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Anthropic का यह नया AI मॉडल Mythos, जटिल कोड को समझने, सुरक्षा खामियों (vulnerabilities) को खोजने और उनका फायदा उठाने (exploiting) में बेहद उन्नत है। Motilal Oswal Financial Services (MOFSL) के एनालिस्ट्स का कहना है कि यह Claude Opus जैसे पिछले मॉडलों को कई मापदंडों पर पीछे छोड़ देता है। Mythos ने OpenBSD में 27 साल पुरानी एक भेद्यता (vulnerability) को ढूंढ निकाला, जिसे पहले काफी खोजबीन के बाद भी नहीं ढूंढा जा सका था।
हालांकि, Mythos की क्षमताएं सुरक्षा को मजबूत करने के साथ-साथ हमले का जरिया भी बन सकती हैं - इसी को 'डुअल-यूज़ रिस्क' कहा जा रहा है। इस संभावित खतरे को देखते हुए, Anthropic इसे 'Project Glasswing' के तहत चुनिंदा कंपनियों को ही उपलब्ध करा रही है। यह मॉडल बड़े ऑपरेटिंग सिस्टम और ब्राउज़रों में हज़ारों हाई-सीवियरिटी ज़ीरो-डे वल्नरेबिलिटीज़ का पता लगा चुका है, जो इंसानी क्षमता से मेल खाती या उससे तेज़ गति से सुरक्षा परीक्षण और एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट की क्षमता दिखाता है।
भारतीय IT सर्विस सेक्टर के लिए, Mythos जैसे मॉडलों का आना तत्काल उथल-पुथल (disruption) के बजाय एक 'स्ट्रक्चरल इवोल्यूशन' का संकेत है। MOFSL का मानना है कि Mythos रातोंरात साइबर सुरक्षा सेवाओं के पूरे परिदृश्य को नहीं बदलेगा, लेकिन यह भेद्यता मूल्यांकन (vulnerability assessment) और टेस्टिंग जैसे क्षेत्रों में लगने वाले इंसानी प्रयास को कम (effort compression) ज़रूर करेगा। AI अब कोडिंग और एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग जैसे कामों में इंसानी क्षमताओं से आगे निकल रहा है।
यह बदलाव सामान्य AI मॉडल से हटकर खास, डोमेन-विशिष्ट (domain-specific) AI एग्जीक्यूशन लेयर्स की ओर बढ़ने का संकेत देता है। इससे भारतीय IT कंपनियों को सामान्य क्षमताओं से आगे बढ़कर विभिन्न उद्योगों में AI को लागू करने में गहरी विशेषज्ञता विकसित करनी होगी। नतीजतन, क्लाइंट्स की तरफ से AI-संचालित समाधानों की मांग बढ़ेगी, जिससे AI प्रोवाइडर्स के साथ पार्टनरशिप और मज़बूत होंगी। Accenture जैसी कंपनियां पहले से ही AI टैलेंट और सेवाओं का अधिग्रहण कर रही हैं, और Cognizant ने भी AI ट्रेनिंग डेटा सर्विसेज लॉन्च की है।
इन तकनीकी बढ़तों के बावजूद, भारतीय IT सेक्टर पिछले कुछ समय से बड़ी चुनौतियों का सामना कर रहा है। Nifty IT इंडेक्स में साल 2026 में अब तक लगभग 20-25% की भारी गिरावट आई है, जो व्यापक बाज़ार से काफी पीछे है। यह गिरावट मुख्य रूप से जनरेटिव AI (generative AI) की वजह से पारंपरिक IT सेवाओं में इंसानी ज़रूरत कम होने की चिंता से प्रेरित है, जिससे कंपनियों के रेवेन्यू पर दबाव पड़ रहा है। उदाहरण के लिए, Infosys का मार्केट वैल्यू फरवरी 2026 में अकेले AI चिंताओं के कारण ₹1.33 लाख करोड़ से अधिक घट गया था।
मौजूदा वैल्यूएशन में यह सावधानी साफ झलकती है। अप्रैल 2026 तक, प्रमुख भारतीय IT फर्म्स P/E रेश्यो पर ट्रेड कर रही हैं जो उनके 5-साल के मीडियन (median) या निचले स्तर के करीब हैं। TCS का P/E लगभग 19.41, Infosys का 18.25, Wipro का 16.00, और HCL Technologies का 23.75 है।
Mythos जैसे एडवांस्ड AI मॉडल का 'डुअल-यूज़' एक बड़ा जोखिम है। Anthropic की नियंत्रित डिप्लॉयमेंट स्ट्रैटेजी, AI सिस्टम की खोज और शोषण (discovery and exploitation) दोनों की क्षमता से जुड़े खतरे को दर्शाती है। असली दुनिया में, IT सर्विस प्रोवाइडर्स के लिए मुख्य जोखिम यह है कि उनके बिजनेस मॉडल काफी हद तक मानव श्रम पर निर्भर रहे हैं। डोमेन-विशिष्ट AI की ओर बदलाव के लिए कर्मचारियों को फिर से स्किल (reskilling) करने और विशेष प्रतिभा (specialized talent) हासिल करने में बड़े निवेश की ज़रूरत होगी।
इसके अलावा, कंपनियों द्वारा AI को बड़े पैमाने पर अपनाने में पुरानी सिस्टम (legacy systems), डेटा साइलो (data silos) और गवर्नेंस की समस्याएं आड़े आ रही हैं। यह एक 'एडॉप्शन गैप' (adoption gap) पैदा करता है जो तुरंत असर को धीमा कर सकता है, लेकिन भविष्य में बड़े बदलाव का संकेत देता है। HSBC के एनालिस्ट्स का सुझाव है कि AI अगले कुछ वर्षों में पारंपरिक IT सेवाओं के रेवेन्यू में 2-3% सालाना डिफ्लेशन (कीमतों में गिरावट) ला सकता है।
आगे चलकर, भारतीय IT कंपनियों को डोमेन-विशिष्ट AI को रणनीतिक रूप से अपनाना होगा। पार्टनरशिप को गहरा करना, विशेष AI टैलेंट में निवेश करना और AI को मुख्य सेवा पेशकशों में एकीकृत करना महत्वपूर्ण होगा। हालाँकि अपनाना (adoption) धीमा रह सकता है, लेकिन लंबी अवधि का रुझान ऑटोमेशन और प्रोडक्टिविटी-आधारित परिवर्तन की ओर इशारा करता है। इस बदलाव को सफलतापूर्वक पार करने वाली कंपनियां ही AI-संचालित IT सेवाओं के भविष्य में सफल होंगी।