AI के साथ काम तेजी से होता है। फिर भी श्रम की कमी क्यों नहीं मिटती?

ईमेल कुछ ही सेकंड में ड्राफ्ट किए जा सकते हैं। मीटिंग की सामग्री स्वचालित रूप से व्यवस्थित हो जाती है, और पूछताछ के उत्तर के सुझाव स्क्रीन पर दिखाई देते हैं। फिर भी, कार्यस्थल में आज भी "कर्मचारियों की कमी" की आवाज़ें उठती हैं।

यह दृश्य हमेशा एआई की विफलता का संकेत नहीं देता। काम के कुछ हिस्सों को तेजी से निपटाने की क्षमता और आवश्यक कर्मचारियों का सही जगह पर होना, ये अलग-अलग मुद्दे हैं।

14 सितंबर 2026 को, जर्मनी की वित्तीय सूचना साइट Aktiencheck ने dts समाचार एजेंसी के एक लेख को प्रकाशित किया, जिसमें श्रम बाजार और व्यावसायिक अनुसंधान संस्थान (IAB) के अर्थशास्त्री एनज़ो वेबर के विचार प्रस्तुत किए गए। लेख के अनुसार, वेबर ने जर्मन समाचार पत्र Rheinische Post को बताया कि केवल डिजिटलाइजेशन से श्रमिकों की कमी को समाप्त नहीं किया जा सकता।

हालांकि, यह एआई द्वारा सुधार की संभावना को नकारने वाला बयान नहीं था। वेबर ने स्वीकार किया कि एआई उत्पादकता, कार्य प्रक्रियाओं और समृद्धि में सुधार में सहायक हो सकता है। इसके साथ ही, उन्होंने यह भी बताया कि मानव संसाधनों को विकसित करने और काम करने के अवसरों को बढ़ाने की नीति को केवल तकनीक से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता।

इस बयान को अनुसंधान और सार्वजनिक टिप्पणियों के माध्यम से समझने पर, यह स्पष्ट होता है कि यह "एआई या मानव" का द्वैत नहीं है। यह इस बारे में है कि बचाए गए समय का उपयोग कौन और किस चीज़ के लिए करेगा।

"काम घटता है" और "कर्मचारियों की कमी समाप्त होती है" के बीच की दूरी

एक काम में विभिन्न प्रकृति के कार्य शामिल होते हैं। लेख लिखना, रिकॉर्ड रखना, दूसरे की स्थिति को समझना, स्थल का निरीक्षण करना, अपवादों को संभालना। एआई की विशेषज्ञता वाले हिस्से को अलग कर देने से भी, पूरे काम के लिए आवश्यक कर्मचारियों की संख्या तय नहीं होती।

उदाहरण के लिए, किसी उपकरण निरीक्षण के काम को लें। रिपोर्ट का ड्राफ्ट तेजी से तैयार हो जाने पर, जिम्मेदार व्यक्ति का बोझ कम हो जाता है। हालांकि, स्थल तक जाने का समय, उपकरण की जांच का समय, और असामान्यता के कारण की पुष्टि का समय, इन्हें उसी अनुपात में कम किया जा सकेगा, यह जरूरी नहीं है। यह किसी विशेष कंपनी का मामला नहीं है, बल्कि कार्य और पेशे को अलग से समझने के लिए एक उदाहरण है।

इसके अलावा, यदि बचाया गया समय छोटे-छोटे हिस्सों में बंटा हो, तो कार्य व्यवस्था को पुनः संगठित करने की आवश्यकता होती है। दिन में कई बार उत्पन्न होने वाले कुछ मिनटों की फुर्सत को आराम या सावधानीपूर्वक निरीक्षण में उपयोग किया जा सकता है, लेकिन यह सीधे तौर पर किसी अन्य स्थल को संभालने के लिए एक व्यक्ति की जगह नहीं बनाता।

यहां पर प्रभावी दृष्टिकोण यह है कि "कौन सा पेशा गायब होगा" के बजाय "कौन सा कार्य बदलेगा" पर ध्यान दिया जाए।

अंतरराष्ट्रीय श्रम संगठन (ILO) आदि द्वारा 2025 में प्रकाशित एक अध्ययन में, यह अनुमान लगाया गया कि दुनिया के लगभग चार में से एक श्रमिक, जनरेटिव एआई के प्रभाव के तहत आने वाले पेशे में कार्यरत हैं। हालांकि, यह अनुमान नहीं है कि चार में से एक व्यक्ति बेरोजगार हो जाएगा। चूंकि काम के घटकों में मानव सहभागिता बनी रहती है, अध्ययन ने सुझाव दिया कि पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय काम में परिवर्तन अधिक संभावना है।

"एआई से निपटने योग्य कार्य हैं" की जानकारी को "उस काम को करने वाले व्यक्ति की आवश्यकता नहीं है" के निष्कर्ष पर पहुंचाना, चर्चा का प्रारंभिक बिंदु बनता है।

उत्पादकता में सुधार के प्रमाण हैं। लेकिन यह सर्वशक्तिमान नहीं है

एआई के कार्यस्थल की क्षमता को बढ़ाने के प्रमाण भी हैं।

एरिक ब्रिनजोल्फसन और अन्य द्वारा लिखित "Generative AI at Work" के 2025 संस्करण में, 5,172 ग्राहक समर्थन प्रतिनिधियों के डेटा का विश्लेषण किया गया। जब जनरेटिव एआई द्वारा समर्थन उपलब्ध कराया गया, तो प्रति घंटे हल की गई समस्याओं की संख्या से मापी गई उत्पादकता में औसतन 15% सुधार हुआ।

प्रभाव में व्यक्तिगत अंतर था, और अनुभवहीन या कम कौशल वाले प्रतिनिधियों में सुधार अधिक था। दूसरी ओर, अनुभवी और उच्च कौशल वाले प्रतिनिधियों में समान प्रभाव नहीं देखा गया।

यह परिणाम मानव संसाधनों की कमी पर विचार करते समय विचारणीय है। एआई के पास, व्यक्ति को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने के अलावा, काम सीखने की प्रक्रिया का समर्थन करने और अधिक लोगों को कार्य करने में सक्षम बनाने का उपयोग है।

हालांकि, अध्ययन का विषय एक कंपनी का ग्राहक समर्थन था, और यह गारंटी नहीं देता कि हर कार्यस्थल में 15% सुधार होगा। लेखकों ने यह भी स्पष्ट किया कि यह अध्ययन अर्थव्यवस्था के समग्र रोजगार या वेतन पर प्रभाव को स्पष्ट करने वाला नहीं है।

एआई के परिणामों को मापते समय, केवल उपयोग की संख्या या लेखन की गति को देखना पर्याप्त नहीं है। इसमें पुष्टि और संशोधन के लिए आवश्यक समय, हल की गई समस्याओं की संख्या, और सेवा की गुणवत्ता को भी देखना आवश्यक है। यह बिंदु कार्यस्थल में अनुसंधान परिणामों को लागू करने के लिए इस लेख का प्रस्ताव है।

यदि ड्राफ्ट तेजी से तैयार हो जाता है, लेकिन संशोधन में समय लगता है, तो बचाया गया समय कम हो जाता है। इसके विपरीत, यदि नए व्यक्ति को सही सलाह मिलती है, तो यह व्यक्ति और प्रशिक्षक दोनों की मदद कर सकता है। इसे लागू करने के बजाय, यह महत्वपूर्ण है कि इसे कहां उपयोग किया जाए।

सक्षमता में वृद्धि से, काम की मात्रा बढ़ सकती है

कर्मचारियों की कमी के कारणों में मांग का परिवर्तन भी शामिल है।

मान लें कि एक कंपनी एआई के माध्यम से एक ही समय में पहले से अधिक काम कर सकती है। वह कंपनी, बचाए गए समय का उपयोग कर्मचारियों की संख्या घटाने या कार्य समय को कम करने में कर सकती है। हालांकि, नए ग्राहकों को प्राप्त करने, पहले अस्वीकार किए गए अनुरोधों को स्वीकार करने, या एक नई सेवा शुरू करने का विकल्प भी हो सकता है।

यदि सेवा की लागत कम हो जाती है, तो यह उन लोगों तक भी पहुंच सकती है जो पहले इसे उपयोग नहीं कर सकते थे। ऐसे में, भले ही प्रति कार्य भार हल्का हो, लेकिन कार्य की संख्या बढ़ सकती है।

यह जरूरी नहीं कि यह परिणाम होगा, लेकिन यह समझाता है कि "उत्पादकता बढ़ने पर, उतने ही लोग बच जाएंगे" की गणना समाज में हमेशा सही नहीं होती।

IAB आदि द्वारा 2025 के नवंबर में प्रकाशित जर्मनी के एआई परिदृश्य विश्लेषण में भी, रोजगार की कुल मात्रा और सामग्री को अलग-अलग समझा गया है। यदि कुछ शर्तों के तहत एआई का उपयोग बढ़ता है, तो अगले 15 वर्षों में लगभग 1.6 मिलियन रोजगार नए सृजन या समाप्ति के रूप में संरचनात्मक परिवर्तन के प्रभाव का सामना करेंगे, जबकि रोजगार की कुल संख्या भविष्य के मानक मार्ग की तुलना में लगभग समान रहेगी।

1.6 मिलियन की संख्या का अर्थ यह नहीं है कि यह संख्या शुद्ध रूप से घटेगी। यह वास्तविक परिणाम नहीं है, बल्कि एआई के उपयोग आदि पर आधारित एक अनुमान है।

इस अध्ययन से यह समझा जा सकता है कि कुल संख्या में बड़ा बदलाव न होने पर भी, काम का स्थान और सामग्री बदल सकती है। एक क्षेत्र में कर्मचारियों की अधिकता और दूसरे में भर्ती की कठिनाई एक साथ हो सकती है।

अतिरिक्त लोग सीधे उन कार्यस्थलों में नहीं जा सकते जहां कमी है

कर्मचारियों की कमी को केवल संख्या जोड़ने और घटाने से हल करना मुश्किल है।

उदाहरण के लिए, यदि कार्यालय कार्यों की दक्षता में सुधार से किसी के कार्य समय में फुर्सत मिलती है, तो वह अगले दिन से उपकरण की मरम्मत का कार्य नहीं कर सकता। नए काम के लिए ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है, और यह काम करने के स्थान, समय और व्यक्ति की इच्छा पर भी निर्भर करता है।

इसलिए, यदि एआई का उपयोग और मानव संसाधन विकास अलग-अलग तरीके से आगे बढ़ते हैं, तो दक्षता में सुधार किए गए विभाग और जिन विभागों में लोगों की आवश्यकता है, उनके बीच एक खाई रह सकती है।

इस लेख के विचार के अनुसार, यह महत्वपूर्ण है कि "क्या स्थानांतरित किया जा सकता है" के अलावा, "स्थानांतरण की प्रक्रिया का समर्थन किया जा सकता है" का प्रश्न भी उठाया जाए। क्या प्रशिक्षण के दौरान समय सुनिश्चित किया जा सकता है? जब तक व्यक्ति कुशल नहीं हो जाता, तब तक मूल्यांकन कैसे किया जाएगा? क्या यह व्यवस्था परिवार और बच्चों की देखभाल के साथ संगत है? यदि ये शर्तें पूरी नहीं होती हैं, तो भर्तियों और नौकरी चाहने वालों के होते हुए भी, वे एक-दूसरे से नहीं जुड़ पाएंगे।

मूल लेख में वेबर ने भी उन शर्तों को उठाया था जिनमें लोग अपनी क्षमता का प्रदर्शन कर सकते हैं। उन्होंने कहा कि महिलाओं और प्रवासियों के पेशेवर विकास के अवसरों का बेहतर उपयोग करना चाहिए, और वृद्ध कर्मचारियों के लिए ऐसा वातावरण बनाना चाहिए जहां वे बोझ बढ़ाए बिना और दृष्टिकोण के साथ काम कर सकें।

इस संकेत को व्यावहारिक रूप में बदलने का मतलब है कि एआई के उपयोग के बजट के साथ-साथ, प्रशिक्षण का समय, मार्गदर्शन प्रणाली, और लचीले कार्य के ढांचे पर विचार करना होगा। तकनीक को लागू करने के बाद "उपयोग करने वाले लोग नहीं हैं" का एहसास होना बहुत देर हो सकता है।

एसएनएस पर दिखने वाली अपेक्षाएँ और प्रश्न―― "क्या सौंपा जाए, और कौन सा काम बचा रहे"

एसएनएस की प्रतिक्रिया क्या है। वर्तमान में उपलब्ध जानकारी के अनुसार, 14 सितंबर के लेख पर सीधे टिप्पणियाँ पर्याप्त रूप से नहीं देखी जा सकीं। इसलिए, नीचे वेबर द्वारा लगभग दो साल पहले LinkedIn पर पोस्ट किए गए एक कार्यक्रम की प्रस्तुति पर संबंधित टिप्पणियों को लिया गया है। यह वर्तमान रिपोर्ट पर प्रतिक्रिया नहीं है, बल्कि इसी विषय पर पिछले चर्चाओं का सारांश है।

Christian Mueller ने एआई को विशेष रूप से अनुसंधान और शिक्षा में मानव की संभावनाओं को बढ़ाने के रूप में सकारात्मक रूप से देखा। Nicole Koeck-Maier ने भी, उबाऊ दोहराव वाले कार्यों को एआई को सौंपकर, मानव की रचनात्मक शक्ति का अधिक उपयोग करने की उम्मीद व्यक्त की।

दूसरी ओर, Antoinette Weibel ने पूछा कि एआई के कारण काम कैसे बदलेगा। क्या लोग केवल मशीनों की देखभाल करेंगे, या क्या वे अधिक अर्थपूर्ण और मानव के लिए उपयुक्त गतिविधियों में संलग्न हो सकेंगे। इस विकल्प को प्रभावित करने वाली चीज़ एआई नहीं है, बल्कि कंपनियाँ और आवश्यक नियमों को लागू करने वाले राज्य हैं।

ये सीमित पोस्टों पर व्यक्तिगत राय हैं और एसएनएस के समग्र जनमत या समर्थन-विरोध के अनुपात को नहीं दर्शाती हैं। फिर भी, यह स्पष्ट है कि लोगों की रुचि केवल "क्या काम छिन जाएगा" तक सीमित नहीं है, बल्कि एआई के लागू होने के बाद कौन से काम बचेंगे, इस पर भी है।

इस मुद्दे को कार्यस्थल पर लागू करने पर, समान श्रम बचत के लिए अलग-अलग उपयोग देखे जा सकते हैं। यदि खाली समय का उपयोग ग्राहकों के लिए ध्यानपूर्वक सेवा या प्रशिक्षण में किया जाता है, तो काम की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है। दूसरी ओर, यदि केवल प्रसंस्करण की संख्या का लक्ष्य बढ़ाया जाता है, तो कर्मचारियों की व्यस्तता में कोई बदलाव नहीं हो सकता। यह पोस्टों के आधार पर इस लेख का विचार है।

एआई से समृद्धि बढ़ेगी, लेकिन छुट्टियाँ स्वचालित रूप से नहीं बढ़ेंगी

कर्मचारियों की कमी की चर्चा, कार्य समय के मुद्दे से भी जुड़ी है।

मूल लेख के अनुसार, वेबर ने यह भी कहा कि एआई के व्यापक होने पर लोगों का कार्य समय स्वचालित रूप से कम हो जाएगा, इस दृष्टिकोण के प्रति वह सतर्क हैं। उत्पादकता में सुधार समृद्धि की ओर ले जाता है, और इस पर आय में कमी को स्वीकार करते हुए कार्य समय को कम करने का विकल्प हो सकता है। लेकिन, यह नहीं माना जा सकता कि यह परिवर्तन सभी के लिए स्वाभाविक रूप से होगा।

उन्होंने कहा कि समृद्धि बढ़ने पर अपेक्षाएँ, जीवन स्तर, और मांगें भी बदलती हैं।

यहां से विचार करने की जरूरत है कि तकनीक से उत्पन्न होने वाली अतिरिक्त क्षमता और उसके वितरण को निर्धारित करने वाली प्रणाली में क्या अंतर है। एआई एक घंटे की बचत करता है, लेकिन वह एक घंटा अवकाश होगा या अतिरिक्त काम, यह केवल सॉफ्टवेयर से तय नहीं होता।

उदाहरण के लिए, उत्पादकता में वृद्धि करने वाली कंपनियों के पास वेतन बढ़ाने, कीमतें घटाने, सेवाओं को सुधारने, निवेश बढ़ाने, कार्य समय को कम करने जैसी कई विकल्प होते हैं। कौन सा प्राथमिकता दी जाए, इसमें प्रबंधन का निर्णय और कार्यस्थल पर सहमति शामिल होती है।

इसलिए, "एआई के सफल उपयोग" के मूल्यांकन में, यह बताना आवश्यक है कि लक्ष्य क्या था। बिक्री में वृद्धि और कर्मचारियों के बोझ में कमी, दोनों को अलग-अलग सत्यापित करना होगा।

पूछा जाना चाहिए "कितने लोगों को कम किया जा सकता है" ही नहीं

जब इस चर्चा को जापान के कार्यस्थलों में लाया जाता है, तो जर्मनी के अनुमानों को सीधे लागू नहीं किया जा सकता। क्योंकि पेशेवर संरचना और रोजगार की प्रथाएँ अलग होती हैं। हालांकि, कार्य की दक्षता और मानव संसाधन की उपलब्धता को अलग-अलग समझने का दृष्टिकोण, कंपनी के आकार या देश की परवाह किए बिना विचार किया जा सकता है।

इस लेख से प्रस्तावित करने की इच्छा है कि एआई के उपयोग के पहले और बाद में तीन प्रश्नों को उठाया जाए।

पहला, असली बाधा क्या है। क्या लेखन में समय लगता है, क्या पुष्टि के लिए इंतजार लंबा है, या क्या स्थल पर काम करने वाले लोग कम हैं। बिना बाधा की पहचान किए उपकरण बढ़ाने से, काम की पूरी प्रक्रिया में सुधार नहीं हो सकता।

दूसरा, किसकी क्षमता बढ़ेगी। क्या अनुभवी व्यक्ति और तेजी से काम कर सकेंगे, क्या नए लोग तेजी से काम सीख सकेंगे, या क्या वे लोग जो समय की कमी के कारण भाग नहीं ले सकते थे, अब काम कर सकेंगे। अपेक्षित प्रभाव के अनुसार, आवश्यक समर्थन बदलता है।

तीसरा, बचाए गए समय का उपयोग किसके लिए किया जाएगा। भर्ती की कठिनाई को पूरा करने के लिए, ओवरटाइम को कम करने के लिए, ग्राहक सेवा में सुधार के लिए, या अगले मानव संसाधन को विकसित करने के लिए। उपयोग का निर्णय लेने पर ही, दक्षता में सुधार ठोस परिणाम बनता है।##HTML_TAG