एक आर्थिक शक्ति के रूप में एआई अर्थव्यवस्था: वैश्विक परिवर्तन, पूर्वानुमान और भू -राजनीतिक प्राथमिकताओं का विश्लेषण

तैयारी की कमी को दूर करना: एआई के लिए तैयार न होने वाले राष्ट्र डिजिटल परिवर्तन में सबसे बड़े नुकसान का शिकार क्यों बन सकते हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) महज एक नई तकनीक नहीं है; यह एक मूलभूत आर्थिक शक्ति है जिसका परिवर्तनकारी प्रभाव औद्योगिक क्रांति के समान है। एआई के कारण वैश्विक अर्थव्यवस्था में पहले से ही हो रहे और भविष्य में होने वाले परिवर्तन अपार अवसरों और महत्वपूर्ण चुनौतियों का एक जटिल चित्र प्रस्तुत करते हैं, जो रोबोटिक्स के साथ सहक्रियात्मक प्रभावों से और भी बढ़ जाता है और भू-राजनीतिक घटनाक्रमों द्वारा आकारित होता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आर्थिक क्षमता प्रभावशाली है: विश्लेषकों का अनुमान है कि 2030 तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) में अतिरिक्त 15.7 ट्रिलियन डॉलर का योगदान दे सकती है। यह मूल्य दो मुख्य स्रोतों से प्राप्त होता है: संज्ञानात्मक कार्यों के स्वचालन और प्रक्रियाओं के अनुकूलन के माध्यम से उत्पादकता में भारी वृद्धि, और नए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित उत्पादों और सेवाओं के माध्यम से उपभोग में महत्वपूर्ण वृद्धि।.

साथ ही, इस अपार क्षमता और महत्वपूर्ण जोखिमों के बीच एक अहम तनाव उभरता है। पूर्वानुमान अत्यधिक आशावाद से लेकर अधिक सतर्क अनुमानों तक भिन्न हैं, जो वास्तविक कार्यान्वयन बाधाओं जैसे कि लाभ-हानि बिंदु, अनुकूलन लागत और निवेश तथा अनुप्रयोग क्षेत्रों के बीच बेमेल की ओर इशारा करते हैं। श्रम बाजार में एक गहरा परिवर्तन हो रहा है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता औद्योगिक देशों में 60% तक नौकरियों को प्रभावित कर सकती है। इससे कौशल का पुनर्मूल्यांकन, नौकरियों का ध्रुवीकरण और आय असमानता में संभावित वृद्धि होगी।.

भू-राजनीतिक परिदृश्य तेजी से अमेरिका और चीन के बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की प्रतिस्पर्धा से प्रभावित हो रहा है, जिससे वैश्विक प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र का विखंडन हो रहा है। विभेदित नियामक दर्शन - अमेरिका का बाजार-उन्मुख दृष्टिकोण, यूरोपीय संघ का अधिकार-आधारित ढांचा और चीन का राज्य-नियंत्रित मॉडल - बहुराष्ट्रीय निगमों के लिए एक जटिल और खर्चीला वातावरण बनाते हैं।.

रणनीतिक अनिवार्यताएं उभर रही हैं: व्यापारिक नेताओं के लिए, मूल्य सृजन की कुंजी संचालन, शासन और प्रतिभा रणनीतियों के मौलिक पुनर्गठन में निहित है। नीति निर्माताओं के लिए, नवाचार को बढ़ावा देने और समावेशी शासन संरचनाओं के निर्माण के बीच संतुलन बनाना एक अत्यावश्यक कार्य है। एआई-तैयार और एआई-अपुष्ट देशों के बीच "तैयारी के अंतर" को पाटना एआई को वैश्विक असमानता का एक शक्तिशाली नया कारक बनने से रोकने के लिए महत्वपूर्ण है।.

के लिए उपयुक्त:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अरबों का निवेश किया गया है - लेकिन आर्थिक सफलता कहाँ है?

एआई-युक्त अर्थव्यवस्था: वर्तमान परिदृश्य का एक विश्लेषण

यह खंड एआई के आर्थिक प्रभाव को समझने के लिए आधार तैयार करता है, इसके लिए अब तक के योगदानों का मात्रात्मक विश्लेषण किया गया है और इसके अद्वितीय मूल्य को अलग करने के लिए एक काल्पनिक परिदृश्य तैयार किया गया है।.

एआई अर्थव्यवस्था का पतन: अब तक के परिवर्तन का मात्रात्मक विश्लेषण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वैश्विक आर्थिक संरचना में एकीकरण अब भविष्य की बात नहीं, बल्कि एक प्रत्यक्ष वास्तविकता है। हालांकि, अब तक इसके प्रभाव का आकलन करने पर पूर्वानुमानों की एक विस्तृत श्रृंखला सामने आती है, जिसमें अरबों डॉलर के परिवर्तनकारी योगदान से लेकर मामूली, लेकिन फिर भी महत्वपूर्ण लाभ तक शामिल हैं। यह भिन्नता कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की जटिल गतिशीलता को समझने की कुंजी है।.

व्यापक आर्थिक प्रभाव: दो पूर्वानुमानों की कहानी

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आर्थिक योगदान का मात्रात्मक मूल्यांकन दो अलग-अलग विचारधाराओं से प्रभावित होता है।.

पीडब्ल्यूसी जैसी संस्थाओं के नेतृत्व में सकारात्मक दृष्टिकोण से अर्थव्यवस्था में अभूतपूर्व विस्तार की तस्वीर सामने आती है। एक व्यापक रूप से चर्चित अध्ययन के अनुसार, एआई 2030 तक वैश्विक जीडीपी में 15.7 ट्रिलियन डॉलर तक का अतिरिक्त योगदान दे सकता है, जो 14% की वृद्धि दर्शाता है। यह प्रभावशाली आंकड़ा दो प्रमुख कारकों से प्रेरित है। पहला, नियमित कार्यों के स्वचालन और जटिल प्रक्रियाओं के अनुकूलन से उत्पादकता में वृद्धि। दूसरा, और इससे भी अधिक महत्वपूर्ण, उपभोग और मांग पर प्रभाव। पीडब्ल्यूसी का अनुमान है कि इस वृद्धि का 9.1 ट्रिलियन डॉलर हिस्सा अकेले एआई-संवर्धित उत्पादों और सेवाओं, जैसे कि व्यक्तिगत पेशकश और बुद्धिमान सहायता प्रणालियों द्वारा संचालित उपभोग में वृद्धि से आएगा। मैककिन्से इस आशावादी दृष्टिकोण को पुष्ट करते हुए अनुमान लगाता है कि जनरेटिव एआई अकेले ही 2.6 से 4.4 ट्रिलियन डॉलर का वार्षिक मूल्य उत्पन्न कर सकता है। अन्य पूर्वानुमान इससे भी आगे जाते हैं, और 2040 तक संपूर्ण एआई बाजार के लिए 22.9 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक के वार्षिक मूल्य की भविष्यवाणी करते हैं।.

इसके बिल्कुल विपरीत रूढ़िवादी प्रतिप्रस्ताव है, जिसका प्रमुख प्रतिनिधित्व एमआईटी के प्रोफेसर और नोबेल पुरस्कार विजेता डारोन एसमोग्लू कर रहे हैं। अपने विश्लेषण में, वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण अगले दस वर्षों में अमेरिका के सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) में लगभग 1% की मामूली वृद्धि का अनुमान लगाते हैं। यह आकलन कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी क्षमता को नकारना नहीं है, बल्कि इसके कार्यान्वयन में आने वाली वास्तविक बाधाओं का एक गंभीर मूल्यांकन है।.

पूर्वानुमानों के बीच इस महत्वपूर्ण अंतर का कारण अंतर्निहित मान्यताओं में निहित है। जहां सकारात्मक परिदृश्य व्यापक और प्रभावी स्वीकृति की कल्पना करते हैं, वहीं एसमोग्लू के मॉडल में महत्वपूर्ण सीमाएं शामिल हैं जिन्हें व्यवहार में देखा जा सकता है:

• लाभप्रदता का पैमाना: एसेमोग्लू के शोध से पता चलता है कि अमेरिका में लगभग 20% नौकरियाँ एआई से प्रभावित हो सकती हैं, लेकिन इनमें से केवल एक चौथाई – या पूरी अर्थव्यवस्था का 5% – ही निकट भविष्य में लाभप्रद रूप से स्वचालित हो सकते हैं। बाकी 75% मामलों में, कार्यान्वयन और अनुकूलन की लागत तात्कालिक लाभों से कहीं अधिक है।.
• अनुकूलन लागत और कार्य की जटिलता: कंपनियों को एआई के साथ काम करने के लिए अपने संगठनों, प्रक्रियाओं और कार्य संस्कृति को अनुकूलित करने में काफी लागत वहन करनी पड़ती है। इसके अलावा, उत्पादकता में पहला बड़ा लाभ "सरल कार्यों" में प्राप्त होता है, जहां क्रिया और परिणाम के बीच संबंध स्पष्ट और मापने योग्य होता है। हालांकि, जब एआई को "कठिन कार्यों" जैसे कि लगातार खांसी का निदान करने में लागू किया जाता है, तो उत्पादकता में लाभ सीमित होता है, कम से कम शुरुआत में।.
• निवेश और उपयोग में विसंगति: एआई में होने वाला अधिकांश निवेश विशिष्ट क्षेत्रों की बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों में केंद्रित है। हालांकि, एआई जिन कार्यों में सहायक या सहायक हो सकता है, उनमें से कई कार्य लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) में पाए जाते हैं, जिनमें अक्सर प्रभावी कार्यान्वयन के लिए पूंजी, डेटा और विशेषज्ञता की कमी होती है।.

यह “लाभप्रदता का पर्दा” महज़ एक अकादमिक बाधा नहीं है; यह बाज़ार को आकार देने वाली एक मूलभूत शक्ति है। इसके कारण दो-स्तरीय एआई अर्थव्यवस्था का उदय होता है। एक तरफ़ गूगल, माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़न जैसी “एआई-निवासी” दिग्गज कंपनियाँ हैं। अपनी विशाल पूंजी, व्यापक स्वामित्व वाले डेटासेट और विश्व स्तरीय प्रतिभा के बल पर, वे अत्याधुनिक एआई प्रणालियों के विकास और तैनाती की उच्च लागत वहन कर सकती हैं और लाभप्रदता की सीमा को पार कर सकती हैं। दूसरी तरफ़ लघु एवं मध्यम उद्यम (एसएमई) हैं, जो अधिकांश अर्थव्यवस्थाओं की रीढ़ हैं, लेकिन लागत, डेटा तक पहुंच और विशेषज्ञता के मामले में उन्हें अभूतपूर्व बाधाओं का सामना करना पड़ता है। इससे एक अनुमानित अंतर उत्पन्न होता है: एआई दिग्गजों की एक अति-उत्पादक परत और एसएमई की एक पिछड़ी परत जो या तो एआई का बिल्कुल भी उपयोग नहीं कर सकती या केवल सरल, अप्रभावी समाधानों के रूप में ही इसका उपयोग कर सकती है। इसका परिणाम न केवल उत्पादकता का अंतर है, बल्कि बाज़ार एकाग्रता और कॉर्पोरेट असमानता का संरचनात्मक रूप से बिगड़ना भी है—जो एआई के आर्थिक एकीकरण का एक महत्वपूर्ण दुष्प्रभाव है।.

सूक्ष्म आर्थिक परिवर्तन: नए व्यावसायिक मॉडल और उद्यमशीलता की वास्तविकताएँ

सूक्ष्म स्तर पर, एआई ने कंपनियों द्वारा मूल्य सृजन और प्रतिस्पर्धा करने के तरीके में मौलिक परिवर्तन लाना शुरू कर दिया है। यह पूरी तरह से नए, गतिशील व्यावसायिक मॉडल को सक्षम बनाता है जो पारंपरिक, स्थिर दृष्टिकोणों से मौलिक रूप से भिन्न हैं। इनमें डेटा-संचालित मॉडल जैसे डेटा-एज़-ए-सर्विस (DaaS) शामिल हैं, जहां कंपनियां संसाधित डेटा और अंतर्दृष्टि को एक सेवा के रूप में बेचती हैं; एआई-संचालित बाज़ार जो खरीदारों और विक्रेताओं को अभूतपूर्व दक्षता के साथ जोड़ते हैं; भविष्यसूचक विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म; और अति-व्यक्तिगतकरण मॉडल। ये नए व्यावसायिक मॉडल डेटा से निरंतर सीखने, वास्तविक समय में निर्णय लेने और अत्यधिक विस्तारशीलता पर आधारित हैं, ऐसी विशेषताएं जो पारंपरिक कंपनियों में अक्सर नहीं पाई जाती हैं।.

कंपनियों में एआई का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। पीडब्ल्यूसी के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 79% कंपनियां पहले से ही एआई एजेंटों का उपयोग कर रही हैं। मैककिन्से का कहना है कि तीन-चौथाई से अधिक संगठन कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में एआई का उपयोग कर रहे हैं। निवेश में भारी वृद्धि हो रही है: 88% अधिकारी अगले 12 महीनों में अपने एआई बजट को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आर्थिक प्रभाव के तुलनात्मक पूर्वानुमान

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आर्थिक प्रभाव के तुलनात्मक पूर्वानुमान – चित्र: Xpert.Digital

कई प्रतिष्ठित संस्थानों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आर्थिक प्रभाव पर व्यापक पूर्वानुमान प्रस्तुत किए हैं, जो इसकी प्रभावशाली विकास क्षमता को उजागर करते हैं। पीडब्ल्यूसी का अनुमान है कि एआई उत्पादों द्वारा संचालित महत्वपूर्ण उत्पादकता वृद्धि और उपभोक्ता वृद्धि के आधार पर, 2030 तक सभी एआई प्रौद्योगिकियों से वैश्विक स्तर पर 15.7 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का मूल्य सृजन होगा। मैककिन्से एंड कंपनी विशेष रूप से जनरेटिव एआई पर ध्यान केंद्रित करती है और इसके वार्षिक मूल्य सृजन का अनुमान 2.6 से 4.4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर लगाती है। इस विश्लेषण में 63 विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्र शामिल हैं और यह सुझाव दिया गया है कि यह एआई के समग्र प्रभाव को 15 से 40 प्रतिशत तक बढ़ा सकता है। गोल्डमैन सैक्स व्यापक रूप से अपनाने और उत्पादकता वृद्धि के आधार पर, जनरेटिव एआई से दस वर्षों में 7 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर की क्षमता देखता है, जो वैश्विक जीडीपी में 7 प्रतिशत की वृद्धि के बराबर है। UNCTAD का अनुमान है कि 2033 तक संपूर्ण AI बाजार का आकार 4.8 ट्रिलियन डॉलर होगा, जो 2023 के 189 बिलियन डॉलर से उल्लेखनीय रूप से 25 गुना अधिक है। हालांकि, MIT के डारोन एसमोग्लू का आकलन कहीं अधिक रूढ़िवादी है, उनका अनुमान है कि AI के कारण अमेरिका के सकल घरेलू उत्पाद में दस वर्षों में केवल एक प्रतिशत की वृद्धि होगी, क्योंकि उनके विश्लेषण में लाभप्रदता संबंधी बाधाओं, अनुकूलन लागतों और वास्तविक अपनाने की दरों को ध्यान में रखा गया है।.

एआई के बिना एक दुनिया: एक काल्पनिक विश्लेषण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तविक मूल्य योगदान को समझने के लिए, एक काल्पनिक परिदृश्य का निर्माण करना आवश्यक है: यदि पिछले 10 से 15 वर्षों में डीप लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल की क्रांति न हुई होती, तो आज वैश्विक अर्थव्यवस्था कैसी होती? यह विश्लेषण, जो व्यापक अर्थशास्त्र में प्रयुक्त विधियों पर आधारित है, इस तकनीकी उत्प्रेरक के बिना अर्थव्यवस्था के काल्पनिक विकास का पता लगाकर "एआई के अतिरिक्त मूल्य" को मापना संभव बनाता है।.

काल्पनिक अर्थव्यवस्था

आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बिना दुनिया में, अर्थव्यवस्था के कई प्रमुख क्षेत्रों का विकास काफी अलग तरीके से हुआ होता।.

• उत्पादकता वृद्धि में कमी: विकसित अर्थव्यवस्थाओं में पहले से ही धीमी उत्पादकता वृद्धि और भी धीमी हो जाती। वित्त और आईटी जैसे क्षेत्र, जिन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जल्दी अपनाया था, उनमें दक्षता में कम वृद्धि देखने को मिलती। कुछ विशिष्ट भूमिकाओं में देखी गई उल्लेखनीय उत्पादकता वृद्धि—जैसे कि नीलसन द्वारा जनरेटिव एआई टूल्स का उपयोग करने वाले कर्मचारियों के लिए रिपोर्ट की गई 66% वृद्धि—वास्तव में साकार नहीं हो पाती। कुल उत्पादकता, जो 2019 से अमेरिका में मुख्य रूप से उद्योग के भीतर होने वाली वृद्धि, विशेष रूप से सूचना-प्रधान क्षेत्रों में, से प्रेरित रही है, अपने प्रमुख चालकों में से एक को खो देती।.
• सीमित अति-व्यक्तिगतकरण: अमेज़न, नेटफ्लिक्स और स्पॉटिफ़ाई जैसे प्रमुख डिजिटल प्लेटफ़ॉर्मों के व्यावसायिक मॉडल मौलिक रूप से भिन्न और कम प्रभावी होंगे। उनके अनुशंसा एल्गोरिदम, जो ग्राहक निष्ठा और राजस्व के लिए काफी हद तक ज़िम्मेदार हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित हैं। AI के बिना, उन्हें अधिक अपरिष्कृत, खंड-आधारित विपणन दृष्टिकोणों पर निर्भर रहना होगा। इससे उपभोक्ता मांग में कमी आएगी—जो PwC के 15.7 ट्रिलियन डॉलर के पूर्वानुमान का एक प्रमुख कारक है, जिसमें उपभोग का हिस्सा 9.1 ट्रिलियन डॉलर के साथ सबसे बड़ा है। वास्तविक समय में ग्राहक अनुभवों को वैयक्तिकृत करने और इस प्रकार रूपांतरण दरों को बढ़ाने की क्षमता गंभीर रूप से सीमित हो जाएगी।.
• वैज्ञानिक और अनुसंधान एवं विकास की धीमी प्रगति: औषधि खोज जैसे क्षेत्र अपनी वर्तमान स्थिति से काफी पीछे रह जाएंगे। गूगल के अल्फाफोल्ड द्वारा प्रदर्शित विशाल जैविक डेटासेट का विश्लेषण करने और जटिल प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की एआई की क्षमता ने अनुसंधान को अभूतपूर्व गति प्रदान की है। इन उपकरणों के बिना, नई दवाओं, सामग्रियों और उपचारों का विकास काफी धीमा, अधिक खर्चीला और त्रुटिपूर्ण प्रक्रिया बना रहेगा। एआई द्वारा विकसित दवाओं की प्रथम चरण के परीक्षणों में सफलता दर, जो वर्तमान में 80-90% है, जबकि पारंपरिक विधियों में यह लगभग 40% है, बेजोड़ बनी रहेगी।.
• बाजार संरचनाओं में बदलाव: डेटा नेटवर्क प्रभाव और एआई-आधारित सेवाओं पर आधारित तकनीकी दिग्गजों का मौजूदा दबदबा कमज़ोर पड़ जाएगा। विशाल मात्रा में डेटा से मूल्य निकालने की एआई की क्षमता के बिना, डिजिटल बाजारों में प्रवेश की बाधाएं कम होंगी, लेकिन दी जाने वाली सेवाएं भी कम परिष्कृत होंगी। एआई सॉफ्टवेयर और सेवाओं का बाजार, जिसका 2024 में 279 अरब डॉलर से अधिक होने का अनुमान है, अपने वर्तमान स्वरूप में अस्तित्व में ही नहीं रहेगा। आर्थिक परिदृश्य अधिक खंडित होगा, लेकिन डेटा-आधारित सेवाओं के मामले में नवाचार भी कम होगा।.

संक्षेप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बिना दुनिया में विकास दर कम होगी, बाज़ार कम कुशल होंगे, वैज्ञानिक प्रगति धीमी होगी और बाज़ार शक्ति का वितरण भिन्न होगा। इसलिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का "अतिरिक्त मूल्य" केवल एक मामूली वृद्धि नहीं है, बल्कि दक्षता, नवाचार और पूरी तरह से नए आर्थिक क्षेत्रों के निर्माण के लिए एक मूलभूत उत्प्रेरक है।.

विस्तृत उद्योग विश्लेषण: प्रमुख उद्योगों में एआई की व्यापक उपस्थिति

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यापक आर्थिक प्रभाव क्षेत्रीय स्तर पर हुए गहन परिवर्तनों का परिणाम है। डेटा, जटिलता और अनुकूलन क्षमता से युक्त उद्योगों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने पहले ही अपनी अमिट छाप छोड़ी है और स्थापित व्यावसायिक मॉडलों को मौलिक रूप से नया रूप दिया है।.

वित्त: एल्गोरिथम क्रांति

वित्तीय क्षेत्र, जो स्वाभाविक रूप से डेटा-प्रधान है, एआई अनुप्रयोगों के लिए सबसे उपजाऊ क्षेत्रों में से एक बन गया है। एआई आधुनिक वित्त का केंद्रीय तंत्रिका तंत्र बन गया है, प्रक्रियाओं को स्वचालित कर रहा है, जोखिम प्रबंधन में सुधार कर रहा है और पूरी तरह से नए व्यापारिक प्रतिमानों का निर्माण कर रहा है।.

उपयोग के उदाहरण और प्रभाव:

• प्रक्रिया स्वचालन: इससे दक्षता में जबरदस्त वृद्धि होती है। इसका एक प्रमुख उदाहरण जेपी मॉर्गन का COiN (कॉन्ट्रैक्ट इंटेलिजेंस) प्लेटफॉर्म है, जो जटिल वाणिज्यिक ऋण समझौतों की समीक्षा को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। एक ऐसा कार्य जिसमें पहले प्रतिवर्ष लगभग 360,000 कार्य घंटे लगते थे, अब कुछ ही सेकंडों में पूरा हो जाता है। इसी तरह के स्वचालन चालान प्रसंस्करण और वित्तीय रिपोर्टिंग में भी देखे जा सकते हैं, जिससे परिचालन लागत कम होती है और कर्मचारियों की उत्पादकता बढ़ती है।.
• धोखाधड़ी का पता लगाना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों ने धोखाधड़ी की रोकथाम में क्रांतिकारी बदलाव ला दिए हैं। PayPal का AI-संचालित जोखिम इंजन वास्तविक समय में लेनदेन के पैटर्न का विश्लेषण करता है, जिससे धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में 20% तक की कमी आती है। Mastercard की Decision Intelligence Pro प्रणाली प्रति लेनदेन 1,000 से अधिक डेटा बिंदुओं का मूल्यांकन करती है, जिससे धोखाधड़ी का पता लगाने की दर में औसतन 20% और कुछ मामलों में 300% तक सुधार होता है, साथ ही गलत पहचान के मामलों में भी भारी कमी आती है।.
• एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग: रेनेसां टेक्नोलॉजीज और सिटाडेल जैसे हेज फंड जटिल हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग रणनीतियों को लागू करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। ये सिस्टम बाजार डेटा, समाचारों के रुझान और वैकल्पिक डेटा स्रोतों (जैसे सैटेलाइट इमेजरी) का विश्लेषण इतनी गति और गहराई से करते हैं जो मानव व्यापारियों के लिए असंभव है। इससे बाजार की दक्षता बढ़ती है, लेकिन साथ ही नए जोखिम भी उत्पन्न होते हैं, जैसे कि एआई द्वारा संचालित अनजाने में होने वाली मिलीभगत की संभावना, जहां एल्गोरिदम लाभ को अधिकतम करने के लिए अपनी ट्रेडिंग गतिविधियों को समन्वित करना सीखते हैं, जिससे बाजार की तरलता प्रभावित हो सकती है।.
• ऋण देना और जोखिम मूल्यांकन: जोखिम मूल्यांकन के लिए वैकल्पिक डेटा स्रोतों का उपयोग करके एआई ऋण तक पहुंच का विस्तार करता है। अपस्टार्ट जैसी कंपनियां पारंपरिक क्रेडिट स्कोर के साथ-साथ शिक्षा और कार्य अनुभव जैसे कारकों का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप ऋण चूक में 75% की कमी आई है और अधिक ऋण स्वीकृत हुए हैं।.

स्वास्थ्य सेवा: निदान से लेकर खोज तक

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, एआई एक परिवर्तनकारी उत्प्रेरक के रूप में कार्य करता है, जो इस क्षेत्र को एक प्रतिक्रियात्मक प्रणाली से एक सक्रिय और वैयक्तिक प्रणाली में परिवर्तित करता है। इसके अनुप्रयोगों में निदान में सुधार, दवा विकास में तेजी लाने से लेकर अस्पताल प्रबंधन को अनुकूलित करना शामिल है।.

उपयोग के उदाहरण और प्रभाव:

• मेडिकल इमेजिंग: रेडियोलॉजी में एआई एल्गोरिदम मानव क्षमताओं से कहीं बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं। अध्ययनों में, उन्होंने फेफड़ों में गांठों का पता लगाने में मानव रेडियोलॉजिस्टों से बेहतर प्रदर्शन किया है, 65% की तुलना में 94% सटीकता हासिल की है। व्यवहार में, एआई सहायता प्रणालियों के उपयोग से हेड सीटी स्कैन पर महत्वपूर्ण निष्कर्षों का पता लगाने में 20% और एक्स-रे पर निमोनिया की पहचान में दस गुना वृद्धि हुई है।.
• दवाओं की खोज: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक परंपरागत रूप से धीमी और महंगी प्रक्रिया को नाटकीय रूप से गति प्रदान कर रही है। ट्राइब एआई और रिकर्सन की साझेदारी ने सुपरकंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए दवा उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग की गति को दस गुना बढ़ा दिया है, जिससे सालाना 2.8 मिलियन डॉलर का लाभ प्राप्त हुआ है। प्रथम चरण के परीक्षणों में एआई द्वारा विकसित दवाओं की सफलता दर 80-90% है, जबकि पारंपरिक तरीकों से यह लगभग 40% है।.
• अस्पताल प्रबंधन: एआई सीमित संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करता है। नर्सों के लिए एआई समर्थित स्टाफ शेड्यूलिंग से कर्मियों की लागत में 10-15% की कमी आई और अस्पतालों में मरीजों की संतुष्टि में 7.5% की वृद्धि हुई। गहन चिकित्सा इकाई में, एआई प्रणालियाँ पूर्व प्रोटोकॉल की तुलना में छह घंटे पहले सेप्सिस के खतरे का पता लगाने में सक्षम थीं, जो जीवन रक्षक साबित हो सकता है।.

विनिर्माण और उद्योग 4.0: बुद्धिमान कारखाना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चौथी औद्योगिक क्रांति (इंडस्ट्री 4.0) का मूल आधार है और यह बुद्धिमान, अनुकूलनीय और अत्यधिक कुशल विनिर्माण प्रक्रियाओं के निर्माण को संभव बनाती है। एआई की बदौलत "पूरी तरह से स्वचालित कारखाने" का सपना साकार हो रहा है।.

उपयोग के उदाहरण और प्रभाव:

• पूर्वानुमानित रखरखाव: यह विनिर्माण क्षेत्र में सबसे प्रभावी एआई अनुप्रयोगों में से एक है। सेंसर डेटा (कंपन, तापमान आदि) का विश्लेषण करके, एआई सिस्टम मशीन की खराबी का पहले से ही अनुमान लगा सकते हैं। मैककिन्से की रिपोर्ट के अनुसार, इससे मशीन के डाउनटाइम में 30-50% की कमी आ सकती है। सीमेंस कंपनी संभावित खराबी का हफ्तों पहले ही अनुमान लगाने के लिए एआई का उपयोग करती है। एयरोस्पेस उद्योग में, इससे रखरखाव लागत में 12-18% और अनियोजित डाउनटाइम में 15-20% की कमी आई है।.
• गुणवत्ता नियंत्रण: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से संचालित कंप्यूटर विज़न सिस्टम असेंबली लाइन पर उत्पादों का वास्तविक समय में निरीक्षण करते हैं और मानव आँख से भी बेहतर सटीकता के साथ दोषों का पता लगाते हैं। इससे अस्वीकृतियाँ कम होती हैं और उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार होता है। उदाहरण के लिए, बीएमडब्ल्यू समूह अपनी पेंटिंग प्रक्रियाओं में गुणवत्ता नियंत्रण के लिए अनुकूलित AI सिस्टम का उपयोग करता है।.
• जनरेटिव डिज़ाइन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम उत्पाद डिज़ाइन प्रक्रिया में क्रांतिकारी बदलाव ला रहे हैं। सामग्री, वजन और लागत जैसे पूर्वनिर्धारित मापदंडों के आधार पर, ये एल्गोरिदम हजारों डिज़ाइन विविधताओं को स्वचालित रूप से बना और उनका मूल्यांकन कर सकते हैं। इसका उपयोग पहले से ही एयरोस्पेस और ऑटोमोटिव उद्योगों में हल्के और अधिक स्थिर घटकों के विकास के लिए किया जा रहा है।.

लॉजिस्टिक्स और सप्लाई चेन: पूर्वानुमान से लेकर अनुकूलन तक

वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं की जटिलता उन्हें एआई के लिए एक आदर्श अनुप्रयोग क्षेत्र बनाती है। एआई मांग पूर्वानुमान से लेकर अंतिम मील डिलीवरी तक, संपूर्ण पारदर्शिता और बुद्धिमत्ता का निर्माण करके लॉजिस्टिक्स में क्रांति ला रहा है।.

उपयोग के उदाहरण और प्रभाव:

• मांग का पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्रबंधन: एआई सिस्टम ऐतिहासिक बिक्री डेटा, बाजार के रुझान, मौसम और यहां तक ​​कि सोशल मीडिया की राय का विश्लेषण करके मांग का अधिक सटीक अनुमान लगाते हैं। यूनिलीवर अपने 20 वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला नियंत्रण केंद्रों में एआई का उपयोग करके त्वरित प्रतिक्रिया सुनिश्चित करता है और स्टॉक की कमी को कम करता है। फैशन रिटेलर ज़ारा सोशल मीडिया से फैशन ट्रेंड्स की पहचान करने और उसके अनुसार उत्पादन को समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जिससे अतिरिक्त उत्पादन से बचा जा सके। गैविओटा एआई समाधान की मदद से अपनी इन्वेंट्री को 43% तक कम करने में सफल रहा, जबकि सेवा का स्तर वही बना रहा।.
• रूट ऑप्टिमाइजेशन: यूपीएस का ओरियन (ऑन-रोड इंटीग्रेटेड ऑप्टिमाइजेशन एंड नेविगेशन) सिस्टम इसका एक प्रमुख उदाहरण है। यह अपने ड्राइवरों के लिए सबसे कुशल डिलीवरी रूट की गणना करने के लिए एआई का उपयोग करता है। यह सिस्टम यूपीएस को सालाना 100 मिलियन मील की ड्राइविंग बचाता है, जिससे लाखों गैलन ईंधन की बचत होती है और कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन में कमी आती है।.

B2B प्रोक्योरमेंट: सप्लाई चेन, ट्रेडिंग, मार्केटप्लेस और एआई-सपोर्टेड सोर्सिंग विथ Accio.com-image: Xpert.Digital

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आर्थिक क्षेत्र की अगली सीमा: एआई-संचालित भविष्य के लिए पूर्वानुमान

यह खंड भविष्य पर ध्यान केंद्रित करता है और विकास के पूर्वानुमानों, श्रम बाजार में होने वाले गहन परिवर्तनों और एआई और रोबोटिक्स के बीच शक्तिशाली तालमेल का विश्लेषण करता है।.

के लिए उपयुक्त:

• डेटा, निर्णय, विकास: व्यवसाय में एआई की शक्ति और उद्यमशीलता की सफलता के लिए आधुनिक अर्थव्यवस्था

खरबों डॉलर के प्रभाव का अनुमान: भविष्य की वृद्धि और उत्पादकता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के भविष्य के आर्थिक प्रभाव के पूर्वानुमान बहुत व्यापक हैं। पीडब्ल्यूसी (2030 तक 15.7 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर), मैककिन्से (केवल जेनएआई से सालाना 2.6-4.4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर) और यूएनसीटीएडी (2033 तक 4.8 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर का बाजार) जैसी संस्थाएं एक ऐसे विकास चरण की ओर इशारा करती हैं जो वैश्विक अर्थव्यवस्था को मौलिक रूप से बदल देगा। यह विकास कई प्रमुख कारकों से प्रेरित है।.

भविष्य के विकास के कारक

• संज्ञानात्मक कार्यों का व्यापक स्वचालन: संभवतः सबसे महत्वपूर्ण प्रेरक कारक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की उन संज्ञानात्मक कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता है जिन्हें पहले मानव ज्ञान कार्यकर्ताओं का क्षेत्र माना जाता था। मैककिन्से का अनुमान है कि जनरेटिव एआई की बदौलत, आज की आधी कार्य गतिविधियाँ 2030 और 2060 के बीच स्वचालित हो सकती हैं - जो पहले की भविष्यवाणी से लगभग एक दशक पहले है। स्वचालन की यह लहर न केवल नियमित कार्यों को बल्कि सॉफ्टवेयर विकास, विपणन, ग्राहक सेवा और अनुसंधान एवं विकास जैसी जटिल गतिविधियों को भी समाहित करती है, जो मिलकर जनरेटिव एआई के संभावित मूल्य का लगभग 75% प्रतिनिधित्व करती हैं।.
• नवाचार को गति देना: केवल दक्षता बढ़ाने से परे, एआई मौलिक नवाचार के इंजन के रूप में कार्य करने की क्षमता रखता है। नए विचारों, सामग्रियों, दवाओं और व्यावसायिक मॉडलों की खोज को गति देने की इसकी क्षमता एक महत्वपूर्ण, हालांकि मात्रात्मक रूप से मापना कठिन, विकास का कारक है। जब एआई न केवल मौजूदा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है बल्कि नई वैज्ञानिक सफलताओं को भी सक्षम बनाता है, तो इसकी भूमिका दक्षता बढ़ाने के उपकरण से बदलकर मौलिक आर्थिक प्रगति के स्रोत के रूप में हो जाती है।.
• उत्पादकता वृद्धि: संज्ञानात्मक कार्यों के स्वचालन से श्रम उत्पादकता में प्रत्यक्ष वृद्धि होती है। अनुमानों के अनुसार, केवल जनरेटिव एआई ही 2040 तक वार्षिक श्रम उत्पादकता वृद्धि को 0.1 से 0.6 प्रतिशत अंक तक बढ़ा सकता है। अन्य सभी स्वचालन प्रौद्योगिकियों के साथ संयुक्त रूप से, वार्षिक वृद्धि 3.4 प्रतिशत अंक तक भी पहुंच सकती है। इससे भी अधिक रूढ़िवादी अनुमान अगले दशक के लिए उत्पादकता वृद्धि में 0.3 प्रतिशत अंक की निरंतर वृद्धि का अनुमान लगाते हैं।.

हालांकि, इस अपार क्षमता को साकार करना केवल तकनीकी विकास पर निर्भर नहीं करता। कॉर्पोरेट रणनीति एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के वर्तमान और भविष्य में होने वाले प्रभावों की व्यापकता को कंपनियों द्वारा अपनाए गए विभिन्न दृष्टिकोणों से समझा जा सकता है। इस संबंध में मैककिन्से के सर्वेक्षण के आंकड़े स्पष्ट हैं: GenAI के उपयोग से परिचालन लाभ (EBIT) पर मापने योग्य प्रभाव से सबसे अधिक संबंधित एकमात्र विशेषता कार्यप्रवाहों का पुनर्रचना है। वहीं, अन्य आंकड़े बताते हैं कि AI एजेंटों को अपनाने वाली आधी से भी कम कंपनियां अपने परिचालन मॉडलों पर मौलिक रूप से पुनर्विचार कर रही हैं।.

इससे एक स्पष्ट विरोधाभास सामने आता है। जो कंपनियां एआई को एक "मामूली अतिरिक्त सुविधा" के रूप में देखती हैं—एक ऐसा उपकरण जो आसपास की प्रक्रिया को बदले बिना किसी एक कार्य को स्वचालित करता है—उन्हें न्यूनतम लाभ मिलेगा, जो एसेमोग्लू के मामूली अनुमानों के अनुरूप है। इसके विपरीत, जो कंपनियां "व्यापक पुनर्गठन" करती हैं—प्रक्रियाओं, शासन और प्रतिभा मॉडलों का रणनीतिक, सी-लेवल के नेतृत्व वाला परिवर्तन—वे ही एआई के अपार मूल्य को प्राप्त करेंगी। इस प्रकार, अरबों डॉलर का संभावित मूल्य किसी कंपनी की स्वयं को बदलने की इच्छा और क्षमता पर निर्भर करता है। इसलिए, एआई का अंतिम आर्थिक प्रभाव तकनीकी प्रश्न से कहीं अधिक संगठनात्मक परिवर्तन का प्रश्न है।.

कार्य का भविष्य: श्रम बाजार में उथल-पुथल और उसका पुनर्निर्माण

अर्थव्यवस्था में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का समावेश वैश्विक श्रम बाजार को लगभग किसी भी पूर्व तकनीकी क्रांति की तुलना में कहीं अधिक गहन और व्यापक रूप से परिवर्तित करेगा। इसके प्रभाव सार्वभौमिक होंगे, जो सभी कौशल स्तरों और क्षेत्रों को प्रभावित करेंगे, जिसके लिए कार्य, कौशल और सामाजिक सुरक्षा का मौलिक पुनर्मूल्यांकन आवश्यक होगा।.

जोखिम की सीमा

अंतर्राष्ट्रीय संगठनों के आंकड़े आने वाले परिवर्तन के व्यापक स्वरूप को दर्शाते हैं। अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष (आईएमएफ) का अनुमान है कि वैश्विक रोजगार का लगभग 40% हिस्सा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से प्रभावित होगा। विकसित अर्थव्यवस्थाओं में यह आंकड़ा 60% तक पहुंच जाता है। स्वचालन की पिछली लहरों से एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एआई मुख्य रूप से शारीरिक और नियमित कार्यों को प्रभावित करता था, जबकि एआई सीधे तौर पर उच्च कुशल, संज्ञानात्मक श्रम के क्षेत्र को प्रभावित कर रहा है। ब्रूकिंग्स इंस्टीट्यूशन के एक अध्ययन से पता चलता है कि स्नातक डिग्री प्राप्त उच्च शिक्षित और उच्च वेतनभोगी कर्मचारियों को केवल हाई स्कूल डिप्लोमा प्राप्त कर्मचारियों की तुलना में एआई के संपर्क में पांच गुना से अधिक आने का खतरा हो सकता है।.

रोजगार विनाश बनाम रोजगार सृजन

सार्वजनिक बहस में अक्सर बड़े पैमाने पर बेरोजगारी के डर हावी रहते हैं, लेकिन आंकड़े व्यापक संरचनात्मक परिवर्तन की एक अधिक जटिल तस्वीर पेश करते हैं—एक "रचनात्मक विनाश" की प्रक्रिया। विश्व आर्थिक मंच (डब्ल्यूईएफ) का अनुमान है कि एआई 2030 तक वैश्विक स्तर पर 17 करोड़ नई नौकरियां पैदा करेगा, जबकि 9 करोड़ लोगों को विस्थापित करेगा। इसलिए कुल प्रभाव सकारात्मक है, लेकिन यह एक विशाल फेरबदल प्रक्रिया को छिपाता है।.

• नई भूमिकाएँ: एआई प्रौद्योगिकी से सीधे तौर पर जुड़े पूरी तरह से नए पेशे उभरेंगे, जैसे कि त्वरित इंजीनियर, एल्गोरिथम ऑडिटर, एआई नैतिकता विशेषज्ञ और एआई सिस्टम के लिए प्रशिक्षक।.
• भूमिकाओं में कमी: साथ ही, डेटा एंट्री, प्रोसेसिंग और सरल विश्लेषण पर आधारित प्रशासनिक और वाणिज्यिक गतिविधियों में तेजी से गिरावट आएगी।.

कौशल ध्रुवीकरण और असमानता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति की सबसे बड़ी सामाजिक चुनौती शायद असमानता को और बढ़ाने की इसकी प्रवृत्ति है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से देशों के भीतर और देशों के बीच आय और धन की असमानता में वृद्धि होने की संभावना है।.

• रोजगार ध्रुवीकरण: श्रम बाजार में ध्रुवीकरण होने की आशंका है। रणनीतिक सोच, रचनात्मकता, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और जटिल समस्या-समाधान जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पूरक कौशलों की उच्च मांग होगी। वहीं दूसरी ओर, कुछ प्रोग्रामिंग भाषाएँ, डेटा विश्लेषण या कॉपीराइटिंग जैसे कौशल, जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है, का महत्व कम हो जाएगा।.
• वेतन असमानता: जो कर्मचारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं, उनकी उत्पादकता और परिणामस्वरूप उनके वेतन में वृद्धि होगी। जो लोग ऐसा नहीं कर सकते, उनके पिछड़ने का खतरा है। इससे आय असमानता और भी बढ़ सकती है।.
• जनसांख्यिकीय आयाम: अनुकूलन क्षमता का वितरण समान नहीं है। डिजिटल तकनीकों के साथ पले-बढ़े युवा कर्मचारियों को नए अवसरों का लाभ उठाना आसान लग सकता है, जबकि वृद्ध कर्मचारियों को अनुकूलन में कठिनाई हो सकती है। कुछ अध्ययनों से यह भी पता चलता है कि पुरुषों की तुलना में महिलाओं के व्यवसाय स्वचालन से अधिक प्रभावित होते हैं, विशेष रूप से उच्च आय वाले देशों में।.

इस परिवर्तन के लिए पुनर्प्रशिक्षण और उच्च शिक्षा के क्षेत्र में एक व्यापक, वैश्विक प्रयास की आवश्यकता है। विश्व स्वास्थ्य संगठन (WEF) का अनुमान है कि 2030 तक आज के 39% कौशल अप्रचलित हो जाएंगे। इसके जवाब में, 85% नियोक्ता अपने कर्मचारियों के उच्च प्रशिक्षण को प्राथमिकता देने की योजना बना रहे हैं। इससे शिक्षा प्रणाली में भी बदलाव आ सकता है, जिससे विशिष्ट व्यवसायों में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करने वाले विशेष "एआई व्यावसायिक स्कूलों" का उदय हो सकता है, न कि पारंपरिक अकादमिक डिग्रियों पर।.

श्रम बाजार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभाव: एक वैश्विक अवलोकन

श्रम बाजार पर एआई का प्रभाव: एक वैश्विक अवलोकन – चित्र: Xpert.Digital

श्रम बाजार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभाव एक जटिल वैश्विक परिदृश्य प्रस्तुत करता है। अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष के अनुसार, विश्व स्तर पर लगभग 40 प्रतिशत नौकरियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रभावित हैं। पिछली स्वचालन तकनीकों के विपरीत, यह तकनीक मुख्य रूप से उच्च कौशल वाले, संज्ञानात्मक व्यवसायों को प्रभावित करती है। विकसित देशों में, यह प्रभाव लगभग 60 प्रतिशत है, जिसका अर्थ है उच्च जोखिम, लेकिन साथ ही लाभ प्राप्त करने के अधिक अवसर भी। उभरती अर्थव्यवस्थाओं में यह प्रभाव लगभग 40 प्रतिशत है, जिसके परिणामस्वरूप तत्काल व्यवधान कम होता है, लेकिन देशों के बीच असमानता बढ़ने का जोखिम बना रहता है। निम्न आय वाले देशों में यह प्रभाव सबसे कम 26 प्रतिशत है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभों का पूरा फायदा उठाने के लिए उनके पास बुनियादी ढांचे और कुशल श्रम की कमी है।.

विश्व आर्थिक मंच (डब्ल्यूईएफ) का अनुमान है कि वैश्विक स्तर पर नौकरियों में शुद्ध वृद्धि होगी, 2030 तक 17 करोड़ नई नौकरियां सृजित होने की उम्मीद है, जबकि 9 करोड़ नौकरियां समाप्त हो जाएंगी। ब्रूकिंग्स और अंतर्राष्ट्रीय संगठन (आईएलओ) के अनुसार, विश्वविद्यालय स्नातक विशेष रूप से प्रभावित होंगे, जबकि औद्योगिक देशों में महिलाओं के प्रभुत्व वाले पेशे स्वचालन के प्रति अधिक संवेदनशील हैं। कौशल परिवर्तन एक महत्वपूर्ण चुनौती है: डब्ल्यूईएफ का अनुमान है कि 2030 तक मौजूदा कौशलों का 39 प्रतिशत अप्रचलित हो जाएगा, और 63 प्रतिशत नियोक्ता कौशल अंतराल को आगे के विकास में मुख्य बाधा मानते हैं।.

सहजीवी क्रांति: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और भौतिक अर्थव्यवस्था

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से संबंधित अधिकांश बहस डिजिटल और संज्ञानात्मक जगत पर केंद्रित है, लेकिन भौतिक जगत में भी एक समान रूप से महत्वपूर्ण क्रांति घट रही है। यह क्रांति कृत्रिम बुद्धिमत्ता ("मस्तिष्क") और रोबोटिक्स ("शरीर") के परस्पर संबंध से प्रेरित है। यह सहजीवन केवल उन्नत स्वचालन ही नहीं बना रहा है; बल्कि यह स्वायत्त एजेंटों के एक नए वर्ग को जन्म दे रहा है जो वास्तविक दुनिया में जटिल, गतिशील कार्यों को बुद्धिमानी और अनुकूलता से करने में सक्षम हैं।.

तालमेल की व्याख्या

परंपरागत रोबोट मूलतः पूर्व-प्रोग्राम किए गए मशीन होते हैं जो अत्यधिक संरचित वातावरण में दोहराव वाले कार्य करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एकीकरण इसे मौलिक रूप से बदल देता है। AI रोबोटों को कैमरे और LiDAR (कंप्यूटर विज़न) जैसे सेंसरों के माध्यम से अपने परिवेश को समझने, एकत्रित डेटा की व्याख्या करने, वास्तविक समय में बुद्धिमानीपूर्ण निर्णय लेने और अनुभव से सीखने (मशीन लर्निंग) की क्षमता प्रदान करता है। यह तालमेल रोबोटों को कठोर उपकरणों से बदलकर लचीले, स्वायत्त प्रणालियों में बदल देता है जो असंरचित और बदलते परिवेश में कार्य करने में सक्षम हैं।.

भौतिक उद्योगों का रूपांतरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स का संयोजन उन संपूर्ण क्षेत्रों के रूपांतरण की आधारशिला है जो शारीरिक श्रम और अंतःक्रिया पर निर्भर करते हैं।.

• विनिर्माण: यह आधुनिक रोबोटिक्स का जन्मस्थान है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वचालन को नए स्तर पर ले जा रही है। पूर्णतः स्वचालित कारखाने—एक पूरी तरह से स्वायत्त कारखाने—का सपना साकार होने के करीब आ रहा है। सहयोगी रोबोट (कोबोट) मनुष्यों के साथ सुरक्षित रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो शारीरिक रूप से कठिन या उच्च परिशुद्धता वाले कार्यों को संभाल सकते हैं। इससे भी अधिक भविष्यवादी अवधारणा है "बॉक्स में कारखाना": मॉड्यूलर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित विनिर्माण इकाइयाँ जिन्हें लचीले, विकेंद्रीकृत उत्पादन को सक्षम करने और विनिर्माण को मांग के करीब लाने के लिए विभिन्न स्थानों पर तेजी से तैनात किया जा सकता है।.
• लॉजिस्टिक्स: स्वायत्त मोबाइल रोबोट (एएमआर) पहले से ही गोदामों में बुद्धिमानी से नेविगेट करते हुए सामान को चुनते, पैक करते और परिवहन करते हैं, जिससे माल प्रवाह की दक्षता में काफी सुधार हुआ है। यह विकास पूरी आपूर्ति श्रृंखला तक विस्तारित होगा, जिसमें स्वायत्त ट्रक लंबी दूरी के परिवहन को संभालेंगे और डिलीवरी ड्रोन ग्राहक तक अंतिम मील की दूरी तय करेंगे।.
• कृषि: कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित रोबोटिक्स द्वारा सटीक कृषि में क्रांतिकारी बदलाव आ रहा है। बोनीरोब जैसे स्वायत्त रोबोट खेतों में खरपतवारों की सटीक पहचान कर उन्हें यांत्रिक रूप से हटा सकते हैं, जिससे कीटनाशकों और मैन्युअल श्रम की आवश्यकता में भारी कमी आती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित सेंसर और कैमरों से लैस ड्रोन विशाल क्षेत्रों में फसलों के स्वास्थ्य की निगरानी कर सकते हैं और केवल आवश्यकतानुसार सिंचाई या उर्वरक जैसे लक्षित उपायों की सिफारिश कर सकते हैं।.
• स्वास्थ्य सेवा: दा विंची सिस्टम जैसे एआई-संचालित सर्जिकल रोबोटिक सिस्टम सर्जनों की क्षमताओं को बढ़ाते हैं। ये सटीकता में सुधार करते हैं, न्यूनतम चीर-फाड़ वाली प्रक्रियाओं को संभव बनाते हैं, और सर्जरी के दौरान छवि पहचान और वास्तविक समय प्रतिक्रिया के माध्यम से सहायता प्रदान कर सकते हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स का यह सहजीवन केवल "बेहतर स्वचालन" से कहीं अधिक है। यह ऐसी प्रणालियाँ बनाता है जो आर्थिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए भौतिक जगत में समझ, योजना और कार्य कर सकती हैं। एक स्व-चालित टैक्सी, एक स्वायत्त खरपतवार-कटाई रोबोट, या एक "बॉक्स में कारखाना" अब पारंपरिक अर्थों में केवल पूंजीगत वस्तुएँ नहीं रह गई हैं। वे ऐसे कार्य करते हैं जो पहले केवल मानव श्रम के लिए आरक्षित थे। इसका अर्थ है कि वे प्रभावी रूप से गैर-मानव "आर्थिक कर्ताओं" के एक नए वर्ग का प्रतिनिधित्व करते हैं।.

इस विकास के दूरगामी परिणाम हैं। यह पूंजी और श्रम के बीच पारंपरिक आर्थिक भेद को मौलिक रूप से चुनौती देता है। यह स्वायत्त सेवाओं के लिए पूरी तरह से नए बाजार बनाता है। और यह दायित्व, कार्य करने की क्षमता और शासन से संबंधित नए कानूनी और नियामक प्रश्न उठाता है, जिनके लिए मौजूदा कानूनी ढाँचे अपर्याप्त हैं। समाज और कानून निर्माताओं को एक ऐसी दुनिया के लिए तैयार रहना होगा जिसमें आर्थिक निर्णय और शारीरिक श्रम तेजी से स्वायत्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित एजेंटों द्वारा किए जाएंगे।.

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वैश्विक एआई क्षेत्र में आगे बढ़ना: भू-राजनीति और रणनीतिक अनिवार्यताएं

यह अंतिम भाग आर्थिक और तकनीकी क्रांति को उसके महत्वपूर्ण भू-राजनीतिक संदर्भ में रखता है और व्यापार और राजनीति के नेताओं के लिए रणनीतिक सिफारिशों के साथ समाप्त होता है।.

के लिए उपयुक्त:

• वैश्विक प्रतियोगिता में यूरोप की एआई महत्वाकांक्षाएं: एक व्यापक विश्लेषण-डिजिटल कॉलोनी या सफलता आती है?

नई भूराजनीतिक शतरंज की बिसात: अमेरिका और चीन के बीच एआई की प्रतिद्वंद्विता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वैश्विक परिदृश्य एक प्रमुख भू-राजनीतिक गतिशीलता से काफी हद तक प्रभावित है: संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के बीच तीव्र प्रतिस्पर्धा। वाशिंगटन में राजनीतिक निर्णयकर्ताओं द्वारा इस होड़ को "नया शीत युद्ध" और "हमारी पीढ़ी की मैनहट्टन परियोजना" के रूप में वर्णित किया गया है। यह धारणा है कि एआई का प्रभुत्व भविष्य के वैश्विक शक्ति संतुलन को निर्धारित करेगा।.

तकनीकी युद्ध के हथियार

दोनों महाशक्तियां इस दौड़ में बढ़त हासिल करने के लिए अलग-अलग रणनीतियां अपना रही हैं।.

• अमेरिकी रणनीति: तकनीकी अड़चनें और गठबंधन। अमेरिका की प्राथमिक रणनीति प्रमुख तकनीकी घटकों तक पहुंच को नियंत्रित करके चीन की प्रगति को धीमा करना है। यह बात एनवीडिया के ए100 और एच100 चिप्स जैसे उन्नत सेमीकंडक्टरों और उनके निर्माण के लिए आवश्यक मशीनरी पर व्यापक निर्यात नियंत्रणों में सबसे स्पष्ट रूप से दिखाई देती है। इन उपायों का उद्देश्य चीन को बड़े और शक्तिशाली एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच से वंचित करना है। इसके समानांतर, अमेरिका सरकार के भीतर अपनी एआई विशेषज्ञता विकसित करने और संघीय एजेंसियों में चीनी एआई प्रणालियों के उपयोग को कानूनी रूप से अवरुद्ध करने के लिए काम कर रहा है।.
• चीन की रणनीति: स्वतंत्रता और विस्तार। अमेरिकी दबाव के जवाब में, चीन ने तकनीकी स्वतंत्रता प्राप्त करने की अपनी राष्ट्रीय रणनीति को बड़े पैमाने पर गति दी है। इस रणनीति में बड़े पैमाने पर सरकारी निवेश, घरेलू "चैंपियंस" को बढ़ावा देना और नई तकनीकों को तेजी से फैलाने और उनका विस्तार करने के लिए अपने विशाल घरेलू बाजार का लाभ उठाना शामिल है। डीपसीक और अलीबाबा जैसी कंपनियों की सफलता, जिन्होंने चिप की सीमाओं के बावजूद अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रतिस्पर्धी एआई मॉडल विकसित किए हैं, दक्षता सुधार के लिए चीन के उल्लेखनीय लचीलेपन और नवोन्मेषी क्षमता को दर्शाती है। उन्होंने चतुर सॉफ्टवेयर और आर्किटेक्चरल ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से कम शक्तिशाली हार्डवेयर के साथ भी प्रभावशाली परिणाम प्राप्त करना सीख लिया है।.

अमेरिका और चीन के बीच यह प्रतिद्वंद्विता विरोधाभासी रूप से नवाचार के दोहरे प्रवर्तक और विखंडन के चालक दोनों के रूप में कार्य करती है। एक ओर, "होड़" की कहानी नवाचार के लिए एक शक्तिशाली उत्प्रेरक का काम करती है। यह अनुसंधान के लिए बड़े पैमाने पर सरकारी वित्त पोषण को उचित ठहराती है, राष्ट्रीय प्रतिभा को जुटाती है और एक तात्कालिकता की भावना पैदा करती है जो तकनीकी विकास को आश्चर्यजनक गति से आगे बढ़ाती है। दूसरी ओर, इस होड़ के प्राथमिक साधन - निर्यात नियंत्रण, प्रतिबंध, निवेश प्रतिबंध और डेटा स्थानीयकरण कानून - एक समय वैश्वीकृत प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र को सक्रिय रूप से "विखंडित" कर रहे हैं।.

इस विखंडन के गंभीर आर्थिक परिणाम हैं। इससे सभी बहुराष्ट्रीय कंपनियों की लागत बढ़ जाती है, अनावश्यक और अक्षम आपूर्ति श्रृंखलाओं का निर्माण होता है, और असंगत तकनीकी क्षेत्रों—जिन्हें "स्प्लिंटरनेट" कहा जाता है—के निर्माण का जोखिम रहता है। इस मूलभूत तनाव का अर्थ यह है कि अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को गति देने वाली शक्ति ही साथ ही इसके वैश्विक उपयोग को अधिक कठिन, महंगा और राजनीतिक रूप से जोखिम भरा बना देती है। यह 21वीं सदी की वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए एक महत्वपूर्ण विरोधाभास है।.

मुख्य मतभेद: प्रतिस्पर्धी नियामक दर्शन

तकनीकी और भू-राजनीतिक प्रतिद्वंद्विता के समानांतर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए दुनिया तीन अलग-अलग नियामक गुटों में विभाजित हो रही है। इनमें से प्रत्येक गुट अपने-अपने दृष्टिकोण का अनुसरण करता है, जो विभिन्न मूल्यों और लक्ष्यों पर आधारित है, और इसके गहरे आर्थिक परिणाम हैं।.

विखंडन के आर्थिक परिणाम

नियामकीय भिन्नता के कारण बहुराष्ट्रीय कंपनियों को अपने एआई उत्पादों और अनुपालन रणनीतियों को प्रत्येक क्षेत्र के अनुसार ढालना पड़ता है, जिससे लागत और जटिलता में काफी वृद्धि होती है। यह सीमा पार डेटा प्रवाह में बाधा डालता है, जो उच्च प्रदर्शन वाले एआई मॉडल विकसित करने के लिए आवश्यक है, और अनुसंधान एवं विकास में वैश्विक सहयोग को जटिल बनाता है। कंपनियों को खंडित नियामकीय वातावरण में काम करना पड़ता है, जिससे रणनीतिक योजना और वैश्विक विस्तार अधिक कठिन हो जाता है।.

भूराजनीतिक एआई परिदृश्य: एक तुलनात्मक अवलोकन

भूराजनीतिक एआई परिदृश्य: एक तुलनात्मक अवलोकन – चित्र: Xpert.Digital

भू-राजनीतिक एआई परिदृश्य में उद्देश्यों और नियामक दृष्टिकोणों में महत्वपूर्ण क्षेत्रीय भिन्नताएं देखने को मिलती हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका मुख्य रूप से बाजार-संचालित, क्षेत्र-विशिष्ट और नवाचार-अनुकूल नियामक दर्शन के माध्यम से वाणिज्यिक नवाचार और तकनीकी नेतृत्व को आगे बढ़ाता है। इसकी नीतियां कार्यकारी आदेशों, अनुसंधान एवं विकास वित्तपोषण और निर्यात नियंत्रणों पर आधारित हैं, जिससे नवाचार की उच्च दर तो सुनिश्चित होती है, लेकिन साथ ही नियामक कमियों और संभावित बाजार एकाग्रता का जोखिम भी बना रहता है।.

दूसरी ओर, यूरोपीय संघ मौलिक अधिकारों की रक्षा करने और विश्वास कायम करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसके लिए वह अधिकार-आधारित, जोखिम-आधारित और व्यापक नियामक दृष्टिकोण अपनाता है, जैसा कि यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम में निहित है। इससे अनुपालन लागत बढ़ जाती है और नवाचार की गति धीमी हो सकती है, लेकिन "ब्रसेल्स प्रभाव" के माध्यम से वैश्विक मानक स्थापित करने में मदद मिलती है, हालांकि इससे प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान भी हो सकता है।.

चीन राज्य-संचालित, शीर्ष-स्तरीय और संप्रभुता-उन्मुख दृष्टिकोण के माध्यम से राज्य नियंत्रण, तकनीकी स्वतंत्रता और सामाजिक स्थिरता प्राप्त करने का प्रयास करता है। राष्ट्रीय एआई रणनीति, डेटा स्थानीयकरण और एल्गोरिदम नियंत्रण संबंधी कानूनों के साथ मिलकर, रणनीतिक क्षेत्रों में तीव्र, राज्य-निर्देशित प्रसार और नवाचार प्रोत्साहन को सक्षम बनाती है, लेकिन साथ ही डेटा विखंडन और सीमित बाजार पहुंच का कारण भी बनती है।.

एआई-संचालित दुनिया के लिए रणनीतिक सिफारिशें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग शुरू हो चुका है, जो व्यापार और राजनीति के क्षेत्र में अग्रणी नेताओं के सामने अभूतपूर्व चुनौतियाँ और अवसर प्रस्तुत करता है। अधिकतम लाभ प्राप्त करने और जोखिमों को कम करने के लिए निर्णायक और रणनीतिक कार्रवाई आवश्यक है।.

व्यापारिक नेताओं के लिए

• “व्यापक पुनर्गठन” को अपनाएं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वास्तविक मूल्य नई तकनीकों के अलग-थलग उपयोग से नहीं, बल्कि व्यवसाय के मूलभूत परिवर्तन से प्राप्त होता है। नेतृत्व को कार्यप्रवाह, प्रक्रियाओं और परिचालन मॉडलों के पुनर्रचना को आगे बढ़ाना होगा। जैसा कि मैककिन्से के आंकड़ों से पता चलता है, यही अंतिम लाभ पर स्पष्ट प्रभाव डालने वाला निर्णायक कारक है। इसके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को केवल “जोड़ने” की बजाय, उन्हें कंपनी के मूल सिद्धांतों में गहराई से एकीकृत करने की आवश्यकता है।.
• प्रतिभा और प्रशिक्षण में निवेश: कौशल की कमी सफल परिवर्तन में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। आज के लगभग 40% कौशल 2030 तक अप्रचलित हो जाएंगे, इसलिए कंपनियों को अपने कर्मचारियों के पुनर्प्रशिक्षण और उच्च शिक्षा में भारी निवेश करना चाहिए। ध्यान उन कौशलों पर केंद्रित होना चाहिए जो एआई के पूरक हों: आलोचनात्मक सोच, रचनात्मकता, समस्या-समाधान कौशल और भावनात्मक बुद्धिमत्ता। आजीवन सीखने की संस्कृति का निर्माण करना आवश्यक है।.
• जोखिमों का सक्रिय रूप से प्रबंधन करें: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के आगमन से अशुद्धि, साइबर सुरक्षा, बौद्धिक संपदा उल्लंघन और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह से संबंधित महत्वपूर्ण जोखिम उत्पन्न होते हैं। कंपनियों को उच्च प्रबंधन स्तर पर स्पष्ट जवाबदेही के साथ सुदृढ़ शासन संरचनाएं स्थापित करनी चाहिए। इसमें एआई द्वारा निर्मित सामग्री की समीक्षा के लिए प्रक्रियाओं को लागू करना और ग्राहकों और कर्मचारियों का विश्वास सुनिश्चित करने तथा महंगी गलतियों को रोकने के लिए जोखिमों का सक्रिय रूप से प्रबंधन करना शामिल है।.
• खंडित दुनिया में आगे बढ़ना: नियामकीय भिन्नता बढ़ने से वैश्विक स्तर पर काम करने वाली कंपनियों को लचीलेपन की आवश्यकता होती है। उन्हें अपनी वैश्विक प्रतिस्पर्धात्मकता से समझौता किए बिना विभिन्न नियमों (जैसे कि यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम) का अनुपालन करने के लिए क्षेत्र-विशिष्ट रणनीतियाँ विकसित करनी होंगी। इसके लिए भू-राजनीतिक परिदृश्य की गहरी समझ और उत्पादों एवं सेवाओं को स्थानीय कानूनी ढाँचों के अनुरूप ढालने की क्षमता आवश्यक है।.

राजनीतिक निर्णयकर्ताओं के लिए

• बुनियादी तैयारियों को बढ़ावा दें: आईएमएफ का एआई तैयारी सूचकांक (केआईपीआई) एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करता है। सरकारों, विशेष रूप से उभरते और विकासशील देशों में, बुनियादी ढांचे में निवेश को प्राथमिकता देनी चाहिए: डिजिटल अवसंरचना (बिजली, इंटरनेट, कंप्यूटिंग क्षमता), विज्ञान, प्रौद्योगिकी, गणित और गणित (एसटीईएम) शिक्षा और डिजिटल रूप से कुशल कार्यबल का विकास। इन बुनियादी ढांचों के बिना, ये देश पिछड़ सकते हैं और एआई क्रांति के लाभों से वंचित रह सकते हैं।.
• नवाचार और विनियमन के बीच संतुलन स्थापित करना: ऐसे लचीले नियामक ढांचे तैयार किए जाने चाहिए जो नवाचार को बाधित किए बिना जनविश्वास बढ़ाएं और नुकसान को कम करें। भय-आधारित अत्यधिक विनियमन से अन्य क्षेत्रों को तकनीकी नेतृत्व का नुकसान हो सकता है। ध्यान जोखिम-आधारित दृष्टिकोणों पर केंद्रित होना चाहिए जो उन क्षेत्रों में सख्त नियम लागू करें जहां व्यक्तियों और समाज के लिए सबसे अधिक जोखिम मौजूद हैं।.
• श्रम बाजार में बदलाव के प्रभावों को कम करना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के कारण श्रम बाजार में उत्पन्न व्यवधानों के लिए सक्रिय नीतिगत उपायों की आवश्यकता है। स्वचालन से प्रभावित श्रमिकों को सहायता प्रदान करने के लिए सामाजिक सुरक्षा जाल को मजबूत करना और बड़े पैमाने पर पुनर्प्रशिक्षण एवं उच्च शिक्षा कार्यक्रमों के लिए धन उपलब्ध कराना महत्वपूर्ण है। यह सामाजिक तनावों को नियंत्रित करने और एआई क्रांति के लाभों को व्यापक रूप से वितरित करने के लिए आवश्यक है।.
• अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को बढ़ावा देना: भू-राजनीतिक प्रतिद्वंद्विता के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की सुरक्षा, नैतिकता और मानकों पर वैश्विक संवाद आवश्यक है। एआई का प्रभाव असीमित है, और इसके संचालन में अंतर्राष्ट्रीय समन्वय की कमी एक महत्वपूर्ण वैश्विक जोखिम पैदा करती है। एआई की सुरक्षा और दुरुपयोग के संबंध में सामान्य मानदंड स्थापित करने की पहल की तत्काल आवश्यकता है।.

निष्कर्षतः, विश्लेषण से पता चलता है कि आईएमएफ के एआई पीएमआई द्वारा पहचाना गया "तैयारी का अंतर" वैश्विक असमानता की नई अग्रिम पंक्ति का प्रतिनिधित्व करता है। एआई-तैयार राष्ट्रों (मुख्यतः धनी देश) और एआई-अपुष्ट राष्ट्रों (मुख्यतः विकासशील देश) के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर मौजूद है। यह केवल एक तकनीकी अंतर नहीं है, बल्कि भविष्य के आर्थिक विचलन का एक संकेतक है। एआई-तैयार राष्ट्र एआई द्वारा उत्पन्न होने वाली अपार उत्पादकता और मूल्य सृजन का लाभ उठाने में सक्षम हैं। दूसरी ओर, एआई-अपुष्ट राष्ट्र, बुनियादी ढांचे, कौशल और संस्थागत ढांचों की कमी के कारण, लाभों को प्राप्त किए बिना नकारात्मक प्रभावों (नौकरी का नुकसान, सामाजिक अस्थिरता) का सामना करने के जोखिम में हैं। इस प्रकार, एआई वैश्विक असमानता को बढ़ाने वाला एक शक्तिशाली कारक बनने की धमकी देता है, जिससे राष्ट्रों के बीच एक नया और संभावित रूप से स्थायी विभाजन पैदा होता है। इस "तैयारी के अंतर" को पाटना 21वीं सदी की सबसे महत्वपूर्ण वैश्विक नीतिगत चुनौतियों में से एक है।.

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