ચીને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI), રોબોટિક્સ અને ક્વોન્ટમ કમ્પ્યુટિંગ જેવા ક્ષેત્રો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે 12,000 થી વધુ યુનિવર્સિટી પ્રોગ્રામ્સ બંધ કર્યા છે. આ બદલાવ ભારત માટે એક મોટો આર્થિક પડકાર ઊભો કરે છે, ખાસ કરીને જ્યારે પરંપરાગત નોકરીઓ ઓટોમેટિક બની રહી છે ત્યારે તેની વિશાળ કાર્યબળની ઉત્પાદકતા જાળવી રાખવી.
શું થયું?
ચીને તેની ઉચ્ચ શિક્ષણ પ્રણાલીમાં મોટો બદલાવ લાવ્યો છે, જેમાં 12,200 અંડરગ્રેજ્યુએટ પ્રોગ્રામ્સ બંધ કરવામાં આવ્યા છે. તેના બદલે, દેશમાં 10,200 નવા અભ્યાસક્રમો શરૂ કરવામાં આવ્યા છે, જેમાં ખાસ કરીને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI), રોબોટિક્સ, ક્વોન્ટમ ટેકનોલોજી અને એડવાન્સ્ડ કમ્પ્યુટિંગ જેવા ક્ષેત્રોને પ્રાધાન્ય આપવામાં આવ્યું છે. આ ફેરફાર, જે લગભગ 30% યુનિવર્સિટી અભ્યાસક્રમોને અસર કરે છે, તે પરંપરાગત કળા અને માનવતાના અભ્યાસક્રમોથી સ્પષ્ટપણે દૂર જવાનો સંકેત આપે છે. આ પગલાનો ઉદ્દેશ્ય શિક્ષણના પરિણામોને સીધા ભવિષ્યની ઔદ્યોગિક માંગ સાથે જોડવાનો છે, જ્યારે ચાઇનીઝ પ્રાથમિક શાળાઓમાં અલ્ગોરિધમ સાક્ષરતાનો પ્રારંભિક સંપર્ક હવે ધોરણ બની ગયો છે.
ભારત માટે આર્થિક જોખમ
ચીનમાં આ ઝડપી પરિવર્તન ભારતની આર્થિક વ્યૂહરચના માટે એક મહત્વપૂર્ણ સંકેત તરીકે કાર્ય કરે છે. મુખ્ય પડકાર “સામૂહિક અનુત્પાદકતા” ની સંભાવના છે. જ્યારે ભારત મોટા ડેમોગ્રાફિક ડિવિડન્ડ (વસ્તી વિષયક લાભ) થી ફાયદો મેળવે છે, ત્યારે આ લાભની ટકાઉપણું તેના કાર્યબળની ગુણવત્તા અને સુસંગતતા પર આધાર રાખે છે. વર્લ્ડ ઇકોનોમિક ફોરમ (World Economic Forum) ના અંદાજ મુજબ, 2030 સુધીમાં ભારતના 63% કાર્યબળને ઝડપી ઓટોમેશનના યુગમાં અસરકારક રહેવા માટે નોંધપાત્ર અપસ્કિલિંગ (upskilling) અને રિ-સ્કિલિંગ (reskilling) ની જરૂર પડશે. જો શૈક્ષણિક પ્રણાલી આ તકનીકી આવશ્યકતાઓને અનુરૂપ નહીં બને, તો દેશ લાંબા ગાળાના આર્થિક વિકાસને મંદ કરી શકે તેવી માળખાકીય ઉત્પાદકતાનું અંતર અનુભવી શકે છે.
ખર્ચનો તફાવત
સરખામણીનો એક મુખ્ય મુદ્દો સંશોધન અને વિકાસ (R&D) માં રોકાણ છે. ચીનના R&D ખર્ચ 2024 માં $785 બિલિયન સુધી પહોંચ્યો છે, જે ટેકનોલોજીમાં પ્રભુત્વ માટે વિશાળ, સરકાર-સમર્થિત પ્રતિબદ્ધતા દર્શાવે છે. તેનાથી વિપરીત, ભારતમાં R&D ખર્ચ ઐતિહાસિક રીતે તેના GDP ના 1% થી નીચે રહ્યો છે. જ્યારે નેશનલ એજ્યુકેશન પોલિસી (NEP) 2020 એ અભ્યાસક્રમમાં ટેકનોલોજી અને કમ્પ્યુટેશનલ થિંકિંગને એકીકૃત કરવા માટે સુધારાની શરૂઆત કરી હતી, પરંતુ અમલીકરણની ગતિ એક મુખ્ય નિરીક્ષણયોગ્ય બાબત રહે છે. ભંડોળના સ્તરોમાં આ તફાવત ભારતને સ્પર્ધાત્મક વૈશ્વિક અર્થતંત્રોમાં જોવા મળતી પ્રતિભા વિકાસની ગતિ સાથે મેળ ખાવામાં પડકાર ઊભો કરે છે.
વ્યવસાય અને ઉત્પાદકતા પર અસરો
કોર્પોરેટ ક્ષેત્ર માટે, AI અને તકનીકી કુશળતા પરનું ધ્યાન ફક્ત શિક્ષણનો મુદ્દો નથી; તે વ્યવસાયિક ઉત્પાદકતાનો મુદ્દો છે. જેમ જેમ કંપનીઓ વધુ ઓટોમેશન તરફ આગળ વધે છે, તેમ આધુનિક ભૂમિકાઓ માટે કાર્યબળને તાલીમ આપવાનો ખર્ચ વધે છે. જો સ્થાનિક પ્રતિભા પૂલ તકનીકી રીતે કુશળ ન હોય, તો કંપનીઓને ભરતી ખર્ચ વધી શકે છે અથવા મર્યાદિત પ્રતિભા પર આધાર રાખવાની ફરજ પડી શકે છે, જે નફાના માર્જિન પર દબાણ લાવી શકે છે. રોકાણકારો ઘણીવાર વિશ્લેષણ કરે છે કે કંપનીઓ આંતરિક તાલીમ કાર્યક્રમોમાં કેટલી અસરકારક રીતે રોકાણ કરે છે, કારણ કે ઉદ્યોગના ફેરફારોને પ્રતિસાદ આપવામાં વ્યાપક શિક્ષણ પ્રણાલીના અંતર સામે આ ઘણીવાર એક જરૂરી બફર બની જાય છે.
રોકાણકારોએ શું ટ્રેક કરવું જોઈએ?
રોકાણકારો અને બજાર સહભાગીઓ ભારત આ બદલાવનું સંચાલન કેવી રીતે કરે છે તે માપવા માટે ઘણા સૂચકાંકો પર નજર રાખી શકે છે. મુખ્ય ધ્યાન ક્ષેત્રોમાં નેશનલ એજ્યુકેશન પોલિસીના અમલીકરણની ગતિ, કોર્પોરેટ-આગેવાની હેઠળના રિ-સ્કિલિંગ પહેલનો વિકાસ અને કૌશલ્યના મેળને ઘટાડવાના ઉદ્દેશ્યવાળા જાહેર-ખાનગી ભાગીદારીનો સમાવેશ થાય છે. વધુમાં, R&D પર સરકારી ખર્ચ અને તકનીકી માળખાકીય સુવિધાઓ પરના અપડેટ્સને ટ્રેક કરવું આવશ્યક રહેશે તે સમજવા માટે કે ભારતનું કાર્યબળ વૈશ્વિક ઓટોમેશન પ્રવાહો સાથે કેવી રીતે તાલ મિલાવી શકે છે, જે આખરે આવતા દાયકામાં દેશની સ્પર્ધાત્મકતા નક્કી કરશે.