AI भारत में जॉब्स नहीं, वर्कफोर्स को बदल रहा है: नैसकॉम

Chennai: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अलग-अलग सेक्टर में रोल को रीडिज़ाइन कर रहा है, लेकिन इससे जॉब्स खत्म नहीं हो रही हैं। नैसकॉम में AI के हेड अंकित बोस का कहना है कि असली कहानी वर्कफोर्स में बदलाव की है, न कि विस्थापन की। AI इम्पैक्ट समिट ने ह्यूमन-सेंट्रिक AI के लिए एक साझा कमिटमेंट और देशों के बीच सहयोग के लिए एक साफ इरादे पर ज़ोर दिया। बोस ने फाइनेंशियल क्रॉनिकल को बताया, "जैसे-जैसे रोल बदलते हैं, शॉर्ट-टर्म में दिक्कत हो सकती है, लेकिन लंबे समय में भारत के पास एक बड़ा मौका है।" AI बार-बार होने वाले कामों को ऑटोमेट कर रहा है और IT सर्विसेज़, BPOs, KPOs और उससे आगे इंसानी फैसले लेने की क्षमता को बढ़ा रहा है। भारत का बड़ा, स्केलेबल और रीस्किलेबल वर्कफोर्स इसे दुनिया भर में AI डिप्लॉयमेंट को लीड करने के लिए अच्छी स्थिति में रखता है।

दुनिया भर में, AI डेवलपमेंट उम्मीद से ज़्यादा तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। पिछले दो से तीन सालों में, फाउंडेशन मॉडल्स, इंफ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशन्स में तरक्की तेज़ी से हुई है। देश GPUs, स्पेशल चिप्स और डेटा सेंटर्स में भारी इन्वेस्टमेंट कर रहे हैं। एंटरप्राइजेज पायलट प्रोजेक्ट्स से प्रोडक्शन-स्केल डिप्लॉयमेंट की ओर बढ़ रहे हैं, और प्रोडक्टिविटी गेन और इन्वेस्टमेंट पर रिटर्न को तेज़ी से माप रहे हैं। AI और फ्रंटियर टेक्नोलॉजी में ट्रिलियन डॉलर खर्च होने के बावजूद, बोस को डॉट-कॉम जैसी मंदी की उम्मीद नहीं है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर में कैपिटल लगता है, जिसमें कंप्यूट कैपेसिटी और डेटा सेंटर में पहले से भारी इन्वेस्टमेंट होता है। हालांकि, जैसे-जैसे इंडस्ट्रीज़ में इसे अपनाया जाएगा, रिटर्न धीरे-धीरे मिलने की उम्मीद है। भारत कहां खड़ा है, इस बारे में बोस साफ अंतर बताते हैं। US और चीन फ्रंटियर मॉडल और बड़ी कंप्यूट पावर पर फोकस कर रहे हैं, जबकि यूरोप रेगुलेशन और गवर्नेंस में सबसे आगे है। भारत की ताकत यूज़-केस-ड्रिवन, किफायती और सबको साथ लेकर चलने वाले तरीके में है, जो खासकर ग्लोबल साउथ के लिए ज़रूरी है।

ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल बनाने के बजाय, भारत छोटे, फोकस्ड सिस्टम डेवलप कर रहा है जो इंडिक भाषाओं और कल्चरल कॉन्टेक्स्ट पर ट्रेन्ड हैं। खेती, हेल्थकेयर और एजुकेशन में पॉपुलेशन-स्केल एप्लिकेशन के साथ-साथ मल्टीलिंगुअल AI एक प्रायोरिटी है। वे कहते हैं, "भारत के लिए मौका कहीं और बने फ्रंटियर मॉडल को कॉपी करने में नहीं है, बल्कि नेशनल प्रायोरिटी के साथ जुड़े हुए, सबको साथ लेकर चलने वाले, स्केलेबल, ह्यूमन-सेंट्रिक AI सिस्टम बनाने में है।"

हालांकि, चुनौतियां बनी हुई हैं। हाई-क्वालिटी मल्टीलिंगुअल डेटासेट अभी भी बनाए जा रहे हैं। कंप्यूट कैपेसिटी लिमिटेड है, भारत में करीब 30,000 GPU चल रहे हैं, जबकि एडवांस्ड इकॉनमी में यह संख्या कहीं ज़्यादा है। इंफ्रास्ट्रक्चर को बढ़ाना बहुत ज़रूरी है। टैलेंट की तैयारी एक और फोकस एरिया है, खासकर यह पक्का करना कि नॉन-STEM प्रोफेशनल AI टूल्स का अच्छे से इस्तेमाल कर सकें। 2024 की एक स्टडी से पता चला कि भारत में 450,000 सप्लाई के मुकाबले करीब 600,000 AI और ML इंजीनियरों की डिमांड है, हालांकि एग्रेसिव स्किलिंग कोशिशों की वजह से यह गैप तेज़ी से कम हो रहा है। जैसे-जैसे डेटा सेंटर बड़े होंगे, सस्टेनेबिलिटी बहुत ज़रूरी होगी, जिसमें रिन्यूएबल एनर्जी और एफिशिएंसी में सुधार बढ़ती पावर डिमांड को मैनेज करने के लिए ज़रूरी होंगे। AI सभी सेक्टर में वर्कफ़्लो को बदल रहा है — और भारत की चुनौती इस बदलाव का ज़िम्मेदारी से और बड़े पैमाने पर इस्तेमाल करना है। AI इम्पैक्ट समिट ने ह्यूमन-सेंट्रिक AI के लिए एक शेयर्ड कमिटमेंट पर ज़ोर दिया। कोलेबोरेशन के लिए साफ़ इरादा है, और फॉलो-अप एंगेजमेंट की उम्मीद है।