एआई के तीन आर्थिक परिदृश्य और मार्केटिंग नौकरियों का भविष्य

एआई और नौकरियों पर ज़्यादातर पूर्वानुमान आपको एक संख्या और ढेर सारा आत्मविश्वास देते हैं। सितंबर में Anthropic ने कुछ ज़्यादा उपयोगी प्रकाशित किया: तीन परिदृश्य, जिनकी मान्यताएँ लिखकर दी गई हैं। मार्केटिंग ज्ञान-आधारित काम है, इसलिए मैंने इसे अपने क्षेत्र और उन लोगों के बारे में एक पूर्वानुमान के रूप में पढ़ा जिन्हें मैं पढ़ाता हूँ।

क्या हुआ

Anthropic की Economics टीम ने Scenarios for our Economic Future जारी किया, जो एक तकनीकी रिपोर्ट Economic Scenarios for Transformative AI (Korinek et al., 2026) पर आधारित एक इंटरैक्टिव एक्सप्लोरर है। यह मॉडल करता है कि 2030 तक एआई संयुक्त राज्य अमेरिका में नौकरियों, विकास और बेरोज़गारी को कैसे प्रभावित कर सकता है, और अर्थव्यवस्था को कार्यों के ऐसे समूहों के रूप में देखता है जिन्हें एआई बढ़ा सकता है, स्वचालित कर सकता है या नया बना सकता है।

तीन परिदृश्य हैं। मामूली परिदृश्य में एआई का प्रभाव इंटरनेट जैसा होता है, और 2030 में अमेरिकी जीडीपी US$34.1 ट्रिलियन तक पहुँचती है। पर्याप्त परिदृश्य में 2030 तक एआई आधा ज्ञान-आधारित काम कर सकता है, लेकिन उसका अधिकांश हिस्सा अब भी एआई के बिना किया जाता है; विकास सामान्य दर से लगभग दोगुना रहता है, जीडीपी US$36.3 ट्रिलियन तक पहुँचती है, और ज्ञान-कर्मियों की मज़दूरी लगभग स्थिर रहती है जबकि अन्य कर्मियों को लाभ होता है। चरम परिदृश्य में एआई ज़्यादातर ज्ञान-आधारित कार्यों में इंसानों से बेहतर प्रदर्शन करता है, विकास 15% प्रति वर्ष तक पहुँचता है, जीडीपी US$44.4 ट्रिलियन तक पहुँचती है, बेरोज़गारी सामान्य मंदी के स्तर से ऊपर जा सकती है और ज्ञान-कर्मियों की मज़दूरी 10% से अधिक गिरती है।

सभी परिदृश्यों में जीडीपी में श्रम का हिस्सा घटता है और पूँजी का हिस्सा बढ़ता है। Anthropic ने 10,980 आम लोगों का सर्वेक्षण भी किया। वह कहता है कि "मुख्य चुनौती आर्थिक विकास हासिल करना नहीं, बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि उसके लाभ व्यापक रूप से साझा हों", और इस टूल को संस्करण 1.0 बताता है जिसके वास्तविक परिणाम काफ़ी अलग हो सकते हैं।

यह क्यों मायने रखता है

ध्यान दें कि दबाव कहाँ पड़ता है। पर्याप्त और चरम परिदृश्यों में ज्ञान-आधारित व्यवसायों को विस्थापन का सामना करना पड़ता है, जबकि अन्य व्यवसायों में माँग बढ़ती है। मार्केटिंग पूरी तरह ज्ञान वाले खाने में आती है: शोध, लेखन, विश्लेषण, योजना, रिपोर्टिंग।

योजना के आधार के रूप में मुझे पर्याप्त परिदृश्य सबसे यथार्थवादी लगता है, और इसकी सबसे दिलचस्प बात यह खाई है: एआई आधा ज्ञान-आधारित काम कर सकता है, फिर भी उसका अधिकांश हिस्सा अब भी एआई के बिना किया जाता है। अगले कुछ वर्षों में इसी खाई में करियर बनेंगे या बिगड़ेंगे। किसी मार्केटर के लिए प्रश्न यह नहीं है कि एआई काम के कुछ हिस्से कर सकता है या नहीं। प्रश्न यह है कि क्या आप वह व्यक्ति हैं जो जानता है कि इसे महत्वपूर्ण हिस्सों पर कैसे लागू करना है।

मेरा शोध क्या कहता है

मैंने अपने Forbes कॉलम में तर्क दिया है कि मार्केटर्स को मैनुअल कंटेंट क्रिएटर से स्वायत्त एआई टूल्स के क्यूरेटर बनना होगा, और Will AI Make Agencies Obsolete? में मैंने इससे जुड़ा एक प्रश्न पूछा था। ये परिदृश्य उस तर्क को और धार देते हैं। यदि कार्य ही स्वचालित होते हैं, तो केवल स्वचालन-योग्य कार्यों से बनी नौकरी नाज़ुक है, और विवेक, संदर्भ और जवाबदेही के इर्द-गिर्द बनी नौकरी टिकाऊ है।

मेरा शोध बताता है कि स्थायी मूल्य कहाँ है। MindFuse (ACM Multimedia 2025) में हमने एआई को मार्केटिंग रणनीति के सह-रचयिता के रूप में देखा, जो क्रिएटिव प्रदर्शन स्कोरिंग को एलएलएम के साथ जोड़ता है, और दिशा इंसान तय करता है। Fusing Predictive and Large Language Models (ACM TOIS 2025) में आउटपुट एक अनुशंसा है, जिस पर कार्रवाई करने का निर्णय मार्केटर को ही लेना होता है। ये प्रणालियाँ विश्लेषण का बहुत-सा काम हटा देती हैं। वे उस व्यक्ति का मूल्य बढ़ाती हैं जो प्रश्न तय करता है, समझौतों को परखता है और निर्णय की ज़िम्मेदारी लेता है।

कंटेंट एकरूपता का मुक़ाबला करने पर हमारा SIGIR 2026 शोधपत्र बाज़ार-स्तर की एक बात जोड़ता है। जब हर कोई एक ही कार्य पर एक ही टूल इस्तेमाल करता है, तो आउटपुट एक जैसे हो जाते हैं। विशिष्टता दुर्लभ हो जाती है, और दुर्लभ चीज़ों की क़ीमत ज़्यादा होती है। जो मार्केटर्स एआई की मदद से किए गए काम को किसी और से अलग सुनाई देने और प्रदर्शन करने लायक बना सकते हैं, उनकी माँग हर परिदृश्य में रहेगी।

मार्केटर्स को अभी क्या करना चाहिए

• अपनी नौकरी को कार्यों में बाँटें। चिह्नित करें कि एआई कौन-से कार्य पहले से अच्छी तरह करता है, किनमें मदद करता है, और किनके लिए अब भी आपकी ज़रूरत है। अपना समय सोच-समझकर अंतिम समूह की ओर ले जाएँ।
• केवल प्रॉम्प्ट करना नहीं, मूल्यांकन करना सीखें। वास्तविक डेटा के आधार पर एआई आउटपुट को परख पाना ही वह कौशल है जिसे ये परिदृश्य पुरस्कृत करते हैं।
• आउटपुट नहीं, परिणामों की ज़िम्मेदारी लें। डिलीवरेबल्स से परिभाषित भूमिकाओं को स्वचालित करना परिणामों से परिभाषित भूमिकाओं की तुलना में आसान है।
• क्षेत्र की गहराई विकसित करें। किसी बाज़ार, श्रेणी या ग्राहक का संदर्भ सामान्य मॉडलों के लिए दोहराना कठिन है।
• साझा लाभ के लिए ज़ोर दें। यदि एआई आपकी टीम की उत्पादकता बढ़ाता है, तो केवल लागत में कटौती के लिए नहीं, बल्कि प्रशिक्षण, करियर पथ और नई भूमिकाओं के लिए भी आवाज़ उठाएँ।

परिदृश्य भविष्यवाणियाँ नहीं हैं। उनका मूल्य यह है कि वे मान्यताओं को चर्चा-योग्य बनाते हैं। मार्केटिंग के लिए चर्चा करने लायक मान्यता सरल है: कार्य, पदनामों से तेज़ी से बदलेंगे। इसकी योजना बनाएँ।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न