स रिपोर्ट 2026 के अनुसार, जो देश के 500 पेशेवरों की राय पर आधारित है, 70 प्रतिशत कर्मचारी पिछले दो वर्षों में अपने कार्यभार में उल्लेखनीय वृद्धि होने की सूचना देते हैं। ये परिणाम कार्यस्थल पर बढ़ती दुविधा को रेखांकित करते हैं: चूंकि एआई नियमित कार्यों को स्वचालित करता है और नवाचार के अवसर खोलता है, क्या कर्मचारी दक्षता में वृद्धि से लाभान्वित हो रहे हैं, या उनसे बस अधिक की उम्मीद की जा रही है?

हॉटपैक में वरिष्ठ मानव संसाधन और संस्कृति प्रबंधक, नाजीबा सुलेमान अबुबाकर का मानना है कि कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई को लागू करने से कर्मचारियों की जिम्मेदारियां स्वचालित रूप से न बढ़ें। वह बताती हैं कि एआई दोहराए जाने वाले और श्रमसाध्य कार्यों को संसाधित करके काम को सरल बनाने में सक्षम है, जिससे विशेषज्ञ समस्याओं को हल करने, बेहतर निर्णय लेने और महत्वपूर्ण कार्यों को करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हालांकि, वह इस बात पर जोर देती हैं कि बचाए गए समय का मतलब स्वचालित रूप से अतिरिक्त जिम्मेदारियां नहीं होना चाहिए, और संगठनों को दक्षता और कर्मचारियों की भलाई के बीच संतुलन खोजना चाहिए।

उनके अनुसार, मानव संसाधन विभागों को अंतिम परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय कार्य की गुणवत्ता का आकलन करने, यथार्थवादी अपेक्षाएं निर्धारित करने और कार्यभार का विश्लेषण करने के लिए व्यवसाय के नेताओं के साथ मिलकर काम करना चाहिए। इसके अलावा, प्रबंधकों को एआई के कारण नौकरी की जिम्मेदारियों में बदलाव की स्थिति में निष्पक्ष रूप से कार्यों के वितरण और प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता है। कर्मचारियों को यह भी समझना चाहिए कि इस तकनीक का जिम्मेदारी से उपयोग कैसे किया जाए, खासकर संवेदनशील डेटा के साथ काम करते समय।

अबुबाकर निष्कर्ष निकालती हैं कि नियमित प्रतिक्रिया एचआर को यह निर्धारित करने में मदद करती है कि क्या प्रौद्योगिकी दबाव कम कर रही है या, इसके विपरीत, इसे बढ़ा रही है। अंततः, एआई को लोगों की कार्य प्रक्रिया में सुधार करना चाहिए, न कि केवल उस कार्य की मात्रा में।

ओनिक्स एआई सॉल्यूशंस के सह-संस्थापक, अवस इस्माइल का मानना है कि समस्या अक्सर तकनीक में नहीं होती है, बल्कि इस बात में होती है कि कंपनियां बचे हुए समय का प्रबंधन कैसे करती हैं। वह स्पष्ट रूप से कहते हैं कि कई कंपनियां बस खाली समय को अतिरिक्त काम से भर देती हैं, जो एआई की नहीं, बल्कि प्रबंधन की समस्या है। यदि किसी व्यक्ति को दो घंटे बचाए जाते हैं, और फिर उसे दो नए कार्य दिए जाते हैं, तो कुछ भी बेहतर नहीं होता है।

इस्माइल संगठनों को थकाऊ और दोहराए जाने वाले कर्तव्यों को खत्म करने के लिए एआई का उपयोग करने की सलाह देते हैं ताकि कर्मचारी मानवीय निर्णय और बातचीत की आवश्यकता वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। उदाहरण के लिए, ओनिक्स में एआई रिक्रूटर कॉल की प्राथमिक स्क्रीनिंग संभालता है, जिससे भर्तीकर्ताओं को उम्मीदवारों और हितधारकों के साथ अधिक समय बिताने की अनुमति मिलती है। उनके विचार में, लक्ष्य केवल दक्षता और परिणामों की मात्रा बढ़ाने के बजाय उत्पादकता बढ़ाना होना चाहिए।

वह यह भी मानते हैं कि प्रदर्शन मूल्यांकन के तरीकों को बदलना चाहिए। जब कर्मचारियों का मूल्यांकन मुख्य रूप से किए गए कार्यों की संख्या के आधार पर किया जाता है, तो एआई केवल उन कार्यों की संख्या बढ़ा सकता है जिनकी उनसे अपेक्षा की जाती है। इसके बजाय, उन्हें उस मूल्य को मापना चाहिए जो वे लाते हैं, और उनके विचार में, एचआर को इस प्रक्रिया का नेतृत्व करना चाहिए। टीमों से यह पूछना आवश्यक है कि उनके काम का कौन सा हिस्सा थकाऊ है, और पहले इसे एआई को सौंपना चाहिए।

इस्माइल का तर्क है कि उद्यमों को स्वयं यह तय करना चाहिए कि बचे हुए समय का उपयोग कैसे किया जाएगा - काम की गुणवत्ता में सुधार के लिए, नए कौशल विकसित करने के लिए, या अधिक टिकाऊ गति स्थापित करने के लिए। वह इस बात पर जोर देते हैं कि एआई काम में सुधार के लिए एक बड़ा अवसर प्रस्तुत करता है, लेकिन तभी जब कंपनियां अपने कर्मचारियों को इस लाभ को महसूस करने दें और वास्तव में तकनीक का उपयोग करने का आनंद लें, न कि केवल शुद्ध लाभ की चिंता करें।

वी ग्रुप इंटरनेशनल में मानव संसाधन प्रमुख, शबिल उमर बताते हैं कि एआई ने कर्मचारियों को समय वापस पाने में मदद की है, न कि उनका बोझ बढ़ाया है। उनका तर्क है कि यह तभी होता है जब एक सिद्धांत का पालन किया जाता है: एआई का उपयोग करना, न कि एआई को हमें उपयोग करने देना। खुदरा, थोक, ई-कॉमर्स और सहायक डिवीजनों में, कंपनियां दस्तावेज़ तैयार करने, डेटा का विश्लेषण करने और रिपोर्ट तैयार करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं। ग्राहक सहायता के प्रथम स्तर जैसे कार्य, जिनमें पहले घंटों लगते थे, अब मिनटों में पूरे हो जाते हैं।

उमर बताते हैं कि मुक्त हुआ समय कर्मचारियों को ग्राहकों, टीम वर्क और मानवीय मूल्यांकन की आवश्यकता वाली व्यावसायिक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। एआई प्रबंधकों को कर्मचारियों की क्षमताओं के अनुसार परियोजना जिम्मेदारियों को अधिक निष्पक्ष रूप से वितरित करने में भी मदद करता है। उनका मानना है कि संगठनों को दैनिक संचालन में एआई के एकीकरण के साथ उत्पादक कार्य दिवस की धारणा पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है। वह जोर देते हैं कि कंपनियों को दैनिक अपेक्षाओं को बदलना चाहिए, लेकिन माप कार्य की मात्रा नहीं, बल्कि कार्य की गुणवत्ता होनी चाहिए। एक अच्छा दिन किए गए कार्यों की संख्या से नहीं, बल्कि बनाई गई मूल्य से परिभाषित होता है।

एचआर विभागों के लिए कार्य यह सुनिश्चित करना है कि दक्षता में वृद्धि कर्मचारियों के लिए मूर्त लाभ में परिवर्तित हो, न कि लक्ष्यों के एक नए सेट में। उमर के अनुसार, एचआर की भूमिका ऐसी सीमाएं निर्धारित करना है ताकि एआई द्वारा बचाया गया समय काम में सुधार, प्रशिक्षण और ग्राहक सेवा पर निर्देशित हो, न कि केवल अधिक कार्यों को पूरा करने पर।

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विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई से उत्पादकता में वृद्धि व्यवसाय वृद्धि में क्यों नहीं बदलती है
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के आधुनिक समाज पर निर्विवाद प्रभाव के बावजूद, इस बात पर एक तीखी बहस बनी हुई है कि इसका समग्र प्रभाव सकारात्मक है या नकारात्मक। एक या दो साल पहले इंटरनेट पर एआई द्वारा बनाई गई छवियों की बाढ़ आ गई थी, जो जल्दी ही कॉर्पोरेट विज्ञापन में शामिल हो गईं। इसके तुरंत बाद, यूट्यूब जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म एआई-जनित थंबनेल से भर गए - विज़ुअल्स जो पहले दर्शकों में रुचि जगा सकते थे, लेकिन आज वे अधिक बार दर्शकों में थकान और संदेह पैदा करते हैं।

हालांकि, सोशल मीडिया फीड्स से बाहर, लक्षित कार्यान्वयन की स्थिति में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कॉर्पोरेट संचालन को बदलने की महत्वपूर्ण क्षमता है। IOL को दिए गए एक विशेष साक्षात्कार में, growthguru.ai के सह-संस्थापक पॉल बेंटिंग ने इस आम नैरेटिव का विश्लेषण किया कि एआई एक अतिरंजित उपकरण बन गया है जो अपेक्षित उत्पादकता वृद्धि प्रदान नहीं करता है।

बेंटिंग ने कहा कि समस्या यह नहीं है कि एआई को अधिक महत्व दिया जा रहा है, बल्कि यह है कि इसका मूल्यांकन एक गलत वादे के आधार पर किया जा रहा है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि उत्पादकता में वृद्धि वास्तविक है और शोधों द्वारा समर्थित है। मैककिन्से के कॉर्पोरेट एआई उपयोग सर्वेक्षण के आंकड़ों के अनुसार, 80% उत्तरदाताओं ने व्यक्तिगत उत्पादकता में सुधार बताया है, लेकिन केवल 37% का दावा है कि एआई ने सीधे तौर पर उनकी संगठन की लाभप्रदता बढ़ाने में योगदान दिया है - एक ऐसा संकेतक जो पिछले एक साल से लगभग अपरिवर्तित रहा है।

इसलिए, बेंटिंग के अनुसार, यह कहना अधिक ईमानदार है कि एआई को अधिक महत्व नहीं दिया जा रहा है, बल्कि इसे मौलिक रूप से गलत समझा जा रहा है। नेता गलती से मानते हैं कि बचाए गए समय का स्वचालित रूप से राजस्व वृद्धि में परिवर्तन होता है। वास्तव में, कंपनियों को एआई के कारण मुक्त हुए घंटों को उच्च रिटर्न वाली मूर्त व्यावसायिक अवसरों को प्राप्त करने के लिए सक्रिय रूप से निर्देशित करने की आवश्यकता है।

हालांकि अधिकांश सार्वजनिक ध्यान स्वाभाविक रूप से पुरानी कार्य प्रक्रियाओं के अनुकूलन पर केंद्रित होता है, बेंटिंग चेतावनी देते हैं कि कार्यों की दक्षता उद्यम का मुख्य लक्ष्य नहीं होनी चाहिए। लगभग 79% प्रबंधकों को उम्मीद है कि एआई 2030 तक राजस्व में पर्याप्त वृद्धि करेगा, जबकि वर्तमान में यह 40% है। फिर भी, केवल 24% के पास स्पष्ट विचार है कि यह भविष्य का राजस्व कहाँ से आएगा। जैसा कि बेंटिंग ने समझाया, वास्तविक लक्ष्य एआई का उपयोग प्रतिस्पर्धियों से पहले तत्काल व्यावसायिक अंतराल की पहचान करने और उच्च मूल्य वाले बाजार के अवसरों को जब्त करने के लिए करना है।

इसी रणनीतिक अंतर को पाटने के लिए Growthguru.ai प्लेटफॉर्म विकसित किया गया है, जो सामान्य कार्यप्रवाह स्वचालन के बजाय व्यवसाय विकास पर केंद्रित है। एक सार्वभौमिक सहायक प्रदान करने के बजाय, उनका प्लेटफॉर्म विशिष्ट वाणिज्यिक लीवर पर लक्षित एआई एजेंटों का उपयोग करता है: पर्की भागीदारों को आपूर्तिकर्ताओं से प्रासंगिक प्रोत्साहन, छूट और संयुक्त वित्तपोषण तक पहुंचने में मदद करता है; माया बाजार में प्रवेश रणनीतियों और संयुक्त विपणन पहलों को विकसित करती है; एलेक्स भागीदारों को प्रमाणन और आपूर्तिकर्ता स्तरों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है; और लेक्सी उद्यमों में महत्वपूर्ण अपडेट को ट्रैक करता है, जैसे माइक्रोसॉफ्ट प्लेटफॉर्म के महत्वपूर्ण रिलीज़।

फिर भी, वाणिज्यिक क्षमता के साथ एक अधिक अंधेरा पक्ष भी मौजूद है - एआई का उपयोग करके अपराध, जहां जवाबदेही और कानूनी दायित्व अनसुलझे मुद्दे बने हुए हैं। बेंटिंग का तर्क है कि वित्तीय धोखाधड़ी के लिए एआई का उपयोग करने वाले अपराधियों को अपने कार्यों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, भले ही वे किन उपकरणों का उपयोग करें। हालांकि, यदि किसी उद्यम का मालिकाना या तृतीय-पक्ष एआई परिचालन या वित्तीय नुकसान पहुंचाता है, तो जिम्मेदारी सीधे उस व्यवसाय पर होती है जिसने इसे लागू किया है। कानूनी जिम्मेदारी को मॉडल प्रदाता पर स्थानांतरित नहीं किया जा सकता है। हालांकि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को सुरक्षित और अनुपालन योग्य आर्किटेक्चर बनाना चाहिए, कार्यान्वयन का चयन पूरी तरह से उद्यम का है। BCG ने अपने एप्लिकेशन एआई बेंचमार्क में इस निष्कर्ष की पुष्टि की है।

GCC देशों की कंपनियाँ परियोजनाओं को लागू करने के लिए अधिक से अधिक अस्थायी कर्मचारियों को नियुक्त कर रही हैं
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GCC देशों की कंपनियाँ परियोजनाओं को लागू करने के लिए अधिक से अधिक अस्थायी कर्मचारियों को नियुक्त कर रही हैं

रिक्रूटमेंट फर्म हेज़ द्वारा किए गए एक नए अध्ययन से पता चला है कि संयुक्त अरब अमीरात और खाड़ी के अन्य देशों में संगठनों का एक तिहाई से अधिक ने पिछले दो वर्षों की तुलना में अनुबंध या अस्थायी कर्मचारियों के उपयोग में वृद्धि की है, क्योंकि परियोजना-उन्मुख भर्ती गति पकड़ रही है।

लिंक्डइन के माध्यम से किए गए दो सर्वेक्षणों के अनुसार, 38 प्रतिशत कंपनियाँ पहले की तुलना में अधिक संविदात्मक कर्मियों का उपयोग कर रही हैं। पहले सर्वेक्षण में, जिसमें 1636 उत्तरदाताओं ने भाग लिया था, 26 प्रतिशत ने बताया कि उपयोग लगभग वैसा ही रहा, 21 प्रतिशत ने कमी की सूचना दी, और 16 प्रतिशत ने कहा कि उनका संगठन बिल्कुल भी संविदात्मक कर्मचारियों का उपयोग नहीं करता है।

दूसरे सर्वेक्षण में, जिसमें 1323 उत्तरों को एकत्र किया गया था, नियोक्ताओं से ठेकेदारों को लाने के कारणों के बारे में पूछा गया। सबसे आम कारण परियोजना-आधारित मांग प्रबंधन था, जिसे लगभग 43 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने बताया। इसके बाद कार्यबल में अधिक लचीलेपन की आवश्यकता (32 प्रतिशत) आई, जबकि 15 प्रतिशत ने जोखिम कम करने और अनुपालन का उल्लेख किया, और 10 प्रतिशत ने बताया कि वे उपयुक्त विशेषज्ञ खोजने के लिए ठेकेदारों को नियुक्त करते हैं।

ये परिणाम बताते हैं कि नियोक्ता मुख्य रूप से जोखिम प्रबंधन या नियमों के पालन के बजाय परियोजनाओं को पूरा करने के लिए ठेकेदारों का उपयोग कर रहे हैं। हेज़ मिडिल ईस्ट के वरिष्ठ निदेशक, रायन टैग ने टिप्पणी की कि अस्थायी विशेषज्ञ कार्यों को हल करने का एक तेज़ और लचीला तरीका प्रदान करते हैं जब व्यवसाय को अतिरिक्त विशेषज्ञता या परियोजना समर्थन की आवश्यकता होती है।

उन्होंने इस बात पर जोर दिया: 'जो विशेष रूप से दिलचस्प है, वह यह है कि परियोजनाओं की मांग हमारे हालिया सर्वेक्षण में सबसे मजबूत कारक बन गई है। यह दर्शाता है कि संगठन कार्यबल के आकार के बारे में कम और उसकी क्षमताओं के बारे में अधिक सोच रहे हैं। वे अपनी आवश्यकता होने पर विशेषज्ञता तक पहुंचना चाहते हैं, बिना स्थायी कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने की आवश्यकता के।'

यह बदलाव इस तथ्य के बीच हो रहा है कि पूरे क्षेत्र की कंपनियाँ विकास योजनाओं को लागू करना, प्रौद्योगिकी में निवेश करना और कौशल की बदलती मांगों के अनुकूल होना जारी रखे हुए हैं। कई परियोजनाओं के लिए केवल एक निश्चित अवधि के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो ठेकेदारों की भर्ती को नियोक्ताओं और स्वयं विशेषज्ञों दोनों के लिए आकर्षक बनाता है।

लचीलापन और मिश्रित कार्यबल

लगभग एक तिहाई उत्तरदाताओं ने लचीलेपन को ठेकेदारों के उपयोग का मुख्य कारण बताया, जो परियोजनाओं के पोर्टफोलियो, बाजार की स्थितियों और व्यावसायिक प्राथमिकताओं के आधार पर टीमों को ऊपर या नीचे स्केल करने की आवश्यकता को दर्शाता है। टैग ने जोड़ा कि स्थायी और अस्थायी भर्ती के बीच की रेखा धुंधली हो रही है। 'संगठन अब मिश्रित कार्यबल बना रहे हैं, जो कर्मचारियों को अस्थायी विशेषज्ञों के साथ जोड़ते हैं, जिससे उन्हें लचीलापन बनाए रखते हुए कौशल तक अधिक कुशलता से पहुंच मिलती है।'

GCC देशों में परिवर्तनकारी परियोजनाओं के जारी रहने के साथ, अनुबंध भर्ती संभवतः संगठनों को लचीलापन बनाए रखते हुए विकास सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता प्राप्त करने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।

UAE के नियोक्ता उम्मीदवारों के कौशल सत्यापन को जटिल बनाने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण भर्ती दृष्टिकोणों की समीक्षा कर रहे हैं
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UAE के नियोक्ता उम्मीदवारों के कौशल सत्यापन को जटिल बनाने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण भर्ती दृष्टिकोणों की समीक्षा कर रहे हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उम्मीदवारों के लिए त्रुटिहीन बायोडाटा तैयार करने और साक्षात्कार में प्रेरक उत्तर देने में मदद करता है। हालांकि, संयुक्त अरब अमीरात (UAE) में नियोक्ताओं के लिए यह एक नई समस्या पैदा करता है: यह कैसे निर्धारित किया जाए कि उम्मीदवार वास्तव में काम करने में सक्षम है, न कि केवल कागज पर खुद को अच्छी तरह से प्रस्तुत करता है?

यह चिंता अमेरिका में किए गए एक नए अध्ययन में परिलक्षित होती है, जिसके अनुसार भर्ती विशेषज्ञों में से 60 प्रतिशत को भर्ती प्रक्रिया में AI के व्यापक रूप से लागू होने के साथ उम्मीदवारों की वास्तविक क्षमताओं का आकलन करने में कठिनाई हो रही है।

वर्कफोर्स डिकोडेड रिपोर्ट (Workforce Decoded Report) के अनुसार, उन नियोक्ताओं का प्रतिशत जो अभी भी यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि AI से संबंधित कौशल का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कैसे किया जाए, दोगुना हो गया है: 2025 में 16 प्रतिशत से बढ़कर 2026 में 32 प्रतिशत हो गया है।

यह मुद्दा UAE के श्रम बाजार के लिए और अधिक प्रासंगिक होता जा रहा है, जहां भर्तीकर्ताओं को यह पता लगाने के लिए AI द्वारा बनाए गए आवेदनों से परे जानकारी खोजने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है कि उम्मीदवार वास्तव में क्या जानते हैं और क्या प्रदान कर सकते हैं।

परिणामस्वरूप, नियोक्ता व्यावहारिक कार्यों, वास्तविक पिछली कार्य परियोजनाओं और समस्याओं को हल करने के अपने दृष्टिकोण की व्याख्या करने की उम्मीदवारों की क्षमता पर अधिक ध्यान दे रहे हैं, जिससे उम्मीदवारों के प्रदर्शन कौशल का उनके बायोडाटा में दावों की तुलना में अधिक सावधानीपूर्वक निरीक्षण किया जाता है।

ओनिक्स एआई सॉल्यूशंस (Onyx AI Solutions) के सह-संस्थापक, अवस इस्माइल (Aws Ismail) ने टिप्पणी की कि जटिलता आंशिक रूप से इस तथ्य के कारण है कि भर्ती प्रक्रियाएं अभी भी लिखित आवेदनों को बहुत अधिक महत्व देती हैं। उन्होंने कहा: 'अब उम्मीदवार सर्वश्रेष्ठ आवेदन लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं, इसलिए बायोडाटा अपने आप में पहले से कम कहता है। नियोक्ता जो अभी भी कागजात के आधार पर चयन करते हैं, उन्हें कठिनाइयों का सामना करना पड़ेगा। नियोक्ता जिन्होंने लोगों के मूल्यांकन के अपने तरीकों को अद्यतन किया है, उन्हें यह आसान लगता है।'

उनके विचार में, AI नियोक्ताओं को उन प्रतिभाओं को खोजने में भी मदद कर सकता है जिन्हें अन्यथा नजरअंदाज किया जा सकता था, खासकर UAE जैसे अंतरराष्ट्रीय कार्यबल में, जहां आवेदक मजबूत लेखक नहीं हो सकते हैं या दूसरी भाषा में आवेदन कर सकते हैं। इस्माइल ने जोड़ा: 'कई सक्षम लोगों को नजरअंदाज कर दिया गया क्योंकि वे मजबूत लेखक नहीं थे या अपनी दूसरी भाषा में आवेदन कर रहे थे। UAE जैसे अंतरराष्ट्रीय बाजार में, यह बहुत सारी प्रतिभा है। AI उन्हें यह प्रदर्शित करने में मदद करता है कि वे वास्तव में क्या कर सकते हैं।'

UAE में जीनियस रिक्रूटमेंट (Genie Recruitment) की प्रबंध निदेशक, निकी विल्सन (Nickie Wilson) का मानना है कि सैद्धांतिक रूप से AI को उम्मीदवारों के कौशल की पहचान को सरल बनाना चाहिए, लेकिन इसका उपयोग उम्मीदवारों द्वारा इस प्रक्रिया को जटिल बना देता है। उन्होंने टिप्पणी की: 'समस्या यह है कि उम्मीदवार अपने बायोडाटा को अनुकूलित करने के लिए भी इसका उपयोग करते हैं, जिससे वास्तविक अनुभव और क्षमता को सुव्यवस्थित आवेदन से अलग करना मुश्किल हो जाता है।'

कुछ कंपनियां उम्मीदवारों की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए व्यावहारिक कार्य देती हैं, हालांकि इन मूल्यांकनों भी AI की सहायता से सुरक्षित नहीं हैं। विल्सन ने जोर देकर कहा कि भर्तीकर्ताओं को यह समझने के लिए अंतिम उत्तर से आगे देखना होगा कि उम्मीदवार वहां कैसे पहुंचा। उन्होंने स्वचालित प्रारंभिक स्क्रीनिंग को पेशेवर निर्णय से बदलने के खिलाफ भी चेतावनी दी, खासकर जब AI द्वारा उत्पन्न आवेदन अधिक समान दिखने लगते हैं।

विल्सन ने चिंता व्यक्त की कि मानवीय निर्णय के बिना, ऐसे उम्मीदवारों का चयन करने का जोखिम है जो काम करने के लिए सबसे अच्छे नहीं हैं, बल्कि जो आत्म-प्रस्तुति के लिए AI का उपयोग करने में सबसे अच्छे हैं। उन्होंने जोड़ा कि यह पारंपरिक भर्ती कौशल के मूल्य को बढ़ाता है, जिसमें सीधी बातचीत, लक्षित खोज और उम्मीदवारों के सेवा रिकॉर्ड का विस्तृत ज्ञान शामिल है। 'बायोडाटा ध्यान आकर्षित कर सकता है, लेकिन भर्तीकर्ता को यह स्थापित करना होगा कि यह व्यक्ति वास्तव में क्या प्रदान करता है।'

इनोवेशंस ग्लोबल (Innovations Global) में मानव संसाधन प्रबंधक, निशा नायर (Nisha Nair) के लिए, समाधान साक्ष्य-आधारित और योग्यता-उन्मुख दृष्टिकोण की ओर बढ़ना है जो उम्मीदवारों की वास्तविक क्षमताओं का परीक्षण करता है, न कि मुख्य रूप से योग्यताओं और पदों पर निर्भर करता है। उन्होंने बताया कि नियोक्ता व्यावहारिक कार्यों, परिदृश्य-आधारित साक्षात्कार, तकनीकी मूल्यांकन, संरचित प्रश्नों और उम्मीदवारों के अनुभव और उपलब्धियों की जांच पर जोर बढ़ा रहे हैं।

नायर ने इस बात पर जोर दिया कि वरिष्ठ और विशिष्ट पदों के लिए यह समझना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि उम्मीदवारों ने वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं से कैसे निपटा, निर्णय कैसे लिया और मापने योग्य परिणामों में कैसे योगदान दिया। उन्होंने जोड़ा कि भर्ती को यह स्थापित करना चाहिए कि क्या उम्मीदवारों के पास उस पद पर सफल होने के लिए आवश्यक कौशल, निर्णय लेने की क्षमता और अनुकूलनशीलता है।

यह स्वीकार करते हुए कि AI योग्य उम्मीदवारों को अपने अनुभव को अधिक प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने, उपयुक्त अवसर खोजने और साक्षात्कार की तैयारी करने में मदद कर सकता है, नायर ने यह भी उल्लेख किया कि यह सीमित प्रासंगिक अनुभव वाले उम्मीदवारों को प्रेरक आवेदन बनाने में मदद कर सकता है, जिससे अनुमानित योग्यता और वास्तविक क्षमता के बीच अंतर बढ़ सकता है। 'समस्या AI के उपयोग में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि क्या प्रस्तुत जानकारी उम्मीदवार के स्वयं के कौशल, अनुभव और योगदान को दर्शाती है।'

इस्माइल ने निष्कर्ष निकाला कि यदि AI का उपयोग आवेदकों के आवेदनों को बेहतर बनाने के बजाय उनका मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है तो यह इस समस्या को हल करने में मदद कर सकता है। ओनिक्स में उन्होंने उल्लेख किया कि AI-आधारित साक्षात्कार भर्तीकर्ताओं को उम्मीदवारों के साथ संवाद करने, स्पष्टीकरण प्रश्न पूछने और नौकरी की आवश्यकताओं के अनुसार उत्तरों का मूल्यांकन करने की अनुमति देते हैं। 'आप AI का उपयोग कौशल के बारे में लिखने के लिए कर सकते हैं। आप इसका उपयोग लाइव बातचीत में इसे नकली बनाने के लिए नहीं कर सकते।'

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