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भारत का AI पायलट फेज़ खत्म हो चुका है: वह 9.2 लाख वर्कफोर्स सिग्नल जिसे नियोक्ता वास्तव में देखकर नौकरी दे रहे हैं
मुख्य बातें
- भारत की AI भर्ती पायलट चरण से आगे बढ़ चुकी है: नियोक्ता अब प्रयोग के अनुभव के बजाय तैनाती, एकीकरण और उत्पादन प्रबंधन कौशल की जांच करते हैं।
- एंटरप्राइज़ सिस्टम की पृष्ठभूमि वाले मध्य-कैरियर पेशेवरों को वास्तविक लाभ है; बंद करने की खाई उत्पादन संदर्भों में AI-संबंधित परियोजना कार्य प्रदर्शित करना है।
- टियर-2 शहरों में GCC विस्तार वह जगह है जहाँ निष्पादन-चरण की भर्ती अगले केंद्रित हो रही है। उन रिक्तियों को ट्रैक करने से पता चलता है कि कौन से क्षेत्र सबसे तेज़ी से बढ़ रहे हैं।
Skills Gap · Jun 18, 2026एक नई इंडस्ट्री रिपोर्ट इस बात की पुष्टि करती है कि भारत का एंटरप्राइज AI बाज़ार एक अहम पड़ाव पार कर चुका है। जिन स्किल्स की वजह से आपको पिछले साल नौकरी मिली थी, वे आज की स्क्रीनिंग में काम नहीं आतीं।
एक नई उद्योग रिपोर्ट पुष्टि करती है कि भारत का एंटरप्राइज़ AI बाज़ार एक नई सीमा पार कर चुका है। जो कौशल पिछले साल आपको नौकरी दिलाते थे, वे आज स्क्रीनिंग में नहीं देखे जा रहे।
पिछले अठारह महीनों में, भारत की एंटरप्राइज़ AI बातचीत का शब्द-भंडार चुपचाप बदल गया है। आंतरिक मेमो और कॉन्फ्रेंस पैनल पर छाए रहने वाले शब्द — "प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट," "पायलट प्रोग्राम," "एक्सप्लोरेटरी इनिशिएटिव" — की जगह अब कुछ सीधे-सादे शब्दों ने ले ली है: डिप्लॉय, इंटीग्रेट, स्केल। यह बदलाव सिर्फ शब्दों का नहीं है। PTI द्वारा कवर की गई और Rediff पर 17 जून, 2026 को प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, भारत के AI जॉब मार्केट में अब 9.2 लाख प्रोफेशनल्स हैं, और नियोक्ता अब स्पष्ट रूप से AI समाधानों की तैनाती और स्केलिंग को महज़ प्रयोग से ऊपर प्राथमिकता दे रहे हैं। जो लोग यह तय कर रहे हैं कि कौन-से कौशल विकसित करने हैं, उनके लिए यह एकमात्र अंतर अभी बाज़ार का सबसे महत्वपूर्ण संकेत है।
वो एग्ज़ीक्यूशन गैप जो खुल गया
कई वर्षों तक, भारत के टेक लेबर मार्केट में यह मान्यता रही कि AI को अपनाना अभी एक प्रारंभिक, खोजपरक चरण में है। यह धारणा तब उचित थी जब बनाई गई थी, लेकिन 17 जून, 2026 की Rediff/PTI रिपोर्ट के अनुसार, यह अब उस वास्तविकता को नहीं दर्शाती जो नियोक्ता वास्तव में देख रहे हैं। रिपोर्ट स्पष्ट रूप से कहती है कि नियोक्ता अब ऐसे पेशेवरों की तलाश में हैं जो मुख्य व्यावसायिक कार्यों में AI को इंटीग्रेट और मैनेज कर सकें — न कि केवल सैंडबॉक्स में नियंत्रित प्रयोग चला सकें।
यह एक महत्वपूर्ण अंतर है जिस पर नौकरी खोजने वालों को एक पल रुककर ध्यान देना चाहिए। एक पायलट चलाने वाली टीम को एक डेटा साइंटिस्ट और एक जिज्ञासु प्रोडक्ट मैनेजर की ज़रूरत होती है। लेकिन एक ऐसी टीम जो AI को बिलिंग सिस्टम, लॉजिस्टिक्स पाइपलाइन या कस्टमर-सर्विस वर्कफ़्लो में डिप्लॉय करती है, उसे ऐसे लोगों की ज़रूरत होती है जो प्रोडक्शन एनवायरनमेंट, मॉनिटरिंग, फेलियर मोड्स और चेंज मैनेजमेंट को समझते हों। ये अलग-अलग नौकरियाँ हैं जिनके लिए अलग-अलग तैयारी की ज़रूरत होती है।
EY और CII से मिलने वाले संरचनात्मक साक्ष्य भी इसी बदलाव की पुष्टि करते हैं: उनकी रिपोर्ट में पाया गया कि 47 प्रतिशत भारतीय उद्यमों में पहले से ही कई AI उपयोग के मामले प्रोडक्शन में लाइव थे। यदि लगभग आधे बड़े भारतीय उद्यम लाइव AI सिस्टम चला रहे हैं, तो उन ऑपरेशनल और इंटीग्रेशन भूमिकाओं की माँग स्वाभाविक रूप से तुरंत बढ़ती है जो इन सिस्टम्स को दिन-प्रतिदिन काम करते रखती हैं।
हायरिंग मैनेजर्स वास्तव में किस चीज़ पर ध्यान दे रहे हैं
भारत के AI मार्केट में जॉब डिस्क्रिप्शन हमेशा से टाइटल की अव्यवस्था से ग्रस्त रहे हैं। किसी पोस्टिंग पर "AI इंजीनियर" का मतलब मॉडल आर्किटेक्चर प्रोटोटाइप करने वाले रिसर्चर से लेकर Python स्क्रिप्ट में API कॉल रैप करने वाले डेवलपर तक कुछ भी हो सकता है। Rediff/PTI रिपोर्ट इस जानी-पहचानी उलझन में एक दिशात्मक स्पष्टता जोड़ती है: इंटीग्रेटर और ऑपरेटर की माँग अब बढ़ी है — न कि केवल आविष्कारक की।
नियोक्ता इस बात के प्रमाण खोज रहे हैं कि उम्मीदवारों ने किसी लाइव एनवायरनमेंट में कुछ शिप किया है, उसके फेलियर स्टेट्स को मैनेज किया है, और पूरे समय एक गैर-तकनीकी स्टेकहोल्डर को जानकारी देते रहे हैं।
LinkedIn Economic Graph की जनवरी 2026 लेबर मार्केट रिपोर्ट यहाँ एक उपयोगी वैश्विक आयाम जोड़ती है। इसमें पाया गया कि डिग्री या जॉब टाइटल की बजाय कौशल पर ध्यान देने वाली कंपनियाँ अपनी AI टैलेंट पाइपलाइन को 8.2 गुना बढ़ा सकती हैं, और जो कर्मचारी संरचित लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने वाले संगठनों में हैं, वे उन लोगों की तुलना में साल-दर-साल 3.4 गुना तेज़ी से AI कौशल विकसित कर रहे हैं जिनके पास ऐसे प्लेटफ़ॉर्म नहीं हैं। यह गति का अंतर भारत के संदर्भ में महत्वपूर्ण है क्योंकि Rediff/PTI द्वारा रिपोर्ट किया गया 9.2 लाख का आँकड़ा एक ऐसे कार्यबल को दर्शाता है जो औपचारिक डिग्री पाइपलाइनों की आपूर्ति क्षमता से तेज़ी से बढ़ रहा है।
इसका व्यावहारिक अर्थ यह है कि प्रदर्शित प्रोजेक्ट कार्य — चाहे पोर्टफोलियो पीस के ज़रिए हो, आंतरिक टूलिंग के ज़रिए हो, या सत्यापन योग्य डिप्लॉयमेंट अनुभव के ज़रिए हो — स्क्रीनिंग में अकेले क्रेडेंशियल नामों से अधिक वज़न रखता है।
LinkedIn पर Vikas Dua द्वारा साझा किए गए एक अलग टैलेंट ट्रेंड्स विश्लेषण से पता चलता है कि भारत में माँग तेज़ी से चार से दस साल के अनुभव वाले पेशेवरों की ओर बढ़ रही है, जिससे मिड-करियर उम्मीदवारों को वास्तविक सौदेबाज़ी की क्षमता मिलती है, जबकि उन फ्रेशर्स के लिए राह मुश्किल होती है जो साथ में प्रोजेक्ट प्रमाण के बिना केवल क्रेडेंशियल पर निर्भर रहते हैं।
यदि आप एक 35 वर्षीय सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हैं जिसने पिछले एक दशक एंटरप्राइज़ सिस्टम में बिताया है, तो एग्ज़ीक्यूशन-फेज़ बदलाव आपके लिए दिशात्मक रूप से अच्छी खबर है: आप पहले से जानते हैं कि प्रोडक्शन कैसी दिखती है। सवाल यह है कि क्या आप यह प्रदर्शित कर सकते हैं कि आपकी सिस्टम्स थिंकिंग अब AI से जुड़े वर्कफ़्लो तक फैली हुई है।
माँग भौगोलिक रूप से कहाँ केंद्रित हो रही है
यह एग्ज़ीक्यूशन बदलाव भारत की भूगोल में समान रूप से वितरित नहीं है, और यह पारंपरिक महानगरों के बाहर के शिक्षार्थियों के लिए महत्वपूर्ण है। LinkedIn टैलेंट ट्रेंड्स विश्लेषण के अनुसार, ग्लोबल कैपेबिलिटी सेंटर (GCC) महानगरों से आगे बढ़कर कोयंबटूर, जयपुर, इंदौर और कोच्चि जैसे शहरों में विस्तार कर रहे हैं, जिससे AI, प्रोडक्ट इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स में उच्च-गुणवत्ता वाली भूमिकाएँ वहाँ मिल रही हैं जहाँ टैलेंट वास्तव में रहता है।
GCC संरचनात्मक रूप से एग्ज़ीक्यूशन फेज़ के लिए अच्छी तरह उपयुक्त हैं क्योंकि उनका काम चलाना और ऑप्टिमाइज़ करना है — प्रयोग करना नहीं। एक GCC प्रोटोटाइप बनाने के लिए नहीं बल्कि किसी वैश्विक उद्यम की ओर से बड़े पैमाने पर संचालन करने के लिए होता है। यह ऑपरेशनल DNA सीधे उस चीज़ से मेल खाता है जिसे Rediff/PTI रिपोर्ट नई हायरिंग प्राथमिकता के रूप में पहचानती है।
टियर-2 शहरों के उन शिक्षार्थियों के लिए जो संदेह में थे कि AI हायरिंग की लहर उन तक पहुँचेगी या नहीं, GCC विस्तार अभी इंटीग्रेशन और डिप्लॉयमेंट कौशल में निवेश करने का सबसे ठोस संरचनात्मक कारण है — बाज़ार के और परिपक्व होने का इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं। साक्ष्यों के अनुसार बाज़ार पहले ही परिपक्व हो चुका है।
अपनी अगली आवेदन प्रक्रिया से पहले क्या तैयार करें
एग्ज़ीक्यूशन बदलाव का व्यावहारिक सबक कोई नया सर्टिफिकेशन ढूँढने के बारे में नहीं है। यह इंटरव्यू में एक सवाल का जवाब देने में सक्षम होने के बारे में है: "मुझे किसी ऐसे AI सिस्टम के बारे में बताइए जिसे आपने प्रोडक्शन में डाला और पहले क्या टूटा?"
यदि आप इसका जवाब नहीं दे सकते, तो आपके रेज़्यूमे पर लिखा क्रेडेंशियल उतना काम नहीं कर रहा जितना आप सोचते हैं।
LinkedIn Work Change Report नोट करती है कि 2030 तक, अधिकांश नौकरियों में उपयोग होने वाले 70 प्रतिशत कौशल बदल जाएँगे, जिसमें AI एक प्रमुख कारक होगा। यह एक लंबा समय-क्षितिज है, लेकिन Rediff/PTI के भारत-विशिष्ट साक्ष्य बताते हैं कि यह बदलाव पहले से चल रहा है — आने वाला नहीं है।
किसी भी करियर चरण के शिक्षार्थियों के लिए, सबसे उत्पादक अगला कदम यह है कि कोई वास्तविक वर्कफ़्लो खोजें — चाहे आपके मौजूदा संगठन के भीतर हो या किसी ओपन-सोर्स या कम्युनिटी प्रोजेक्ट के ज़रिए — और उसे इंस्ट्रूमेंट करें: मॉनिटरिंग जोड़ें, फेलियर मोड्स दस्तावेज़ करें, और परिणामों को एक गैर-तकनीकी दर्शक तक पहुँचाएँ। यह प्रक्रिया, दो या तीन बार दोहराई जाए, वह पोर्टफोलियो साक्ष्य तैयार करती है जो एग्ज़ीक्यूशन-फेज़ हायरिंग मैनेजर वास्तव में खोज रहे हैं।
ऐसे सर्टिफिकेशन जो आपको एक वास्तविक पाइपलाइन बनाने और डिप्लॉय करने देते हैं, समय के लायक हैं; जो बिना किसी प्रोजेक्ट आर्टिफैक्ट के केवल शब्दावली सिखाते हैं, वे नहीं हैं।
अगले दो तिमाहियों में टियर-2 शहरों में GCC विस्तार पर नज़र रखें: जहाँ ये केंद्र अगली बार खुलते हैं, वह बताएगा कि कौन से विशिष्ट वर्टिकल पायलट से प्रोडक्शन की ओर सबसे तेज़ी से बढ़ रहे हैं — और यहीं हायरिंग का अगला केंद्रीकरण होगा।