ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ TCS, Infosys, HCLTech, Wipro, ਅਤੇ Tech Mahindra, ਆਪਣੀ ਬੈਂਚ ਸਟਰੈਂਥ (ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ) ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ **20-30%** ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2027 ਤੱਕ ਲਗਭਗ **8-10%** ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ AI (Artificial Intelligence) ਰਾਹੀਂ ਕੰਮਕਾਜੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਮੰਗ ਅਨੁਸਾਰ ਭਰਤੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ (Profit Margins) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਭਾਰਤ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Tata Consultancy Services (TCS), Infosys, HCLTech, Wipro, ਅਤੇ Tech Mahindra ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ (Human Resources) ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੰਡਸਟਰੀ ਹੁਣ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ 'ਬੈਂਚ' (ਯਾਨੀ ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜੋ ਪੇ-ਰੋਲ 'ਤੇ ਹਨ ਪਰ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਨਹੀਂ ਹਨ) ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰਥਾ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਲਗਭਗ 20% ਤੋਂ 30% ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਬੈਂਚ 'ਤੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਸਨ। ਪਰ ਹੁਣ, ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2027 ਤੱਕ ਇਸ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ 8-10% ਤੱਕ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
AI ਅਤੇ ਮੰਗ-ਆਧਾਰਿਤ ਭਰਤੀ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ (Operational Efficiency) ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੋਡਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ (Productivity) ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਬਾਏ ਵਰਕਫੋਰਸ (Standby Workforce) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘੱਟ ਗਈ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਭਰਤੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਮੰਗ-ਆਧਾਰਿਤ (Demand-driven) ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ, ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਨਾ ਕਿ ਭਵਿੱਖੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ।
ਇਹ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਦਲਾਅ ਮਾਰਜਿਨ ਦਬਾਅ (Margin Pressure) ਦਾ ਵੀ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੂਰੇ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਮਾਲੀਆ ਵਾਧਾ (Revenue Growth) ਹੌਲੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਮੁਨਾਫੇ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਰਾਂ (Utilization Rates - ਯਾਨੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ) ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਬੈਂਚ ਨੂੰ ਲੀਨ (Lean) ਰੱਖ ਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਵਿਹਲੇ ਪੇ-ਰੋਲ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਫਾਇਦਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਰਜਿਨ (Operating Margins) ਨੂੰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਬੈਂਚ 'ਤੇ ਬਿਤਾਇਆ ਸਮਾਂ ਵੀ ਘੱਟ ਕੇ ਲਗਭਗ 30-45 ਦਿਨ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ 45-60 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਹੈ।
ਵਰਕਫੋਰਸ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸਿਖਲਾਈ (Reskilling)
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਪਤਲੀ ਬੈਂਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (Job Security) ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਦਾ ਧਿਆਨ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਛਾਂਟੀ (Mass Redundancy) ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਆਕਾਰ ਦੇਣ 'ਤੇ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਤੋਂ AI, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮੁੜ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ (Reskilling Programs) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਤਿਭਾ (Talent) ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ (Surgical) ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਭਰਤੀ ਵੀ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। TCS ਆਪਣੇ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿੱਖਿਆ (Project-based learning) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ Infosys ਫਰੰਟੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। Tech Mahindra ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੈਂਪਸ ਭਰਤੀ (Campus Recruitment) ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Wipro ਇਨ੍ਹਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਪਵਾਦ ਵਜੋਂ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਭਰਤੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਬਿੰਦੂ (Investor Monitorables)
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Investors) ਲਈ, ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਘੱਟ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (Service Quality) ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਤਿਮਾਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ (Quarterly Results) ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਯੋਗ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (Metric) ਕਰਮਚਾਰੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਰਾਂ (Employee Utilization Rates) ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਰਜਿਨ (Operating Margins) ਹੋਣਗੇ। ਜੇਕਰ ਕੰਪਨੀਆਂ AI-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਾਰਜਾਂ (AI-integrated Operations) ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਮੰਗ ਵਾਧਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜੋਖਮ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਲੀਨ ਬੈਂਚ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਦਬਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।