रोजगार पर AI के प्रभाव की वास्तविकता C-suite के आशावाद से टकराती है

ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, मार्च में अमेरिकी जॉब मार्केट में 178,000 नई नौकरियां दर्ज की गईं, जो पिछले महीने से बहुत कम बदलाव को दर्शाती हैं। 

जॉब लिस्टिंग में कमजोर वृद्धि व्हाइट हाउस की अस्थिर नीति बदलावों, अमेरिका और इज़राइल के ईरान के साथ युद्ध के कारण बढ़ी ऊर्जा कीमतों और हाल के शोध के अनुसार, श्रम बाजार में AI के व्यवधानों के बीच आई है। 

AI और बड़े भाषा मॉडलों के समर्थकों ने दावा किया है कि दक्षता सफलताओं के वादे के कारण तकनीक आर्थिक उछाल लाएगी। 

लेकिन जैसे-जैसे AI दैनिक व्यावसायिक संचालन में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, विकास और दक्षता के उस वादे और वास्तव में जो हो रहा है, के बीच एक बढ़ती खाई है। 

AI रोजगार वृद्धि को कम करता है

6 मार्च को, वेंचर कैपिटलिस्ट और Netscape के सह-संस्थापक Marc Andreessen ने X पर कहा कि AI से नौकरी विस्थापन के डर को बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया था। 

उन्होंने Business Insider का एक लेख भी पोस्ट किया जिसमें कहा गया था कि कम से कम टेक में, नौकरी के अवसर बढ़ रहे हैं। टेक जॉब ट्रैकर TrueUp के डेटा का हवाला देते हुए, Business Insider ने कहा कि 2023 से टेक कंपनियों में नौकरी के अवसर दोगुने होकर 67,000 हो गए हैं।  

लेकिन अवसर जरूरी नहीं कि भर्ती में तब्दील हों। ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, मार्च में अधिकांश रोजगार वृद्धि टेक इंडस्ट्री में नहीं हुई। मार्च में जोड़ी गई 178,000 नई नौकरियों में से, हेल्थकेयर ने 76,000, निर्माण में 26,000 की वृद्धि हुई, परिवहन और वेयरहाउसिंग ने 21,000 जोड़े और सामाजिक सहायता में रोजगार में 14,000 की वृद्धि हुई।  

जबकि रिपोर्ट में टेक इंडस्ट्री को ट्रैक करने के लिए एक भी खंड नहीं है, कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं और वेब सर्च पोर्टल्स जैसी संबंधित सेवाओं में क्रमशः 1,500 नौकरियों में कमी या लगभग कोई बदलाव नहीं देखा गया। कंप्यूटर सिस्टम डिज़ाइन और संबंधित सेवाओं ने 13,000 नौकरियां खो दीं।

संबंधित: Jack Dorsey का Block AI-संचालित पुनर्गठन में 4,000 नौकरियां काटेगा

Fortune द्वारा उद्धृत Goldman Sachs की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, AI ने वास्तव में पिछले एक साल में प्रति माह 16,000 नौकरियां काटी हैं। विशेष रूप से, AI ने एंट्री-लेवल भूमिकाओं के लिए भर्ती में गिरावट ला दी है। SignalFire के 2025 के एक अध्ययन में पाया गया कि COVID-19 महामारी से पहले के स्तर की तुलना में नए स्नातकों की भर्ती में 50% की गिरावट आई है। 

"टेक का दरवाजा कभी नए स्नातकों के लिए व्यापक रूप से खुला था। आज, यह मुश्किल से खुला है। कॉलेज से बाहर निकलने वाले उज्ज्वल आंखों वाले स्नातकों को भर्ती करने की उद्योग की जुनून नई वास्तविकताओं से टकरा रही है: छोटे फंडिंग राउंड, सिकुड़ती टीमें, कम नए स्नातक कार्यक्रम, और AI का उदय," SignalFire अध्ययन ने कहा। 

यह व्यवधान भविष्य में दूर तक प्रभाव पैदा कर सकता है। Goldman Sachs के अनुसार, "AI-संचालित विस्थापन प्रभावित श्रमिकों पर स्थायी लागत लगा सकता है, कई वर्षों तक श्रम बाजार के परिणामों को बिगड़ते हुए।"

"इन खराब परिणामों के पीछे एक प्रमुख तंत्र व्यावसायिक अवनति है। तकनीक द्वारा विस्थापित श्रमिकों के अधिक नियमित व्यवसायों में जाने की अधिक संभावना है जिनमें कम विश्लेषणात्मक और पारस्परिक कौशल की आवश्यकता होती है, संभवतः क्योंकि उन्हीं तकनीकी बदलावों ने जो उनकी स्थिति को समाप्त कर दिया, उनके मौजूदा कौशल के मूल्य को भी नष्ट कर दिया," उन्होंने जारी रखा। 

इन नौकरी के नुकसानों को इस सिद्धांत से उचित ठहराया जाता है कि AI, कम से कम, कार्यस्थलों को अधिक उत्पादक बना देगा। लेकिन यह भी निश्चित नहीं है।

AI उपयोग की वास्तविकता C-सूट की अपेक्षाओं से टकराती है

कार्यकारी अभी भी AI के भारी समर्थक हैं। Harvard Business Review के अनुसार, 80% नेता AI के साप्ताहिक उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, 74% शुरुआती तैनाती पर सकारात्मक रिटर्न की रिपोर्ट करते हैं। 

लेकिन कर्मचारी ऐसा महसूस नहीं करते। HR परामर्श फर्म Mercer के एक अध्ययन में पाया गया कि 43% कर्मचारियों के लिए, उनका काम अधिक निराशाजनक है। 

एक बड़ी समस्या जेनरेटिव AI द्वारा उत्पन्न गलतियों की संख्या है। "AI के माध्यम से प्राप्त दक्षता के हर 10 घंटों के लिए, लगभग चार घंटे इसके आउटपुट को ठीक करने में खो जाते हैं," एक Workday रिपोर्ट में कहा गया। 

AI का उपयोग सहकर्मियों पर श्रम को ऑफलोड करने के लिए भी किया जा सकता है जिसे Harvard Business Review के शोधकर्ताओं ने "workslop" कहा है यानी, "सामग्री जो पॉलिश दिखती है लेकिन वास्तविक सार की कमी है, संज्ञानात्मक श्रम को सहकर्मियों पर ऑफलोड करती है।"

उन्होंने कहा कि "41% कर्मचारियों ने ऐसे AI-जनित आउटपुट का सामना किया है, जो प्रति उदाहरण लगभग दो घंटे के पुनर्कार्य की लागत और डाउनस्ट्रीम उत्पादकता, विश्वास और सहयोग के मुद्दे पैदा करता है।"

Workday के अनुसार, उनके सर्वेक्षण में केवल 14% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे "AI उपयोग से लगातार शुद्ध-सकारात्मक परिणाम प्राप्त करते हैं।"

कार्यकारियों की AI की समझ और उत्पादक स्तर पर वास्तविकता के बीच की खाई का कुछ हिस्सा तकनीक द्वारा ही समझाया जा सकता है। 

Harvard Business Review के अनुसार, "वरिष्ठ नेता उच्च-स्तरीय संश्लेषण, रणनीतिक मसौदा तैयार करने और निर्णय समर्थन के लिए AI का उपयोग करते हैं, ऐसे कार्य जहां तकनीक अच्छा प्रदर्शन करती है, इसलिए वर्तमान क्षमताएं उनके काम को लाभान्वित करती हैं।"

गड़बड़ दिन-प्रतिदिन के संचालन के लिए जैसे "वर्षों से निर्मित वर्कफ़्लो, असमान तकनीकी सुविधा वाली टीमें, आउटपुट जो लगातार सही होना चाहिए, न कि सिर्फ तेज़," यह इतना अच्छा काम नहीं करता। 

"जब टूल काम करता है, तो दोनों समूह समझते हैं और लाभ उठाते हैं। जब यह विफल होता है, तो आमतौर पर उनमें से केवल एक को परिणामों का सामना करना पड़ता है।"

एंटरप्राइज़ AI फर्म ServiceNow में ग्लोबल इनोवेशन के प्रमुख Brian Solis ने कहा कि इस विभाजन ने एक "AI टैक्स" बनाया है, यानी, "अधिक जांच। अधिक पुनर्कार्य। अधिक चिंता। तेज़ गति। AI स्लॉप। कम विश्वास।" 

Andreessen शायद यह न मानें कि AI नौकरी-कटौती की कथाएं वास्तविक हैं, लेकिन OpenAI मानता है। AI कंपनी ने रोजगार पर तकनीक के प्रभाव को स्वीकार किया है, और इसे संबोधित करने के लिए नीति प्रस्तावों की एक श्रृंखला भी जारी की है।

सूची में ऐसे विचार हैं जो "जानबूझकर प्रारंभिक और खोजपूर्ण" हैं जो "चर्चा के लिए एक शुरुआती बिंदु के रूप में काम करते हैं जिस पर हम दूसरों को निर्माण करने के लिए आमंत्रित करते हैं।" इसमें हेल्थकेयर कवरेज, रिटायरमेंट बचत का विस्तार करने और एक नया औद्योगिक नीति एजेंडा सेट करने के प्रस्ताव शामिल हैं। 

Andreessen के आशावाद से दूर, OpenAI के प्रस्ताव में एक चेतावनी शामिल थी: "जब तक नीति तकनीकी परिवर्तन के साथ तालमेल नहीं रखती, इस संक्रमण को नेविगेट करने के लिए आवश्यक संस्थान और सुरक्षा जाल पीछे रह सकते हैं।"

मैगज़ीन: Asia Express: Phantom Bitcoin चेक, China ब्लॉकचेन पर टैक्स ट्रैक करता है