डेटा साइंटिस्ट के करियर पर AI का खतरा: माइक्रोसॉफ्ट की रिसर्च में बड़ा खुलासा
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च की एक रिपोर्ट के अनुसार, एआई तेजी से डेटा वैज्ञानिकों के काम को बदल रहा है। जानें कैसे एआई डेटा क्लीनिंग और मॉडल बिल्डिंग जैसे कार्यों को स्वचालित कर रहा है, और भविष्य के लिए कौन से नए कौशल (डोमेन विशेषज्ञता, नैतिकता) जरूरी होंगे। (According to a Microsoft Research report, AI is rapidly changing the job of data scientists. Find out how AI is automating tasks like data cleaning and model building, and what new skills (domain expertise, ethics) will be essential for the future.)
नई दिल्ली: एक समय था जब डेटा साइंटिस्ट की भूमिका को तकनीकी जगत की 'सबसे आकर्षक' और 'भविष्य-प्रूफ' नौकरी माना जाता था। मोटी सैलरी पैकेज और कॉर्पोरेट जगत में उच्च सम्मान के साथ, यह करियर हर युवा का सपना बन गया था। हालांकि, अब एक चौंकाने वाली सच्चाई सामने आई है। माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के एक हालिया अध्ययन ने चेतावनी दी है कि जनरेटिव एआई (Generative AI) के तेजी से बढ़ते प्रभुत्व के कारण, डेटा साइंटिस्ट की यह प्रतिष्ठित भूमिका भी अब पूरी तरह सुरक्षित नहीं है, और इसका अस्तित्व एक बड़े बदलाव की कगार पर है।
माइक्रोसॉफ्ट की इस रिसर्च ने 40 ऐसी नौकरियों की पहचान की है जिन पर एआई का सबसे ज्यादा असर पड़ने वाला है, और इस सूची में डेटा साइंटिस्ट भी शामिल हैं। रिपोर्ट में यह तो नहीं कहा गया है कि यह पेशा पूरी तरह खत्म हो जाएगा, लेकिन यह निश्चित रूप से संकेत देता है कि इस क्षेत्र में बने रहने के लिए पेशेवर लोगों को अपनी भूमिका को फिर से परिभाषित करना होगा और नए कौशल सीखने होंगे।
एआई का प्रभाव: स्वचालन या वृद्धि?
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च ने अपने अध्ययन में 200,000 से अधिक 'बिंग कोपायलट' (Bing Copilot) इंटरैक्शन का गहन विश्लेषण किया, ताकि यह समझा जा सके कि जनरेटिव एआई का उपयोग वास्तविक कामकाजी माहौल में कैसे किया जा रहा है। रिपोर्ट के निष्कर्ष बताते हैं कि एआई का प्रभाव मुख्य रूप से दो तरह से होगा:
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कार्य का स्वचालन (Automation of Tasks): एआई डेटा साइंस के कुछ सबसे बुनियादी और दोहराए जाने वाले (repetitive) कार्यों को तेजी से स्वचालित (automate) कर रहा है। इनमें शामिल हैं:
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डेटा क्लीनिंग और तैयारी: डेटा साइंटिस्ट का बहुत सारा समय डेटा को साफ करने और उसे विश्लेषण के लिए तैयार करने में खर्च होता है। एआई इस प्रक्रिया को कुछ ही मिनटों में पूरा कर सकता है।
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मॉडल बिल्डिंग: ऑटोएमएल (AutoML) पाइपलाइन और जनरेटिव एआई कुछ ही समय में पूर्वानुमानित मॉडल (predictive models) और एल्गोरिदम बना सकते हैं, जिन्हें पहले बनाने में हफ्तों लग जाते थे।
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डेटा का विश्लेषण: बड़े डेटा में पैटर्न, सहसंबंध और insights ढूंढना अब एआई की मदद से बहुत आसान हो गया है, जिससे मैनुअल विश्लेषण का काम कम हो रहा है।
इसका मतलब यह है कि प्रवेश-स्तर (entry-level) की नौकरियां, जिनमें मुख्य रूप से डेटा तैयारी और बुनियादी मॉडल बनाने का काम होता है, सबसे ज्यादा प्रभावित होंगी।
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मानवीय कौशल में वृद्धि (Augmentation of Human Skills): रिपोर्ट में यह भी जोर दिया गया है कि एआई पूरी नौकरी को खत्म नहीं करेगा, बल्कि यह इंसानों के लिए एक 'को-पायलट' (co-pilot) के रूप में काम करेगा। इसका मतलब है कि डेटा साइंटिस्ट की भूमिका अब डेटा को हाथ से 'crunch' करने की बजाय, एआई द्वारा उत्पन्न परिणामों का प्रबंधन, व्याख्या और नैतिक निरीक्षण करने की हो जाएगी।
एआई की वजह से अब पेशेवर लोगों को अधिक जटिल, रणनीतिक और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने का मौका मिलेगा। इस तरह एआई मानव क्षमता में वृद्धि करेगा, न कि उसका प्रतिस्थापन करेगा।
भविष्य के लिए आवश्यक कौशल: एल्गोरिदम का दिमाग बनें, हाथ नहीं
माइक्रोसॉफ्ट की रिसर्च के अनुसार, जो डेटा साइंटिस्ट एआई के साथ सहयोग करना सीख लेंगे, वे इस बदलाव से बच जाएंगे और तरक्की करेंगे। जो लोग केवल तकनीकी कौशल पर निर्भर रहेंगे, वे जल्दी ही अप्रचलित हो सकते हैं। रिपोर्ट का एक स्पष्ट संदेश है: एल्गोरिदम के हाथ बनना बंद करें, उसका दिमाग बनें।
भविष्य के डेटा साइंटिस्ट के लिए कुछ नए और अपरिहार्य कौशल (indispensable skills) हैं:
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डोमेन विशेषज्ञता (Domain Expertise): केवल डेटा का विश्लेषण करना पर्याप्त नहीं होगा। डेटा साइंटिस्ट को अब उस क्षेत्र (जैसे स्वास्थ्य सेवा, वित्त, रक्षा, जलवायु विज्ञान) की गहरी समझ होनी चाहिए जिससे डेटा संबंधित है। एआई नंबरों को तो crunch कर सकता है, लेकिन वह अभी तक जटिल क्षेत्रीय समस्याओं की बारीकियों को नहीं समझ सकता।
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आलोचनात्मक सोच और नैतिकता (Critical Thinking and Ethics): एआई मॉडल द्वारा दिए गए परिणामों का मूल्यांकन करना, उनकी सीमाओं और पूर्वाग्रहों (biases) को समझना, और यह सुनिश्चित करना कि एआई का उपयोग नैतिक रूप से किया जाए, यह सब अब डेटा साइंटिस्ट का काम होगा।
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संचार और कहानी सुनाना (Communication and Storytelling): डेटा साइंटिस्ट को डेटा से मिले परिणामों को गैर-तकनीकी (non-technical) लोगों, जैसे कि कंपनी के बोर्ड सदस्यों या ग्राहकों, को समझाना होगा। डेटा से कहानी बनाना और रणनीतिक निर्णय लेने में मदद करना एक ऐसा कौशल है जिसे एआई आसानी से नहीं बदल सकता।
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एआई गवर्नेंस और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग (AI Governance & Prompt Engineering): डेटा साइंटिस्ट को अब एआई के कार्यप्रवाह (workflows) को डिजाइन करना और प्रभावी प्रॉम्प्ट (prompts) लिखना सीखना होगा ताकि एआई से सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त हो सकें। एआई का प्रबंधन और शासन अब एक प्रमुख कौशल होगा।
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लगातार सीखना (Relentless Reskilling): एआई के तेजी से विकसित होने के साथ, डेटा साइंटिस्ट को हर 2-3 साल में नए कौशल सीखने और खुद को अपडेट रखने के लिए तैयार रहना होगा। पारंपरिक डिग्री से ज्यादा, एआई एथिक्स या उन्नत मशीन लर्निंग ऑप्स (ML Ops) जैसे सर्टिफिकेट ज्यादा मूल्यवान हो सकते हैं।
यह छात्रों और पेशेवरों के लिए एक वेक-अप कॉल है
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च की यह रिपोर्ट उन हजारों छात्रों के लिए एक वेक-अप कॉल है जो डेटा साइंस में करियर बनाने की सोच रहे हैं। केवल कोडिंग बूटकैंप या हैकाथॉन में निवेश करने से भविष्य में रोजगार की गारंटी नहीं मिलेगी। उन्हें अपने कौशल को बहु-आयामी बनाना होगा और डोमेन विशेषज्ञता विकसित करनी होगी।
यह रिपोर्ट उन मध्य-करियर पेशेवरों के लिए भी एक चेतावनी है जो अभी भी केवल डेटा विश्लेषण के पारंपरिक तरीकों पर निर्भर हैं। उन्हें अब एआई को एक खतरे के बजाय एक अवसर के रूप में देखना चाहिए और इसे अपनी दक्षता और भूमिका को बढ़ाने के लिए एक उपकरण के रूप में अपनाना सीखना चाहिए।
माइक्रोसॉफ्ट ने यह स्पष्ट किया है कि एआई का उद्देश्य इंसानों को हटाना नहीं है, बल्कि उन्हें अधिक उत्पादक और कुशल बनाना है। लेकिन इस बदलाव के लिए इंसानों को भी तैयार होना होगा। जो लोग एआई को अपना साथी बनाएंगे, वे सफल होंगे। जो लोग इसका विरोध करेंगे या इसे नजरअंदाज करेंगे, वे पीछे छूट जाएंगे।
