लंबे समय तक, बड़ी कंपनियों में सॉफ्टवेयर विकास एक स्पष्ट विभाजन का पालन करता रहा है: व्यवसाय टीमें आवश्यकताओं को परिभाषित करती थीं, और केंद्रीकृत आईटी विभाग स्वयं सॉफ्टवेयर बनाने का काम करते थे। हालांकि, जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Gen AI), लो-कोड उपकरणों और एजेंट वर्कफ़्लो की तेजी से वृद्धि इस मॉडल को मौलिक रूप से बदल रही है।
देवस्पार्क्स हैदराबाद सम्मेलन में बोलते हुए, ईवाई जीडीएस में डिजिटल उत्पाद और सेवाओं के प्रमुख सुबिष राम ने उल्लेख किया कि कॉर्पोरेट क्षेत्र में समाधान वितरण तंत्र एक मूलभूत संरचनात्मक बदलाव से गुजर रहा है। वैश्विक संगठन ईवाई के भीतर दस वर्षों के स्वचालन अनुभव पर आधारित, जो अपने सदस्यों में 400,000 से अधिक कर्मचारियों का समर्थन करता है, राम ने इस बात पर जोर दिया कि इंजीनियरिंग टीमें अब अलग-थलग तकनीकी ब्लॉकों में कार्य नहीं कर सकती हैं।
राम ने टिप्पणी की: 'एक स्वायत्त आईटी टीम जो केवल सॉफ्टवेयर विकसित करती है, वह अब उतनी ध्यान देने योग्य नहीं है। इससे अधिक व्यवसाय पक्ष में चला जाता है। हमें ऐसे लोगों की आवश्यकता है जो व्यवसाय को समझते हों, जो व्यवसाय की भाषा बोल सकें और प्रौद्योगिकी को उसमें लागू कर सकें।'
कॉर्पोरेट जगत में स्वचालन का मार्ग लगभग दस साल पहले रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) के साथ शुरू हुआ था, जिसने बैक-ऑफिस के नियमित कार्यों को हल किया। समय के साथ नियम-आधारित RPA बुद्धिमान वर्कफ़्लो में विकसित हुआ और अब पूर्ण एजेंट एआई सिस्टम के स्तर पर पहुंच गया है जो वित्त, खरीद और मानव संसाधन जैसे एंड-टू-एंड व्यावसायिक कार्यों का प्रबंधन करते हैं।
Replit, Cursor और कंपनी द्वारा अनुमोदित copilots जैसे उपकरणों की व्यापक उपलब्धता के कारण, गैर-तकनीकी समूह विकास का जिम्मा ले रहे हैं। कर सलाहकार, मानव संसाधन प्रबंधक और वित्तीय विश्लेषक अब अक्सर आंतरिक उपकरणों के पहले संस्करण स्वयं बना रहे हैं।
राम ने टिप्पणी की: 'आज विकास का पहला संस्करण व्यवसाय की ओर से होता है। तकनीकी टीम के पास क्या आता है: क्या आप इसे स्केल करने में हमारी मदद कर सकते हैं? क्या आप इसे तैनात कर सकते हैं? क्या आप सुरक्षा परीक्षण कर सकते हैं?' यह बदलाव डेवलपर के मुख्य कार्य को बदल रहा है। निकट भविष्य में, व्यावसायिक विभाग बुनियादी प्रोटोटाइपिंग, परीक्षण और एआई की मदद से त्रुटि सुधार करेंगे। बदले में, इंजीनियरिंग समुदाय सिस्टम आर्किटेक्चर, एकीकरण, प्रबंधन और एंटरप्राइज-स्तरीय स्केलेबिलिटी के लिए जिम्मेदार होगा।
प्रयोगों की तीव्र वृद्धि के बावजूद, राम ने निगमों में एआई को अपनाने पर एक ईमानदार दृष्टिकोण प्रस्तुत किया: स्पष्ट निवेश पर रिटर्न (ROI) की गणना अभी भी एक गंभीर बाधा बनी हुई है। पारंपरिक RPA के विपरीत, जहां मैन्युअल श्रम के प्रतिस्थापन से स्पष्ट और तत्काल बचत होती थी, एआई को तैनात करने में टोकन खपत, बुनियादी ढांचे और रखरखाव पर महत्वपूर्ण आवर्ती लागतें शामिल होती हैं।
राम ने समझाया: 'अभी ROI अधिक वांछनीय है। यदि आप एआई का उपयोग करके पूरी रिपोर्टिंग प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं, और इसकी वार्षिक रखरखाव लागत सैकड़ों हजारों डॉलर है, तो अक्सर कोई तत्काल ROI नहीं होता है। हमने ऐसे व्यावसायिक मामले देखे हैं जहां टोकन लागत मानव खर्चों से मेल खाती थी।'
राम ने इस बात पर जोर दिया कि अंतिम उपयोगकर्ता अंततः उत्पादकता, दक्षता और शुद्ध लाभ के बारे में चिंतित होते हैं, न कि इस बारे में कि समाधान पायथन का उपयोग करता है, पारंपरिक डैशबोर्ड या स्वायत्त एजेंटों का। स्थायी मूल्य बनाने के लिए, डेवलपर्स को पुन: प्रयोज्य त्वरक बनाने, टोकन अर्थशास्त्र में सुधार करने और एआई उपयोग लागत को कम करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
एआई-केंद्रित दुनिया में अपरिहार्य बने रहने के लिए, इंजीनियरों को विषय वस्तु विशेषज्ञ सलाहकार बनने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन उन्हें उस क्षेत्र की कार्यप्रणाली को समझना चाहिए। राम ने निष्कर्ष निकाला: 'वित्त के लिए समाधान बनाने के लिए आपको प्रमाणित अकाउंटेंट बनने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको उस भाषा को समझने की आवश्यकता है जिसका वे उपयोग करते हैं और वे किस व्यावसायिक परिणाम की उम्मीद करते हैं।'