जनरेटिव AI स्किल से परे बढ़ा सकता है क्षमताएं, भले ही कोडिंग में जानकारी कम हो : स्टडी
निष्कर्षों ने नए कार्यों को संभालने के लिए जेनएआई-डेवलप्ड श्रमिकों की क्षमता को उजागर किया, भले ही उन्हें कोडिंग या सांख्यिकी में बहुत कम या कोई पूर्व अनुभव न हो.
नई दिल्ली : हाल ही में किए गए एक वैज्ञानिक अध्ययन से पता चला है कि जनरेटिव एआई (जेनएआई) वर्कर्स की क्षमताओं का काफी विस्तार कर सकता है, जिससे वे अपने मौजूदा कौशल सेट से परे काम करने में सक्षम हो सकते हैं.
यह अध्ययन बीसीजी हेंडरसन इंस्टीट्यूट द्वारा बोस्टन विश्वविद्यालय से बीसीजी एक्स और एम्मा विल्स के सहयोग से किया गया था.
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निष्कर्ष में सामने आया, मजदूरों की क्षमता बढ़ सकती है
"जेनएआई केवल उत्पादकता नहीं बढ़ाता है. यह क्षमताओं का विस्तार करता है" शीर्षक वाले अध्ययन में पता लगाया गया है कि कैसे जेनएआई जानकारी के कार्य की पारंपरिक सीमाओं को चुनौती देते हुए श्रमिकों की नए कार्यों की क्षमता को बढ़ा सकता है.
निष्कर्षों ने नए कार्यों को संभालने के लिए जेनएआई-डेवलप्ड श्रमिकों की क्षमता को उजागर किया, भले ही उन्हें कोडिंग या सांख्यिकी में बहुत कम या कोई पूर्व अनुभव न हो.
इस एक्सिपेरिमेंट में 480 BCG सलाहकार शामिल थे, जिन्होंने डेटा वैज्ञानिकों द्वारा आमतौर पर किए जाने वाले तीन कार्यों में से दो को पूरा किया: डेटासेट को मर्ज करने के लिए पायथन कोड लिखना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और ChatGPT-जनरेटेड सांख्यिकीय विश्लेषणों को मान्य करना.
इन कार्यों को गैर-विशेषज्ञों के लिए कठिन बनाया गया था और प्रतिभागियों से मैन्युअल इनपुट की आवश्यकता थी, भले ही GenAI टूल की सहायता हो, जो उन्नत डेटा विश्लेषण सुविधाओं के साथ GPT-4 द्वारा संचालित है. उनके परिणामों की तुलना 44 BCG डेटा वैज्ञानिकों के परिणामों से की गई, जिन्होंने AI सपोर्ट के बिना कार्य पूरे किए.
जेनएआई इस्तेमाल करने वाले प्रतिभागी कोडिंग अहम सुधार किया
अध्ययन के अनुसार, GenAI का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने कोडिंग कार्यों में उल्लेखनीय सुधार प्रदर्शित किया, डेटा वैज्ञानिकों द्वारा निर्धारित बेंचमार्क का औसतन 86 प्रतिशत स्कोर किया, जो AI समर्थन के बिना 49 प्रतिशत अंकों का सुधार था. इसने यह भी खुलासा किया कि GenAI-सहायता प्राप्त प्रतिभागियों ने भी डेटा वैज्ञानिकों की तुलना में लगभग 10 प्रतिशत तेजी से कार्य पूरे किए.
अध्ययन में कहा गया है, "GenAI का इस्तेमाल करते समय, अध्ययन में सलाहकार नए कार्यों के लिए अपनी योग्यता को तुरंत बढ़ाने में सक्षम थे. यहां तक कि जब उन्हें कोडिंग या सांख्यिकी में कोई अनुभव नहीं था, तब भी GenAI तक पहुंच वाले सलाहकार कोड लिखने, मशीन लर्निंग मॉडल को उचित रूप से लागू करने और गलत सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को सही करने में सक्षम थे."
"अभूतपूर्व तकनीकी युग में, वैश्विक अध्ययन द राइज़ ऑफ़ द GenAI-ऑगमेंटेड वर्कर ने ज्ञान कार्यबल में एक महत्वपूर्ण बदलाव को सामने लाया है. प्रौद्योगिकी कर्मचारी न केवल तेजी से सीख रहे हैं - वे अपने कौशल को ऐसे तरीकों से बढ़ा रहे हैं जो उत्पादकता और इनोवेशन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने वाले हैं."
BCG इंडिया के प्रबंध निदेशक और भागीदार निपुण कालरा ने कहा. हालांकि, यह टूल पूर्वानुमान विश्लेषण कार्य में कम प्रभावी था, जहां सलाहकार और GenAI टूल दोनों ही इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते थे. इसके बावजूद, GenAI ने एक शक्तिशाली विचार-मंथन पार्टनर के तौर पर काम किया, जिससे प्रतिभागियों को नई तकनीकों की खोज करने और समस्या-समाधान में सुधार करने के लिए अपने ज्ञान को AI के साथ जोड़ने पाए.
अध्ययन में चुनौतियां भी सामने आईं
अध्ययन में कहा गया है, "भविष्य दिखाने वाली विश्लेषण कार्य के लिए, प्रयोग में प्रतिभागियों को एक महत्वपूर्ण चुनौती का सामना करना पड़ा: न तो वे और न ही GenAI टूल इस क्षेत्र में उच्च स्तर की दक्षता रखने वाला था."
अध्ययन के मुख्य निष्कर्षों में से एक यह है कि GenAI, क्षमताओं का विस्तार करते समय, स्वचालित रूप से श्रमिकों को पुनः कौशल प्रदान नहीं करता है. प्रतिभागियों ने महत्वपूर्ण सीखने के लाभ नहीं दिखाए, यह दर्शाता है कि AI सपोर्ट के साथ "कार्य करना" उन कार्यों को स्वतंत्र रूप से "करना सीखना" के बराबर नहीं है.
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नई दिल्ली : हाल ही में किए गए एक वैज्ञानिक अध्ययन से पता चला है कि जनरेटिव एआई (जेनएआई) वर्कर्स की क्षमताओं का काफी विस्तार कर सकता है, जिससे वे अपने मौजूदा कौशल सेट से परे काम करने में सक्षम हो सकते हैं.
यह अध्ययन बीसीजी हेंडरसन इंस्टीट्यूट द्वारा बोस्टन विश्वविद्यालय से बीसीजी एक्स और एम्मा विल्स के सहयोग से किया गया था.
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निष्कर्ष में सामने आया, मजदूरों की क्षमता बढ़ सकती है
"जेनएआई केवल उत्पादकता नहीं बढ़ाता है. यह क्षमताओं का विस्तार करता है" शीर्षक वाले अध्ययन में पता लगाया गया है कि कैसे जेनएआई जानकारी के कार्य की पारंपरिक सीमाओं को चुनौती देते हुए श्रमिकों की नए कार्यों की क्षमता को बढ़ा सकता है.
निष्कर्षों ने नए कार्यों को संभालने के लिए जेनएआई-डेवलप्ड श्रमिकों की क्षमता को उजागर किया, भले ही उन्हें कोडिंग या सांख्यिकी में बहुत कम या कोई पूर्व अनुभव न हो.
इस एक्सिपेरिमेंट में 480 BCG सलाहकार शामिल थे, जिन्होंने डेटा वैज्ञानिकों द्वारा आमतौर पर किए जाने वाले तीन कार्यों में से दो को पूरा किया: डेटासेट को मर्ज करने के लिए पायथन कोड लिखना, पूर्वानुमान मॉडल बनाना और ChatGPT-जनरेटेड सांख्यिकीय विश्लेषणों को मान्य करना.
इन कार्यों को गैर-विशेषज्ञों के लिए कठिन बनाया गया था और प्रतिभागियों से मैन्युअल इनपुट की आवश्यकता थी, भले ही GenAI टूल की सहायता हो, जो उन्नत डेटा विश्लेषण सुविधाओं के साथ GPT-4 द्वारा संचालित है. उनके परिणामों की तुलना 44 BCG डेटा वैज्ञानिकों के परिणामों से की गई, जिन्होंने AI सपोर्ट के बिना कार्य पूरे किए.
जेनएआई इस्तेमाल करने वाले प्रतिभागी कोडिंग अहम सुधार किया
अध्ययन के अनुसार, GenAI का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने कोडिंग कार्यों में उल्लेखनीय सुधार प्रदर्शित किया, डेटा वैज्ञानिकों द्वारा निर्धारित बेंचमार्क का औसतन 86 प्रतिशत स्कोर किया, जो AI समर्थन के बिना 49 प्रतिशत अंकों का सुधार था. इसने यह भी खुलासा किया कि GenAI-सहायता प्राप्त प्रतिभागियों ने भी डेटा वैज्ञानिकों की तुलना में लगभग 10 प्रतिशत तेजी से कार्य पूरे किए.
अध्ययन में कहा गया है, "GenAI का इस्तेमाल करते समय, अध्ययन में सलाहकार नए कार्यों के लिए अपनी योग्यता को तुरंत बढ़ाने में सक्षम थे. यहां तक कि जब उन्हें कोडिंग या सांख्यिकी में कोई अनुभव नहीं था, तब भी GenAI तक पहुंच वाले सलाहकार कोड लिखने, मशीन लर्निंग मॉडल को उचित रूप से लागू करने और गलत सांख्यिकीय प्रक्रियाओं को सही करने में सक्षम थे."
"अभूतपूर्व तकनीकी युग में, वैश्विक अध्ययन द राइज़ ऑफ़ द GenAI-ऑगमेंटेड वर्कर ने ज्ञान कार्यबल में एक महत्वपूर्ण बदलाव को सामने लाया है. प्रौद्योगिकी कर्मचारी न केवल तेजी से सीख रहे हैं - वे अपने कौशल को ऐसे तरीकों से बढ़ा रहे हैं जो उत्पादकता और इनोवेशन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने वाले हैं."
BCG इंडिया के प्रबंध निदेशक और भागीदार निपुण कालरा ने कहा. हालांकि, यह टूल पूर्वानुमान विश्लेषण कार्य में कम प्रभावी था, जहां सलाहकार और GenAI टूल दोनों ही इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते थे. इसके बावजूद, GenAI ने एक शक्तिशाली विचार-मंथन पार्टनर के तौर पर काम किया, जिससे प्रतिभागियों को नई तकनीकों की खोज करने और समस्या-समाधान में सुधार करने के लिए अपने ज्ञान को AI के साथ जोड़ने पाए.
अध्ययन में चुनौतियां भी सामने आईं
अध्ययन में कहा गया है, "भविष्य दिखाने वाली विश्लेषण कार्य के लिए, प्रयोग में प्रतिभागियों को एक महत्वपूर्ण चुनौती का सामना करना पड़ा: न तो वे और न ही GenAI टूल इस क्षेत्र में उच्च स्तर की दक्षता रखने वाला था."
अध्ययन के मुख्य निष्कर्षों में से एक यह है कि GenAI, क्षमताओं का विस्तार करते समय, स्वचालित रूप से श्रमिकों को पुनः कौशल प्रदान नहीं करता है. प्रतिभागियों ने महत्वपूर्ण सीखने के लाभ नहीं दिखाए, यह दर्शाता है कि AI सपोर्ट के साथ "कार्य करना" उन कार्यों को स्वतंत्र रूप से "करना सीखना" के बराबर नहीं है.
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