एआई पायलट से परे: अग्रणी ईएचएस कार्यक्रम अब किन चीजों को प्राथमिकता दे रहे हैं?
AI AI अब पर्यावरण सुरक्षा, गुणवत्ता, स्थिरता और संचालन से संबंधित चर्चा का अभिन्न अंग बन रहा है। कई संगठनों के लिए, सवाल अब यह नहीं है कि AI का उपयोग किया जाना चाहिए या नहीं। बड़ा सवाल यह है कि AI व्यावहारिक मूल्य कहाँ पैदा कर सकता है, टीमें इसे जिम्मेदारी से कैसे अपना सकती हैं, और क्या बदलाव करने की आवश्यकता है ताकि यह कार्य की योजना बनाने, प्रबंधन करने और सुधार करने के तरीके का हिस्सा बन जाए।
यूरोप इम्पैक्ट पैनल चर्चा का मुख्य विषय था: एआई, डिजिटल सशक्तिकरण और अग्रणी कार्यक्रम वर्तमान में किन विषयों को प्राथमिकता दे रहे हैं। सत्र का संचालन बेंचमार्क जेनसुइट के वरिष्ठ उपाध्यक्ष, सब्सक्राइबर फुलफिलमेंट और इम्प्लीमेंटेशन एक्जीक्यूटिव डग मार्टिन ने किया।
इस पैनल में टेट एंड लाइल के वरिष्ठ उपाध्यक्ष पर्यावरण, सुरक्षा, स्वास्थ्य और गुणवत्ता विभाग के जेजे वैन डेर बिज; रेफ्रेस्को के वैश्विक सुरक्षा निदेशक रेमी विएरेंगा; एचबी फुलर की वैश्विक गुणवत्ता और स्थिरता निदेशक नताली रूएल; ट्रॉपिकाना के वरिष्ठ निदेशक, वैश्विक पर्यावरण, स्वास्थ्य और सुरक्षा विभाग के क्रिस मास्टर्स; एरिक्सन के उपाध्यक्ष, ओएचएस और वेल-बीइंग विभाग के प्रमुख मंदार फडके; और बेंचमार्क जेनसुइट के संस्थापक और सीईओ आर मुकुंद शामिल थे।
उनकी चर्चा में व्यावहारिक एआई उपयोग के उदाहरण, अपनाने संबंधी विचार, डेटा गुणवत्ता, फ्रंटलाइन भागीदारी, एआई का जिम्मेदार उपयोग और डिजिटल रूप से सक्षम ईएचएस कार्य का भविष्य शामिल थे। इसमें यह भी दिखाया गया कि एआई आज दक्षता बढ़ाने में कैसे मदद कर सकता है और साथ ही टीमों को भविष्य में अधिक संयोजित जोखिम प्रबंधन के लिए तैयार करने में कैसे सहायता कर सकता है।
एआई को अपनाने की प्रक्रिया अन्वेषण से आगे बढ़कर व्यावहारिक उपयोग के मामलों की ओर बढ़ रही है।
पैनल में शामिल संगठनों में एआई को अपनाने का तरीका अलग-अलग था। कुछ टीमें अभी भी शुरुआती उपयोग के मामलों का परीक्षण कर रही हैं, जबकि अन्य पहले से ही व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई-प्रथम सोच को लागू कर रही हैं।
रेफ्रेस्को के रेमी ने बताया कि उनकी टीम प्रतिलेखन, घटना जांच सारांश, एर्गोनॉमिक आकलन और फोर्कलिफ्ट-आधारित विज़न सिस्टम के लिए एआई-समर्थित उपकरणों का उपयोग कैसे कर रही है। एरिक्सन के मंदार ने एआई-प्रथम दृष्टिकोण का वर्णन किया जिसमें रोजमर्रा के एजेंट, साइट सर्वेक्षण के लिए दृश्य बुद्धिमत्ता, ड्रोन-समर्थित कार्य योजना और एआई-जनित घटना संचार वीडियो शामिल हैं। एचबी फुलर की नताली ने बताया कि उनकी टीम सबसे पहले डेटा पर ध्यान केंद्रित कर रही है, विशेष रूप से एसएपी डेटा और ईक्यूएमएस के माध्यम से, क्योंकि एआई को अधिक प्रभावी ढंग से विस्तारित करने से पहले डेटा आधार की आवश्यकता होती है।
यह दायरा दर्शाता है कि आज कई संगठन किस स्थिति में हैं। कुछ टीमें विशिष्ट उपयोग मामलों के माध्यम से उपयोगिता साबित कर रही हैं। अन्य टीमें एआई को उद्यम प्रणालियों और परिचालन कार्यप्रवाहों से जोड़ना शुरू कर रही हैं। अधिक परिपक्व कार्यक्रम पहले से ही यह सवाल उठा रहे हैं कि एआई बड़े पैमाने पर योजना, क्रियान्वयन, सीखने और निर्णय लेने में कैसे सहायता कर सकता है।
ईएचएस टीमों के लिए, प्रवेश बिंदु अत्यधिक जटिल होने की आवश्यकता नहीं है। एआई व्यावहारिक चीजों से शुरू हो सकता है, समय बचाने वाला उपयोग के मामलों का विस्तार करें, फिर जैसे-जैसे टीमें आत्मविश्वास, जिम्मेदार समीक्षा प्रक्रियाओं और बेहतर डेटा कनेक्शन का निर्माण करती हैं, वैसे-वैसे इनका विस्तार करें।
डेटा की गुणवत्ता ही यह निर्धारित करती है कि एआई क्या परिणाम दे सकता है।
पैनल चर्चा के दौरान एक विषय बार-बार सामने आया: एआई तभी उपयोगी होता है जब उसके पीछे का डेटा और संदर्भ उपयोगी हो।
नताली ने एचबी फुलर के डेटा पर केंद्रित दृष्टिकोण को एआई के साथ आगे बढ़ने से पहले एक आवश्यक कदम बताया। ईएचएस और गुणवत्ता टीमों के लिए यह महत्वपूर्ण है क्योंकि विश्वसनीय डेटा से जोखिम को वर्गीकृत करना, रिपोर्टिंग में सहायता करना, पैटर्न की पहचान करना और एआई आउटपुट को अधिक उपयोगी बनाना आसान हो जाता है।
यहीं पर कनेक्टेड डिजिटल सिस्टम महत्वपूर्ण हो जाते हैं। जब घटना डेटा, सुधारात्मक कार्रवाई, जोखिम मूल्यांकन, ऑडिट निष्कर्ष, परमिट, गुणवत्ता संबंधी घटनाएं और अन्य रिकॉर्ड अलग-अलग टूल में होते हैं, तो AI के पास काम करने के लिए संदर्भ कम होता है। जब जानकारी संरचित और कनेक्टेड होती है, तो AI टीमों को पैटर्न को तेजी से पहचानने और अधिक आत्मविश्वास के साथ कार्रवाई करने में मदद कर सकता है।
एक जुड़ा हुआ ईएचएस सॉफ्टवेयर यह फाउंडेशन टीमों को इन वर्कफ़्लो को एक साथ लाने में मदद करता है, जिससे एआई-सक्षम अंतर्दृष्टि और अधिक सुसंगत कार्यक्रम निष्पादन के लिए एक बेहतर आधार बनता है। यह आसन्न प्राथमिकताओं का भी समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं: स्थिरता प्रबंधन सेवा मेरे गुणवत्ता और परिचालन रिपोर्टिंगक्योंकि एआई तब सबसे अच्छा काम करता है जब वह पूरे व्यवसाय में विश्वसनीय जानकारी का उपयोग कर सकता है।
समय बचाने से लेकर काम करने के तरीकों पर पुनर्विचार करने तक
कई पैनलिस्टों ने एआई के पहले ध्यान देने योग्य लाभों में से एक के रूप में गति के बारे में बात की। मीटिंग नोट्स, जांच सारांश, परमिट समीक्षा और रिपोर्टिंग कार्य जिनमें पहले घंटों या दिन लगते थे, अब काफी तेजी से पूरे किए जा सकते हैं।
बातचीत गति से आगे बढ़कर अन्य पहलुओं पर भी केंद्रित हुई। मंदार ने टीमों को मौजूदा प्रक्रियाओं को एआई-समर्थित तेज़ संस्करणों से बदलने से परे सोचने की चुनौती दी। उनका कहना था कि एआई को केवल वर्तमान कार्य को गति नहीं देनी चाहिए, बल्कि टीमों को यह सोचने में मदद करनी चाहिए कि कार्य की योजना कैसे बनाई जाए, उसे कैसे क्रियान्वित किया जाए और उसमें कैसे सुधार किया जाए।
यह बदलाव महत्वपूर्ण है। यदि एआई केवल ईएचएस टीमों को प्रशासनिक कार्यों को अधिक तेज़ी से पूरा करने में मदद करता है, तो इसका लाभ वास्तविक तो है लेकिन सीमित है। बड़ा अवसर समय की बचत करना है ताकि टीमें अधिक समय फील्ड में बिता सकें, संचालन को समझ सकें, कर्मचारियों का समर्थन कर सकें, बेहतर संवाद स्थापित कर सकें और जोखिम को बढ़ने से पहले ही रोक सकें।
रेमी ने लर्निंग टीमों के माध्यम से एक व्यावहारिक उदाहरण दिया। एआई-समर्थित रिकॉर्डिंग और ट्रांसक्रिप्शन का उपयोग करके, प्रशिक्षक एक ही समय में नोट्स लेने की बजाय बातचीत पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इससे समस्या कथनों की पहचान करने, निर्णयों का सारांश तैयार करने और अनुवर्ती कार्रवाई में सहायता करने में मदद मिलती है। इससे सीखने की गति और गुणवत्ता दोनों में सुधार होता है।
एआई को परिचालन जोखिम से जोड़ना
जैसे-जैसे पैनल मौजूदा उपयोग के मामलों से भविष्य की प्राथमिकताओं की ओर बढ़ा, चर्चा का ध्यान भविष्यसूचक और परस्पर जुड़े जोखिम प्रबंधन पर अधिक केंद्रित हो गया।
मंदार ने कार्य निष्पादन से पहले योजना बनाने में एआई के महत्व का वर्णन किया, जिसमें ड्रोन इनपुट और दृश्य बुद्धिमत्ता का उपयोग करके सुरक्षित कार्यप्रवाह तैयार करना शामिल है। उन्होंने एक भविष्य की संभावना का उदाहरण भी दिया, जिसमें एआई लोगों द्वारा क्षेत्र में उच्च जोखिम वाले कार्य शुरू करने से पहले मौसम की स्थिति जैसे बाहरी जोखिम कारकों की पहचान करने में मदद कर सकता है।
यहीं से एआई एक अधिक सक्रिय परिचालन जोखिम मॉडल का समर्थन करना शुरू करता है। केवल पहले से घटित घटनाओं का विश्लेषण करने के बजाय, एआई टीमों को घटनाओं, परमिटों, निरीक्षणों, साइट की स्थितियों, उपकरण डेटा, कार्य योजना और बाहरी संकेतों से प्राप्त जानकारी को संयोजित करने में मदद कर सकता है ताकि यह बेहतर ढंग से समझा जा सके कि जोखिम कहाँ उत्पन्न हो रहा है।
पैनल ने विभिन्न डेटा स्रोतों को एक साथ लाने और एआई द्वारा निर्णय लेने में सहायता करने के तरीकों के बारे में अधिक तर्कसंगत दृष्टिकोण अपनाने की आवश्यकता पर भी चर्चा की। यह उन संगठनों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है जो प्रतिक्रियात्मक रिपोर्टिंग से सक्रिय जोखिम नियंत्रण की ओर बढ़ना चाहते हैं।
जिम्मेदार एआई को स्पष्ट दिशानिर्देशों और मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।
जैसे-जैसे संगठन एआई का उपयोग करने के तरीकों को अपना रहे हैं, पैनल ने इसके जिम्मेदार उपयोग की आवश्यकता पर भी चर्चा की। एआई तेजी से विश्लेषण, बेहतर संकेत और अधिक सुसंगत परिणाम प्रदान कर सकता है, लेकिन टीमों को अभी भी इस बात पर भरोसा होना चाहिए कि जानकारी की समीक्षा, व्याख्या और अनुप्रयोग कैसे किया जाता है।
ईएचएस, गुणवत्ता और संचालन टीमों के लिए, यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब एआई घटना जांच जैसी गतिविधियों में सहायता कर रहा हो। जोखिम मूल्यांकन, कार्य करने की अनुमति, परिवर्तन का प्रबंधनखतरनाक संक्रमण, एर्गोनॉमिक्स और सुरक्षा योजना।
पैनल ने बार-बार मानवीय निगरानी के महत्व पर जोर दिया। एआई सारांशित कर सकता है, सुझाव दे सकता है, वर्गीकृत कर सकता है, संकेत दे सकता है और गति बढ़ा सकता है, लेकिन पेशेवरों को अभी भी आउटपुट की जांच करने, संदर्भ को समझने और साइट की वास्तविकताओं के आधार पर निर्णय लेने की आवश्यकता है।
उपकरण जैसे जेनी एआई इससे त्वरित अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद मिल सकती है, लेकिन इसका मूल्य अभी भी विश्वसनीय डेटा, जिम्मेदार उपयोग और सूचित मानवीय निर्णय पर निर्भर करता है।
एआई ईएचएस कार्य के विकास में सहयोग कर रहा है।
चर्चा का सबसे उपयोगी हिस्सा इस बात पर केंद्रित था कि एआई किस प्रकार ईएचएस पेशेवरों को उनके कार्यक्रमों के अधिक डेटा-संचालित और डिजिटल रूप से जुड़े होने में सहायता कर सकता है।
एआई को विशेषज्ञता के विकल्प के रूप में प्रस्तुत करने के बजाय, पैनल ने इस बात पर ध्यान केंद्रित किया कि यह टीमों को दोहराव वाले प्रशासनिक कार्यों पर कम समय और मानवीय निर्णय, परिचालन समझ और मजबूत हितधारक जुड़ाव की आवश्यकता वाली गतिविधियों पर अधिक समय बिताने में कैसे मदद कर सकता है।
इसमें नेताओं को प्रशिक्षण देना, जोखिम संबंधी बातचीत को सुगम बनाना, काम करने के वास्तविक तरीके को समझना, फ्रंटलाइन कर्मचारियों की सहभागिता में सुधार करना और संचालन एजेंसियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करना शामिल हो सकता है। दैनिक कार्यप्रवाह में ईएचएस दिशानिर्देशों को शामिल किया गया है।.
नताली ने यह भी बताया कि एआई टीमों के लिए नए अवसर पैदा कर सकता है, जिसमें डेटा विश्लेषक और एआई-केंद्रित भूमिकाएं शामिल हैं जो संगठनों को जानकारी की व्याख्या करने में मदद करती हैं। रिपोर्ट बनाएंऔर इसके अपनाने को बढ़ावा देना। मंदार ने कौशल विकास, एआई प्रशिक्षण और एआई को संगठनात्मक ढांचे का अभिन्न अंग बनाने के बारे में बात की।
ईएचएस टीमों के लिए, अवसर यह है कि वे एआई को एक व्यावहारिक सहायक उपकरण के रूप में उपयोग करें, जिससे पेशेवरों को जटिल संचालन, बढ़ते डेटा सेट और विकसित हो रही कार्यक्रम आवश्यकताओं में अपनी विशेषज्ञता को अधिक प्रभावी ढंग से लागू करने में मदद मिल सके।
उद्देश्य के साथ आगे बढ़ना
एआई को अपनाना केवल नई तकनीक चुनने तक सीमित नहीं है। यह इस बात का निर्णय लेने के बारे में है कि एआई टीमों को अधिक कुशलता से काम करने, तेजी से सीखने और पर्यावरण और सुरक्षा संबंधी अपेक्षाओं और दैनिक कार्यों के बीच की बाधाओं को कम करने में कहाँ मदद कर सकता है।
कुछ संगठनों के लिए, अगला कदम एक केंद्रित अवधारणा का प्रमाण हो सकता है। अन्य के लिए, यह बेहतर डेटा आधार बनाना, जिम्मेदार समीक्षा प्रक्रियाओं में सुधार करना, या एआई आउटपुट को मौजूदा ईएचएस वर्कफ़्लो में एकीकृत करना हो सकता है। अधिक परिपक्व कार्यक्रमों के लिए, प्राथमिकता गति और स्वचालन से हटकर पूर्वानुमान, रोकथाम और उद्यम-व्यापी शिक्षण की ओर बढ़ना हो सकती है।
पर्यावरण और सुरक्षा संबंधी निर्णय लेना अभी भी आवश्यक है। एआई इस निर्णय को लागू करना आसान बनाने में मदद कर सकता है, खासकर जब टीमें जटिल संचालन, बढ़ते डेटा वॉल्यूम और बेहतर पारदर्शिता की बढ़ती अपेक्षाओं का प्रबंधन कर रही हों।
अब अवसर यह है कि एआई का उपयोग उद्देश्यपूर्ण तरीके से किया जाए: लोगों का समर्थन करने, निर्णयों को मजबूत करने, प्रशासनिक बोझ को कम करने और अग्रणी कार्यक्रमों को सक्रिय, संयोजित जोखिम प्रबंधन के करीब लाने में मदद करने के लिए।
