ज़मीन पहले से खिसक रही है
आज Hyderabad के Ameerpet इलाके के किसी भी ट्रेनिंग सेंटर में चले जाओ। बोर्ड पर पहले Java और web development के कोर्स लिखे होते थे। अब AI data science और prompt engineering लिखा है। नौ महीने के कोर्स की फीस 1.1 लाख रुपए से ज़्यादा है - पुराने कोडिंग कोर्स से दोगुनी से भी ज़्यादा। recruiters ने पुराने skills माँगने बंद कर दिए। बदलाव आ चुका है, हर hiring dashboard में और हर खाली होती ट्रेनिंग सीट में साफ़ दिखता है।
India ने अपनी आर्थिक पहचान एक सीधे से आइडिए पर बनाई थी: लाखों पढ़े-लिखे, English बोलने वाले graduates जो Western कंपनियों का काम, उनकी तनख्वाह के एक छोटे से हिस्से में कर देंगे। इसी आइडिए ने India को दुनिया का back office बनाया। इसने Bengaluru, Hyderabad, Pune और Gurugram में एक मध्यम वर्ग खड़ा किया। इससे फ्लैट खरीदे गए, स्कूल चले, रेस्टोरेंट खुले। लाखों परिवारों को आर्थिक सुरक्षा की पहली सीढ़ी मिली।
AI अब इस पूरे मॉडल की नींव को चुनौती दे रहा है। सवाल यह नहीं है कि India बदल पाएगा या नहीं - सवाल यह है कि क्या India इतनी तेज़ी से आगे बढ़ पाएगा कि इस उथल-पुथल को अपने फ़ायदे में बदल सके।
चुनौती कितनी बड़ी है
India के IT और tech services sector में करीब 75 से 80 लाख लोग काम करते हैं। NITI Aayog की एक रिपोर्ट के मुताबिक - जो NASSCOM और BCG के साथ मिलकर बनाई गई - अगर कुछ नहीं किया गया तो इस दशक के अंत तक इस sector में नौकरियाँ घटकर 60 लाख रह जाएंगी। यानी करीब 20 लाख पद जो या तो बदलने होंगे या खत्म हो जाएंगे।
customer service और BPO sector में अलग से करीब 16.5 लाख लोग काम करते हैं। NITI Aayog का अनुमान है कि यह संख्या जो अभी 20 से 25 लाख के बीच है, वो घटकर 18 लाख तक आ सकती है। इस दायरे में आने वाला हर एक नंबर एक असली परिवार की जिंदगी है।
NITI Aayog के CEO BVR Subrahmanyam ने सीधे कहा: "इसे सिर्फ 20 लाख नौकरियाँ मत समझो - ये 20 लाख लोग शायद 2 से 3 करोड़ और लोगों की जिंदगी टिकाए हुए हैं।"
India की सबसे बड़ी IT कंपनी TCS ने अपना headcount घटाकर करीब 5 लाख 80 हजार कर लिया है - जो अपने peak से 20 हजार से ज्यादा कम है। इससे पहले कंपनी ने एक ही साल में 1 लाख लोगों को hire किया था। Infosys में भी hiring काफी कम हो गई है। India के IT stocks करीब 20 percent गिरे क्योंकि investors को लगने लगा कि जमाना बदल रहा है।
दबाव साफ नजर आ रहा है। Bengaluru का एक startup है LimeChat - इन्होंने ऐसे AI agents बनाए जो 95 percent तक customer queries बिना किसी इंसान की मदद के संभाल लेते हैं। इसके co-founder ने Reuters को बताया: "एक बार LimeChat का agent hire करो, फिर दोबारा कभी hire नहीं करना पड़ता।" NITI Aayog की रिपोर्ट के मुताबिक India के formal sector की 60 percent से ज्यादा नौकरियाँ automation की चपेट में आ सकती हैं - और इसमें IT और BPO सबसे आगे हैं।
यह बदलाव India के मौजूदा मॉडल को इतना क्यों हिला रहा है
India का outsourcing मॉडल एक ही बात पर टिका था - यहाँ के developers और agents पर खर्च, Western कंपनियों के अपने कर्मचारियों की तुलना में बहुत कम पड़ता था। सस्ता labor ही competitive advantage था। लेकिन routine काम के लिए AI ने वो फर्क लगभग खत्म कर दिया है।
एक AI coding agent का खर्च अब बस बिजली के बिल जितना रह गया है। एक US की कंपनी जो कभी Bengaluru में 50 लोगों की team को legal contracts review करने के लिए पैसे देती थी, वही काम अब एक AI tool से लगभग मुफ्त में हो जाता है।
सबसे ज्यादा खतरे में हैं entry-level और mid-level की वो नौकरियाँ जिनमें कोई खास specialization नहीं है। Junior developers जो बार-बार एक जैसा code लिखते हैं, agents जो scripted replies देते हैं, quality assurance testers। यही वो नौकरियाँ हैं जिनसे करोड़ों graduates को formal economy में पहली नौकरी मिली थी - जो 2000 के दशक की शुरुआत में Congress के दौर में outsourcing की बाढ़ में तेजी से बढ़ीं, और जिनकी नींव एक ही competitive lever पर थी जिसे AI अब खोखला कर रहा है।
India के सामने एक structural problem भी है जो इस बदलाव को और मुश्किल बना देती है। NITI Aayog कहता है कि AI talent की माँग हर साल 25 percent बढ़ रही है। लेकिन supply सिर्फ 15 percent बढ़ रही है। Great Learning के एक survey के मुताबिक 67.5 percent engineers पहले से महसूस कर रहे हैं कि AI उनकी नौकरी पर बुरा असर डाल रहा है - और 87.5 percent को लगता है कि बचे रहने के लिए upskilling अब जरूरी हो गई है।
India में हर साल AI से जुड़े 500 से भी कम PhD निकलते हैं। वहीं India के top AI researchers में से 44 percent विदेश में काम कर रहे हैं।
Modi सरकार ने अब तक क्या किया है
India बिल्कुल चुप नहीं बैठा। सरकार ने skill gap को पहचाना और कई programs शुरू किए जो अब नतीजे दिखाने लगे हैं।
FutureSkills Prime, Ministry of Electronics and Information Technology और NASSCOM की मिलकर बनाई गई पहल है। 2018 में शुरू हुई इस योजना का लक्ष्य था कि पाँच सालों में 14 लाख IT workers को AI, cloud computing, और data analytics जैसी technologies में नए सिरे से train किया जाए। इस platform पर 18.5 लाख से ज़्यादा लोगों ने sign-up किया, और European Commission ने दुनिया की 47 digital skilling पहलों में इसे तीसरा स्थान दिया। BCG-NASSCOM की एक report के मुताबिक, AI skill penetration के मामले में India की rating 2.8 है — जो United States की 2.2 और Germany की 1.9 से भी ज़्यादा है। यह सच में एक बड़ी उपलब्धि है जिस पर और आगे बढ़ा जा सकता है।
Skill India Mission, जो 2015 में शुरू हुई, Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana program चलाती है — यह एक व्यापक skilling पहल है जिसमें कई दूसरे क्षेत्रों के साथ-साथ AI और machine learning भी शामिल हैं।
India AI Mission के लिए 10,372 करोड़ रुपये का बजट रखा गया है — यह compute infrastructure और research capacity बनाने की एक गंभीर कोशिश है। यही वो नींव है जो असल में मायने रखती है।
जहाँ और काम की ज़रूरत है: scale और depth में। FutureSkills Prime के 18.5 लाख sign-ups IT workforce के करीब एक-चौथाई हिस्से को ही cover करते हैं। बहुत से courses सिर्फ 40 से 60 घंटे के हैं और उनमें industry के साथ बेहतर तालमेल की ज़रूरत है। NITI Aayog की अपनी report में भी माना गया है कि ये कोशिशें कई मंत्रालयों में बिखरी हुई हैं और कोई एक coordinating body नहीं है। India ने portal तो बना लिया। अब पूरी pipeline बनाने का वक्त है।
दूसरे देशों ने यह कैसे किया
Singapore - SkillsFuture
Singapore की सरकार वर्कफोर्स रीट्रेनिंग को राष्ट्रीय इंफ्रास्ट्रक्चर की तरह देखती है। SkillsFuture प्रोग्राम, जो 2015 में शुरू हुआ, 25 साल से ऊपर के हर नागरिक को हजारों कोर्सेज और नौकरी बदलने में मदद के लिए सब्सिडी देता है। करियर कन्वर्जन प्रोग्राम, नौकरियों को नए सिरे से डिजाइन करने के लिए कंपनियों को इंसेंटिव, और बुजुर्ग व कमजोर तबके के कामगारों के लिए अतिरिक्त सब्सिडी - ये सब इस ढांचे में पहले से शामिल हैं।
2016 से अब तक, Singapore की टेक वर्कफोर्स एजेंसी - IMDA - 3 लाख 40 हजार से ज्यादा लोगों को नई स्किल्स सिखा चुकी है। एक ही साल में करीब 5 लाख 20 हजार लोगों ने SkillsFuture से जुड़े प्रोग्राम्स में हिस्सा लिया। AI की वजह से जब दुनियाभर में उथल-पुथल मची, तब भी Singapore की टेक वर्कफोर्स 2,08,300 से बढ़कर 2,14,000 हो गई।
इसका सबसे अहम पहलू है - नियोक्ताओं की अनिवार्य भागीदारी। Singapore कंपनियों को फंड देता है ताकि वो नौकरियां खत्म होने से पहले ही उन्हें नए रूप में ढाल सकें - न कि बाद में।
Germany - Kurzarbeit और Vocational Integration
Germany का Kurzarbeit प्रोग्राम आर्थिक संकट के दौरान कामगारों को नौकरी में बनाए रखने के लिए उनकी तनख्वाह में सब्सिडी देता है - और इस सपोर्ट को रीट्रेनिंग की शर्त से जोड़ता है। जिन कामगारों के काम के घंटे कम हो जाते हैं, उनसे उम्मीद की जाती है कि वो उस वक्त को सीखने में लगाएं।
Germany की कंपनियां भी AI ट्रेनिंग को सीधे vocational प्रोग्राम्स में शामिल कर रही हैं - नौकरी जाने से पहले ही। World Economic Forum ने Germany को एक मॉडल के तौर पर पेश किया है जो कामगारों को डिस्प्लेसमेंट के बाद नहीं, बल्कि पहले ही ट्रेन करता है। जो इंसान पहले से बेरोजगार हो चुका हो, उसे ट्रेन करना उस इंसान से कहीं ज्यादा मुश्किल है जिसके पास अभी भी आमदनी और रूटीन हो।
किसे और तेज़ चलना होगा
Ministry of Electronics and Information Technology, NASSCOM के ज़रिए FutureSkills Prime चलाती है। NITI Aayog ने एक National AI Talent Mission का प्रस्ताव रखा है - यानी एक ऐसी एकीकृत संस्था जो तीन अलग-अलग मंत्रालयों के बीच तालमेल बिठाए जो अभी अपने-अपने दड़बों में काम कर रहे हैं। India AI Mission के लिए 10,372 करोड़ रुपये का बजट है - लेकिन इसका ज़्यादातर हिस्सा कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर और रिसर्च पर खर्च होना है। वर्कफोर्स ट्रांजिशन के लिए फंडिंग को भी उसी रफ्तार से बढ़ाना होगा।
सबसे ज़रूरी सवाल जिसका जवाब देने वाला कोई होना चाहिए: अगले पाँच सालों में AI जिन कामगारों की नौकरियां छीन लेगा, उनका क्या होगा? NITI Aayog ने इस समस्या को साफ-साफ समझ लिया है। अगला कदम है - एक ऐसी जवाबदेह संस्था बनाना जिसके पास इस सवाल का जवाब अमल में लाने का अधिकार भी हो और बजट भी।
आर्थिक दांव क्या है
NITI Aayog के रोडमैप में अनुमान है कि सही निवेश के साथ, India अगले पाँच सालों में 40 लाख नई AI-enabled नौकरियाँ बना सकता है - यानी 20 लाख की कमी को पलटकर 20 लाख का फायदा। यह कोई दिलासा नहीं है। यह एक growth story है।
Nifty IT index पहले ही तब से अरबों डॉलर का investor value गँवा चुका है जब से AI tools ने core outsourcing के काम को automate करना शुरू किया। Jefferies के analysts ने worst-case scenario में अगले पाँच सालों में Indian IT की revenue growth 3 प्रतिशत कम होने का अनुमान लगाया, और उसके बाद बिल्कुल कोई growth नहीं - अगर India कुछ नहीं करता। अभी कदम उठाने से यह दिशा पूरी तरह बदल सकती है।
Singapore ने SkillsFuture पर एक दशक से ज़्यादा वक्त और अरबों डॉलर लगाए, तब जाकर workforce में असली बदलाव दिखा। India को यही काम कम समय में करना होगा। नींव तो पहले से मज़बूत है - digital infrastructure, UPI, Aadhaar, और एक बड़ी युवा workforce। अब जो चाहिए वो है तेज़ execution।
आगे क्या होना चाहिए
India के पास 90 लाख tech और customer service professionals हैं, दुनिया का सबसे बड़ा युवा digital talent pool है, और AI skill penetration के मामले में हम US और Germany दोनों से आगे हैं। नींव मज़बूत है। अब जो चाहिए वो है तेज़ी और बड़े पैमाने पर execution।
पहली बात, India को एक ज़िम्मेदार संस्था चाहिए - NITI Aayog की प्रस्तावित National AI Talent Mission - जिसके पास mandate हो, budget हो, और deadline हो। एक ऐसी agency जो नतीजे की ज़िम्मेदारी ले और उसे publicly report करे।
दूसरी बात, बिना देर किए हर engineering और computer science के curriculum में AI को शामिल करना होगा। India में हर साल 500 से भी कम AI PhDs निकलते हैं। यह pipeline स्कूल स्तर से दोबारा बनानी होगी। Modi सरकार की New Education Policy का ढाँचा तो है - अब implementation की रफ़्तार बढ़ानी होगी।
तीसरी बात, जो companies AI automation से फायदा उठा रही हैं, उन्हें बदलाव की कीमत भी चुकानी चाहिए। Companies हज़ारों लोगों को निकाल नहीं सकतीं, उससे बचे पैसे अपनी जेब में नहीं डाल सकतीं, और reskilling का पूरा बोझ सरकार पर नहीं छोड़ सकतीं।
चौथी बात, India को AI talent का brain drain रोकना होगा। वापस लौटने के targeted incentives - जैसे compute grid access, autonomy, research funding - नए लोगों को scratch से train करने से कहीं सस्ते पड़ेंगे। India ने diaspora network बनाया। अब वक्त है उस talent को वापस घर लाने का।
रास्ता मौजूद है। data साफ है। सरकार ने नींव रख दी है। अगला कदम है इस पल की माँग के हिसाब से उसी रफ़्तार से आगे बढ़ना।