चीनने आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI), रोबोटिक्स आणि क्वांटम कंप्युटिंगवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी तब्बल 12,200 विद्यापीठ अभ्यासक्रम बंद केले आहेत. भारतासाठी, या बदलांमुळे एक मोठे आर्थिक आव्हान उभे राहिले आहे - कामगार वर्ग ऑटोमेशनमुळे (Automation) उत्पादक कसा राहील?
चीनमध्ये काय घडले?
चीनने आपल्या उच्च शिक्षण प्रणालीत मोठे बदल करत 12,200 पदवी अभ्यासक्रम बंद करण्याचा निर्णय घेतला आहे. याऐवजी, देश तब्बल 10,200 नवीन अभ्यासक्रम सुरू करत आहे, ज्यात विशेषतः आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI), रोबोटिक्स, क्वांटम टेक्नॉलॉजी आणि ॲडव्हान्स्ड कंप्युटिंग यांसारख्या क्षेत्रांवर भर दिला जात आहे. हा बदल, जो एकूण विद्यापीठ अभ्यासक्रमांच्या सुमारे 30% आहे, पारंपारिक कला आणि मानव्यविद्या (Arts and Humanities) यांसारख्या शाखांपासून दूर जाण्याची एक स्पष्ट दिशा दर्शवतो. भविष्यातील औद्योगिक मागणीशी शिक्षणाचे उद्दिष्ट जुळवणे, हा यामागील मुख्य उद्देश आहे. विशेष म्हणजे, चिनी प्राथमिक शाळांमध्ये आता अल्गोरिदम (Algorithm) साक्षरता हा एक मानक विषय बनला आहे.
भारतासाठी आर्थिक धोका
चीनमधील हा वेगवान बदल भारताच्या आर्थिक धोरणासाठी एक महत्त्वाचा इशारा आहे. सर्वात मोठे आव्हान 'सामूहिक अनुत्पादकतेचे' (Mass Unproductivity) आहे. भारताकडे मोठी लोकसंख्या आहे, परंतु या लाभाचे सातत्य हे मनुष्यबळाच्या गुणवत्तेवर आणि प्रासंगिकतेवर अवलंबून आहे. वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरमनुसार, 2030 पर्यंत भारताच्या 63% कर्मचाऱ्यांसाठी ऑटोमेशनच्या युगात प्रभावी राहण्यासाठी महत्त्वपूर्ण कौशल्य वृद्धी (Upskilling) आणि पुनर्बांधणीची (Reskilling) आवश्यकता असेल. जर शिक्षण प्रणालीने या तांत्रिक गरजांशी जुळवून घेतले नाही, तर देशाला दीर्घकालीन आर्थिक वाढीवर परिणाम करणारा संरचनात्मक उत्पादकता तफावत (Productivity Gap) निर्माण होण्याचा धोका आहे.
R&D खर्चातील तफावत
संशोधन आणि विकास (R&D) गुंतवणुकीची तुलना केल्यास, चीनचा 2024 मधील R&D खर्च $785 अब्ज डॉलर्सपर्यंत पोहोचला आहे. हे तंत्रज्ञानात वर्चस्व मिळविण्यासाठी सरकार-समर्थित मोठे वचन दर्शवते. याउलट, भारताचा R&D खर्च ऐतिहासिकदृष्ट्या GDP च्या 1% पेक्षा कमी राहिला आहे. राष्ट्रीय शिक्षण धोरण (NEP) 2020 द्वारे तंत्रज्ञान आणि संगणकीय विचार (Computational Thinking) अभ्यासक्रमात समाकलित करण्यासाठी सुधारणा सुरू झाल्या असल्या तरी, अंमलबजावणीचा वेग अजूनही एक महत्त्वाचा मुद्दा आहे. निधीतील ही तफावत जागतिक स्तरावर स्पर्धा करणाऱ्या अर्थव्यवस्थांप्रमाणे वेगाने प्रतिभा विकसित करण्यासाठी भारतासाठी एक आव्हान निर्माण करते.
व्यवसाय आणि उत्पादकतेवर परिणाम
कॉर्पोरेट क्षेत्रासाठी, AI आणि तांत्रिक कौशल्यांवर लक्ष केंद्रित करणे हे केवळ शिक्षणाचे प्रकरण नाही, तर व्यवसायाच्या उत्पादकतेचे (Productivity) प्रकरण आहे. जसजसे कंपन्या ऑटोमेशनकडे (Automation) वळत आहेत, तसतसे आधुनिक भूमिकांसाठी कर्मचाऱ्यांना प्रशिक्षित करण्याचा खर्च वाढत आहे. जर देशांतर्गत प्रतिभा संघ (Talent Pool) तांत्रिकदृष्ट्या सक्षम नसेल, तर कंपन्यांना भरती खर्च वाढू शकतो किंवा मर्यादित प्रतिभेवर अवलंबून राहावे लागेल, ज्यामुळे नफ्यावर (Profit Margins) दबाव येऊ शकतो. गुंतवणूकदार अनेकदा कंपन्या अंतर्गत प्रशिक्षण कार्यक्रमांमध्ये किती प्रभावीपणे गुंतवणूक करतात याचे विश्लेषण करतात, कारण उद्योग बदलांना प्रतिसाद देण्यात शिक्षण प्रणालीच्या विलंबापासून वाचण्यासाठी हे एक आवश्यक साधन बनते.
गुंतवणूकदारांनी काय पहावे?
गुंतवणूकदार आणि बाजारातील सहभागी या बदलाचे व्यवस्थापन भारत कसे करते हे पाहण्यासाठी अनेक निर्देशकांवर लक्ष ठेवू शकतात. राष्ट्रीय शिक्षण धोरणाची अंमलबजावणी, कॉर्पोरेट-नेतृत्वाखालील पुनर्बांधणी उपक्रम आणि कौशल्य जुळवणीतील तफावत कमी करण्यासाठी सार्वजनिक-खाजगी भागीदारी (Public-Private Partnerships) या प्रमुख क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित केले जाईल. याव्यतिरिक्त, R&D वरील सरकारी खर्चाचा मागोवा घेणे आणि तांत्रिक पायाभूत सुविधांवरील अद्यतने (Updates) आवश्यक असतील, जेणेकरून भारताचा मनुष्यबळ जागतिक ऑटोमेशन ट्रेंडच्या (Automation Trends) गतीने धावू शकेल की नाही हे समजेल. हेच येणाऱ्या दशकात देशाची स्पर्धात्मकता (Competitiveness) निश्चित करेल.