कृत्रिम बुद्धिमत्ता फलफूल रही है और भविष्य में विकास को गति दे सकती है, जिससे नई विश्व व्यवस्था कैसी दिखेगी। यह संभवतः हमारे काम करने के तरीके को बदल देगा। हालाँकि, कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि AI उन श्रमिकों को प्रभावित करने की सबसे अधिक संभावना है जिनके कार्य अपेक्षाकृत सरल हैं और इसलिए स्वचालित करना सबसे आसान है। साथ ही, AI नए पेशे और नई प्रकार की नौकरियाँ भी पैदा करेगा जो पहले मौजूद नहीं थीं। हालांकि यह अनुमान लगाना मुश्किल हो सकता है कि भविष्य में कौन सी नौकरी प्रोफ़ाइल कम प्रासंगिक हो जाएंगी या गायब हो जाएंगी, लेकिन उन नौकरियों के प्रकारों की पहचान करना मुश्किल नहीं है जिनकी उच्च मांग होने की संभावना है और उच्च मुआवजे की मांग की जाती है क्योंकि एआई काम और समाज को नया आकार देता है।
यहां तीन भूमिकाएं हैं (डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर इंजीनियरों से परे) जो एआई युग में अपार संभावनाएं दिखाती हैं।
एआई ट्रेनर
जबकि आर्किटेक्चर का निर्माण करने वाले डेटा वैज्ञानिकों और एआई इंजीनियरों की भूमिका उच्च मांग में हो सकती है एआई ट्रेनर नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए. बहुत से लोग इस बात से परिचित नहीं होंगे कि एआई ट्रेनर क्या करते हैं, लेकिन वे यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार हैं कि एआई सिस्टम सटीक और नैतिक हैं। एआई प्रशिक्षकों का काम यह सुनिश्चित करना है कि ये सिस्टम प्रयोगशालाओं से उपलब्ध होने पर वास्तविक दुनिया के स्कैनर में अच्छा प्रदर्शन करें। एक एआई प्रशिक्षक होने के नाते, आप व्यवसाय, अनुपालन और उद्योग-विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रशिक्षण डेटा को क्यूरेट और लेबल करते हैं, एआई-जनित प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन और परिष्कृत करते हैं, बढ़त के मामलों का परीक्षण करते हैं, और फाइन-ट्यून मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) करते हैं।
एक एआई प्रशिक्षक के रूप में, आपकी भूमिका में इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के साथ मिलकर सहयोग करना शामिल है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल कंपनी के आंतरिक लक्ष्यों के अनुसार प्रदर्शन करें। एआई प्रशिक्षक स्केल और लेबलबॉक्स जैसे डेटा-लेबलिंग प्लेटफार्मों पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, क्योंकि बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा के साथ काम करना एआई मॉडल के प्रशिक्षण का एक मुख्य हिस्सा है। एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, प्रशिक्षक अक्सर मॉडल को अनुकूलित और परिष्कृत करने और फिर मॉडल आउटपुट को मान्य करने के लिए विशेष उपकरणों का उपयोग करते हैं।
एआई ट्रेनर बनने के लिए, सफल होने के लिए तकनीकी ज्ञान और मजबूत सॉफ्ट स्किल्स दोनों की आवश्यकता होती है। मुख्य आवश्यकताओं में तकनीकी कौशल जैसे डेटा एनोटेशन और गुणवत्ता आश्वासन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन लर्निंग की समझ, बुनियादी पायथन दक्षता, और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) टूल और हगिंग फेस और ओपनएआई के प्लेग्राउंड जैसे प्लेटफार्मों का ज्ञान शामिल है। एआई प्रशिक्षकों के लिए फ्रीलांस और दूरस्थ अवसर काफी हैं, और मुआवजा प्रतिस्पर्धी है, जिसमें प्रवेश स्तर का वेतन लगभग $50,000 प्रति वर्ष से शुरू होता है।
एआई ऑडिटर
वित्तीय ऑडिट से कई लोग परिचित हो सकते हैं, लेकिन एआई ऑडिटिंग की अवधारणा अभी भी काफी हद तक अनसुनी है। हालाँकि, जैसे-जैसे नियामक निगरानी सख्त कर रहे हैं, एआई सिस्टम की निगरानी करने और स्थापित मानकों का अनुपालन सुनिश्चित करने की मांग बढ़ रही है। यहीं पर एआई लेखा परीक्षक आगे बढ़ें। एआई ऑडिट अनिवार्य रूप से एआई प्रणाली के लिए एक व्यापक स्वास्थ्य जांच है, जो यह सुनिश्चित करती है कि यह निष्पक्ष, सुरक्षित रूप से और नियमों के अनुपालन में संचालित हो। ऑडिट आंतरिक या बाहरी हो सकते हैं और आम तौर पर असमानताओं का पता लगाने के लिए जनसांख्यिकीय समूहों में सिस्टम प्रदर्शन की जांच करना, एआई आउटपुट में पूर्वाग्रहों की पहचान करना, ईयू एआई अधिनियम जैसे नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करना, विफलताओं को रोकने के लिए सिस्टम कमजोरियों का परीक्षण करना और गोपनीयता और डेटा-हैंडलिंग सुरक्षा उपायों की समीक्षा करना शामिल है।
एआई ऑडिटर बनने के लिए आवश्यक प्रमुख कौशल में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मॉडल आर्किटेक्चर को समझना, जोखिम मूल्यांकन और प्रबंधन, साइबर सुरक्षा और खतरा मॉडलिंग, नियामक अनुपालन (जीडीपीआर, सीसीपीए और एआई अधिनियम सहित), सॉफ्टवेयर परीक्षण और गुणवत्ता आश्वासन, और परिकल्पना परीक्षण के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण शामिल हैं। एक एआई ऑडिटर आम तौर पर एक जूनियर ऑडिटर के रूप में शुरू होता है और मुख्य एआई जोखिम अधिकारी के पद तक प्रगति कर सकता है। अमेरिका में, एक AI ऑडिटर प्रति वर्ष औसतन $95,000 वेतन कमाता है।
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एआई इंटीग्रेटर
एक एआई इंटीग्रेटर यह एक उच्च मांग वाली भूमिका है जिसमें प्रतिस्पर्धी वेतन मिलता है। इसे एआई विशेषज्ञ भी कहा जाता है, यह भूमिका कोई आईटी पद नहीं है – इसके लिए किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो प्रौद्योगिकी और व्यवसाय दोनों को समझता हो। सीधे शब्दों में कहें तो एक एआई इंटीग्रेटर को प्रमुख एआई प्रौद्योगिकियों और प्लेटफार्मों से परिचित होना चाहिए और यह जानना चाहिए कि उन्हें संगठनात्मक स्तर पर कैसे लागू किया जाए। एआई इंटीग्रेटर की प्राथमिक जिम्मेदारी व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई सिस्टम का उपयोग करना है। इसमें डेटा को समझना, समस्या को तैयार करना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि एआई समाधान व्यावसायिक अवसर को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।
जबकि सॉफ्ट स्किल महत्वपूर्ण हैं, अंतर्निहित गणित की गहरी समझ और मजबूत विश्लेषणात्मक कौशल भी आवश्यक हैं। अर्थमिति, भौतिकी या इंजीनियरिंग में डिग्री जैसी योग्यता वाले व्यक्ति, जो प्रासंगिक डेटा को समझते हैं, इस भूमिका के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं। एआई विशेषज्ञ बनने के लिए एआई और डेटा विज्ञान में एक मजबूत आधार की आवश्यकता होती है। अमेरिका में एआई विशेषज्ञ का वेतन लगभग $80,000 प्रति वर्ष से शुरू होता है।