- पिछले 2 वर्षों में 18 करोड़ वैश्विक job postings के विश्लेषण में, कुल postings की संख्या साल-दर-साल 8% घटी
- सबसे बड़ी गिरावट वाले job categories में computer graphic artist (-33%), writer (-28%), photographer (-28%) जैसे creative execution roles शामिल रहे
- इसके विपरीत machine learning engineer (+40%), robotics engineer (+11%), data center engineer (+9%) जैसे AI infrastructure roles में तेज़ वृद्धि हुई
- medical scribe (-20%) और sustainability·compliance से जुड़े roles (-25%~-37%) तेज़ी से घटे, जबकि software engineering और customer service अपेक्षाकृत स्थिर रहे
- कुल मिलाकर AI का असर चयनात्मक है; साधारण execution-oriented roles घट रहे हैं, जबकि strategy·leadership केंद्रित roles स्थिर या बढ़ते दिख रहे हैं
कुल job postings का रुझान
- 2025 में कुल job postings, 2024 की तुलना में 8% घटीं, जो Indeed के अमेरिका में 7.3% गिरावट के आँकड़े के समान है
- इस आँकड़े को पूरे बाजार की baseline के रूप में इस्तेमाल किया गया, ताकि अलग-अलग roles की वृद्धि/गिरावट की तुलना की जा सके
- यह निश्चित रूप से कहना कठिन है कि कुल गिरावट का कारण AI ही है, लेकिन जो roles बाजार औसत की तुलना में तेज़ बदलाव दिखाते हैं, उनमें AI का प्रभाव स्पष्ट रूप से दिखाई देता है
creative jobs में गिरावट और leadership roles का अंतर
- computer graphic artist (-33%), photographer (-28%), writer (-28%), journalist (-22%) जैसे creative execution roles में बड़ी गिरावट दर्ज हुई
- graphic artist roles में 2 साल लगातार गिरावट रही (2024 में -12%, 2025 में -33%)
- इसके विपरीत creative director, producer, manager जैसे strategy·planning केंद्रित roles अपेक्षाकृत स्थिर रहे
- user research या client feedback की व्याख्या जैसे जटिल निर्णय-आधारित design roles में गिरावट कम रही
- निष्कर्षतः गिरावट ‘पूरे creative sector’ में नहीं, बल्कि creative execution roles में केंद्रित है
compliance और sustainability roles में गिरावट
- corporate compliance specialist (-29%), sustainability specialist (-28%), environmental technician (-26%) जैसे regulation-related roles में तेज़ गिरावट आई
- sustainability manager (-35%), director (-31%), chief compliance officer (-37%) जैसे संगठन के सभी स्तरों पर गिरावट देखी गई
- दूसरी ओर trade compliance specialist में +18% वृद्धि हुई, जिसे tariff-related मुद्दों से जुड़ी वृद्धि बताया गया
- इन roles की गिरावट को AI से अधिक regulatory environment में बदलाव का परिणाम माना गया
medical scribe roles में तेज़ गिरावट
- medical scribe postings 2025 में 20% घटीं, जो संबंधित healthcare roles की तुलना में बड़ी गिरावट है
- medical coder (-0.02%) और medical assistant (-6%) की तुलना में यह अंतर स्पष्ट है
- AI documentation tools के मरीज-डॉक्टर बातचीत का रिकॉर्ड स्वतः बनाने से इनके replace होने की संभावना बताई गई
- हालांकि 2023~2024 में गिरावट केवल -2% थी, इसलिए लंबी अवधि का रुझान तय करना अभी जल्दबाज़ी माना गया
AI और tech infrastructure roles की वृद्धि
- machine learning engineer roles 2025 में +40% बढ़े, और 2024 के +78% के बाद यह लगातार दूसरे साल तेज़ उछाल है
- robotics engineer (+11%), research/applied scientist (+11%), data center engineer (+9%) जैसे AI infrastructure roles में व्यापक वृद्धि देखी गई
- कंपनियाँ model development (Researcher), deployment (ML Engineer), physical application (Robotics), और infrastructure (Data Center) सभी क्षेत्रों में hiring बढ़ा रही हैं
leadership demand का मज़बूत होना
- senior leadership (-1.7%), manager (-5.7%), individual contributor (-9%) — यानी जितना ऊँचा पद, उतनी कम गिरावट
- top 10 growth roles में आधे director level या उससे ऊपर के हैं
- उदाहरण: data engineering director (+23%), engineering VP (+12%)
- AI tools के उपयोग से leaders के सीधे prototype बनाने या decision-making efficiency बढ़ाने के उदाहरण सामने आ रहे हैं
marketing roles में बदलाव
- कुल marketing roles बाजार औसत के आसपास रहे, लेकिन influencer marketing specialist में +18.3% वृद्धि हुई
- 2024 में भी +10% वृद्धि के साथ यह लगातार दूसरे साल बढ़ा
- brand trust में गिरावट और AI-generated content के प्रसार के बीच human-centered trust-based marketing मज़बूत दिख रही है
- विशेषज्ञों के अनुसार influencer को “विश्वसनीय online friend” की तरह देखा जाता है, इसलिए वह brand connection का प्रमुख channel बन रहा है
software engineering की स्थिरता
- 2025 में software engineering roles में पिछले वर्ष की तुलना में कोई बड़ा बदलाव नहीं हुआ
- AI coding tools (Copilot, Codex, Claude Code आदि) के फैलाव के बावजूद, productivity gains ने replacement के प्रभाव को संतुलित किया
- हालांकि frontend engineering में अपेक्षाकृत गिरावट रही, जिसका कारण सरल web·app creation tools का प्रसार हो सकता है
- कुल मिलाकर software engineer अभी भी अपेक्षाकृत स्थिर पेशा माने जा रहे हैं
customer service roles का टिके रहना
- customer service representative roles में -4% गिरावट आई, जो बाजार औसत (-8%) से बेहतर है
- AI chatbots के adoption cases (जैसे Klarna) के बावजूद, empathy और judgment की जरूरत वाले कामों में मानव प्रतिक्रिया की आवश्यकता बनी हुई है
- गलत AI responses से कंपनी की छवि को नुकसान पहुँचने के उदाहरण भी बताए गए, इसलिए पूर्ण replacement अभी सीमित है
sales roles की मिश्रित तस्वीर
- कुल मिलाकर sales roles बाजार औसत से बेहतर रहे, और कुछ में वृद्धि भी दिखी
- account manager (+1.6%), sales director (+2.5%), director of revenue (+10.2%)
- Director of Revenue को सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला sales role बताया गया, जो data-driven revenue optimization की भूमिका के रूप में उभर रहा है
- sales operations specialist (-8%) में गिरावट आई, और यह कहा गया कि AI tools कुछ data-centric कार्यों को replace कर सकते हैं
- GTM engineer को sample size कम होने के कारण सूची से बाहर रखा गया, लेकिन सालाना 205% वृद्धि के साथ इसका तेज़ प्रसार उल्लेखित है
निष्कर्ष
- AI ने बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी नहीं पैदा की है, लेकिन कुछ खास roles पर चयनात्मक असर डाला है
- creative execution roles, medical scribe, regulation-related roles घटे हैं, जबकि strategy·leadership·tech infrastructure roles बढ़े हैं
- creative work strategy और execution में बँट रहा है, marketing influencer-केंद्रित हो रहा है, और organizations leadership को मज़बूत करते हुए middle management को घटा रहे हैं
- frontend के सरल कामों का commoditization और backend·AI infrastructure की बढ़ती value एक साथ चल रही है
- 2026 में भी यह job polarization trend जारी रहता है या नहीं, यह एक प्रमुख अवलोकन बिंदु बताया गया है
research methodology
- Revealera के वैश्विक hiring data के आधार पर 650 standardized job categories वर्गीकृत किए गए
- Amazon Mechanical Turk का उपयोग कर लाखों postings को label किया गया, फिर machine learning model से पूरे 18 करोड़ डेटा को classify किया गया
- डेटा कंपनियों की आधिकारिक websites से सीधे एकत्र किया गया, ताकि duplication कम हो और industry·size·region diversity सुनिश्चित की जा सके
- Sentence Transformer(all-mpnet-base-v2) आधारित embedding और random forest classifier को मिलाकर supervised learning pipeline बनाई गई
- 2023~2025 (जनवरी~अक्टूबर) अवधि में roles की वृद्धि/गिरावट की तुलना कर AI impact की संभावना का विश्लेषण किया गया
4 टिप्पणियां
जॉब पोस्टिंग की संख्या महत्वपूर्ण है, लेकिन उसी पद-स्तर पर सैलरी में बढ़ोतरी या कमी भी महत्वपूर्ण लगती है। फिर भी, यह देखते हुए कि graphic artist वास्तव में काफ़ी कम हो रहे हैं, ऐसा लगता है कि यह रुझान मोटे तौर पर सही दिशा दिखा रहा है।
जूनियर भूमिकाएँ काफ़ी कम हुई हैं, यह साफ़ महसूस होता है; इससे जुड़ी सांख्यिकी भी होती तो अच्छा रहता। लेख में भी कहा गया है कि जितना वरिष्ठ पद होता है, उतनी ही बढ़ोतरी हुई है।
Hacker News राय
रिपोर्ट में नौकरियों की कुल संख्या में बदलाव पूरी तरह गायब है
उदाहरण के लिए, अगर ML engineer की job postings 200 से बढ़कर 280 हो गई हों यानी 40% वृद्धि, और writer की postings 20,000 से घटकर 10,000 हो गई हों यानी 50% गिरावट, तो असर कहीं ज़्यादा स्पष्ट दिखेगा
ऐसे डेटा के बिना यह कहना मुश्किल है कि “180 million jobs” पर प्रभाव को वास्तव में मापा गया है
AI integration बढ़ने पर security की demand भी बढ़नी चाहिए, ऐसे में उल्टा गिरना अजीब है
2024 और 2025 के अमेरिकी job postings की तुलना करना बहुत चयनात्मक sample है
यह नहीं पता चलता कि यह तेज गिरावट है, सामान्यीकरण है, या लंबी अवधि का trend
महामारी का दौर और उसके बाद के असर आपस में मिले हुए हैं, इसलिए सिर्फ 2 साल देखकर निष्कर्ष निकालने से बड़ी तस्वीर छूट जाती है
photo से जुड़े पेशे निश्चित रूप से प्रभावित हुए हैं। BLS का photographer job outlook (2023) और मौजूदा पेज की तुलना करें तो growth rate बदला हुआ दिखता है
लेकिन सालाना openings कुछ हज़ार के स्तर पर ही हैं, इसलिए market छोटा है, और art photography को consumer spending में गिरावट से AI के बिना भी झटका लगा है
यह perfect dataset नहीं है, लेकिन फिलहाल संदर्भ के लिए इतना काफ़ी माना जा सकता है
“AI software engineer को replace कर देगा” यह बात बहुत कही जाती है, लेकिन वास्तव में यह सबसे स्थिर पेशों में से एक लगता है
जितना सस्ता और तेज़ बनाते हैं, उतना ही लोग और जटिल software चाहते हैं, जिससे efficiency gain का असर संतुलित हो जाता है
वहीं accounting inelastic है, इसलिए efficiency बढ़ने पर सीधे headcount कम होता है
creative roles इन दोनों के बीच में हैं, जहाँ director स्तर की demand बढ़ी है लेकिन junior भूमिकाएँ घट रही हैं
कंपनी के नज़रिए से engineer revenue बढ़ाने वाले लोग हैं, इसलिए कम से कम 10~15 साल तक स्थिरता रहने की संभावना है
हाल में AI coding tools से काफ़ी value मिल रही है
काम कम नहीं हो रहा, बल्कि उल्टा AI की देखभाल करने वाला काम बढ़ रहा है
मैं और AI साथ काम करें तो पहले से कहीं ज़्यादा काम कर लेते हैं
hiring में भी इस तरह की collaboration ability को महत्व दिया जाएगा
लेकिन AI को micromanage करना अब भी काफ़ी तकलीफ़देह है
2025 की job postings 2024 के मुकाबले 8% घटीं, तो यह उल्टा खुद market के असामान्य होने का संकेत भी हो सकता है
ऐसे में इतनी बारीक analysis करना कितना सार्थक है, इस पर सवाल है
कुछ लोग कहते हैं कि ChatGPT का आना कारण है, लेकिन इस पर भरोसा नहीं है
causality analysis बिल्कुल नहीं है
यह AI की वजह से नहीं, बल्कि tariff या policy factors की वजह से भी हो सकता है
कुछ states और प्रशासन की policy backlash के कारण गिरावट आई होगी, AI की वजह से नहीं
लेखक ने ‘ghost jobs’ समस्या को मामूली समझकर बड़ी गलती की है
असल में यह layoffs और churn को ध्यान में न रखने वाला analysis है, इसलिए भरोसेमंद नहीं लगता
उदाहरण के लिए, nurse postings 11% घटीं तो इसका मतलब यह नहीं कि AI ने उन्हें replace कर दिया
यह बल्कि महामारी के बाद resignation rate घटने का नतीजा भी हो सकता है
इस तरह का analysis “AI ने कौन-सी jobs replace कीं” यह नहीं दिखाता, बल्कि सिर्फ postings की संख्या में बदलाव दिखाता है
analysis methodology link भी देखें तो quality किसी personal portfolio स्तर की लगती है
frontend engineer hiring में गिरावट मेरी अपनी अनुभूति से भी मेल खाती है
छोटी कंपनियाँ सिर्फ vibe coding से भी काम चला लेती हैं, और बड़ी कंपनियाँ मौजूदा staff से productivity कई गुना बढ़ा लेती हैं
frontend code दोहराव वाला होता है और changes का impact area छोटा होता है, इसलिए AI लागू करना आसान है
हाल में नई नौकरी में मैंने Claude द्वारा बनाए गए app को refactor किया, और backend बुरी तरह गड़बड़ था, लेकिन frontend काफ़ी अच्छा था
अगर backend मज़बूत हो, तो LLM कम edits के साथ उपयोगी UI बना सकता है
mobile engineer hiring 5% घटी, यह दिलचस्प है
React Native, Flutter, Tauri, Electron आदि के ज़रिए cross-platform shift चल रहा हो सकता है
या हो सकता है कि apps की प्राथमिकता ही कम हुई हो
इसलिए अगर इस रिपोर्ट ने सिर्फ अमेरिका के भीतर का डेटा देखा है, तो उसका असर हो सकता है
मैंने blue-collar roles पर automation के असर का अलग analysis किया है
उससे जुड़ी बात इस लेख में देखी जा सकती है
यह लेख Bloomberry नाम की एक डेटा साइट के ब्लॉग पर प्रकाशित पोस्ट है। लेखक Henley Wing Chiu, Bloomberry की मालिक कंपनी Revealera के CTO हैं। Revealera एक डेटा analysis और sales कंपनी लगती है। यानी इसे गंभीर शोध की बजाय संदर्भ के तौर पर देखने वाली राय मानना ज़्यादा उचित लगता है。
मुझे इस लेख की मूल धारणा पर संदेह है। लेखक "नौकरी में बदलाव का बड़ा कारण AI है" इस मूल धारणा को सच मानकर डेटा analysis आगे बढ़ाते हैं। लेकिन क्या यह सच है, यही बात पहले संदेहास्पद लगती है।
बिल्कुल, लेखक यह भी कहते हैं कि AI का असर चुनिंदा रूप से दिखता है, और कुछ पेशे AI से बहुत प्रभावित हुए जबकि कुछ नहीं। लेकिन यह AI के असर को पहले से मान लेने के बाद सिर्फ कुछ अपवादों को अलग करने की कोशिश है, मूल धारणा की जांच नहीं।
दूसरे शोधों को देखें तो AI के कारण नौकरियों पर प्रभाव के बारे में अभी भी सावधानी बरती जा रही है। उदाहरण के लिए, Yale Budget Lab के हालिया analysis के मुताबिक नौकरी संरचना में बदलाव ChatGPT के hit होने वाले नवंबर 2022 से पहले ही शुरू हो चुका था। यह ऐसी बात है जो नौकरी बदलाव के कारण को AI मानकर तय कर देना मुश्किल बनाती है।
लेख में AI के प्रभाव की बात कुछ हद तक मनमानी लगती है। इसमें कहा गया है कि AI ने कुछ creative कामों पर बड़ा असर डाला, लेकिन संबंधित job postings में तेज गिरावट AI की वजह से है या मंदी की वजह से, इसका analysis नहीं किया गया। उदाहरण के लिए, Hacker News की एक comment यह इशारा करती है कि art photography को AI से अलग, खपत में कमी के कारण झटका लगा।
निष्कर्षतः, इस लेख को पूरी तरह स्वीकार करना मुश्किल लगता है। फिर भी मैं यह नहीं कहूँगा कि यह पूरी तरह निरर्थक है। AI नौकरियाँ कम करेगा, इस चिंता के बावजूद कुछ पेशों में उल्टे job postings बढ़ी हैं—इस बिंदु को आंशिक आधार के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। (हालाँकि, केवल इस लेख से यह भी नहीं पता चलता कि AI से होने वाली कमी के बावजूद दूसरे कारणों से job postings बढ़ीं, या फिर AI की वजह से कमी का प्रभाव था ही नहीं.)