भारत में छात्र और युवा प्रोफेशनल अपनी स्किल्स बढ़ाने के लिए तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपना रहे हैं। लेकिन, इस बढ़ते चलन के बावजूद एक बड़ी खाई नज़र आ रही है, क्योंकि करीब **50%** यूज़र्स सिर्फ **10** शहरों में सिमट कर रह गए हैं। AI से सीखने में दिलचस्पी तो ज़बरदस्त है, लेकिन डेटा बताता है कि AI से मिले सर्टिफिकेशन को नौकरी के लायक स्किल्स में बदलना एक चुनौती बना हुआ है, जिससे शिक्षा और रोज़गार के क्षेत्र में मुश्किलें खड़ी हो गई हैं।
भारतीय छात्र और प्रोफेशनल अपनी रोज़मर्रा की पढ़ाई में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को तेज़ी से शामिल कर रहे हैं। Gen Z की अगुवाई वाला यह बदलाव, उम्मीदवारों के परीक्षा की तैयारी करने और पेशेवरों के अपस्किलिंग (upskilling) के तरीके को बदल रहा है। हालाँकि, इस बढ़ते चलन के पीछे, इस क्षेत्र को समान पहुंच (equitable access) और AI-संचालित सर्टिफिकेशन के असली मूल्य को लेकर एक जटिल हकीकत का सामना करना पड़ रहा है।
जहाँ AI छात्रों को जटिल विषयों को समझने और कोडिंग या कम्युनिकेशन जैसे कामों में मदद कर रहा है, वहीं इसकी पहुंच अभी भी असमान है। हालिया आंकड़ों से पता चलता है कि भारत में लगभग 50% AI यूज़र्स सिर्फ टॉप 10 शहरों में केंद्रित हैं, जबकि ये शहर देश की कुल आबादी का 10% से भी कम हैं। यह एकाग्रता एक बड़ा क्षमता गैप (capability gap) पैदा करती है, जिससे यह सवाल उठता है कि क्या AI शिक्षा में असमानता की खाई को पाटेगा या उसे और चौड़ा करेगा।
चुनौती सिर्फ पहुंच तक सीमित नहीं है, बल्कि स्किल डेवलपमेंट की गुणवत्ता और प्रासंगिकता तक फैली हुई है। प्रधानमंत्री कौशल विकास योजना (PMKVY) 4.0 के 30 जून, 2026 तक के आंकड़ों के अनुसार, AI-संबंधित भूमिकाओं में नामांकित केवल 47.6% उम्मीदवारों ने सफलतापूर्वक सर्टिफिकेशन हासिल किया है। यह दर्शाता है कि उच्च रुचि के बावजूद, नामांकन से प्रवीणता तक का मार्ग सीधा नहीं है। व्यापक श्रम बाजार के लिए, यह एक लगातार 'तैयारी गैप' (readiness gap) पैदा करता है, जहाँ स्नातक सर्टिफिकेशन तो रख सकते हैं, लेकिन नियोक्ताओं द्वारा आवश्यक व्यावहारिक, डे-वन स्किल्स की कमी रखते हैं।
कॉर्पोरेट अपस्किलिंग (Corporate upskilling) भी एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ एक अलग ट्रेंड देखने को मिल रहा है। 2026 के एक अध्ययन में कहा गया है कि पेशेवरों के बीच AI प्रोग्राम नामांकन का 66% गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि से आ रहा है, और वरिष्ठ नेतृत्व कार्यस्थल में AI की समझ को बढ़ावा देने के लिए सक्रिय रूप से जोर दे रहा है। यह कॉर्पोरेट क्षेत्र में AI-संबंधित प्रशिक्षण की उच्च मांग को इंगित करता है। हालाँकि, कौशल विकास और उद्यमिता मंत्रालय ने अभी तक AI-संबंधित स्किल्स की विशिष्ट मांग या वर्तमान कार्यबल गैप का कोई औपचारिक राष्ट्रीय मूल्यांकन नहीं किया है, जिससे हितधारकों को सीमित सार्वजनिक डेटा के साथ इस मांग से निपटना पड़ रहा है।
निवेशकों और पर्यवेक्षकों को ध्यान देना चाहिए कि यह क्षेत्र वर्तमान में कई दीर्घकालिक जोखिमों से जूझ रहा है। उपकरणों के असमान भौगोलिक वितरण के अलावा, अकादमिक अखंडता (academic integrity) के बारे में लगातार चिंताएं हैं और यदि छात्र गहन समझ के बजाय दक्षता के लिए AI पर निर्भर रहते हैं तो यह महत्वपूर्ण सोच (critical thinking) को कम कर सकता है। इसके अलावा, जबकि नई AI-संचालित भूमिकाएं उभर रही हैं, तीव्र ऑटोमेशन के साथ औपचारिक विनिर्माण नौकरियों की धीमी वृद्धि 35 वर्ष से कम आयु वर्ग के लिए उच्च बेरोजगारी दरों में योगदान करती है।
अगला महत्वपूर्ण ट्रेंड यह देखना होगा कि शैक्षणिक संस्थान और सरकार AI एकीकरण को बढ़ावा देने और कठोर, व्यावहारिक सीखने की आवश्यकता के बीच कैसे संतुलन बनाते हैं। कार्यबल स्किल गैप मूल्यांकन (workforce skill gap assessments) और AI-सर्टिफिकेशन फ्रेमवर्क के विकास पर भविष्य के अपडेट, यह समझने के लिए महत्वपूर्ण होंगे कि क्या ये प्रशिक्षण कार्यक्रम भारतीय कार्यबल को विकसित हो रहे नौकरी बाजार के लिए प्रभावी ढंग से तैयार कर रहे हैं।