ट्रैक करें कि दुनिया भर की सरकारें और संस्थाएं श्रम बाजार में AI पर कैसे प्रतिक्रिया दे रही हैं।
जनवरी 2025 के बाद का डेटा
Federal Reserve Bank of Dallas
Dallas Fed SVP Roberto Coronado on AI impact for jobs not requiring bachelor degrees: administrative and IT roles greatly affected, truck drivers and auto mechanics less immediate change; short-term credentials add about $5,000/yr for high school or associate holders vs $2,600 for bachelor holders (Census-controlled).
World Bank
The World Bank's annual flagship report assesses AI's potential for developing economies through an adopt/adapt/advance framework. Key findings: 14.2% of high-income-country jobs at generative-AI automation risk vs 4.5% in low- and middle-income countries, while productivity-gain potential is nearly equal (18.7% vs 16.2%); middle-income countries reached 50% of ChatGPT global traffic within six months of launch; "small AI" field evidence includes +40% daily diabetic eye screenings in Bangladesh, ~1 year of additional learning at ~US$5/student via SMS math tutoring in Ghana, and up to US$560 farmer savings from AI monsoon forecasts in Telangana.
arXiv (Hilman & Koltai)
LinkedIn/Indeed/Glassdoor भर्तियों का विश्लेषण (दिसंबर 2025-मई 2026, 10 देश): AI संबंधी भर्तियों का 75-85% STEM व्यवसायों में केंद्रित; स्वास्थ्य-शिक्षा, सेवा, उत्पादन-लॉजिस्टिक्स, सार्वजनिक सेवा प्रत्येक 5% से कम। AI कौशल मांग एंट्री-लेवल पर केंद्रित — व्यावसायिक प्रवेश की पूर्व-शर्त। STEM कोर में अभिसरण + शेष से विचलन, ग्लोबल नॉर्थ-साउथ दोनों में समान।
ADP Research
ADP Research with Stanford Digital Economy Lab (Richardson, Wang) linked 5M+ ADP client job postings to 9M+ workers in payroll data; analytic sample ~7,000 workers in selected IT jobs 2019-2025, 20,000+ worker-year observations across 600+ employers. Postings mapped to 25 O*NET Intermediate Work Activities; wages regressed on task indicators controlling for age, gender, year and firm effects. 8 activities associated with higher wages (incl. advising others on design/use of technologies, designing databases), 6 with lower wages (incl. diagnosing system or equipment problems, monitoring operation of computer or information technologies). 5 tasks showed reduced compensation in 2023-2025 vs 2019-2022, including "develop models of systems, processes, or products" which otherwise ranks high-value. No effect sizes, standard errors or significance tests published. Conclusion: AI's biggest and most immediate effect is on tasks, not entire occupations.
Federal Reserve Bank of Dallas
Dallas Fed President Logan Houston visit: AI chatbot pilot matching job seekers to employers by skillset; GE Vernova Houston Learning Center turbine training, high schooler to field engineer in 7-8 years; Houston payrolls +2.1% annualized over 3 months ending May 2026.
Bank for International Settlements
BIS बुलेटिन 130 के अनुसार AI बूम बड़े, बढ़ते कर्ज़-वित्तपोषित निवेश उछाल (सबसे जुड़ी अर्थव्यवस्थाओं में GDP का ~1%) को चला रहा है, जबकि उत्पादकता लाभ अनिश्चित और असमान है। श्रम विस्थापन अब तक सीमित है, कॉल सेंटर और बिज़नेस सेंटर में शुरुआती संकेत दिखे हैं; व्यापक प्रतीक्षा-रुख़ कम हायरिंग, कम फ़ायरिंग गतिकी से मेल खाता है। AI चक्रीय संकेतों को धुंधला कर मौद्रिक नीति को जटिल बनाता है।
World Bank
WDR 2026 background paper analyzing 555 million Lightcast job postings across 84 countries (2021Q1-2025Q2). In high-income countries, postings for above-median GenAI-vulnerability occupations fell 5.8% relative to less substitutable occupations after ChatGPT; in middle- and low-income countries the impact is small and statistically insignificant. Displacement is larger with greater GenAI adoption, schooling, English proficiency, and digital services trade specialization.
Anthropic
Anthropic ने $200M के Economic Futures Research Fund का रिसर्च एजेंडा प्रकाशित किया: विश्वविद्यालयों, शोध संस्थानों और गैर-लाभकारी संस्थाओं को $5-30M (न्यूनतम $1M) की ग्रांट, पाँच क्षेत्रों में बड़े पैमाने के RCT के लिए — फर्म-स्तरीय AI प्रभाव, ट्रांज़िशन समर्थन, आय-समर्थन आधुनिकीकरण, विस्थापन-पूर्व वर्कर इक्विटी और सार्वजनिक निवेश प्रमाण।
ADP Research
June 2026 reading of the ADP/Stanford Digital Economy Lab Canaries Dashboard. Employment in high AI-exposure occupations fell 0.2% year over year while least-exposed occupations grew 0.6%. For workers aged 22-25 high-exposure employment fell 4.3%, a 33rd consecutive monthly decline since October 2023; least-exposed employment for that age band was flat. For ages 26-30 the figures were -2.6% and +0.9%. Based on payroll files of tens of thousands of private US employers, ~4 million workers, 730+ occupations.
Office for National Statistics
ONS official statistics in development. UK business AI adoption rose from ~12% (Sept 2023) to ~35% (June 2026) among 10+ employee businesses, but average AI technologies per adopter moved only 1.4 to 1.6 and just 10% describe use as extensive. Role impacts concentrate in creative/design and administrative/clerical work; ~7% of medium-sized businesses report headcount decrease. BICS Wave 159, 5-28 June 2026, 26.7% response rate.
Economic Innovation Group
Joshua Gans (Rotman/U. Toronto) reframes the "AI automates 90% of a job" claim as an economic question: whether the remaining 10% expands (focus effects, expertise recalibration, org redesign, demand elasticity) or shrinks headcount is indeterminate. Argues task-level exposure matters more than job-title automation, and that exposure/applicability scores are starting points, not employment forecasts — converting them requires investigating expertise thresholds, job bundling, market demand, and work intensity that payroll data obscures.
International Monetary Fund
IMF का Selected Issues Paper जो एक्सपोज़र-पूरकता फ्रेमवर्क को इज़राइल पर लागू करता है: 23.1% कर्मचारी उच्च-एक्सपोज़र, कम-पूरकता नौकरियों में (विस्थापन जोखिम), 32.8% कम-एक्सपोज़र व्यवसायों में, और अधिकांश कर्मचारियों को लाभ की संभावना। सर्वाधिक जोखिम: व्यवसाय/प्रशासन पेशेवर, बिक्री कर्मी, ICT विशेषज्ञ। नीति निष्कर्ष: व्यापक आजीवन शिक्षा रणनीति।
Federal Reserve Bank of Dallas
2024 की पहली तिमाही से अमेरिकी उत्पादकता सालाना 2.4% बढ़ी (महामारी-पूर्व 1.6%)। सबसे AI-एक्सपोज़्ड तीन क्षेत्रों (सूचना, वित्त/बीमा, पेशेवर-तकनीकी सेवाएँ) की वृद्धि 3.7% बनाम बाक़ी की 1.7%; कुल घंटों का 16% होकर भी उत्पादकता वृद्धि का 40% इन्हीं से। EU में, जहाँ वही एक्सपोज़र इंडेक्स लागू है, कोई सहसंबंध नहीं। Anthropic AI उपयोग सूचकांक (अमेरिका 3.69, EU-27 1.85, एस्टोनिया 3.05, पोलैंड 1.41) यह अंतर समझाता है। सहसंबंध, कार्य-कारण नहीं।
Skills England (GOV.UK)
Skills England की पहली Annual Skills Report (6 जुलाई 2026) अनुमान लगाती है कि UK के 70% कर्मचारी AI-उजागर व्यवसायों में हैं, जिनमें सबसे अधिक जोखिम संज्ञानात्मक-लिपिकीय पेशेवर, विश्लेषणात्मक और अधिक-वेतन भूमिकाओं में है। स्नातक ऑनलाइन विज्ञापन 2025 में 45% और प्रवेश-स्तर विज्ञापन 25% गिरे; AI-उजागर कंपनियों ने जूनियर रोज़गार 5.8% घटाया। AI-कुशल कर्मचारी 56% वेतन प्रीमियम कमाते हैं। प्राथमिकता व्यवसाय (कार्यबल का 22.9%, 76 लाख) 2035 तक 18 लाख नौकरियाँ जोड़ने का अनुमान, जिसमें देखभाल कर्मी, सॉफ्टवेयर डेवलपर और IT विश्लेषक अग्रणी। मुख्य अड़चन कौशल है: व्यावसायिक प्रशिक्षण खर्च 9% गिरा (2019-2024, 49.4 से 44.8 अरब पाउंड), और सरकार TechFirst (18.7 करोड़ पाउंड) व AI Skills Boost के ज़रिए 2030 तक 1 करोड़ कर्मचारियों को अपस्किल करने का लक्ष्य रखती है।
Challenger, Gray & Christmas
अमेरिकी नियोक्ताओं ने जून 2026 में 45,849 नौकरियां काटने की घोषणा की, जो मई से 53% कम है। AI को 14,029 कटौतियों (31%) में कारण बताया गया, जो लगातार चौथे महीने शीर्ष पर रहा। 2026 में साल की शुरुआत से AI-जनित कटौती 101,743 (लगभग 23%) रही, जबकि 2025 के पूरे साल का अनुमान 54,836 (5%) था। कुल कटौती 443,604 रही, जो 2025 की पहली छमाही (744,308) से 40% कम है। तकनीक क्षेत्र 139,156 (सालाना +83%) के साथ शीर्ष पर रहा, यानी सभी कटौतियों का लगभग एक-तिहाई। भर्ती योजनाएं 91,405 रहीं, जो सालाना 10% अधिक हैं।
Brookings Metro
ब्रुकिंग्स मेट्रो के ज़ेवियर दे सूज़ा ब्रिग्स का तर्क है कि AI-जनित नौकरी उथल-पुथल का कोई रामबाण नहीं, और वे समाधानों को चार परिवारों में बाँटते हैं — ब्रेक (ह्यूमन-इन-द-लूप नियम, स्वचालन प्रभाव आकलन), स्टीयर (श्रमिक-हितैषी AI डिज़ाइन के प्रोत्साहन), बफ़र (आधुनिक बेरोज़गारी बीमा, वेतन बीमा, पुनःप्रशिक्षण का अधिकार), और शिफ़्ट (छोटा कार्य-सप्ताह, संपदा-साझाकरण, कर पुनर्संतुलन)। मुख्य निष्कर्ष "महान बेमेल" — 1,000+ पेशों में AI एक्सपोज़र यूनियन सदस्यता से विपरीत रूप से जुड़ा है। निजी क्षेत्र यूनियन दर 6% से कम (BLS), 55% कारोबारी नेता व 68% निवेशक कम एंट्री-लेवल भर्ती की उम्मीद में, मेटा की 700 + 8,000 छँटनियाँ, तथा इलिनॉय, कैलिफ़ोर्निया, न्यू जर्सी और न्यूयॉर्क की राज्य-स्तरीय कार्रवाई का हवाला। चेतावनी: "अकेला प्रशिक्षण या पुनःप्रशिक्षण अच्छी नौकरियाँ पैदा नहीं करता।"
Bank for International Settlements
BIS वार्षिक आर्थिक रिपोर्ट 2026 अध्याय I: कार्य-स्तरीय AI समय-बचत 20-50%, समग्र उत्पादकता वृद्धि 1% से कम, अधिक उजागर अमेरिकी क्षेत्रों में उत्पादकता वृद्धि कम रोजगार वृद्धि की कीमत पर, आय-कॉल में श्रम-इनपुट कटौती के बढ़ते संकेत, हाइपरस्केलर 1 ट्रिलियन डॉलर+ पूँजीगत व्यय की स्थिरता-जोखिम चेतावनी।
Anthropic
Anthropic Economic Index जून 2026 "Cadences" रिपोर्ट, जो विश्लेषण करती है कि AI उपयोग मानवीय लय — कार्य-सप्ताह, दैनिक कार्यक्रम, प्रमुख तिथियाँ — को कैसे प्रतिबिंबित करता है। गोपनीयता-संरक्षी टेलीमेट्री (10 अप्रैल–10 जून 2026) और ~9,700 उत्तरदाताओं के जुड़े सर्वेक्षण पर आधारित। मुख्य निष्कर्ष: निजी उपयोग कार्य-दिवस ~35% से सप्ताहांत ~50% तक बढ़ता है; 14 अप्रैल को टैक्स सवाल 8 गुना बढ़े; 93% बातचीत उत्पाद बनाती है; उच्च-वेतन व्यवसाय (मार्केटिंग मैनेजर, प्रोग्रामर) 2.5 गुना टोकन और प्रति मोड़ 1.34 गुना उत्पाद; 35% से अधिक 12 महीनों में AI द्वारा अधिकांश कार्य की उम्मीद करते हैं फिर भी सबसे अधिक सौंपने वाले सबसे आशावादी (86% उत्पादकता लाभ, केवल 10% नौकरी का डर); शुरुआती करियर वाले सबसे चिंतित (1/3 कनिष्ठ नौकरी जाने की संभावना >60% मानते हैं); कंप्यूटर/गणित भूमिकाएँ उत्तरदाताओं का 30% बनाम अमेरिकी रोज़गार का 4%; शारीरिक व्यवसाय कम प्रतिनिधित्व। आधार डेटा: BLS OEWS (मई 2025), विश्व बैंक WDI, UN WPP।
European Central Bank
ECB SAFE सर्वेक्षण दौर 37 (अक्टूबर-दिसंबर 2025, यूरो क्षेत्र की 5,000+ कंपनियां): 70%+ कंपनियां AI इस्तेमाल करती हैं पर सिर्फ़ 7% गहनता से। गहन उपयोगकर्ता छोटी, युवा ICT/पेशेवर-सेवा कंपनियां हैं जो लागत-कटौती नहीं बल्कि विकास से प्रेरित हैं; 84% ने AI निवेश पूरा किया, कुल निवेश का ~20% AI को। मुख्य बाधाएं: कौशल की कमी (40%) और वित्त।
arXiv
49,610 Upwork कर्मचारियों और 22.6 लाख अनुबंधों (2021Q1-2026Q1) का अध्ययन। जनरेटिव AI ने AI-उजागर श्रेणियों में मानव पूंजी संकेतों (योग्यता, अनुभव, प्रतिष्ठा) का महत्व 7.8% घटाया। अनुबंध मात्रा ~7% गिरी, माँग कम-लागत कर्मचारियों की ओर बढ़ी (हिस्सा 3.2%->7.9%), कीमत भार बढ़ा (1.1%->1.8%), उच्च बनाम निम्न मानव-पूंजी माँग अंतर सिकुड़ा (10.3%->6.2%)। 102 उप-श्रेणियों में औसत जोखिम 0.252; सर्वोच्च कानूनी अनुवाद 0.80, न्यूनतम फ़ोटोग्राफ़ी 0.02।
Statistics Canada
स्टैटिस्टिक्स कनाडा सर्वेक्षण: कनाडाई कामगारों में जेनरेटिव AI उपयोग एक साल से कम में 17% से 30% तक लगभग दोगुना (सितंबर 2024–जुलाई 2025), डिग्रीधारी विश्लेषणात्मक एवं ज्ञान-क्षेत्र की भूमिकाओं में केंद्रित।
PwC
PwC ने 27 देशों में 1 अरब+ नौकरी विज्ञापन विश्लेषित किए। AI-संपर्क कंपनियों में भर्ती 52% बनाम 36%, वेतन 24% बनाम 17% (2018 से)। AI कौशल वेतन प्रीमियम 62% (57% से ऊपर)। दो-पटरी बाज़ार: पेशेवर नौकरियाँ लोकतांत्रिक से 2 गुना तेज़, 42% तेज़ वेतन वृद्धि। AI-संपर्क शुरुआती भूमिकाएँ 2019 से 35% बढ़ीं, अन्य 10% घटीं ("वरिष्ठीकरण"); जूनियर AI भूमिकाएँ वरिष्ठ कौशल माँगने की 7 गुना संभावना। AI-कौशल नौकरियाँ 8 गुना तेज़ (69% बनाम 9%)। तकनीक/मीडिया/दूरसंचार 11% पर अग्रणी।
UK Government (DSIT & DWP)
ब्रिटेन ने £2 करोड़ का अर्ली करियर्स जॉब्स अलायंस (प्रॉस्पेक्ट यूनियन सह-अध्यक्ष; माइक्रोसॉफ़्ट, एक्सेंचर, BAE सिस्टम्स, JD स्पोर्ट्स जैसे साझेदार), 4 लाख छात्रों तक पहुँचने वाला टेकफ़र्स्ट कार्यक्रम, 3.5 लाख नियुक्तियों और 360+ यूथ हब के ज़रिए लगभग 10 लाख युवाओं को सहारा देने वाली £82 करोड़ की यूथ गारंटी, और चरणबद्ध AI बूटकैंप (गर्मी 2026 उत्तर-पश्चिम → 2027-2028 राष्ट्रव्यापी) शुरू किया। राष्ट्रीय लक्ष्य: 2030 तक 1 करोड़ ब्रिटिश कर्मचारी AI में पुनः प्रशिक्षित (17 लाख कोर्स पूरे)।
Federal Reserve Bank of Dallas
डलास फेड के अर्थशास्त्रियों ने पाया कि उच्च AI-संपर्क वाले व्यवसायों में युवाओं (25 से कम) का रोज़गार 2022 से लगभग 13% गिरा। यह गिरावट छँटनी से नहीं बल्कि गिरती नौकरी-पाने की दर से है — युवाओं को पहली जगह में हायर ही नहीं किया जा रहा। AI अब संहिताबद्ध (पाठ्यपुस्तक) ज्ञान संभालता है जबकि मौन (अनुभव-आधारित) ज्ञान दुर्लभ रहता है, इसलिए फर्में एंट्री-लेवल भर्ती घटाकर सिद्ध, अनुभवी प्रतिभा के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। कंप्यूटर सिस्टम्स डिज़ाइन में वेतन 2022 की पतझड़ से 16.7% बढ़ा (राष्ट्रीय 7.5%), अनुभव प्रीमियम के बढ़ने का प्रमाण।
Federal Reserve Bank of Dallas
Survey of 313 Texas executives (May 12-20, 2026). 66.2% of firms use AI (flat vs Dec 2025). Among 203 AI-using firms, 76.4% report no impact on their need for workers; only 10.4% report any decrease. But 25.7% expect a decrease over the next few years (29.3% among current users) - a ~2.5x gap between realized and expected cuts. 71.4% report higher productivity for AI-using employees, yet only 7.4% report higher wage growth for them.
arXiv
Wang, Wei & Wang (2026) measure AI exposure dynamically at the job-posting level across the U.S. economy using a two-stage LLM pipeline. Decomposing the decline in AI exposure: 52% comes from hiring reallocation, 39.5% from within-job task redesign; observable job characteristics explain ~90% of exposure changes (Oaxaca-Blinder). Senior roles adjust earlier via reallocation; junior roles via a broader mix of reallocation, redesign, and their interaction.
PIIE
हफ़बावर और झांग के PIIE विश्लेषण में AI अपनाना कौशल-पक्षपाती पाया गया। उच्च-वेतन सेवा सेक्टर (सूचना, वित्त, पेशेवर सेवाएँ) 30%+ कंपनी अपनाने के साथ आगे, खुदरा/आतिथ्य/खाद्य सेवाएँ पीछे। बड़ी कंपनियाँ (250+) ~4% से ~12% तक तीन गुना (2023-2025); बड़ी-कंपनी रोज़गार हिस्सा 37.6% (2000) से 42.3% (2025)। वेतन और AI अपनाने के बीच मामूली सकारात्मक सहसंबंध। श्रम विस्थापन प्रभाव समय से पहले/अनिर्णायक माने गए।
OpenAI Signals Research
OpenAI Signals Q1 2026 update documents ChatGPT consumer adoption broadening across age (35+ gaining share), gender (feminine-name users now majority), and geography (Dominican Republic +9, Haiti +9, Japan +8, Mexico +6, Tanzania +6, Brazil/Costa Rica/Myanmar/Papua New Guinea +5 in per-capita messaging rank between Q4 2025 and Q1 2026).
Challenger, Gray & Christmas
April 2026: 83,387 US job cuts (+38% MoM, -21% YoY). AI #1 reason at 21,490 cuts (26%), second straight month. YTD AI cuts 49,135 (16% of all 2026 cuts, up from 13%). YTD total 300,749 (-50% YoY). Technology led industries with 33,361 cuts in April (85,411 YTD, +33%). Hiring announcements down 69% MoM to 10,049.
Brookings Institution
Brookings synthesis arguing AI-driven growth acceleration is plausible but not guaranteed. Diffusion is highly uneven across sectors, firms, countries, demographic groups. Relative employment declines for early-career workers in AI-exposed occupations identified using high-frequency payroll data. Five-pillar policy recommendation including complementary capabilities investment, strategic procurement, transition tools, measurement standards, broad-based asset ownership.
IAB (Institute for Employment Research)
IAB-Kurzbericht 08/2026 (फ़्रीड्रिख और कागेर्ल) के अनुसार जर्मन स्थापनाओं में जेनरेटिव AI अपनाव 5% (2023) से बढ़कर लगभग पाँच गुना 24% (2025) हो गया, जो ~15,000 स्थापनाओं के IAB-Betriebspanel सर्वेक्षण पर आधारित है। 200+ कर्मचारियों वाली फ़र्मों में 48% बनाम 10 से कम में 21% अपनाव। अग्रणी क्षेत्र सूचना व संचार (59%) और वित्त व बीमा (50%) हैं, जबकि निर्माण, आतिथ्य, परिवहन और कच्चा माल 15% से नीचे रहते हैं। अपनाने वालों में से 90% तैयार उपकरण इस्तेमाल करते हैं; केवल 16% ख़रीदे मॉडल प्रशिक्षित करते हैं और 6% अपने बनाते हैं। लगभग आधी ने वित्तीय निवेश किया, 25%+ AI प्रशिक्षण देती हैं, और 20% के पास कार्यस्थल AI नियम हैं।
arXiv
तोमेई और क्लाइन टीसेलिंक ने RL फ़ीज़िबिलिटी इंडेक्स (RLFI) पेश किया। 894 व्यवसायों के 17,951 O*NET कार्यों को इस पर स्कोर किया कि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग उन्हें सीख सकती है या नहीं। भौतिक-व्यवहार्यता द्वार 40.7% कार्यों को शून्य करता है। RLFI कुल मिलाकर Eloundou LLM एक्सपोज़र से 0.88 सहसंबंधित पर डिजिटल रूप से व्यवहार्य कार्यों में केवल 0.15 — पहुँच-योग्य नौकरियों में AI क्या सीख सकता है, इस पर मतभेद। उच्च RLFI/कम LLM एक्सपोज़र: पावर प्लांट ऑपरेटर, रेलरोड कंडक्टर, एयरक्राफ़्ट कार्गो हैंडलिंग सुपरवाइज़र। कम RLFI/उच्च LLM एक्सपोज़र: संगीतकार, डॉक्टर, प्राकृतिक विज्ञान प्रबंधक। RL एक्सपोज़र वेतन में कूबड़-आकार (ऊपरी-मध्य चरम, प्रति लॉग-वेतन +12.2p), वरिष्ठता में उलटा U। ChatGPT-पश्चात DiD: +1SD RL एक्सपोज़र ~ नौकरी अवसर -2.9% (p=0.085)।
Yale Budget Lab
March 2026 CPS update finds no meaningful shift from December across most categories. Occupational dissimilarity, industry dissimilarity, and exposure/usage metrics all remain flat or continue along existing trends. Notable uptick in occupational mix dissimilarity between older and younger college graduates (high end of historical range). Anthropic February 2026 usage data shows observed usage more associated with automation than augmentation, consistent with prior November 2025 release. Conclusion: anxiety widespread but data suggests AI labor market impact remains largely speculative — picture reflects stability, not major disruption at economy-wide level.
ADP Research
ADP 2025 ग्लोबल वर्कफ़ोर्स सर्वेक्षण (2.5 करोड़+ अमेरिकी कर्मचारियों का पेरोल डेटा + 34 देशों के 6 लाख+ कर्मचारी): 50% कर्मचारी हफ्ते में कई बार और 20% लगभग रोज़ AI इस्तेमाल करते हैं। रोज़ के उपयोगकर्ता ज़्यादा पूर्ण जुड़ाव (30% बनाम 14%, आधार 19%) और कम बोझ (11% बनाम 23%) दिखाते हैं, फिर भी क्षमता से कम उत्पादक महसूस करने की 4 गुना संभावना रखते हैं। युवा और पुरुष अपनाने में आगे; AI-संवेदनशील क्षेत्रों (सॉफ़्टवेयर, ग्राहक सहायता) में 22-25 वर्ष के शुरुआती करियर कर्मचारी रोज़गार चिंता का सामना करते हैं।
arXiv
Yu & Li (April 2026) track 40 years of financial labor productivity across three regimes: computerization (1.36 AUM/employee coefficient), indexing (2.42), and agentic AI era (3.39 — 149%% higher than baseline). AI exposure correlates +0.5843 with AUM/employee but -0.0535 with revenue/employee, indicating volume-over-yield strategy. Mid-layer coordination roles face greatest pressure.
ADP Research
ADP Research analysis (Nela Richardson and Tim Decker, 2026-04-21) of 25-year US employment composition trends. Professional services share grew from 14.9% (Jan 2000) to peak 17.6% (Jan 2022), declining to 16.8% (Jan 2025). Administrative/support roles fell from 47.5% (Jan 2020) to 39.5% (Jan 2025). Management/scientific consulting expanded from 10.1% (Jan 2020) to 17.3% (Jan 2025). Computer programming roles showed strongest 25-year growth. Data: BLS QCEW + ADP employment data + UMich consumer sentiment + Census retail sales + DOL unemployment claims. Affected occupations: legal services, accounting, architecture, engineering, design, advertising, computer programming, scientific research, management consulting, technical services.
ILO
ILO Research Brief warning that AI exposure indicators (3.3% global highest exposure, 34% HIC vs 11% LIC, female 4.7% vs male 2.4%) measure technical task overlap with current AI capabilities — not predictions of job displacement.
The Budget Lab at Yale
येल बजट लैब मार्च 2026 CPS विश्लेषण: अमेरिकी बेरोजगारी 4.3% तक बढ़ी लेकिन AI एक्सपोज़र/स्वचालन/संवर्धन मेट्रिक्स रोजगार परिवर्तन से असंबंधित। श्रम बाजार कमजोरी का मुख्य कारण AI नहीं बल्कि आव्रजन में मंदी है। ChatGPT 2022 के बाद से असमानता सूचकांक स्थिर।
OpenAI
OpenAI April 2026 workplace report: 28% of US workers use ChatGPT (up from 8% in 2024), Fortune 500 adoption 93%, 7M+ Enterprise/Team seats. Four core tasks: writing, research, programming, analysis. Adoption split sharply between IT/finance (deep) and healthcare/construction/transportation (lagging).
OpenAI
OpenAI economist Alex Martin Richmond maps 921 US occupations covering 99.7% of US employment using a 4-dimension framework: technical capability, human necessity (regulatory/relational/physical), demand elasticity, and ChatGPT consumer usage data (H2 2025). Findings: 18% face higher short-term automation risk (legal, education, office/administrative); 46% likely see less change; 24% may see employment decline as task composition shifts; 12% could grow because of AI. Insulated roles include teachers, nurses, lawyers due to regulatory, relational and physical necessity. ChatGPT usage 3x higher in high-risk jobs.
arXiv
Evaluation framework for AI work-domain capabilities. Low blog value (framework paper, not labor market impact evidence).
Stanford HAI
Annual AI Index 2026 report highlights: software developer employment (22-25) down ~20% since 2024, 14-26% productivity gains in customer support/SW dev, 73% expert vs 23% public optimism gap, US ranks 24th in AI adoption (28.3%), AI researcher US inflow down 89% since 2017, GenAI consumer surplus $172B, 53% global usage, physician note-writing time reduced 83%.
ADP Research
ADP Research Global Workforce Survey of 39,000+ workers found only 25% globally and 28% in the U.S. feel their jobs are safe. Age breakdown: 18-26: 26%, 27-39 & 40-54: 30%, 55-64: 23%. Three contributing factors: geopolitical concerns, AI impact, ongoing inflation. Workers feeling secure are 6× more likely to be fully engaged and 3.3× more likely to report high productivity. Authored by Nela Richardson Ph.D. April 7 2026.
Morgan Stanley
Morgan Stanley analysis: AI added at most 0.1 percentage point to overall US unemployment rate. Gen AI impact is double-edged — same technology that automates tasks also augments labor and raises productivity.
Goldman Sachs
Goldman Sachs economist Elsie Peng finds AI substituting 25K jobs/month while augmenting 9K, net loss 16K. Gen Z hardest hit with 3.3pp wage gap widening. Insurance clerks, bill collectors at highest substitution risk.
Challenger, Gray & Christmas
March 2026: 60,620 total job cuts, AI led all reasons with 15,341 cuts (25%). Q1 YTD: 217,362 total, 27,645 AI (13%). Cumulative AI cuts since 2023: 107,094. Tech sector Q1 up 40%, Healthcare record Q1 high.
Brookings Institution
Analysis of 70M STARs (non-degree workers): 15.6M in high AI-exposed roles, 3.5M at dual risk (high exposure + low adaptive capacity). Nearly half of career advancement pathways from Gateway to Destination occupations are highly AI-exposed. Florida metros most affected. Uses Anthropic observed exposure measure.
European Central Bank
ECB आर्थिक बुलेटिन (अंक 4/2026) में पाया गया कि अमेरिका में उच्च AI-प्रतिस्थापन जोखिम वाले व्यवसाय 2019-2025 में 4% से अधिक घटे जबकि निम्न-जोखिम वाले 13% बढ़े, ~15 प्रतिशत-अंक का रोज़गार अंतर जो 2022 के अंत में ChatGPT लॉन्च के बाद सबसे तेज़ चौड़ा हुआ। निम्न-जोखिम हिस्सा 23%->25% बढ़ा, उच्च-जोखिम 35%->33% गिरा। वेतन वृद्धि पर कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं। क्षेत्र स्थिर-प्रभाव अंतर-में-अंतर।
National Bureau of Economic Research
Karger, Kuusela, Tetlock et al. (15 co-authors) ran a structured forecasting exercise across 5 groups (academic economists, AI company employees, policy researchers, superforecasters, general public). Median GDP growth forecast through 2050: 2.5% (vs CBO baseline 2.0%/1.7%). Under rapid AI scenario: GDP ~4%/year, labor force participation drops 62.7% to 55%, ~10M jobs displaced by AI specifically. Main driver of disagreement: not AI capability timelines, but what high-capability AI does to the economy. Policy preferences: experts favor targeted retraining + portable benefits; general public prefers UBI + federal job guarantees.
MIT / arXiv
MIT researchers evaluated 3,000+ text-based O*NET tasks through 17,000+ worker assessments. Found "rising tides" pattern: AI task success climbing from ~50% (2024-Q2) to ~65% (2025-Q3), projected 80-95% by 2029. Little evidence of sudden "crashing waves" displacement. Adoption timelines expected to substantially lag capability gains.
Stanford HAI
स्टैनफोर्ड HAI की 2026 AI इंडेक्स रिपोर्ट AI क्षमता, निवेश और अपनाने की तेज़ी का दस्तावेज़ीकरण करती है, और AI-प्रभावित प्रवेश-स्तर के व्यवसायों में युवा श्रमिकों के बीच रोज़गार में गिरावट जैसे प्रारंभिक श्रम-बाज़ार संकेतों को उजागर करती है।
Stanford HAI
Economy chapter of 2026 AI Index. Key findings: software developers aged 22-25 employment fell nearly 20% from 2024; ~1/3 of surveyed organizations anticipate workforce reductions over coming year; expected decreases concentrated in service operations, supply chain, and software engineering; productivity gains measured at 14-15% (customer support) and 26% (software development). AI labor effects concentrated in hiring pipelines and youngest workers in exposed occupations.
arXiv
Introduces Agentic Task Exposure (ATE) score framework. Analyzes 236 info-intensive occupations across 5 US tech hubs. 93.2% cross moderate-risk threshold by 2030 in Tier 1 regions. High-risk: credit analysts, judges, sustainability specialists (ATE 0.43-0.47). 17 emerging occupational categories in AI governance. Authors: Gupta & Kumar.
arXiv
MIT/IBM working paper develops a unified framework for optimal task automation. Convex AI accuracy cost curve makes partial automation the cost-minimizing equilibrium. 11% of computer-vision-exposed labor compensation captured at firm level; share rises sharply under economy-wide deployment. Calibrated with O*NET task data, 3,778 domain expert surveys, GPT-4o decompositions.
ILO / World Bank
ILO-World Bank joint study, WDR 2026 background paper. 135 देशों में GenAI labor market exposure analysis. Advanced economies में clerical/professional roles में सबसे ज़्यादा exposure; developing economies में digital gaps की वजह से productivity gains से पहले disruption का ख़तरा. महिलाएं और युवा disproportionately vulnerable.
arXiv (Wharton)
Wharton arXiv paper: AI layoff trap — companies automate karne ki race mein collective action problem create kar rahi hain jo backfire ho sakta hai.
Brookings Institution
Policy vision by Friedler, Booth, Schrank, Helper proposing worker-centered AI policies: minimum staffing laws in care sectors, tripartite institutions, participatory AI design. Cites 50%+ Americans fear AI displacement (Reuters/Ipsos). Occupations mentioned: teachers, nurses, social workers, software engineers, manufacturing, utility, guest room attendants.
Anthropic
Anthropic Economic Index March 2026: 49% jobs mein 25%+ tasks AI se ho rahe hain. Learning curves dikhati hain ki early adopters aage nikal rahe hain.
Anthropic
Anthropic internal data: engineers apne 59% kaam mein AI use karte hain. Actual usage patterns vs external estimates ka farq dikhata hai.
Stanford HAI + Indeed
Stanford HAI + Indeed data: AI hiring surge kar rahi hai jabki non-AI hiring stall — two-track labor market ban raha hai.
Brookings (Acemoglu, Autor, Johnson)
Acemoglu, Autor, Johnson (Brookings): teen leading economists ka argument — current AI development path workers ko harm karti hai.
Harvard Business Review + IBM
IBM ne entry-level hiring triple ki jabki competitors cut kar rahe the. Contrarian AI workforce strategy par HBR case study.
Stanford + Harvard
Stanford-Harvard study: AI expertise gaps bridge nahi kar sakti. 8-month field study mein AI existing skill differences ko amplify karti hai.
Dallas Federal Reserve + HBR
HBR + Dallas Fed synthesis: AI workers ko alag-alag channels se simultaneously help aur hurt karti hai — productivity vs displacement.
OpenAI + University of Michigan
ChatGPT wage usage study: In Jan-Feb 2026, US consumer ChatGPT users sent ~3M messages/day about wages, compensation, or earnings. Workers use ChatGPT to navigate wage info gaps, especially in labor markets with high uncertainty. Joint study with University of Michigan on how Americans engage with AI for wage information. Released 2026-03-17.
International Labour Organization
ILO वर्किंग पेपर 166 जनरेटिव AI के 135 देशों में असमान श्रम-बाज़ार प्रभावों की जांच करता है। उन्नत अर्थव्यवस्थाएं अधिक स्वचालन जोखिम (रोज़गार का 30-32%) का सामना करती हैं, पर विकासशील देश एक विरोधाभास में हैं: विस्थापन के प्रति संवेदनशील श्रमिकों के पास पहले से इंटरनेट है, जबकि AI उत्पादकता से लाभ की स्थिति वाले श्रमिकों के पास विश्वसनीय डिजिटल बुनियादी ढांचा नहीं है। पेपर चेतावनी देता है कि कुछ विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में "लाभ से पहले विघटनकारी प्रभाव" सामने आ सकते हैं।
Dallas Federal Reserve
Dallas Fed data: tech mein youth employment 2022 early se decline ho rahi hai — ChatGPT launch se months pehle se.
Brookings Institution
Brookings 33-month analysis: AI se mass unemployment nahi aayi, lekin specific sectors mein warning signs dikh rahe hain.
Andrej Karpathy / Fortune
Karpathy (ex-OpenAI) ne har US job ko AI exposure ke liye score kiya. White-collar professionals sabse zyada vulnerable.
Brookings Institution
Brookings ne historical retraining programs ka analysis kiya — displaced workers ke liye success rates limited hain.
ILO
ILO flagship report: global unemployment 186M, AI productivity gains ke bawajood job recovery nahi ho rahi. 408M logon ke paas adequate work nahi.
Yale Budget Lab
33 months after ChatGPT release, AI exposure metrics, occupational dissimilarity, and industry dissimilarity all flat or within historical ranges. Recent vs older college graduate dissimilarity in 30-33% band since Jan 2021. Anthropic Feb 2026 usage data tilts toward automation rather than augmentation. Direct quote: exposure/automation/augmentation measures show no sign of being related to changes in employment or unemployment.
ILO
ILO refined index 138 countries: occupational segregation patterns ke karan women ko 2x automation risk.
Brookings Institution
Brookings meta-analysis: AI labor research abhi shuruat mein hai — zyada tar claims evidence se aage hain.
Brookings Institution
Brookings: 6.1M US workers high AI exposure lekin adapt karne ki capacity low — structural vulnerability mapping.
Economic Innovation Group
EIG study: AI-youth-jobs narrative ko challenge karti hai — employment decline ke non-AI causes hain jaise post-pandemic corrections.
Anthropic Economic Research
Anthropic ने "देखी गई एक्सपोज़र" प्रस्तुत की — असली कार्यप्रवाहों में AI की वास्तविक तैनाती को मापने वाला नया मीट्रिक। Computer Programmers 75% पर शीर्ष, पूरी Computer & Math श्रेणी 33% (सैद्धांतिक 90% की तुलना में)। 30% श्रमिकों की देखी गई एक्सपोज़र शून्य है। उच्च-एक्सपोज़र क्षेत्रों में 22-25 आयु की नई भर्ती ~0.5pp गिरी।
Cedefop
Cedefop analysis of EU online job advertisements shows VET (vocational education and training) occupations' share fell from 36% (2019-mid 2022) to 33% (mid 2022 trough), then recovered above 36% by early 2025 — coinciding with the emergence of generative AI in late 2022. Declining categories: software developers, sales & marketing, customer info workers, database specialists. Growing categories: engineering technicians, machinery mechanics, construction trades, transport workers.
Yale Budget Lab
येल बजट लैब वर्तमान जनसंख्या डेटा का उपयोग करके AI के श्रम-बाज़ार प्रभाव पर नज़र रखती है और पाती है कि ChatGPT के लॉन्च के बाद से व्यावसायिक प्रभाव काफी हद तक स्थिर रहा है, तथा रोज़गार में बड़े पैमाने पर व्यवधान का स्पष्ट संकेत अभी तक नहीं है।
NBER
Danish admin data + adoption surveys show rapid AI chatbot adoption and reported productivity gains, but precise null effects on earnings and recorded hours at worker/workplace level (within 2%) two years after ChatGPT launch. Employers reorganized tasks rather than reducing workforce.
ILO
यह ILO शोध संक्षेप जनरेटिव AI के प्रति व्यावसायिक प्रभाव का एक परिष्कृत वैश्विक सूचकांक प्रस्तुत करता है और पाता है कि लिपिकीय व प्रशासनिक नौकरियां सबसे अधिक प्रभावित हैं तथा महिलाएं ऐसी भूमिकाओं में अधिक केंद्रित होने के कारण पुरुषों की तुलना में अधिक प्रभावित होती हैं।
ILO
यह ILO अध्ययन जांचता है कि जनरेटिव AI व्यावसायिक लैंगिक विभाजन के साथ कैसे जुड़ता है, और निष्कर्ष निकालता है कि महिलाओं के अत्यधिक प्रभावित लिपिकीय भूमिकाओं में होने की संभावना पुरुषों की तुलना में लगभग दोगुनी है, जो लक्षित नीति के बिना श्रम-बाज़ार असमानताओं को बढ़ा सकता है।
NBER
Survey of 750 corporate executives. Over half invested in AI. Little evidence of near-term aggregate employment declines. Larger companies anticipate reductions, smaller firms expect gains. Productivity paradox: executives perceive larger gains than data shows.
Anthropic
Anthropic India Brief: duniya ka 2nd largest AI user base lekin per-capita adoption mein 101st — scale vs depth gap.
Challenger, Gray & Christmas
Challenger report: Jan-Feb 2026 mein 12,304 AI-related job cuts, hiring plans 56% year-over-year gire.
Bank for International Settlements (BIS Review)
Harvard Business Review
HBR 8-month field study: AI workload reduce karne ki jagah work intensity badha rahi hai — productivity paradox.
Yale Budget Lab
Skeptical analysis of AI productivity boom claims. Productivity data is too noisy and lagged to confirm GenAI productivity gains.
ADP Research
ADP Research January 2026 payroll panel: job-changers 6.4% YoY wage growth vs job-stayers 4.5% (1.9pp premium, smallest since 2020). New-hire median base pay jumped from $18 to $19/hour after 18-month plateau, driven by construction and financial services. Average weekly hours 1 hour below pre-pandemic, near 7-year low. ~45% of workers now part-time (<35 hrs/wk), +6pp vs 2019. Sector switcher premium: construction +6.6pp, mining +5.6pp, leisure/hospitality negative. Authored by Nela Richardson Ph.D. and Liv Wang Feb 17 2026.
The Budget Lab at Yale
Brookings Institution
Brookings freelance market study: high-skilled freelancers ko AI se sabse zyada hit — low-skill displacement narrative ko contradict karta hai.
NBER
Survey of 6,000 executives across US/UK/Germany/Australia finds 69% use AI but 90% report zero employment/productivity impact. Executives predict -0.7% employment next 3 years; employees expect +0.5% growth.
arXiv (Payrolls to Prompts)
arXiv study: companies freelance budgets se har dollar cut ke liye AI par sirf 3 cents kharch kar rahi hain — substitution incomplete hai.
The Hamilton Project (Brookings)
Acemoglu, Autor और Johnson का तर्क है कि AI को श्रमिकों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उनका पूरक बनाने की दिशा में ले जाना चाहिए; वे गलत प्रोत्साहन और स्वचालन-पक्षपात जैसी बाधाओं की पहचान करते हैं और AI को अधिक श्रमिक-हितैषी बनाने के लिए नौ नीतिगत उपाय प्रस्तावित करते हैं।
arXiv
Analyzes 9,978 Egyptian job postings using knowledge graphs. Finds 20.9% of jobs face high automation risk, but only 24.4% of at-risk workers have viable transition pathways. 75.6% face structural barriers requiring comprehensive reskilling, not incremental upskilling. Process-oriented skills appear in 15.6% of feasible transitions.
PwC + World Economic Forum
PwC+WEF joint survey of 9,394 entry-level workers across 48 economies. 47% curious about AI, 38% excited, 29% worried. 76% say job security is most important factor, but only 53% feel confident. Presented at Davos 2026.
Bank of Korea
Analysis of Korean youth in "resting" status: 6.3%p higher probability for non-college youth, reservation wage 31M KRW (not high), AI cited as labor market deterioration factor, debunks "high standards" narrative
Harvard Business Review
HBR analysis: CEOs AI potential ke basis par layoff kar rahe hain, demonstrated performance par nahi. 50 mein se sirf 1 AI investment transformative.
Anthropic
Anthropic Economic Index: actual AI productivity gain 1.0% hai, headline 1.8% nahi — zyada tar usage augmentation hai, automation nahi.
arXiv
Ryan Stevens (Ramp applied science) analyzes firm-level spending on Ramp expense management platform (2021 Q3 - 2025 Q3). Top-exposed firms substitute $1 in labor for only $0.03 in AI spend (33x cost savings); mid-exposed firms at $0.30. Online labor market spending fell from 0.66% (2021 Q4) to 0.14% (2025 Q3); AI spending rose from 0% to 2.85% over same period. 50%+ of firms reduced online labor spending to 0%. Limitation: covers online freelance markets only, no occupation-level decomposition.
Economic Innovation Group
इस EIG वर्किंग पेपर में Zanna Iscenko और Fabien Curto Millet (Google अर्थशास्त्र टीम) विश्लेषण करते हैं कि क्या AI प्रवेश-स्तर रोज़गार को कमज़ोर कर रहा है। उन्हें AI-प्रभावित व्यवसायों में नौकरी पोस्टिंग में अधिक गिरावट मिली, पर यह मोड़ 2022 में शुरू हुआ — ChatGPT के सार्वजनिक रिलीज़ से महीनों पहले। यह समय बड़े भाषा मॉडल की शुरुआत के बजाय बढ़ती ब्याज दरों के व्यापक आर्थिक बदलाव से बेहतर मेल खाता है।
University of Pittsburgh + RAND
Pittsburgh/RAND study 10.5M LinkedIn profiles: AI-exposed jobs ChatGPT launch se 8-10 months pehle se deteriorate hone lage the.
World Economic Forum
WEF फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 2026 दुनिया भर के नियोक्ताओं का सर्वेक्षण करती है कि AI और स्वचालन 2030 तक भूमिकाओं को कैसे बदलेंगे, और बड़े पैमाने पर विस्थापन के साथ-साथ उससे भी अधिक नौकरियों के सृजन तथा आवश्यक कौशल में बड़े बदलाव का अनुमान लगाती है।
Federal Reserve Bank of Dallas
डलास फेड के अर्थशास्त्री ChatGPT के 2022 के अंत में रिलीज़ होने के बाद 200 से अधिक व्यवसायों में रोज़गार और वेतन रुझानों की जांच करते हैं। उन्हें मिला कि AI सबसे अधिक प्रभावित उद्योगों में रोज़गार घटा रहा है (कंप्यूटर सिस्टम डिज़ाइन में लगभग 5% गिरावट) जबकि उन्हीं क्षेत्रों में अनुभवी श्रमिकों का वेतन बढ़ा रहा है। प्रवेश-स्तर श्रमिक सबसे बड़ी चुनौती का सामना करते हैं क्योंकि AI संहिताबद्ध ज्ञान की नकल कर सकता है पर वर्षों के अनुभव से बना मौन ज्ञान नहीं।
IAB / Labour Economics
अमेरिका और जर्मनी के 5,147 कामगारों पर सर्वे प्रयोग (2019, YouGov)। आधे से ज़्यादा मानते हैं कि ऑटोमेशन कुल बेरोज़गारी बढ़ाएगा और ~90% असमान असर की उम्मीद करते हैं, पर 30% से कम अपनी नौकरी को लेकर चिंतित हैं (दोनों के बीच सहसंबंध 0.1 से कम)। वैज्ञानिक जानकारी (Graetz & Michaels 2018 — रोबोट ने कुल रोज़गार उल्लेखनीय रूप से नहीं घटाया) देने पर कुल बेरोज़गारी का डर ~0.15 SD घटा और 4 हफ़्ते बाद (n=2,225) भी बना रहा। असर पूर्व-मान्यताओं के अनुसार अलग-अलग रहा। यह जनरेटिव AI से पहले का डेटा है।
Eurofound
यह Eurofound नीति संक्षेप मूल्यांकन करता है कि क्या EU सदस्य देशों में नौकरी की गुणवत्ता सुधर रही है और कार्यस्थल मानक अभिसरण कर रहे हैं या विचलन। यह निष्पक्षता, स्वास्थ्य व सुरक्षा, कार्य-जीवन संतुलन, डिजिटल संक्रमण के लिए कौशल, और सामाजिक संवाद व सामूहिक सौदेबाज़ी की भूमिका जैसे प्रमुख संकेतकों का विश्लेषण करता है। यह तुलनात्मक साक्ष्य EU Quality Jobs Act सहित वर्तमान नीति बहस को सूचित करने के लिए है।
NBER
Agrawal/McHale/Oettl: AI as productivity tool vs task replacer, wage inequality depends on skill distribution
한국은행
Korea has 57K AI specialists but 6% wage premium (vs US 25%), 16% brain drain, 30% firms lack AI job definitions.
Cedefop
Cedefop foresight report naming AI the most influential yet unpredictable force shaping continuing skills development (CSD) by 2040, presenting four scenarios (A opportunities / B polarisation / C slow adoption / D dystopia) and cross-cutting red flags. Paired with the 2024 European AI skills survey (42% need AI skills vs 15% trained = 27pp gap).
Stanford HAI
2026 predictions: emergence of high-frequency AI economic dashboards tracking task/occupation-level productivity, displacement, new roles. Shift from speculation to careful measurement. Round-up prediction article, not primary research.
PwC
PwC barometer: AI-exposed jobs mein 4x productivity gains aur non-exposed roles ke comparison mein 56% wage premium.
한국은행
BOK Issue Note 2025-36: 57K AI workforce with 58% holding graduate degrees, 69% large firms plan to expand AI hiring.
arXiv
UK Civil Service study analyzing 193,497 job vacancies and 1,542,411 tasks for AI exposure. Finds productivity gains, not just displacement. Authors propose redesign framework: automate, optimize, reallocate.
Bureau of Labor Statistics
BLS ne pehli baar 2024-34 official employment projections mein AI impacts ko incorporate kiya — methodology shift.
McKinsey Global Institute
MGI report: $2.9T US value by 2030, 57% work hours automatable, 40% jobs highly automatable, 70%+ skills transferable
한국은행
Youth employment declined 2.11M over 3 years with 98.6% in AI-exposed sectors. Junior workers with codified knowledge most vulnerable.
McKinsey & Company (QuantumBlack)
मैकिन्ज़ी के QuantumBlack ने जून-जुलाई 2025 में 105 देशों के 1,993 प्रतिभागियों का सर्वेक्षण किया। लगभग 88% उत्तरदाता कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में नियमित AI उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, जो एक साल पहले 78% था, हालांकि अधिकांश उद्यम अभी प्रयोग या पायलट चरण में हैं और केवल एक-तिहाई ने स्केलिंग शुरू की है। 62% AI एजेंट्स के साथ प्रयोग कर रहे हैं और 23% एजेंटिक सिस्टम स्केल कर रहे हैं, फिर भी केवल 39% उद्यम-स्तरीय EBIT प्रभाव बताते हैं।
한국은행 (Bank of Korea)
BOK Issue Note No. 2025-30. In Korea over the past 3 years, youth (ages 15-29) employment in high-AI-exposure sectors fell by 211,000 jobs, of which 208,000 (98.6%) occurred specifically in AI-high-exposure sectors. Senior (50+) employment grew by 209,000 in same period, with 146,000 in AI-exposed sectors. AI diffusion exhibits 'seniority-biased technological change' — entry-level (codifiable, routinized) jobs replaced by AI, while jobs requiring tacit knowledge and social skills show complementarity. Korea GenAI adoption rate 63.5% (work-use 51.8%) — roughly 2x US, 8x faster diffusion than internet adoption.
Yale Budget Lab
Martha Gimbel analysis: AI exposure intersects with workforce aging and immigration. Some aging-heavy occupations (legal secretaries, admin assistants) show higher AI exposure; passenger attendants show minimal applicability. AI exposure concentrates in occupations with lower shares of foreign-born workers. Commentary piece, no numerical breakdowns in article body.
OpenAI
GDPval benchmark: 1,320 tasks across 44 knowledge-work occupations in 9 top-GDP sectors (Real estate, Government, Manufacturing, Professional services, Health care, Finance, Retail, Wholesale, Information). Top models (GPT-5, Claude Opus 4.1) rated as good as or better than humans in ~50% of tasks. 100x faster and cheaper than experts. Occupations include: software developers, lawyers, registered nurses, mechanical engineers, accountants, financial analysts, customer service reps, pharmacists, project management specialists, police supervisors, producers/directors, and others. Based on O*NET + BLS May 2024 wage data.
The Budget Lab at Yale
येल के बजट लैब का यह विश्लेषण मूल्यांकन करता है कि क्या AI मापने योग्य रूप से अमेरिकी श्रम बाज़ार को पुनर्आकार दे रहा है, व्यावसायिक और उद्योग असमानता मेट्रिक्स के साथ AI-एक्सपोज़र मापों का उपयोग करते हुए। डेटा ChatGPT की शुरुआत के बाद श्रम-बाज़ार संरचना में परिवर्तन दर में कोई पर्याप्त त्वरण नहीं दिखाता; असमानता और एक्सपोज़र मेट्रिक्स स्थिर हैं या पूर्व रुझानों का पालन करते हैं। लेखक निष्कर्ष देते हैं कि यह तस्वीर बड़े पैमाने पर व्यवधान के बजाय स्थिरता दर्शाती है।
arXiv
Introduces a Remote Labor Index to measure AI automation capability across remote-work tasks. Key finding: AI capabilities on remote-work benchmarks are rising rapidly but remain below human baseline for complex multi-step tasks. Relevant for occupations dominated by remote knowledge work.
arXiv
Meta-review of AI exposure and employment literature. Synthesizes theoretical frameworks, empirical estimates, and emerging evidence across 2023-2025. Tests consistency of exposure scores (Felten, Webb, Pizzinelli) with observed hiring patterns.
OpenAI / NBER
Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan, Kevin Wadman. NBER WP 34255 (Sep 2025). ChatGPT adopted by ~10% of world adult population by Jul 2025; gender gap narrowing; higher growth in lower-income countries. Non-work messages grew 53% -> 70%+. 75% of conversations focus on practical guidance, information seeking, and writing. 49% of messages are Asking mode (advisor) showing decision-support value especially in knowledge-intensive jobs. Privacy-preserving automated classifier on de-identified messages. Companion to OpenAI compensation paper (#64) and GDPval (#65).
ADP Research
ADP Research जांचता है कि जनरेटिव AI विभिन्न आयु समूहों में रोज़गार को कैसे बदल रहा है, स्टैनफोर्ड डिजिटल इकोनॉमी लैब के निष्कर्षों के आधार पर। सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट और ग्राहक सहायता जैसे AI-प्रभावित क्षेत्रों में 22-25 वर्ष के श्रमिकों का रोज़गार 2022 के अंत से जुलाई 2025 के बीच लगभग 6% गिरा, जबकि उन्हीं भूमिकाओं में बड़े श्रमिकों को 6-13% रोज़गार वृद्धि मिली। आसानी से स्वचालित होने वाली भूमिकाओं में शुरुआती-करियर पेशेवर सबसे अधिक संवेदनशील हैं।
Bank of Korea
63.5%% of Korean workers use GenAI (51.8%% for work), 3.8%% work time reduction, 1.0%% productivity gain, autonomous robot collaboration 11%%->27%%, equalizing effect for junior workers
Jobs and Skills Australia
Jobs and Skills Australia के जनरेटिव AI क्षमता अध्ययन (14 अगस्त 2025) का सहयोगी डेटासेट, यह विश्लेषण ऑस्ट्रेलियाई अर्थव्यवस्था में उद्योग स्तर पर AI एक्सपोज़र और अपनाने के पैटर्न प्रस्तुत करता है। यह दिखाकर व्यवसाय-स्तरीय डेटा को पूरा करता है कि कौन से क्षेत्र सबसे अधिक AI एक्सपोज़र का सामना करते हैं और अपनाना कहां केंद्रित है, जो जनरेटिव AI की क्षमता का संपूर्ण श्रम-बाज़ार दृष्टिकोण समर्थन करता है।
Jobs and Skills Australia
Jobs and Skills Australia के जनरेटिव AI क्षमता अध्ययन (14 अगस्त 2025 को जारी) का हिस्सा, यह डेटासेट ANZSCO v1.3 इकाई-स्तरीय वर्गीकरण का उपयोग करके व्यवसाय के अनुसार AI एक्सपोज़र मैप करता है। यह मापता है कि नौकरियां AI के जवाब में कैसे बदल रही हैं, जिसमें कार्य अनुकूलन की सीमा, भूमिकाओं के बीच श्रमिक गतिशीलता शामिल है। निष्कर्ष दिखाते हैं कि संवर्धन आम तौर पर स्वचालन से अधिक है, और प्रवेश-स्तर पदों में अभी व्यापक विस्थापन का कोई प्रमाण नहीं है।
Jobs and Skills Australia
JSA Gen AI Capacity Study Overarching Report. First national whole-of-labour-market study by Australian government. 358 occupations analyzed using ANZSCO + two-axis (augmentability + automatability) framework. Key findings: 79% low risk, 21% meaningful exposure (routine clerical concentrated).
Economic Innovation Group
EIG के शोधकर्ता Sarah Eckhardt और Nathan Goldschlag जांचते हैं कि क्या AI वर्तमान में अमेरिकी श्रम बाज़ार में सार्थक नौकरी हानि का कारण बन रहा है, और इसके लिए पाँच अलग-अलग AI-एक्सपोज़र मापों का उपयोग करते हैं। उन्हें AI-प्रभावित श्रमिकों में कोई पर्याप्त रोज़गार हानि नहीं मिली; अत्यधिक प्रभावित श्रमिकों की बेरोज़गारी वास्तव में कम है। लेखक निष्कर्ष देते हैं कि AI अपनाना तेज़ हो रहा है (~9% व्यवसाय) पर वास्तविक आर्थिक प्रसार अभी भी मध्यम है और अधिकांश कंपनियाँ तटस्थ या सकारात्मक रोज़गार प्रभाव बताती हैं।
arXiv
Empirical analysis linking AI capability advancement to labor market outcomes. Higher AI exposure associated with reduced employment, higher unemployment rates, and shorter work hours. Evidence consistent with 2025 AI-related hiring slowdowns and layoffs.
OECD
OECD रोज़गार आउटलुक 2025 सदस्य देशों की श्रम-बाज़ार स्थितियों की समीक्षा करता है और जांचता है कि AI को अपनाना नौकरियों, वेतन और कौशल की मांग को कैसे प्रभावित कर रहा है, तथा पाता है कि व्यवसायों में प्रभाव असमान है और अब तक शुद्ध रोज़गार प्रभाव सीमित है।
Stanford HAI
Stanford HAI AI Index 2025: countries ke beech AI adoption rates vs unemployment trends ka comprehensive cross-country analysis.
arXiv
Studies 2015-2022 US data using instrumental variables. Finds automation AI negatively impacts new work, employment, and wages in low-skilled occupations, while augmentation AI fosters new work and raises wages for high-skilled occupations. Concludes AI may accelerate existing wage inequality.
NBER
Deming/Ong/Summers: Historical labor disruption analysis, STEM jobs 50%+ surge since 2010, AI as potential GPT
वे संस्थान और संगठन जिन्हें हम AI और श्रम बाजार अनुसंधान के लिए लगातार निगरानी करते हैं। हम वर्तमान में 49 सक्रिय स्रोतों को ट्रैक करते हैं।
स्रोतों को विश्वसनीयता स्तरों (S सर्वोच्च) में वर्गीकृत किया जाता है और समावेश से पहले लाइसेंसिंग और विश्वसनीयता के लिए समीक्षा की जाती है।