NextWealthग्रामीण भारत में AI ट्रेनिंग: ‘क्लाउड फार्मिंग’ का बढ़ता चलन
भारत लंबे समय से आउटसोर्स्ड आईटी सपोर्ट का केंद्र रहा है, जिसमें बैंगलोर या चेन्नई जैसे शहर पारंपरिक रूप से ऐसे काम के लिए हब रहे हैं।
लेकिन हाल के वर्षों में, फर्मों ने उस काम को और अधिक दूरदराज के क्षेत्रों में ले जाना शुरू कर दिया है, जहाँ कर्मचारियों और जगह की लागत कम है।
इस प्रवृत्ति को क्लाउड फार्मिंग (cloud farming) के रूप में जाना जाता है, और AI ने इसे एक और बढ़ावा दिया है क्योंकि कई छोटे शहरों में AI पर काम करने वाली फर्मों ने अपना डेरा डाल लिया है।
मोहन कुमार ऐसे ही एक कर्मचारी हैं जिन्हें इससे फायदा हुआ है। वह दक्षिणी राज्य तमिलनाडु के एक छोटे से कस्बे टीएन पालयाम (TN Palayam) में रहते हैं।
वह कहते हैं, “मेरी भूमिका AI एनोटेशन में है। मैं विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करता हूँ, उसे लेबल करता हूँ, और AI मॉडल को प्रशिक्षित करता हूँ ताकि वे वस्तुओं को पहचान सकें और उनकी भविष्यवाणी कर सकें। समय के साथ, मॉडल सेमी-सुपरवाइज्ड हो जाते हैं और अपने आप निर्णय ले सकते हैं।”
तो, क्या मिस्टर कुमार सोचते हैं कि वह बड़े शहर में न होने के कारण कुछ छोड़ (miss out) रहे हैं?
मिस्टर कुमार कहते हैं, “पेशेवर रूप से (Professionally), कोई वास्तविक अंतर नहीं है। छोटे शहरों में हों या मेट्रो शहरों में, हम अमेरिका और यूरोप के उन्हीं वैश्विक क्लाइंट्स के साथ काम करते हैं, और आवश्यक प्रशिक्षण और कौशल एक जैसे हैं।”
Mohan Kumar
देसीक्रू (Desicrew) और ग्रामीण प्रतिभा की शक्ति
मिस्टर कुमार देसीक्रू के लिए काम करते हैं, जिसका मुख्यालय चेन्नई में है। 2005 में स्थापित, यह फर्म क्लाउड फार्मिंग में एक अग्रणी (pioneer) थी।
देसीक्रू के मुख्य कार्यकारी (CEO) मन्निवन्नन जे के कहते हैं, “हमने महसूस किया कि लोगों को नौकरी की तलाश में शहरों की ओर पलायन करने के लिए मजबूर करने के बजाय, हम नौकरी को वहाँ ला सकते हैं जहाँ लोग पहले से रहते हैं।”
“बहुत लंबे समय तक, अवसर शहरों में केंद्रित रहे, जिससे ग्रामीण युवा पीछे छूट गए। हमारा मिशन हमेशा से ही घर के करीब विश्व स्तरीय करियर बनाना रहा है, साथ ही यह साबित करना भी रहा है कि गुणवत्तापूर्ण काम कहीं से भी दिया जा सकता है।”
देसीक्रू सभी प्रकार के आउटसोर्स्ड काम करता है, जिसमें स्टार्ट-अप फर्मों के लिए सॉफ्टवेयर टेस्टिंग, AI को प्रशिक्षित करने के लिए डेटासेट बनाना, और कंटेंट मॉडरेशन शामिल हैं।
मिस्टर जे के कहते हैं कि फ़िलहाल उनके काम का 30 से 40% हिस्सा AI से संबंधित है, “लेकिन बहुत जल्द, यह 75 से 100% तक बढ़ जाएगा।”
इस काम का अधिकांश हिस्सा ट्रांसक्रिप्शन है—यानी ऑडियो को टेक्स्ट में बदलना।
वह समझाते हैं, “मशीनें टेक्स्ट को कहीं बेहतर ढंग से समझती हैं।”
“AI को स्वाभाविक रूप से काम करने के लिए, मशीनों को इस बात के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए कि लोग किस तरह से बोलते हैं, उसमें कितनी विविधताएँ हैं। इसीलिए ट्रांसक्रिप्शन इतना महत्वपूर्ण कदम है, यह मशीनों के लिए विभिन्न भाषाओं, बोलियों और संदर्भों को समझने और प्रतिक्रिया देने की नींव बनाता है।”
मिस्टर जे के कहते हैं कि छोटे शहर में ऐसा काम करना कोई नुकसान नहीं है।
“लोग अक्सर मान लेते हैं कि ग्रामीण का मतलब अविकसित है, लेकिन हमारे केंद्र हर तरह से शहरी आईटी हब जैसे हैं—सुरक्षित डेटा एक्सेस, विश्वसनीय कनेक्टिविटी, और निर्बाध बिजली (uninterrupted power)। एकमात्र अंतर भूगोल है।”
उनकी लगभग 70% कार्यबल महिलाएँ हैं: मिस्टर जे के कहते हैं, “कई लोगों के लिए, यह उनकी पहली वेतन वाली नौकरी है, और इसका उनके परिवारों पर परिवर्तनकारी प्रभाव पड़ता है—वित्तीय सुरक्षा से लेकर बच्चों की शिक्षा तक।”
NextWealth
आपके दिए गए कंटेंट का पूरा और सटीक हिंदी अनुवाद यहाँ है:
🏭 NextWealth: ग्रामीण भारत को AI वर्कफोर्स का केंद्र बनाना
2008 में स्थापित, नेक्स्टवेल्थ (NextWealth) भी क्लाउड फार्मिंग में एक शुरुआती खिलाड़ी (early mover) था।
बेंगलुरु में मुख्यालय होने के बावजूद, यह पूरे भारत के छोटे शहरों में 11 कार्यालयों में 5,000 कर्मचारियों को रोज़गार देता है।
नेक्स्टवेल्थ की सह-संस्थापक और प्रबंध निदेशक (Managing Director) मिथिलि रमेश कहती हैं, “भारत के साठ प्रतिशत ग्रेजुएट छोटे शहरों से आते हैं, लेकिन अधिकांश आईटी कंपनियाँ केवल मेट्रो शहरों से ही हायरिंग करती हैं। यह स्मार्ट, पहली पीढ़ी के ग्रेजुएट्स के एक विशाल, अप्रयुक्त पूल (untapped pool) को पीछे छोड़ देता है।“
वह कहती हैं, “इनमें से कई छात्र पहली पीढ़ी के ग्रेजुएट हैं। उनके माता-पिता किसान, बुनकर, दर्जी, पुलिसकर्मी हैं—ऐसे परिवार जो उनकी शिक्षा के लिए कर्ज लेते हैं।”
नेक्स्टवेल्थ ने बड़ी कंपनियों के बैक ऑफिस से आउटसोर्स किए गए काम से शुरुआत की, लेकिन पाँच साल पहले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की ओर कदम बढ़ाया।
सुश्री रमेश कहती हैं, “दुनिया के सबसे उन्नत एल्गोरिदम को भारत के छोटे शहरों में प्रशिक्षित (trained) और मान्य (validated) किया जा रहा है।“
उनके काम का लगभग 70% हिस्सा अमेरिका से आता है।
वह कहती हैं, “ChatGPT जैसे सिस्टम से लेकर चेहरे की पहचान (facial recognition) तक, हर AI मॉडल को बड़ी मात्रा में मानव-लेबल वाले डेटा की आवश्यकता होती है। यह क्लाउड-फार्मिंग नौकरियों की रीढ़ (backbone) है।“
वह सोचती हैं कि आगे बहुत काम आने वाला है।
“अगले 3 से 5 वर्षों में, AI और GenAI (जनरेटिव AI) ट्रेनिंग, वैलिडेशन और रीयल-टाइम हैंडलिंग में लगभग 10 करोड़ (100 मिलियन) नौकरियाँ पैदा करेंगे। भारत के छोटे शहर इस कार्यबल की रीढ़ बन सकते हैं।”
उन्हें उम्मीद है कि भारत ऐसे काम के लिए एक हब बना रह सकता है।
वह कहती हैं, “फिलीपींस जैसे देश हमें पकड़ सकते हैं, लेकिन AI सोर्सिंग में भारत का पैमाना (scale) और शुरुआती शुरुआत हमें पाँच से सात साल का फायदा देती है। हमें इस अंतर के कम होने से पहले इसका लाभ उठाना चाहिए।”
🚧 AI का भविष्य और चुनौतियाँ
के एस विश्वनाथन एक प्रौद्योगिकी सलाहकार हैं, और पहले भारत की नेशनल एसोसिएशन ऑफ सॉफ्टवेयर एंड सर्विस कंपनीज (Nasscom) में काम करते थे।
वह कहते हैं, “सिलिकॉन वैली शायद AI इंजन बना रही है, लेकिन उन इंजनों को विश्वसनीय (reliable) बनाए रखने वाला दिन-प्रतिदिन का काम तेजी से भारत के क्लाउड फार्मिंग उद्योग से आ रहा है।”
“हम सचमुच एक टिपिंग पॉइंट पर हैं। अगर क्लाउड फार्मिंग का पैमाना बढ़ता रहा, तो छोटा-शहर वाला भारत AI संचालन के लिए दुनिया का सबसे बड़ा हब बन सकता है, ठीक वैसे ही जैसे दो दशक पहले यह आईटी सेवाओं का हब बना था।”
लेकिन सफलता की गारंटी नहीं है।
जबकि नेक्स्टवेल्थ और देसीक्रू दोनों का कहना है कि उनके पास भरोसेमंद और सुरक्षित इंटरनेट कनेक्शन तक पहुँच है, मिस्टर विश्वनाथन कहते हैं कि भारत के छोटे शहरों में हमेशा ऐसा नहीं होता है।
“भरोसेमंद हाई-स्पीड इंटरनेट और सुरक्षित डेटा सेंटर हमेशा मेट्रो शहरों के बराबर नहीं होते हैं, जिससे डेटा सुरक्षा एक लगातार चिंता का विषय बनी रहती है।”
भले ही अच्छे कनेक्शन मौजूद हों, ग्राहकों को आश्वस्त (reassure) करने के लिए काम करने की ज़रूरत है।
“बड़ी चुनौती तकनीकी होने के बजाय धारणा की है। अंतर्राष्ट्रीय ग्राहक अक्सर यह मान लेते हैं कि छोटे शहर डेटा सुरक्षा मानकों को पूरा नहीं कर सकते, भले ही सिस्टम मज़बूत हों। विश्वास डिलीवरी के माध्यम से अर्जित करना पड़ता है।”
🛠️ AI को फाइन-ट्यून करना
नेक्स्टवेल्थ में वापस, धनलक्ष्मी विजय AI को “फाइन-ट्यून” करती हैं। उदाहरण के लिए, अगर AI दो समान दिखने वाली वस्तुओं, जैसे ब्लू डेनिम जैकेट और नेवी शर्ट में भ्रमित हो जाता है, तो वह मॉडल को सही करती हैं।
सुश्री विजय कहती हैं, “इन सुधारों को फिर से सिस्टम में फीड किया जाता है, जिससे मॉडल फाइन-ट्यून हो जाता है ताकि अगली बार जब वह ऐसा ही मामला देखे, तो बेहतर प्रदर्शन करे। समय के साथ, AI मॉडल अनुभव बनाता है, ठीक वैसे ही जैसे सॉफ्टवेयर को अधिक सटीक और विश्वसनीय बनाने के लिए नियमित पैच के साथ अपडेट किया जाता है।”
ऐसे काम का वास्तविक दुनिया पर प्रभाव पड़ता है।
वह कहती हैं, “मैं और मेरी टीम ही अप्रत्यक्ष रूप से AI मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं ताकि आपका ऑनलाइन शॉपिंग अनुभव आसान और परेशानी मुक्त हो सके।”
सुधार 16 अक्टूबर 2025: मोहन कुमार कहाँ रहते हैं, इसे स्पष्ट करने के लिए इस लेख को अद्यतन (update) किया गया था।
