नई दिल्ली। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पिछले कुछ समय से मौजूद है। पिछले दशक में डीप लर्निंग ने अन्य चीजों के अलावा कंप्यूटर दृष्टि और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) में क्रांति ला दी है। लेकिन पिछले एक वर्ष में जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने विश्व को हिलाकर रख दिया है। एआई वर्गीकरण और भविष्यवाणी से परे आगे बढ़ रहा है और तत्काल अनुप्रयोगों के माध्यम से सक्रिय रूप से विभिन्न उद्योगों का निर्माण करके प्रभाव डाल रहा है। आईटी उद्योग स्वयं इन सबके केंद्र में रहा है, जिससे नौकरी विस्थापन के बारे में चिंताएं बढ़ गई हैं। आइए, हम पांच प्रकार के आईटी पेशेवरों और उनकी भूमिकाओं पर एआई के संभावित प्रभाव पर एक संक्षिप्त नजर डालें।
डेटा वैज्ञानिकों के लिए बदलता परिदृश्य
जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डीप लर्निंग व्यापक मात्रा में डेटा पर निर्भर करता है। यह डेटा संरचित, संख्यात्मक, और अन्य स्वरूप में हो सकता है। यह पाठ, भाषण, चित्र, वीडियो आदि जैसा असंरचित भी हो सकता है। इसलिए डेटा वैज्ञानिकों के लिए यह परिवर्तन का समय है। जो पेशेवर असंरचित डेटा के साथ काम करने के लिए खुद को अच्छी तरह से ढाल लेते हैं, वे आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं। इन लोगों के लिए एआई कोई खतरा नहीं है, यह एक बड़ा अवसर है।
बिजनेस एनालिस्ट : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस युग में कहानी कला की सामर्थ्य
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इस विशेष युग में टेक्नोलॉजिस्ट के काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा डेटा को कहानी के मध्यम से प्रस्तुत करना है। व्यावसायिक संदर्भ में, यह व्यवसाय विश्लेषकों की प्राथमिक भूमिका है। डेटा को एक कहानी के रूप में प्रस्तुत करके, बिजनेस एनालिस्ट हितधारकों के लिए मुख्य अंतर्दृष्टि और निहितार्थों को समझना आसान बनाते हैं। एआई ने स्वचालित रूप से उत्पन्न ग्राफिक्स और सारांश के साथ कहानियां बताने के नए तरीके बनाए हैं। इसलिए बिजनेस एनालिस्ट की भूमिका केवल ऐसे आउटपुट तैयार करना नहीं है, बल्कि इसे मूल्यवान और सहज तरीकों से व्याख्या करना है।
फुल-स्टैक डेवलपर्स : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से दक्षता बढ़ाना
फुल-स्टैक डेवलपर्स सॉफ्टवेयर उत्पाद बनाते हैं। वे बैकएंड पर काम करते हैं, जहां डेटा एकत्र, संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जाता है। वे अक्सर वेब पेजों या मोबाइल ऐप्स के रूप में फ्रंट एंड बनाते हैं। इसमें से बहुत कुछ सिर्फ कोडिंग है। उदाहरण के लिए, गिटहब कोपायलट के माध्यम से स्टार्टर कोड जनरेट करना कोडिंग को सरल और तेज बनाता है। एआई प्रोग्रामर की जगह नहीं लेगा, यह उन्हें तेज, अधिक कुशल और समग्र रूप से बेहतर बना देगा।
सिस्टम इंजीनियर : विश्वसनीयता के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लाभ उठाना
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उन कंप्यूटर सिस्टम पर निर्भर करता है जो विश्वसनीय और स्केलेबल हैं। यह सुनिश्चित करने का काम सिस्टम इंजीनियरों का है। चंूकि यह एक व्यापक भूमिका है, इसमें आमतौर पर अनुभवी टेक्नोलॉजिस्ट काम करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एआई दोष पहचान और परीक्षण केस निर्माण जैसे कुछ कार्यों का सीधे समर्थन कर सकता है। सिस्टम इंजीनियर, बदले में, सिस्टम आर्किटेक्चर और प्रोग्राम मैनेजमेंट के पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।
साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-प्रूफ भूमिका
कुछ तकनीकी भूमिकाएं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रत्यक्ष प्रभाव के प्रति अपेक्षाकृत प्रतिरक्षित हैं। ऐसी ही एक भूमिका साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों की है। कंप्यूटर सुरक्षा एक कभी न ख़त्म होने वाली और निरंतर विकसित होने वाली आवश्यकता है। इससे पहले की तकनीको की तरह, एआई मिश्रण और जटिलता को बढ़ा रहा है। गणना बड़े पैमाने पर क्लाउड पर की जाती है और एआई तक पहुंच अक्सर किनारे वाले उपकरणों के माध्यम से होती है। इसलिए, साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के पास करने के लिए बहुत कुछ है और कौशल हासिल करना है।
जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में आईटी पेशेवरों को परिभाषित करने में ‘क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक प्रौद्योगिकी पेशेवर की जगह लेगा’ के सवाल का एक विशिष्ट उत्तर निहित है। अधिकांश नियमित कोड करना स्वचालित हो जाएगा और एल्गोरिदम डिजाइन में अधिक विशेषज्ञता की आवश्यकता होगी। असंरचित जानकारी के व्यापक अर्थ में संख्यात्मक डेटा प्रसंस्करण को सूचना निष्कर्षण द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा। कम से कम तत्काल भविष्य में, व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से दक्षता लाभ हासिल करना चाहेंगे, और प्रशिक्षित पेशेवरों से समस्या का समाधान कराना और जोखिम लेना चाहेंगे। प्रौद्योगिकी पेशेवरों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जाएगा; उनको अपग्रेड किया जाएगा।
