कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने हाल के वर्षों में अभूतपूर्व गति से प्रगति की है – जनरेटिव एआई उपकरण जैसे ChatGPT जो अब घर-घर में पहचाने जाने लगे हैं, और स्वचालित वाहन जो प्रयोगशालाओं से निकलकर सार्वजनिक सड़कों पर आ गए हैं।

2025 तक, एआई लगभग हर आर्थिक क्षेत्र में प्रवेश कर चुका है, और विशेषज्ञ इसे 21वीं सदी की एक परिवर्तनकारी तकनीक के रूप में व्यापक रूप से देखते हैं।

अगले पांच वर्षों में एआई का प्रभाव और भी गहरा होने की संभावना है, जो रोमांचक नवाचारों और नई चुनौतियों दोनों को लेकर आएगा।

यह लेख अगले आधे दशक में हमारे विश्व को आकार देने वाले प्रमुख एआई विकास रुझानों की समीक्षा करता है, जो अग्रणी अनुसंधान संस्थानों और उद्योग पर्यवेक्षकों की अंतर्दृष्टियों पर आधारित है।

एआई की बढ़ती स्वीकृति और निवेश

एआई की स्वीकृति अब अपने उच्चतम स्तर पर है। विश्वभर के व्यवसाय उत्पादकता बढ़ाने और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के लिए एआई को अपना रहे हैं। लगभग पांच में से चार संगठन अब किसी न किसी रूप में एआई का उपयोग कर रहे हैं या इसकी खोज कर रहे हैं – जो सहभागिता का एक ऐतिहासिक उच्चांक है।

केवल 2024 में, अमेरिका में निजी निवेश एआई में $109 बिलियन तक पहुंच गया, जो चीन के निवेश से लगभग 12 गुना और यूके के निवेश से 24 गुना अधिक है। यह निवेश वृद्धि एआई के वास्तविक व्यावसायिक मूल्य में विश्वास से प्रेरित है: 2024 में 78% संगठनों ने एआई का उपयोग किया (2023 के 55% से बढ़कर), क्योंकि कंपनियां एआई को उत्पादों, सेवाओं और मुख्य रणनीतियों में एकीकृत कर रही हैं।

विश्लेषक अनुमान लगाते हैं कि यह गति जारी रहेगी, और वैश्विक एआई बाजार 2025 में लगभग $390 बिलियन से बढ़कर 2030 तक $1.8 ट्रिलियन से अधिक हो जाएगा – जो लगभग 35% वार्षिक वृद्धि दर है। यह वृद्धि, जो पिछले तकनीकी उछालों की तुलना में अभूतपूर्व है, दर्शाती है कि एआई आधुनिक उद्यम के लिए कितना अनिवार्य होता जा रहा है।

उत्पादकता लाभ और निवेश पर वापसी प्रमुख प्रेरक हैं। प्रारंभिक उपयोगकर्ता पहले ही एआई से महत्वपूर्ण लाभ देख रहे हैं। अध्ययन बताते हैं कि शीर्ष कंपनियां जो एआई का उपयोग करती हैं, वे उत्पादकता और ग्राहक संतुष्टि जैसे मापदंडों में 15–30% सुधार रिपोर्ट करती हैं।

उदाहरण के लिए, छोटे और मध्यम व्यवसायों ने जनरेटिव एआई लागू करने पर कई मामलों में दोहरे अंकों में राजस्व वृद्धि देखी है। एआई का अधिकांश मूल्य छोटे-छोटे कार्यों को स्वचालित करने और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने से आता है, जो संगठन के स्तर पर बढ़ने पर कंपनी की दक्षता को पूरी तरह बदल सकता है।

इसलिए, एक स्पष्ट एआई रणनीति होना अब अत्यंत आवश्यक है। जो कंपनियां सफलतापूर्वक एआई को अपने संचालन और निर्णय लेने में शामिल करती हैं, वे प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल जाएंगी, जबकि जो पीछे रह जाएंगी, वे अपरिवर्तनीय रूप से पिछड़ सकती हैं। वास्तव में, उद्योग विश्लेषक अगले कुछ वर्षों में एआई नेताओं और पिछड़ने वालों के बीच बढ़ते अंतर की भविष्यवाणी करते हैं, जो पूरे बाजार परिदृश्य को बदल सकता है।

एंटरप्राइज एआई एकीकरण तेज हो रहा है। 2025 और उसके बाद, हम देखेंगे कि सभी आकार के व्यवसाय पायलट परियोजनाओं से पूर्ण पैमाने पर एआई तैनाती की ओर बढ़ेंगे। क्लाउड कंप्यूटिंग के दिग्गज (जिन्हें "हाइपरस्केलर्स" कहा जाता है) रिपोर्ट करते हैं कि एंटरप्राइज के लिए एआई-संचालित क्लाउड सेवाओं की मांग बढ़ रही है, और वे इस अवसर को पकड़ने के लिए एआई अवसंरचना में भारी निवेश कर रहे हैं।

ये प्रदाता चिप निर्माताओं, डेटा प्लेटफार्मों, और सॉफ्टवेयर कंपनियों के साथ साझेदारी कर एआई समाधान प्रदान कर रहे हैं जो प्रदर्शन, लाभप्रदता, और सुरक्षा की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। उल्लेखनीय है कि अब 60% से अधिक सॉफ्टवेयर-ए-ए-सर्विस उत्पादों में एआई फीचर्स अंतर्निहित हैं, और कंपनियां विपणन से लेकर मानव संसाधन तक के कार्यों के लिए एआई "कोपायलट" लॉन्च कर रही हैं।

कार्यकारी अधिकारियों के लिए निर्देश स्पष्ट है: एआई को एक तकनीकी प्रयोग के रूप में नहीं, बल्कि व्यवसाय का मूल हिस्सा मानें। जैसा कि एक उद्योग नेता ने कहा, "हम एक पूरी तरह नई तकनीकी नींव के कगार पर हैं, जहां एआई का सर्वश्रेष्ठ किसी भी व्यवसाय के लिए उपलब्ध होगा।"

व्यवहार में, इसका मतलब है कार्यप्रवाहों में एआई को व्यवस्थित रूप से शामिल करना, कर्मचारियों को एआई के साथ काम करने के लिए कौशल विकसित करना, और बुद्धिमान स्वचालन का पूरा लाभ उठाने के लिए प्रक्रियाओं का पुनः अभियांत्रण करना। जो संगठन ये कदम उठाएंगे, वे आने वाले वर्षों में असाधारण लाभ देखेंगे।

एआई मॉडल और जनरेटिव एआई में प्रगति

फाउंडेशन मॉडल और जनरेटिव एआई तेजी से विकसित हो रहे हैं। जनरेटिव एआई जैसी तकनीकें अत्यंत तेजी से बढ़ी हैं। 2022 में GPT-3 जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और DALL·E 2 जैसे इमेज जनरेटर के आगमन के बाद, जनरेटिव एआई का उपयोग आसमान छू रहा है।

2023 की शुरुआत तक, ChatGPT के 100 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हो गए थे, और आज प्रमुख LLM प्लेटफार्मों पर 4 अरब से अधिक प्रॉम्प्ट्स प्रति दिन दर्ज किए जाते हैं। अगले पांच वर्षों में और भी सक्षम एआई मॉडल आएंगे।

टेक कंपनियां फ्रंटियर एआई मॉडल विकसित करने की दौड़ में हैं, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कोड जनरेशन, दृश्य रचनात्मकता आदि की सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, वे एआई की तर्कशक्ति क्षमताओं को भी बेहतर बनाने का प्रयास कर रहे हैं – जिससे मॉडल जटिल कार्यों को मानव की तरह सोचकर, योजना बनाकर और समस्या सुलझाकर हल कर सकें।

एआई तर्कशक्ति पर यह ध्यान वर्तमान में अनुसंधान एवं विकास का एक बड़ा प्रेरक है। एंटरप्राइज क्षेत्र में, लक्ष्य ऐसा एआई होना है जो व्यावसायिक डेटा और संदर्भ को गहराई से समझ सके और निर्णय लेने में सहायता कर सके, न कि केवल सामग्री निर्माण तक सीमित रहे। उन्नत LLM विकसित करने वाली कंपनियां मानती हैं कि अब सबसे आशाजनक अवसर एआई की तर्कशक्ति को स्वामित्व वाले एंटरप्राइज डेटा पर लागू करने का है – जिससे बुद्धिमान सिफारिशों से लेकर रणनीतिक योजना समर्थन तक के उपयोग के मामले संभव होंगे।

मल्टी-मोडल और उच्च प्रदर्शन एआई। एक और रुझान है मल्टीमोडल एआई सिस्टम का उदय, जो विभिन्न प्रकार के डेटा (पाठ, छवियां, ऑडियो, वीडियो) को एकीकृत तरीके से संसाधित और उत्पन्न कर सकते हैं। हाल की सफलताओं में एआई मॉडल ने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से यथार्थवादी वीडियो बनाए हैं और भाषा व दृष्टि को मिलाकर कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है।

उदाहरण के लिए, नए मल्टीमोडल मॉडल एक छवि का विश्लेषण कर प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, या जटिल पाठ प्रॉम्प्ट लेकर एक छोटा वीडियो बना सकते हैं। ये क्षमताएं 2030 तक परिपक्व हो जाएंगी, जिससे एआई-जनित वीडियो सामग्री से लेकर उन्नत रोबोटिक्स की धारणा तक नए रचनात्मक और व्यावहारिक अनुप्रयोग खुलेंगे।

2023 में पेश किए गए बेंचमार्क परीक्षण (जैसे MMMU और GPQA) ने पहले ही प्रदर्शन में दशकों के प्रतिशत अंकों की वृद्धि देखी है, जो दर्शाता है कि एआई जटिल, मल्टीमोडल चुनौतियों को तेजी से सीख रहा है। कुछ विशेष कोडिंग प्रतियोगिताओं में, एआई एजेंट्स ने मानव प्रोग्रामर्स को कुछ समय-सीमित परिस्थितियों में भी पीछे छोड़ना शुरू कर दिया है।

हम उम्मीद कर सकते हैं कि भविष्य के एआई मॉडल अधिक सामान्य प्रयोजन के होंगे, जो कई इनपुट प्रकारों और कार्यों को सहजता से संभालेंगे। इन मोडालिटीज के संगम और मॉडल आर्किटेक्चर के निरंतर विस्तार से दशक के अंत तक और भी शक्तिशाली "फाउंडेशन मॉडल" विकसित होंगे – हालांकि इसके साथ उच्च कंप्यूटेशनल मांगें भी होंगी।

कुशलता और खुला पहुंच बेहतर हो रही है। एआई विकास में एक महत्वपूर्ण रुझान है छोटे, अधिक कुशल मॉडल और व्यापक पहुंच की ओर बढ़ना। यह केवल बड़े न्यूरल नेटवर्क बनाने की बात नहीं है; शोधकर्ता कम संसाधनों में तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करने के तरीके खोज रहे हैं।

वास्तव में, 2022 के अंत से 2024 के अंत तक, GPT-3.5 स्तर के एआई सिस्टम चलाने की कंप्यूटिंग लागत 280 गुना से अधिक घट गई। मॉडल अनुकूलन और नई आर्किटेक्चर में प्रगति का मतलब है कि अपेक्षाकृत छोटे मॉडल (जो सबसे बड़े LLMs की तुलना में बहुत कम पैरामीटर वाले हैं) भी कई कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन कर सकते हैं।

स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स के अनुसार, "अधिक सक्षम छोटे मॉडल" तेजी से उन्नत एआई की बाधाओं को कम कर रहे हैं। साथ ही, ओपन-सोर्स एआई का उदय हो रहा है: अनुसंधान समुदाय के ओपन-वेट मॉडल बड़े स्वामित्व वाले मॉडलों के साथ गुणवत्ता अंतर को घटा रहे हैं, बेंचमार्क पर प्रदर्शन अंतर को लगभग 8% से घटाकर 2% से कम कर दिया है केवल एक वर्ष में।

2025–2030 तक, हम एक समृद्ध ओपन एआई मॉडल और उपकरणों का पारिस्थितिकी तंत्र देखेंगे, जिसका उपयोग दुनिया भर के डेवलपर्स कर सकेंगे, जो तकनीकी दिग्गजों से परे एआई विकास को लोकतांत्रिक बनाएगा। सस्ती कंप्यूटिंग, अधिक कुशल एल्गोरिदम, और खुले मॉडल के संयोजन का मतलब है कि एआई कहीं अधिक किफायती और सुलभ होगा।

यहाँ तक कि स्टार्टअप और छोटे संगठन भी अपनी आवश्यकताओं के लिए शक्तिशाली एआई मॉडल को बिना अत्यधिक लागत के फाइन-ट्यून कर पाएंगे। यह नवाचार के लिए शुभ संकेत है, क्योंकि यह विविध अनुप्रयोगों और प्रयोगों को सक्षम करता है, जो एआई प्रगति के लिए एक सकारात्मक चक्र को बढ़ावा देता है।

स्वायत्त एआई एजेंट्स का उदय

सबसे रोचक उभरते रुझानों में से एक है स्वायत्त एआई एजेंट्स का आगमन – ऐसे एआई सिस्टम जो केवल बुद्धिमान ही नहीं, बल्कि अपने आप कार्रवाई करने में सक्षम हैं ताकि लक्ष्य पूरे कर सकें। कभी-कभी इन्हें "एजेंटिक एआई" कहा जाता है, यह अवधारणा उन्नत एआई मॉडल (जैसे LLMs) को निर्णय-निर्माण तर्क और उपकरण उपयोग के साथ जोड़ती है, जिससे एआई न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ बहु-चरणीय कार्य कर सकता है।

अगले पांच वर्षों में, हम देख सकते हैं कि एआई एजेंट्स प्रयोगात्मक डेमो से व्यावहारिक कार्यस्थल उपकरणों में बदल जाएंगे। वास्तव में, एंटरप्राइज नेता भविष्यवाणी करते हैं कि एआई एजेंट्स उनके कार्यबल का आकार लगभग दोगुना कर सकते हैं क्योंकि वे कई नियमित और ज्ञान-आधारित कार्य संभालेंगे।

उदाहरण के लिए, एआई एजेंट्स पहले से ही स्वायत्त रूप से ग्राहक सेवा पूछताछ संभाल सकते हैं, मार्केटिंग कॉपी या सॉफ्टवेयर कोड का पहला मसौदा तैयार कर सकते हैं, और डिजाइन विनिर्देशों को प्रोटोटाइप उत्पादों में बदल सकते हैं। जैसे-जैसे यह तकनीक परिपक्व होगी, कंपनियां एआई एजेंट्स को "डिजिटल कर्मचारी" के रूप में विभिन्न विभागों में तैनात करेंगी – प्राकृतिक बातचीत में ग्राहकों से जुड़ने वाले वर्चुअल सेल्स एसोसिएट्स से लेकर सरल कार्यप्रवाहों का समन्वय करने वाले एआई परियोजना प्रबंधकों तक।

महत्वपूर्ण बात यह है कि ये एजेंट्स मानवों की जगह लेने के लिए नहीं हैं, बल्कि उन्हें सशक्त बनाने के लिए हैं। व्यवहार में, मानव कर्मचारी एआई एजेंट्स के साथ मिलकर काम करेंगे: लोग एजेंट्स की निगरानी करेंगे, उच्च स्तरीय मार्गदर्शन देंगे, और जटिल या रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करेंगे जबकि दोहराए जाने वाले कार्य डिजिटल सहयोगियों को सौंपेंगे।

प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि इस तरह का मानव-एआई सहयोग प्रक्रियाओं को काफी तेज कर सकता है (जैसे ग्राहक अनुरोधों का समाधान या नई सुविधाओं का तेजी से कोडिंग) जबकि मानवों को रणनीतिक कार्यों के लिए मुक्त करता है।

इस रुझान का लाभ उठाने के लिए, संगठनों को अपनी कार्यप्रवाहों और भूमिकाओं पर पुनर्विचार करना होगा। एआई एजेंट्स को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए नए प्रबंधन दृष्टिकोण आवश्यक हैं – जिसमें कर्मचारियों को एजेंट्स का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना, एजेंट आउटपुट की निगरानी के लिए पर्यवेक्षण भूमिकाएं बनाना, और यह सुनिश्चित करना कि स्वायत्त एआई क्रियाएं व्यावसायिक लक्ष्यों और नैतिक मानकों के अनुरूप रहें।

यह एक महत्वपूर्ण परिवर्तन प्रबंधन चुनौती है: हालिया उद्योग सर्वेक्षण में पाया गया कि कई कंपनियां अभी केवल मानव-एआई मिश्रित कार्यबल को व्यवस्थित करने पर विचार करना शुरू कर रही हैं। फिर भी, जो सफल होंगे वे अभूतपूर्व उत्पादकता और नवाचार के स्तर खोल सकते हैं।

जैसे एक कार्यबल विशेषज्ञ ने कहा, "एआई एजेंट्स कार्यबल में क्रांति लाने वाले हैं, मानव रचनात्मकता को मशीन दक्षता के साथ मिलाकर अभूतपूर्व उत्पादकता के स्तर खोलेंगे।" 2030 तक, यह आश्चर्य की बात नहीं होगी यदि कंपनियों के पास पूरे "एआई एजेंट टीम" या एआई एजेंट केंद्र हों जो महत्वपूर्ण संचालन संभालते हों, और कार्य करने के तरीके को मौलिक रूप से पुनर्परिभाषित करते हों।

विशेषीकृत एआई हार्डवेयर और एज कंप्यूटिंग

एआई क्षमताओं की तेज प्रगति ने बढ़ती कंप्यूटेशनल आवश्यकताओं के साथ मिलकर हार्डवेयर में प्रमुख नवाचार को प्रेरित किया है। आने वाले वर्षों में, हम एआई-विशिष्ट चिप्स और वितरित कंप्यूटिंग रणनीतियों की नई पीढ़ी देखेंगे जो एआई की वृद्धि का समर्थन करेंगी।

एआई की प्रोसेसिंग शक्ति की भूख पहले से ही अत्यधिक है – अत्याधुनिक मॉडल का प्रशिक्षण और जटिल कार्यों के लिए तर्क करने में सक्षम बनाना विशाल कंप्यूटिंग चक्रों की मांग करता है। इस मांग को पूरा करने के लिए, सेमीकंडक्टर कंपनियां और बड़ी तकनीकी फर्में एआई वर्कलोड के लिए अनुकूलित कस्टम सिलिकॉन डिजाइन कर रही हैं।

सामान्य प्रयोजन CPU या GPU की तुलना में, ये एआई एक्सेलेरेटर (अक्सर ASICs – एप्लिकेशन-विशिष्ट इंटीग्रेटेड सर्किट) न्यूरल नेटवर्क गणनाओं को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए बनाए गए हैं। तकनीकी अधिकारी बताते हैं कि कई ग्राहक अब अपने डेटा केंद्रों के लिए विशेषीकृत एआई चिप्स पर विचार कर रहे हैं ताकि प्रति वाट उच्च प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

ऐसे चिप्स का लाभ स्पष्ट है: किसी विशेष एआई एल्गोरिदम के लिए बनाया गया ASIC सामान्य GPU की तुलना में उस कार्य में कहीं बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, जो विशेष रूप से एज एआई परिदृश्यों (स्मार्टफोन, सेंसर, वाहनों और अन्य सीमित पावर वाले उपकरणों पर एआई चलाना) के लिए उपयोगी है। उद्योग विशेषज्ञ भविष्यवाणी करते हैं कि आने वाले वर्षों में कंपनियां एज पर अधिक एआई तैनात करेंगी, जिससे इन एआई एक्सेलेरेटरों की मांग तेज होगी।

साथ ही, क्लाउड प्रदाता अपनी एआई कंप्यूटिंग अवसंरचना का विस्तार कर रहे हैं। प्रमुख क्लाउड प्लेटफॉर्म (अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल आदि) डेटा सेंटर क्षमता में अरबों का निवेश कर रहे हैं, जिसमें अपने स्वयं के एआई चिप्स और सिस्टम विकसित करना शामिल है, ताकि मांग पर एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान सेवा प्रदान की जा सके।

वे एआई वर्कलोड को एक विशाल राजस्व अवसर के रूप में देखते हैं, क्योंकि उद्यम तेजी से अपने डेटा और मशीन लर्निंग कार्यों को क्लाउड में स्थानांतरित कर रहे हैं। यह केंद्रीकरण व्यवसायों को शक्तिशाली एआई तक पहुंच प्रदान करता है बिना स्वयं विशेष हार्डवेयर खरीदे।

हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि आपूर्ति बाधाएं उभरी हैं – उदाहरण के लिए, उच्च-स्तरीय GPU की वैश्विक मांग ने कुछ मामलों में कमी और देरी पैदा की है। उन्नत चिप्स पर निर्यात प्रतिबंध जैसे भू-राजनीतिक कारक भी अनिश्चितता पैदा करते हैं। ये चुनौतियां और अधिक नवाचार को प्रेरित करेंगी, जैसे नए चिप फैब्रिकेशन संयंत्रों का निर्माण और नवीन हार्डवेयर आर्किटेक्चर (जिसमें दीर्घकालिक में न्यूरोमॉर्फिक और क्वांटम कंप्यूटिंग शामिल हैं)।

सकारात्मक पक्ष यह है कि एआई हार्डवेयर की दक्षता लगातार बेहतर हो रही है। हर साल, चिप्स तेज और ऊर्जा-कुशल होते जा रहे हैं: हाल के विश्लेषण दिखाते हैं कि एआई हार्डवेयर लागत लगभग 30% प्रति वर्ष घट रही है जबकि ऊर्जा दक्षता (प्रति वाट कंप्यूट) लगभग 40% प्रति वर्ष बढ़ रही है।

इसका मतलब है कि जैसे-जैसे एआई मॉडल अधिक जटिल होते जाएंगे, प्रति ऑपरेशन लागत घटती जाएगी। 2030 तक, जटिल एआई एल्गोरिदम चलाना आज की तुलना में केवल एक अंश खर्च कर सकता है।

सस्ती कंप्यूटिंग और उद्देश्य-निर्मित एआई हार्डवेयर के संयोजन से एआई को हर जगह एम्बेड करना संभव होगा – स्मार्ट उपकरणों से लेकर औद्योगिक सेंसर तक – क्योंकि प्रोसेसिंग या तो छोटे एज उपकरणों पर हो सकती है या अत्यधिक अनुकूलित क्लाउड सर्वरों से स्ट्रीम की जा सकती है।

संक्षेप में, अगले पांच वर्ष एआई-विशिष्ट हार्डवेयर के रुझान को दोनों छोरों पर मजबूत करेंगे: क्लाउड में विशाल एआई सुपरकंप्यूटिंग क्लस्टर, और एज पर बुद्धिमत्ता लाने वाले कुशल एआई चिप्स। ये मिलकर डिजिटल रीढ़ की हड्डी का निर्माण करेंगे जो एआई के विस्तार को संचालित करेगी।

एआई उद्योगों और दैनिक जीवन को बदल रहा है

एआई केवल तकनीकी प्रयोगशालाओं तक सीमित नहीं है – यह तेजी से दैनिक जीवन और हर उद्योग में समाहित हो रहा है। आने वाले वर्षों में हम देखेंगे कि एआई स्वास्थ्य सेवा, वित्त, विनिर्माण, खुदरा, परिवहन जैसे क्षेत्रों में गहराई से एकीकृत होगा, जिससे सेवाओं के वितरण के तरीके में मौलिक बदलाव आएंगे।

• स्वास्थ्य सेवा: एआई डॉक्टरों को बीमारियों का जल्दी निदान करने और रोगी देखभाल को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, अमेरिका की FDA ने 2023 में 223 एआई-संचालित चिकित्सा उपकरणों को मंजूरी दी, जो 2015 के केवल 6 अनुमोदनों से भारी वृद्धि है।
  
  इनमें एआई शामिल है जो चिकित्सा छवियों (MRI, एक्स-रे) का विश्लेषण कर ट्यूमर का पता लगाने में सहायता करता है, और ऐसे एल्गोरिदम जो महत्वपूर्ण संकेतों की निगरानी करते हैं और स्वास्थ्य संकट की भविष्यवाणी करते हैं। उभरते रुझानों में जनरेटिव एआई का उपयोग चिकित्सा नोट्स को संक्षेपित करने और रोगी रिपोर्ट तैयार करने के लिए, साथ ही एआई अनुवाद उपकरण जो चिकित्सा शब्दावली को सरल भाषा में बदलते हैं, शामिल हैं।

  2030 तक, विश्लेषकों का अनुमान है कि एआई स्वास्थ्य सेवा में लगभग $200 बिलियन वार्षिक मूल्य प्रदान कर सकता है बेहतर परिणामों और दक्षताओं के माध्यम से। हम यह भी देख रहे हैं कि एआई दवा खोज को तेज कर रहा है – कुछ फार्मास्यूटिकल कंपनियों ने एआई-सहायता प्राप्त अनुसंधान के साथ दवा विकास समयसीमा को 50% से अधिक कम कर दिया है, जिससे नई चिकित्सा विधियों का तेजी से विकास संभव हुआ है।

• वित्त: वित्त उद्योग एआई का प्रारंभिक उपयोगकर्ता रहा है और आगे भी इस क्षेत्र को आगे बढ़ाएगा। बैंक और बीमाकर्ता एआई का उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने, वास्तविक समय जोखिम मूल्यांकन, और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के लिए करते हैं।
  
  जैसे JPMorgan Chase जैसी बड़ी संस्थाओं के पास 300+ एआई उपयोग मामले हैं, जो लेनदेन की जांच से लेकर दस्तावेज़ प्रसंस्करण को स्वचालित करने वाले जनरेटिव एआई उपकरणों तक फैले हैं।

  आगे चलकर, हम एआई "वित्तीय सलाहकारों" और स्वायत्त धन प्रबंधन एजेंटों की उम्मीद कर सकते हैं जो ग्राहकों के लिए निवेश रणनीतियों को व्यक्तिगत बनाएंगे। एआई विश्लेषक रिपोर्ट तैयार कर सकता है और चैटबॉट्स के माध्यम से नियमित ग्राहक सेवा संभाल सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, वित्त एक कड़ाई से विनियमित क्षेत्र है, इसलिए एआई की व्याख्यात्मकता और शासन पर जोर है – उदाहरण के लिए, बैंक ऐसी तकनीकों में निवेश कर रहे हैं जो यह समझने में मदद करती हैं कि एआई ने कोई निर्णय क्यों लिया, ताकि मॉडल नियमों और नैतिक मानकों का पालन करें।

• विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स: कारखानों और आपूर्ति श्रृंखलाओं में, एआई दक्षता बढ़ा रहा है। कंपनियां पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए एआई का उपयोग करती हैं – सेंसर और मशीन लर्निंग उपकरणों की विफलता की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे डाउनटाइम कम होता है।
  
  कंप्यूटर विज़न सिस्टम असेंबली लाइनों पर वास्तविक समय में दोषों का पता लगाते हैं। अगली लहर में एआई-संचालित रोबोटिक्स शामिल हैं जो मानवों के साथ जटिल असेंबली कार्य कर सकते हैं, और डिजिटल ट्विन्स (कारखानों या उत्पादों के वर्चुअल सिमुलेशन) जहां एआई वास्तविक दुनिया में लागू करने से पहले अनुकूलन का परीक्षण करता है।

  जनरेटिव एआई का उपयोग नए घटकों और उत्पादों को डिजाइन करने के लिए भी किया जा रहा है, जो इंजीनियरिंग सुधार सुझाते हैं जिन्हें मानव शायद न देख पाते। ये नवाचार लागत को काफी कम कर सकते हैं और उत्पादन को तेज कर सकते हैं – विशेषज्ञों के अनुसार, उत्पाद विकास और अनुसंधान एवं विकास में एआई अपनाने से ऑटोमोटिव और एयरोस्पेस जैसे क्षेत्रों में बाजार में आने का समय आधा और लागत लगभग 30% कम हो सकती है।

• खुदरा और ग्राहक सेवा: एआई हमारे खरीदारी और व्यवसायों के साथ बातचीत के तरीके को बदल रहा है। ऑनलाइन खुदरा प्लेटफॉर्म एआई सिफारिश इंजन का उपयोग करते हैं ताकि उत्पाद सुझाव व्यक्तिगत हों ("आप जैसे ग्राहकों ने यह भी खरीदा...")। गतिशील मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम मांग और स्टॉक के आधार पर कीमतें वास्तविक समय में समायोजित करते हैं।
  
  ई-कॉमर्स और ग्राहक समर्थन में, एआई चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट मानक बनते जा रहे हैं, जो 24/7 पूछताछ संभालते हैं।

  2025 तक, कई उपभोक्ता-केंद्रित कंपनियां चैटबॉट्स और एआई एजेंट्स का मिश्रण उपयोग करके अपनी ग्राहक सेवा टीमों को बढ़ावा देने की योजना बना रही हैं, जो नियमित प्रश्नों के लिए त्वरित स्व-सेवा प्रदान करते हुए जटिल मुद्दों के लिए मानव कर्मचारियों को प्रासंगिक जानकारी उपलब्ध कराएंगे।
  
  यहाँ तक कि भौतिक दुकानों में भी, एआई-संचालित उपकरण जैसे स्मार्ट मिरर या AR फिटिंग रूम खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाते हैं। पर्दे के पीछे, एआई आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन करता है – मांग का पूर्वानुमान लगाने से लेकर गोदाम लॉजिस्टिक्स तक – यह सुनिश्चित करता है कि उत्पाद स्टॉक में हों और कुशलतापूर्वक वितरित हों।

ये उदाहरण केवल सतह को छूते हैं। यह उल्लेखनीय है कि पारंपरिक रूप से कम तकनीकी क्षेत्र जैसे कृषि, खनन, और निर्माण भी अब एआई का उपयोग कर रहे हैं, चाहे वह स्वायत्त कृषि उपकरण हो, एआई-संचालित खनिज अन्वेषण हो, या स्मार्ट ऊर्जा प्रबंधन।

वास्तव में, हर उद्योग में एआई का उपयोग बढ़ रहा है, जिसमें वे क्षेत्र भी शामिल हैं जिन्हें पहले एआई-गहन नहीं माना जाता था। इन क्षेत्रों की कंपनियां पाती हैं कि एआई संसाधन उपयोग को अनुकूलित कर सकता है, अपशिष्ट कम कर सकता है, और सुरक्षा में सुधार कर सकता है (जैसे, एआई सिस्टम जो वास्तविक समय में कार्यकर्ता की थकान या मशीनरी की स्थिति की निगरानी करते हैं)।

2030 तक, सर्वसम्मति यह है कि कोई भी उद्योग एआई से अप्रभावित नहीं रहेगा – फर्क केवल यह होगा कि प्रत्येक क्षेत्र अपनी एआई यात्रा में कितनी तेजी और गहराई से आगे बढ़ता है।

उपभोक्ता स्तर पर, दैनिक जीवन सूक्ष्म तरीकों से एआई के साथ जुड़ रहा है। कई लोग पहले ही स्मार्टफोन ऐप्स के साथ जागते हैं जो एआई का उपयोग करके उनकी खबरें चुनते हैं या उनकी यात्रा की योजना बनाते हैं।

हमारे फोन, कारों, और घरों में वर्चुअल असिस्टेंट हर साल अधिक स्मार्ट और संवादात्मक होते जा रहे हैं। स्वचालित वाहन और डिलीवरी ड्रोन, हालांकि अभी व्यापक नहीं हैं, अगले पांच वर्षों में कुछ शहरों या कुछ सेवाओं (जैसे रोबोटैक्सी बेड़े, स्वचालित किराना डिलीवरी) में आम हो सकते हैं।

शिक्षा भी एआई के प्रभाव को महसूस कर रही है: व्यक्तिगत शिक्षण सॉफ्टवेयर छात्रों की जरूरतों के अनुसार अनुकूलित हो सकता है, और एआई ट्यूटर विभिन्न विषयों में मांग पर सहायता प्रदान करते हैं। कुल मिलाकर, रुझान यह है कि एआई धीरे-धीरे रोज़मर्रा की गतिविधियों के पीछे काम करेगा – सेवाओं को अधिक सुविधाजनक और व्यक्तिगत बनाते हुए – ताकि 2030 तक हम इन एआई-संचालित सुविधाओं को सामान्य जीवन का हिस्सा मानने लगें।

जिम्मेदार एआई और विनियमन

एआई विकास की तेज़ गति ने नैतिकता, सुरक्षा, और विनियमन से जुड़े महत्वपूर्ण प्रश्न उठाए हैं, और ये आने वाले वर्षों में केंद्रीय विषय होंगे। जिम्मेदार एआई – यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम निष्पक्ष, पारदर्शी, और सुरक्षित हों – अब केवल एक फैशन शब्द नहीं बल्कि एक व्यावसायिक अनिवार्यता है।

2024 में, एआई-संबंधित घटनाएं (जैसे पक्षपातपूर्ण परिणाम या सुरक्षा विफलताएं) तेजी से बढ़ी हैं, फिर भी कुछ प्रमुख एआई डेवलपर्स के पास नैतिकता और सुरक्षा के लिए मानकीकृत मूल्यांकन प्रोटोकॉल नहीं हैं। एआई जोखिमों को पहचानने और उन्हें कम करने के बीच यह अंतर अब कई संगठनों के लिए बंद करने की दौड़ है।

उद्योग सर्वेक्षण बताते हैं कि 2025 में, कंपनी नेता अब आकस्मिक या "जेबों में" एआई शासन को बर्दाश्त नहीं करेंगे; वे पूरे उद्यम में व्यवस्थित, पारदर्शी एआई निगरानी की ओर बढ़ रहे हैं। तर्क सरल है: जैसे-जैसे एआई संचालन और ग्राहक अनुभवों का अभिन्न हिस्सा बनता है, कोई भी विफलता – चाहे वह त्रुटिपूर्ण सिफारिश हो, गोपनीयता उल्लंघन हो, या केवल अविश्वसनीय मॉडल आउटपुट हो – व्यवसाय को वास्तविक नुकसान पहुंचा सकती है (प्रतिष्ठा हानि से लेकर नियामक दंड तक)।

इसलिए, कठोर एआई जोखिम प्रबंधन प्रथाएं सामान्य हो जाएंगी। कंपनियां नियमित एआई ऑडिट और मॉडल सत्यापन शुरू कर रही हैं, या तो उन्नत आंतरिक टीमों के साथ या बाहरी विशेषज्ञों के साथ, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई इच्छित रूप से और कानूनी/नैतिक सीमाओं के भीतर काम कर रहा है।

जैसे एक एआई आश्वासन नेता ने कहा, सफल एआई शासन का माप केवल जोखिमों से बचाव नहीं होगा, बल्कि रणनीतिक उद्देश्यों और निवेश पर वापसी को पूरा करना भी होगा – दूसरे शब्दों में, एआई प्रदर्शन को व्यवसाय मूल्य के साथ विश्वसनीय तरीके से संरेखित करना।

दुनिया भर के नियामक भी सक्रिय हो रहे हैं। एआई विनियमन राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर कड़ा हो रहा है। 2024 में, अमेरिकी संघीय एजेंसियों ने 59 एआई-संबंधित नियामक कार्रवाइयां शुरू कीं – जो पिछले वर्ष की तुलना में दोगुनी से अधिक हैं।

यूरोपीय संघ अपना व्यापक एआई अधिनियम अंतिम रूप दे रहा है, जो एआई सिस्टम (विशेष रूप से उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों) पर पारदर्शिता, जवाबदेही, और मानव निगरानी की आवश्यकताएं लगाएगा। अन्य क्षेत्र भी पीछे नहीं हैं: OECD, संयुक्त राष्ट्र, और अफ्रीकी संघ जैसी संस्थाओं ने 2024 में एआई शासन ढांचे जारी किए हैं जो देशों को पारदर्शिता, निष्पक्षता, और सुरक्षा जैसे सिद्धांतों पर मार्गदर्शन करते हैं।

एआई नैतिकता और मानकों पर वैश्विक सहयोग की यह प्रवृत्ति और तीव्र होने की उम्मीद है, भले ही विभिन्न देश अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाएं। उल्लेखनीय है कि विनियामक दर्शन में अंतर प्रत्येक क्षेत्र में एआई की दिशा को प्रभावित कर सकता है। विश्लेषकों ने बताया है कि अपेक्षाकृत लचीले शासन (जैसे अमेरिका) तेज एआई नवाचार और तैनाती की अनुमति दे सकते हैं, जबकि कड़े नियम (जैसे यूरोपीय संघ के) कुछ अनुप्रयोगों को धीमा कर सकते हैं लेकिन संभवतः अधिक सार्वजनिक विश्वास बना सकते हैं।

चीन, अपनी ओर, एआई में भारी निवेश कर रहा है और अपनी सीमाओं के भीतर एआई उपयोग को आकार देने के लिए अपने नियम (जैसे डीपफेक और एल्गोरिदम पारदर्शिता पर नियम) भी बना रहा है।

जिम्मेदार एआई का एक और पहलू है पक्षपात, गलत सूचना, और एआई आउटपुट की समग्र विश्वसनीयता को संबोधित करना। नए उपकरण और बेंचमार्क विकसित किए जा रहे हैं जो इन मानदंडों पर एआई सिस्टम का मूल्यांकन करते हैं – उदाहरण के लिए, HELM (होलिस्टिक इवैल्यूएशन ऑफ लैंग्वेज मॉडल्स) सुरक्षा और अन्य परीक्षण जो यह मापते हैं कि एआई-जनित सामग्री कितनी तथ्यात्मक और सुरक्षित है।

हम उम्मीद कर सकते हैं कि इस प्रकार के मानकीकृत जांच एआई सिस्टम विकास का आवश्यक हिस्सा बन जाएंगे। इस बीच, जनता की एआई के जोखिमों और लाभों की धारणा यह प्रभावित करेगी कि नियामक और कंपनियां निगरानी पर कितना जोर देंगी।

दिलचस्प बात यह है कि एआई के प्रति आशावाद क्षेत्रीय रूप से भिन्न है: सर्वेक्षण दिखाते हैं कि चीन, इंडोनेशिया, और विकासशील दुनिया के कई देशों में नागरिक एआई के शुद्ध लाभों के प्रति अत्यंत आशावादी हैं, जबकि पश्चिमी देशों में सार्वजनिक राय अधिक सतर्क या यहां तक कि संशयपूर्ण है।

यदि आशावाद बढ़ता है (जैसा कि हाल ही में यूरोप और उत्तरी अमेरिका में धीरे-धीरे बढ़ा है), तो एआई समाधान लागू करने के लिए अधिक सामाजिक अनुमति हो सकती है – बशर्ते कि ये सिस्टम निष्पक्ष और सुरक्षित हों।

संक्षेप में, अगले पांच वर्ष एआई शासन के लिए निर्णायक होंगे। हम संभवतः पहले व्यापक एआई कानूनों को लागू होते देखेंगे (जैसे यूरोपीय संघ में), अधिक सरकारें एआई निगरानी निकायों में निवेश करेंगी, और कंपनियां जिम्मेदार एआई सिद्धांतों को अपने उत्पाद विकास जीवनचक्र में शामिल करेंगी।

लक्ष्य यह संतुलन स्थापित करना है जहां नवाचार दबाया न जाए – "लचीले" नियामक दृष्टिकोण तेज प्रगति को सक्षम कर सकते हैं – फिर भी उपभोक्ता और समाज संभावित नकारात्मक प्रभावों से सुरक्षित रहें। यह संतुलन हासिल करना आसान नहीं है, लेकिन यह अगली पांच वर्षों में एआई के विकास की एक प्रमुख चुनौती और वादा है।

वैश्विक प्रतिस्पर्धा और सहयोग

अगले आधे दशक में एआई विकास को तीव्र वैश्विक प्रतिस्पर्धा और अंतरराष्ट्रीय सहयोग के प्रयास भी आकार देंगे। वर्तमान में, संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन एआई क्षेत्र के दो प्रमुख दावेदार हैं।

अमेरिका कई मापदंडों में अग्रणी है – उदाहरण के लिए, 2024 में अमेरिकी संस्थानों ने दुनिया के शीर्ष 40 एआई मॉडल विकसित किए, जबकि चीन के 15 और यूरोप के केवल कुछ मॉडल थे। हालांकि, चीन तेजी से महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अंतर कम कर रहा है।

चीन द्वारा विकसित एआई मॉडल गुणवत्ता में काफी आगे बढ़ गए हैं, 2024 में प्रमुख बेंचमार्क पर अमेरिकी मॉडलों के लगभग बराबर हो गए हैं। इसके अलावा, चीन एआई शोध पत्रों और पेटेंट की मात्रा में हर अन्य देश से आगे है, जो इसके दीर्घकालिक एआई अनुसंधान एवं विकास के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाता है।

यह प्रतिस्पर्धा तेज नवाचार को प्रोत्साहित करेगी – एक आधुनिक अंतरिक्ष दौड़ की तरह, लेकिन एआई में – क्योंकि प्रत्येक राष्ट्र दूसरे की प्रगति को पीछे छोड़ने के लिए संसाधन लगा रहा है। हमने पहले ही सरकारों द्वारा एआई निवेश प्रतिबद्धताओं में वृद्धि देखी है: चीन ने सेमीकंडक्टर और एआई तकनीक के लिए $47.5 बिलियन का राष्ट्रीय कोष घोषित किया है, जबकि अमेरिका, यूरोपीय संघ, और अन्य भी एआई अनुसंधान पहलों और प्रतिभा विकास में अरबों का निवेश कर रहे हैं।

फिर भी, एआई केवल दो देशों की कहानी नहीं है। वैश्विक सहयोग और योगदान बढ़ रहे हैं। यूरोप, भारत, और मध्य पूर्व जैसे क्षेत्र अपनी उल्लेखनीय एआई नवाचार और मॉडल बना रहे हैं।

उदाहरण के लिए, यूरोप विश्वसनीय एआई पर जोर देता है और कई ओपन-सोर्स एआई परियोजनाओं का घर है। भारत शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा में बड़े पैमाने पर एआई का उपयोग कर रहा है, और वैश्विक एआई प्रतिभा का एक बड़ा हिस्सा भी प्रदान करता है (भारत और अमेरिका मिलकर वैश्विक एआई कार्यबल का आधा से अधिक हिस्सा रखते हैं)।

छोटे देशों में भी अपनी जगह बनाने की कोशिश हो रही है – जैसे सिंगापुर का एआई शासन और स्मार्ट राष्ट्र पहलों में निवेश, या यूएई के एआई अनुसंधान और तैनाती के प्रयास। अंतरराष्ट्रीय संस्थाएं एआई मानकों पर चर्चा कर रही हैं ताकि कम से कम कुछ संरेखण हो – जैसा कि OECD और संयुक्त राष्ट्र के ढांचे और ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन एआई (GPAI) जैसे कार्यक्रम दिखाते हैं, जो कई देशों को सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने के लिए एक साथ लाते हैं।

जबकि भू-राजनीतिक प्रतिस्पर्धा जारी रहेगी (और संभवतः सैन्य उपयोग या आर्थिक लाभ के लिए एआई जैसे क्षेत्रों में तीव्र होगी), यह भी मान्यता है कि एआई नैतिकता, सुरक्षा, और वैश्विक चुनौतियों को संबोधित करने के लिए सहयोग आवश्यक है। हम अधिक सीमा-पार अनुसंधान सहयोग देख सकते हैं जो जलवायु परिवर्तन, महामारी प्रतिक्रिया, या मानवीय परियोजनाओं जैसे मुद्दों को संबोधित करते हैं।

वैश्विक एआई परिदृश्य का एक दिलचस्प पहलू यह है कि विभिन्न दृष्टिकोण और उपयोगकर्ता आधार एआई के विकास को कैसे आकार देंगे। जैसा कि उल्लेख किया गया है, विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में सार्वजनिक भावना बहुत सकारात्मक है, जो उन बाजारों को फिनटेक या शिक्षा प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में एआई प्रयोग के लिए अधिक अनुमति दे सकती है।

इसके विपरीत, संशयवादी जनता वाले क्षेत्र अधिक कड़े नियम लगा सकते हैं या कम विश्वास के कारण धीमी स्वीकृति का सामना कर सकते हैं। 2030 तक, हम एक तरह का विभाजन देख सकते हैं: कुछ देश लगभग सर्वव्यापी एआई एकीकरण (स्मार्ट शहर, दैनिक शासन में एआई आदि) प्राप्त कर लेंगे, जबकि अन्य अधिक सतर्कता से आगे बढ़ेंगे।

हालांकि, सतर्क क्षेत्र भी स्वीकार करते हैं कि वे एआई की संभावनाओं को नजरअंदाज नहीं कर सकते – उदाहरण के लिए, यूनाइटेड किंगडम और यूरोपीय देश एआई सुरक्षा और अवसंरचना में निवेश कर रहे हैं (यूके राष्ट्रीय एआई अनुसंधान क्लाउड की योजना बना रहा है, फ्रांस के पास एआई के लिए सार्वजनिक सुपरकंप्यूटिंग पहलें हैं, आदि)।

इसलिए, दौड़ केवल सबसे तेज़ एआई बनाने की नहीं है, बल्कि प्रत्येक समाज की आवश्यकताओं के लिए सही एआई बनाने की है।

मूल रूप से, अगले पांच वर्ष प्रतिस्पर्धा और सहयोग का जटिल मिश्रण होंगे। हम संभवतः अप्रत्याशित स्थानों से एआई में क्रांतिकारी उपलब्धियां देखेंगे, न कि केवल सिलिकॉन वैली या बीजिंग से।

और जैसे-जैसे एआई राष्ट्रीय शक्ति का एक स्तंभ बनता जाएगा (जैसे पहले के युगों में तेल या बिजली), राष्ट्रों द्वारा इस क्षेत्र में सहयोग और प्रतिस्पर्धा का प्रबंधन एआई विकास की वैश्विक दिशा को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करेगा।

एआई का रोजगार और कौशल पर प्रभाव

अंत में, एआई के निकट भविष्य पर चर्चा बिना इसके कार्य और रोजगार पर प्रभाव की समीक्षा के अधूरी है – यह विषय कई लोगों के मन में है। क्या एआई हमारे रोजगार छीन लेगा, या नए रोजगार बनाएगा? अब तक के प्रमाण दोनों का संकेत देते हैं, लेकिन शुद्ध स्वचालन की तुलना में संवर्धन की ओर अधिक झुकाव के साथ।

विश्व आर्थिक मंच ने अनुमान लगाया है कि 2025 तक, एआई वैश्विक स्तर पर लगभग 97 मिलियन नए रोजगार बनाएगा जबकि लगभग 85 मिलियन रोजगार समाप्त होंगे – जिससे कुल मिलाकर 12 मिलियन रोजगारों का शुद्ध लाभ होगा।

ये नए पद डेटा वैज्ञानिकों और एआई इंजीनियरों से लेकर पूरी तरह नई श्रेणियों जैसे एआई नैतिकता विशेषज्ञ, प्रॉम्प्ट इंजीनियर, और रोबोट रखरखाव विशेषज्ञ तक फैले होंगे। हम पहले ही यह भविष्यवाणी होते देख रहे हैं: आज 10% से अधिक नौकरी पोस्टिंग ऐसे पदों के लिए हैं जो एक दशक पहले लगभग मौजूद नहीं थे (जैसे एआई प्रमुख या मशीन लर्निंग डेवलपर)।

महत्वपूर्ण बात यह है कि बड़े पैमाने पर बेरोजगारी के बजाय, कार्यस्थलों में एआई का प्रारंभिक प्रभाव कर्मचारी उत्पादकता बढ़ाने और कौशल मांगों को बदलने का रहा है। जिन उद्योगों ने सबसे तेजी से एआई अपनाया है, उन्होंने 2022 के बाद से प्रति कर्मचारी राजस्व वृद्धि में 3 गुना तक की वृद्धि देखी है।

उन क्षेत्रों में, कर्मचारी अप्रचलित नहीं हो रहे हैं; बल्कि वे अधिक उत्पादक और अधिक मूल्यवान बन रहे हैं। वास्तव में, एआई-गहन उद्योगों में वेतन उन उद्योगों की तुलना में दोगुना तेजी से बढ़ रहे हैं जहां एआई की स्वीकृति कम है।

यहाँ तक कि अत्यधिक स्वचालित होने वाले पदों पर काम करने वाले कर्मचारी भी यदि एआई-संबंधित कौशल रखते हैं तो वेतन वृद्धि देख रहे हैं, जो दर्शाता है कि कंपनियां उन कर्मचारियों को महत्व देती हैं जो एआई उपकरणों के साथ प्रभावी ढंग से काम कर सकते हैं। समग्र रूप से, एआई कौशल पर प्रिमियम बढ़ रहा है – जो कर्मचारी एआई का उपयोग कर सकते हैं (यहां तक कि बुनियादी स्तर पर, जैसे एआई-संचालित विश्लेषण या सामग्री निर्माण उपकरणों का उपयोग) वे अधिक वेतन कमाते हैं।

एक विश्लेषण में पाया गया कि एआई कौशल वाले कर्मचारियों को समान भूमिकाओं में बिना कौशल वाले कर्मचारियों की तुलना में औसतन 56% अधिक वेतन मिलता है। यह प्रिमियम केवल एक वर्ष में दोगुना से अधिक हो गया है, जो दर्शाता है कि "एआई साक्षरता" तेजी से एक आवश्यक क्षमता बन रही है।

फिर भी, एआई निस्संदेह नौकरियों की प्रकृति को पुनः आकार दे रहा है। कई नियमित या निम्न स्तर के कार्य स्वचालित हो रहे हैं – एआई डेटा प्रविष्टि, रिपोर्ट निर्माण, सरल ग्राहक प्रश्न आदि संभाल सकता है। इसका मतलब है कि कुछ नौकरियां समाप्त या पुनर्परिभाषित होंगी।

प्रशासनिक, दोहराए जाने वाले कार्यों में लगे कर्मचारी विशेष रूप से विस्थापन के जोखिम में हैं। हालांकि, जैसे-जैसे ये कार्य समाप्त होंगे, नए कार्य उभरेंगे जिनमें मानव रचनात्मकता, निर्णय क्षमता, और एआई की निगरानी की आवश्यकता होगी।

शुद्ध प्रभाव यह है कि अधिकांश पेशों के लिए आवश्यक कौशल सेट में बदलाव आएगा। लिंक्डइन के विश्लेषण के अनुसार, 2030 तक, औसत नौकरी में उपयोग किए जाने वाले लगभग 70% कौशल पिछले कुछ वर्षों में आवश्यक कौशल से भिन्न होंगे।
दूसरे शब्दों में, लगभग हर नौकरी विकसित हो रही है। अनुकूलन के लिए, कार्यबल के लिए निरंतर सीखना और पुनः कौशल विकास आवश्यक होगा।

सौभाग्य से, एआई शिक्षा और कौशल विकास की दिशा में बड़ा प्रयास हो रहा है: दो-तिहाई देशों ने K-12 पाठ्यक्रम में कंप्यूटर विज्ञान (अक्सर एआई मॉड्यूल सहित) शामिल किया है, और कंपनियां कर्मचारी प्रशिक्षण कार्यक्रमों में भारी निवेश कर रही हैं। वैश्विक स्तर पर, 37% कार्यकारी कहते हैं कि वे निकट भविष्य में एआई उपकरणों पर कर्मचारियों के प्रशिक्षण में अधिक निवेश करने की योजना बना रहे हैं।

हम एआई में ऑनलाइन पाठ्यक्रमों और प्रमाणपत्रों के उदय को भी देख रहे हैं – उदाहरण के लिए, तकनीकी कंपनियों और विश्वविद्यालयों द्वारा लाखों शिक्षार्थियों को एआई की मूल बातें सिखाने के लिए मुफ्त कार्यक्रम।

कार्यस्थल में एआई का एक और पहलू है "मानव-एआई टीम" का उदय, जो उत्पादकता की मूल इकाई बन रही है। जैसा कि पहले बताया गया, एआई एजेंट्स और स्वचालन कार्य के हिस्सों को संभालते हैं, जबकि मानव पर्यवेक्षण और विशेषज्ञता प्रदान करते हैं।
आगे देखने वाली कंपनियां भूमिकाओं को पुनर्परिभाषित कर रही हैं ताकि प्रारंभिक स्तर का कार्य (जिसे एआई संभाल सकता है) कम ध्यान केंद्रित हो; इसके बजाय, वे सीधे अधिक रणनीतिक भूमिकाओं में लोगों को नियुक्त करती हैं और एआई पर भारी काम छोड़ती हैं।

यह पारंपरिक करियर सीढ़ियों को सपाट कर सकता है और प्रतिभा प्रशिक्षण के नए तरीकों की आवश्यकता बढ़ा सकता है (क्योंकि जूनियर कर्मचारी सरल कार्य करके सीखेंगे नहीं यदि एआई वे कार्य कर रहा हो)। यह संगठनों में परिवर्तन प्रबंधन के महत्व को भी बढ़ाता है। कई कर्मचारी एआई द्वारा लाए गए बदलाव की गति को लेकर चिंता या अभिभूत महसूस करते हैं।

इसलिए नेताओं को इस संक्रमण का सक्रिय प्रबंधन करना होगा – एआई के लाभों को संप्रेषित करना, कर्मचारियों को एआई अपनाने में शामिल करना, और उन्हें आश्वस्त करना कि लक्ष्य मानव कार्य को बढ़ाना है, न कि प्रतिस्थापित करना। जो कंपनियां मानव-एआई सहयोग की संस्कृति को सफलतापूर्वक विकसित करेंगी – जहां कर्मचारियों के लिए एआई का उपयोग स्वाभाविक हो – वे संभवतः सबसे बड़े प्रदर्शन लाभ देखेंगी।

संक्षेप में, अगले पांच वर्षों में श्रम बाजार विनाशकारी नहीं बल्कि परिवर्तनकारी बदलाव से गुजरेगा। एआई कुछ कार्यों और नौकरी कार्यों को स्वचालित करेगा, लेकिन यह नई विशेषज्ञता की मांग भी पैदा करेगा और कई कर्मचारियों को अधिक उत्पादक और मूल्यवान बनाएगा।

चुनौती (और अवसर) यह है कि कार्यबल को इस संक्रमण के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाए। वे व्यक्ति और संगठन जो आजीवन सीखने को अपनाएंगे और भूमिकाओं को एआई के लाभ के लिए अनुकूलित करेंगे, वे नई एआई-संचालित अर्थव्यवस्था में सफल होंगे। जो नहीं करेंगे, वे प्रासंगिक बने रहने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

जैसे एक रिपोर्ट ने संक्षेप में कहा, आंशिक रूप से एआई के कारण, नौकरियों की प्रकृति विशिष्ट कार्यों में महारत हासिल करने से लगातार नए कौशल सीखने की ओर बदल रही है। आने वाले वर्ष इस बदलाव के साथ तालमेल बनाए रखने की हमारी क्षमता की परीक्षा लेंगे – लेकिन यदि हम ऐसा करते हैं, तो परिणाम एक अधिक नवोन्मेषी, कुशल, और मानव-केंद्रित कार्य दुनिया हो सकती है।

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व्यक्तियों और व्यवसायों के लिए एआई के लाभ

अगले पांच वर्षों में एआई विकास की दिशा प्रौद्योगिकी, व्यवसाय, और समाज में गहरे बदलाव लाने वाली है। हम संभवतः देखेंगे कि एआई सिस्टम अधिक सक्षम होंगे – कई मोडालिटीज में महारत हासिल करेंगे, बेहतर तर्कशक्ति दिखाएंगे, और अधिक स्वायत्तता के साथ काम करेंगे।

साथ ही, एआई रोज़मर्रा के जीवन के ताने-बाने में गहराई से बुना जाएगा: बोर्डरूम और सरकारों में निर्णय लेने में, कारखानों और अस्पतालों में संचालन को अनुकूलित करने में, और ग्राहक सेवा से लेकर शिक्षा तक के अनुभवों को बेहतर बनाने में।

अवसर विशाल हैं – आर्थिक उत्पादकता और वैज्ञानिक खोज को बढ़ावा देने से लेकर जलवायु परिवर्तन जैसी वैश्विक चुनौतियों का समाधान करने तक (वास्तव में, एआई नवीकरणीय ऊर्जा और संसाधन उपयोग को स्मार्ट बनाने में तेजी लाएगा)। लेकिन एआई की पूरी क्षमता को साकार करने के लिए साथ आने वाले जोखिमों और बाधाओं को पार करना होगा। नैतिकता, शासन, और समावेशन के मुद्दे निरंतर ध्यान मांगेंगे ताकि एआई के लाभ व्यापक रूप से साझा हों और जोखिमों से छिप न जाएं।

एक व्यापक विषय यह है कि मानव विकल्प और नेतृत्व एआई के भविष्य को आकार देंगे। एआई स्वयं एक उपकरण है – एक अत्यंत शक्तिशाली और जटिल उपकरण, लेकिन अंततः वह उद्देश्य दर्शाता है जो हम इसके लिए निर्धारित करते हैं।

अगले पांच वर्ष हितधारकों के लिए एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करते हैं कि वे एआई विकास को जिम्मेदारी से मार्गदर्शित करें: व्यवसायों को सोच-समझकर और नैतिक रूप से एआई लागू करना होगा; नीति निर्माताओं को नवाचार को बढ़ावा देते हुए जनता की सुरक्षा करने वाले संतुलित ढांचे तैयार करने होंगे; शिक्षकों और समुदायों को एआई से होने वाले परिवर्तनों के लिए लोगों को तैयार करना होगा।

एआई के आसपास अंतरराष्ट्रीय और अंतःविषय सहयोग को गहरा करना होगा, यह सुनिश्चित करते हुए कि हम सामूहिक रूप से इस तकनीक को सकारात्मक परिणामों की ओर ले जाएं। यदि हम सफल होते हैं, तो 2030 एक नए युग की शुरुआत हो सकती है जहां एआई मानव क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाएगा – हमें स्मार्ट तरीके से काम करने, स्वस्थ रहने, और पहले से परे की समस्याओं से निपटने में मदद करेगा।

उस भविष्य में, एआई को भय या अतिशयोक्ति के साथ नहीं, बल्कि आधुनिक जीवन के एक स्वीकार्य, सुव्यवस्थित भाग के रूप में देखा जाएगा जो मानवता के लिए काम करता है। इस दृष्टि को प्राप्त करना अगले पांच वर्षों में एआई विकास की सबसे बड़ी चुनौती और वादा होगा।