अमेरिकी एयरलाइंस टिकटों की कीमतों को अनुकूलित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती हैं

एक नए वैश्विक अध्ययन के अनुसार, दस में से लगभग नौ संगठनों ने या तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अपने उपयोग परिदृश्यों को सीमित कर दिया है या संशोधित किया है। इसका कारण टोकन की बढ़ती खपत के कारण उपकरणों की परिचालन लागत में वृद्धि है।

क्लूडेरा (Cloudera) की रिपोर्ट 'स्टेट ऑफ एंटरप्राइज एआई 2026' सितंबर 2026 में आईटी विभाग के 1500 से अधिक प्रमुखों के सर्वेक्षण पर आधारित है। हालांकि, केवल 19% उत्तरदाता नियमित रूप से टोकन और इन्फेरेंस (प्रशिक्षित मॉडल चलाने के लिए कम्प्यूटेशनल कार्य) पर खर्च को ट्रैक करते हैं।

हालांकि दक्षिण अफ्रीका उन नौ बाजारों में शामिल नहीं था जिनका Wakefield Research ने Cloudera के लिए सर्वेक्षण किया था, TechCentral द्वारा किए गए मूल्य तुलना से पता चलता है कि पिछले दो वर्षों में दक्षिण अफ्रीका के उपयोगकर्ताओं के लिए प्रमुख एआई मॉडलों की लागत में बदलाव आया है, जो बताता है कि कीमतें कम होने पर भी बिल क्यों बढ़ सकते हैं।

लगभग सभी उत्तरदाताओं (99%) ने उच्च या अस्थिर एआई लागतों के जवाब में उपाय किए हैं। लगभग 45% ने वर्कलोड को दूसरे क्लाउड, निजी वातावरण या स्थानीय प्लेटफॉर्म में स्थानांतरित कर दिया है, जबकि 24% ने एआई के उपयोग को निलंबित या रद्द कर दिया है। एमरा क्षेत्र के उत्तरदाता टोकन और इन्फेरेंस लागत में वृद्धि को अपेक्षा से अधिक बताने के लिए सबसे अधिक इच्छुक थे (44%), जबकि एशिया-प्रशांत क्षेत्र में यह 42% और अमेरिका में 39% था।

समस्याएं केवल वित्तीय प्रकृति की नहीं हैं: 98% कंपनियों को कम से कम एक बार विफलता, भ्रम (hallucinations) या अप्रत्याशित व्यवहार के कारण परिनियोजन रद्द करना पड़ा है।

टोकन की कीमतें एक मिश्रित तस्वीर दिखाती हैं। चैटजीपीटी (ChatGPT) में उपयोग किया जाने वाला नवीनतम मॉडल 'इंस्टेंट' (Instant), जिसे डेवलपर्स के लिए chat-latest के रूप में पेश किया जाता है, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर 30 अमेरिकी डॉलर है, जो ओपनएआई (OpenAI) द्वारा इसके पूर्ववर्ती ChatGPT-4o के लिए दस्तावेज़ीकरण में बताए गए 15 डॉलर से दोगुना है। जीपीटी-6.1 सोल (GPT-6.1 Sol), ओपनएआई के प्रमुख मॉडलों में दूसरा सबसे महंगा, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर 10 डॉलर है, जो अगस्त 2024 में ओपनएआई द्वारा GPT-4o के लिए निर्धारित 10 डॉलर की कीमत के अनुरूप है।

प्रति मिलियन टोकन की मानक खुदरा कीमतें: अमेरिकी वित्त विभाग के आंकड़ों के अनुसार, रैंड दर अक्टूबर 2024 के औसत पर $1 प्रति 17.58 और 1-23 अक्टूबर 2026 के औसत पर $1 प्रति 16.55 थी। ChatGPT-4o और o1-preview की कीमतें इन हटाए गए मॉडलों के लिए ओपनएआई के दस्तावेज़ीकरण से ली गई हैं। जेमिनी (Gemini) को बाहर रखा गया है क्योंकि गूगल द्वारा सितंबर 2024 में मूल्य कटौती की घोषणा में केवल प्रतिशत डेटा शामिल था।

कुछ 2024 मॉडल आज के शीर्ष विकल्पों की तुलना में अधिक महंगे थे। ओपनएआई का तर्क मॉडल o1-preview प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर 60 डॉलर सूचीबद्ध था, और क्लॉड 3 ओपस (Claude 3 Opus) 75 डॉलर था। जीपीटी-6 एस्ट्रा (GPT-6 Astra), ओपनएआई के प्रमुख मॉडलों में सबसे महंगा, 50 डॉलर है, जैसा कि क्लॉड फेबल 5.1 (Claude Fable 5.1) भी है, जो एंथ्रोपिक (Anthropic) की मूल्य सीढ़ी पर क्लॉड मिथोस 5.1 (Claude Mythos 5.1) के साथ शीर्ष स्थान साझा करता है। एंथ्रोपिक की सोननेट (Sonnet) श्रृंखला रैंड इकाइयों में 37% सस्ती है।

अधिक मजबूत रैंड - वर्तमान में $1 प्रति 16.55 के औसत के मुकाबले अक्टूबर 2024 में $1 प्रति 17.58 के औसत - ने डॉलर में बिलों को लगभग 6% तक कम कर दिया है।

Oxera द्वारा एयरपोर्ट्स काउंसिल इंटरनेशनल यूरोप (ACI EUROPE) के आदेश पर किए गए एक अध्ययन के अनुसार, हवाई अड्डों के उपयोग के लिए शुल्क का हवाई किराए की कीमतों पर यूरोप में केवल मामूली और अस्पष्ट प्रभाव पड़ता है। टिकट की लागत पर प्रतिस्पर्धा और हवाई अड्डों पर भीड़भाड़ का कहीं अधिक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

शोधकर्ताओं ने लगभग 6,000 यूरोपीय हवाई मार्गों को कवर करने वाले 62,000 से अधिक डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया। ब्रुसेल्स में प्रकाशित रिपोर्ट 'व्हाट रियली ड्राइव्स एयरफेयर्स' में इस विश्लेषण के परिणाम शामिल थे, जिसमें ACI EUROPE ने बताया कि 2023 से 2025 तक चार IATA सीज़न के दौरान 54 यूरोपीय हवाई अड्डों में भाग लेने वाले 5,915 मार्गों को शामिल किया गया था।

यह अध्ययन यूरोपीय आयोग द्वारा हवाई अड्डा शुल्कों पर यूरोपीय संघ की निर्देशिका और स्लॉट वितरण नियमों की समीक्षा के मद्देनजर किया जा रहा है। इसके अलावा, यूनाइटेड किंगडम में भी स्लॉट वितरण नियमों पर चर्चा हो रही है।

अध्ययन के दौरान तीनों कारकों में से प्रत्येक में 10% वृद्धि के हवाई किराए की लागत पर पड़ने वाले प्रभाव की तुलना की गई। हवाई अड्डों के शुल्कों में 10% की वृद्धि का संबंध केवल टिकट की कीमतों में औसतन 0.35% की वृद्धि से था। इसके विपरीत, हवाई अड्डे पर भीड़भाड़ में 10% की वृद्धि से किराए में 0.93% की वृद्धि हुई, जबकि मार्ग पर एयरलाइनों का संकेन्द्रण 10% बढ़ने से 1.06% की वृद्धि हुई।

हवाई अड्डों के शुल्कों में परिवर्तनों के टिकट की कीमतों पर औसत संचरण गुणांक लगभग 26% का अनुमान लगाया गया है। कुछ मॉडलों का उपयोग करते समय, हवाई अड्डों के शुल्कों का यह प्रभाव सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं था।

अध्ययन के अनुसार, हवाई अड्डों पर भीड़भाड़ एयरलाइनों को तथाकथित कमी प्रीमियम का लाभ उठाने की अनुमति देती है। इस प्रीमियम का अनुमान सालाना 6.4 बिलियन यूरो है, जो भीड़भाड़ वाले हवाई अड्डों पर प्रति तरफा टिकट पर औसतन 13.54 यूरो के बराबर है। ACI EUROPE ने उल्लेख किया कि यह घटना न केवल लंदन में हिट्रो जैसे बड़े हब हवाई अड्डों को प्रभावित करती है, बल्कि पूरे यूरोप के सीमित क्षमता वाले हवाई अड्डों को भी प्रभावित करती है।

किसी मार्ग पर नई एयरलाइन की उपस्थिति से किराए में औसतन 6.7% की कमी आई, जबकि किसी एयरलाइन के बाहर निकलने से 9.7% की वृद्धि हुई। जब प्रतिस्पर्धा को व्यक्तिगत ब्रांडों के बजाय एयरलाइन समूहों के स्तर पर मापा जाता है, तो बाजार का संकेन्द्रण औसतन 20% अधिक होता है।

अध्ययन में यह भी पाया गया कि उड़ान से 14 दिन पहले खरीदे गए टिकट औसतन यात्रा से 60 दिन पहले खरीदे गए टिकटों की तुलना में लगभग 20% अधिक महंगे थे, भले ही इस अवधि के दौरान हवाई अड्डों के शुल्क अपरिवर्तित रहे। Oxera ने गणना की कि यदि नमूने के सभी हवाई अड्डों पर भीड़भाड़ और एयरलाइन संकेन्द्रण संबंधित माध्य स्तरों से अधिक नहीं होते, तो यात्री प्रति तरफा टिकट पर लगभग 19.5 यूरो बचा सकते थे। कुल संभावित बचत सालाना 8.2 बिलियन यूरो होती, हालांकि लेखकों ने जोर दिया कि यह एक दृष्टांत परिदृश्य है, न कि पूर्वानुमान।

ACI EUROPE के सीईओ, ओलिवियर जंकोवेक ने कहा कि परिणाम इस दावे का खंडन करते हैं कि हवाई अड्डा शुल्कों में कमी उपभोक्ताओं के लिए फायदेमंद है। उन्होंने टिप्पणी की: 'यह एयरलाइनों के लिए एक सुविधाजनक तर्क है जो लागत कम करने और अपने लाभ की रक्षा करने की कोशिश कर रही हैं, लेकिन यह आर्थिक जांच का सामना नहीं करता है। हवाई अड्डे के शुल्क एयरलाइनों द्वारा हवाई अड्डों के चयन को प्रभावित करते हैं, वे कहाँ अपनी मार्ग नेटवर्क विकसित करते हैं और अपनी क्षमताएं रखते हैं। हालांकि, शुल्कों और किराए के बीच कोई सीधा संबंध नहीं है। दूसरे शब्दों में, हवाई अड्डा शुल्कों में कमी सीधे तौर पर यात्रियों के लिए कीमतों में कमी का कारण नहीं बनती है।'

जंकोवेक के अनुसार, यह अध्ययन तीन परस्पर जुड़े प्राथमिकताओं की ओर इशारा करता है: एयरलाइनों के बीच प्रतिस्पर्धा बढ़ाना, हवाई अड्डों की क्षमता का अधिक कुशल उपयोग करना और भविष्य की मांग को पूरा करने के लिए निवेश आकर्षित करना। उन्होंने जोड़ा कि इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए यूरोपीय संघ और यूनाइटेड किंगडम में स्लॉट वितरण नियमों में सुधार की आवश्यकता है। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि इस मुद्दे को दो साल से अधिक पहले ड्रैगी की रिपोर्ट में उठाया गया था।

सुधारों के समर्थन में, ACI EUROPE ने हवाई अड्डा स्लॉट पर अपना अद्यतन रुख प्रस्तुत किया। संगठन प्रभावी प्रतिस्पर्धा सुनिश्चित करने के लिए बाजार के नए प्रतिभागियों के लिए नियमों को कड़ा करने का प्रस्ताव करता है। यह हवाई अड्डों की कमी वाली क्षमता के अधिक कुशल उपयोग और स्लॉट वितरण में अधिक पारदर्शिता का भी समर्थन करता है। एक और प्रस्ताव स्थानीय समुदायों की जरूरतों को ध्यान में रखते हुए, हवाई अड्डों को अपनी क्षमता के वितरण पर अधिक प्रभाव देने की अनुमति देना है। दस्तावेज़ स्पष्ट करता है कि प्रस्तुत आंकड़े अध्ययन के नमूने के औसत अनुमान हैं और उन्हें व्यक्तिगत मार्गों के लिए पूर्वानुमान के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। राजनीतिक सिफारिशें ACI EUROPE के परिणामों की व्याख्या को दर्शाती हैं।

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।