--- title: AI और पेशे url: https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-and-jobs/ lang: hi published: 2026-10-16 version: 1 summary: AI लोगों के काम को कैसे बदलता है — कौन-से काम वह ख़ुद करता है, किन पेशों की मदद करता है और किन्हें ख़तरा है। पहली बार निशाने पर पढ़े-लिखे दफ़्तरी कर्मचारी हैं, और सबसे पहले नौसिखिए। cite_as: "future.log, «AI और पेशे», https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-and-jobs/" license: CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ --- # AI और पेशे **AI और पेशे** — आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस लोगों के काम को कैसे बदलता है: कौन-से काम वह अपने ज़िम्मे लेता है, किन पेशों की मदद करता है और किनमें छँटनी का ख़तरा पैदा करता है। साइट अपने पूर्वानुमान नहीं करती: 2030 तक क्या उम्मीद की जाती है, यह यहाँ उसी के हवाले से बताया गया है, जो यह उम्मीद करता है। दशकों तक ऑटोमेशन की मार नियमित शारीरिक और दफ़्तरी काम पर पड़ती रही, और जितनी ऊँची शिक्षा और तनख़्वाह, उतनी ही सुरक्षित नौकरी मानी जाती थी।[^1] [बड़े भाषा मॉडलों](https://ftrlg.com/hi/wiki/large-language-model/) ने यह तस्वीर उलट दी: वे सबसे ज़्यादा पढ़े-लिखे दफ़्तरी कर्मचारियों को प्रभावित करते हैं।[^3] पहला मापने लायक़ असर — बड़े पैमाने पर छँटनी नहीं, बल्कि यह कि ऐसे पेशों में युवाओं को कम भर्ती किया जाने लगा; पूरी अर्थव्यवस्था के स्तर पर अभी कोई उल्लेखनीय बदलाव नहीं दिखता।[^11][^9] ## इतिहास - **17.09.2013** ऑक्सफ़र्ड के कार्ल फ़्रे (Carl Frey) और माइकल ऑस्बॉर्न (Michael Osborne) अनुमान लगाते हैं कि अमेरिका में लगभग 47% कामकाजी लोग ऐसे पेशों में हैं, जिनमें कंप्यूटरीकरण का जोखिम ऊँचा है, और जितनी ऊँची तनख़्वाह और शिक्षा, उतना ही कम जोखिम।[^1] - **05.2016** OECD के अर्थशास्त्री जवाब देते हैं कि अगर पूरे पेशों की जगह अलग-अलग कामों को देखा जाए, तो OECD के 21 देशों में औसतन 9% नौकरियाँ ही स्वचालित की जा सकती हैं।[^2] - **17.03.2023** [OpenAI](https://ftrlg.com/hi/models/openai/) और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ता “GPTs are GPTs” शोध-पत्र में: अमेरिका के 80% कामगारों के कम से कम 10% काम भाषा मॉडलों से प्रभावित हो सकते हैं, और 19% के कम से कम आधे काम; ज़्यादा कमाई वाले पेशे ज़्यादा प्रभावित हैं।[^3] - **14.01.2024** IMF: AI दुनिया के लगभग 40% रोज़गार को प्रभावित करता है, और विकसित अर्थव्यवस्थाओं में लगभग 60% को।[^4] - **07.01.2025** विश्व आर्थिक मंच (WEF) 1000 से ज़्यादा नियोक्ताओं का सर्वे प्रकाशित करता है: 2030 तक वे 17 करोड़ नई नौकरियों और 9.2 करोड़ ख़त्म होने वाली नौकरियों की उम्मीद करते हैं — शुद्ध बढ़त 7.8 करोड़; एक कामगार के औसतन 39% कौशल बदल जाएँगे या पुराने पड़ जाएँगे।[^5] - **10.02.2025** [Anthropic](https://ftrlg.com/hi/models/anthropic/) पहला “इकोनॉमिक इंडेक्स” जारी करता है: [Claude](https://ftrlg.com/hi/models/claude/) का सबसे ज़्यादा इस्तेमाल सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट और लेखन में होता है; 36% पेशे कम से कम एक-चौथाई कामों में AI का इस्तेमाल करते हैं, और 57% मामलों में वह इंसान की मदद करता है, जबकि 43% में उसकी जगह काम करता है।[^6] - **17.06.2025** Amazon के प्रमुख एंडी जेसी (Andy Jassy) कर्मचारियों को लिखते हैं कि कंपनी को उम्मीद है कि आने वाले वर्षों में AI उसके कॉरपोरेट कर्मचारियों की संख्या घटा देगा।[^7] - **26.08.2025** स्टैनफ़र्ड डिजिटल इकोनॉमी लैब “कोयला खदान में कैनरी?” (Canaries in the Coal Mine?) शोध-पत्र में: AI से सबसे ज़्यादा प्रभावित पेशों में 22–25 साल के लोगों का रोज़गार बाक़ी लोगों की तुलना में 13% घटा; अनुभवी कामगारों में कोई गिरावट नहीं है।[^8] - **01.10.2025** येल बजट लैब: ChatGPT के जारी होने के 33 महीने बाद भी अमेरिका के व्यापक श्रम बाज़ार में “कोई स्पष्ट उथल-पुथल नहीं हुई”।[^9] ## यह कैसे काम करता है AI पूरे पेशों को नहीं, बल्कि उनके अंदर के कामों को बदलता है। इसीलिए अलग-अलग तरीक़े अलग-अलग जवाब देते हैं: अगर पूरे पेशे गिने जाएँ (अमेरिका), तो 47% “ख़तरे में” हैं, और अगर काम गिने जाएँ (OECD के 21 देश), तो 9%।[^1][^2] हर पेशे में कुछ कामों को AI तेज़ करता है, कुछ ख़ुद कर सकता है, और कुछ अभी बिल्कुल नहीं कर सकता। यह फ़र्क़ करना ज़रूरी है कि AI इंसान की **मदद** करता है या उसकी **जगह** लेता है। Anthropic के आँकड़ों के अनुसार, Claude की चैट में वह थोड़ा ज़्यादा बार मदद करता है, जबकि प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस के ज़रिए, जहाँ कंपनियाँ मॉडल को अपनी प्रक्रियाओं में जोड़ती हैं, लगभग तीन-चौथाई मामलों में काम ख़ुद करता है।[^12] AI की प्रयोज्यता के हिसाब से पेशों की सबसे विस्तृत सूची बनाने वाले Microsoft के शोधकर्ता चेतावनी देते हैं: ऊँची प्रयोज्यता से यह निष्कर्ष निकालना कि पेशा स्वचालित हो जाएगा, “एक ग़लती होगी” — नई तकनीकों के नतीजों का अनुमान लगाना मुश्किल है।[^10] असर छँटनी के ज़रिए नहीं, बल्कि भर्ती के ज़रिए आता है। कंपनियाँ उन कामों के लिए नौसिखियों को कम रखती हैं, जिन्हें AI पहले से कर लेता है, और अनुभवी कर्मचारियों को बनाए रखती हैं: उनके ज्ञान की जगह मॉडल अभी नहीं ले पाता।[^11] ## डेटा ### AI किन पेशों के क़रीब है, किनसे दूर | स्रोत | सबसे ज़्यादा प्रभावित या घटते हुए | सबसे कम प्रभावित या बढ़ते हुए | |---|---|---| | Microsoft Research, 22.12.2025[^10]: Bing Copilot के साथ 2 लाख बातचीत के आधार पर पेशे के कामों में AI की प्रयोज्यता — जगह लेने का पूर्वानुमान नहीं | दुभाषिए और अनुवादक, इतिहासकार, लेखक, बिक्री प्रतिनिधि, CNC मशीन प्रोग्रामर, उद्घोषक और रेडियो जॉकी, ग्राहक सेवा प्रतिनिधि, टेलीमार्केटर, राजनीति विज्ञानी, गणितज्ञ | शून्य अंक: ड्रेजर ऑपरेटर, पुल और जलपाश (लॉक) संचालक, जल शोधन संयंत्र ऑपरेटर, ढलाईघर के कारीगर, रेल पटरी बिछाने वाले, पाइल ड्राइवर ऑपरेटर, फ़र्श की घिसाई और फ़िनिशिंग करने वाले; इनके क़रीब — अस्पताल परिचारक, हाउसकीपिंग कर्मचारी, छत बनाने वाले | | OpenAI और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय, 2023[^3]: कामों का वह हिस्सा, जिसे भाषा मॉडल दोगुना तेज़ कर देता है | गणितज्ञ, टैक्स रिटर्न तैयार करने वाले सलाहकार, क्वांटिटेटिव वित्तीय विश्लेषक, लेखक, वेब डिज़ाइनर | एक भी प्रभावित काम नहीं: खिलाड़ी, शॉर्ट-ऑर्डर रसोइए (चूल्हे पर फटाफट खाना बनाने वाले), बस, ट्रक और डीज़ल इंजन मैकेनिक, मोटरसाइकिल मैकेनिक, बर्तन धोने वाले, राजमिस्त्री, बिजली की लाइनें बिछाने वाले | | विश्व आर्थिक मंच, 01.2025[^5]: 2030 तक के लिए नियोक्ताओं की उम्मीदें — सिर्फ़ AI की वजह से नहीं | सबसे तेज़ी से घट रहे: डाक क्लर्क, बैंक टेलर, डेटा एंट्री ऑपरेटर, कैशियर, सचिव, लेखा क्लर्क, ग्राफ़िक डिज़ाइनर | सबसे तेज़ी से बढ़ रहे: बिग डेटा विशेषज्ञ, फ़िनटेक इंजीनियर, AI विशेषज्ञ, सॉफ़्टवेयर डेवलपर; संख्या में सबसे ज़्यादा बढ़ेंगे — खेतिहर मज़दूर, डिलीवरी ड्राइवर, नर्सें, देखभालकर्मी, शिक्षक | ### अध्ययन | अध्ययन | क्या मापा गया | नतीजा | |---|---|---| | स्टैनफ़र्ड, “कैनरी”, 12.08.2026[^11] | ADP के वेतन आँकड़ों के आधार पर AI से प्रभावित पेशों में युवाओं का रोज़गार; विवरण, कारण का प्रमाण नहीं | 22–25 साल के लोगों में **19%** कम, उस स्थिति की तुलना में जब यह दूसरे पेशों के हमउम्रों की तरह बढ़ता, और फ़ासला बढ़ रहा है; पूरी अर्थव्यवस्था में बड़े पैमाने पर विस्थापन **नहीं** | | Anthropic, 15.01.2026[^12] | AI मदद करता है या काम ख़ुद करता है; कंपनी का डेटा | Claude की चैट में मदद — **52%**, ऑटोमेशन — 45%; प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस के ज़रिए लगभग तीन-चौथाई ऑटोमेशन | | OpenAI, GDPval, 05.10.2025[^13] | 44 पेशों के 1320 काम: विशेषज्ञों ने बिना जाने मॉडलों और इंसानों के काम की तुलना की; मॉडल बनाने वाली कंपनी का टेस्ट | सबसे अच्छा मॉडल, Claude Opus 4.1 — **47.6%** काम विशेषज्ञों से कमतर नहीं | | Challenger, Gray & Christmas, 01.10.2026[^14] | अमेरिकी नियोक्ताओं द्वारा घोषित छँटनियाँ, कारण ख़ुद कंपनियाँ बताती हैं | 2026 की शुरुआत से AI को **120,136** छँटनियों का कारण बताया गया — सभी का लगभग 21% और किसी भी दूसरे कारण से ज़्यादा; पूरे 2025 में — 54,836 | | न्यूयॉर्क फ़ेडरल रिज़र्व बैंक, 2026 की दूसरी तिमाही[^15] | अमेरिका में हाल में स्नातक हुए लोगों का श्रम बाज़ार; कारणों का आकलन नहीं | बेरोज़गारी — लगभग **5.6%**, अपनी योग्यता से कम स्तर के काम में लगे लोगों का हिस्सा — **42%** | > **[संपादकीय निष्कर्ष]** आँकड़े अभी वह नहीं दिखाते, जिसका डर है: पूरी अर्थव्यवस्था में कोई उल्लेखनीय विस्थापन नहीं है, और मॉडल परीक्षण वाले लगभग आधे कामों में विशेषज्ञों के स्तर पर काम करते हैं। लेकिन दबाव दो जगह पहले से दिख रहा है — प्रभावित पेशों में युवाओं की भर्ती में, और इसमें कि कंपनियाँ ख़ुद छँटनी के कारण के रूप में AI का नाम ज़्यादा लेने लगी हैं। सबसे पहले निशाने पर वे काम हैं, जो टेक्स्ट, डेटा और ग्राहकों से बातचीत से जुड़े हैं, जबकि शारीरिक काम और लोगों की देखभाल सबसे कम प्रभावित हैं। शर्तें: पेशों की सूचियाँ AI की प्रयोज्यता मापती हैं, जगह लेना नहीं; 2030 के पूर्वानुमान नियोक्ताओं की उम्मीदें हैं; घोषित छँटनियाँ कंपनियों के शब्द हैं, आँकड़े नहीं। ## आलोचना MIT के अर्थशास्त्री डारोन असेमोग्लू (Daron Acemoglu) ने 2024 में हिसाब लगाया कि 10 साल में AI कुल कारक उत्पादकता (TFP) में “0.66% से ज़्यादा वृद्धि नहीं” करेगा, और मुश्किल कामों के हिसाब से समायोजन के बाद — 0.53% से भी कम; उनके आकलन में, सभी कामों में से लगभग 4.6% को स्वचालित करना फ़ायदेमंद है।[^16] MIT के अर्थशास्त्री डेविड ऑटर (David Autor), यह स्पष्ट करते हुए कि “मेरा तर्क कोई पूर्वानुमान नहीं, बल्कि इस बारे में एक दलील है कि क्या संभव है”, लिखते हैं कि समझदारी से इस्तेमाल किया गया AI मध्यम स्तर के कामगारों को उन फ़ैसलों तक पहुँच दे सकता है, जो अभी सिर्फ़ विशेषज्ञ लेते हैं, और इस तरह मध्यम वर्ग को फिर से खड़ा कर सकता है।[^17] Anthropic के प्रमुख डारियो अमोदेई (Dario Amodei) ने मई 2025 में, Axios के विवरण के अनुसार, चेतावनी दी कि AI शुरुआती स्तर की आधी दफ़्तरी नौकरियाँ ख़त्म कर सकता है और एक से पाँच साल में बेरोज़गारी को 10–20% तक पहुँचा सकता है। ख़ुद उन्होंने संभावित दुनिया का वर्णन ऐसे किया: “कैंसर का इलाज हो गया है, अर्थव्यवस्था हर साल 10% बढ़ रही है, बजट संतुलित है — और 20% लोगों के पास नौकरी नहीं है”।[^18] OpenAI के प्रमुख सैम ऑल्टमैन (Sam Altman) ने “सौम्य सिंगुलैरिटी” (The Gentle Singularity) निबंध (06.2025) में लिखा: “बहुत कठिन पहलू होंगे, जैसे नौकरियों के पूरे वर्गों का ख़त्म हो जाना, लेकिन दूसरी ओर दुनिया इतनी तेज़ी से इतनी ज़्यादा अमीर होती जाएगी कि हम ऐसे नए नीतिगत विचारों पर गंभीरता से विचार कर सकेंगे, जिनके बारे में पहले कभी नहीं सोच सकते थे”।[^19] जेफ़्री हिंटन (Geoffrey Hinton) ने 16.06.2025 को कहा कि साधारण बौद्धिक श्रम में “AI बस सबकी जगह ले लेगा”, जबकि शारीरिक कौशल में वह जल्दी महारत हासिल नहीं करेगा — इसलिए, जब तक इंसान जैसे रोबोट नहीं आ जाते, “प्लंबर बनना एक अच्छा दाँव होगा”।[^20] ## आगे का विकास येल बजट लैब ने 07.05.2026 को दूसरे तरीक़े से जाँच दोहराई और फिर से रोज़गार और वेतन पर AI के “अब तक प्रभाव के पुख़्ता सबूत नहीं” पाए, यह जोड़ते हुए कि AI “शायद आख़िरकार श्रम बाज़ार पर अपनी छाप छोड़ेगा, भले ही अभी तक न छोड़ी हो”।[^21] विश्व आर्थिक मंच के सर्वे के अनुसार, दुनिया के हर 100 कामगारों में से 59 को 2030 तक फिर से प्रशिक्षण की ज़रूरत होगी, और उनमें से 11 को यह शायद नहीं मिलेगा।[^5] अमेरिकी श्रम विभाग ने 25.06.2026 को कामगारों के तेज़ पुनर्प्रशिक्षण के अनुदानों के लिए लगभग $5 करोड़ दिए; इसका कारण सीधे तौर पर “AI से प्रेरित व्यापक और तेज़ होता आर्थिक बदलाव” बताया गया।[^22] ## यह भी देखें [बड़ा भाषा मॉडल](https://ftrlg.com/hi/wiki/large-language-model/) · [स्वायत्त AI एजेंट](https://ftrlg.com/hi/wiki/autonomous-ai-agents/) · [एजेंटिक इंजीनियरिंग](https://ftrlg.com/hi/wiki/agentic-engineering/) · [वाइब कोडिंग](https://ftrlg.com/hi/wiki/vibe-coding/) · [AI सुरक्षा](https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-safety/) ## संदर्भ [^1]: C. B. Frey, M. A. Osborne. The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? — Oxford Martin School, 17.09.2013. [oxfordmartin.ox.ac.uk](https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/the-future-of-employment) [^2]: M. Arntz, T. Gregory, U. Zierahn. The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis — OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 189, 05.2016. [doi.org](https://doi.org/10.1787/5jlz9h56dvq7-en) [^3]: T. Eloundou, S. Manning, P. Mishkin, D. Rock. GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models — arXiv, 17.03.2023. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2303.10130) [^4]: Kristalina Georgieva. AI Will Transform the Global Economy. Let's Make Sure It Benefits Humanity — IMF Blog, 14.01.2024. [imf.org](https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity) [^5]: Future of Jobs Report 2025 — World Economic Forum, 01.2025. [weforum.org](https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf) [^6]: The Anthropic Economic Index — Anthropic, 10.02.2025. [anthropic.com](https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index) [^7]: Message from CEO Andy Jassy: Some thoughts on Generative AI — Amazon, 17.06.2025. [aboutamazon.com](https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-ceo-andy-jassy-on-generative-ai) [^8]: E. Brynjolfsson, B. Chandar, R. Chen. Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence — Stanford Digital Economy Lab, 26.08.2025. [digitaleconomy.stanford.edu](https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/) [^9]: M. Gimbel, M. Kinder, J. Kendall, M. Lee. Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs — The Budget Lab at Yale, 01.10.2025. [budgetlab.yale.edu](https://budgetlab.yale.edu/research/evaluating-impact-ai-labor-market-current-state-affairs) [^10]: K. Tomlinson, S. Jaffe, W. Wang, S. Counts, S. Suri. Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations — arXiv, v6, 22.12.2025. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2507.07935) [^11]: E. Brynjolfsson, B. Chandar, R. Chen. Canaries in the Coal Mine? (अपडेट, जून 2026 तक का डेटा) — Stanford Digital Economy Lab, 12.08.2026. [digitaleconomy.stanford.edu](https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2026/08/Canaries_August2026.pdf) [^12]: Anthropic Economic Index report: Economic primitives — Anthropic, 15.01.2026. [anthropic.com](https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report) [^13]: T. Patwardhan et al. GDPval: Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks — arXiv, 05.10.2025. [arxiv.org](https://arxiv.org/abs/2510.04374) [^14]: Challenger Report: September 2026 — Challenger, Gray & Christmas, 01.10.2026. [challengergray.com](https://www.challengergray.com/wp-content/uploads/2026/10/Challenger-Report-September-2026.pdf) [^15]: The Labor Market for Recent College Graduates — Federal Reserve Bank of New York, 2026 की दूसरी तिमाही का डेटा. [newyorkfed.org](https://www.newyorkfed.org/research/college-labor-market) [^16]: Daron Acemoglu. The Simple Macroeconomics of AI — NBER Working Paper 32487, 05.2024. [nber.org](https://www.nber.org/papers/w32487) [^17]: David Autor. Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs — NBER Working Paper 32140, 02.2024. [nber.org](https://www.nber.org/papers/w32140) [^18]: Jim VandeHei, Mike Allen. Behind the Curtain: A white-collar bloodbath — Axios, 28.05.2025. [axios.com](https://www.axios.com/2025/05/28/ai-jobs-white-collar-unemployment-anthropic) [^19]: Sam Altman. The Gentle Singularity — 06.2025. [blog.samaltman.com](https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity) [^20]: Godfather of AI: They Keep Silencing Me But I'm Trying to Warn Them! — The Diary of a CEO, 16.06.2025. [youtube.com](https://www.youtube.com/watch?v=giT0ytynSqg) [^21]: Ryan Nunn. AI Is Probably Not (Yet) the Reason for Labor Market Weakening — The Budget Lab at Yale, 07.05.2026. [budgetlab.yale.edu](https://budgetlab.yale.edu/research/ai-probably-not-yet-reason-labor-market-weakening) [^22]: Rapid Reskill Employment Recovery National Dislocated Worker Grants (TEGL 15-25) — U.S. Department of Labor, 25.06.2026. [dol.gov](https://www.dol.gov/agencies/eta/advisories/tegl-15-25) — future.log, «AI और पेशे», https://ftrlg.com/hi/wiki/ai-and-jobs/ · CC BY 4.0