AI के कारण सबसे पहले जा रही हैं 'वाइट-कॉलर' नौकरियां

यह बदलाव अहम है क्योंकि यह तकनीक और काम से जुड़ी हमारी पुरानी सोच को गलत साबित करता है. कई प्रोफेशनल्स को लगता था कि उनकी नौकरी सुरक्षित है. वे मानते थे कि उनके काम में दिमाग, भाषा और डिजिटल तालमेल की जरूरत होती है, ना कि शारीरिक मेहनत की. लेकिन हाल के जनरेटिव AI सिस्टम ठीक यही काम बड़े पैमाने पर करने में माहिर हो गए हैं. हालांकि ज्यादातर मामलों में AI इंसानों की पूरी तरह जगह नहीं ले रहा है. खतरा इससे कहीं ज्यादा करीब और नुकसानदायक है. कंपनियां अब मान रही हैं कि उन्हें उतना ही काम करने के लिए पहले से कम लोगों की जरूरत है.

कई सेक्टर्स में इसके सबूत साफ दिखने लगे हैं. टेक इंडस्ट्री की कई कंपनियों ने खुलेआम माना है कि वे AI के इस्तेमाल या इसमें निवेश के कारण छंटनी कर रही हैं. इसका मतलब यह नहीं है कि टेक सेक्टर में हुई हर छंटनी की वजह सिर्फ AI है. कई कंपनियों ने महामारी के दौरान जरूरत से ज्यादा भर्तियां कर ली थीं. फिर ब्याज दरें बढ़ने पर उन्होंने लागत कम की. लेकिन कंपनियों के बयान, निवेशकों से बातचीत और हायरिंग प्लान एक ही पैटर्न दिखाते हैं. कंपनियां सपोर्ट, ऑपरेशंस, कंटेंट और बेसिक इंजीनियरिंग टीमों में छंटनी कर रही हैं. वहीं, वे AI टूल्स और AI से जुड़ी नौकरियों पर अपना खर्च बढ़ा रही हैं.

मीडिया इसका एक और साफ उदाहरण है. न्यूजरूम, मार्केटिंग विभागों और कंटेंट स्टूडियो ने अपने फुल-टाइम स्टाफ और फ्रीलांस बजट में कटौती की है. साथ ही वे ऐसे AI सिस्टम टेस्ट कर रहे हैं जो खबरें लिख सकते हैं, इंटरव्यू को समराइज कर सकते हैं, हेडलाइन बना सकते हैं और तस्वीरें जनरेट कर सकते हैं. 2023 और 2024 में पब्लिशिंग और विज्ञापन जगत के अधिकारियों ने AI को 'प्रोडक्टिविटी टूल' बताया था. लेकिन कर्मचारियों के लिए इसका मतलब था: कम काम और छोटी टीमें. काम खत्म नहीं हुआ, बल्कि सिकुड़ गया.

कस्टमर सर्विस पर भी सबसे पहले गाज गिरी है. बैंकिंग, टेलीकॉम, रिटेल और सॉफ्टवेयर सेक्टर में शुरुआती सपोर्ट के लिए 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' का इस्तेमाल हो रहा है. स्टैनफोर्ड और MIT जैसे संस्थानों की रिसर्च दिखाती है कि AI असिस्टेंट कस्टमर सपोर्ट में कर्मचारियों की स्पीड बढ़ा सकते हैं. यह बात अक्सर खुशखबरी की तरह पेश की जाती है. काम के लिहाज से यह अच्छा है. लेकिन इसका फायदा देखकर कंपनियों को अपनी टीम छोटी करने का बहाना मिल जाता है. अगर एक कर्मचारी AI की मदद से ज्यादा ग्राहकों को संभाल सकता है, तो कंपनियां कम लोगों को नौकरी पर रखेंगी.

एचआर (HR) और रिक्रूटिंग में भी ऐसा ही दबाव दिख रहा है. रिज्यूमे छांटना, इंटरव्यू शेड्यूल करना और कर्मचारियों के सवालों के जवाब देना ऑटोमैटिक हो रहा है. फाइनेंस और लीगल कामकाज भी इसी दिशा में बढ़ रहे हैं. डेटा एनालिसिस, डॉक्यूमेंट रिव्यू, इनवॉइस प्रोसेसिंग और कॉन्ट्रैक्ट ड्राफ्टिंग जैसे काम पूरी तरह मशीनों को नहीं सौंपे गए हैं. लेकिन इनकी स्पीड इतनी बढ़ गई है कि मैनेजर जूनियर कर्मचारियों की छंटनी को सही ठहरा सकते हैं. इससे एक बड़ा लंबा खतरा पैदा होता है. जूनियर नौकरियां अक्सर करियर की पहली सीढ़ी होती हैं. अगर ये नौकरियां ही घट गईं, तो भविष्य में कुशल कर्मचारियों की भारी कमी हो जाएगी.

अर्थशास्त्री सालों से चेतावनी देते आए हैं कि तकनीक कभी भी एक झटके में नौकरियां खत्म नहीं करती. यह आमतौर पर काम को छोटे हिस्सों में बांट देती है और उन कामों को हटा देती है जो रूटीन होते हैं. इंटरनेशनल मॉनेटरी फंड (IMF) की हालिया रिसर्च के मुताबिक, AI का असर विकसित देशों की बड़ी आबादी पर पड़ेगा. इसमें वाइट-कॉलर नौकरियों को ज्यादा खतरा है. OECD ने भी यही बात कही है. जो काम दिमागी तो हैं लेकिन बार-बार एक ही तरीके से किए जाते हैं, उन पर सबसे ज्यादा खतरा है. यही असल बदलाव है. अब खतरे वाली नौकरियों की पहचान इस बात से नहीं होती कि उनमें शारीरिक मेहनत कितनी है. बल्कि इससे होती है कि वह काम कितना रूटीन और अनुमान लगाने लायक है.

इससे यह समझने में मदद मिलती है कि AI से जुड़ी छंटनी एक साथ कई अलग-अलग सेक्टर्स में क्यों हो रही है. लंदन का एक रिक्रूटर, न्यूयॉर्क का एक जूनियर लीगल असिस्टेंट, सिडनी का एक कॉपी एडिटर और मनीला का एक सपोर्ट एजेंट- इन सबका काम बहुत अलग हो सकता है. फिर भी, ये सभी अपने दिन का ज्यादातर समय जानकारी और डेटा को संभालने में बिताते हैं. AI सिस्टम ठीक इसी तरह के काम में बेहतर होते जा रहे हैं. इसका असर भले ही सब जगह एक जैसा न हो, लेकिन दिशा बिल्कुल साफ है.

इसके नतीजे सिर्फ किसी की नौकरी जाने तक सीमित नहीं हैं. इसका एक असर सैलरी पर पड़ता है. अगर कर्मचारी की नौकरी बच भी जाए, तो कंपनियां कह सकती हैं कि AI की वजह से उनके काम की वैल्यू कम हो गई है. दूसरा असर युवा कर्मचारियों के करियर पर पड़ता है. एंट्री-लेवल की ऑफिस जॉब्स हमेशा से मिडिल क्लास में पहुंचने का जरिया रही हैं. अगर ये पद घट गए, तो नए ग्रैजुएट्स को काम सीखने के कम मौके मिलेंगे. तीसरा असर क्षेत्रीय स्तर पर है. बैक-ऑफिस और एडमिनिस्ट्रेशन के काम पर टिके शहरों को इसका बड़ा नुकसान उठाना पड़ सकता है, क्योंकि कंपनियां अब ज्यादा काम AI सिस्टम से करवा रही हैं.

इसमें निष्पक्षता की समस्या भी है. कर्मचारियों से अक्सर कहा जाता है कि AI उनकी मेहनत कम करेगा और वे ज्यादा बेहतर काम कर पाएंगे. कभी-कभी ऐसा होता भी है. लेकिन असल में कई कर्मचारियों को कुछ और ही झेलना पड़ता है. उन पर निगरानी बढ़ जाती है, काम की रफ्तार तेज कर दी जाती है. उन्हें डर रहता है कि उनके काम की स्पीड बढ़ते ही फिर से छंटनी शुरू हो सकती है. जब कर्मचारियों को ऐसे सिस्टम को ट्रेन करने के लिए कहा जाता है जो बाद में उन्हीं की टीम को छोटा कर देगा, तो उनके बीच भरोसे का टूटना तय है.

इन सबका मतलब यह नहीं है कि AI को जबरन रोक देना चाहिए. इतिहास गवाह है कि नई तकनीक से जीवन स्तर सुधरता है और नए तरह के काम पैदा होते हैं. लेकिन यह सब अपने आप नहीं होता. यह इस बात पर निर्भर करता है कि हमारे सिस्टम कितनी जल्दी बदलाव अपनाते हैं. कंपनियों को ऐसे साफ नियम बनाने होंगे जहां AI नौकरियों को खत्म करने के बजाय उन्हें बेहतर बनाने में मदद करे. सरकारों को कर्मचारियों की ट्रेनिंग और नए काम सिखाने पर जोर देना चाहिए. स्कूल और यूनिवर्सिटियों को भी छात्रों को सिर्फ काम पूरा करना नहीं, बल्कि इंसानी समझ और नई तकनीक का तालमेल बिठाना सिखाना होगा.

इसके साथ ही पारदर्शिता भी जरूरी है. जब भी ऑटोमेशन के कारण नौकरियां जाएं, तो कंपनियों को यह बात साफ बतानी चाहिए. अभी कई छंटनियों को सिर्फ 'रीस्ट्रक्चरिंग' या 'खर्च कम करने का तरीका' कहकर टाल दिया जाता है. ऐसी बातें असली सच्चाई को छिपाती हैं. अगर सही डेटा सामने आएगा, तो इस बात पर ईमानदारी से चर्चा हो सकेगी कि किसे फायदा हो रहा है, किसे नुकसान हो रहा है और कहां सबसे ज्यादा मदद की जरूरत है.

इससे मिलने वाला सबक कड़वा है, लेकिन जरूरी है. AI सिर्फ काम करने का तरीका नहीं बदल रहा है. यह हमारे रूटीन काम की वैल्यू को भी नए सिरे से तय कर रहा है. इस बदलाव की आंच सबसे पहले उन सेक्टर्स पर नहीं पड़ी जहां शारीरिक मेहनत ज्यादा है या जहां कम पढ़े-लिखे लोग हैं. बल्कि उन सेक्टर्स पर पड़ी है जहां बार-बार एक ही तरह के डिजिटल काम होते हैं. इसीलिए छंटनी की यह नई कहानी पुरानी ऑटोमेशन वाली कहानी से बहुत अलग है. अब सवाल यह नहीं है कि क्या AI वाइट-कॉलर नौकरियों पर असर डालेगा. वह असर तो डालना शुरू भी कर चुका है. असली सवाल यह है कि क्या समाज समय रहते इस पर कुछ कदम उठाएगा, इससे पहले कि कर्मचारियों की एक पूरी पीढ़ी को पता चले कि उनका ऑफिस कभी उतना सुरक्षित था ही नहीं जितना वह दिखता था.