एआई किन नौकरियों की जगह नहीं ले सकता और किन नौकरियों की जगह एआई ले लेगा? रोजगार पर एआई के प्रभाव का एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य

कार्यबल में एआई के उदय को परिभाषित करना

2023 में, दुनिया भर की तीन-चौथाई से अधिक (77%) कंपनियाँ पहले से ही AI समाधानों का उपयोग कर रही थीं या उन पर विचार कर रही थीं ( AI जॉब लॉस: चौंकाने वाले आँकड़े सामने आए )। AI को अपनाने में इस तेज़ी के गंभीर परिणाम हैं: AI का उपयोग करने वाले 37% व्यवसायों ने 2023 में कर्मचारियों की संख्या में कमी की सूचना दी, और 44% ने 2024 में AI-प्रेरित नौकरियों में और कटौती की आशंका जताई ( AI जॉब लॉस: चौंकाने वाले आँकड़े सामने आए )। साथ ही, विश्लेषकों का अनुमान है कि AI करोड़ों नौकरियों को खतरे में डाल सकता है - गोल्डमैन सैक्स के अर्थशास्त्रियों ने अनुमान लगाया है कि वैश्विक स्तर पर 3 करोड़ नौकरियाँ AI स्वचालन से प्रभावित हो सकती हैं ( AI द्वारा नौकरियों को प्रतिस्थापित करने वाले 60+ आँकड़े (2024) )। इसमें कोई आश्चर्य नहीं कि "AI किन नौकरियों को प्रतिस्थापित करेगा?" और "वे नौकरियाँ जिन्हें AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता" जैसे कार्य के भविष्य के बारे में बहसों का केंद्र बन गए हैं।

हालांकि, इतिहास से कुछ परिप्रेक्ष्य मिलता है। पिछली तकनीकी क्रांतियों (मशीनीकरण से लेकर कंप्यूटर तक) ने श्रम बाजारों को तो प्रभावित किया ही, साथ ही नए अवसर भी पैदा किए। जैसे-जैसे एआई की क्षमताएं बढ़ रही हैं, इस बात पर गहन चर्चा हो रही है कि स्वचालन की यह लहर भी उसी राह पर चलेगी या नहीं। यह श्वेतपत्र इस परिदृश्य का विश्लेषण करता है: रोजगार के संदर्भ में एआई कैसे काम करता है, किन क्षेत्रों में सबसे अधिक विस्थापन का सामना करना पड़ रहा है, कौन से पद अपेक्षाकृत सुरक्षित हैं (और क्यों), और वैश्विक कार्यबल के लिए विशेषज्ञ क्या अनुमान लगाते हैं। व्यापक और अद्यतन विश्लेषण प्रदान करने के लिए इसमें नवीनतम डेटा, उद्योग के उदाहरण और विशेषज्ञों के उद्धरण शामिल किए गए हैं।.

रोजगार के संदर्भ में एआई कैसे काम करता है

आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विशिष्ट कार्यों – विशेष रूप से पैटर्न पहचान, डेटा प्रोसेसिंग और नियमित निर्णय लेने से संबंधित कार्यों में। एआई को मानव-समान कर्मचारी के रूप में देखने के बजाय, इसे विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित उपकरणों के समूह के रूप में समझना बेहतर है। इन उपकरणों में बड़े डेटा का विश्लेषण करने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से लेकर उत्पादों का निरीक्षण करने वाले कंप्यूटर विज़न सिस्टम और ग्राहकों की बुनियादी पूछताछ का जवाब देने वाले चैटबॉट जैसे प्राकृतिक भाषा प्रोसेसर शामिल हैं। व्यावहारिक रूप से, एआई किसी कार्य के कुछ हिस्सों को स्वचालित : यह प्रासंगिक जानकारी के लिए हजारों दस्तावेजों को तेजी से छान सकता है, किसी वाहन को पूर्वनिर्धारित मार्ग पर चला सकता है, या ग्राहक सेवा से संबंधित सरल प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। कार्य-केंद्रित इस दक्षता का अर्थ है कि एआई अक्सर दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालकर मानव कर्मचारियों का पूरक बनता है।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि अधिकांश नौकरियों में कई कार्य शामिल होते हैं, और उनमें से केवल कुछ ही एआई स्वचालन के लिए उपयुक्त हो सकते हैं। मैककिन्से के एक विश्लेषण में पाया गया कि वर्तमान तकनीक से 5% से भी कम व्यवसायों को पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है एआई रिप्लेसिंग जॉब्स स्टैटिस्टिक्स एंड फैक्ट्स [2024*] )। दूसरे शब्दों में, अधिकांश भूमिकाओं में मनुष्य को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना अभी भी मुश्किल है। एआई नौकरी के कुछ हिस्सों को 60% व्यवसायों में गतिविधियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होता है जिसे एआई और सॉफ्टवेयर रोबोट द्वारा स्वचालित किया जा सकता है ( एआई रिप्लेसिंग जॉब्स स्टैटिस्टिक्स एंड फैक्ट्स [2024*] )। यह बताता है कि हम एआई को एक सहायक उपकरण - उदाहरण के लिए, एक एआई प्रणाली नौकरी के उम्मीदवारों की प्रारंभिक स्क्रीनिंग कर सकती है, और शीर्ष रिज्यूमे को मानव भर्तीकर्ता द्वारा समीक्षा के लिए चिह्नित कर सकती है। एआई की ताकत अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों के लिए इसकी गति और निरंतरता में निहित है, जबकि मनुष्य क्रॉस-टास्क लचीलेपन, जटिल निर्णय और पारस्परिक कौशल में श्रेष्ठ बने रहते हैं।

कई विशेषज्ञ इस अंतर पर ज़ोर देते हैं। सैन फ्रांसिस्को फेड की अध्यक्ष मैरी सी. डेली कहती हैं, "हमें अभी तक इसका पूरा प्रभाव पता नहीं है, लेकिन इतिहास में किसी भी तकनीक ने कुल मिलाकर रोज़गार में कमी नहीं की है।" वह फॉर्च्यून ब्रेनस्टॉर्म टेक कॉन्फ्रेंस में सैन फ्रांसिस्को फेड की प्रमुख मैरी डेली: एआई कार्यों को प्रतिस्थापित करता है, लोगों को नहीं - सैन फ्रांसिस्को फेड )। निकट भविष्य में, एआई "कार्यों को प्रतिस्थापित कर रहा है, लोगों को नहीं," सामान्य कर्तव्यों को संभालकर मानवीय भूमिकाओं को बढ़ा रहा है और श्रमिकों को अधिक जटिल जिम्मेदारियों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दे रहा है। इस गतिशीलता को समझना यह पहचानने के लिए महत्वपूर्ण है कि एआई किन नौकरियों को प्रतिस्थापित करेगा और किन नौकरियों को नहीं - अक्सर नौकरियों के भीतर व्यक्तिगत कार्य (विशेष रूप से दोहराव वाले, नियम-आधारित कार्य) स्वचालन के लिए सबसे अधिक संवेदनशील होते हैं।

एआई द्वारा सबसे अधिक संभावित रूप से प्रतिस्थापित होने वाली नौकरियां (क्षेत्र के अनुसार)

भले ही एआई रातोंरात अधिकांश व्यवसायों पर पूरी तरह से कब्जा न कर ले, लेकिन कुछ क्षेत्र और नौकरी श्रेणियां दूसरों की तुलना में स्वचालन के प्रति कहीं अधिक संवेदनशील हैं। ये आम तौर पर वे क्षेत्र होते हैं जिनमें प्रचुर मात्रा में नियमित प्रक्रियाएं, भारी मात्रा में डेटा या पूर्वानुमानित भौतिक गतिविधियां होती हैं - वे क्षेत्र जहां वर्तमान एआई और रोबोटिक्स प्रौद्योगिकियां उत्कृष्ट प्रदर्शन करती हैं। नीचे, हम उन उद्योगों और भूमिकाओं का पता लगाते हैं जिनके एआई द्वारा प्रतिस्थापित होने की सबसे अधिक संभावना है , साथ ही इन रुझानों को दर्शाने वाले वास्तविक उदाहरण और आंकड़े भी प्रस्तुत करते हैं:

विनिर्माण और उत्पादन

औद्योगिक रोबोट और स्मार्ट मशीनों के माध्यम से स्वचालन का प्रभाव सबसे पहले विनिर्माण क्षेत्र पर पड़ा। दोहराव वाले असेंबली लाइन के काम और साधारण निर्माण कार्य अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित दृष्टि और नियंत्रण वाले रोबोटों द्वारा किए जा रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक प्रमुख इलेक्ट्रॉनिक्स निर्माता, फॉक्सकॉन एक ही कारखाने में 60,000 श्रमिकों की विश्व के 10 सबसे बड़े नियोक्ताओं में से 3 श्रमिकों की जगह रोबोटों का उपयोग कर रहे हैं | विश्व आर्थिक मंच )। दुनिया भर के ऑटोमोटिव कारखानों में, रोबोटिक भुजाएं सटीकता से वेल्डिंग और पेंटिंग करती हैं, जिससे मैनुअल श्रम की आवश्यकता कम हो जाती है। इसका परिणाम यह है कि कई पारंपरिक विनिर्माण नौकरियां - मशीन ऑपरेटर, असेंबलर, पैकेजर - AI-निर्देशित मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित की जा रही हैं। विश्व आर्थिक मंच के अनुसार, असेंबली और फैक्ट्री श्रमिकों की भूमिकाएं घट रही हैं , और स्वचालन में तेजी आने के कारण हाल के वर्षों में लाखों ऐसी नौकरियां समाप्त हो चुकी हैं ( AI द्वारा नौकरियों को प्रतिस्थापित करने के आंकड़े और तथ्य [2024*] )। यह प्रवृत्ति वैश्विक है: जापान, जर्मनी, चीन और अमेरिका जैसे औद्योगिक देश उत्पादकता बढ़ाने के लिए विनिर्माण क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग कर रहे हैं, अक्सर मानव श्रमिकों की कीमत पर। इसका सकारात्मक पहलू यह है कि स्वचालन कारखानों को अधिक कुशल बना सकता है और यहां तक ​​कि नए तकनीकी रोजगार (जैसे रोबोट रखरखाव तकनीशियन) भी सृजित कर सकता है, लेकिन उत्पादन से संबंधित पारंपरिक भूमिकाएं स्पष्ट रूप से लुप्त होने के खतरे में हैं।

खुदरा और ई-कॉमर्स

खुदरा क्षेत्र में, एआई दुकानों के संचालन और ग्राहकों की खरीदारी के तरीके को बदल रहा है। शायद सबसे स्पष्ट बदलाव सेल्फ-चेकआउट कियोस्क और स्वचालित दुकानों का बढ़ता चलन है। कैशियर की नौकरियां, जो कभी खुदरा क्षेत्र में सबसे आम पदों में से एक थीं, अब कम हो रही हैं क्योंकि खुदरा विक्रेता एआई-संचालित चेकआउट सिस्टम में निवेश कर रहे हैं। प्रमुख किराना श्रृंखलाओं और सुपरमार्केट में अब सेल्फ-सर्विस चेकआउट हैं, और अमेज़न जैसी कंपनियों ने "जस्ट वॉक आउट" स्टोर (अमेज़न गो) शुरू किए हैं, जहां एआई और सेंसर बिना किसी मानव कैशियर की आवश्यकता के खरीदारी को ट्रैक करते हैं। अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो ने पहले ही कैशियर रोजगार में गिरावट देखी है - 2019 में 1.4 मिलियन कैशियर से घटकर 2023 में लगभग 1.2 मिलियन हो गए हैं - और अनुमान है कि आने वाले दशक में यह संख्या 10% और गिर जाएगी ( सेल्फ-चेकआउट अब स्थायी है। लेकिन यह एक कठिन दौर से गुजर रहा है | एपी न्यूज )। खुदरा क्षेत्र में इन्वेंट्री प्रबंधन और वेयरहाउसिंग भी स्वचालित हो रही है: रोबोट गोदामों में घूमकर सामान निकालते हैं (उदाहरण के लिए, अमेज़न अपने फुलफिलमेंट सेंटरों में 200,000 से अधिक मोबाइल रोबोटों का उपयोग करता है, जो मानव पिकर्स के साथ काम करते हैं)। कुछ बड़े स्टोरों में शेल्फ स्कैनिंग और सफाई जैसे काम भी एआई-संचालित रोबोटों द्वारा किए जा रहे हैं। इसका कुल प्रभाव यह है कि स्टॉक क्लर्क, वेयरहाउस पिकर और कैशियर जैसे शुरुआती स्तर के खुदरा रोजगारों में कमी आई है। दूसरी ओर, खुदरा क्षेत्र में एआई कुशल श्रमिकों की मांग पैदा कर रहा है जो ई-कॉमर्स एल्गोरिदम का प्रबंधन कर सकते हैं या ग्राहक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। फिर भी, जब बात आती है कि एआई खुदरा क्षेत्र में किन नौकरियों को प्रतिस्थापित करेगा , तो दोहराव वाले कार्यों वाली कम कौशल वाली भूमिकाएं स्वचालन के प्राथमिक लक्ष्य हैं।

वित्त और बैंकिंग

वित्तीय क्षेत्र ने सॉफ्टवेयर स्वचालन को जल्दी अपना लिया था, और आज की एआई इस प्रवृत्ति को और गति दे रही है। संख्याओं को संसाधित करने, दस्तावेजों की समीक्षा करने या नियमित निर्णय लेने से संबंधित कई कार्य एल्गोरिदम द्वारा किए जा रहे हैं। इसका एक उल्लेखनीय उदाहरण जेपी मॉर्गन चेस , जहां कानूनी दस्तावेजों और ऋण समझौतों का विश्लेषण करने के लिए COIN नामक एक एआई-संचालित प्रोग्राम पेश किया गया था। COIN अनुबंधों की समीक्षा सेकंडों में कर सकता है - यह काम पहले वकीलों और ऋण अधिकारियों के 360,000 घंटे प्रति वर्ष ( जेपी मॉर्गन सॉफ्टवेयर सेकंडों में वह काम करता है जो वकीलों को 360,000 घंटे लगते थे | द इंडिपेंडेंट )। ऐसा करके, इसने बैंक के संचालन में कनिष्ठ कानूनी/प्रशासनिक पदों के एक बड़े हिस्से को प्रभावी ढंग से प्रतिस्थापित कर दिया। वित्तीय उद्योग भर में, एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम ने ट्रेडों को तेजी से और अक्सर अधिक लाभदायक ढंग से निष्पादित करके बड़ी संख्या में मानव व्यापारियों को प्रतिस्थापित कर दिया है। बैंक और बीमा कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम मूल्यांकन और ग्राहक सेवा चैटबॉट के लिए एआई का उपयोग करती हैं, जिससे विश्लेषकों और ग्राहक सहायता कर्मचारियों की आवश्यकता कम हो जाती है। लेखांकन और लेखापरीक्षा में भी, एआई उपकरण लेन-देन को स्वचालित रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं और विसंगतियों का पता लगा सकते हैं, जिससे पारंपरिक बहीखाता संबंधी नौकरियों को खतरा है। अनुमान है कि लेखांकन और बहीखाता क्लर्कों की नौकरियां सबसे अधिक खतरे में हैं , और एआई लेखांकन सॉफ्टवेयर की क्षमता बढ़ने के साथ इन पदों में उल्लेखनीय कमी आने की संभावना है ( एआई द्वारा नौकरियों के प्रतिस्थापन पर 60+ आंकड़े (2024) )। संक्षेप में, वित्त क्षेत्र में एआई उन नौकरियों की जगह ले रहा है जो डेटा प्रोसेसिंग, कागजी कार्रवाई और नियमित निर्णय लेने से संबंधित हैं - बैंक टेलर (एटीएम और ऑनलाइन बैंकिंग के कारण) से लेकर मध्य-कार्यालय विश्लेषकों तक - जबकि उच्च-स्तरीय वित्तीय निर्णय लेने वाली भूमिकाओं को मजबूत कर रहा है।

प्रौद्योगिकी और सॉफ्टवेयर विकास

यह सुनने में विडंबनापूर्ण लग सकता है, लेकिन प्रौद्योगिकी क्षेत्र – वही उद्योग जो एआई का निर्माण कर रहा है – अपने कार्यबल के कुछ हिस्सों को स्वचालित कर रहा है। जनरेटिव एआई ने दिखाया है कि कोड लिखना अब केवल मानवीय कौशल नहीं रह गया है। एआई कोडिंग सहायक (जैसे GitHub Copilot और OpenAI का Codex) सॉफ्टवेयर कोड के बड़े हिस्से को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकते हैं। इसका मतलब है कि कुछ नियमित प्रोग्रामिंग कार्य, विशेष रूप से बॉयलरप्लेट कोड लिखना या साधारण त्रुटियों को डीबग करना, एआई को सौंपा जा सकता है। तकनीकी कंपनियों के लिए, इससे अंततः जूनियर डेवलपर्स की बड़ी टीमों की आवश्यकता कम हो सकती है। इसके समानांतर, एआई तकनीकी फर्मों के भीतर आईटी और प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित कर रहा है। एक प्रमुख उदाहरण: 2023 में आईबीएम ने कुछ बैक-ऑफिस पदों के लिए भर्ती रोक दी और कहा कि अगले 5 वर्षों में लगभग 30% गैर-ग्राहक-सामना करने वाली नौकरियां (लगभग 7,800 पद) एआई द्वारा प्रतिस्थापित की जा सकती हैं ( ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, आईबीएम 7,800 नौकरियों को एआई से बदलने की योजना में भर्ती रोकेगा | रॉयटर्स )। इन भूमिकाओं में प्रशासनिक और मानव संसाधन पद शामिल हैं जिनमें शेड्यूलिंग, कागजी कार्रवाई और अन्य नियमित प्रक्रियाएं शामिल हैं। आईबीएम का उदाहरण दर्शाता है कि तकनीकी क्षेत्र में उच्च-स्तरीय नौकरियां भी स्वचालित की जा सकती हैं, खासकर जब उनमें दोहराव वाले कार्य शामिल हों - एआई शेड्यूलिंग, रिकॉर्ड-कीपिंग और बुनियादी प्रश्नों को मानवीय हस्तक्षेप के बिना संभाल सकता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वास्तव में रचनात्मक और जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य अभी भी मानव हाथों में हैं (एआई में अभी भी एक अनुभवी इंजीनियर की सामान्य समस्या-समाधान क्षमता का अभाव है)। लेकिन प्रौद्योगिकीविदों के लिए, नौकरी के नीरस हिस्से एआई द्वारा संभाले जा रहे हैं - और स्वचालन उपकरणों में सुधार के साथ कंपनियों को कम एंट्री-लेवल कोडर्स, क्यूए टेस्टर्स या आईटी सपोर्ट स्टाफ की आवश्यकता हो सकती है। संक्षेप में, तकनीकी क्षेत्र एआई का उपयोग उन नौकरियों को बदलने के लिए कर रहा है जो नियमित या सहायता-उन्मुख हैं, जबकि मानव प्रतिभा को अधिक नवीन और उच्च-स्तरीय कार्यों की ओर निर्देशित कर रहा है।

ग्राहक सेवा और सहायता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से चलने वाले चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट ने ग्राहक सेवा क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति की है। फोन, ईमेल या चैट के माध्यम से ग्राहकों की पूछताछ का जवाब देना एक श्रमसाध्य कार्य है जिसे कंपनियां लंबे समय से अनुकूलित करने का प्रयास कर रही हैं। अब, उन्नत भाषा मॉडल की बदौलत, AI सिस्टम आश्चर्यजनक रूप से मानव-समान बातचीत कर सकते हैं। कई कंपनियों ने AI चैटबॉट को प्राथमिक सहायता के रूप में तैनात किया है, जो मानव एजेंट के बिना सामान्य प्रश्नों (खाता रीसेट, ऑर्डर ट्रैकिंग, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न) का समाधान करते हैं। इसने कॉल सेंटर और हेल्पडेस्क की नौकरियों को प्रतिस्थापित करना शुरू कर दिया है। उदाहरण के लिए, दूरसंचार और उपयोगिता कंपनियां बताती हैं कि ग्राहकों की पूछताछ का एक महत्वपूर्ण हिस्सा पूरी तरह से वर्चुअल एजेंटों द्वारा हल किया जाता है। उद्योग जगत के अग्रणी नेताओं का अनुमान है कि यह प्रवृत्ति और बढ़ेगी: ज़ेंडेस्क के सीईओ, टॉम एगेमेयर का अनुमान है कि 100% ग्राहक इंटरैक्शन में किसी न किसी रूप में AI शामिल होगा, और निकट भविष्य में 80% पूछताछ के समाधान के लिए मानव एजेंट की आवश्यकता नहीं होगी ( 2025 के लिए 59 AI ग्राहक सेवा आँकड़े )। इस परिदृश्य से मानव ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों की आवश्यकता में भारी कमी का संकेत मिलता है। सर्वेक्षणों से पता चलता है कि एक चौथाई से अधिक ग्राहक सेवा टीमों ने अपने दैनिक कार्यों में AI को एकीकृत कर लिया है, और AI "वर्चुअल एजेंट" का उपयोग करने वाले व्यवसायों ने ग्राहक सेवा लागत में 30% तक की कटौती की है ( ग्राहक सेवा: AI किस प्रकार बातचीत को बदल रहा है - फोर्ब्स )। AI द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने की सबसे अधिक संभावना उन सहायता नौकरियों की है जिनमें पूर्वनिर्धारित प्रतिक्रियाएँ और नियमित समस्या निवारण - उदाहरण के लिए, एक उच्च स्तरीय कॉल सेंटर ऑपरेटर जो सामान्य समस्याओं के लिए एक परिभाषित स्क्रिप्ट का पालन करता है। दूसरी ओर, जटिल या भावनात्मक रूप से संवेदनशील ग्राहक स्थितियों को अभी भी अक्सर मानव एजेंटों के पास भेजा जाता है। कुल मिलाकर, AI तेजी से ग्राहक सेवा भूमिकाओं को बदल रहा , सरल कार्यों को स्वचालित कर रहा है और इस प्रकार आवश्यक प्रवेश स्तर के सहायता कर्मचारियों की संख्या को कम कर रहा है।

परिवहन और लॉजिस्टिक्स

जितना ध्यान कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित नौकरी प्रतिस्थापन को लेकर शायद ही किसी अन्य उद्योग ने आकर्षित किया हो। स्व-चालित वाहनों – ट्रक, टैक्सी और डिलीवरी बॉट – का विकास सीधे तौर पर ड्राइविंग से जुड़े व्यवसायों के लिए खतरा है। उदाहरण के लिए, ट्रक उद्योग में कई कंपनियां राजमार्गों पर स्वायत्त सेमी-ट्रकों का परीक्षण कर रही हैं। यदि ये प्रयास सफल होते हैं, तो लंबी दूरी के ट्रक चालकों को बड़े पैमाने पर स्व-चालित ट्रकों द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है जो लगभग 24/7 संचालित हो सकते हैं। कुछ अनुमान चौंकाने वाले हैं: यदि स्व-चालित तकनीक पूरी तरह से चालू और विश्वसनीय हो जाती है, तो स्वचालन लंबी दूरी के ट्रक चालकों की 90% तक नौकरियों को प्रतिस्थापित स्वायत्त ट्रक जल्द ही लंबी दूरी के परिवहन में सबसे अवांछनीय नौकरी पर कब्जा कर सकते हैं )। ट्रक चलाना कई देशों में सबसे आम नौकरियों में से एक है (उदाहरण के लिए, यह कॉलेज की डिग्री के बिना अमेरिकी पुरुषों के लिए शीर्ष नियोक्ताओं में से एक है), इसलिए यहां इसका प्रभाव बहुत बड़ा हो सकता है। हम पहले से ही कुछ क्रमिक कदम देख रहे हैं – कुछ शहरों में स्वायत्त शटल बसें, AI द्वारा निर्देशित गोदाम वाहन और बंदरगाह कार्गो हैंडलर, और सैन फ्रांसिस्को और फीनिक्स जैसे शहरों में चालक रहित टैक्सियों के लिए पायलट कार्यक्रम। वेमो और क्रूज़ जैसी कंपनियों ने हज़ारों ड्राइवर रहित टैक्सी सेवाएं , जो भविष्य में कैब ड्राइवरों और उबर/लिफ़्ट ड्राइवरों की मांग में कमी का संकेत देती हैं। डिलीवरी और लॉजिस्टिक्स में, अंतिम-मील डिलीवरी के लिए ड्रोन और फुटपाथ रोबोट का परीक्षण किया जा रहा है, जिससे कूरियर की आवश्यकता कम हो सकती है। यहां तक ​​कि वाणिज्यिक विमानन भी स्वचालन बढ़ाने के लिए प्रयोग कर रहा है (हालांकि सुरक्षा चिंताओं के कारण स्वायत्त यात्री विमान शायद दशकों दूर हैं, या शायद कभी नहीं)। फिलहाल, वाहन चालकों और ऑपरेटरों की नौकरियां उन नौकरियों में शामिल हैं जिन्हें एआई द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने की सबसे अधिक संभावना है । नियंत्रित वातावरण में यह तकनीक तेजी से आगे बढ़ रही है: गोदामों में स्व-चालित फोर्कलिफ्ट का उपयोग किया जाता है, और बंदरगाहों में स्वचालित क्रेन का उपयोग किया जाता है। जैसे-जैसे ये सफलताएं सार्वजनिक सड़कों तक फैलेंगी, ट्रक चालक, टैक्सी चालक, डिलीवरी चालक और फोर्कलिफ्ट ऑपरेटर जैसी भूमिकाओं में गिरावट आएगी। समय अनिश्चित है - नियमों और तकनीकी चुनौतियों का मतलब है कि मानव चालक अभी पूरी तरह से गायब नहीं हो रहे हैं - लेकिन भविष्य का मार्ग स्पष्ट है।

स्वास्थ्य देखभाल

स्वास्थ्य सेवा एक ऐसा क्षेत्र है जहां नौकरियों पर एआई का प्रभाव जटिल है। एक ओर, एआई कुछ ऐसे विश्लेषणात्मक और नैदानिक ​​कार्यों को स्वचालित कर रहा जो पहले केवल उच्च प्रशिक्षित पेशेवरों द्वारा ही किए जाते थे। उदाहरण के लिए, एआई सिस्टम अब चिकित्सा छवियों (एक्स-रे, एमआरआई, सीटी स्कैन) का उल्लेखनीय सटीकता के साथ विश्लेषण कर सकते हैं। स्वीडन के एक अध्ययन में, एआई-सहायता प्राप्त रेडियोलॉजिस्ट ने दो मानव रेडियोलॉजिस्टों की तुलना में मैमोग्राफी स्कैन से 20% अधिक स्तन कैंसर का पता लगाया ( क्या एआई एक्स-रे पढ़ने वाले डॉक्टरों की जगह ले लेगा, या उन्हें पहले से बेहतर बना देगा? | एपी न्यूज़ )। इससे पता चलता है कि एआई से लैस एक डॉक्टर कई डॉक्टरों का काम कर सकता है, जिससे मानव रेडियोलॉजिस्टों या पैथोलॉजिस्टों की आवश्यकता कम हो सकती है। स्वचालित लैब विश्लेषक प्रत्येक चरण में मानव लैब तकनीशियनों की आवश्यकता के बिना रक्त परीक्षण कर सकते हैं और असामान्यताओं को चिह्नित कर सकते हैं। एआई चैटबॉट मरीजों की प्राथमिक जांच और बुनियादी सवालों के जवाब भी दे रहे हैं - कुछ अस्पताल लक्षण-जांच करने वाले बॉट का उपयोग करके मरीजों को सलाह देते हैं कि उन्हें अस्पताल आने की आवश्यकता है या नहीं, जिससे नर्सों और मेडिकल कॉल सेंटरों पर काम का बोझ कम हो सकता है। स्वास्थ्य सेवाओं से संबंधित प्रशासनिक नौकरियों में विशेष रूप से बदलाव आ रहा है: शेड्यूलिंग, मेडिकल कोडिंग और बिलिंग जैसे कामों में एआई सॉफ्टवेयर के ज़रिए बड़े पैमाने पर स्वचालन हो रहा है। हालांकि, मरीज़ों की सीधी देखभाल से जुड़ी भूमिकाएं अभी भी काफी हद तक अप्रभावित हैं। रोबोट सर्जरी में सहायता कर सकता है या मरीज़ों को स्थानांतरित करने में मदद कर सकता है, लेकिन नर्स, डॉक्टर और देखभाल करने वाले कई जटिल और सहानुभूतिपूर्ण कार्य करते हैं जिन्हें एआई वर्तमान में पूरी तरह से दोहरा नहीं सकता। भले ही एआई किसी बीमारी का निदान कर सके, मरीज़ अक्सर चाहते हैं कि कोई मानव चिकित्सक ही उसे समझाए और उसका इलाज करे। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में मनुष्यों को पूरी तरह से एआई से बदलने में नैतिक और नियामक संबंधी कई बाधाएं भी हैं। इसलिए, जबकि स्वास्थ्य सेवा में कुछ विशिष्ट नौकरियां (जैसे मेडिकल बिलर, ट्रांसक्रिप्शनिस्ट और कुछ डायग्नोस्टिक विशेषज्ञ) एआई द्वारा बढ़ाई जा रही हैं या आंशिक रूप से प्रतिस्थापित की जा रही हैं , अधिकांश स्वास्थ्य सेवा पेशेवर एआई को अपने काम को बेहतर बनाने वाले उपकरण के रूप में देखते हैं, न कि प्रतिस्थापन के रूप में। लंबे समय में, जैसे-जैसे एआई अधिक उन्नत होता जाएगा, यह विश्लेषण और नियमित जांच जैसे अधिक महत्वपूर्ण कार्यों को संभाल सकता है - लेकिन फिलहाल, देखभाल प्रदान करने में मनुष्य ही केंद्र में हैं।

संक्षेप में, एआई द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने की सबसे अधिक संभावना उन नौकरियों की है जिनमें नियमित, दोहराव वाले कार्य और पूर्वानुमानित वातावरण शामिल हैं: कारखाना कर्मचारी, लिपिक और प्रशासनिक कर्मचारी, खुदरा कैशियर, बुनियादी ग्राहक सेवा एजेंट, ड्राइवर और कुछ शुरुआती स्तर के पेशेवर पद। वास्तव में, विश्व आर्थिक मंच के निकट भविष्य (2027 तक) के अनुमानों के अनुसार, डेटा एंट्री क्लर्क सबसे अधिक घटने वाली नौकरियों की सूची में शीर्ष पर हैं (जिनमें से 75 लाख नौकरियों के समाप्त होने की उम्मीद है), इसके बाद प्रशासनिक सचिव और लेखा क्लर्क , ये सभी पद स्वचालन के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं ( एआई द्वारा नौकरियों के प्रतिस्थापन पर 60+ आँकड़े (2024) )। एआई विभिन्न गतियों से उद्योगों में फैल रहा है, लेकिन इसकी दिशा एक समान है - सभी क्षेत्रों में सबसे सरल कार्यों को स्वचालित करना। अगला खंड इसके दूसरे पहलू की जांच करेगा: वे कौन सी नौकरियां हैं जिनके संभावना सबसे कम है , और वे मानवीय गुण जो इन पदों की रक्षा करते हैं।

वे नौकरियां जिनके प्रतिस्थापन की संभावना सबसे कम है / वे नौकरियां जिन्हें एआई प्रतिस्थापित नहीं कर सकता (और क्यों)

हर नौकरी स्वचालन के उच्च जोखिम में नहीं है। वास्तव में, कई भूमिकाएँ एआई द्वारा प्रतिस्थापित होने का विरोध करती हैं क्योंकि उनमें अद्वितीय मानवीय क्षमताओं की आवश्यकता होती है या वे अप्रत्याशित परिस्थितियों में होती हैं जिनमें मशीनें नेविगेट नहीं कर सकतीं। एआई जितना उन्नत होता जा रहा है, मानवीय रचनात्मकता, सहानुभूति और अनुकूलन क्षमता की नकल करने में इसकी स्पष्ट सीमाएँ हैं। मैककिन्से के एक अध्ययन में कहा गया है कि यद्यपि स्वचालन लगभग सभी व्यवसायों को कुछ हद तक प्रभावित करेगा, कुछ हिस्सों को संभाल सकता है - जिसका अर्थ है कि पूरी तरह से स्वचालित नौकरियां नियम के बजाय अपवाद होंगी ( एआई रिप्लेसिंग जॉब्स स्टैटिस्टिक्स एंड फैक्ट्स [2024*] )। यहां हम उन नौकरियों के प्रकारों पर प्रकाश डालते हैं जिनके एआई द्वारा प्रतिस्थापित होने की संभावना सबसे कम है , और ये भूमिकाएँ अधिक "एआई-प्रूफ" क्यों हैं:

• मानवीय सहानुभूति और व्यक्तिगत संपर्क की आवश्यकता वाले व्यवसाय: भावनात्मक स्तर पर लोगों की देखभाल, शिक्षण या उन्हें समझने से संबंधित नौकरियां एआई से अपेक्षाकृत सुरक्षित हैं। इनमें स्वास्थ्य सेवा प्रदाता , साथ ही शिक्षक, सामाजिक कार्यकर्ता और परामर्शदाता । ऐसी भूमिकाओं में करुणा, संबंध निर्माण और सामाजिक संकेतों को समझने की क्षमता की आवश्यकता होती है - ऐसे क्षेत्र जहां मशीनें संघर्ष करती हैं। उदाहरण के लिए, प्रारंभिक बाल्यावस्था शिक्षा में सूक्ष्म व्यवहारिक संकेतों को समझना और उन पर प्रतिक्रिया देना शामिल है, जिसे कोई भी एआई पूरी तरह से दोहरा नहीं सकता। प्यू रिसर्च के अनुसार, लगभग 23% कर्मचारी कम एआई-प्रभावित नौकरियों (अक्सर देखभाल, शिक्षा आदि में) में कार्यरत हैं, जैसे कि नैनी, जहां मुख्य कार्य (जैसे बच्चे का पालन-पोषण) स्वचालन के लिए प्रतिरोधी हैं । लोग आमतौर पर इन क्षेत्रों में मानवीय स्पर्श को प्राथमिकता देते हैं: एक एआई अवसाद का निदान कर सकता है, लेकिन रोगी आमतौर पर अपनी भावनाओं के बारे में किसी चैटबॉट से नहीं, बल्कि एक मानव चिकित्सक से बात करना चाहते हैं।

• रचनात्मक और कलात्मक पेशे: रचनात्मकता, मौलिकता और सांस्कृतिक रुचि से जुड़े काम पूरी तरह से स्वचालित नहीं हो पाते। लेखक, कलाकार, संगीतकार, फिल्म निर्माता, फैशन डिजाइनर – ये पेशेवर ऐसी सामग्री तैयार करते हैं जिसकी सराहना न केवल किसी तय फॉर्मूले का पालन करने के लिए की जाती है, बल्कि नए और कल्पनाशील विचारों को प्रस्तुत करने के लिए भी की जाती है। एआई रचनात्मकता में सहायता कर सकता है (उदाहरण के लिए, कच्चे मसौदे या डिजाइन सुझाव तैयार करना), लेकिन इसमें अक्सर सच्ची मौलिकता और भावनात्मक गहराई की कमी होती है । हालांकि एआई द्वारा निर्मित कला और लेखन ने सुर्खियां बटोरी हैं, फिर भी अन्य मनुष्यों के साथ जुड़ाव पैदा करने वाले अर्थपूर्ण रचना करने में मानव रचनाकारों का दबदबा बना हुआ है। मानव निर्मित कला का भी बाजार मूल्य है (बड़े पैमाने पर उत्पादन के बावजूद हस्तनिर्मित वस्तुओं में निरंतर रुचि पर विचार करें)। यहां तक ​​कि मनोरंजन और खेल में भी लोग मानवीय प्रदर्शन देखना चाहते हैं। जैसा कि बिल गेट्स ने हाल ही में एआई पर एक चर्चा में कहा था, "हम कंप्यूटरों को बेसबॉल खेलते हुए नहीं देखना चाहेंगे।" ( बिल गेट्स का कहना है कि एआई युग में 'अधिकांश चीजों' के लिए मनुष्यों की आवश्यकता नहीं होगी | EGW.News ) - इसका तात्पर्य यह है कि रोमांच मानव एथलीटों से आता है, और इसी के चलते, कई रचनात्मक और प्रदर्शनकारी नौकरियां मानव प्रयासों के अंतर्गत ही रहेंगी।

• गतिशील वातावरण में अप्रत्याशित शारीरिक श्रम वाले कार्य: कुछ ऐसे व्यवसाय जिनमें शारीरिक निपुणता और विभिन्न परिस्थितियों में मौके पर ही समस्याओं का समाधान करना आवश्यक होता है – ये ऐसे कार्य हैं जो रोबोट के लिए करना बहुत मुश्किल है। उदाहरण के लिए , इलेक्ट्रीशियन, प्लंबर, बढ़ई, मैकेनिक या विमान रखरखाव तकनीशियन । इन नौकरियों में अक्सर अनियमित वातावरण शामिल होते हैं (हर घर की वायरिंग थोड़ी अलग होती है, हर मरम्मत की समस्या अनूठी होती है) और वास्तविक समय में अनुकूलन की आवश्यकता होती है। वर्तमान एआई-संचालित रोबोट कारखानों जैसे संरचित, नियंत्रित वातावरण में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन निर्माण स्थल या ग्राहक के घर की अप्रत्याशित बाधाओं से निपटने में उन्हें कठिनाई होती है। इसलिए, कुशल कारीगरों और अन्य लोगों के, जो भौतिक दुनिया में बहुत अधिक परिवर्तनशीलता के साथ काम करते हैं, रोबोट द्वारा जल्द ही प्रतिस्थापित होने की संभावना कम है। विश्व के सबसे बड़े नियोक्ताओं पर एक रिपोर्ट में इस बात पर प्रकाश डाला गया है कि जहां विनिर्माण क्षेत्र स्वचालन के लिए तैयार हैं, वहीं फील्ड सेवाओं या स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्र (उदाहरण के लिए, ब्रिटेन की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा, जिसमें विभिन्न कार्यों को करने वाले डॉक्टरों और नर्सों की एक बड़ी टीम है) रोबोटों के लिए "प्रतिकूल क्षेत्र" बने हुए हैं ( विश्व के 10 सबसे बड़े नियोक्ताओं में से 3 कर्मचारियों को रोबोटों से बदल रहे हैं | विश्व आर्थिक मंच )। संक्षेप में, ऐसे काम जो गंदे, विविध और अप्रत्याशित होते हैं, उनमें अक्सर अभी भी मानव की भागीदारी आवश्यक होती है ।

• रणनीतिक नेतृत्व और उच्च स्तरीय निर्णय लेना: व्यावसायिक अधिकारियों, परियोजना प्रबंधकों और संगठनात्मक नेताओं जैसे जटिल निर्णय लेने, गहन चिंतन और जवाबदेही की आवश्यकता वाले पद अपेक्षाकृत AI द्वारा सीधे प्रतिस्थापित होने से सुरक्षित हैं। इन पदों में कई कारकों का विश्लेषण करना, अनिश्चितता के बीच निर्णय लेना और अक्सर मानवीय प्रोत्साहन और बातचीत शामिल होती है। AI डेटा और सुझाव प्रदान कर सकता है, लेकिन अंतिम रणनीतिक निर्णय लेने या लोगों का नेतृत्व करने के लिए AI पर भरोसा करना एक ऐसा कदम है जिसे अधिकांश कंपनियां (और कर्मचारी) उठाने के लिए तैयार नहीं हैं। इसके अलावा, नेतृत्व अक्सर विश्वास और प्रेरणा पर निर्भर करता है - ये गुण मानवीय करिश्मा और अनुभव से उत्पन्न होते हैं, न कि एल्गोरिदम से। हालांकि AI किसी CEO के लिए आंकड़ों का विश्लेषण कर सकता है, लेकिन CEO का काम (दृष्टि निर्धारित करना, संकटों का प्रबंधन करना, कर्मचारियों को प्रेरित करना) फिलहाल पूरी तरह से मानवीय ही है। यही बात शीर्ष स्तर के सरकारी अधिकारियों, नीति निर्माताओं और सैन्य नेताओं पर भी लागू होती है, जहां जवाबदेही और नैतिक निर्णय सर्वोपरि हैं।

जैसे-जैसे AI का विकास हो रहा है, इसकी क्षमताओं की सीमाएँ बदलती रहेंगी। आज जो भूमिकाएँ सुरक्षित मानी जाती हैं, वे भविष्य में नए नवाचारों से प्रभावित हो सकती हैं (उदाहरण के लिए, AI प्रणालियाँ धीरे-धीरे संगीत रचना या समाचार लेख लेखन जैसे रचनात्मक क्षेत्रों में प्रवेश कर रही हैं)। हालाँकि, उपर्युक्त नौकरियों में अंतर्निहित मानवीय तत्व हैं जिन्हें कोड में बदलना मुश्किल है: भावनात्मक बुद्धिमत्ता, अव्यवस्थित परिवेश में निपुणता, विभिन्न क्षेत्रों में सोच-विचार और वास्तविक रचनात्मकता। ये तत्व इन व्यवसायों के लिए एक सुरक्षा कवच का काम करते हैं। वास्तव में, विशेषज्ञ अक्सर कहते हैं कि भविष्य में, नौकरियाँ पूरी तरह से लुप्त होने के बजाय विकसित होंगी - इन भूमिकाओं में कार्यरत मानव कर्मचारी AI उपकरणों का उपयोग करके और भी अधिक प्रभावी बनेंगे। एक प्रचलित कहावत इसे सटीक रूप से व्यक्त करती है: AI आपकी जगह नहीं लेगा, लेकिन AI का उपयोग करने वाला व्यक्ति ले सकता है। दूसरे शब्दों में, AI का लाभ उठाने वाले लोग कई क्षेत्रों में इसका लाभ न उठाने वालों से आगे निकल जाएँगे।

संक्षेप में, वे नौकरियाँ जिनके AI द्वारा प्रतिस्थापित होने की संभावना सबसे कम है/वे नौकरियाँ जिन्हें AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता, वे हैं जिनमें निम्नलिखित में से एक या अधिक कौशल की आवश्यकता होती है: सामाजिक और भावनात्मक बुद्धिमत्ता (देखभाल, बातचीत, मार्गदर्शन), रचनात्मक नवाचार (कला, अनुसंधान, डिज़ाइन), जटिल वातावरण में गतिशीलता और निपुणता (कुशल व्यवसाय, आपातकालीन प्रतिक्रिया), और व्यापक दृष्टिकोण (रणनीति, नेतृत्व)। यद्यपि AI एक सहायक के रूप में इन क्षेत्रों में तेजी से प्रवेश करेगा, वर्तमान में मानव की मूल भूमिकाएँ बनी रहेंगी। श्रमिकों के लिए चुनौती उन कौशलों पर ध्यान केंद्रित करना है जिनकी नकल AI आसानी से नहीं कर सकता - सहानुभूति, रचनात्मकता, अनुकूलनशीलता - ताकि वे मशीनों के लिए मूल्यवान पूरक बने रहें।

कार्य के भविष्य पर विशेषज्ञों के विचार

इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि राय अलग-अलग हैं, कुछ लोग व्यापक बदलावों की भविष्यवाणी कर रहे हैं जबकि अन्य लोग अधिक क्रमिक विकास पर जोर दे रहे हैं। यहां हमने विचारकों के कुछ अंतर्दृष्टिपूर्ण उद्धरण और दृष्टिकोण संकलित किए हैं, जो अपेक्षाओं का एक व्यापक दायरा प्रस्तुत करते हैं:

• काई-फू ली (एआई विशेषज्ञ और निवेशक): ली अगले दो दशकों में नौकरियों के महत्वपूर्ण स्वचालन की भविष्यवाणी करते हैं। , "मेरा अनुमान है कि दस से बीस वर्षों के भीतर, हम तकनीकी रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका में 40 से 50 प्रतिशत नौकरियों को स्वचालित करने में सक्षम होंगे।" ( काई-फू ली के उद्धरण (एआई सुपरपावर्स के लेखक) (पृष्ठ 6 का 9) )। एआई में दशकों का अनुभव रखने वाले ली (जिनमें गूगल और माइक्रोसॉफ्ट में पूर्व भूमिकाएं शामिल हैं) का मानना ​​है कि व्यवसायों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रभावित होगी - न केवल कारखाने या सेवा क्षेत्र की नौकरियां, बल्कि कई उच्च-वर्गीय पद भी। वे चेतावनी देते हैं कि जिन श्रमिकों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं किया जाएगा, उनके लिए भी एआई उनके "मूल्यवर्धन को कम" कर व्यापक विस्थापन और एआई के सामाजिक प्रभाव, जैसे बढ़ती असमानता और नए नौकरी प्रशिक्षण कार्यक्रमों की आवश्यकता के बारे में चिंता को उजागर करता है

• मैरी सी. डेली (अध्यक्ष, सैन फ्रांसिस्को फेड): डेली आर्थिक इतिहास पर आधारित एक प्रतिवाद प्रस्तुत करती हैं। उनका कहना है कि हालांकि एआई नौकरियों को प्रभावित करेगा, लेकिन ऐतिहासिक उदाहरण बताते हैं कि दीर्घकाल में इसका समग्र रूप से संतुलनकारी प्रभाव पड़ेगा। "सभी तकनीकों के इतिहास में किसी भी तकनीक ने कभी भी रोजगार को समग्र रूप से कम नहीं किया है," और हमें याद दिलाती हैं कि नई तकनीकें अक्सर नई तरह की नौकरियां पैदा करती हैं, भले ही वे अन्य नौकरियों को विस्थापित कर दें ( सैन फ्रांसिस्को फेड फॉर्च्यून ब्रेनस्टॉर्म टेक कॉन्फ्रेंस में सैन फ्रांसिस्को फेड की प्रमुख मैरी डेली: एआई कार्यों को प्रतिस्थापित करता है, लोगों को नहीं )। वह इस बात पर जोर देती हैं कि एआई काम को पूरी तरह से खत्म करने के बजाय उसे रूपांतरित करने । डेली एक ऐसे भविष्य की कल्पना करती हैं जहां मनुष्य मशीनों के साथ काम करेंगे - एआई थकाऊ कार्यों को संभालेगा, और मनुष्य उच्च मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करेंगे - और वह कार्यबल को अनुकूलन में मदद करने के लिए शिक्षा और कौशल विकास के महत्व पर बल देती हैं। उनका दृष्टिकोण सतर्कतापूर्वक आशावादी है: एआई उत्पादकता को बढ़ावा देगा और धन का सृजन करेगा, जो उन क्षेत्रों में रोजगार वृद्धि को गति दे सकता है जिनकी हम अभी कल्पना भी नहीं कर सकते।

• बिल गेट्स (माइक्रोसॉफ्ट के सह-संस्थापक): गेट्स ने हाल के वर्षों में एआई के बारे में विस्तार से बात की है, जिसमें उन्होंने उत्साह और चिंता दोनों व्यक्त की हैं। 2025 के एक साक्षात्कार में, उन्होंने एक साहसिक भविष्यवाणी की जिसने सुर्खियां बटोरीं: उन्नत एआई के उदय का अर्थ यह हो सकता है कि भविष्य में "अधिकांश कार्यों के लिए मनुष्यों की आवश्यकता नहीं होगी" बिल गेट्स का कहना है कि एआई युग में 'अधिकांश कार्यों' के लिए मनुष्यों की आवश्यकता नहीं होगी | EGW.News )। गेट्स ने सुझाव दिया कि प्रौद्योगिकी के परिपक्व होने के साथ-साथ कई प्रकार की नौकरियां - जिनमें कुछ उच्च-कुशल पेशे भी शामिल हैं - एआई द्वारा संभाली जा सकती हैं। उन्होंने स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा के एक ऐसे एआई की कल्पना की जो एक शीर्ष स्तर के डॉक्टर या शिक्षक के रूप में कार्य कर सकता है। एक "उत्कृष्ट" एआई डॉक्टर व्यापक रूप से उपलब्ध कराया जा सकता है, जिससे मानव विशेषज्ञों की कमी संभावित रूप से कम हो सकती है। इसका तात्पर्य यह है कि यहां तक ​​कि वे भूमिकाएं जिन्हें पारंपरिक रूप से सुरक्षित माना जाता है (व्यापक ज्ञान और प्रशिक्षण की आवश्यकता के कारण) भी समय के साथ एआई द्वारा निभाई जा सकती हैं। हालांकि, गेट्स ने यह भी स्वीकार किया कि लोग एआई से क्या स्वीकार करेंगे, इसकी भी सीमाएं हैं। उन्होंने मज़ाकिया अंदाज़ में कहा कि भले ही एआई खेलों में इंसानों से बेहतर हो, लेकिन मनोरंजन के मामले में लोग अभी भी इंसानी खिलाड़ियों को ही पसंद करते हैं (हम रोबोट बेसबॉल टीमों को देखने के लिए पैसे नहीं देंगे)। गेट्स कुल मिलाकर आशावादी हैं – उनका मानना ​​है कि एआई लोगों को अन्य कामों के लिए आज़ाद और उत्पादकता बढ़ाएगा, हालांकि समाज को इस बदलाव को संभालना होगा (संभवतः शिक्षा सुधार जैसे उपायों या बड़े पैमाने पर नौकरी जाने की स्थिति में सार्वभौमिक बुनियादी आय के ज़रिए)।

• क्रिस्टालिना जॉर्जीवा (आईएमएफ प्रबंध निदेशक): नीति और वैश्विक अर्थव्यवस्था के दृष्टिकोण से, जॉर्जीवा ने एआई के प्रभाव की दोहरी प्रकृति पर प्रकाश डाला है। उन्होंने आईएमएफ के एक विश्लेषण ( एआई वैश्विक अर्थव्यवस्था को बदल देगा। आइए सुनिश्चित करें कि इससे मानवता को लाभ हो , “एआई दुनिया भर में लगभग 40 प्रतिशत नौकरियों को प्रभावित करेगा, कुछ को विस्थापित करेगा और कुछ को पूरक बनाएगा।” वह बताती हैं कि विकसित अर्थव्यवस्थाओं में एआई का प्रभाव अधिक है (क्योंकि नौकरियों का एक बड़ा हिस्सा उच्च-कौशल वाले कार्यों से संबंधित है जिन्हें एआई संभावित रूप से कर सकता है), जबकि विकासशील देशों में तत्काल विस्थापन कम देखने को मिल सकता है। जॉर्जियेवा का मानना ​​है कि रोजगार पर एआई का समग्र प्रभाव अनिश्चित है - यह वैश्विक उत्पादकता और विकास को बढ़ावा दे सकता है, लेकिन अगर नीतियां इसके अनुरूप नहीं रहीं तो असमानता भी बढ़ सकती है। वह और आईएमएफ सक्रिय उपायों का आह्वान करते हैं: सरकारों को शिक्षा, सुरक्षा जाल और कौशल विकास कार्यक्रमों में निवेश करना चाहिए ताकि एआई के लाभ (उच्च उत्पादकता, तकनीकी क्षेत्रों में नए रोजगार सृजन आदि) व्यापक रूप से साझा किए जा सकें और नौकरी खोने वाले श्रमिक नई भूमिकाओं में बदलाव कर सकें। विशेषज्ञों का यह दृष्टिकोण इस बात को पुष्ट करता है कि भले ही एआई नौकरियों को प्रतिस्थापित कर सकता है, समाज के लिए इसका परिणाम काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि हम इस पर कैसी प्रतिक्रिया देते हैं।

• अन्य उद्योग जगत के नेता: कई तकनीकी सीईओ और भविष्यवेत्ताओं ने भी इस विषय पर अपने विचार रखे हैं। उदाहरण के लिए, आईबीएम के सीईओ अरविंद कृष्णा ने कहा है कि एआई शुरुआत में "सबसे पहले व्हाइट-कॉलर नौकरियों" को , बैक-ऑफिस और क्लर्कियल कार्यों (जैसे कि आईबीएम द्वारा सुव्यवस्थित किए जा रहे मानव संसाधन संबंधी कार्य) को स्वचालित करेगा, इससे पहले कि यह अधिक तकनीकी क्षेत्रों में प्रवेश करे ( ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, आईबीएम 7,800 नौकरियों को एआई से बदलने की योजना के तहत भर्ती रोक रहा है | रॉयटर्स )। साथ ही, कृष्णा और अन्य का तर्क है कि एआई पेशेवरों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण होगा - यहां तक ​​कि प्रोग्रामर भी उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई कोड सहायकों का उपयोग करते हैं, जो एक ऐसे भविष्य का संकेत देता है जहां मानव-एआई सहयोग एक सामान्य बात होगी, न कि पूर्णतः प्रतिस्थापन। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, ग्राहक सेवा के अधिकारी एआई को नियमित ग्राहक इंटरैक्शन के अधिकांश हिस्से को संभालने की कल्पना करते हैं, जबकि मनुष्य जटिल मामलों पर ध्यान केंद्रित करेंगे ( 2025 के लिए 59 एआई ग्राहक सेवा आँकड़े )। एंड्रयू यांग (जिन्होंने सार्वभौमिक बुनियादी आय के विचार को लोकप्रिय बनाया) जैसे सार्वजनिक बुद्धिजीवियों ने ट्रक ड्राइवरों और कॉल सेंटर कर्मचारियों के रोजगार खोने की चेतावनी दी है और स्वचालन-प्रेरित बेरोजगारी से निपटने के लिए सामाजिक सहायता प्रणालियों की वकालत की है। इसके विपरीत, एरिक ब्रायनजोल्फसन और एंड्रयू मैकफी जैसे शिक्षाविदों ने "उत्पादकता विरोधाभास" - कि एआई के लाभ तो मिलेंगे, लेकिन केवल मानव श्रमिकों के साथ, जिनकी भूमिकाएं पुनर्परिभाषित की जाएंगी, समाप्त नहीं की जाएंगी। वे अक्सर मानव श्रम को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने के बजाय एआई द्वारा बढ़ाने पर जोर देते हैं, और " एआई का उपयोग करने वाले श्रमिक उन लोगों की जगह लेंगे जो इसका उपयोग नहीं करते " जैसे वाक्यांश गढ़ते हैं।

संक्षेप में, विशेषज्ञों की राय अत्यधिक आशावादी (एआई जितनी नौकरियां खत्म करेगा उससे कहीं अधिक नौकरियां पैदा करेगा, जैसा कि अतीत के नवाचारों ने किया था) से लेकर अत्यधिक सतर्क (एआई कार्यबल के एक अभूतपूर्व हिस्से को विस्थापित कर सकता है, जिसके लिए आमूल-चूल समायोजन की आवश्यकता होगी) तक भिन्न-भिन्न है। फिर भी, एक सर्वमान्य बात यह है कि परिवर्तन निश्चित है । एआई की क्षमता बढ़ने के साथ-साथ काम का स्वरूप भी बदलेगा। विशेषज्ञ सर्वसम्मति से सहमत हैं कि शिक्षा और निरंतर सीखना अत्यंत महत्वपूर्ण हैं - भविष्य के श्रमिकों को नए कौशल की आवश्यकता होगी और समाजों को नई नीतियों की आवश्यकता होगी। चाहे एआई को खतरा माना जाए या एक उपकरण, विभिन्न उद्योगों के नेता इस बात पर जोर देते हैं कि अब समय आ गया है कि रोजगार में होने वाले परिवर्तनों के लिए तैयारी की जाए। अंत में, हम विचार करेंगे कि ये परिवर्तन वैश्विक कार्यबल के लिए क्या मायने रखते हैं और व्यक्ति और संगठन आगे की राह पर कैसे आगे बढ़ सकते हैं।

वैश्विक कार्यबल के लिए इसका क्या अर्थ है?

“एआई किन नौकरियों की जगह लेगा?” इस सवाल का कोई एक निश्चित जवाब नहीं है – एआई की क्षमताओं में वृद्धि और अर्थव्यवस्थाओं के अनुकूलन के साथ-साथ यह सवाल भी बदलता रहेगा। एक स्पष्ट रुझान यह है कि एआई और स्वचालन आने वाले वर्षों में लाखों नौकरियों को खत्म कर देंगे नई नौकरियां पैदा करेंगे और मौजूदा नौकरियों में बदलाव लाएंगे । विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2027 तक स्वचालन के कारण 83 मिलियन नौकरियां खत्म हो जाएंगी डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और डिजिटल मार्केटिंग जैसे क्षेत्रों में 69 मिलियन नई नौकरियां पैदा होंगी एआई रिप्लेसिंग जॉब्स स्टैटिस्टिक्स एंड फैक्ट्स [2024*] )। दूसरे शब्दों में, श्रम बाजार में भारी उथल-पुथल होगी। कुछ भूमिकाएं खत्म हो जाएंगी, कई बदल जाएंगी और एआई-संचालित अर्थव्यवस्था की जरूरतों को पूरा करने के लिए पूरी तरह से नए व्यवसाय सामने आएंगे।

वैश्विक कार्यबल के लिए , इसका अर्थ कुछ महत्वपूर्ण बातें हैं:

• कौशल विकास और नए कौशल सीखना अत्यावश्यक है: जिन कर्मचारियों की नौकरियां खतरे में हैं, उन्हें मांग में मौजूद नए कौशल सीखने के अवसर दिए जाने चाहिए। यदि एआई नियमित कार्यों को संभाल रहा है, तो मनुष्यों को गैर-नियमित कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। सरकारें, शैक्षणिक संस्थान और कंपनियां सभी प्रशिक्षण कार्यक्रमों को सुगम बनाने में भूमिका निभाएंगी - चाहे वह विस्थापित गोदाम कर्मचारी हो जो रोबोटों का रखरखाव सीख रहा हो, या ग्राहक सेवा प्रतिनिधि जो एआई चैटबॉट की निगरानी करना सीख रहा हो। आजीवन सीखना एक सामान्य बात बनने जा रहा है। सकारात्मक पक्ष यह है कि जैसे-जैसे एआई नीरस कार्यों को संभालता है, मनुष्य अधिक संतोषजनक, रचनात्मक या जटिल कार्यों की ओर रुख कर सकते हैं - लेकिन केवल तभी जब उनके पास ऐसा करने के लिए आवश्यक कौशल हों।

• मानव-एआई सहयोग अधिकांश नौकरियों को परिभाषित करेगा: एआई के पूर्ण वर्चस्व के बजाय, अधिकांश पेशे मनुष्यों और बुद्धिमान मशीनों के बीच साझेदारी में विकसित होंगे। सफल होने वाले कर्मचारी वे होंगे जो एआई को एक उपकरण के रूप में उपयोग करना जानते हैं। उदाहरण के लिए, एक वकील एआई का उपयोग करके तुरंत कानूनी मामलों पर शोध कर सकता है (वह काम जो पहले सहायक वकीलों की टीम करती थी), और फिर कानूनी रणनीति तैयार करने के लिए मानवीय विवेक का प्रयोग कर सकता है। एक फैक्ट्री तकनीशियन रोबोटों के एक समूह की देखरेख कर सकता है। यहां तक ​​कि शिक्षक भी उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन पर ध्यान केंद्रित करते हुए पाठों को व्यक्तिगत बनाने के लिए एआई ट्यूटर का उपयोग कर सकते हैं। इस सहयोगात्मक मॉडल का अर्थ है कि नौकरी के विवरण बदल जाएंगे - एआई प्रणालियों की देखरेख, एआई आउटपुट की व्याख्या और उन पारस्परिक पहलुओं पर जोर दिया जाएगा जिन्हें एआई संभाल नहीं सकता। इसका यह भी अर्थ है कि कार्यबल पर प्रभाव का आकलन केवल खोई या प्राप्त नौकरियों के बारे में नहीं है, बल्कि बदली हुई भी है। लगभग हर व्यवसाय में किसी न किसी स्तर पर एआई सहायता शामिल होगी, और इस वास्तविकता के अनुकूल होना कर्मचारियों के लिए महत्वपूर्ण होगा।

• नीति और सामाजिक सहायता: यह परिवर्तन चुनौतीपूर्ण हो सकता है और वैश्विक स्तर पर नीतिगत प्रश्न खड़े करता है। कुछ क्षेत्रों और उद्योगों पर नौकरियों के नुकसान का असर दूसरों की तुलना में अधिक होगा (उदाहरण के लिए, विनिर्माण-प्रधान उभरती अर्थव्यवस्थाओं में श्रम-प्रधान नौकरियों का स्वचालन तेजी से हो सकता है)। मजबूत सामाजिक सुरक्षा जाल या नवोन्मेषी नीतियों की आवश्यकता हो सकती है – एलोन मस्क और एंड्रयू यांग जैसे लोगों ने एआई-प्रेरित बेरोजगारी की आशंका में सार्वभौमिक बुनियादी आय (यूबीआई) एलोन मस्क का कहना है कि सार्वभौमिक आय अपरिहार्य है: वे ऐसा क्यों सोचते हैं... )। चाहे यूबीआई समाधान हो या न हो, सरकारों को बेरोजगारी के रुझानों पर नजर रखने और प्रभावित क्षेत्रों में बेरोजगारी लाभ, नौकरी दिलाने की सेवाएं और शिक्षा अनुदान बढ़ाने की आवश्यकता होगी। अंतर्राष्ट्रीय सहयोग भी आवश्यक हो सकता है, क्योंकि एआई उच्च-तकनीकी अर्थव्यवस्थाओं और प्रौद्योगिकी तक कम पहुंच वाली अर्थव्यवस्थाओं के बीच अंतर को बढ़ा सकता है। वैश्विक कार्यबल एआई-अनुकूल स्थानों पर नौकरियों के पलायन का अनुभव कर सकता है (ठीक उसी तरह जैसे विनिर्माण पिछले दशकों में कम लागत वाले देशों में स्थानांतरित हुआ था)। नीति निर्माताओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि एआई के आर्थिक लाभ (अधिक उत्पादकता, नए उद्योग) व्यापक समृद्धि की ओर ले जाएं, न कि केवल कुछ लोगों के मुनाफे की ओर।

• मानव विशिष्टता पर बल: जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता आम होती जा रही है, कार्य में मानवीय तत्वों का महत्व और भी बढ़ रहा है। रचनात्मकता, अनुकूलनशीलता, सहानुभूति, नैतिक निर्णय क्षमता और अंतर्विभागीय चिंतन जैसे गुण मानव श्रमिकों के लिए तुलनात्मक लाभ साबित होंगे। शिक्षा प्रणालियाँ विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित (एसटीईएम) कौशलों के साथ-साथ इन कौशलों पर भी बल देने के लिए परिवर्तित हो सकती हैं। कला और मानविकी उन गुणों को पोषित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं जो मनुष्यों को अपरिहार्य बनाते हैं। एक तरह से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उदय हमें कार्य को अधिक मानव-केंद्रित रूप में पुनर्परिभाषित करने के लिए प्रेरित कर रहा है – न केवल दक्षता को महत्व देना, बल्कि ग्राहक अनुभव, रचनात्मक नवाचार और भावनात्मक जुड़ाव जैसे गुणों को भी महत्व देना, जिनमें मनुष्य उत्कृष्ट हैं।

निष्कर्षतः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ नौकरियों को – विशेषकर नियमित कार्यों वाली नौकरियों को – प्रतिस्थापित करने के लिए तैयार है, लेकिन यह नए अवसर भी पैदा करेगी और कई भूमिकाओं को समृद्ध करेगी। इसका प्रभाव प्रौद्योगिकी और वित्त से लेकर विनिर्माण, खुदरा, स्वास्थ्य सेवा और परिवहन तक लगभग सभी उद्योगों में महसूस किया जाएगा। वैश्विक परिप्रेक्ष्य से पता चलता है कि जहां विकसित अर्थव्यवस्थाओं में उच्च-स्तरीय नौकरियों का स्वचालन तेजी से हो सकता है, वहीं विकासशील अर्थव्यवस्थाओं को समय के साथ विनिर्माण और कृषि में मशीनों द्वारा मैनुअल नौकरियों के प्रतिस्थापन की चुनौती का सामना करना पड़ सकता है। इन बदलावों के लिए कार्यबल को तैयार करना एक वैश्विक चुनौती है।

कंपनियों को नैतिक और बुद्धिमत्तापूर्ण तरीके से एआई को अपनाने में सक्रिय भूमिका निभानी चाहिए – इसका उपयोग केवल लागत कम करने के लिए नहीं, बल्कि अपने कर्मचारियों को सशक्त बनाने के लिए करना चाहिए। कर्मचारियों को भी जिज्ञासु बने रहना चाहिए और सीखते रहना चाहिए, क्योंकि अनुकूलनशीलता ही उनकी सुरक्षा कवच होगी। और समाज को समग्र रूप से मानव-एआई तालमेल को महत्व देने वाली मानसिकता विकसित करनी चाहिए: एआई को मानव आजीविका के लिए खतरा मानने के बजाय मानव उत्पादकता और कल्याण को बढ़ाने

भविष्य का कार्यबल संभवतः ऐसा होगा जहाँ मानवीय रचनात्मकता, देखभाल और रणनीतिक सोच कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मिलकर काम करेंगे – एक ऐसा भविष्य जिसमें प्रौद्योगिकी बनाएगी । यह परिवर्तन आसान नहीं होगा, लेकिन तैयारी और सही नीतियों के साथ, वैश्विक कार्यबल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में लचीला और पहले से कहीं अधिक उत्पादक बनकर उभर सकता है।

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