एआई सिर्फ़ टेक्नोलॉजी नहीं बल्कि भारतीय महिलाओं के लिए एक बड़ा आर्थिक मौका है क्योंकि वे आज भी डिजिटल और रोज़गार के अवसरों में पीछे हैं. यह लेख बताता है कि सही स्किल और नीतियों के साथ एआई कैसे महिलाओं को काम, कमाई और करियर में आगे बढ़ा सकता है.
जैसे-जैसे एआई कार्यस्थलों और कार्यप्रवाहों में गहराई से शामिल होता जा रहा है, समानता पर इसके प्रभाव अब स्पष्ट रूप से सामने आ रहे हैं. यह बदलाव ऐसे समय में हो रहा है जब एआई अपनाने में वैश्विक स्तर पर लैंगिक अंतर मौजूद है- महिलाएं पुरुषों की तुलना में लगभग 25 प्रतिशत कम दर से एआई टूल अपनाती हैं. भारत में यह स्थिति पहले से मौजूद 24 प्रतिशत के डिजिटल लैंगिक अंतर के साथ जुड़ जाती है. एआई इम्पैक्ट समिट से पहले नीति-निर्माताओं के सामने चुनौती केवल एआई-आधारित उत्पादकता बढ़ाना नहीं बल्कि उसे महिलाओं की रोजगार क्षमता और सार्थक आर्थिक भागीदारी में बदलना भी है.
इसलिए महिलाओं के लिए समावेशी एआई एजेंडा का आकलन रोजगार चक्र के विभिन्न चरणों-भर्ती और जॉब मैचिंग से लेकर कार्य परिस्थितियों, करियर उन्नति और पुनः कौशल (reskilling) तक-के श्रम-बाज़ार परिणामों के आधार पर किया जाना चाहिए. भारत में महिला श्रम भागीदारी दर बढ़ रही है-जो 2017-18 के 23.3 प्रतिशत से बढ़कर 2023 में 41.7 प्रतिशत हो गई है. फिर भी महिलाएं मुख्यतः अनौपचारिक और अवैतनिक कार्यों में केंद्रित हैं. ऐसे परिदृश्य में एआई एक वितरणात्मक बदलाव का माध्यम बन सकता है-यह उत्पादकता बढ़ा सकता है और उच्च-मूल्य वाले कार्यों के रास्ते खोल सकता है, लेकिन यदि कौशल, गतिशीलता और नौकरी की गुणवत्ता में समानांतर सुधार न हो तो यह बाधाओं को और गहरा भी कर सकता है.
किसी भी तकनीकी बदलाव के लाभ समान रूप से वितरित नहीं होते और एआई भी इसका अपवाद नहीं है. एआई के प्रसार से नियमित कार्यों का स्वचालन और उच्च-मूल्य भूमिकाओं में कार्यकर्ताओं की क्षमता-वृद्धि-दोनों हो सकते हैं. इसलिए उत्पादकता लाभ बाद वाले वर्ग में अधिक केंद्रित रहने की संभावना है. पहले से लैंगिक असमानताओं से प्रभावित श्रम बाज़ार में यह बदलाव और अधिक झुका हुआ है, जहां पुरुष पेशेवरों में एआई अपनाने की दर महिला पेशेवरों से लगभग 46 प्रतिशत अधिक पाई गई है.
भारत में यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई अपनाना नियमित वेतनभोगी सेवा क्षेत्रों-जैसे IT-BPM/ITeS और बैक-ऑफिस कार्यों-में तेज़ी से बढ़ रहा है, जहाँ महिलाओं की भागीदारी भी उल्लेखनीय है.
पीरियॉडिक लेबर फोर्स सर्वे (PLFS) सीधे तौर पर एआई एक्सपोज़र को नहीं मापता, लेकिन यह उन क्षेत्रों का आधार देता है जहाँ वेतन-अंतर अधिक है और जहाँ उत्पादकता-आधारित लाभ केंद्रित हो सकते हैं. इन प्रभावों को दो संकेतकों से समझा जा सकता है-पहला, कौशल स्तरों के बीच असमानता, जिसे स्किल प्रीमियम यानी कौशल बढ़ने पर आय में वृद्धि से मापा जाता है; दूसरा, लैंगिक वेतन अंतर, यानी समान खंड में पुरुष और महिला आय का अनुपात. इसके लिए NCO 2015 वर्गीकरण के आधार पर उच्च-कौशल (डिवीजन 1-2), मध्यम-कौशल (3-4) और निम्न-कौशल (5-9) श्रेणियां बनाई जाती हैं.
चित्र 1: लिंग के आधार पर कौशल प्रीमियम (व्यवसाय-आधारित)
Source: Author’s Own, compiled using the Periodic Labour Force Survey PLFS (2023-24)
चित्र 1 दर्शाता है कि व्यवसाय-आधारित स्किल प्रीमियम पुरुषों और महिलाओं दोनों के लिए उल्लेखनीय है. इससे संकेत मिलता है कि एआई से जुड़े उत्पादकता लाभ उच्च-कौशल वर्ग में अधिक केंद्रित हो सकते हैं. खास बात यह है कि महिलाओं के लिए यह ढलान अधिक तीखी है, यानी निम्न और उच्च कौशल आय के बीच अंतर ज्यादा है. भारत में यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई अपनाना नियमित वेतनभोगी सेवा क्षेत्रों-जैसे IT-BPM/ITeS और बैक-ऑफिस कार्यों-में तेज़ी से बढ़ रहा है, जहाँ महिलाओं की भागीदारी भी उल्लेखनीय है.
चित्र 2: व्यावसायिक कौशल श्रेणियों के अनुसार लिंग आधारित आय अंतर
Source: Author’s Own, compiled using PLFS (2023-24)
चित्र 3: श्रमिक प्रकार के अनुसार लिंग आधारित आय अंतर
Source: Author’s Own, compiled using PLFS (2023-24)
चित्र 2 कौशल-खंडों के भीतर लैंगिक वेतन अंतर दिखाता है, जो कौशल स्तर घटने के साथ बढ़ता जाता है. चित्र 3 आकस्मिक श्रम और नियमित वेतनभोगी रोजगार के बीच इसी अंतर को दर्शाता है, जहाँ आकस्मिक श्रम में अंतर अधिक है. गिग और प्लेटफ़ॉर्म कार्य, जो अक्सर अनौपचारिक रोजगार से जुड़े होते हैं, अब एल्गोरिदम आवंटन और डिजिटल मध्यस्थता से प्रभावित हो रहे हैं.
पहले से लैंगिक असमानताओं से प्रभावित श्रम बाज़ार में यह बदलाव और अधिक झुका हुआ है, जहां पुरुष पेशेवरों में एआई अपनाने की दर महिला पेशेवरों से लगभग 46 प्रतिशत अधिक पाई गई है.
श्रम बाज़ार संरचना के अलावा सहायक परिस्थितियां भी महत्वपूर्ण हैं. महिलाओं की अनुकूलन क्षमता उनके अवैतनिक देखभाल कार्य के बोझ से प्रभावित होती है. भारत के टाइम यूज़ सर्वे 2024 में भुगतान वाले और अवैतनिक कार्यों में समय व्यतीत करने को लेकर बड़ा लैंगिक अंतर दिखता है. इससे स्पष्ट है कि समावेशन के लिए केवल कार्यस्थल नहीं, बल्कि व्यापक सहायक ढाँचे की भी आवश्यकता है. कुल मिलाकर, कौशल के अनुसार आय में तीव्र अंतर और लगातार लैंगिक वेतन अंतर यह संकेत देते हैं कि एआई को एक वितरणात्मक परिवर्तन के रूप में देखा जाना चाहिए.
भारत एआई मिशन जब एआई के लोकतंत्रीकरण और समावेशन को प्राथमिकता देता है, तब इरादों से आगे बढ़कर परिणाम-आधारित उपायों की आवश्यकता है. नीतिगत साधन विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं.
एक एआई रेडीनेस इंडेक्स विकसित किया जा सकता है, जो विभिन्न क्षेत्रों में महिलाओं की एआई तक पहुँच, अपनाने की दर और कार्यस्थल पर उपयोग को ट्रैक करें. दूसरा, समावेशन इस बात पर निर्भर करेगा कि महिलाएं एआई-संबंधित कौशल कितनी प्रभावी ढंग से विकसित कर पाती हैं. समय की कमी एक बड़ी बाधा है, इसलिए कौशल कार्यक्रम महिलाओं की वास्तविक परिस्थितियों के अनुरूप होने चाहिए-जैसे लचीले शिक्षण प्रारूप, मॉड्यूलर प्रमाणपत्र और देखभाल-सहायक बुनियादी ढांचा.
भारत के लिए एआई ऐसा ही मोड़ साबित हो सकता है-जहाँ जनसांख्यिकीय लाभांश के दूसरे आधे हिस्से, यानी महिलाओं की क्षमता, को उपयोग में लाया जा सके, जो अभी अवैतनिक देखभाल कार्य और निम्न-मध्यम कौशल गतिविधियों में सीमित है.
राज्य स्तर की पहलें इसका उदाहरण देती हैं. तेलंगाना का WE Hub तकनीक और व्यवसाय में महिलाओं के लिए एआई-सम्बद्ध क्षमता निर्माण कर रहा है. गूगल और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों के साथ साझेदारी से अपस्किलिंग, प्रशिक्षण और मेंटरशिप उपलब्ध कराई जा रही है. इसी तरह केरल का ASAP कार्यक्रम और ICT Academy का elevateHER मॉडल कौशल को रोजगार परिवर्तन से जोड़ते हैं. राष्ट्रीय नीति इन मॉडलों को महिलाओं-केंद्रित मार्गों, उद्यम-आधारित परिणामों और बड़े पैमाने पर मेंटरशिप के साथ दोहरा सकती है.
कौशल-आधारित उपायों के साथ सुरक्षा-प्रावधान भी आवश्यक हैं, ताकि एआई का उपयोग मौजूदा लैंगिक बाधाओं को और न बढ़ाए. यूरोपीय संघ का एआई एक्ट जोखिम-आधारित ढाँचा अपनाता है, जिसमें शिक्षा और रोजगार में प्रयुक्त एआई प्रणालियों को उच्च-जोखिम श्रेणी में रखा गया है. भारत एआई मिशन के ‘Safe & Trusted AI’ स्तंभ में इसी तरह का जोखिम-स्तर तर्क शामिल कर, लैंगिक समावेशन को अनुपालन-आधारित मजबूती दी जा सकती है.
डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट (DPDP) 2023 भारत में डेटा शासन का आधार प्रदान करता है. यह एआई-संचालित भर्ती और शिक्षा प्रणालियों के लिए प्रासंगिक है, जो प्रोफाइलिंग और स्वचालित स्क्रीनिंग पर निर्भर होती जा रही हैं. लेकिन केवल डेटा संरक्षण पर्याप्त नहीं है, खासकर जब मॉडल ऐतिहासिक पक्षपात को दोहराते हैं या अपारदर्शी मानदंड अपनाते हैं. इसलिए DPDP प्रावधानों के साथ अनिवार्य बायस ऑडिट, लैंगिक प्रभाव आकलन और सुलभ शिकायत निवारण तंत्र भी जोड़े जाने चाहिए.
ऐतिहासिक अनुभव बताता है कि उत्पादकता लाभ तब सबसे अधिक होते हैं जब तकनीक श्रमिकों का पूरक बनती है, प्रतिस्थापक नहीं. भारत के लिए एआई ऐसा ही मोड़ साबित हो सकता है-जहाँ जनसांख्यिकीय लाभांश के दूसरे आधे हिस्से, यानी महिलाओं की क्षमता, को उपयोग में लाया जा सके, जो अभी अवैतनिक देखभाल कार्य और निम्न-मध्यम कौशल गतिविधियों में सीमित है. यदि सही ढंग से डिज़ाइन किया जाए, तो एआई महिलाओं के लिए नौकरी की गुणवत्ता, गतिशीलता और आय में अंतर को कम कर सकता है. इस दृष्टि से एआई का उपयोग केवल उत्पादकता का प्रश्न नहीं, बल्कि विकसित भारत 2047 की दिशा में एक रणनीतिक मार्ग भी है.
कुमकुम मोहता ऑब्जर्वर रिसर्च फाउंडेशन के सेंटर फॉर न्यू इकोनॉमिक डिप्लोमेसी में रिसर्च असिस्टेंट हैं.
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Kumkum Mohata is a Research Assistant with ORF’s Centre for New Economic Diplomacy. Her research interests lie in development economics, international trade, and macroeconomics, with ...
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