Goldman Sachs hisobotiga ko‘ra, generativ sun'iy intellekt (Gen-AI) Hindistonning qishloq xo'jaligi bo'lmagan ishchi kuchi tomonidan bajariladigan vazifalarning 17% gacha avtomatlashtirishga qodir. Biroq, ehtimol, AI ish joylarini yo'q emas, balki yaxshilaydi. Bank baholariga ko'ra, Hindiston ishchilarining deyarli yarmi AI'dan samaradorlikni oshirish vositasi sifatida foydalana oladi, shu bilan birga faqat 8-12% ish joylari almashtirilish xavfi ostida turadi.
Vazifalarni avtomatlashtirish potentsiali
Investitsiya banki Hindistondagi qishloq xo'jaligi bo'lmagan bandlikning 42-48% i AI bilan to'ldirilishi ehtimoli bor deb prognoz qilmoqda. Qolgan ishchi kuchi sezilarli darajada bexavf qolishi kutilmoqda. Goldman Sachs massiv ish o'rinlari yo'qotilishiga sabab bo'lish o'rniga, AI keyingi o'n yillik davrda hindistonliklarning ishlash usullarini avtomatlashtirilgan operatsiyalarni amalga oshirish va ishchilarni yanada qimmatli faoliyat turlariga yo'naltirish orqali o'zgartiradi.
AI ta'sirining batafsil tavsifi
Goldman Sachs AI Hindistonning qishloq xo'jaligi bo'lmagan ishchi kuchi tomonidan bajariladigan barcha vazifalarning 9% dan 17% gacha avtomatlashtirilishi mumkinligini texnologiya rivojlanish sur'atiga bog'liq holda baholaydi. Asosiy ssenariyda taxminan 13-15% vazifalar AI tomonidan avtomatlashtirilishga uchraydi. Hisobot butun kasblarga emas, balki vazifalarga e'tibor qaratadi, bu esa aksariyat faoliyatlar AI bajara oladigan operatsiyalar bilan hali ham inson hukmi, ijodkorligi yoki jismoniy mehnatni talab qiladigan operatsiyalarni birlashtirishini anglatadi.
AI ta'sirining ekspert bahosi
Goldman Sachs iqtisodiy tahlilchisi Santanu Sengupta shunday dedi: «Biz Gen-AI ning Hindistonning qishloq xo'jaligi bo'lmagan ishchi kuchi tomonidan bajariladigan vazifalarning 9-17% ni bajarishi mumkinligini baholaymiz, bu uning bajara oladigan vazifalarning murakkabligi darajasiga oid farazlarga bog'liq. Biz kasblarni Gen-AI ta'siriga uchraydigan vazifalar ulushiga ko'ra tasniflaymiz: yuqori darajadagi ta'sirga ega kasblar ehtimol almashtiriladi, pastroq ta'sirga ega kasblar esa ehtimol to'ldiriladi. Bu kasblarni sektorlardagi bandlik bo'yicha og'irlashtirib, biz 8-12% qishloq xo'jaligi bo'lmagan bandlik almashtirilish xavfi ostida ekanligini, 42-48% qishloq xo'jaligi bo'lmagan bandlik esa ehtimol to'ldirilishini, qolgan qismi esa sezilarli darajada bexavf qolishini baholaymiz».
Eng katta foyda keltiradigan sektorlar
AI eng katta foyda keltiradigan sektorlar bilimga asoslangan sektorlardir. Hisobotga ko'ra, ta'lim, sog'liqni saqlash, media va moliyaviy hamda professional xizmatlar AI ta'siriga eng yuqori moyillikka ega, chunki bu sohadagi xodimlar vaqtining katta qismini ma'lumotlarni tahlil qilish, kontent yaratish va AI qo'llab-quvvatlashi mumkin bo'lgan qarorlar qabul qilishga sarflashadi.
Bunga zid ravishda, qurilish, ishlab chiqarish va konchilik kabi sanoatlar kamroq ta'sirlanadi, chunki ularning ishi ko'proq jismoniy xarakterga ega. Sengupta qo'shimcha qilib aytdiki, «ta'sir xizmatlar sohasiga qaratilgan: sog'liqni saqlash, ta'lim, moliyaviy va professional xizmatlar diagnostika va ma'lumotlarni tahlil qilish orqali AI bilan bog'liq kengaytirishga ko'proq moyil ko'rinadi, shu bois biznes jarayonlari xizmatlari (BPS) va pochta-telekommunikatsiya xizmatlari takrorlanuvchi, kodlash mumkin bo'lgan vazifalarga e'tibor qaratgani uchun almashtirilish xavfi bilan duch keladi. Ishlab chiqarish vazifalarning ko'proq jismoniy tarkibi tufayli kamroq bevosita ta'sirlanadi. Muhim jihat shundaki, Gen-AI ning joriy etilishi, oldingi texnologik sikllarda bo'lgani kabi, vaqt o'tishi bilan yangi ish o'rinlari kategoriyalarini yaratishi ehtimoli bor, bu esa ushbu hisobot doirasidan tashqarida turadi».
Ofis ishlarining zaifligi
Hisobot qog'oz ishlar bilan shug'ullanuvchi yordamchi xodimlarni almashtirilish xavfi eng yuqori bo'lgan kasb sifatida belgilaydi, undan keyin ba'zi professional, texnik va mijozlarga xizmat ko'rsatish lavozimlari keladi. Biroq, jismoniy kasblar, hunarmandlik va mashina operatorlikdagi bandlik ortishi mumkin, chunki bunday ishlar AI tomonidan avtomatlashtirish uchun murakkab bo'lib qoladi.
Iqtisodiyot samaradorligini oshirish
Hisobot prognozi AI keyingi o'n yillik davr mobaynida Hindistonning mehnat samaradorligini yillik taxminan 0,4 foiz punktga oshirishi mumkin, bu esa AI imkoniyatlari kutilgandan tezroq yaxshilansa, 0,8 foiz punktgacha oshishi mumkin. Eng katta samaradorlik ortishi media, ta'lim va sog'liqni saqlash sohalarida kutilmoqda.
Hindiston IT sektorining barqarorligi
AI Hindistonning outsourcing sanoatiga zarba berishi mumkinligi haqidagi xavotirlarga qaramay, Goldman Sachs mavjud ma'lumotlar teskari ekanligini ko'rsatishini ta'kidlaydi. Garchi Hindistonning oltita yirik jamoat IT xizmatlari kompaniyalari xodimlarni taxminan 64 000 kishi ga qisqartirgan bo'lsa-da, global kompetensiya markazlari (GCCs) kabi kengroq texnologik ekotizim oxirgi uch yilda taxminan 700 000 ta ish o'rinini qo'shib, umumiy bandlik sonini 4,4 millionga yetkazdi. Hisobot shuningdek, dasturiy ta'minot eksporti pandemikdan oldingi tendensiyalardan oshib ketayotganini qayd etadi.
Infratuzilma asosiy to'siq
Hisobot Hindistonning asosiy muammosi malaka emas, balki infratuzilma ekanligini ta'kidlaydi. Hozirda Hindiston dunyo ma'lumotlar bazasi quvvatining atigi 1% ni tashkil etadi, bu AQShdagi 47% va Xitoydagi 25% ga nisbatan juda past. Shunday qilib, AI joriy etilishini kengaytirish hisoblash infratuzilmasi, elektr energiyasi va ma'lumotlar bazalariga sezilarli investitsiyalarni talab qiladi.
Xulosa qilib aytganda, hisobot «infratuzilma asosiy cheklov bo'lib qolmoqda» deb ta'kidlaydi. Hindistonda Gen-AI ning tarqalishi nafaqat dasturiy imkoniyatlarga, balki hisoblash imkoniyatlarining mavjudligi, ma'lumotlar bazalarini qurish, ishonchli elektr ta'minoti, suv mavjudligi va kengroq raqamli infratuzilmadan ham bog'liq bo'ladi. Hindistonning joriy ma'lumotlar bazasi sig'imi atigi 1 GW (dunyo miqyosidagi ma'lumotlar bazasi quvvatining 1%) bo'lgani sababli, AI joriy etilishini kengaytirish jismoniy va raqamli infratuzilmaga sezilarli investitsiyalarni talab qiladi».
