जूनियर भर्ती संकट: टैलेंट लैडर का पतन
(people-work.io)- AI अपनाने वाली कंपनियों में जूनियर भर्ती में कमी और शुरुआती करियर वाले पेशेवरों में बेरोज़गारी में बढ़ोतरी एक साथ दिखाई दे रही है, जिससे टेक इंडस्ट्री की टैलेंट लैडर टूट रही है
- विश्वविद्यालयों में ग्रेजुएट्स के लिए पहली नौकरी पाना कठिन होता जा रहा है, और प्रामाणिक नेटवर्किंग व मेंटरशिप की कमी को मुख्य समस्या बताया जा रहा है
- सीनियर इंजीनियरों की मेंटरिंग से बचने वाली संस्कृति और AI द्वारा जूनियर काम का ऑटोमेशन मिलकर प्रैक्टिकल सीखने के अवसर खत्म कर रहे हैं
- कंपनियों की शॉर्ट-टर्म प्रॉफिट-केंद्रित इंसेंटिव संरचना दीर्घकालिक टैलेंट डेवलपमेंट में बाधा बन रही है, जिससे अगले 10~20 वर्षों में स्किल्ड वर्कफोर्स की कमी की आशंका है
- इसके चलते व्यक्तियों को रिश्ते बनाने और सहयोग करने की ऐसी क्षमताएँ विकसित करनी होंगी जिन्हें AI प्रतिस्थापित नहीं कर सकता, और यही टेक इंडस्ट्री की स्थिरता तय करने वाला प्रमुख तत्व है
डेटा और मौजूदा स्थिति
- Stanford Digital Economy Lab के शोध के अनुसार AI को सक्रिय रूप से अपनाने वाली कंपनियों ने जूनियर भर्ती 13% घटाई
- Harvard के शोध में 22~25 वर्ष के शुरुआती करियर पेशेवरों में बेरोज़गारी बढ़ना पुष्टि हुआ
- वहीं सीनियर भर्ती स्थिर रही या बढ़ी
- यह बदलाव उन युवा पीढ़ियों के पूरे करियर निर्माण पर दीर्घकालिक असर डालता है जिन्हें माता-पिता के सहारे के बिना आत्मनिर्भर बनना होता है
विश्वविद्यालयों से आ रही आवाज़ें
- विश्वविद्यालयों के आधिकारिक प्लेसमेंट आँकड़ों में अभी यह बदलाव पूरी तरह नहीं दिखा, लेकिन छात्र और स्टाफ दोनों संकट को महसूस कर रहे हैं
- छात्र पहली नौकरी पाने में कठिनाई की शिकायत कर रहे हैं, और बेबसपन व चिंता फैल रही है
- सभी हितधारक नेटवर्किंग के महत्व से सहमत हैं, लेकिन इसे प्रभावी ढंग से लागू करने और बड़े पैमाने पर चलाने की कमी को समस्या मानते हैं
- तरह-तरह के नेटवर्किंग ऐप्स और मेंटरिंग प्रोग्राम मौजूद हैं, फिर भी रिश्ते बनाने की गुणवत्तापूर्ण कठिनाई बनी हुई है
- करियर सर्विसेज़ स्टाफ कर्मियों की कमी से जूझ रहा है, जबकि छात्रों को सबसे अधिक हालिया अनुभव वाले मेंटर्स की ज़रूरत है
- रिलेशनल इंटेलिजेंस (relational intelligence) की कमी को मुख्य बाधा बताया गया है
संकट का कारण: अप्रेंटिसशिप सिस्टम का पतन
“मैं मैनेजर नहीं, IC हूँ” संस्कृति
- टेक इंडस्ट्री ने मैनेजर के बजाय Individual Contributor के रूप में आगे बढ़ने का रास्ता बनाया,
लेकिन इसके परिणामस्वरूप सीनियर इंजीनियरों द्वारा मेंटरिंग से बचना आम हो गया - नए इंजीनियरों के पास मेंटरशिप मांगने का अनुभव कम होता है, जिससे पीढ़ियों के बीच तकनीकी हस्तांतरण का टूटना शुरू हो जाता है
AI जिस चीज़ की जगह ले रहा है, वह है ‘ट्रेनिंग ग्राउंड’
- AI का विकास इस दिशा में हो रहा है कि वह जूनियर काम को ऑटोमेट करे और सीनियर काम में सहायता दे
- नतीजतन, AI पूरी वर्कफोर्स को प्रतिस्थापित नहीं कर रहा, बल्कि अप्रेंटिसशिप की सीढ़ी हटा रहा है
- प्रैक्टिस, pair programming, code review जैसी प्रक्रियाओं में अप्रत्यक्ष ज्ञान के हस्तांतरण के अवसर गायब हो रहे हैं
- इससे ‘मिसिंग जेनरेशन (missing generation)’ बनने का ख़तरा है
भविष्य का असंतुलन
- जब मौजूदा सीनियर इंजीनियर 10~20 साल बाद रिटायर होंगे, तब जटिल सिस्टम डिज़ाइन करने वाली अगली पीढ़ी की कमी की आशंका है
- कंपनियाँ इस आशावादी धारणा पर निर्भर हैं कि AI मानव निर्णय का पूरी तरह स्थान ले लेगा
- अगर यह धारणा गलत साबित हुई, तो स्किल्ड टैलेंट पाइपलाइन का पतन हो सकता है
इंसेंटिव संरचना की समस्या
- शॉर्ट-टर्म परफॉर्मेंस-केंद्रित कॉर्पोरेट संरचना दीर्घकालिक टैलेंट डेवलपमेंट को नुकसान पहुँचा रही है
- औसतन 2 साल की नौकरी अवधि वाली लचीली वर्कफोर्स संरचना के कारण जूनियर में निवेश की प्रेरणा खत्म हो रही है
- नतीजतन
AI जूनियर्स की जगह लेता हैसीनियर्स मेंटरिंग से बचते हैंकंपनियाँ शॉर्ट-टर्म नतीजों को प्राथमिकता देती हैं- → ऐसी संरचनात्मक समस्या पैदा होती है जिसे केवल व्यक्तिगत प्रयास से हल नहीं किया जा सकता
वह क्षेत्र जिसे व्यक्ति नियंत्रित कर सकता है: रिलेशनल क्षमता को मजबूत करना
- AI द्वारा ऑटोमेट न की जा सकने वाली मानव-केंद्रित क्षमताएँ विकसित करनी होंगी, जैसे प्रभाव, सहयोग और रिश्ते बनाना
- व्यावहारिक तरीके
- 10~30 प्रमुख संपर्कों की पहचान: guide, align, partner, network इन चार प्रकारों में विभाजित करें
- हर रिश्ते को इरादतन संभालें और देखें कि वह परस्पर मददगार कैसे बन सकता है
- उपलब्धियों को दर्ज करें और आत्म-चिंतन करें ताकि रिश्तों की गुणवत्ता का आकलन हो सके
- छात्र जीवन से ही अभ्यास शुरू करें, ताकि कम-जोखिम वाले माहौल में रिलेशनल स्किल्स विकसित हों
- ऐसी रिलेशनल इंटेलिजेंस ग्रेजुएशन के बाद तेज़ ऑनबोर्डिंग और टीम में योगदान की ओर ले जाती है
रिलेशनल इंटेलिजेंस का महत्व
- सीनियर इंजीनियर की भूमिका मूल रूप से नेतृत्व की भूमिका है, और रिलेशनल स्किल्स आवश्यक क्षमता हैं
- जटिल मानवीय सिस्टम को समझने और समन्वित करने की क्षमता टेक इंडस्ट्री की प्रमुख प्रतिस्पर्धी ताकत बन रही है
- यदि छात्र जीवन से रिलेशनल इंटेलिजेंस का अभ्यास किया जाए, तो ग्रेजुएशन के बाद नेटवर्क-आधारित नौकरी और विकास संभव है
- इसके लिए मनोवैज्ञानिक सुरक्षा, पैटर्न पहचान और इरादतन अभ्यास आवश्यक हैं
निष्कर्ष: आगे की दिशा
- अप्रेंटिसशिप मॉडल का पतन और AI की रफ़्तार, कॉर्पोरेट इंसेंटिव का विकृति, और टैलेंट पाइपलाइन का संकट अब वास्तविकता हैं
- फिर भी व्यक्ति, सीनियर और विश्वविद्यालय सभी रिलेशनल इंटेलिजेंस को केंद्र में रखकर प्रतिक्रिया दे सकते हैं
- छात्र और शुरुआती करियर पेशेवर 10~20 प्रमुख रिश्तों की पहचान कर उनका प्रबंधन करें
- सीनियर और मैनेजर मेंटरिंग के जरिए पूरी टीम की क्षमता मजबूत करें
- विश्वविद्यालय AI-संबंधित विषयों में रिलेशनल इंटेलिजेंस शिक्षा को अनिवार्य करें
- मानवीय संबंध कौशल अब वैकल्पिक नहीं, बल्कि अनिवार्य हैं, और टेक्नोलॉजी व बिज़नेस में मानवीयता को वापस लाने वाले प्रमुख तत्व के रूप में उभरते हैं
6 टिप्पणियां
मुझे जिज्ञासा है कि 10 साल बाद, जब 10 साल के अनुभव वाले लोग ही नहीं बचेंगे, तो समाज कैसा होगा।
Hacker News की राय
पहले junior engineers के पास आगे बढ़ने के लिए training ground हुआ करता था
लेकिन अब AI उस काम को automate कर रहा है, इसलिए व्यवहारिक रूप से apprenticeship system खत्म होता जा रहा है
पहले लोग आसान या उबाऊ काम करते हुए अनुभव जुटाते थे, लेकिन अब वे काम AI कर रहा है, इसलिए freshers को hire करने की वजह कम हो रही है
इस बदलाव का असर शायद कुछ साल बाद पूरी तरह दिखेगा। अगर बीच के स्तर के लोग गायब हो गए, तो अंदर से विकसित होने वाली talent pipeline भी खत्म हो जाएगी
पहले गलत code को साथ बैठकर ठीक करते हुए सीखते थे, लेकिन अब feedback फिर से LLM में डाल दिया जाता है, जिससे mentoring टूट रही है
जिन juniors में सीखने की मजबूत इच्छा है, वे अब भी मूल्यवान हैं, लेकिन मन में यह बात आती है कि “सीधे मैं ही AI का इस्तेमाल क्यों न करूँ”
आखिरकार हमारी पीढ़ी शायद ठीक रह जाएगी, लेकिन अगली पीढ़ी के लिए entry gate बंद होता हुआ लगता है
पिछले कुछ वर्षों में बहुत ज़्यादा लोग developer बनने आ गए थे, जिनमें कई ऐसे भी थे जिनकी उसमें स्वाभाविक रुचि नहीं थी
अब AI baseline तय कर रहा है, इसलिए अंततः वही लोग टिकेंगे जिन्हें सचमुच technology में दिलचस्पी है
आकार छोटा होगा, लेकिन AI repetitive काम संभाल लेगा, इसलिए efficiency बढ़ेगी
औसत tenure लगभग 2 साल रह गया है, इसलिए कंपनी के लिए ऐसे व्यक्ति पर निवेश करना मुश्किल हो जाता है जो जल्दी ही चला जाएगा
automation की वजह से entry-level लोगों की ज़रूरत खत्म हो गई, और सिर्फ skilled लोग बचे, जिससे industry बूढ़ी होती गई
नतीजतन new-hire pipeline पूरी तरह टूट चुकी है
अंततः यह उसी दिशा में जा रहा है जहाँ बाज़ार में आर्थिक मूल्य पैदा करने वाले व्यक्ति का मानक लगातार ऊँचा होता जाता है
बड़ी कंपनियों और कर्मचारियों के बीच का social contract पहले ही टूट चुका है
कंपनियाँ सिर्फ quarterly results पर ध्यान दे रही हैं, और कर्मचारियों पर long-term investment लगभग गायब हो चुका है
मेरे दोस्तों की Fortune 50 कंपनियाँ भी record profit कमा रही हैं और साथ ही बड़े पैमाने पर departments घटा रही हैं
ऐसी स्थिति में कर्मचारियों का cynical और निरुत्साहित हो जाना स्वाभाविक है
पहले यह भरोसा था कि कंपनी अच्छा करेगी तो कर्मचारी भी अच्छा करेंगे, लेकिन अब वह पूरी तरह बिखर चुका है
वह सिर्फ software industry की explosive growth के दौर में संभव दिखने वाला illusion था
अब जब industry maturity phase में प्रवेश कर रही है, तो यह दूसरे technical professions की तरह तीव्र प्रतिस्पर्धा वाले माहौल में बदल रही है
short-term performance अच्छा दिखा दो और ज़िंदगी भर के लिए काफी पैसा मिल जाता है, इसलिए long-term investment की वजह खत्म हो जाती है
आखिरकार management को short-termism की ओर धकेलने वाली incentive structure बन चुकी है
युवा पीढ़ी का resigned attitude साफ़ दिखता है, लेकिन चूँकि समाज सिर्फ short-term metrics देखता है, किसी को परवाह नहीं है
मैं भी cynical हूँ, लेकिन अब मैंने अपने लक्ष्य self-preservation पर केंद्रित कर लिए हैं
मैं short-term contracts और personal projects के ज़रिए आय के स्रोत diversify करना चाहता हूँ
अंततः यही वास्तविकता unionization movement तक ले जा रही है
आज की junior hiring crisis की वजह AI नहीं, बल्कि अत्यधिक hiring process है
पहले सिर्फ potential देखा जाता था, लेकिन अब freshers से भी पूरी तरह तैयार skillset की अपेक्षा की जाती है
एक युवा उम्मीदवार ने आधा साल statistics और probability के सारे सवाल पढ़े, फिर भी reject हो गया
अब पहली नौकरी पाने के लिए ही व्यक्ति को उस भूमिका को लगभग पूरी तरह निभाने लायक होना पड़ता है
क्या ऐसा समाज सचमुच स्वस्थ है, इस पर संदेह होता है। exploration की freedom गायब होती जा रही है
प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के छात्र hiring information और preparation methods आपस में बाँटते हैं, जबकि दूसरे संस्थानों के छात्रों के लिए वहाँ पहुँचना भी कठिन होता है
अंततः skill से ज़्यादा network असर डालता है
कंपनी की growth में योगदान दे चुके लोगों से भी 4 घंटे के onsite coding tests माँगे जाते हैं
यहाँ तक कि public repositories भी ठीक से नहीं देखी जातीं
डॉक्टर भी apprenticeship से गुजरते हैं; जो industry अगली पीढ़ी को तैयार नहीं करती, वह अंततः खुद ही ढह जाएगी
किसी खास स्कूल में दाखिला मिलना लंबे समय से ‘golden ticket’ जैसा हो चुका है
छोटी कंपनियाँ अक्सर अधिक मानवीय hiring practices बनाए रखती हैं
मैं इस बात से सहमत नहीं हूँ कि hiring slowdown की वजह AI है
ChatGPT व्यावहारिक काम में उपयोगी 2024 के बाद हुआ
लेकिन junior hiring की मंदी तो 2022 में ही शुरू हो चुकी थी
इसलिए AI से ज़्यादा macroeconomic factors बड़ी वजह हैं
seniors भी कठिन दौर से गुजर रहे हैं, और यह कई कारणों के जमा असर का नतीजा है
2021 में छोटे-मोटे projects पर भी लोग लगाए जा रहे थे, लेकिन 2022 के अंत तक layoffs और hiring freezes शुरू हो गए
AI की असली लहर 2026–27 में आएगी
AI से भी अधिक मूल समस्या talent value curve का तेज़ी से ऊपर जाना है
किसी fresher को hire करो, तो 2–3 साल बाद उसकी market value दोगुनी हो जाती है
ज़्यादातर कंपनियाँ उस गति का साथ नहीं दे पातीं, और अंत में इस निष्कर्ष पर पहुँचती हैं कि “हम किसी और के लिए लोगों को तैयार कर रहे हैं”
इसलिए वे freshers को hire करने से बचती हैं
शुरुआती कुछ महीनों में तो उनकी productivity उल्टा negative होती है, लेकिन salary उसी अनुपात में कम नहीं होती
ऊपर से थोड़ा बढ़ते ही वे नौकरी बदल देते हैं, इसलिए कंपनी के लिए यह घाटे का सौदा बन जाता है
अंततः training का ROI बहुत कम रह जाता है
लेकिन ऐसे मामले दुर्लभ हैं, और ज़्यादातर लोगों को समय पर compensation नहीं मिलता
अगर universities ने आधुनिक technologies सिखाई होतीं, तो freshers और real-world work के बीच इतना बड़ा gap न होता
आज की कंपनियों का सोच यह नहीं रह गया है कि “कुशल लोगों को इकट्ठा करो और समस्याएँ हल करो”
बल्कि यह हो गया है कि “machines चल रही हैं, तो maintenance cost को minimum रखो”
जिस दौर में इंसानी attention और creativity value बनाती थी,
अब उसकी जगह सिर्फ मौजूदा structure और revenue flow को बनाए रखने वाली conservative organizations आ गई हैं
optimism अब व्यक्तियों पर थोप दिया गया है
यह elitist attitude ही समस्या है
juniors को नीचा देखना और उन्हें सिखाने का इरादा ही न रखना, industry को बीमार बना रहा है
हाँ, कुछ लोग skill में कमज़ोर होते हैं, लेकिन मौका मिले तो वे बेहतरीन talent बन सकते हैं
mentoring के बिना industry अंततः खुद को ही अलग-थलग कर रही है
सच तो यह है कि seniors की quality में गिरावट 10 साल पहले ही शुरू हो चुकी थी
mentoring और leadership गायब हो गए, और bootcamp graduates की बाढ़ के साथ standards धुंधले पड़ गए
title inflation ने ‘senior’ शब्द का अर्थ कमजोर कर दिया
अब juniors को सिखाने वाले असली seniors बहुत कम बचे हैं
इसका समाधान networking नहीं, बल्कि engineering का वास्तविक professionalization है — formal education, qualifications, apprenticeship और achievement standards की ज़रूरत है
bootcamp के बाद field में आई workforce ने code quality गिराई,
और मुझे भी बीच में आकर fire-fighting करनी पड़ी
अगर industry को सच में बदलना है, तो standardized qualification system चाहिए
अमेरिकी बड़ी कंपनियाँ पहले से overseas outsourcing पर निर्भर हैं
अगर सचमुच बदलाव चाहिए, तो collective action या नए business models की ज़रूरत होगी
आखिरकार यह एक structural problem है
लेख में दिया गया data बहुत कम समयावधि का है
5 या 10 साल के आधार पर यह business cycle को सही तरह नहीं दिखाता
AI के प्रभाव से ज़्यादा यह एक सामान्य 10-year economic cycle जैसा लगता है
वास्तव में freshers के लिए job market हमेशा कठिन रहा है, इसलिए हो सकता है कि अभी की स्थिति उतनी अलग न हो
पहले किसी referral की एक लाइन से interview का मौका मिल जाता था, लेकिन अब automated filtering systems रास्ता रोक देते हैं
सैकड़ों applications भेजने पर भी feedback नहीं मिलता, और अनुभव पूरी तरह अलग-थलग हो जाता है
यह देखते हुए कि global hiring अब भी सक्रिय है, हो सकता है कि सिर्फ standard ही ज़्यादा सख्त हुए हों
असली सवाल यह होना चाहिए: “universities 4 साल में सक्षम programmers क्यों नहीं तैयार कर पा रही हैं?”
4 साल में तो एकदम नए व्यक्ति को भी mid-level developer बनाया जा सकता है, लेकिन universities वह समय बर्बाद कर देती हैं
यहाँ तक कि कई बार खुद tutor रखकर self-study करना ज़्यादा efficient लगता है
आज भी Leetcode interviews के अलावा उससे बहुत कम मदद मिलती है
अंततः समस्या education quality और individual motivation, दोनों की है
Dad, how do I? नाम का एक YouTube चैनल है। यह ऐसा चैनल है जो उन बच्चों को तरह-तरह की बातें सिखाता है जिनके पिता नहीं हैं (जैसे, shave करना, tie बाँधना), तो मुझे लगता है कि अगर programming के लिए भी ऐसा कोई चैनल हो तो अच्छा होगा।
अच्छा चैनल बताने के लिए धन्यवाद :)
मेरी खुशी
अब यह सिर्फ़ कंपनियों या सीनियरों की कोशिशों से आगे बढ़कर ऐसी स्थिति बनती दिख रही है जहाँ कानून बनाए जाने चाहिए।