Agentic AI: Reshaping Manufacturing Jobs and Empowering India’s Workforce
The hum of machinery, the intricate dance of assembly lines, and the meticulous precision of quality control – these are the hallmarks of India’s vibrant manufacturing sector. But beneath this familiar rhythm, a profound transformation is underway, driven by the quiet, yet powerful, emergence of Agentic Artificial Intelligence (AI). This isn’t just about robots replacing human hands; it’s about a fundamental reshaping of work, creating new roles, demanding new skills, and challenging India to embrace an inclusive future where humans and intelligent machines collaborate.
I. The Dawn of Agentic AI in India’s Manufacturing Sector
A. Defining Agentic AI and Its Transformative Potential
To understand the shift, we must first distinguish Agentic AI from traditional automation. Imagine a factory floor where machines follow rigid, pre-programmed instructions. That’s traditional automation – efficient for repetitive tasks, but inflexible when conditions change. Agentic AI, however, is different. These systems are designed to understand broader goals, learn from real-time data, adapt to dynamic situations, and even take initiative to achieve objectives autonomously. They don’t just follow a script; they strategise, course-correct, and continually improve their performance without requiring constant human reprogramming. For India’s manufacturing sector, this means more than just cost savings; it promises enhanced productivity, agility, and a readiness for future challenges.
B. India’s Manufacturing Landscape and AI Adoption Context
India’s manufacturing sector is a cornerstone of its economic ambition, projected to reach an impressive $1.3 trillion by FY 2029-30. This growth is increasingly intertwined with digital technologies, with an estimated 40% of total manufacturing expenditure expected to be allocated to digital solutions by 2025. The momentum for AI adoption is undeniable, with 73% of Indian manufacturers planning to integrate AI by 2025.
Globally, India is recognised for its burgeoning AI capabilities, ranking among the top four countries in AI vibrancy, alongside the US, China, and the UK. This strong foundation, coupled with India’s vast, youthful talent pool and digital readiness, positions it uniquely to lead the global AI workforce transformation. At the heart of India’s strategy is the philosophy of “#AIforAll,” aiming for inclusive technology leadership where AI’s full potential is realised for social and inclusive growth, addressing challenges of access, affordability, and skill shortages.
II. The Reshaping of Manufacturing Jobs: Data and Examples
A. Projected Job Transformation and Creation
The impact of Agentic AI on Indian jobs is not a simple story of replacement, but one of profound transformation. The ServiceNow AI Skills Research 2025 report, in partnership with Pearson, projects that over 10 million jobs in India will be reshaped by Agentic AI by 2030. The manufacturing sector is expected to bear the highest impact, with an estimated 8 million roles undergoing significant shifts. This primarily involves AI taking over operational, maintenance, and logistics tasks.
Crucially, this transformation is accompanied by the creation of over 3 million new tech jobs in India by 2030. These emerging roles demand a blend of technical and strategic thinking, with top priorities for firms including AI Configurators (66%), Data Scientists (65%), and Experience Designers (57%). This highlights a shift towards hybrid skills, where human creativity and critical thinking complement AI’s efficiency.
B. Automation vs. Augmentation: Shifting Job Functions
Agentic AI’s influence in manufacturing is seen in both task automation and human augmentation:
- Automation of Repetitive Tasks: AI agents are increasingly taking over routine functions. For instance, AI-driven machine vision systems are replacing human inspectors in quality control, detecting defects with greater accuracy and enabling real-time monitoring on production lines. Predictive maintenance, where AI continuously monitors systems to predict equipment failure and autonomously issues maintenance work orders, is replacing scheduled inspections, prolonging equipment life and reducing costs.
- Augmentation of Human Capabilities: Rather than outright replacement, many roles are evolving into collaborative functions. In supply chain and logistics, AI agents analyse demand patterns and optimise delivery routes, freeing human professionals to focus on strategic decision-making and complex problem-solving. Similarly, in customer service, AI agents handle routine queries, allowing human staff to focus on relationship building and intricate issues.
C. Case Studies and Industry Examples in India
Several Indian companies are actively integrating Agentic AI into their manufacturing operations:
- Tech Mahindra and Dixon Technologies: This partnership aims to implement AI-powered Industry 4.0 automation across Dixon’s manufacturing plants and R&D centres in India. The goal is to streamline operations, enable faster decision-making, and achieve significant cost savings and productivity improvements, aligning with “Digital India” and “Make in India” initiatives.
- Tata Consultancy Services (TCS): TCS is extensively integrating AI into its operations and client solutions. While recent layoffs of middle and senior management roles were attributed to skill mismatches, experts view this as a sign of AI-fueled efficiencies, with AI increasingly handling tasks from basic coding to customer support. TCS’s “Neural Manufacturing™” framework aims to make manufacturing businesses intelligent and resilient through connected, cognitive, and collaborative capabilities.
- Force Motors: This Pune-based automaker has launched an AI-driven fleet intelligence platform for its commercial vehicles, offering real-time analytics and predictive maintenance.
- Ola’s Krutrim: Ola’s AI venture, Krutrim, has partnered with Cloudera to support large-scale analytics and data lake operations on Krutrim Cloud, aiming to enhance operations and user experience through data and AI. Krutrim is also developing a 700-billion-parameter model, showcasing India’s ambition in indigenous AI capabilities.
- Accel’s Investment in Advanced Manufacturing: Venture Capital firm Accel is strategically investing in advanced manufacturing startups in India, including those in fabless chip design, EV components, and process automation. This highlights AI’s potential to transform complex supply chains and position India as a global hub for IP-led manufacturing.
III. Ground Realities for the Indian Community: Challenges and Opportunities
The transformative power of Agentic AI, while promising immense opportunities, also presents significant challenges for the Indian community.
A. The Skills Gap and Workforce Readiness
Despite India leading globally in Generative AI (GenAI) course enrollments, with a 107% year-on-year surge, a significant skills gap persists. India ranks 89th globally in overall skills proficiency, with only 22% proficiency in technology and 20% in data science. This indicates that while there’s enthusiasm for learning AI tools, the depth of understanding and practical application are still developing.
India faces a projected shortage of over 1 million AI, Machine Learning (ML), and data analytics professionals by 2026, with talent gaps in roles like machine learning engineers and data scientists as high as 73%. This mismatch is compounded by 26% of Indian businesses being unsure about future skill sets. Moreover, 47% of Indian workers, and a striking 62% of women, are underqualified for their jobs, underscoring the urgent need for outcome-based, inclusive, and scalable skilling.
B. Impact on Vulnerable Populations and the Digital Divide
The impact of AI-driven job transformation is not uniformly distributed. Informal workers, a large segment of India’s labour force, are at high risk of automation in sectors like packaging, delivery, and textile manufacturing, which involve repetitive manual tasks. Without proactive skilling, a large portion of this population risks being left behind.
The digital divide further exacerbates this. Many in rural areas lack smartphones or internet access, creating a barrier to AI tools and online learning. Unequal access to paid AI subscriptions also highlights socio-economic disparities. Gender disparities are evident, with women comprising only 30% of GenAI course participants compared to 40% of overall Coursera learners in India. Mid-career professionals with outdated skill sets are also vulnerable, potentially leading to urban unemployment clusters.
C. Ethical and Societal Considerations
Beyond employment, Agentic AI introduces ethical challenges:
- Erosion of Human Skills: Over-reliance on AI can erode critical thinking, memory, and creativity. A study from the MIT Media Lab found that frequent use of LLMs like ChatGPT led to reduced memory retention and diminished brain activity when performing tasks without AI, fostering “mental passivity”.
- Data Security and Privacy Risks: AI systems process vast amounts of data, raising cybersecurity and privacy concerns. Data security is a top concern for 30% of Indian organisations, the highest in the Asia-Pacific region.
- Bias and Fairness: AI models trained on biased datasets can lead to discriminatory outcomes, necessitating careful attention to fairness.
- Environmental Impact: The energy demands of AI development and deployment require sustainable practices.
IV. Opportunities for Growth and Leadership
Despite these challenges, India is uniquely positioned to leverage Agentic AI for growth and global leadership.
A. India’s Strategic Advantages
- Digital Readiness and Young Talent Base: India has the world’s largest youth population, with a median learner age of 31 on Coursera, and a rapidly expanding digital infrastructure.
- Skill Capital in Technology and AI: India consistently ranks among the top countries for AI skills and capabilities, with high AI skill penetration.
- Global Capability Centres (GCCs): Over 1,700 GCCs in India serve as R&D hubs for Fortune 500 companies, providing a significant pool of high-skilled talent.
- Test-bed for Scalable Solutions: India’s diverse challenges offer an ideal environment for developing scalable AI solutions that can be replicated globally, aligning with the “AI for All” vision.
B. Economic Impact and Investment Trends
The economic potential is substantial. The domestic AI-in-manufacturing market is projected to grow at a CAGR of 58.96%, reaching ₹12.59 billion by 2028. Private investment is significant, with $1.4 billion in private AI funding recorded. Indian enterprises redesigning workflows with AI have reported productivity gains as high as 63%.
V. Strategic Imperatives: Navigating India’s AI-Driven Future
To fully harness Agentic AI, India is pursuing a multi-pronged strategy.
A. Government Initiatives and Policy Frameworks
The Government of India is making substantial investments and policy interventions:
- The IndiaAI Mission: Approved with a budget of ₹10,300 crore over five years, it aims to establish a high-end common computing facility with 18,693 GPUs, an open GPU marketplace, and subsidised GPU power (₹100/hour). India also aims to develop its own indigenous GPU within 3-5 years. The mission focuses on building indigenous foundational AI models (LLMs, SLMs) and creating platforms for anonymised datasets.
- Centres of Excellence (CoEs): Three AI CoEs are established in New Delhi (Healthcare, Agriculture, Sustainable Cities), with a fourth for education announced in Budget 2025. Plans are also underway for five National Centres of Excellence for Skilling in partnership with global entities.
- National Skilling Programs: Initiatives like Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana 4.0 (PMKVY 4.0), Pradhan Mantri National Apprenticeship Promotion Scheme (PM-NAPS), and Jan Shikshan Sansthan (JSS) Scheme provide industry-oriented training, apprenticeships in emerging fields like AI, and community-centric vocational training, often in regional languages.
Table 1: Key Government Initiatives for AI Skilling and Infrastructure
| Initiative/Program | Primary Objective | Key Features/Data Points |
| IndiaAI Mission | Enhance AI capabilities, establish global AI leadership | Approved 2024, ₹10,300 crore over 5 years. Aims for 18,693 GPUs. Open GPU marketplace, subsidised GPU power (₹100/hour). Develop an indigenous GPU in 3-5 years. Build indigenous foundational AI models (LLMs, SLMs) and anonymised datasets. |
| AI Centres of Excellence (CoEs) | Foster specialised AI development and talent | Three established in New Delhi (Healthcare, Agriculture, Sustainable Cities). Fourth in Education (Budget 2025, ₹500 crore outlay). |
| National Centres of Excellence for Skilling | Equip youth with industry-relevant expertise | Plans for five centres in partnership with global entities. Support the ‘Make for India, Make for the World’ vision in manufacturing and AI innovation. |
| Pradhan Mantri Kaushal Vikas Yojana 4.0 (PMKVY 4.0) | Industry-oriented skill development | NSQF-aligned training, Special Projects, RPL. Target age 15-59 years. Curriculum in multiple regional languages. |
| Pradhan Mantri National Apprenticeship Promotion Scheme (PM-NAPS) | Seamless transition from education to work | On-the-job training includes AI, robotics, and Industry 4.0 technologies. 25% stipend (up to ₹1,500/month) from the Central Government. Target age 14-35 years. |
| Jan Shikshan Sansthan (JSS) Scheme | Community-centric vocational training | Accessible, flexible, inclusive. Low-cost, doorstep training with flexible schedules. Focus on women, rural youth, and economically disadvantaged groups (15-45 years). |
B. Industry’s Role: Investment, Collaboration, and Ethical Deployment
The private sector is moving beyond pilot projects to unified AI strategies, with 13.5% of current tech budgets allocated to AI. One in four Indian businesses is in the “transformation” stage of AI adoption, at a faster pace than regional peers. Businesses must prioritise robust governance and ethical AI frameworks, addressing data security (a top concern for 30% of Indian organisations) and training employees to critically evaluate AI systems. Public-private partnerships are crucial for accelerating AI adoption and skilling.
C. Educational Reforms: Aligning Curriculum with AI Demands
Educational institutions are adapting curricula to foster AI fluency. IIT Delhi, for instance, is exploring ethical integration of generative AI tools into teaching, research, and examinations, with 80% of students already using GenAI tools. The emphasis is on practical, outcome-based training tailored for diverse groups, including informal workers and women. Addressing the “tech wall” for non-coding professionals is crucial, ensuring broader AI literacy across all sectors.
VI. The Bottom Line: India’s Path to Global AI Leadership in Manufacturing
Agentic AI is not just a technological upgrade; it’s a catalyst for a new industrial revolution in India. It promises to significantly boost productivity and position the nation as a global leader in advanced manufacturing. While it will reshape millions of jobs, automating repetitive tasks and creating new, hybrid roles, this transformation demands a deliberate, balanced, and inclusive approach.
India’s strategic advantages – its youthful population, digital readiness, and robust government initiatives like the IndiaAI Mission – provide a strong foundation. However, successfully navigating this future hinges on proactively addressing the skills gap, ensuring equitable access to AI’s benefits for vulnerable populations, and upholding ethical considerations. By fostering a culture of continuous learning, promoting human-AI collaboration, and investing in robust infrastructure and governance, India can truly realise its vision of “AI for All,” driving not just economic prosperity but also inclusive societal development. The future of manufacturing in India is intelligent, collaborative, and, most importantly, human-centric.
ایجنٹک اے آئی: مینوفیکچرنگ کی نوکریوں کو از سر نو تشکیل دینا اور ہندوستان کی افرادی قوت کو بااختیار بنانا
مشینری کی گونج، اسمبلی لائنوں کی پیچیدگی، اور کوالٹی کنٹرول کی باریک بینی سے درستگی – یہ ہندوستان کے متحرک مینوفیکچرنگ سیکٹر کی نشانیاں ہیں۔ لیکن اس معروف تال کے نیچے، ایک گہری تبدیلی چل رہی ہے، جو ایجنٹک مصنوعی ذہانت (اے آئی) کے خاموش، لیکن طاقتور انداز میں، ابھرنے کی وجہ سے ہے. یہ صرف انسانی ہاتھوں کی جگہ روبوٹس کے بارے میں بات نہیں ہے۔ یہ کام کی بنیادی تشکیل نو، نئے کردار تخلیق کرنے، نئی مہارتوں کا مطالبہ کرنے اور ہندوستان کو ایک جامع مستقبل کو اپنانے کے لئے چیلنج کرنے کے بارے میں ہے جہاں انسان اور ذہین مشینیں مل کر کام کرتے ہیں۔
نمبر ایک: ایجنٹک اے آئی اور اس کی تبدیلی کی صلاحیت کی وضاحت
تبدیلی کو سمجھنے کے لئے، ہمیں سب سے پہلے ایجنٹک اے آئی کو روایتی آٹومیشن سے الگ کرنا ہوگا۔ ایک فیکٹری کے فرش کا تصور کریں جہاں مشینیں ، پہلے سے طے شدہ ہدایات پر عمل کرتی ہیں۔ یہ روایتی آٹومیشن ہے – تکرار کے کاموں کے لئے موثر، لیکن جب حالات تبدیل ہوتے ہیں تو غیر لچکدار. تاہم ، ایجنٹک اے آئی مختلف ہے۔ یہ نظام وسیع تر اہداف کو سمجھنے ، حقیقی وقت کے اعداد و شمار سے سیکھنے ، متحرک حالات کے مطابق ڈھلنے ، اور یہاں تک کہ خود مختار طور پر مقاصد کو حاصل کرنے کے لئے پہل کرنے کے لئے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ وہ صرف ایک اسکرپٹ کی پیروی نہیں کرتے ہیں۔ وہ مسلسل انسانی ری پروگرامنگ کی ضرورت کے بغیر حکمت عملی بناتے ہیں، کورس درست کرتے ہیں، اور مسلسل اپنی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں. ہندوستان کے مینوفیکچرنگ سیکٹر کے لئے، اس کا مطلب صرف لاگت کی بچت سے کہیں زیادہ ہے۔ یہ بہتر پیداواری صلاحیت، تیز رفتاری اور مستقبل کے چیلنجوں کے لئے تیاری کا وعدہ کرتا ہے.
ہندوستان کا مینوفیکچرنگ لینڈ اسکیپ اور مصنوعی ذہانت اپنانے کا سیاق و سباق
ہندوستان کا مینوفیکچرنگ سیکٹر اس کے اقتصادی عزائم کا ایک سنگ بنیاد ہے ، جس کے مالی سال 2029-30 تک متاثر کن 1.3 ٹریلین ڈالر تک پہنچنے کا امکان ہے۔ یہ ترقی تیزی سے ڈیجیٹل ٹکنالوجیوں کے ساتھ جڑی ہوئی ہے ، جس میں 2025 تک کل مینوفیکچرنگ اخراجات کا 40٪ ڈیجیٹل حل کے لئے مختص ہونے کی توقع ہے۔ مصنوعی ذہانت کو اپنانے کی رفتار سے انکار نہیں کیا جاسکتا ہے ، 73 فیصد ہندوستانی مینوفیکچررز 2025 تک مصنوعی ذہانت کو ضم کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔
عالمی سطح پر ، ہندوستان کو اس کی بڑھتی ہوئی مصنوعی ذہانت کی صلاحیتوں کے لئے تسلیم کیا جاتا ہے ، جو امریکہ ، چین اور برطانیہ کے ساتھ مصنوعی ذہانت کے میدان میں سرفہرست چار ممالک میں شامل ہے۔ یہ مضبوط بنیاد، ہندوستان کے وسیع، نوجوان ٹیلنٹ پول اور ڈیجیٹل تیاری کے ساتھ مل کر، اسے عالمی مصنوعی ذہانت کی افرادی قوت کی تبدیلی کی قیادت کرنے کے لئے منفرد مقام دیتی ہے۔ ہندوستان کی حکمت عملی کے مرکز میں ‘اے آئی فار آل’ کا فلسفہ ہے، جس کا مقصد جامع ٹکنالوجی قیادت ہے جہاں سماجی اور جامع ترقی کے لئے مصنوعی ذہانت کی پوری صلاحیت کو بروئے کار لایا جائے، رسائی، سستی اور مہارت کی کمی کے چیلنجوں سے نمٹا جائے۔
نمبر دو. مینوفیکچرنگ ملازمتوں کی از سر نو تشکیل: اعداد و شمار اور مثالیں
روزگار کی متوقع تبدیلی اور تخلیق
ہندوستانی ملازمتوں پر ایجنٹک مصنوعی ذہانت کا اثر متبادل کی ایک سادہ کہانی نہیں ہے، بلکہ گہری تبدیلی کی ایک کہانی ہے۔ پیئرسن کے ساتھ شراکت داری میں سروس ناؤ اے آئی سکلز ریسرچ 2025 کی رپورٹ میں پیش گوئی کی گئی ہے کہ 2030 تک ہندوستان میں 10 ملین سے زیادہ ملازمتوں کو ایجنٹک اے آئی کے ذریعہ نئی شکل دی جائے گی۔ مینوفیکچرنگ سیکٹر پر سب سے زیادہ اثر پڑنے کی توقع ہے ، جس میں ایک اندازے کے مطابق 8 ملین کردار نمایاں تبدیلیوں سے گزر رہے ہیں۔ اس میں بنیادی طور پر مصنوعی ذہانت آپریشنل ، دیکھ بھال اور لاجسٹکس کے کاموں کو سنبھالتی ہے۔
اہم بات یہ ہے کہ اس تبدیلی کے ساتھ ہی 2030 تک ہندوستان میں 30 لاکھ سے زیادہ نئی تکنیکی ملازمتیں پیدا ہوں گی۔ یہ ابھرتے ہوئے کردار تکنیکی اور اسٹریٹجک سوچ کے امتزاج کا مطالبہ کرتے ہیں ، جس میں اے آئی کنفیگریٹرز (66٪)، ڈیٹا سائنسدان (65٪) اور تجربہ ڈیزائنرز (57٪) سمیت فرموں کے لئے اعلی ترجیحات شامل ہیں۔ یہ ہائبرڈ مہارتوں کی طرف ایک تبدیلی کو اجاگر کرتا ہے ، جہاں انسانی تخلیقی صلاحیت اور تنقیدی سوچ مصنوعی ذہانت کی کارکردگی کی تکمیل کرتی ہے۔
مینوفیکچرنگ میں ایجنٹک اے آئی کا اثر ٹاسک آٹومیشن اور انسانی اضافہ دونوں میں دیکھا جاتا ہے
تکرار کے کاموں کی آٹومیشن: اے آئی ایجنٹ تیزی سے معمول کے افعال پر قبضہ کر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر ، مصنوعی ذہانت سے چلنے والے مشین ویژن سسٹم کوالٹی کنٹرول میں انسانی انسپکٹروں کی جگہ لے رہے ہیں ، زیادہ درستگی کے ساتھ نقائص کا پتہ لگا رہے ہیں اور پیداوار لائنوں پر حقیقی وقت کی نگرانی کو ممکن بنا رہے ہیں۔ پیشن گوئی کی دیکھ بھال ، جہاں مصنوعی ذہانت سازوسامان کی ناکامی کی پیش گوئی کرنے کے لئے مسلسل سسٹم کی نگرانی کرتی ہے اور خود مختار طریقے سے بحالی کے کام کے احکامات جاری کرتی ہے ، شیڈول معائنے کی جگہ لے رہی ہے ، سامان کی زندگی کو طول دے رہی ہے اور اخراجات کو کم کررہی ہے۔
انسانی صلاحیتوں میں اضافہ: مکمل طور پر تبدیل کرنے کے بجائے ، بہت سے کردار مشترکہ افعال میں تبدیل ہو رہے ہیں۔ سپلائی چین اور لاجسٹکس میں، مصنوعی ذہانت کے ایجنٹ طلب کے نمونوں کا تجزیہ کرتے ہیں اور ترسیل کے راستوں کو بہتر بناتے ہیں، انسانی پیشہ ور افراد کو اسٹریٹجک فیصلہ سازی اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے آزاد کرتے ہیں. اسی طرح، کسٹمر سروس میں، مصنوعی ذہانت کے ایجنٹ معمول کے سوالات کو سنبھالتے ہیں، جس سے انسانی عملے کو تعلقات کی تعمیر اور پیچیدہ مسائل پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے.
ٹیک مہندرا اور ڈکسن ٹیکنالوجیز: اس شراکت داری کا مقصد ہندوستان میں ڈکسن کے مینوفیکچرنگ پلانٹس اور آر اینڈ ڈی مراکز میں مصنوعی ذہانت سے چلنے والی انڈسٹری 4.0 آٹومیشن کو نافذ کرنا ہے۔ اس کا مقصد ‘ڈیجیٹل انڈیا’ اور ‘میک ان انڈیا’ اقدامات کے ساتھ ہم آہنگ کرتے ہوئے آپریشنز کو ہموار کرنا، تیزی سے فیصلہ سازی کو ممکن بنانا، اور لاگت کی بچت اور پیداواری صلاحیت میں نمایاں بہتری حاصل کرنا ہے۔
ٹاٹا کنسلٹنسی سروسز (ٹی سی ایس): ٹی سی ایس اپنے آپریشنز اور کلائنٹ سلوشنز میں اے آئی کو بڑے پیمانے پر ضم کر رہا ہے۔ اگرچہ مڈل اور سینئر مینجمنٹ کے کرداروں کی حالیہ برطرفیوں کو مہارت کے عدم توازن کی وجہ سے منسوب کیا گیا تھا ، لیکن ماہرین اسے مصنوعی ذہانت سے چلنے والی کارکردگی کی علامت کے طور پر دیکھتے ہیں ، جس میں مصنوعی ذہانت بنیادی کوڈنگ سے لے کر کسٹمر سپورٹ تک کے کاموں کو تیزی سے سنبھال رہی ہے۔ ٹی سی ایس کے ‘نیورل مینوفیکچرنگ™’ فریم ورک کا مقصد مینوفیکچرنگ کے کاروباروں کو مربوط، علمی اور باہمی تعاون کی صلاحیتوں کے ذریعے ذہین اور لچکدار بنانا ہے۔
فورس موٹرز: پونے میں واقع اس آٹومیکر نے اپنی کمرشل گاڑیوں کے لئے مصنوعی ذہانت سے چلنے والا فلیٹ انٹیلی جنس پلیٹ فارم لانچ کیا ہے ، جو ریئل ٹائم تجزیات اور پیشگوئی کی دیکھ بھال پیش کرتا ہے۔اولا کے اے آئی وینچر، کروتریم نے کروٹرم کلاؤڈ پر بڑے پیمانے پر تجزیات اور ڈیٹا لیک آپریشنز کی حمایت کرنے کے لئے کلاؤڈیرا کے ساتھ شراکت داری کی ہے، جس کا مقصد ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت کے ذریعے آپریشنز اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانا ہے۔ کروتریم 700 بلین پیرامیٹر ماڈل بھی تیار کر رہا ہے، جو مقامی مصنوعی ذہانت کی صلاحیتوں میں ہندوستان کے عزائم کو ظاہر کرتا ہے۔
ایڈوانسڈ مینوفیکچرنگ میں ایکسل کی سرمایہ کاری: وینچر کیپٹل فرم ایکسل ہندوستان میں جدید مینوفیکچرنگ اسٹارٹ اپ میں اسٹریٹجک طور پر سرمایہ کاری کر رہی ہے ، جس میں فیب لیس چپ ڈیزائن ، ای وی اجزاء اور پروسیس آٹومیشن شامل ہیں۔ یہ پیچیدہ سپلائی چین کو تبدیل کرنے اور ہندوستان کو آئی پی کی قیادت والی مینوفیکچرنگ کے لئے عالمی مرکز کے طور پر پیش کرنے کی مصنوعی ذہانت کی صلاحیت کو اجاگر کرتا ہے۔
نمبر تین. ہندوستانی برادری کے لئے زمینی حقائق: چیلنجز اور مواقع
ایجنٹک اے آئی کی تبدیلی کی طاقت ، جبکہ بے حد مواقع کا وعدہ کرتے ہوئے ، ہندوستانی برادری کے لئے بھی اہم چیلنجز پیش کرتی ہے۔
. مہارت کا فرق اور افرادی قوت کی تیاری
ہندوستان نے عالمی سطح پر پیداواری AI (GENAI) کورس کے اندراجات میں رہنمائی کرنے کے باوجود ، سالانہ سال میں 107 ٪ اضافے کے ساتھ ، مہارت کا ایک اہم فرق برقرار ہے۔ مجموعی مہارت کی مہارت میں ہندوستان عالمی سطح پر 89 ویں نمبر پر ہے ، جس میں ٹکنالوجی میں صرف 22 ٪ اور ڈیٹا سائنس میں 20 ٪ مہارت ہے۔ اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ جب AI ٹولز سیکھنے کے لئے جوش و خروش ہے ، سمجھنے اور عملی اطلاق کی گہرائی اب بھی ترقی کر رہی ہے۔
2026 تک ہندوستان کو 1 ملین سے زیادہ اے آئی ، مشین لرننگ (ایم ایل) ، اور ڈیٹا اینالٹکس پروفیشنلز کی متوقع کمی کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، جس میں مشین لرننگ انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں جیسے کرداروں میں صلاحیتوں کے فرق تھے جن میں 73 فیصد زیادہ ہے۔ اس مماثلت کو 26 فیصد ہندوستانی کاروباروں نے مستقبل میں مہارت کے سیٹوں کے بارے میں غیر یقینی ہونے کی وجہ سے بڑھایا ہے۔ مزید یہ کہ ، 47 ٪ ہندوستانی کارکنوں ، اور 62 ٪ خواتین کو اپنی ملازمتوں کے لئے کم سمجھا جاتا ہے ، جس سے نتائج پر مبنی ، جامع اور توسیع پذیر مہارت کی فوری ضرورت پر زور دیا جاتا ہے۔
. کمزور آبادی اور ڈیجیٹل تقسیم پر اثر
AI- سے چلنے والی ملازمت کی تبدیلی کے اثرات یکساں طور پر تقسیم نہیں کیے جاتے ہیں۔ غیر رسمی کارکن ، جو ہندوستان کی مزدور قوت کا ایک بہت بڑا طبقہ ہے ، پیکیجنگ ، ترسیل ، اور ٹیکسٹائل مینوفیکچرنگ جیسے شعبوں میں آٹومیشن کا زیادہ خطرہ ہے ، جس میں بار بار دستی کام شامل ہیں۔ فعال مہارت کے بغیر ، اس آبادی کا ایک بڑا حصہ پیچھے رہ جانے کا خطرہ ہے۔
ڈیجیٹل تقسیم اس کو مزید بڑھاتا ہے۔ دیہی علاقوں میں بہت سے لوگوں میں اسمارٹ فونز یا انٹرنیٹ تک رسائی کا فقدان ہے ، جس سے اے آئی ٹولز اور آن لائن سیکھنے میں رکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔ ادا شدہ AI سبسکرپشنز تک غیر مساوی رسائی سماجی و معاشی تفاوت کو بھی اجاگر کرتی ہے۔ صنفی تفاوت واضح ہیں ، جن میں ہندوستان میں مجموعی طور پر 40 ٪ کورسزرا سیکھنے والوں کے مقابلے میں صرف 30 فیصد جینائی کورس کے شرکاء شامل ہیں۔ فرسودہ مہارت کے سیٹ والے درمیانی کیریئر کے پیشہ ور افراد بھی کمزور ہیں ، جو ممکنہ طور پر شہری بے روزگاری کے جھرمٹ کا باعث بنتے ہیں۔
. اخلاقی اور معاشرتی تحفظاتملازمت سے پرے ، ایجنٹک اے آئی اخلاقی چیلنجوں کا تعارف کراتا ہے
انسانی مہارتوں کا کٹاؤ: اے آئی پر زیادہ انحصار تنقیدی سوچ ، میموری اور تخلیقی صلاحیتوں کو خراب کرسکتا ہے۔ ایم آئی ٹی میڈیا لیب کے ایک مطالعے سے معلوم ہوا ہے کہ چیٹ جی پی ٹی جیسے ایل ایل ایم کے بار بار استعمال کے نتیجے میں میموری کو برقرار رکھنے اور دماغی سرگرمی کو کم کیا جاتا ہے جب اے آئی کے بغیر کام انجام دیتے ہیں ، ‘ذہنی طور پر گزرنے’ کو فروغ دیتے ہیں۔
ڈیٹا سیکیورٹی اور رازداری کے خطرات: AI سسٹم سائبرسیکیوریٹی اور رازداری کے خدشات کو بڑھاتے ہوئے ، ڈیٹا کی وسیع مقدار میں ڈیٹا پر عملدرآمد کرتے ہیں۔ ڈیٹا سیکیورٹی 30 ٪ ہندوستانی تنظیموں کے لئے ایک اعلی تشویش ہے ، جو ایشیاء پیسیفک کے خطے میں سب سے زیادہ ہے۔
تعصب اور انصاف پسندی: متعصب ڈیٹاسیٹس پر تربیت یافتہ اے آئی ماڈل امتیازی نتائج کا باعث بن سکتے ہیں ، جس سے انصاف پسندی پر محتاط توجہ دی جاسکتی ہے۔
ماحولیاتی اثر: AI کی ترقی اور تعیناتی کی توانائی کے تقاضوں کو پائیدار طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔
نمبر چار. ترقی اور قیادت کے مواقع
ان چیلنجوں کے باوجود ، ہندوستان ترقی اور عالمی قیادت کے لئے ایجنٹک اے آئی کو فائدہ اٹھانے کے لئے منفرد طور پر پوزیشن میں ہے۔
. ہندوستان کے اسٹریٹجک فوائد
ڈیجیٹل تیاری اور ینگ ٹیلنٹ بیس: ہندوستان میں نوجوانوں کی سب سے بڑی آبادی ہے ، جس کی عمر 31 سال کی عمر میں 31 سال کی ہے ، اور تیزی سے پھیلتی ہوئی ڈیجیٹل انفراسٹرکچر ہے۔
ٹکنالوجی اور اے آئی میں مہارت کیپٹل: ہندوستان اعلی AI مہارت اور صلاحیتوں کے ل the اعلی ممالک میں مستقل طور پر درجہ بندی کرتا ہے ، جس میں اعلی AI مہارت میں داخل ہوتا ہے۔
عالمی صلاحیت کے مراکز (جی سی سی): ہندوستان میں 1،700 سے زیادہ جی سی سی فارچون 500 کمپنیوں کے لئے آر اینڈ ڈی ہب کے طور پر کام کرتے ہیں ، جو اعلی ہنر مند صلاحیتوں کا ایک اہم تالاب فراہم کرتے ہیں۔
اسکیل ایبل حل کے لئے ٹیسٹ بستر: ہندوستان کے متنوع چیلنجز توسیع پذیر AI حل تیار کرنے کے لئے ایک مثالی ماحول پیش کرتے ہیں جسے عالمی سطح پر نقل کیا جاسکتا ہے ، اور ‘AI کے لئے AI’ کے ساتھ صف بندی کرتے ہوئے۔
. معاشی اثرات اور سرمایہ کاری کے رجحانات
معاشی صلاحیت کافی ہے۔ گھریلو اے آئی ان مینوفیکچرنگ مارکیٹ میں 58.96 فیصد کے سی اے جی آر میں اضافے کا امکان ہے ، جو 2028 تک 12.59 بلین ڈالر تک پہنچ جاتا ہے۔ نجی سرمایہ کاری اہم ہے ، جس میں 1.4 بلین ڈالر کی نجی اے آئی فنڈ ریکارڈ کی گئی ہے۔ ہندوستانی کاروباری اداروں نے اے آئی کے ساتھ ورک فلوز کو دوبارہ ڈیزائن کیا ہے جس میں پیداواری صلاحیت میں 63 فیصد تک اضافہ ہوا ہے۔
نمبر پانچ. اسٹریٹجک امراض: ہندوستان کے اے آئی- سے چلنے والے مستقبل کو نیویگیٹ کرنا
ایجنٹک اے آئی کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لئے ، ہندوستان کثیر جہتی حکمت عملی پر عمل پیرا ہے۔
A. سرکاری اقدامات اور پالیسی فریم ورک
حکومت ہند کافی سرمایہ کاری اور پالیسی مداخلت کر رہی ہے۔
انڈیائی مشن: پانچ سالوں میں ، 10،300 کروڑ کے بجٹ کے ساتھ منظور شدہ ، اس کا مقصد 18،693 جی پی یو ، ایک اوپن جی پی یو مارکیٹ ، اور سبسڈی والے جی پی یو پاور (₹ 100/گھنٹہ) کے ساتھ ایک اعلی کے آخر میں عام کمپیوٹنگ سہولت قائم کرنا ہے۔ ہندوستان کا مقصد بھی 3-5 سال کے اندر اپنا دیسی جی پی یو تیار کرنا ہے۔ اس مشن میں دیسی بنیادی AI ماڈل (LLMS ، SLMs) کی تعمیر اور گمنام ڈیٹاسیٹس کے لئے پلیٹ فارم بنانے پر توجہ دی گئی ہے۔
مراکز آف ایکسی لینس (COEs): نئی دہلی (صحت کی دیکھ بھال ، ایگریکو) میں تین اے آئی کوز قائم ہیں
نجی شعبہ پائلٹ منصوبوں سے آگے بڑھ کر متحدہ مصنوعی ذہانت کی حکمت عملی کی طرف بڑھ رہا ہے، جس میں موجودہ ٹیک بجٹ کا 13.5٪ مصنوعی ذہانت کے لئے مختص کیا گیا ہے۔ ہر چار میں سے ایک ہندوستانی کاروبار مصنوعی ذہانت کو اپنانے کے ‘تبدیلی’ کے مرحلے میں ہے، جو علاقائی ساتھیوں کے مقابلے میں تیز رفتار ی سے چل رہا ہے۔ کاروباری اداروں کو مضبوط گورننس اور اخلاقی مصنوعی ذہانت کے فریم ورک کو ترجیح دینی چاہئے ، ڈیٹا سیکورٹی (30 فیصد ہندوستانی اداروں کے لئے سب سے بڑی تشویش) کو حل کرنا چاہئے اور ملازمین کو مصنوعی ذہانت کے نظام کا تنقیدی جائزہ لینے کے لئے تربیت دینی چاہئے۔ مصنوعی ذہانت کو اپنانے اور ہنر مندی کو تیز کرنے کے لئے پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ بہت اہم ہے۔
تعلیمی اصلاحات: نصاب کو مصنوعی ذہانت کے تقاضوں کے ساتھ ہم آہنگ کرنا
تعلیمی ادارے مصنوعی ذہانت کی روانی کو فروغ دینے کے لئے نصاب کو اپنا رہے ہیں۔ مثال کے طور پر آئی آئی ٹی دہلی تدریس، تحقیق اور امتحانات میں جنریٹیو اے آئی ٹولز کے اخلاقی انضمام کی تلاش کر رہا ہے، جس میں 80 فیصد طلبا پہلے ہی جین اے آئی ٹولز کا استعمال کر رہے ہیں۔ غیر رسمی کارکنوں اور خواتین سمیت متنوع گروہوں کے لئے تیار کردہ عملی، نتائج پر مبنی تربیت پر زور دیا جاتا ہے۔ نان کوڈنگ پروفیشنلز کے لیے ‘ٹیک وال’ سے نمٹنا بہت ضروری ہے، جس سے تمام شعبوں میں مصنوعی ذہانت کی وسیع تر خواندگی کو یقینی بنایا جا سکتا ہے۔
نمبر چھ. نچلی لائن: مینوفیکچرنگ میں عالمی مصنوعی ذہانت کی قیادت کے لئے ہندوستان کا راستہ
ایجنٹک اے آئی صرف ایک تکنیکی اپ گریڈ نہیں ہے۔ یہ ہندوستان میں ایک نئے صنعتی انقلاب کا محرک ہے۔ یہ پیداواری صلاحیت کو نمایاں طور پر بڑھانے اور ملک کو جدید مینوفیکچرنگ میں عالمی رہنما کے طور پر پیش کرنے کا وعدہ کرتا ہے۔ اگرچہ یہ لاکھوں ملازمتوں کو نئی شکل دے گا ، تکرار شدہ کاموں کو خودکار بنائے گا اور نئے ، ہائبرڈ کردار تخلیق کرے گا ، لیکن یہ تبدیلی ایک دانستہ ، متوازن اور جامع نقطہ نظر کا مطالبہ کرتی ہے۔
ہندوستان کے اسٹریٹجک فوائد – اس کی نوجوان آبادی ، ڈیجیٹل تیاری ، اور انڈیا اے آئی مشن جیسے مضبوط حکومتی اقدامات – ایک مضبوط بنیاد فراہم کرتے ہیں۔ تاہم، اس مستقبل کو کامیابی سے آگے بڑھانے کا انحصار مہارت کے فرق کو فعال طور پر دور کرنے، کمزور آبادیوں کے لئے مصنوعی ذہانت کے فوائد تک مساوی رسائی کو یقینی بنانے اور اخلاقی نظریات کو برقرار رکھنے پر ہے۔ مسلسل سیکھنے کی ثقافت کو فروغ دے کر، انسانی مصنوعی ذہانت کے تعاون کو فروغ دے کر، اور مضبوط بنیادی ڈھانچے اور حکمرانی میں سرمایہ کاری کرکے، ہندوستان ‘سب کے لئے اے آئی’ کے اپنے وژن کو صحیح معنوں میں پورا کر سکتا ہے، جو نہ صرف اقتصادی خوشحالی بلکہ جامع سماجی ترقی کو بھی آگے بڑھا رہا ہے۔ ہندوستان میں مینوفیکچرنگ کا مستقبل ذہین، باہمی تعاون اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ یہ انسان پر مرکوز ہے۔
