लंदन का AI कौशल अंतर एक साल में लगभग चार गुना हो गया। असुविधाजनक सच्चाई: उन अधिकांश कंपनियों में AI पहले से ही उपयोग में है।

लंदन के तीन-चौथाई व्यवसाय पहले से ही AI का उपयोग कर रहे हैं। यह आंकड़ा एक सफलता की कहानी जैसा लगना चाहिए। लेकिन इसके बजाय, यह एक नए सर्वेक्षण में सबसे असुविधाजनक संख्या बनकर सामने आया है: जो कंपनियाँ AI टूल्स चला रही हैं, वही कंपनियाँ यह भी बता रही हैं कि उन्हें इन्हें ठीक से चलाने के लिए जरूरी कौशल नहीं मिल रहा। अपनाने की गति क्षमता से आगे निकल गई, और अब इन दोनों के बीच की खाई को मापा जा सकता है।

आंकड़े, और यह क्यों अधिकतर सर्वेक्षणों से ज़्यादा गंभीर हैं

BusinessLDN द्वारा कमीशन किए गए Survation के एक सर्वेक्षण में 2,043 लंदन के व्यावसायिक नेताओं से पूछताछ की गई। BBC और BusinessLDN की रिपोर्टिंग के अनुसार, AI कौशल और क्षमता की महत्वपूर्ण कमी बताने वाली कंपनियों की हिस्सेदारी लगभग चार गुना बढ़कर 15 प्रतिशत हो गई है। किसी एक वर्ष में यह एक बेहद चौंकाने वाला संकेत है।

उतना ही महत्वपूर्ण है कि आत्मविश्वास के स्तर पर क्या हुआ: उसी सर्वेक्षण का हवाला देते हुए Resultsense की रिपोर्ट के अनुसार, यह मानने वाले नेताओं का अनुपात कि उनके कार्यबल के पास AI युग के लिए जरूरी कौशल है, उसी अवधि में 63 प्रतिशत से घटकर 50 प्रतिशत रह गया।

ये अनुमान या मॉडल किए गए परिदृश्य नहीं हैं। ये उन लोगों के स्व-रिपोर्ट किए गए आकलन हैं जो भर्ती बजट पर हस्ताक्षर करते हैं।

यहाँ नमूने का आकार मायने रखता है। 2,000 से अधिक उत्तरदाता इस दिशात्मक संकेत को गंभीरता से लेने के लिए पर्याप्त हैं, भले ही व्यावसायिक नेता सर्वेक्षणों में स्व-चयन को ध्यान में रखा जाए।

जो बात यह डेटा नहीं बताता वह यह है कि कौन-सी भूमिकाएँ सबसे अधिक प्रभावित हैं या कौन से क्षेत्र इन आंकड़ों को बढ़ा रहे हैं। करियर संबंधी निर्णय लेने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए यह बारीकी बेहद जरूरी है, और यही इस सर्वेक्षण की ईमानदार सीमा है।

"पहले से ही AI का उपयोग" वास्तव में क्या उजागर करता है

वह विवरण जो सबसे अधिक ध्यान देने योग्य है, वह मुख्य आंकड़े में दब गया है। BusinessLDN के अनुसार, सर्वेक्षण में शामिल तीन-चौथाई व्यवसाय पहले से ही AI टूल्स का उपयोग कर रहे हैं। इसका मतलब है कि बढ़ती खाई मुख्य रूप से उन कंपनियों की कहानी नहीं है जो तकनीक से दूरी बना रही हैं। यह उन संगठनों की कहानी है जिन्होंने तेजी से अपनाया और अब पा रहे हैं कि टूल लागू करना और क्षमता बनाना दो बिल्कुल अलग समस्याएँ हैं।

कोई टूल इंस्टॉल करना और उसे सही तरीके से इस्तेमाल करने, उसकी जाँच करने, या उसके हिसाब से वर्कफ़्लो बदलने का विवेक विकसित करना — ये एक जैसी बातें नहीं हैं।

नौकरी बाजार में खुद को स्थापित करने की कोशिश कर रहे किसी भी व्यक्ति के लिए यह अंतर बेहद महत्वपूर्ण है। जिन कंपनियों को परेशानी हो रही है, वे किसी ऐसे व्यक्ति की तलाश में नहीं हैं जो उन्हें AI से परिचित कराए। उनके पास वह पहले से चल रहा है। जिसकी कमी उन्हें अब महसूस हो रही है, वह ऐसे लोग हैं जो इसके साथ मिलकर प्रभावी ढंग से काम कर सकें: ऐसे कर्मचारी जो समझते हों कि आउटपुट की जाँच कहाँ जरूरी है, किसी विशेष क्षेत्र में विश्वसनीय परिणाम के लिए प्रॉम्प्ट कैसे दें, और कब कोई मॉडल आत्मविश्वास के साथ गलत जानकारी दे रहा है यह कैसे पहचानें।

यह एक वर्कफ़्लो कौशल है, कोई डिग्री या प्रमाणपत्र नहीं।

यदि आप समय निवेश करने का निर्णय ले रहे हैं तो इसका क्या अर्थ है

इस तरह के डेटा को देखते समय सबसे पहले किसी सर्टिफिकेशन प्रोग्राम की ओर भागने का मन करता है। उस इच्छा को थोड़ा रोककर एक अधिक उपयोगी सवाल पूछें: कंपनी के पास पहले से क्या है, और वह किस चीज़ की कमी महसूस कर रही है?

एक ऐसा व्यवसाय जो एक साल से AI टूल्स चला रहा है लेकिन अभी भी संघर्ष कर रहा है, उसे शायद किसी और ऐसे व्यक्ति की जरूरत नहीं है जो ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर समझा सके। उसे ऐसे किसी की जरूरत है जो कानूनी संदर्भ में आउटपुट की गुणवत्ता जाँच सके, AI-जनित विश्लेषण को स्रोत डेटा से मिला सके, या उन प्रॉम्प्ट और वर्कफ़्लो को दस्तावेज़ीकृत कर सके जो टीम ने वास्तव में अपनाए हैं।

ये ऐसे कौशल हैं जिन्हें आप पोस्टग्रेजुएट डिग्री के बिना भी विकसित कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए असली टूल्स पर असली कार्यों के साथ काम करना होगा — AI अवधारणाओं के बारे में मॉड्यूल पूरे करने से काम नहीं चलेगा।

किसी भी अनुभव स्तर पर करियर बदलने वालों के लिए, इस डेटा को घबराहट की बजाय सही स्थिति की तलाश के नजरिए से देखना अधिक उपयोगी है। खाई उन लोगों में सबसे अधिक है जिन्होंने AI अपनाया है, जिसका मतलब है कि अभी आपकी मौजूदा भूमिका में टूल्स के करीब रहना किसी प्रोफ़ाइल पर लगे सर्टिफिकेट से ज़्यादा मूल्यवान है। यदि आपका नियोक्ता पहले से AI का उपयोग कर रहा है और आप उस वर्कफ़्लो को नहीं संभाल रहे, तो यह एक जोखिम भी है और एक अवसर भी।

UK की व्यापक तकनीकी कौशल कमी पर People Management की रिपोर्टिंग एक उपयोगी संदर्भ जोड़ती है: माँग सबसे तेजी से अमूर्त AI साक्षरता के लिए नहीं, बल्कि मौजूदा व्यावसायिक कार्यों में व्यावहारिक क्षमता के लिए बढ़ रही है।

एक सर्वेक्षण की ईमानदार सीमाएँ, और आगे क्या देखना है

एक Survation सर्वेक्षण, भले ही वह अच्छी तरह से नमूना लिया गया हो, यह नहीं बता सकता कि लंदन की खाई तुलनीय शहरों से बड़ी है या छोटी, कौन-सी नौकरी श्रेणियाँ सबसे अधिक प्रभावित हैं, या आत्मविश्वास में गिरावट वास्तविक कौशल की कमी को दर्शाती है या केवल उच्च अपेक्षाओं को — जैसे-जैसे कंपनियाँ अच्छे AI उपयोग के बारे में अधिक सीखती हैं।

दोनों व्याख्याएँ संभव हैं, और उत्तर शायद क्षेत्र के अनुसार अलग-अलग है।

BBC और BusinessLDN की कवरेज के अनुसार, सर्वेक्षण जो बात स्पष्ट रूप से स्थापित करता है, वह है दिशा: आत्मविश्वास घट रहा है, रिपोर्ट की गई खाइयाँ बढ़ रही हैं, और इस प्रवृत्ति को बढ़ावा देने वाली कंपनियाँ नई नहीं हैं।

सीखने वालों के लिए जो यह तय कर रहे हैं कि कहाँ निवेश करें, अगला उपयोगी डेटा पॉइंट जो देखना चाहिए वह है अनुवर्ती शोध से क्षेत्र-स्तरीय विश्लेषण — विशेष रूप से वह जो प्रोफेशनल सर्विसेज़, वित्त और सार्वजनिक क्षेत्र से जुड़ी भूमिकाओं को순수 तकनीकी कंपनियों से अलग करता हो। UK सरकार द्वारा प्रकाशित AI Skills for Life and Work Rapid Evidence Review एक ऐसी जगह है जहाँ यह ढाँचा और विकसित हो सकता है।

तब तक, इस सर्वेक्षण का सबसे व्यावहारिक निष्कर्ष सरल है: क्षमता निर्माण के बिना अपनाना माँग पैदा करता है, और यह माँग अब इतनी बड़ी है कि दो हजार व्यावसायिक नेताओं के एक सर्वेक्षण में दिखने लगी है।