AI की गई नौकरी, ठीक तरीके से काम न कर पाने के कारण अब फिर से इंसानों की मदद लेगी यह कंपनी
AI Lost Its Job: स्टारबक्स ने इन्वेंट्री से जुड़े कामों के लिए एआई सिस्टम इंट्रोड्यूस किए थे, लेकिन कुछ ही महीनों में इन्होंने हाथ खड़े कर दिए. अब फिर से इंसानों को काम पर रखा जा रहा है.
- एआई सिस्टम को वास्तविक दुनिया के संचालन में चुनौती का सामना करना पड़ता है.
AI Lost Its Job: पिछले कुछ महीनों से अकसर यह सुनने को मिलता है कि एआई के कारण नौकरियां जा रही हैं. अब इंसानों की जगह एआई सिस्टम आ गए हैं, जो ज्यादा स्पीड के साथ काम कर सकते हैं, लेकिन एक नए मामले में उल्टा हुआ है. दरअसल, स्टारबक्स (Starbucks) ने इन्वेंट्री से जुड़े काम के लिए एआई सिस्टम डिप्लॉय किए थे, लेकिन कुछ ही समय में इन सिस्टम ने हाथ खड़े कर दिए. ये कई प्रोडक्ट्स की पहचान नहीं कर पा रहे थे और कई प्रोडक्ट्स की गलत लेबलिंग कर रहे थे. इस कारण अब एआई सिस्टम को हटाकर फिर से इंसानों को यह काम सौंपा जा रहा है.
स्टारबक्स में एआई सिस्टम को क्या काम सौंपा गया था?
स्टारबक्स ने स्टोर से जुड़े ऑपरेशन को बेहतर बनाने और सप्लाई चैन में आने वाली दिक्कतों को दूर करने के लिए एआई-पावर्ड सिस्टम इंट्रोड्यूस किए थे. कर्मचारियों को कैमरा और LIDAR टेक्नोलॉजी वाले नए टैबलेट्स दिए गए थे. इन्हें अलमारियों को स्कैन करने और इनमें रखे सामान की काउंटिंग करने के हिसाब से डिजाइन किया गया था. दरअसल, कंपनी चाहती थी कि कर्मचारियों की बजाय एआई सिस्टम इन्वेंट्री में रखे दूध के पैकेट और दूसरे सामान की काउंटिंग करे.
एआई सिस्टम नहीं कर पाए काम
स्टारबक्स ने नॉर्थ अमेरिका के कई स्टोर्स पर ये एआई सिस्टम इंट्रोड्यूस किए थे. इनमें से अधिकतर की शिकायत थी कि एआई सिस्टम ठीक तरीके से काम नहीं कर पा रहे हैं. इन्हें प्रोडक्ट्स की काउंटिंग से लेकर लेबलिंग तक में दिक्कत आ रहे हैं. यहां तक कि ये सिस्टम अलग-अलग तरह का दूध और कई मामलों में तो प्रोडक्ट्स को भी नहीं पहचान पा रहे थे. इस कारण स्टोर्स को अतिरिक्त मैन पावर की जरूरत पड़ने लगी, जो सारे प्रोडक्ट्स काउंट कर यह कन्फर्म करते थे कि एआई सिस्टम की कैलकुलेशन ठीक है या नहीं. इस कारण यह सिस्टम टाइम बचाने की जगह स्टाफ के लिए नई मुसीबत पैदा करने लगा था. अब कंपनी ने फिर से इस काम के लिए इंसानों को रखना शुरू किया है.
क्या एआई सिस्टम फ्लॉप हैं?
ऐसा नहीं है कि एआई कैलकुलेशन या डेटा एनालाइज नहीं कर सकती, लेकिन इसके लिए इसे ट्रेनिंग और काम से जुड़े ऑपरेशन के कॉन्टेक्स्ट की जरूरत पड़ती है. हालांकि, यह घटना दिखाती है कि एआई को अभी भी रियल-वर्ल्ड बिजनेस ऑपरेशन में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है. खासकर उन जगहों पर इसकी मुश्किलें बढ़ जाती हैं, जहां पर सटीकता की सबसे ज्यादा जरूरत होती है.
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Source: IOCL
