AI टेक दिग्गजों ने हाल ही में एक सामूहिक रुख बदला है, जिसमें "रोजगार का अंत" के विचार से बदलकर "उत्पादकता का मिथक" पर ध्यान केंद्रित किया गया है। OpenAI के सीईओ ऑटमैन ने सार्वजनिक रूप से गलती स्वीकार की है और माना है कि पहले की कल्पना के विपरीत, श्वेतकुंबर के पदों का व्यापक रूप से लुप्त होना नहीं हुआ है; Anthropic के सीईओ अमोदी ने AI के माध्यम से मानव उत्पादकता में दस गुना की वृद्धि करने की बात को प्रमुखता दी है; और मस्क ने कहा है कि भविष्य में काम व्यक्तिगत रुचि की तरह होगा। इस परिवर्तन के पीछे कई दबाव हैं: OpenAI और Anthropic IPO के लिए तैयार हो रहे हैं और अच्छी कहानी सुनाने की आवश्यकता है; जनता में AI के प्रति नकारात्मक भावनाएँ नकारात्मक स्तर पर पहुँच चुकी हैं; वास्तविक रोजगार के आंकड़ों में कोई "अंत" का संकेत नहीं है; और AI की वास्तविक लागत और प्रदर्शन प्रारंभिक प्रचार से कहीं कम है। डेटा के अनुसार, AI के उच्च स्तर पर अपनाने वाले कंपनियों में कर्मचारियों की कुल संख्या में 10.2% की वृद्धि हुई है, लेकिन प्रौद्योगिकी के सबसे आगे के स्तर और पारंपरिक कंपनियों के बीच दोध्रुवीयता प्रकट हुई है।

लेखक, स्रोत: टेंसेंट टेक्नोलॉजी

How does public negative sentiment influence the narrative shift of tech leaders?

AI दिग्गजों के बीच, "अंतिम दिन की बातें" पुरानी हो चुकी हैं, और "समृद्धि की बातें" वापस आ रही हैं।

एक साल पहले, OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने बड़ी संख्या में नौकरियों के "पूरी तरह से गायब हो जाने" की चेतावनी दी थी।

एंथ्रोपिक के सीईओ डैरियो अमोडी ने दावा किया कि पांच वर्षों में आधे श्वेत कुंठा प्रवेश स्तर के कार्य अनुपस्थित हो जाएंगे, और बेरोजगारी दर 20% तक बढ़ सकती है।

पैलेंटिर के सीईओ अलेक्स कार्प ने यहां तक कहा कि AI युग में, केवल हस्तकलाकार और स्वाभाविक रूप से अनियमित तरीके से सोचने वाले ही अपने आप को विलोपन से बचा सकते हैं।

उस समय, एलन मस्क से लेकर पारंपरिक ऑटोमोबाइल विशालकाय फोर्ड तक, कोई भी एआई के ऑफिस के क्लर्क्स पर पड़ने वाले नुकसान की छवि नहीं बना रहा था।

हालांकि, इस "नौकरी का अंत" का लहजा हाल ही में अचानक बंद हो गया।

ऑटोमन ने आसानी से गलती मान ली। अमोदेई ने अपना तरीका बदल दिया, अब वह नौकरियों के लुप्त होने की बात नहीं कर रहे, बल्कि कह रहे हैं कि AI के कारण मानव की उत्पादकता दस गुना बढ़ जाएगी। मस्क ने तो सीधे कह दिया कि भविष्य में काम आवश्यक नहीं है, बल्कि यह एक व्यक्तिगत रुचि की तरह है।

उन्होंने अचानक अपना मुड़ लिया, जिसके पीछे कई दबाव हैं।

आईपीओ के लिए एक अच्छी कहानी सुनाने की आवश्यकता के कारण, इसके अलावा जनता में एआई के प्रति नकारात्मक भावनाएँ अब दबाए नहीं जा सकतीं, और रोजगार के आंकड़ों में कोई “अंतिम दिन” का संकेत नहीं है, साथ ही एआई की वास्तविक लागत और प्रदर्शन भी पहले जितना अद्भुत बताया गया था, उससे कहीं कम है।

01 डेडलाइन प्रोफेसी से प्रोडक्टिविटी मिथक तक

2026 के मई के अंत में, ऑटमैन ने सिडनी में एक उद्योग सम्मेलन में खुलेआम प्रतिबिंबित किया और स्वीकार किया कि उद्योग ने आर्थिक बातचीत में "मानव" के केंद्रीय मूल्य को कम आंका था। उन्होंने स्वीकार किया कि पहले की भविष्यवाणी के अनुसार श्वेतकुंभी नौकरियों का व्यापक रूप से लुप्त होना नहीं हुआ, और AI के आर्थिक प्रभाव के बारे में उनकी सीधी समझ गलत थी।

Amodei ने अपनी उग्र दृष्टिकोण को सुधारा और AI को "उत्पादन गुणक" के रूप में परिभाषित किया।

इस साल मई में, जब उन्होंने जेमी डायमन के साथ जीपी जेपी मॉर्गन के सीईओ के साथ एक ही पैनल पर भाग लिया, तो उन्होंने कहा कि भले ही 90% कार्य प्रवाह स्वचालित हो जाएं, शेष 10% नए श्रम की मांग पैदा करेंगे, और व्यक्तिगत उत्पादकता अपने कई गुना बढ़ सकती है।

अमोडी ने जून में प्रकाशित लेख में अपने रुख में बदलाव के कारणों की व्याख्या की: आरंभ में चेतावनी देने का उद्देश्य नीति निर्माताओं को बेहतर तरीके से तैयार करना था, उनका उद्देश्य "अंतिम दिनों का पूर्वद्रष्टा" बनना नहीं था, हालांकि वे अभी भी इस बात पर जोर देते हैं कि "स्थायी बेरोजगारी" का खतरा अभी भी मौजूद है।

फोर्ड मोटर के अभ्यास इस परिवर्तन की पुष्टि करते हैं। फोर्ड के सीईओ जिम फार्ले ने पिछले वर्ष भविष्यवाणी की थी कि एआई अमेरिका में लगभग आधे श्वेतकुंबी कार्यों को प्रतिस्थापित कर देगा, लेकिन हाल ही में कंपनी ने सैकड़ों इंजीनियरों की भर्ती की, क्योंकि स्वचालन उपकरणों की गुणवत्ता को समझने के लिए गहन तकनीकी विशेषज्ञता वाले इंजीनियरों की आवश्यकता होती है।

गोल्डमैन सैक्स के सीईओ डेविड सोलोमन ने ऐतिहासिक चक्र के संदर्भ में बताया कि बिजलीकरण से लेकर डिजिटल क्रांति तक, अमेरिका की हर तकनीकी विप्लव ने नए रोजगार पारिस्थितिकी का जन्म दिया है। इस संस्थान के अध्ययन के अनुसार, केवल एआई-संचालित डेटा केंद्र निर्माण ने 2022 के बाद से ही 20 लाख नौकरियाँ पैदा की हैं।

नोबेल पुरस्कार विजेता डारोन एसिमोग्लू के शोध ने भी पुष्टि की है कि AI का प्रतिस्थापन प्रभाव अक्सर उत्पादकता में वृद्धि के कारण श्रम बाजार में नए अवसरों द्वारा संतुलित हो जाता है।

फिनटेक कंपनी Ramp ने श्रम सूचना कंपनी Revelio Labs के साथ मिलकर लगभग 22,000 अमेरिकी कंपनियों के AI निवेश और भर्ती डेटा का पता लगाया है।

रिपोर्ट के अनुसार, AI क्षेत्र में सबसे अधिक निवेश करने वाले "उच्च अपनाने वाले" (जिनका प्रति व्यक्ति मासिक AI खर्च 30 डॉलर से अधिक है), के कर्मचारी कुल संख्या में 10.2% की वृद्धि हुई है, जो इंजीनियरिंग, बिक्री, प्रशासन, वित्त जैसे कई पदों को कवर करती है।

यह घटना अर्थशास्त्र के "जेवन्स पैराडॉक्स" की पुष्टि करती है, जिसमें कहा गया है कि जब तकनीकी प्रगति संसाधनों के उपयोग की दक्षता बढ़ाती है, तो अंतिम उपभोग मात्रा में कमी नहीं, बल्कि वृद्धि होती है।

बॉक्स के सीईओ एरन लेवी और एपोलो के टॉरस्टेन स्लॉक दोनों ने बताया कि AI ने कोड लिखने, ग्राहक बातचीत आदि मुख्य उत्पादन की इकाई लागत को कम किया है, जिससे व्यवसायों के विस्तार की प्रेरणा हुई है और परिणामस्वरूप कुल रोजगार की मांग बढ़ी है।

गोल्डमैन सैक्स के एक अन्य मैक्रोडेटा के अनुसार, पिछले वर्ष में AI ने मासिक रूप से लगभग 16,000 नौकरियाँ नष्ट कर दीं, जिसका प्रमुख प्रभाव "जेन जेड" और प्रारंभिक स्तर के कर्मचारियों पर पड़ा। हालाँकि, तकनीकी अग्रणी कंपनियों में, प्रारंभिक स्तर के कर्मचारियों की संख्या वास्तव में 12% बढ़ गई।

यह सूक्ष्म विरोधाभास एक कठोर वास्तविकता को उजागर करता है: AI विभाजन का निर्माण कर रहा है। तेजी से आगे बढ़ने वाली प्रौद्योगिकी कंपनियाँ भर्ती कर रही हैं, जबकि परीक्षणों में फँसी और निरंतर निवेश की कमी के कारण अधिकांश पारंपरिक कंपनियाँ नौकरियों के नुकसान के केंद्र बन गई हैं।

02 IPO के लिए तैयारी

चूंकि रोजगार बाजार का प्रभाव इतना जटिल और अस्थिर है, तो इन टेक विशेषज्ञों के बयान इतनी जल्दी क्यों बदल गए?

वर्तमान में, OpenAI अपनी प्रथम सार्वजनिक निवेश (IPO) के लिए गुप्त आवेदन तैयार कर रहा है, जिसका लक्ष्य 1 ट्रिलियन डॉलर का आकलन है, और यह कम से कम 600 बिलियन डॉलर जुटाने की योजना बना रहा है, जिसका लक्ष्य 2030 तक 2800 बिलियन डॉलर की आय प्राप्त करना है। इसी समय, Anthropic ने गुप्त S-1 दस्तावेज़ भी प्रस्तुत कर दिए हैं, जिसका आकलन 1 ट्रिलियन डॉलर की सीमा की ओर बढ़ रहा है।

AI स्ट्रैटेजिक कंसल्टेंट बॉब हचिंस ने बताया कि कंपनियाँ बैंकरों और छोटे निवेशकों के विश्वास के लिए बाजार में "सामाजिक पतन, बड़े पैमाने पर बेरोजगारी" के तर्क के साथ नहीं आ सकतीं। आगामी अनुपालन समीक्षा और आईपीओ फंडिंग के सामने, विशालकाय कंपनियों को सामाजिक अपेक्षाओं को सुधारना होगा।

उन्होंने समझाया कि 2025 में सीईओ टेक मीडिया के सामने बड़ी बातें करते थे, जब ऐसी बातें लोकप्रिय थीं। लेकिन 2026 में, उनके सामने बैंकर, सामान्य निवेशक और थक चुके सामान्य जनता बैठी थी। श्रोता अब उनकी बातों पर विश्वास नहीं कर रहे थे, इसलिए बातचीत का तरीका भी बदलना पड़ा।

इसके अलावा, AI के प्रति जनता में नकारात्मक भावनाएँ जमा हो रही हैं।

NBC के एक सर्वेक्षण के अनुसार, AI का शुद्ध सकारात्मक मूल्यांकन ऋणात्मक हो गया है। गैलप के सर्वेक्षण में भी दिखा है कि युवा पीढ़ी में AI के प्रति चिंता और विरोध बढ़ रहा है, जिससे डेटा सेंटर के निर्माण और प्रौद्योगिकी अधिकारियों के खिलाफ ऑफलाइन विरोध प्रदर्शन हुए हैं।

भले ही बेरोजगारी के बारे में चेतावनियाँ अच्छे इरादे से दी गई हों, वे एक ऐसे समूह के साथ सीधे टकराती हैं जो रोजगार की चिंता से त्रस्त है।

जब चैटजीपीटी के आविष्कार और नौकरियों के स्थानांतरण की बातें आईं, तब वहीं समय था जब प्रौद्योगिकी क्षेत्र वर्षों के अतिरिक्त भर्ती के बाद बड़े पैमाने पर संकुचन कर रहा था। उच्च प्रबंधन के अतिरिक्त बेरोजगारी के चेतावनी, जो पहले से ही थक चुके कर्मचारियों को सीधे लक्षित करती थीं। और ये बयान व्यवसायों के लिए नौकरियों को काटने का आदर्श तरीका बन गए: नौकरियों को कम करना तकनीकी लहर के अनुसार अपनाए जाने का अपरिहार्य विकल्प बन गया।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के अर्थशास्त्री डेविड ऑटर का कहना है कि टेक बड़े अपने महान नए उत्पादों के बारे में दावा करना, जो सामाजिक-आर्थिक व्यवस्था को नष्ट कर देंगे, एक बहुत खराब व्यापारिक प्रचार है। डेटा सेंटर निर्माण को बढ़ावा देने और सरकारी नियमों का सामना करने के दौरान, बेरोजगारी के डर को कम करना एक अनिवार्य राजनीतिक इरादा है।

व्यावसायिक स्तर पर ROI (निवेश लाभ) की चिंता ने उद्यमों को तर्कसंगत होने के लिए मजबूर कर दिया है। एमर्गन की सर्वेक्षण रिपोर्ट के अनुसार, अधिकांश अमेरिकी उद्यमी एआई निवेश के वास्तविक लाभ को देखने में कठिनाई महसूस कर रहे हैं।

इसी समय, उच्च कैलकुलेशन लागत के कारण तकनीक का व्यापक अपनाना एक बाधा का सामना कर रहा है। निविडा के डीप लर्निंग एप्लीकेशन्स के वाइस प्रेसिडेंट ब्रायन कैटांजारो ने बताया कि कुछ प्रोजेक्ट्स में, "कैलकुलेशन लागत कर्मचारी लागत से कहीं अधिक है।" यूबर और माइक्रोसॉफ्ट जैसे विशाल कंपनियाँ भी अपने बजट के तेजी से खर्च होने के कारण, कुछ AI टूल्स के इंजीनियरों के उपयोग की अनुमति पर प्रतिबंध लगा रही हैं या उन्हें समाप्त कर रही हैं।

03 AI ने बर्खास्तगी का “सहायक” बन लिया

हालांकि बड़े विचारकों की कहानियाँ सकारात्मक हो गई हैं, टेक उद्योग में नौकरियों की कटौती जारी है।

2026 के पहले पांच महीनों में, टेक उद्योग में 11.5 लाख से अधिक लोगों को बर्खास्त कर दिया गया है। Challenger, Gray Christmas के डेटा के अनुसार, AI को लगभग 50,000 नौकरियों के बर्खास्त का कारण बताया गया है।

चैलेंजर, ग्रे ग्रिसमस के कार्यस्थल विशेषज्ञ एंडी चैलेंजर के अनुसार, नौकरियों के काटे जाने की प्रकृति यह नहीं है कि AI ने काम को पूरी तरह से बदल दिया है, बल्कि यह है कि कंपनियों ने अपनी वित्तीय आवंटन को बदल दिया है। मानव वेतन के लिए आवंटित बजट को गणना क्षमता और सर्वर खरीदने के लिए स्थानांतरित कर दिया गया है।

ध्यान देने योग्य बात यह है कि पहले AI के नाम पर कस्टमर सर्विस पदों को काटने वाले कंपनियों में से लगभग आधी ने ऑटोमेशन की गुणवत्ता की समस्याओं के कारण मानवीय पदों को फिर से भरने की योजना बना ली है। इससे साबित होता है कि AI की वर्तमान अवस्था में प्रतिस्थापन क्षमता को गंभीरता से अधिक मूल्यांकन किया जा रहा है।

पिछले चार वर्षों में AI के रोजगार पर प्रभाव के बारे में चर्चा “दक्षता का मिथक” से “बेरोजगारी का अंत” तक, और अब “वापस तर्कसंगतता” की ओर तीव्र लहरों से गुजरी है।

इस नैरेटिव सुधार के दौरान, सबसे विशिष्ट टिप्पणी ऑटमान के एक छोटे प्रयोग से आई, जिसमें उन्होंने AI एजेंट का उपयोग करके दैनिक Slack और ईमेल संदेशों का उत्तर देने का प्रयास किया, लेकिन वास्तविक मानवीय विशेषताओं और भावनात्मक कनेक्शन की कमी के कारण इसे छोड़कर मानवीय उत्तर देने की ओर लौट गए।

इस तकनीकी इतिहास के छोटे पहलू से पता चलता है कि चाहे एल्गोरिदम कितने भी बार अपडेट किए जाएँ, व्यापारिक समाज और आर्थिक सहयोग का केंद्र अभी भी "मनुष्यों के बीच की बातचीत" है। जटिल व्यापारिक परिवेश में मनुष्यों का विश्वास, अंतर्ज्ञान और भावनात्मक सहसंवेदनशीलता अभी भी ठंडे कोड के लिए अपार बाधा हैं।

यह लेख "टेंसेंट टेक्नोलॉजी" से लिया गया है, लेखक: बोयांग, संपादक: शु चिंगयांग, 36氪 की अनुमति से प्रकाशित।