AI कंपनी Anthropic ने एक रिपोर्ट जारी की है, जिसके मुताबिक पिछले एक साल में उसके कर्मचारियों की संरचना और उनके काम का स्वरूप काफी बदल गया है। तकनीकी विभाग में युवा कर्मचारियों की हिस्सेदारी 2025 की शुरुआत के 21% से घटकर 14% रह गई, जबकि प्रति कर्मचारी बैठकों में बिताया जाने वाला समय पिछले साल की तुलना में 20% बढ़ गया। AI से काम जितनी तेजी से होने लगता है, लोगों के आमने-सामने मिलने का समय उतना ही बढ़ता जाता है। यह मेल अप्रत्याशित है।
युवा तकनीकी कर्मचारियों की हिस्सेदारी घटने की पृष्ठभूमि
पहले आंकड़ों पर नजर डालें। रिपोर्ट के मुताबिक, तकनीकी विभाग में युवा कर्मचारियों की हिस्सेदारी 2025 की शुरुआत के 21% से घटकर 14% रह गई। भर्ती के आंकड़ों में गिरावट और भी बड़ी है। तकनीकी पदों पर नए भर्ती कर्मचारियों में युवाओं की हिस्सेदारी 27% से घटकर 9% रह गई।
पूरी कंपनी में तकनीकी विभाग की हिस्सेदारी भी 61% से घटकर 56% रह गई। कंपनी ने इस बदलाव की वजहें बताते हुए कहा कि उसके विकास के साथ कारोबार से जुड़े विभाग स्वाभाविक रूप से विस्तृत हुए हैं और कोडिंग टूल्स के विकास से गैर-तकनीकी कर्मचारी भी खुद सॉफ्टवेयर बनाने लगे हैं।
इन आंकड़ों को समझते समय थोड़ी सावधानी जरूरी है। ये सिर्फ एक कंपनी के आंकड़े हैं और यह जरूरी नहीं कि दुनिया की दूसरी कंपनियां भी इसी राह पर चलें। फिर भी, AI विकास के अग्रिम मोर्चे पर काम करने वाली कंपनी का अपने कामकाज के तरीके के बारे में इतनी जानकारी देना असामान्य है। बदलाव किस दिशा में जा रहा है, यह जानने के लिहाज से ये आंकड़े काफी दिलचस्प हैं।
अगर AI युवाओं के जिम्मे रहे नियमित कोडिंग और शुरुआती शोध के कुछ काम करने लगे, तो भर्ती के प्रवेश-द्वार का संकरा होना आसानी से समझा जा सकता है। दूसरी ओर, गैर-तकनीकी कर्मचारी भी सॉफ्टवेयर बनाने लगे हैं—इससे लगता है कि पेशों के बीच की सीमाएं भी धुंधली हो रही हैं।
बढ़े सिर्फ नतीजे नहीं, निगरानी में बिताया जाने वाला समय भी
रिपोर्ट में यह भी बताया गया है कि AI के इस्तेमाल से उत्पादकता बढ़ी है। प्रति कर्मचारी लिखे गए कोड की मात्रा बढ़ी, बिक्री कर्मचारियों के सौदे पूरे करने की संख्या बढ़ी और अनुबंधों की प्रक्रिया भी अधिक संख्या में पूरी हुई। कंपनी ने माना कि कोड की मात्रा बढ़ने का यह मतलब नहीं कि उसकी गुणवत्ता या कारोबार पर उसका असर भी बेहतर हुआ है। हालांकि, उसने यह भी कहा कि कोड की गुणवत्ता गिरने के कोई संकेत नहीं मिले हैं।
कर्मचारियों का अनुभव दिलचस्प है। अप्रैल 2026 में हुए कर्मचारी सर्वेक्षण में 27% ने कहा कि कंपनी के AI ‘Claude’ की वजह से उनकी उत्पादकता बढ़ी है। वहीं, 20% ने बताया कि उनके काम का केंद्र ‘असल काम करने’ से बदलकर ‘कई Claude को संभालने’ पर आ गया है।
एक तकनीकी कर्मचारी ने इस स्थिति की तुलना बच्चों की देखभाल से की। कई बच्चे हों, तो हर बच्चा उतनी ही तवज्जो चाहता है—कई Claude के साथ भी ऐसा ही लगता है। बताया जाता है कि एक अन्य कर्मचारी ने कहा कि कंपनी में ‘लगातार बना रहने वाला दबाव’ है कि तेजी से काम करो और हर चीज Claude को सौंप दो।
रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि Claude बड़ी मात्रा में लिखित सामग्री तैयार करता है, इसलिए उसे पढ़ने और व्यवस्थित करने वाले लोगों का ध्यान और निर्णय-क्षमता उत्पादकता की अड़चन बनती जा रही है। सामग्री तैयार करने की रफ्तार बढ़ने से उसकी जांच करने वालों पर बोझ बढ़ता है। यह कुछ-कुछ फैक्टरी की उत्पादन लाइन जैसा है, जहां एक प्रक्रिया तेज होने पर अगली प्रक्रिया के सामने सामान जमा होने लगता है।
AI के दौर में बैठकें बढ़ने की वजह
एक और आंकड़ा बैठकों से जुड़ा है। कैलेंडर डेटा के विश्लेषण में पाया गया कि प्रति कर्मचारी बैठकों में बिताया जाने वाला समय एक साल पहले की तुलना में 20% बढ़ा। तकनीकी पदों पर व्यक्तिगत योगदान देने वाले कर्मचारियों में भी यह 16% बढ़ा।
कंपनी इसकी वजह इंसानों के बीच भरोसे और जवाबदेही के महत्व को मानती है। बताया गया है कि कर्मचारी बार-बार कहते हैं कि आमने-सामने बैठकर तालमेल बनाना जरूरी है। AI भले ही मसौदे या कार्यान्वयन तुरंत तैयार कर दे, लेकिन नतीजों की जिम्मेदारी इंसानों की होती है। और जिम्मेदारी किसकी है, यह तय करने के लिए आखिरकार लोगों को आपस में बात करनी पड़ती है।
दक्षता बढ़ने की बात पर अक्सर यह कल्पना होती है कि बैठकें कम होंगी और व्यक्तिगत काम के लिए ज्यादा समय मिलेगा। लेकिन जिन कार्यस्थलों में AI को गहराई से शामिल किया गया है, वहां काम घटने के बजाय फैसले लेने और तालमेल बिठाने का महत्व बढ़ रहा है। बैठकें इसी काम का मंच बन रही हैं।
युवाओं की भर्ती सीमित हुई, बैठकें बढ़ीं और लोग AI को संभालने की भूमिका में आ गए। यह मेल दूसरी कंपनियों में भी फैलेगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि वे AI को अपने कामकाज के केंद्र में कितना रखते हैं। फिर भी, AI अपनाने पर विचार कर रहे कारोबारियों और प्रबंधकों के लिए पहले से यह अनुमान लगाना उपयोगी हो सकता है कि उनकी कंपनी में क्या बढ़ेगा और क्या घटेगा। Anthropic के आंकड़ों से यह सीख ली जा सकती है।


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