विन ने इस बात पर जोर दिया कि एआई को प्रतिस्थापन के बजाय वृद्धि के उपकरण के रूप में देखा जाना चाहिए। उन्होंने बताया, “एआई लोगों को आज की तुलना में कहीं बेहतर काम करने में सक्षम बनाएगा।” यह तकनीक उत्पादकता बढ़ाने और कर्मचारियों को अपने ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करने में सक्षम बनाने के लिए तैयार है। उदाहरण के लिए, कॉल सेंटरों में, एआई एजेंटों के ग्राहकों के साथ बातचीत करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार है।
कॉल ट्रांसक्रिप्ट को सारांशित करने और भावनाओं का विश्लेषण करने जैसे कार्यों को स्वचालित करके, AI एजेंटों को बेहतर प्रासंगिक जागरूकता से लैस करेगा। इसका मतलब यह है कि कॉल सेंटर के कर्मचारी न केवल पूछताछ का अधिक कुशलता से जवाब देंगे, बल्कि ग्राहकों की ज़रूरतों का भी अनुमान लगाएंगे, जिससे शिकायतों के प्रबंधन से ध्यान हटाकर समग्र ग्राहक सफलता को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकेगा।
विन ने माना कि एआई का वर्तमान अनुप्रयोग मुख्य रूप से बिक्री-पूर्व परिदृश्यों में देखा जाता है, लेकिन बिक्री-पश्चात बातचीत की संभावना महत्वपूर्ण है। कनेक्टेड डिवाइसों में प्रगति के साथ, जैसे कि स्मार्ट कारें जो अपने स्वयं के प्रदर्शन की निगरानी करती हैं, एआई कंपनियों को समस्याओं के उत्पन्न होने से पहले ही उनका अनुमान लगाने और ग्राहकों की ज़रूरतों को सक्रिय रूप से संबोधित करने में सक्षम बना सकता है। उन्होंने कहा कि पारंपरिक कॉल सेंटर से ग्राहक सफलता केंद्रों में यह परिवर्तन व्यवसायों द्वारा अपने ग्राहकों के साथ जुड़ने के तरीके में व्यापक बदलाव को दर्शाएगा।
रोजगार पर एआई के प्रभाव के बारे में एक प्रमुख चिंता यह है कि उत्पादकता में वृद्धि के कारण नौकरियों की संख्या में संभावित कमी हो सकती है। विन ने यह सुझाव देकर इस पर ध्यान दिया कि एआई उत्पादकता को बढ़ाएगा, लेकिन यह नई भूमिकाएँ और अवसर भी पैदा करेगा।
शिकायत प्रबंधन से लेकर ग्राहक सफलता प्रबंधन तक की नौकरियों के परिवर्तन के लिए अलग-अलग कौशल की आवश्यकता होगी, जिससे कार्यबल का आकार कम करने के बजाय प्रभावी ढंग से पुनर्वितरित किया जा सकेगा। “लोगों की संख्या में बदलाव नहीं होगा, लेकिन वे जो काम करते हैं, वह मौलिक रूप से बदल जाएगा,” विन ने कहा।
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उन्होंने माना कि एआई के उदय से निरंतर पुनःप्रशिक्षण और कौशल विकास की आवश्यकता बढ़ गई है। तकनीकी प्रगति की तीव्र गति का अर्थ है कि कौशल की प्रासंगिकता कम होती जा रही है, कौशल का “आधा जीवन” 30 वर्ष से घटकर केवल 6-7 वर्ष रह गया है। यह प्रवृत्ति कार्यबल में निरंतर शिक्षा और अनुकूलन के महत्व को रेखांकित करती है। विन ने कहा कि भविष्य के कर्मचारियों को उभरते हुए नौकरी बाजार में प्रासंगिक बने रहने के लिए अपने कौशल को लगातार अपडेट करने की आवश्यकता होगी।
आगे देखते हुए, विन एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहाँ मशीनें और मनुष्य मिलकर काम करेंगे, और एक-दूसरे की क्षमताओं को बढ़ाएँगे। जैसे-जैसे AI ज़्यादा तकनीकी कामों को अपने हाथ में लेगा, वैसे-वैसे मानवीय भूमिकाएँ ऐसे कामों की ओर बढ़ेंगी जिनमें आलोचनात्मक सोच, रचनात्मकता और सूक्ष्म निर्णय की ज़रूरत होगी। यह हाइब्रिड कार्यबल आपसी सुधार पर पनपेगा, जिसमें मनुष्य AI सिस्टम को बेहतर बनाएंगे और AI मनुष्यों को अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने में सक्षम बनाएगा।
नीचे साक्षात्कार के कुछ अंश दिए गए हैं।
प्रश्न: बहुत से लोगों का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से नौकरियां खत्म हो रही हैं, खासकर आईटी सेवाओं से जुड़ी नौकरियों में। क्या यह सच है?
विन: नहीं, मुझे ऐसा नहीं लगता। मैं एआई को एक ऐसी तकनीक के रूप में देखता हूं जो लोगों की जगह लेने के बजाय उन्हें बढ़ाने वाली है।
जब मैं लोगों को बढ़ाने की बात करता हूं, तो मेरा मतलब है कि इससे लोग आज की तुलना में कहीं बेहतर ढंग से काम कर सकेंगे, शायद अधिक तेजी से, लेकिन साथ ही इससे उन ग्राहकों को बहुत अलग मूल्य मिलेगा जिनके लिए हम काम कर रहे हैं।
तो बस एक उदाहरण लेते हैं, अगर आप मान लें कि संपर्क कॉल सेंटर के बारे में सोचते हैं, तो AI वास्तव में न केवल कॉल सेंटर एजेंट को यह कहकर अधिक उत्पादक बनने में मदद करेगा, उदाहरण के लिए, जब मैंने आपके साथ कॉल किया है, तो कॉल ट्रांसक्रिप्ट लें, उसका सारांश दें, और वास्तव में स्वचालित रूप से, मान लें, कॉल के दौरान आदान-प्रदान की गई भावना को प्राप्त करें। AI संपर्क केंद्र एजेंट को संदर्भ के हिसाब से और अधिक जागरूक बनने में भी मदद करेगा। हैरिक कौन है? हैरिक ने पहले कौन सा उत्पाद खरीदा है? क्या वह एक खुश ग्राहक है?
प्रश्न: क्या यह कॉल सेंटर वाला व्यक्ति है जिसे अभी यह काम मैन्युअली करना पड़ रहा है?
विन: हाँ, आज व्यक्ति इसे मैन्युअल रूप से करता है, और वास्तव में, सूचना एक उद्यम के भीतर कई डेटा स्रोतों के साथ वितरित की जाती है। इसमें से कुछ CRM में है, कुछ उत्पाद जानकारी में है और इसी तरह। आप यह सब कैसे एकत्रित करते हैं और एक कॉल सेंटर एजेंट के रूप में मेरी प्रासंगिक जागरूकता में सुधार करते हैं? तो भविष्य में, AI वास्तव में कॉल सेंटर एजेंट को कहीं अधिक सक्रिय होने की अनुमति देगा। क्या मैं हैरिक को कॉल करने और वास्तव में हैरिक से संपर्क करने की आवश्यकता का अनुमान लगा सकता हूँ, हैरिक के कॉल करने से पहले भी, संभावित रूप से, वास्तव में ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने में मदद करने के लिए? तो, यह इस पूरे मॉडल को लगभग शिकायत प्रबंधन से लगभग मूल्य प्रबंधन की तरह बदल देता है।
प्रश्न: क्या यह पहले से ही हो रहा है? क्या ग्राहक के कॉल करने से पहले ही कॉल कर दिया जाता है?
विन: कुछ हद तक। आजकल ऐसा बहुत कुछ तब हो रहा है जब आपने कोई उत्पाद या सेवा बेची ही नहीं है। सवाल यह है कि जब आपने कोई उत्पाद या सेवा खरीद ली है, तो क्या हम वास्तव में ऐसा कर सकते हैं क्योंकि दुनिया बदल रही है? इसमें बहुत सारे उपकरण हैं। मेरा मतलब है, अगर आप एक कार के बारे में सोचते हैं। आज कार एक बहुत ही कनेक्टेड कार है, इसलिए यह कार, ड्राइविंग पैटर्न, टूट-फूट आदि के बारे में बहुत सारी जानकारी एकत्र कर रही है। इसलिए ऐसी स्थिति की कल्पना करना मुश्किल नहीं है जहां कार खुद ही यह कह पाएगी कि 30 दिनों में यह खराब होने वाला है। इसलिए कुछ मायनों में, संपर्क केंद्रों के बारे में सोचना, कॉल सेंटर के रूप में नहीं, बल्कि उन्हें लगभग ग्राहक सफलता केंद्र के रूप में सोचना, वास्तव में उस तरह का परिवर्तन है जो होने की संभावना है।
प्रश्न: लेकिन लोगों की उतनी ही संख्या की आवश्यकता होगी? उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 100 लोग हैं और आपके पास ये AI अनुप्रयोग आ रहे हैं, तो क्या आपको सभी 100 की आवश्यकता होगी? क्या आपको 70 की आवश्यकता होगी? क्या आपको 50 की आवश्यकता होगी? क्योंकि उत्पादकता बढ़ती है, जैसा कि आपने कहा।
विन: वे जो काम कर रहे हैं, उनमें उत्पादकता बढ़ेगी, जिससे उन्हें नए काम करने का मौका मिलेगा, जो वे अभी नहीं कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, शिकायत प्रबंधन से लेकर ग्राहक सफलता प्रबंधन तक, आप बहुत सारे नए काम जोड़ेंगे, जो उन्हें करने होंगे। इसलिए, एक तरह से, जब आप क्षमता को मुक्त कर रहे हैं, तो आप उस क्षमता का उपयोग ग्राहकों द्वारा अनुभव किए जाने वाले मूल्य को बदलने के लिए कर रहे हैं। इसलिए, मेरे विचार से, लोगों की संख्या नहीं बदलेगी, लेकिन वे जो काम करते हैं, वह मौलिक रूप से बदल जाएगा। और उस काम के ग्राहकों द्वारा अनुभव किया जाने वाला मूल्य भी बदल जाएगा।
प्रश्न: और क्या वहां कोई व्यक्ति-रहित ग्राहक सफलता केन्द्र नहीं है?
विन: नहीं, मुझे लगता है कि हम स्वचालन के बारे में सोचकर शायद बहुत बड़ी गलती कर रहे हैं। इसलिए, कम से कम व्यक्तिगत रूप से, मैं हमेशा प्रतिस्थापन के बजाय वृद्धि के संदर्भ में सोचता हूं। बहुत सारा काम किया जाना है जो आज नहीं हो पा रहा है। जब आप मौजूदा कर्मचारियों के समूह से काम करने की क्षमता मुक्त करते हैं, तो वे वास्तव में अब ऐसे काम करना शुरू कर देंगे जो आज नहीं हो पा रहे हैं।
प्रश्न: तो, भारी पुनर्प्रशिक्षण की आवश्यकता है, है न? मेरा मतलब है, पूरे उद्योग में नए प्रशिक्षण की आवश्यकता है?
विन: हाँ। एक तरह से AI के साथ, लोगों की भूमिकाएँ मौलिक रूप से बदल रही हैं, काम करने वालों से लेकर बुद्धिमान मशीनों के प्रशिक्षक और पूछताछ करने वालों, मशीनों द्वारा किए गए काम के समीक्षकों और वास्तव में आलोचनात्मक सोच, रचनात्मकता और उस तरह की चीज़ों के मालिक बनने तक, जिसका मतलब है कि आपको लोगों को लगातार प्रशिक्षित करना होगा।
दरअसल, जैसे-जैसे मशीनें अधिक से अधिक बुद्धिमान होती जाएंगी, लोगों की भूमिकाएं भी लगातार बदलती रहेंगी। और जैसा कि मैंने कहा, शिकायतों के निपटारे के बजाय ग्राहकों की सफलता के लिए नई नौकरियाँ जुड़ेंगी। इसलिए इसके लिए निरंतर प्रशिक्षण और पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी।
वास्तव में, आज लोग जो भी कौशल सीख रहे हैं, उनकी उपयोगिता, जिसे अक्सर कौशल का आधा जीवन कहा जाता है, जो कि वह समय है जो आपके द्वारा अर्जित किसी विशेष कौशल को उसके आधे मूल्य को खोने में लगता है, आज लगभग 30 वर्षों से घटकर 6-7 वर्ष रह गया है और यह घट रहा है। इसका मतलब है कि हमारे सभी बच्चों को वास्तव में अपने करियर के दौरान कई बार खुद को फिर से प्रशिक्षित करना होगा। और इसलिए प्रतिभा या कर्मचारी आधार को लगातार पुनः प्रशिक्षित करने की आवश्यकता हर संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण सफलता कारक बनने जा रही है।
प्रश्न: लेकिन यह तो पहले ही हो चुका है या आपने जो अर्ध-आयु बिंदु निर्धारित किया है, वह अब एआई के कारण त्वरित हो गया है?
विन: हाँ। यह तेज़ी से बढ़ रहा है और शायद यह और भी कम होता जाएगा। इसलिए जैसे-जैसे तकनीक परिपक्व होती जा रही है, बहुत सारे हार्ड स्किल और उनका आधा जीवन कम होता जा रहा है। जबकि, वास्तव में, बहुत सारे सॉफ्ट स्किल की ज़रूरत है, वास्तव में समझने, स्पष्ट करने, सुसंगत रूप से कुछ समझाने, किसी चीज़ का आलोचनात्मक विश्लेषण करने में सक्षम होना। उदाहरण के लिए, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में, कोड पढ़ने और कोड का विश्लेषण करने की क्षमता कोड लिखने की तुलना में आगे बढ़ने के लिए कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण होने जा रही है क्योंकि कोड लिखना मशीन द्वारा होगा। लेकिन एक बार जब मशीन ने कुछ कोड लिख दिया, तो वास्तव में उसे पढ़ने और यह कहने में सक्षम होना कि यह अच्छा है, लेकिन बढ़िया नहीं है। और यही कारण है कि यह बढ़िया नहीं है, इसलिए मैं आगे बढ़कर इसे बदल देता हूँ। तो यह वास्तव में लगभग मशीन-लोगों के सह-कार्य की स्थिति बना रहा है, जहाँ मशीनें लगातार लोगों को बढ़ाएंगी और उन्हें बेहतर बनाएंगी। और लोग लगातार मशीनों को बेहतर बनाएंगे। और यह लगभग एक हाइब्रिड वर्कफ़ोर्स की तरह है, जहाँ लोग और मशीनें लगातार एक-दूसरे को बेहतर बना रही हैं और भविष्य का आदर्श बन जाएगा।
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