आने वाली उत्पादकता में उछाल | एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा

पिछले 15 साल कई अमेरिकियों के लिए कठिन समय रहे हैं, लेकिन अब बदलाव के उत्साहजनक संकेत मिल रहे हैं।

उत्पादकता वृद्धि, उच्च जीवन स्तर के लिए एक प्रमुख चालक, 2006 से औसतन केवल 1.3%, पिछले दशक की दर से आधे से भी कम है। लेकिन 3 जून को, यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने बताया कि अमेरिकी श्रम उत्पादकता 5.4% की वृद्धि 2021 की पहली तिमाही में। क्या बेहतर है, यह मानने का कारण है कि यह सिर्फ एक झटका नहीं है, बल्कि आने वाले बेहतर समय का अग्रदूत है: एक उत्पादकता वृद्धि जो 1990 के दशक के उछाल के समय से मेल खाएगी या उससे आगे निकल जाएगी।

वार्षिक श्रम उत्पादकता वृद्धि, 2001 – 2021 Q1

वार्षिक श्रम उत्पादकता वृद्धि 2001 - 2021 Q1
पिछले एक दशक में, उत्पादकता वृद्धि सुस्त रही है, लेकिन अब इसके संकेत मिल रहे हैं। (स्रोत: यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स)

हमारा आशावाद हमारे शोध पर आधारित है जो इंगित करता है कि अधिकांश ओईसीडी देश केवल निम्नतम बिंदु को पार कर रहे हैं उत्पादकता जे-वक्र. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी डिजिटल तकनीकों में प्रगति से प्रेरित होकर, उत्पादकता वृद्धि अब आगे बढ़ रही है।

महत्वपूर्ण लाभ पैदा करने के लिए अकेले प्रौद्योगिकी शायद ही कभी पर्याप्त होती है।

उत्पादकता जे-वक्र एक सफल तकनीक पेश किए जाने के बाद शुरू में धीमी उत्पादकता वृद्धि के ऐतिहासिक पैटर्न का वर्णन करता है, जिसके बाद वर्षों बाद एक तेज टेकऑफ़ होता है। हमारे और दूसरों के शोध में पाया गया है कि महत्वपूर्ण लाभ पैदा करने के लिए अकेले प्रौद्योगिकी शायद ही कभी पर्याप्त है। इसके बजाय, प्रौद्योगिकी निवेश को नई व्यावसायिक प्रक्रियाओं, कौशल, और अन्य प्रकार की अमूर्त पूंजी में बड़े निवेश के साथ जोड़ा जाना चाहिए, क्योंकि भाप इंजन या कंप्यूटर अंततः उत्पादकता को बढ़ावा देने के रूप में विविध हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिकी कारखानों में बिजली आने के बाद, उत्पादकता दो दशकों से अधिक समय से स्थिर थी। यह केवल तभी हुआ जब प्रबंधकों ने वितरित मशीनरी का उपयोग करके अपनी उत्पादन लाइनों को फिर से खोजा, बिजली द्वारा संभव की गई एक तकनीक, उत्पादकता में वृद्धि हुई।

तीन कारण हैं कि इस बार उत्पादकता के आसपास जे-वक्र पहले की तुलना में बड़ा और तेज होगा।

पहला तकनीकी है: पिछले दशक ने प्रौद्योगिकी सफलताओं का एक आश्चर्यजनक समूह दिया है। एआई में सबसे महत्वपूर्ण हैं: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास ने डेटा भंडारण के लिए कीमतों में बड़ी गिरावट और कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार के साथ फर्मों को दृष्टि और भाषण से लेकर भविष्यवाणी और निदान तक की चुनौतियों का सामना करने की अनुमति दी है। तेजी से बढ़ते क्लाउड कंप्यूटिंग बाजार ने इन नवाचारों को छोटी फर्मों के लिए सुलभ बना दिया है।

.

(Visited 2 times, 1 visits today)

About The Author

You might be interested in

LEAVE YOUR COMMENT