AI और विघटनकारी प्रौद्योगिकियां 2030 तक करियर में क्रांति लाएगी

बाजार और पेशे तकनीकी विकास के साथ तेजी से परिवर्तनों को प्रदर्शित करते हैं। ऐसे परिदृश्य में जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता, स्वचालन, और आभासी वास्तविकता के स्तर बढ़ रहे हैं, करियर पहले से ही चले गए हैं, और अन्य जल्द ही अस्तित्व में आ सकते हैं, उन पदों के लिए मार्ग प्रशस्त करेंगे जहां मानव कौशल उन कार्यों पर केंद्रित होगा जो अभी तक रोबोट (अभी तक) ) करने में असमर्थ हैं।

लेकिन अगर कई क्षेत्रों में मशीनें बेहतर प्रदर्शन करती हैं, तो असीम रूप से कम मार्जिन की त्रुटि होती है, और अभी भी सीखने में सक्षम हैं, जब पेशे और करियर की बात आती है तो भविष्य क्या है? यह वास्तविकता सवाल करती है कि क्या स्नातक, एमबीए और अन्य पारंपरिक खिताब सबसे अच्छी तैयारी है। प्रतिस्पर्धात्मक अंतर का मुख्य बिंदु एक विघटनकारी दुनिया के बारे में जागरूकता होगा, प्रौद्योगिकी के साथ एक सहयोगी के बजाय एक सहयोगी के रूप में।

5 से 15 वर्षों के भीतर, कई पद जो आज अत्यंत गतिशील हैं गायब हो जाएंगे। आर्थर इगरेजा और एलन कोस्टा, एएए मल्टीप्लायर विशेषज्ञों ने कारणों, संदर्भ और समय सीमा पर टिप्पणी करते हुए निकटतम सूची दी।

आर्थर चर्च का कहना है, "जो बहुत दोहराव वाले होते हैं, उन्हें स्पष्ट रूप से सॉफ्टवेयर द्वारा बदल दिया जाएगा। और जो स्वभाव से बहुत मानवीय होते हैं, जैसे देखभाल करने वाले और देखभाल करने वाले, उनके मूल्यों को रोबोटाइजेशन द्वारा धक्का दिया जाता है, उदाहरण के लिए" आर्थर चर्च।

एलन कोस्टा कहते हैं, "प्रत्येक क्षेत्र के विशेषज्ञों को प्रौद्योगिकी से जुड़ा होना चाहिए। अगर रोबोट पहले से ही निदान और संचालन करते हैं, तो डॉक्टर को रोगी की देखभाल, संबंध, व्यक्तिगत उपचार के प्रयासों को निर्देशित करना चाहिए।" यहाँ कुछ कम आवश्यक पेशे दिए गए हैं:

कानूनी सहायक

कब: 2020 से

क्यों: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले समाधान अब दोहराए जाने वाले प्रक्रिया और कानूनी शब्द विश्लेषण कार्यों को कुशलतापूर्वक और सटीक तरीके से कर सकते हैं जब वही कार्य मनुष्यों द्वारा किए जाते हैं। ऐसे वकील जो गतिविधियों का प्रदर्शन करते हैं, जो व्याख्या और व्यक्तिपरक कटौती पर भरोसा करते हैं, वे लगातार मूल्यवान बने रहेंगे, लेकिन कानूनी सहायकों, विशेष रूप से उनके करियर में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा।

बीमा दलाल और जोखिम एनलिस्ट

कब: 2020 और 2025 के बीच

क्यों: लगभग सभी बीमा दलाल और जोखिम विश्लेषक आज जो करते हैं वह कंप्यूटर द्वारा बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करके किया जा सकता है। कोटेशन, प्रीमियम और पॉलिसी की लागत की गणना, व्यक्तिगत और सामूहिक जोखिम मूल्यांकन, संदर्भ डेटाबेस के संदर्भ में दक्षता और मजबूती में लाभ, जब बीमाकृत सिमुलेशन और अनुबंध की संभावनाओं को बीमाकृत संभावनाओं के हाथों में रखा जाता है। एक स्वचालित तरीके से।

निवेश विश्लेषण

कब: 2023

क्यों: वॉल स्ट्रीट निवेश बैंक की एक तिहाई नौकरियां 2000 के बाद से गायब हो गई हैं। यह सिर्फ परिचालन का डिजिटलीकरण नहीं था जो फोन खरीदने और बेचने वाले शेयरों पर लोगों की मंजिलों को खत्म कर देता है। उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग (एचएफटी) रोबोट अब अमेरिकी शेयर बाजार में दैनिक ट्रेडिंग के 50% से अधिक के लिए जिम्मेदार हैं। प्रतियोगिता अब सर्वश्रेष्ठ विश्लेषक के लिए नहीं है, बल्कि सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथ्म के लिए है।

हेडहंटर और RECRUITER (HR)

कब: 2023

क्यों: मांग और आपूर्ति के बीच मेल का पता लगाने वाले शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम के बीच अभिसरण पारंपरिक पाठ्यक्रम खोज को बदल देगा। फिल्टर के उपयोग से परे, ये एल्गोरिदम लोगों द्वारा भेजे गए फ़ोटो, वीडियो, पोस्ट और ईमेल का मूल्यांकन करने में सक्षम हैं। हम हर समय वर्चुअल एक्सपोज़र की उम्र भी जीते हैं, सीवी से बहुत अधिक जो एक व्यक्ति किसी कंपनी को भेजता है, साक्षात्कारकर्ताओं और मनोवैज्ञानिकों के लिए उम्मीदवार के प्रोफाइल को समझने के लिए इन स्रोतों का उपयोग करना आम बात है। प्रवाह समान होगा, लेकिन इस बार रोबोट द्वारा बनाया गया। याद रखें कि सार्वजनिक समीक्षा प्रणाली का निर्माण करते हुए योग्यता की समीक्षा और पिछली नौकरी की संतुष्टि को 10 वर्षों के भीतर ब्लॉकचेन पर संग्रहित किया जाना चाहिए।

ग्रह पिलोट

कब: 2025 से 2030 के बीच

कारण: '' ऑटोपायलट '' शब्द अजीब से दूर है। आज, अधिकांश समय, कंप्यूटर सिस्टम पहले से ही विमान उड़ाते हैं। मानव हस्तक्षेप विशेष रूप से टेकऑफ़ और लैंडिंग चरणों में होता है, लेकिन कई कंपनियां पहले से ही 100% स्वायत्त विमानों का परीक्षण कर रही हैं।

एनेस्थेटिस्ट

कब: 2025

क्यों: हेल्थकेयर कंपनियों ने पहले से ही रोबोट विकसित किए हैं जो रोगियों को संज्ञाहरण लागू करते हैं जो क्लीनिक और अस्पतालों में सरल उपचार से गुजरेंगे। प्रति प्रक्रिया लागत $ 2, 000 से $ 150 तक गिरती है और एक डॉक्टर समानांतर में कई नियुक्तियों को ट्रैक करने में सक्षम होता है।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियर

कब: 2027

क्यों: सॉफ्टवेयर इंजीनियर दुर्लभ हैं और उच्च वेतन वाले हैं, खासकर सिलिकॉन वैली में। हम अभी भी डिजिटल व्यवसाय परिवर्तन के युग में हैं और इसके लिए प्रोग्रामरों की सेनाओं की आवश्यकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क सॉफ्टवेयर को अधिक सॉफ्टवेयर उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। इस प्रकार, हमारे पास सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की मांग में धीरे-धीरे कमी और व्यापार विश्लेषकों की मांग में वृद्धि होनी चाहिए जो प्रक्रियाओं को संसाधित कर सकते हैं ताकि उन्हें '' रोबोट प्रोग्रामर '' द्वारा स्वचालित किया जा सके।

वित्तीय विश्लेषण

कब: 2027

क्यों: विश्लेषक जो किसी कंपनी के खातों और वित्त को प्राप्त करने में सक्षम हैं, पहले से ही उन रुझानों को हाजिर करने की उनकी क्षमता के लिए अपरिहार्य माना गया है जो आंख की झपकी में व्यापार पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं, समय-समय पर बाजार की रणनीति या पोर्टफोलियो समायोजन को सक्षम कर सकते हैं जो बचत में अरबों उत्पन्न कर सकते हैं। । लेकिन मानव विश्लेषक अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता वित्तीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते हैं जो भविष्य के बाजार आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा में रुझानों को पढ़ और पहचान सकते हैं।

कूंटर्स और लेखा परीक्षक

कब: 2030

क्यों: दो पूरक कदमों को इन व्यवसायों को प्रभावित करना चाहिए: प्रक्रियाओं का डिजिटलाइजेशन और ब्लॉकचेन का उपयोग बढ़ाना। लेखाकार अभी भी उन कार्यों से जुड़े हुए हैं जिन्हें स्वचालित किया जा सकता है। इसके अलावा, क्रिप्टोकरेंसी और ब्लॉकचेन लेनदेन लॉगिंग के साथ, लेखांकन की अवधारणा गायब हो जाती है, क्योंकि सभी लेनदेन सार्वजनिक रूप से और तकनीकी रूप से धोखा देने के लिए असंभव हैं। वही ऑडिटरों के लिए जाता है।

* Via KB! COM सलाहकार