ਹਾਰਵਰਡ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ AI-ਨੇਟਿਵ ਸਟਾਰਟਅਪਸ ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਉੱਨਤ ਡਿਗਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਲੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Fortune, AOL, ਅਤੇ MSN ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀਆਂ ਖੋਜਾਂ, ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਬਣਾਈ ਹੈ। ਜੂਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI-ਦੇਸੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਭਰਤੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਫਾਰਚਿਊਨ ਨੇ ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ: AI ਸਟਾਰਟ-ਅੱਪ "ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਪੁਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਰੋਕ ਰਹੇ ਹਨ।" ਨਵੀਨਤਮ AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ, ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।ਏਆਈ-ਨੇਟਿਵ ਹਾਇਰਿੰਗ ਗੈਪ
ਹਾਰਵਰਡ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ 'ਤੇ ਭਰਤੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜੋ AI ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ - ਅਖੌਤੀ "AI-ਨੇਟਿਵ" ਕੰਪਨੀਆਂ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ AI ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ AI ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀ ਕੁੱਲ ਹੈੱਡਕਾਉਂਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਾਤਾਰ ਘੱਟ ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸੀਨੀਅਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰਤੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਮੁਹਾਰਤ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਜਦੋਂ AI ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਜੂਨੀਅਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਡਰਾਫਟ ਤੱਕ - ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਐਂਟਰੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹਾਵੀ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕਈ ਕਾਰਕ AI-ਨੇਟਿਵ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ 'ਤੇ ਸੀਨੀਅਰ ਹਾਇਰਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
- ਏਆਈ ਇੱਕ ਬਲ ਗੁਣਕ ਵਜੋਂ: ਜਦੋਂ ਏਆਈ ਟੂਲ ਰੁਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਏਆਈ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਇਕੱਲਾ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਉਹ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜੂਨੀਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ।
- ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ: AI-ਨੇਟਿਵ ਸਟਾਰਟਅਪ ਕਮਜ਼ੋਰ ਟੀਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਣਾ ਜੋ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਟੌਪ-ਡਿਗਰੀ ਤਰਜੀਹ: ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਉੱਚਿਤ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਤੋਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਨਤ ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਾਲੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਫੈਨਲ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਏਆਈ ਟੂਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ: ਸੀਨੀਅਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਕੈਰੀਅਰ ਵਰਕਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਖੋਜਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦੱਬੇ-ਕੁਚਲੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਮੌਕੇ ਸੁੰਗੜਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਅਨੁਭਵ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗੀ। ਤਕਨੀਕੀ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਕੈਰੀਅਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਜੂਨੀਅਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਉਹ ਸਥਾਨ ਜਿੱਥੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਹੁਨਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ AI-ਨੇਟਿਵ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਦਯੋਗ ਮੱਧਮ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਪਾੜੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਹੜੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਉਹ ਸੀਨੀਅਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਭਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
MSN ਕਵਰੇਜ ਨੇ ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ "ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਉੱਤੇ ਕੁਲੀਨ ਸੀਨੀਅਰ ਹਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ" - ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਜੋ, ਜੇਕਰ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਜਬਲ ਰੁਝਾਨ
ਹਾਰਵਰਡ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਹੈ ਕਿ AI ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਧਿਐਨ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: AI ਕੁਝ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅੰਤਰ ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ, ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟੀ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਚੋਣ ਨਾ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਲੰਬਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗੇਗਾ - ਪਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਖੋਜ ਵ੍ਹਾਈਟ-ਕਾਲਰ ਕੰਮ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਬਹਿਸਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲੀਆ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੇ ਫ੍ਰੀਲਾਂਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਟੌਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਵਕੀਲ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ
ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸੈਕਟਰ ਲਈ, ਹਾਰਵਰਡ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ "ਐਂਟਰੀ-ਪੱਧਰ" ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਕਰ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਉਦਯੋਗ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਕਨੀਕੀ ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਣਗੇ।
ਹੁਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ.
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
