उन्होंने एचटी के प्रौद्योगिकी संपादक विशाल माथुर से कहा, “मुझे लगता है कि एआई जो उत्पादकता को बढ़ावा देगा, वह सीधे तौर पर नौकरियों को कम नहीं करेगा, बल्कि नौकरियों का पुनर्वितरण करेगा और कार्यबल को उन्नत करेगा।”
उन्होंने कहा कि एआई इंसानों के लिए सहायक की भूमिका निभाएगी।
“हर कोई कहता है कि एआई अलग होने जा रहा है और अंततः, यह इंसानों की जगह ले लेगा। मेरी थीसिस है – मैं इसके बारे में इंसानों के सहायक के रूप में सोचूंगा। और इस बहस के बारे में, आप जानते हैं, कि क्या यह नौकरियां छीन लेता है, निश्चित रूप से, हमारे जैसी कंपनी के लिए इसकी प्रासंगिकता है, जिसके पास एक बड़ा कर्मचारी आधार है, लेकिन मुझे लगता है कि यह कहीं न कहीं बीच में है, मुझे लगता है कि कुल मिलाकर रोजगार के मामले में इसका शुद्ध शून्य प्रभाव होगा।”
रेवती अद्वैथी ने आगे कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से वैश्विक जीडीपी को फायदा होगा.
उन्होंने कहा, “इसलिए एआई से वैश्विक जीडीपी को फायदा होगा। जैसे-जैसे श्रमिकों का कौशल स्तर बढ़ेगा, यह किसी तरह से उत्पादकता में वृद्धि करेगा, लेकिन मुझे नहीं लगता कि इससे कुल नौकरी संख्या पर कोई खास असर पड़ेगा।”
अद्वैथी ने कहा कि एआई स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में बदलाव लाएगा।
“एआई इन दिनों वह ताकत है जो हमारे पूरे जीवन और हमारे आस-पास की दुनिया को नया आकार दे रही है… यदि आप उपभोक्ता के दृष्टिकोण से इसके बारे में सोचते हैं, तो आप हर दिन बदलाव देखते हैं, है ना? क्योंकि आप इन दिनों रोजमर्रा की जिंदगी में एआई का उपयोग कर रहे हैं…लेकिन मुझे लगता है कि वास्तविक परिवर्तन स्वास्थ्य देखभाल जैसी चीजों में आता है, जो महत्वपूर्ण है… इसलिए मैं कहूंगा कि स्वास्थ्य सेवा शायद परिवर्तनकारी क्षेत्र है जो हम मुश्किल से ही कर पाए हैं आज देखा,” उसने जोड़ा।
बिजनेस प्रमुख ने कहा कि एआई ऑटोमोटिव क्षेत्र में भी बदलाव लाएगा।
“तो हमारी पीढ़ी में, अगले 5 से 10 वर्षों में, हम इन कारों में बैठे रहेंगे जो अपनी सारी बुद्धिमत्ता का उपयोग करके रोजमर्रा के निर्णय ले रही हैं और यह निर्णय ले रही हैं कि यह किस मोड़ पर जाएगी, किधर जाएगी रोकने के लिए, और उन सभी चीजों को,” उसने जोड़ा।
उन्होंने मशीन लर्निंग के बारे में भी बात की।
“यदि आप अतीत में किसी उत्पाद को देख रहे हैं, तो आप वास्तविक समय में बहुत सारे डेटा का उपयोग नहीं कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं, आप जानते हैं, मशीन लर्निंग के आसपास और यह तय करते हैं कि क्या यह एक अच्छी गुणवत्ता वाला उत्पाद था या इसके साथ क्या हो रहा था यह एक तरह से प्रतिक्रियाशील प्रक्रिया थी, आप जानते हैं, आज हम कारखाने के आसपास अपने दैनिक कार्यों में मशीन सीखने को शामिल करने में सक्षम हैं, जो कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं, इसका एक महत्वपूर्ण उदाहरण है। आज,” उसने जोड़ा।
हालाँकि, उन्होंने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अभी भी बहुत कुछ किया जाना बाकी है।
“लेकिन मैं कहूंगा कि अभी बहुत कुछ किया जाना बाकी है। मुझे लगता है कि यह याद रखना महत्वपूर्ण है… औद्योगिक क्षेत्र में, आप जानते हैं कि पिछले 20, 30 वर्षों में क्या हुआ है कि हम सभी उद्यम कंपनियों द्वारा समाधान बेचे गए हैं वे टुकड़े-टुकड़े सॉफ़्टवेयर हैं जिन्हें हम सभी ने अपने काम और अपने कारखाने में एकीकृत किया है और डेटा एक-दूसरे से बात नहीं करते हैं, इसलिए मैं कहूंगा कि एआई कई क्षेत्रों में बहुत अच्छा दिखता है। लेकिन यह भी चल रहा है कई क्षेत्रों में समय लगेगा, इसलिए मुझे लगता है कि यह एक परिवर्तन है जिसका हम सभी इंतजार कर रहे हैं।”