कंपनियां यह तय करने की आवश्यकता का सामना कर रही हैं: अपनी खुद की प्रणालियाँ बनाना, तैयार समाधान खरीदना, या दोनों विकल्पों को मिलाने वाला एक हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाना। तैयार प्लेटफॉर्म सिद्ध कार्यक्षमता और कार्यान्वयन की गति प्रदान करते हैं, जबकि व्यक्तिगत रूप से विकसित समाधान उच्च स्तर के नियंत्रण और अनुकूलन प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। बड़ी कंपनियां तेजी से हाइब्रिड रणनीति चुन रही हैं, स्केलेबल सिस्टम बनाने के लिए विशेष भागीदारों के साथ सहयोग कर रही हैं।
BBD सॉफ़्टवेयर के सीईओ मैथ्यू बर्नार्ड बताते हैं कि ग्राहक सक्रिय प्रयोग और सीखने के चरण में हैं। वह इस बात पर जोर देते हैं कि परिवर्तन की गति इतनी तेज़ है कि दो सप्ताह पहले प्राप्त ज्ञान दो सप्ताह में पुराना हो सकता है, और कंपनी इस प्रक्रिया से अलग नहीं रह सकती।
इस प्रश्न का कोई सार्वभौमिक उत्तर नहीं है; सही चुनाव संदर्भ, नियामक आवश्यकताओं और वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाने में प्रौद्योगिकी की क्षमता सहित कई कारकों पर निर्भर करता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बदौलत, सॉफ्टवेयर विकास के लिए बाधाएं काफी कम हो गई हैं। संगठन अब ओपन-सोर्स मॉडल को अनुकूलित कर सकते हैं और त्वरित प्रोटोटाइपिंग और पुनरावृत्तियों के लिए विकास में एआई सहायता लागू कर सकते हैं। 'वाइब कोडिंग' नामक तकनीक, जिसमें डेवलपर्स एप्लिकेशन उत्पन्न करने और परिष्कृत करने के लिए एआई टूल को प्राकृतिक भाषा प्रश्नों का उपयोग करते हैं, उन परियोजनाओं को संभव बना चुकी है जिन्हें पहले बहुत महंगा या लंबा माना जाता था।
वित्तीय सेवाओं के क्षेत्र में, यह पुरानी प्रणालियों के आधुनिकीकरण की अर्थव्यवस्था को भी बदल रहा है। बर्नार्ड उन Cobol सिस्टम के उदाहरण देते हैं जिनका बैंकों में अभी भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। कई वर्षों तक चलने वाली रीफैक्टरिंग की आवश्यकता वाली परियोजनाएं अधिक यथार्थवादी हो जाती हैं। उनके अनुसार, ग्राहकों को दिए गए कुछ अनुमान तीन साल पहले की तुलना में आधे सस्ते हैं।
अनकन्वेंशनल वेंचर्स की संस्थापक और पुस्तक बैंकिंग ऑन (आर्टिफिशियल) इंटेलिजेंस की लेखिका थियोडोरा लाउ का तर्क है कि यह बदलाव सॉफ्टवेयर विक्रेताओं को मूल्य निर्धारण पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर करेगा, क्योंकि संगठनों को अक्सर SaaS उत्पाद की केवल एक हिस्से की कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है।
हालांकि, तेज और सस्ती निर्माण जटिलताओं को दूर नहीं करता है जो कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर को कार्य वातावरण में लाने से जुड़ी हैं। व्यक्तिगत विकास को अभी भी प्रबंधन, रखरखाव और सुरक्षा की आवश्यकता होती है। वित्तीय क्षेत्र में सटीकता एक पूर्ण आवश्यक शर्त है।
बर्नार्ड बताते हैं कि SaaS प्लेटफॉर्म में संचित ज्ञान और बौद्धिक संपदा होती है जिसे केवल तेज़ कोडिंग के माध्यम से फिर से बनाया नहीं जा सकता है। लाउ इस बात से सहमत हैं, इस बात पर जोर देते हुए कि लोगों के पैसे और नियामकों के साथ काम करते समय 10% त्रुटि की गुंजाइश अस्वीकार्य है - 100% सटीकता की आवश्यकता होती है।
अनुकूलन के पक्ष में सबसे मजबूत तर्क उन क्षेत्रों में हो सकता है जहां संगठन वास्तव में अलग दिखना चाहते हैं। बर्नार्ड और लाउ का मानना है कि भुगतान और लेखांकन जैसी अत्यधिक विनियमित मुख्य प्रणालियाँ मानकीकृत रहेंगी। ग्राहक इंटरफेस नवाचार के लिए अधिक अवसर प्रदान करते हैं।
बर्नार्ड कंपनियों को यह परिभाषित करने की सलाह देते हैं कि वे तकनीकी लाभ कहाँ देखते हैं। वह जोड़ते हैं कि कंपनियाँ कुछ अनूठा करने का तरीका खोज रही हैं जो प्रतिस्पर्धियों ने नहीं किया है, और यह अक्सर फ्रंट-एंड ग्राहक इंटरैक्शन में होता है, न कि अंतरराष्ट्रीय मानकों पर आधारित बैकएंड अकाउंटिंग सिस्टम में।
बर्नार्ड के अनुसार, समाधान का पहला 90% हिस्सा जल्दी बनाया जा सकता है, लेकिन मुख्य काम अंतिम 10% में केंद्रित होता है: कार्य वातावरण में संचालन, स्केलिंग, समर्थन और रखरखाव। लाउ मानव निरीक्षण की आवश्यकता के संबंध में समान तर्क देती हैं। हालांकि एआई दस्तावेज़ों से संबंधित प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है या ऋण निर्णयों में मदद कर सकता है, संगठनों को इन निर्णयों की प्रक्रिया को ट्रैक करने में सक्षम होना चाहिए।
अगला बड़ा बदलाव एजेंटिक सिस्टम की ओर है। जैसे-जैसे एआई विकास और निर्णय लेने में एकीकृत होता है, संगठनों को छिटपुट प्रयोगों से प्रबंधनीयता, पुनरुत्पादन क्षमता और जवाबदेही सुनिश्चित करने की ओर बढ़ना होगा। नियामक पहले से ही इस पर अधिक ध्यान दे रहे हैं। यूरोपीय संघ का एआई निर्देश उच्च जोखिम वाले सिस्टम पर सख्त दायित्व डालता है, जबकि अमेरिका और यूके विभिन्न दृष्टिकोण अपनाते हैं।
लाउ एजेंटिक वाणिज्य बढ़ने के साथ ऑडिट ट्रेल्स, व्याख्या योग्य परिणामों और जोखिम में कमी के प्रमाण के लिए बढ़ती मांगों की उम्मीद करती हैं। इसके अलावा, कंपनियों को यह जानने की आवश्यकता होगी कि कौन सा एजेंट लेनदेन शुरू करता है, उसे क्या अधिकार दिए गए हैं और उसकी जांच कैसे की जाती है। बर्नार्ड बताते हैं कि परिवर्तनों की गति के कारण दीर्घकालिक आत्मविश्वास मुश्किल है। उनका मानना है कि तिमाही दर तिमाही आगे बढ़ना बेहतर है, लगातार सीखना और विकसित होना। BBD विशिष्ट एआई एजेंटों के साथ प्रयोग कर रहा है जो डेवलपर्स, बिजनेस एनालिस्ट और प्रोजेक्ट मैनेजर के काम के तत्वों को दोहराने में सक्षम हैं। बर्नार्ड निष्कर्ष निकालते हैं कि इन एजेंटों को विभिन्न कार्यों को निष्पादित करने के लिए ऑर्केस्ट्रेट किया जाता है, और यह बहुत सावधानी से किया जाता है, क्योंकि उद्यम स्तर पर केवल उच्च सटीकता स्वीकार्य है।
गाजियाबाद और जेवर के बीच नामो भारत RRTS कॉरिडोर के संबंध में एक बड़ी घोषणा की गई है। NCRTC ने इस 72.44 किलोमीटर लंबे कॉरिडोर पर बनने वाले स्टेशनों के नाम जारी किए हैं।
प्रस्तावित स्टेशनों में गाजियाबाद, ग्रेटर नोएडा और अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा नोएडा शामिल हैं। NCRTC ने स्पष्ट किया कि नामो भारत मार्ग पर 11 स्टेशन होंगे, जबकि इसी खंड पर बनने वाली मेट्रो में 18 स्टेशन प्रस्तावित हैं।
इस बुनियादी ढांचे की बदौलत यात्री रीजनल हाई-स्पीड ट्रेन और लोकल मेट्रो दोनों से गाजियाबाद, नोएडा और जेवर हवाई अड्डे के बीच यात्रा कर सकेंगे।
NCRTC, या रीजनल नेशनल कैपिटल ट्रांसपोर्ट कॉर्पोरेशन, दिल्ली-NCR में RRTS कॉरिडोर के विकास और संचालन के लिए जिम्मेदार सरकारी कंपनी है। हालांकि, एक अधिकारी ने बताया कि यह कॉरिडोर अभी भी विस्तृत परियोजना रिपोर्ट (DPR) चरण में है।
इस मार्ग के लिए नामो भारत के लिए 11 स्टेशनों को सूचीबद्ध किया गया है: गाजियाबाद साउथ, ग्रेटर नोएडा सेक्टर 2, ग्रेटर नोएडा सेक्टर 3, ग्रेटर नोएडा सेक्टर 12, सूरजपुर, अल्फा-I, इकोटेक-VI, दंकाउर, YEIDA नॉर्थ (सेक्टर 18), YEIDA सेंट्रल (सेक्टर 21) और अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा नोएडा।
इस मार्ग पर बनने वाले 18 स्टेशनों के नाम भी प्रस्तुत किए गए हैं: सिद्धार्थ विहार, ग्रेटर नोएडा सेक्टर 16सी, इकोटेक 12, ग्रेटर नोएडा वेस्ट (सेक्टर 4), ग्रेटर नोएडा सेक्टर 10, ज्ञान पार्क V, पुलिस लाइन सूरजपुर, इकोटेक-2, ज्ञान पार्क III, ओमेगा-II, फाइ-III, इकोटेक-1ई, इकोटेक VIII, दादूपुर, जुनेडपुर, YEDA सेक्टर 17, YEDA सेक्टर 15 और YEDA सेक्टर 33।
यह योजना है कि इस कॉरिडोर पर ट्रेनें 180 किमी/घंटा की गति से चलेंगी, जिससे गाजियाबाद, नोएडा और अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा नोएडा के बीच यात्रा का समय लगभग 40-50 मिनट तक कम होने की उम्मीद है।
अधिकारी ने उल्लेख किया कि इस परियोजना का उद्देश्य गाजियाबाद को ग्रेटर नोएडा, यमुना एक्सप्रेसवे क्षेत्र और भविष्य के नोएडा हवाई अड्डे से जोड़कर पूरे राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र की परिवहन पहुंच को मजबूत करना है। निर्माण पूरा होने के बाद, यह कॉरिडोर गाजियाबाद, नोएडा और अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डा नोएडा के बीच यात्रा करने वाले यात्रियों के लिए सार्वजनिक परिवहन का एक अतिरिक्त विकल्प प्रदान करेगा, जिससे रास्ते में कई आवासीय, वाणिज्यिक और विकसित बुनियादी ढांचा केंद्रों के साथ कनेक्टिविटी में सुधार होगा।
एक कार्य समूह, जिसमें ताशकंद के मुख्य परिवहन विकास और सड़क परिवहन बुनियादी ढांचा निदेशालय, अंतर-विभागीय परिचालन मुख्यालय और JSC 'तोशशाहार्ट्रांसखिज़मैट' के प्रतिनिधि शामिल थे, ने राजधानी की परिवहन बुनियादी ढांचे की सुविधाओं का निरीक्षण किया।
जांच के हिस्से के रूप में, विशेषज्ञों ने यात्रियों के लिए भूनिर्माण के स्तर और रहने की स्थिति का आकलन करने के लिए फ़र्गोन यूली स्ट्रीट पर स्थित बस स्टॉपों का विस्तार से अध्ययन किया। इसके बाद समिति पहले बस पार्क गई, जहां वाहनों की तकनीकी स्थिति और बसों की सेवा व्यवस्था का मूल्यांकन किया गया। जिम्मेदार कर्मचारियों को पाई गई कमियों को तुरंत दूर करने के संबंध में निर्देश दिए गए।
निरीक्षण के दौरान 'अवीआसोज़लार' नामक अंतिम स्टॉपेज पॉइंट की भी जांच की गई। यह दौरा शोता रुस्तवेली स्ट्रीट पर समाप्त हुआ, जहां BRT के लिए समर्पित लेन के विस्तार पर निर्माण कार्य चल रहा है। विशेषज्ञों ने निर्माणाधीन स्थलों का निरीक्षण किया और सार्वजनिक परिवहन के सुरक्षित और सुविधाजनक संचालन को सुनिश्चित करने के उद्देश्य से कार्यों की पहचान की।
कोडरैबिट ने सीरीज़ सी फंडिंग राउंड में सफलतापूर्वक $143 मिलियन जुटाए, जिससे इसका मूल्यांकन $1.5 बिलियन हो गया। इस दौर में एटोमिको और स्मैश कैपिटल ने संयुक्त लीड के रूप में भाग लिया। नए निवेशकों में बीएमडब्ल्यू आई वेंचर्स, डेटाडॉग, हर्टल कैलाघान और साइनवेव वेंचर्स भी शामिल हैं। मौजूदा निवेशकों, जिनमें सीआरवी, स्केल वेंचर पार्टनर्स और फ्लेक्स कैपिटल शामिल हैं, ने भी इस सौदे का समर्थन किया।
यह फंडिंग कोडरैबिट द्वारा $60 मिलियन जुटाने के एक साल से भी कम समय बाद प्राप्त हुई है। कंपनी ने बताया कि पिछले वर्ष की तुलना में उसका राजस्व पांच गुना से अधिक बढ़ गया है। वर्तमान में, कोडरैबिट 17,000 ग्राहकों के लिए प्रति सप्ताह दो मिलियन से अधिक कोड समीक्षाएं कर रहा है, जिनमें एडयेन, बीएमडब्ल्यू, इंडीड, जेफ्रॉग, एनवीडिया और ट्रिवागो जैसी कंपनियां शामिल हैं।
प्राप्त पूंजी का उपयोग कंपनी के अंतरराष्ट्रीय विस्तार को गति देने और उत्पाद अनुसंधान एवं विकास पर खर्च बढ़ाने के लिए किया जाएगा। कोडरैबिट ओपन-सोर्स परियोजनाओं के समर्थन में $10 मिलियन से अधिक निवेश करने की योजना बना रही है, जिससे सहायक परियोजनाओं के लिए AI समीक्षा और एजेंटों तक मुफ्त पहुंच बनी रहेगी।
AI कोडिंग उपकरण इंजीनियरिंग टीमों को अभूतपूर्व गति से सॉफ्टवेयर बनाने की अनुमति देते हैं, क्योंकि डेवलपर्स कोड उत्पन्न कर सकते हैं, पुल अनुरोध (pull requests) बना सकते हैं और समस्याओं को बहुत तेज़ी से ठीक कर सकते हैं। फिर भी, हर किए गए परिवर्तन को परिचालन में जाने से पहले परीक्षण, सत्यापन और उचित प्रबंधन की आवश्यकता होती है।
कोडरैबिट का दावा है कि यह बदलाव सॉफ्टवेयर संगठनों में विकास प्रबंधन के तरीकों को बदल रहा है। पारंपरिक कार्य ट्रैकर नियोजित कार्य और डेवलपर-संचालित निष्पादन के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे। हालांकि, AI-आधारित विकास कोड को पूरी तरह से सहमति बनने से पहले ही प्रकट करने की अनुमति देता है।
यह पुल अनुरोध को एक महत्वपूर्ण नियंत्रण बिंदु बनाता है। कोडरैबिट के सीईओ, हार्जोट गिल ने टिप्पणी की: 'कोडिंग नाटकीय रूप से आसान हो गई है। इसकी गुणवत्ता की जांच करना अभी भी कठिन है।' उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि AI द्वारा बनाए गए परिवर्तनों को भी उत्पादन वातावरण में जारी करने से पहले स्वतंत्र रूप से सत्यापित करने की आवश्यकता होती है।
कोडरैबिट का लक्ष्य मानव और एजेंटों दोनों द्वारा बनाए गए सॉफ़्टवेयर के लिए यह स्तर का नियंत्रण प्रदान करना है। प्लेटफ़ॉर्म रिपॉजिटरी के संदर्भ, संगठनात्मक मानकों और परीक्षण प्रमाणों का उपयोग करके परिवर्तनों का विश्लेषण करता है। सिस्टम अतिरिक्त ध्यान देने योग्य प्रभाव दायरे और वास्तुशिल्प निर्भरताओं को भी इंगित करता है।
नवीनतम फंडिंग घोषणा के साथ, कोडरैबिट ने एजेंटिक चेंज मैनेजमेंट (Agentic Change Management) सिस्टम पेश किया। यह सिस्टम AI समीक्षा क्षमताओं का विस्तार करता है, जिसमें प्राथमिकता देना, व्याख्या करना और कोड सुरक्षा की निरंतर निगरानी शामिल है।
इसका उद्देश्य इंजीनियरिंग टीमों को यह समझने में मदद करना है कि किन विशिष्ट परिवर्तनों पर ध्यान देने की आवश्यकता है। कोडरैबिट ट्राइएज टूल मूल्य, तात्कालिकता और जोखिम के आधार पर आने वाले पुल अनुरोधों को रैंक करता है। यह कार्य को रूट करने से पहले समीक्षक की निर्भरताओं, तत्परता और उपयुक्तता पर भी विचार करता है। कम जोखिम वाले परिवर्तन स्वचालित वर्कफ़्लो के माध्यम से आगे बढ़ सकते हैं, जबकि जटिल परिवर्तनों को मानव समीक्षकों के पास भेजा जाता है। कोडरैबिट चेंज स्टैक सॉफ्टवेयर में परिवर्तनों और उनके संभावित प्रभाव की गहरी व्याख्या प्रदान करता है, अनुबंधों, डोमेन व्यवहार, एकीकरणों, परीक्षणों और रिपॉजिटरी के बीच माइग्रेशन का विश्लेषण करता है।
कोडरैबिट अपने AI-सक्षम उत्पाद के साथ सुरक्षा क्षेत्र में भी अपनी उपस्थिति का विस्तार कर रहा है। यह सिस्टम लगातार उत्पादन कोड को कमजोरियों और उभरते जोखिमों के लिए स्कैन करता है। यह पुल अनुरोधों के माध्यम से सुधार की सिफारिश करने से पहले कोड प्रमाणों के आधार पर पाए गए मुद्दों की जाँच करता है। यह दृष्टिकोण उन कमजोरियों को लक्षित करता है जिन्हें पारंपरिक नियम-आधारित उपकरण नहीं पहचान सकते हैं, जिसमें प्राधिकरण बायपास, असुरक्षित ऑब्जेक्ट लिंक और व्यावसायिक तर्क त्रुटियां शामिल हैं। कंपनी का मानना है कि जैसे-जैसे AI अधिक सॉफ्टवेयर उत्पन्न करेगा, निरंतर निगरानी अधिक महत्वपूर्ण होती जाएगी।
अंतिम फंडिंग कोडरैबिट की अंतरराष्ट्रीय विस्तार रणनीति का भी समर्थन करेगी। हाल ही में कंपनी ने यूरोप में कॉर्पोरेट ग्राहकों की सेवा के लिए लंदन में एक कार्यालय खोला है और यूरोप, जापान और अन्य एशियाई बाजारों में आगे विस्तार की योजना बना रही है। एटोमिको के भागीदार लुका आइज़ेनस्टेकन कोडरैबिट के निदेशक मंडल में शामिल होंगे। उन्होंने कहा कि AI-जनरेटेड सॉफ़्टवेयर के लिए स्वतंत्र शासन की अवसंरचना अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। कोडरैबिट का मानना है कि उसका मॉडल-एग्नोस्टिक दृष्टिकोण संगठनों को AI को अपनाने की गति तेज होने पर भी सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता बनाए रखने में मदद करेगा।
