लेखक: क्लॉड, शेनचाओ टेकफ्लो
शेनचाओ का सारांश: अमेरिकी राष्ट्रीय आर्थिक अनुसंधान ब्यूरो (NBER) द्वारा चार देशों के 6000 प्रबंधकों पर किए गए सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग नौ प्रतिशत कंपनियाँ मानती हैं कि AI ने पिछले तीन वर्षों में रोजगार और उत्पादकता पर "कोई प्रभाव नहीं डाला" है, लेकिन 2026 के पहले तिमाही में प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 78,557 लोगों को बर्खास्त कर दिया गया है, जिनमें से 47.9% का कारण AI को बताया गया है। उत्पादकता के आंकड़े खाली हैं, लेकिन बेरोजगारी की लहर AI के नाम पर भीषण रूप से आ रही है; अर्थशास्त्री इस विरोधाभास को 1987 के नोबेल पुरस्कार विजेता सोलो द्वारा प्रस्तुत "कंप्यूटर विरोधाभास" का AI संस्करण कहते हैं।
2500 अरब डॉलर लगाने के बावजूद, लगभग 90 प्रतिशत कंपनियाँ कहती हैं कि AI ने कोई उत्पादकता में वृद्धि नहीं की है। इसी बीच, टेक कंपनियाँ AI के नाम पर बड़े पैमाने पर नौकरियाँ काट रही हैं।
यह वर्तमान एआई उद्योग का सबसे अविश्वसनीय दृश्य है।
फॉर्च्यून मैगजीन की 19 अप्रैल की रिपोर्ट के अनुसार, NBER द्वारा फरवरी 2024 में प्रकाशित एक अध्ययन में, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका, ब्रिटेन, जर्मनी और ऑस्ट्रेलिया के 6000 उच्च प्रबंधकों का समावेश है, पाया गया कि लगभग नौ प्रतिशत से अधिक संगठनों ने कहा कि पिछले तीन वर्षों में AI का उनकी रोजगार और उत्पादकता पर कोई मापने योग्य प्रभाव नहीं पड़ा है। हालाँकि, तीन में से दो प्रबंधक AI का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन औसतन सप्ताह में केवल 1.5 घंटे का उपयोग करते हैं, और 25 प्रतिशत प्रतिभागियों ने कहा कि वे कार्यस्थल पर AI का कभी उपयोग नहीं करते।
दूसरी ओर, RationalFX के डेटा के संदर्भ में जापानी इकोनॉमिक न्यूज़ के अनुसार, 1 जनवरी 2026 से अप्रैल की शुरुआत तक, प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 78,557 लोगों को बर्खास्त किया गया है, जिनमें से 37,638 (47.9%) को स्पष्ट रूप से AI और कार्य प्रवाह स्वचालन के कारण बर्खास्त किया गया है। 76% से अधिक की बर्खास्तगी संयुक्त राज्य अमेरिका में हुई है।
अपोलो के मुख्य अर्थशास्त्री टॉरस्टेन स्लॉक ने 1987 के नोबेल पुरस्कार विजेता रॉबर्ट सोलो के क्लासिक कथन का सीधा हवाला देते हुए वर्तमान स्थिति को AI संस्करण के "सोलो पैराडॉक्स" के रूप में सारांशित किया। सोलो का मूल कथन था: "कंप्यूटर युग हर जगह मौजूद है, केवल उत्पादकता के आंकड़ों में नहीं।"
स्लोक का निर्णय आज के डेटा में लगभग शब्दशः प्रतिबिंबित होता है। AI को रोजगार डेटा, उत्पादकता डेटा और मुद्रास्फीति डेटा में कोई निशान नहीं दिख रहा है।
नौ दशमांश कंपनियाँ AI के प्रभाव को नहीं देख पा रही हैं, 2500 अरब डॉलर के निवेश का रिटर्न संदिग्ध है
NBER के इस अध्ययन के डेटा काफी मजबूत हैं। चार देशों में, 69% कंपनियाँ किसी न किसी रूप में AI का उपयोग करती हैं, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका सबसे अधिक (78%) है और जर्मनी सबसे कम (65%) है। लेकिन उपयोग होने के बावजूद, प्रभाव अलग है: 90% से अधिक प्रबंधकों ने कहा कि AI ने उनकी कंपनी के रोजगार आकार पर कोई प्रभाव नहीं डाला है, और 89% ने कहा कि लेबर प्रोडक्टिविटी (प्रति व्यक्ति बिक्री से मापी गई) पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा है।
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की 2025 की एआई सूचकांक रिपोर्ट के अनुसार, 2024 में वैश्विक एआई निवेश 2500 अरब डॉलर से अधिक हो गया। PwC की 2026 की वैश्विक सीईओ सर्वेक्षण के अनुसार, केवल 12% सीईओ ने कहा कि एआई ने लागत में कमी और आय में वृद्धि दोनों को एक साथ लाया है, जबकि 56% सीईओ ने कहा कि उन्होंने कोई भी महत्वपूर्ण वित्तीय लाभ नहीं देखा है।
Slok ने अपने ब्लॉग पोस्ट में बताया कि "सात विशालकाय" के अलावा, AI का मुनाफा मार्जिन और लाभ की अपेक्षाओं पर कोई दृश्य प्रभाव नहीं है।
यह केवल एक व्यक्ति का दावा नहीं है। 2024 में MIT के एक अध्ययन ने भविष्य के दशक में AI के केवल 0.5% उत्पादकता में वृद्धि का अनुमान लगाया। अध्ययन के लेखक और नोबेल पुरस्कार विजेता डेरॉन एसेमोग्लू ने तब कहा: "0.5% शून्य से बेहतर है। लेकिन उद्योग और प्रौद्योगिकी मीडिया के वादों की तुलना में, यह वास्तव में निराशाजनक है।"
बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप (BCG) द्वारा इस वर्ष मार्च में प्रकाशित एक अध्ययन ने एक विपरीत घटना को उजागर किया: जब कर्मचारी तीन से कम AI उपकरणों का उपयोग करते हैं, तो उत्पादकता में वृद्धि होती है; लेकिन चार या अधिक उपकरणों का उपयोग करने के बाद, स्व-मूल्यांकित उत्पादकता में तेजी से कमी आती है, और कर्मचारियों ने 'ब्रेन फग' और अधिक छोटी गलतियों की रिपोर्ट की है। BCG इसे 'AI ब्रेन ओवरलोड' कहता है।
ManpowerGroup की 2026 की ग्लोबल टैलेंट बुलेटिन के अनुसार, 19 देशों के लगभग 14,000 कर्मचारियों में, 2025 में AI का नियमित उपयोग 13% बढ़ा, लेकिन AI की उपयोगिता पर विश्वास 18% गिर गया।
Q1 लगभग 80,000 लोगों की नौकरियाँ काटने के पीछे AI सबसे बड़ा "बकरी" है या असली आरोपी?
उत्पादकता डेटा के खाली होने के बीच, नौकरियों की कटौती की लहर अद्भुत गति से आगे बढ़ रही है।
जापानी इकोनॉमिक एशिया की रिपोर्ट के अनुसार, 2026 के पहले तिमाही में टेक उद्योग में 78,557 लोगों की नौकरियाँ चली गईं, जिनमें से 47.9% का कारण AI के कार्यान्वयन और कार्य प्रवाह स्वचालन बताया गया। ओरेकल ने हाल ही में 10,000 से अधिक कर्मचारियों को बर्खास्त कर दिया है, जिससे बचे पैसे को डेटा सेंटर निर्माण में लगा दिया गया है। एंथ्रोपिक के सीईओ डैरियो अमोदेई और फोर्ड के सीईओ जिम फैरली दोनों ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि AI अगले पाँच वर्षों में संयुक्त राज्य अमेरिका में आधे प्रारंभिक क्लर्क पदों को समाप्त कर देगा। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की एक अध्ययन भी दर्शाती है कि प्रारंभिक प्रोग्रामिंग और कस्टमर सर्विस पदों पर पहले ही प्रभाव पड़ रहा है, और तीन साल में संबंधित भर्ती पद 13% कम हो गए हैं।
MIT की एक प्रतिरूपण अध्ययन ने एक चौंकाने वाला आंकड़ा प्रस्तुत किया: AI संयुक्त राज्य अमेरिका के 11.7% श्रमबल को प्रतिस्थापित कर सकता है, जिसमें लगभग 1.2 ट्रिलियन डॉलर का वेतन योग शामिल है।
लेकिन इन नौकरी कटौतियों में से वास्तव में कितनी AI द्वारा प्रेरित हैं?
कॉग्निजेंट के मुख्य एआई अधिकारी बाबक होजात ने निकेई एशिया को स्पष्ट रूप से कहा: "मुझे संदेह है कि ये नौकरी काटने वास्तविक उत्पादकता में वृद्धि से सीधे संबंधित हैं। कभी-कभी, एआई वित्तीय दृष्टिकोण से एक बकरी बन जाता है—कंपनी अधिक लोगों को भर्ती करती है, संकुचित होना चाहती है, और फिर एआई को दोष देती है।"
OpenAI के सीईओ सैम आल्टमैन ने भारतीय AI प्रभाव शिखर सम्मेलन में भी 'AI वॉशिंग' की घटना को मान्यता दी, "कुछ हद तक 'AI वॉशिंग' है, जहां लोग अपने द्वारा काटे जाने वाले कर्मचारियों को AI का दोष देते हैं, लेकिन कुछ कार्य वास्तव में AI द्वारा प्रतिस्थापित हो रहे हैं।"
डच बैंक के विश्लेषकों ने इस घटना को सीधे "AI अतिरिक्त धोखाधड़ी" (AI redundancy washing) के रूप में नामित किया है, जिसमें उनका मानना है कि कंपनियाँ AI को बेरोजगारी का कारण ठहराती हैं क्योंकि "यह ग्राहक मांग की कमी या पिछले अतिरिक्त भर्ती को स्वीकार करने की तुलना में निवेशकों को अधिक सकारात्मक संकेत देता है।"
IBM ने विपरीत परिस्थितियों में प्रारंभिक स्तर की भर्ती में वृद्धि की, Cognizant ने बर्खास्तगी को अस्वीकार कर दिया
सभी कंपनियाँ बहाव के साथ नहीं बह रही हैं।
IBM ने 2026 में एंट्री-लेवल भर्ती को दोगुना कर दिया, और कंपनी के मुख्य मानव संसाधन अधिकारी निकल लामोरो का तर्क है कि एआई हालांकि कई एंट्री-लेवल कार्यों को पूरा कर सकता है, लेकिन इन पदों को समाप्त करने से भविष्य के मध्यवर्ती प्रबंधकों के पालन-पोषण का पारिस्थितिकी नष्ट हो जाएगा, जिससे कंपनी की दीर्घकालिक नेतृत्व संपदा को खतरा होगा।
कॉग्निजेंट—एक ऐसा प्रक्रिया आउटसोर्सिंग विशालकाय जिसका व्यवसाय अत्यधिक मानव श्रम पर निर्भर करता है—ने भी यह बताया है कि वह AI के कारण नौकरियाँ काटेगा नहीं। इस कंपनी ने सैन फ्रांसिस्को और बैंगलोर में AI प्रयोगशालाएँ स्थापित की हैं, जहाँ वह ग्राहकों के लिए कस्टम AI एजेंट विकसित करती है (क्योंकि बाजार में उपलब्ध सामान्य AI उत्पाद उद्योग परिवेश में प्रदर्शन और सुरक्षा समस्याओं के कारण अच्छा प्रदर्शन नहीं करते), लेकिन इसके कर्मचारियों को AI के साथ सहकार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा, न कि AI द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा।
होजात ने जोर देकर कहा: "बहुत सारे नवीन स्नातक बेरोजगार होंगे और उनमें क्षेत्रीय विशेषज्ञता की कमी होगी। आपको उन्हें नियुक्त करना होगा और उन्हें कार्यस्थल पर विभिन्न क्षेत्रों में AI का उपयोग करना सिखाना होगा।"
यूरोपीय केंद्रीय बैंक के डेटा ने इस दृष्टिकोण को एक अलग कोण से भी समर्थन दिया है: एआई के व्यापक तरीके से लागू और निवेश करने वाले उद्यम, भर्ती बढ़ाने की संभावना अधिक हैं।
J-curve या मरीचिका: AI उत्पादकता का मोड़ कब आएगा?
ऐतिहासिक अनुभव कुछ आशा देता है।
1970 और 1980 के दशक के IT निवेश भी ऐसे ही बेकार लगते थे, लेकिन 1995 से 2005 के बीच, IT-संचालित उत्पादकता वृद्धि 1.5% तक पहुंच गई। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के डिजिटल अर्थव्यवस्था प्रयोगशाला के निदेशक एरिक ब्राइनजोल्फसन ने फाइनेंशियल टाइम्स में लिखा कि AI की उत्पादकता का मोड़ शायद पहले से ही दिखना शुरू हो गया है: पिछले वर्ष संयुक्त राज्य अमेरिका में उत्पादकता में 2.7% की वृद्धि हुई, चौथे तिमाही की GDP अनुमानित वृद्धि 3.7% रही, लेकिन इसी समय के दौरान केवल 1.81 लाख नए रोजगार बने—रोजगार वृद्धि और GDP वृद्धि के बीच का अलगाव, AI के काम करना शुरू होने का संकेत हो सकता है। पिमको के पूर्व CEO मोहम्मद एल-एरियन ने भी इसी प्रकार के अलगाव को देखा है।
एक स्टैनफोर्ड इकोनॉमिक पॉलिसी इंस्टीट्यूट के अध्ययन ने 20 लाख अमेरिकी परिवारों के वेब ब्राउज़िंग डेटा का उपयोग करके पाया कि AI ने नौकरी ढूंढने, यात्रा योजना बनाने और खरीदारी जैसे ऑनलाइन कार्यों में कुशलता में 76% से 176% तक की वृद्धि की है। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि उपयोगकर्ता इससे बचे समय को काम या नए कौशल सीखने के बजाय सामाजिक संपर्क और टीवी देखने में लगा रहे हैं।
अपोलो के स्लोक ने AI के भविष्य के प्रभाव को एक「J-वक्र」के रूप में वर्णित किया है: पहले एक प्रदर्शन में गिरावट का समय, फिर घातीय छलांग। लेकिन उन्होंने यह भी बताया कि 80 के दशक के IT युग के विपरीत, जहां नवाचारकों के पास एकाधिकार मूल्य निर्धारण का अधिकार था, आज के AI उपकरण प्रतिस्पर्धा के कारण लगातार सस्ते हो रहे हैं। इसलिए, AI का मूल्य सृजन उत्पाद में नहीं, बल्कि「जनरेटिव AI को अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में कैसे उपयोग और स्थापित किया जाता है」में है।
होजात का निर्णय सबसे व्यावहारिक हो सकता है: 6 से 12 महीने तक, व्यवसायों को AI द्वारा वास्तविक उत्पादकता में वृद्धि दिखाई नहीं देगी, और "यह संक्रमण अवधि हम सभी के लिए कठिन होगी।"