Artificial Intelligence in Green Human Resource Management: Examining the Mediating Role of Employee Engagement in Attaining Organizational Sustainability
यह बिब्लियोमेट्रिक और आलोचनात्मक समीक्षा यह प्रकट करती है कि एआई-सक्षम ग्रीन एचआरएम (AI-enabled Green HRM) का नवजात क्षेत्र संगठनात्मक स्थिरता के लिए एक मध्यस्थ तंत्र के रूप में कर्मचारी जुड़ाव की काफी अनदेखी करता है, जो लेखकों को एक दोहरी-पथ रूपरेखा (dual-pathway framework) और अनुसंधान एजेंडा प्रस्तावित करने के लिए प्रेरित करता है ताकि भविष्य के अध्ययनों को इस बात के मार्गदर्शन में रखा जा सके कि एआई हरित परिणामों को प्राप्त करने के लिए जुड़ाव को कैसे बना सकता है या उसे कम कर सकता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
आधुनिक कार्यस्थल में, कंपनियों पर ऐसे तरीके से काम करने का बढ़ता दबाव है जो ग्रह (पृथ्वी) की रक्षा कर सके। इन लक्ष्यों को पूरा करने के लिए, कई संगठनों ने 'ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स मैनेजमेंट' (हरित मानव संसाधन प्रबंधन) नामक रणनीति को अपनाया है। इस दृष्टिकोण में उन लोगों को काम पर रखना शामिल है जो पर्यावरण की परवाह करते हैं, उन्हें कचरा कम करने के लिए प्रशिक्षित करना, और उन व्यवहारों को पुरस्कृत करना शामिल है जो कंपनी को टिकाऊ बनाए रखने में मदद करते हैं। वर्षों से, शोधकर्ता जानते हैं कि जब कर्मचारी इन हरित नीतियों द्वारा समर्थित और प्रेरित महसूस करते हैं, तो वे पर्यावरण की मदद करने वाले तरीकों से कार्य करने की अधिक संभावना रखते हैं। हालांकि, एक नया उपकरण इन नीतियों को लागू करने के तरीके को तेजी से बदल रहा है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। नौकरी के आवेदकों की पर्यावरणीय मूल्यों के लिए स्क्रीनिंग करने वाले सॉफ्टवेयर से लेकर वास्तविक समय में ऊर्जा उपयोग को ट्रैक करने वाले एल्गोरिदम तक, तकनीक हरित कार्यस्थल का एक केंद्रीय हिस्सा बनती जा रही है। नेताओं और वैज्ञानिकों दोनों के लिए बड़ा सवाल यह है कि क्या यह उच्च-तकनीकी दृष्टिकोण वास्तव में पर्यावरण की मदद करता है, या क्या यह अनजाने में ऐसी नई समस्याएं पैदा कर सकता है जो उन लक्ष्यों को कमजोर करती हैं जिन्हें प्राप्त करने के लिए इसे बनाया गया है।
एक हालिया अध्ययन ने इस प्रश्न का उत्तर देने के उद्देश्य से इस विषय पर पहले से प्रकाशित शोध की विशाल मात्रा का विश्लेषण किया। मध्य एशिया और पाकिस्तान के विश्वविद्यालयों में स्थित शोधकर्ताओं ने यह समझना चाहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तव में ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स मैनेजमेंट में कैसे फिट बैठता है और, महत्वपूर्ण रूप से, क्या यह कर्मचारियों को अधिक व्यस्त (एंगेज्ड) और भाग लेने के इच्छुक बनाकर काम करता है। उन्होंने 2010 और 2026 के बीच प्रकाशित 200 से अधिक वैज्ञानिक अध्ययनों को इकट्ठा करके और उनका विश्लेषण करके शुरुआत की, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स के अंतर्संबंधों पर चर्चा करते थे। उन्होंने इस अध्ययन समूह की तुलना लगभग 600 अध्ययनों के दूसरे सेट से की, जो ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स और कर्मचारी जुड़ाव (एम्प्लॉई एंगेजमेंट) को अलग-अलग देखते थे। इन दो शोध समूहों को एक साथ मैप करके, वे देख सके कि क्षेत्र कहाँ मिलते हैं और अधिक महत्वपूर्ण बात यह कि वे कहाँ जुड़ने में विफल रहते हैं।
विश्लेषण ने एक आश्चर्यजनक अंतर प्रकट किया। जबकि ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स का क्षेत्र तेजी से विकसित हुआ है, विशेष रूप से पिछले दो वर्षों में, इस क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर शोध अभी भी अपने बहुत शुरुआती चरणों में है। अध्ययन में पाया गया कि अधिकांश मौजूदा शोध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कंपनी की समग्र दक्षता या क्षमता में सुधार के उपकरण के रूप में देखते हैं, जो पूरे संगठन पर ध्यान केंद्रित करते हैं। बहुत कम अध्ययनों ने इस बात पर गौर किया है कि कर्मचारी के मन के भीतर क्या होता है। वास्तव में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ग्रीन ह्यूमन रिसोर्स पर 206 अध्ययनों में से, केवल पांच ने वास्तव में यह परीक्षण किया कि क्या कर्मचारी जुड़ाव वह तंत्र था जिसने बेहतर पर्यावरणीय परिणामों की ओर ले जाने में मदद की। यह सुझाव देता है कि जबकि कंपनियां इन तकनीकों को अपनाने के लिए उत्सुक हैं, वे अभी तक पूरी तरह से नहीं समझती हैं कि तकनीक कर्मचारियों के अपने काम के बारे में महसूस करने के तरीके को कैसे बदलती है या यह उनके दैनिक कार्यों को कैसे प्रभावित करती है।
शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि वर्तमान साहित्य अक्सर यह मान लेता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर्यावरण के लिए स्वतः ही एक अच्छी चीज़ है। हालांकि, साक्ष्यों पर करीब से नज़र डालने पर एक अधिक जटिल तस्वीर सामने आती है। अध्ययन बताता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक 'दोधारी तलवार' के रूप में कार्य कर सकता है। एक ओर, यह कर्मचारियों को मूल्यवान संसाधन प्रदान कर सकता है, जैसे व्यक्तिगत प्रशिक्षण, उनके पर्यावरणीय प्रभाव पर स्पष्ट फीडबैक, और उनके हरित प्रयासों की पहचान। जब कर्मचारियों को इस तरह का समर्थन मिलता है, तो वे अधिक जुड़ाव और अच्छे काम करने के लिए प्रेरित महसूस करते हैं। दूसरी ओर, वही तकनीक नई मांगें और तनाव पैदा कर सकती है। यदि कर्मचारियों को लगता है कि उन्हें लगातार एक एल्गोरिदम द्वारा देखा जा रहा है, या यदि सॉफ्टवेयर द्वारा लिए गए निर्णय अनुचित या भ्रमित करने वाले लगते हैं, तो वे तनाव और विमुखता महसूस कर सकते हैं। यह तनाव वास्तव में उनकी हरित पहलों में भाग लेने की इच्छा को कम कर सकता है, जिससे संभावित रूप से उन लाभों को रद्द किया जा सकता है जो तकनीक प्रदान करने के लिए बनाई गई थी।
इसके अलावा, अध्ययन एक छिपे हुए लागत की ओर इशारा करता है जिसे अक्सर अनदेखा किया जाता है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का स्वयं का पर्यावरणीय पदचिह्न (एनवायर्नमेंटल फुटप्रिंट)। इन शक्तिशाली कंप्यूटर मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में ऊर्जा की आवश्यकता होती है। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि एक कंपनी को वास्तव में टिकाऊ होने का दावा करने के लिए, उसे अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा को उन पर्यावरणीय लाभों के विरुद्ध गिनना चाहिए जो वे सिस्टम उत्पन्न करते हैं। यदि तकनीक उस ऊर्जा से अधिक उपभोग करती है जिसे वह बचाने में मदद करती है, तो शुद्ध परिणाम 'हरा' (सस्टेनेबल) नहीं है।
इन निष्कर्षों के आधार पर, लेखक इस संबंध के बारे में सोचने का एक नया तरीका प्रस्तावित करते हैं। वे सुझाव देते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तभी वास्तव में एक टिकाऊ संगठन की ओर ले जाएगा यदि इसे कर्मचारियों की ऊर्जा को सोखने के बजाय उनके संसाधनों को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया हो। इसका अर्थ है तकनीक का उपयोग व्यवहार की निगरानी करने वाले निगरानी उपकरण के रूप में करने के बजाय, सहायक फीडबैक और सीखने के अवसर प्रदान करने के लिए करना। अध्ययन इस बात पर भी जोर देता है कि इन प्रणालियों की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि उनका शासन (गवर्नेंस) कैसे किया जाता है। पारदर्शिता, निष्पक्षता और निर्णयों की देखरेख के लिए 'ह्यूमन इन द लूप' (मानवीय हस्तक्षेप) जैसे कारक महत्वपूर्ण हैं। यदि ये शर्तें पूरी होती हैं, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कर्मचारियों को कंपनी के हरित लक्ष्यों के साथ अधिक जुड़ा हुआ महसूस करने में मदद कर सकता है। यदि वे नहीं होती हैं, तो तकनीक प्रतिरोध और तनाव पैदा कर सकती है जो पर्यावरण को नुकसान पहुँचाती है।
शोध यह निष्कर्ष निकालता है कि यह क्षेत्र सरल तकनीकी दक्षता से हटकर लोगों और शासन की अधिक सूक्ष्म समझ की ओर बढ़ रहा है। लेखक भविष्य के अध्ययनों के लिए सरल सर्वेक्षणों से आगे बढ़ने और अधिक कठोर तरीकों का उपयोग करने का आह्वान करते हैं जो समय के साथ होने वाले परिवर्तनों को ट्रैक करते हैं। वे शोधकर्ताओं से विविध क्षेत्रों को देखने और केवल यह पूछने के बजाय कि कर्मचारी कैसा महसूस करते हैं, वास्तविक पर्यावरणीय परिणामों, जैसे ऊर्जा उपयोग और कचरे में कमी को मापने का भी आग्रह करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक ऐसे उपकरण के रूप में प्रबंधित करने के प्रति सावधानी बरतते हुए, जो मानवीय जुड़ाव को सहारा दे सके (न कि एक जादू की छड़ी के रूप में जो अपने आप काम करती है), संगठन वास्तविक स्थिरता की राह पर बेहतर ढंग से आगे बढ़ सकते हैं। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने समस्या को हल कर दिया है, बल्कि यह एक स्पष्ट मानचित्र प्रदान करता है कि वर्तमान ज्ञान कहाँ खड़ा है और आगे सबसे महत्वपूर्ण काम कहाँ किया जाना है।
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