Goldman Sachs ਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ ਕਿ Generative AI ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਭਾਰਤ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਲੇਬਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਨੂੰ 0.4% ਤੱਕ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਫਾਈਨਾਂਸ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਲਾਭ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਹੀ ਰੂਟੀਨ ਕਲੈਰੀਕਲ ਅਤੇ BPS ਨੌਕਰੀਆਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਨੈਟਵਰਕ ਸਮੇਤ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ।
Goldman Sachs Research ਦੀ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਮੁਤਾਬਕ, Generative Artificial Intelligence (Gen-AI) ਭਾਰਤ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹੁਲਾਰਾ ਦੇਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ ਦਾ 9% ਤੋਂ 17% ਤੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰਿਪੋਰਟ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਮਿਆਂ ਲਈ, AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ।
ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਬਨਾਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਖਤਰਾ
ਇਸ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ 42% ਤੋਂ 48% ਗੈਰ-ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਰਮਚਾਰੀ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, 8% ਤੋਂ 12% ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਦਾ ਵੱਧ ਖਤਰਾ ਹੈ। ਰੂਟੀਨ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕਲੈਰੀਕਲ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਸਰੀਰਕ ਮਿਹਨਤ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਪਸੀ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਸੈਕਟਰਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਮਸ਼ੀਨ ਆਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਸਾਰੀ—ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਵਿਘਨ ਪੈਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਇਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਸੇਵਾ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਅਸਰ
ਸੇਵਾ ਖੇਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। Goldman Sachs ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰ ਅਡਵਾਂਸਡ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਜ਼ ਤੋਂ ਕਾਫੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਬਿਜ਼ਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (BPS), ਟੈਲੀਕਾਮ ਅਤੇ ਪੋਸਟਲ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਕਾਰਨ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵੱਧ ਖਤਰਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਭਾਰਤੀ IT ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸੈਕਟਰ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦਾ ਵੱਧ ਹਿੱਸਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਐਕਸਪੋਰਟ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਦੇਸ਼ ਕੋਲ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 1 ਗੀਗਾਵਾਟ (GW) ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕੁੱਲ ਦਾ ਸਿਰਫ ਲਗਭਗ 1% ਹੈ। AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਡਿਜੀਟਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਹੌਲੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਐਕਸਪੋਰਟਾਂ ਸਬੰਧੀ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਕ ਜੋਖਮਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਦ (protectionism) ਕ੍ਰਾਸ-ਬਾਰਡਰ ਡਾਟਾ ਫਲੋਜ਼ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਭਾਰਤੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ ਏਕੀਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਰਥਚਾਰੇ ਦੇ ਐਕਸਪੋਰਟ-ਓਰੀਐਂਟਿਡ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸੈਕਟਰ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮਾਹੌਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ।