आईएआई से मनुष्यों को निकालने का चलन और वास्तविकता

AI द्वारा मनुष्यों को निकालने का फैशन… और वास्तविकता

पिछले कुछ वर्षों में, कुछ कंपनियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता से कर्मचारियों को बदलने के लिए पूरी तरह से कूद पड़ीं। वादा स्पष्ट था: कम लागत, अधिक गति और लगभग जादुई दक्षता। लेकिन हाँ, वास्तविकता हमेशा अपेक्षित अनुसार प्रस्तुत नहीं होती। उनमें से कई कंपनियाँ जो Houdini में ऑटोमेशन स्क्रिप्ट्स की तरह कार्यों को हल करने वाले IA एजेंटों से भरी कार्यालयों का सपना देख रही थीं… अब महसूस कर रही हैं कि मानवीय स्पर्श को दोहराना इतना आसान नहीं है।

क्लार्ना का मामला: घमंड से पीछे हटना

सबसे चर्चित उदाहरणों में से एक Klarna का है। उनके CEO ने सार्वजनिक रूप से घमंड किया कि एक IA 700 निकाले गए कर्मचारियों का काम कर रही है। लेकिन, एक वर्ष बाद, ग्राहकों ने सेवा की गुणवत्ता की शिकायतें शुरू कर दीं और कंपनी को मानव कर्मचारियों को फिर से नियुक्त करना पड़ा। परिणाम एक workflow था जो Unreal Engine में खराब हल की गई लॉजिक के bug की तरह अधिक लगता था बजाय एक कार्यात्मक सेवा के।

IA हाँ… लेकिन करीब से निगरानी में

Gartner की एक सर्वेक्षण के अनुसार, इस प्रक्रिया को शुरू करने वाली कंपनियों में से आधी ने पीछे हट लिया है। अधिकांश हाइब्रिड सिस्टम अपना रही हैं, IA और मनुष्यों को जोड़कर। ऐसा नहीं है कि IA काम की नहीं, लेकिन इसे अकेले ग्राहकों का प्रबंधन करने देना सामान्यों की जाँच किए बिना प्रकाश व्यवस्था का bake करने जैसा है: आपदा लगभग निश्चित है।

ग्लिच में समाप्त होने वाले प्रयोग

कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय का एक प्रयोग इसे स्पष्ट करता है: उन्होंने IA एजेंटों को एक काल्पनिक कंपनी चलाने के लिए रखा, उन्हें वित्त, प्रशासन या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के भूमिकाएँ सौंपीं। परिणाम: उन्होंने केवल 24% कार्य पूरे किए। यानी, After Effects में पोस्टप्रोडक्शन पास के साथ भी वह प्रोजेक्ट बच नहीं पाता।

सब कुछ विफलता नहीं, लेकिन चमत्कार भी नहीं

हाँ, कुछ कंपनियों को यह बदलाव अच्छा लगा। स्टार्टअप्स जिन्होंने स्टाफ कम किया और IA की बदौलत परिणाम सुधारे। यहाँ तक कि Duolingo ने अपने अनुवादक टीम को कम किया बिना सेवा के ढहने के। लेकिन प्रत्येक सफलता के मामले के लिए, UPS या Cisco जैसे अन्य हैं जिन्हें रणनीति पर पुनर्विचार करना पड़ा। उदाहरण के लिए, IBM को अपने IA सिस्टमों की निगरानी के लिए अधिक कर्मचारियों को नियुक्त करना पड़ा। ऐसा Arnold के denoise का उपयोग करने के लिए PC को फ्रीज होने से रोकने हेतु अधिक RAM खरीदने जैसा।

कम प्रचार और अधिक तनाव परीक्षण

IA बहुत वादा करती है, लेकिन मनुष्यों को वास्तव में बदलने से पहले इसे अभी भी कई बीटा चरणों से गुजरना है। यदि आप इसमें दांव लगाने वाले हैं, तो बेहतर हो कि यह pipeline का हिस्सा हो, न कि प्रोजेक्ट का एकमात्र अभिनेता। फिर आते हैं crashes… और हम बात After Effects की नहीं कर रहे 💥।