फेड के बार ने 3 AI परिदृश्य बताए — 'मूल रूप से अनरोजगार योग्य' सहित
अमेरिका के एक फेडरल रिजर्व गवर्नर ने पिछले महीने 'मूल रूप से अनरोजगार योग्य' वाक्यांश सार्वजनिक रूप से कहा — और वे किसी हाशिए के परिदृश्य की बात नहीं कर रहे थे। फेड उपाध्यक्ष माइकल एस. बार के 17 फरवरी 2026 भाषण में फेड द्वारा सक्रिय रूप से योजना बनाए जा रहे तीन AI भविष्यों की रूपरेखा दी गई, और संकेत दिया गया कि AI उत्पादकता उछाल में ब्याज दर कटौती की कथा जीवित नहीं रह सकती।
अमेरिका के एक फेडरल रिजर्व गवर्नर ने पिछले महीने सार्वजनिक रूप से "मूल रूप से अनरोजगार योग्य (essentially unemployable)" वाक्यांश का इस्तेमाल किया — और वे किसी हाशिए के परिदृश्य की बात नहीं कर रहे थे। वे तीन संभावित भविष्यों में से एक की बात कर रहे थे जिनके लिए फेड अब सक्रिय रूप से योजना बना रहा है।
यह वाक्यांश फेड के पर्यवेक्षण उपाध्यक्ष माइकल एस. बार (Michael S. Barr) ने 17 फरवरी 2026 को न्यूयॉर्क एसोसिएशन फॉर बिजनेस इकोनॉमिक्स (NYABE) में दिए भाषण में कहा था। यह भाषण आज तक AI के श्रम बाजार पर प्रभाव पर फेड का सबसे प्रत्यक्ष, संरचित भाष्य है। और जबकि हेडलाइन डरावने परिदृश्य पर केंद्रित थीं, अधिक दिलचस्प कहानी वह है जो बार ने कहा कि हम _वर्तमान में_ सबसे करीब हैं — और जो उन्होंने कहा कि ब्याज दर कटौती की कथा को उड़ा सकती है। [तथ्य]
अगर आप सोच रहे थे कि केंद्रीय बैंकर वास्तव में AI द्वारा नौकरियां छीनने के बारे में क्या सोचते हैं, उत्तर अब रिकॉर्ड पर है। यहां वह है जो बार ने प्रस्तुत किया, उन्होंने किस डेटा पर भरोसा किया, और कर्मचारियों के लिए इसका क्या मतलब है।
तीन परिदृश्य जिनके लिए फेड योजना बना रहा है
बार एकल AI भविष्य का अनुमान नहीं लगाते। वे तीन की रूपरेखा बनाते हैं, और स्पष्ट रूप से कहते हैं कि वर्तमान डेटा पहले के "सबसे करीब" है। [तथ्य]
परिदृश्य 1 — क्रमिक अपनाना। AI पिछली सामान्य-उद्देश्य प्रौद्योगिकियों की तरह फैलता है, शायद थोड़ा तेज़ी से। आपको 1990 के दशक के अंत और 2000 के दशक की शुरुआत के तुलनीय मजबूत उत्पादकता वृद्धि मिलती है। कुछ व्यावसायिक विस्थापन होता है, लेकिन नई भूमिकाएं उभरती हैं। गति इतनी धीमी है कि कर्मचारियों को पुनर्प्रशिक्षण का समय मिलता है, और वास्तविक मजदूरी उत्पादकता के साथ बढ़ती है। यह आधार मामला है।
परिदृश्य 2 — तीव्र विकास, "बेरोजगार उछाल (jobless boom)"। AI क्षमताएं तेजी से बढ़ती हैं। अपनाना अत्यंत तेज है। पेशेवर और सेवा व्यवसाय विस्थापित होते हैं, स्वायत्त वाहन और रोबोटिक्स विनिर्माण और परिवहन नौकरियों को समाप्त कर देते हैं, और मौलिक रूप से नए व्यवसाय मॉडल वाले AI-केंद्रित स्टार्टअप मौजूदा फर्मों को बदल देते हैं। बार के सटीक शब्द: "अल्पकाल में व्यापक बेरोजगारी और समय के साथ श्रम बल भागीदारी में गिरावट, क्योंकि आबादी का बड़ा हिस्सा मूल रूप से अनरोजगार योग्य हो जाता है।" [तथ्य] वे इसे प्रशंसनीय लेकिन केंद्रीय पूर्वानुमान नहीं मानते।
परिदृश्य 3 — स्थिर विकास, "AI बस्ट"। प्रशिक्षण डेटा खत्म हो जाता है। डेटा सेंटर के लिए बिजली आपूर्ति एक बाध्यकारी बाधा बन जाती है। पूंजी सूख जाती है। AI आसान कार्यों पर मामूली लाभ देता है, जटिल कार्यों पर विफल होता है, और अंत में ईमेल या सर्च इंजन की तरह बन जाता है — सर्वव्यापी लेकिन क्रांतिकारी नहीं। इस परिदृश्य में जोखिम श्रम से वित्तीय बाजारों की ओर शिफ्ट होता है, डॉटकॉम बस्ट की याद दिलाने वाले संभावित बॉन्ड डिफॉल्ट के साथ। [तथ्य]
यहां ईमानदारी फेड भाषण के लिए असामान्य है। अधिकांश केंद्रीय बैंकर एक पूर्वानुमान चुनते हैं और उससे चिपके रहते हैं। बार स्पष्ट रूप से कहते हैं कि भविष्य परिमाण के एक क्रम में अनिश्चित है, और फेड का काम तीनों में से किसी एक के लिए तैयार रहना है।
अभी वास्तव में कितना AI उपयोग हो रहा है
बेरोजगार उछाल के बारे में घबराने से पहले, बार द्वारा उद्धृत अपनाने की संख्याओं को देखें। वे चर्चा से छोटे हैं।
दिसंबर 2025 के अमेरिकी जनगणना ब्यूरो Business Trends and Outlook Survey के अनुसार, अमेरिकी फर्मों में से 17% ने व्यावसायिक कार्यों में AI का उपयोग करने की रिपोर्ट की। [तथ्य] 250 या अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी फर्मों में, हिस्सा लगभग 30% तक बढ़ जाता है। [तथ्य] मुख्य रूप से बड़ी फर्मों का मैकिन्से सर्वेक्षण बहुत अधिक है — 88% कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में AI उपयोग की रिपोर्ट करते हैं — लेकिन मैकिन्से का नमूना उन फर्मों की ओर झुका है जो जल्दी अपनाने की सबसे अधिक संभावना रखती हैं। [तथ्य]
विशेष रूप से जनरेटिव AI मैकिन्से के नमूने में 2023 में 33% से 2025 में 79% तक चला गया। [तथ्य] यह तेज है। लेकिन बार ने नोट किया कि यह गति 1984 के बाद IBM PC अपनाने के तुलनीय है — जो उस समय क्रांतिकारी लगा और कार्यालय के काम को पूरी तरह से नया रूप देने में लगभग 20 साल लगे।
दूसरे शब्दों में: तकनीक वास्तविक है, अपनाना तेज हो रहा है, लेकिन अधिकांश अमेरिकी फर्मों ने अभी तक AI को कार्यबल आंकड़ों में दिखने के लिए पर्याप्त गहराई से एकीकृत नहीं किया है। अभी।
प्रवेश-स्तर का संकेत जिसके बारे में कोई पर्याप्त जोर से बात नहीं कर रहा
यह बार के भाषण का वह हिस्सा है जिसे "मूल रूप से अनरोजगार योग्य" हेडलाइन से अधिक कर्मचारियों को चिंतित करना चाहिए।
उन्होंने ऐसे शोध का हवाला दिया जो दिखाता है कि AI-जोखिम वाले व्यवसायों में प्रारंभिक-करियर कर्मचारी — सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और कस्टमर सर्विस प्रतिनिधि उनमें — पहले से ही अन्य प्रारंभिक-करियर कर्मचारियों की तुलना में रोजगार में गिरावट का अनुभव कर चुके हैं। [तथ्य] कुल रोजगार प्रभाव छोटा है क्योंकि फर्म कर्मचारियों को पूरक कार्यों में स्थानांतरित कर रही हैं। लेकिन प्रवेश-स्तर का दरवाजा विशिष्ट क्षेत्रों में संकीर्ण हो रहा है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एक सुप्रलेखित आर्थिक पैटर्न है: करियर की शुरुआत में कमजोर श्रम बाजार में प्रवेश आपके आजीवन कमाई पर लगातार प्रतिकूल प्रभाव डालता है। AI-जोखिम के दबाव में स्नातक होने वाले समूह को कुल रोजगार ठीक दिखने पर भी दशकों तक लागत उठाने का जोखिम है।
अगर आप किसी को करियर पथ चुनने में सलाह दे रहे हैं, तो यह डेटा का वह टुकड़ा है जिसे गंभीरता से लेना है। "रोजगार स्थिर है" कुल कहानी आयु समूहों में समान रूप से लागू नहीं होती।
बार जो उत्पादकता के बारे में कहते हैं — और ब्याज दर कटौती की कथा
यह वह हिस्सा है जो ब्याज दरों को देखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए दिलचस्प होना चाहिए।
बार ने Filippucci et al. (2025) के शोध का हवाला दिया जिसने अनुमान लगाया कि AI अगले दशक में वार्षिक कुल कारक उत्पादकता वृद्धि में 0.3 से 0.9 प्रतिशत बिंदु का योगदान कर सकता है। [तथ्य] उस सीमा का ऊपरी छोर 1990 के दशक के अंत के मजबूत-विकास काल से मेल खाता है जब इंटरनेट संचार प्रौद्योगिकी ने उत्पादकता उछाल को संचालित किया था। फेडरल रिजर्व का अपना आंतरिक उदाहरण: एक डेटाबेस माइग्रेशन परियोजना जहां AI टूल्स ने पूरा होने का समय 50% घटाया और परीक्षण के दौरान 30% अधिक मुद्दे पाए। [तथ्य]
यह दरों के लिए क्यों मायने रखता है?
क्योंकि अगर AI वास्तव में उत्पादकता बढ़ाता है, तो यह दीर्घकालिक तटस्थ ब्याज दर — जिसे अर्थशास्त्री r-स्टार कहते हैं — को ऊपर धकेलता है। उच्च उत्पादकता का अर्थ है मजबूत व्यावसायिक निवेश (पूंजी मांग बढ़ती है)। उच्च अपेक्षित आजीवन कमाई का अर्थ है निम्न घरेलू बचत (पूंजी आपूर्ति घटती है)। दोनों संतुलन ब्याज दर को ऊंचा धकेलते हैं। बार ने सीधे कहा: "मेरी अपेक्षा है कि AI उछाल नीतिगत दरों को कम करने का कारण बनने की संभावना नहीं है।" [तथ्य]
अगर आप फेड के आक्रामक रूप से दरें कम करने का इंतजार कर रहे थे, तो AI उत्पादकता की कहानी उस उम्मीद के _खिलाफ_ काम कर रही है, उसके लिए नहीं। AI डेटा सेंटरों पर बिजली की मांग से मुद्रास्फीति का दबाव जोड़ें, और आपको एक ऐसा फेड मिलेगा जो बाजारों के मूल्य निर्धारण से अधिक समय तक सख्त रह सकता है। [राय]
मौद्रिक नीति की सीमा
बार अपने ही संस्थान के उपकरणों की सीमा के बारे में असामान्य रूप से स्पष्ट थे। उन्होंने कहा कि मौद्रिक नीति "उन संरचनात्मक कारकों को संबोधित नहीं कर सकती जो दीर्घकालिक रोजगार निर्धारित करते हैं।" [तथ्य] अगर AI कर्मचारियों को संरचनात्मक रूप से विस्थापित करता है — चक्रीय रूप से नहीं — तो दर कटौती उन नौकरियों को वापस नहीं लाएगी। सही उपकरण शिक्षा, प्रशिक्षण, और कार्यबल नीति हैं, जिनमें से कोई भी फेड के नियंत्रण में नहीं है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बदलता है कि AI श्रम परिवर्तन के लिए कौन जिम्मेदार है। फेड कुल मांग को स्थिर कर सकता है। यह 45 वर्षीय पैरालीगल को पुनर्प्रशिक्षित नहीं कर सकता जिसका दस्तावेज समीक्षा कार्य स्वचालित हो गया है। यह जिम्मेदारी कांग्रेस, राज्य सरकारों, और नियोक्ताओं पर है — और बार के शब्दों में, कार्यबल परिवर्तन कार्यक्रमों का "ऐतिहासिक रिकॉर्ड उत्साहजनक नहीं है।" [तथ्य]
अगर आप उच्च-जोखिम वाले पेशे में हैं — और येल बजट लैब डेटा बताता है कि इसमें कई डेटा साइंटिस्ट, वित्तीय विश्लेषक, लेखाकार, प्रशासनिक सहायक, और कंप्यूटर प्रोग्रामर शामिल हैं — निहितार्थ असुविधाजनक है। यदि बड़े पैमाने पर विस्थापन होता है, तो आपको पकड़ने के लिए नीति बुनियादी ढांचा कमजोर है। उसी अनुसार योजना बनाएं।
AI श्रम समाचार पढ़ने के तरीके को यह क्या बदलता है
बार के भाषण से तीन मुख्य बातें जो बाकी सब कुछ पढ़ने के तरीके को बदलनी चाहिए।
पहला, फेड अब AI को एक आला विषय के रूप में नहीं मान रहा। एक उपाध्यक्ष ने इस पर 18-पृष्ठ का औपचारिक भाषण दिया। यह घोषणा करने का संस्थागत संस्करण है कि कुछ अब प्रथम-क्रम महत्वपूर्ण है।
दूसरा, आधार मामला क्रमिक है, विनाशकारी नहीं, लेकिन प्रवेश-स्तर का संकेत वास्तविक है। कुल स्थिरता और प्रारंभिक-करियर विस्थापन सह-अस्तित्व कर सकते हैं — और दूसरा व्यक्तिगत करियर निर्णयों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, भले ही पहला हेडलाइन पर हावी हो।
तीसरा, जिस ब्याज दर कटौती की आप उम्मीद कर रहे थे वह नहीं आ सकती। अगर AI अर्थपूर्ण रूप से उत्पादकता बढ़ाता है और तटस्थ दर को ऊपर उठाता है, तो फेड को नीति को बाजारों की वर्तमान अपेक्षा से अधिक सख्त रखने की आवश्यकता होगी। इसके निहितार्थ हैं बंधक दरों से लेकर स्टार्टअप फंडिंग तक आपके 401(k) तक हर चीज पर।
स्रोत
- फेडरल रिजर्व पर्यवेक्षण उपाध्यक्ष माइकल एस. बार (Michael S. Barr), "What will artificial intelligence mean for the labor market and the economy?", न्यूयॉर्क एसोसिएशन फॉर बिजनेस इकोनॉमिक्स, 17 फरवरी 2026 (BIS Review द्वारा पुनर्प्रकाशित)
- Filippucci, F., et al. (2025)। बार द्वारा वार्षिक TFP वृद्धि के लिए 0.3-0.9 प्रतिशत बिंदु AI उत्पादकता अनुमान के लिए उद्धृत।
- अमेरिकी जनगणना ब्यूरो, Business Trends and Outlook Survey, दिसंबर 2025। अमेरिकी फर्मों के लिए AI अपनाने की सांख्यिकी।
- मैकिन्से ग्लोबल AI सर्वेक्षण, 2025। जनरेटिव AI अपनाने का प्रक्षेप पथ।
_यह लेख AI सहायता से लिखा गया था और सटीकता के लिए संपादित किया गया था। आंकड़े स्रोत प्रकाशन तिथियों के अनुसार वर्तमान हैं। उपाध्यक्ष बार के भाषण से उद्धरण BIS Review पुनर्प्रकाशन से लिए गए हैं।_
Analysis based on the Anthropic Economic Index, U.S. Bureau of Labor Statistics, and O*NET occupational data. Learn about our methodology
अपडेट इतिहास
- 5 मई 2026 को पहली बार प्रकाशित।
- 5 मई 2026 को अंतिम बार समीक्षित।