ਕੀ AI ਮੇਰੀ ਨੌਕਰੀ ਲਵੇਗਾ? ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ

ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਾਂਹ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ "ਨੌਕਰੀ" ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਗਲਤ ਇਕਾਈ ਹੈ।

ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਮ 'ਤੇ ਇਕ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਤੁਸੀਂ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬੰਡਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ AI ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਹਨ। ਕੁਝ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ। ਕੁਝ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਣਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਘੱਟ ਨਹੀਂ. ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਔਸਤ ਤੁਹਾਡੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

ਇਸ ਲਈ ਇੱਥੇ ਉਪਯੋਗੀ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ. ਕੰਮ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ.

ਅਸਲ ਵਿਧੀ: ਕੰਮ, ਨੌਕਰੀਆਂ ਨਹੀਂ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਨੇ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਟਾਸਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਫਰੇਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੁੱਚੇ ਕਿੱਤਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਿਰਲੇਖ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਲਵੋ. ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਕਾਪੀ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਕਾਲ 'ਤੇ ਬੈਠ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਦਾ ਬਜਟ ਕਿਹੜਾ ਚੈਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ, ਦੋ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੜਾਈ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਾ ਦਿਓ।

| ਕਾਰਜ | ਐਕਸਪੋਜਰ | |---|---| | ਪਹਿਲੀ-ਡਰਾਫਟ ਕਾਪੀ ਲਿਖਣਾ | ਉੱਚ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ | | ਇੱਕ ਰੁਟੀਨ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣਾ | ਉੱਚ | | ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ | ਮੱਧਮ, ਸਹਾਇਕ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ | | ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੱਧਮ | | ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਕਾਲ | ਘੱਟ | | ਬਜਟ ਦੀ ਵੰਡ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ | ਘੱਟ, ਇਹ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ | | ਟੀਮ ਦੀ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣਾ | ਬਹੁਤ ਘੱਟ |

ਨੌਕਰੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਲਗਭਗ ਤੀਜਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਅੱਗੇ ਜੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਭੂਮਿਕਾ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵੱਲ ਮੁੜ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹਿੱਲਦੇ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੀਮਤੀ ਸੀ।

ਇਹ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ "ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਗਾਇਬ" ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ

ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਯੋਗ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖੋਗੇ।

ਕਦਮ 1. ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਕੀ ਕੀਤਾ, ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੇ ਬਲਾਕਾਂ ਵਿੱਚ। ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ। ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੀਤਾ।

ਕਦਮ 2. ਹਰੇਕ ਬਲਾਕ ਨੂੰ ਚਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਕੋਰ ਕਰੋ।

1. ਕੀ ਇੰਪੁੱਟ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਹੈ? ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਰੀਰਕ ਕੰਮ, ਜਾਂ ਕੰਮ ਜੋ ਕਮਰੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਹੈ। 2. ਕੀ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ? ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ ਨਿਰਣੇ ਕਾਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। 3. ਕੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸਸਤੀ ਹੋਵੇਗੀ? ਸਸਤੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜਲਦੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਹਿੰਗੇ ਲੋਕ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ. 4. ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਤਕਨੀਕੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਇੱਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ.

ਹਾਂ 1 ਅਤੇ 2 ਲਈ, ਨਾਲ ਹੀ ਸਸਤੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕੋਈ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨਹੀਂ, ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉੱਚ ਐਕਸਪੋਜਰ। ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾਵਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਨੀਵਾਂ।

ਕਦਮ 3. ਘੰਟੇ ਜੋੜੋ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੁਹਾਡਾ ਅਸਲ ਜਵਾਬ ਹੈ. "ਕੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋਵੇਗੀ?" ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ?

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ 20% ਅਤੇ 50% ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਨ। ਅਤੇ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਅੱਧਾ ਉਹ ਅੱਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉਹ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਆਨੰਦ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਕੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸੀਨੀਆਰਤਾ ਨਹੀਂ। ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ। ਚਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ.

1। ਜਵਾਬਦੇਹੀ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੋਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਚੰਗੇ ਹੋਣ।

2. ਸਰੀਰਕ ਮੌਜੂਦਗੀ ਅਤੇ ਨਿਪੁੰਨਤਾ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੁਨਰਮੰਦ ਵਪਾਰ, ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਕੰਮ, ਕੋਈ ਵੀ ਅਣਹੋਣੀ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦਫਤਰੀ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਦਸ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

3. ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ। ਗਾਹਕ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਉਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗੱਲਬਾਤ. ਮੁਸ਼ਕਲ ਗੱਲਬਾਤ. ਕਿਸੇ ਨੇ ਜੋ ਕਿਹਾ ਉਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਸ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਪੜ੍ਹਨਾ। ਕਮਜ਼ੋਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ, ਇਹ ਸਭ.

4. ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਿਰਣਾ। ਨਹੀਂ "ਕਿਹੜਾ ਵਿਕਲਪ ਸਰਵੋਤਮ ਹੈ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ"। ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੈ। ਅਸਲ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰੀਏ?" ਇਹ ਸੰਦਰਭ, ਮਲਕੀਅਤ ਅਤੇ ਨਸ ਲੈਂਦਾ ਹੈ.

ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਇਹ ਜਿਆਦਾਤਰ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ "ਕੋਡ ਸਿੱਖਣ" ਦੀ ਆਮ ਸਲਾਹ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਹੈ। ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਉਜਾਗਰ ਗਿਆਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ

ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਝੂਠਾ ਦਿਲਾਸਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜਾ ਹੈ।

ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਕ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਰਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੇਸਿਕ ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ। ਰੁਟੀਨ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ. ਪਹਿਲੇ ਪਾਸ ਖੋਜ ਦੇ ਸਾਰ। ਸਧਾਰਨ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਜੂਨੀਅਰ ਰੋਲ ਇਹ ਸਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਲੋਕ ਨਿਰਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਨ ਦਾ ਰਸਤਾ ਤੰਗ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਸ਼ੇ ਲਈ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਰੁਟੀਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੈ। ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਪਰ ਚੰਗੀ ਟੂਲਿੰਗ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੁਣ ਉਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਿੰਨ ਕਰਦੇ ਸਨ।

ਕੁਝ ਵੀ "ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਜਵਾਬ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਛੱਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਫਰਸ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰੁਟੀਨ ਅਨੁਵਾਦ. ਮੁੱਢਲੀ ਸਹਾਇਤਾ। ਮਿਆਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼. ਲਾਗਤ ਜਿੱਤ.

ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੀ ਤਸਵੀਰ

ਇੱਕੋ ਵੇਲੇ ਦੋ ਗੱਲਾਂ ਸੱਚ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

AI ਹੁਣੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਤੈਨਾਤੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੈ। ਸੰਗਠਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤਬਦੀਲੀ 'ਤੇ ਮਾੜੇ ਹਨ. ਏਕੀਕਰਨ ਔਖਾ ਹੈ। ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਸਵਾਲ ਅਣਸੁਲਝੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਬਦਲੀ.

ਪਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਲੋਕ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਡ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਤਬਦੀਲੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਅਸੀਂ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਹੇ ਜੋ ਛੱਡ ਗਿਆ ਸੀ" ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਫਾਲਤੂਤਾ ਵਜੋਂ।

ਇਸ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਖਤਰਾ ਬਰਖਾਸਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਮਕੈਨੀਕਲ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਉਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਸੇ ਤਨਖਾਹ ਲਈ ਹੋਰ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ.

ਪਿਛਲੀਆਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਰੰਗਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੀਤਾ ਸੀ

ਇਹ ਜਾਣਨ ਯੋਗ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪੈਟਰਨ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੰਸਕਰਣ ਦੋਵੇਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੈ.

ਏ.ਟੀ.ਐਮਜ਼ ਨੇ ਬੈਂਕ ਟੇਲਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਆਮ ਕਹਾਵਤ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੀਤਾ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੇਮਸ ਬੇਸਨ ਨੇ ਆਪਣੇ study of ATMs and teller employment ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ATM ਨੇ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਸਤਾ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵਧੇਰੇ ਖੋਲ੍ਹੇ। ਟੇਲਰ ਨੰਬਰ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਰੱਖੇ ਗਏ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨੌਕਰੀ ਨਕਦੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਵੇਚਣ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਤੱਕ ਬਦਲ ਗਈ। ਕੰਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋ ਗਿਆ। ਜੋ ਬਚਿਆ ਸੀ ਉਸ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਨੇ ਬੁੱਕਕੀਪਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਹੱਥੀਂ ਅੰਕਗਣਿਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਸੀ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁੱਕਕੀਪਿੰਗ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਘਟ ਗਿਆ. ਲੇਖਾ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਧਿਆ. ਉਹੀ ਹੁਨਰ, ਜੋੜਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ, ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੇ ਖਾਸ ਨਿਰਮਾਣ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇਮਾਨਦਾਰ ਕਾਊਂਟਰਵੇਟ ਹੈ। ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਪਨ ਕੇਂਦਰਿਤ, ਸਥਾਈ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਕੰਮ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਫਸੈੱਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜੇ ਨੁਕਸਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਹਿਰ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਭ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਹੈ ਤਾਂ ਕੁੱਲ ਆਸ਼ਾਵਾਦ ਥੋੜਾ ਆਰਾਮ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਲਹਿਰ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰਵੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਗਈਆਂ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਧੀਆਂ। What dark factories actually tell us ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਚੱਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੱਖਣੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਸਨ। ਉਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦਾ ਕਾਫ਼ੀ ਸਟੀਕ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ ਪੈਟਰਨ ਨਾ ਤਾਂ "ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ" ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ "ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ":

• ਟਾਸਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। - ਭੂਮਿਕਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੁੜ ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਸੀ। - ਸਮੁੱਚਾ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਰੱਖਣ ਜਾਂ ਵਧਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਨਹੀਂ। - ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕੰਮ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਇਸ ਵਾਰ ਇੱਕ ਗੱਲ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਪਿਛਲੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਜਿਆਦਾਤਰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਭੌਤਿਕ ਜਾਂ ਗਣਿਤ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਸਨ, ਅਤੇ ਬਚਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਸੀ। ਇਹ ਤਰੰਗ ਸਿੱਧੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਮ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਚਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰਣੇ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਹੁਨਰ ਵੱਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਘੱਟ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ "ਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ" ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਹੁਨਰਮੰਦ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਲਾਹ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।

ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਗਲੇ 90 ਦਿਨ

ਕੰਕਰੀਟ. ਆਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ.

1। ਉਪਰੋਕਤ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਆਡਿਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਘੰਟਾ। ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਨੰਬਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

2. ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਡਬਲਿੰਗ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਕੰਮ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਲਈ ਇਸ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਫਲ ਮੋਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਗਿਆਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਮੈਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ" ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। The practical guide is here .

3. ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਾਲਮ ਵੱਲ ਵਧੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਹਫ਼ਤਾ 60% ਐਕਸਪੋਜ਼ਡ ਟਾਸਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰਣੇ, ਗਾਹਕ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਲਈ ਵਲੰਟੀਅਰ ਬਣੋ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਮ ਔਖਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ।

4. ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਨ ਲਈ। ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲੋਂ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੋਕ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. Start here .

5. ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਵੱਕਾਰ। ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਕ। ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ। ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ. ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਗਠਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

6. ਵਾਲੀਅਮ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਲ ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ, ਹੋਰ ਡੇਕ, ਹੋਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਲੜਾਈ ਹੁਣ ਜਿੱਤਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰਣੇ, ਸੁਆਦ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰੋ।

ਇਮਾਨਦਾਰ ਸੰਖੇਪ

ਕੀ AI ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਲਵੇਗਾ? ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਲਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਜਾਂ ਧੱਕੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ।

ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਐਕਸਪੋਜ਼ਡ 40% ਕਰਦੇ ਰਹੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਹਿਕਰਮੀ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਦੂਜੇ 60% 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ।

ਇਹ ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਵਰਜ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ AI ਮੇਰੀ ਨੌਕਰੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਲਵੇਗਾ?

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ, ਨਹੀਂ. ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਘਟਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ. ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਤੀਜਾ ਮਕੈਨੀਕਲ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਸੁੰਗੜਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਿਰਣੇ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵੱਲ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ-ਭੂਮਿਕਾ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਕੰਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਘੱਟ ਗਲਤੀ ਲਾਗਤ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕਿਹੜੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ?

ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸਹੀ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਸਸਤੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟਿੰਗ। ਰੁਟੀਨ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ. ਬੁਨਿਆਦੀ ਖੋਜ ਸੰਖੇਪ। ਸਧਾਰਨ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ. ਪਹਿਲੀ-ਲਾਈਨ ਸਹਾਇਤਾ. ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਗਟ: ਹੁਨਰਮੰਦ ਸਰੀਰਕ ਵਪਾਰ, ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼।

ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕੋਡ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ। ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿੱਖਣਾ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਹੁਨਰ ਜਿਆਦਾਤਰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹਨ: ਨਿਰਣਾ, ਮਲਕੀਅਤ, ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ।

ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋਵੇਗਾ?

ਸਮਰੱਥਾ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਸਵਾਲ ਅਣਸੁਲਝੇ ਹਨ। ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰਚਨਾ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ। ਇਹ ਅਚਾਨਕ ਪੁੰਜ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੈਕਫਿਲ ਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ।

ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਹੋਣਗੇ?

ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹੀ। ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਣਾ. ਰਿਸ਼ਤੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ. ਸਰੀਰਕ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਹੁਨਰ। ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਗਿਆਨ ਕਿ AI ਟੂਲ ਫੇਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਕੀ ਢਾਲਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੈ?

ਨਹੀਂ। ਤੈਨਾਤੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਅਗਲੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਜਲਦੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦੇਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ

• ਸਕੋਰ ਟਾਸਕ, ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ ਨੌਕਰੀ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੰਡਲ ਹੈ। - ਚਾਰ ਟੈਸਟ: ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਇੰਪੁੱਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਸਤੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਕੋਈ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। - ਜੋ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਹੈ: ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਰਿਸ਼ਤੇ, ਸਰੀਰਕ ਹੁਨਰ, ਨਿਰਣਾ। - ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਪਾਠ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਰਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਚੁੱਪਚਾਪ ਸੀਨੀਅਰ ਬਣਨ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ. - ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। - ਧੱਕੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਾਲਮ ਵੱਲ ਵਧੋ।

ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੀਡਿੰਗ: the skills that actually matter in the age of AI , how to automate your work with AI , ਅਤੇ why ChatGPT gives wrong answers .