Raise Us: AI کے دور کے لیے کارکنوں کی دوبارہ تربیت کا 1 بلین ڈالر کا منصوبہ
جیسے جیسے ٹیک کمپنیاں مصنوعی ذہانت (AI) میں سینکڑوں ارب ڈالر لگانے کی دوڑ میں ہیں، ایک نئی دو طرفہ (bipartisan) مہم آٹومیشن کے بڑے انسانی نقصان کے مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہی ہے۔ سابق امریکی وزیر تجارت جینا ریمونڈو کی قیادت میں ایک غیر منافع بخش تنظیم "Raise Us" نے امریکی افرادی قوت کو AI پر مبنی معیشت کے لیے تیار کرنے کے لیے 1 بلین ڈالر کی فنڈنگ حاصل کرنے کا ایک بڑا مشن شروع کیا ہے۔
AI کے بڑے کھلاڑیوں کا ایک تاریخی اتحاد
صنعت کے تعاون میں ایک اہم تبدیلی لاتے ہوئے، صف اول کے AI ڈویلپرز پہلی بار مشترکہ طور پر افرادی قوت کی منتقلی کے اقدام کے لیے فنڈز فراہم کر رہے ہیں۔ "Raise Us" کا اتحاد Amazon، Anthropic، Microsoft اور OpenAI Foundation جیسے بڑے ناموں پر مشتمل ہے۔ یہ اجتماعی تعاون ایسے وقت میں سامنے آیا ہے جب یہ اندازہ لگایا گیا ہے کہ Google، Amazon، Microsoft اور Meta صرف اس سال AI پر مجموعی طور پر 725 بلین ڈالر خرچ کریں گے۔
اگرچہ Bank of America مرکزی اسپانسر کے طور پر کام کر رہا ہے—جو خاص طور پر جدید مینوفیکچرنگ کے لیے اپرنٹس شپ (apprenticeship) پروگراموں کے لیے فنڈز فراہم کر رہا ہے—لیکن معاونین کی فہرست بہت طویل ہے۔ IBM، AMD، Deloitte اور General Motors جیسے بڑے کھلاڑیوں نے Rockefeller Foundation جیسی فلاحی تنظیموں کے ساتھ مل کر تعاون کا عہد کیا ہے۔ رپورٹ کے مطابق، اس اقدام نے اپنے 1 بلین ڈالر کے ہدف میں سے 500 ملین ڈالر پہلے ہی حاصل کر لیے ہیں۔
اسٹریٹجک پائلٹ پروگرام اور ریاستی شراکت داری
ایک وسیع اور غیر منظم آغاز کے بجائے، Raise Us اس قابل تربیت (retraining) کے ماڈلز کو جانچنے کے لیے چار ریاستوں میں ہدف شدہ پائلٹ پروگرام نافذ کر رہا ہے۔ ریاستوں کا انتخاب جان بوجھ کر دو طرفہ (bipartisan) رکھا گیا ہے، جس میں Arkansas اور Utah کے ریپبلکن گورنر، اور Connecticut اور Maryland کے ڈیموکریٹک گورنر شامل ہیں۔
ان پائلٹ پروگراموں کے تحت اہم اقدامات درج ذیل ہیں:
- Arkansas: "Arkansas LAUNCH" کی حمایت کرنا، جو کہ ایک AI سے لیس کیریئر نیویگیشن پلیٹ فارم ہے جو ملازمت کے متلاشیوں کو انفرادی اور آجروں سے منسلک سیکھنے کے راستوں سے جوڑتا ہے۔
- Maryland: ریاست کے 'Service Year' پروگرام کو صحت (healthcare) جیسے زیادہ مانگ والے شعبوں تک وسعت دینا اور بے روزگار کارکنوں کو کاروبار (entrepreneurship) کی طرف منتقلی میں مدد دینے کے لیے ایک ایکسلریٹر پروگرام شروع کرنا۔
- Wage Insurance: ان کارکنوں کی مدد کے لیے "ویج انشورنس" (wage insurance) ماڈلز کا جائزہ لینا جنہیں اپنی دوبارہ تربیت کے دوران کم تنخواہ والی ملازمتوں میں منتقل ہونا پڑتا ہے۔
افرادی قوت کی تبدیلی کے چار ستون
ماضی کے "غیر مؤثر" دوبارہ تربیت کے ماڈلز سے آگے بڑھنے کے لیے، Raise Us نے اپنے آپریشنز کو چار اسٹریٹجک ستونوں کے گرد ترتیب دیا ہے:
- ریاستی شراکت داری: شارٹ ٹرم اسناد اور اپرنٹس شپ کے ذریعے ریاستی تعلیمی اور پیشہ ورانہ پروگراموں کو آجروں کی حقیقی ضروریات کے مطابق ڈھالنا۔
- آجر اتحاد: کمپنیوں کے لیے ریٹینشن ماڈلز (retention models) تیار کرنے کے لیے ایک تجرباتی ماحول (sandbox) بنانا۔ مثال کے طور پر، Microsoft نے اندرونی نقل مکانی کو آسان بنانے کے لیے ابتدائی سطح کے قانونی عملے کو AI مہارتوں کی تربیت دینے کا پائلٹ پروجیکٹ شروع کیا ہے۔
- تعلیم اور تربیت: AI پر مبنی تربیتی ماڈلز کو وسعت دینا جو عملی تجربے اور روایتی چار سالہ ڈگریوں کے سستے متبادل کو ترجیح دیتے ہیں۔
- پالیسی لیب: ایک مخصوص تحقیقی شعبہ—جو واضح طور پر کارپوریٹ فنڈنگ سے آزاد ہو—تاکہ آٹومیشن کے دور کے لیے نئے پالیسی فریم ورک تیار کیے جا سکیں اور ان کا تجربہ کیا جا سکے۔
AI کے منظر نامے کے لیے یہ کیوں اہم ہے
Raise Us کا آغاز ٹیک انڈسٹری میں ایک اہم احساس کو اجاگر کرتا ہے: AI میں تکنیکی قیادت اس وقت تک بے معنی ہے جب تک اس کے ساتھ ایک متعلقہ "ہیومن اسٹریٹجی" (people strategy) نہ ہو۔ جیسے جیسے AI تجرباتی چیٹ بوٹس سے نکل کر پیچیدہ پیشہ ورانہ کام انجام دینے والے ایجنٹس کی طرف بڑھ رہا ہے، لیبر مارکیٹ میں ساختی تبدیلی ناگزیر ہے۔ ان تبدیلیوں کے لیے فنڈز فراہم کر کے، آٹومیشن کو فروغ دینے والی کمپنیاں خود اس سماجی و اقتصادی عدم استحکام کو کم کرنے کی کوشش کر رہی ہیں جو بڑے پیمانے پر ملازمتوں کے ختم ہونے سے پیدا ہو سکتا ہے، اور ممکنہ طور پر اس چیز کو روکنے کی کوشش کر رہی ہیں جسے ریمونڈو "اپنی ہی زوال کو خودکار بنانا" (automating our own decline) کہتی ہیں۔
اہم نکات
- بے مثال تعاون: پہلی بار، OpenAI، Anthropic اور Microsoft جیسے براہ راست AI حریف افرادی قوت کی منتقلی کے اقدام کے لیے مشترکہ فنڈنگ فراہم کر رہے ہیں۔
- ہدف شدہ وسعت: یہ پروگرام AI کیریئر نیویگیشن اور ویج انشورنس جیسے مخصوص ٹولز کو جانچنے کے لیے دو طرفہ ریاستی پائلٹ پروگراموں کا استعمال کرتا ہے۔
- نتائج پر مبنی ماڈل: کامیابی کا معیار محض کورس میں داخلے کے اعداد و شمار نہیں بلکہ اصل ملازمتوں کا حصول اور استحکام ہے۔