गोल्डमैन सैक्स ने तेल की कीमतों में कमी और एआई के विकास के कारण 2027 में वैश्विक अर्थव्यवस्था में तेजी आने का अनुमान लगाया

भारत के दूसरे स्तर के शहर में एक छोटी रचनात्मक एजेंसी के प्रमुख के साथ हाल ही में हुई बातचीत से पता चला है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का प्रभाव केवल सामग्री उत्पादन में तेजी लाने से कहीं अधिक है। इसके बजाय, एआई ने रोटोस्कोपिंग, नियमित संपादन और परियोजना प्रबंधन के कुछ हिस्सों जैसे प्रक्रियाओं को स्वचालित कर दिया है। इसके कारण, अब यह छोटी टीम उन परियोजनाओं को संभाल रही है जिनके लिए पहले बाहरी फ्रीलांसरों को नियुक्त करने की आवश्यकता होती थी।

लेखक का मानना है कि कुछ अधिक मौलिक हो रहा है: एआई वैश्विक बाजार को जटिल सेवाएं प्रदान करने के लिए आवश्यक कंपनी के पैमाने की मांगों को बदल रहा है। भारत के लिए, यह एक साथ एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करता है और कई कठिन प्रश्न भी उठाता है।

वित्तीय वर्ष 26 में भारत के सेवा निर्यात $421.3 बिलियन तक पहुंच गया, जो पिछले वर्ष के $387.5 बिलियन की तुलना में वृद्धि है, जिसमें आईटी और व्यावसायिक सेवाएं प्रमुख योगदानकर्ता हैं। पिछले तीन दशकों में, आईटी सेवा उद्योग एक सरल सूत्र पर आधारित रहा है: अधिक ग्राहकों को आकर्षित करना और अधिक कर्मचारियों को नियुक्त करना। एआई इस मॉडल को चुनौती दे रहा है।

कोडिंग, परीक्षण, अनुसंधान, दस्तावेज़ीकरण और ग्राहक सहायता भारतीय आउटसोर्सिंग की रीढ़ हैं, और इन क्षेत्रों में एआई सबसे तेज प्रगति दिखा रहा है। NASSCOM के अनुमान के अनुसार, वित्तीय वर्ष 26 में भारतीय प्रौद्योगिकी उद्योग ने एआई सेवाओं से $10-12 बिलियन अर्जित किए, जबकि कुल राजस्व 6.1% बढ़कर $315 बिलियन हो गया। हालांकि भर्ती जारी है, कर्मचारियों की कुल संख्या में केवल 2.3% की वृद्धि हुई है, जिससे राजस्व और कर्मचारियों की संख्या के बीच संबंध कमजोर हो गया है।

यह बदलाव मानव क्षमता बेचने पर बनी मॉडल को खतरे में डालता है। हालांकि, यदि इसे पांच लोगों की कंपनी के दृष्टिकोण से देखा जाए, तो तस्वीर बिल्कुल अलग है।

छोटी सेवा फर्मों को हमेशा थ्रूपुट की समस्या का सामना करना पड़ा है: किसी बड़ी परियोजना को जीतने के लिए, उन्हें उसे पूरा करने में सक्षम संगठन बनाना पड़ता था। अब एआई क्षमता को कर्मचारियों की संख्या से अलग करना शुरू कर रहा है। लेखक ने व्यक्तिगत रूप से 15 कर्मचारियों और 22 एआई एजेंटों वाली एक मार्केटिंग फर्म के संस्थापक के काम में इसे देखा है, जो सात से अधिक देशों के ग्राहकों को सेवा प्रदान करती है। संस्थापक प्रत्येक कार्य को तीन श्रेणियों में वितरित करता है: मैन्युअल कार्य, जैसे प्रारंभिक परिचय के लिए कॉल, जानबूझकर एआई के दायरे से बाहर रखे जाते हैं; एआई-सहायता प्राप्त कार्यों में, एआई 85-95% काम करता है, और व्यक्ति बाकी की जांच करता है; पूरी तरह से स्वचालित कार्य, जैसे बाजार अनुसंधान, शुरू से अंत तक किए जाते हैं, और एकमात्र मानवीय कदम ग्राहक को रिपोर्ट भेजना होता है। इस बीच, फर्म के बजट का लगभग 40% कर्मियों के बजाय एआई एजेंटों और सॉफ्टवेयर पर खर्च किया जाता है। संस्थापक बताता है कि मार्जिन 60-70% है, जो एक विशिष्ट एजेंसी के 20-25% से काफी अधिक है।

यहां तक कि प्रारंभिक परिचय की प्रक्रिया भी बदल गई है। ब्रिटेन के एक ग्राहक ने मार्केटिंग फर्म के संस्थापक को बताया कि वह Perplexity में केवल एक चैट के भीतर फर्म को ढूंढने, मूल्यांकन करने और सौदा करने में सक्षम था।

सीमा पार भुगतानों का उपयोग यह दर्शाता है कि हजारों भारतीय उद्यम विदेश से भुगतान प्राप्त करते हैं, और यह उल्लेखनीय है कि वे कितने छोटे हैं। पिछले 12 महीनों में 347 व्यक्तिगत पेशेवरों ने विदेशी ग्राहकों से $100,000 से अधिक कमाए, और दो से दस लोगों की 117 टीमों ने $250,000 से अधिक कमाए। निर्यातकों का आधार भी बढ़ रहा है: विदेशी ग्राहकों को त्रैमासिक रूप से बिल भेजने वाले निर्यातकों की संख्या सात तिमाहियों में लगभग पांच गुना बढ़ गई है - लगभग 2800 से 13,900 तक। इस वृद्धि का कुछ हिस्सा इसलिए है क्योंकि अधिक कंपनियां नेटवर्क में शामिल हो रही हैं, न कि केवल नए निर्यातकों के आने के कारण। फिर भी, माध्य बिल लगभग $1500 रहा, जो इंगित करता है कि बहुत कम लोग बड़े सौदे नहीं कर रहे हैं, बल्कि बहुत अधिक लोग बेच रहे हैं। इन निर्यातकों में से अस्सी प्रतिशत के दस या उससे कम कर्मचारी हैं।

एआई, मशीन लर्निंग, डेटा या स्वचालन के क्षेत्र में निर्यातक लगभग नौ गुना बढ़े हैं, और उनका माध्य बिल लगभग दोगुना है। वे मात्रा का लगभग 2% बनाते हैं, इसलिए यह अभी भी एक प्रवृत्ति से अधिक एक क्षेत्र है। उनमें से एक, अकेले एआई और मशीन लर्निंग सलाहकार, ने केवल चार खरीदारों से 12 महीनों में अमेरिका के ग्राहकों से लगभग $266,000 कमाए। यह असामान्य नहीं है, लेकिन दस साल पहले ऐसे काम के लिए एक पूर्ण फर्म की आवश्यकता होती।

यदि भारत का एआई के प्रति जवाब केवल कम लोगों के साथ उसी आउटसोर्सिंग कार्य को करना और ग्राहकों के लिए कीमतें कम करना है, तो यह उत्पादकता बढ़ा सकता है, लेकिन वैश्विक मूल्य श्रृंखला में देश की स्थिति में मौलिक रूप से सुधार नहीं करेगा। अधिक महत्वपूर्ण अवसर उत्पादन क्षमताओं को बेचने से विशेषज्ञता और परिणामों को बेचने में बदलाव है।

एआई 500 ग्राहक वार्तालापों का विश्लेषण कर सकता है, लेकिन यह स्वतंत्र रूप से यह तय नहीं कर सकता है कि व्यवसाय की भविष्य की गतिविधि किस ग्राहक समस्या के आसपास बनाई जानी चाहिए। यह सॉफ्टवेयर उत्पन्न कर सकता है, लेकिन किसी को अभी भी यह समझना होगा कि क्या बनाना है, यह ग्राहक के संगठन में कैसे फिट होगा, और विफलता की स्थिति में जिम्मेदारी लेनी होगी। मूल्य अधिक से अधिक सही प्रश्न पूछने, विषय ज्ञान लागू करने, निर्णय लेने और अंतिम परिणाम की जिम्मेदारी लेने की क्षमता में निहित है।

यह गहन विशेषज्ञता को कम करने के बजाय और अधिक मूल्यवान बना सकता है। आइए एक भारतीय विशेषज्ञ पर विचार करें जिसने बीमा दावों, सेमीकंडक्टर डिजाइन, फार्मास्युटिकल विनियमन, आपूर्ति श्रृंखला या वित्तीय जोखिमों का अध्ययन करने में 15 साल बिताए हैं। ऐसा व्यक्ति अब अपने उद्योग ज्ञान को उपकरणों के साथ जोड़ सकता है जो एक व्यक्ति की क्षमताओं का काफी विस्तार करते हैं। भारत में ऐसे विशेषज्ञों की कमी नहीं है। 2024-25 के आर्थिक अवलोकन के अनुसार, देश STEM विशेषज्ञों के विश्व स्तर पर 28% और सॉफ्टवेयर विकास में विश्व प्रतिभा का 23% प्रदान करता है। नए प्रकार की गतिविधियां सामने आ रही हैं। लेखक एक स्पष्ट उदाहरण देता है: कोच्चि में एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर अल्ट्रासाउंड छवियों पर अंगों को चिह्नित करने और असामान्यताओं को चिह्नित करने में एक सप्ताह बिताती है। वह सीधे रोगियों का इलाज नहीं करती है; वह अमेरिका में अस्पतालों के लिए विकसित एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने में मदद करती है।

एक समस्या मौजूद है। भारत की निर्यात संरचना ऐसी कंपनियों के लिए डिज़ाइन की गई थी जिनमें वित्तीय विभाग थे। निर्यात दस्तावेज़ीकरण, जीएसटी कर दाखिल करना, विदेशी मुद्रा रूपांतरण और बैंक समाधान के लिए एक बैक-ऑफिस कर्मचारी की आवश्यकता होती है जो इन मामलों को संभालता है। कैलिफ़ोर्निया और लंदन में कई मुद्राओं में ग्राहकों को बिल भेजने वाली पांच लोगों की फर्म के पास ऐसा कोई विशेषज्ञ नहीं है। फिर भी, यह सालाना सीमाओं के पार सैकड़ों हजारों डॉलर स्थानांतरित कर सकती है। यदि एआई काम करने के लिए आवश्यक टीम को कम करता है, लेकिन संस्थापक अभी भी हर महीने कागजी कार्रवाई और नियामक अनुपालन पर घंटों खर्च करता है, तो बाधा बस स्थानांतरित हो जाती है। नियामकों, बैंकों और व्यापक फिनटेक पारिस्थितिकी तंत्र को सीमा पार अनुपालन को उतना ही आसान बनाने की आवश्यकता है जितना कि वे उन व्यवसायों के लिए हैं जिनकी वे सेवा करते हैं।

भारत के भविष्य के सेवा दिग्गज बिल्कुल भी दिग्गजों की तरह नहीं दिख सकते हैं। भारत के सेवा निर्यात का पहला युग लाखों योग्य लोगों को बड़े संगठनों में एकजुट करके बनाया गया था। यह मॉडल गायब नहीं होगा। लेकिन अगला चरण बहुत कम केंद्रित हो सकता है: हजारों, और शायद कई अन्य, विशेष भारतीय उद्यम जो दुनिया को अपनी विशेषज्ञता बेचते हैं। जिस एजेंसी का उल्लेख किया गया था, वह इसलिए दिलचस्प नहीं है क्योंकि एआई इसे वीडियो संपादित करने में तेजी लाने में मदद करता है। यह इसलिए दिलचस्प है क्योंकि एक भारतीय शहर में मुट्ठी भर लोग अब दुनिया में कहीं भी काम के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। पच्चीस साल पहले भारत का सेवा निर्यात में सफलता आंशिक रूप से इस बात का प्रमाण देने में थी कि वैश्विक काम भारत से किया जा सकता है। एआई द्वारा खोला गया अवसर यह साबित करना है कि बड़ी मात्रा में काम करने के लिए अब बड़ी कंपनी बनाने की आवश्यकता नहीं है।

मध्य पूर्व में तनाव या तेल और गैस संकट के बावजूद, भारतीय अर्थव्यवस्था लचीलापन दिखा रही है। IMF और विश्व बैंक जैसी एजेंसियों ने भारत की अर्थव्यवस्था को उच्च रेटिंग दी है। हाल ही में, भारत की अर्थव्यवस्था के लिए विदेश से अच्छी खबर आई है: रेटिंग एजेंसी मूडीज़ ने भारत के विकास के पूर्वानुमान को बढ़ाकर 7% कर दिया है।

ईरान में युद्ध के कारण वैश्विक ऊर्जा आपूर्ति श्रृंखला में आने वाले झटकों के लिए भारत बेहतर ढंग से तैयार पाया गया है। इसके कारण मूडीज़ ने मार्च 2027 को समाप्त होने वाले वित्तीय वर्ष के लिए देश के विकास के पूर्वानुमान को 6.5% से बढ़ाकर 7% कर दिया है।

मूडीज़ ने उल्लेख किया कि महत्वपूर्ण आर्थिक विकास, मजबूत घरेलू मांग और निवेश गतिविधि में सुधार भारत को बाहरी दबावों और वैश्विक उथल-पुथल से निपटने में मदद कर रहे हैं। अपनी रिपोर्ट में कहा गया है कि इन मजबूत मैक्रोइकॉनॉमिक नींवों के कारण अर्थव्यवस्था मध्यम अवधि में लगभग 7% की वृद्धि बनाए रख सकती है। यह संशोधित पूर्वानुमान तब आया जब भारतीय अर्थव्यवस्था ने अप्रैल से जून 2026 तिमाही में 7.8% की वृद्धि दर हासिल करते हुए अधिक तेज वृद्धि दर प्रदर्शित की थी।

मूडीज़ ने अपनी ताजा रिपोर्ट में पूर्वानुमान में वृद्धि का कारण यह बताया कि भारत ने ऊर्जा मूल्य शॉक का सामना अपेक्षा से बेहतर तरीके से किया। देश ने कच्चे तेल और गैस की आपूर्ति स्रोतों में सफलतापूर्वक विविधता लाई है, जिससे वैश्विक ऊर्जा बाजार में व्यवधान का जोखिम कम हुआ है। इसके अलावा, ईंधन बेचने वाली कंपनियों का समर्थन और करों में कमी ने उपभोक्ताओं को ऊर्जा की कीमतों में वृद्धि के तत्काल प्रभाव से बचने में मदद की है।

भारतीय अर्थव्यवस्था की अनुकूल संभावनाओं के बावजूद, मूडीज़ ने कई जोखिमों को रेखांकित किया है जो विकास की दिशा को प्रभावित कर सकते हैं। रिपोर्ट में कहा गया है कि मूल्य दबाव में वृद्धि से घरेलू खपत में कमी आ सकती है। दक्षिण-पश्चिम मानसून की कमजोरी का कृषि उत्पादन और ग्रामीण क्षेत्रों में मांग पर भी असर पड़ सकता है। इसके अलावा, सख्त मौद्रिक नीति निजी निवेश की बहाली को धीमा कर सकती है, और निकट भविष्य में मुद्रास्फीति की गति पर बारीकी से नजर रखी जाएगी।

रेटिंग एजेंसी ने निजी क्षेत्र में निवेश में संभावित सुधार के संकेतों का भी उल्लेख किया है। उच्च आवृत्ति संकेतक, जैसे कि उत्पादन और पूंजीगत वस्तुओं के आयात की अच्छी मात्रा, उद्योग के ऋण में तेजी से वृद्धि और क्षमता उपयोग में वृद्धि, यह दर्शाते हैं कि भारत नए निजी पूंजीगत व्यय चक्र की ओर बढ़ रहा है। निजी निवेश में निरंतर वृद्धि, उपभोग और सरकारी बुनियादी ढांचा खर्च के साथ मिलकर, आर्थिक विकास को समर्थन देने का एक अतिरिक्त स्रोत बन सकती है।

Anthropic ने अमेरिकी प्रतिभूति और विनिमय आयोग (SEC) को प्रस्तुत अपने आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (S-1/A) के अद्यतन में खुलासा किया है कि यह एक ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के करीब हो सकती है जो अपने स्वयं के सुधार को तेज कर सके।

हालांकि कंपनी का कहना है कि उसने अभी तक इस चरण को हासिल नहीं किया है, लेकिन उसके अनुमान बताते हैं कि यह निकट भविष्य में हो सकता है। स्व-सुधार पुनरावृत्ति (RSI) के रूप में जानी जाने वाली यह तकनीक उस बिंदु का वर्णन करती है जहां AI सिस्टम अपने स्वयं के विकास प्रक्रियाओं में सुधार करने में सक्षम होते हैं, जिससे उनकी क्षमताओं का विकास होता है।

इस दृष्टिकोण से मतभेद उत्पन्न होते हैं: आलोचकों का तर्क है कि ऐसे उन्नत सिस्टम अत्यधिक शक्तिशाली हो सकते हैं, मानवीय नियंत्रण से बाहर हो सकते हैं और अपने लक्ष्यों की खोज में नुकसान पहुंचा सकते हैं। दूसरी ओर, उत्साही लोग RSI को उत्पादकता बढ़ाने और वैज्ञानिक खोजों में तेजी लाने के अवसर के रूप में देखते हैं।

Anthropic दोनों विचारों को स्वीकार करती है। SEC को भेजे गए दस्तावेज़ में, कंपनी उल्लेख करती है कि वह पहले से ही अपने अनुसंधान एवं विकास गतिविधियों में AI का उपयोग करती है, लेकिन चेतावनी देती है कि यह दृष्टिकोण सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम वहन करता है, खासकर यदि प्रगति की गति में भारी तेजी लाई जाती है।

प्रॉस्पेक्टस में अद्यतन जोखिम कारकों अनुभाग में नए नोटिस पेश करता है। Anthropic ने खुलासा किया है कि उसने पहले ही AI सिस्टम का उपयोग नए मॉडल बनाने के लिए किया है, लेकिन उस समय क्षमता में प्राप्त लाभों की गंभीरता को महसूस नहीं किया था। अनुसंधान में AI के उपयोग में वृद्धि से यह भी हो सकता है कि मॉडल कंपनी की सुरक्षा, संरेखण और संरक्षण उपायों को लागू करने की क्षमता से अधिक तेजी से विकसित हों।

दस्तावेज़ के अनुसार, आंतरिक अनुमान और भविष्य के मॉडलों पर पूर्वानुमान बताते हैं कि कंपनी जल्द ही उस चीज़ तक पहुंच सकती है जिसे उसकी जिम्मेदार स्केलिंग नीति 'AI के कारण नाटकीय रूप से तेज प्रगति' कहती है। हालांकि, कंपनी इस बात पर जोर देती है कि उसके किसी भी वर्तमान मॉडल को इस सीमा को पार करने वाला वर्गीकृत नहीं किया गया है, और डेटा मूल्यांकन जारी है।

इस संभावना के बावजूद, Anthropic घोषणा करती है कि वह Claude का उपयोग बिना किसी मानवीय पर्यवेक्षण या प्रासंगिक समझ के लगातार उन्नत मॉडल पीढ़ियों को डिजाइन और बनाने के लिए नहीं करेगी। कंपनी अपने सबसे परिष्कृत मॉडलों के विकास पर मनुष्यों द्वारा नियंत्रण बनाए रखने के लिए अपनी जिम्मेदार स्केलिंग नीति की समीक्षा भी करने की योजना बना रही है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि SEC को प्रस्तुत रिकॉर्ड प्रकटीकरण दायित्वों को पूरा करते हैं, लेकिन वे कंपनी के लिए बाजार के सामने अपनी अपेक्षाएं प्रस्तुत करने का एक साधन भी हैं। Anthropic इस बात पर जोर देती है कि इस वर्ष Claude की क्षमताओं में सुधार हुआ है, विशेष रूप से प्रोग्रामिंग, गणित और साइबर सुरक्षा में, हालांकि कंपनी द्वारा किसी भी वर्तमान मॉडल को स्व-सुधार पुनरावृत्ति चरण तक पहुंचने वाला नहीं माना गया है।