यूरोपीय संघ के श्रम बाजार पर एआई का प्रभाव: जनवरी 2026 की रिपोर्ट

DG EMPL (रोजगार, सामाजिक मामले और समावेशन महानिदेशालय) द्वारा जनवरी 2026 तक की स्थिति के आधार पर किए गए एक अद्यतन विश्लेषण से पता चला है कि यूरोपीय संघ (EU) के श्रम बाजार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के समावेश ने रोजगार और नौकरियों के वितरण में महत्वपूर्ण संरचनात्मक बदलाव किए हैं। यूरोस्टेट के 2025 के सांख्यिकीय आंकड़ों और पिछले समय के रुझानों पर आधारित यह मूल्यांकन पुष्टि करता है कि एआई ने स्वचालन (ऑटोमेशन) के एक नए युग की शुरुआत की है। यह नया चरण मुख्य रूप से नियमित संज्ञानात्मक और कार्यालयी (व्हाइट-कॉलर) पदों पर केंद्रित है। यह प्रक्रिया उन प्रवृत्तियों में एक उल्लेखनीय तेजी को दर्शाती है, जो 2022 में जेनरेटिव एआई के व्यापक प्रसार के बाद से स्पष्ट रूप से दिखाई देने लगी थीं।

प्रमुख सांख्यिकीय संकेतक इस तकनीक की बढ़ती पैठ को प्रदर्शित करते हैं: वर्ष 2025 में, 10 से अधिक कर्मचारियों वाले यूरोपीय संघ के 20.00% उद्यमों ने अपनी गतिविधियों में एआई को एकीकृत किया है। यह आंकड़ा 2024 के 13.5% के स्तर से काफी अधिक है। हालांकि, इस तकनीक को अपनाने की गति में एक गहरा अंतर बना हुआ है। जहां बड़े निगमों में एआई के उपयोग का स्तर 55.03% तक पहुंच गया है, वहीं छोटे उद्यमों में यह केवल 17.0% ही दर्ज किया गया है। बड़े और छोटे व्यवसायों के बीच अपनाने के स्तर का यह असंतुलन आर्थिक असमानता के और गहरा होने की संभावना की ओर इशारा करता है, बशर्ते कि नियामक तंत्र इसके लिए पर्याप्त समाधान सुनिश्चित न करें।

यूरोपीय संघ में इन परिवर्तनों को प्रबंधित करने के लिए संस्थागत ढांचा व्यापक 'एआई अधिनियम' (AI Act) द्वारा प्रदान किया गया है, जिसे अगस्त 2026 तक पूरी तरह से लागू करने का लक्ष्य रखा गया है। सामान्य प्रयोजन एआई (GPAI) प्रणालियों के लिए पारदर्शिता नियम अगस्त 2025 से ही प्रभावी हो गए हैं, जिसके तहत प्रदाताओं को अपने प्रशिक्षण डेटा के बारे में जानकारी साझा करना अनिवार्य है। हालांकि, उच्च-जोखिम वाली प्रणालियों से संबंधित नियमों का मुख्य हिस्सा अगस्त 2026 में लागू होगा, जो संगठनों पर सख्त निगरानी और निरीक्षण के दायित्व डालेगा।

विश्लेषण यह भी दर्शाता है कि रोजगार में वृद्धि मुख्य रूप से गैर-नियमित संज्ञानात्मक व्यवसायों में केंद्रित हो रही है। इसके विपरीत, नियमित लिपिकीय और प्रशासनिक कार्यों से जुड़े पदों में निरंतर गिरावट देखी जा रही है। यह इस तथ्य की पुष्टि करता है कि एआई का एकीकरण केवल मानव श्रम का पूरक होने के बजाय उसे प्रतिस्थापित भी कर सकता है, जिससे उत्पादकता से होने वाले लाभों के न्यायसंगत वितरण पर गंभीर सवाल उठते हैं। रूस में किए गए अध्ययनों सहित विभिन्न शोधों से पता चलता है कि जिन उद्यमों ने एआई को अपनाया है, वहां पिछले वर्ष की तुलना में रोजगार में औसतन 0.79 प्रतिशत अंक की कमी आई है।

इस अध्ययन का केंद्रीय निष्कर्ष यह है कि केवल सक्रिय श्रम बाजार नीतियों तक सीमित रहने के बजाय, व्यापक आर्थिक प्रबंधन के बिना एआई से होने वाले लाभों का उचित वितरण संभव नहीं है। यूरोपीय संघ के नियामक ढांचे के लिए यह एक स्पष्ट आवश्यकता है कि वह प्रवेश स्तर (एंट्री-लेवल) की नौकरियों की सुरक्षा, कौशल विकास और आय में श्रम के उचित हिस्से को सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करे। वैश्विक स्तर पर, विश्व आर्थिक मंच (WEF) के आंकड़ों के अनुसार, जेनरेटिव इंटेलिजेंस द्वारा संचालित यह तकनीकी बदलाव 2030 तक 9.2 करोड़ (92 मिलियन) भूमिकाओं को विस्थापित कर देगा, जबकि इसी अवधि में 17 करोड़ (170 मिलियन) नए रोजगार के अवसर पैदा होने की उम्मीद है।

जनवरी 2026 की शुरुआत में इस विश्लेषण की प्रासंगिकता यूरोपीय संघ के देशों में श्रम बाजारों के धीमे होने के संकेतों के कारण और बढ़ गई है। कंपनियां उत्पादन में कमी और एआई के बढ़ते उपयोग के कारण नई नियुक्तियों में कटौती कर रही हैं। वर्तमान संदर्भ इंगित करता है कि एआई का वास्तविक प्रभाव—चाहे वह प्रतिस्थापन हो या पूरकता—विशिष्ट उद्यमों के स्तर पर शक्ति संबंधों और प्रोत्साहनों द्वारा तय होता है। ऐतिहासिक संदर्भ बताते हैं कि यह पहला तकनीकी बदलाव नहीं है, लेकिन 2022 से जेनरेटिव एआई द्वारा लाई गई गति के कारण उन राजकोषीय मॉडलों पर पुनर्विचार करना आवश्यक हो गया है जो पारंपरिक रूप से श्रम आय पर निर्भर रहे हैं। संरचनात्मक बदलावों के कारण, जहां कनिष्ठ विशेषज्ञ अपने कार्यों को न्यूरल नेटवर्क को सौंपे जाने के जोखिम का सामना कर रहे हैं, करियर के रास्तों को फिर से परिभाषित करने की आवश्यकता है। जनवरी 2026 के लिंक्डइन (LinkedIn) डेटा के अनुसार, 47% यूरोपीय नौकरी बदलने की योजना बना रहे हैं, लेकिन उनमें से 77% इस बदलाव को लेकर अनिश्चितता और डर महसूस करते हैं, जिससे कार्यबल की प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखने के लिए पुनर्कौशल (reskilling) की आवश्यकता अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाती है।