Imagine कीजिए… आप सोमवार सुबह अपने ऑफिस का लैपटॉप ऑन करते हैं। Inbox में एक नया mail आया है — subject line में बस इतना लिखा है: “Organizational Restructuring — Effective Immediately.”
आप mail खोलते हैं… और कुछ सेकंड में आपकी दुनिया बदल जाती है।
“Your role has been impacted.”
बस पाँच शब्द… और सालों की मेहनत, identity, और career stability एक झटके में खत्म।
ये किसी एक इंसान की कहानी नहीं है — ये आज की दुनिया के लाखों tech employees की हकीकत बन चुकी है। Silicon Valley से लेकर Bengaluru तक, एक खामोश डर सबके बीच फैल चुका है — “Next turn मेरा तो नहीं?”
Artificial Intelligence, जिसे कभी innovation का symbol कहा जाता था, अब insecurity का सबसे बड़ा कारण बन गया है।
AI अब सिर्फ़ tools नहीं बना रहा… वो humans को replace भी कर रहा है।
पिछले एक साल में, दुनिया की सबसे बड़ी IT और tech कंपनियाँ — TCS, Infosys, Wipro, Accenture, Microsoft, Google, Salesforce, IBM, Cognizant — सबने अपने कर्मचारियों को “cost optimization” के नाम पर goodbye कहा है।
लेकिन इस बार बहाना recession नहीं है… वजह है — AI revolution. जहाँ कभी “automation” productivity का नया नाम था, वहीं अब “AI integration” एक silent layoff strategy बन चुकी है।
भारत में शुरुआत हुई TCS से — वो कंपनी जो देश की tech identity मानी जाती है।
TCS ने अपने fiscal year 2025 में लगभग 12,000 employees को जाने के लिए कहा। ये उसके global workforce का करीब 2% हिस्सा है।
कंपनी ने इसे “AI restructuring” बताया — यानी अब ज़रूरत है कम लोगों की, लेकिन ज्यादा smart systems की।
AI अब testing, coding और documentation जैसे repetitive tasks अपने हाथों में ले चुका है।
मतलब — जो काम पहले 10 लोग करते थे, अब एक machine कर रही है… वो भी error-free।
TCS के अंदर अब internal AI labs बनाए जा रहे हैं, जहाँ algorithms पुराने manual processes को सीखकर automate कर रहे हैं।
कंपनी अब hiring से ज्यादा re skilling पर ध्यान दे रही है। लेकिन सवाल ये है — क्या हर कोई re skill कर पाएगा?
Google की तरफ़ रुख करें — वो कंपनी जो खुद AI की race में सबसे आगे है।
Google ने हाल ही में 100 designers को job से निकाल दिया।
कहने को restructuring, लेकिन असल में ये message साफ़ था — “AI tools can design faster, cheaper, better.”
जिन लोगों ने Gemini और Bard जैसे AI models बनाए, वही अब उनकी वजह से प्रभावित हो रहे हैं।
Irony यह है कि जो engineers AI को train कर रहे थे, अब वही AI उनके काम को redundant बना रहा है।
Google के अंदर कई teams को merge किया गया है — design, documentation, and even HR functions में AI assistants तैनात कर दिए गए हैं।
एक analyst ने कहा था — “Google is no longer a tech company, it’s becoming an AI company.”
और इसी transformation की कीमत employees चुका रहे हैं।
अब बात करते हैं Wipro की — जिसने पिछले साल तक “AI-first future” का vision दिया था।
Wipro ने चुपचाप 24,000 से ज़्यादा employees को reduce किया, cost optimization के नाम पर।
कंपनी ने कहा कि automation से efficiency बढ़ी है, लेकिन employees के लिए इसका मतलब था uncertainty।
Imagine कीजिए — एक coder जिसने 10 साल तक manual testing की, अब उसे एक AI model ने पीछे छोड़ दिया जो हर bug को seconds में पकड़ लेता है।
Wipro अब अपने clients को कह रहा है — “हमारे पास AI-driven delivery models हैं,” लेकिन अंदर से employees जानते हैं कि इसका मतलब है “कम लोग, ज्यादा output।”
HCL Tech की कहानी भी कुछ ऐसी ही है।
2024 में कंपनी ने लगभग 8,000 employees को exit कराया।
कई senior developers और support staff को retrench किया गया, क्योंकि उनके काम को अब bots और Machine learning systems ने take over कर लिया।
Company के internal AI project “Saksham” के ज़रिए अब predictive maintenance, customer query resolution और network management automated हो चुके हैं।
Accenture, जो consulting की दुनिया का दिग्गज है, उसने भी 11,000 कर्मचारियों की छंटनी की।
Ironically, Accenture खुद दुनियाभर की कंपनियों को advise करता है कि “AI कैसे jobs को transform करेगा” — और अब वही खुद AI transformation में अपने लोगों को lose कर रहा है।
CEO ने कहा था, “We are entering the age of augmentation, not elimination.”
पर employees के लिए यह सिर्फ़ semantics है — क्योंकि job तो गई ही।
Salesforce में तो हालात और भी ज़्यादा shocking रहे।
CEO Marc Benioff ने खुद admit किया कि कंपनी ने करीब 4,000 customer support employees को हटाया है, क्योंकि अब वही काम Einstein GPT और automation tools कर रहे हैं।
Customer calls, feedback analysis, ticket resolution — अब सब कुछ machine handled है।
जहाँ पहले 9,000 लोगों की टीम थी, अब सिर्फ़ 5,000 रह गई है।
Microsoft की तस्वीर भी अलग नहीं है।
साल 2025 में कंपनी ने अपने software engineering division से 4,000 लोगों को हटाया।
कुल 6,000 layoffs का असर Washington से लेकर India तक महसूस हुआ।
Reason वही — “AI integration in core product teams.”
Microsoft अब हर product में AI जोड़ रहा है — चाहे वो Word हो, Excel या Copilot।
कंपनी के internal data के अनुसार, coding efficiency 40% बढ़ी है, लेकिन human coders की dependency 35% घट गई है।
यानी productivity बढ़ी, पर people घटे।
इस मामले में IBM भी पीछे नहीं रहा।
IBM India ने 1,000 लोगों को निकालते हुए कहा कि अब focus hybrid cloud और AI business पर है।
CEO Arvind Krishna ने साफ कहा — “We will not replace humans, but we will replace tasks.”
पर जब task ही किसी की job define करता है, तो फर्क क्या रह जाता है?
Cognizant ने भी 3,500 employees को exit किया, कहा “simplification of structure.”
AI की वजह से middle management और repetitive delivery roles अब unnecessary माने जा रहे हैं।
अब जरा broader picture देखिए —
AI सिर्फ़ jobs नहीं काट रहा, ये पूरी work culture बदल रहा है।
पहले companies hiring करती थीं “experience” के लिए, अब “efficiency” के लिए करती हैं।
पहले performance reviews में creativity और teamwork देखा जाता था, अब AI competency और adaptability देखा जा रहा है।
आज अगर किसी software engineer को job चाहिए, तो उसे सिर्फ़ code नहीं, prompt लिखना भी आना चाहिए।
AI अब “tool” नहीं, “team member” बन गया है — और वो team member 24/7 काम करता है, salary नहीं मांगता, sick leave नहीं लेता, और burnout भी नहीं होता।
दुनिया की सबसे बड़ी irony यही है —
Technology जो इंसान को empower करने के लिए बनी थी, वही अब उसे replace करने लगी है।
इसका असर सिर्फ़ tech industry तक सीमित नहीं — education, journalism, finance, healthcare, सब sectors में फैल रहा है।
AI अब हर जगह silently घुस चुका है।
Schools में teachers को AI teaching assistants replace कर रहे हैं।
Finance में robo-advisors financial planners से तेज़ decisions ले रहे हैं।
Newsrooms में AI anchors और writers आ चुके हैं।
और healthcare में diagnostic AI doctors से पहले diseases पहचानने लगे हैं।
पर सवाल है — क्या ये progress है या peril?
क्योंकि हर बार जब कोई AI model नया milestone पार करता है, कहीं ना कहीं एक human अपनी job खोता है।
अगर हम सिर्फ़ numbers की बात करें, तो पिछले 18 महीनों में globally 5 लाख से ज़्यादा tech professionals ने अपनी jobs खोई हैं।
इनमें से 35% directly AI restructuring का result हैं।
TCS, Infosys और Wipro जैसे Indian giants भी अब hiring freeze पर हैं।
Freshers की जगह अब “AI-trained developers” की demand है।
और सबसे बड़ा shocker — कंपनियाँ अब openly बोल रही हैं कि “AI-trained engineers” दो लोगों का काम अकेले कर सकते हैं।
तो क्यों न दो की जगह एक को रखा जाए?
इसलिए अब IT jobs में competition double हो गया है —
एक तरफ़ आपके जैसे professionals, और दूसरी तरफ़ machines जो हर दिन learn कर रही हैं।
Trump की सरकार ने H-1B visa fees बढ़ाने का जो proposal दिया है, उसने भी Indian IT professionals के लिए मुश्किलें बढ़ा दी हैं।
अगर cost of hiring Indian talent अमेरिका में बढ़ती है, तो companies naturally automation की ओर भागेंगी।
AI की adoption और तेज़ होगी।
अब कंपनियाँ openly कह रही हैं — “AI is not replacing people, people who use AI are replacing people who don’t.”
यानी जो लोग AI नहीं सीखेंगे, वो पीछे रह जाएंगे।
India में भी tech campuses में एक डर फैल गया है।
Engineering students अब पूछ रहे हैं — “क्या हमें coding सीखनी चाहिए या prompt engineering?”
क्योंकि आज जो jobs हैं, वो शायद अगले पाँच सालों में हों ही न।
लेकिन यह कहानी सिर्फ़ डर की नहीं — यह adaptation की भी है।
AI ने जितनी jobs खत्म की हैं, उतनी नई opportunities भी पैदा की हैं।
Prompt engineers, AI trainers, ethical AI reviewers, data annotators — ये सब नई roles हैं जो पहले exist नहीं करते थे।
TCS, Infosys और HCL जैसी कंपनियाँ अब internal AI skilling programs चला रही हैं।
Employees को machine learning, automation tools, data modeling और prompt writing सिखाया जा रहा है।
कई कंपनियाँ कह रही हैं — “जो सीखेंगे, वो रहेंगे।”
यह एक नई industrial revolution है — बस फर्क इतना है कि इस बार machine दिखाई नहीं देती, वो algorithm के रूप में दिमाग में रहती है।
पर इस transition का emotional cost बहुत बड़ा है।
Imagine कीजिए — वो employees जिन्होंने 15 साल तक एक ही company में काम किया, जिनके लिए corporate office दूसरा घर था… अब उन्हें एक email में कहा जा रहा है — “Your role has been automated.”
उनकी जगह अब एक AI model ले चुका है, जो उनका नाम तक नहीं जानता।
कई cities में tech layoffs ने housing market को भी प्रभावित किया है।
Bengaluru, Pune और Hyderabad जैसे शहरों में हजारों apartments खाली पड़े हैं, क्योंकि tenants अब jobless हैं।
US में Seattle और San Francisco के tech hubs में भी यह pattern दिखाई दे रहा है — layoffs बढ़ने से rent prices गिर रही हैं।
और ये सब सिर्फ़ शुरुआत है।
AI का curve अभी exponential growth पर है।
जिस तरह electricity ने 19वीं सदी को बदला था, उसी तरह AI 21वीं सदी को redefine कर रहा है।
लेकिन हर revolution की एक कीमत होती है — और इस बार वो कीमत है jobs।
अब कंपनियों के लिए “loyalty” नहीं, “efficiency” matter करती है।
AI ने human empathy की जगह algorithmic precision ले ली है।
Boardrooms में अब discussions human values पर नहीं, data metrics पर हो रहे हैं।
लेकिन यही वो समय है जब हमें समझना होगा — AI हमें खत्म करने नहीं आया, हमें evolve करने आया है।
पर जो evolve नहीं होगा, वो vanish हो जाएगा।
Conclusion
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