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AI is eating my job… Yes or no? 20 points

adminAugust 20, 2025

3 minutes read

AI is eating my job… Yes or no? 20 points — Artificial Intelligence

🔹 AI और टेक छंटनियों पर स्पष्टीकरण – समझिए 20 पॉइंट्स में

हाल के टेक सेक्टर की छंटनियों के बारे में आम धारणा है कि AI नौकरियों को छीन रहा है, लेकिन अभी तक बड़े पैमाने पर ऐसा नहीं हुआ है — कई बार AI केवल कॉस्ट कटिंग को छिपाने का बहाना बन जाता है।
लेख में लेखक ने सीनियर टेक मैनेजर्स और कोलंबिया विश्वविद्यालय के प्रोफेसर पंकज जैन से बात की, ताकि यह समझा जा सके कि क्या वास्तव में AI इन छंटनियों की वजह है या इसके पीछे अन्य बाजार कारण हैं।
कुछ वरिष्ठ प्रबंधकों का कहना है कि COVID के दौरान विभाजन में तालमेल की कमी के कारण कई टीमें एक ही काम कर रही थीं। महामारी के बाद इन ओवरलैपिंग टीम्स को कम किया गया — इससे छंटनियाँ हुईं।
पंकज जैन का कहना है कि महामारी के दौरान ओवर-हायरिंग तो हुई, लेकिन इसके समानांतर AI की वजह से रूटीन कामों में तेजी से ऑटोमेशन आया है (GitHub Copilot जैसे टूल्स के कारण), जिससे छोटी टीमों से ही ज्यादा काम हो सकता है।
इसके बावजूद, छंटनियाँ केवल AI के कारण नहीं हैं। AI का नाम लेने से कंपनियों को अपनी गलत रणनीति स्वीकार करने की ज़रूरत नहीं पड़ती—“AI ने नौकरियाँ ली” कहना आसान है।
टेक कंपनियाँ AI में भारी निवेश कर रही हैं, इसलिए “AI से छंटनी” नैरेटिव का उपयोग करके वे इन्वेस्टर्स को प्रभावित करती हैं और अपनी वैल्यूएशन को बढ़ा कर दिखाती हैं।
वास्तव में कई कंपनियाँ अभी AI के शुरुआती प्रयोग के चरण में हैं, और फिर भी छंटनियों का कारण AI बताती हैं — जो ज्यादा PR नैरेटिव लगता है।
हालांकि AI से कोडिंग, ग्राहक सेवा और लॉजिस्टिक्स जैसे क्षेत्रों में वास्तविक उत्पादकता लाभ भी नजर आ रहे हैं।
कुछ विशेषज्ञों का कहना है कि ज्यादातर कंपनियों का डेटा अभी AI के उपयोग के लिए पर्याप्त रूप से संरचित नहीं है, और जहां AI उपयोग हो रहा है वहां भी मानव जांच अभी भी ज़रूरी है।
पिछले 10 वर्षों में कंप्यूटर साइंस ग्रेजुएट्स की संख्या बहुत तेजी से बढ़ी है — यानी डिमांड से ज्यादा सप्लाई, जिससे AI के बिना भी छंटनियाँ संभव थीं।
पंकज जैन बताते हैं कि कंपनियों के लिए कहना “AI ने तुम्हारी नौकरी ली” मानसिक रूप से आसान है, बजाय यह कहने के कि “मार्केट में इंजीनियर बहुत ज़्यादा हो गए हैं।”
AI केवल घरेलू नहीं, बल्कि उद्यमों के ऑफशोरिंग मॉडल को भी प्रभावित कर रहा है—अब LLM टूल्स दस्तावेज़ तैयार कर सकते हैं, कोड ट्रांसलेट कर सकते हैं, और सपोर्ट दे सकते हैं।
एंट्री-लेवल जॉब्स की ट्रेनिंग महंगी होती है, जबकि आज कंपनियां कम लागत में अनुभवी इंजीनियर प्राप्त कर पा रही हैं — इसके मद्देनजर AI और कॉस्ट कटिंग दोनों एंट्री-लेवल नौकरियों को प्रभावित कर रहे हैं।
एंट्री-लेवल टास्क जैसे डॉक्यूमेंटेशन, टेस्टिंग, बग फिक्सिंग ऑटोमेट हो रहे हैं—जिससे नई ग्रेजुएट्स के लिए “सीखते हुए काम करने” का अवसर भी घट रहा है।
बाजार में अब टेक वर्कर्स की वास्तविक सैलरी अपेक्षाओं से कम है (उदाहरण: $165k की बजाय $75k), लेकिन उम्मीदवार अभी भी पुरानी उम्मीदों के अनुसार सोचते हैं।
इस अंतर (वेतन अपेक्षा vs वास्तविक बाजार वेतन) के कारण कंपनियों को AI आधारित ऑटोमेशन चुनना अधिक व्यवहारिक लग रहा है।
साथ ही, नीतिगत अनिश्चिता (ट्रेड पॉलिसी, टैरिफ, ड्यूटीज़) के कारण कंपनियाँ बड़ी हायरिंग और निवेश फैसलों को स्थगित कर रही हैं।
फिर भी पूरी तस्वीर नकारात्मक नहीं है—अनुभवी कर्मचारियों की हायरिंग बढ़ सकती है, और अतिरिक्त इंजीनियर नई स्टार्टअप शुरू करने के लिए प्रेरित हो सकते हैं।
लेखक का निष्कर्ष है कि फिलहाल AI को “बलि का बकरा” बनाकर छंटनियों को सही ठहराया जा रहा है, लेकिन लम्बी अवधि में AI वास्तविक रूप से श्रम मांग को बदल भी सकता है।
पंकज जैन का अंतिम निष्कर्ष: “AI अभी कई कंपनियों में प्रतीकात्मक (symbolic) रूप में उपयोग हो रहा है, ताकि इन्वेस्टर्स और कर्मचारियों को मैनेज किया जा सके. लेकिन AI वास्तव में काम के स्वरूप को बदल रहा है, और यदि हम अभी से तैयारी नहीं करते तो भविष्य में AI वास्तव में नौकरियों को प्रभावित करने वाला मुख्य कारण बन सकता है।”