वर्तमान AI युग में रोज़गार तथा करियर संबंधी समस्याएँ और उनके संभावित समाधान

संदर्भ:

ओरेकल कॉरपोरेशन की हालिया टिप्पणियाँ वैश्विक रोजगार परिदृश्य में एक परिवर्तनकारी बदलाव को रेखांकित करती हैं, जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता करियर विकल्पों को पुनः परिभाषित कर रहा है, मानव और मशीन की भूमिकाओं के बीच की रेखाएँ धुंधली हो रही हैं, तथा श्रमिकों और संस्थानों को कौशल, अनुकूलन क्षमता और दीर्घकालिक रोजगार क्षमता पर पुनर्विचार करने हेतु बाध्य कर रहा है।

वर्तमान भारत में AI पारिस्थितिक तंत्र:

• आर्थिक योगदान और संरचनात्मक बदलाव: AI उच्च-मूल्य वाले आर्थिक परिवर्तन को प्रेरित कर रहा है, नीति आयोग ने 2035 तक $500–600 बिलियन GDP प्रोत्साहन का अनुमान लगाया है। भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था (~GDP का 13%) के 2030 तक ~20% तक पहुँचने का अनुमान है, क्योंकि IT क्षेत्र निम्न-स्तरीय सेवाओं से AI-नेतृत्व वाले नवाचार की ओर स्थानांतरित हो रहा है, जो एक “AI-संचालित मूल्य अर्थव्यवस्था” में संक्रमण को चिह्नित करता है।
• रोजगार, कौशल और श्रम बाजार: भारत 2027 तक 1.25 मिलियन AI-कुशल पेशेवरों के निर्माण का लक्ष्य रखता है, जिसकी माँग ~25% CAGR से बढ़ रही है तथा स्वचालन के कारण प्रवेश-स्तर की IT नियुक्तियों में कमी आ रही है।
  • AI नौकरियाँ 25–30% वेतन प्रीमियम प्रदान करती हैं, जो सामूहिक रोजगार से उच्च-कौशल, उच्च-उत्पादकता वाले कार्यबल की ओर बदलाव का संकेत देती हैं।
• स्टार्टअप पारिस्थितिक तंत्र: 
  • सुदृढ़ीकरण और परिपक्वता: 1500+ AI स्टार्टअप्स के साथ, 2025 के बाद की वित्तपोषण मंदी ने सुदृढ़ीकरण तथा संधारणीय मॉडल को जन्म दिया है। कृत्रिम (Krutrim) और सर्वम AI (Sarvam AI) जैसी कंपनियों का उदय AI पेशेवरों से कोर और मौलिक नवाचार, विशेष रूप से भारतीय-भाषा AI में बदलाव का संकेत देता है।
• बुनियादी ढाँचा, कंप्यूट और डेटा संप्रभुता: IndiaAI मिशन के तहत, ~38,000 GPUs का प्रयोग कंप्यूट पहुँच को बढ़ा रहा है, साथ ही घरेलू डेटा भंडारण और स्वदेशी मॉडल प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है, जो संप्रभु AI डिजाइन और रणनीतिक स्वायत्तता को प्रेरित कर रहा है।
• उद्योगों द्वारा प्रयोग और GCC-नेतृत्व आधारित नवाचार: लगभग 87% उद्यमों ने AI का प्रयोग प्रारंभ कर दिया है, जबकि 1600+ GCCs (2026 में 100+ नए) AI नवाचार केंद्रों के रूप में विकसित हो रहे हैं।
  • प्रमुख क्षेत्रों में एजेंटिक AI, आपूर्ति शृंखला और वित्तीय प्रणाली शामिल हैं, जो भारत को वैश्विक AI निष्पादन तथा नवाचार केंद्र के रूप में स्थापित कर रहे हैं।
• स्वीकृति, शासन और कौशल अंतराल: उच्च स्वीकृति के बावजूद AI नैतिकता, सुरक्षा और शासन में सीमित विशेषज्ञता बनी हुई है, जिससे कौशल अंतराल, उत्तरदायी AI प्रयोग तथा गलत सूचना जोखिमों से संबंधित चिंताएँ उत्पन्न होती हैं।
  • IndiaAI इम्पैक्ट समिट (2026) जैसी पहलों का उद्देश्य इसे शामिल करना है, जो “AI उपयोग” और “AI विशेषज्ञ” के बीच के अंतर को उजागर करती है।

रोजगार और अर्थव्यवस्था के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का महत्त्व:

• उत्पादकता वृद्धि: AI विभिन्न क्षेत्रों में परिचालन दक्षता और उत्पादकता बढ़ा रहा है, टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज जैसी फर्में स्वचालित कोडिंग, परीक्षण और परियोजना प्रबंधन के लिए AI का उपयोग कर रही हैं, जिससे तेजी से टर्नअराउंड और बेहतर सेवा वितरण हो रहा है।
• रोजगार संवर्द्धन: AI रोजगार विस्थापन की बजाय रोजगार संवर्द्धन को प्रेरित कर रहा है, जिससे श्रमिक नियमित निष्पादन से उच्च-मूल्य युक्त संज्ञानात्मक, विश्लेषणात्मक और पर्यवेक्षी भूमिकाओं में स्थानांतरित हो सकते हैं।
• उच्च-कौशल रोजगार के अवसर: ML इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों, साइबर सुरक्षा और क्लाउड पेशेवरों की माँग बढ़ रही है, इंफोसिस जैसी कंपनियाँ AI-फर्स्ट कार्यबल की ओर अग्रसर हैं तथा उन्नत डिजिटल कौशल में निवेश कर रही हैं।
• वेतन प्रीमियम और कौशल पूर्वाग्रह: AI-कुशल पेशेवर ~50-60% अधिक आय अर्जित करते हैं, जो कौशल-पक्षपाती तकनीकी परिवर्तन को दर्शाता है तथा निरंतर कौशल उन्नयन को प्रोत्साहित करता है।
• AI पारिस्थितिक तंत्र के लिए सरकारी प्रोत्साहन: इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय IndiaAI मिशन और FutureSkills PRIME (NASSCOM के साथ) के माध्यम से AI को बढ़ावा दे रहा है, साथ ही स्किल इंडिया मिशन के माध्यम से भारत की मानव पूँजी और AI पारितंत्र को सुदृढ़ कर रहा है।

रोजगार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के प्रतिकूल प्रभाव:

• प्रवेश-स्तर की नौकरियाँ: AI दुहराव वाले, नियम-आधारित कार्यों को स्वचालित कर रहा है, जो विशेष रूप से IT सेवाओं, बिजनेस प्रोसेस आउटसोर्सिंग (BPO) और लिपिक क्षेत्रों में प्रवेश-स्तर की भूमिकाओं को प्रभावित कर रहा है, जिससे स्नातकों के लिए पारंपरिक प्रवेश मार्ग बाधित हो रहे हैं।
• रोजगार प्रतिरूप: IT क्षेत्र सामूहिक भर्ती से कौशल-आधारित भर्ती की ओर संक्रमित हो रहा है, जिसमें भर्ती ~1.3 लाख (2021-22) से घटकर 70-80 हजार (2024-25) हो गई है, जो कम-कुशल कार्यबल की माँग में कमी को दर्शाता है।
• डिजिटल विभाजन और असमानता: AI कौशल ध्रुवीकरण में योगदान दे रहा है, जिससे उच्च-कुशल श्रमिकों को लाभ हो रहा है, जबकि कम-कुशल श्रम हाशिए पर जा रहा है जिससे आय असमानता और शहरी-ग्रामीण डिजिटल विभाजन बढ़ रहा है।
• परिवर्तनकालीन रोजगार में कमी: प्रौद्योगिकी द्वारा विस्थापित श्रमिकों को अल्पकालिक बेरोजगारी, वेतन में कमी और कम दीर्घकालिक आय वृद्धि का सामना करना पड़ता है, जो श्रम बाजारों में समायोजन चुनौतियों का संकेत देता है।
• ‘AI-वाशिंग’ (AI-Washing): प्रौद्योगिकी क्षेत्र में कर्मचारी को नौकरी से निकालने का श्रेय AI को दिया जाता है, लेकिन वे अक्सर महामारी के समय की अधिक भर्ती, लागत युक्तीकरण और वैश्विक मंदी से प्रेरित होती हैं, जिसमें AI एकमात्र कारण की बजाय एक रणनीतिक औचित्य के रूप में कार्य करता है।

भारत के श्रम बल को AI-रेडी और रोजगार अनुकूल बनाने के लिए किए गए प्रयास:

• IndiaAI फ्यूचरस्किल्स पहल – कार्यबल परिवर्तन: इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय द्वारा प्रारंभ IndiaAI मिशन के तहत, यह पहल टियर-2/3 शहरों में AI लैब्स के माध्यम से विकेंद्रीकृत कौशल को बढ़ावा देती है, उन्नत प्रतिभा (PhDs, PGs, UG) के साथ-साथ व्यापक AI साक्षरता को लक्षित करती है, और प्रवेश-स्तर पर रोजगार सृजन के लिए 570+ AI डेटा लैब स्थापित करती है।
• शिक्षा में AI का एकीकरण: AI को एक मुख्य जीवन कौशल के रूप में अंतर्निहित किया जा रहा है, जिसमें स्कूलों और कॉलेजों में AI प्रयोगशालाएँ, स्कूली विद्यार्थियों के लिए YUVAi कार्यक्रम तथा ITIs में AI मॉड्यूल शामिल हैं, जो सभी कौशल स्तरों पर AI-संवर्धित कार्यबल की ओर बदलाव सुनिश्चित करते हैं।
• वैश्विक सहयोग और समावेशी मानव पूँजी: मानव पूँजी चक्र (2026) और वैश्विक AI प्रमाणपत्र जैसी पहलों का उद्देश्य अंतर्राष्ट्रीय रोजगार क्षमता को बढ़ावा देना है, जबकि AI by HER जैसे कार्यक्रम लिंग-समावेशी AI कौशल तथा उद्यमिता को बढ़ावा देते हैं।
• सार्वजनिक-निजी भागीदारी और DPI मॉडल: FutureSkills PRIME (MeitY-NASSCOM) जैसे प्लेटफॉर्म उद्योग-संरेखित AI प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं, जबकि Dx-EDGE MSMEs को AI अपनाने में सक्षम बनाता है; टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज और इंफोसिस जैसी फर्में बड़े पैमाने पर नवीन कौशल प्रदान करने का कार्य कर रही हैं।
• श्रम बाजार लचीलापन और सामाजिक सुरक्षा: डेटा-संचालित कार्यबल योजना, AI नौकरियों के लिए वेतन प्रोत्साहन, और AI व्यवधानों के बीच लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए सामाजिक सुरक्षा संहिता, 2020 के तहत गिग श्रमिकों के संरक्षण पर ध्यान केंद्रित करना।
• डिजिटल विभाजन और समावेशन: डिजिटल इंडिया और भारतनेट के माध्यम से, सरकार समावेशी AI संक्रमण सुनिश्चित करने के लिए महिलाओं, युवाओं तथा अनौपचारिक श्रमिकों के लिए लक्षित कौशल के साथ ग्रामीण कनेक्टिविटी का विस्तार कर रही है।

संबंधित चुनौतियाँ:

• कौशल उन्नयन अंतराल: कम उद्योग संरेखण, सीमित व्यावहारिक प्रदर्शन और कमजोर कॉर्पोरेट समर्थन के साथ निरंतर लक्ष्य-निष्पादन अंतराल, जो कौशल उन्नयन को एक निजी बोझ बनाता है।
• रोजगार विस्थापन और ध्रुवीकरण: प्रवेश-स्तर की नौकरियों में गिरावट और मध्य-स्तर की भूमिकाओं के लिए बढ़ता जोखिम, जिससे सिकुड़ते मध्यम-कौशल रोजगार के साथ “V-आकार” का श्रम बाजार निर्मित हो रहा है।
• तकनीकी निर्भरता: AI कंप्यूट, डेटा और मॉडल का वैश्विक संकेंद्रण भारत की स्वायत्तता को सीमित तथा डेटा संप्रभुतासंबंधी चिंताएँ बढ़ाता है।
• बुनियादी ढाँचा और लागत बाधाएँ: उच्च AI विकास लागत और सीमित कंप्यूट पहुँच, डिजिटल विभाजन के साथ, समावेशी भागीदारी को प्रतिबंधित करती है।
• असमानता और बहिष्कार: AI कौशल-पक्षपाती विकास को प्रेरित करता है, जिससे आय अंतराल बढ़ता है और महिलाओं, अनौपचारिक श्रमिकों तथा हाशिए के समूहों को बाहर रखा जाता है।
• नीतिगत और संस्थागत अंतराल: खंडित प्रयास (जैसे- इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय, स्किल इंडिया) और कमजोर उद्योग-अकादमिक संबंध प्रभावशीलता को कम करते हैं।
• नैतिक और श्रम जोखिम: अनियमित AI प्रणाली से रोजगार विस्थापन, गलत सूचना और कमजोर सामाजिक सुरक्षा का जोखिम होता है, विशेष रूप से गिग तथा विस्थापित श्रमिकों के लिए।

आगे की राह:

• कौशल-प्रथम श्रम बाजार: सूक्ष्म-क्रेडेंशियल और स्टैकेबल प्रमाणपत्रों के साथ योग्यता-आधारित भर्ती की ओर बदलाव, जबकि नौकरी के लिए तैयार स्नातक बनाने के लिए इंटर्नशिप, अप्रेंटिसशिप और लाइव प्रोजेक्ट्स को शामिल करना।
• स्वदेशी और संप्रभु AI बुनियादी ढाँचा: घरेलू कंप्यूट क्षमता (GPUs) का विस्तार, तथा AI आत्मनिर्भरता और स्थानीय प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए बहुभाषी, संदर्भ-जागरूक डेटासेट में निवेश।
• कार्य मॉडल में मानव-AI संबंध: परिणाम-आधारित कार्य मॉडल की ओर बढ़ना, तथा AI-संवर्धित भूमिकाओं को बढ़ावा देना, जहाँ श्रमिक AI प्रणालियों की देखरेख करने वाले सह-निर्माता के रूप में कार्य करते हैं।
• कौशल पारिस्थितिक तंत्र: उद्योग-अकादमिक संबंधों को मजबूत करना तथा इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय और स्किल इंडिया मिशन जैसी पहलों द्वारा समर्थित आजीवन, नियोक्ता-नेतृत्व युक्त अधिगम पैमाने का विस्तार।
• सुदृढ़ और नैतिक AI शासन: उत्तरदायी AI ढाँचे (AI सुरक्षा, पूर्वाग्रह ऑडिट) को संस्थागत बनाना और पूर्व-खाली पुनर्कौशल तथा संक्रमण समर्थन के लिए डेटा-संचालित श्रम योजना को अपनाना।
• समावेशी विकास और नए क्षेत्र: रचनात्मक उद्योगों (“ऑरेंज इकोनॉमी”) को बढ़ावा देना तथा व्यापक भागीदारी सुनिश्चित करने के लिए लिंग-समावेशी पहलों (जैसे- AI by HER) का विस्तार करना।
• डिजिटल विभाजन में कमी और MSME सक्षमता: डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढाँचे को मजबूत करना तथा उत्पादकता, प्रतिस्पर्धात्मकता और रोजगार लचीलेपन को बढ़ावा देने के लिए MSMEs में AI प्रयोग को सक्षम बनाना।

निष्कर्ष

भारत के लिए भविष्य का मार्ग एक संतुलित AI पारितंत्र निर्मित करने में निहित है, जो कौशल-आधारित रोजगार, तकनीकी संप्रभुता, मानव-AI सहयोग, नैतिक शासन और समावेशी विकास पर आधारित हो। इन उपायों के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता संभावित व्यवधान उत्पन्न करने वाले कारक से विकसित होकर – सतत, न्यायसंगत और भविष्य आधारित रोज़गार – का एक शक्तिशाली मंच बन सकता है।

मुख्य परीक्षा हेतु अभ्यास प्रश्न प्रश्न. ‘संप्रभु AI’ से आप क्या समझते हैं? भारत की आर्थिक स्वायत्तता के लिए इसके महत्त्व और स्वदेशी AI बुनियादी ढाँचे के निर्माण में चुनौतियों पर चर्चा कीजिए। (10 अंक, 150 शब्द)

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