एक ताजा स्नातक किसी आईटी कंपनी में एंट्रीलेवल नौकरी के लिए आवेदन करता है, वह तरह की नौकरी, जो कुछ साल पहले तक हर सीजन हजारों नए कर्मचारियों को खपा लेती थी. इस साल, उसी कंपनी में ऐसे कम पद हैं. जो काम जूनियर कभी करते थे, बुनियादी कोडिंग जांच, साधारण डेटा एंट्री, ग्राहकों के पहले जवाब का मसौदा, वह अब तेजी से कुछ ही सेकेंड में एक एआई टूल कर देता है. भारत में करियर शुरू करने के लिए यह सच में एक उलझन भरा समय है, और यह उलझन दो सच्चे तथ्यों से आती है, जो एकदूसरे के उलट लगते हैं.
विश्व बैंक की वर्ल्ड डेवलपमेंट रिपोर्ट 2026 ने पाया कि भारत जैसे देशों में सिर्फ करीब 4.5 प्रतिशत नौकरियों को जनरेटिव एआई से असली ऑटोमेशन का खतरा है, अमीर देशों के 14.2 प्रतिशत के मुकाबले कहीं कम.
किन नौकरियों पर भारत सबसे ज्यादा निर्भर
इस पैमाने पर, भारत को अपेक्षाकृत सुरक्षित महसूस करना चाहिए. पर उसी रिपोर्ट में यह भी लिखा है कि ठीक उन्हीं क्षेत्रों में एंट्रीलेवल व्हाइटकॉलर नौकरियां, जिन पर भारत सबसे ज़्यादा निर्भर है, आईटी सेवाएं, वित्त, बिजनेस प्रोसेस आउटसोर्सिंग, में पहले से मापी जा सकने वाली नौकरी की कमी दिख रही है, भले ही देश का कुल जोखिम आंकड़ा कम बना हुआ है.
दोनों तथ्य सच हैं क्योंकि वे अलगअलग चीज़ें नाप रहे हैं. राष्ट्रीय औसत लाखों नौकरियों को एक साथ मिला देता है, जिन्हें एआई सच में छू भी नहीं सकता, जैसे खेती, निर्माण, व्यक्तिगत देखभाल, कुशल कारीगरी, और कुछ छोटी संख्या में नौकरियां, जिन्हें यह सीधे छूता है. एंट्रीलेवल “रूटीन कॉग्निटिव काम,” यानी उस तरह के अनुमानित, नियमआधारित काम, जो जूनियर कर्मचारियों को पारंपरिक रूप से इसलिए दिए जाते थे कि वे काम करते हुए सीखें, ठीक इसी दूसरी श्रेणी में आते हैं.
94 प्रतिशत गिरावट
दक्षिण कोरिया इसका एक शुरुआती संकेत देता है कि यह बड़े पैमाने पर कैसा दिख सकता है. 2022 से 2026 के बीच, वहां युवा रोजगार 285,000 गिर गया, जिसमें से 94 प्रतिशत गिरावट एआईप्रभावित उद्योगों में केंद्रित थी, जबकि उन्हीं उद्योगों में अनुभवआधारित काम करने वाले पचास साल के आसपास के कामगारों का रोजगार असल में बढ़ गया.
करियर की पारंपरिक पहली सीढ़ी
भारत के लिए खास तौर पर असहज हिस्सा यह है. ये खबर आप हिमाचल से में पढ़ रहे हैं। करियर की पारंपरिक पहली सीढ़ी, यानी वह एंट्रीलेवल नौकरी, जहां कोई युवा दोहराव के ज़रिए काम सीखता था, ठीक वही सीढ़ी है, जिसे बदलने में एआई सबसे माहिर है. अगर यह सीढ़ी काफी उद्योगों में कमज़ोर हो जाए, तो गहरा सवाल सिर्फ यह नहीं कि कौन सी नौकरियां गायब होती हैं, बल्कि यह भी है कि अगली पीढ़ी ज़्यादा पेचीदा काम करना सीखेगी कैसे, अगर उन्हें पहले अभ्यास के लिए आसान संस्करण कभी मिला ही नहीं.
तो इस बदलाव में सच में कौन से हुनर अपनी कीमत बनाए रखते हैं? इस सवाल पर ज़्यादातर शोध में एक जैसा पैटर्न दिखता है. एआई पहला मसौदा, पहला जवाब, पहली गणना बनाने में बहुत अच्छा है. यह अब भी इस मामले में कहीं कमजोर है कि कौन सा पहला मसौदा किसी खास इंसान या हालात के लिए असल में सही है, किसी नाराज ग्राहक को संभालने में, किसी अस्पष्ट निर्देश में, या ऐसे फैसले में जिसका कोई साफ किताबी जवाब न हो, यह फैसला करने में.
तकनीकी हुनर मायने रखना बंद कर देगा
बातचीत, आलोचनात्मक समझ, और सीधे दूसरे लोगों की समस्याओं के साथ काम करने पर बने हुनर, सिर्फ डेटा पर नहीं, एआई का मुकाबला करने के बजाय उसके साथ मिलकर काम करते हैं. इसका यह मतलब नहीं कि तकनीकी हुनर मायने रखना बंद कर देगा. इसका मतलब है कि तकनीकी हुनर को अब उस चीज़ के साथ जोड़ने की जरूरत है, जिसे दोहराने में एआई सच में मुश्किल पाता है, न कि उसे अकेले पूरी योग्यता मान लेना.
समझ, बातचीत, और नतीजों की असली जिम्मेदारी
किसी युवा भारतीय के लिए, जो यह तय कर रहा है कि आगे क्या सीखे, व्यावहारिक सबक तकनीक से बचना नहीं है, जो ज़्यादातर आधुनिक करियर में लगभग नामुमकिन ही होगा. सबक यह है कि किसी भी काम के उन हिस्सों को सक्रिय रूप से ढूंढें, जिनमें असली समझ, असली बातचीत, और नतीजों की असली ज़िम्मेदारी शामिल हो, न कि सिर्फ उन रूटीन, दोहराए जा सकने वाले हिस्सों को, जो सबसे जल्दी सीखे जा सकते हैं, और जो, जैसा पता चला, सबसे आसानी से ऑटोमेट भी हो जाते हैं.
अगली बार जब आप सोचें कि आगे कौन सा हुनर सीखें, तो शायद ‘आज किसकी मांग है’ से ज़्यादा एक तीखा सवाल पूछने लायक है. यह पूछिए कि पांच साल बाद, वही काम करते हुए, एक सोचसमझकर काम करने वाला, ढलने लायक इंसान अब भी क्या ऐसा कर पाएगा, जो कोई मशीन उतनी अच्छी तरह नहीं कर पाएगी.
