कैथिंका वाल्स्ट्रॉम का करियर ग्राफ, जो बैंक ऑफ न्यूयॉर्क (BNY) में मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी के रूप में उनकी वर्तमान भूमिका में परिणत हुआ, वित्तीय सेवा क्षेत्र में जोखिम लेने के लिए एक सुनियोजित दृष्टिकोण का उदाहरण है। फॉर्च्यून के अनुसार, 26 वर्षों के कार्यकाल के बाद एक्सेंचर से BNY में वाल्स्ट्रॉम का जाना, COVID-19 महामारी के दौरान एक IPO को नेविगेट करने से जुड़ा था, एक ऐसा निर्णय जिसे कई कार्यकारी अनिश्चित मानेंगे।

वाल्स्ट्रॉम का करियर महत्वपूर्ण क्षणों से चिह्नित है, जिसमें अंतर्राष्ट्रीय स्थानांतरण और रणनीतिक करियर विकल्प शामिल हैं। उन्होंने अपने करियर की शुरुआत में अपने परिवार को प्राथमिकता देने के लिए जापान में एक पद को अस्वीकार कर दिया, लेकिन बाद में एक वैश्विक संकट के दौरान एक निजी-इक्विटी-समर्थित कंपनी को IPO के माध्यम से नेतृत्व करने की चुनौती स्वीकार की, फॉर्च्यून ने बताया। प्रकाशन के अनुसार, ये निर्णय एक ऐसी नेतृत्व शैली को दर्शाते हैं जो अनिश्चितता को अपनाती है और विकास को प्राथमिकता देती है।

वाल्स्ट्रॉम जैसे करियर पथों का विश्लेषण करने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का अनुप्रयोग नेतृत्व विकास में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। AI एल्गोरिदम सफल अधिकारियों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, संभावित रूप से करियर में उन्नति के लिए इष्टतम रणनीतियों का खुलासा कर सकते हैं। ये एल्गोरिदम डेटा-संचालित सिफारिशें प्रदान करने के लिए करियर इतिहास, प्रदर्शन मेट्रिक्स और बाजार स्थितियों के विशाल डेटासेट का विश्लेषण करते हैं। हालाँकि, करियर नियोजन में AI के उपयोग से एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की संभावना और AI-संचालित सिफारिशों में पारदर्शिता की आवश्यकता सहित नैतिक विचार उठते हैं।

AI में हाल के विकासों में नेतृत्व गुणों की अधिक सूक्ष्म समझ प्राप्त करने के लिए साक्षात्कार ट्रांसक्रिप्ट और प्रदर्शन समीक्षा जैसे गुणात्मक डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) का उपयोग शामिल है। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करियर निर्णयों के संभावित प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा रहा है, जिससे व्यक्तियों को विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने और संबंधित जोखिमों और पुरस्कारों का आकलन करने की अनुमति मिलती है।

वाल्स्ट्रॉम का अनुभव आज के तेजी से विकसित हो रहे व्यावसायिक वातावरण में अनुकूलन क्षमता और रणनीतिक निर्णय लेने के महत्व पर प्रकाश डालता है। जोखिम को अपनाने की उनकी इच्छा, जटिल चुनौतियों से निपटने की उनकी क्षमता के साथ मिलकर, उन्हें वित्तीय सेवा उद्योग में एक नेता के रूप में स्थापित किया है। जैसे-जैसे AI करियर विकास के परिदृश्य को बदलना जारी रखता है, अधिकारियों को दीर्घकालिक सफलता प्राप्त करने के लिए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को अपने स्वयं के निर्णय और अंतर्ज्ञान के साथ संतुलित करने की आवश्यकता होगी।