AI Job Loss: सिर्फ Programmers नहीं, ये Roles भी Risk में

जब भी AI से नौकरियों की बात होती है, Headline में सबसे पहले Programmers का नाम आता है, चाहे बात Vibe Coding की हो या Junior Developers की।

पर Data कुछ और कहता है। सबसे ज़्यादा असर शायद उन लोगों पर है जिनके बारे में बहुत कम बात होती है।

कुछ Customer Support में हैं। कुछ Data Entry में। कुछ Accounts, Content और Admin में।

पर इसी के साथ एक ज़रूरी बात भी है। Research यह नहीं कहती कि AI सारी नौकरियाँ खा रहा है। वो कुछ और कह रही है, और वो ज़्यादा बारीक है।

हमने पहले भी AI से तेज़ी से बदलती नौकरियों और Freelancers के घटते काम पर लिखा है। इस Post में हम एक अलग Angle से देखेंगे: Studies असल में क्या दिखाती हैं, कौन से Roles सबसे ज़्यादा Exposed हैं, और क्या अभी पक्का पता नहीं है।

पहले संतुलित तस्वीर: क्या हो रहा है और क्या नहीं

AIMultiple की Research Summary का निचोड़ यह है: AI ने शायद उन Jobs में नई Hiring को कम करना शुरू कर दिया है जो AI के सबसे ज़्यादा संपर्क में हैं, पर अब तक Overall Unemployment या Wages में कोई साफ गिरावट नहीं दिखी।

सीधे शब्दों में — Entry-Level Hiring पर पहले असर दिख रहा है, Mass Unemployment नहीं।

यह फर्क समझना ज़रूरी है। "Job खत्म हुई" और "नई Job कम बनी" दो अलग बातें हैं।

Stanford की Study क्या कहती है?

पिछले साल की एक चर्चित Stanford Study (Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar और Ruyu Chen) ने Payroll Data देखा।

Yahoo News की Report के मुताबिक 22 से 25 साल के Workers का Employment उन Jobs में लगभग 13 प्रतिशत गिरा जो AI से सबसे ज़्यादा Exposed हैं। इन Jobs में Software Developers, Customer Service, Computer Programmers और Receptionists शामिल हैं।

Entrepreneur की Report में Exposed Professions की सूची और लंबी है: Operations Managers, Accountants, Auditors, General Managers, Software Developers, Customer Service Representatives, Receptionists और Information Clerks।

दो ज़रूरी बातें:

1. उसी Study के Authors ने खुद लिखा कि उनके Estimates पर AI के अलावा दूसरी चीज़ों का भी असर हो सकता है
2. TipRanks की Summary के मुताबिक उन्हीं Jobs में बड़ी उम्र के Workers का Employment स्थिर रहा या बढ़ा, और कम Exposed Fields (जैसे Nursing Aides) में बढ़ोतरी जारी रही

अलग-अलग Reports में गिरावट का Number भी अलग है (13 प्रतिशत, 12 प्रतिशत या लगभग 19 प्रतिशत का Gap), क्योंकि Study के Versions और Comparison का तरीका अलग है। मैं एक Number पर ज़ोर नहीं दे रहा। Direction देखो: Young Workers पर असर ज़्यादा है।

Exposure का मतलब Job जाना नहीं है

यह सबसे ज़्यादा गलत समझी जाने वाली बात है।

Rappler की Report में Anthropic की Research के हवाले से सबसे Exposed Occupations में Computer Programmers (74.5 प्रतिशत), Customer Service Representatives (70.1 प्रतिशत), Data Entry Keyers (67.1 प्रतिशत), Medical Record Specialists (66.7 प्रतिशत) और Market Research Analysts (64.8 प्रतिशत) आते हैं।

पर यह Number बताता है कि AI उस Job के कितने Tasks कर सकता है, यह नहीं कि कितने लोगों की Job जाएगी।

Career Janus की Summary के मुताबिक OpenAI, Anthropic, ILO और Stanford की Studies में एक बात मिलती है: Exposure ज़्यादातर Task Level पर है, पूरे Job Level पर नहीं। बहुत कम Jobs में उनके सारे Tasks Exposed होते हैं। ILO का निष्कर्ष है कि ज़्यादातर Exposed Roles में बदलाव ज़्यादा संभव है, खत्म होना कम।

MIT और Oak Ridge की Iceberg Index के बारे में The Interview Guys बताते हैं कि AI अमेरिका में लगभग 11.7 प्रतिशत Workforce Tasks (करीब 1.2 Trillion Dollar की Wages) को तकनीकी रूप से पहले ही संभाल सकता है। Index का असर सिर्फ Programming में नहीं, HR, Logistics, Finance और Administration जैसे Routine Office Roles में ज़्यादा बताया गया है।

ध्यान दो: यह तकनीकी क्षमता का अनुमान है, असली Job Loss का Count नहीं।

Programmers के अलावा कौन से Roles Risk में हैं?

इन Studies में बार-बार जो Roles दिखते हैं:

1. Customer Support और Call Centre

AI Chatbots पहली Line के Questions संभाल सकते हैं। Stanford की Study में Customer Service का नाम सीधा लिया गया है। Forbes की Report के अनुसार Customer Service Jobs के अगले 10 साल में लगभग 5 प्रतिशत घटने का Projection है (संभवतः अमेरिका के लिए)।

2. Data Entry और Records

Anthropic की List में Data Entry Keyers और Medical Record Specialists ऊपर हैं। ये Roles Repetitive और Structured Tasks पर टिके हैं, जहाँ AI अच्छा है।

3. Writers, Translators और Journalists

Microsoft की Study (Rappler के हवाले से) में Interpreters, Translators, Writers और Journalists के Tasks का AI से सबसे ज़्यादा Overlap दिखा। यहाँ Text-Heavy Work सबसे ज़्यादा Exposed है।

4. Accounts, Bookkeeping और Auditing

Stanford की List में Accountants और Auditors शामिल हैं। Routine Reconciliation और Entry जैसे Tasks Automate हो रहे हैं।

5. Junior Analysts

Market Research Analysts और Financial Analysts दोनों Anthropic और Microsoft की Exposure Lists में आते हैं। Junior Level पर Report बनाना और Data Summarize करना AI के लिए आसान है।

6. Admin, Receptionist और Back-Office

Receptionists और Information Clerks Stanford की List में हैं, और Iceberg Index HR, Logistics और Admin को भी बड़ा Exposure बताता है।

7. Telemarketing और Basic Sales

Microsoft की Study में Telemarketers और Sales Representatives ऊपर के Exposed Roles में हैं।

India के लिए इसका मतलब

India में एक Opinion Piece के Author Shankkar Aiyar का तर्क है कि सबसे ज़्यादा Risk उन Jobs में है जिनके पीछे एक पूरी पीढ़ी को भेजा गया, जैसे BPO Seat, Testing Desk, Back-Office Ledger और Junior Coder की Cubicle। उनके शब्दों में India में Pink Slip अक्सर वो Offer Letter होती है जो कभी भेजा ही नहीं गया।

यह एक Opinion है, किसी Official Count पर आधारित नहीं, पर यह Direction Stanford के Entry-Level Findings से मेल खाती है। यानी जिनकी Job पहले से है, उनसे ज़्यादा नए Graduates पर असर हो सकता है।

कौन से Roles कम Exposed दिखते हैं?

Career Janus की Summary के अनुसार Hands-On, In-Person और Care Work लगातार सबसे कम Exposed हैं। Stanford की Study में Nursing Aides जैसे Roles में Employment बढ़ता रहा।

एक और अहम बात Stanford के Authors ने बताई। जहाँ AI काम को Automate करता है, वहाँ Employment घट रहा है। जहाँ AI काम को Augment करता है, यानी इंसान की मदद करता है, वहाँ Employment बढ़ रहा है।

अभी क्या पक्का नहीं पता?

पूरी ईमानदारी से:

• Cause पक्का नहीं है। Stanford के Authors खुद मानते हैं कि दूसरे Factors भी हो सकते हैं (Interest Rates, Economy, Company Cuts)
• Predictions अलग-अलग हैं। Anthropic के CEO Dario Amodei ने AI से आधी Entry-Level White-Collar Jobs खत्म होने की बात कही थी, पर यह एक Prediction है, Measured Fact नहीं
• नई Jobs भी बन सकती हैं। पिछली तकनीकों में ऐसा हुआ है, पर इस बार Speed और Scale कैसे रहेंगे, यह किसी को पता नहीं
• Numbers अमेरिका के हैं। India के लिए इतना Detailed Data अभी कम उपलब्ध है

Panic और Denial दोनों गलत हैं। सही रास्ता बीच में है।

आप क्या कर सकते हो? (मेरे Practical Suggestions)

ये मेरे अपने Suggestions हैं, किसी Study की Official Advice नहीं।

1. Tasks से सोचो, Job Title से नहीं। अपने काम के Tasks लिखो और देखो कौन से Repetitive हैं और कौन से Judgment माँगते हैं।

2. AI को अपना Tool बनाओ। Stanford के मुताबिक जहाँ AI मदद करता है वहाँ Employment बढ़ रहा है। जो AI Tools चलाना सीख जाता है, वो Automate नहीं, Augment होता है।

3. एक Domain में गहराई लाओ। Generic Skill के बजाय Industry की समझ (Finance, Healthcare, Law, Education) ज़्यादा टिकाऊ है।

4. इंसानी Skills पर काम करो। Communication, Negotiation और Client Relationships आसानी से Replace नहीं होते।

5. असली Projects बनाओ। Fresher के लिए Experience की कमी का सबसे अच्छा जवाब Portfolio है। Freshers के लिए Resume Builders वाली हमारी Post इसमें काम आएगी।

6. बोलना और Interview सीखो। English Speaking Practice के AI Apps से शुरुआत कर सकते हो।

7. Skills को Update रखो। हर 3 से 6 महीने में एक नया Tool या Skill सीखो।

निचोड़

AI Job Loss की सबसे सच्ची तस्वीर यह है: Entry-Level Doors पहले संकरे हो रहे हैं, पूरे Job Market की छत नहीं गिर रही।

Programmers अकेले नहीं हैं। Customer Support, Data Entry, Content, Accounts और Admin जैसे Roles में भी वही Pattern दिख रहा है। पर Research यह भी कहती है कि ज़्यादातर Jobs में बदलाव ज़्यादा संभव है, खत्म होना कम।

डरने से कुछ नहीं बदलेगा। जो आज अपने Tasks को समझकर AI को अपने काम में जोड़ता है, वही इस बदलाव में सबसे आगे रहेगा।

आपको अपने Field में AI का असर कैसा दिख रहा है? Comment में बताइए।

Sources: AIMultiple, Yahoo News, Entrepreneur, TipRanks, Rappler, Career Janus, The Interview Guys, Forbes, Thought Capital