क्यों AI निवेश घोषणाएँ हमेशा शेयरों को नहीं बढ़ातीं

ChatGPT के 2022 में जारी होने के बाद AI में प्रारंभिक विकास ने अत्यधिक तेज़ तकनीकी और प्रदर्शन प्रगति के साथ दुनिया को चकित कर दिया, जो एक चैटबॉट से शुरू हुआ जो प्राकृतिक बातचीत में आश्चर्यजनक रूप से अच्छा था, और अब एक ऐसे सिस्टम तक पहुँच गया जो कई सफ़ेद‑पोश नौकरियों को प्रतिस्थापित कर सकता है।

AI क्षमता में इस परिवर्तन ने AI प्रौद्योगिकी के आसपास सार्वजनिक विमर्श में भी बदलाव लाया है। नई क्षमता के प्रति उत्साह धीरे‑धीरे AI से जुड़ी चिंताओं के साथ मिश्रित हो रहा है और यह जिम्मेदार तैनाती, कार्यबल विस्थापन या रोजगार वृद्धि से जुड़ा है। और निश्चित रूप से, AI तकनीक द्वारा बड़े पैमाने पर नौकरियों के विनाश के नियमित दावे, जैसे कि Elon Musk जैसे AI डेवलपर्स द्वारा किए गए, इन चिंताओं को और बढ़ा रहे हैं, भले ही वे इसे एक सकारात्मक विकास के रूप में प्रस्तुत करने की कोशिश करें।

“मुझे लगता है कि हम इतिहास में सबसे विघटनकारी शक्ति देख रहे हैं। हमारे पास पहली बार ऐसा कुछ होगा जो सबसे स्मार्ट इंसान से भी अधिक समझदार होगा। एक ऐसा बिंदु आएगा जहाँ कोई भी नौकरी आवश्यक नहीं रहेगी। आप व्यक्तिगत संतुष्टि के लिए नौकरी रख सकते हैं, लेकिन AI सब कुछ कर सकेगा।”

परिणामस्वरूप, AI घोषणाएँ अब वित्तीय और प्रतिष्ठात्मक दोनों संकेतक बन गई हैं। मेम्फिस विश्वविद्यालय और आर्कांसस विश्वविद्यालय के दो शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक नया अध्ययन इस बात का विश्लेषण करता है कि बाजार AI घोषणाओं को नवाचार या जोखिम के रूप में कैसे देखता है, और यह अंतर सार्वजनिक भावना द्वारा बढ़ते हुए मध्यस्थता किया जाता है।

उन्होंने अपने निष्कर्ष The Journal of Strategic Information Systems¹ में प्रकाशित किए, शीर्षक “क्या सार्वजनिक राय नैतिकता, छंटनी और भर्ती के बारे में स्टॉक‑मार्केट प्रतिक्रियाओं को AI निवेश घोषणाओं पर प्रभावित करती है? 2010‑2023 के अंतर्दृष्टि”。

वृद्धि या प्रतिस्थापन?

कार्यस्थल में AI के उपयोग के दो संभावित मार्ग हैं।

पहला मार्ग वृद्धि है, जहाँ आईटी उत्पाद मानवों के साथ सहयोग करते हैं, एक‑दूसरे की क्षमताओं को पूरक बनाते हैं, पारस्परिक सीखने को सक्षम करते हैं और एक‑दूसरे की क्षमताओं को बढ़ाते हैं। यह पिछले आईटी प्रौद्योगिकी के संस्करणों के अधिक अनुरूप है और महत्वपूर्ण विरोध का सामना करने की संभावना कम है।

“रॉबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (नियम‑आधारित इंजन पर आधारित) AI का उपयोग करके स्वचालन का एक उदाहरण है, जबकि प्रथम‑लाइन ग्राहक इंटरैक्शन को सुधारने के लिए स्पीच रिकग्निशन और वार्तालाप एजेंट (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर आधारित) का उपयोग AI के वृद्धि के उपयोग को दर्शाता है।”

दूसरा मार्ग प्रतिस्थापन है, जहाँ AI सिस्टम पूरी तरह से उन नौकरियों को बदल देता है जो पहले मानव द्वारा की जाती थीं। इस संदर्भ में, इस पद पर रोजगार पूरी तरह समाप्त हो जाता है, और कंपनी के दृष्टिकोण से, वेतन लागत को (आदर्श रूप से छोटे) नए आईटी बजट से बदला जाता है।

वृद्धि उन अस्पष्ट कार्यों के लिए अधिक उपयुक्त है जहाँ AI सिस्टम मानव की विशिष्ट क्षमताओं, जैसे अंतर्ज्ञान और सामान्य समझ, को पूरक बनाते हैं।

आईटी निवेश और बाजार रिटर्न

पिछले अध्ययनों ने दिखाया है कि आईटी निवेश स्टॉक रिटर्न को प्रभावित करते हैं और कंपनी के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं।

परिणामस्वरूप, स्टॉक बाजार आम तौर पर “सीखा” है कि आईटी बुनियादी ढाँचे में निवेश करने वाली कंपनी पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दें। यह प्रारंभ में AI के साथ भी सत्य था, क्योंकि कई कंपनियों ने उत्पादकता और विकास को बढ़ाने के लिए AI के तैनाती की घोषणा की।

अब, इस प्रक्रिया के कई वर्षों बाद, बाजार AI के उत्पादकता और रोजगार पर वास्तविक प्रभाव का अधिक विवेकी विश्लेषण करने लगे हैं।

बढ़ती चिंताएँ केवल उत्पादकता पर प्रभाव के बारे में नहीं हैं, बल्कि नैतिक चिंताओं के बारे में भी हैं। उदाहरण के तौर पर, AI पक्षपात को बढ़ा सकता है या रोजगार और वेतन को घटाकर सामाजिक असमानताओं को बढ़ा सकता है। कई AI सिस्टम की “ब्लैक बॉक्स” प्रकृति, जहाँ निर्णय‑निर्माण प्रक्रिया पूरी तरह अस्पष्ट होती है, इस जोखिम को और बढ़ाती है।

“स्वचालन में AI निवेश पर ज़ोर देने वाली कंपनियों के मामले में, AI सिस्टम स्वतंत्र रूप से काम करता है और इस प्रकार सिस्टम अनियंत्रित रह जाता है जिससे अनियंत्रित नैतिक समस्याएँ उत्पन्न होती हैं। यह AI के प्रति नकारात्मक धारणा बना सकता है। इसलिए, स्वचालन में AI अपनाने से उत्पन्न नैतिकता के बारे में राय AI‑सक्षम स्वचालन के संभावित लाभों की धारणा को कम कर सकती है।”

AI घोषणाएँ & स्टॉक बाजार

AI निवेशों का मूल्यांकन

अध्ययन ने 2010‑2023 के दौरान U.S. सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों द्वारा AI पर किए गए घोषणाओं का विश्लेषण किया, LexisNexis डेटा का उपयोग करके।

1,006 घोषणाओं में से, शोधकर्ताओं ने उन घोषणाओं को बाहर कर दिया जो अन्य प्रभावों से अत्यधिक जुड़ी होने की संभावना रखती थीं, जैसे कि जब किसी विलय, अधिग्रहण, डिवेस्टमेंट या CEO परिवर्तन का AI निवेश घोषणा के आसपास 14 ट्रेडिंग‑डे इवेंट विंडो में होना। अंततः, उन्होंने U.S. सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों की 403 विशिष्ट AI घोषणाओं द्वारा उत्पन्न बाजार रिटर्न का विश्लेषण किया।

इन घोषणाओं का बाद में उनके सामग्री के लिए विश्लेषण किया गया जो रोजगार से संबंधित विषयों से जुड़ी थीं और जो AI की धारणा को प्रभावित करने की संभावना रखती थीं।

“प्रत्येक निवेशक के ट्वीट के लिए, हमने एक Python प्रोग्राम का उपयोग करके नैतिकता, छंटनी और भर्ती से संबंधित कीवर्ड वाले वाक्यों को निकाला। पूरे पेपर में, “नैतिकता के बारे में राय,” “छंटनी के बारे में राय,” और “भर्ती के बारे में राय” का अर्थ है घोषणा के आसपास के ट्वीट्स में प्रत्येक विषय पर चर्चा का स्वर।”

अध्ययन ने AI कार्यान्वयन की घोषणा के बाद वित्तीय रिटर्न की जाँच की। ध्यान बाजार की त्वरित प्रतिक्रियाओं पर नहीं, बल्कि कई महीनों बाद स्टॉक कीमत पर प्रभाव पर था।

“हम AI निवेश के सार्वजनिक रूप से घोषित होने वाले दिन से एक‑वर्ष की खरीद‑और‑धारण असामान्य रिटर्न (BHAR) का उपयोग करते हैं।”

AI का बाजारों पर प्रभाव

इस अध्ययन की पहली खोज यह है कि 2010‑2016 अवधि में AI और गैर‑AI IT घोषणाओं के बीच औसत संयोजित दैनिक रिटर्न में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। यह समझ में आता है क्योंकि इस अवधि में AI अपने प्रारंभिक चरण में था और मौजूदा कार्यबल को बढ़ाने वाले अन्य IT सिस्टमों के समान था।

इसके विपरीत, 2017‑2023 अवधि में AI कंपनियों के औसत संयोजित दैनिक रिटर्न गैर‑AI IT कंपनियों की तुलना में काफी अधिक हैं। यह निवेशकों के AI के प्रति बढ़ते सकारात्मक दृष्टिकोण और इसकी उत्पादकता तथा विशिष्ट स्टॉक की संभावनाओं पर भविष्य के प्रभाव को दर्शाता है।

अध्ययन ने पाया कि स्वचालन पर ज़ोर, वृद्धि पर ज़ोर, और भर्ती के बारे में सकारात्मक सार्वजनिक चर्चा दीर्घकालिक असामान्य रिटर्न को मजबूत करती है। इसके विपरीत, नैतिकता और छंटनी के बारे में अधिक नकारात्मक चर्चा कमजोर रिटर्न से जुड़ी हुई है।

“स्वचालन और वृद्धि दोनों पर ज़ोर, तथा भर्ती के बारे में राय, BHAR के साथ सकारात्मक रूप से जुड़ी हैं, जबकि नैतिकता और छंटनी के बारे में राय BHAR के साथ नकारात्मक रूप से जुड़ी हैं।”

स्रोत: The Journal of Strategic Information Systems

निवेश के मुख्य बिंदु

AI को अक्सर मानव‑समान माना जाता है, अर्थात लोग इसमें मानव विशेषताएँ, इरादे या क्षमताएँ मानते हैं। यह एक लाभ है, क्योंकि यह अन्य IT नवाचारों से ऐसे कार्य कर सकता है जो संभव नहीं होते, लेकिन यह जोखिम भी है, क्योंकि इसे अब वास्तविक मानवों के प्रतिस्पर्धी के रूप में देखा जाता है, न कि केवल कर्मचारियों के लिए शक्ति‑वृद्धि के रूप में।

इस कारण कई लोग AI को नैतिक चिंताओं और नौकरी विस्थापन के डर से जोड़ते हैं।

इसलिए AI के प्रभावों को AI निवेशों के साथ जोड़ने से बाजार की धारणा और स्टॉक कीमतों पर परिणाम बदल सकते हैं।

स्वचालन‑उन्मुख और वृद्धि‑उन्मुख AI घोषणाएँ दीर्घकालिक असामान्य रिटर्न के साथ सकारात्मक रूप से जुड़ी थीं। हालांकि, ये संबंध सार्वजनिक चर्चा के साथ बदलते हैं, विशेषकर जब स्वचालन को नैतिक चिंताओं, छंटनी या भर्ती के साथ चर्चा किया जाता है।

“जब AI निवेश स्वचालन पर ज़ोर देता है, तो दीर्घकालिक असामान्य रिटर्न के साथ सकारात्मक संबंध कमजोर हो जाता है जब सार्वजनिक राय नैतिकता और छंटनी के बारे में अधिक नकारात्मक हो जाती है, लेकिन सार्वजनिक राय भर्ती के बारे में अधिक सकारात्मक होने पर यह मजबूत हो जाता है।”

सार्वजनिक धारणा का एक स्पष्टीकरण यह है कि बाजार AI द्वारा दक्षता सुधार के कारण हुई छंटनी और वित्तीय कठिनाइयों के कारण हुई छंटनी में अंतर नहीं कर पाते। और यह प्रतिक्रिया आंशिक रूप से उचित हो सकती है, क्योंकि किसी भी कंपनी के लिए मंदी के दौरान AI को कर्मचारियों की कटौती का कारण बनाना आकर्षक हो सकता है।

और निश्चित रूप से, AI निवेशों को निवेशित प्रयास और पूँजी पर सकारात्मक रिटर्न मिलने की गारंटी नहीं है।

इसलिए AI घोषणाओं के साथ, निवेशक केवल तकनीक की संभावनाओं का ही नहीं, बल्कि कार्यान्वयन की विश्वसनीयता, श्रम परिणाम, नियामक जोखिम, और क्या निवेश के पास राजस्व या दक्षता लाभ की संभावित राह है, इसका भी मूल्यांकन करते हैं।

अध्ययन यह नहीं कहता कि केवल “AI” को कॉर्पोरेट रणनीति में जोड़ने से मूल्यांकन प्रीमियम सुनिश्चित होता है। बल्कि यह दर्शाता है कि दीर्घकालिक बाजार परिणाम partly इस बात पर निर्भर करते हैं कि निवेश का उद्देश्य क्या है और उसके कार्यबल और नैतिक प्रभावों के आसपास की सार्वजनिक चर्चा क्या है। क्योंकि डेटा सेट 2023 में समाप्त होता है, यह एक महत्वपूर्ण खुला प्रश्न बना रहता है कि क्या निवेशकों ने बाद के जनरेटिव और एजेंटिक AI निवेश चक्र में और अधिक चयनात्मकता दिखाई है।

AI अनुप्रयोगों में निवेश

RELX PLC

AI को लागू करना रिटर्न की गारंटी नहीं देता। सबसे मजबूत व्यावसायिक मामलों में AI खर्च को स्वामित्व वाली जानकारी, स्थापित ग्राहक संबंधों, और मापने योग्य मोनेटाइजेशन पथ वाले उत्पादों से जोड़ा जाता है।

AI के लिए उपयोगी ऐसा डेटाबेस का एक अच्छा उदाहरण RELX है, जो पेशेवर और व्यावसायिक ग्राहकों के लिए सूचना‑आधारित विश्लेषण और निर्णय उपकरणों का वैश्विक प्रदाता है। इसके 37,000 कर्मचारी 180 से अधिक देशों में ग्राहकों की सेवा करते हैं। कंपनी का पूर्व नाम Reed Elsevier था और यह एक प्रमुख वैज्ञानिक प्रकाशन प्रकाशक है। 1990‑2010 के दशकों में, कंपनी ने अपने डेटा व्यवसाय को आपूर्ति श्रृंखला, ऑनलाइन आईडी, नियामक जोखिम, मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी, कानून प्रवर्तन आदि में विस्तारित करने के लिए कई अधिग्रहण किए।

कंपनी का मुख्य व्यवसाय चार विभिन्न खंडों में विभाजित है।

पहला भाग जोखिम है, सार्वजनिक और उद्योग-विशिष्ट सामग्री को उन्नत प्रौद्योगिकी और एल्गोरिदम के साथ उपयोग करके जोखिम का आकलन और भविष्यवाणी करता है।

स्रोत: RELX

एक अन्य खंड कंपनी की प्रकाशन का ऐतिहासिक केंद्र है: वैज्ञानिक, तकनीकी और चिकित्सा डेटा एवं प्रकाशन, जिनमें सबसे प्रतिष्ठित प्रकाशन संभवतः मेडिकल जर्नल The Lancet है।

तीसरा खंड कानूनी डेटा और सलाह है, जो इसके LexisNexis Legal & Professional शाखा के माध्यम से प्रदान किया जाता है।

“हम वकीलों को मामलों में जीत हासिल करने, अपने कार्य को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने, अपने ग्राहकों को बेहतर सेवा देने, और उन्नत विश्लेषण और नवीनतम, अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल है, को लागू करके उनके अभ्यास को बढ़ाने में मदद करते हैं। हम कंपनियों को उनके बाजार को बेहतर समझने और प्रासंगिक समाचारों की निगरानी करने में सहायता करते हैं।”

अंतिम खंड प्रदर्शनी है, जिसमें RELX “सामना-सामना कार्यक्रमों और डिजिटल उपकरणों के माध्यम से नवाचार को सक्षम करने और विश्व भर में स्थानीय बाजारों और राष्ट्रीय अर्थव्यवस्थाओं के आर्थिक विकास का समर्थन करने” का उपयोग करता है। इस खंड को कंपनी की अन्य शाखाओं के व्यापक नेटवर्क और प्रतिष्ठा द्वारा समर्थन मिलता है।

कुल मिलाकर, RELX केवल अपने व्यवसाय के व्यक्तिगत उप-सेक्शन नहीं है, बल्कि एक डेटा-प्रथम कंपनी है जो सटीक, वैज्ञानिक एवं पेशेवर जानकारी पर एक सदी से अधिक के फोकस के साथ निर्मित हुई है।

यह इसे डेटा-चालित युग में फलने-फूलने योग्य व्यवसायों का एक अच्छा उदाहरण बनाता है, जहाँ AI कंपनियाँ हमेशा प्रीमियम-गुणवत्ता वाले डेटा के अधिक स्रोतों की तलाश में रहती हैं।

निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण बात यह है कि यह स्वामित्व डेटा मोआट अब कंपनी की अपनी जनरेटिव और एजेंटिक AI द्वारा कानूनी, जोखिम भविष्यवाणी और वैज्ञानिक गतिविधियों में विश्वसनीय सेवाएँ प्रदान करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।

नवीनतम RELX PLC (REL) स्टॉक समाचार और विकास

उद्धृत अध्ययन

^{1. अनकर अरोरा और राजीव साहबर्वाल। क्या नैतिकता, छंटनी और भर्ती के बारे में सार्वजनिक राय AI निवेश घोषणाओं पर स्टॉक‑मार्केट की प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करती है? 2010‑2023 के अंतर्दृष्टि। The Journal of Strategic Information Systems। खंड 35, अंक 4, दिसंबर 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}