रेगलाब द्वारा ओपनएआई, जो चैटजीपीटी का डेवलपर है, के अनुरोध पर किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को लागू करने की क्षमता 2027 और 2030 के बीच ब्राजील के सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) में 986.7 बिलियन रियाल तक जोड़ने की है।
इस सर्वेक्षण ने राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था के बारह महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर प्रौद्योगिकी के संभावित प्रभाव का मूल्यांकन किया। अनुमानित राशि, जिसे पहले ही वर्तमान मूल्यों में परिवर्तित कर दिया गया है और सालाना 13% की सेलिक दर से समायोजित किया गया है, 2026 के अनुमानित जीडीपी का लगभग 7.6% है, जो 12.9 ट्रिलियन रियाल है।
शोधकर्ताओं के अनुसार, एआई इन चार वर्षों में जीडीपी के 2.77% के बराबर संचयी प्रभाव उत्पन्न कर सकता है, जिससे प्रौद्योगिकी से जुड़ी अर्थव्यवस्था में औसतन 0.69 प्रतिशत अंक की वार्षिक वृद्धि होगी।
लाभों की प्राप्ति के कारक
अध्ययन के जिम्मेदार लोगों ने इस बात पर जोर दिया कि ये लाभ तुरंत साकार नहीं होंगे। इस क्षमता की प्राप्ति सीधे तौर पर इस बात से जुड़ी है कि कंपनियां, श्रमिक और सरकारी निकाय नई तकनीकी उपकरणों को कितनी जल्दी अपनाते हैं।
जांचे गए क्षेत्रों में, विनिर्माण उद्योगों ने सबसे अधिक लाभ की क्षमता दिखाई, जिसमें 2027 और 2030 के बीच कच्चे माल और इनपुट को नए उत्पादों में बदलने वाली गतिविधियों के लिए 264.2 बिलियन रियाल का अनुमान है। इसके बाद सेवा गतिविधियों का स्थान रहा, जिसमें 165.4 बिलियन रियाल थे, और व्यापार क्षेत्र ने 131.2 बिलियन रियाल हासिल किए।
अध्ययन एआई के प्रभावों को दो मुख्य तरीकों से विभाजित करता है: कर्मचारियों की उत्पादकता में वृद्धि और मशीनरी, उपकरणों और उत्पादन संरचनाओं की दक्षता में वृद्धि। मॉडल परिदृश्य में, कुल प्रभाव का 65% कार्य उत्पादकता में वृद्धि से आता है, जबकि शेष 35% पूंजी की बढ़ी हुई दक्षता के कारण है।
एआई के प्रभाव में क्षेत्रीय भिन्नताएं
यह प्रभाव अनुपात आर्थिक गतिविधि की प्रकृति के आधार पर काफी भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, कृषि में, 92% प्रभाव पूंजी द्वारा अवशोषित किया जाएगा। यह क्षेत्र मुख्य रूप से बुनियादी ढांचे, मशीनों और उत्पादन उपकरणों में एआई के एकीकरण से प्रेरित होकर 48.2 बिलियन रियाल के लाभ जमा कर सकता है।
इसके विपरीत, संज्ञानात्मक कार्यों के मजबूत सांद्रण वाले क्षेत्रों में, श्रमिकों की उत्पादकता पर प्रभाव सबसे प्रमुख होगा। उदाहरण के लिए, वित्त में, अनुमानित प्रभाव का 87% काम से जुड़ा होगा, जो विश्लेषण किए गए बारह क्षेत्रों में सबसे बड़ा प्रतिशत है। बैंक, बीमाकर्ता और निवेश प्रबंधक दावों के वर्गीकरण, जोखिम मूल्यांकन, ग्राहक सेवा और दस्तावेज़ समीक्षा जैसे कार्यों में एआई लागू कर सकते हैं।
सूचना और संचार खंड में, जिसमें दूरसंचार कंपनियां, डेटा सेंटर और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स शामिल हैं, अनुमानित प्रभाव 49.3 बिलियन रियाल तक पहुंचता है, जिसमें 97% प्रभाव कार्य कारक से संबंधित है। एक उद्धृत उदाहरण प्रशासनिक सहायक है, जिसके दोहराए जाने वाले और कोडनीय कार्य, जैसे डेटा प्रविष्टि, एजेंडा समेकन और दस्तावेज़ वर्गीकरण, स्वचालन के लिए अधिक प्रवण होंगे।
दूसरी ओर, एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर एआई का उपयोग प्रक्रियाओं को तेज करने के लिए कर सकता है, जैसे दस्तावेज़ीकरण और कोड सुधार उत्पन्न करना, ऐसी गतिविधियों को बनाए रखते हुए जिनके लिए पेशेवर जिम्मेदारी के तहत निर्णय, समन्वय और परियोजना परिभाषा की आवश्यकता होती है।
ब्राजील के लिए चुनौतियां और सिफारिशें
मात्रात्मक क्षमता के बावजूद, शोध इंगित करता है कि विकसित अर्थव्यवस्थाओं की तुलना में ब्राजील में एआई को अपनाना अधिक क्रमिक होने की संभावना है। कंपनियों के बीच असमानता, उच्च ऋण लागत, व्यावसायिक योग्यता में कमियां और बुनियादी ढांचे की बाधाओं जैसे कारकों को उजागर किया गया है।
पूर्वानुमान बताते हैं कि 2030 तक, कार्य उत्पादकता में वृद्धि से जुड़े संभावित लाभों का 66.6% और अधिक कुशल संरचनाओं और उपकरणों से जुड़े लाभों का 62.4% प्राप्त किया जा चुका होगा।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि 986.7 बिलियन रियाल एक अनुमानित क्षमता का प्रतिनिधित्व करते हैं, न कि विकास की गारंटी; इसकी प्राप्ति प्रौद्योगिकी को अपनाने की गति और देश की नियामक, शैक्षिक और संस्थागत स्थितियों पर निर्भर करती है।
अध्ययन कई कार्रवाइयों का सुझाव देता है ताकि ब्राजील इस क्षमता को वास्तविक आर्थिक लाभों में बदल सके। इनमें शामिल हैं प्रतिस्थापन योग्य कार्यों में पेशेवरों का पुनर्कौशल, ग्रामीण डिजिटल बुनियादी ढांचे का विस्तार और कम उत्पादक कंपनियों को एआई लागू करने के लिए प्रोत्साहन बनाना।
लेखक एक स्थिर नियामक ढांचे, शासन नीतियों, खुले डेटा के उपयोग और सार्वजनिक सेवाओं में प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग की भी वकालत करते हैं। निष्कर्ष निकाला जाता है कि इन लाभों का प्रभावी कार्यान्वयन न केवल तकनीकी प्रगति पर निर्भर करता है, बल्कि एक अनुकूल संस्थागत, नियामक और शैक्षिक वातावरण स्थापित करने की क्षमता पर भी निर्भर करता है जो इसके व्यापक और उत्पादक प्रसार का समर्थन करता है।