‘AI असिस्टिव से ऑटोनॉमस की ओर बढ़ रहा है; को-पायलट से एजेंट की ओर’

Business बिजनेस: HCLSoftware के चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर कल्याण कुमार ने बताया कि एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर की अगली पीढ़ी में सिर्फ AI फीचर्स ही नहीं होंगे, बल्कि यह एक ऑपरेटिंग मॉडल की तरह काम करेगा: ऑटोनॉमस, रेसिलिएंट और सॉवरेन।

HCLSoftware, IT सर्विसेज़ कंपनी HCLTech का सॉफ्टवेयर बिज़नेस डिवीज़न है। कंपनी ने इंडिया AI इम्पैक्ट एक्सपो 2026 में अपने लेटेस्ट एंटरप्राइज सॉल्यूशंस दिखाए, और बताया कि वह AI को पायलट से प्रोडक्शन आउटकम तक ले जाने के लिए एक्सपीरियंस, डेटा और ऑपरेशन्स को कैसे ऑर्केस्ट्रेट करती है।

कुमार ने कहा कि AI असिस्टिव से ऑटोनॉमस की ओर बढ़ रहा है — को-पायलट से एजेंट तक जो एंड-टू-एंड काम शुरू और पूरा कर सकते हैं।

उन्होंने कहा, “हमारा फोकस एक सेल्फ-ड्राइविंग एंटरप्राइज कैपेबिलिटी बनाने पर है, लेकिन गवर्नेंस-बाय-डिज़ाइन के साथ ताकि ऑटोनॉमी अकाउंटेबिलिटी खोए बिना बढ़े।” इसका मतलब है तीन सॉल्यूशन पर ज़ोर:

सॉवरेन-बाय-डिज़ाइन AI स्टैक्स: (डिप्लॉयमेंट का विकल्प: ऑन-प्रेम, प्राइवेट क्लाउड, सॉवरेन इंफ्रास्ट्रक्चर), क्योंकि एंटरप्राइज़ इस बारे में फिर से सोच रहे हैं कि उनके कंट्रोल में क्या रहना चाहिए

डेटा-फर्स्ट इंटेलिजेंस: ऐप्स से डेटा को सुलझाना, मेटाडेटा में महारत हासिल करना, और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर बनाना जो मुश्किल एंटरप्राइज़ में AI को भरोसेमंद बनाता है

एजेंटिक सर्विसेज़ ऐज़ प्लेटफॉर्म (ASaP): रिपीटेबल सर्विसेज़ (ऑप्स, सिक्योरिटी, मार्केटिंग, वर्कफ़्लो) को सॉफ्टवेयर + AI में कोडिफाई करना, ताकि नतीजे एक जैसे, मेज़रेबल और स्केलेबल हों

कुमार के अनुसार, यह समिट एक टर्निंग पॉइंट है क्योंकि यह साफ़ तौर पर इम्पैक्ट के बारे में है — AI एक्सपेरिमेंटेशन से मेज़रेबल नतीजों की ओर बढ़ना।

इस AI युग में भारत की भूमिका मुख्य रूप से एक टैलेंट हब के रूप में जाने जाने से बदलकर एक ट्रस्ट-एंड-स्केल हब बनने की ओर बढ़ रही है — एक ऐसी जगह जो अलग-अलग भाषाओं, इंडस्ट्रीज़ और आबादी में असली समस्याओं के लिए AI को ऑपरेशनलाइज़ कर सके। उन्होंने कहा कि बड़े पैमाने पर डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में भारत के अनुभव को नेशनल लेवल पर ज़िम्मेदारी से टेक्नोलॉजी को डिप्लॉय करने के ब्लूप्रिंट के तौर पर देखा जा रहा है।

भारत AI कैपेसिटी — कंप्यूट, डेटा सेंटर और सॉवरेन अप्रोच — को सच में महत्व दे रहा है क्योंकि AI का अगला फेज़ सिर्फ़ मॉडल्स के बारे में नहीं है, यह इस बारे में है कि स्टैक को कौन कंट्रोल करता है, डेटा कहाँ रहता है, और गवर्नेंस कैसे बनाया जाता है। चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर ने कहा, “भारत के लिए मौका वह जगह बनने का है जहाँ AI भरोसेमंद, सस्ता और बड़े पैमाने पर डिप्लॉय करने लायक बने — न कि सिर्फ़ लैब में प्रभावशाली।”

उन्होंने कहा, “हमारा ‘इंडिया प्ले’ सिर्फ़ देश में बनाने के बारे में नहीं है — यह भारतीय एंटरप्राइजेज़ के लिए सॉवरेन, कम्प्लायंट AI को इनेबल करने के बारे में है। उदाहरण के लिए, हमने Sify के साथ एक सॉवरेन AI स्टैक अप्रोच की घोषणा की है जो एंटरप्राइज डेटा को नेशनल बॉर्डर्स के अंदर और भारतीय अधिकार क्षेत्र में रखता है — खासकर BFSI, हेल्थकेयर और सरकार के लिए ज़रूरी।”

क्लाइंट्स के बारे में बात करते हुए, कुमार ने कहा कि AI सॉल्यूशंस में क्लाइंट्स की दिलचस्पी पहले से कहीं ज़्यादा है, और यह ज़्यादा मैच्योर भी है। क्लाइंट अब और भी मुश्किल सवाल पूछ रहे हैं: “ROI (रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट) क्या है? हम इसे कैसे सिक्योर करें? हम इसे कैसे कंट्रोल करें? हम डेटा और कंटिन्यूटी पर कंट्रोल कैसे रखें?”

“हम देख रहे हैं कि कई ऑर्गनाइज़ेशन एक ही मुश्किल में फँस गए हैं: वे पायलट चला सकते हैं, लेकिन स्केल करने में मुश्किल होती है। और रुकावट शायद ही कभी यह होती है कि कौन सा मॉडल है — यह बिखरा हुआ डेटा, इंटीग्रेशन कॉम्प्लेक्सिटी और गवर्नेंस की कमी की एंटरप्राइज़ रियलिटी है। हम सेंसिटिव वर्कलोड के लिए हाइब्रिड और प्राइवेट AI स्टैक की ओर एक मज़बूत बदलाव भी देख रहे हैं — क्योंकि जैसे-जैसे AI ऑपरेशंस का कोर बनता जा रहा है, चॉइस और कंट्रोल बोर्ड-लेवल की ज़रूरतें बन रहे हैं,” उन्होंने समझाया।

कुमार ने कहा कि वे लेगेसी एनवायरनमेंट के ऊपर AI नहीं डाल रहे हैं, वे एक यूनिफाइड इंजन बना रहे हैं जो एक्सपीरियंस, डेटा और ऑपरेशंस (XDO) को ऑर्केस्ट्रेट करता है, ताकि AI के फैसले असली एंटरप्राइज़ कॉन्टेक्स्ट पर आधारित हों। उन्होंने बताया कि कस्टमर्स को पाँच एरिया में फ़ायदे दिखते हैं:

वैल्यू पाने का तेज़ टाइम: पायलट से प्रोडक्शन तक, रिपीटेबल पैटर्न और ऑर्केस्ट्रेशन के साथ

गवर्न्ड ऑटोनॉमी: AI एजेंट जो काम कर सकते हैं, लेकिन गार्डरेल, ऑडिटेबिलिटी और अकाउंटेबिलिटी के साथ

सॉवरेनिटी और कम्प्लायंस: IP, डेटा, टेक्नोलॉजी और कमर्शियल कंटिन्यूटी पर कंट्रोल — खासकर रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज़ में ज़रूरी

रेगुलेटेड AI के लिए कम कॉम्प्लेक्सिटी: एक मैनेज्ड ‘सॉवरेन फ़ाउंडेशन + एप्लिकेशन्स’ अप्रोच, ताकि एंटरप्राइज़ेज़ को खुद स्टैक असेंबल न करना पड़े।

बिल्ट सिक्योरिटी: लाइफ़ साइकिल में सिक्योरिटी और रेमेडिएशन को एम्बेड करना (आखिर में बोल्ट नहीं किया गया)

असली फ़ायदा ‘प्रोडक्ट के अंदर AI’ नहीं है — यह वह AI है जिस पर आप भरोसा कर सकते हैं, उसे कंट्रोल कर सकते हैं, और बिना कंट्रोल खोए बड़े पैमाने पर चला सकते हैं, उन्होंने आगे कहा।