कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में परिधान मूल्य श्रृंखला में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है, लेकिन क्या इसका उपयोग वैश्विक परिधान उद्योग में घटते कुशल कार्यबल की समस्या के समाधान के लिए किया जाना चाहिए?
टेक्सब्रासिल के कार्यकारी निदेशक राफेल सर्वोन बताते हैं कि कपड़ा और परिधान उद्योग को एसएमई की डिजिटल उपकरणों तक पहुंच की आवश्यकता है, जो उन्हें वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम बनाएगा। टेक्सब्रासिल ब्राजील के फैशन उद्योग का अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम है, जिसका रखरखाव एबीआईटी (ब्राजील के कपड़ा और परिधान उद्योग संघ) द्वारा किया जाता है।
उन्होंने आगे कहा: "कौशल अंतर को संबोधित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है, जो हमारे सहित कई उद्योगों में एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। एआई तेजी से बदलाव ला रहा है, लेकिन हमें डिजिटल तकनीकों का लाभ भरोसे को ध्यान में रखकर उठाना होगा।"
हाल ही में उज्बेकिस्तान में आयोजित आईएएफ और आईटीएमएफ के संयुक्त वार्षिक सम्मेलन में वस्त्र मूल्य श्रृंखला में एआई पर एक सत्र के दौरान, उन्होंने उपस्थित लोगों से कहा: "एआई में अनुकूलित उत्पादन प्रक्रियाओं से लेकर उन्नत ग्राहक अनुभव तक मूल्य श्रृंखला में क्रांतिकारी बदलाव लाने की जबरदस्त क्षमता है, लेकिन इसे नैतिकता और स्थिरता द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए।"
पिछले वर्ष प्रकाशित एक अध्ययन में सुझाव दिया गया था कि मानव-कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सहयोगात्मक डिजाइन फैशन डिजाइन के भविष्य में क्रांति ला सकते हैं तथा एक शैक्षणिक उपकरण के रूप में काम कर सकते हैं।
हालांकि, घेरजी टेक्सटाइल ऑर्गनाइजेशन के पार्टनर रॉबर्ट पी. एंटोशाक ने उस समय तर्क दिया था कि एआई के उपयोग पर कई प्रश्नचिह्न हैं जिन पर भविष्य में विचार करने की आवश्यकता है, जिसमें एआई द्वारा लोगों की नौकरियां छीन लेने का जोखिम भी शामिल है।
परिधान क्षेत्र अपने कुशल श्रमिकों को क्यों खो रहा है?
जर्मनी में आरडब्ल्यूटीएच आचेन विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फर टेक्सटाइलटेक्निक में टेक्सटाइल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और अध्यक्ष थॉमस ग्रीज़ का तर्क है कि परिधान उद्योग में कुशल श्रमिकों की कमी है, विशेष रूप से यूरोप में, इसलिए एआई एक संभावित समाधान हो सकता है।
वे बताते हैं: “यूरोप में, बेबी बूमर्स जल्द ही सेवानिवृत्त हो जाएंगे और कपड़ा और परिधान उद्योग ने अपनी छवि जैव प्रौद्योगिकी और कंप्यूटर विज्ञान के हाथों खो दी है।
"हमें कुशल श्रमिकों की तलाश करनी होगी और मेरा मानना है कि स्वचालन और रोबोटिक्स के पास कुशल श्रमिकों की कमी को पूरा करने में मदद करने का बड़ा अवसर है।"
ग्रीस के लिए यह अभी या कभी नहीं का प्रश्न है, क्योंकि उन्होंने बताया कि आंकड़े बताते हैं कि जो कंपनियां अभी स्वचालन नहीं करेंगी, वे दशक के अंत (2030) तक प्रतिस्पर्धी नहीं रहेंगी।
वह एक बड़े विश्वविद्यालय में काम करते हैं, जिसका उत्पादन प्रौद्योगिकी केंद्र एआई और आईसीटी में मजबूत है, लेकिन वह मानते हैं कि यदि आप विज्ञान को देखें तो आप और भी अधिक भ्रमित हो सकते हैं।
इसके बजाय, वे परिधान उद्योग को जीवित प्रयोगशालाओं से वास्तविक दुनिया की अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की सलाह देते हैं, जैसे कि आचेन में आईएलसी (इनोवेशन एंड लर्निंग सेंटर), जहां आप इस दुनिया में गोता लगा सकते हैं और यह जान सकते हैं कि क्या काम करता है और क्या नहीं।
वे कहते हैं, "हमारे पास सहयोगात्मक विकल्प हैं, जहां कंपनियां आकर छोटी परियोजनाएं विकसित कर सकती हैं और हमारे पास AI के उपयोग को प्रबंधित करने के तरीके पर बड़ी परियोजनाएं हैं, जैसे WIRKsam।"
महत्वपूर्ण बात यह है कि उनका मानना है कि हमारे उद्योग के हर क्षेत्र में स्वचालन की आवश्यकता है, लेकिन उत्पादन में मदद करने के लिए एआई को केवल एक उदाहरण के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। उन्होंने यह भी बताया कि सहयोग महत्वपूर्ण है और ज्ञान हस्तांतरण जहां लोगों को अन्य उद्योगों से लाया जाता है जो एआई के उपयोग से परिचित हैं।
वे बताते हैं: "कुछ चीज़ें हैं जो जानकारी हासिल करने और उसे साझा करने के लिए की जा सकती हैं, लेकिन आपको उस जानकारी का अनुवाद भी करना होगा। कुछ शुरुआती उपकरण उपलब्ध हैं, लेकिन वे पर्याप्त नहीं हैं।"
परिधान उद्योग के अधिकारी एआई को कैसे अपना सकते हैं?
परिधान कंपनी के मालिकों के लिए ग्रिएस का सुझाव है कि वे व्यवसाय में एआई प्रौद्योगिकियों में सक्रिय रूप से निवेश करें और उन्हें अपनाएं: "आपको छोटी शुरुआत करनी होगी, लेकिन आपको शुरुआत करनी ही होगी।"
उन्होंने आगे कहा: "आखिरकार आपको कार्यकर्ता स्तर पर जाना होगा और एआई के साथ इसे सुधारना होगा।"
उनका मानना है कि सहयोग के साथ मानव-केंद्रित दृष्टिकोण ही एआई का जादुई फार्मूला है और आपको कार्यबल के भीतर ही नवाचार करना होगा।
उन्होंने कहा, "कार्यबल में अग्रणी बनें और आप अगली पीढ़ी के लोगों को आकर्षित करेंगे।"
एक कुशल कार्यकर्ता के दृष्टिकोण से, वे बताते हैं कि इस क्षेत्र को अंतःविषय टीमों की आवश्यकता है: "हमें सरलता से बोलना होगा और शब्दों के बजाय चित्र बनाने होंगे और नई चीजों को आजमाने की इच्छा के आधार पर खोजी मानसिकता रखनी होगी।"
उन्होंने यह भी कहा कि एक खुली कंपनी संस्कृति का होना महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रबंधक ऊपर से नीचे तक एआई नहीं सिखा सकते। इसे अनुभव-आधारित और सहयोगात्मक होना चाहिए।
क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही परिधान कर्मियों की कमी का एकमात्र समाधान है?
ग्रीस के अनुसार, एआई एकमात्र समाधान नहीं है और मानवीय तत्व अभी भी महत्वपूर्ण है। वे बताते हैं: "आपको विभिन्न प्रकार के गणित को देखना होगा और सिग्नल प्रोसेसिंग के साथ कुछ करना होगा।"
उनका दावा है कि परिधान क्षेत्र के श्रमिकों की समस्याओं का समाधान "निश्चित रूप से विभिन्न गणितीय मॉडलों का मिश्रण होगा" क्योंकि उनका मानना है कि इसके बड़े डेटा लाभों को अधिक आंका गया है।
"हमें यह देखना होगा कि हम बड़े डेटा के साथ क्या कर सकते हैं। मेरी प्रस्तुति में सभी रंगीन चित्रों का इमेज प्रोसेसिंग और निर्माण AI द्वारा किया गया था, इसलिए यह एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ इसका उपयोग किया जा सकता है। उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणियाँ भी हैं और फिर निश्चित रूप से भाषा प्रसंस्करण भी है।"
ग्रीस के अनुसार, एआई प्रारंभिक "तस्वीर" प्रदान करने में बहुत अच्छा है, लेकिन यदि आप सटीक डेटा चाहते हैं, तो एआई गलत उपकरण है।
उन्होंने आगे कहा: "एआई का नाम बदलकर सर्वश्रेष्ठ अनुमान रख दिया जाना चाहिए क्योंकि यह पहला अनुमान लगाने में अच्छा है" लेकिन यह एआई प्रशिक्षण प्राप्त कुशल श्रमिकों पर निर्भर होगा कि वे डेटा का गहन अध्ययन करें और संपूर्ण उत्तर खोजें।"
स्रोत द्वारा बस स्टाइल
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