आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दौड़ ने पेंट और औद्योगिक कोटिंग्स के बाजार को बढ़ावा दिया
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दौड़ ने पेंट और औद्योगिक कोटिंग्स के बाजार को बढ़ावा दिया

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का समर्थन करने के लिए मजबूत डेटा सेंटर बनाने की बढ़ती आवश्यकता एक कम पारंपरिक बाजार खंड को प्रोत्साहित कर रही है: औद्योगिक पेंट और कोटिंग्स। जैसे-जैसे माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अमेज़ॅन जैसे दिग्गज अपनी कंप्यूटिंग अवसंरचना का विस्तार करते हैं, सुरक्षा सामग्री के उत्पादकों ने मांग में वृद्धि देखी है, भले ही उत्पाद मुख्य रूप से ग्रे रंग का हो।

पिट्सबर्ग (यूएसए) में स्थित पीपीजी (PPG) का अनुमान है कि इस वर्ष डेटा केंद्रों के लिए विशेष रूप से उनके पेंट की बिक्री पिछली अवधि की तुलना में तीन गुना हो जाएगी। यह अपेक्षा कंपनी की समग्र वृद्धि से काफी अधिक है, जिसकी कुल बिक्री पिछली तिमाही में 4.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर (लगभग 24 बिलियन ब्राज़ीलियाई रियल) तक पहुंच गई थी, जो 7% की वृद्धि दर्शाती है।

पीपीजी में प्रोटेक्टिव और समुद्री कोटिंग्स डिवीजन के उपाध्यक्ष, जैन सोलच (Jenn Solcz) ने टिप्पणी की कि उन्होंने कभी भी इतनी जबरदस्त वृद्धि नहीं देखी थी। पीपीजी ने चैटजीपीटी (ChatGPT) के लॉन्च और नए डेटा केंद्रों और चिप कारखानों के प्रसार में वृद्धि के बाद लगभग तीन साल पहले इस अवसर की पहचान की थी।

इस प्रकार, ठेकेदारों, धातु संरचना निर्माताओं और उपकरण आपूर्तिकर्ताओं ने एआई बुनियादी ढांचे के विस्तार से संबंधित परियोजनाओं के लिए प्रतिस्पर्धा करना शुरू कर दिया है। कंपनी ने प्रौद्योगिकी क्षेत्र के लिए समर्पित टीमें लागू की हैं और निर्माण शुरू होने से पहले ही वास्तुकारों, इंजीनियरों और बिल्डरों के साथ सहयोग शुरू कर दिया है, जिसका उद्देश्य परियोजना के शुरुआती चरणों से ही अपने उत्पादों को अनुमोदित सामग्री सूचियों में शामिल करना है।

अप्रैल में, कंपनी ने डेटा केंद्रों पर केंद्रित समाधानों का एक सेट लॉन्च किया। इस पेशकश में स्टील संरचनाओं को आग से बचाने के लिए कोटिंग्स, संक्षारण को रोकने के लिए प्राइमर, स्थिर विद्युत जोखिम को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए फर्श और विद्युत हस्तक्षेप को रोकने के लिए सामग्री शामिल है।

इसके अतिरिक्त, पीपीजी इन सुविधाओं में उपयोग किए जाने वाले 75 से अधिक प्रकार के घटकों के लिए कोटिंग्स प्रदान करती है, जिसमें सुरक्षा कैमरे के आवास और शीतलन उपकरण शामिल हैं। कंपनी बताती है कि उसके उत्पादों को पहले ही ब्राजील और चीन में स्थित डेटा केंद्रों में लागू किया जा चुका है। हालांकि, आधे से अधिक व्यावसायिक अवसर संयुक्त राज्य अमेरिका पर केंद्रित हैं, जहां स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय (यूएसए) की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडेक्स रिपोर्ट के अनुसार इस प्रकार की लगभग 5.5 हजार सुविधाएं हैं।

यह क्षेत्र प्रतिद्वंद्वियों को भी लाभ पहुंचाता है। शेर्विन-विलियम्स (Sherwin-Williams), पीपीजी की प्रमुख प्रतियोगी, ने सूचित किया है कि उसके उत्पादों का उपयोग डेटा केंद्रों के विभिन्न हिस्सों में किया जाता है, धातु बीम से लेकर सर्वर को रखने वाली संरचनाओं तक। जुलाई में, कंपनी की मुख्य कार्यकारी, हेडी पेट्ज़ (Heidi Petz) ने घोषणा की कि प्रोटेक्टिव और समुद्री कोटिंग्स डिवीजन की बिक्री पिछले वर्ष की तुलना में दोहरे अंकों में बढ़ी है, जिसका एक कारण इन सुविधाओं का निर्माण है।

उत्पादों की जटिलता के बावजूद, दृश्य पहलू आमतौर पर सूक्ष्म होता है, क्योंकि अधिकांश कोटिंग्स विभिन्न ग्रे रंगों में बेची जाती हैं, जिन्हें समान टोन वाले कंक्रीट और स्टील पर लगाया जाता है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि डेटा सेंटर मुख्य रूप से मशीनरी को रखने के लिए बनाए जाते हैं, न कि लोगों को प्राप्त करने के लिए, जिससे आंतरिक सौंदर्यशास्त्र अक्सर मालिकों, वास्तुकारों और इंजीनियरों के लिए प्राथमिकता नहीं बनता है।

जएलएल (JLL) की वाणिज्यिक रियल एस्टेट फर्म के विशेषज्ञ, मैथ्यू गिडिंग्स (Matthew Giddings), जो डेटा सेंटर प्रबंधन में काम करते हैं, अनुमान लगाते हैं कि एक ही इमारत में कोटिंग्स की लागत 3 मिलियन अमेरिकी डॉलर से 8 मिलियन अमेरिकी डॉलर (लगभग 16 मिलियन से 43 मिलियन ब्राज़ीलियाई रियल) तक हो सकती है। हालांकि यह राशि भवन की कुल लागत का केवल एक अंश है, यह एआई बुनियादी ढांचे के विस्तार से उत्पन्न बाजार के माप में मदद करता है।

ग्रे के प्रभुत्व के अपवाद मौजूद हैं: ठंडे पानी की पाइपलाइनों को नीला रंग दिया जा सकता है, जबकि आग से लड़ने की प्रणालियों से जुड़े पाइप आमतौर पर लाल होते हैं, जिससे रखरखाव टीमों के लिए पहचान आसान हो जाती है। इसके अलावा, स्थानीय समुदायों द्वारा कम औद्योगिक स्वरूप वाले उद्यमों के लिए दबाव में प्रतिक्रिया देते हुए, कुछ कंपनियों ने अग्रभागों में रंग शामिल करना शुरू कर दिया है।

पीपीजी, जिसे 1883 में पिट्सबर्ग प्लेट ग्लास कंपनी के रूप में स्थापित किया गया था, जिसकी शुरुआत कांच निर्माता के रूप में हुई थी। समय के साथ, यह ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस और पैकेजिंग जैसे क्षेत्रों की सेवा करते हुए दुनिया की सबसे बड़ी कोटिंग कॉर्पोरेशनों में से एक बन गई। कंपनी अपने मदों को केवल पेंट के बजाय 'कोटिंग्स' कहना पसंद करती है, क्योंकि इसके समाधान स्टील पर फिक्सिंग के लिए एक प्राइमर, सुरक्षा के लिए एक कार्यात्मक परत और एक अंतिम फिनिश को एकीकृत कर सकते हैं।

हालांकि, आशावादी दृष्टिकोण के बावजूद, बाजार की प्रगति बाधाओं का सामना करती है। पीपीजी ने उल्लेख किया कि कुछ डेटा सेंटर परियोजनाएं ऊर्जा तक पहुंच की प्रतीक्षा में विलंबित हैं। ट्रांसफार्मर और अन्य विद्युत उपकरणों की कमी ने भी निर्माण कार्यक्रम को लंबा कर दिया है। इसमें स्थानीय समुदायों द्वारा नई परियोजनाओं की स्थापना के प्रति प्रतिरोध द्वारा प्रस्तुत चुनौती भी जुड़ जाती है।

पीपीजी का आकलन है कि डेटा केंद्रों के लिए कोटिंग्स अभी भी उनकी बिक्री का एक मामूली हिस्सा हैं, लेकिन उनका मानना है कि यह आला अन्य बुनियादी ढांचा क्षेत्रों की तुलना में बहुत तेजी से बढ़ेगा। इस प्रकार, एआई का विस्तार न केवल मॉडल डेवलपर्स या चिप निर्माताओं को बढ़ावा देता है, बल्कि उन सामग्रियों और घटकों के आपूर्तिकर्ताओं के लिए भी अवसर पैदा करता है जो इस तकनीक का समर्थन करने वाली विशाल इमारतों के निर्माण और संचालन के लिए महत्वपूर्ण हैं।

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रिज्यूमे और उम्मीदवार चयन में एआई का उपयोग: भर्ती प्रक्रिया में मानवीय कारक की समस्या

नौकरी के लिए आवेदन करने वाले उम्मीदवार अपने रिज्यूमे को बेहतर बनाने, नौकरी की आवश्यकताओं के अनुसार कवर लेटर को अनुकूलित करने और अपने कौशल को कंपनी की जरूरतों से मिलाने में समय बिताते हैं। दस्तावेज़ भेजने के बाद अक्सर चुप्पी का दौर आता है, जिसके बाद वे फिर से प्रयास कर सकते हैं या अपने आवेदन को बेहतर बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद ले सकते हैं।

दूसरी ओर, भर्तीकर्ता सैकड़ों रिज्यूमे का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं। चूंकि उम्मीदवार अलग दिखना चाहते हैं, और कंपनियां जल्दी से उपयुक्त व्यक्ति ढूंढना चाहती हैं, इसलिए आवेदन जमा करने और भर्ती दोनों प्रक्रियाओं में एक ही तकनीक का उपयोग बढ़ रहा है, जिससे यह प्रक्रिया मशीन बनाम मशीन की प्रतिस्पर्धा बन जाती है।

एआई उम्मीदवारों के लिए नौकरी खोजना आसान बना सकता है, रिज्यूमे लिखने, आवेदन तैयार करने और साक्षात्कार के लिए अभ्यास करने में मदद करके। हालांकि, तैयार आवेदनों की संख्या में तेजी से वृद्धि उनकी गुणवत्ता में सुधार की गारंटी नहीं देती है।

सितंबर 2025 की एक रिपोर्ट के अनुसार, एक उम्मीदवार ने एआई की मदद से एक महीने में 87 आवेदन भेजे। इन दस्तावेजों में कंपनियों और पदों के गलत नामों जैसी त्रुटियां पाई गईं। रिपोर्ट चेतावनी देती है कि बिना जांच किए गए एआई द्वारा बनाए गए सामग्री उम्मीदवारों को नुकसान पहुंचा सकती है।

जब उम्मीदवार कई नौकरियों के लिए आवेदन करते हैं, तो कंपनियों के लिए आने वाले आवेदनों की संख्या बढ़ जाती है। हालांकि स्वचालित जांच कंपनियों के लिए उपयोगी लगती है, लेकिन यह सवाल उठता है कि इस प्रक्रिया में किस उम्मीदवार पर ध्यान दिया जाएगा।

मॉनिटरिंग सिस्टम कंपनियों को रिज्यूमे को व्यवस्थित करने और ऐसे उम्मीदवारों को खोजने की अनुमति देते हैं जिनका अनुभव नौकरी की आवश्यकताओं से मेल खाता है। फिर भी, यदि उम्मीदवार की आवश्यक योग्यताएं अन्य शब्दों में वर्णित हैं जिन्हें सिस्टम पहचानता नहीं है, तो उसे नजरअंदाज किया जा सकता है।

अक्टूबर 2025 की एक रिपोर्ट विस्तार से बताती है कि मॉनिटरिंग सिस्टम के उपकरण रिज्यूमे को नौकरी की आवश्यकताओं से कैसे मिलाते हैं। जोखिम केवल कीवर्ड छूटने तक सीमित नहीं है।

मई 2024 में इस बात पर चिंता व्यक्त की गई थी कि योग्य उम्मीदवारों को स्वचालित भर्ती प्रणालियों द्वारा अस्वीकार किया जा सकता है, जिसमें रिपोर्ट में मानवीय नियंत्रण की आवश्यकता पर जोर दिया गया था।

यदि अस्वीकृति का निर्णय पूरी तरह से सॉफ़्टवेयर द्वारा लिया जाता है, तो उपयुक्त उम्मीदवार कभी भी भर्तीकर्ता तक नहीं पहुंचेगा, और उम्मीदवार को अस्वीकृति का कारण पता नहीं चलेगा।

यह दबाव केवल भारत तक सीमित नहीं है। बीबीसी की रिपोर्ट में यूनाइटेड किंगडम के मेडस्टउन के एक 22 वर्षीय भूगोल स्नातक का उल्लेख किया गया था। रेस्तरां प्रबंधक की नौकरी पाने से पहले, उन्होंने 200 से अधिक आवेदन जमा किए थे। उन्होंने उल्लेख किया कि एआई ने आवेदनों को संसाधित करने में मदद की, लेकिन पूरी प्रक्रिया थकाऊ थी।

बिजनेस इंसाइडर ने बताया कि गूगल ने कुछ सॉफ्टवेयर विकास साक्षात्कार में जेमिनी सहित एआई उपकरणों को एकीकृत किया है। इन साक्षात्कार के दौरान उम्मीदवारों की कोड समझने और एआई के साथ काम करने की क्षमता का परीक्षण किया गया।

ये उदाहरण दिखाते हैं कि उम्मीदवार नौकरी खोजने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, जबकि कंपनियां उम्मीद करती हैं कि वे एआई से संबंधित कौशल प्रदर्शित करें। यह सवाल खड़ा करता है: क्या यह तकनीक भर्ती प्रक्रिया को अधिक कुशल बनाएगी या प्रतिस्पर्धा का एक और स्तर जोड़ेगी?

आवेदन जमा करने के बाद भी उम्मीदवार इंतजार कर सकते हैं, यह जाने बिना कि उनके आवेदन पर विचार किया गया है या नहीं। सितंबर 2026 की एक रिपोर्ट के अनुसार, जो इंडीड भर्ती विश्वास सूचकांक पर आधारित है, 29% भारतीय उम्मीदवारों ने बताया कि आवेदन जमा करने के बाद कोई प्रतिक्रिया न मिलना उनकी सबसे बड़ी समस्या है।

इस अध्ययन में भारत के 1073 उम्मीदवारों और 735 नियोक्ताओं ने भाग लिया। जांच में केवल तेजी लाना इस समस्या का समाधान नहीं करेगा; उम्मीदवारों को स्पष्ट जानकारी और भर्ती प्रक्रिया के दौरान अपने आवेदन की स्थिति को ट्रैक करने की क्षमता की भी आवश्यकता है।

उम्मीदवारों का काम एआई का उपयोग करते समय टेम्पलेट आवेदन न भेजना और गैर-मौजूद कौशल का दावा न करना है। कंपनियों का काम सिफारिशों को पूरी तरह से स्वचालित प्रौद्योगिकियों के अंतिम समाधान के रूप में नहीं मानना है।

एआई उम्मीदवारों को अपने अनुभव को बेहतर ढंग से प्रस्तुत करने में मदद कर सकता है, और भर्तीकर्ताओं को कार्यभार संभालने में मदद कर सकता है। हालांकि, एक आकर्षक रिज्यूमे और त्वरित जांच उपयुक्त उम्मीदवार के सही काम से मेल खाने की गारंटी नहीं देते हैं।

आवेदन जमा करने के बाद जवाब की उम्मीद करने वाले व्यक्ति के लिए, सबसे उपयोगी बदलाव आवेदन जमा करने के लिए नए उपकरण के बजाय एक अधिक पारदर्शी और निष्पक्ष भर्ती प्रक्रिया होगी जो रिज्यूमे के पीछे के व्यक्ति की पहचान कर सके।

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