CEOs एक ऐसी AI के लिए Jobs काट रहे हैं जिसने अभी तक कुछ Deliver नहीं किया। Data यही साबित करता है।

लेखक: Zeeshan | The Mallick View | 8 अगस्त 2026

दुनिया भर के boardrooms में अभी एक कहानी सुनाई जा रही है। कहानी यह है कि AI productivity को बदल रही है, workers को obsolete बना रही है, और एक generation में white-collar layoffs की सबसे बड़ी लहर को justify कर रही है। यह एक compelling कहानी है। लेकिन data के अनुसार, यह काफी हद तक fiction है।

National Bureau of Economic Research ने फरवरी 2026 में एक study publish की जिसमें United States, United Kingdom, Germany और Australia के 6,000 CEOs, CFOs और senior executives से survey किया गया। निष्कर्ष स्पष्ट था: लगभग 90% firms ने कहा कि AI का पिछले तीन वर्षों में employment या productivity पर कोई impact नहीं पड़ा [1]। छोटा impact नहीं। मामूली impact नहीं। कोई impact नहीं। और फिर भी layoffs जारी हैं।

$250 Billion की वो Bet जो Pay Off नहीं हो रही

Corporate AI investment 2024 में $250 billion से अधिक हो गई [2]। यह rounding error नहीं है। यह corporate history में single year की सबसे बड़ी technology investment है, एक ऐसी technology में जिसे deploy करने वाले executives की अपनी स्वीकारोक्ति के अनुसार, इसे adopt करने वाली 90% companies के लिए कोई measurable productivity gain नहीं हुई।

Apollo के chief economist Torsten Slok ने situation को सटीक रूप से summarize किया: "AI हर जगह है सिवाय incoming macroeconomic data के।" उन्होंने कहा कि employment data, productivity data, या inflation data में AI के कोई signs नहीं हैं। Magnificent Seven technology companies के बाहर, profit margins या earnings expectations में AI के कोई signs नहीं हैं [1]।

यह कोई नई phenomenon नहीं है। 1987 में, Nobel laureate economist Robert Solow ने computers के साथ यही pattern observe किया था: "आप computer age को हर जगह देख सकते हैं सिवाय productivity statistics में।" IT boom को productivity data में दिखने में लगभग दो दशक लगे। आज हर founder और CEO के लिए सवाल यह है कि क्या वे AI की eventual potential के आधार पर workforce decisions ले रहे हैं या उसके current performance के आधार पर।

Layoffs Real हैं। Productivity Gains नहीं हैं।

Harvard Business Review ने जनवरी 2026 में 1,006 global executives के survey पर based research publish की। निष्कर्ष unambiguous था: companies workers को AI की potential की वजह से lay off कर रही हैं, उसके performance की वजह से नहीं [3]। यह distinction बहुत matter करता है। जब एक company 500 लोगों को lay off करती है क्योंकि AI ने demonstrably उनका output replace कर दिया है, तो यह एक rational business decision है। जब एक company 500 लोगों को lay off करती है क्योंकि AI भविष्य में उनका output replace कर सकती है, तो यह दूसरे लोगों की livelihood से की गई speculative bet है।

NBER study ने पाया कि AI use report करने वाले executives में, usage केवल लगभग 1.5 hours per week थी। 25% respondents ने workplace में AI का उपयोग न करने की बात कही [1]। ये वो leaders हैं जो AI की transformative potential के आधार पर workforce reduction decisions ले रहे हैं।

Nobel laureate economist Daron Acemoglu के 2024 MIT study ने पाया कि AI अगले दशक में productivity को लगभग 0.5% बढ़ाएगी [4]। Industry ने 40% productivity gains का promise किया था। Academic consensus है 10 वर्षों में 0.5%। यही वो gap है जो earnings calls में सुनाई जाने वाली कहानी और peer-reviewed research में produce होने वाले evidence के बीच है।

वो Tool Overload Problem जिसके बारे में कोई बात नहीं करता

Boston Consulting Group के 2026 study ने एक term introduce किया जो AI tools deploy करने वाले हर leader को समझना चाहिए: "AI brain fry." 1,488 full-time US workers के survey में, BCG ने पाया कि जब employees तीन या कम AI tools use करते थे तो productivity बढ़ती थी। जब employees चार या अधिक AI tools use करते थे, तो self-reported productivity plummet हो गई। Workers ने brain fog, बढ़ी हुई छोटी गलतियाँ, और cognitive overload report किया [5]।

ManpowerGroup के 2026 Global Talent Barometer ने, जो 19 देशों के लगभग 14,000 workers को cover करता है, पाया कि 2025 में regular AI use 13% बढ़ी। लेकिन AI की utility में confidence 18% plummet हो गई [6]। Workers AI का अधिक उपयोग कर रहे हैं और इस पर कम भरोसा कर रहे हैं।

Founders और CEOs को Actually क्या करना चाहिए

Zee का इस पर view direct है। AI productivity की कहानी real है — लेकिन यह एक future story है जिसे present decisions को justify करने के लिए use किया जा रहा है। AI से सबसे अधिक benefit वो companies नहीं उठाएंगी जो आज speculative projections के आधार पर headcount cut कर रही हैं। वे companies उठाएंगी जो integration work में invest कर रही हैं जो AI capability को measurable output improvement में convert करती है।

IBM ने 2026 में एक decision लिया जो prevailing narrative के विरुद्ध जाता है: company ने announce किया कि वह young hires की संख्या तिगुनी करेगी, specifically इसलिए क्योंकि entry-level workers को displace करने से भविष्य में middle managers की कमी होगी, जिससे company का leadership pipeline खतरे में पड़ेगा [1]। यह long-term view है। आज हो रहे अधिकांश layoffs ऐसे नहीं हैं।

Data स्पष्ट है। 90% companies ने AI productivity impact नहीं देखा। $250 billion invest हो चुके हैं। Macroeconomic signal absent है। एक ऐसी productivity gain के लिए jobs काटना जो अभी तक materialize नहीं हुई है, strategy नहीं है। यह narrative है। और उस narrative की कीमत वो लोग नहीं चुका रहे जो इसे बता रहे हैं।

संदर्भ

1. Fortune: "हजारों CEOs क्यों मानते हैं कि AI Productivity पर Impact नहीं कर रही" — NBER study of 6,000 executives, April 2026
2. Stanford HAI: AI Index 2025 — Corporate AI Investment Data ($250B in 2024)
3. Harvard Business Review: "Companies Are Laying Off Workers Because of AI's Potential — Not Its Performance," January 2026
4. MIT Economics: Daron Acemoglu — "What Do We Know About the Economics of AI?" (0.5% productivity gain over 10 years)
5. Harvard Business Review / BCG: "When Using AI Leads to Brain Fry," March 2026
6. Fortune: ManpowerGroup 2026 Global Talent Barometer — AI trust confidence collapse, January 2026