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AI रेवेन्यू में उछाल से HCLTech की ग्रोथ:
HCL टेक्नोलॉजीज ने बताया है कि एडवांस्ड AI तकनीकों से होने वाली आय में 46% की सीक्वेंशियल वृद्धि हुई है, जो तीसरी तिमाही के लिए $146 मिलियन तक पहुंच गई है। यह आंकड़ा जुलाई-सितंबर 2025 की तिमाही में AI-संबंधित $100 मिलियन के पिछले रिपोर्ट किए गए आंकड़े के बाद आया है, जो इस घरेलू IT सर्विस दिग्गज के लिए महत्वपूर्ण गति दर्शाता है। कंपनी इस विघटनकारी तकनीक में अपनी प्रगति को मापने के लिए प्रतिबद्ध है।
AI रिपोर्टिंग में पारदर्शिता:
CEO सी. विजयकुमार ने जनरेटिव AI रेवेन्यू का खुलासा जारी रखने की कंपनी की रणनीति पर जोर दिया। उन्होंने कहा कि यह पारदर्शिता हितधारकों को स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करती है कि HCLTech कैसे अनुकूलन कर रहा है और भविष्य के लिए तैयार हो रहा है। इसमें AI फैक्ट्री, प्रोप्राइटरी IP, एजेंटिक कार्य और कन्वर्सेशनल AI पर ध्यान केंद्रित किया गया है, जो इन नए क्षेत्रों को मौजूदा सेवाओं में AI के अनिवार्य एकीकरण से अलग करता है।
डील रिन्यूअल पर AI का प्रभाव:
विजयुमार ने इस बात पर प्रकाश डाला कि HCLTech ने कैसे सक्रिय रूप से जनरेटिव AI को अपनाया है, यहां तक कि डील रिन्यूअल के दौरान कुछ बचत ग्राहकों को भी दी है। पिछले चार से पांच तिमाहियों में लागू की गई इस रणनीति से न केवल उत्पादकता में वृद्धि हुई है, बल्कि ग्राहकों को कंपनी के साथ अपना व्यवसाय बढ़ाने के लिए भी प्रेरित किया है, जिससे गहरा वॉलेट शेयर प्राप्त हुआ है।
प्रोडक्ट बिज़नेस की गतिशीलता:
जबकि IT सेवाएं सॉफ्टवेयर उत्पाद सेगमेंट से आगे निकल रही हैं, HCLTech का डेटा पोर्टफोलियो मजबूत वृद्धि का अनुभव कर रहा है, जिसे जनरेटिव AI और रणनीतिक अधिग्रहणों से लाभ मिल रहा है। उत्पाद व्यवसाय स्थायी (perpetual) से सब्सक्रिप्शन-आधारित लाइसेंस की ओर संक्रमण से गुजर रहा है। हालांकि इससे कुछ उतार-चढ़ाव आ रहे हैं, कंपनी उत्पादों में निम्न एकल-अंक (low single-digit) वृद्धि हासिल करने का लक्ष्य रखती है, और आवर्ती सब्सक्रिप्शन रेवेन्यू का विस्तार करना प्राथमिकता है। जनरेटिव AI को इन उत्पाद पेशकशों को आधुनिक बनाने और क्लाउड-सक्षम करने के लिए एक प्रमुख प्रवर्तक के रूप में देखा जा रहा है।
AI एजेंट्स का भविष्य:
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में AI एजेंट्स की तैनाती पर बात करते हुए, विजयकुमार ने लोगों पर आधारित मॉडल से हाइब्रिड 'ह्यूमन-इन-द-लूप' संरचनाओं की ओर परिवर्तन का वर्णन किया। उन्होंने नोट किया कि जबकि एजेंटिक मॉडल आशाजनक हैं, उनकी प्रभावशीलता अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता और प्रक्रिया सरलीकरण जैसे मूलभूत पूर्व-अपेक्षाओं पर निर्भर करती है। बड़े उद्यमों के भीतर व्यापक AI एजेंट अपनाने के लिए इन बिल्डिंग ब्लॉक्स को स्थापित करने पर महत्वपूर्ण काम चल रहा है।