क्या 2026 में AI मेरी नौकरी ले लेगा? Anthropic के CEO ने वास्तव में क्या कहा

संक्षेप में (TL;DR)

आपको क्या जानना चाहिए: Dario Amodei, Anthropic के CEO (Claude AI के निर्माता), का अनुमान है कि 1-5 वर्षों में 50% entry-level white-collar नौकरियां खत्म हो सकती हैं। लेकिन उनकी समयसीमा लगातार बदलती रहती है, और साक्ष्य एक अधिक सूक्ष्म वास्तविकता दिखाते हैं।

मुख्य निष्कर्ष:

37% कंपनियां 2026 के अंत तक AI से कर्मचारियों को बदलने की उम्मीद करती हैं (29% पहले से ही कर चुकी हैं)

Anthropic के इंजीनियर अपनी 80-90% coding AI को सौंप देते हैं, 100% नहीं जैसा कि दावा किया गया

विस्थापन पहले विशिष्ट tasks को प्रभावित करता है, पूरी नौकरियों को नहीं (coding ≠ software engineering)

Claude Code जैसे AI tools tasks को स्वचालित करते हैं लेकिन गुणवत्ता और संदर्भ के लिए अभी भी मानवीय निगरानी की आवश्यकता है

सबसे अच्छी सुरक्षा: AI के साथ काम करना सीखें, इसके खिलाफ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय

पिछले सप्ताह, Anthropic के CEO Dario Amodei ने लगभग 20,000 शब्दों का एक निबंध प्रकाशित किया जिसमें चेतावनी दी गई कि मानवता "AI इतिहास की सबसे खतरनाक अवधि" में प्रवेश कर रही है। यह निबंध, "The Adolescence of Technology" शीर्षक से, हमारे निकट भविष्य के बारे में चार साहसिक भविष्यवाणियां करता है, जिसमें यह दावा भी शामिल है कि AI व्यक्तिगत tasks को स्वचालित करने से आगे बढ़कर पूरी job categories को स्वचालित कर देगा।

यह निबंध Silicon Valley और tech circles में viral हो गया। लेकिन यहां वह है जो अधिकांश coverage में छूट गया: Amodei की भविष्यवाणियां धीरे-धीरे पीछे खिसक रही हैं, और जमीनी हकीकत headlines से अधिक जटिल कहानी बताती है।

Amodei ने वास्तव में क्या भविष्यवाणी की

Amodei Claude के पीछे की कंपनी चलाते हैं, जो आज उपलब्ध सबसे उन्नत AI models में से एक है। उनकी भविष्यवाणियों का महत्व है क्योंकि Anthropic ने अभी [2026 के लिए $15 billion के अनुमानित revenue](https://www.axios.com/2026/01/26/anthropic-ai-dario-amodei-humanity) को छुआ है, जो 2025 में$ 5 billion से बढ़ा है। यह साल-दर-साल 10x growth है, जो Silicon Valley के मानकों से भी अभूतपूर्व है।

यहां उनकी चार मुख्य भविष्यवाणियां हैं:

1. AI पूरी नौकरियों को स्वचालित करेगा (केवल Tasks को नहीं)

Amodei का दावा है कि AI systems व्यक्तिगत tasks जैसे code लिखना स्वचालित करने से आगे बढ़कर पूरी job categories जैसे software engineering, law और finance को स्वचालित कर देंगे। वे "scaling laws के smooth और simple extrapolation" को साक्ष्य के रूप में उद्धृत करते हैं कि AI systems में अधिक data और compute डालने से cognitive capabilities में predictable वृद्धि होती है।

उनकी timeline? वे भविष्यवाणी करते हैं कि यह 1-2 वर्षों में हो सकता है, 2030 से पहले आने की "बहुत मजबूत संभावना" के साथ।

2. 50% Entry-Level नौकरियां गायब हो जाएंगी

निबंध चेतावनी देता है कि अगले 1-5 वर्षों में 50% तक entry-level white-collar jobs विस्थापित हो सकती हैं, जिससे workers का एक "स्थायी निम्न वर्ग" बन सकता है जो AI के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता।

वे विशेष रूप से उल्लेख करते हैं कि यह "कम बौद्धिक क्षमता वालों" को दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावित करेगा, हालांकि वे यह नहीं बताते कि यह उनकी उस भविष्यवाणी से कैसे मेल खाता है कि 2-3 वर्षों में theoretical physicists भी ज्यादातर replaced हो जाएंगे (Anthropic के co-founder Jared Kaplan के अनुसार)।

3. AI Totalitarian Nightmares को सक्षम कर सकता है

Amodei AI-based mass surveillance, पूरी तरह से autonomous weapons और AI द्वारा नियंत्रित लाखों armed drones के swarms की कल्पना करते हैं। वे China को advanced chips बेचने के खिलाफ दृढ़ता से तर्क देते हैं, यह कहते हुए कि इससे "इस critical period के दौरान Chinese AI industry को एक विशाल boost मिलेगा।"

4. AI Models की अपनी Psychologies हैं

यह सबसे दार्शनिक भविष्यवाणी है। Amodei का दावा है कि AI models internet पर training से "human-like motivations या personas" inherit करते हैं, और Anthropic अब Claude को "एक विशेष प्रकार के व्यक्ति के रूप में खुद को सोचने" के लिए train करता है जिसे वे एक "aspirational constitution" कहते हैं।

Data वास्तव में क्या दिखाता है

यहां चीजें दिलचस्प हो जाती हैं। आइए इन दावों को 2026 में वास्तव में क्या हो रहा है, उसके खिलाफ fact-check करें।

बदलती Timeline

अपने October 2024 के निबंध "Machines of Loving Grace" में, Amodei ने भविष्यवाणी की थी कि transformative AI "2026 की शुरुआत में" आ सकता है। नौ महीने बाद, इस नए निबंध में, वे कहते हैं कि यह "1-2 वर्षों में" (जो 2027-2028 होगा) या "2030 से पहले" आ सकता है।

यह refinement नहीं है। यह उनकी भविष्यवाणी है जो पीछे खिसक रही है जैसे-जैसे हम उन तारीखों के करीब आते हैं जो उन्होंने originally cited की थीं।

वे निबंध में job displacement timelines पर चर्चा करते समय दो बार और ऐसा करते हैं। Original भविष्यवाणी "1-5 वर्ष" थी। नया निबंध अभी भी "1-5 वर्ष" कहता है, "0-4 वर्ष" नहीं जैसा कि आप expect करेंगे यदि clock वास्तव में नीचे गिन रहा होता।

Coding Reality Check

Amodei का दावा है कि Anthropic के engineers "लगभग सभी coding को AI को सौंप रहे हैं।" लेकिन "लगभग सभी" का वास्तव में क्या मतलब है?

एक OpenAI engineer ने हाल ही में अनुमान लगाया कि Claude के competitor Codex उनके लगभग 20% code को automate करता है। Andrej Karpathy, Tesla में AI के पूर्व director, रिपोर्ट करते हैं कि उनके लिए यह लगभग 80% है। तो high end पर भी, हम 80-90% की बात कर रहे हैं, 100% की नहीं।

अधिक महत्वपूर्ण रूप से, "code लिखने" और "software engineering करने" के बीच एक विशाल अंतर है। मैं लगभग हर दिन Claude Code का उपयोग करता हूं। इसके सबसे अच्छे suggestions शानदार हैं और मेरे घंटे बचाते हैं। इसके सबसे खराब suggestions किसी भी app को तुरंत तोड़ देंगे अगर मैं उन्हें नहीं पकड़ता।

यह एक task को automate करने और एक job को automate करने के बीच का अंतर है। Software engineering में शामिल है:

Business requirements को समझना
Systems को architect करना
Tradeoff decisions लेना
Code review और quality assurance
Complex issues को debug करना
Junior developers को mentor करना

AI इन सभी tasks में मदद कर सकता है। यह अभी तक इन सभी को autonomously नहीं कर सकता।

Job Displacement Numbers

यहां 2026 में वास्तव में क्या हो रहा है:

37% कंपनियां 2026 के अंत तक workers को AI से replace करने की उम्मीद करती हैं (29% पहले से ही कर चुकी हैं)
89% senior HR leaders expect करते हैं कि AI 2026 में jobs को reshape करेगा
World Economic Forum project करता है कि 2026 तक 85 million jobs displaced होंगी, लेकिन 2030 तक 170 million नई jobs भी created होंगी

Language पर ध्यान दें: "reshape," "eliminate" नहीं। यहां तक कि AI से workers को replace करने वाली companies अक्सर humans को higher-value tasks में reassign कर रही हैं, न कि केवल headcount काट रही हैं।

Anthropic की अपनी research Amodei के निबंध से अलग कहानी बताती है। उनके 2026 Economic Index ने 2 million Claude AI interactions का विश्लेषण किया और पाया कि AI "routine tasks को handle करके jobs को augment करता है, जिससे humans complex tasks को tackle कर सकें।"

यह augmentation है, replacement नहीं।

यह आपके Career के लिए क्यों महत्वपूर्ण है

मैं यह नहीं कह रहा कि Amodei गलत हैं। मैं कह रहा हूं कि reality "AI 1-2 वर्षों में आपकी नौकरी ले लेगा" से अधिक सूक्ष्म है।

यहां वास्तव में जोखिम में क्या है:

उच्च जोखिम (tasks जो अभी automated हो रहे हैं):

Repetitive data entry
Basic customer support responses
Simple content formatting
Routine code generation
Template-based writing

मध्यम जोखिम (tasks जो augmented हो रहे हैं):

Research और analysis
Reports या articles के first drafts
Basic graphic design
Straightforward debugging
Email management

कम जोखिम (अभी भी human judgment की आवश्यकता है):

Strategic decision-making
Client relationship management
Creative problem-solving
Quality assurance और review
Teaching और mentoring
Ambiguity और context को handle करना

ध्यान दें कि "उच्च जोखिम" items भी tasks हैं, jobs नहीं। अधिकांश jobs में automatable और non-automatable tasks का मिश्रण होता है।

Feedback Loop Problem

यहां कुछ ऐसा है जिसे Amodei address नहीं करते: विभिन्न jobs में अलग-अलग feedback loops होते हैं।

Software engineering में, आपको seconds या minutes में पता चल जाता है कि आपका code काम करता है या नहीं। आप tests चलाते हैं। आपको तुरंत errors दिखाई देती हैं। यह AI-generated code को relatively safe बनाता है क्योंकि feedback instant है।

Law में, अगर AI एक contract में एक clause miss कर देता है, तो आपको तीन साल बाद problem का पता चल सकता है जब कोई विवाद उठता है। Consulting में, अगर AI का analysis workforce dynamics को overlook करता है, तो परिणाम medium term तक play out नहीं हो सकते। Content creation में, अगर AI factually incorrect information produce करता है, तो यह आपकी reputation को damage कर सकता है इससे पहले कि आप इसे catch करें।

Feedback loop जितना लंबा होगा, उतनी अधिक human oversight की आवश्यकता होगी। यही कारण है कि coding अन्य knowledge work की तुलना में faster automation देख रहा है।

AI Lab Leaders वास्तव में क्या कहते हैं

Amodei AI lab CEOs के बीच तेजी से एक outlier बन रहे हैं। यहां Google DeepMind के CEO Demis Hassabis उन्हीं scaling laws पर जो Amodei tout करते हैं:

"Scaling laws बहुत अच्छी तरह से चल रहे हैं... हम निश्चित रूप से बढ़ी हुई capabilities देख रहे हैं। हो सकता है कि कुछ साल पहले जितनी तेज़ नहीं हो। Diminishing returns की कुछ बात है... no returns और exponential के बीच एक बड़ा अंतर है। मुझे लगता है कि हम somewhere in the middle हैं।"

Hassabis ने यह भी नोट किया कि AGI (artificial general intelligence) तक पहुंचने के लिए केवल existing approaches को scale up करने से परे "एक या दो big innovations की अभी भी आवश्यकता हो सकती है"।

Anthropic के भीतर भी, messaging mixed है। उनका public research augmentation पर जोर देता है। उनके CEO के निबंध replacement पर जोर देते हैं। कौन सा actual product roadmap को reflect करता है?

क्या आपको Panic करना चाहिए?

नहीं। लेकिन आपको तैयार रहना चाहिए।

सबसे smart approach वह है जिसे मैं "hedged preparation" कहता हूं:

AI के साथ काम करना सीखें - Claude, ChatGPT, या Zemith जैसे tools को daily use करें। उनकी strengths और weaknesses को समझें। जो लोग thrive करेंगे वे वे नहीं होंगे जो AI को ignore करते हैं या AI के बारे में panic करते हैं। वे वे होंगे जो इसका उपयोग करने में वास्तव में अच्छे हो जाते हैं।
Judgment पर ध्यान दें, execution पर नहीं - AI execution में बहुत अच्छा है। यह जानने में भयानक है कि क्या execute करना है। अपने आप को वह व्यक्ति के रूप में position करें जो तय करता है कि क्या करना है, न कि केवल वह व्यक्ति जो इसे करता है।
Long feedback loops वाले skills बनाएं - Strategy, relationships, creative problem-solving, और contextual understanding सभी क्षेत्र हैं जहां AI अभी भी struggle करता है क्योंकि feedback loops long और fuzzy हैं।
Singularity पर सब कुछ दांव पर न लगाएं - हां, शायद 30% chance है कि हम अगले 1-4 वर्षों में massive disruption देखें। लेकिन 70% chance है कि हम नहीं देखेंगे। अपने career को दोनों scenarios के लिए build करें।
Transition में employable रहें - भले ही AI eventually आपकी current role को automate कर दे, transition में years लगेंगे। उस समय का उपयोग adjacent skills build करने के लिए करें।

असली जोखिम (जिसके बारे में कोई बात नहीं कर रहा)

यहां वह है जो मुझे job displacement से अधिक चिंतित करता है: young people hype में believe करके bad decisions ले रहे हैं।

अगर आप 18-22 हैं और आपको लगता है कि आपके पास "स्थायी निम्न वर्ग से बचने के लिए केवल कुछ महीने हैं," तो आप शायद:

Crypto या AI startups को chase करने के लिए college drop out कर दें
"Quickly अमीर बनने" की कोशिश में debt इकट्ठा करें
हर नए AI tool को master करने की कोशिश में burn out हो जाएं
डर के आधार पर career choices लें, interest के बजाय

यही असली खतरा है। AI खुद नहीं, बल्कि AI के आसपास की panic जो लोगों को ऐसे short-term decisions लेने के लिए प्रेरित करती है जो उनकी long-term prospects को नुकसान पहुंचाते हैं।

Amodei क्यों Biased हो सकते हैं

Incentives के बारे में ईमानदार रहें।

Anthropic का revenue साल-दर-साल 10x बढ़ रहा है। वे सीधे OpenAI, Google, और Chinese AI labs जैसे Alibaba (Qwen models के makers) के साथ compete कर रहे हैं।

Anthropic की growth को सबसे अधिक क्या threat करेगा? एक Chinese model जो Claude जितना 97% अच्छा है लेकिन कीमत में एक-दसवां है।

Amodei का निबंध significant समय argue करने में बिताता है कि हमें "absolutely CCP को chips, chipmaking tools, या data centers नहीं बेचने चाहिए।" वे इसे एक safety concern के रूप में frame करते हैं। लेकिन यह एक business concern भी है। अगर China competitive AI independently develop करता है, तो Anthropic को बहुत stiffer price competition का सामना करना पड़ता है।

मैं यह नहीं कह रहा कि वे chip export restrictions के बारे में गलत हैं। मैं कह रहा हूं कि हमें यह acknowledge करना चाहिए कि उनकी company उन policies से enormously benefit करती है जो Chinese AI development को slow down करती हैं।

Zemith के बारे में क्या?

यह निबंध Anthropic पर focused रहा है क्योंकि वहीं से viral predictions आए थे। लेकिन यहां reality है: AI-augmented future के लिए तैयार होने के लिए आपको विशेष रूप से Claude का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है।

Key है AI को daily habit में उपयोग करना उन tasks के लिए जहां यह genuinely मदद करता है। चाहे वह Claude हो, ChatGPT हो, या Zemith, जो matter करता है वह AI assistance के साथ fluency develop करना है ताकि आप समझ सकें कि यह कहां value add करता है और कहां कम पड़ता है।

Zemith AI chat, coding assistance, और agents को multiple subscriptions या setups की complexity के बिना instant access प्रदान करता है। अगर आप वह daily AI habit build करना चाहते हैं, तो यह check करने लायक है।

निष्कर्ष

क्या AI 2026 में आपकी नौकरी replace कर देगा? शायद पूरी तरह से नहीं। क्या यह आपकी नौकरी को change करेगा? लगभग निश्चित रूप से हां।

Dario Amodei की भविष्यवाणियों को seriously लेना worth है। वे leading AI companies में से एक को चलाते हैं और technology कहां जा रही है, इस पर unique insight रखते हैं। लेकिन उनकी timelines shifting रहती हैं, उनके claims कभी-कभी evidence से अधिक हैं, और उनके incentives objective analysis के साथ perfectly aligned नहीं हैं।

Actual data दिखाता है कि AI jobs के भीतर tasks को automate कर रहा है, entire jobs को नहीं। Transition कुछ fields (coding) में others (law, consulting, creative work) की तुलना में faster हो रहा है। सबसे बड़े productivity gains देख रही companies AI का उपयोग workers को augment करने के लिए कर रही हैं, उन्हें replace करने के लिए नहीं।

आपकी best move? AI tools को daily use करना शुरू करें। उनके साथ काम करने में अच्छे बनें। ऐसे skills develop करने पर focus करें जिनमें human judgment और contextual understanding की आवश्यकता है। और उन timelines के बारे में panic न करें जो पीछे खिसकती रहती हैं।

Work का future फिर से लिखा जा रहा है। लेकिन यह humans और AI के बीच एक collaboration के रूप में फिर से लिखा जा रहा है, एक दूसरे की replacement के रूप में नहीं।

कम से कम अभी तक नहीं। और शायद कभी नहीं।