iSharing द्वारा जनवरी 2026 में किए गए एक विश्लेषण के अनुसार, सिंगापुर को उस देश के रूप में स्थान दिया गया है जहां युवा लोग कार्य, शिक्षा और दैनिक जीवन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों का उपयोग करने के लिए सबसे अधिक तैयार हैं, जिसने कनेक्टिविटी, शिक्षा और राष्ट्रीय AI तत्परता के भारित मिश्रण पर 120 से अधिक देशों को स्कोर किया।

रिपोर्ट, जिसका शीर्षक "सबसे अधिक AI-तैयार युवाओं वाले देश" है, जर्मनी को दूसरे और फिनलैंड को तीसरे स्थान पर रखती है, इसके बाद एस्टोनिया, ऑस्ट्रिया, डेनमार्क, जापान, न्यूजीलैंड, इजराइल और लिथुआनिया हैं। शीर्ष-10 सूची डिजिटल रूप से परिपक्व अर्थव्यवस्थाओं की ओर झुकी हुई है जहां व्यापक इंटरनेट पहुंच STEM स्नातकों की पाइपलाइन और मजबूत राष्ट्रीय नवाचार क्षमता के साथ मेल खाती है—वे इनपुट जिन्हें शोधकर्ता तेजी से AI उत्साह को व्यापक-आधारित उत्पादकता लाभ में बदलने के लिए पूर्वापेक्षाओं के रूप में मानते हैं।

छह इनपुट से बना एक समग्र स्कोर—और गायब डेटा के लिए जुर्माना

iSharing ने कहा कि इसने डिजिटल पहुंच, STEM में शिक्षा पाइपलाइन, और राष्ट्रीय AI और नवाचार तत्परता को शामिल करते हुए छह देश-स्तरीय संकेतकों को संयोजित करके "AI-तैयार युवा स्कोर" (0–100) का निर्माण किया। इनपुट हैं:

  • ICT रैंक (2025)
  • इंटरनेट का उपयोग करने वाले व्यक्ति (जनसंख्या का %)
  • STEM में तृतीयक स्नातक
  • नवाचार और आर्थिक एकीकरण
  • डिजिटल बुनियादी ढांचा
  • AI तत्परता सूचकांक

क्योंकि ये उपाय विभिन्न पैमानों (प्रतिशत, सूचकांक, उप-स्कोर) पर बैठते हैं, iSharing ने कहा कि इसने पहले min–max सामान्यीकरण का उपयोग करके प्रत्येक मीट्रिक को 0–100 रेंज में मानकीकृत किया, फिर एक भारित औसत लागू किया। भार AI तत्परता के लिए 25%, ICT रैंक के लिए 20%, इंटरनेट उपयोग, STEM स्नातकों और डिजिटल बुनियादी ढांचे के लिए प्रत्येक 15%, और नवाचार और आर्थिक एकीकरण के लिए 10% पर निर्धारित किए गए थे।

विरल डेटासेट द्वारा रैंकिंग पर हावी होने से बचने के लिए, देशों को केवल तभी शामिल किया गया जब उनके पास कम से कम 6 में से 3 मीट्रिक उपलब्ध हों। गायब मीट्रिक्स के लिए, iSharing ने उपलब्ध चर पर भार को फिर से सामान्य किया और फिर एक पूर्णता जुर्माना लागू किया: अंतिम स्कोर = आंशिक स्कोर × (0.95^m), जहां m गायब मीट्रिक्स की संख्या है।

नेता: बुनियादी ढांचा-प्रथम और मापने योग्य STEM पाइपलाइन

शीर्ष-10 तालिका के साथ प्रकाशित संकेतकों के उपसमूह पर, सिंगापुर ने 97.7 की ICT रैंक, 94% इंटरनेट उपयोग, और STEM में तृतीयक स्नातकों का 36.30% पोस्ट किया, जिससे 92.70 का स्कोर प्राप्त हुआ। जर्मनी ने 91.79 स्कोर किया (ICT 89.6; इंटरनेट उपयोग 94%; STEM स्नातक 20.93%), जबकि फिनलैंड ने 90.56 स्कोर किया (ICT 98.7; इंटरनेट उपयोग 94%; STEM स्नातक 18.40%)।

शीर्ष 10 में बाकी भी उसी पैटर्न का पालन करते हैं: उच्च इंटरनेट प्रवेश (डेनमार्क में 100%, न्यूजीलैंड 96%, ऑस्ट्रिया 95%) मजबूत ICT रैंकिंग (एस्टोनिया 98.5, डेनमार्क 97.9, लिथुआनिया 95.3) और मध्य से उच्च STEM स्नातक शेयरों के साथ युग्मित।

रैंकिंग अभी क्यों मायने रखती है: AI फैल रहा है, लेकिन "तत्परता" अभी भी असमान है

समय उल्लेखनीय है क्योंकि उद्यम में व्यापक AI अपनाना तेज हो रहा है—फिर भी स्केलिंग कार्यबल क्षमता, डेटा गुणवत्ता और शासन द्वारा बाधित है।

स्टैनफोर्ड के 2025 AI इंडेक्स में पाया गया कि 78% संगठनों ने 2024 में AI का उपयोग करने की रिपोर्ट दी, जो पिछले वर्ष 55% से अधिक है, साथ ही कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में जेनरेटिव AI के उपयोग की रिपोर्ट में तेज उछाल आया।

McKinsey के सर्वेक्षण भी इसी तरह तेजी से अपनाने की ओर इशारा करते हैं: 65% उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके संगठन 2024 की शुरुआत में नियमित रूप से जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहे थे, और 2025 की रिपोर्टिंग में यह आंकड़ा बढ़कर 71% हो गया।

लेकिन वही शोध आधार उन बाधाओं को उजागर करता है जो iSharing के इनपुट की पसंद के साथ निकटता से संरेखित होती हैं: कौशल अंतराल, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा तक सीमित पहुंच, और निवेश पर रिटर्न का कमजोर माप AI पहलों को पायलटों में फंसा सकता है, विशेष रूप से सार्वजनिक क्षेत्र में। विश्व आर्थिक मंच की भविष्य की नौकरियां रिपोर्ट 2025 भी कौशल अंतराल को व्यावसायिक परिवर्तन के लिए सबसे बड़ी बाधा के रूप में चिह्नित करती है, जिसमें अधिकांश नियोक्ता इसे 2030 तक एक प्रमुख बाधा के रूप में उद्धृत करते हैं।

दूसरे शब्दों में, जो स्थान पहले से ही मजबूत तकनीकी शिक्षा पाइपलाइनों के साथ गहरे डिजिटल बुनियादी ढांचे को जोड़ते हैं, वे AI उपलब्धता को निरंतर उपयोग में बदलने के लिए बेहतर स्थिति में हो सकते हैं—विशेष रूप से जब AI उपकरण कक्षाओं और कार्यस्थलों में नवीनता से आधारभूत अपेक्षा की ओर बढ़ते हैं।

घरेलू अपनाने के त्वरक के रूप में युवा "प्रवाह"

जबकि स्कोरिंग मॉडल राष्ट्रीय तत्परता के आसपास बनाया गया है, iSharing परिणामों को उपभोक्ता प्रौद्योगिकी व्यवहारों से भी जोड़ता है—यह तर्क देते हुए कि युवा दक्षता घरों को नए उपकरणों में तेजी से खींच सकती है।

"इन देशों में बड़े हो रहे बच्चे केवल प्रौद्योगिकी के साथ सहज नहीं हैं, वे इसके साथ प्रवाह में हैं, और यह उनके माता-पिता की बहुत मदद कर सकता है," एक iSharing प्रवक्ता ने कहा। "एक पूरी पीढ़ी को डिजिटल और AI उपकरणों को नेविगेट करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है जिस तरह पिछली पीढ़ियों ने ड्राइव करना सीखा... जब एक 14 वर्षीय बिना मदद के ऐप अपडेट कर सकता है या अपने स्वयं के सुरक्षित क्षेत्रों को सेट अप कर सकता है, तो यह परिवार की सुरक्षा में बहुत योगदान देता है।"

चेतावनियाँ जिनकी निवेशकों और नीति निर्माताओं को परवाह होगी

पद्धति इनपुट को मानकीकृत करने और गायब डेटा को दंडित करने के बारे में पारदर्शी है, लेकिन रैंकिंग अभी भी "AI-तत्परता" की एक विशिष्ट परिभाषा को दर्शाती है: यह मुख्य रूप से सक्षम करने वाली स्थितियों (कनेक्टिविटी, बुनियादी ढांचा, STEM पाइपलाइन और राष्ट्रीय तत्परता सूचकांक) का एक उपाय है, न कि युवा लोगों के बीच वास्तविक AI उपकरण उपयोग की प्रत्यक्ष जनगणना।

यह सूची को क्षमता और घर्षण मानचित्र के रूप में सबसे उपयोगी बनाता है: शीर्ष पर देशों को व्यापक AI अपनाने के लिए कम संरचनात्मक बाधाओं का सामना करना पड़ सकता है, जबकि निचली रैंक वाले देशों को रुचि से कम और बुनियादी ढांचे के अंतराल, शिक्षा बाधाओं, डेटा परिपक्वता और संस्थागत तत्परता से अधिक रोका जा सकता है—वही बाधाएं जो OECD और वैश्विक कार्यबल अनुसंधान में उजागर की गई हैं।

लेख "सिंगापुर 2026 'AI-तैयार युवा' रैंकिंग का नेतृत्व करता है क्योंकि कौशल अंतराल अभी भी अपनाने को सीमित करता है" पहली बार AlexaBlockchain पर प्रकाशित हुआ था। पूर्ण लेख यहां पढ़ें: https://alexablockchain.com/singapore-leads-2026-ai-ready-youth-ranking/

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अस्वीकरण: AlexaBlockchain पर प्रदान की गई जानकारी केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए है और वित्तीय सलाह का गठन नहीं करती है। पूर्ण अस्वीकरण यहां पढ़ें।

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