ऑटोमेशन को अपनाने से आपकी फर्म को ग्रोथ बढ़ाने में कैसे मदद मिलेगी

☕ अगर ऑटोमेशन के कारण 5 में से 1 नौकरी 'विस्थापित' हो सकती है, तो एचआर के लिए इसका क्या मतलब है?

ये सुर्खियाँ सबसे ऊपर लग सकती हैं, लेकिन सबसे विचित्र दुःस्वप्न की तरह, वे वास्तविकता में निहित हैं। फ़ैक्टरी लाइन कार्यों से लेकर लेखांकन और चिकित्सा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियों जैसे व्यवसायों का मतलब है कि बढ़ती संख्या में कार्यों को अब स्वचालित और मशीनों या एल्गोरिदम द्वारा समाप्त किया जा सकता है।

थिंक टैंक सेंटर फॉर सिटीज़ की एक हालिया रिपोर्ट का अनुमान है कि ऑटोमेशन और वैश्वीकरण के कारण २०३० तक ५ में से १, या ३६ लाख, ब्रिटिश नौकरियों के 'विस्थापित' होने की संभावना है। रिपोर्ट के अनुसार, जिन नौकरियों में बड़े पैमाने पर नियमित कार्य शामिल हैं, उनमें गिरावट का अधिक जोखिम है, साथ ही सबसे अधिक जोखिम वाले व्यवसाय वेयरहाउसिंग, ग्राहक सेवा और खुदरा हैं।

इसलिए इसमें कोई संदेह नहीं है कि स्वचालन मानव कार्यों को प्रभावित करेगा। लेकिन क्या यह सब कयामत और उदासी है? और इस बढ़ते स्वचालन का भविष्य के मानव संसाधन समूहों पर क्या प्रभाव पड़ सकता है?

यह एक उदास आँकड़ा लगता है, क्या यह 5 नौकरियों में नहीं है? दूसरी ओर, सेंटर फॉर सिटीज ने एक बहुत ही अनुकूल तस्वीर पेश करते हुए कहा कि, नौकरी में गिरावट की संभावना की परवाह किए बिना, 2030 तक परियोजनाओं में समग्र वृद्धि होगी। विशेष रूप से, ऐसी नौकरियों को रखा जाता है जिनमें संज्ञानात्मक और पारस्परिक कौशल की आवश्यकता होती है। विकसित करने के लिए।

यह 'बेघर' शब्द का प्रयोग है जो मुझे सबसे ज्यादा बताता है। रोबोट के साथ सभी लोगों को बेरोजगार छोड़ने के बजाय, हम जो काम करते हैं वह बदल जाएगा, बदल जाएगा और विकसित होगा। शोध बताता है कि ब्रिटेन के शहर सौ दशकों से अधिक समय से स्वचालन और वैश्वीकरण का सामना कर रहे हैं और हमारे लगभग सभी शहरों ने इस अवधि के दौरान व्यवसायों की संख्या में वृद्धि देखी है।

☕ एक क्रांतिकारी तंत्रिका नेटवर्क डिजाइन एआई में भारी चुनौतियों को दूर कर सकता है

शोधकर्ताओं ने कैलकुलस से समीकरणों को गहन सीखने की मुख्य मशीनों को फिर से डिज़ाइन करने के लिए उधार लिया ताकि यह निरंतर प्रक्रियाओं जैसे कि भलाई में परिवर्तन का अनुकरण कर सके।

टोरंटो विश्वविद्यालय में एक एआई शोधकर्ता, वह एक गहन-शिक्षण संस्करण बनाना चाहते थे जो समय के साथ रोगी की भलाई की भविष्यवाणी कर सके। लेकिन मेडिकल रिकॉर्ड की जानकारी एक तरह से अव्यवस्थित है: अपने जीवनकाल के दौरान, आप विभिन्न कारणों से अलग-अलग समय पर डॉक्टर के पास जा सकते हैं, जिससे मनमाने अंतराल पर माप की गड़बड़ी पैदा हो सकती है। एक क्लासिक तंत्रिका नेटवर्क इससे निपटने के लिए संघर्ष करता है। इसके डिजाइन को अवलोकन के स्पष्ट चरणों वाली जानकारी से पता लगाने की आवश्यकता है। इस प्रकार यह निरंतर प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए एक खराब उपकरण है, विशेष रूप से वे जिन्हें समय के साथ अनियमित रूप से मापा जाता है।

☕ 2019 में AI हमारी दुनिया को कैसे फ्रेम करेगा

यह एक सामान्य मनोवैज्ञानिक घटना है: किसी भी शब्द को पर्याप्त बार दोहराएं, और यह अंततः सभी महत्व खो देता है, ध्वन्यात्मक ऊतक की तरह ध्वन्यात्मक शून्य में विघटित हो जाता है।

☕ क्या बिना LiDAR के सेल्फ-ड्राइविंग कारें बनाई जा सकती हैं? एक शोध से पता चलता है कि यह संभव हो सकता है!

जब LiDAR सेंसर की बात आती है, तो टेस्ला की एक राय है जो मुख्यधारा की राय से काफी अलग है।

☕ डिजिटल परिवर्तन देने के लिए एक आधुनिक आईटी वास्तुकला

यह बिना कहे चला जाता है कि कुछ परिवर्तनकारी से गुजरने के लिए किसी संगठन के सभी स्तरों पर बुनियादी व्यवधान की आवश्यकता होती है, जिससे कंपनी के परिचालन क्षेत्रों के बीच अलगाव की आदतन रेखाओं को परिभाषित किया जा सके। यह गड़बड़ी उपयोगकर्ता और ग्राहक, डेटा और एप्लिकेशन के बीच संबंध और सुरक्षा योजनाओं से प्रभावित क्षेत्रों तक फैली हुई है, और संभवतः इन तत्वों का पुनर्मूल्यांकन करेगी। तो जब हम इस क्षमता की ओर भागते हैं और डिजिटल प्रदर्शन को प्रेरित करते हैं, तो व्यापारिक नेताओं को किन संभावित वास्तविकताओं पर विचार करना चाहिए?

डिजिटल परिवर्तन एक आधुनिक आईटी वास्तुकला की मांग करता है जो संगठनों को यह जानने की अनुमति देता है कि प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए बुनियादी ढांचे के साथ-साथ डिजिटल पहल अब कैसे कर रही है। पारंपरिक नेटवर्क हार्डवेयर पर निर्भर है और खंडित और कभी-कभी अक्षम प्रौद्योगिकियों का संचालन करता है जो नेतृत्व कर सकते हैं स्थान से स्थान में प्रदर्शन असमानताएं। आईटी के लिए, एप्लिकेशन और सेवाओं का प्रदर्शन नियंत्रण, जो ऐसे नेटवर्क पर निर्भर हैं, चुनौतीपूर्ण है क्योंकि उनके पास सिस्टम पर मांग रखने वाली सभी गतिविधियों का समग्र दृष्टिकोण नहीं है, और न ही उन सभी मांग संकेतों का आसानी से जवाब देने की क्षमता है। .

अगली पीढ़ी के नेटवर्क, जो मोटे तौर पर सॉफ्टवेयर-परिभाषित होंगे और एक प्रबंधन हवाई जहाज के अधिकारी होंगे, आईटी को संपूर्ण नेटवर्क रास्ते का लाभ उठाने की क्षमता प्रदान करते हैं, सामुदायिक यातायात को उचित प्राथमिकता देते हैं और सभी स्थानों पर समुदाय के स्वास्थ्य को सुनिश्चित करते हैं। ये नेटवर्क डेटा सेंटर से इस किनारे तक उपयोगकर्ता अनुभव का एक सम्मिलित, एंड-टू-एंड परिप्रेक्ष्य भी शामिल करते हैं, इसलिए अंतिम उपयोगकर्ता के प्रभावित होने से पहले ऑपरेशन को खतरे में डालने वाली किसी भी चीज़ की पहचान और प्रबंधन किया जाता है। डिजिटल समाधान और डिजिटल परिवर्तन पहल कैसे प्रदर्शन कर रहे हैं, यह जानने के लिए पूर्ण दृश्यता रखने से यह सुनिश्चित हो जाएगा कि डिजिटल परिवर्तन निवेश में एक वैध उपज है।

सुरक्षा परत में मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकियां अत्यंत विश्वसनीय प्रहरी होने जा रही हैं। नेटवर्क सुरक्षा प्रक्रियाएं आज ज्यादातर मानव द्वारा नियंत्रित और रखरखाव की जाती हैं, इसलिए मानवीय त्रुटि के कारण कमजोरियां एक अंतर्निहित खतरा हैं। इसका एक अच्छा उदाहरण वर्तमान सोच है: यदि आपके पास एक उन्नत डेटाबेस, संरक्षित फ़ायरवॉल, पैच ओपनएसएसएल, आदि है, तो आपकी भेद्यता कम से कम है। यह एक झूठा आधार है जो नेटवर्क की सुरक्षा के लिए घातक हो सकता है।

नए और भविष्य के खतरे लगातार बढ़ते और विकसित होते रहेंगे, और एमएल और एआई कार्यक्रम इन खतरों और संभावित कमजोरियों के खिलाफ लगातार सतर्क रहेंगे। एमएल और एआई तकनीक झूठी धारणाओं से ग्रस्त नहीं हैं और केवल विसंगतियों और खतरों की लगातार पहचान करने का काम करेंगे, लेकिन किसी व्यक्ति द्वारा संचालित सुरक्षा मॉडल की तुलना में कहीं अधिक तेज और बेहतर है।