IIT Madras के Centre for Responsible AI द्वारा जारी एक नए व्हाइटपेपर में यह निष्कर्ष निकाला गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पूरी तरह से पेशों को खत्म करने के बजाय व्यक्तिगत कार्य कार्यों (tasks) को नया रूप देगा। यह शोध बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इस बात की विस्तृत जांच करता है कि तकनीक भारत में अलग-अलग नौकरी भूमिकाओं को कैसे प्रभावित करती है।
इस अध्ययन के जरिए बड़े पैमाने पर बेरोजगारी के डर को चुनौती दी गई है। इस पेपर का शीर्षक ‘How AI Is Reconfiguring Work in India: A Task-Based Framework for Understanding Augmentation, Displacement, New Roles and the Changing Structure of Jobs’ रखा गया है। इसे Industry Conclave on AI Governance 2026 के साथ जारी किया गया था।
इस शोध के परिणामों को 26 और 27 अक्टूबर 2026 के बीच The Times of India और The Hindu जैसे प्रमुख मीडिया संस्थानों में प्रकाशित किया गया। इस पूरे अध्ययन का नेतृत्व Wadhwani School of Data Science and Artificial Intelligence के शोधकर्ताओं ने किया था।
नौकरियों पर AI के प्रभाव का विश्लेषण
सेंटर के प्रमुख प्रोफेसर Balaraman Ravindran ने कहा कि यह दस्तावेज उस आम धारणा को चुनौती देता है कि AI हमेशा नौकरियां छीन लेता है। उन्होंने स्पष्ट किया कि ज्यादातर नौकरियों में कई अलग-अलग कार्य शामिल होते हैं और इनमें से केवल कुछ ही AI ऑटोमेशन के लिए उपयुक्त होते हैं।
प्रोफेसर Ravindran के अनुसार, अंतिम परिणाम काफी हद तक विशिष्ट उद्योग, AI को नियंत्रित करने वाले नियमों और इसे लागू करने से जुड़ी लागतों पर निर्भर करता है। शोध में योगदान देने वाले रिसर्च डायरेक्टर Gokul S Krishnan ने बताया कि सार्वजनिक चर्चा अक्सर इस बात पर कूद जाती है कि एक टूल क्या कर सकता है और फिर पूरे पेशे के बारे में दावे किए जाते हैं।
उन्होंने तर्क दिया कि उनका फ्रेमवर्क श्रम बाजार को चार अलग-अलग स्तरों में विभाजित करता है। ये स्तर इस प्रकार हैं:
- टास्क (कार्य)
- जॉब (नौकरी)
- ऑक्यूपेशन (पेशा)
- व्यापक बाजार परिणाम
शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया है कि AI द्वारा किसी एक कार्य को संभाल लेने का मतलब यह नहीं है कि वह नौकरी अर्थव्यवस्था से पूरी तरह गायब हो जाएगी।
AI लागत और करियर की चुनौतियां
टीम ने एक महत्वपूर्ण कारक की पहचान की है जिसे उन्होंने ‘AI-cost geography’ कहा है। इस अवधारणा का सुझाव है कि सस्ते और प्रभावी टूल्स रूटीन काम वाले क्षेत्रों में तेजी से फैल सकते हैं। जैसे कि टियर-1 कॉल सेंटर, बुककीपिंग और शॉप-फ्लोर क्वालिटी चेक में इनका तेजी से प्रसार हो सकता है।
इसके विपरीत, मेडिकल इमेजिंग या कानूनी शोध जैसे उन्नत अनुप्रयोग अभी भी संसाधन संपन्न शहरी केंद्रों में केंद्रित हैं। शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि यह अंतर छोटी फर्मों को नुकसान पहुंचा सकता है यदि वे किफायती टूल्स तक नहीं पहुंच पाते हैं।
रिपोर्ट के अनुसार एंट्री-लेवल करियर पाइपलाइन को एक अनोखे जोखिम का सामना करना पड़ रहा है। इन पदों में अक्सर रूटीन कार्य शामिल होते हैं जो ऑन-द-जॉब लर्निंग के लिए जरूरी होते हैं। यदि AI इन विशिष्ट कार्यों को ऑटोमेट कर देता है, तो जूनियर वर्कर्स उन रास्तों को खो सकते हैं जिनकी उन्हें अनुभव प्राप्त करने और आगे बढ़ने के लिए आवश्यकता होती है। इसलिए रिपोर्ट नीति निर्माताओं को कौशल प्राप्ति के नए रास्ते बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करती है।
नए रोजगार अवसर और भविष्य की राह
शोधकर्ताओं ने कई उभरती भूमिकाओं की पहचान की है जो कार्यबल के लिए नए अवसर प्रदान कर सकती हैं। इन श्रेणियों में निम्नलिखित पद शामिल हैं:
- AI escalation specialists
- AI trainers
- Ethical AI specialists
- Forward-deployed engineers
- AI conversation designers
- Robot operators
दस्तावेज में NITI Aayog 2025 Roadmap for Job Creation in the AI Economy का संदर्भ दिया गया है। इस रोडमैप में अनुमान लगाया गया था कि पांच वर्षों में 40 लाख नए AI-संबंधित पदों का आगमन होगा। हालांकि, IIT Madras की टीम इन दावों के प्रति सतर्क है।
उनका कहना है कि अभी तक ऐसे सबूत नहीं मिले हैं जिनसे पता चले कि ये नए पद स्थिर रोजगार प्रदान करेंगे या फिर ये केवल पीसवर्क और गिग-स्टाइल लेबर तक सीमित रहेंगे। लेखकों का सुझाव है कि संगठनों को AI को लागत कटौती के उपकरण के रूप में उपयोग करते समय सावधान रहना चाहिए।
वे चेतावनी देते हैं कि यदि नौकरियों को ठीक से पुनर्गठित नहीं किया गया, तो इससे पेशेवर विकास की नींव कमजोर हो सकती है। छोटे और मध्यम उद्यमों के लिए, सब्सिडी वाले सीमित टूल्स को अपनाने की क्षमता यह तय करेगी कि उनकी उत्पादकता बड़ी फर्मों की तुलना में कैसी होगी, जो उच्च निश्चित लागतों को वहन कर सकती हैं।
अगले दो वर्षों में वास्तविक दुनिया के डेटा के परिपक्व होने के साथ, भविष्य के काम में टास्क-लेवल विस्थापन को मापने पर ध्यान दिया जाएगा। इच्छुक पाठक प्राथमिक साक्ष्यों की जांच के लिए आधिकारिक CeRAI वेबसाइट से पूरा दस्तावेज डाउनलोड कर सकते हैं। उम्मीद है कि नीति निर्माता और उद्योग जगत के नेता देश भर में भविष्य के प्रशिक्षण और रीस्किलिंग पहलों का मार्गदर्शन करने के लिए इन निष्कर्षों का उपयोग करेंगे।
