"AI के बॉस बनने का दिन" अपेक्षा से अधिक निकट है — 56% व्यापारिक नेताओं ने कहा कि "उनके काम का अधिकांश हिस्सा AI द्वारा किया जा सकता है" का कारण

1. "AI द्वारा प्रतिस्थापित होना केवल फील्ड तक सीमित नहीं है"

AI द्वारा काम में परिवर्तन को अब तक "मानक कार्यों" के स्वचालन के रूप में देखा गया था। लेकिन इस बार के सर्वेक्षण में जो बात ध्यान आकर्षित करती है, वह यह है कि प्रभाव का तीर **निर्णय लेने वाले पक्ष (व्यापारिक नेता)** की ओर भी है।

हॉटवायर (Hotwire Global) द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, **56% व्यापारिक नेताओं ने कहा कि "अगले 5 वर्षों में उनका अधिकांश काम AI द्वारा किया जाएगा"**। इसके अलावा, उसी सर्वेक्षण में, **69% ने महसूस किया कि AI के कारण "वे अधिक सशक्त महसूस कर रहे हैं (empowered)"**।

"सुविधाजनक हो गया" और "प्रतिस्थापित होना" एक साथ मौजूद हैं—यह विरोधाभास 2026 में AI चर्चा के केंद्र में है।

2. संख्याएँ दिखाती हैं "3 चरणों" का परिवर्तन: सहकर्मीकरण → बॉसकरण → ग्राहक एजेंटकरण

सर्वेक्षण के परिणामों को देखने पर, AI की स्थिति में तेजी से परिवर्तन दिखाई देता है।

• 21%: AI को पहले से ही सहकर्मी की तरह महसूस करते हैं

• 62%: मानक कार्यों को संभालने वाले "AI कर्मचारी" का स्वागत करते हैं

• 43%: कार्य आवंटन और मूल्यांकन करने वाले "AI बॉस" के अधीन होने को तैयार हैं

• 82%: खरीद निर्णय में AI की सलाह पर निर्भर करते हैं

• 32%: AI द्वारा स्वायत्त रूप से खरीद करने पर भी भरोसा करते हैं

ध्यान देने योग्य बात यह है कि "कार्यस्थल" के अलावा "बाजार (खरीद)" पक्ष में भी AI ने शक्ति प्राप्त करना शुरू कर दिया है।
इसका मतलब है कि कंपनी के अंदर AI "कर्मचारी" बन रहा है, और कंपनी के बाहर AI "खरीदार का एजेंट" बन रहा है। इस प्रकार, कंपनियों को मानवों के लिए स्पष्टीकरण देने के अलावा, AI द्वारा सही तरीके से समझे जाने, अनुशंसित और चुने जाने के लिए डिजाइन की आवश्यकता होगी।

3. "काम" पेशा नहीं बल्कि कार्यों का समूह है: इसलिए "अधिकांश AI द्वारा संभव" होगा

"AI काम करेगा" सुनने पर, ऐसा लगता है कि पूरा पेशा गायब हो जाएगा। लेकिन वास्तविकता यह है कि काम कार्यों का एक संग्रह है।
AI की विशेषज्ञता में जानकारी एकत्र करना, व्यवस्थित करना, सारांशित करना, तुलना करना, प्रारंभिक प्रस्ताव बनाना, मानक निर्णय लेना, और कार्यप्रवाह निष्पादन शामिल हैं, जो विघटनशील और नियमबद्ध करने में आसान क्षेत्र हैं। दूसरी ओर, हितों का समायोजन, मूल्य निर्णय, जवाबदेही, नैतिक निर्णय, और विश्वास संबंधों का निर्माण जैसे "संतोषजनक" क्षेत्र बने रहेंगे।

इसलिए "AI द्वारा छीन लिया जाएगा/नहीं छीन लिया जाएगा" के बजाय,
**"कार्य AI को स्थानांतरित होने से, मानव कार्य का केंद्र कहाँ स्थानांतरित होगा"** यह चर्चा का विषय बनता है।
यदि नेताओं का काम "दस्तावेज़ तैयार करने" से "निर्णय की डिजाइन और निगरानी" की ओर स्थानांतरित होता है, तो वास्तव में "काम का अधिकांश हिस्सा" AI द्वारा संभाला जा सकता है।

4. AI बॉस के सफल होने की शर्त "बुद्धिमत्ता" नहीं बल्कि "संतोषजनक प्रणाली" है

43% AI बॉस को स्वीकार करते हैं, जबकि आधे से अधिक अभी भी प्रतिरोध करते हैं। प्रतिरोध का मूल, AI की क्षमता से अधिक मूल्यांकन में संतोष है।

यदि AI मूल्यांकन और आवंटन में शामिल होता है, तो न्यूनतम यह आवश्यक होगा।

• मूल्यांकन मानकों की व्याख्या: क्या अच्छा माना गया

• डेटा का स्रोत: किस डेटा पर निर्णय लिया गया, क्या कोई पूर्वाग्रह है

• अपवाद प्रबंधन: मानव हस्तक्षेप के बिंदु कहाँ हैं

• जिम्मेदारी का स्थान: अंतिम जिम्मेदार कौन है

AI जितना अधिक बुद्धिमान होता है, उतना ही "ब्लैक बॉक्स भी ठीक है" की संभावना होती है। लेकिन मूल्यांकन, ब्लैक बॉक्स में चलाने के क्षण में संगठन की विश्वास को तोड़ देता है। AI बॉस की सफलता या असफलता, एल्गोरिदम पर नहीं बल्कि शासन डिजाइन पर निर्भर करती है।

5. ब्रांड के सामने नई चुनौती: "AI द्वारा कैसे सारांशित किया जा रहा है"

सर्वेक्षण में, 60% "AI हमारे ब्रांड को कैसे वर्णन कर रहा है" की निगरानी कर रहे हैं, जबकि **22% "AI का सारांश सही है" पर विश्वास नहीं करते**।

इसका अर्थ है कि जनसंपर्क और विपणन का युद्धक्षेत्र "खोज परिणाम" से "AI का सारांश और अनुशंसा" की ओर बढ़ रहा है।

भविष्य की ब्रांड रणनीति में, भव्य अभियानों से पहले,

• प्राथमिक जानकारी का प्रबंधन (आधिकारिक जानकारी को अद्यतन रखना)

• गलतफहमी के संभावित बिंदुओं का स्पष्टिकरण (FAQ, तुलना तालिका, प्रमाण की प्रस्तुति)

• AI के लिए सुलभ संरचना (जानकारी का स्थान स्पष्ट हो, पुरानी जानकारी मिश्रित न हो)
  जैसे "सूचना स्वच्छता" प्रभावी होगी।

6. सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया (रुझान): आश्चर्य, व्यंग्य, और व्यावहारिकता का समवर्ती प्रवाह

इस प्रकार की संख्याएँ सोशल मीडिया पर तेजी से फैलती हैं। हालांकि, प्रतिक्रियाएँ एकरूप नहीं हैं। इस विषय के करीब की चर्चाओं का अनुसरण करने पर, मुख्य रूप से तीन प्रवृत्तियाँ दिखाई देती हैं।

① आश्चर्य और चिंता: "क्या ऊपर भी प्रतिस्थापित होगा?"

"केवल फील्ड को प्रतिस्थापित किया जाएगा" की धारणा हिल रही है, और "निर्णय लेने का स्वचालन" पर ध्यान केंद्रित हो रहा है। विशेष रूप से "5 साल" की छोटी अवधि एक मजबूत उत्तेजना है, और "बैठकें और समायोजन AI की विशेषता हो सकती हैं" जैसी दृष्टिकोण उभरने की संभावना है।

② व्यंग्य और प्रतिरोध: "क्या AI का कोई परिणाम नहीं है?"

दूसरी ओर, AI निवेश की अपेक्षाओं के अनुरूप परिणाम नहीं देने की चर्चा भी समानांतर में चल रही है। Reddit और Hacker News की चर्चाओं में, **"अंततः ROI नहीं दिख रहा", "प्रवेश की जटिलता अधिक है", "फील्ड का भार बढ़ रहा है"** जैसी वास्तविकताएँ बार-बार सामने आती हैं।
इसका मतलब है कि सोशल मीडिया पर, "AI द्वारा काम करने वाले भविष्य" का डर और "लेकिन अभी यह अतिशयोक्ति नहीं है?" जैसी ठंडी हंसी एक साथ मौजूद हैं।

③ व्यावहारिकता: "तो पहले इसे समझें/डिजाइन करें"

LinkedIn पर, भावनात्मक चर्चाओं की तुलना में "कैसे डिजाइन करें और कैसे नियंत्रित करें" पर ध्यान केंद्रित करने वाली चर्चाएँ अधिक बढ़ती हैं। AI की स्वायत्तता जितनी बढ़ती है, आवश्यक है "प्रवेश" नहीं बल्कि संचालन, निगरानी, और जवाबदेही की डिजाइन, यह फील्ड की भावना है।

7. कंपनियों को अभी क्या करना चाहिए: "AI को लाना" नहीं बल्कि "AI को कार्य करने के लिए तैयार करना"

अंततः, AI के प्रवेश की सफलता या असफलता उपकरण चयन से अधिक तैयारी पर निर्भर करती है।
विशिष्ट रूप से निम्नलिखित तीन बिंदु प्रभावी होते हैं।

1. कार्य का विघटन: AI को सौंपे जा सकने वाले कार्य इकाइयों में विभाजित करना, निर्णय मानदंड और अपवादों को भाषा में व्यक्त करना

2. अधिकार डिजाइन: देखने, प्रस्ताव करने, और निष्पादन को अलग करना, चरणबद्ध तरीके से अधिकार सौंपना (लॉग और समीक्षा की शर्त पर)

3. मूल्यांकन का अद्यतन: उत्पाद की मात्रा से अधिक, समस्या सेटिंग, सत्यापन, जोखिम प्रबंधन, और सीखने की गति को मूल्यांकन मापदंड में शामिल करना

जैसे-जैसे AI "सहकर्मी" बनता है, मानव का मूल्य "हाथ से काम करने" से अधिक "सीमाएँ खींचने" और "जिम्मेदारी लेने" की ओर बढ़ता है।

8. निष्कर्ष: AI सहकर्मी बनता है, ग्राहक एजेंट बनता है, और बॉस भी बनता है—इसलिए मानव की भूमिका "सीमाएँ डिजाइन करना" है

इस बार की संख्याएँ, डर बढ़ाने वाले शीर्षक बन सकती हैं। लेकिन वास्तविकता वह नहीं है।
जैसे-जैसे AI की क्षमताएँ बढ़ती हैं, महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या सौंपा जाए और क्या मानव द्वारा किया जाए, इसे डिजाइन करने की क्षमता है।

5 वर्षों में, काम का परिदृश्य बदलने की संभावना अधिक है।
उस समय "प्रतिस्थापित पक्ष" बनना है या "सीमाएँ डिजाइन करने वाला पक्ष" बनना है। विभाजन बिंदु पहले ही शुरू हो चुका है।

स्रोत URL

1. सर्वेक्षण के मुख्य बिंदु (मुख्य आंकड़े, टिप्पणियाँ, ब्रांड निगरानी 60% / आत्मविश्वास की कमी 22% आदि) को प्रकाशित करने वाला स्रोत (GlobeNewswire)
   https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/21/3222718/0/en/56-of-Global-Business-Leaders-Believe-AI-Will-Do-Their-Job-in-Five-Years.html

2. आपके द्वारा निर्दिष्ट लेख (aktiencheck.de पर प्रकाशित पृष्ठ: GlobeNewswire लेख के पुनःप्रकाशन के रूप में)
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-56_of_Global_Business_Leaders_Believe_AI_Will_Do_Their_Job_Five_Years-19389973

3. "Agentic Organizations (एजेंटिक संगठन)" की अवधारणा (जैसे "अगला ग्राहक एल्गोरिदम है") को समझाने वाला Hotwire का पृष्ठ
   https://www.hotwireglobal.com/agentic-organizations/

4. AI निवेश के "परिणाम नहीं दे रहे" के संदर्भ (56% के पास वित्तीय रिटर्न नहीं आदि) को रिपोर्ट करने वाला Reuters (PwC CEO सर्वेक्षण संबंधित)
   https://www.reuters.com/business/davos/ceo-revenue-confidence-hits-5-year-low-pwc-survey-2026-01-19/

5. PwC CEO सर्वेक्षण की प्राथमिक जानकारी (56% "कोई प्रमुख वित्तीय प्रभाव नहीं" आदि का विवरण)
   https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2026/pwc-2026-global-ceo-survey.html

6. सोशल मीडिया प्रतिक्रिया के उदाहरण (Reddit: AI निवेश के रिटर्न और "उत्साह पहले" पर चर्चा)
   https://www