एआई ने हमारे सोचने के तरीके को ही बदला है

एआई प्रशंसा दिवस: क्यों सबसे बड़ी एआई क्रांति मानव निर्णय है, नौकरी प्रतिस्थापन नहीं

कुछ महीने पहले, मुंबई में एक मार्केटिंग एक्जीक्यूटिव ने चैटजीपीटी से एक अभियान के लिए एजेंसियों को शॉर्टलिस्ट करने में मदद करने के लिए कहा था।

एक डॉक्टर ने रोगी परामर्श से पहले एक गहन शोध पत्र को सरल बनाने के लिए एआई सहायक का उपयोग किया। बेंगलुरु में एक संस्थापक ने बोर्ड मेमो का मसौदा तैयार करने के लिए क्लाउड का इस्तेमाल किया। कहीं और, एक कॉलेज छात्रा ने एआई टूल से पूछा कि क्या उसे नौकरी की पेशकश स्वीकार करनी चाहिए।

ये छोटे-छोटे पल हैं. साथ में, वे किसी बड़ी चीज़ की ओर इशारा करते हैं।

दशकों तक, प्रौद्योगिकी ने लोगों के कार्यों को बदल दिया। ईमेल ने संचार बदल दिया. स्मार्टफोन ने पहुंच बदल दी. सोशल मीडिया ने ध्यान बदला.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अलग है.

यह लोगों के सोचने के तरीके को बदल रहा है।

यही कारण है कि 16 जुलाई को विश्व स्तर पर मनाया जाने वाला एआई प्रशंसा दिवस अजीब समय पर मनाया जाता है। उद्योग बड़े मॉडल, बड़े निवेश और तेज़ चिप्स का जश्न मना रहा है। फिर भी अधिक परिणामी कहानी कार्यालयों और घरों में चुपचाप सामने आ रही है, जहां लाखों लोग अपने निर्णय के कुछ हिस्सों को मशीनों को आउटसोर्स करना शुरू कर रहे हैं।

अब सवाल यह नहीं है कि क्या एआई इंसानों की जगह ले लेगा। सवाल यह है कि क्या मनुष्य एआई को अपने निर्णयों को आकार देने में सहज हो जाएंगे।

भारत इस प्रयोग के लिए दुनिया की सबसे बड़ी प्रयोगशालाओं में से एक बनकर उभर रहा है।

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10 जुलाई 2026 - खंड 05 | अंक 28

क्लासिकल होना कूल हो गया है

डेलॉइट की नवीनतम स्टेट ऑफ एआई रिपोर्ट के अनुसार, भारतीय उद्यम वैश्विक स्तर पर एआई को सबसे तेजी से अपनाने वालों में से हैं, और व्यावसायिक कार्यों में एआई को तैनात करने में कई विकसित बाजारों को पीछे छोड़ रहे हैं। इस बीच, कार्यस्थल अध्ययनों से पता चलता है कि भारतीय कर्मचारी अधिकांश प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं के श्रमिकों की तुलना में एआई टूल का अधिक बार उपयोग करते हैं।

इसमें आश्चर्य नहीं होना चाहिए. भारत ने हमेशा ऐसी प्रौद्योगिकियों को अपनाया है जो पहुंच और सामर्थ्य में सुधार करती हैं। यूपीआई ने भुगतान को लोकतांत्रिक बनाया। सस्ते मोबाइल डेटा ने इंटरनेट अपनाने में बदलाव ला दिया। एआई भी एक परिचित पैटर्न का अनुसरण कर रहा है: पहले तेजी से अपनाना, बाद में गहन प्रश्न।

आख़िरकार वे प्रश्न तूल पकड़ने लगे हैं।

सेक्लोर के मुख्य उत्पाद और प्रौद्योगिकी अधिकारी नीलेश भोजानी कहते हैं, "एआई प्रशंसा दिवस किसी ऐसी बात के बारे में ईमानदार होने का सही समय लगता है जिसे उद्योग ज़ोर से कहने में धीमा रहा है: मॉडलों ने काम किया है। प्रशासन ने नहीं किया है।"

उनकी टिप्पणी 2026 में उद्यम एआई की स्थिति को दर्शाती है।

व्यवसाय जानते हैं कि AI काम करता है। वे अभी तक नहीं जानते कि इसे कैसे नियंत्रित किया जाए।

कर्मचारी अनुबंधों को एआई टूल में फीड कर रहे हैं। कोड लिखने के लिए टीमें सह-पायलट का उपयोग कर रही हैं। ग्राहक सेवा कार्य एआई एजेंटों को तैनात कर रहे हैं। प्रौद्योगिकी ने इसे विनियमित करने के लिए बनाई गई नीतियों की तुलना में कार्यस्थलों में तेजी से प्रवेश किया है।

बोर्ड नए प्रश्न पूछ रहे हैं. कंपनी कौन सा डेटा छोड़ती है? क्या AI सिफ़ारिश का ऑडिट किया जा सकता है? यदि कोई AI सिस्टम गलत हो जाता है तो कौन जवाबदेह है?

ये तकनीकी प्रश्न नहीं हैं. वे प्रबंधन प्रश्न हैं.

और तेजी से, वे निर्णय के बारे में प्रश्न हैं।

स्माइटन और पल्सएआई रिसर्च के सह-संस्थापक स्वागत सारंगी कहते हैं, "एआई मानवीय निर्णय की जगह नहीं ले रहा है; यह मौलिक रूप से बदल रहा है कि निर्णय कैसे बनता है।"

यह एक महत्वपूर्ण अंतर है.

अधिकांश आधुनिक व्यावसायिक इतिहास में, कंपनियों ने ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा किया है। उन्होंने आगे बढ़ने के लिए पीछे की ओर देखा। एआई कुछ अधिक महत्वाकांक्षी का वादा करता है: मनुष्यों से पहले पैटर्न की पहचान करने की क्षमता।

उपभोक्ता पहले से ही उत्पादों की तुलना करने, समीक्षाओं का सारांश देने और खरीदारी संबंधी निर्णय लेने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। व्यवसाय इसका उपयोग रुझानों की पहचान करने, मांग का पूर्वानुमान लगाने और बदलती प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने के लिए कर रहे हैं।

सारंगी कहते हैं, "जीतने वाली कंपनियों के पास न केवल अधिक डेटा होगा, बल्कि बेहतर बुद्धिमत्ता भी होगी।"

इस तरह के बयानों को प्रौद्योगिकी उद्योग की सामान्य भाषा कहकर खारिज करने का प्रलोभन है। लेकिन उपभोक्ता व्यवहार कुछ और ही सुझाता है।

खोज बदल रही है. युवा उपयोगकर्ता तेजी से एआई सहायकों को गंतव्य के बजाय शुरुआती बिंदु मान रहे हैं। सर्च इंजन में "5,000 रुपये से कम के सर्वश्रेष्ठ रनिंग जूते" टाइप करने के बजाय, वे एआई से पूछते हैं कि क्या खरीदना है और क्यों।

वह सूक्ष्म बदलाव मायने रखता है।

लगभग दो दशकों तक, व्यवसायों ने स्वयं को Google के लिए अनुकूलित किया। अगले दशक में उन्हें एआई के लिए अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है।

हेल्थकेयर इस भविष्य की एक और झलक पेश करता है।

आईजेसीपी के सीईओ और मेडटॉक के संस्थापक नीलेश अग्रवाल कहते हैं, "हेल्थकेयर एक ऐसा क्षेत्र है जहां गति कभी भी सटीकता की कीमत पर नहीं आ सकती।" "असली चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि एआई को विश्वसनीय, साक्ष्य-आधारित स्रोतों पर प्रशिक्षित किया जाए और प्रत्येक आउटपुट नैदानिक ​​​​निगरानी और नैतिक जिम्मेदारी द्वारा निर्देशित हो।"हेल्थकेयर एआई के वादे और सीमाओं दोनों को उजागर करता है।

किसी रेस्तरां की सिफ़ारिश को मतिभ्रम करने वाला चैटबॉट एक असुविधा है। चिकित्सीय खुराक का मतिभ्रम करने वाला एक चैटबॉट एक संकट है।

एआई परिणामी निर्णयों के जितना करीब आता है, मानवीय निर्णय उतना ही अधिक मूल्यवान होता जाता है।

यह समझा सकता है कि नौकरियों को लेकर बातचीत क्यों विकसित हुई है। तीन साल पहले, एआई बहसों में बड़े पैमाने पर बेरोजगारी की आशंकाएं हावी थीं। आज अधिकांश संगठन संवर्द्धन की बजाय बोलते हैं।

प्रोज़ो के संस्थापक और सीईओ डॉ. अश्विनी जाखड़ का कहना है कि एआई ने सभी कार्यों की समयसीमा को नाटकीय रूप से संकुचित कर दिया है।

वे कहते हैं, "दुनिया तेजी से एक स्पष्ट विभाजन की ओर बढ़ रही है: लोग और संगठन या तो एआई के उपयोगकर्ता होंगे या एआई के निर्माता होंगे।"

इतिहास बताता है कि तकनीकी क्रांतियाँ शायद ही कभी काम को पूरी तरह ख़त्म कर देती हैं। वे मूल्य का पुनर्वितरण करते हैं।

कैलकुलेटर ने गणितज्ञों को खत्म नहीं किया। एक्सेल ने अकाउंटेंट को खत्म नहीं किया. इंटरनेट ने पत्रकारों को ख़त्म नहीं किया.

एआई से ज्ञान कार्यकर्ताओं को खत्म करने की संभावना नहीं है। हालाँकि, यह विभिन्न कौशलों को पुरस्कृत करेगा।

भविष्य का प्रीमियम जानकारी रखने में नहीं हो सकता। एआई ने जानकारी को प्रचुर बना दिया है। प्रीमियम बेहतर प्रश्न पूछने, बेहतर निर्णय लेने और यह जानने में हो सकता है कि मशीन पर कब भरोसा नहीं करना चाहिए।

यह कार्यस्थलों पर पहले से ही दिखाई दे रहा है।

कर्मचारी जानकारी एकत्र करने में कम समय और उसे मान्य करने में अधिक समय व्यतीत कर रहे हैं। प्रबंधक तेजी से एआई-जनरेटेड आउटपुट के संपादक के रूप में कार्य कर रहे हैं। सॉफ़्टवेयर डेवलपर मशीनों द्वारा लिखे गए कोड की समीक्षा कर रहे हैं।

मानव कार्य मूल्य श्रृंखला में ऊपर बढ़ रहा है।

फिर भी एक और वास्तविकता है जिस पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है।

एंटरप्राइज एआई, इसके मूल में, एक बुनियादी ढांचे की कहानी है।

AHEAD इंडिया के प्रबंध निदेशक सुमेद मारवाहा कहते हैं, "इसका वास्तविक मूल्य न केवल मॉडलों की बुद्धिमत्ता पर निर्भर करता है, बल्कि उन्हें समर्थन देने वाले बुनियादी ढांचे, प्रशासन और इंजीनियरिंग पर भी निर्भर करता है।"

यह पता चला है कि अधिकांश कंपनियाँ उतनी तैयार नहीं हैं जितना उनकी AI रणनीतियाँ सुझाती हैं।

उनका डेटा खंडित रहता है. उनके कार्यप्रवाह अक्षम रहते हैं. उनका शासन ढाँचा अधूरा रहता है।

सेलोनिस में भारत जीटीएम के उपाध्यक्ष और प्रमुख कौशिक मित्रा कहते हैं, "एंटरप्राइज़ एआई उतना ही प्रभावी है जितना इसके पीछे का परिचालन संदर्भ।"

उनकी कंपनी के शोध में पाया गया कि 90% व्यापारिक नेताओं का मानना ​​है कि प्रक्रिया में सुधार सटीक, प्रासंगिक डेटा पर निर्भर करता है। यह एक अनुस्मारक है कि एआई की सबसे बड़ी बाधा अक्सर तकनीक ही नहीं है, बल्कि इसे तैनात करने का प्रयास करने वाला संगठन है।

यह अंततः दशक की परिभाषित व्यावसायिक कहानी बन सकती है।

वर्षों तक, अधिकारी इस बात पर ज़ोर देते रहे कि डेटा ही नया तेल है। एआई सुधार के लिए बाध्य कर रहा है। डेटा, अपने आप में, पर्याप्त नहीं है। संदर्भ मायने रखता है. निर्णय मायने रखता है. भरोसा मायने रखता है.

एआई युग के विजेता जरूरी नहीं कि सबसे बड़े मॉडल या सबसे बड़े बजट वाली कंपनियां हों।

वे वही होंगे जो एक भ्रामक सरल प्रश्न का उत्तर देंगे: क्या हम उन निर्णयों पर भरोसा कर सकते हैं जो हमारी मशीनें हमें लेने में मदद कर रही हैं?

सदियों से, मनुष्य ने शारीरिक प्रयास को कम करने के लिए मशीनें बनाईं। AI संज्ञानात्मक प्रयास को कम करने के लिए डिज़ाइन की गई पहली मशीन है।

इसलिए ये पल अलग सा लगता है.

अब हम जो करते हैं उसे आउटसोर्स नहीं कर रहे हैं।

हम अपने सोचने के तरीके को आउटसोर्स करना शुरू कर रहे हैं।

और क्या यह हमें अधिक बुद्धिमान बनाता है - या केवल अधिक कुशल बनाता है - यह वह प्रश्न हो सकता है जो अगले दशक को परिभाषित करता है।

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