यह सर्वेक्षण एक ऐसा कार्यबल दिखाता है जिसने उत्साहपूर्वक जनरेटिव AI को अपनाया है, लेकिन साथ ही एक स्पष्ट विभाजन भी उजागर करता है: जहां समग्र रूप से AI को अपनाने की दर बहुत अधिक है, वहीं गहरे और परिवर्तनकारी उपयोग सीमित हैं, और कनिष्ठ कर्मचारियों पर AI-संचालित कार्यस्थल में अपने भविष्य को लेकर चिंता का भारी बोझ है ।

AI अपनाने का अंतर: हांगकांग बनाम दुनिया

72.7% का मुख्य आंकड़ा ही काफी चौंकाने वाला है । कुछ रिपोर्ट्स इसे लगभग 73% भी बताती हैं । लेकिन वैश्विक परिदृश्य से तुलना करने पर यह और भी नाटकीय हो जाता है। HKUST अध्ययन 2025 के KPMG अध्ययन का हवाला देते हुए बताता है कि वैश्विक औसत मात्र 31% है, जिसका अर्थ है कि हांगकांग की दर अंतरराष्ट्रीय मानकों से दोगुनी से अधिक है । यह हांगकांग को दैनिक कार्यों में AI को एकीकृत करने के मामले में अधिकांश विकसित अर्थव्यवस्थाओं से काफी आगे रखता है ।

सबसे आम जनरेटिव AI टूल और उनके प्राथमिक उपयोग

AI का उपयोग करने वालों में, ChatGPT, Microsoft Copilot और Gemini सबसे अधिक अपनाए जाने वाले टूल हैं ।

ये टूल मुख्य रूप से तीन मुख्य उत्पादकता कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं :

• दस्तावेज़ तैयार करना और व्यवस्थित करना — सबसे आम उपयोग।
• जानकारी सारांशित करना और उसका विश्लेषण करना — दूसरा सबसे आम उपयोग, जो श्रमिकों को बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करने में मदद करता है।
• रचनात्मक सामग्री कार्यों में सहायता करना — जिसमें विचार-मंथन और नवाचार शामिल है।

यह पैटर्न दर्शाता है कि हांगकांग में AI को अपनाना विशेष या तकनीकी रूप से जटिल अनुप्रयोगों के बजाय बहुउद्देशीय, टेक्स्ट-आधारित कार्यों पर केंद्रित है ।

उन्नत AI को अपनाना: अप्रयुक्त क्षमता

जहां शुरुआती दत्तक ग्रहण दर अधिक है, वहीं सर्वेक्षण अधिक परिष्कृत उपयोगों के मामले में एक महत्वपूर्ण गिरावट को उजागर करता है। केवल लगभग एक-चौथाई (25%) उत्तरदाता नियमित रूप से उन्नत AI अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं । इनमें शामिल हैं:

• डेटा विश्लेषण — संरचित डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए AI का उपयोग।
• छवि और वीडियो निर्माण टूल — दृश्य सामग्री बनाना।
• एजेंटिक AI सिस्टम — AI जो न्यूनतम मानवीय निगरानी के साथ बहु-चरणीय कार्यों को निष्पादित कर सकता है ।

मूल और उन्नत उपयोग के बीच का यह अंतर एक ऐसे कार्यबल की ओर इशारा करता है जो AI को एक सहायक के रूप में उपयोग करने में सहज है, लेकिन अभी तक इसे रणनीतिक या तकनीकी कार्यों के मुख्य चालक के रूप में एकीकृत नहीं किया है । औपचारिक प्रशिक्षण की कमी एक योगदान कारक हो सकती है - HKUST के शोधकर्ताओं ने नोट किया कि लगभग 60% उत्तरदाताओं ने कोई AI प्रशिक्षण प्राप्त नहीं किया था ।

नौकरी की सुरक्षा को लेकर चिंता: कनिष्ठ बनाम वरिष्ठ कर्मचारी

सर्वेक्षण से पता चलता है कि AI के अपने करियर पर प्रभाव को लेकर श्रमिकों की भावनाओं में एक स्पष्ट पीढ़ीगत और पदानुक्रमित विभाजन है। आधे से अधिक कनिष्ठ-स्तर के कर्मचारियों ने चिंता व्यक्त की कि AI के व्यापक रूप से अपनाने से उनके कौशल का मूल्य कम हो सकता है । कनिष्ठ कर्मचारियों के बीच यह गहरी चिंता वरिष्ठ कर्मचारियों और प्रबंधन के विपरीत है ।

यह अंतर उपयोग पैटर्न से जुड़ा हुआ है: सर्वेक्षण में पाया गया कि व्यवसाय मालिक, पेशेवर और प्रबंधन कर्मी न केवल AI का अधिक बार उपयोग करते हैं, बल्कि अपनी भूमिकाओं पर इसके प्रभाव के बारे में कम चिंता भी व्यक्त करते हैं । वरिष्ठ पदों पर बैठे लोग AI द्वारा विस्थापित होने के बजाय इसके उपयोग को निर्देशित करने की अपनी क्षमता में अधिक सुरक्षित महसूस कर सकते हैं ।

यह निष्कर्ष संबंधित अध्ययनों में देखे गए व्यापक रुझानों के अनुरूप है। जून 2026 के मैकिन्से सर्वेक्षण में पाया गया कि जहां 90% से अधिक हांगकांग के व्हाइट-कॉलर AI उपयोगकर्ता प्रतिदिन तकनीक से जुड़ते हैं, वहीं केवल 14% अधिकारी नियमित उपयोगकर्ता हैं - जो अपने संगठनों के बाकी हिस्सों की तुलना में 4-5 गुना कम है । इससे पता चलता है कि जो लोग AI को लेकर सबसे अधिक चिंतित हैं, उनका इस बात पर सबसे कम प्रभाव हो सकता है कि इसे कैसे तैनात किया जाता है।

हांगकांग के कार्यबल के लिए इसका क्या अर्थ है

हांगकांग की AI ग्रहण दर इसके तकनीक-प्रेमी कार्यबल और प्रतिस्पर्धी व्यावसायिक वातावरण का एक प्रमाण है। हालांकि, डेटा असमान प्रगति की कहानी भी बताता है। उच्च बुनियादी ग्रहण दर, सीमित उन्नत उपयोग और कनिष्ठ कर्मचारियों के बीच महत्वपूर्ण चिंता के साथ सह-अस्तित्व में है।

आगे का रास्ता शायद प्रशिक्षण अंतर को संबोधित करने में निहित है। लगभग 60% श्रमिकों के पास औपचारिक AI प्रशिक्षण नहीं है, लक्षित कौशल विकास कार्यक्रम बुनियादी और उन्नत AI उपयोग के बीच के अंतर को पाटने में मदद कर सकते हैं, साथ ही नौकरी की सुरक्षा संबंधी चिंताओं को भी कम कर सकते हैं जो युवा, कम वरिष्ठ कर्मचारियों पर सबसे अधिक बोझ डालती हैं ।

यह सर्वेक्षण एक ऐसा कार्यबल दिखाता है जिसने उत्साहपूर्वक जनरेटिव AI को अपनाया है, लेकिन साथ ही एक स्पष्ट विभाजन भी उजागर करता है: जहां समग्र रूप से AI को अपनाने की दर बहुत अधिक है, वहीं गहरे और परिवर्तनकारी उपयोग सीमित हैं, और कनिष्ठ कर्मचारियों पर AI-संचालित कार्यस्थल में अपने भविष्य को लेकर चिंता का भारी बोझ है ।

AI अपनाने का अंतर: हांगकांग बनाम दुनिया

72.7% का मुख्य आंकड़ा ही काफी चौंकाने वाला है । कुछ रिपोर्ट्स इसे लगभग 73% भी बताती हैं । लेकिन वैश्विक परिदृश्य से तुलना करने पर यह और भी नाटकीय हो जाता है। HKUST अध्ययन 2025 के KPMG अध्ययन का हवाला देते हुए बताता है कि वैश्विक औसत मात्र 31% है, जिसका अर्थ है कि हांगकांग की दर अंतरराष्ट्रीय मानकों से दोगुनी से अधिक है । यह हांगकांग को दैनिक कार्यों में AI को एकीकृत करने के मामले में अधिकांश विकसित अर्थव्यवस्थाओं से काफी आगे रखता है ।

सबसे आम जनरेटिव AI टूल और उनके प्राथमिक उपयोग

AI का उपयोग करने वालों में, ChatGPT, Microsoft Copilot और Gemini सबसे अधिक अपनाए जाने वाले टूल हैं ।

ये टूल मुख्य रूप से तीन मुख्य उत्पादकता कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं :

• दस्तावेज़ तैयार करना और व्यवस्थित करना — सबसे आम उपयोग।
• जानकारी सारांशित करना और उसका विश्लेषण करना — दूसरा सबसे आम उपयोग, जो श्रमिकों को बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करने में मदद करता है।
• रचनात्मक सामग्री कार्यों में सहायता करना — जिसमें विचार-मंथन और नवाचार शामिल है।

यह पैटर्न दर्शाता है कि हांगकांग में AI को अपनाना विशेष या तकनीकी रूप से जटिल अनुप्रयोगों के बजाय बहुउद्देशीय, टेक्स्ट-आधारित कार्यों पर केंद्रित है ।

उन्नत AI को अपनाना: अप्रयुक्त क्षमता

जहां शुरुआती दत्तक ग्रहण दर अधिक है, वहीं सर्वेक्षण अधिक परिष्कृत उपयोगों के मामले में एक महत्वपूर्ण गिरावट को उजागर करता है। केवल लगभग एक-चौथाई (25%) उत्तरदाता नियमित रूप से उन्नत AI अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं । इनमें शामिल हैं:

• डेटा विश्लेषण — संरचित डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए AI का उपयोग।
• छवि और वीडियो निर्माण टूल — दृश्य सामग्री बनाना।
• एजेंटिक AI सिस्टम — AI जो न्यूनतम मानवीय निगरानी के साथ बहु-चरणीय कार्यों को निष्पादित कर सकता है ।

मूल और उन्नत उपयोग के बीच का यह अंतर एक ऐसे कार्यबल की ओर इशारा करता है जो AI को एक सहायक के रूप में उपयोग करने में सहज है, लेकिन अभी तक इसे रणनीतिक या तकनीकी कार्यों के मुख्य चालक के रूप में एकीकृत नहीं किया है । औपचारिक प्रशिक्षण की कमी एक योगदान कारक हो सकती है - HKUST के शोधकर्ताओं ने नोट किया कि लगभग 60% उत्तरदाताओं ने कोई AI प्रशिक्षण प्राप्त नहीं किया था ।

नौकरी की सुरक्षा को लेकर चिंता: कनिष्ठ बनाम वरिष्ठ कर्मचारी

सर्वेक्षण से पता चलता है कि AI के अपने करियर पर प्रभाव को लेकर श्रमिकों की भावनाओं में एक स्पष्ट पीढ़ीगत और पदानुक्रमित विभाजन है। आधे से अधिक कनिष्ठ-स्तर के कर्मचारियों ने चिंता व्यक्त की कि AI के व्यापक रूप से अपनाने से उनके कौशल का मूल्य कम हो सकता है । कनिष्ठ कर्मचारियों के बीच यह गहरी चिंता वरिष्ठ कर्मचारियों और प्रबंधन के विपरीत है ।

यह अंतर उपयोग पैटर्न से जुड़ा हुआ है: सर्वेक्षण में पाया गया कि व्यवसाय मालिक, पेशेवर और प्रबंधन कर्मी न केवल AI का अधिक बार उपयोग करते हैं, बल्कि अपनी भूमिकाओं पर इसके प्रभाव के बारे में कम चिंता भी व्यक्त करते हैं । वरिष्ठ पदों पर बैठे लोग AI द्वारा विस्थापित होने के बजाय इसके उपयोग को निर्देशित करने की अपनी क्षमता में अधिक सुरक्षित महसूस कर सकते हैं ।

यह निष्कर्ष संबंधित अध्ययनों में देखे गए व्यापक रुझानों के अनुरूप है। जून 2026 के मैकिन्से सर्वेक्षण में पाया गया कि जहां 90% से अधिक हांगकांग के व्हाइट-कॉलर AI उपयोगकर्ता प्रतिदिन तकनीक से जुड़ते हैं, वहीं केवल 14% अधिकारी नियमित उपयोगकर्ता हैं - जो अपने संगठनों के बाकी हिस्सों की तुलना में 4-5 गुना कम है । इससे पता चलता है कि जो लोग AI को लेकर सबसे अधिक चिंतित हैं, उनका इस बात पर सबसे कम प्रभाव हो सकता है कि इसे कैसे तैनात किया जाता है।

हांगकांग के कार्यबल के लिए इसका क्या अर्थ है

हांगकांग की AI ग्रहण दर इसके तकनीक-प्रेमी कार्यबल और प्रतिस्पर्धी व्यावसायिक वातावरण का एक प्रमाण है। हालांकि, डेटा असमान प्रगति की कहानी भी बताता है। उच्च बुनियादी ग्रहण दर, सीमित उन्नत उपयोग और कनिष्ठ कर्मचारियों के बीच महत्वपूर्ण चिंता के साथ सह-अस्तित्व में है।

आगे का रास्ता शायद प्रशिक्षण अंतर को संबोधित करने में निहित है। लगभग 60% श्रमिकों के पास औपचारिक AI प्रशिक्षण नहीं है, लक्षित कौशल विकास कार्यक्रम बुनियादी और उन्नत AI उपयोग के बीच के अंतर को पाटने में मदद कर सकते हैं, साथ ही नौकरी की सुरक्षा संबंधी चिंताओं को भी कम कर सकते हैं जो युवा, कम वरिष्ठ कर्मचारियों पर सबसे अधिक बोझ डालती हैं ।