नई दिल्ली:

महीनों तक, एआई और नौकरी छूटने के बारे में बातचीत एक नियंत्रित जलन की तरह महसूस हुई, जो अमूर्त शोध पत्रों या उच्च-स्तरीय सिलिकॉन वैली बोर्डरूम में हो रही थी। लेकिन ताज़ा आंकड़े बताते हैं कि आग दालान तक पहुंच गई है.

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पिछले हफ्ते, चैलेंजर, ग्रे और क्रिसमस की एक रिपोर्ट में एक चौंकाने वाला खुलासा हुआ: अप्रैल में अमेरिकी नौकरी में कटौती में 38% की बढ़ोतरी हुई, जिसमें 21,000 से अधिक छंटनी के लिए एआई को मुख्य चालक बताया गया। वैश्विक स्तर पर, वर्ष के पहले कुछ महीनों में 93,000 से अधिक तकनीकी नौकरियों में कटौती की गई। जैसे ही यह लहर भारतीय तटों से टकराती है, हम सिर्फ विस्थापन का संकट नहीं देख रहे हैं; हम काम पर जाने के अर्थ का एक बुनियादी ‘कायापलट’ देख रहे हैं।

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‘एंट्री लेवल आर्मी’ की मौत

रेस्ट्रोवर्क्स (पूर्व में पॉज़िस्ट) के संस्थापक और सीईओ आशीष तुलस्यान कहते हैं, “डर वास्तविक हैं। इसमें कोई दो राय नहीं है।” दशकों तक, भारतीय आईटी और तकनीकी मॉडल एक विशाल त्रिकोण की तरह बनाया गया था: हजारों कनिष्ठ कर्मचारियों का एक विशाल आधार जो मैनुअल “ग्रंट वर्क” कर रहे थे, मालिकों के एक छोटे से शीर्ष का समर्थन करते थे।

तुलसियान का तर्क है कि यह मॉडल केवल प्रणालीगत अक्षमताओं को दूर करने के लिए अस्तित्व में था। अब, AI उन दरारों को ठीक कर रहा है। जिन लोगों को बिंदु A से बिंदु B तक डेटा ले जाने के लिए काम पर रखा गया था उनकी “सेना” की अब आवश्यकता नहीं है। जब मशीन घुरघुराने का काम करती है, तो उस त्रिभुज का आधार गायब हो जाता है।

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यह परिवर्तन आश्चर्यजनक सटीकता के साथ घर कर रहा है। अकेले अप्रैल 2026 में, Oracle ने कथित तौर पर AI की ओर कदम बढ़ाते हुए भारत में लगभग 12,000 कर्मचारियों को नौकरी से निकाल दिया। यहां तक ​​कि दिग्गज भी पुनर्गणना कर रहे हैं। TCS ने FY26 में अपने कर्मचारियों की संख्या 12,000 से अधिक कम कर दी, जो पारंपरिक उच्च-मात्रा वाले नियुक्ति मॉडल से दूर जाने का संकेत है। उद्योग “एआई नेटिव” मॉडल में बदलाव देख रहा है, जहां कॉग्निजेंट, फ्रेशवर्क्स और सुपरऑप्स जैसी कंपनियां छोटी, दुबली टीमों के आसपास परिचालन को फिर से डिजाइन कर रही हैं।

‘एआई वॉशिंग’ और साइलेंट कल्ट

हालाँकि, “एआई वॉशिंग” नामक एक गहरा चलन उभर रहा है। पूरे उद्योग में, यह संदेह बढ़ रहा है कि कंपनियां पारंपरिक अधिकारों का विस्तार करने या पिछले ओवर-हायरिंग को सही करने के लिए एक सुविधाजनक मुखौटा के रूप में “एआई-संचालित पुनर्गठन” का उपयोग कर रही हैं। छंटनी को एक तकनीकी अनिवार्यता के रूप में परिभाषित करके, कंपनियां अपनी कहानी को ‘संघर्ष’ से ‘नवाचार’ में स्थानांतरित कर सकती हैं।

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यह प्रायः एक ‘मूक’ प्रक्रिया होती है। जबकि लाइवस्पेस (1,000 भूमिकाएं) या पॉकेट एफएम जैसी कंपनियों ने दोहरे अंकों में कटौती के साथ सुर्खियां बटोरी हैं, प्रमुख आईटी खिलाड़ी अक्सर विलंबित ऑनबोर्डिंग और दोहरावदार, कम-मूल्य वाली भूमिकाओं को लगातार समाप्त करके चुपचाप कर्मचारियों की कटौती कर रहे हैं। PeopleIQ की संस्थापक दीप्ति रावल का मानना ​​है कि यह कटौती अब पुनर्मूल्यांकन का एक मानक हिस्सा है कि किसी कार्य में वास्तव में कितने मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता है।

फोटो क्रेडिट: एआई द्वारा तैयार की गई छवि

द इंडियन स्टोरी: ऑग्मेंटेशन बनाम एट्रिशन

फिर भी, भारत में जमीनी हकीकत एक अजीब विरोधाभास है। जबकि वैश्विक डेटा नियुक्तियों पर रोक की ओर इशारा करता है, नोब्रोकर के सह-संस्थापक सौरभ गर्ग बताते हैं कि एआई अक्सर गुलाबी चूक के बजाय परिचालन थकान के खिलाफ एक ढाल के रूप में कार्य करता है। “कठिन कार्य” को अपने हाथ में लेकर, एआई टीमों को मैन्युअल प्रक्रियाओं के बोझ के बिना बड़े पैमाने पर काम करने की अनुमति देता है।
यह दर्शन विभिन्न समूहों में भी लागू किया जा रहा है। आरपीजी समूह, जिसमें सीएट, जेनसर और केईसी शामिल हैं, के मुख्य डिजिटल अधिकारी अमोल देशपांडे कहते हैं कि “प्रत्येक नौकरी में एआई की वृद्धि इस स्तर पर एआई के कारण नौकरियों के नुकसान से काफी अधिक होगी।”

पारंपरिक व्यापारिक नेताओं के लिए, लक्ष्य परिवर्तन है, समाप्ति नहीं। देशपांडे ने इस बात पर प्रकाश डाला कि आरपीजी “प्रबंधकों को सूचना मध्यस्थों से मानव-एआई सहयोग के समर्थकों में स्थानांतरित करके” नौकरी के नुकसान के बारे में चिंताओं को दूर कर रहा है, एक ऐसा कदम जिसके लिए सहानुभूति और नैतिक नेतृत्व की आवश्यकता होती है जिसे एआई आसानी से दोहरा नहीं सकता है।

“भारत” और पारंपरिक क्षेत्रों का परिवर्तन

यह बदलाव पारंपरिक क्षेत्रों में भी दिखाई दे रहा है। ग्लोबस फैशन के सीईओ रंगनाथ कुपुर का कहना है कि एआई का उपयोग अब रुझान पूर्वानुमान को तेज करने के लिए किया जाता है, जिसमें लोगों को टूल के साथ-साथ कार्य करने के कौशल के साथ सशक्त बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।
ऐसा सिर्फ टेक हब में नहीं हो रहा है। Vahan.ai के संस्थापक और सीईओ माधव कृष्ण, “भारत” में एक बदलाव देखते हैं

एआई भाषा और डिजिटल साक्षरता से जुड़ी बाधाओं को कम कर रहा है। कृष्णा के लिए, भविष्य में एआई-लिंक्ड गिग वर्क की एक नई नस्ल शामिल है – जैसे कि भारतीय भाषा डेटा एनोटेशन – जो लाखों लोगों के लिए एक प्रमुख रोजगार श्रेणी बन सकती है।

नया ‘कौशल अंतर’ संकट और दोहरे ट्रैक करियर

यह परिवर्तन एक क्रूर नई वास्तविकता का निर्माण करता है। एआई-स्ट्रीम और लेफ्ट-बैक के बीच बढ़ती खाई। संकट सिर्फ यह नहीं है कि उपकरण मौजूद हैं; आलम ये है कि कर्मचारी दो खेमों में बंटते जा रहे हैं.

जो लोग एआई का उपयोग करना जानते हैं वे “सुपर-कर्मचारी” बन रहे हैं, जबकि जो नहीं जानते वे अपनी भूमिकाएँ स्वचालित पा रहे हैं। चाहे पुणे में फैक्ट्री फ्लोर हो या हैदराबाद में बैक-ऑफिस, डर व्याप्त है, केका एचआर के सीआरओ तपन आचार्य ने चेतावनी दी है। तीसरी पंक्ति के कार्यकर्ता के लिए, “दक्षता” अक्सर “अतिरेक” का एक विनम्र पर्याय है।

यह अंतर वह है जहां कंपनियों को निवेश करना चाहिए। उदाहरण के लिए, आरपीजी ग्रुप ने इग्नाइट और ई-लुमिनाटी जैसी अपनी समर्पित अकादमियों के माध्यम से एआई क्षमताओं में 30% सुधार किया है। इस “एआई कौशल” का निर्माण करके, कंपनी अमूर्त भय को पीछे छोड़ रही है और कर्मचारियों को नए “दोहरे ट्रैक कैरियर पथ” पर नेविगेट करने के लिए तैयार करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है।

पारंपरिक साक्षात्कार की मृत्यु

क्योंकि इस नए मॉडल के लिए अलग तरह की प्रतिभा की आवश्यकता है, इसलिए कंपनियों द्वारा नियुक्तियों के तरीके को खत्म किया जा रहा है। एम्फेसिस में वैश्विक डिलीवरी के प्रमुख रवि वसंतराज का कहना है कि पारंपरिक मॉडल “कौशल-गहन” संरचना का मार्ग प्रशस्त कर रहा है। एमफैसिस पारंपरिक कैंपस भर्ती से दूर संरचित इंटर्नशिप और हैकथॉन के पक्ष में चला गया है जो महीनों में “वास्तविक दुनिया की क्षमता” का आकलन करता है। इस नई दुनिया में, नंबर एक विशेषता कोई विशिष्ट डिग्री नहीं है, बल्कि “सीखने की क्षमता” है।

डिज़ाइन सिद्धांतों के संदर्भ में सुरक्षा जाल

यहीं पर चुनौती ‘उपकरण’ से ‘प्रतिभा’ की ओर बढ़ती है। वाधवानी फाउंडेशन के डॉ. अजय केला लोगों को उच्च-मूल्य वाली भूमिकाओं के लिए तैयार करने के लिए “शुद्ध कौशल” का तर्क देते हैं। उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में, यह वैकल्पिक नहीं है। चाहे वह स्टेरिस हेल्थकेयर हो या ट्रायोट्री टेक्नोलॉजीज, मशीन डेटा संसाधित करती है जबकि मानव नैदानिक ​​​​जिम्मेदारी संभालता है। स्टेरिस हेल्थकेयर के अध्यक्ष जीवन कसारा कहते हैं, “मानव नौकरियों में एआई की जगह लेने के बारे में चिंताएं समझ में आती हैं, लेकिन फार्मा और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, कार्यबल में एआई का उपयोग कुछ अलग दिखाता है। यहां जो देखा जाएगा वह प्रतिभा के प्रतिस्थापन के बजाय भूमिकाओं का समायोजन है।” उन्होंने कहा कि एआई इस क्षेत्र में क्लिनिकल डेटा प्रोसेसिंग, फार्माकोविजिलेंस सिग्नल डिटेक्शन और ट्रायल साइट मॉनिटरिंग जैसे कठिन और डेटा-संचालित कार्यों को संभालेगा।

ट्रायोट्री टेक्नोलॉजीज के संस्थापक और सीईओ सुरजीत ठाकुर ने इस बात पर प्रकाश डाला: “उद्योग भर में, एआई के नेतृत्व वाली नौकरी के नुकसान के बारे में चिंताएं वैध हैं, खासकर जब रिपोर्ट बताती है कि वैश्विक स्तर पर लगभग 41% नियोक्ता कार्यबल में कटौती की संभावना तलाश रहे हैं, जहां स्वचालन दोहराए जाने वाले कार्यों की जगह ले सकता है। रीस्किलिंग और एआई-एकीकृत कार्यबल मॉडल।” उन्होंने आगे कहा कि एआई-संचालित प्रणालियाँ पहले से ही पूर्वानुमानित निदान, दूरस्थ निगरानी, ​​​​बेहतर निदान, वर्कफ़्लो समन्वय और नैदानिक ​​​​समीक्षा के समय को लगभग 40% तक कम करने के साथ तेज और अधिक कुशल रोगी देखभाल वितरण को सक्षम करके रोगी देखभाल को बदल रही हैं।

जैसा कि एआईएनश्योर्ड के सीटीओ डॉ. श्रीनिवास पद्मनाभुनी बताते हैं, हम “वाइब कोड क्लीनअप विशेषज्ञों” की वृद्धि देख रहे हैं जो यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई-जनरेटेड कोड का कठोरता से परीक्षण किया जाता है। पेरोल, प्रदर्शन, या रोगी देखभाल जैसे क्षेत्रों में मानव बुद्धि को लूप से हटाना, जैसा कि Vahan.ai अपने “मानव-इन-द-लूप” भर्तीकर्ताओं पर जोर देता है, न केवल संगठनात्मक रूप से खतरनाक है; यह विश्वास का उल्लंघन है. पद्मनाभुनी ने कहा कि व्यापक एआई तैनाती के बावजूद, गलतियों और पक्षपातपूर्ण निर्णयों से लेकर जीवन-घातक दुर्घटनाओं तक असफलताओं का एक पैटर्न देखा जा रहा है।

जमीनी स्तर

रुझान स्पष्ट है. नियमित कोडिंग और प्रवेश स्तर की निष्पादन भूमिकाओं को स्वचालित किया जा रहा है, लेकिन एआई/एमएल, साइबर सुरक्षा और डेटा इंजीनियरिंग में विशेष प्रतिभा की मांग रिकॉर्ड ऊंचाई पर पहुंच रही है। प्रमुख अंतरराष्ट्रीय तकनीकी स्टाफिंग सूचकांकों (जैसे चैलेंजर और ग्लोबल हेस प्रोजेक्शन) के डेटा से पता चलता है कि जहां प्रवेश स्तर के “सपोर्ट कोडिंग” पदों के लिए आधार वेतन वैश्विक स्तर पर 8% तक स्थिर या गिरावट आई है, वहीं विशेष प्रतिभा के लिए मुआवजा रिकॉर्ड ऊंचाई पर पहुंच रहा है। 2026 के वार्षिक प्रतिभा कमी सर्वेक्षण से पता चलता है कि एआई/एमएल, साइबर सुरक्षा, डेटा इंजीनियरिंग और जेनरेटिव मॉडल फाइन-ट्यूनिंग में विशेषज्ञता की मांग अकेले इस वर्ष 45% बढ़ गई है।

भारत के शीर्ष तकनीकी केंद्रों में, इस विशिष्ट कार्यबल के लिए प्रतिस्पर्धा भयंकर है। प्रमुख भारतीय एचआर कंसल्टेंसी से व्यापक वेतन गाइड और रिपोर्ट – जिसमें टीमलीज और माइकल पेज इंडिया की 2026 वेतन रिपोर्ट शामिल है – पुष्टि करती है कि एआई-प्रमाणित प्रतिभा अब पारंपरिक सॉफ्टवेयर भूमिकाओं पर 100% से 150% का “डिजिटल प्रीमियम” कमाती है।

ग्लोब्स में ट्रेंड-पूर्वानुमान से लेकर Vahan.ai की फ्रंटलाइन एक्सेसिबिलिटी और आरपीजी में डिजिटल अकादमियों तक, AI आपके काम के “उबाऊ” हिस्सों को संभाल रहा है। यदि आपकी भूमिका 80% दोहरावपूर्ण निष्पादन की थी, तो आपको कंधे पर एक डिजिटल टैप का सामना करना पड़ रहा है। कमरे में बने रहने का एकमात्र तरीका विस्थापन की “दक्षता” लहर की बाढ़ बनने से पहले परिवर्तित करना चुनना है।