भारत की अगली AI प्रतिभा की लहर लखनऊ, जयपुर और पटना से आ रही है, बेंगलुरु से नहीं

ज़्यादातर लोगों से पूछो कि भारत का AI टैलेंट कहाँ रहता है, तो जवाब एक जाने-पहचाने क्रम में आता है: पहले बेंगलुरु, फिर हैदराबाद, फिर पुणे। यह मानसिक नक्शा जहाँ तक जाता है, सही है। लेकिन एक नया डेटासेट बताता है कि नक्शे के किनारे अब भरने लगे हैं — और लखनऊ या नागपुर में बैठे उन सीखने वालों के लिए जो सोचते हैं कि उनकी भौगोलिक स्थिति उनके खिलाफ है, जवाब उतनी तेज़ी से बदल रहा है जितना पारंपरिक सोच अभी तक समझ नहीं पाई है।

हर पाँच में से एक सीखने वाला, और यह संख्या बढ़ रही है

Scaler की India AI Workforce Report 2026, जो 11,444 पेशेवरों की प्रतिक्रियाओं पर आधारित है, में पाया गया कि अब हर पाँच में से लगभग एक AI सीखने वाला किसी Tier-II शहर से आता है — यह जानकारी Business Standard ने दी। डेटा में जिन शहरों का नाम है उनमें लखनऊ, जयपुर, पटना, इंदौर, कोयंबटूर और नागपुर शामिल हैं। बेंगलुरु, हैदराबाद, पुणे, मुंबई और चेन्नई अभी भी समग्र टैलेंट परिदृश्य पर हावी हैं, और इसे कोई नकार नहीं रहा। लेकिन इन पाँच महानगरों के बाहर से 20 प्रतिशत नए सीखने वालों का आना एक महत्वपूर्ण संरचनात्मक बदलाव है, कोई मामूली आँकड़ा नहीं।

इस संख्या का महत्व इस बात में है कि यह पहुँच के बारे में क्या बताती है। वर्षों तक यह तर्क दिया जाता था कि AI सीखने के लिए किसी महानगर के पारिस्थितिकी तंत्र से निकटता ज़रूरी है: बूटकैंप, साथियों का नेटवर्क, कॉफी शॉप में मिलने वाले भर्तीकर्ता। Business Standard द्वारा रिपोर्ट किए गए Scaler डेटा से पता चलता है कि ऑनलाइन लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर ने चुपचाप इस निर्भरता को तोड़ दिया है। Tier-II शहरों के सीखने वाले उस सीख को रोज़गार के समान परिणामों में उतनी ही दर से बदल पा रहे हैं जितना उनके महानगर के समकक्ष — यह सवाल मौजूदा साक्ष्य अभी नहीं बताते। यह अंतर, अगर है, तो अगली नज़र रखने वाली बात है।

AI एक सामान्य उद्देश्य का कौशल है, किसी विशेषज्ञ की पहचान नहीं

भौगोलिक निष्कर्ष तभी समझ में आता है जब उसे उस व्यापक बदलाव के संदर्भ में देखा जाए जिसे रिपोर्ट दर्ज करती है। Manufacturing Today India की Scaler रिपोर्ट की कवरेज के अनुसार, AI एक विशेष कौशल से बढ़कर विभिन्न उद्योगों में एक व्यापक कार्यबल क्षमता बन गया है। रिपोर्ट में ट्रैक किए गए 50 प्रतिशत से अधिक करियर परिणाम अब पारंपरिक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट भूमिकाओं से बाहर हैं — इनमें नेतृत्व, परामर्श, संचालन, मार्केटिंग और वित्त शामिल हैं।

यही संरचनात्मक कारण है कि Tier-II शहरों के सीखने वाले तस्वीर में आ रहे हैं: यह कौशल अब केवल ML इंजीनियरों तक सीमित नहीं है जो मॉडल ट्रेनिंग लूप लिखते हैं। अब इसमें वे संचालन पेशेवर भी शामिल हैं जो AI टूल्स का उपयोग करके वर्कफ़्लो को नए सिरे से डिज़ाइन कर रहे हैं, या वित्त विश्लेषक जो स्वचालित रिपोर्टिंग पाइपलाइन बना रहे हैं।

यह इस बात के लिए महत्वपूर्ण है कि सीखने वालों को यह सोचना चाहिए कि क्या पढ़ें। एक कोर्स जो आपको स्क्रैच से एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल तैनात करना सिखाता है, वह उस कोर्स जैसा नहीं है जो आपको किसी व्यावसायिक प्रक्रिया में AI टूल्स को एकीकृत करना सिखाता है। दोनों का मूल्य है। लेकिन दूसरा वाला तेज़ी से वही बन रहा है जिसके लिए नियोक्ता, विभिन्न उद्योगों और भौगोलिक क्षेत्रों में, वास्तव में भर्ती कर रहे हैं। आपको जिस क्रेडेंशियल की ज़रूरत है, वह पूरी तरह इस बात पर निर्भर करती है कि आप उनमें से कौन सी नौकरी पाने की कोशिश कर रहे हैं।

डेटा में और क्या सामने आया

Scaler रिपोर्ट का एक डेटा पॉइंट जो अपने व्यापक निहितार्थ के लिए ध्यान देने योग्य है: Mint की रिपोर्ट कवरेज के अनुसार, जिन महिलाओं ने AI-सक्षम करियर में संक्रमण किया, उन्होंने वेतन में 145 प्रतिशत की वृद्धि रिपोर्ट की। यह आँकड़ा भौगोलिक विविधीकरण की कहानी के साथ उसी अंतर्निहित गतिशीलता के प्रमाण के रूप में खड़ा है। AI क्षमता एक ऐसा उपकरण बन रही है जो जनसांख्यिकीय और भौगोलिक रेखाओं के पार काम करती है जो पहले भारतीय तकनीक में करियर की गतिशीलता को सीमित करती थीं। तंत्र अलग-अलग हैं, लेकिन दिशा एक जैसी है।

किसी Tier-II शहर में एक सीखने वाले के लिए जो यह सोच रहा है कि AI अपस्किलिंग में समय लगाना चाहिए या नहीं, इसका ईमानदार विश्लेषण यह है: माँग का संकेत वास्तविक है, भौगोलिक बाधा दो साल पहले की तुलना में कम है, और उद्योगों में नियोक्ता जो कौशल चाहते हैं वह विशेषज्ञ जॉब टाइटल से अधिक व्यापक है। जिस सवाल को परखना है वह यह है कि आप जिस विशेष प्रोग्राम पर विचार कर रहे हैं, वह आपको कुछ बनाना सिखाता है, या बस कुछ वर्णन करना। उनमें से एक परिणाम आपके पते पर शहर की परवाह किए बिना अच्छी तरह काम करता है।

देखते रहें कि क्या इस डेटा का अगला संस्करण दिखाता है कि Tier-II शहरों के सीखने वाले केवल सीखने की भागीदारी में नहीं, बल्कि भर्ती परिणामों में भी अंतर को पाट रहे हैं। वह रूपांतरण दर ही असली संकेत है।