भारत में AI अपनाने में तेजी: केवल एक चौथाई कंपनियां कार्यबल को तैयार मानती हैं, परिवर्तन की चुनौतियां सामने आ रही हैं

भारत में AI अपनाने में तेजी: श्रमशक्ति की तैयारी पिछड़ी, आर्थिक बदलाव की चिंता

एक हालिया सर्वेक्षण से पता चलता है कि भारतीय कंपनियां अभूतपूर्व गति से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अपना रही हैं, लेकिन साथ ही, केवल एक चौथाई से भी कम कंपनियां मानती हैं कि उनके कर्मचारी पूरी तरह से तैयार हैं। यह आंकड़ा हाल की उद्योग रिपोर्टों से आया है, जो भारत में AI प्रौद्योगिकी को लागू करने की प्रक्रिया में गहरी संरचनात्मक समस्याओं को दर्शाता है: प्रतिभा की आपूर्ति तकनीकी मांग को पूरा नहीं कर पा रही है।

भारतीय अर्थव्यवस्था पर नजर रखने वालों के लिए यह संकेत महत्वपूर्ण है। AI अपनाने में तेजी भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था के उभार का एक हिस्सा है, लेकिन श्रमशक्ति की तैयारी में पिछड़ापन उत्पादकता बढ़ाने और वैश्विक प्रतिस्पर्धा में एक 'कमजोर कड़ी' बन सकता है।

AI अपनाने में तेजी क्यों?

भारतीय कंपनियों द्वारा AI अपनाने की गति आकस्मिक नहीं है। पिछले कुछ वर्षों में, डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे (जैसे UPI, Aadhaar) के प्रसार ने डेटा संचय की नींव रखी; वैश्विक सेवा वितरण की मांग (IT, BPO) ने कंपनियों को दक्षता बढ़ाने के लिए ऑटोमेशन अपनाने के लिए मजबूर किया; भारत का विशाल स्टार्टअप इकोसिस्टम (विशेषकर फिनटेक, SaaS में) स्वाभाविक रूप से AI को अपना रहा है। इसके अलावा, भारत सरकार द्वारा शुरू की गई 'मेक इन इंडिया' और 'डिजिटल इंडिया' योजनाएं, साथ ही प्रोडक्शन लिंक्ड इंसेंटिव (PLI) योजना, अप्रत्यक्ष रूप से कंपनियों को विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित कर रही हैं।

सर्वेक्षण में 'लगभग 25% कंपनियों का मानना है कि कर्मचारी तैयार हैं' का अर्थ है कि समग्र अपनाने में तेजी के बावजूद, अधिकांश कंपनियों ने अभी तक कौशल नवीनीकरण (reskilling) शुरू नहीं किया है। यह वास्तव में भारत के आर्थिक परिवर्तन का एक विशिष्ट विरोधाभास है: प्रौद्योगिकी का प्रसार मानव पूंजी के उन्नयन से तेज है।

श्रमशक्ति की तैयारी क्यों अपर्याप्त है?

कारणों को तीन श्रेणियों में बांटा जा सकता है:

1. शिक्षा प्रणाली का अलगाव: भारत की इंजीनियरिंग शिक्षा भले ही बड़े पैमाने पर हो, लेकिन पाठ्यक्रम उद्योग की मांग से पिछड़ा हुआ है, AI, मशीन लर्निंग जैसे अग्रणी क्षेत्रों में शिक्षण और वास्तविक अनुप्रयोग के बीच अंतर है। अधिकांश स्नातकों के पास व्यावहारिक और परियोजना अनुभव का अभाव है।

2. कार्य पर प्रशिक्षण की कमी: कंपनियां अक्सर कर्मचारी प्रशिक्षण में निवेश करने के बजाय AI टूल खरीदने को प्राथमिकता देती हैं। सर्वेक्षण से पता चलता है कि कई कंपनियां AI को 'प्लग एंड प्ले' समाधान मानती हैं और संगठनात्मक परिवर्तन के लिए आवश्यक मानव पूंजी निवेश को कम आंकती हैं।

3. प्रतिभा पलायन और असमान वितरण: शीर्ष AI प्रतिभा बड़ी टेक कंपनियों और विदेशों की ओर जाती है, जिससे छोटी और मझोली कंपनियों को आकर्षित करना मुश्किल होता है। साथ ही, AI कौशल IT केंद्रों (बेंगलुरु, हैदराबाद) में केंद्रित हैं, जबकि विनिर्माण, कृषि जैसे क्षेत्रों में प्रतिभा दुर्लभ है।

भारतीय अर्थव्यवस्था के लिए इसका क्या अर्थ है?

सकारात्मक पक्ष देखें तो, AI अपनाने में तेजी से भारत के सेवा और विनिर्माण क्षेत्रों की उत्पादकता बढ़ने की उम्मीद है, और इसकी वैश्विक सेवा वितरण केंद्र के रूप में स्थिति मजबूत होगी। उदाहरण के लिए, फिनटेक कंपनियां धोखाधड़ी के जोखिम को कम करने के लिए AI का उपयोग कर रही हैं, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित कर रहे हैं, और दवा अनुसंधान कंपनियां अणु स्क्रीनिंग में तेजी ला रही हैं। लेकिन इन लाभों की पूर्ण प्राप्ति के लिए श्रमशक्ति के कौशल का मेल होना आवश्यक है।यदि श्रम बल की तैयारी तेजी से नहीं बढ़ाई गई, तो भारत 'अर्ध-स्वचालन जाल' में फंस सकता है - कंपनियां कुछ चरणों में AI का उपयोग करेंगी, लेकिन प्रतिभा की कमी के कारण एंड-टू-एंड परिवर्तन नहीं कर पाएंगी, जिससे निवेश पर प्रतिफल अपेक्षा से कम होगा और अंततः 'भारतीय AI क्षमता' में विदेशी निवेश का विश्वास कमजोर होगा।

दूसरी ओर, AI रोजगार संरचना में ध्रुवीकरण को बढ़ा सकता है: उच्च कौशल वाली नौकरियों (AI इंजीनियर, डेटा विश्लेषक) के वेतन में वृद्धि होगी, जबकि निम्न कौशल वाली नौकरियों पर प्रतिस्थापन का दबाव होगा। जनसांख्यिकीय लाभांश पर निर्भर भारत के लिए यह चुनौती और अवसर दोनों है - यदि प्रशिक्षण प्रणाली उपयुक्त हो, तो AI बड़ी संख्या में नई सेवा नौकरियां सृजित कर सकता है; यदि नहीं, तो असमानता बढ़ सकती है।

नीति और उद्यमों को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए?

भारत सरकार ने पहले ही कई पहलें शुरू की हैं, जैसे राष्ट्रीय AI रणनीति (#AIforAll), उद्योगों के साथ साझेदारी में कौशल प्रशिक्षण केंद्र स्थापित करना। लेकिन गति और कवरेज को अभी भी मजबूत करने की आवश्यकता है। विशिष्ट सुझावों में शामिल हैं:

• K-12 शिक्षा में AI साक्षरता को शामिल करना, बचपन से कम्प्यूटेशनल सोच विकसित करना;
• उद्यमों के साथ प्रशिक्षुता साझेदारी का विस्तार, नौकरी पर प्रशिक्षण में AI कौशल को शामिल करना;
• छोटे और मध्यम उद्यमों के लिए AI सब्सिडी प्रदान करना, उनकी प्रशिक्षण लागत कम करना;
• राष्ट्रीय AI कौशल प्रमाणन प्रणाली का निर्माण, श्रम बल की गतिशीलता में सहायता करना।

उद्यम स्तर पर, AI परिवर्तन को केवल तकनीकी खरीद के बजाय 'प्रतिभा परिवर्तन' के रूप में देखना चाहिए। आंतरिक AI अकादमी स्थापित करना, ऑनलाइन शिक्षा प्लेटफार्मों के साथ साझेदारी करना, और क्रॉस-फंक्शनल AI टीम बनाना सभी व्यवहार्य रास्ते हैं।

निष्कर्ष

AI को तेजी से अपनाना भारत की आर्थिक जीवंतता का संकेत है, लेकिन श्रम बल की तैयारी की कठोर वास्तविकता हमें याद दिलाती है: तकनीक स्वयं विकास का इंजन नहीं है, प्रतिभा है। केवल इस 'AI तैयारी अंतर' को कम करके ही भारत अपनी अरबों जनसंख्या के लाभांश को वास्तव में मुक्त कर सकता है और वैश्विक AI प्रतियोगिता में अपनी जगह बना सकता है। आने वाले वर्षों में, श्रम बल के कौशल पुनर्निर्माण की गति यह तय करेगी कि भारत 'AI अपनाने वाले' से 'AI नवप्रवर्तक' तक विकसित हो सकता है या नहीं।