कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आविष्कारक की मानसिकता की अपूरणीय प्रकृति

क्या AI की वजह से नौकरियों का सर्वनाश होगा? एक कौशल ही तय करेगा कि आखिर में कौन जीतेगा?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारी कामकाजी दुनिया में क्रांति ला रही है - और साथ ही बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी की गहरी आशंकाओं को भी हवा दे रही है। जहाँ कई लोग अपनी नौकरियों को लेकर चिंतित हैं और पढ़ाई में लाखों लोगों के नुकसान की आशंका है, वहीं अमेज़न के संस्थापक जेफ़ बेज़ोस भविष्य की एक आश्चर्यजनक रूप से अलग तस्वीर पेश करते हैं। उनका सिद्धांत उत्तेजक और क्रांतिकारी है: एक खास तरह का व्यक्ति होता है जिसे एआई कभी भी पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकता, चाहे तकनीक कितनी भी उन्नत क्यों न हो जाए।

बेजोस केवल उच्च योग्यता प्राप्त विशेषज्ञों या शिक्षाविदों की बात नहीं कर रहे हैं। उनके विचार के मूल में एक और भी मौलिक गुण निहित है: "आविष्कारक की मानसिकता"। यह किसी निर्धारित सूत्र का पालन करके नहीं, बल्कि अप्रत्याशित चुनौतियों के लिए अभिनव समाधान उत्पन्न करने हेतु मौजूदा संसाधनों और ज्ञान का रचनात्मक पुनर्संयोजन करके समस्याओं का समाधान करने की क्षमता है। यह एक कारीगर की भावना, तात्कालिक प्रतिभा और एक रणनीतिक दूरदर्शी की भावना है जो न केवल मौजूदा पैटर्न को अनुकूलित करता है, बल्कि पूरी तरह से नए पैटर्न भी बनाता है।

शुरुआत में जो बात किसी तकनीकी अरबपति के निजी दर्शन जैसी लगती है, वह ठोस आंकड़ों और वैज्ञानिक अध्ययनों से पुष्ट होती है। मैकिन्से से लेकर विश्व आर्थिक मंच तक के विश्लेषणों से स्वचालित नियमित कार्यों और अपसारी सोच, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और रणनीतिक नेतृत्व जैसे अपूरणीय मानवीय कौशलों के बीच एक स्पष्ट विभाजक रेखा उभरती है। यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि एआई युग में नौकरी के बाजार में "आविष्कारशीलता" सबसे मूल्यवान वस्तु क्यों बन रही है, इस परिवर्तन से कौन से उद्योग सबसे अधिक प्रभावित हैं, और कौन से "भविष्य के कौशल" वास्तव में यह निर्धारित करते हैं कि काम की नई दुनिया में कौन विजेता बनकर उभरेगा।

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उत्तेजक थीसिस: एआई युग में आविष्कारशीलता सबसे मूल्यवान संसाधन क्यों बन जाएगी

जेफ बेजोस का यह दावा कि कुछ श्रेणियों के कर्मचारियों की जगह कृत्रिम बुद्धिमत्ता कभी नहीं ले सकती, आम जनता में एआई क्रांति के कारण पैदा हो रही अस्तित्व संबंधी चिंताओं के बिल्कुल विपरीत है। जहाँ लाखों लोग बड़े पैमाने पर नौकरियों के नुकसान के खतरे से भयभीत हैं, वहीं अमेज़न के संस्थापक भविष्य की एक ज़्यादा आशावादी तस्वीर पेश करते हैं। हालाँकि, उनका यह बयान एक आश्वस्त करने वाला संदेश कम और वैश्विक रोज़गार बाज़ार को बदल रही आर्थिक और तकनीकी वास्तविकताओं का एक यथार्थवादी आकलन ज़्यादा है।

मुख्य निष्कर्ष यह है कि सभी मानवीय कार्यों को एल्गोरिदम और स्वचालन तकनीक द्वारा समान रूप से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता। वास्तव में, कुशल श्रमिकों का एक वर्ग ऐसा है जिनकी मूल योग्यताएँ मानवीय विशेषताओं से इतनी गहराई से जुड़ी हैं कि मशीनों द्वारा उनका पूर्ण प्रतिस्थापन संभव नहीं है। इन कुशल श्रमिकों की एक विशिष्ट मानसिक संरचना होती है जो मौजूदा ज्ञान के मात्र संयोजन से कहीं अधिक होती है।

स्वचालित और अपूरणीय कौशल के बीच रेखा खींचना

मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट ने जॉब ऑटोमेशन के अपने व्यापक विश्लेषण में दिखाया है कि विभिन्न व्यवसायों में विश्लेषित सभी कौशलों में से लगभग 41 प्रतिशत में एआई के माध्यम से उच्च परिवर्तन क्षमता प्रदर्शित होती है। हालाँकि, ये माप एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करते हैं: सभी परीक्षित दक्षताओं में से केवल लगभग 0.7 प्रतिशत ही पूरी तरह से स्वचालित हो सकती हैं। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि कोई भी कार्य पूरी तरह से मशीनों द्वारा नहीं संभाला जा सकता, क्योंकि प्रत्येक मानवीय गतिविधि विभिन्न कौशल स्तरों का मिश्रण दर्शाती है।

सबसे ज़्यादा स्वचालन क्षमता वाले उद्योग वे हैं जिनमें दोहराए जाने वाले और पूर्वानुमानित कार्य होते हैं। विनिर्माण उद्योग अपनी 45 प्रतिशत गतिविधियों को स्वचालित कर सकता है, जबकि परिवहन और रसद क्षेत्र लगभग 40 प्रतिशत तक स्वचालित हो सकते हैं। खुदरा क्षेत्र में, सैद्धांतिक स्वचालन क्षमता 53 प्रतिशत है, और थोक व्यापार में, यह 44 प्रतिशत है। हालाँकि, असली बात विवरणों में है: ये प्रतिशत किसी नौकरी प्रोफ़ाइल के भीतर अलग-अलग कार्यों को संदर्भित करते हैं, न कि संपूर्ण नौकरी विवरण को।

इसके विपरीत, उच्च सामाजिक या संज्ञानात्मक माँगों वाली नौकरियों में महत्वपूर्ण सीमाएँ स्पष्ट हो जाती हैं। कर्मचारी प्रबंधन, रचनात्मक समस्या-समाधान, या गहन पारस्परिक संपर्क की आवश्यकता वाले कार्यों में स्वचालन क्षमता आमतौर पर 20 प्रतिशत से भी कम होती है। यहाँ, तकनीक अपनी स्वाभाविक सीमा तक पहुँच जाती है।

बेजोस प्रतिमान: एक आर्थिक रणनीति के रूप में सरलता

बेजोस इन कौशलों के बारे में अमूर्त रूप से तर्क नहीं देते। इसके बजाय, वे अपने पेशेवर प्रोफ़ाइल और अमेज़न के संस्थापक के रूप में अपने अनुभवों का हवाला देते हैं। वे स्पष्ट रूप से खुद को एक ऐसे आविष्कारक के रूप में पहचानते हैं जो कम समय में कई अलग-अलग विचारों को विकसित और संयोजित करता है। इसके पीछे की अंतर्दृष्टि भविष्य-सुरक्षित श्रम बाज़ारों को समझने के लिए मौलिक है: एक सच्चे आविष्कारक की मानसिकता वाले लोग वे होते हैं जो समस्याओं को पूर्वनिर्धारित तरीकों से हल नहीं करते, बल्कि उपलब्ध संसाधनों और ज्ञान को पुनर्संयोजित करके नवीन समाधान तैयार करते हैं।

दिलचस्प बात यह है कि बेजोस इस क्षमता को मुख्य रूप से औपचारिक योग्यताओं या पेटेंट के ज़रिए नहीं आंकते। इसके बजाय, नौकरी के साक्षात्कारों में, वे विशेष रूप से आविष्कारों या नवीन तात्कालिकता के व्यावहारिक उदाहरणों पर ध्यान देते हैं। सवाल यह नहीं है: आपने क्या आविष्कार किया है और क्या पेटेंट कराया है? बल्कि यह है: आपने किसी समस्या को हल करने के लिए खुद क्या आविष्कार किया है? यह एक महत्वपूर्ण अंतर है जो उन लोगों पर केंद्रित है जो रचनात्मक समस्या समाधानकर्ता बनने के लिए उपयुक्त हैं, न कि कुशल श्रमिक।

इस रणनीति ने अमेज़न में एक ऐसी कॉर्पोरेट संस्कृति को जन्म दिया है जिसके मूल में निरंतर नवाचार और प्रयोग अंतर्निहित हैं। कंपनी के नेतृत्व सिद्धांत जिज्ञासा, सीखने की इच्छा और गलतियाँ करने और उनसे सीखने की तत्परता पर ज़ोर देते हैं। यह संस्कृति जानबूझकर बनाई गई है और बाद में नहीं, बल्कि एक ऐसे कार्यबल में एक रणनीतिक निवेश है जो आमूल-चूल तकनीकी परिवर्तन के साथ तालमेल बिठाने में सक्षम है।

एक उत्पादक घटना के रूप में एआई बुलबुला

एआई निवेश में औद्योगिक बुलबुले के बारे में बेजोस की चेतावनी, अपूरणीय आविष्कारशीलता के उनके कथन का खंडन नहीं करती। बल्कि, ये दोनों बातें तार्किक रूप से एक-दूसरे की पूरक हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े सट्टा उन्माद के कारण हर जगह एआई परियोजनाओं में पूंजी का प्रवाह हो रहा है, जिनमें से कई विफल हो जाएँगी। ऐसा पहले भी हो चुका है, खासकर 1990 के दशक के बायोटेक बूम के दौरान, जिसने एक पारंपरिक बुलबुले के सभी लक्षण प्रदर्शित किए, लेकिन अंततः जीवन रक्षक दवाओं और स्थायी प्रगति का उत्पादन किया।

सिद्धांत यह है: चूँकि एआई में इतना पैसा आ रहा है और इतनी सारी कंपनियाँ अपनी प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करने की कोशिश कर रही हैं, ऐसे लोगों की बहुत ज़रूरत है जो इन तकनीकों को सही मायने में समझते हों, उनका प्रभावी ढंग से इस्तेमाल कर सकें, और—और भी महत्वपूर्ण बात—उनके अनुप्रयोग के नए क्षेत्रों की पहचान कर सकें। एक मानव जैसा रोबोट या एआई चैटबॉट अपने आप में मूल्यवान नहीं है। इसका मूल्य तभी बढ़ता है जब नवोन्मेषी लोग इस रोबोट को उत्पादन प्रक्रिया में एकीकृत करते हैं या इस चैटबॉट का उपयोग पूरी तरह से नए ग्राहक इंटरफेस के लिए करते हैं।

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रचनात्मक सोच में AI की सीमाएँ

मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट का एक अध्ययन अनुभवजन्य रूप से इस बात की पुष्टि करता है जिसे बेजोस सहज रूप से समझते हैं: चिकित्सा निदान में मनुष्य और एआई सबसे प्रभावी रूप से एक साथ काम करते हैं क्योंकि वे अलग-अलग गलतियाँ करते हैं और एक-दूसरे के पूरक हैं। हालाँकि, जब रचनात्मक समस्या-समाधान और अनुनय की बात आती है, तो मानवीय योगदान स्पष्ट रूप से श्रेष्ठ रहता है।

अंतर स्पष्ट है: एआई मौजूदा डेटा में पैटर्न पहचान सकता है और सांख्यिकीय नियमितताओं के आधार पर भविष्यवाणियाँ कर सकता है। यह मौजूदा विचारों को पुनर्संयोजित भी कर सकता है और ऐसे टेक्स्ट, चित्र या कोड भी तैयार कर सकता है जो पहली नज़र में अभिनव प्रतीत होते हैं। लेकिन सच्ची रचनात्मकता—यानी, पूरी तरह से नई श्रेणियाँ बनाने या ऐसी समस्याओं को हल करने की क्षमता जिनका कोई ऐतिहासिक डेटा मौजूद नहीं है—अभी भी मानवीय दायरे में है।

2024 का एमआईटी अध्ययन इसे अपसारी सोच की अवधारणा के माध्यम से प्रदर्शित करता है। मनुष्य नई समस्याओं के अपरंपरागत समाधान खोजने में एआई प्रणालियों से व्यवस्थित रूप से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसका मूल कारण यह है: एआई प्रणालियाँ विशेष रूप से ऐतिहासिक आँकड़ों से सीखती हैं। वे इस आँकड़ों को अनुकूलित, परिवर्तित और संयोजित कर सकती हैं, लेकिन वे पूरी तरह से कुछ नया नहीं बना सकतीं।

दादाजी की आविष्कारशील भावना: व्यावहारिक नवाचार का एक रूपक

बेजोस का अपने दादाजी के बारे में किस्सा कोई भावुक संस्मरण नहीं, बल्कि आर्थिक प्रभाव वाला एक प्रबंधन रूपक है। उनके दादाजी, जिन्होंने 5,000 डॉलर में एक टूटा हुआ बुलडोजर खरीदा और पूरी गर्मी खुद क्रेन बनाकर उसकी मरम्मत में बिता दी, उन समस्या-समाधानकर्ताओं का एक बेहतरीन उदाहरण हैं जो पहले से तैयार समाधान की उम्मीद नहीं करते, बल्कि खुद समाधान तैयार करते हैं।

यह पारंपरिक इंजीनियरिंग जैसा नहीं है, जो स्थापित सिद्धांतों पर काम करती है। मेरे दादाजी व्यावहारिक आविष्कारशीलता के क्षेत्र में काम करते थे, जहाँ विशिष्ट उपकरणों की कमी को पहल और रचनात्मक सोच से दूर किया जाता है। यह क्षमता—किसी नई या अप्रत्याशित परिस्थिति के अनुकूल ढलने और व्यावहारिक समाधान विकसित करने की क्षमता—ठीक वही क्षमता है जिसे एआई, अपनी वर्तमान स्थिति में, दोहरा नहीं सकता।

बेजोस ने इस अंतर्दृष्टि को संस्थागत रूप दिया। अमेज़न विशेष रूप से ऐसी मानसिकता वाले लोगों की तलाश करता है। कंपनी गलत व्यक्ति को नियुक्त करने के बजाय 50 उम्मीदवारों का साक्षात्कार लेने और किसी को भी नौकरी पर न रखने को तैयार है। यह कार्मिक चयन रणनीति परोपकारी नहीं, बल्कि विशुद्ध रूप से आर्थिक रूप से तर्कसंगत है: आविष्कारशील लोग कंपनी में वह मूल्य पैदा करते हैं जो स्वचालित प्रक्रियाएँ उत्पन्न नहीं कर सकतीं।

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अंतरिक्ष थीसिस और स्वचालन का अर्थशास्त्र

अंतरिक्ष में मानव उपनिवेशीकरण के बारे में बेजोस का बयान पहली नज़र में विरोधाभासी लगता है। जब रोबोट सस्ते हैं तो इंसान अंतरिक्ष में क्यों जाएँ? लेकिन यहाँ भी, आर्थिक तर्क काम कर रहे हैं जो सिर्फ़ लागत की गणना से कहीं आगे जाते हैं। मानव जैसे रोबोट, जिनकी अनुमानित लागत वर्तमान में $10,000 से $60,000 के बीच है, वास्तव में औद्योगिक देशों में मानव श्रमिकों की तुलना में प्रति घंटे 25 से 30 प्रतिशत सस्ते हैं।

हालाँकि, एक विस्तृत लागत विश्लेषण से पता चलता है कि मानव जैसे रोबोट के संचालन में सबसे बड़ा लागत कारक हार्डवेयर नहीं, बल्कि मानवीय निगरानी है। हर रोबोट को उसकी निगरानी, ​​उसकी तैनाती में समन्वय, उसकी मरम्मत और उसकी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए लोगों की आवश्यकता होती है। प्रतिदिन आधे घंटे की निगरानी का काम, जिसका औसत वेतन €100 प्रति घंटा है, प्रति रोबोट सालाना €18,000 तक पहुँच जाता है। यह अक्सर सबसे बड़ा एकल लागत कारक होता है।

यह एक गहन सत्य को दर्शाता है: स्वचालन समस्त मानव श्रम का स्थान नहीं लेता, बल्कि उसे रूपांतरित करता है। यह प्रत्यक्ष उत्पादन गतिविधियों से श्रमिकों को विस्थापित करता है, लेकिन स्वचालित प्रणालियों की निगरानी, ​​समन्वय, रखरखाव और अनुकूलन में गतिविधि के नए क्षेत्रों का सृजन करता है। और यही वे नए क्षेत्र हैं जो विशेष रूप से उच्च स्तर पर उन्हीं गुणों की माँग करते हैं जिन्हें बेजोस अपूरणीय मानवीय योगदान के रूप में पहचानते हैं: समस्या-समाधान कौशल, रचनात्मकता और नवाचार की क्षमता।

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समष्टि आर्थिक परिदृश्य: कौन से क्षेत्र विशेष रूप से प्रभावित हैं

विश्व बैंक और मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट ने रोज़गार पर एआई और स्वचालन के प्रभाव के ठोस परिदृश्य विकसित किए हैं। विश्व आर्थिक मंच ने चेतावनी दी है कि दुनिया भर में लगभग 8.5 करोड़ नौकरियाँ मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित की जा सकती हैं। हालाँकि, साथ ही, लगभग 9.7 करोड़ नई नौकरियाँ सृजित हो रही हैं, मुख्यतः डेटा एनालिटिक्स, एआई, स्थिरता और सॉफ्ट स्किल्स के क्षेत्रों में।

जर्मनी में स्थिति और भी तनावपूर्ण है। इफो इंस्टीट्यूट ने पाया कि सर्वेक्षण में शामिल 27.1 प्रतिशत कंपनियों को आशंका है कि अगले पाँच वर्षों में एआई के कारण नौकरियाँ बेमानी हो जाएँगी। औद्योगिक क्षेत्र में यह आँकड़ा काफ़ी ज़्यादा, यानी 37.3 प्रतिशत है। प्रभावित कंपनियों को अपने कर्मचारियों की संख्या में औसतन लगभग 8 प्रतिशत की कमी का अनुमान है।

व्यावहारिक उदाहरण इस प्रवृत्ति के पैमाने को दर्शाते हैं: फिनटेक कंपनी क्लार्ना ने एआई कार्यान्वयन और स्वाभाविक रूप से कर्मचारियों की संख्या में कमी के कारण अपने कर्मचारियों की संख्या 5,500 से घटाकर लगभग 3,400 कर दी, जो 40 प्रतिशत की कमी है। कंपनी के एआई चैटबॉट ने उन कार्यों को अपने हाथ में ले लिया जो पहले 700 कर्मचारी करते थे। वोक्सवैगन ने एआई-संचालित अनुकूलन रणनीति के तहत अपने सॉफ्टवेयर विभाग कैरिएड के कर्मचारियों की संख्या में लगभग 1,000 पदों की कमी की।

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नौकरियों का भविष्य पदानुक्रम

डेटा एक स्पष्ट पैटर्न दर्शाता है: उच्च स्वचालन क्षमता वाले व्यवसाय और गतिविधियाँ वे हैं जिनकी विशेषता पूर्वानुमानित, नियम-आधारित प्रक्रियाएँ हैं। सॉफ़्टवेयर विकास में परिवर्तन की सबसे अधिक संभावना 81 प्रतिशत है, विशेष रूप से मानकीकृत कोड लिखने जैसे नियमित कार्यों के लिए। डेटा विश्लेषण 79 प्रतिशत पर है, और 74 प्रतिशत पर है। इन सभी मामलों में, एआई दोहराव वाले, समय लेने वाले पहलुओं को संभालता है, जबकि कुशल लोग प्रबंधन, जटिल समस्या-समाधान और गुणवत्ता आश्वासन पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

इसके विपरीत, जिन व्यवसायों में पारस्परिक संपर्क, रणनीतिक सोच या वास्तविक रचनात्मकता की आवश्यकता होती है, वे स्वचालन के प्रति काफ़ी ज़्यादा प्रतिरोधी होते हैं। इनमें शामिल हैं: कर्मचारी प्रबंधन, मनोवैज्ञानिक परामर्श, कलात्मक गतिविधियाँ, अनुसंधान एवं विकास, रणनीतिक व्यावसायिक योजना और नवाचार प्रबंधन।

भविष्य के कौशल: अपरिहार्यता की रूपरेखा

विश्व आर्थिक मंच ने अपनी रिपोर्ट "भविष्य की नौकरियाँ 2025" में, तथा विभिन्न राष्ट्रीय उच्च शिक्षा संघों ने अपने भविष्य के कौशल विश्लेषणों में, सर्वसम्मति से निम्नलिखित दक्षताओं को कल के कार्य जगत के लिए केन्द्रीय माना है:

विश्लेषणात्मक सोच और प्रणालीगत समझ - जटिल संबंधों को समझने की क्षमता, न कि केवल सतही पैटर्न को पहचानने की। रचनात्मक और अपसारी सोच - उन समस्याओं के अपरंपरागत समाधानों का निर्माण जो पहले कभी अस्तित्व में नहीं थीं। भावनात्मक बुद्धिमत्ता और पारस्परिक कौशल - लोगों के साथ बातचीत करने, उन्हें समझने, प्रेरित करने और उनका नेतृत्व करने की क्षमता। लचीलापन, लचीलापन और चपलता - परिवर्तन का सामना करने और नई माँगों के अनुसार शीघ्रता से ढलने के लिए मानसिक संसाधन। आजीवन सीखना और जिज्ञासा - निरंतर नए कौशल हासिल करने और खुद को पेशेवर रूप से बदलने की अंतर्निहित इच्छा।

इन कौशलों का संयोजन उस कार्यबल प्रोफ़ाइल को सटीक रूप से परिभाषित करता है जिसे बेजोस अपूरणीय आविष्कारशीलता कहते हैं। इन गुणों वाला व्यक्ति एआई प्रणालियों के साथ सहयोग कर सकता है, उन्हें उपकरण के रूप में उपयोग कर सकता है, साथ ही उनकी सीमाओं को पहचानकर उनके आसपास अभिनव समाधान विकसित कर सकता है।

कुशल श्रमिकों के चयन में कॉर्पोरेट संस्कृति की भूमिका

अमेज़न की रणनीति शिक्षाप्रद है। कंपनी ने उस काम को व्यवस्थित किया है जिसे कई अन्य कंपनियाँ संयोग पर छोड़ देती हैं: वास्तविक आविष्कारशील मानसिकता वाले लोगों की पहचान और भर्ती। तथाकथित बार-रेज़र प्रक्रिया, जिसमें एक स्वतंत्र साक्षात्कारकर्ता के पास कंपनी के उच्च मानकों पर खरे न उतरने वाले किसी भी उम्मीदवार को वीटो करने का अधिकार होता है, इस विचार को संस्थागत रूप देती है कि गलत व्यक्ति को नियुक्त करने से कंपनी को स्थायी रूप से नुकसान होगा।

यह सिर्फ़ एक आक्रामक नियुक्ति नीति नहीं है, बल्कि एक तर्कसंगत आर्थिक रणनीति है। जो कंपनियाँ एआई-प्रधान भविष्य में सफल होना चाहती हैं, वे औसत दर्जे का काम बर्दाश्त नहीं कर सकतीं। उन्हें ऐसे लोगों की ज़रूरत है जो स्वतंत्र रूप से समस्याओं की पहचान कर सकें और अपरंपरागत समाधान खोज सकें।

अनुसंधान और विकास: रणनीतिक कुंजी

जर्मनी में आर्थिक नीतिगत बहस में नवाचार का महत्व विशेष रूप से स्पष्ट है। वैश्विक नवाचार सूचकांक 2025 दर्शाता है कि जर्मनी 9वें स्थान से गिरकर 11वें स्थान पर आ गया है - जो उस अर्थव्यवस्था के लिए एक चेतावनी संकेत है जिसका ऐतिहासिक लाभ उसकी नवाचारी शक्ति पर आधारित था। जर्मनी की ताकत पारंपरिक रूप से क्लासिक तकनीकी उत्पादों और वैज्ञानिक उत्कृष्टता में निहित है, जबकि इसकी कमज़ोरियाँ डिजिटलीकरण और इसकी उद्यमशीलता संस्कृति में स्पष्ट हैं।

इससे इस सवाल पर सीधा असर पड़ेगा कि जर्मनी में किस तरह के कुशल कामगारों की ज़रूरत है। एक ऐसे देश के विपरीत जो मुख्य रूप से मौजूदा तकनीकों का अनुकूलन करता है, एक नवाचार-उन्मुख अर्थव्यवस्था को ऐसे लोगों की ज़रूरत होती है जो नई तकनीकें और व्यावसायिक मॉडल तैयार करें। अनुसंधान और विकास में निवेश की प्रभावशीलता—जो वर्तमान में सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 3 प्रतिशत है—इन क्षेत्रों में कार्यरत कुशल कामगारों की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।

स्वचालन और कुशल श्रमिकों की सुरक्षा का विरोधाभास

वर्तमान श्रम बाजार की गतिशीलता में एक सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण विरोधाभास व्याप्त है। एक ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से प्रेरित स्वचालन नियमित कार्यों में नौकरियों के नुकसान का कारण बनता है। दूसरी ओर, वही आर्थिक दबाव जो स्वचालन को गति देते हैं—विशेषकर कुशल श्रमिकों की जनसांख्यिकीय कमी—ऐसे लोगों की निरंतर बढ़ती आवश्यकता को जन्म देते हैं जो इन स्वचालित प्रणालियों को समझते, डिज़ाइन करते और अनुकूलित करते हैं।

इफो इंस्टीट्यूट ने इस प्रभाव को स्पष्ट रूप से दर्ज किया है: जहाँ 27 प्रतिशत कंपनियों को एआई के कारण नौकरियों के नुकसान की आशंका है, वहीं सभी क्षेत्रों की कंपनियाँ अपने कर्मचारियों के प्रशिक्षण में भारी निवेश कर रही हैं। जर्मनी में आगे की शिक्षा और पुनर्प्रशिक्षण की माँग में नाटकीय रूप से वृद्धि होगी।

विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2025 तक लगभग 50 प्रतिशत कर्मचारियों को पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी। यह आँकड़ा अतिशयोक्तिपूर्ण लग सकता है, लेकिन यह चल रहे संरचनात्मक परिवर्तन की गहराई को दर्शाता है। जो लोग भविष्य में रोज़गार योग्य बने रहना चाहते हैं, वे अपने मौजूदा कौशल पर निर्भर नहीं रह सकते।

ध्रुवीकरण की समस्या

हालाँकि, यहाँ एक गंभीर सामाजिक-राजनीतिक समस्या उत्पन्न होती है। स्वचालन योग्यताओं में एक समान बदलाव नहीं लाता, बल्कि श्रम बाज़ारों के बढ़ते ध्रुवीकरण की ओर ले जाता है। आविष्कारशीलता और सीखने की क्षमता वाले उच्च कुशल व्यक्ति एआई क्रांति से लाभान्वित हो सकते हैं - वे नियमित कार्यों से मुक्त हो जाते हैं और अपनी ऊर्जा रणनीतिक समस्याओं पर केंद्रित कर सकते हैं। दूसरी ओर, कम योग्यता वाले और आगे के प्रशिक्षण के सीमित अवसरों वाले लोग इससे वंचित रह जाते हैं।

जर्मन सरकार ने इस समस्या को पहचाना है और विशेष रूप से शिक्षा, नवाचार और अनुसंधान को बढ़ावा दे रही है। पिछली रणनीतियों ने माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स क्षेत्र में लगभग 500 पेटेंट प्राप्त किए हैं और लगभग 2,500 नए रोज़गार सृजित किए हैं। हालाँकि, यह देखना बाकी है कि क्या ये प्रयास इस परिवर्तन की गतिशीलता को प्रबंधित करने के लिए पर्याप्त होंगे।

आविष्कारशीलता का अर्थशास्त्र

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के माध्यम से आविष्कारशीलता की अपूरणीयता के बारे में बेजोस का सिद्धांत अंततः वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों की सीमाओं और नवाचार प्रक्रियाओं की आर्थिक वास्तविकताओं के बारे में एक अनुभवजन्य रूप से आधारित कथन है। यह किसी को दिलासा देने के लिए नहीं है—जिन लोगों में ये गुण और जीवन भर सीखने की इच्छाशक्ति का अभाव है, उनके लिए निश्चित रूप से चिंता का विषय है। लेकिन यह यथार्थवादी है।

भविष्य की कार्य-जगत में केवल मशीनों का ही बोलबाला नहीं होगा। बल्कि, एक गहरी विषमता उभरेगी: एक ओर, मशीनों द्वारा संचालित स्वचालित प्रक्रियाओं की संख्या बढ़ती जाएगी। दूसरी ओर, ऐसे लोगों की अत्यधिक आवश्यकता होगी जो इन प्रक्रियाओं को समझें, डिज़ाइन करें, अनुकूलित करें और आगे विकसित करें। ये लोग सच्चे नवप्रवर्तक होने चाहिए—ऐसे विशेषज्ञ नहीं जो किसी संकीर्ण तकनीकी क्षेत्र में महारत हासिल कर लें, बल्कि ऐसे व्यक्ति हों जिनमें संज्ञानात्मक लचीलापन, रचनात्मकता और समस्याओं को व्यापक संदर्भ में देखने की क्षमता हो।

आर्थिक तर्क सरल है: एक ऐसा समाज जिसमें ज़्यादातर लोगों की जगह मशीनें ले लें, आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं है। उसे नए बाज़ार खोलने, नए उत्पाद विकसित करने और नए व्यावसायिक मॉडल ईजाद करने के लिए लोगों की ज़रूरत होती है। यह श्रम के मूल्य के बारे में कोई नैतिक तर्क नहीं है, बल्कि एक गंभीर आर्थिक अनिवार्यता है।

व्यक्तियों के लिए, इसका मतलब है कि पारंपरिक करियर पथ, जो एक स्थिर नौकरी प्रोफ़ाइल के भीतर गहन, विशिष्ट विशेषज्ञता की ओर लक्षित थे, जोखिम भरे हो गए हैं। जो लोग भविष्य में रोज़गार के योग्य बने रहना चाहते हैं, उन्हें इसके बजाय बेजोस द्वारा कहे गए आविष्कारशीलता को विकसित करना होगा - समस्याओं को रचनात्मक रूप से हल करने, नई परिस्थितियों के साथ तेज़ी से तालमेल बिठाने और लगातार नए कौशल हासिल करने की क्षमता। यह मांगलिक है, लेकिन यह एक ऐसे रोज़गार बाज़ार में फलने-फूलने का एकमात्र वास्तविक अवसर भी है जहाँ मशीनें सभी दिए गए कार्यों को मनुष्यों की तुलना में कम खर्च में पूरा कर सकती हैं।

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