సాంకేతిక రంగంలో AI స్కిల్స్ డిమాండ్ 2020 నుంచి దాదాపు **17 రెట్లు** పెరిగింది. ఇప్పుడు టెక్ జాబ్ పోస్టింగ్స్లో **15.4%** ఈ స్కిల్స్ గురించి ప్రస్తావిస్తున్నారు. టెక్నాలజీయేతర రంగాల్లో కూడా **6 రెట్లు** పెరుగుదల కనిపించడం, ఉద్యోగుల అవసరాల్లో వస్తున్న మార్పులను సూచిస్తోంది. ఈ స్పెషలైజ్డ్ స్కిల్స్ ఉన్నవాళ్లు అనేక పరిశ్రమల్లో ఎక్కువ జీతాలు అందుకుంటున్నారు.
భారతీయ కార్యాలయాల్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) వాడకం వేగంగా విస్తరిస్తోంది. 2026 వరల్డ్ AI డే రిపోర్ట్ ప్రకారం, టెక్నాలజీ ఉద్యోగాల్లో AI నైపుణ్యం అవసరం 0.9% (2020) నుంచి **15.4%**కి చేరింది. ఇది దాదాపు 17 రెట్ల పెరుగుదల. అంటే, కంపెనీలు AIని ప్రయోగాత్మకంగా వాడటం నుంచి, తమ కీలక వ్యాపార ప్రక్రియల్లో భాగం చేసుకుంటున్నాయని అర్థమవుతోంది.
ఐటీ రంగం దాటి విస్తరణ
AI వాడకం కేవలం సాఫ్ట్వేర్ డెవలప్మెంట్, ఇంజనీరింగ్ టీమ్లకే పరిమితం కాలేదు. టెక్నాలజీయేతర ఉద్యోగాల్లో కూడా AI స్కిల్స్ అవసరం 6 రెట్లు పెరిగింది. 2020లో 0.26% ఉన్న ఈ నిష్పత్తి, 2026 నాటికి **1.59%**కి చేరుకుంది. బిజినెస్ ఆపరేషన్స్, మార్కెటింగ్, హెచ్ఆర్ వంటి విభాగాల్లో కూడా సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవడానికి AI టూల్స్ వాడకం తప్పనిసరి కానుంది.
జీతాల్లో బోనస్, సీనియర్ నియామకాలు
AI నైపుణ్యాలున్నవారికి మంచి ఆర్థిక ప్రయోజనం లభిస్తోంది. ఐటీ, నాన్-ఐటీ విభాగాల్లో AI పరిజ్ఞానం ఉన్నవారు, లేనివారితో పోలిస్తే ఎక్కువ జీతాలు పొందుతున్నారని డేటా చెబుతోంది. గత నాలుగేళ్లలో AI-సంబంధిత ఉద్యోగాల్లో జీతాల పెరుగుదల, సాధారణ వేతనాల పెరుగుదలను అధిగమించింది. ఇది ఈ నైపుణ్యాలకు కంపెనీలు ఎంత విలువ ఇస్తున్నాయో తెలియజేస్తుంది.
ప్రస్తుతం కంపెనీలు సీనియర్ టాలెంట్ వైపు చూస్తున్నాయి. పెద్ద ఎత్తున AI అమలు ప్రాజెక్టులకు నాయకత్వం వహించేందుకు 13 నుంచి 16 ఏళ్ల అనుభవం ఉన్నవారిని, లేదా 16 ఏళ్లపైగా అనుభవం ఉన్నవారిని ఎక్కువగా నియమించుకుంటున్నాయి. ప్రాథమిక పనులు కాకుండా, సంస్థాగత మార్పులకు మార్గనిర్దేశం చేయగల అనుభవజ్ఞులైన నాయకులను నియమించడం వీరి వ్యూహం.
ఏయే విభాగాల్లో ఎక్కువ వాడకం?
AI వాడకం అన్ని విభాగాల్లో ఒకేలా లేదు. ప్రొడక్ట్ మేనేజ్మెంట్, డేటా సైన్స్, సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ విభాగాల్లోని నిపుణులు AI టూల్స్ను ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నారు. ఈ విభాగాల్లో AI నైపుణ్యం ఒక అదనపు అర్హత నుంచి ప్రామాణిక అవసరంగా మారింది. పెట్టుబడిదారులకు, ఇది AIని ఉపయోగించి ఉత్పాదకతను పెంచుకునే కంపెనీలను, వర్క్ఫోర్స్ను అప్స్కిల్ చేయడంలో సవాళ్లను ఎదుర్కొనే కంపెనీలను గుర్తించడానికి ఒక సూచన. AI-స్కిల్డ్ టాలెంట్ కోసం పెరిగిన ఖర్చును, అధిక ఉత్పత్తి, ఆవిష్కరణలుగా మార్చడంలో కంపెనీలు ఎంత సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయనే దానిపై దీర్ఘకాలిక లాభదాయకత ఆధారపడి ఉంటుంది.