New Delhi [India] नई दिल्ली [भारत], 17 अगस्त 2030 तक स्किल गैप (कौशल की कमी) भारत के ग्लोबल कैपेबिलिटी सेंटर (GCC) सेक्टर की भविष्य की वैल्यू या रेवेन्यू का 19.32 प्रतिशत तक जोखिम में डाल सकते हैं। यह AI, टेक्नोलॉजी और डोमेन-स्पेसिफिक क्षमताओं की कमी से बढ़ते बिज़नेस कॉस्ट को दिखाता है।
'Navigating the skills imperative for India's GCCs in the AI era' (AI के दौर में भारत के GCCs के लिए ज़रूरी स्किल्स को समझना) नाम की इस रिपोर्ट में कहा गया है कि GCCs में ज़रूरी स्किल गैप को दूर करके सालाना 7.83 प्रतिशत अतिरिक्त वैल्यू या रेवेन्यू पैदा करने की क्षमता है। रिपोर्ट में कहा गया है, "GCCs में ज़रूरी स्किल गैप को दूर करके सालाना 7.83% अतिरिक्त वैल्यू या रेवेन्यू हासिल करने की क्षमता है। यह आंकड़ा 2030 तक कुल सेक्टर वैल्यू या रेवेन्यू का 19.32% तक बढ़ सकता है।"
ये नतीजे आठ इंडस्ट्रीज़ के 200 सीनियर GCC एग्जीक्यूटिव्स के सर्वे पर आधारित हैं। रिपोर्ट में कहा गया है कि टैलेंट और स्किल्स की कमी, जिसे अभी तक दूर नहीं किया गया है, सालाना वैल्यू क्रिएशन को 10 प्रतिशत तक सीमित कर रही है।
रिपोर्ट में इंडस्ट्री की जानकारी और एडवांस्ड टेक्नोलॉजी क्षमताओं वाले प्रोफेशनल्स की कमी को सबसे बड़ी टैलेंट बाधा के तौर पर पहचाना गया है। लगभग 62 प्रतिशत GCC लीडर्स ने गहरे डोमेन ज्ञान और एडवांस्ड टेक्नोलॉजी क्षमताओं वाले प्रोफेशनल्स की कमी को एक चुनौती बताया, जबकि 55 प्रतिशत ने कम उपलब्ध टैलेंट के लिए कड़ी प्रतिस्पर्धा की ओर इशारा किया। रिपोर्ट के अनुसार, 52 प्रतिशत लोगों ने AI के दौर में ज़रूरी रणनीतिक क्षमता वाले सीनियर लीडर्स की कमी का ज़िक्र किया। 62 प्रतिशत लीडर्स के मुताबिक, आज GCCs के सामने सबसे बड़ी चुनौती ऐसे प्रोफेशनल्स की कमी है, जिनके पास गहरे डोमेन ज्ञान के साथ-साथ एडवांस्ड टेक्नोलॉजी की क्षमताएं भी हों।
स्किल की कमी इस बात पर भी असर डाल रही है कि नए कर्मचारी कितनी तेज़ी से बिज़नेस में योगदान दे सकते हैं। स्टडी में पाया गया कि नए कर्मचारियों को हायरिंग से लेकर ठोस वैल्यू बनाने में औसतन 8.69 महीने लगते हैं। अगले तीन सालों में, औसतन लगभग 46 प्रतिशत वर्कफोर्स को बड़े पैमाने पर अपस्किलिंग या रीस्किलिंग की ज़रूरत होगी। रिपोर्ट में कहा गया, "हायरिंग से प्रोडक्टिविटी तक का औसतन 8.69 महीने का सफ़र उस अहम वैल्यू को दिखाता है जो ज़्यादा टारगेटेड, सेक्टर-स्पेसिफिक और नतीजे पर केंद्रित स्किलिंग मॉडल से पैदा की जा सकती है।"
स्टडी में स्पेशलाइज़्ड AI क्षमताओं में भी काफ़ी कमियां पाई गईं। डोमेन-स्पेसिफिक AI में सबसे ज़्यादा कम्पोजिट स्किल गैप स्कोर देखा गया, इसके बाद AI और मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग, जेनरेटिव AI और लार्ज लैंग्वेज मॉडल, और एडवांस्ड डेटा इंजीनियरिंग का नंबर आता है। इन कमियों को दूर करने के लिए, GCCs को उम्मीद है कि टैलेंट डेवलपमेंट पर खर्च तेज़ी से बढ़ेगा। अभी टैलेंट पर सालाना निवेश का बजट आमतौर पर ऑपरेटिंग बजट का लगभग 3 प्रतिशत होता है, लेकिन 94 प्रतिशत लीडर्स ने कहा कि कम से कम 6 प्रतिशत निवेश की ज़रूरत होगी, जबकि 27 प्रतिशत को उम्मीद है कि यह 8 प्रतिशत से ज़्यादा होगा।