कामकाजी दुनिया में ChatGPT का बढ़ता इस्तेमाल
OpenAI इकोनॉमिक रिसर्च ने नया डेटा जारी किया है, जिसकी मदद से रिसर्चर्स AI और रोज़गार से जुड़े सवालों को ज़्यादा गहराई से समझ सकते हैं.
आज हम OpenAI Signals का नया डेटा जारी कर रहे हैं. इसमें लगभग 100 देशों में काम से जुड़ी 165 ऐक्टिविटीज़ की जानकारी है, जिससे पता चलता है कि लोग काम के लिए ChatGPT का इस्तेमाल कैसे करते हैं. यह डेटा रिसर्चर्स को इकोनॉमी में AI की भूमिका समझने का नया तरीका देता है. इसमें उन कामों की नई जानकारी है, जिनके लिए लोग ChatGPT का इस्तेमाल करते हैं—जैसे, पढ़ाने के लिए मटीरियल तैयार करना, मार्केटिंग कंटेंट बनाना, प्रोग्रामिंग करना और बिज़नेस डेटा का एनालिसिस करना.
रिसर्चर्स इस डेटा की मदद से समझ सकते हैं कि अलग-अलग देशों में काम के लिए ChatGPT का इस्तेमाल कैसे अलग है और समय के साथ इसमें क्या बदलाव आ रहे हैं. वे इसकी तुलना इकोनॉमी से जुड़े दूसरे आँकड़ों से भी कर सकते हैं. इस डेटा में ChatGPT के इस्तेमाल को काम की 165 कैटेगरीज़ से जोड़ा गया है, जिन्हें इंटरमीडिएट वर्क ऐक्टिविटीज़ (IWA) कहा जाता है. IWA ऐसी आम कैटेगरीज़ हैं, जिनमें अलग-अलग पेशों में किए जाने वाले काम शामिल होते हैं. डेटा हर तिमाही के हिसाब से दिया गया है और इसमें 2025 की पहली तिमाही से लेकर 2026 की तीसरी तिमाही तक की जानकारी शामिल है.
हमारा नया डेटा O*NET पर आधारित है. यह एक स्टैंडर्ड फ़्रेमवर्क है, जो अलग-अलग पेशों में किए जाने वाले एक जैसे कामों को एक कैटेगरी में रखता है. एक ही फ़्रेमवर्क इस्तेमाल करने से रिसर्चर्स के लिए ChatGPT के इस्तेमाल की तुलना अलग-अलग पेशों और रोज़गार से जुड़े दूसरे डेटा से करना आसान होता है.
नीचे दिए गए इंटरैक्टिव चार्ट से आप किसी देश में समय के साथ काम से जुड़ी ऐक्टिविटीज़ को एक्सप्लोर कर सकते हैं. इसमें बड़ी ऐक्टिविटी कैटेगरीज़ से लेकर खास ऐक्टिविटीज़ तक की जानकारी देखी जा सकती है. डेटा दिखाता है कि अलग-अलग देशों में लोग काम के लिए ChatGPT का इस्तेमाल काफ़ी अलग तरीकों से करते हैं.
जानें कि लोग किन कामों के लिए ChatGPT का इस्तेमाल करते हैं. किसी ऐक्टिविटी ग्रुप को चुनकर उसके टास्क और समय के साथ उनमें हुए बदलाव देखें. या कोई देश चुनकर वहाँ काम से जुड़े अलग-अलग तरह के मैसेज एक्सप्लोर करें.
इस डेटा को IWA से जोड़ने पर पता चला कि काम के लिए ChatGPT का इस्तेमाल अब सिर्फ़ कुछ आम ऐक्टिविटीज़ तक सीमित नहीं रह गया है. समय के साथ अलग-अलग देशों में कुछ खास तरह के कामों के लिए इसका इस्तेमाल बढ़ा है. साथ ही, हर देश में अलग-अलग तरह के कामों पर ज़्यादा फ़ोकस दिखा. इसकी वजह देशों में किए जाने वाले कामों का अलग होना या AI टूल्स के एक्सेस में अंतर हो सकता है. यह उन कई सवालों में से एक है, जिनकी रिसर्चर्स इस नए डेटा की मदद से जाँच कर सकते हैं.
हर तिमाही में शामिल 74 देशों के डेटा के मुताबिक, 2026 की तीसरी तिमाही में काम से जुड़े कैटेगरी में रखे गए मैसेज में से औसतन 51.1% मैसेज सबसे आम 10 ऐक्टिविटीज़ से जुड़े थे. 2025 की पहली तिमाही में यह आँकड़ा 56.0% था.
ChatGPT के इस्तेमाल से जुड़े डेटा को IWA से जोड़कर रिसर्चर्स, ChatGPT पर भेजे गए मैसेज की तुलना अमेरिका में अलग-अलग नौकरियों के तहत किए जाने वाले कामों से कर सकते हैं. नीचे दिए गए दो विज़ुअल्स में यही तुलना दिखाई गई है. इससे पता चलता है कि लोग ChatGPT का इस्तेमाल किन कामों के लिए करते हैं और अमेरिकी इकोनॉमी में असल में किस तरह के काम किए जाते हैं. दोनों के डेटा में काफ़ी अंतर है. इसकी एक बड़ी वजह यह है कि अमेरिका के चुने गए पेशों में कर्मचारियों की संख्या के हिसाब से वेटेज देने पर लगभग 43% काम "अन्य IWA" कैटेगरी में आते हैं. ये अलग से दिखाई गई कैटेगरीज़ में शामिल नहीं हैं. इनमें सामान एक जगह से दूसरी जगह ले जाना, गाड़ियाँ चलाना और हेल्थ या मेडिकल रिकॉर्ड्स मेंटेन करना जैसे काम शामिल हैं. इन कैटेगरीज़ को अलग से नहीं दिखाया गया, क्योंकि अमेरिका के शुरुआती ChatGPT डेटा सैंपल में इन कैटेगरीज़ का डेटा काफ़ी नहीं था.
कोई ऐक्टिविटी चुनें और देखें कि ChatGPT के इस्तेमाल में उसका हिस्सा कितना है और अमेरिका की पूरी इकोनॉमी में कितना है.
यह नया डेटा OpenAI Signals का हिस्सा है. इस पहल के ज़रिए हम लगातार ऐसी जानकारी शेयर करते हैं, जिससे समझा जा सके कि लोग AI का इस्तेमाल कैसे करते हैं. इस डेटा में व्यक्तिगत ChatGPT प्लान्स पर काम से जुड़े मैसेज शामिल हैं. इसमें एंटरप्राइज़ मैसेज या Codex का इस्तेमाल शामिल नहीं है. हम रिसर्चर्स को इस डेटा को एक्सप्लोर करने, दूसरे सोर्सेज़ से जोड़ने और यह समझने के लिए इनवाइट करते हैं कि इन ट्रेंड्स का कर्मचारियों और बिज़नेस के लिए क्या मतलब है.
यूज़र्स की प्राइवेसी बनाए रखने के लिए रिसर्चर्स किसी की व्यक्तिगत बातचीत नहीं पढ़ते. पहचान बताने वाली जानकारी हटाने के बाद ऑटोमेटेड सिस्टम्स मैसेज को अलग-अलग कैटेगरी में रखते हैं. हम कई मैसेज से तैयार किए गए कुल आँकड़े शेयर करते हैं, छोटे ग्रुप्स के नतीजे शेयर नहीं करते और व्यक्तिगत मैसेज की प्राइवेसी बनाए रखने के लिए आँकड़ों में थोड़ा रैंडम बदलाव भी जोड़ते हैं.
