भारत का मजबूत आईटी सेक्टर, जो 5.4 मिलियन से अधिक लोगों को रोज़गार देता है और देश की GDP में लगभग 10% का योगदान देता है, अब एक बड़े बदलाव के लिए तैयार है। भारत की मंशा AI का उपयोग सिर्फ 'वर्ल्ड्स बैक ऑफिस' के तौर पर अपनी भूमिका बनाए रखने के लिए नहीं, बल्कि एक नई 'इमेजिनेशन इकोनॉमी' के रूप में उभरने की है।
AI स्ट्रैटेजी: पहले भारत की समस्याएं, फिर समाधान
सिलिकॉन वैली के रास्ते पर चलने के बजाय, भारत की AI स्ट्रैटेजी देश की अनूठी घरेलू चुनौतियों को प्राथमिकता देती है। NITI Aayog और McKinsey द्वारा संयुक्त रूप से तैयार की गई 'AI for Viksit Bharat' नामक रिपोर्ट का अनुमान है कि एग्रीकल्चर (कृषि), हेल्थकेयर (स्वास्थ्य सेवा) और एजुकेशन (शिक्षा) जैसे महत्वपूर्ण सेक्टर्स में AI का प्रभावी ढंग से उपयोग भारत की GDP को 8% तक बढ़ा सकता है। भारतीय समस्याओं के समाधान पर यह ज़ोर, राष्ट्रीय नेतृत्व के लिए एक ठोस रोडमैप तैयार करता है।
AI से हेल्थकेयर को मिलेगा बूस्ट
फिलहाल देश की GDP का केवल 2.4% हेल्थकेयर पर खर्च हो रहा है। ऐसे में AI इन महत्वपूर्ण गैप्स को पाटने के लिए एक शक्तिशाली समाधान पेश करता है। NITI Aayog के एक पेपर में बताए गए वर्नाक्युलर AI प्लेटफॉर्म्स, जो ग्रामीण इलाकों में मेडिकल सलाह देने में सहायता कर सकते हैं, लीडरशिप की दिशा में व्यावहारिक कदम हैं।
AI से एग्रीकल्चर में सुधार
एग्रीकल्चर, जिस पर 65% आबादी निर्भर है, में AI फसल रोगों का पूर्वानुमान लगाने और मिट्टी के स्वास्थ्य का विश्लेषण करने जैसी ज़रूरतों को पूरा कर सकता है। एग्रीटेक (Agritech) में इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी (IP) को बढ़ावा देना भी महत्वपूर्ण है; वर्तमान में, चीनी कंपनियों के 22% की तुलना में केवल 6% भारतीय टेक कंपनियां सालाना पेटेंट फाइल करती हैं। यह फ़ूड सिक्योरिटी (खाद्य सुरक्षा) और एक्सपोर्ट पोटेंशियल (निर्यात क्षमता) को बदलने का एक बड़ा अवसर दिखाता है।
AI से शिक्षा तक पहुँच में क्रांति
यूनियन बजट 2026-27 के आवंटन, जिसमें एजुकेशन में AI के लिए ₹500 करोड़ और संबंधित इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ₹2,000 करोड़ शामिल हैं, AI के रणनीतिक महत्व को दर्शाते हैं। असली गेम-चेंजर भारत के 250 मिलियन स्कूली बच्चों को पर्सनलाइज्ड लर्निंग (व्यक्तिगत शिक्षा) प्रदान करना है। लोकलाइज्ड AI ट्यूटर्स शिक्षा का लोकतंत्रीकरण कर सकते हैं और भारत को एक अग्रणी देश के रूप में स्थापित कर सकते हैं, बशर्ते कि उन्हें विविधता और स्केल को ध्यान में रखकर विकसित किया जाए।
AI डेवलपमेंट के लिए सबक
पिछले बड़े टेक्नोलॉजी प्रोजेक्ट्स से सबक लेते हुए, भारत को अत्यधिक सेंट्रल प्लानिंग (अत्यधिक केंद्रीकृत योजना) से बचना होगा, जो जापान की फिफ्थ जनरेशन कंप्यूटर प्रोजेक्ट में देखी गई एक कमी थी। अमेरिकी मॉडल, जहां DARPA जैसे सरकारी-फंडेड इंफ्रास्ट्रक्चर ने प्राइवेट इनोवेशन के लिए नींव रखी, का अनुकरण किया जा सकता है। इसी तरह, ताइवान की सेमीकंडक्टर डेवलपमेंट स्ट्रैटेजी की तरह धैर्यपूर्ण कैपिटल (Patient Capital) और दीर्घकालिक समर्थन महत्वपूर्ण है। भारत ने UPI और इंडिया स्टैक जैसे ओपन इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म्स के साथ शानदार सफलता दिखाई है, जो उत्प्रेरक सरकारी कार्रवाई और गतिशील प्राइवेट सेक्टर एंटरप्राइज (निजी क्षेत्र के उद्यम) का एक शक्तिशाली संयोजन प्रदर्शित करता है।
प्राइवेट सेक्टर की अहम भूमिका
भारत के प्राइवेट सेक्टर, जिसमें 100 से अधिक यूनिकॉर्न्स हैं, को भी अपने निवेश फोकस को मोड़ने की ज़रूरत है। वर्तमान में, 10% से कम फंडेड स्टार्टअप्स ग्रामीण चुनौतियों का समाधान कर रहे हैं। स्वदेशी, भारत-विशिष्ट AI सॉल्यूशंस विकसित करने में बोल्ड निवेश ही वास्तव में एक 'इमेजिनेशन इकोनॉमी' बनाने के लिए आवश्यक होंगे। भारत के सामने एक स्पष्ट विकल्प है: क्या यह दूसरों के भाग्य को कोड करने में मदद करेगा, या AI डेवलपमेंट का नेतृत्व करने के लिए अपनी कल्पना को फिर से हासिल करेगा?