कम्पनियां एआई के प्रदर्शन के आधार पर भुगतान करती हैं, अच्छा या बुरा?

एक नया चलन फैल रहा है: व्यवसाय एआई द्वारा उत्पन्न उत्पादकता के आधार पर भुगतान कर रहे हैं। यह 'एआई आउटपुट पे' मॉडल मशीन-आधारित प्रदर्शन मापन के युग की शुरुआत करता है, लेकिन निष्पक्षता और गोपनीयता को लेकर चिंताएँ भी पैदा करता है।

युवा लोग कार्य उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करते हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) न केवल लोगों के काम करने के तरीके को बदल रही है, बल्कि उनकी आय पर भी सीधा प्रभाव डालने लगी है।

कई तकनीकी कंपनियों और सेवा व्यवसायों में, कर्मचारियों के वेतन और बोनस एआई प्रदर्शन पर आधारित होते हैं, जो कार्यों को तेजी से, अधिक सटीकता से और अधिक रचनात्मक रूप से पूरा करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करने की क्षमता है।

जब एआई वेतन का "निर्णय" करता है  

2024 के मध्य से, कई अंतरराष्ट्रीय कंपनियों और प्रौद्योगिकी स्टार्टअप ने "एआई आउटपुट वेतन" मॉडल का परीक्षण शुरू कर दिया है - एआई द्वारा बनाए गए कार्य परिणामों के आधार पर वेतन का भुगतान करना।

कार्य समय को मापने के बजाय, सिस्टम आउटपुट की मात्रा और गुणवत्ता का विश्लेषण करता है: एआई समर्थन से संपादित लेखों की संख्या, एआई सामग्री निर्माण के कारण बिक्री, या चैटबॉट्स के कारण तेजी से निपटाए गए ग्राहक कॉल की संख्या...

अंतर यह है कि एआई न केवल लोगों को तेजी से काम करने में मदद करता है, बल्कि उत्पादकता का एक मापक भी बन जाता है और तदनुसार, आय को सीधे प्रभावित करता है।

एआई प्रदर्शन कर्मचारी मुआवजे का एक उपाय बन जाता है

व्यवसायों का कहना है कि यह नई गणना अधिक निष्पक्ष है, क्योंकि वेतन कार्य निष्पादन को सटीक रूप से दर्शाता है।

एआई की मदद से, किसी कर्मचारी की उत्पादकता बिना ओवरटाइम के दोगुनी या तिगुनी हो सकती है। जब प्रदर्शन डेटा स्वचालित रूप से एकत्र किया जाता है, तो आउटपुट-आधारित वेतन पहले से कहीं अधिक व्यवहार्य हो जाता है।

बढ़ती मानव संसाधन लागत और कड़ी प्रतिस्पर्धा के संदर्भ में, इस मॉडल को मुनाफे को अनुकूलित करने के एक उपकरण के रूप में देखा जाता है: जो लोग अच्छा करते हैं उन्हें अधिक मिलता है, जो कम करते हैं या एआई का दोहन नहीं कर सकते हैं उन्हें कम मिलता है।

लाभ और जोखिम

"एआई आउटपुट पे" व्यवसायों को सही लोगों को पुरस्कृत करने, नवाचार और तकनीकी कौशल को प्रोत्साहित करने में मदद करता है। जो कर्मचारी एआई का लाभ उठाना जानते हैं, वे "एआई वेज प्रीमियम" कमा सकते हैं - बेहतर प्रदर्शन के कारण उच्च वेतन।

हालाँकि, इस मॉडल का नुकसान भी कम नहीं है। जब एआई सिस्टम हर काम पर नज़र रखता है, तो निजता का उल्लंघन आसानी से हो सकता है। अगर एल्गोरिदम पक्षपाती डेटा का इस्तेमाल करता है या गलत आकलन करता है, तो बिना फीडबैक तंत्र के कर्मचारियों को नुकसान हो सकता है।

मेट्रिक्स के पीछे भागने से कुछ लोग वास्तविक मूल्य बनाने के बजाय "स्कोर को अनुकूलित" करने का विकल्प चुनते हैं, जिससे काम की गुणवत्ता कम हो जाती है।

एआई प्रदर्शन व्यवसायों के लिए मानव मूल्य मापने का नया तरीका है

इस मॉडल को और अधिक न्यायसंगत कैसे बनाया जा सकता है?

मानव संसाधन विशेषज्ञों का कहना है कि व्यवसायों को एआई को केवल एक सहायक उपकरण के रूप में देखना चाहिए, न कि अंतिम निर्णयकर्ता के रूप में।

सिस्टम को "मानव-सहभागिता" दृष्टिकोण के साथ डिज़ाइन किया जाना चाहिए: एआई सिफ़ारिश करता है, मानव अनुमोदन करता है। साथ ही, मापदंड पारदर्शी होने चाहिए और मात्रा, गुणवत्ता और नवाचार में संतुलन बनाए रखना चाहिए।

डेटा पारदर्शिता, नियमित ऑडिट और कर्मचारियों की प्रतिक्रिया पक्षपात के जोखिम को कम करती है। लंबे समय में, इससे आधुनिक कार्यस्थल पर इंसानों और मशीनों के बीच विश्वास भी बढ़ता है।

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव सहकर्मियों का रूप लेगी, "एआई प्रदर्शन वेतन" अपरिहार्य भविष्य बन सकता है। लेकिन बिना निगरानी के, यह कर्मचारियों को ऐसे औज़ारों में बदल सकता है जिनकी कीमत एल्गोरिदम द्वारा तय की जाएगी।

प्रश्न केवल यह नहीं है कि "एआई हमें कितनी तेजी से काम करने में मदद करता है?", बल्कि यह है कि "क्या एआई मानव मूल्य को मशीनों द्वारा मापा जाने योग्य बना रहा है?"

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मनुष्यों का मूल्यांकन करने में सक्षम होती जा रही है, हर मुआवजे के निर्णय में मानवता को बनाए रखना शायद डिजिटल युग की सबसे बड़ी चुनौती होगी।

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फान हाई डांग

स्रोत: https://tuoitre.vn/cong-ty-tra-luong-theo-hieu-qua-lam-viec-voi-ai-loi-hay-hai-20251029150850684.htm