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AI-प्रदर्शित क्षेत्रों में 55,000 मासिक नियुक्तियों से स्थिर हानियों की ओर बदलाव

AI-प्रदर्शित क्षेत्रों में 55,000 मासिक नियुक्तियों से स्थिर हानियों की ओर बदलाव

रोजगार उन उद्योगों में घट रहा है जहाँ एआई के स्थापित उपयोग के मामले हैं, इन क्षेत्रों ने पिछले तीन महीनों में औसतन लगभग 11,000 नौकरियाँ खोई हैं।

द कोबेसी लेटर द्वारा साझा किए गए आंकड़े यह संकेत देते हैं कि स्वचालन सफेद-कॉलर की भर्ती को फिर से आकार दे रहा है।

एआई-प्रभावित उद्योगों में भर्ती उलट गई है

द कोबेसी लेटर ने नोट किया कि 2023 के मध्य से प्रभावित क्षेत्रों ने केवल दो अलग-अलग महीनों में शुद्ध नौकरी लाभ पोस्ट किए हैं।

प्रभावित समूह में प्रबंधन परामर्श, ग्राफिक डिज़ाइन, कार्यालय प्रशासन, टेलीफोन कॉल सेंटर, और कंप्यूटर सिस्टम शामिल हैं।

इसमें सॉफ़्टवेयर प्रकाशक, वेब खोज, डेटा प्रोसेसिंग, फ़िल्म उत्पादन, प्रसारण, प्रकाशन, और दस्तावेज़ तैयारी सेवाएँ भी शामिल हैं।

यह उलटाव तेज़ है। वही उद्योग 2022 के शिखर पर प्रति माह 55,000 नौकरियाँ जोड़ रहे थे, इससे पहले कि 2023 में प्रवृत्ति नकारात्मक हो गई।

“श्रम बाजार पर एआई का प्रभाव越来越明显 है,”

क्षेत्र के डेटा ने सीधे छंटनी की घोषणाओं में समानांतर वृद्धि को ट्रैक किया। मई में 38,579 नौकरी कटौती के पीछे एआई का कारण था, जो रिकॉर्ड पर सबसे उच्च मासिक कुल है।

मई ने लगातार तीसरे महीने की वृद्धि को चिह्नित किया। एआई ने 2026 के वर्ष की नौकरी कटौती में 87,714 का योगदान दिया, या पिछले महीने के कुल का लगभग 22%।

यह 2025 के पूरे वर्ष के आंकड़े 54,836 को पार कर गया है जबकि अभी भी महीने बाकी हैं। जबकि विशेषज्ञ AI-प्रेरित नौकरी के नुकसान पर असहमत हैं, एक अलग गैलप सर्वेक्षण ने AI उपयोग और छंटनी के संपर्क के बीच एक लिंक पाया।

डेटा से पता चलता है कि छंटनी किए गए श्रमिकों के AI गैर-उपयोगकर्ता होने की संभावना अधिक थी। यह विभाजन तकनीक में सबसे तेज है, जहां जिन श्रमिकों ने महीने में एक बार से कम AI का उपयोग किया, वे उन लोगों की तुलना में तीन गुना अधिक छंटनी के लिए प्रवृत्त थे जिन्होंने इसे कम से कम महीने में एक बार उपयोग किया।

क्या गिरावट गहरी होती है यह आने वाले महीनों पर निर्भर करता है। हालांकि प्रारंभिक संकेत लगातार हैं। AI यह निर्धारित कर रहा है कि नौकरियां कहाँ हैं, और जो श्रमिक इसे अपनाने में सबसे धीमे हैं, वे कटौती के समय सबसे अधिक प्रभावित होते हैं।

स्रोत: BeInCrypto

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