IBM ने AI अपनाने की सीमाएँ पहचानीं, Gen Z फ्रेशर भर्ती 3 गुना बढ़ाई

• IBM ने घोषणा की है कि वह फ्रेशर भर्ती को 3 गुना बढ़ाएगा, और software development जैसी उन भूमिकाओं में भी सक्रिय रूप से भर्ती करेगा जिन्हें AI से बदला जा सकने वाला माना जाता है
• मौजूदा entry-level काम का बड़ा हिस्सा automate किया जा सकता है, लेकिन IBM AI उपयोग क्षमता को शामिल करते हुए नौकरियों को फिर से डिज़ाइन करने के तरीके से जवाब दे रहा है
• software engineers साधारण coding के बजाय customer interaction के काम पर फोकस करेंगे, और HR कर्मचारी chatbot intervention से जुड़े काम का अनुपात बढ़ाएँगे
• यह दृष्टिकोण फैल रहा है कि Gen Z की AI उपयोग क्षमता पिछली पीढ़ियों से बेहतर है, और वह उल्टा AI अपनाने को तेज कर सकती है
• Dropbox, Cognizant जैसी अन्य कंपनियाँ भी internship और entry-level programs बढ़ाकर युवा प्रतिभा हासिल करने की प्रतिस्पर्धा में शामिल हो रही हैं

---

Gen Z जॉब मार्केट की स्थिति और AI का प्रभाव

• अमेरिका में युवा graduates की बेरोज़गारी दर 5.6% है, जो महामारी को छोड़ दें तो 10 साल से अधिक समय में सबसे ऊँचे स्तरों के करीब है
• Anthropic CEO Dario Amodei, Ford CEO Jim Farley जैसे प्रमुख executives पहले AI की वजह से entry-level नौकरियों में कमी की चेतावनी दे चुके हैं
• लेकिन कुछ कंपनियाँ अब यह मानने लगी हैं कि युवा प्रतिभा को pipeline से बाहर करना लंबी अवधि में टिकाऊ नहीं है

IBM की फ्रेशर भर्ती विस्तार रणनीति

• IBM CHRO Nickle LaMoreaux ने कहा, "3 से 5 साल बाद सबसे सफल कंपनियाँ वे होंगी जो अभी फ्रेशर भर्ती में निवेश कर रही हैं"
• software development जैसी उन भूमिकाओं में भी, जिन्हें AI से बदला जा सकने वाला माना जाता है, फ्रेशर भर्ती 3 गुना बढ़ाई जाएगी
• मौजूदा entry-level काम का बड़ा हिस्सा automate किया जा सकता है, लेकिन IBM AI fluency को दर्शाते हुए job descriptions को फिर से लिख रहा है
  • software engineer: routine coding कम, customer interaction का काम ज़्यादा
  • HR कर्मचारी: हर सवाल का जवाब देने के बजाय chatbot intervention से जुड़े काम का अनुपात बढ़ेगा
• यह बदलाव कर्मचारियों को ज़्यादा टिकाऊ skills बनाने में मदद करता है और कंपनी के लिए लंबी अवधि का मूल्य पैदा करता है

फ्रेशर भर्ती घटाने के लंबे समय के जोखिम

• AI अपनाने से cost cutting का दबाव बढ़ रहा है, और junior hiring अक्सर कटौती का सबसे आसान लक्ष्य बन जाती है
• Korn Ferry की रिपोर्ट के अनुसार 37% संगठन AI से entry-level नौकरियों को बदलने की योजना बना रहे हैं
• लेकिन इससे short-term finance में मदद मिल सकती है, LaMoreaux ने चेतावनी दी कि लंबी अवधि में यह उथल-पुथल पैदा कर सकता है
  • junior talent कम होने पर भविष्य में middle managers की कमी हो सकती है
  • competitors से talent लाने पर लागत बढ़ती है, और बाहरी hires को internal systems और culture के अनुरूप ढलने में ज़्यादा समय लगता है
• HR leaders को फ्रेशर भर्ती के business case को सक्रिय रूप से तैयार करना चाहिए
• "अगर AI 3 साल बाद काम को आसान बना देगा, तो अभी भले ही leaders को यह पूरी तरह स्पष्ट न हो, फिर भी उसका आधार पेश करना चाहिए"

IBM CEO Arvind Krishna का रुख

• Krishna ने अक्टूबर में CNN से कहा कि कंपनी layoffs या hiring freeze नहीं, बल्कि उसके उलट दिशा में जा रही है
• "आने वाले 12 महीनों में हम पिछले कुछ वर्षों की तुलना में ज़्यादा नए graduates की भर्ती करेंगे"
• हालांकि इस बयान के एक हफ्ते बाद IBM ने साल के अंत तक हजारों कर्मचारियों की कटौती की घोषणा की, ताकि high-growth software और AI क्षेत्रों पर फोकस किया जा सके
  • कंपनी प्रवक्ता: यह कटौती global workforce के low single-digit प्रतिशत के बराबर है
  • नई भर्ती को जोड़ने पर अमेरिका में कुल हेडकाउंट लगभग समान रहने की उम्मीद है

अन्य कंपनियों में Gen Z भर्ती बढ़ाने की चाल

• Dropbox CPO Melanie Rosenwasser ने कहा कि Gen Z की AI क्षमता पिछली पीढ़ियों से कहीं बेहतर है
  • "वे Tour de France में साइकिल चला रहे हैं, और हम अभी भी training wheels के साथ चल रहे हैं"
  • Dropbox युवा कर्मचारियों की AI fluency का लाभ उठाने के लिए internship और entry-level programs को 25% बढ़ाएगा
• Cognizant CEO Ravi Kumar S ने Gen Z को लेकर आशावादी रुख दिखाते हुए ज़्यादा entry-level भूमिकाएँ बनाने की इच्छा जताई
  • "अगर आप स्कूल graduates को hire करके उन्हें tools दें, तो वे अपनी मौजूदा क्षमता से आगे जाकर प्रदर्शन कर सकते हैं"
  • "AI मानव क्षमता का amplifier है, replacement strategy नहीं"
  • उनका अनुमान है कि corporate workforce pyramid ज़्यादा चौड़ी और छोटी होगी, और expertise तक पहुँचने का रास्ता तेज होगा

2026 के hiring market का अनुमान

• 2026 में भी युवा job seekers के लिए नौकरी बाज़ार तंग रहने की उम्मीद है
• AI उपयोग क्षमता और proactiveness दिखाने वाले उम्मीदवारों को IBM जैसी कंपनियों में अवसर मिल सकता है
• LinkedIn के अनुसार AI literacy अमेरिका में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली skill है

[xguru]

यह लेख कुछ उलझाने वाला लगता है, लेकिन खैर, बात यही है कि Gen Z AI से ज़्यादा परिचित है, इसलिए उन्हें अधिक भर्ती करना चाहिए।
और इसके पीछे शायद यह भी हो सकता है कि AI से कम परिचित पुराने कर्मचारियों की छंटनी की जा रही हो।

[colus001]

मुझे लगता है कि यह इस बात का सबूत है कि हर कोई उलझन में है। बस छूटने वाली है, लेकिन समझ ही नहीं आ रहा कि अगली बस का इंतज़ार करूँ या दौड़ पड़ूँ।

[GN⁺]

Hacker News की टिप्पणियाँ

• मैं OpenAI को महीने के $20 देकर Codex इस्तेमाल करता हूँ, और जब बहुत छोटे-छोटे कामों में बारीकी से prompt लिखे जाएँ तो productivity बहुत बढ़ जाती है
  अगर कोई दूसरा विकल्प न हो तो मैं महीने के $2,000 तक देने को भी तैयार हूँ। लेकिन अगर मॉडल को लोकल में चलाया जा सके, तो शायद इतना महंगा नहीं होगा
  नतीजे की बड़ी तस्वीर लगभग वही रहती है, लेकिन एक बार काम पूरा हो जाए तो cognitive load इतना बढ़ जाता है कि उसे 2–3 गुना और polish करने की ऊर्जा नहीं बचती
  हाँ, बदले में फुर्सत का समय मिल गया है, इसलिए अब हफ्ते में 3–4 बार golf खेल पाता हूँ। productivity बढ़ी? हाँ। समय बचा? हाँ। कुल output? लगभग वही

  • जानना चाहता हूँ कि कौन-सा local model चलाने पर महीने के $20 वाले ChatGPT जैसा नतीजा मिलता है
  • अब मैं ऐसी ‘कड़ी मेहनत करो’ वाली बातें सुनना नहीं चाहता। ज़माना बदल चुका है

• हमारी कंपनी में थोड़ा-थोड़ा data आ रहा है, और कहा जा रहा है कि code-केंद्रित consulting projects में लगभग 18% efficiency improvement है
  लेकिन वह संख्या कैसे निकाली गई, यह कोई समझा नहीं पाता। शायद story points के अनुमान बनाम वास्तविकता से निकाला गया होगा, लेकिन वह बहुत subjective है
  ज़्यादा संभावना है कि यह बस ऐसा भावनात्मक आंकड़ा हो कि महसूस होने वाली efficiency लगभग x% है

  • मुझे efficiency से ज़्यादा maintainability मापना दिलचस्प लगता है। AI द्वारा लिखा गया code अक्सर एक हफ्ते बाद ही उसका लेखक याद नहीं रख पाता
    आखिरकार AI पर और ज़्यादा निर्भरता बनती है, और non-technical लोगों को timeline prediction समझाना भी मुश्किल हो जाता है
  • फिर भी मुझे लगता है कि यह lines of code से मापने से बेहतर है

• लेख का शीर्षक थोड़ा भ्रामक है। असली बात यह थी कि नए आवेदकों से AI उपयोग क्षमता सबसे अधिक होने की उम्मीद है, इसलिए कंपनी चाहती है कि वही AI adoption को आगे बढ़ाएँ

  • लेकिन व्यवहार में AI उपयोग क्षमता से domain knowledge कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण है। इसकी कमी हो तो LLM पूरी तरह गलत दिशा में चला जाता है
  • यह किसी आकाशगंगा-स्तरीय बड़ी दुर्घटना की पहली सीढ़ी जैसा लगता है
  • उम्मीद है कि उनके कहे ‘AI literacy’ में कम से कम 10 साल का अनुभव शामिल हो

• समझ नहीं आ रहा कि यह IBM के internal development के लिए है या consulting services के लिए
  अगर दूसरा मामला है, तो यह AI के कारण entry-level hiring घटने का संकेत भी हो सकता है। दूसरी कंपनियाँ यह मान सकती हैं कि नए लोगों को full-time रखने से बेहतर IBM consultants को short-term contract पर लेना ज़्यादा सुरक्षित है

  • अगर यह consulting है, तो अमेरिका में यह लगभग नामुमकिन लगेगा। अमेरिकी entry-level consultants की billing rate पर प्रतिस्पर्धा संभव नहीं है
    मैं अभी एक cloud consulting firm में काम करता हूँ, और Amazon या Google जैसे बड़े clients न हों तो कोई वह लागत नहीं उठा सकता
  • अगर नए लोगों की विशेषज्ञता AI से replace हो जाती है, तो seniors की value का क्या होगा?
    आखिर में नए लोग सिर्फ LLM manage करने की भूमिका में रह जाएँगे, और seniors का ज्ञान व मुआवज़ा बिना किसी पीढ़ीगत हस्तांतरण के गायब हो सकता है

• IBM पर चल रहे age discrimination lawsuit को देखते हुए यह दिलचस्प स्थिति है
  संबंधित मुकदमे का लिंक

  • एक और मुकदमा? हैरानी होती है। लगता है IBM 50 साल से ऊपर के कर्मचारियों को निकालकर cost cutting कर रहा है। ऐसा तीसरा या चौथा मामला सुन रहा हूँ

• कहा जा रहा है कि IBM ने पिछले एक साल में लगभग 8,000 लोगों की छंटनी की है
  मुझे तो यह बस हमेशा जैसा ही लगता है, और मीडिया ने शायद इसे थोड़ा बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया है

• लेख के मुताबिक, IBM ने entry-level hiring को 3 गुना बढ़ाने की घोषणा की और उसके एक महीने बाद 1,000 लोगों को निकाल दिया
  बात मूलतः “कुल headcount लगभग वही है” जैसी लगती है, यानी नए लोगों की भर्ती नहीं बल्कि seniors को घटाकर cost cutting करने की कोशिश दिखती है।
  यह दूसरी कंपनियों की रणनीति के ठीक उलट है, इसलिए समझना मुश्किल है

• कई कंपनियाँ कहती हैं, “AI की वजह से productivity बढ़ी,” लेकिन असल में “तो बनाया क्या?” इस सवाल का जवाब नहीं दे पातीं
  LLM एक उपयोगी tool है, लेकिन अभी वह अधिकांश knowledge workers को replace करने के स्तर पर नहीं है
  जैसे computer के शुरुआती दौर में भी आर्थिक प्रभाव तुरंत साफ नहीं दिखे थे, वैसे ही हकीकत जटिल है और भविष्यवाणी करना कठिन है

  • अगर ‘measurable productivity’ की बात करें, तो पहले यह ही अस्पष्ट है कि मापने का आधार क्या होगा
    lines of code, features की संख्या, bugs की संख्या, बचाया गया समय, या shareholder value — इनमें से किसकी बात हो रही है, यह साफ नहीं है
    इस साल मैं खुद test करूँगा कि LLM मेरी tax accountant से tax filing बेहतर कर पाता है या नहीं
  • ज़्यादातर लोग AI का इस्तेमाल बस काम थोड़ा आसान बनाने और कुछ समय बचाने के लिए करते हैं
    सच में 10x productivity निकालने वाले लोग कम हैं, और बड़ी कंपनियों की 9–5 संस्कृति में तो और भी कम
  • तकनीकी प्रगति को पैसे या इच्छा के बल पर मजबूर नहीं किया जा सकता। innovation की रफ्तार की अपनी लय होती है
    अगला AI breakthrough Big Tech से भी आ सकता है, या whiteboard के सामने खड़े किसी छात्र से भी
  • मौजूदा AI अभी high-reliability organizations के स्तर की accuracy पूरी नहीं करता
    air traffic control जैसी systems, जहाँ गलती बर्दाश्त नहीं की जा सकती, वहाँ तक पहुँचने में अभी समय है। आखिरकार यह गणित और धैर्य का मामला है
  • कुछ कंपनियों ने AI को बस छंटनी का बहाना बनाया है, असली कारण तकनीक नहीं थी

• IBM ने high-cost regions के अनुभवी कर्मचारियों को निकाला और low-cost regions की workforce बनाए रखी
  निकाले गए कर्मचारी कम pension और benefits की स्थिति में अपनी पुरानी भूमिका के लिए फिर से आवेदन कर सकते हैं
  internal politics और performance दिखावे की संस्कृति की वजह से कुछ विभागों में वास्तविक उपलब्धि कम थी
  यह AI की वजह से नहीं, बल्कि Arvind Krishna की management style की वजह से है; market उन्हें पसंद करता है, लेकिन tech community IBM पर भरोसा नहीं करती

• लेख का archive लिंक